Abstract
This paper proposed a high impedance fault detection method using a neural network on distribution lines. The $\upsilon-i$ characteristic curve was obtained by high impedance fault data tested in various soil conditions. High impedance fault was simulated using EMTP. The pattern of High Impedance Fault on high density pebbles was taken as the learning model, and the neural network was evaluated on various soil conditions. The average values after analyzing fault current by FFT of even.odd harmonics and fundamental rms were used for the neural network input. Test results were verified the validity of the proposed method .ethod .
본 논문은 신경회로망을 이용하여 배전선로상의 고저항 사고검출기법을 제안하였다. 다양한 토양에서 실시한 고저항 사고 데이터를 통해 $\upsilon-i$ 특성곡선을 얻고, 이 특성곡선으로 EMTP를 이용하여 고저항 사고를 모의하였다. 배전선로 고저항 사고검출을 위해 훈련 모델은 강자갈을 사용하였고, 토양의 조건을 달리하여 신경회로망의 사고검출 성능을 평가하였다. 신경회로망의 입력으로 사고 전류를 주파수 분석한 후, 이를 한 주기 평균하여 얻어진 짝.홀수 고조파, 기본파, 실효치 지수을 이용하였다. 신겨회로망의 검출성능을 테스트한 결과 제안된 방법이 뛰어남을 확인하였다.