Abstract
In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between t재 operator vectors. PD signals were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method II electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patterns similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.
본 연구에서는 부분방전의 인식을 위한 두가지 접근법을 제안하였다. 첫 번째로는 백프로파게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망이구 두 번째로는 두 연산자 백터간의 사이각 계산이다. 부분방전신호는 IEC(b), 침대평판 및 CIGRE method II 등 3가지 전극계로부터 각각 검출되었다. 신경회로망과 벡터의 사이각을 이용한 방법 모두 이리 학습된 패턴에 대해서는 양호한 인식능력을 보였다. 그려고 사용되는 연산자의 수가 미학습패턴의 인식능력에 큰 영향올 미쳤다.
