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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
홍재영 (Gangneung-Wonju National University) 박철원 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제34권 제4호
발행연도
2020.4
수록면
24 - 30 (7page)
DOI
10.5207/JIEIE.2020.34.4.024

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2021

GA와 심층신경망을 이용한 변전소의 고장복구지원 알고리즘
홍재영 ,  이경민 ,  박철원 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

2020

변전소 고장복구를 위한 적합도 함수에 관한 연구
홍재영 ,  박철원 조명·전기설비학회논문지 2020.04 학술저널
154kV 변전소의 고장복구지원을 위한 유전 알고리즘
홍재영 전기공학과 2020.01 학위논문

2019

변전소 고장복구를 위한 GA 적용 방안
홍재영 ,  이경민 ,  손상현 외 5명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료
변전소 고장복구를 위한 유전 알고리즘 적합도 함수 검토
홍재영 ,  이경민 ,  김도연 외 5명 대한전기학회 학술대회 논문집 2019.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In order to reduce blackout recovery time and economic losses, intelligent methods for substation rapidly fault recovery are required. Genetic Algorithm is one of the approaches to solving optimization problems.
In this paper, we will study on the fitness function for applying the genetic algorithm for substations recovery. First, the theory(principle) of genetic algorithm is introduced, and then the SOP (Standard Operation Procedure) of the substation is reviewed. A fault recovery algorithm for substation using fitness functions to transformer capacity, DS (Disconnector) switching, transformer and D/L (Distribution Line) is proposed. Finally, the performance of the proposed GA-based fault recovery algorithm is evaluated through several simulation.
#Fault Recovery #Genetic Algorithm #Substation #SOP #Transformer Capacity #DS Switching

목차

Abstract
1. 서론
2. 변전소의 SOP
3. GA 기반 변전소의 고장복구
4. Python에 의한 구현 및 시뮬레이션
5. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
C. W. Park, T. W. Kang et al., “Fundamental Study of Fault Restoration Plan using Intelligence Technique for IEC 61850-based Digital Substation,” KEPRI Research Proposal, pp. 1∼28, 2017. 3. google schola K. M. Lee, S. C. Choi, J. H. Im, C. W. Park, “Review of Restoration Procedures of Substation Automation System,” KIEE Summer Conference, pp. 555∼556, 2016. google schola KEPCO, “Plans to Build Automatic Fault Restoration System for Substation,” KEPCO Transmission & Transformation, pp. 1∼5, 2016. google schola B. R. Mun, “Easy to learn genetic algorithm : Evolutionary approach,” Hanbit Academy Inc, pp. 1∼284, 2014. google schola Michael Negnevitsky, Y. H. Kim, “Artificial Intelligence 2nd Ed.,” ADDISON-WESLEY Hanbit Academy Inc, pp. 1∼481, 2018. google schola

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