KR20140093033A

KR20140093033A - 윈도우 개수를 이용한 부분방전 원인 분석방법

Info

Publication number: KR20140093033A
Application number: KR1020130005304A
Authority: KR
Inventors: 강석일
Original assignee: 강석일
Priority date: 2013-01-17
Filing date: 2013-01-17
Publication date: 2014-07-25

Abstract

가스절연부하개폐장치(GIS: Gas insulated Switchgear)의 부분방전에 따른 전자파를 감지하고 그 원인을 분석하는 하는 장치에 있어서 감지된전자파를 분석하여 부분방전의 원인을 파악하는 방법이 개시된다. 이를 위해 본 발명은 a) PRPS(Phase resolved pulse sequence) 방식을 이용하여 전압위상을 단위구간인 윈도우(window)로 나누고 측정주기를 설정하는 이벤트 설정 단계; (b) 상기 윈도우에서 상기 단위구간에 따라 측정된 부분방전이 있는 윈도우 개수와 (총 윈도우 개수×가중치값)를 비교하여 클 경우 제1 그룹 데이터로 분류하고, 작을 경우 제2 그룹 데이터로 분류하는 퍼지추론 단계; 및 (c) 상기 퍼지추론 단계를 통해 제1 그룹 데이터로 분류된 제1 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제1 신경 분석망과 상기 제2 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제2 신경 분석망을 포함한 신경망 분석 단계;를 포함하는 부분방전 원인 분석방법이 제공된다.

Description

윈도우 개수를 이용한 부분방전 원인 분석방법{ANALYZING PARTIAL DISCHARGE DIAGNOSTIC USING WINDOW NUMBER}

본 발명은 부분방전 원인 분석방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가스절연부하개폐장치(GIS: Gas insulated Switchgear)의 부분방전에 따른 전자파를 감지하고 그 원인을 분석하는 하는 장치에 있어서 감지된전자파를 분석하여 부분방전의 원인을 파악하는 방법에 관한 것이다.

국내 발·변전소에는 대부분 GIS(가스절연부하개폐장치)를 사용하고 있다. GIS는 단로기, 모선, 접지장치, 변성기 등을 금속제함에 수납하고 충전부를 SF6가스로 절연시킨 종합 개폐장치, 즉 기존 변전소에, 단로기, 피뢰기, 차단기 등이 따로 있던 것을 하나의 시스템으로 통합한 것으로서, 절연성능이 뛰어나 이전의 개방형보다 안전할뿐 아니라 설치면적도 대폭 줄일 수 있다.

따라서, 현재 대부분의 변전소에서 GIS로 신설 및 교체되어 가고 있으며 계통 사용전압의 승압에 따라 800kV급 GIS까지 확대 운전 중에 있다. 이러한 GIS는 사용이 확대됨에 따라 최근 10여 년간 전체 변전설비 고장 중 약 11%가 GIS와 관련되어 발생하였으며 그 건수 또한 증가 추세에 있다.

여기서, GIS와 관련 사고예방과 안정된 운영을 위하여 신뢰성이 보장되는 보수관리 및 상시 절연진단 기술 확보가 필요하다. 반면 GIS는 충전부가 밀봉되어 있기 때문에 내부에서 발생한 미세한 열화 상태를 진단하기 어렵다는 단점이 있어 기존의 휴대용 점검장비에 의한 열화부분 탐지는 지속적인 감시의 어려움과 감전사고의 위험등으로 그 적용이 쉽지 않다.

이러 이유로 인하여 최근에는 상시 감시장치의 구현을 통하여 GIS의 열화부분을 진단하는 방법이 이용되고 있다. 특히 부분 방전 시 발생하는 전자파 신호를 측정하여 가스절연 전력기기의 상태를 감시하는 기술은 부분방전량의 측정범위가 넓고 이상 발생위치 및 결함의 위치 및 원인의 추정이 가능하여 세계적으로 연구관심 대상이 되는 분야이다.

이러한 GIS의 부분방전의 검출 및 원인진단을 위한 시스템은 개략적으로 GIS로부터 전자파를 측정하는 센서, 센서로부터 전달받은 아날로그 신호로부터 노이즈를 제거하고 원하는 주파수 대역만을 통과시키며 일정한 형태의 신호로 가공하는 아날로그처리부, 아날로그처리부로부터 전달받은 신호를 디지털 신호로 변환하는 디지털부 및 상기 디지털 신호를 분석 및 진단하는 중앙시스템으로 구성되어 있는 것이 일반적이다.

여기서, 부분방전에 의한 전자기 신호는 매우 작기 때문에 부분방전의 원인을 신뢰성있는 분석 결과를 얻기 위해서는 센서로부터 얻은 전기적 데이터에서 외부 잡음을 최대한 제거하여야 하고, 신경망회로 이론 또는 퍼지이론 등을 적절하게 적용하여 패턴을 인식하거나 부분방전에 의한 전자기파의 패턴이 각 원인별 기준패턴과 일치할 확률을 산출하는 등 적절한 패턴인식방법을 적용하였다.

그러나, 종래의 패턴인식방법은 신경망회 이론 또는 퍼지이론 적용이 최적화되어 있지 못하여 부분방전 측정이 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있었다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 부분방전이 있는 윈도우 개수와 가중치가 있는 총 윈도우 개수를 비교하여 최적화된 부분방전 원인을 분석하기 위한 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 기능을 수행하기 위한, 본 발명의 특징은 다음과 같다.

본 발명의 일 관점에 따르면, 가스절연개폐장치로부터 취득된 부분방전 데이터를 이용하여 부분방전 원인을 분석하는 방법에 있어서, (a) PRPS(Phase resolved pulse sequence) 방식을 이용하여 전압위상을 단위구간인 윈도우(window)로 나누고 측정주기를 설정하는 이벤트 설정 단계; (b) 상기 윈도우에서 상기 단위구간에 따라 측정된 부분방전이 있는 윈도우 개수와 (총 윈도우 개수×가중치값)를 비교하여 클 경우 제1 그룹 데이터로 분류하고, 작을 경우 제2 그룹 데이터로 분류하는 퍼지추론 단계; 및 (c) 상기 퍼지추론 단계를 통해 제1 그룹 데이터로 분류된 제1 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제1 신경 분석망과 상기 제2 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제2 신경 분석망을 포함한 신경망 분석 단계;를 포함하는 부분방전 원인 분석방법이 제공된다.

여기서, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 윈도우는 세로축으로 1 내지 128 윈도우으로 나눠지고, 가로축으로 1 사이클(cycle) 내지 600 사이클로 나눠질 수 있다.

또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 가중치값은 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0의 값 중 어느 하나일 수 있다.

또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 제1 신경 분석망은, 자유도체방전과 노이즈로 상기 부분방전 원인을 분석하고, 상기 제2 신경 분석망은 부유전극방전, 돌출전극 방전 및 절연체 결함방전으로 상기 부분방전 원인을 분석할 수 있다.

이상과 같이, 본 발명에 따르면, 윈도우 개수와 (총 윈도우 개수×가중치값)를 비교하는 퍼지추론 단계와 제1 신경 분석망과 제2 신경 분석망을 포함하는 신경망 분석 단계를 적용함으로써 부분방전 원인을 정밀하게 분석하고 빠른 시간안에 부분방전의 원을 파악할 수 있는 효과가 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부분방전 원인 분석방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 부분방전이 있는 윈도우 상태를 나타낸 도면이다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부분방전 원인 분석방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 부분방전이 있는 윈도우 상태를 나타낸 도면이다. 도 3은 도 1 및 도 2를 설명하면서 부가적으로 설명하기로 한다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실싱예에 따른 부분방전 원인 분석방법(S100)은 가스절연개폐장치로부터 취득된 부분방전 데이터를 이용하여 부분방전 원인을 파악하는 방법으로서, S110 단계 내지 S130 단계를 포함하여 이루어진다.

먼저, S110 단계에서는 PRPS(Phase resolved pulse sequence) 방식을 이용하여 전압위상을 단위구간인 윈도우(window)로 나누고 측정 주기를 설정하여 이벤트를 설정한다. 여기서 상기 PRPS(Phase resolved pulse sequence) 방식은 파형패턴분석에 의한 부분방전을 분석하는 기법인 PRPD(Phase resolved partial discharge)에 더하여 시간적 요소를 더 첨가한 부분방전 분석기법을 의미한다.

반면, 상기 윈도우는 도 3에 도시된 바와 같이 세로축으로 1 내지 128 윈도우으로 나눠지고, 가로축으로 1 사이클(cycle) 내지 600 사이클로 나눠진다. 이러한 윈도우는 본건과 동일 출원인에 의해 08년 08월 18일자로 등록된 한국등록특허 제0853725호에서 실현될 수 있다.

즉, 상기 제0853725호에서는 센서부, 신호처리장치 및 디지털신호처리부가 개시되고 있고 있는데, 이러한 각 구성에 의해 세로축으로 1 내지 128 윈도우으로 나눠지고, 가로축으로 1 사이클(cycle) 내지 600 사이클로 나눠진 윈도우를 만들어 낼 수 있다.

여기서, 적용되는 각 구성 중 특히 본 발명에 따른 S110 단계와 직접적으로 관련된 디지털신호처리부에 대하여 살펴보면, 상기 디지털신호처리부는 A/D 컨버터로부터 디지털 데이터를 입력받아 신호처리에 용이한 형태로 변환시키는 역할을 한다.

이를 위해 PRPS 방식이 적용된다. 상기 PRPS는 부분방전신호의 연속적인 흐름을 분석하여 실제 GIS의 내부에서 발생하는 방전을 판별할 수 있도록 크기, 위상에 관한 데이터를 시간에 대한 연속적인 시퀀스로서 나타내는 것을 의미한다.

이때, 데이터 단위로서 하나의 Event를 10초로 구성하는데, 이는 총 600 Cycle이 된다. 즉, GIS로부터 측정된 데이터는 인가전압과 동기화 되어 각 위상에 따른 신호의 크기(바이너리 당 최고치를 의미)가 시간에 따른 연속적인 시퀀스로서 보여지게 된다. 한편 신호의 크기를 생략하고 위상별 방전신호를 시간적 추이로 나타낸 도 3과 같은 윈도우 창으로 만들어 낼 수 있는 것이다.

이러한 디지털신호처리부에서는 디지털 형식으로 변환된 부분방전 신호를 이후 패턴 분석의 기본 형태인 인풋벡터 형식으로 변환한다. 인풋벡터 형식은 한 이벤트를 단위로 구성되고, 한 이벤트(10초, 600 Cycle)에 걸쳐 각 위상별로 일어난 방전횟수와 평균 방전신호 크기를 하나의 성분(element)으로 사용하였다. 이 때 설정된 기준치이하(dB 단위)의 신호는 부분방전 신호로서 인정하지 아니하고 버리게 된다.

이를 구체적으로, 1개의 이벤트는 600 Cycle로 이루어지며 각 Cycle은 전압 위상 0°~360°를 128개의 윈도우(128WIN)로 등분할한 바이너리로 이루어진다. 이 때 각 바이너리에 대해 1 이벤트 동안의 방전횟수 N은 아래의 식 1과 같이 나타낼 수 있는데 Ni는 600 Cycle 동안 i번째 바이너리에서 부분방전이 검출된 수, 즉 상기 설정된 기준치(dB)이상의 값이 검출된 수를 의미한다.

이 때 nik는 (k-1)초에서 k초동안 i번째 바이너리에서 발생한 방전횟수(pulse count), 즉 초단위(60 Cycle) 단위의 방전횟수를 의미한다. 각 바이너리에서의 1 이벤트 동안의 평균방전크기 A는 식 2와 같이 구할 수 있는데 Ai는 600 Cycle 동안 i번째 바이너리에서 검출된 부분방전의 평균값 즉 부분방전의 크기를 부분방전이 검출된 수로 나눈 것을 의미한다.

이때, Pji는 i번째 bin의 (k-1)초에서 k초 사이에서 j번째 방전신호의 크기를 의미한다. 따라서, 인풋벡터(input vector)는 총 256개의 element들로 구성될 수 있다.

이러한 디지털신호처리부 등에 의해 전압위상을 단위구간인 윈도우(window)로 나누고 측정 주기를 설정하는 S110 단계가 수행되면 이후 S120 단계가 실행된다.

이후, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 윈도우 상에서 단위구간에 따라 측정된 부분방전을 구비한 윈도우 개수와 (총 윈도우 개수×가중치값)를 비교하는 퍼지추론을 실시한다.

퍼지추론 결과, 상기 윈도우 개수가 총 윈도우 개수×가중치값보다 클 경우 제1 그룹 데이터로 분류하고, 작을 경우 제2 그룹 데이터로 분류한다.

이후, 본 발명에 따른 S130 단계에서는 퍼지추론 단계를 통해 제1 그룹 데이터로 분류된 제1 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제1 신경 분석망과 상기 제2 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제2 신경 분석망을 포함한 신경망 분석을 실시한다.

여기에서 적용되는 가중치값은 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0의 값 중 어느 하나일 수 있으며, 바람직하게는 0.8의 가중치를 적용할 수 있다. 한편, 제1 신경 분석망과 제2 신경 분석망은 2개의 신견망 회로를 이용하여 분석된다.

특히, 제1 신경망 회로를 통한 제1 신경 분석망은 자유도체방전과 노이즈로 상기 부분방전 원인을 분석하고, 제2 신경 분석망은 부유전극방전, 돌출전극 방전 및 절연체 결함방전으로 부분방전 원인을 분석한다.

이때, 자유도체방전과 노이즈, 부유전극방전, 돌출전극 방전 및 절연체 결함방전은 앞서 인용한 한국등록특허 제0853725호에서 보다 상세하게 기술되어 있으므로 그 설명은 생략한다.

이와 같이, 퍼지 이론과 이에 따른 제1 신경 분석망과 제2 신경 분석망을 으로 부분방전을 분석하게 되면 부분방전의 원인이 되는 자유도체방전과 노이즈, 부유전극방전, 돌출전극 방전 및 절연체 결함방전을 쉽게 알 수 있을 것이다.

이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.

Claims

가스절연개폐장치로부터 취득된 부분방전 데이터를 이용하여 부분방전 원인을 분석하는 방법에 있어서,
(a) PRPS(Phase resolved pulse sequence) 방식을 이용하여 전압위상을 단위구간인 윈도우(window)로 나누고 측정주기를 설정하는 이벤트 설정 단계;
(b) 상기 윈도우에서 상기 단위구간에 따라 측정된 부분방전이 있는 윈도우 개수와 (총 윈도우 개수×가중치값)를 비교하여 클 경우 제1 그룹 데이터로 분류하고, 작을 경우 제2 그룹 데이터로 분류하는 퍼지추론 단계;
(c) 상기 퍼지추론 단계를 통해 제1 그룹 데이터로 분류된 제1 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제1 신경 분석망과 상기 제2 그룹 데이터로부터 부분방전 원인을 분석하는 제2 신경 분석망을 포함한 신경망 분석 단계;
를 포함하는 부분방전 원인 분석방법.
제 1항에 있어서,
상기 윈도우는 세로축으로 1 내지 128 윈도우으로 나눠지고, 가로축으로 1 사이클(cycle) 내지 600 사이클로 나눠지는 것을 특징으로 하는 부분방전 원인 분석방법.
제 1항에 있어서,
상기 가중치값은 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0의 값 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 부분방전 원인 분석방법.
상기 제1 신경 분석망은, 자유도체방전과 노이즈로 상기 부분방전 원인을 분석하고,
상기 제2 신경 분석망은 부유전극방전, 돌출전극 방전 및 절연체 결함방전으로 상기 부분방전 원인을 분석하는 것을 특징으로 하는 부분방전 원인 분석방법.