대한전기학회논문지:전력기술부문A (The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

카오스 어트랙터 패턴에 의한 고저항 지락사고의 분류

Classification of High-Impedance Faults based on the Chaotic Attractor Patterns

  • 발행 : 1999.12.01
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초록

This paper presents a method of recognizing high impedance fault(HIF) of electrical power systems and classifying fault patterns based on chaos attractors. Two dimensional chaos attractors are reconstructed from neutral point current waveforms. Reliable features for HIF pattern classification are obtained from the chaos attractors. Radial basis function network, trained with two types of HIF data generated by the electromagnetic transient program and measured form actual faults. The RBFN successfully classifies normal and the three types of fault patterns according to the features generated from the chaos attractors.

키워드

참고문헌

  1. 다중접지 배전선로 보호계전 방식 개선에 관한 연구 한국전력공사 기술연구원
  2. 전기학회 논문지 v.6 no.2 High Impedance Fault Detection Utilizing Incremental Variance of Normalized Even Order Harmonic Power W. H. Kwon(et al.)
  3. 직접접지계통 송전선로 고저항 지락사고 대책 연구 전력 연구원
  4. 전기학회 논문지 v.45 no.11 배전계통에서 신경회로망을 이용한 고저항 지락사고 검출기법에 관한 연구 이화석;한중길;박준호
  5. 1997 대한전기학회 하계학술대회 논문집 신경망과 카오스 현상을 이용한 고저항 지락 사고 검출 기법에 관한 연구 유창완;심재철;고재호;배영철;임화영
  6. 숭실대학교 대학원 석사학위 논문 카오스 특징 추출에 의한 시계열 신호의 패턴 인식 이호섭
  7. Lecture Notes in Mathematics v.898 F. Takens;D. A. Rand(ed.);L. S. Young(ed.)
  8. Neural Networks Simon Haykin
  9. IEEE Trans. on Neural Networks v.4 no.4 A Clustering Technique for Digital Communications Channel Equalization Using Radial Basis Function Networks S. Chen;B. Mulgrew;P. M. Grant
  10. Proc. of Int. Conf. Neural Networks(ICNN'95) v.4 Hierarchical Intelligent Prediction System using RBF based AFS K. B. Cho;B. H. Wang
  11. Introduction to Artificial Neural Systems J. M. Zurada
  12. IEEE Trans. on Power Delivery v.11 no.1 High Impedance Fault Detection Device Tester V. L. Buchholz(et al.)