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학술저널
저자정보
이경민 (Gangneung-Wonju National University) 박철원 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
46 - 51 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.1.46

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Because renewable energy sources are environmentally friendly, they are recognized as important to address the climate crisis and achieve 2050 carbon neutrality. South Korea continues to expand the VRE power grid. Recently, an alternative using PMU based big data is being explored. In this paper, we apply and compare the DNN and SVM techniques that can identify the state of the VRE power grid using PMU big data that can be analyzed more precisely than SCADA/EMS. First, real-time PMU data is collected from the PMU operating in the VRE power grid. In order to be applied to the state identification algorithm, data structure-based data preprocessing is performed. After designing a technique that can determine the state of the VRE power grid using DNN and SVM, respectively, it is implemented using a Python tool. Finally, we compare the performance of the two proposed algorithms for state identification of eight states of the power grid.
#Deep Neural Network #PMU Big Data #State Identification Algorithm #Support Vector Machine #Variable Renewable Energy

목차

Abstract
1. 서론
2. 변전소의 PMU 빅 데이터 구조 및 전처리
3. DNN 및 SVM을 이용한 계통 상태 판별 기법
4. 구현 및 성능 비교
5. 결론
References

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