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전력품질 모니터링 시스템에서 전력품질이 분류되는 방법에 있어서,(a) 송신되는 전력신호를 입력받는 단계;(b) 상기 전력신호의 기준 구간에 대한 최대값, 최소값 및 평균값을 측정하는 단계;(c) 상기 최대값, 최소값 및 평균값을 이용하여 상기 전력신호에 대한 초기 분류를 수행하는 단계;(d) 상기 초기 분류된 전력신호에 대한 MFCC 값을 추출하는 단계; 및 (e) 상기 MFCC 값을 변수로 사용하는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 이용하여 상기 전력신호의 전력품질을 최종 분류하는 단계를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 기준 구간은 상기 전력신호의 1 사이클(cycle)인 것을 특징으로 하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 (c) 단계는상기 최대값 및 최소값을 이용하여 상기 전력신호를 NS(Normal and Sag) 그룹, HT(HD and Transients) 그룹, HD(Harmonic Distortion) 그룹, NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 그룹 중 하나로 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 (c) 단계는 상기 평균값을 이용하여 상기 NS 그룹을 정상(Normal)과 순시전압강하(Sag)로 더 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 (d) 단계는상기 전력신호를 디지털 신호로 변환하는 단계;상기 변환된 디지털 신호를 프레임 단위로 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하여 주파수 영역으로 변환하는 단계; 및상기 주파수 영역을 복수 개의 필터뱅크로 나누고, 각 필터뱅크의 에너지 값에 로그(log) 연산을 수행한 후 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 단계를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 (e) 단계는사전에 훈련된 NS(Normal and Sag) 모델, HD 모델, HT(HD and Transients) 모델 및 NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 모델을 GMM에 적용하여 전력품질을 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 (e) 단계는상기 NS 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 NS 모델을 적용하고, 상기 HD 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 HD 모델을 적용하고, 상기 HT 그룹에는 HT 모델을 적용하고, 상기 NSHT 그룹에는 NSHT 모델을 적용하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 분류 방법
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전력품질 모니터링 장치에 있어서,전력계통에서 송신되는 전력신호를 기준 레벨로 강하시키는 변압기;상기 변압기에서 강하된 전력신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기(ADC);상기 아날로그-디지털 변환기에서 변환된 전력신호에 대한 MFCC 값을 이용하여 전력신호의 전력품질을 분류하는 분류 프로세서; 및상기 분류 프로세서에서 전력품질 분류를 위해 사용되는 데이터가 저장되는 메모리를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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제8항에 있어서,상기 분류 프로세서는상기 변환된 전력신호의 기준 구간에 대한 최대값, 최소값 및 평균값을 측정하는 전력신호 통계부;상기 최대값, 최소값 및 평균값을 이용하여 상기 전력신호에 대한 초기 분류를 수행하는 초기 분류부;상기 초기 분류된 전력신호에 대한 MFCC 값을 추출하는 MFCC 값 추출부;상기 MFCC 값을 변수로 사용하는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 이용하여 상기 전력신호의 전력품질을 최종 분류하는 GMM 분류부를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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제9항에 있어서,상기 초기 분류부는 상기 전력신호의 최대값 및 최소값과 상기 메모리에 저장된 분류 테이블을 비교하여 상기 전력신호를 NS(Normal and Sag) 그룹, HT(HD and Transients) 그룹, HD(Harmonic Distortion) 그룹, NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 그룹 중 하나로 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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제10항에 있어서,상기 초기 분류부는 상기 전력신호의 평균값과 상기 메모리에 저장된 분류 테이블을 비교하여 상기 NS 그룹을 정상(Normal)과 순시전압강하(Sag)로 더 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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제9항에 있어서,상기 GMM 분류부는 사전에 훈련된 NS(Normal and Sag) 모델, HD 모델, HT(HD and Transients) 모델 및 NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 모델을 GMM에 적용하여 전력품질을 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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제10항에 있어서,상기 GMM 분류부는 상기 NS 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 NS 모델을 적용하고, 상기 HD 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 HD 모델을 적용하고, 상기 HT 그룹에는 HT 모델을 적용하고, 상기 NSHT 그룹에는 NSHT 모델을 적용하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 장치
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전력품질 모니터링 시스템에 있어서,전력신호를 송신하는 전력계통부;상기 전력계통부에서 송신되는 전력신호에 대한 MFCC 값을 변수로 사용하는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 이용하여 전력신호의 전력품질을 분류하는 전력품질 분류부;상기 전력품질 분류부에서 전력품질 분류를 위해 사용되는 데이터가 저장되는 데이터베이스; 및사용자로부터 상기 전력품질 분류부를 제어하는 명령을 입력받고, 상기 전력품질 분류부에서 분류되는 전력신호의 전력품질을 출력하는 입출력부를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제14항에 있어서,상기 전력품질 분류부는전력계통에서 송신되는 전력신호를 기준 레벨로 강하시키는 변압기;상기 변압기에서 강하된 전력신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기(ADC);상기 아날로그-디지털 변환기에서 변환된 전력신호에 대한 MFCC 값을 이용하여 전력신호의 전력품질을 분류하는 분류 프로세서; 및상기 분류 프로세서에서 전력품질 분류를 위해 사용되는 데이터가 저장되는 버퍼 메모리를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제15항에 있어서,상기 분류 프로세서는상기 변환된 전력신호의 기준 구간에 대한 최대값, 최소값 및 평균값을 측정하는 전력신호 통계부;상기 최대값, 최소값 및 평균값을 이용하여 상기 전력신호에 대한 초기 분류를 수행하는 초기 분류부;상기 초기 분류된 전력신호에 대한 MFCC 값을 추출하는 MFCC 값 추출부;상기 MFCC 값을 변수로 사용하는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 이용하여 상기 전력신호의 전력품질을 최종 분류하는 GMM 분류부를 포함하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제16항에 있어서,상기 초기 분류부는 상기 전력신호의 최대값 및 최소값과 상기 메모리에 저장된 분류 테이블을 비교하여 상기 전력신호를 NS(Normal and Sag) 그룹, HT(HD and Transients) 그룹, HD(Harmonic Distortion) 그룹, NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 그룹 중 하나로 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제17항에 있어서,상기 초기 분류부는 상기 전력신호의 평균값과 상기 메모리에 저장된 분류 테이블을 비교하여 상기 NS 그룹을 정상(Normal)과 순시전압강하(Sag)로 더 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제16항에 있어서,상기 GMM 분류부는 사전에 훈련된 NS(Normal and Sag) 모델, HD 모델, HT(HD and Transients) 모델 및 NSHT(Normal, Sag, HD and Transients) 모델을 GMM에 적용하여 전력품질을 분류하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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제17항에 있어서,상기 GMM 분류부는 상기 NS 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 NS 모델을 적용하고, 상기 HD 그룹에 대해서는 사전에 훈련된 HD 모델을 적용하고, 상기 HT 그룹에는 HT 모델을 적용하고, 상기 NSHT 그룹에는 NSHT 모델을 적용하는 음성 처리 기법을 이용한 전력품질 모니터링 시스템
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