Pruned LSTM 네트워크를 이용한 하이브리드 AC/DC 시스템 상태추정 :

김도윤

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자료유형: 학위논문

저자정보: 김도윤 (서울과학기술대학교, 서울과학기술대학교 대학원)

지도교수: 송화창

발행연도: 2022

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이용수12

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Pruned LSTM 네트워크를 이용한 하이브리드 AC/DC 시스템 상태추정

김도윤 2022.01 학위논문

2020

WLS기법을 이용한 AC/DC 마이크로그리드의 AC 서브그리드 상태추정

김도윤 , 드위 리아나 아리아니 , 송화창 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료

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최근 DC 마이크로그리드를 포함하는 배전 시스템이 증가함에 따라 계통의 안정적인 운영 및 제어, 모니터링을 위해 상태추정의 연구 및 개발이 불가피하며, 본 논문에서는 최근 다양한 분야에 적용이 되고있는 딥 러닝의 모델인 LSTM 기반의 가지치기 된 상태추정기를 이용하여 DC 마이크로그리드를 포함하는 하이브리드 AC/DC 배전 시스템의 상태추정을 다룬다. 제안된 상태추정기는 신경망 계층 간의 연결 매개변수를 제거하여 계산과 관련된 매개변수 및 연산수를 줄인다. 모델 경량화 및 기존의 상태추정기 보다 높을 성능임을 검증하기 위해 기존 및 이전 연구 상태추정기와의 비교가 수행되며, 하이브리드 AC/DC 시스템에 대한 각각의 AC/DC 상태추정결과 기존 상태추정기 보다 높은 정확도 및 빠른 계산시간, 상태추정기 모델의 무게 경량화를 제공한다.

#상태추정 #딥 러닝

I. 서 론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 목적 3
1.3 논문의 범위 3
II. 딥 러닝의 이론적 배경 5
2.1 Recurrent Neural Network 5
2.2 Long Short Term Memory Network 7
III. AC/DC 배전 시스템 구성 10
3.1 AC 시스템 구성 10
3.2 DC 시스템 구성 11
3.3 AC/DC 상태추정을 위한 측정데이터 준비 11
IV. AC/DC 시스템 상태추정 14
4.1 Conventional WLS 상태추정 14
4.2 AC 시스템을 위한 상태추정 18
4.3 DC 시스템을 위한 상태추정 19
V. 딥 러닝 기반 상태추정기 21
5.1 LSTM 학습 과정 및 LSTM 상태추정과정 21
5.2 손실함수가 수정된 LSTM 상태추정기 23
5.3 제안된 가지치기 된 상태추정기 24
5.4 LSTM 기반 상태추정기 스펙 27
5.4.1 Normal LSTM 상태추정기 스펙 27
5.4.2 Loss_function modified LSTM 상태추정기 스펙 28
5.4.3 Pruned LSTM 상태추정기 스펙 28
5.4.4 Performance Validation 31
VI. 결과 및 고찰 33
6.1 Conventional WLS 상태추정기 결과 33
6.2 Normal LSTM 상태추정기 결과 35
6.3 Loss_function modified LSTM 상태추정기 결과 36
6.4 Pruned LSTM 상태추정기 결과 38
6.5 Performance Evaluation 42
VII. 결 론 45
참고문헌 46
영문초록(Abstract) 49
감사의 글 50

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