Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

A Fault Diagnosis of Oil-Filled Power Transformers using Dissolved Gas Analysis and Neural Network

유중 가스 분석과 신경 회로망을 이용한 전력용 유입 변압기의 고장 진단

  • Yoon, Yong-Han (Department of Electrical Engineering in Soongsil University) ;
  • Kim, Jae-Chul (Department of Electrical Engineering in Soongsil University) ;
  • Kim, Jae-Sung (Central Training Center of KEPCO)
  • 윤용한 (숭실대학교 전기공학과) ;
  • 김재철 (숭실대학교 전기공학과) ;
  • 김재성 (한국전력공사 중앙연수원)
  • Published : 1999.07.19
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Abstract

본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.

Keywords