울산과학대Repository

Browse

Browse

Browse

Detailed Information

metadata downloads

확률론적 의사결정기법을 이용한 태양광 발전 시스템의 고장검출 알고리즘

Title 
확률론적 의사결정기법을 이용한 태양광 발전 시스템의 고장검출 알고리즘
Other Titles 
Fault Detection Algorithm of Photovoltaic Power Systems using Stochastic Decision Making Approach
Authors 
조현철
Authors 
이관호
Keywords 
Photovoltaic power systems, Fault detection, Neural network, GLRT, Power line comμnication
Issue Date 
2011
Publisher 
한국과학기술정보연구원(KISTI)
Journal 
신호처리.시스템 학회 논문지 (한국신호처리시스템학회)
Vol. 
12
Issue 
3
Pages 
212 ~ 216
Abstract 
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
Fault detection technique for photovoltaic power systems is significant to dramatically reduce economic damage in industrial fields. This paper presents a novel fault detection approach using Fourier neural networks and stochastic decision making strategy for photovoltaic systems. We achieve neural modeling to represent its nonlinear dynamic behaviors through a gradient descent based learning algorithm. Next, a general likelihood ratio test (GLRT) is derived for constructing a decision malling mechanism in stochastic fault detection. A testbed of photovoltaic power systems is established to conduct real-time experiments in which the DC power line comμnication (DPLC) technique is employed to transfer data sets measured from the photovoltaic panels to PC systems. We demonstrate our proposed fault detection methodology is reliable and practicable over this real-time experiment.
URI 
http://kiss.kstudy.com/search/detail_page.asp?key=50309903
http://repository.uc.ac.kr/handle/2014.oak/155
ISSN 
1229-9480
Appears in Collections
15. 전기전자공학부 > 연구논문

Files in This Item:

There are no files associated with this item.

qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.