| 요약 |
이 발명은, 위상무관합을 이용한 신경망 회로를 사용함으로써 고전압기기의 인가전압 위상정보를 사용하지 않기 때문에 현장에서 부분방전 측정시 PT나 분압기의 등으로부터 위상신호를 입력받지 않고 부분방전을 측정하므로 측정을 위해 준비하는 시간을 줄이고, 측정비용을 절감할 수 있음은 물론 방전원인에 대한 신뢰도 높은 추론결과를 얻을 수 있으며. 부분방전신호의 크기정보를 포함하지 않은 방전유형으로부터 신경망 회로의 입력벡터를 추출하기 때문에 증폭기나 신호감쇄기의 특성이 상이한 다른 부분방전 측정장치서도 동일한 신경망 회로를 사용할 수 있으며, 여러 상이 동시에 존재하는 전력기기에서 위상무관합과 위상상관합을 이용해 부분방전이 발생하는 부위의 전원상을 알 수 있어 부분방전 위치추적이 용이하므로 전력기기 이상에 대한 사후 조치에 유리한, 부분방전 원인 자동 추론용 신경망 회로의 입력벡터 생성방법에 관한 것으로서,가스절연 개폐장치(GIS), 변압기, 전력용 케이블, 회전기기 등 고전압 전력기기에서 발생하는 부분방전신호의 원인을 자동으로 추론해 주는 다층 퍼셉트론(perceptron) 구조나 셀프 오거나이제이션 맵(self organization map)과 같은 신경망회로에 사용되는 입력벡터에 있어서, 부분방전 측정장치로부터 측정된 방전신호를 이용하여, 처음 연속하는 방전신호에서 선행 방전신호의 인가전압 위상 Φn-1를 x축으로 하고, 후행하는 방전신호의 인가전압 위상 Φn를 y 축으로 하는 2차원 그래프의 (Φn-1, Φn) 좌표에 점을 표시하고, 그 다음 연속하는 두 방전신호에 대한 인가전압의 위상에 해당하는 (Φn, Φn+1)에 점을 찍음으로써 Φn : Φn-1 : N 그래프를 생성하는 단계와, 상기한 Φn : Φn-1 : N 그래프를 대각선을 기준으로 좌상면과 우하면으로 이루어지는 2개의 구역으로 분리한 뒤에 우하면 구역을 좌상면 구역의 위로 이동을 시킴으로써 Φn : Φn-1 : N 그래프로 변환하는 단계와, 신경망 회로의 입력벡터로 사용할 위상상관합을 추출하는 단계와, 신경망 회로의 입력벡터로 사용할 위상무관합을 추출하는 단계와, 상기한 위상무관합을 신경망 회로의 입력벡터로서 입력시키는 단계를 포함하여 이루어진다.퍼셉트론, 신경망 회로, 방전신호, 위상상관합, 위상무관합
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