지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.4
- 수록면
- 267 - 270 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 세계 선진 국가들뿐만 아니라 국내에서도 개발과 보급에 많은 투자를 하고 있다. 또한 풍력발전 시스템의 설치용량이 급격히 증가됨에 따라 효율적인 운용을 위한 풍력발전용 CM(Condition Monitoring)기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 부품의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 다양한 형태의 인공신경망 기반의 정상 동작 모델의 응답 특성에 대해 고찰하고자 한다. 또한 각 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCAKA 데이터를 사용하고자 하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 풍력발전 시스템의 전체 구성
3. 고장 검출을 위한 인공신경망 기반 정상 동작 모델
4. 인공신경망의 고장 검출 특성
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
고장진단을 위한 JESS와 SCADA 시스템 간의 인터페이스 구현에 관한 연구
박상우
,
류길수
,
김달현
외 1명
한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집
2008
.06
지능형 고장예측 원방감시 제어시스템
김태훈
,
최홍규
,
배석조
외 2명
대한전기학회 학술대회 논문집
2014
.11
소형 풍력터빈용 이중고정자 횡축자속형 발전기의 코깅토크 저감 기법
박창석
,
김회천
,
정태욱
대한전기학회 학술대회 논문집
2012
.07
소형풍력발전기 복합소재 Tower 구조해석
최윤서
,
이충석
,
박휘근
외 4명
한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집
2011
.11
GIS 고장구간 판정시스템 개발
이봉희
,
전상동
,
이주헌
외 1명
대한전기학회 학술대회 논문집
2010
.07
최근 본 자료
댓글(0)
0