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      FCM과 SOM을 이용한 전력용 변압기 고장진단 기법 = Fault Diagnosis Method of Power Transformer Using FCM and SOM

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      https://www.riss.kr/link?id=A103942381

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      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.
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      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 fau...

      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.

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      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 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
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      전력계통의 갑작스런 고장은 막대한 경제적 손실을 초래함으로 이를 방지하기 위한 전력계통의 상태를 진단하는 모니터링은 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 FCM과 SOM을 이용하여 다양...

      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 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 X. Zhang, "Self-Organizing Map As a New Method for Clustering and Data Analysis" 2448-2451, 1993

      2 J. C. Bezdek, "Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms" Plenum Press 1981

      3 H. Tsukioka, "New apparatus for detecting transformer faults" EI-21 (EI-21): 221-229, 1986

      4 L. M. Fu, "Neural Network in computer Intelligence" McGraw-Hill 48-55, 1994

      5 R. C. Adriana, "Knowledge Discovery in Nerual Networks with Application to Transformer Failure Diagnosis" 20 (20): 717-724, 2005

      6 M. Duval, "Dissolved gas analysis : It can save your transformer" 5 (5): 22-26, 1989

      7 Y. Kamata, "Diagnostic methods for power transformer insulation" EI-21 (EI-21): 1045-1048, 1986

      8 H. Yoshida, "Degradation of insulating materials of transformers" EI-22 (EI-22): 795-800, 1987

      9 P. S. Ji, "Aging characteristics of power transformer oil and development of its analysis using KSOM" 2 : 1026-1029, 1999

      10 J. P. Lee, "Aging Characteristics Power Transformer Oil and Development of It's Analysis Using KSOM" 2 : 461-464, 1998

      1 X. Zhang, "Self-Organizing Map As a New Method for Clustering and Data Analysis" 2448-2451, 1993

      2 J. C. Bezdek, "Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms" Plenum Press 1981

      3 H. Tsukioka, "New apparatus for detecting transformer faults" EI-21 (EI-21): 221-229, 1986

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      5 R. C. Adriana, "Knowledge Discovery in Nerual Networks with Application to Transformer Failure Diagnosis" 20 (20): 717-724, 2005

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      7 Y. Kamata, "Diagnostic methods for power transformer insulation" EI-21 (EI-21): 1045-1048, 1986

      8 H. Yoshida, "Degradation of insulating materials of transformers" EI-22 (EI-22): 795-800, 1987

      9 P. S. Ji, "Aging characteristics of power transformer oil and development of its analysis using KSOM" 2 : 1026-1029, 1999

      10 J. P. Lee, "Aging Characteristics Power Transformer Oil and Development of It's Analysis Using KSOM" 2 : 461-464, 1998

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      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.21 1.21 1.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.29 1.25 1.573 0.33
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