KR20130099507A - 전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램 - Google Patents

전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램 Download PDF

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KR20130099507A
KR20130099507A KR1020120021076A KR20120021076A KR20130099507A KR 20130099507 A KR20130099507 A KR 20130099507A KR 1020120021076 A KR1020120021076 A KR 1020120021076A KR 20120021076 A KR20120021076 A KR 20120021076A KR 20130099507 A KR20130099507 A KR 20130099507A
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Abstract

전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램을 개시한다.
전력설비 진단장치를 구동하는 방법에 있어서, 기 설정된 전력장치의 형상과 카메라를 통해 획득한 진단대상 전력장치에 대한 영상을 비교하여, 상기 전력설비 진단장치가 상기 진단대상 전력장치를 자동으로 조준하는 과정; 상기 진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출하는 과정; 검출된 상기 검출 데이터를 스마트 제어부에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 과정; 변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 변환 데이터를 분석하는 과정; 상기 변환 데이터를 소정의 기준에 근거하여 최종 자가진단하는 과정; 및 상기 최종 자가진단을 통해 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치의 구동 방법을 제공한다.
본 실시예에 의하면, 진단대상 전력장치의 자외선, 초음파, 고주파 및 열화상에 대한 검사작업을 별개로 하지 않음으로 인해 작업 시간, 인력 및 비용을 줄일 수 있다. 또한, 진단대상 전력장치에 대한 자외선, 초음파, 고주파 및 열화상 데이터를 검출하여 각각의 데이터를 수치화하고, 가변 데이터를 검출하여 각각의 데이터에 따른 가중치를 추가함으로 인해 진단대상 전력장치의 불량 여부를 자가진단을 이용해 정확하게 판단할 수 있는 효과가 있다. 또한, 감시자가 특별한 숙련 없이 전력설비 불량 여부를 진단할 수 있는 효과가 있다.

Description

전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램{Apparatus and Program for Diagonosis of Power Facility}
본 실시예는 전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 전력설비의 불량 및 이상유무를 판단하기 위해 자외선, 고주파, 열화상, 초음파 및 가변 데이터를 측정하고, 측정된 데이터를 복합 진단하여 자동으로 전력설비의 상태를 진단하고 관리하기 위한 전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
전력설비의 고도화에 따라 복잡화되는 전력장치를 진단하기 위해 과학적 진단장치를 필요로 하고 있다. 종래에는 자외선, 고주파, 열화상 및 초음파 신호에 대하여 각각의 독자적인 장치를 이용하여 진단작업을 수행하여 효율성과 적시성이 떨어지고, 동일한 작업에 각각 다른 인력의 투입으로 인하여 비용이 낭비되는 문제가 있다.
또한, 자외선, 고주파, 열화상 및 초음파 신호를 복합하여 진단할 경우, 기존의 주변환경(예컨대, 교통량 및 혼잡, 온도, 거리 )에 의한 데이터 오류 및 진단 오류를 유발할 수 있는 문제가 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위해 본 실시예는, 전력설비의 불량 및 이상유무를 판단하기 위해 자외선, 고주파, 열화상, 초음파 및 가변 데이터를 측정하고, 측정된 데이터를 복합 진단하여 자동으로 전력설비의 상태를 진단하고 관리하기 위한 전력설비 진단장치 및 이를 구현하기 위한 진단 프로그램를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 실시예의 일 측면에 의하면, 전력설비 진단장치를 구동하는 방법에 있어서, 기 설정된 전력장치의 형상과 카메라를 통해 획득한 진단대상 전력장치에 대한 영상을 비교하여, 상기 전력설비 진단장치가 상기 진단대상 전력장치를 자동으로 조준하는 과정; 상기 진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출하는 과정; 검출된 상기 검출 데이터를 스마트 제어부에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 과정; 변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 변환 데이터를 분석하는 과정; 상기 변환 데이터를 소정의 기준에 근거하여 최종 자가진단하는 과정; 및 상기 최종 자가진단을 통해 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치의 구동 방법을 제공한다.
또한, 본 실시에의 다른 측면에 의하면, 데이터 처리 기기에, 진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출하는 과정; 검출된 상기 검출 데이터를 스마트 제어부에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 과정; 변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 변환 데이터를 분석하는 과정; 상기 변환 데이터를 소정의 기준에 근거하여 최종 자가진단하는 과정; 및 상기 최종 자가진단을 통해 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부에 대한 데이터를 생성하는 과정을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
또한, 본 실시에의 다른 측면에 의하면, 진단대상 전력장치의 불량 여부를 진단하기 위한 전력설비 진단 시스템에 있어서, 상기 진단대상 전력장치의 검출 데이터 및 가변 데이터를 검출하고, 검출된 상기 검출 데이터 및 상기 가변 데이터를 분석 및 진단하여 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단하는 전력설비 진단장치; 및 관리자가 원거리에서 상기 전력설비 진단장치에 접속하여 상기 검출 데이터 및 상기 가변 데이터를 분석 및 진단에 대한 정보를 수신하여 상기 진단대상 전력장치의 상태를 모니터링하는 원격감시 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템을 제공한다.
또한, 본 실시에의 다른 측면에 의하면, 진단대상 전력장치에 대한 초음파 데이터, 열화상 데이터, 자외선 데이터 및 고주파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 검출 데이터 및 가변 데이터를 검출하는 검출부; 상기 검출부로부터 검출된 상기 검출 데이터 및 가변 데이터를 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 데이터 처리부; 및 상기 검출 데이터에 포함된 상기 초음파 데이터, 상기 열화상 데이터, 상기 자외선 데이터 및 상기 고주파 데이터를 소정의 기준에 근거하여 진단하고, 상기 가변 데이터 및 사용자가 진단대상 전력장치의 상태를 눈으로 확인한 육안 데이터를 추가하여 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 최종 진단을 하는 스마트 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 진단대상 전력장치의 자외선, 초음파, 고주파 및 열화상에 대한 검사작업을 별개로 하지 않음으로 인해 작업 시간, 인력 및 비용을 줄일 수 있다. 또한, 진단대상 전력장치에 대한 자외선, 초음파, 고주파 및 열화상 데이터를 검출하여 각각의 데이터를 수치화하고, 가변 데이터를 검출하여 각각의 데이터에 따른 가중치를 추가함으로 인해 진단대상 전력장치의 불량 여부를 자가진단을 이용해 정확하게 판단할 수 있는 효과가 있다. 또한, 감시자가 특별한 숙련 없이 전력설비 불량 여부를 진단할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 스마트 전력설비 진단 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도,
도 2는 본 실시예에 따른 검출부를 개략적으로 나타낸 블록 구성도,
도 3은 본 실시예에 따른 스마트 제어부를 개략적으로 나타낸 블록 구성도,
도 4는 본 실시예에 따른 스마트 전력설비 진단 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 5은 본 실시예에 따른 거치형 전력설비 진단장치에 대한 예시도,
도 6은 본 실시예에 따른 휴대용 전력설비 진단장치에 대한 예시도,
도 7은 본 실시예에 따른 부착형 전력설비 진단장치에 대한 예시도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템은 전력설비 진단장치(100), 데이터 서버(140) 및 원격감시 장치(150)를 포함한다. 여기서, 전력설비 진단 시스템에 포함된 각 구성 요소는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
전력설비 진단장치(100)는 기 설치된 다수의 진단대상 전력장치에 대한 결함의 존재 여부를 판단하기 위한 장치를 말한다. 더 자세히 설명하자면, 전력설비 진단장치(100)는 진단대상 전력장치의 초음파 신호, 열화상 신호, 자외선 신호, 고주파 신호 및 가변 데이터를 검출하고, 검출된 데이터에 근거하여 진단대상 전력장치의 결함을 판단한다.
본 실시예에 따른 전력설비 진단장치(100)는 검출부(110), 데이터 처리부(120) 및 스마트 제어부(130)를 포함한다. 전력설비 진단장치(100)에 포함되는 각 부분에 대해 설명하자면 다음과 같다.
검출부(110)는 진단대상 전력장치에 대한 결함을 판단하기 위해, 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 데이터를 포함하는 검출 데이터 및 가변 데이터, 진단대상 전력장치를 감지하기 위한 영상 데이터 등과 같은 데이터를 검출한다. 여기서, 가변 데이터는 거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성, 육안 검사에 대한 데이터를 포함한다. 또한, 영상 데이터는 기 설정된 진단대상 전력장치의 형상과 매칭되는 영상에 대한 데이터를 말한다.
데이터 처리부(120)는 검출부(110)에서 검출된 데이터를 변환 및 증폭한다.
본 실시예에 따른 데이터 처리부(120)는 검출부(110)로부터 검출된 검출 데이터 및 가변 데이터를 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환한다. 여기서, 진단값은 정수로 표현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 스마트 제어부(130)을 통해 가중치 계산이 가능하다면 그 어떤 값도 가능하다. 또한, 데이터 처리부(120)는 변환된 진단값을 스마트 제어부(130) 및 원격감시 장치(150)로 전송하기 위해 신호의 크기를 트랜지스터 및 집적회로 등을 이용하여 증폭시킨다.
스마트 제어부(130)는 검출부(110)에서 검출되어 변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터를 분석하고, 내장하고 있는 진단 프로그램을 이용하여 진단대상 전력장치의 결함 상태를 진단한다. 본 실시예에 따른 스마트 제어부(130)에 대한 설명은 도 3에서 자세히 하도록 한다.
데이터 서버(140)는 전력설비 진단장치(100)와 원격감시 장치(150)를 연결하고, 전력설비 진단장치(100)에서 분석한 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 및 진단 프로그램을 이용하여 진단된 진단대상 전력장치의 결함 상태를 저장한다.
원격감시 장치(150)는 데이터 서버(140)를 통해 전력설비 진단장치(100)에 연결되어 각종 데이터를 송수신할 수 있는 단말기를 말하는 것이며, 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal computer), 스마트폰(Smart Phone) 및 이와 유사한 기능을 수행하는 정보통신기기 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 원격감시 장치(150)는 데이터 서버(140)를 통해 전력설비 진단장치(100)에 접속하기 위한 메모리, 프로그램을 실행하여 소정의 데이터를 입력 및 제어하기 위한 마이크로프로세서, 전력설비 진단장치(100)를 모니터링하기 위한 화면 표시부 등을 구비하고 있는 장치를 의미한다. 즉, 원격감시 장치(150)는 데이터 서버(140)를 통해 전력설비 진단장치(100)와 데이터 송수신이 가능하다면 그 어떠한 단말기도 가능하며, 관제용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 통신 단말기, PDA 및 태블릿 PC 등 여하한 데이터 통신 컴퓨팅 장치를 모두 포함하는 넓은 개념이다.
본 실시예에서 원격감시 장치(150)는 데이터 서버(140)를 경유하여 전력설비 진단장치(100)에 접속하기 위해 Telnet, TCP/IP 및 STM(Simple TCP/IP Messaging) 등의 통신 프로토콜을 이용하여 접속하고, 전력설비 진단장치(100)로부터 진단 데이터를 수신하여, 구비된 표시부를 통해 디스플레이하고 모니터링한다. 여기서, 진단 데이터는 전력설비 진단장치(100)의 검출 데이터 및 가변 데이터를 이용하여 스마트 제어부(130)를 통해 진단된 정보를 의미한다.
도 2는 본 실시예에 따른 검출부를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 검출부(110)는 영상 검출 모듈(210), 초음파 검출 모듈(220), 열화상 검출 모듈(230), 자외선 검출 모듈(240), 고주파 검출 모듈(250) 및 가변 데이터 검출 모듈(260)를 포함한다. 여기서, 검출부(110)에 포함된 각각의 모듈은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
검출부(110) 진단대상 전력장치의 이상유무를 판단하기 위한 데이터를 검출하며, 본 실시예에 따른 검출부(110)에 포함되는 각 모듈에 대해 설명하자면 다음과 같다.
영상 검출 모듈(210)은 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 기 설정된 진단대상 전력장치의 형상과 비교하여 진단대상 전력장치를 식별하고, 자동으로 카메라를 조준할 수 있게 하는 모듈을 말한다. 여기서, 카메라는 CCD, CMOS 카메라로 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
초음파 검출 모듈(220) 진단대상 전력장치에 대한 초음파 신호를 측정하는 모듈을 말한다. 더 자세히 설명하자면, 초음파 검출 모듈(220)은 진단대상 전력장치의 불량으로 인해 발생되는 자외선 빛과 함께 발생하는 음의 세기를 검출하는 것을 의미한다. 여기서, 진단대상 전력장치는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다. 예컨대, 전력설비에서 아크, 자외선, 트레킹 등의 현상이 발생될 경우, 자외선 빛과 동시에 초음파를 검출하여 스마트 제어부(130)로 전송한다.
열화상 검출 모듈(230)은 진단대상 전력장치의 절연저항 저하 및 불량에 따라 발생되는 발열의 세기를 검출한다. 여기서, 진단대상 전력장치는 송배전선로, 전력설비의 접속개소 또는 송배전 전력설비의 애자일 수 있다.
자외선 검출 모듈(240)은 진단대상 전력장치에서 발생되는 자외선 빛의 세기를 감지한다. 여기서, 자외선 빛은 진단대상 전력장치의 부분적 파괴 및 불량으로 인해 발생하는 빛으로 주로 180 nm 내지 260 nm 사이의 영역일 수 있다. 따라서, 자외선은 180 nm 내지 260 nm 사이의 주파수 영역의 빛을 선택적으로 통과시켜 빛의 세기를 자외선 검출 모듈(230)을 통하여 측정한다. 여기서, 자외선 검출 모듈(230)은 감지된 빛으로 인하여 광전효과를 통하여 발생시킨 광전자의 수를 계수하여 빛의 세기를 측정할 수 있다.
가변 데이터 검출 모듈(260)은 초음파, 열화상, 자외선 및 고주파 데이터 이외에 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단하는 데 영향을 미치는 가변 데이터를 측정하는 모듈을 말한다. 여기서, 가변 데이터는 측정 거리, 온도 , 습도 등과 같은 환경적 요소, 파형, 배터리 상태 등과 같은 진단대상 전력장치의 기자재 특성 및 외란을 포함하는 데이터를 말한다.
도 3은 본 실시예에 따른 스마트 제어부를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 스마트 제어부(130)는 복합진단 모듈(300), 데이터 분석 모듈(310) 및 통신 모듈(330)을 포함한다. 또한, 복합진단 모듈(300)은 통합 데이터 진단부(302), 가변 데이터 진단부(304), 육안 데이터 진단부(306) 및 최종 진단부(308)를 포함한다. 또한, 데이터 분석 모듈(310)은 초음파 분석부(312), 열화상 분석부(314), 자외선 분석부(316), 고주파 분석부(318) 및 가변 데이터 분석부(320)를 포함한다. 여기서, 스마트 제어부에 포함된 각 구성 요소는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
스마트 제어부(130)는 검출부(110)로부터 검출된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 데이터 및 가변 데이터를 수신하여, 데이터를 분석 및 진단대상 전력장치의 이상유무를 진단한다.
본 실시예에 따른 스마트 제어부(130)는 복합 진단 모듈(300), 데이터 분석 모듈(310) 및 통신모듈(330)을 포함한다.
데이터 분석 모듈(310)은 검출부(110)로부터 검출된 검출 데이터를 분석하는 모듈로서, 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터를 분석하기 위한 초음파 분석부(312), 열화상 분석부(314), 자외선 분석부(316), 고주파 분석부(318) 및 가변 데이터 분석부(320)를 포함한다. 여기서, 가변 데이터는 거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성, 육안 검사에 대한 데이터를 포함한다.
본 실시예에 따른 초음파 분석부(312), 열화상 분석부(314), 자외선 분석부(316) 및 고주파 분석부(318)는 소정의 기준을 정하여 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단한다.
표 1은 초음파 분석부(312), 열화상 분석부(314), 자외선 분석부(316) 및 고주파 분석부(318)에서 분석하기 위한 소정의 기준에 대한 일 실시예를 나타낸 것이다.
Figure pat00001
표 1은 초음파, 열화상, 자외선 및 고주파 데이터를 소정의 기준을 정하여, 각각의 데이터에 대한 불량 여부를 판단한다. 예컨대, '주의', '경고' 및 '위험'으로 판정 단계를 구분하고, 자외선 데이터가 1분에 10회 이상, 초음파 데이터가 25 dB 이상, 열화상 데이터가 8 ℃ 이상이면 중복 판정 여부와 관계없이 '위험'으로 판정된다. 또한, 자외선 데이터가 1분에 10회 이하, 초음파 데이터가 20 dB 이하, 열화상 데이터가 4 내지 8 ℃ 인 '경고' 판정에서 2개 이상의 중복 판정이 포함된 경우, 최종 판정은 '위험'으로 판단한다. 또한, 자외선 데이터가 1분에 3회 이하, 초음파 데이터가 15 dB 이하, 열화상 데이터가 4 ℃ 이하인 '주의' 판정에서, 2개 이상의 중복 판정이면 '경고', 3개 이상의 중복 판정이면 '위험'으로 최종 판정한다. 여기서, 고주파 데이터는 주변환경에서 측정되는 고주파의 간섭으로 인해 고주파 데이터의 유무만을 판단한다.
도 3에서 데이터 분석 모듈(310)은 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터를 각각 따로 분석하는 것으로 표현하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
복합 진단 모듈(300)은 데이터 분석 모듈(310)에서 분석된 데이터를 근거하여, 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단하는 모듈로서, 더 자세히 설명하자면, 복합 진단 모듈(300)은 데이터 분석 모듈(310)로부터 분석된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터에 근거하여, 통합 데이터 진단부(302)에서 초음파, 열화상, 자외선 및 고주파 데이터를 통합하여 진단하고, 가변 데이터 진단부(304) 및 육안 데이터 진단부(306)에서 거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성, 육안 검사에 대한 데이터를 추가로 진단하여, 최종 자가진단부(308)에서 진단대상 전력장치의 불량 여부를 최종적으로 판단한다.
표 2는 복합 진단 모듈(300)에서 가변 데이터 중 온도에 따른 소정의 기준을 이용하여 자가 진단을 하기 위한 가중치를 나타낸 일 실시예이다.
Figure pat00002
표 2는 가변 데이터 중 온도에 따른 기준을 '0도 이하', '0 내지 10도', '10 내지 20도', '20 내지 30도' 및 '30도 이상'으로 구분하여 통합 데이터 진단부(302)의 통합 진단 데이터에 가중치를 추가하는 것을 나타낸다. '0도 이하'인 경우, 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 0.2배의 가중치를 주고, '0 내지 10도'인 경우, 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 0.1배의 가중치를 준다. 또한, '20 내지 30도'인 경우, 10배의 가중치를 주고, '30도 이상'일 경우, 20배의 가중치를 준다. 한편, 고주파에 따른 측정치는 외란에 의한 고주파와 구별이 어려워 가중치를 주지 않는다.
표 3는 복합 진단 모듈(300)에서 가변 데이터 중 습도에 따른 소정의 기준을 이용하여 자가 진단을 하기 위한 가중치를 나타낸 일 실시예이다.
Figure pat00003
표 3은 진단대상 전력장치의 주변 습도에 따라 '30도 이하', '30 내지 40도', '40 내지 60도', '60 내지 70도' 및 '70도 이상'으로 구분하여 통합 데이터 진단부(302)의 통합 진단 데이터에 가중치를 추가하는 것을 나타낸다.
습도에 의한 소정의 기준이 '30도 이하'이면 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 0.2배의 가중치를 주고, '30 내지 40도'이면 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 0.1배의 가중치를 준다. 또한, '60 내지 70도'인 경우, 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 10배의 가중를 주고, '70도 이상'인 경우, 자외선 데이터, 초음파 데이터 및 열화상 데이터에 20배의 가중치를 준다.
표 4는 복합 진단 모듈(300)에서 검사자가 육안으로 확인한 데이터에 따른 가중치를 나타낸 일 실시예이다.
Figure pat00004
표 4는 복합 진단 모듈(300)에서 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단시, 육안 데이터 진단부(306)에서 검사자가 육안으로 확인한 데이터를 추가하여 자가 진단의 신뢰도를 높일 수 있다. 예컨대, '육안으로 확인되지 않으며 정밀 필드스코프에서도 확인되지 않음' 인 경우에는 가중치를 주지않고, '육안으로는 확인되지 않으나 정밀 필드스코프에 파손, 균열, 아크 및 방전흔적, 염진해 오염 등이 확인'인 경우에는 주의에 대한 통합 진단 데이터 값의 0.1배, 경고에 대한 통합 진단 데이터 값에는 0.2배의 가중치를 주고, '필드스코프는 물론 육안으로 희미하게 파손, 균열, 아크 및 방전흔적, 염진해 오염 등이 확인' 인 경우, 주의에 대한 통합 진단 데이터 값의 0.2배, 경고에 대한 통합 진단 데이터 값에는 0.4배의 가중치를 준다. 또한, '육안으로 확연히 파손, 균열, 아크 및 방전흔적, 염진해 오염 등이 확인' 인 경우, 주의에 대한 통합 진단 데이터 값의 0.3배, 경고에 대한 통합 진단 데이터 값에는 0.6배의 가중치를 준다.
본 실시예에 따른 복합 진단 모듈(300)은 초음파, 열화상, 자외선 및 고주파 데이터를 통합하여 진단하고, 거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성 및 육안 검사에 대한 데이터를 추가로 진단하여 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단함으로써, 정확한 진단 결과를 얻을 수 있다.
도 4는 본 실시예에 따른 전력설비 진단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 실시예에 따른 전력설비 진단장치(100)는 검출부(110)에서 영상판단을 이용하여 진단대상 전력장치를 자동으로 조준한다. 여기서, 영상판단은 진단대상 전력장치의 형상을 CCD 또는 CMOS와 같은 카메라에 기 설정하여 이를 통해 진단대상 전력장치를 판단하며, 펜틸트(Pan/Tilt) 거치대를 이용하여 자동으로 렌즈를 진단대상 전력장치로 자동 조준한다. 또한, 검출부(110)에서 진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출한다(S410).
검출부(110)에서 검출된 검출 데이터를 스마트 제어부(130)에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하고, 스마트 제어부(130)에서 검출 데이터를 분석한다(S420).
스마트 제어부(130)에 검출 데이터를 통합하여 진단하고, 가변 데이터를 추가하여 진단대상 전력장치의 불량 여부를 최종 자가진단한다(S430). 또한, 최종 자가진단에서 진단대상 전력장치의 불량으로 진단된 경우(S440), 결과 데이터를 원격감시 장치(150)로 전송한다(S450). 여기서, 결과 데이터가 진단대상 전력장치의 '점검' 및 '교체'일 경우(S460), 진단대상 전력장치의 불량 부분을 점검 및 교체한다(S470).
한편, 단계 S460에서, 최종 자가진단의 결과 데이터가 진단대상 전력장치의 '관심', '주의' 및 '판정 유보'일 경우(S462), 부착용 전력설비 진단장치(100)를 대상 전력 설비에 부착하여(S464), 실시간으로 진단대상 전력장치를 감시하고, 진단대상 전력장치에 대한 감시 정보를 원격감시 장치(150)로 전송한다.
도 5는 본 실시예에 따른 거치형 전력설비 진단장치에 대한 예시도이다.
도 5는 이동체(예컨대, 자동차)에 거치된 전력설비 진단장치(100)를 나타낸 예시도이다. 여기서, 전력설비 진단장치(100)은 초음파 검출 모듈(220), 열화상 검출 모듈(230), 자외선 검출 모듈(240) 및 영상 검출 모듈(260)만을 가지고 구현된 것으로 나타내고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 진단대상 전력장치의 종류에 따라 검출 모듈을 추가 또는 제거할 수 있다.
본 실시예에 따른 전력설비 진단장치(100)가 팬틸트(Pan/Tilt) 거치대를 이용하여 거치된 형태를 말한다. 여기서, 팬틸트는 거치된 전력설비 진단장치(100)를 좌/우 또는 상/하로 조절할 수 있는 거치대를 말한다. 여기서, 팬틸트는 이동에와 접촉하여 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 전력설비 진단장치(100)는 영상 검출 모듈(260)을 통해 기 설정된 진단대상 전력장치의 형상을 인식하여, 진단대상 전력장치를 자동으로 조준한다.
도 6은 본 실시예에 따른 휴대용 전력설비 진단장치에 대한 예시도이다.
도 6은 휴대용으로 구현된 전력설비 진단장치(100)를 나타낸 예시도이다. 여기서, 휴대용으로 구현된 전력설비 진단장치(100)는 유선으로 원격감시 장치(150)와 연결되어 있는 것으로 나타내고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 전력설비 진단장치(100)에서 검출 및 진단된 데이터를 전송 가능하도록 무선으로 구현될 수도 있다.
도 7은 본 실시예에 따른 부착형 전력설비 진단장치에 대한 예시도이다.
도 4의 단계 S464에서 전술한 부착형 진단장치는 전력설비 진단장치(100)의 기능을 최소화하여 구현된 장치를 의미한다. 더 자세히 설명하자면, 전력설비 진단장치(100)에서 진단된 결과 중 '관심', '주의' 및 '판정유보'에 해당하는 진단대상 전력장치에 초음파 및 자외선 센서를 포함한 부착형 진단장치를 설치하여, 관리자가 실시간으로 원격감시 장치(150)를 통해 진단대상 전력장치의 상태를 감시할 수 있다. 여기서, 부착형 진단장치는 가격 및 외란의 문제로 인해 초음파 및 자외선 센서만으로 구성되는 것이 바람직하다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 전력설비 진단장치 110: 검출부
120: 데이터 처리부 130: 스마트 제어부
140: 데이터 서버 150: 원격 감시 장치
210: 영상 검출 모듈 220: 초음파 검출 모듈
230: 열화상 검출 모듈 240: 자외선 검출 모듈
250: 고주파 검출 모듈 260: 가변 데이터 검출 모듈
300: 복합 진단 모듈 302: 통합 데이터 진단부
304: 가변 데이터 진단부 306: 육안 데이터 진단부
308: 최종 자가진단부 310: 데이터 분석 모듈
312: 초음파 분석부 314: 열화상 분석부
316: 자외선 분석부 318: 고주파 분석부
320: 가변 데이터 분석부

Claims (25)

  1. 전력설비 진단장치를 구동하는 방법에 있어서,
    기 설정된 전력장치의 형상과 카메라를 통해 획득한 진단대상 전력장치에 대한 영상을 비교하여, 상기 전력설비 진단장치가 상기 진단대상 전력장치를 자동으로 조준하는 과정;
    상기 진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출하는 과정;
    검출된 상기 검출 데이터를 스마트 제어부에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 과정;
    변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 변환 데이터를 분석하는 과정;
    상기 변환 데이터를 소정의 기준에 근거하여 최종 자가진단하는 과정; 및
    상기 최종 자가진단을 통해 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 결정하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치의 구동 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가변 데이터는,
    거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성, 육안 검사에 대한 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치의 구동 방법.
  3. 데이터 처리 기기에,
    진단대상 전력장치의 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 검출 데이터를 검출하는 과정;
    검출된 상기 검출 데이터를 스마트 제어부에서 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 과정;
    변환된 초음파, 열화상, 자외선, 고주파 및 가변 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 변환 데이터를 분석하는 과정;
    상기 변환 데이터를 소정의 기준에 근거하여 최종 자가진단하는 과정; 및
    상기 최종 자가진단을 통해 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부에 대한 데이터를 생성하는 과정
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  4. 진단대상 전력장치의 불량 여부를 진단하기 위한 전력설비 진단 시스템에 있어서,
    상기 진단대상 전력장치의 검출 데이터 및 가변 데이터를 검출하고, 검출된 상기 검출 데이터 및 상기 가변 데이터를 분석 및 진단하여 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 판단하는 전력설비 진단장치; 및
    상기 검출 데이터 및 상기 가변 데이터에 근거하여 상기 진단대상 전력장치를 진단한 진단 정보를 수신하고, 관리자가 원거리에서 상기 전력설비 진단장치에 접속하여 상기 진단대상 전력장치의 상태를 모니터링하도록 상기 진단 정보를 디스플레이하는 원격감시 장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 전력설비 진단장치와 원격감시 장치를 연결하고, 상기 전력설비 진단장치에서 발생하는 상기 검출 데이터, 상기 가변 데이터 및 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부에 대한 데이터를 저장하는 데이터 서버
    를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 원격감시 장치는,
    관제용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 통신 단말기, PDA 및 태블릿 PC 중 적어도 하나 이상의 장치로 구현되는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 검출 데이터는,
    초음파 데이터, 열화상 데이터, 자외선 데이터 및 고주파 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 전력설비 진단장치는,
    휴대용으로 구현되거나 이동체와 연결된 팬틸트(Pan/Tilt) 거치대와 결합되어 구현되는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 팬틸트 거치대는,
    상기 전력설비 진단장치를 좌/우 또는 상/하로 조절할 수 있도록 하는 무브먼트(Movement)를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 전력설비 진단장치는,
    자외선 검출모듈, 초음파 검출모듈, 열화상 검출모듈 및 영상 검출모듈을 포함하여 구현되는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단 시스템.
  11. 진단대상 전력장치에 대한 초음파 데이터, 열화상 데이터, 자외선 데이터 및 고주파 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 검출 데이터 및 가변 데이터를 검출하는 검출부;
    상기 검출부로부터 검출된 상기 검출 데이터 및 가변 데이터를 비교 및 판단하기 위한 진단값으로 변환하는 데이터 처리부; 및
    상기 검출 데이터에 포함된 상기 초음파 데이터, 상기 열화상 데이터, 상기 자외선 데이터 및 상기 고주파 데이터를 소정의 기준에 근거하여 진단하고, 상기 가변 데이터 및 사용자가 진단대상 전력장치의 상태를 눈으로 확인한 육안 데이터를 추가하여 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 최종 진단을 하는 스마트 제어부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 검출부는,
    상기 진단대상 전력장치를 자동으로 조준하기 위해, 기 설정된 상기 진단대상 전력장치의 형상과 매칭되는 영상 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 검출부는,
    상기 초음파 데이터를 검출하기 위한 초음파 센서를 구비하는 초음파 검출 모듈;
    상기 열화상 데이터를 검출하기 위한 열화상 센서를 구비하는 열화상 검출 모듈;
    상기 자외선 데이터를 검출하기 위한 자외선 센서를 구비하는 자외선 검출 모듈;
    상기 고주파 데이터를 검출하기 위한 고주파 센서를 구비하는 고주파 검출 모듈; 및
    상기 가변 데이터를 검출하기 위한 가변 데이터 검출 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 가변 데이터는,
    거리, 온도, 습도 등을 포함하는 환경적 요소, 진단대상 전력장치의 기자재 특성, 육안 검사에 대한 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 스마트 제어부는,
    상기 검출 데이터 및 상기 가변 데이터를 분석하는 데이터 분석 모듈; 및
    상기 데이터 분석 모듈로부터 수신된 상기 검출 데이터를 통합하여 진단하고, 상기 검출 데이터에 상기 가변 데이터를 추가하여 상기 진단대상 전력장치의 불량 여부를 최종 자가진단하는 복합 진단 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은,
    상기 가변 데이터에 포함되는 각각의 데이터에 소정의 기준을 정하여, 상기 검출 데이터에 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은
    상기 가변 데이터에 포함되는 온도 데이터에 대해 '0도 이하', '0 내지 10도', '10 내지 20도', '20 내지 30도' 및 '30도 이상' 중 적어도 하나 이상으로 구분된 소정의 기준을 포함하되, 각각의 기준은 상기 초음파 데이터, 상기 열화상 데이터, 상기 자외선 데이터 및 상기 고주파 데이터에 대한 소정의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은
    상기 가변 데이터에 포함되는 습도 데이터에 대해 '30도 이하', '30 내지 40도', '40 내지 60도', '60 내지 70도' 및 '70도 이상' 중 적어도 하나 이상으로 구분된 소정의 기준을 포함하되, 각각의 기준은 상기 초음파 데이터, 상기 열화상 데이터, 상기 자외선 데이터 및 상기 고주파 데이터에 대한 소정의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은,
    상기 진단대상 전력장치에 대한 불량 여부를 판단하기 위해 '주의', '경고' 및 '위험' 중 적어도 하나 이상의 최종 자가진단 결과를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은,
    상기 자외선 데이터가 1분에 3회 이하, 상기 초음파 데이터가 15 dB 이하 및 상기 열화상 데이터가 4 ℃ 이하의 소정의 기준 중 적어도 하나 이상의 데이터가 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '주의'로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 자외선 데이터, 상기 초음파 데이터 및 상기 열화상 데이터 중 2개 이상의 '주의' 데이터가 중복되어 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '경고'로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 자외선 데이터, 상기 초음파 데이터 및 상기 열화상 데이터 중 3개 이상의 '주의' 데이터가 중복되어 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '위험'으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  23. 제 19 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은,
    상기 자외선 데이터가 1분에 10회 이하, 상기 초음파 데이터가 20 dB 이하 및 상기 열화상 데이터가 4 내지 8 ℃ 이하의 소정의 기준 중 적어도 하나 이상의 데이터가 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '경고'로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 자외선 데이터, 상기 초음파 데이터 및 상기 열화상 데이터 중 2개 이상의 '경고' 데이터가 중복되어 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '위험'으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
  25. 제 19 항에 있어서,
    상기 복합 진단 모듈은,
    상기 자외선 데이터가 1분에 10회 이상, 상기 초음파 데이터가 25 dB 이하 및 상기 열화상 데이터가 8 ℃ 이상의 소정의 기준 중 적어도 하나 이상의 데이터가 검출된 경우, 상기 최종 자가진단 결과를 '위험'으로 판단하는 것을 특징으로 하는 전력설비 진단장치.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101522996B1 (ko) * 2015-01-30 2015-05-27 (주)코어센스 비파괴 검사용 복합 영상 출력장치
KR101647424B1 (ko) 2015-12-30 2016-08-16 주식회사 알씨엔파워 전력설비의 자동 진단장치
KR101647423B1 (ko) 2015-12-30 2016-08-23 주식회사 알씨엔파워 전력설비 자동 진단 시스템, 서버 및 방법
KR20170078035A (ko) * 2015-12-29 2017-07-07 전자부품연구원 발전 시스템의 전력계통과 설비계통의 이상을 동시에 기록하는 장치
KR20170114358A (ko) * 2016-04-04 2017-10-16 한전케이디엔주식회사 단말장치 점검 장치 및 그 방법
US9836072B2 (en) 2014-03-20 2017-12-05 Lsis Co., Ltd. Data processing apparatus of energy management system
US10203675B2 (en) 2015-04-17 2019-02-12 Lsis Co., Ltd. Communication system and operating method thereof
KR20200009310A (ko) * 2018-07-18 2020-01-30 한국전력공사 전력설비 감시 장치 및 방법
KR102325587B1 (ko) * 2021-03-31 2021-11-11 김정호 코로나 방전 조기감지에 의한 사고확산 방지장치
KR102380506B1 (ko) * 2020-10-29 2022-03-31 포스필 주식회사 전자기기 자가 진단 장치
KR20220157659A (ko) * 2021-05-21 2022-11-29 주식회사 인스펙코 전력설비 및 산업설비의 복합 진단 방법
CN117420402A (zh) * 2023-11-20 2024-01-19 国网上海市电力公司 一种电力电缆局放红外声纹联合诊断方法、装置及介质

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9836072B2 (en) 2014-03-20 2017-12-05 Lsis Co., Ltd. Data processing apparatus of energy management system
KR101522996B1 (ko) * 2015-01-30 2015-05-27 (주)코어센스 비파괴 검사용 복합 영상 출력장치
US10203675B2 (en) 2015-04-17 2019-02-12 Lsis Co., Ltd. Communication system and operating method thereof
KR20170078035A (ko) * 2015-12-29 2017-07-07 전자부품연구원 발전 시스템의 전력계통과 설비계통의 이상을 동시에 기록하는 장치
KR101647423B1 (ko) 2015-12-30 2016-08-23 주식회사 알씨엔파워 전력설비 자동 진단 시스템, 서버 및 방법
KR101647424B1 (ko) 2015-12-30 2016-08-16 주식회사 알씨엔파워 전력설비의 자동 진단장치
KR20170114358A (ko) * 2016-04-04 2017-10-16 한전케이디엔주식회사 단말장치 점검 장치 및 그 방법
KR20200009310A (ko) * 2018-07-18 2020-01-30 한국전력공사 전력설비 감시 장치 및 방법
KR102380506B1 (ko) * 2020-10-29 2022-03-31 포스필 주식회사 전자기기 자가 진단 장치
US11686772B2 (en) 2020-10-29 2023-06-27 Phosphil Inc. Self diagnostic apparatus for electronic device
KR102325587B1 (ko) * 2021-03-31 2021-11-11 김정호 코로나 방전 조기감지에 의한 사고확산 방지장치
KR20220157659A (ko) * 2021-05-21 2022-11-29 주식회사 인스펙코 전력설비 및 산업설비의 복합 진단 방법
CN117420402A (zh) * 2023-11-20 2024-01-19 国网上海市电力公司 一种电力电缆局放红外声纹联合诊断方法、装置及介质

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