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NTIS 바로가기대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회, 2011 July 20, 2011년, pp.368 - 369
정종원 (동의과학대학) , 원태현 (동의과학대학) , 이준탁 (동아대학교)
This article suggests an online-based remote fault current mode discrimination method in order to identify the causes of the power line faults with various causes. For that, it refers to existing cause identification methods and categorizes modes by fault causes based on statistical techniques befor...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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대도시의 인구 집중 현상에 따른 문제는? | 급속한 산업발달과 경제성장으로 인하여 국내의 전기 에너지 수요가 급증함에 따라 전력설비의 용량이 증가하고 있다. 뿐만 아니라 대도시의 인구 집중 현상에 따른 전력 수요 밀도가 크게 증가하는 시점에서 전력의 안정적인 공급은 매우 중요한 문제가 된다. 그러나 이러한 전력계통은 그 시스템이 외부에 노출이 되어 있기 때문에 자연 재해나 여러 가지 원인에 의해서 고장이 발생하게 되며, 이는 전력의 안정적인 공급이라는 측면에서 문제가 되므로 전력계통의 고장에 대한 해석, 복구, 계통 보호 및 사고 시에 그 원인을 규명하는 문제는 아주 중요한 관심사가 되어 진다. | |
FCM에 기반한 자가생성 지도학습알고리즘에 의한 고장 전류모드의 판별 결과는? | 시뮬레이션 결과 학습된 데이터에 관해서는 약 95%, 비학습된 데이터에 대하여서는 약 74%의 판별율을 보였다. 학습된 데이터에서의 판별하지 못한 부류는 모드 2와 모드 4, 그리고 모드 9이었는데 모드 2의 경우는 2 모선에 모두 사고가 난 형태로써 이때 데이터의 유사성이 떨어지는 것으로 나타났다. 모드 4의 경우는 기타 범주의 고장 원인이 산불 등과 그외의 데이터들과의 상관성이 떨어짐에 기인하는데 다른 모드로의 결과가 유도되는 것으로 보아 분류에 문제가 있었던 것으로 보인다. 모드 9의 경우는 파급고장에 의한 것으로 주변의 다른 원인의 파급에 의한 것이다. 이는 데이터의 형태의 유사성이 중성선 전류의 크기가 작아짐은 판별을 해 내는데 그렇지 않은 경우는 1차적인 원인으로의 분류를 행함을 볼 수 있었다. 뿐만 아니라 비학습된 데이터의 경우에는 그 인식율이 저하되었는데 이는 학습된 데이터와 비학습된 데이터의 상관성이 떨어지거나 혹은 충분히 학습이 되지 못한 결과이다. | |
급속한 산업발달과 경제성장으로 인한 변화는? | 급속한 산업발달과 경제성장으로 인하여 국내의 전기 에너지 수요가 급증함에 따라 전력설비의 용량이 증가하고 있다. 뿐만 아니라 대도시의 인구 집중 현상에 따른 전력 수요 밀도가 크게 증가하는 시점에서 전력의 안정적인 공급은 매우 중요한 문제가 된다. |
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