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문제 정의
- 활용 면에 있어 효과적인 추정방법이라 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 측정된 순간전압강하 이벤트에 대한 구간 추정 기반의 평가 방법을 제안한다[10]. 구간 추정은 주어진 신뢰수준에 대해 모집단의 값이 어느 범위에 있는지 그 범위는 추정하는 작업이라 할 수 있다.
- 그러나 단순히 평균값으로 나타내는 결과는 순간전압강하 대책 및 관리 계획 수립 등에 활용하기에는 효용성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 평균값과 포아송 확률분포 모델에 따른 상한값을 함께 제시하는 평가 방법을 소개하였다. 평균과 최대값이 제시될 경우 대책 수립의 범위와 정도를 결정하는데 매우 효과적이다.
- 오랜 기간 동안 취득된 모니터링 데이터의 분석을 통해 예상되는 순간전압강하의 발생 횟수 추산과 더불어 경제적 손실 평가가 가능하게 되며 적용가능 보상기기와의 소요비용 비교를 통해 가장 경제적인 대책 수립에도 활용할 수 있다[7]. 본 논문에서는 효율적인 순간 전압강하 관리 및 대책수립을 위한 모니터링 데이터 분석 방법에 대해 기술한다.
- 본 논문은 순간전압강하 모니터링 데이터에 대한 개선된 분석 방법을 소개하였다. 순간전압강하 모니터링 장치는 전압강하 발생 이벤트에 대한 정보를 기록하고 출력하는 것을 핵심 기능으로 한다.
가설 설정
- 평균과 최대값이 제시될 경우 대책 수립의 범위와 정도를 결정하는데 매우 효과적이다. 물론 본 논문에서는 순간전압강하 발생 형태가 포아송 확률분포를 따른다고 가정하였다. 실제 기록된 순간전압강하의 양상이 다른 확률분포를 따른다면 해당 확률 분포 모델로 모델링하여 유사한 절차로 최대값을 제시하면 된다.
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