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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 563 - 570 (8page)
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본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
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참고문헌 (11)
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임재윤 / 2016 / 유중가스 분석법과 지능형 확률모델을 이용한 유입변압기 고장진단 / 전기학회 논문지 P권 65(3):188~193
Fu Yang / 2003 / A neural network approach to power transformer fault diagnosis / ICEMS 2003, Electrical Machines and Systems 1:351~354
Magn-Hui Wang / 1994 / Novel clustering method for coherency identification using an artificial neural network / IEEE Transaction on Power Systems 9:2056~2062
J. L. Naredo / 2001 / A comparative study of neural network efficiency in power transformers diagnosis using dissolved gas analysis / IEEE Transaction on Power Delivery 16:643~647
V. Miranda / 2005 / Improving the IEC table for transformer failure diagnosis with knowledge extraction from neural networks / IEEE Transaction on Power Delivery 20:2509~2516
Fu Yang / 2003 / A neural network approach to power transformer fault diagnosis / ICEMS 2003, Electrical Machines and Systems 1:351~354
Magn-Hui Wang / 1994 / Novel clustering method for coherency identification using an artificial neural network / IEEE Transaction on Power Systems 9:2056~2062
J. L. Naredo / 2001 / A comparative study of neural network efficiency in power transformers diagnosis using dissolved gas analysis / IEEE Transaction on Power Delivery 16:643~647
V. Miranda / 2005 / Improving the IEC table for transformer failure diagnosis with knowledge extraction from neural networks / IEEE Transaction on Power Delivery 20:2509~2516
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