KR102084147B1 - 전기실의 온라인 진단시스템 - Google Patents
전기실의 온라인 진단시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102084147B1 KR102084147B1 KR1020190061078A KR20190061078A KR102084147B1 KR 102084147 B1 KR102084147 B1 KR 102084147B1 KR 1020190061078 A KR1020190061078 A KR 1020190061078A KR 20190061078 A KR20190061078 A KR 20190061078A KR 102084147 B1 KR102084147 B1 KR 102084147B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- transformer
- data
- state
- terminal
- information
- Prior art date
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 16
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 229940039227 diagnostic agent Drugs 0.000 description 1
- 239000000032 diagnostic agent Substances 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
- G01R23/15—Indicating that frequency of pulses is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values, by making use of non-linear or digital elements (indicating that pulse width is above or below a certain limit)
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
- G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/185—Electrical failure alarms
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Nonlinear Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
실시간으로 전기실의 변압기 및 전력 장비의 상태를 진단하고, 각종 전력품질과 누설전류를 계측하고, 차단기의 전력 과부하 및 차단기의 접점 마모 상태와 체결 상태 등을 온라인을 통해 실시간으로 사용 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 한 전기실의 온라인 진단시스템에 관한 것한 것으로서, 전기실에 설치되고 진단을 위한 출력 데이터를 발생하는 변압기와 연동하며, 변압기에서 발생하는 출력 데이터를 누적하고 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하며, 변압기에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 생성된 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하며, 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하며, 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 변압기 진단장치를 포함하여, 전기실의 변압기 온라인 진단시스템을 구현한다.
Description
본 발명은 전기실의 온라인 진단시스템에 관한 것으로, 특히 실시간으로 전기실의 변압기 상태를 진단하고, 각종 전력품질과 누설전류를 계측하고, 차단기의 전력 과부하 및 차단기의 접점 마모 상태와 체결 상태 등을 온라인을 통해 실시간으로 사용자 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 한 전기실의 온라인 진단시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 학교, 빌딩, 아파트 단지 및 공장 등과 같은 전력 수요처에서는 그 각각이 필요로 하는 전력을 얻기 위해 수배전반(distributing board) 시스템을 갖추고 있다. 여기서, 수배전반 시스템은 특고압을 받아서 저압으로 다운한 다음 분배하는 시스템으로서, 전력 계통의 제어, 감시 및 보호를 위해 사용되는 전기설비를 통칭하는 용어로서 간략하게 배전반 시스템이라고도 지칭한다. 통상, 배전반 시스템은 전기실이라는 장소에 설치된다.
한편, 이러한 수배전반 시스템의 고장은 전기설비의 파손, 폭발, 화재 등의 사고를 유발할 뿐만 아니라, 이와 더불어 수배전반 시스템에 연결된 부하 즉, 학교, 빌딩, 아파트 단지 및 공장 등과 같은 전력 수요처까지 사고가 확대될 수 있기 때문에, 수배전반 시스템의 상태가 항시 감시되어야 한다.
현재 수배전반 시스템(특히, 전기실의 변압기)의 상태를 진단하기 위하여, 수배전반 시스템이 설치된 전력 수요처에서는 정기적으로 차단기의 개폐 동작 시험, 누설 전류 측정, 절연저항 측정 및 접촉저항 측정 등의 오프라인 점검 방식을 실시하고 있다. 이러한 오프라인 점검 방식의 실시를 위해서는 차단기가 내장된 수배전반 시스템의 전기설비를 계통 전원으로부터 분리시킨 후에 외부 전문 업체(지역별 안전관리 대행사)에서 방문 진단을 수행한다. 방문 진단은 변압기의 용량에 따라 점검 횟수가 산업통상자원부의 고시에 따라 월별 횟수가 정해져 있으며, 변압기 용량이 2,000kw 초과 ~ 2,5000kw 미만일 경우 최대 월 6회의 방문 점검이 이루어지고, 그 이하의 용량에 대해서는 상기 월 6회 이하의 방문 점검이 이루어진다.
최근에는 이러한 오프라인 점검 방식의 번거로움 및 부담 없이 전기설비의 운전 중에도 차단기의 동작 특성을 나타내는 신호들의 파형을 원격지에 위치한 외부 전문 업체에 온라인으로 알려줌으로써 차단기의 점검이 가능한 온라인 점검 방식이 제안되고 있다.
하기의 <특허문헌 1> 은 종래 제안된 변압기 온라인 진단 방법으로서, 적어도 2개의 상이한 변압기 부하들에 대해, 변압기 부하를 나타내는 전류의 측정치들, 뿐만 아니라 적어도 하나의 추가적인 변압기 AC 신호의 측정치들을 수집하는 단계, 수집된 측정치들로부터 적어도 하나의 변압기 부하뿐만 아니라 변압기 속성에 의존하는 양의 적어도 2개의 값을 도출하는 단계, 도출된 값들로부터, 변압기 부하에 따라 어떻게 변화할 것으로 예상되는지에 대한 관계식의 계수(들)의 세트를 결정하는 단계를 포함한다. 이러한 구성을 통해, 변압기의 온라인 진단에 유리하게 이용될 수 있는 변압기 진단 장치 및 방법을 제공한다.
그러나 상기와 같은 종래기술은 온라인으로 변압기의 부하를 나타내는 전류 측정치를 온라인으로 수집 및 진단할 수 있는 장점은 있으나, 변압기의 효율 예측, 열화 예측, 수명 예측은 불가능하고, 수집 및 분석한 변압기의 진단 정보를 관리자 및 사용하는 모든 대상자에게 공유하는 것도 불가능한 단점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 실시간으로 전기실의 변압기의 상태를 진단하고, 각종 전력품질과 누설전류를 계측하고, 차단기의 전력 과부하 및 차단기의 접점 마모 상태와 체결 상태 등을 온라인을 통해 실시간으로 사용 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 한 전기실의 온라인 진단시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "전기실의 온라인 진단시스템"은, 전기실에 설치되고 진단을 위한 출력 데이터를 발생하는 변압기; 상기 변압기와 연동하며, 상기 변압기에서 발생하는 출력 데이터를 누적하고 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하며, 상기 변압기에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 생성된 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하며, 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하며, 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 전기실 진단장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 전기실 진단장치는 상기 변압기에서 발생하는 출력 데이터(온도, 전압, 전류)를 일정기간 누적하고, 누적된 데이터를 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 상기 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 데이터 생성부; 상기 변압기에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 상기 모델링 데이터 생성부에서 생성된 모델링 데이터를 데이터베이스화하는 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 저장된 출력 데이터 및 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하는 데이터 분석부; 상기 데이터 분석부에서 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하는 상태 예측부; 상기 상태 예측부에서 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 변압기 진단정보 전송부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 효율을 예측하는 효율 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 열화를 예측하는 열화 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 열화 예측부는 실제 변압기의 출력 데이터와 수학적 알고리즘으로 학습을 통해 획득한 모델링 데이터 간의 출력 값의 차이의 기울기 정보를 이용하여 변압기 열화 상태를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 수명을 예측하는 수명 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 대상 단말기는 실제 전기실이 마련되어 변압기의 출력 전압을 사용하는 사용자 단말기와 전기실의 안전을 관리하는 지역 소방서 단말기와 상기 변압기에 전력을 공급해주는 한국전력공사 단말기와 상기 변압기의 안전진단을 수행하는 안전진단 대행업체 단말기 및 전기로 인한 화재 발생시 보험을 처리하는 화재보험사 단말기 중 적어도 어느 하나 이상의 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 변압기 진단정보 전송부는 상기 사용자 단말기에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하고, 상기 지역 소방서 단말기에는 안전 관리정보를 전송하며, 상기 한국전력공사 단말기에는 변압기 통합관리 정보를 전송하고 보조금 지급 정보를 수신하며, 상기 안전진단 대행업체 단말기에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하며, 상기 화재보험사 단말기에는 안전 관리 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 실시간으로 전기실의 변압기의 상태를 진단하고, 온라인을 통해 실시간으로 변압기의 진단 정보를 사용 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 함으로써, 전기실 변압기의 실시간 안전 진단 및 관리를 도모할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 전기실에 마련된 전력장비의 각종 전력품질과 누설전류를 계측하고, 차단기의 전력 과부하 및 차단기의 접점 마모 상태와 체결 상태 등을 온라인을 통해 실시간으로 사용 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 함으로써, 전기실 전력 기기의 실시간 안전 진단 및 관리를 도모할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 전기실의 온라인 진단시스템의 구성도,
도 2는 본 발명에서 전기실의 온라인 진단시스템의 제1 실시 예 서비스 개념도,
도 3은 본 발명에서 전기실의 온라인 진단시스템의 제2 실시 예 서비스 개념도이다.
도 2는 본 발명에서 전기실의 온라인 진단시스템의 제1 실시 예 서비스 개념도,
도 3은 본 발명에서 전기실의 온라인 진단시스템의 제2 실시 예 서비스 개념도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 전기실의 온라인 진단시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 전기실의 온라인 진단시스템의 구성도로서, 전기실(1)에 마련된 변압기(100), 전기실 진단장치(200)를 포함한다.
상기 변압기(100)는 전기실(1)에 설치되고 고압을 저압으로 변환하여 공급해주며, 진단을 위한 출력 데이터를 발생하는 역할을 한다. 여기서 출력 데이터는 온도 데이터, 전압 데이터, 전류 데이터를 포함할 수 있다.
상기 전기실 진단장치(200)는 상기 변압기(100) 및 전력장비와 연동하며, 상기 변압기(100)에서 발생하는 출력 데이터(온도, 전압, 전류)를 누적하고 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 학습 결과를 기초로 상기 변압기(100)로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하며, 상기 변압기(100)에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 생성된 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하며, 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하며, 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 역할을 한다.
아울러 전기실 진단장치(200)는 전기실(1)에 설치된 전력 장비의 각종 전력품질과 누설전류를 계측하고, 차단기의 전력 과부하 및 차단기의 접점 마모 상태와 체결 상태 등을 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하여, 사용 및 관리 대상자가 공유할 수 있도록 한다.
이러한 전기실 진단장치(200)는 상기 변압기(100)에서 발생하는 출력 데이터를 일정기간 누적하고, 누적된 데이터를 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 상기 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 데이터 생성부(210), 상기 변압기(100)에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 상기 모델링 데이터 생성부(210)에서 생성된 모델링 데이터를 데이터베이스화하는 데이터베이스(220), 상기 데이터베이스(220)에 저장된 출력 데이터와 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하는 데이터 분석부(230), 상기 데이터 분석부(230)에서 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기(100)의 상태를 예측하는 상태 예측부(240), 상기 상태 예측부(240)에서 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 변압기 진단정보 전송부(250), 상기 진단정보 전송부(250)에서 출력되는 진단 결과 정보를 화면에 표시해주는 표시부(260)를 포함한다.
상기 상태 예측부(240)는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 효율을 예측하는 효율 예측부(241), 상기 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 열화를 예측하는 열화 예측부(242), 상기 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기(100)의 수명을 예측하는 수명 예측부(243)를 포함한다.
상기 대상 단말기는 실제 전기실(1)이 마련되어 변압기(100)의 출력 전압을 사용하는 사용자 단말기(301), 전기실(1)의 안전을 관리하는 지역 소방서 단말기(302), 상기 변압기(100)에 전력을 공급해주는 한국전력공사 단말기(303), 상기 변압기(100)의 안전진단을 수행하는 안전진단 대행업체 단말기(304), 전기로 인한 화재 발생시 보험을 처리하는 화재보험사 단말기(305) 중 적어도 어느 하나 이상의 단말기를 포함할 수 있다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 전기실의 온라인 진단시스템의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 전기실 진단장치(200)를 전기실(1)에 설치된 변압기(100) 및 전력 장비에 결합하여 연동시킨다. 여기서 처음 변압기(100)를 설치하는 장치에는 변압기 진단장치(200)를 일체화하여 설치할 수 있다. 기존에 설치된 변압기(100)에는 별도의 커넥터와 같은 연결 모듈을 마련하고, 변압기(100)도 출력 데이터를 상기 변압기 진단장치(200)로 전달하기 위한 연결 모듈을 설치하여 상호 연결하는 것이 바람직하다. 전기실(1)에 설치된 전력 장비와의 연결도 상기 변압기(100)의 연결과 동일한 방식을 이용하여 연결할 수 있다.
예컨대, 본 발명의 전기실 진단장치(200)는 단일의 모듈로 구현하고, 이를 기존 설치된 변압기(100)에 바로 연결하여 변압기를 진단하는 것도 가능하고, 변압기(100)에 일체형으로 구현하여 변압기(100) 설치시 자동으로 전기실 진단장치(200)도 함께 설치되는 것으로 구현할 수 있다.
기존 설치된 변압기(100)에 전기실 진단장치(200)를 구현하거나 최초 변압기(100) 설치시 전기실 진단장치(200)를 함께 구현한 상태에서, 변압기(100)는 기존과 같이 고압(22.0kV)을 계량기를 통해 입력받은 후, 소정의 전압(220V/380Y)으로 감압하여 배전을 한다.
이때, 상기 변압기(100) 및 전력 장비와 연동하는 전기실 진단장치(200)는 상기 변압기(100) 및 전력 장비에서 발생하는 출력 데이터(온도, 전압, 전류)를 누적하고 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 상기 학습 결과를 기초로 상기 변압기(100)로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 가상의 모델링 데이터를 생성한다. 여기서 가상의 모델링 데이터는 실제 해당 변압기가 정상적인 상태에서 출력해야 할 데이터를 의미한다. 상기 변압기(100)에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 생성된 가상의 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행한다.
그리고 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하며, 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하여, 대상자들이 온라인으로 실시간 변압기의 상태를 인지하도록 한다.
이를 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 전기실 진단장치(200)의 모델링 데이터 생성부(210)는 상기 변압기(100)에서 발생하는 출력 데이터를 일정기간 누적하고, 누적된 데이터를 수학적인 알고리즘으로 모델링하여 학습을 한다.
학습을 위해 변압기(100)로부터 출력되는 출력 신호 즉, 온도, 전압, 전류 등의 출력 신호를 규정화(normalizing)하고, 신경망 회로와 같이 알려진 학습 알고리즘을 이용하여 입력단에 상기 규정화된 출력 데이터를 입력하여 학습을 한다.
신경망 회로와 같은 학습 알고리즘을 이용하여 학습을 하기 위해서, 학습을 위한 가중치(weight)를 설정하고, 이러한 가중치를 적용하여 규정화된 입력 데이터를 계산하는 것을 통해 학습 데이터를 추출한다. 학습을 일정기간 동안 수행하는 것이 바람직하고, 학습된 결과 데이터를 이용하여 가중치를 변경할 수 있다. 상기와 같은 과정으로 일정기간 학습이 이루어진 후, 변압기(100)로부터 실시간 출력되는 데이터를 신경망 회로를 통해 처리하여 변압기의 진단을 위한 가상의 모델링 데이터를 생성한다.
다음으로, 상기 변압기(100)에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 상기 모델링 데이터 생성부(210)에서 생성된 가상의 모델링 데이터를 데이터베이스(200)에 누적 저장한다. 즉, 빅데이터화한다.
이어, 데이터 분석부(230)는 상기 데이터베이스(220)에 저장된 출력 데이터와 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행한다. 주파수 분석은 푸리에 변환(FFT)을 통해 주파수를 주파수-진폭, 시간-진폭 등과 같은 데이터로 변환을 하고, 변환한 각각의 데이터를 상호 비교를 통해 주파수 분석 및 데이터 비교를 수행한다. 즉, 변압기(100)에서 실시간으로 출력되는 신호를 주파수-진폭, 시간-진폭 등과 같은 데이터로 변환하고, 아울러 모델링 데이터 생성부(210)에서 생성된 가상의 모델링 데이터를 동일한 방식으로 처리하여 비교 데이터를 생성한다. 다음으로, 각각 변환한 양자의 주파수 및 데이터를 비교하여 일치 여부, 차이, 기울기 변화도 등과 같은 패턴 정보를 분석용 데이터로 추출한다.
다음으로, 상태 예측부(240)는 상기 데이터 분석부(230)에서 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기(100)의 상태를 예측한다. 여기서 상태 예측은 효율 예측, 열화 예측, 수명 예측을 수행한다.
예컨대, 상태 예측부(240)의 효율 예측부(241)는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 효율을 예측한다.
여기서 효율 예측은 실시간으로 변압기에서 출력되는 값들과 가상의 모델링 데이터의 각각의 차이를 추출한다. 그리고 추출한 차이에 따라 효율의 상태를 예측한다. 만약, 시간의 경과에 따라 상기 차이가 미리 정해진 차이 만큼씩 변화를 보이는 것으로 정해진 효율을 예측할 수 있다. 특이하게, 갑자기 차이 변화가 심해지면 변압기에 문제가 있어서 효율이 낮아지는 것으로 예측한다. 예측한 효율은 수치로 표현도 가능하다.
다음으로, 열화 예측부(242)는 상기 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 열화를 예측한다.
예컨대, 열화 예측부(242)는 실제 변압기의 출력 데이터와 수학적 알고리즘으로 학습을 통해 획득한 가상의 모델링 데이터 간의 출력 값의 차이의 기울기 정보를 이용하여 변압기 열화 상태를 예측한다. 기울기 정도가 미리 정해진 상태의 기울기 값을 보인다면 정상적인 열화 패턴이라고 판단을 하고, 미리 정해진 열화 테이블을 기초로 열화 상태를 예측하면 된다. 특이하게, 기울기 정도가 미리 정해진 상태의 기울기 값과는 상이한 패턴을 보인다면, 이것은 변압기의 열화 상태가 갑자기 나빠진 것이므로, 이를 관리 대상자 및 사용 대상자에게 알려 신속하게 후속 조치를 취하도록 하는 것이 바람직하다.
아울러 수명 예측부(243)는 상기 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기(100)의 수명을 예측한다. 변압기의 수명 예측도 열화나 효율 예측 방식과 유사하게, 실제 변압기의 출력 데이터와 수학적 알고리즘으로 학습을 통해 획득한 가상의 모델링 데이터 간의 출력 값의 차이를 이용하여 그 차이 패턴을 보고 수명을 예측한다. 기울기 정도가 미리 정해진 상태의 기울기 값을 보인다면 정상적인 수명 저하라고 판단을 하고, 미리 정해진 수명 테이블을 기초로 수명을 예측하면 된다. 특이하게, 기울기 정도가 미리 정해진 상태의 기울기 값과는 상이한 패턴을 보인다면, 이것은 변압기의 상태가 갑자기 나빠진 것이며 수명이 신속하게 단축될 우려가 있으므로, 이를 관리 대상자 및 사용 대상자에게 알려 신속하게 후속 조치를 취하도록 하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과정을 통해 상기 상태 예측부(240)에서 변압기의 각각의 상태를 예측하고, 변압기 진단정보 전송부(250)는 상기 상태 예측부(240)에서 예측한 변압기의 상태 정보를 변압기 진단 정보로 저장한다. 이어, 저장한 변압기의 진단 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전송한다. 이와 동시에 변압기 진단정보 전송부(250)는 표시부(260)를 통해 변압기의 진단 결과 정보를 화면에 표시해준다. 이로써 관리자는 변압기 진단장치(200)만을 보고도 변압기의 상태를 실시간으로 인지할 수 있다. 여기서 변압기 진단정보 전송부(250)는 변압기의 진단 정보(효율 예측치, 열화 예측치, 수명 예측치)와 미리 설정된 각각의 기준치 즉, 효율 기준치, 열화 기준치, 수명 기준치를 비교하여 각각의 예측치가 대응하는 기준치 보다 높은 경우에 한하여 변압기의 이상으로 진단을 하고, 변압기 이상 정보를 생성하여 각각의 대상 단말기에 전송하는 것도 가능하다. 다시 말해, 변압기 진단정보 전송부(250)는 온라인으로 실시간 진단 정보를 대상 단말기에 전송하는 것도 가능하고, 변압기의 이상으로 진단이 되는 경우에 한해서만 온라인으로 진단 정보를 대상 단말기에 전송하는 것도 가능하다. 본 발명은 설명의 편의를 위해 전자의 방법에 대해서만 설명하기로 한다.
한편, 상기 변압기 진단정보 전송부(250)는 상기 대상 단말기로 변압기의 진단 정보를 온라인으로 전송하는 데, 이때 온라인으로 실시간 변압기의 진단 정보를 전송하는 방식은 두 가지 형태로 전송하는 것이 가능하다.
첫 번째 방식으로서, 도 2에 도시한 바와 같이, 전기실 진단장치(200) 자체가 지역별 통합 관제 센터 역할을 하는 것이다.
이러한 경우, 전기실 진단장치(200)가 주변 다른 전기실 진단장치나 다른 변압기와 연결되어 변압기를 진단을 수행하고, 이를 온라인으로 대상 단말기로 전송하는 것이다.
여기서 대상 단말기는 실제 전기실(1)이 마련되어 변압기(100)의 출력 전압을 사용하는 고객이 사용하거나 해당 전기실(1)을 관리하는 관리자가 사용하는 사용자 단말기(301), 전기실(1)의 안전을 관리하는 지역 소방서 단말기(302), 상기 변압기(100)에 전력을 공급해주는 한국전력공사 단말기(303), 상기 변압기(100)의 안전진단을 수행하는 안전진단 대행업체 단말기(304), 전기로 인한 화재 발생시 보험을 처리하는 화재보험사 단말기(305) 가 될 수 있다.
상기 전기실 진단장치(200)는 각각의 대상 단말기에 필요한 정보를 선택적으로 전송해주는 것이 바람직하다.
예컨대, 상기 사용자 단말기(301)에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하고, 상기 지역 소방서 단말기(302)에는 안전 관리정보를 전송하며, 상기 한국전력공사 단말기(303)에는 변압기 통합관리 정보를 전송하고 보조금 지급 정보를 수신한다. 아울러 상기 안전진단 대행업체 단말기(304)에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하며, 상기 화재보험사 단말기(305)에는 안전 관리 정보를 전송할 수 있다.
두 번째 방식으로서, 도 3과 같이 클라우드 서버(400)를 이용하여 변압기 진단 정보를 클라우드 서버(400)에 저장하고, 각각의 대상 단말기가 상기 클라우드 서버(400)에 접속하여, 필요한 정보를 다운로드 받는 방식이 될 수 있다. 여기서 클라우드 서버(400)를 이용할 경우, 전기실 진단 장치(200)는 각각의 대상 단말기에 전송할 정보를 구분하여 클라우드 서버(400)에 저장한다. 따라서 특정 대상 단말기가 클라우드 서버(400)에 접속하면, 클라우드 서버(400)에서 해당 대상 단말기의 정보를 인지한 후, 미리 정해진 변압기 진단 정보만을 해당 대상 단말기에 전송한다.
이와 같이 본 발명은 온라인으로 실시간 변압기의 수명, 열화, 효율 진단 정보를 대상 단말기에 전송하여, 대상 단말기에서 해당 변압기의 상태를 실시간으로 감시하고, 사고 발생시 이에 대해 신속한 조치를 하거나 사고 발생 이전에 신속하게 조치를 취하여 변압기의 사고를 미리 방지할 수 있게 되는 것이다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
1: 전기실 200: 전기실 진단장치
210: 모델링 데이터 생성부 220: 데이터베이스
230: 데이터 분석부 240: 상태 예측부
241: 효율 예측부 242: 열화 예측부
243: 수명 예측부 250: 변압기 진단정보 전송부
260: 표시부
210: 모델링 데이터 생성부 220: 데이터베이스
230: 데이터 분석부 240: 상태 예측부
241: 효율 예측부 242: 열화 예측부
243: 수명 예측부 250: 변압기 진단정보 전송부
260: 표시부
Claims (8)
- 전기실의 변압기 및 전력장비를 온라인으로 실시간 진단하기 위한 시스템으로서,
전기실에 설치되고 진단을 위한 출력 데이터를 발생하는 변압기; 및
상기 변압기 및 전력장비와 연동하며, 상기 변압기에서 발생하는 출력 데이터를 누적하고 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하며, 상기 변압기에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 생성된 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하며, 수행한 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하며, 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 전기실 진단장치를 포함하고,
상기 전기실 진단장치는 상기 변압기에 일체형으로 설치되거나, 단일의 모듈로 구현하고 연결 모듈을 이용하여 상기 변압기와 연동하며,
상기 전기실 진단장치는 자체적으로 지역별 통합 관제 센터로 작용하여, 주변 다른 전기실 진단장치나 다른 변압기와 연결되어 변압기의 진단을 수행하고, 이를 온라인으로 대상 단말기로 전송하거나, 변압기 진단정보를 클라우드 서버에 저장하여, 상기 클라우드 서버에서 각각의 대상 단말기가 접속하면, 접속한 대상 단말기에 따라 해당 대상 단말기에 전송할 정보를 구분하여 미리 정해진 변압기 진단 정보를 해당 대상 단말기에 전송하도록 하며,
상기 전기실 진단장치는 상기 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 상태를 예측하는 상태 예측부를 포함하며,
상기 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 효율을 예측하는 효율 예측부를 포함하고,
상기 효율을 예측하는 것은 실시간으로 변압기에서 출력되는 값들과 가상의 모델링 데이터의 각각의 차이를 추출하고, 추출한 차이에 따라 효율의 상태를 예측하되, 시간의 경과에 따라 상기 차이가 미리 정해진 차이 만큼씩 변화를 보이면 정상적인 효율 변화로 효율을 예측하고, 갑자기 차이 변화가 심해지면 변압기에 문제가 있어서 효율이 낮아지는 것으로 예측하며,
상기 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 열화를 예측하는 열화 예측부를 포함하고,
상기 열화 예측부는 실제 변압기의 출력 데이터와 수학적 알고리즘으로 학습을 통해 획득한 모델링 데이터 간의 출력 값의 차이의 기울기 정보를 이용하여 변압기 열화 상태를 예측하는 것을 특징으로 하는 전기실의 온라인 진단시스템.
- 청구항 1에서, 상기 전기실 진단장치는 상기 변압기에서 발생하는 출력 데이터(온도, 전압, 전류)를 일정기간 누적하고, 누적된 데이터를 수학적으로 모델링하여 학습을 하며, 상기 학습 결과를 기초로 상기 변압기로부터 발생하는 실제 출력 데이터를 처리하여 변압기 진단을 위한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 데이터 생성부; 상기 변압기에서 실시간으로 출력되는 출력 데이터와 상기 모델링 데이터 생성부에서 생성된 모델링 데이터를 데이터베이스화하는 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 저장된 출력 데이터 및 모델링 데이터의 주파수 분석 및 데이터 비교분석을 수행하는 데이터 분석부; 상기 상태 예측부에서 예측한 변압기의 상태 정보를 저장하고, 저장한 변압기의 상태 정보를 온라인을 통해 실시간으로 대상 단말기로 전달하는 변압기 진단정보 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기실의 온라인 진단시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 청구항 2에서, 상기 상태 예측부는 주파수 분석 및 데이터 비교분석 결과를 기초로 변압기의 수명을 예측하는 수명 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기실의 온라인 진단시스템.
- 청구항 2에서, 상기 대상 단말기는 실제 전기실이 마련되어 변압기의 출력 전압을 사용하는 사용자 단말기와 전기실의 안전을 관리하는 지역 소방서 단말기와 상기 변압기에 전력을 공급해주는 한국전력공사 단말기와 상기 변압기의 안전진단을 수행하는 안전진단 대행업체 단말기 및 전기로 인한 화재 발생시 보험을 처리하는 화재보험사 단말기 중 적어도 어느 하나 이상의 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기실의 온라인 진단시스템.
- 청구항 7에서, 상기 변압기 진단정보 전송부는 상기 대상 단말기의 각각에 상이한 진단 정보를 제공해주되, 상기 사용자 단말기에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하고, 상기 지역 소방서 단말기에는 안전 관리정보를 전송하며, 상기 한국전력공사 단말기에는 변압기 통합관리 정보를 전송하고 보조금 지급 정보를 수신하며, 상기 안전진단 대행업체 단말기에는 실시간 안전관리 및 데이터 축적 정보를 전송하며, 상기 화재보험사 단말기에는 안전 관리 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 전기실의 온라인 진단시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190061078A KR102084147B1 (ko) | 2019-05-24 | 2019-05-24 | 전기실의 온라인 진단시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190061078A KR102084147B1 (ko) | 2019-05-24 | 2019-05-24 | 전기실의 온라인 진단시스템 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102084147B1 true KR102084147B1 (ko) | 2020-03-04 |
Family
ID=69783306
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190061078A KR102084147B1 (ko) | 2019-05-24 | 2019-05-24 | 전기실의 온라인 진단시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102084147B1 (ko) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111583594A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 吉林盛辉电气有限公司 | 一种配电箱预警系统及预警方法 |
WO2022214201A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | Hitachi Energy Switzerland Ag | Determining states of electrical equipment using variations in diagnostic parameter prediction error |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130115445A (ko) * | 2012-04-12 | 2013-10-22 | (주)이레씨즈 | 통합관제시스템 |
KR101421588B1 (ko) * | 2014-03-17 | 2014-07-23 | 지투파워 (주) | 적외선 열화상 온도 영역 변화 기반의 고압배전반,저압배전반,분전반,모터제어반의 열화 진단 방법 |
KR101532495B1 (ko) | 2010-12-17 | 2015-06-29 | 에이비비 리써치 리미티드 | 변압기 진단 방법 및 장치 |
KR101874286B1 (ko) * | 2018-02-09 | 2018-08-02 | 이황희 | 전력설비 모니터링 및 진단 시스템 |
-
2019
- 2019-05-24 KR KR1020190061078A patent/KR102084147B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101532495B1 (ko) | 2010-12-17 | 2015-06-29 | 에이비비 리써치 리미티드 | 변압기 진단 방법 및 장치 |
KR20130115445A (ko) * | 2012-04-12 | 2013-10-22 | (주)이레씨즈 | 통합관제시스템 |
KR101421588B1 (ko) * | 2014-03-17 | 2014-07-23 | 지투파워 (주) | 적외선 열화상 온도 영역 변화 기반의 고압배전반,저압배전반,분전반,모터제어반의 열화 진단 방법 |
KR101874286B1 (ko) * | 2018-02-09 | 2018-08-02 | 이황희 | 전력설비 모니터링 및 진단 시스템 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111583594A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 吉林盛辉电气有限公司 | 一种配电箱预警系统及预警方法 |
WO2022214201A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | Hitachi Energy Switzerland Ag | Determining states of electrical equipment using variations in diagnostic parameter prediction error |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200134516A1 (en) | Method for asset management of electric power equipment | |
US10310453B2 (en) | Dynamic assessment system for high-voltage electrical components | |
CN108073551B (zh) | 一种基于多Agent协同的高压开关柜在线故障诊断方法 | |
US8898525B2 (en) | Method and system for use in condition monitoring | |
KR20220165906A (ko) | 수배전반 원격감시 및 고장예보 관리 시스템 | |
CN107203816A (zh) | 一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统 | |
KR102527888B1 (ko) | 스마트 배전반 관리 시스템 | |
KR102084147B1 (ko) | 전기실의 온라인 진단시스템 | |
CN109933924A (zh) | 一种基于lm法参数估计的继电保护装置寿命预测方法 | |
CN117078017A (zh) | 一种用于电力电网设备监控智能化决策分析系统 | |
CN110214332A (zh) | 对用于能量供应的电气系统进行使用规划的方法 | |
CN106998073B (zh) | Hvdc系统中的控制装置及其操作方法 | |
US20220043040A1 (en) | Method and system for monitoring the operating state of an energy supply network | |
KR102067831B1 (ko) | 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법 및 장치 | |
CN106575116B (zh) | 基于状态地计算技术设备的维护期限的方法、装置和计算机程序产品 | |
KR20230043370A (ko) | 데이터 센터의 전력 품질을 관리하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 | |
KR101360979B1 (ko) | 심각도 평가를 통한 몰드변압기 진단 시스템 | |
Krieg et al. | Techniques and experience in on-line transformer condition monitoring and fault diagnosis in ElectraNet SA | |
Atkinson et al. | Leveraging advanced metering infrastructure for distribution grid asset management | |
KR20190130953A (ko) | 스마트 배전반 감시 제어 장치 및 그 방법 | |
CN116540038A (zh) | 一种电容器组的绝缘状态监测方法和装置 | |
Morais et al. | Condition assessment of power transformers through the integration of historical and on-line data in a multi-agent system | |
Leborgne et al. | Differences in voltage dip exposure depending upon phase-to-phase and phase-to-neutral monitoring connections | |
KR101316693B1 (ko) | 심각도 평가를 통한 몰드변압기 진단방법 | |
Fang et al. | Research on state assessment method of key equipment in distribution network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
AMND | Amendment | ||
X091 | Application refused [patent] | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |