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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Neural Network를 이용한 초고압 실선로에서의 부분방전 패턴인식 연구 = A study for pattern recognition of partial discharge in Extra High Voltage cable on the site

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      https://www.riss.kr/link?id=A82290422

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      국문 초록 (Abstract)

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      초고압 케이블에서 발생하는 부분방전을 측정하기 위해 다양한 방법들이 연구 개발되어왔다. 최근에는 초고압 케이블의 설치 후 시행하는 준공시험에 있어 부분방전 측정을 필수적으로 할 만큼 부분방전 진단기술의 중요성이 부각되고 있는 실정이며, 디지털 측정기술을 통한 부분방전 자동측정 기술이 많이 제안되고 있다. 특히, 비전문가들만으로도 진단 및 감시가 가능하도록 하는 자동 패턴 분류에 대한 다양한 연구이 활발히 보고되고 있다.
      본 논문에서는 초고압 케이블에서 발생되는 결함을 내부, 외부, 노이즈의 세 가지로 분류하고 PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) 형태로 모의된 실험데이터와 현장에서 축적된 데이터를 선별하여 다양한 통계치를 추출하였고, 결함별 구분이 용이하지 않은 통계치를 제외한 값들을 Neural Network 방법으로 학습시켰다. 학습된 가중치값을 LabView로 작성된 프로그램에 사용하여 변전소 내 EBG에서 검출한 부분방전 측정 결과에 적용하였다.
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      초고압 케이블에서 발생하는 부분방전을 측정하기 위해 다양한 방법들이 연구 개발되어왔다. 최근에는 초고압 케이블의 설치 후 시행하는 준공시험에 있어 부분방전 측정을 필수적으로 할 ...

      초고압 케이블에서 발생하는 부분방전을 측정하기 위해 다양한 방법들이 연구 개발되어왔다. 최근에는 초고압 케이블의 설치 후 시행하는 준공시험에 있어 부분방전 측정을 필수적으로 할 만큼 부분방전 진단기술의 중요성이 부각되고 있는 실정이며, 디지털 측정기술을 통한 부분방전 자동측정 기술이 많이 제안되고 있다. 특히, 비전문가들만으로도 진단 및 감시가 가능하도록 하는 자동 패턴 분류에 대한 다양한 연구이 활발히 보고되고 있다.
      본 논문에서는 초고압 케이블에서 발생되는 결함을 내부, 외부, 노이즈의 세 가지로 분류하고 PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) 형태로 모의된 실험데이터와 현장에서 축적된 데이터를 선별하여 다양한 통계치를 추출하였고, 결함별 구분이 용이하지 않은 통계치를 제외한 값들을 Neural Network 방법으로 학습시켰다. 학습된 가중치값을 LabView로 작성된 프로그램에 사용하여 변전소 내 EBG에서 검출한 부분방전 측정 결과에 적용하였다.

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