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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.7
- 수록면
- 36 - 41 (6page)
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The oil temperature of a transformer cooling system was controlled by a blower and an oil pump. Setpoint algorithms, a reset algorithm and control algorithms of the cooling system were developed by neural networks and fuzzy logics. The oil inlet temperature was set by a 2×2×1 neural network, and the oil temperature difference was set by a 2×3×1 neural network. Inputs used for these neural networks were the transformer operating ratio and the air inlet temperature. The inlet set temperature was reset by a fuzzy logic based on the transformer operating ratio and the oil outlet temperature. A blower was used to control the inlet oil temperature and an oil pump was used to control the oil temperature difference by fuzzy logics. In order to analyse the performance of these algorithms, the initial start-up test and the step change test were performed by using the dynamic model of a transformer cooling system. Test results showed that algorithms developed for this study were effective to control the oil temperature of a transformer cooling system.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 냉각시스템 수학적 모델
3. 시스템알고리즘
4. 알고리즘 성능분석
5. 결론
참고문헌
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