| 1 |
1
일시고장 또는 영구고장의 특징을 갖는 사고를 발생시키는 제1 단계; 상기 신호에서 제n 고조파 이상의 성분을 제거시키기 위해 저역통과필터를 이용하여 필터링하는 제2 단계; 상기 필터링된 아날로그 신호를 디지털신호로 변환시키는 제3 단계; 주파수 분석을 수행하되 일시고장과 영구고장을 구분지을 수 있는 특징을 기수 및 우수 고조파분석을 통해 추출하는 제4 단계 상기 추출되어진 데이터를 입력층과 출력층을 포함하는 다층으로 형성되어 고장종류에 대한 패턴인식을 학습하는 신경회로망에 적용하는 제5 단계; 및 상기 신경회로망의 출력결과를 분석하고, 단상 자동재폐로의 수행여부를 결정하는 제6 단계; 를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 상기 제n 고조파는 10조파인 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 상기 주파수 분석방법으로 웨이브렛변환 및 단시간 퓨리에변환에서 선택된 어느 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서, 상기 웨이브렛변환을 이용할 경우에, 저역(approximation) 필터를 통해서 얻어지는 신호는 또 다른 두 개의 저역 필터(cA1)와 고역 필터(cD1)로 분해되고, 상기 저역 필터(cA1)를 통과한 신호는 또 다시 두 개의 저역 필터(cA2)와 고역 필터(cD2)로 분해되는 연속적인 과정에 의해 고역 필터(cDn)와 저역 필터(cAn)에 입력될 데이터를 매 2번째 샘플점마다 통과시키는 다운 샘플링기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서, 상기 제5 단계는, a
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서, 상기 신경회로망의 학습시에, 모멘텀, 바이어스, 델타-바-델타, 및 전역적인 학습방법에서 선택된 어느 하나의 방법을 이용하여 학습속도를 증대시키는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서, 상기 신경회로망의 오차를 최소화하기 위해, 출력층의 에러가 연결층으로 역전파되어 각각의 신경망에 연결된 가중치값을 갱신하는 오차 역전파(Error Backpropagation)방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 8 |
8
제 1 항에 있어서, 상기 신경회로망은 적어도 3개층으로 이루어지며, 입력층, 히든층, 출력층을 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
| 9 |
9
제 8 항에 있어서, 상기 히든층은 6 내지 10개 범위의 뉴런으로 이루어진 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법
|
