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채준수 (목포대) 이승윤 (목포대) 표수한 (목포대) 김태훈 (목포대) 박재덕 (목포대) 안병현 (목포대) 박태식 (목포대)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 제52회 대한전기학회 하계학술대회
발행연도
2021.7
수록면
1,568 - 1,569 (2page)

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기존의 인공지능 기반 선로 고장진단 방법은 측정한 전압, 전류 값으로 학습을 진행했다. 시간 데이터를 포함한 전압 전류 값으로 학습을 진행했다. 시간 데이터를 포함한 전압 전류를 측정할 수 있는 PMU 등과 같은 장비의 등장으로 최근에는 측정된 전압, 전류 시계열 데이터를 주파수 변환하여 특징량을 추출하고 학습을 진행하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 단시간 푸리에 변환과 웨이블릿 변환 방법을 특징량 추출 방법으로 사용하여 머신러닝 학습에 적용하고 비교 분석하였다. 고장데이터는 IEEE 9 bus system에서 고장이 발생 ... 전체 초록 보기

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