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초록
직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.
키워드
Least square estimation; DC electric traction substation; Overhead line voltage; Linear artificial neural network; Regenerative energy; 선형인공신경망; 최소자승법; 직류 전철변전소; 가선전압; 회생에너지
- 제목
- 선형인공신경망을 이용한 직류 전철변전소의 RC 회로정수 추정
- 제목 (타언어)
- RC Circuit Parameter Estimation for DC Electric Traction Substation Using Linear Artificial Neural Network Scheme
- 저자
- 배창한; 김영국; 박찬경; 김용기; 한문섭
- 발행일
- 2016-06
- 저널명
- 한국철도학회논문집
- 권
- 19
- 호
- 3
- 페이지
- 314 ~ 323