KCI등재
SCOPUS
노이즈 학습 알고리즘을 적용한 아크검출 장치에 관한 연구 = A Study on an Arc Detection Device by Noise Learning Algorithm
저자
곽동걸 (Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Korea) ; 정민상 (Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Korea) ; 백원종 (Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Korea) ; 류진규 (Department of Fire Safety Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology)
발행기관
학술지명
전기학회논문지(The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1306-1314(9쪽)
제공처
It is very high that the proportion of fires caused by electrical factors in Korea. In particular, fires caused by arc faults account for most of the total electric fire. However, the prevention of arc faults is insufficient in Korea. Recently, arc detection devices have been developed to analyze the amplitude and frequency of arc_type noise signal. However, since these devices must count all noise signals or analyze frequency components in real time, harmless noise components similar to arc_type noise signals are also recognized as arc signals, resulting in malfunction and reliability degradation in arc fault detection. This paper proposes a new arc detection device to improve for the problems of existing arc detectors. The proposed arc detection device has an algorithm that periodically learns general non-risk noise generated in the customer's power environment, and then compares and analyzes it with the learned noise in the event of an arc fault. As a result, the proposed arc detection device ignores harmless noise components and detects only high-risk arc_type noise components, further enhancing the reliability and precision of arc detection.
In addition, the proposed arc detection device verifies the validity of theoretical analysis and the practicality of the device through several actual measurements in various power environments.
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