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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.4 No.3
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 365 - 371 (7page)
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This paper presents an algorithm based on a combination of Discrete Wavelet Transforms and neural networks for detection and classification of internal faults in a two-winding three-phase transformer. Fault conditions of the transformer are simulated using ATP/EMTP in order to obtain current signals. The training process for the neural network and fault diagnosis decision are implemented using toolboxes on MATLAB/Simulink. Various cases and fault types based on Thailand electricity transmission and distribution systems are studied to verify the validity of the algorithm. It is found that the proposed method gives a satisfactory accuracy, and will be particularly useful in a development of a modem differential relay for a transformer protection scheme.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. WAVELET TRANSFORMS
3. TRANSFORMER WINDING MODELS
4. CASE STUDIES AND FAULT DETECTION ALGORITHMS
5. NEURAL NETWORK DECISION ALGORITHM AND SIMULATION RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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