Abstract
The unexpected failure may cause a break in power system and loss of profits. Therefore it Is important to prevent abrupt faults by monitoring the condition of power systems. In this paper, we develop intelligent diagnosis technique for predicting faults of power transformer which plays an important role in the transmission and distribution systems among the various power facilities by using FCM and SOM. More specifically, FCM is used to select the efficient training data and reducing learning process time and SOM is used to diagnosis the power transformer. The proposed technique makes it possible to measures the possibility of aging as well as the faults occurred in transformer To demonstrate the validity of proposed method, various experiments are performed and their results are presented.
전력계통의 갑작스런 고장은 막대한 경제적 손실을 초래함으로 이를 방지하기 위한 전력계통의 상태를 진단하는 모니터링은 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 FCM과 SOM을 이용하여 다양한 전력설비 중에서 가장 중요한 역할을 담당하는 전력용 변압기의 고장진단 알고리즘을 개발한다. 즉, FCM은 효과적인 특징점을 선택과 학습시간을 줄이기 위해 수행하고, SOM에 의해 변압기의 고장진단이 이루어진다. 제안된 방법은 변압기의 고장진단 뿐만 아니라 열화진행추이 특성까지 분석한다. 제안된 방법은 다양한 사례 연구를 통해 우수성을 입증하였다.