KR100954665B1 - 전력기기의 위험도 분석 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 전력기기의 위험도 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 전력기기에서 발생되는 부분방전(PD) 신호의 크기와 발생 빈도를 분석하여 설비의 위험도를 판정함으로써, 상대적으로 저가의 하드웨어를 이용하면서도 단순 소프트웨어의 변경만으로도 신뢰성있는 판정이 가능하다.

전력기기, 부분방전(PD), 위험도

Description

전력기기의 위험도 분석 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR ANALYZING PARTIAL DISCHARGE RISK OF POWER EQUIPMENT AND METHOD THEREFOR}

본 발명은 전력기기의 위험도 분석 기법에 관한 것으로, 특히 전력기기 내부에서 발생되는 부분방전(Partial Discharge)을 분석하여 설비의 위험도를 판정하기 위한 것이다.

전력기기가 초고압 대용량화 되어 감에 따라 여러 유형의 사고 가능성이 증가하고 있으며, 사고에 따른 피해의 규모도 증가하는 추세이다.

이에 따라 사고가 발생하기 이전에 전력기기 내부의 이상 신호를 검출하기 위한 각종 진단 기법 및 첨단 장비들이 전력기기 진단에 적용되고 있으며, 최근 들어 전력기기 진단에 가장 널리 사용되는 기법이 부분방전 분석 기법이다. 상기 부분방전(Partial Discharge)은 전극과 전극 사이에서 일어나지 않고 한 부분에 생기는 방전을 일컫는 것으로, 예를 들어 기체 중에서 뾰족한 전극의 첨단 부근에 생기는 코로나방전과, 고체절연물의 표면을 따라 생기는 연면방전(沿面放電), 및 고체 절연물 내의 공극에 생기는 보이드방전 등이 이에 속한다.

이러한 부분방전 분석 기법은 전력기기 내부에 결함이 존재할 때, 부분방전(Partial Discharge; 이하 'PD'라고도 함)라는 물리 현상에 의하여 발생하는 전자파 신호를 센서를 이용하여 검출하여 설비의 이상 유무를 판별하는 기법이다.

현재의 부분방전 분석 기법(φ-q-n 기법)은 부분방전 신호의 발생 위상(φ), 크기(q), 및 발생 펄스 수(n)를 분석하고 있으나, 이러한 정보를 처리하기 위해서는 고가의 고성능 하드웨어가 필요하다.

이러한 문제점을 해소하기 위하여 PPS 분석기법이 개발되었으나, PPS(Pulse per Second) 분석기법은 부분방전 신호의 발생 수(n)만을 분석하고 있기 때문에 하드웨어의 가격은 저렴하지만 진단 결과에 대한 신뢰성이 부족하다.

도 1a 및 도 1b는 종래의 φ-q-n 분석기법을 나타낸 것으로, 이 기법은 부분방전 펄스가 인가전압의 어느 위상에서 어떠한 크기로 몇 개가 발생하였는지를 분석한다.

도 1a는 3차원 φ-q-n 그래프이며, 도 1b는 2차원으로 φ-q, φ-n, q-n을 각각 분석한 결과를 나타낸 그래프이다.

이러한 패턴은 전력기기내 결함의 원인인 자유 도전입자 결함과, 부유 전극 결함, 절연물 결함, 및 노이즈 등에 따라 다른 패턴을 보이게 되며, 이러한 패턴을 분석함으로서 전력기기 내의 결함의 원인을 판별할 수 있다.

도 2는 종래의 부분방전 신호에 대한 PPS 분석 기법의 예이다.

이 기법은 일정크기 이상의 부분방전 펄스 신호가 1초 동안 검출된 횟수를 측정하여, 트렌드(Trend)를 관리한다. 예컨대, 요주의가 2000으로 설정되어 있고, 위험이 4000으로 설정되어 있을 경우, 부분방전으로 판단되는 신호가 1초에 2000개 이상 유입되면 요주의 상태를 나타내는 것이고, 부분방전으로 판단되는 신호가 1초에 4000개 이상 유입되면 위험상태라는 것을 나타낸다.

도 3은 종래의 φ-q-n 분석 기법을 나타낸 도면으로서, 계통전압이 인가되어 운전 중인 전력기기 내부에 절연 결함이 존재하면 전력기기의 운전전압 중간에서 PD 펄스가 발생하게 된다. 이러한 PD 펄스의 발생위상(φ), 크기(q), 및 발생 수(n)를 분석하여 결함의 원인을 추정하는 기법이 φ-q-n 분석 기법이다.

도 4a 내지 도 4c는 φ-q-n 기법을 이용하여 전력기기 내에서 발생 가능한 각각의 결함을 분석한 예를 나타낸 도면으로서, 예컨대 도 4a는 도체부 돌기 결함시에 나타나는 PD 패턴이고, 도 4b는 Void 결함시에 나타나는 PD 패턴이며, 도 4c는 자유도전입자 결함시에 나타나는 PD 패턴이다.

상기 φ-q-n 분석 기법의 경우 성능은 우수하지만 PD 펄스의 위상, 크기 등의 데이터를 수집 및 분석하여야 한다. 이를 위하여 PD 펄스의 발생 시간 및 정확한 크기 등을 측정하여야 하며, 처리하여야 할 데이터가 매우 많기 때문에 고성능의 하드웨어가 요구된다.

따라서, 이러한 분석 기법을 수행하기 위해서는 고가의 하드웨어의 구현이 필요하기 때문에 가격이 비싼 초고압 설비용 진단 시스템에는 적용 가능하지만, 상대적으로 저가인 배전급 전력기기용 진단 시스템에는 적용이 어렵다. 일반적으로 진단 시스템 가격은 대상 전력기기의 약 5~10%를 적용하고 있으므로, 수억원대의 초고압 전력기기는 고성능 하드웨어의 적용이 가능하지만 수백 내지 수천만원대의 배전급 설비는 고성능 하드웨어의 적용이 사실상 어렵다.

한편, PPS 분석 기법의 경우에는 단순히 발생된 부분방전 펄스의 수를 가지고 분석을 수행하는 데, 이와 같은 분석 시스템은 간단하고 저가의 하드웨어의 구성으로도 가능하지만 결함의 위험도 판정에 있어서 그 정확도가 매우 떨어짐과 아울러 현장 노이즈에 매우 취약하기 때문에 오동작이 많이 발생되어 고객 불만이 증대하고 있다.

본 발명의 목적은 기존의 고가의 하드웨어가 요구되는 분석 기법인 φ-q-n 분석 기법과, 분석 성능이 부족한 PPS 기법의 단점을 보완하여 저렴한 하드웨어를 통해 우수한 분석 성능을 갖는 전력기기의 위험도 분석 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 수단은, 전력기기 내에서 발생되는 부분방전(PD)으로 인해 생성된 전자파를 검출하는 PD 센서; 및 상기 PD 센서를 통해 검출된 PD 펄스에 대하여 일정 측정시간동안 검출된 PD 펄스의 개수와 크기를 계산하여 QN(Quantity/Number) 매트릭스에 맵핑하고, 상기 QN 매트릭스에 맵 핑된 위치와 미리 설정된 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 해당 전력기기의 위험도를 판정하는 위험진단장치;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로 상기 PD 펄스의 개수는 일정시간동안 수신된 PD 펄스들의 평균크기인 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 방법은, 위험진단장치가 전력기기의 부분방전(PD)에 따라 발생된 PD 펄스를 수신하는 단계; 상기 수신된 PD 펄스의 개수와 크기를 주기적으로 계산하는 단계; 상기 계산된 값을 미리 저장된 QN(Quantity/Number) 매트릭스에 맵핑하는 단계; 및 상기 QN 매트릭스에 맵핑된 위치와 미리 설정된 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 해당 전력기기의 위험도를 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로, 상기 PD 펄스의 개수 및 크기는, 일정 시간동안 수신된 PD 펄스의 총 개수와 그 평균크기인 것을 특징으로 하며, 상기 QN 매트릭스는, 매트릭스 영역별로 단위시간당 PD 펄스의 수와 단위시간당 PD 펄스의 평균크기에 따라 위험도가 미리 설정된 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 기존의 고가의 하드웨어가 요구되는 분석 기법인 φ-q-n 분석 기법과, 분석 성능이 부족한 PPS 기법의 단점을 보완하여 전력기기에서 발생되는 부분방전 신호의 크기와 발생 빈도를 분석하여 설비의 위험도를 판정함으로써, 상대적으로 저가의 하드웨어를 이용하면서도 단순 소프트웨어 의 변경만으로도 신뢰성있는 판정이 가능한 이점이 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 보다 상세하게 설명하고자 한다.

도 5는 본 발명에 의한 전력기기의 PD 위험도 판정 시스템을 나타낸 개략적인 도면으로서, PD(Partial Discharge) 센서(10)와, 위험진단장치(30) 및 감시장치(50)를 포함하여 이루어져 있다.

상기 PD 센서(10)는 배전반이나 부하계폐기 및 몰드 변압기와 같은 전력기기(1) 내에서 공극(crack in spacer), 도체돌기 또는 부유이물 등으로 인해 발생되는 부분방전(Partial Discharge; PD)으로 인해 생성된 UHF 전자파를 검출하도록 구성되어 있다.

위험진단장치(30)는 상기 PD 센서(10)를 통해 검출된 PD 펄스에 대하여 일정 측정시간동안 검출된 부분방전 펄스의 개수(Number)와 그 크기(Quantity)를 계산하여 QN(Quantity/Number) 매트릭스(matrix)에 맵핑하고, 상기 QN 매트릭스에 맵핑된 위치와 미리 설정된 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 검출된 부분방전 펄스의 위험도(안전, 요주의 또는 위험)를 판정하도록 구성되어 있다.

아울러, 상기 부분방전 펄스의 크기는 일정 측정시간동안 발생된 펄스들의 평균크기이고, 부분방전 펄스의 개수는 일정 측정시간동안 발생된 총 펄스의 개수이다.

한편, 상기 위험진단장치(30)는 부분방전 펄스의 개수와 그 크기에 대한 QN 매트릭스 데이터를 메모리(미 도시)에 미리 저장하고 있으며, 상기 QN 매트릭스에서 매트릭스 위치별 안전, 요주의 또는 위험에 대한 범위가 미리 지정되어 있다.

도면상에는 하나의 PD 센서(10)만이 위험진단장치(30)에 연결되어 있지만, 위험진단장치(30)에는 다수의 PD 센서가 연결될 수 있고, PD 센서별로 ID와 같은 고유 식별정보가 할당되어 있다.

감시장치(50)는 상기 위험진단장치(30)와 유무선 네트워크를 통해 연결되어 있고 위험진단장치(30)로부터 전력기기의 위험도 정보를 주기적으로 전송받아 화면상에 디스플레이하거나 위험도에 따른 알람 신호를 발생하도록 이루어져 있다.

상기에서 QN 매트릭스는 도 6과 같이 행렬 구조로 이루어져 있다. x축은 단위시간당 PD 펄스의 수(N[PPS])에 대하여 여러 단계로 나누어지며, y축은 단위시간당 PD 펄스의 평균크기(Q[pC])에 따라 여러 단계로 나누어 표시된다.

따라서, 일정 시간동안 측정된 부분방전 펄스에 대하여, 그 개수와 크기에 따라 QN 매트릭스에 맵핑된다. 결과적으로 맵핑된 값이 속하는 영역(안전, 요주의 또는 위험)에 따라 위험도를 판정하게 된다.

도 7은 본 발명에 의한 QN 매트릭스를 이용한 전력기기의 위험도 판정 과정을 나타낸 플로우챠트로서, 도 5 및 도 6을 참조하여 설명하고자 한다.

먼저, 위험진단장치(30)는 QN(Quantity/Number) 매트릭스와 매트릭스 위치별 위험도(안전, 요주의 또는 위험 등)를 제공받아 메모리에 미리 저장한다(S1). 상기에서 매트릭스 위치별 위험도를 세분화할수록 그 정밀도는 커진다.

이와 같은 상태에서, 위험진단장치(30)는 PD 센서(10)를 통해 PD 펄스를 수신하고(S2), 수신된 펄스별로 그 크기를 계산하여 메모리에 저장한다(S3). 여기에서 수신된 펄스의 크기는 해당 펄스의 카운트 번호와 함께 저장하는 것이 바람직하다.

이어, 위험진단장치(30)는 일정 시간동안 예컨대, 1초 동안 수신된 PD 펄스의 개수와 그 펄스들의 평균크기를 메모리에 저장된 펄스별 크기 데이터를 이용하여 계산하고(S4), 계산된 값을 메모리에 저장된 QN 매트릭스 상에 맵핑한다(S5). 여기에서 QN 매트릭스는 x축과 y축이 단위시간당 PD 펄스의 수(N[PPS])와, 단위시간당 PD 펄스의 평균크기(Q[pC])로 이루어져 있는 데, 일정 시간동안 측정된 PD 펄스에 대하여, 총 개수와 그 평균크기에 따라 QN 매트릭스에 맵핑된다.

이어, 위험진단장치(30)는 QN 매트릭스에 맵핑된 위치와 미리 저장된 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 해당 전력기기의 위험도를 판정하게 된다(S6). 이와 같이 판정된 위험도 정보는 해당 전력기기의 식별정보(ID)와 함께 메모리에 저장되게 된다.

만약, 상기에서 판정된 위험도가 요주의나 위험으로 나타날 경우 위험진단장치는 위험도 정보를 해당 전력기기의 식별정보와 함께 감시장치로 전송하고, 감시장치는 해당 전력기기의 위험도 정보를 디스플레이하거나 알람신호를 발생하여 관리자가 파악할 수 있도록 한다.

따라서, 본 발명에서는 전력기기에서 발생되는 부분방전 신호의 크기와 발생 빈도를 분석하여 설비의 위험도를 판정함으로써, 상대적으로 저가의 하드웨어를 이 용하면서도 단순 소프트웨어의 변경만으로도 신뢰성있는 판정이 가능하다.

한편, 상기의 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 청구범위 내에서 다양한 수정, 변경 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

도 1a 및 도 1b는 종래의 φ-q-n 기법의 위험도 분석 그래프이다.

도 2는 종래의 PPS 기법의 위험도 분석 그래프이다.

도 3은 종래의 φ-q-n 분석 기법을 나타낸 도면이다.

도 4a 내지 도 4c는 종래의 φ-q-n 기법을 이용한 전력기기의 결함을 분석한 예를 나타낸 도면이다.

도 5는 본 발명에 의한 전력기기의 PD 위험도 판정 시스템을 나타낸 개략적인 도면이다.

도 6은 본 발명에 의한 QN 매트릭스의 구조를 도시한 도면이다.

도 7은 본 발명에 의한 QN 매트릭스를 이용한 전력기기의 위험도 판정 과정을 나타낸 플로우챠트이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

1: 전력기기 10: PD(Partial Discharge) 센서

30: 위험진단장치 50: 감시장치

Claims (5)

1. 전력기기 내에서 발생되는 부분방전(PD)으로 인해 생성된 전자파를 검출하는 PD 센서; 및

   상기 PD 센서를 통해 검출된 PD 펄스에 대하여 일정 측정시간동안 검출된 PD 펄스의 개수와 크기를 계산하여 QN(Quantity/Number) 매트릭스에 맵핑하고, 상기 QN 매트릭스에 맵핑된 위치와 미리 설정된 QN 매트릭스의 단위시간당 PD 펄스의 수와 크기에 따른 안전, 요주의 및 위험을 포함하는 위치별 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 해당 전력기기의 위험도를 판정하는 위험진단장치;를 포함하는 전력기기의 위험도 분석 시스템.
2. 청구항 1에 있어서,

   상기 PD 펄스의 크기는 일정 시간동안 수신된 PD 펄스들의 평균크기인 것을 특징으로 하는 전력기기의 위험도 분석 시스템.
3. 위험진단장치가 전력기기의 부분방전(PD)에 따라 발생된 PD 펄스를 수신하는 단계;

   상기 수신된 PD 펄스의 개수와 크기를 주기적으로 계산하는 단계;

   상기 계산된 값을 미리 저장된 QN(Quantity/Number) 매트릭스에 맵핑하는 단계; 및

   상기 QN 매트릭스에 맵핑된 위치와 미리 설정된 QN 매트릭스의 단위시간당 PD 펄스의 수와 크기에 따른 안전, 요주의 및 위험을 포함하는 위치별 위험도 판정 기준을 상호 비교하여 해당 전력기기의 위험도를 판정하는 단계;를 포함하는 전력기기의 위험도 분석 방법.
4. 청구항 3에 있어서,

   상기 PD 펄스의 개수 및 크기는, 일정 시간동안 수신된 PD 펄스의 총 개수와 그 평균크기인 것을 특징으로 하는 전력기기의 위험도 분석 방법.
5. 청구항 3 또는 청구항 4에 있어서,

   상기 QN 매트릭스는, 매트릭스 영역별로 단위시간당 PD 펄스의 수와 단위시간당 PD 펄스의 평균크기에 따라 안전, 요주의 및 위험을 포함하는 위험도가 미리 설정되고, PD 펄스의 수(발생빈도)와 크기가 클수록 위험도가 높은 것을 특징으로 하는 전력기기의 위험도 분석 방법.

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