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#전력설비

전력설비 고장 대응을 위한 전력품질 분류 모델

전력설비 고장 대응을 위한 전력품질 분류 모델
  • 분야미분류
  • 유형 센서
조회수 : 1,216 다운로드 : 36 용량 :

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 소개

    전력 설비 데이터는 세 가지 도메인 (역률평균, 전류고조파평균, 전압고조파평균)에 대해 측정된 다양한 feature가 존재
    각 도메인별 상태(정상, 주의, 경고)를 분류하는 과제
  • 전력 설비의 에너지 사용 패턴 로그 데이터를 기반으로 불량의 종류와 여부를 분류하는 모델 개발

    제조 | 수치해석 영역 | 개방형 문제 | Macro F1 Score

     

    정의

         - 전력 설비 데이터는 세 가지 도메인 (역률평균, 전류고조파평균, 전압고조파평균)에 대해 측정된 다양한 feature가 존재
         - 각 도메인별 상태(정상, 주의, 경고)를 분류하는 과제

     

    데이터셋

         - Input - 일정 시간동안 관측한 약 20여개의 에너지 사용 패턴 관련 feature
         - Output - 세 가지 도메인에 대한 정상(0), 주의(1), 경고(2) 분류

     

            전력설비 고장 대응을 위한 전력품질 분류 모델-데이터셋 샘플 데이터

     

    평가지표

      도메인별 Macro F1의 평균
         - Class별 F1 Score를 산출 후 Macro F1 계산
         - 각 도메인별 Macro F1 Score의 평균값 계산

     

           전력설비 고장 대응을 위한 전력품질 분류 모델-평가지표 수식

     

    추진배경

         - 전기 발전 및 공급에 대한 품질이 중요해짐에 따라서 AI 및 IT 기술을 활용하여 전력 설비에서의 에너지 효율성 및 품질을 향상 시키기 위한 노력이 증대

     

    활용 서비스

         - 스마트 그리드 사업 및 스마트 미터(계량기) 사업에 활용하여, 에너지 낭비를 절감하고 질 높은 에너지 공급 가능

     

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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

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