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전력 변압기의 고장 진단을 위한 지능형 시스템에 있어서, 전력 변압기의 고장 진단을 위한 학습 모델에 DGAM 정보를 입력받는 입력부; 및 상기 학습 모델을 통해 상기 입력받은 DGAM 정보로부터 전력 변압기의 고장을 진단하는 진단부를 포함하는 지능형 시스템
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제1항에 있어서,상기 분류기는, 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(ANFIS)을 포함하고, 상기 학습 모델은, 전기 3 상 전력 변압기의 장애를 분류하기 위해 블랙 위도우 최적화 알고리즘(BWOA: Black Widow Optimization Algorithm)을 이용하여 적응형 신경 퍼지 추론 시스템이 훈련되도록 구성된것을 특징으로 하는 지능형 시스템
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제2항에 있어서,상기 학습 모델은, DGAM 정보로부터 연관 규칙 학습 기술(ARLT)에 기초하여 복수 개의 속성 정보가 선택되고, 상기 선택된 복수 개의 속성 정보를 이용하여 전력 변압기의 장애를 분류하기 위해 구성된 적응형 신경 퍼지 추론 시스템이 훈련되고, 상기 훈련을 통해 전력 변압기의 장애를 분류하기 위한 매개 변수 정보가 도출되는것을 특징으로 하는 지능형 시스템
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제3항에 있어서,상기 DGAM 정보는, 복수 개의 속성 정보를 포함하고, 상기 학습 모델은, 상기 연관 규칙 학습 기술에 기초하여 상기 DGAM 정보로부터 복수 개의 속성 정보가 선택되고, 상기 적응형 신경 퍼지 추론 시스템에 입력되는 입력 데이터의 차원이 감소되도록 훈련되는 것을 특징으로 하는 지능형 시스템
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제4항에 있어서,상기 학습 모델에서, 상기 연관 규칙 학습 기술에 기초하여 상기 DGAM 정보로부터 무결함 등급, 부분 방전 등급, 에너지 방전 등급, 과열 등급을 포함하는 특징에 대응되는 속성 정보가 상기 적응형 신경 퍼지 추론 시스템의 입력 데이터로 사용되는 것을 특징으로 하는 지능형 시스템
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전력 변압기의 고장 진단을 위한 학습 방법에 있어서, DGAM 정보로부터 연관 규칙 학습 기술에 기초하여 복수 개의 속성 정보를 선택하는 단계; 상기 선택된 복수 개의 속성 정보를 이용하여 전력 변압기의 장애를 분류하기 위해 구성된 분류기를 훈련시키는 단계; 및 상기 훈련을 통해 전력 변압기의 장애를 분류하기 위한 매개 변수 정보를 도출하는 단계를 포함하는 전력 변압기의 고장 진단을 위한 학습 방법
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지능형 시스템에 의해 수행되는 전력 변압기의 고장 진단 방법에 있어서, 전력 변압기의 고장 진단을 위한 학습 모델에 DGAM 정보를 입력받는 단계; 및상기 학습 모델을 통해 상기 입력받은 DGAM 정보로부터 전력 변압기의 고장을 진단하는 단계를 포함하는 전력 변압기의 고장 진단 방법
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제7항에 있어서,상기 분류기는, 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(ANFIS)을 포함하고, 상기 학습 모델은, 전기 3 상 전력 변압기의 장애를 분류하기 위해 블랙 위도우 최적화 알고리즘(BWOA: Black Widow Optimization Algorithm)을 이용하여 적응형 신경 퍼지 추론 시스템이 훈련되도록 구성된것을 특징으로 하는 전력 변압기의 고장 진단 방법
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제8항에 있어서,상기 학습 모델은, DGAM 정보로부터 연관 규칙 학습 기술(ARLT)에 기초하여 복수 개의 속성 정보가 선택되고, 상기 선택된 복수 개의 속성 정보를 이용하여 전력 변압기의 장애를 분류하기 위해 구성된 적응형 신경 퍼지 추론 시스템이 훈련되고, 상기 훈련을 통해 전력 변압기의 장애를 분류하기 위한 매개 변수 정보가 도출되는것을 특징으로 하는 전력 변압기의 고장 진단 방법
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제9항에 있어서,상기 DGAM 정보는, 복수 개의 속성 정보를 포함하고, 상기 학습 모델은, 상기 연관 규칙 학습 기술에 기초하여 상기 DGAM 정보로부터 복수 개의 속성 정보가 선택되고, 상기 적응형 신경 퍼지 추론 시스템에 입력되는 입력 데이터의 차원이 감소되도록 훈련되는 것을 특징으로 하는 전력 변압기의 고장 진단 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 모델에서, 상기 연관 규칙 학습 기술에 기초하여 상기 DGAM 정보로부터 무결함 등급, 부분 방전 등급, 에너지 방전 등급, 과열 등급을 포함하는 특징에 대응되는 속성 정보가 상기 적응형 신경 퍼지 추론 시스템의 입력 데이터로 사용되는 것을 특징으로 하는 전력 변압기의 고장 진단 방법
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