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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 510 - 516 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.6.510
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본 연구에서는 머신러닝 알고리즘 및 특징추출을 통한 차원축소 알고리즘을 사용하여 각 방법에 따른 부분방전 패턴 분류 성능에 대한 비교 분석을 진행한다. 사용된 머신러닝 알고리즘은 SVM(Support Vector Machine), NN(Neural Network), FCM based RBFNN(Fuzzy C-Means based Radial Basis Function Neural Network) 이며 차원축소 알고리즘으로는 PCA(Principal Component Analysis)를 사용한다. 부분방전 실험 회로를 구성하여 부분방전 데이터를 수집하고 이를 분류기 모델에 활용한다. 고주파전류센서 HFCT(High Frequency Current Transformor)를 통해 부분방전 raw 데이터를 수집하여 사용한다. 각각의 머신러닝 알고리즘으로 분류기모델을 설계하고 차원축소를 한 경우와 하지 않은 경우 분류 성능이 어떻게 차이나는지 비교분석한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 머신러닝 알고리즘
3. 부분 방전
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Jeong-in Kim, Otto Frederike, Wansu Lim, Byeong Man Kim, and Yeon-Mo Yang, “An efficient scheme on face recognitions by Eigenface analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 33, no. 1, pp. 60-65, 10.5391/JKIIS.2023.33.1.60, 2023.
M. D. Judd, Li Yang, and I. B. B. Hunter, “Partial discharge monitoring of power transformers using UHF sensors. Part I: sensors and signal interpretation,” IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 21, no. 2, pp. 5-14, doi: 10.1109/MEI.2005.1412214, 2005.
M. Wu, H. Cao, J. Cao, H. -L. Nguyen, J. B. Gomes, and S. P. Krishnaswamy, “An overview of state-of-the-art partial discharge analysis techniques for condition monitoring,” IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 31, no. 6, pp. 22-35, doi: 10.1109/MEI.2015.7303259, 2015.
J. S. Pearson, et al., “Partial discharge diagnostics for gas insulated substations,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 2, no. 5, pp. 893-905, doi: 10.1109/94.469984, 1995.
F. N. Budiman and Y. Khan, “Partial discharge analysis using PCA and ANN for the estimation of size and position of metallic particle adhering to spacer in Gas-Insulated System,” 2014 6th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE), Yogyakarta, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICITEED.2014.7007947, 2014.
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