Abstract
The modeling of load characteristics is a difficult problem because of uncertainty of load. This research uses artificial neural networks which can approximate nonlinear problem to represent load characteristics. After the selection of typical load, active and reactive power for the variation of voltage and frequency is obtained from experiments. We constructed and learned ANN based on these data for component load identification. The learned ANN identified load characteristics for other voltage and/or frequency variation. In addition, the results of component load identification are presented to demonstrate the potentiality of the proposed method.method.
부하특성의 모델링은 부하의 비선형특성 때문에 어려운 문제이다. 이 연구는 부하특성을 표현하기 위하여 비선형 문제를 근사화 할 수 있는 신경회로망을 이용하였다. 대표적인 개별부하를 선정하고 전압과 주파수 변화에 대한 유효, 무효전력의 응답을 실험을 통해 얻었다. 그리고 개별부하특성을 식별하기 위하여 실험자료를 근거로 신경회로망을 구축하고 학습하였다. 학습된 신결회로망은 또다른 전압, 주파수 변화에 대한 개별부하의 특성을 식별하였다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 식별된 결과를 제시하였다.