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웨이브렛 변환과 신경망 학습을 이용한 고저항 지락사고 검출에 관한 연구
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  • 웨이브렛 변환과 신경망 학습을 이용한 고저항 지락사고 검출에 관한 연구
저자명
홍대승,유창완,임화영,Hong. Dae-Seung,Ryu. Chang-Wan,Yim. Wha-Yeong
간행물명
전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문
권/호정보
2001년|50권 3호|pp.105-111 (7 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The research presented in this paper focuses on a method for the detection of High Impedance Fault(HIF). The method will use the wavelet transform and neural network system. HIF on the multi-grounded three-phase four-wires primary distribution power system cannot be detected effectively by existing over current sensing devices. These paper describes the application of discrete wavelet transform to the various HIF data. These data were measured in actual 22-9kV distribution system. Wavelet transform analysis gives the frequency and time-scale information. The neural network system as a fault detector was trained to discriminate HIF from the normal status by a gradient descent method. The proposed method performed very well by proving the right state when it was applied staged fault data and normal load mimics HIF, such as arc-welder.