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[국내논문] 군집화 기법을 이용한 GIS 열화 패턴 연구
A Study on Degradation Pattern of GIS Using Clustering Methode 원문보기

전기전자재료학회논문지 = Journal of the Korean institute of electronic material engineers, v.31 no.4, 2018년, pp.255 - 260  

이덕진 (극동대학교 항공IT융합학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent years, increasing electricity use has led to considerable interest in green energy. In order to effectively supply, cut off, and operate an electric power system, many electric power facilities such as gas insulation switch (GIS), cable, and large substation facilities with higher densitie...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 특히 부분방전 특성은 통계적으로 불규칙성이 수반되기 때문에 데이터에 대한 적절한 통계 처리가 매우 중요함을 보고하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GIS에서 발생되는 부분방전 진단 전문가 시스템을 개발하기 위하여 K-means 클러스터링을 이용하여 부분방전 특성의 Φ-q-n 군집 분포를 해석하고 분석한 결과를 소개하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
전자파 센서의 특징은? 활선 부분방전 센싱 방법으로는 초음파, 전자파(UHF) 및 누설전류검출(HFCT)을 주로 사용하고 있으며, 초음파 센서의 신뢰성 부족에 따라 현재 전자파와 누설전류검출기법을 주로 사용하고 있다. 전자파 센서는 초기 진단 및 신뢰성이 우수하지만 고장지점 파악이 힘들며, 누설전류 센서는 접지선에 연결하는 방법으로서 선로 노이즈에 매우 취약하여 현장 적용에 많은 문제점을 갖고 있지만 다양한 신호처리 기법을 적용하여 활선 검출장치로 많이 활용되고 있다.
PRPD 기법의 한계점을 해결하기 위해 시도하는 해석은? 부분방전신호 해석에 적합한 다양한 인접 분야의 해석 기술의 융합적인 도입을 위해 시도된 군집 분석(cluster analysis)은 흩어진 개체 사이의 유사성 또는 거리에 의하여 군집을 형성하고, 형성된 군집의 특성을 파악하여 다변량 자료를 각 특성의 유사성에 따라 몇 개의 그룹으로 나눔으로써 군집들 간의 관계를 분석하는 탐색적 통계분석이다 [6,7]. 군집분석 기법은 변수들에 대한 역할 정의 없이 의미 있는 자료구조를 얻을 수 있으며, 거의 모든 형태의 데이터에 적용 가능하다는 장점을 가지고 있기 때문에 공학, 통계학, 패턴 인식 등 여러 분야에서 광범위하게 연구가 진행되고 있다 [8-10].
활선 부분방전 센싱 방법에는 어떤 것들이 있는가? 현재 설비의 진단 기법으로서 1972년에 독일에서 개발된 부분방전 검출기법은 초고압설비 및 케이블 열화 진단의 효과적인 방법으로 인식되었으며, 1990년대부터 많은 연구들이 진행되어 진단 신뢰도가 점진적으로 개선되고 있는 것으로 보고되고 있다 [1-4]. 활선 부분방전 센싱 방법으로는 초음파, 전자파(UHF) 및 누설전류검출(HFCT)을 주로 사용하고 있으며, 초음파 센서의 신뢰성 부족에 따라 현재 전자파와 누설전류검출기법을 주로 사용하고 있다. 전자파 센서는 초기 진단 및 신뢰성이 우수하지만 고장지점 파악이 힘들며, 누설전류 센서는 접지선에 연결하는 방법으로서 선로 노이즈에 매우 취약하여 현장 적용에 많은 문제점을 갖고 있지만 다양한 신호처리 기법을 적용하여 활선 검출장치로 많이 활용되고 있다.
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참고문헌 (10)

  1. K. S. Moon, Master, An Investigation on Criteria of Maintenance by UHF Partial Discharge Detector for Gas Insulated Switch gear, p. 1, Chosun University, Gwangju (2015). 

  2. K. S. Cho, Ph. D., A Study on the Diagnosis of Cable Joint Interface Defect by the Statistical Analysis of Partial Discharge Distribution, p. 1, Kwangwoon University, Seoul (2007). 

  3. K. S. Cho and J. W. Hong, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng., 20, 780 (2007). [DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2007.20.9.780] 

  4. M. G. Jeong, Master, Study on the Development of Preventive Diagnosis Algorithm for Recognizing Partial Discharges in Electric Power Apparatus, p. 1, Kyungnam University, Changwon (2016). 

  5. J. J. Park, S. Y. Lee, and D. C. Mun, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng., 19, 942 (2006). [DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2006.19.10.942] 

  6. H. S. Kim, G. B. Kim, H. Y. Bae, S. Gao, and Y. Xia, The KIPS Transactions: Part D, 13, 633 (2006). 

  7. Y. S. Sim, Master, A Comparison Strudy of Cluster Validity Indices using a Nonhierarchical Algorithm, pp. 1-2, Korea University, Seoul (2006). 

  8. W. S. Choi and J. S. Kim, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng., 29, 58 (2016). [DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2016.29.1.58] 

  9. D. G. Byun, W. J. Kim, K. W. Lee, and J. W. Hong, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng., 20, 901 (2007). [DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2007.20.10.901] 

  10. K. S. Cho and J. W. Hong, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng., 20, 959 (2007). [DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2007.20.11.959] 

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