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저자정보
이흥석 (Pusan National University) 김종주 (Korea Southern Power) 박준호 (Dong-Nam Grand ICT Research and Development Center) 정상화 (Pusan National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
1,340 - 1,350 (11page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.11.1340

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥 러닝을 이용한 전력계통 과도 안정도 평가에 관한 연구
이흥석 ,  김종주 ,  박준호 외 1명 전기학회논문지 2023.11 학술저널

2021

딥러닝 기법을 이용한 전력계통에서의 과도안정도 해석에 관한 연구
이흥석 ,  김종주 ,  이화석 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a deep learning based CNN(Convolutional Neural Network) model combining Saliency map for the transient stability assessment of power systems. The CNN model is learned using data obtained from PMU(Phasor Measurement Units) which are high-speed sampling devices to allowing us precisely grasp the dynamic characteristics of the power system. The use of Saliency map enables the visual representation of the most influential input features in the CNN model. The proposed model shows more accurate and rapid transient stability assessment of power systems. The performance of the proposed model is verified using simulation data obtained from the IEEE 39 bus system through MATLAB/Simulink.
#Tranisent Stability Assessment #Deep Learning #Saliency Map #Convolution Neural Network

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥 러닝을 이용한 전력계통 과도 안정도 평가
3. 전력계통 과도안정도 평가를 위한 컨볼루션 신경망
4. Saliency Map을 이용한 컨볼루션 신경망 모델
5. 사례연구
6. 결론
References

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