메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안재국 (경남대학교) 송진욱 (경남대학교) 임성일 (경남대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
1,617 - 1,624 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.11.1617

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
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)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-560-002150197