KR101030772B1 - 프랙탈 분석을 통한 ｇｉｓ 부분방전 3차원 패턴의분류기법 - Google Patents

프랙탈 분석을 통한 ｇｉｓ 부분방전 3차원 패턴의분류기법 Download PDF

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Abstract

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법은 2차원 부분방전 특성의 PRPD 테이터를 3차원 영상으로 구축하는 3차원 영상구축단계와, 상기 3차원 영상을 프렉탈 분석을 통해 정량적으로 표시하는 정량화 단계 및 상기 부분방전의 원인을 판단하는 단계를 포함한다.
프랙탈, GIS, 가스절연차단기, 3차원, 부분방전

Description

프랙탈 분석을 통한 ＧＩＳ 부분방전 3차원 패턴의 분류기법{FRACTAL ANALYSIS FOR GIS PARTIAL DISCHARGE CLASSIFICATION METHOD}
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법의 다양한 박스크기에 따른 프랙탈 차원선도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 동일 프랙탈 차원에 따른 이종 공백도를 보인 예시도.
도 3a 내지 3j는 본 발명의 일실시예에 따른 복합결함의 2차원과 3차원을 보인 가시화도.
도 4는 도 3의 복합결함에 따른 패턴 분류도.
본 발명은 프렉탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 2차원 PRPD분석의 한계를 개선하여 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 3차원화한 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법에 관한 것이다.
일반적으로 GIS(Gas Insulator Switchgear)란 변전소에 설치되는 것으로, 주 변압기(M.TR) 보호 및 유연한 계통운전을 가능토록 하며, 대용량의 전력을 송전할 수 있게 하는 최첨단 설비이다.
이러한 GIS와 관련하여 과거의 전력기술은 전력계통에 고장이 발생하면 얼마나 신속하고, 정확하게 고장을 감지하느냐의 연구와 그와 병행하여 고장 발생 후 얼마나 적절하게 고장을 복구하느냐에 따른 연구가 주였으나, 최근에 들어서는 고장이 발생하기 전에 고장의 증상을 판단하여 얼마나 신속하게 사전에 고장을 막는 방법이 연구되고 있다.
GIS감시진단항목은 크게 3가지로 부분방전진단과, SF가스 밀도감시, 차단기 감시진단으로 구분되며 여기서, 부분방전진단은 GIS 내부의 절연사고를 미연에 방지하는 것이고, SF가스 밀도감시는 GIS의 차단성능 및 절연유지에 중요한 역할을 하는 GIS의 절연매질인 SF6의 밀도를 감시하는 것이며, 차단기 감시진단은 차단기 소호실 내부의 주요 구성품인 아크접점과 노즐의 마모상태와 조작기의 동작특성변화를 감시하기 위함이다.
여기서 부분방전진단은 GIS 내부 결함에서 발생되는 방전으로 전자파를 검출하는 UHF 측정방식을 사용하며 UHF 측정방식은 광대역과 협대역으로 대별되는데, 차폐가능한지 여부에 따라서 두 가지 방식 모두 적용 가능하다.
그리고 검출된 신호는 2차원 PRPD 데이터로 부분방전을 분석하였다. 그런데 측정되는 신호는 많은 잡을 포함하고 있으며, 비선형적인 특성을 가지고 있다. 이때 비선형적인 특성을 2차원 선형적인 해석으로 접근함으로서 부분방전의 검출은 할 수 있었으나 2차원 PRPD분석의 한계로 정확한 검증이 어려워져 신뢰성이 떨어지 는 문제가 있었다.
본 발명은 상기의 필요성을 감안하여 창출된 것으로서, 상세하게는 2차원 PRPD분석의 한계를 개선할 수 있도록 3차원 프렉탈 분석으로 부분방전을 검출하여 분류할 수 있도록 한 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법은 2차원 부분방전 특성의 PRPD 테이터를 3차원 영상으로 구축하는 3차원 영상구축단계와, 상기 3차원 영상을 프렉탈 분석을 통해 정량적으로 표시하는 정량화 단계 및 상기 부분방전의 원인을 판단하는 단계를 포함한다.
여기서 상기 PRPD 데이터는 복합결함 부분방전인 것이 바람직하다.
그리고 상기 3차원 영상 구축단계는 PRPD 2차원 데이터의 밀집도와 공백도를 기준으로 3차원 영상을 구축하는 것이 바람직하다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 정의되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 것으로, 본 발명의 기술적 구성요소를 한정하는 의미로 이해되어서는 아니 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법의 다양한 박스크기에 따른 프랙탈 차원선도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 동일 프랙탈 차원에 따른 이종 공백도를 보인 예시도이다.
또한, 도 3a 내지 3j는 본 발명의 일실시예에 따른 복합결함의 2차원과 3차원을 보인 가시화도이며, 도 4는 도 3의 복합결함에 따른 패턴 분류도이다.
도 1내지 도 4에 도시한 바와 같이 플랙탈 차원을 설명하면 n차원 공간에서 집합 A가 N개의 겹치지 않는 자기 자신의 복사본의 합이고, 복사본 각각이 모든 좌표축에서 r의 비율로 축소될 때 집합 A의 프랙탈 차원은 다음과 같은 관계식으로 주어진다.
Figure 112006073524517-pat00001
수학식(1)
Figure 112006073524517-pat00002
수학식(2)
그러나 자연현상은 실제적으로 결정론적인 자기상사성 대신에 통계적인 자기상사성을 나타낸다. 그러므로 만일 집합이 모든 차원에서 r의 비율로 축소가 된다면 원본가 통계적으로 동일하게 된다.
프랙탈 차원을 간편하게 계산하는 방법으로 박스차원 계산법이 있는데, 예를 들어 길이
Figure 112006073524517-pat00003
의 박스로 덮여있는 전체집합 A가 r의 비율로 축소되면
Figure 112006073524517-pat00004
의 부분집합이 생긴다. 그리고 크기가 L=r
Figure 112006073524517-pat00005
인 박스가 전체의 A를 덮기 위해 필요한 개수는 다음과 같다.
Figure 112006073524517-pat00006
수학식(3)
식(2)에서 프랙탈 차원 D를 간단하게 계산하는 방법은 n차원의 공간을 변의 길이가 L인 박스의 그리드로 공간을 분할한다. 그리고 채워진 박스의 개수를 센다. (여기서 채워진 박스란 적어도 하나의 이미지점을 포함하는 박스이다.)
이때 고정된 L에 대해 채워진 박스의 총 개수를 N(L)라 하면, 몇 개의 L의 값에 대해 해당되는 N(L)의 값들이 결정된다. 따라서 프랙탈 차원 D(
Figure 112006073524517-pat00007
)는 도 1에 도시한 바와 같이 최소자승 선형보간 직선의 기울기이다.
한편, 복잡한 패턴이나 형상으로 계산되는 다양한 프랙탈 특성 중에서, 프랙탈 차원 D가 제일 중요하다. 그러나 도 2에 도시한 바와 같이 두개의 명백히 다르게 보이는 곡면도 같은 값의 프랙탈 차원 D를 가질 수 있기 때문에 프랙탈 차원 D만으로 특성분류 하기는 불충분하다.
이를 해결하기 위해서는 이미지 데이터를 정량화하는 척도인 공백도(Lacunarity)를 도입한다. 여기서 공백도는 Gap/Holes의 크기분포와 관련이 있고, 스케일에 의존하는 공간복잡성의 척도이다.
따라서 낮은 공백도의 대상은 모든 갭의 크기가 같기 때문에 균일하고, 높은 공백도의 대상은 불균한 성질을 가지고 있다. 그리고 공백도는 L의 함수이다, P(m, L) 은 길이가 L인 박스가 m개의 점을 포함할 확률로서 정의 한다.
Figure 112006073524517-pat00008
수학식 (4)
여기서 n은 길이가 L인 박스 내에서 가능한 최대개수이며, 공백도
Figure 112006073524517-pat00009
의 계산은 다음과 같다.
Figure 112006073524517-pat00010
수학식 (5)
Figure 112006073524517-pat00011
수학식 (6)
Figure 112006073524517-pat00012
수학식 (7)
한편, 아래의 표는 복합결함을 도시한 것으로 GIS에서 발생되는 주 결함원인인 5가지의 결합원인들(P, F, V, BC, CC) 단일결함원들은 파티클 P, 플로팅 F, 보이드 V, 챔버코로나 CC, 부스바 코로나 BC로 구분될 수 있다.
여기서 각각의 결합원인들 중 2가지씩 묶어서 10가지의 복합결함에 대하여 부분방전 시험을 하게 되면, 실험을 통해서 취득된 3차원 PD 데이터에 대하여 아래의 표와 같은 프랙탈 해석을 수행한다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
CC+P CC+V P+V F+CC F+BC F+P F+V BC+CC BC+P BC+V
챔버코로나+파티클 챔버코로나+보이드 파티클+보이드 플로팅+챔버코로나 플로팅+부스바코로나 플로팅+파티클 플로팅+보이드 부스바+챔버코로나 부스바코로나+파티클 부스바코로나+보이드
그리고 도 3a 내지 3j에 도시한 바와 같이 10가지 복합결함에 대한 부분방전 데이터를 2차원 및 3차원으로 가시화 한다. 이때 실제 실험데이터로부터 프랙탈 차원과 공백도를 계산하는 프랙탈 해설을 수행한다.
그리고 원인별 결과 값들을 도 4에 도시한 바와 같이 텍스트로 표시한다. 여기서 가로축은 프랙탈 차원이고, 세로축은 공백도를 나타낸다.
도시한 바와 같이 1번과 9번은 서로 인접해 있는데 1번은 챔버코로나+파티 클(CC+P)이고, 9번은 부스바코로나+파티클(BC+P)이므로 공통된 성분인 파티클 P 성분의 영향이라는 것을 판단할 수 있다.
그리고 4번, 5번, 6번, 7번 은 3차원 파형형태가 유사한데 4번은 플로팅+챔버코로나(F+CC), 5번은 플로팅+부스바코로나(F+BC), 6번은 플로팅+파티클(F+P), 7번은 플로팅+보이드(F+V)이므로 패턴분류도상에서도 유사하게 근접하고 있다.
또한, 7번은 플로팅+보이드(F+V)의 복합결합은 낮은 공백도를 나타내고 있는데 이는 3차원 PD 곡면의 형태가 비교적 매끈하면서, 균일한 성질을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있다.
8번 부스바+챔버코로나(BC+CC)의 형상은 다른 복합결함들의 형상과는 매우 차이가 나는데 패턴분류도 상에서도 다른 복합결함에서 동떨어져서 표시가 됨을 볼 수 있다.
2번 챔버코로나+보이드(CC+V)와, 10번 부스바코로나+보이드(BC+V)의 파형은 매우 유사한데 보이드(V)가 지배적인 영향을 미친 것으로 판단할 수 있다.
따라서 2가지 결함이 혼합된 복합결함에서 파티클(P), 플로팅(F), 보이드(V)가 주로영향을 미치고, 부스바코로나(BC), 챔버코로나(CC)는 미약한 영향을 미침을 알 수 있다.
이상에서 본 발명의 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법에 대한 기술사상을 첨부도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 가장 양호한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 따라서, 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술사상의 범주를 이탈 하지 않는 범위 내에서 치수 및 모양 그리고 구조 등의 다양한 변형 및 모방할 수 있음은 명백한 사실이다.
상술한 바와 같이 부분방전의 복합결함을 3차원 프랙탈으로 가시화 하여 분석함으로서 부분결함 종합적인 대책을 수행할 수 있어 2차원 PRPD분석의 한계인 신뢰성 및 정확도를 개선하는 효과가 있다.

Claims (3)

  1. 2차원 부분방전 특성의 PRPD 테이터를 3차원 영상으로 구축하는 3차원 영상구축단계;
    상기 3차원 영상을 프렉탈 분석을 통해 공백도를 계산하고, 상기 계산된 공백도에 따른 원인별 결과들을 정량적인 텍스트로 표시하는 정량화 단계; 및,
    상기 정량화 단계로부터 표시되는 텍스트로부터 부분방전의 원인을 판단하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 PRPD 데이터는 복합결함 부분방전인 것을 특징으로 하는 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 영상 구축단계는 PRPD 2차원 데이터의 밀집도와 공백도를 기준으로 3차원 영상을 구축하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 분석을 통한 GIS 부분방전 3차원 패턴의 분류기법.
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