METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING FAULT IN HYBRID POWER GRID USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK-BASED FAULT CLASSIFICATION MODEL

METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING FAULT IN HYBRID POWER GRID USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK-BASED FAULT CLASSIFICATION MODEL

본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경망 기반의 고장 분류 모델을 이용하여 하이브리드 전력망의 고장을 식별하는 방법은, 전압 신호 및 전류 신호를 입력 받아 고장에 관한 특징 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 고장에 관한 특징 데이터를 상기 고장 분류 모델에 입력하여 DC 고장 및 AC 고장 중 적어도 하나를 식별하는 단계를 포함할 수 있다....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	KIM CHUL HWAN, ARIF HUSSAIN, HASSAN S JARJEES, SONG JIN SOL, MEHDI ARIF
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTINGELECTRIC POWER COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER COUNTING ELECTRICITY GENERATION MEASURING MEASURING ELECTRIC VARIABLES MEASURING MAGNETIC VARIABLES PHYSICS SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY TESTING
Online-Zugang:	Volltext bestellen
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경망 기반의 고장 분류 모델을 이용하여 하이브리드 전력망의 고장을 식별하는 방법은, 전압 신호 및 전류 신호를 입력 받아 고장에 관한 특징 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 고장에 관한 특징 데이터를 상기 고장 분류 모델에 입력하여 DC 고장 및 AC 고장 중 적어도 하나를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.