대학보유기술

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보유기술정보
출원번호 / 일자	1020220134144 (2022-10-18)
등록번호 / 일자	1025160100000 (2023-03-27)
발명자	(주)오앤엠 코리아,중앙대학교 산학협력단
기술명	서포트 벡터 머신러닝 알고리즘을 이용한 태양광 발전시스템의 직류아크 검출방법

요약

본 발명은 머신러닝을 통해 정상 전류와 아크 전류를 구분하는 분류 모델을 생성하고, 생성된 분류 모델을 통해 취득되는 스트링 전류의 아크 발생여부를 판단하는 서포트 벡터 머신러닝 알고리즘을 이용한 태양광 발전시스템의 직류아크 검출방법에 관한 것이다. 상기의 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 서포트 벡터 머신러닝 알고리즘을 이용한 태양광 발전시스템의 직류아크 검출방법은, 서포트 벡터 머신(SVM) 알고리즘을 통해 학습 데이터로부터 정상 전류와 아크 전류를 구분하는 초평면이 모델링되어 분류 모델을 생성하는 데이터 학습 단계; 전류센서를 통해 실시간으로 취득되는 데이터에 신호 분석 기법을 적용하여 SVM 입력 파라미터 값을 산출하는 데이터 취득 단계; 및 산출된 입력 파라미터 값을 분류 모델에 입력하여 정상 전류와 아크 전류를 판별하는 데이터 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

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