적응뉴로퍼지 추론시스템(ANFIS)을 이용한 송전선로에서의 고장검출
저자
발행사항
서울 : 광운대학교, 2000
학위논문사항
학위논문(석사)-- 광운대학교(대학원) : 제어계측공학과 2000. 2
발행연도
2000
작성언어
한국어
주제어
KDC
559.98 판사항(3)
DDC
559.98 판사항(15)
발행국(도시)
서울
형태사항
47 p. : 삽도 ; 26 cm
소장기관
비선형 시스템을 수학적으로 정확하게 모델링하여 해석하고 제어하는 일은 어려운 문제이다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 수학적 해석보다는 인간의 경험이나 직관, 학습 능력, 추론 과정을 통해 시스템을 해석하고 제어할 수 있는 여러 가지 이론들이 제시되고 있다.
전력계통도 비선형성이 강한 시스템 중의 하나이다. 현재 전력계통에서 발생하는 고장을 검출하는 기법은 기본과 성분에서의 최적 파라미터(저항, 인덕턴스)를 모델로 하여 선형근사화한 후 직교함수법을 적용하여 고장을 검출하는 것이다. 이렇게 병렬 캐패시터 성분을 무시하고 파라미터를 집중정수로 해석하면 고장이 발생하였을 때 나타나는 비선형 현상 등이 고려되지 않기 때문에 신뢰성과 안정성 측면에서 많은 문제점이 대두된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템과 신경망이 결합된 적응 뉴로 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 구성하여 전력계통 내에서 발생하는 고장현상을 검출하였다. 또한 스스로 학습하는 고장검출기 설계를 위해 복합학습알고리즘(Hybrid Learning Algorithm)을 적용하여 파라미터 학습속도를 개선시켰고 이를 통하여 Sugeno 형태의 IF-THEN 규칙에 대해 소속 함수의 모양을 결정하는 조건부 파라미터와 선형방정식의 계수에 해당하는 결과부 파라미터를 최적화하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 범용 시뮬레이션 프로그램인 EMTP(Electro-Magnetic Transients Program)를 이용하여 고장현상을 모의하고 고장검출을 시도하였다. 각각의 고장형태 및 고장위치에 대한 모의전력계통의 고장상태에서 취득한 전압, 전류 데이터를 적용하여 고장을 판단하고 제안한 고장검출 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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