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박혜진 (중앙대학교) 김재창 (중앙대학교) 곽상신 (중앙대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 제52회 대한전기학회 하계학술대회
발행연도
2021.7
수록면
252 - 253 (2page)

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본 논문에서는 Deep Neural Network(DNN)을 기반한 단상 인버터의 입력 커패시턴스 추정 기법을 제안한다. 커패시턴스와 인버터 전압 및 전류 변화량의 특성 분석을 통해, 커패시턴스와 선형적 변화 관계가 있는 전기적 신호 성분들을 선정하고 이들을 신경망 학습에 사용한다. 분석 결과, 커패시터전압과 커패시터 전류의 스위칭 주파수의 2배 성분의 크기가 커패시턴스의 변화에 선형적인 관계가 있음을 확인한다. 이러한 결과를 바탕으로 실험을 통해 단상 ... 전체 초록 보기

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