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저자정보
이승윤 (Mokpo National University) 오정식 (Mokpo National University) 김태훈 (Mokpo National University) 박재덕 (Mokpo National University) 안병현 (Mokpo National University) 박태식 (Mokpo National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
528 - 539 (12page)

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건전도 지수는 유지보수 및 교체의 우선순위를 산정하기 위한 전력설비의 상태를 하나의 지표로 나타내는 방법이다. 머신러닝을 사용하여 건전도 지수의 산정 알고리즘을 개발할 때 다종의 입력파라미터를 사용하기 때문에 대규모의 데이터양이 필요하고, 데이터 간 거리가 멀어져 군집 추출에 정확도가 떨어지거나 과적합 현상이 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 차원축소기법을 이용한 새로운 머신러닝 기반 건전도 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식에서는 FMEA 및 진단 교차 매트릭스를 통해 입력파라미터를 선정하고, 차원축소 방식을 통해 입력 데이터의 차원을 축소하여 머신러닝 모델에 적용 및 비교하였다.
#Health Index #Asset Management #Power transformer #Machine learnning #Dimensionality Reduction

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 전력용 변압기 건전도 지수 방법
Ⅲ. 제안된 전력용 변압기 건전도 지수 방법
Ⅲ. 결론
References

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