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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,617 - 1,624 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.11.1617
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In order to maintain voltage of distribution line within a regulated range, grid tie inverter of DG controls reactive power. Reactive power control amount is determined by the medium voltage at the primary-side of the distribution transformer, while DG measurements are done from secondary-side low voltage where it is installed. Due to the characteristics of iron core, voltage drops and unknown tap position, middle voltage cannot be calculated accurately from low voltage measurement with applying winding ratio. This paper proposes a new medium voltage estimation method using ANN(Artificial Neural Network) by learning the relationship between primary and secondary side voltages. Both side voltages of the transformer are used for label and input of the ANN respectively. Training inputs are measured by DGs, and labels are calculated by state estimator of DMS(Distribution Management System). Real-time power system simulator and DMS are used to verify the feasibility of the proposed method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 저압-특고압 전압 변환오차
3. 머신러닝 기반 전압보정 방안
4. 사례연구
5. 결론
References
참고문헌 (7)
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KEPCO department of distribution planning division of distribution technology / 2016 / Development of high-precision distribution functionalistic equipment :2
원규현 / 2020 / 신재생에너지 수용량 증대를 위한 머신러닝을 활용한 예측 기반 배전계통 전압제어 / 전기학회논문지 69(8):1165~1173
이지원 / 2020 / 빅데이터를 이용한 인공신경망 기반 시간별 전력수요 예측 / 전기학회논문지 69(6):792~799
L. Voynichka / Machine learning for the smart grid
D. L. Marino / 2016 / Building energy load forecasting using deep neural networks / IECON 2016-42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society
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