KR102671873B1 - 이상징후, 화재, 및 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치는, 상기 수배전반 장치 내에 장착되어 내부 환경 상태 및 전력 상태를 시계열적으로 감지하여 감지 데이터를 생성하는 센서부; 상기 센서부로부터 상기 감지 데이터를 수집하고 상기 감지 데이터에 대해 전처리를 수행하는 데이터 수집부; 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 제1 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하는, 분석 처리부; 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 수배전반 장치를 제어하는 제어부; 상기 감지 데이터 또는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 외부 서버 또는 모바일 기기에 전송하는 통신부; 및 상기 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 표시 또는 통보하는 표출부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 이상징후, 화재, 및 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치 및 이를 포함하는 인공지능 기반 감시 및 예측 시스템에 관한 것이다.
수배전반은 전력계통의 중추로서 인체 보호가 가능한 폐쇄 외함에 주회로 차단기기 및 감시 제어용 기기를 수납하여 사용자의 요구 조건에 따라 전력 계통 감시, 보호, 조작이 가능하도록 구성된 장치로서, 수납 기기의 정격, 안전 보호 등급, 적용 규격에 따라 제품의 종류 및 크기가 다양할 수 있으며, 통상적으로 기중절연 수배전반(Air Insulated Switchgear), 가스절연 수배전반(Gas Insulated Switchgear), 고체절연 수배전반(Solid Insulated)을 포함한다. 최근 수배전반은 신뢰성과 사용의 편의성 및 안전성과 같은 다양한 기능이 요구되면서도 차지하는 공간이 감소될 수 있도록 소형화될 수 있는 수배전반의 요구가 높아지고 있다. 따라서, 공간 활용을 통한 집합형 배전반, SF6가스를 활용한 가스 배전반 등이 등장하는 한편 수배전반의 편리한 기능 구현을 위해 디지털화가 급속도로 이루어 지고 있다.
한편, 수배전반은 주로 전력의 공급 또는 차단을 위한 설비를 내장하기 때문에 이상 징후, 화재 또는 고장 등을 확인하는데 어려움이 있다. 또한, 일반적으로 전력이 전력계통도를 따라 복잡하게 연결된 고압전선을 따라 이동되며 산업용 설비에 공급된 전력은 수배전반을 거쳐서 그 내부의 변압기 등에서 감압된 교류 전압이 부스바(Bus-bar)를 통해 여러 전력 수요 요소로 공급된다. 이 때 수배전반 내부의 열이 발생되는 경우 과전류에 따른 열발생과 부스바 연결 장치의 체결 부위의 고정볼트가 풀리게 되면서 전기적 접촉 저항이 증가되는 등의 문제가 발생할 수 있으며, 전력기기의 장시간 사용시 절연 열화의 진행 등에 따른 열이 발생할 수 있다. 이러한 이상 징후를 방치하는 경우 누전사고, 지락사고, 또는 단락 사고까지 이어져 화재가 초래될 수 있다. 따라서, 기존에는 수배전반 내에 온도테이프, PT 100 온도센서 등의 온도감지 장치를 장착하여 화재나 고장 여부을 감지하고 이에 대한 경보를 제공하거나 그에 따른 제어를 수행하는 기능을 가진 수배전반이 등장하였다.
이와 관련하여, 한국등록특허공보 제10-0984679호에서는 열화상 카메라를 수배전반 내에 탑재시켜 상시 수배전반 및 전력설비를 감시하면서 통전부의 온도, 열화 정도, 과부하 상태, 접촉불량 등을 열화상 카메라에서 촬영, 화상데이터를 서버로 전송하여 진단, 제품에 문제가 있다고 판정되면 설비를 제어하거나 수배전반 이상 경보 신호를 발생하도록 구성하고 있다. 또한, 한국등록특허공보 제10-2303585호에서는 수배전반의 내부 또는 외부에 설치되는 카메라에 의해 촬영된 영상과 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진발생현황을 포함하는 OPEN API에 의한 공공데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지 및 예측하여 점검이 필요한 수배전반에 가장 가까이 위치하는 점검자에게 통보하도록 구성하고 있다.
그러나, 이러한 수배전반 감지 및 경보 시스템은 온도센서나 열화상 카메라 등으로부터 데이터를 분석하여 수배전반의 열화상태가 감지되면, 점검자에게 경보 알람을 전송하는 기술이 일반적이고, 수배전반 내의 부품의 이상상태 판단 및 화재 또는 고장의 위험도 예측 및 이에 따른 전력기기의 교체시점 등과 같은 보다 능동적인 대응 방안을 제시할 수 있는 시스템이 부족하다. 통상적으로, 수배전반의 고장이나, 오작동시 이를 점검할 수 있는 전문가를 호출하여 점검을 받아야해서 상당한 시간이 소요되고, 수배전반 이상징후 발견시 산업 설비 운용자가 수배전반에 긴급조치를 수행해야 하는 경우가 다수 발생하지만, 전문가 없이는 수배전반 내부 상태를 알기 어렵기 때문에 수배전반에 이상징후가 발견될 경우 더 정밀한 판단을 위해 A/S 기사를 호출하고 기다려야 하는 문제점이 있다.
(특허문헌 1) 한국등록특허공보 제10-0984679호
(특허문헌 2) 한국등록특허공보 제10-2303585호
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 수배전반에 대하여 시계열적으로 감지된 환경 데이터 및 전력 데이터에 기초하여 수배전반의 이상징후의 판단, 화재 또는 고장의 위험도 및/또는 위치 등과 같은 예측이 실시간으로 자동적으로 이루어질 수 있어 신뢰성, 사용의 편의성, 안전성을 향상시키고 소형화가 가능한 인공지능 기반 수배전반 장치 및 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은 수배전반의 이상징후의 판단, 화재 또는 고장의 위험도 및/또는 위치 등과 같은 예측이 실시간으로 자동적으로 이루어짐에 따라 수배전반의 화재 또는 고장에 대한 사전 예방 조치가 용이하며, 적절한 시기에 수배전반 내부 전력기기의 교체시점을 확인할 수 있어 내부기기 사용연한 연장 및 최대 성능을 극대화할 수 있는 인공지능 기반 수배전반 장치 및 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치는, 상기 수배전반 장치 내에 장착되어 내부 환경 상태 및 전력 상태를 시계열적으로 감지하여 감지 데이터를 생성하는 센서부; 상기 센서부로부터 상기 감지 데이터를 수집하고 상기 감지 데이터에 대해 전처리를 수행하는 데이터 수집부; 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 제1 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하는, 분석 처리부; 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 수배전반 장치를 제어하는 제어부; 상기 감지 데이터 또는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 외부 서버 또는 모바일 기기에 전송하는 통신부; 및 상기 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 표시 또는 통보하는 표출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 내부 환경 상태에 대한 감지 데이터는 기체 함량 데이터, 불꽃 센싱 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 기울기 데이터, 진동 데이터, 가속도 데이터, 개방감지 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 전력 상태에 대한 감지 데이터는 전류 데이터, 전압 데이터, 유효/무효 전력 데이터, 역률 데이터, 구동시간 데이터, 주파수/위상각 데이터, 고조파 데이터, 초음파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 전처리는 결측치(missing values) 제거 처리와 노이즈(Noise) 제거 처리 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 데이터 수집부는, 상기 데이터 수집부로부터의 누적된 감지 데이터에 기초하여, 가장 최근 수신된 감지 데이터에 대하여 상기 수배전반 장치 이상에 의해 데이터 오류가 있는지 여부를 분석하고, 데이터 오류가 있다고 판단되는 경우 상기 데이터 오류가 발생한 시점 전까지 감지된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 가상 센서 AI 모델을 통하여 상기 데이터 오류가 발생한 시점의 가상 감지 데이터를 생성하여 상기 분석 처리부에 전송하는, 가상 센서 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 분석 처리부는, 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 시계열상의 특이 신호 데이터, 또는 미리정해진 영역 외의 수치 데이터가 발생하는 경우 시계열상 트렌드를 분석하여 이상 징후 또는 경보를 상기 표출부로 전송하는 시계열상 분석 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 제1 예측 AI 모델은, 미리 학습된 모델, 수용가/부하 적응형 모델, 및 반복 최적화 모델 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반의 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템은, 상기 인공지능 기반의 수배전반 장치, 및 상기 수배전반 장치로부터 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하여 상기 수배전반 장치에 전송하는, 전력 제어 및 감시 서버를 포함할 수 있다.
상기 시스템은, 상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 표시하고, 그에 기초한 제어 정보를 사용자로부터 입력받으며, 상기 입력된 제어 정보를 상기 수배전반 장치에 전송하는, 모바일 기기를 더 포함할 수 있다.
상기 전력 제어 및 감시 서버는, 상기 수배전반 장치로부터 수신한 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 저장하는 빅데이터 서버부; 상기 제1예측 AI 모델 또는 제2 예측 AI 모델로서 사용가능한 머신러닝 모델들(machine-learning models)이 저장된 데이터베이스부; 및 상기 빅데이터 서버부로부터의 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하는 분석 서버부를 포함할 수 있다.
상기 제2 예측 AI 모델은, 개별 변수 예측 AI 모델과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델 중 적어도 하나로 구성되거나 이들을 통합하여 복수의 모델로 구성될 수 있다.
상기 분석 서버부는, 상기 전처리된 감지 데이터에 대하여:
(i) 개별 변수 예측 AI 모델을 통해 개별 화재 또는 고장의 위치에 대한 예측을 수행하는 것;
(ii) 상기 개별 변수 예측 AI 모델과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델을 통합 적용하여 화재 또는 고장의 위험도를 예측하는 것; 및
(iii) 상기 다변량 예측 AI 모델을 적용하여 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하고, 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 예지 정비 머신러닝 모델에 입력하여 대응 정비 정책을 도출하는 것;
중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
상기 분석 서버는,
(a) 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 학습 또는 재학습시키는 것;
(b) 미리정해진 상황이 발생하는 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 재학습시켜 수용가/부하 적응형 모델을 생성하는 것; 및
(c) 상기 수배전반 장치의 가동 또는 설비 투입 상황에 맞추어 미리정해진 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 반복적으로 재학습시켜서 반복최적화 모델을 생성하는 것
중 적어도 하나를 더 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 수배전반에 대하여 시계열적으로 감지된 환경 데이터 및 전력 데이터에 기초하여 수배전반의 이상징후의 판단, 화재 또는 고장의 위험도 및/또는 위치 등과 같은 예측이 실시간으로 자동적으로 이루어질 수 있어 신뢰성, 사용의 편의성, 안전성을 향상시키고 수배전반 장치의 소형화가 가능할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 수배전반의 이상징후의 판단, 화재 또는 고장의 위험도 및/또는 위치 등과 같은 예측이 실시간으로 자동적으로 이루어짐에 따라 수배전반의 화재 또는 고장 등에 대한 사전 예방 조치가 용이하며, 적절한 시기에 수배전반 내부 전력기기의 교체시점을 확인할 수 있어 내부기기 사용연한 연장 및 최대 성능을 극대화할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이상징후 판단, 화재 또는 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치의 개략적인 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치에서 시계열적으로 감지되는 센싱 데이터들이 처리 및 분석되는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템의 개략적인 구조도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 데이터베이스부에 저장된 개별 변수 예측 AI 모델들과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들이 개별적으로 또는 통합하여 이상징후, 화재 및 또는 고장 예측을 수행하는지 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 모바일 기기 상에 운용자에게 표시되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반하여 수배전반 장치의 이상징후, 화재, 또는 고장을 예측하는 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 이상징후, 화재, 또는 고장이 예측된 후 이를 점검자에게 표출하거나 이에 대응하여 수배전반의 제어를 하는 개략적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 모니터링 플랫폼 상에 화재/고장 예측 및 전력 모니터링이 수행되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 모니터링 플랫폼 상에 이상징후 판단과 화재/고장 위험도 예측이 수행되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치에서 시계열적으로 감지되는 센싱 데이터들이 처리 및 분석되는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템의 개략적인 구조도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 데이터베이스부에 저장된 개별 변수 예측 AI 모델들과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들이 개별적으로 또는 통합하여 이상징후, 화재 및 또는 고장 예측을 수행하는지 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 모바일 기기 상에 운용자에게 표시되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반하여 수배전반 장치의 이상징후, 화재, 또는 고장을 예측하는 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 이상징후, 화재, 또는 고장이 예측된 후 이를 점검자에게 표출하거나 이에 대응하여 수배전반의 제어를 하는 개략적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 모니터링 플랫폼 상에 화재/고장 예측 및 전력 모니터링이 수행되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 모니터링 플랫폼 상에 이상징후 판단과 화재/고장 위험도 예측이 수행되는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 이상징후 판단, 화재 또는 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치는 이하의 2가지를 포함할 수 있다. 우선, 수배전반 장치 내부에 이상징후 판단, 화재 또는 고장에 대한 분석 및 예측 프로세싱이 가능하고 상기 수배전반 장치의 복합 화재/고장 감시를 위한 모듈 및 화재/고장 알람 제어 모듈을 포함할 수 있는 독립형 AI 수배전반 장치이며, 별도의 외부 분석 빅데이터 서버를 필요로 하지 않는다. 두번째는 AI 수배전반 장치 내부에서 1차 이상징후 판단, 화재 또는 고장에 대한 예측/분석이 이루어 지고 수배전반 장치에서 감지된 데이터 및/또는 1차 분석/예측 결과를 외부의 빅데이터 서버(예컨대, 인공지능 기반 전력 제어 및 감시 서버)에서 2차 정밀 분석/예측이 이루어 질 수 있도록 구성된 인공지능 기반 감시 및 예측 시스템이다.
그러나, 수배전반 장치는 복합 화재/고장 감시 모듈 만을 수배전만 장치에 설치한 저가형 수배전반 장치로 구성될 수도 있으며, 상기 인공지능 기반 감시 및 예측 시스템에서 수배전반 장치가 저가형 수배전반 장치로 구성되고, 상기 저가형 수배전반 장치의 복합 화재/고장 감시 모듈에 의해 수집된 감지 데이터에 기초하여, 외부에 있는 인공지능 기반 전력 제어 및 감시 서버에서만 이상징후 판단, 화재 또는 고장에 대한 예측/분석이 이루어 질 수도 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이상징후 판단, 화재 또는 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치의 개략적인 구조도이며, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치에서 시계열적으로 감지되는 센싱 데이터들이 처리 및 분석되는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반 수배전반 장치(100)는 하나 이상의 센서부(110), 데이터 수집부(120), 분석 처리부(130), 제어부(140), 통신부(150), 표출부(160)를 포함할 수 있으며, 추가적으로 모델 데이터베이스부(170), 복합 화재/고장 감시부(180), 또는 화재/고장 알람 및 제어부(190)를 더 포함할 수도 있다.
상기 센서부(110)는 상기 수배전반 장치 내에 장착되어 내부의 환경 상태 및 전력 상태를 시계열적으로 감지하여 감지 데이터를 생성하여 상기 데이터 수집부(120)에 전송할 수 있다. 도 2를 참조하면, 내부의 환경 상태를 나타내는 환경 데이터는 예컨대 가스 센서, 불꽃 센서, 온도 센서, 습도 센서, 진동 센서, 회전 센서, 충격 센서 등과 같은 개별 환경 센서 또는 복합 센서(112) 중 적어도 하나에 의해 시계열적으로 감지된 데이터로서, 가스 함량 데이터, 불꽃 센싱 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 기울기/진동/가속도 데이터, 개방 감지 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며, 수배전반 내부 환경 상태를 나타내는 것이라면 이에 제한되지는 않는다. 전력 상태를 나타내는 전력 데이터는 예컨대 CT 센서와 같은 전류 센서 및/또는 전압 센서(114) 등에 의해 시계열적으로 감지된 데이터로서, 전류 데이터, 전압 데이터, 유효/무효전력 데이터, 역률 데이터, 구동시간 데이터, 누설전류 데이터, 주파수/위상각 데이터, 전류 불평형 데이터, 전압 불평형 데이터, 고조파 데이터, 초음파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 센서부(110)의 센서들은 IoT 센서들로 구성되어 데이터 수집부(120)에 무선으로 감지 데이터를 전송할 수도 있다.
상기 데이터 수집부(120)는 상기 센서부(110)로부터 상기 시계열적으로 감지된 감지 데이터들을 유선 또는 무선으로 수신하여 수집하고 저장할 수 있다. 상기 데이터 수집부(120)는 상기 수집된 감지 데이터들에 대하여 전처리(필터링, 예외상황 처리, 및 센싱 에러 제거 등) 또는 가상 데이터 증강 생성 등을 위한 디지털 프로세싱을 수행할 수도 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 수배전반 장치(100)에서 상기 데이터 수집부(120)는 수집 모듈(122) 및 전처리 모듈(124)을 포함할 수 있으며, 추가적으로 가상 센서 모듈(126)을 더 포함할 수 있다. 상기 수집 모듈(122)은 상기 센서부(110)의 적어도 하나의 센서(112, 114)와 유선 또는 무선으로 통신하여 감지 데이터를 수집하여 저장할 수 있다.
상기 전처리 모듈(124)은 상기 감지 데이터에 대해 전처리를 수행할 수 있으며, 수행되는 전처리는 결측치(missing values) 제거 처리와 노이즈(Noise) 제거 처리 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 시계열 데이터는 일반적으로 시작부터 끝까지 일정 시간 간격으로 특정된 시간 순차성(Time step)과 관측값에 시간 차이로 발생되며 현재 관측값들은 이전 관측값들로 표현되는 지연값(Lag)라는 고유한 2가지 특성이 존재하며 관측값이 자기 상관(Auto-Correlation) 또는 계열 상관성(Serial-Correlation)을 지니게 된다. 시계열 데이터를 분석하는 과정에서 시간 흐름에 따라 변동이 크거나 일정하지 않을 경우 비정상성(Non-stationarity)을 지니게 되고 이를 전처리 없이 머신러닝 모델에 학습할 경우 단순 후행 예측, 성능 저하, 잘못된 추론 등의 문제가 야기될 수 있다. 그러므로, 머신러닝 모델을 통한 정확한 예측을 위해서 입력전에 시계열 데이터는 결측치(missing values) 제거 및/또는 노이즈(Noise) 제거 처리를 필요로 한다. 또한, 예컨대, 지도학습 모델의 경우, 시계열 데이터를 예측 대상이 되는 타겟 변수와 예측할 때 사용되는 입력 변수 쌍으로 데이터가 가공되도록 전처리해야 하며, 머신러닝/딥러닝 모델을 안정적으로 학습시키기 위해서는 데이터의 스케일을 통일시키는 전처리 과정이 더 필요할 수도 있다.
상기 데이터 수집부(120)는 가상 감지 데이터를 증강/생성하는 가상 센서 모듈(126)을 더 포함할 수도 있다. 그러한 경우, 상기 전처리 모듈(124)에서 추가적으로, 상기 누적 저장된 감지 데이터에 기초하여, 가장 최근 수신된 감지 데이터에 대하여 상기 수배전반 장치 또는 외부 환경의 이상에 의해 데이터 오류 발생했는지 여부를 분석하는 프로세싱을 수행할 수 있다. 상기 전처리 모듈(124)에서 데이터 오류가 있다고 판단이 이루어지는 경우, 상기 가상 센서 모듈(126)은 상기 데이터 오류가 발생한 시점 전까지 감지된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 가상 센서 AI 모델을 통하여 상기 데이터 오류가 발생한 시점의 가상 감지 데이터를 생성하여 상기 수집 모듈(122)에 저장하고 상기 데이터 오류가 발생한 시점에 감지된 데이터 대신에 상기 분석 처리부(130)에 전송할 수 있다. 이는 센서 고장, 센서 통신 오류 등에 의해서 상기 데이터 수집부(120)에 실제와 다른 신호가 들어올 경우에, 전처리 모듈(124)에서 화재 고장 특징이 반영되어 있지 않은 기존 패턴에서 크게 벗어나는 데이터가 들어오면 센서 및 통신 오류를 상정하고, 오류 수정 및 수리 전까지 해당 센서 및 통신 부분을 가상 센서 모듈이 대체하여 필요한 데이터를 증강 생성할 수 있도록 하는 것이다. 상기 가상 센서 AI 모델은 머신러닝 또는 딥러닝 모델일 수 있으며, 임시로 기존 분석된 데이터를 기반으로 가상의 데이터를 증강 생성하는 모델일 수 있다.
상기 분석 처리부(130)는 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 제1 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 실시간으로 분석하여 예측하는 예측 모듈(132)을 포함할 수 있다. 상기 예측 모듈(132)은 추가적으로 화재 요인 또는 및/또는 고장 요인을 더 예측할 수도 있다. 화재 요인은 예컨대, 시계열적으로 감지된 데이터를 제1 예측 AI 모델을 통해 아크, 방전, 절연열화 등의 특징을 분석하여 이루어 질 수 있다. 고장 요인은 시계열적으로 감지된 데이터를 제1 예측 AI 모델을 통해 진동, 충격, 온도, 습도, 가스 등의 징후를 분석하여 이루어질 수 있다. 또한, 상기 예측 모듈(132)은 수용가의 부하 특성에 적응시킨 시계열적으로 감지된 데이터를 제1예측 AI 모델을 통해 딥러닝 분석을 수행하여 설비 이상 징후 예측을 수행할 수도 있다.
상기 예측 모듈(132)에서 사용되는 제1 예측 AI 모델은, 머신러닝 또는 딥러닝 모델일 수 있으며, 기존에 존재하는 지도학습 모델, 비지도학습 모델, 강화학습 모델, 시계열 머신러닝 모델 등 다양한 기존의 인공지능(AI) 모델 중 적어도 하나 이상을 사용하여 수배전반의 기존 감지 데이터로 학습시켜 생성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면 제1 예측 AI 모델은 미리 학습된 모델, 수용가/부하 적응형 모델, 및 반복 최적화 모델 중 적어도 하나일 수 있다. 바람직하게는 제1 예측 AI 모델은 수용가/부하 적응 모델일 수 있으며, 상기 수용가/부하 적응형 모델은 미리정해진 상황이 발생하는 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 기존에 미리 학습된 예측 모델들 중 적어도 하나를 재학습시켜 생성할 수 있다. 상기 반복최적화 모델은 수배전반 장치의 가동 또는 설비 투입 상황에 맞추어 미리정해진 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 기존에 미리 학습된 예측 모델들 중 적어도 하나를 반복적으로 재학습시켜서 생성할 수 있다.
제1예측 AI 모델은 본 발명의 일실시예에 따르면 독립형 수배전반 장치인 경우 수배전반 장치(100) 내부의 모델 데이터베이스부(170)에 저장되어 있을 수도 있고, 본 발명의 다른 실시예에 따르면 외부 서버로부터 학습된 예측 AI 모델을 제공받을 수도 있다. 제1예측 AI 모델은 상기 수배전반 장치(100)의 분석 처리부(130)에서 학습되어 생성될 수도 있고 외부 서버로부터 예측 모델을 기존 감지 학습 데이터에 기초하여 학습되어 생성될 수도 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 제1예측 AI 모델은 개별 변수에 대한 예측 AI 모델들과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들 중 적어도 하나로 구성되거나 이들을 통합하여 복수의 모델로 구성될 수도 있다.
상기 분석 처리부(130)는, 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 시계열상의 특이 신호 데이터, 또는 미리정해진 영역 외의 수치 데이터가 발생하는 경우, 예를 들어 딥러닝 시계열 분석 및 이상징후 검출을 통해, 시계열상 트렌드를 분석하여 이상 징후 또는 경보를 상기 표출부로 전송하는 시계열상 분석 모듈(134)을 더 포함할 수도 있다. 상기 시열상 분석 모듈은 시계열 추이 분석, 다양한 이상징후 감지 알고리즘을 쌓아서 기본적인 수배전반 전기 특성에 맞는 모델로 예측하고, 더 정밀한 예측이 필요한 경우, 주기적으로 모델 재 학습/증류를 통해 수용가/부하 특성에 맞는 예측 모델 자동 배포할 수 있다.
상기 분석 처리부(130)는, 상기 모델 데이터베이스부(170) 저장되거나 또는 외부 서버로부터 수신한 제1예측 AI 모델을 학습 또는 재학습시키는 학습 모듈(136)을 더 포함할 수도 있다. 상기 학습 모듈(136)에서 부하 및 수용가 특성에 맞추어, 제1예측 AI 모델을 재학습 또는 모델 증류(업데이트)를 수행함으로서 상기 예측 모듈(132)에서 더욱 정밀한 예측을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
상기 제어부(140)는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 수배전반 장치(100)를 제어할 수 있다. 상기 수배전반 장치(100)의 제어는 예를 들어 사전 예방 조치인 수배전반 내부 또는 이와 연결된 특정 전력기기에 대한 차단 제어, 도어의 폐쇄 개방 제어, 환풍기 작동 제어, 양압 장치의 제어, 소화 장치 작동 제어, 항온/항습/제습 장치의 작동 제어 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 수배전반에 부착 가능한 LED, LCD, 사운드, 레이저 등의 경고 장치, 또는 디스플레이와 같은 표출부(160) 상에 경보를 표시하거나 경보 사운드의 작동 제어, 통신부(150)를 통해 담당자의 모바일 기기 또는 소방서, 경찰서 등 유관단체에 경보를 전송하기 위한 제어 등을 더 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.
상기 통신부(150)는 상기 감지 데이터 또는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 외부 서버 또는 담당자의 모바일 기기에 전송할 수 있다. 상기 통신부(150)는 수배전반 장치에 대한 이상징후가 판단되거나 화재 또는 고장이 예측되는 경우 소방서, 경찰서 등 유관단체에 경보 또는 화재 또는 고장 관련 정보를 전송할 수도 있다. 상기 통신부(150)는 외부 서버 또는 담당자의 모바일 기기로부터 수배전반 장치에 대한 제어 신호 또는 제어에 필요한 데이터를 수신할 수도 있다.
상기 표출부(160)는 상기 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 디스플레이에 표시하거나 경보 사운드를 통해 통보할 수 있다. 상기 표출부(160)는 조명의 색상 변화를 통해 경보를 표출할 수도 있으며, 표출 방식은 이에 제한되지는 않는다.
상기 모델 데이터베이스부(170)는 제1예측 AI 모델에 사용될 학습된 개별 변수에 대한 예측 AI 모델들, 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들 중 적어도 하나 및/또는 이들이 통합된 모델이 저장될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템(10)의 개략적인 구조도이다.
도 3을 참조하면, 상기 감시 및 예측 시스템(10)은, 도 1에서 개시된 바와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 수배전반 장치(100)와 유선 또는 무선으로 연결된 전력 제어 및 감시 서버(200)를 포함할 수 있으며, 이들과 무선으로 연결된 모바일 기기(300)를 더 포함할 수 있다. 상기 전력 제어 및 감시 서버(200)는 독립적인 물리적 서버일 수도 있고 클라우드 내의 공간을 일부를 구성하는 클라우드 서버로 이루어질 수도 있다.
상기 전력 제어 및 감시 서버(200)는, 상기 수배전반 장치로부터 상기 전처리된 감지 데이터 또는 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치(100)의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하여 그 예측 결과 데이터를 상기 수배전반 장치(100) 또는 모바일 기기(300)에 전송할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 전력 제어 및 감시 서버(200)는, 빅데이터 서버부(210), 데이터베이스부(220), 분석 서버부(230)를 포함할 수 있으며, 추가적으로 디스플레이부(240)를 더 포함할 수도 있다. 상기 전력 제어 및 감시 서버(200)는 전력 제어 및 감시 플랫폼(250)의 관리 소프트웨어를 더 포함하여 이를 통해 상기 수배전반 장치(100)의 전력 제어 및 감시를 수행함으로 더 용이하게 수행할 수도 있다.
상기 빅데이터 서버부(210)는 상기 수배전반 장치(100)로부터 수신한 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수집하여 저장할 수 있다.
상기 데이터베이스부(220)는 상기 수배전반 장치에서 사용되는 제1예측 AI 모델 또는 상기 전력 제어 및 감시 서버(220)의 분석 서버부(230)에서 사용되는 제2 예측 AI 모델에 사용가능한 학습된 예측 모델들이 저장될 수 있다. 상기 데이터베이스부(220)는 상기 저장된 예측 모델들의 학습 또는 재학습을 위한 상기 수배전반 장치의 감지된 데이터의 누적 데이터 또는 외부 서버로 공급된 환경 또는 수배전반의 관련 타 데이터들이 저장될 수도 있다. 상기 데이터베이스부(220)에는 제1예측 AI 모델 또는 제2예측 AI 모델에 사용될 학습된 개별 변수에 대한 예측 AI 모델들, 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들 중 적어도 하나 및/또는 이들이 통합된 모델이 저장될 수 있다.
상기 분석 서버부(230)는 상기 빅데이터 서버부(220)로부터의 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치(100)의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측할 수 있으며, 이에 대한 원격 정밀 분석을 수행할 수 있다. 제2 예측 AI 모델은, 기존에 존재하는 지도학습 모델, 비지도학습 모델, 강화학습 모델, 시계열 머신러닝 모델 등 다양한 기존의 머신러닝 모델 중 적어도 하나 이상을 사용하여 수배전반의 기존 감지 데이터로 학습시켜 생성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면 제2 예측 AI 모델은 미리 학습된 모델, 수용가/부하 적응형 모델, 및 반복 최적화 모델 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 분석 서버부(230)는 제1 예측 AI 모델 및/또는 제2머신러닝 모델에 사용되는 예측 모델들을 상기 수배전반 장치(100)에 대한 기존 감지 데이터 세트 또는 외부 서버로부터 공급된 학습 데이터에 기초하여 학습시킬 수 있으며, 모델의 최적화를 위해 추가적으로 재학습시킬 수도 있다. 도 4를 참조하면, 상기 분석 처리부(230)는 제1예측 AI 모델 또는 제2예측 AI 모델에 대하여, 미리정해진 상황이 발생하는 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 기존에 미리 학습된 예측 모델들 중 적어도 하나를 재학습시켜 상기 수용가/부하 적응형 모델을 생성할 수 있으며, 상기 수배전반 장치(100)의 가동 또는 설비 투입 상황에 맞추어 미리정해진 기간 동안에 생성된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여, 기존에 미리 학습된 예측 모델들 중 적어도 하나를 반복적으로 재학습시켜서 모델 최적화를 위한 반복최적화 모델을 생성할 수도 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 감시 및 예측 시스템(10)에서는 수배전반 장치(100)의 분석 처리부(130)에서 수배전반 장치(100)에 대한 이상징후 판단, 화재, 고장에 대한 1차 예측 분석이 이루어 지고, 상기 전력 감시 및 제어 서버(200)에서 수배전반 장치(100)에 대한 이상징후 판단, 화재, 고장에 대한 2차 정밀 예측 분석이 이루어질 수도 있으며, 이 경우 2차 정밀 예측 분석은 수용가 부하적응형 AI 모델에 의한 분석이 이루어질 수도 있다. 그러나, 본 발명의 다른 실시예에 따른 감시 및 예측 시스템(10)에서는 수배전반 장치(100)에서 단순히 감지 및 간략한 분석이 이루어지고 이러한 데이터에 기초하여 상기 전력 감시 및 제어 서버(200)에서 수배전반 장치(100)에 대한 이상징후 판단, 화재, 고장에 대한 정밀 예측 분석이 이루어질 수도 있다.
상기 디스플레이부(240)는 상기 분석 서버부(230)에서 예측된 상기 수배전반 장치(100)에 대한 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 표시할 수 있다 (이하의 도 9참조). 상기 디스플레이부(240)는 상기 수배전반 장치(100)의 전력 상태를 모니터링한 결과를 표시할 수도 있다 (이하의 도 10참조).
그 밖에도 상기 전력 제어 및 감시 서버(200)는 상기 수배전반 장치(100)에 대한 감지 데이터 또는 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 각종 데이터 시각화, 전력 품질/에너지 모니터링, 화재/고장 위험도 표시, 점검 로그, 진달 일정 수립, 상기 예측된 제2이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 대응하는 예지 정비 정책 수립, 통계/실시간 트렌트를 분석하여 상기 디스플레이부(240)를 통해 표시할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 데이터베이스부(220)에 저장된 개별 변수 예측 AI 모델들(222)과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들(224)이 개별적으로 또는 통합하여 이상징후, 화재 및 또는 고장 예측을 수행하는지 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 상기 데이터베이스부(220)는 상기 분석 처리부(130)에서 사용되는 제1예측 AI 모델 또는 상기 분석 서버부(230)에서 사용되는 제2예측 AI 모델로서 사용될 학습된 개별 변수에 대한 예측 AI 모델들 (222), 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델들 (224) 중 적어도 하나 및/또는 이들이 통합된 모델이 저장될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 개별 변수에 대한 예측 AI 모델(222)은 예컨대, 개별 이상징후 검출 모델(Anomaly detection) (설비 이상징후를 감지하거나 전기 품질 이상 징후를 감지), 직렬/병렬 아크(화재요인) 예측 모델, 접촉저항 증가(화재/고장 요인) 예측 모델, 절연열화 (화재/고장 요인) 예측 모델, 부분방전 (화재요인) 예측 모델, 전력품질 예측 모델, 가스/불꽃 예측 모델, 충격(고장 요인)/지진 예측 모델, 고온/과열/침수 예측 모델 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 다변량 예측 AI 모델(224)은 복합 화재 예측 모델, 복합 고장 예측 모델, 복합 전력 품질 예측 모델, 에너지/부하 예측 모델, 예지정비 모델 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 3를 다시 참조하면, 상기 감시 및 예측 시스템(10)은, 상기 수배전반 장치(100)의 점검 또는 제어를 담당하는 담당자의 모바일 기기(300)를 더 포함할 수 있다. 상기 모바일 기기(300)는 상기 수배전반 장치(100)의 분석 처리부(130)에서 예측된 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도, 또는 상기 전력 제어 및 감시 서버(200)의 분석 서버부(230)에서 예측된 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 표시할 수 있으며, 이러한 예측 정보에 기초하여 사용자로부터 제어 정보를 입력받아 상기 수배전반 장치(100)에 전송할 수 있다. 상기 모바일 기기(300)는 수배전반 장치(100)의 시계열적으로 감지된 데이터에 대한 통계/실시간 트렌드를 제공할 수 있으며, 점검 로그를 수행하거나 AR 인식 디지털 트윈을 수행할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템(10)에서 모바일 기기(300) 상에 담당자에게 표시될 수 있는 예시적인 UI 화면을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반하여 수배전반 장치의 이상징후, 화재, 또는 고장을 예측하는 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 1 및 도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따라 인공지능 기반으로 수배전반 장치(100)의 이상징후, 화재 또는 고장을 예측하는 방법은, 상기 수배전반 장치에 장착된 센서부(110)에 의해 상기 수배전반 장치의 내부 환경 상태 및 전력 상태를 시계열적으로 감지한 감지 데이터를 생성하는 단계(S610); 상기 센서부(110)로부터 상기 시계열적으로 감지된 감지 데이터들을 수집하는 단계(S620); 상기 수집된 감지 데이터에 대해 전처리를 수행하는 단계(S630); 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 제1 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치(100)의 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 실시간으로 예측하는 단계(S640); 및 상기 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 디스플레이에 표시하거나 경보 사운드를 통해 통보하는 단계(S650); 및 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 수배전반 장치(100)를 제어하는 단계(S660)를 포함할 수 있다.
상기 내부의 환경 상태를 나타내는 환경 데이터는 예컨대 가스 센서, 불꽃 센서, 온도 센서, 습도 센서, 진동 센서, 회전 센서, 충격 센서 등과 같은 개별 환경 센서 또는 복합 센서(112) 중 적어도 하나에 의해 시계열적으로 감지된 데이터로서, 가스 함량 데이터, 불꽃 센싱 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 기울기/진동/가속도 데이터, 개방 감지 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며, 수배전반 내부 환경 상태를 나타내는 것이라면 이에 제한되지는 않는다. 전력 상태를 나타내는 전력 데이터는 예컨대 CT 센서와 같은 전류 센서 및/또는 전압 센서(114) 등에 의해 시계열적으로 감지된 데이터로서, 전류 데이터, 전압 데이터, 유효/무효전력 데이터, 역률 데이터, 구동시간 데이터, 누설전류 데이터, 주파수/위상각 데이터, 전류 불평형 데이터, 전압 불평형 데이터, 고조파 데이터, 초음파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 상기 전처리 수행 단계에서 상기 전처리는 결측치(missing values) 제거 처리와 노이즈(Noise) 제거 처리 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 데이터 수집부(120)에 누적된 감지 데이터에 기초하여, 가장 최근 수신된 감지 데이터에 대하여 상기 수배전반 장치(100) 또는 외부 환경의 이상에 의해 데이터 오류 발생했는지 여부를 분석하고, 데이터 오류가 있다고 판단되는 경우 상기 데이터 오류가 발생한 시점 전까지 감지된 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 가상 센서 머신러닝 모델을 통하여 상기 데이터 오류가 발생한 시점의 가상 감지 데이터를 생성하여 상기 분석 처리부에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 전처리된 감지 데이터에 기초하여 시계열상의 특이 신호 데이터, 또는 미리정해진 영역 외의 수치 데이터가 발생하는 경우 시계열상 트렌드를 분석하여 이상 징후 또는 경보를 상기 표출부로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반으로 수배전반 장치(100)의 이상징후, 화재 또는 고장을 예측하는 방법은, 도 6에 따른 방법의 단계들에 부가하여, 상기 감지 데이터 또는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 전력 제어 및 감시 서버(200) 또는 담당자의 모바일 기기(300)에 전송하는 단계; 상기 전력 제어 감시 서버(200)에서 수배전반 장치(100)로부터 수신한 상기 전처리된 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수집하는 단계; 상기 전력 제어 감시 서버(200)에 의해 상기 수배전반 장치로부터 상기 전처리된 감지 데이터 또는 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치(100)의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하는 단계; 및 상기 예측된 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 상기 수배전반 장치(100) 및/또는 담당자의 모바일 기기(300)로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은, 추가적으로 상기 분석 서버부(230)에서 예측된 상기 수배전반 장치(100)에 대한 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 디스플레이부(240)에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
제2 예측 AI 모델은, 기존에 존재하는 지도학습 모델, 비지도학습 모델, 강화학습 모델, 시계열 머신러닝 모델 등 다양한 기존의 머신러닝 모델 중 적어도 하나 이상을 사용하여 수배전반의 기존 감지 데이터로 학습시켜 생성될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면 제2 예측 AI 모델은 미리 학습된 모델, 수용가/부하 적응형 모델, 및 반복 최적화 모델 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또다른 실시예에 따른 인공지능 기반으로 수배전반 장치(100)의 이상징후, 화재 또는 고장을 예측하는 방법은, 상기 전력 제어 및 감시 서버(200)에 의해 상기 예측된 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 상기 수배전반 장치(100) 및/또는 담당자의 모바일 기기(300)로 전송하는 단계 이후에, 상기 모바일 기기(300)가 상기 수배전반 장치(100)의 분석 처리부(130)에서 예측된 제1이상징후와 화재 또는 고장 위험도 또는 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 관한 정보에 기초하여 상기 수배전반 장치(100)에 대한 제어 정보를 상기 수배전반 장치(100)에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 방법에 따르면, 이상징후, 화재 또는 고장 예지 분석을 통해 효과적인 점검 전략 수립, 최적 점검 일정 수립이 가능하게 되며, 도어 감지 센서/충전 센서를 통해 작업자의 안전과 점검 로그 분석도 가능하게 된다. 또한, 고장 이외에도 환경 센싱을 통해 지진 또는 충격 감지를 수행할 수 있어서, 예컨대 전력 설비 같은 경우 빠른 대처로 무정전 및 정전 전략을 최소화 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템(10)에서 이상징후, 화재, 또는 고장이 예측된 후 이를 점검자에게 표출하거나 이에 대응하여 수배전반의 제어를 하는 개략적인 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 수배전반 장치(100)의 분석 처리부(130)에서 예측된 이상징후, 화재 또는 고장에 대한 위험도 관련 예측 정보는 수배전반 장치(100) 내부의 제어부(140)에 전달되어 수배전반 장치(100)의 환경조건 또는 전력을 제어하도록 하거나 표출부(160)에 표시 또는 알람이 이루어질 수 있도록 할 수 있으며, 이 때 표출부(160)는 상기 예측 정보에 기초하여 화재 위험도, 고장 위험도, 정비/진단 일정, 전력 품질 정보, 에너지 모니터링 정보를 포함하는 정보 중 적어도 하나 이상을 표시할 수 있다.
상기 예측 정보는 수배전반 장치(100)에 추가적으로 포함될 수 있는 화재/고장 알람 및 제어부(190)에 더 전달될 수도 있다. 상기 화재/고장 알람 및 제어부(190)는 상기 전달받은 예측 정보에 기초하여 차단 제어 신호, 도어 제어 신호, 환풍기 제어 신호, 양압 장치 제어 신호, 소화 장치 제어 신호, 디스플레이/사운드 알람 제어 신호, 소방서 또는 경찰서 등 유관단체에 대한 알람을 생성하여 상대적으로 숙련되지 않은 점검자라 하더라도 상기 예측 정보에 대하여 적절한 사전 예방 조치를 수행할 수 있도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 분석 처리부(130)에서 생성된 상기 예측 정보는 통신부(150)를 통해 외부의 전력 제어 및 감시 서버(200) 또는 해당 업무 담당자의 모바일 기기(300)로 전송될 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 감시 플랫폼 상에 화재/고장 예측 및 전력 모니터링이 수행되는 예시적인 UI 화면을 도시하고, 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템에서 전력제어 및 모니터링 플랫폼 상에 이상징후 판단과 화재/고장 위험도 예측이 수행되는 예시적인 사용자 인터페이스(User Interface: UI) 화면을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 전력제어 및 감시 플랫폼 상에서 특정 수배전반 장치(100)에 대하여 UI 화면 상에서 상단 항목 중 ”AI 예측” 버튼을 클릭하면 나타나는 예시적인 화면이며, 도 10은 상단의 항목 중 “모니터링” 항목을 클릭하면 나타나는 예시적인 화면이다. 그러나 표시되는 UI 화면들은 이러한 형태로 제한되는 것은 아니다.
도 1 및 2의 인공지능 기반 수배전반 장치(100) 또는 도 3의 감시 및 예측 시스템(10)에 적용된 기술은, 수배전반 장치(100) 뿐 아니라 인공지능 기반 태양광 접속반 장치 또는 인공지능 기반 전기차 충전 시스템에 대한 이상징후 판단, 화재 또는 고장의 감시 및 예측 시스템에도 적용될 수 있다.
이상에서 설명된 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템, 또는 감시 및 예측 방법은 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합, 또는 클라우드 서버를 포함하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치, 방법 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(Graphics Processing Unit; GPU), ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits; ASICS), 서버, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 기타 다른 어떠한 컴퓨팅 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성 요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성 요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 수배전반 장치 110: 센서부
120: 데이터 수집부 122: 수집 모듈
124: 전처리 모듈 126: 가상 센서 모듈
130: 분석 처리부 132: 예측 모듈
134: 시계열상 분석 모듈 124: 학습 모듈
140: 제어부 150: 통신부
160: 표출부 170: 모델 데이터베이스부
180: 복합 화재/고장 감시부
190: 화재/고장 알람 및 제어부
200: 전력 제어 및 감시 서버 210: 빅데이터 서버부
220: 데이터베이스부 230: 분석 서버부
240: 디스플레이부 250: 전력 제어 및 감시 플랫폼
300: 모바일 기기
120: 데이터 수집부 122: 수집 모듈
124: 전처리 모듈 126: 가상 센서 모듈
130: 분석 처리부 132: 예측 모듈
134: 시계열상 분석 모듈 124: 학습 모듈
140: 제어부 150: 통신부
160: 표출부 170: 모델 데이터베이스부
180: 복합 화재/고장 감시부
190: 화재/고장 알람 및 제어부
200: 전력 제어 및 감시 서버 210: 빅데이터 서버부
220: 데이터베이스부 230: 분석 서버부
240: 디스플레이부 250: 전력 제어 및 감시 플랫폼
300: 모바일 기기
Claims (12)
- 인공지능 기반 수배전반 장치로서,
상기 수배전반 장치 내에 장착되어 내부 환경 상태 및 전력 상태를 시계열적으로 감지하여 감지 데이터를 생성하는 센서부;
상기 센서부로부터 상기 감지 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 감지 데이터에 기초하여 제1 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제1 이상 징후와 화재 또는 고장 위험도를 실시간으로 분석하여 예측하는, 분석 처리부;
상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 사전 예방 조치가 취해지도록 상기 수배전반 장치를 제어하는 제어부;
상기 감지 데이터 또는 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 외부 서버 또는 모바일 기기에 전송하는 통신부; 및
상기 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 표시 또는 통보하는 표출부를 포함하고,
상기 제1 예측 AI 모델은 수용가/부하적응형 모델이며, 개별 변수 예측 AI 모델과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델 중 적어도 하나로 구성되거나 이들을 통합하여 복수의 모델로 구성되는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 내부 환경 상태에 대한 감지 데이터는 기체 함량 데이터, 불꽃 센싱 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터, 기울기 데이터, 진동 데이터, 가속도 데이터, 개방감지 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
상기 전력 상태에 대한 감지 데이터는 전류 데이터, 전압 데이터, 유효/무효 전력 데이터, 역률 데이터, 구동시간 데이터, 주파수/위상각 데이터, 고조파 데이터, 초음파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 수집부는 상기 수집된 감지 데이터를 전처리하는 전처리 모듈을 더 포함하며,
상기 전처리는 결측치(missing values) 제거 처리와 노이즈(Noise) 제거 처리 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 수집부는,
상기 데이터 수집부로부터의 누적된 감지 데이터에 기초하여, 가장 최근 수신된 감지 데이터에 대하여 상기 수배전반 장치 이상에 의해 데이터 오류가 있는지 여부를 분석하고, 데이터 오류가 있다고 판단되는 경우 상기 데이터 오류가 발생한 시점 전까지 감지된 상기 감지 데이터에 기초하여 가상 센서 AI 모델을 통하여 상기 데이터 오류가 발생한 시점의 가상 감지 데이터를 생성하여 상기 분석 처리부에 전송하는, 가상 센서 모듈을 더 포함하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 분석 처리부는,
상기 감지 데이터에 기초하여 시계열상의 특이 신호 데이터, 또는 미리정해진 영역 외의 수치 데이터가 발생하는 경우 시계열상 트렌드를 분석하여 이상 징후 또는 경보를 상기 표출부로 전송하는 시계열상 분석 모듈을 더 포함하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 사전 예방 조치는, 상기 수배전반 장치의 내부 또는 이와 연결된 특정 전력기기에 대한 차단 제어, 도어의 폐쇄 개방 제어, 환풍기 작동 제어, 양압 장치의 제어, 소화 장치 작동 제어, 항온/항습/제습 장치의 작동 제어, 상기 수배전반 장치에 부착가능한 경고 장치 또는 디스플레이와 같은 표출부 상의 경보 표시의 제어, 경보 사운드의 작동 제어, 통신부를 통해 담당자의 모바일 기기 또는 소방서, 경찰서 등 유관단체에 경보를 전송하기 위한 제어, 중 적어도 하나를 포함하는, 장치. - 수배전반 장치에 대한 감시 및 예측 시스템으로서,
제1항에 따른 인공지능 기반의 수배전반 장치; 및
상기 수배전반 장치로부터 상기 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하여 상기 수배전반 장치에 전송하는, 전력 제어 및 감시 서버
를 포함하는, 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 표시하고, 그에 기초한 제어 정보를 사용자로부터 입력받으며, 상기 입력된 제어 정보를 상기 수배전반 장치에 전송하는, 모바일 기기
를 더 포함하는, 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 전력 제어 및 감시 서버는,
상기 수배전반 장치로부터 수신한 상기 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 수신하여 저장하는 빅데이터 서버부;
상기 제1예측 AI 모델 또는 제2 예측 AI 모델로서 사용가능한 머신러닝 모델들(machine-learning models)이 저장된 데이터베이스부; 및
상기 빅데이터 서버부로부터의 상기 감지 데이터 또는 상기 제1 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 상기 제2 예측 AI 모델을 통해 상기 수배전반 장치의 제2 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하는 분석 서버부
를 포함하는, 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 제2 예측 AI 모델은, 개별 변수 예측 AI 모델과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델 중 적어도 하나로 구성되거나 이들을 통합하여 복수의 모델로 구성되는, 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 분석 서버부는, 상기 감지 데이터에 대하여:
(i) 개별 변수 예측 AI 모델을 통해 개별 화재 또는 고장의 위치에 대한 예측을 수행하는 것;
(ii) 상기 개별 변수 예측 AI 모델과 둘 이상의 변수에 기초한 다변량 예측 AI 모델을 통합 적용하여 화재 또는 고장의 위험도를 예측하는 것; 및
(iii) 상기 다변량 예측 AI 모델을 적용하여 이상징후와 화재 또는 고장 위험도를 예측하고, 상기 예측된 이상징후와 화재 또는 고장 위험도에 기초하여 예지 정비 모델에 입력하여 대응 정비 정책을 도출하는 것;
중 적어도 하나를 수행하는, 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 분석 서버는,
(a) 상기 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 학습 또는 재학습시키는 것;
(b) 미리정해진 상황이 발생하는 기간 동안에 생성된 상기 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 재학습시켜 수용가/부하 적응형 모델을 생성하는 것; 및
(c) 상기 수배전반 장치의 가동 또는 설비 투입 상황에 맞추어 미리정해진 기간 동안에 생성된 상기 감지 데이터에 기초하여, 상기 데이터베이스부에 저장된 모델들 중 적어도 하나를 반복적으로 재학습시켜서 반복최적화 모델을 생성하는 것
중 적어도 하나를 더 수행하는, 시스템.
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|---|---|---|---|
| KR1020230056644A KR102671873B1 (ko) | 2023-04-28 | 2023-04-28 | 이상징후, 화재, 및 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230056644A KR102671873B1 (ko) | 2023-04-28 | 2023-04-28 | 이상징후, 화재, 및 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치 |
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|---|---|
| KR102671873B1 true KR102671873B1 (ko) | 2024-06-05 |
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|---|---|---|---|
| KR1020230056644A KR102671873B1 (ko) | 2023-04-28 | 2023-04-28 | 이상징후, 화재, 및 고장 예측 기능을 가진 인공지능 기반 수배전반 장치 |
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| KR102154854B1 (ko) * | 2020-02-11 | 2020-09-10 | 세종전기공업 주식회사 | 빅데이터와 인공지능을 활용한 수배전반 감시 시스템 |
| KR102507187B1 (ko) * | 2022-06-28 | 2023-03-09 | 탑인더스트리(주) | 인공지능을 이용한 이상동작 검출 기능을 갖는 배전반 및 이의 동작 제어 방법 |
-
2023
- 2023-04-28 KR KR1020230056644A patent/KR102671873B1/ko active IP Right Grant
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|---|---|---|---|---|
| KR102154854B1 (ko) * | 2020-02-11 | 2020-09-10 | 세종전기공업 주식회사 | 빅데이터와 인공지능을 활용한 수배전반 감시 시스템 |
| KR102507187B1 (ko) * | 2022-06-28 | 2023-03-09 | 탑인더스트리(주) | 인공지능을 이용한 이상동작 검출 기능을 갖는 배전반 및 이의 동작 제어 방법 |
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