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저자정보
SOK Vattanak (Myongji University) LAK PENG Y (Myongji University) Soon-Ryul Nam (Myongji University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,282 - 1,287 (6page)

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DC offset is a well-known phenomenon among electrical power systems protection designers due to its effects which lead to protection error or delay. For many years, different filters have been designed and mathematically proofed to removed dc offset from signal waveform. In this paper, dc offset removal based on autoencoder and Deep Neural Network by implementing modified Adaptive moment (Adam) optimizer has been proposed. The training has been conducted on a 22.9㎸, 60 ㎐ power systems frequency and 64 samples per cycles. The training results are then compared to those of DNN which optimized by Adam optimizer using the same conditions for training. In addition, a selected range of learning rate has been simulated to determine a good learning rate for each optimizer based on their yielding results (0.001 for Adam and 0.002 for modified Adam). The training results show that the proposed method has better performances during training stage and validating dataset. While testing on a different voltage level (154㎸), both optimizers show very promising results by reducing converging times of dc offset removal to approximately 13.54 ms on the testing system.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Introduction to DNN
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Results and Discussion
Ⅴ. Conclusion
References

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