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조윤호(Yoono Cho),김도윤(Doyun Kim),송화창(Hwachang Song) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
최근 신재생 에너지원을 포함한 마이크로그리드가 점차 증가하고 있다. 이러한 상황에서 전력계통의 현 상태를 정확하게 파악하고 모니터링 및 제어하기 위하여 상태추정은 불가피하다. 에너지 관리 시스템(EMS, Energy Management System)의 프로세스에서 상태추정(Power System State Estimation) 위한 대표적인 방법은 가중최소자승법(WLS, Weighted Least Squares Solution)이다. 본 논문에서는 DC 마이크로그리드로 이루어진 6버스 시스템을 사용하여 기존 상태추정 방법인 가중 최소 자승법과 시계열 데이터에 효과적인 장 단기 인공신경망(LSTM, Long Short-Term Memory)을 이용해 상태추정을 수행하고 비교하여 보다 높은 성능을 보이는 상태추정기를 연구하였다.