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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김도인 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회지 電子工學會誌 第48卷 第1號(通卷 第440號)
발행연도
2021.1
수록면
62 - 62 (1page)

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본 학위논문은 전력계통 상황인지 기술 개발을 목표로 전력계통의 송전망 전반을 감시하는 PMU(phasor measurement unit) 데이터의 활용방안에 대해서 제시하였으며, 빅데이터 분석기술, 인공지능 응용기술, 신호처리 기술, 전력망 학습모델 제안을 통해 전력계통의 상황인지, 고장진단, 고장위치 추정과 전력 빅데이터 관리 기술에 해당하는 성과를 이루었다. 개발한 알고리즘들은 실제 전력계통 적용을 목표로 하고 있으며, 제안한 클러스터링 기반 전력계통 정보인지 구조는 데이터 관리기술 효과로 인해 전송되는 데이터와 감시시스템의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다. 대표적으로 클러스터링 기반의 분석방법을 전력망 네트워크 요소에 도입하여 네트워크를 지역단위로 인지하고 각 지역특성의 데이터베이스 구축하여 인공지능 응용기술을 적용하여 전력망에서 발생하는 이벤트 현상을 분석하였다. 이를 위하여 머신러닝, 딥러닝 분야 기술들을 활용하였으며, 학습을 위한 데이터베이스 구축과 ... 전체 초록 보기
#Synchrophasor #Phasor Measurement Unit(PMU) #Situational Awareness #Real-Time Monitoring #Event Location #Machine Learning #Convolutional Neural Network

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