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저자정보
신승권 (Korea Railroad Research Institute) 김재원 (Korea Railroad Research Institute) 조규정 (Korea Railroad Research Institute) 정호성 (Korea Railroad Research Institute) 김형철 (Korea Railroad Research Institute)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
1,795 - 1,800 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.11.1795

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It is necessary to develop a novel technology for predicting and diagnosing anomaly conditions of the railway power system, such as voltage drop and distortion so as to prevent a fault due to a power outage of the railway power system during railroad operation. Therefore, for intelligent management and maintenance of electric power equipment for railway system, an algorithm for an anomaly condition monitoring system based on real time TEO information was developed, and field installation for performance verification of the developed module was completed. In this paper, we describe the data mining process of a real-time monitoring system for anomaly conditions of the railway power system and the process of verifying the operation of the monitoring system.
#TEO #STFT #Clustering

목차

Abstract
1. 서론
2. 실시간 전력감시시스템
4. 전철전력설비 이상상태 데이터 분석
5. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Belkis Eristi / 2016 / A Real-Time Power Quality Disturbance Detection System Based On The Wavelet Transform / 2016 51st International Universities Power Engineering Conference(UPEC) google schola Soo-Hwan Cho / 2010 / Time-Frequency Analysis of Power-Quality Disturbances via the Gabor-Wigner Transform / IEEE Transactions on Power Delivery 25(1):494~499 google schola 정노건 / 2018 / 전기철도차량 이선 현상 검측을 위한 TEO 및 STFT 신호처리기법 적용에 관한 연구 / 전기학회논문지 67(11):1530~1535 dbpia 유제호 / 2015 / Advanced Railway Power Quality Detecting Algorithm Using a Combined TEO and STFT Method / Journal of Electrical Engineering & Technology 10(6):2442~2447 google schola 정찬호 / 2019 / Objective Evaluation of Image Decomposition Algorithms for Depth Map Upsampling / Journal of Electrical Engineering & Technology 14(6):2619~2624 google schola

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