본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.
최근 들어, 밀리미터파 대역을 활용하는 5세대 이동 통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 밀리미터파 대역의 전파 감쇠 특성으로 인하여 전력 증폭기의 비선형성을 완화시키는 방법의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전력 증폭기의 특성을 선형구간과 비선형구간을 구분하여 구간별 계수를 사용하는 구간별 차등 다항식 모델을 제안하였다. 또한, 제안된 모델과 직접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전왜곡기 구현 방안을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 LTE 신호를 인가한 60 GHz 대역 전력증폭기를 위한 제안된 모델과 직접 학습 방식에 기반한 디지털 사전왜곡기를 FPGA로 구현하였고 하드웨어 테스트벤치를 통하여 성능 및 연산 복잡도를 비교 검증하였다. 제안된 모델은 기존 단일 다항식 모델 대비 ACLR 측면에서는 3.3 dB 개선됨을 보였으며 연산 복잡도 측면에서는 7.5 % 감소됨을 보여주었다
전원 잡음에 의한 링발진기의 위상잡음과 jitter의 모델을 제시하고 시뮬레이션을 수행하여 모델의 타당성을 확인하였다. 링발진기의 전원 잡음은 협대역 위상변조에 의해 중심 주파수 양측면에 잡음 주파수만큼 간격을 두고 출력 잡음 신호가 나타나는 위상잡음으로 나타났다. 또한 전원 잡음에 의한 jitter의 선형 모델을 제시하였고, 시뮬레이션에 의해 jitter가 잡음 진폭의 크기에 비례하여 발생하는 것을 확인하였다.
배전계통과 설비의 부하분석은 계측장치에 의존하여 왔으며, 대규모인 배전설비의 부하감시는 막대한 설치 및 유지보수 비용이 수반된다. 본 논문에서는 계측장치를 설치하지 않고도 정기적으로 취득되는 고객의 검침데이터를 이용하여 배전설비의 시간대별 부하분석 및 시뮬레이션을 수행할 수 있는 모델을 개발하고, 그 과정 및 결과를 제시한다. 이 모델은 고압고객의 원격검침 및 저압고객의 월검침 데이터를 구간계통에 적용하고 조류계산을 수행하여 15분 단위로 회선이하 구간 및 변압기의 부하를 분석할 수 있다. 또한, 특정 시점의 부하를 증감시키거나 다른 설비로 전환하여 시간대별 부하가 어떻게 변화하는지 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
전력연구원에서는 기존 사내 통신망 트래픽 분석을 통해 최적의 네트워크 모델을 설계하고 설계된 모델을 기반으로 시뮬레이션을 수행함으로써 향후 트래픽 증가와 수요 현황을 토대로 한 중장기적인 관정에서의 바람직한 네트워크 모델을 제시할 수 있는 방향을 제시하기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 해당 연구와 관련하여 도출한 네트워크 설계안와 시뮬레이션 결과에 대해 기술하고 있다.
발전제어시스템의 보안 취약점 개선을 위한 선행 연구의 한계점을 분석하고 그 대안으로 사이버 보안 정보공유모델을 제안하였다. 발전제어시스템의 운영 특성을 파악하고 사이버 보안 정보공유 개념과 정책, 실제 구현사례들을 분석하여 발전제어시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 정책과 기술방안을 제시하고 모델평가를 시행하였다.
태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 DFR 측정기반 산업단지 부하모델링에 관한 연구이다. 기존 국내에서 사용되고 있는 개별 부하모델의 단점을 보완하고 국내 산업단지 부하의 특성을 정확하게 파악하기 위하여 측정기반 접근법에 의한 부하모델을 선정하였다. 선정된 부하모델은 정적 부하모델과 동적 부하모델을 결합한 복합 부하모델로, 이러한 부하모델을 구축하기 위하여 국내 산업단지 A 변전소에 고장기록계(DFR)을 설치하였다. DFR 측정 데이터 기반 부하모델 구축에 앞서, 계통 해석 프로그램인 PSS/E로 DFR이 설치된 A 변전소를 모델링하여 취득된 데이터로 선정된 부하모델을 검증하였다.
인터넷에 관련된 알고리즘이나 정책에 관한 연구는 대형 네트워크 상에서 실험을 해야 하지만 현실적인 어려움 때문에 네트워크 위상 모델을 많이 사용하고 있다. 이런 면에서 정확하게 인터넷의 특성을 반영하는 네트워크 위상 모델에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 위상 모델을 생성하는 방법에 관한 기존 연구는 인터넷의 특성을 파악하고 이를 잘 반영하기 위한 여러 가지 방법을 제안하고 있다. 그러나 인터넷이 시간에 따라 변화하는 특성에 대해서는 충분히 연구가 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 시간이 경과함에 따라 노드가 생성되고 소멸되며 이에 따라 위상이 변화하는 현상을 모델링하기 위한 알고리즘들을 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 위상을 분석한 결과 기존 방식에 비해 power-law를 더 잘 만족함을 확인하였다. 이 알고리즘은 미래의 인터넷 위상을 예측하는데 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문은 변압기 주 소음원인 철심에서 발생하는 소음의 저감을 위한 연구에 대하여 기술하였다. 변압기 본체소음의 발생원인과 철심의 자속밀도에 따른 소음 level의 차이, 철심의 적층방식에 따른 소음저감효과에 대하여 연구하였으며, 축소형 모델 및 실모델(154kV 변압기)을 제작하여 실증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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