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학술저널
저자정보
이경민 (Gangneung-Wonju National University) 박철원 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제32권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
16 - 23 (8page)
DOI
10.5207/JIEIE.2018.32.11.016

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

변전소의 고장 위치 판별을 위한 신경망 적용
이경민 ,  박철원 조명·전기설비학회논문지 2018.11 학술저널
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이경민 ,  안종복 ,  천은진 외 4명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2018.05 학술대회자료

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Because substation is complexly composed of transmission lines, generators, breakers, buses, and auxiliary transformers etc, it seems really difficult to find out where the fault occurred. Recently, there is an increasing interest in research for fault location and fault restoration using neural networks.
This paper proposes a neural networks application for fault location identifying in substation. First, event information such as the operation status of CB(Circuit Breaker) and IED(Intelligent Electronic Device) etc are collected from the substation operating devices. A learning pattern matrix is constructed by using the faults types that can occur in transmission line, generator, breaker, bus, and auxiliary transformer in substation. We design the neural network to find the fault point in the substation using Dev C++ software and learn the learning pattern matrix. Finally, we use the test pattern matrix to evaluate the performance to find the fault location in the proposed neural network.
#CB #Dev C++ #Fault location #IED #Learning Pattern Matrix #Neural Network #Substation

목차

Abstract
1. 서론
2. 154kV 표준 변전소의 고장 위치 판별 신경망
3. Dev C++을 이용한 시뮬레이션
4. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Ahn, Y. H. et al., “IED (Intelligent Electronic Device) Development,” MOTIE Final report, pp. 1-155, 2011. Jeonbuk HQ, “Development of Smart Fault Recovery System through GIS Substation Event Information Analysis,” KEPCO Final report, pp. 1-20, 2010. Kim, D. W., Lee, B. H., Lee, J. H., and Jeon, S. D., “Invention of Fault Detection Sensor in Gas Insulated Switchgears,” Proc. of 2010 KIEE Summer Conference, pp. 364-365, 2010. Lee, K. M., Park, C. W. et al., “A Measures of Substation Automatic Restoration Support System using Artificial Intelligence,” Proc. of 2016 KIEE PES Autumn Conference, pp. 195-196, 2016. Park, C. W., Kang, T. W. et al., “Fundamental Study of Fault Restoration Plan using Intelligence Technique for IEC 61850-based Digital Substation,” KEPRI Research proposal, pp. 1-28, 2017.

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