대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

개선된 코호넨 신경회로망 학습 알고리즘을 이용한 송전선 고장 종류 분류

Fault Type Classification using Improved KNN Learning Algorithm

  • 조홍식 (서울대학교 전기공학부) ;
  • 민상원 (서울대학교 전기공학부) ;
  • 장용진 (서울대학교 전기공학부) ;
  • 박종근 (서울대학교 전기공학부) ;
  • 김광원 (울산대학교 전기전자정보시스템공학부)
  • 발행 : 2001.11.16
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

송전선에 사고가 발생하면 계전기가 동작하고 여러 가지 후속 조치가 적절히 수행되기 위해서는 빠른 시간 내에 고장의 검출, 고장 종류의 분류, 고장 위치의 판정 등이 요구된다. 신경회로망을 이용한 고장 해석은 빠르고 정확한 해석이 가능하기 때문에 최근에 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 코호넨 신경회로망의 지도 경쟁 학습 알고리즘을 개선한 새로운 학습 알고리즘이 제시된다. 제안된 학습 알고리즘은 전력계통의 송전선 고장 종류 분류에 적용된다.

키워드