DSP를 이용한 인공지능형 전력품질 진단기법 연구Development of Artificial-Intelligent Power Quality Diagnosis Algorithm using DSP
- Other Titles
- Development of Artificial-Intelligent Power Quality Diagnosis Algorithm using DSP
- Authors
- 정교범; 곽선근
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국조명.전기설비학회
- Keywords
- Power quality(PQ); Discrete Wavelet Transform(DWT); Fast Fourier transform(FFT); Artificial Neural Network(ANN); Power quality(PQ); Discrete Wavelet Transform(DWT); Fast Fourier transform(FFT); Artificial Neural Network(ANN)
- Citation
- 조명.전기설비학회논문지, v.23, no.1, pp.116 - 124
- Journal Title
- 조명.전기설비학회논문지
- Volume
- 23
- Number
- 1
- Start Page
- 116
- End Page
- 124
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/22491
- ISSN
- 1229-4691
- Abstract
- 본 논문은 이산웨이블렛 변환, 푸리에 변환 및 실효값의 연산 결과를 이용하여 전력품질을 진단하는 인공지능형 진단기법을 제안한다. 제안된 진단기법을 채택한 인공지능형 전력품질 진단기는 과도현상, 순간전압강하, 순간전압상승, 순간정전 및 전고조파 외형률의 진단 및 분류가 가능하다. 신호처리를 위한 데이터 샘플링주파수는 15.36[㎑]가 사용되었으며 샘플링된 이산데이터는 이산웨이블렛변환, 고속푸리에변환, 실효값의 연산에 사용되어진다. 효율적인 인공지능형 전력품질 진단을 위해서, 진단하고자 하는 전력품질 요소에 맞추어 간단한 다층구조의 인공신경망을 설계하였다. 제안된 인공신경망은 C++ 언어로 프로그램되어 PSIM 시뮬레이션 연구에 사용되었으며, TI DSP 320C6713 마이크로프로세서를 사용한 MP PQ+256 하드웨어에서 검증하였다.
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