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문제 정의
- 본 연구에서는 풍력발전 시스템과 관련된 기어박스 오일 냉각 시스템의 정상 동작을 모사할 수 있는 인공신경망 기반의 고장 검출 기법을 제안하였으며, 인공신경망 모델의 학습을 위해 사용되는 입출력 변수의 최적 선정 기법을 제시하였다. 또한 인공신경망 기반의 모델링 기법의 특성 고찰을 위해 실제 850KW 급 풍력발전 시스템의 SCADA 데이터에의 적용을 수행하였다.
- 본 연구에서는 풍력발전시스템에서 아용되는 기어박스용 오일냉각시스템의 정상 동작 모델링에 대해 고찰하고자 한다. 풍력발전기 너셀 내부에는 블레이드로부터의 저속회전을 고속회전으로 만들기 위한 기어박스가 존재한다.
- 본 절에서는 오일 온도 이외의 계측 데이터를 정상 동작 모델링에 사용할 경우 어떤 데이터를 사용하는 것이 바람직한지 그리고 선택된 데이터의 지연시간을 어떻게 선정할지에 대해 체계적인 방법에 대해 고찰하고자 한다.
- 본연구에서는 그림 5와 같이 SCADA 시스템으로부터 얻어지는 풍력발전기의 실시간 정보를 신경망을 이용한 오일냉각 시스템의 고장을 검출하는 인공신경망 기반의 고장검출 시스템을 구축하고자 하였다.
- 이에 본 연구에서는 첫째, 정상 동작 모델의 구현을 위해 적용될 수 있는 다양한 인공 신경망 모델의 특성에 대해 고찰하고자 하며 둘째, 인공신경망의 학습에 사용되는 변수 및 이와 관련된 지연시간의 체계적인 결정 방법에 대해 고찰하고자 한다.
- 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 각종 장치의 정상 동작 모델링에 사용되는 입력 변수의 체계적인 선정을 위해 측정 데이터 간에 존재하는 상관관계를 선정 기준으로 채택하고 선정된 데이터를 사용할 경우 다양한 형태의 인공신경망의 모델링 특성에 대해 고찰하고자 한다.
- 요구된다. 이에 본 절에서는 인공신경망의 학습에 사용되는 입력 변수의 결정을 위해 입. 출력 변수들 간에 존재하는 상관관계를 고려하고자 하였다.
- 이에 본 절에서는 인공신경망의 학습에 사용되는 입력 변수의 결정을 위해 입. 출력 변수들 간에 존재하는 상관관계를 고려하고자 하였다.
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