대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

부분방전 패턴인식을 위한 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계

Design of Fuzzy Set-based Fuzzy Neural Networks for Partial Discharge Pattern Recognition

  • Park, Keon-Jun (Dept. of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Oh, Sung-Kwun (Dept. of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Kim, Hyun-Ki (Dept. of Electrical Engineering, The University of Suwon)
  • 발행 : 2007.10.26
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초록

전력설비에 대한 부분방전 패턴인식은 결함의 차이에 따라 다양한 패턴의 차이를 보이고 있으며, 신경회로망을 비롯한 다양한 패턴인식 기법들이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이의 일환으로 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하여 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의 결합에 대해 부분방전 신호를 패턴인식하고자 한다. 부분방전 신호는 보이드 방전, 코로나 방전, 노이즈의 3개 클래스로 분류하게 되며, PRPDA 방법을 통해 556개의 입력 벡터와 3개의 출력 벡터를 가지며 총 120개의 패턴수를 가진다.

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