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NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
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연구책임자 | 황평익 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014767 |
과제고유번호 | 1711133635 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 배전계통.고장해석.딥러닝.고장종류 판별.고장구간 추정.Distribution system.Fault analysis.Deep learning.Fault type identification.Fault location identification. |
▣ 연구개요
고장구간 추정기법은 배전계통 운영의 가장 중요한 업무인 고장처리를 효율적으로 수행하기 위한 핵심 기능임. 배전계통에 고장이 발생하면, 고장구간 추정기법을 사용하여 고장이 발생했을 가능성이 높은 구간의 정보를 운영원에게 제공함. 운영원은 이에 기반하여 고장 복구를 위한 인력을 현장에 투입하여 복전을 수행함. 따라서 정확한 고장구간 추정기법의 사용으로, 고장 복구를 위한 인력, 장비, 시간을 절약할 수 있으며 신속한 복전으로 정전으로 인한 경제적 손실을 최소화할 수 있음. 본 연구에서는 고장구간 추정의 정밀도 향상을
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