Abstract
In this paper, we propose a new fault detection algorithm for transmission line protection using
ANFIS(Adaptive Network Fuzzy Inference System). The developed system consists of two subsystems: fault
type classification, and fault location estimation. We use rms value, zero sequence component and positive
sequence of current, and then using learning method of neural network, premise and consequent parameters
are tuned properly. To prove the performance of the proposcd system, generated data by EMTP(Electr0-
Magnetic Transient Program) sin~ulationi s used. It is shown that the proposed relaying classifies fault types
accurately and advances fault location estimation.
본 논문에서는 송전선로의 보호를 위하여 적응형 퍼지 시스템을 도입하여 고장 유형 판별부와 고장점 추정부의 두 부분으로 구성된 새로운 고장검출기법을 개발하였다. 제안된 시스템의 퍼지 입력변수로는 전류의 정상분과 영상분 그리고 실효치를 선정하였으며 신경회로망의 학습방법에 의하여 전건부와 후건부가 적절하게 조정되었다. 제시된 기법의 효용성을 입증하기 위하여 전자과도 해석 프로그램인 EMTP로부터 수집된 데이터를 활용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 고장유형이 정확하게 판별되었으며 고장점 추정이 개선되었다.