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A Fault Diagnosis of Oil-Filled Power Transformers using Dissolved Gas Analysis and Neural Network
유중 가스 분석과 신경 회로망을 이용한 전력용 유입 변압기의 고장 진단 원문보기

대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C, 1999 July 19, 1999년, pp.1493 - 1495  

Yoon, Yong-Han (Department of Electrical Engineering in Soongsil University) ,  Kim, Jae-Chul (Department of Electrical Engineering in Soongsil University) ,  Kim, Jae-Sung (Central Training Center of KEPCO)

초록
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본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.

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