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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김도인 (Kangwon University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
981 - 986 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.9.982

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This paper proposes the event-based power system situational awareness method by utilizing PMU infrastructure. The proposed algorithm is specifically configured as algorithm that can be utilized in a wide area power system using an optimized set of PMUs and a window frame configuration. The key to utilizing an optimized set of PMUs is imaging each measured time series data with a wavelet transform to efficiently enable the CNN-based classification. The proposed CNN-LSTM based event classification technique is able to classify event categories implemented in the power system. Finally, the proposed algorithm is verified through simulation, and represents the performance evaluation according to the number of PMU measurements.

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 개요
3. 전처리 과정
4. 다중채널 CNN-LSTM
5. 시뮬레이션 분석
6. 결론
References

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