| 1 |
1
전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템에 있어서,상기 전력 계통에 포함된 다수의 노드들을 복수의 모선들로 그룹화하는 모선 그룹화부;상기 복수의 모선들 중 제1 모선에 대한 부스바(busbar) 모델을 생성하는 부스바 모델 생성부;상기 부스바 모델의 노드 개수 N, 상기 부스바 모델의 스위치 정보, 상기 부스바 모델에 대한 측정 전력 정보 및 상기 부스바 모델에 대한 추정 전력 정보를 기초로 상기 부스바 모델에 대한 3-채널 이미지를 생성하는 3-채널 이미지 생성부; 및상기 3-채널 이미지를 인공 신경망에 입력하여 상기 제1 모선의 상태 오류를 검출하는 상태 오류 검출부를 포함하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 3-채널 이미지 생성부는,상기 3-채널 이미지를 제1 방향 픽셀의 개수가 N이고 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향 픽셀의 개수가 N인 2차원 이미지로 생성하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 3-채널 이미지 생성부는,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제1 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이에 스위치가 존재하는지 여부를 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제2 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 측정 유효 전력값을 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제3 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 추정 유효 전력값을 지시하도록 상기 3-채널 이미지를 생성하고,상기 i, j는 0 이상 N 미만의 정수이고,상기 i와 j는 서로 상이한 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 3-채널 이미지 생성부는,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제1 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 스위치의 상태를 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제2 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 측정 무효 전력값을 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제3 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 추정 무효 전력값을 지시하도록 상기 3-채널 이미지를 생성하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 제1 채널은 R(Red) 채널이고, 상기 제2 채널은 G(Green) 채널이고, 상기 제3 채널은 B(Blue) 채널인 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 인공 신경망은 컨볼루션 인공 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)인 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 인공 신경망은 상기 제1 모선의 상태 오류 존재 여부를 출력하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 시스템
|
| 8 |
8
전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법에 있어서,상기 전력 계통에 포함된 다수의 노드들을 복수의 모선들로 그룹화하는 단계;상기 복수의 모선들 중 제1 모선에 대한 부스바(busbar) 모델을 생성하는 단계;상기 부스바 모델의 노드 개수 N, 상기 부스바 모델의 스위치 정보, 상기 부스바 모델에 대한 측정 전력 정보 및 상기 부스바 모델에 대한 추정 전력 정보를 기초로 상기 부스바 모델에 대한 3-채널 이미지를 생성하는 단계; 및상기 3-채널 이미지를 인공 신경망에 입력하여 상기 제1 모선의 상태 오류를 검출하는 단계를 포함하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 3-채널 이미지를 생성하는 단계는,상기 3-채널 이미지를 제1 방향 픽셀의 개수가 N이고 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향 픽셀의 개수가 N인 2차원 이미지로 생성하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 3-채널 이미지를 생성하는 단계는,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제1 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이에 스위치가 존재하는지 여부를 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제2 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 측정 유효 전력값을 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (i, j) 픽셀의 제3 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 추정 유효 전력값을 지시하도록 상기 3-채널 이미지를 생성하고,상기 i, j는 0 이상 N 미만의 정수이고,상기 i와 j는 서로 상이한 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 3-채널 이미지를 생성하는 단계는,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제1 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 차단기의 상태를 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제2 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 측정 무효 전력값을 지시하고,상기 3-채널 이미지의 (j, i) 픽셀의 제3 채널이 i번 인덱스에 대응하는 노드와 j번 인덱스에 대응하는 노드 사이의 추정 무효 전력값을 지시하도록 상기 3-채널 이미지를 생성하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 12 |
12
제10항에 있어서,상기 제1 채널은 R(Red) 채널이고, 상기 제2 채널은 G(Green) 채널이고, 상기 제3 채널은 B(Blue) 채널인 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 13 |
13
제8항에 있어서,상기 인공 신경망은 컨볼루션 인공 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)인 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 인공 신경망은 상기 제1 모선의 상태 오류 존재 여부를 출력하는 전력 계통의 상태 추정 오류 검출 방법
|
