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강성범(Sungbum Kang),고백경(Baekkyeong Ko),남수철(Suchul Nam),최영도(Youngdo Choi),김용학(Yonghak Kim),전동훈(Donghoon Jeon) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.9
Recently, innovative techniques in artificial intelligence such as machine learning have emerged to efficiently process huge amounts of big data delivered from PMUs to WAMS. Through processing raw data and analyzing big data, It delivers highly useful and valuable system status information to system operators. The types of machine learning vary depending on the usage, but the CNN (Convolution Neural Network) model is mainly used for the post analysis and fault detection(classification) in the power system. In this paper, based on PMU big data, we study the power system fault classification model by using CNN Model. Using Convolution neural network model based on KERAS, the database for each fault type was built and supervised learning was conducted for the model. The constructed model was verified with test data and the validity of the model was verified by inputting the actual power system fault data for the trained model. As a result, developed model classified correctly for the actual fault.
유준상(Joonsang Yu),강성범(Sungbum Kang),최기영(Kiyoung Choi) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.11
This paper analyzes the knowledge distillation method from several perspectives. The knowledge distillation is commonly used to train a small network (student network) by preserving the accuracy of a large network (teacher network). In this paper, we investigate different types of knowledge distillation: from a smaller or the same teacher network instead of a larger teacher network. Moreover, we also cover the knowledge distillation for different network architecture. Even for a student network of the same size or larger, our experimental results show that the knowledge distillation achieves higher accuracy compared with back-propagation from the scratch.
김용학,남수철,고백경,강성범,심관식,Kim, Yonghak,Nam, Suchul,Ko, Baekkyeong,Kang, Sungbum,Shim, Kwansik 한국전력공사 2020 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.6 No.3
It is very important to evaluate on/off-line stability to operate the power system stably and economically. Until now, we have continuously secured the operation reliability of the power system through the evaluation of transient, voltage and small signal stability. This paper proposes that it is possible to operate in KWAMS by applying the multi-section analysis and subspace methods and verifying the reliability of the algorithms to directly estimate the dominant oscillation mode of the power system from the signal waveform acquired from the phasor measurement units. In addition, this paper shows that the dominant oscillation mode can be detected from real-time measurement data in power systems. Therefore, if we can monitor the state of the power system in real time, it is possible to avoid a large-scale power outage by knowing the possibility of the power system accident in advance.
신 전압계급 (70 kV) 운영을 위한 전압조정목표 및 전압운영기준 마련
한준(Joon Han),구본길(Bongil Koo),강성범(Sungbum Kang),남수철(Suchul Nam) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
우리나라 전력계통은 154 kV, 345 kV, 765 kV 3개 전압계급을 도입하여 안정적으로 전력망을 운영해 왔다. 345 kV 환상망을 기본으로 주요 수요지역에 대규모 전력을 공급하고 주요 간선을 구성하고 있는 345 kV 송전망 아래로 154 kV 송전망을 수지상 구조로 운영하여 고객단 까지 전력 공급을 하고 있다. 여기에 주요 발전단지 대규모 수요지인 수도권 등을 연결하는 765 kV 송전망을 추가하여 대용량 전력의 중단 없는 수송에 노력해 왔다. 이러한 가운데 일부 운영되어 오던 66 kV 송전망을 송전망 운영의 효율 향상의 목적으로 폐지하고 지금의 송전계급을 완성하게 되었다. 그러나, 최근 일반 발전기들과 특성이 다른 신재생전원의 확대와 전력망 연계에 대한 다양한 고객의 요구, 그리고 제한된 지역에서 경제적인 이유에 따라 배전전압인 23kV와 기존 154 kV 송전전압의 중간에 위치하는 새로운 전압계급의 필요성이 제기되었다. 이에 한국전력공사에서는 신재생전원의 연계, 중간용량 고객 접속, 수요둔화 대비와 단일계통 비상공급용으로 활용할 수 있는 새로운 70 kV 전압계급의 도입을 결정하였다. 본 논문에서는 새로운 70 kV 전압계급의 도입에 맞추어 송전망의 안정적인 전압운영을 위해 필요한 전압 조정목표와 전압 운영기준안 마련 과정과 그 결과를 소개한다.