KR101334138B1 - System and method for estimating malfunction of electric equipment - Google Patents

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Abstract

전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명 실시예에 따른 고장 예측 방법은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 산출하고, 전력정보와 진동정보를 조합한 연산을 통해 전기설비의 고장을 예측한다. 이에 의해, 진동 정보 외에 전력정보를 종합적으로 판단하여 전기설비의 고장을 예측할 수 있어, 그 예측의 정확도를 높일 수 있게 된다.Provided are a failure prediction system and method for an electrical installation. In the failure prediction method according to the embodiment of the present invention, power information and vibration information are calculated in the electrical equipment, and the failure of the electrical equipment is predicted through a combination of the power information and the vibration information. This makes it possible to predict failure of the electrical equipment by comprehensively determining the power information in addition to the vibration information, thereby increasing the accuracy of the prediction.

Description

전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING MALFUNCTION OF ELECTRIC EQUIPMENT}Failure Prediction System and Method for Electrical Equipment {SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING MALFUNCTION OF ELECTRIC EQUIPMENT}

본 발명은 고장 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주요 대형 전기설비에 대한 고장을 예측하여 경보하는 고장 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a failure prediction system and method, and more particularly to a failure prediction system and method for predicting and alarming a failure for a major large electrical installation.

전기설비는 고압의 전원이 인가되어 사용되는 관계로 동작 중에 진동이 발생한다. 이와 같은 진동은 전기설비가 안정화되지 않은 구동 초기에 발생하는 것이 일반적이지만, 전기설비에 고장이 있는 경우에는 안정화된 이후에도 발생하게 된다.Electrical equipment generates vibration during operation because high voltage power is applied. Such vibrations are generally generated at an early stage of driving in which the electric equipment is not stabilized, but may occur even after the electric equipment is stabilized.

따라서, 전기설비에서의 진동 분석을 통해 전기설비의 고장 진단이 행해지고 있는데, 단순한 진동 크기와 피크 측정 등에 의존하고 있다.Therefore, the failure diagnosis of the electrical equipment is performed through the vibration analysis in the electrical equipment, but it depends on the simple vibration magnitude and the peak measurement.

하지만, 전기설비의 진동은 왜란과 같이 전기설비의 고장이 아닌 다른 요소에 의해서도 발생한다는 점에서, 기존의 방식은 전기설비의 고장 예측 결과가 매우 부정확하게 나타나는 문제가 있다.
However, since the vibration of the electrical equipment is caused by other factors other than the failure of the electrical equipment, such as the disturbance, the existing method has a problem that the prediction results of the electrical equipment failure is very inaccurate.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보 등을 조합한 연산으로, 전기설비의 고장을 예측하는 고장 예측 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to calculate a failure system and method for predicting a failure of an electrical facility by a combination of power information and vibration information in an electrical facility. In providing.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 고장 예측 방법은, 전기설비에서의 전력정보를 산출하는 단계; 상기 전기설비에서의 진동정보를 산출하는 단계; 및 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산을 통해, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 단계;를 포함한다.In accordance with an embodiment of the present invention, a failure prediction method includes: calculating power information in an electrical installation; Calculating vibration information in the electrical facility; And predicting a failure of the electrical facility through a combination of the power information and the vibration information.

그리고, 상기 예측단계는, 상기 전기설비의 주변 상황에 따라, 상기 전력정보와 진동정보에 대해 각기 다른 가중치를 부가하여 조합 연산할 수 있다.The predicting may be performed by combining different weights with respect to the power information and the vibration information according to the surrounding conditions of the electric equipment.

또한, 상기 진동정보 산출단계는, 상기 전기설비에서의 제1 진동정보 및 제2 진동정보를 산출하고, 상기 제1 진동정보는, 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.The vibration information calculating step may include calculating first vibration information and second vibration information in the electrical equipment, wherein the first vibration information is generated due to an operation abnormality of the electrical equipment than the second vibration information. May be vibration information reflected more '.

그리고, 상기 제2 진동정보는, 상기 제1 진동정보 보다 '상기 전기설비에 대한 왜란에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.The second vibration information may be vibration information that 'more reflects the vibration generated by the disturbance of the electrical equipment' than the first vibration information.

또한, 상기 진동정보 산출단계는, 상기 전기설비에서의 제3 진동정보를 더 산출하고, 상기 제1 진동정보는, 상기 제2 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보이며, 상기 제3 진동정보는, 상기 제1 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 구조 변화에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.The calculating of the vibration information may further include calculating third vibration information in the electrical equipment, wherein the first vibration information is greater than an operation of the electrical equipment than the second vibration information and the second vibration information. Vibration information generated by the second vibration information, and the third vibration information is a vibration in which 'the vibration generated by the structural change of the electrical equipment is more reflected' than the first vibration information and the second vibration information. Information.

그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른, 고장 예측 방법은, 상기 전력정보와 진동정보를 기초로, 상기 전기설비의 고장 원인을 파악하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the failure prediction method according to an embodiment of the present invention may further include determining a cause of the failure of the electrical equipment based on the power information and the vibration information.

또한, 상기 전력정보는, 상기 전력정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하고, 상기 진동정보는, 상기 진동정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.The power information may further include at least one of a trend and a pattern of the power information, and the vibration information may further include at least one of a trend and a pattern of the vibration information.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 고장 예측 시스템은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 수집하는 수집장치; 및 상기 수집장치에서 수집된 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산으로, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 서버;를 포함한다.
On the other hand, a failure prediction system according to another embodiment of the present invention, the collecting device for collecting power information and vibration information in the electrical installation; And a server that predicts a failure of the electrical facility by a combination of the power information and the vibration information collected by the collection device.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 진동 정보 외에 전력정보를 종합적으로 판단하여 전기설비의 고장을 예측할 수 있어, 그 예측의 정확도를 높일 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 위 정보들 외에 위 정보들에 대한 트렌드와 패턴 분석을 이용한 고장 예측을 통해 고장 예측의 다양화를 이룰 수 있게 되고, 고장 예측의 원인 또한 제공할 수 있어, 전기설비에 대한 관리상의 편의를 향상시킬 수 있게 된다.
As described above, according to the present invention, it is possible to predict the failure of the electrical equipment by comprehensively determining the power information in addition to the vibration information, thereby increasing the accuracy of the prediction. In addition, it is possible to achieve the diversification of the failure prediction through failure prediction using trend and pattern analysis of the above information in addition to the above information, and can also provide the cause of the failure prediction. It will be possible to improve.

도 1은 본 발명이 적용가능한 EWS를 도시한 도면,
도 2는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치의 상세 블럭도,
도 3은, 도 1에 도시된 분석서버의 상세 블럭도, 그리고,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전기설비 고장 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.1 shows an EWS to which the present invention is applicable;
FIG. 2 is a detailed block diagram of the PQ & V collector shown in FIG. 1;
3 is a detailed block diagram of the analysis server shown in FIG. 1, and
4 is a flowchart provided to explain an electrical equipment failure prediction method according to a preferred embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.

도 1은 본 발명이 적용가능한 EWS(Early Warning System)를 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 EWS는 주요 대형 전기설비들에 대한 고장을 예측하고 이를 경보하기 위한 시스템이다. 또한, EWS는 대형 전기설비들에 대한 고장 원인분석(Casual Analysis : CA)을 수행할 수도 있다.1 is a diagram illustrating an early warning system (EWS) to which the present invention is applicable. The EWS shown in FIG. 1 is a system for predicting and alarming failures for major large electrical installations. The EWS can also perform a CA (Casual Analysis) on large electrical installations.

대형 전기설비들로, CT(Current Transformer : 변류기), PT(Power Transformer : 변압기) 등을 들 수 있는데, 이외의 다른 전기설비들에 대해서도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.Examples of the large-scale electrical installations include CT (Current Transformer), PT (Power Transformer: Transformer), and the like. Of course, the technical spirit of the present invention may be applied to other electrical installations.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용가능한 EWS는, PQ(Power Quality)&V(Vibration) 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)이 분석 서버(200)에 상호 통신가능하도록 연결되어 구축된다.As shown in FIG. 1, in the EWS to which the present invention is applicable, PQ (Power Quality) & V (Vibration) collecting devices 100-1, 100-2,. Are connected to each other so as to communicate with each other.

PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)은 고장 예측과 고장 원인 분석의 대상이 되는 주요 대형 전기설비들(미도시)에 각각 설치되는 장치들로, 자신이 설치된 주요 대형 전기설비들에 대한 전력품질(PQ : Power Quality)과 진동정보(V : Vibration)를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달한다. 구체적으로,PQ & V collectors (100-1, 100-2, ..., 100-n) are devices installed in major large electrical equipments (not shown) that are subject to failure prediction and failure cause analysis. The power quality (PQ: Power Quality) and vibration information (V: Vibration) for the installed major large electrical facilities are calculated / collected and transmitted to the analysis server 200. Specifically,

1) PQ&V 수집장치-1(100-1)은 전기설비-1(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달하고,1) PQ & V collection device-1 (100-1) calculates and collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-1 (not shown) and delivers it to the analysis server 200,

2) PQ&V 수집장치-2(100-2)은 전기설비-2(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달하고,2) PQ & V collection device-2 (100-2) calculates and collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-2 (not shown) and delivers it to the analysis server 200,

... ,...,

n) PQ&V 수집장치-n(100-n)은 전기설비-n(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달한다.n) The PQ & V collector-n (100-n) calculates / collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-n (not shown) and transmits it to the analysis server 200.

분석 서버(200)는 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)로부터 전달받은 전력품질과 진동정보를 이용하여 전기설비들에 대한 고장을 예측하고, 고장 발생으로 판단되면 이를 경보하여 관리자에 인지시킴은 물론, 고장 원인을 분석하여 관리자에 제공할 수도 있다.The analysis server 200 predicts a failure of electrical equipment by using the power quality and vibration information received from the PQ & V collection devices 100-1, 100-2, ..., 100-n, and generates a failure. If it is determined that the alarm is notified to the administrator as well as analyzing the cause of the failure can be provided to the administrator.

이하에서는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)에 대해, 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치의 상세 블럭도이다.Hereinafter, the PQ & V collection apparatuses 100-1, 100-2, ..., 100-n shown in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 2 is a detailed block diagram of the PQ & V collector shown in FIG. 1.

도 1에 도시된 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)은 모두 동일한 구조로 구현가능하므로, 도 2에서는 이들을 참조부호 "100"으로 대표하여 하나만 도시하였다.Since the PQ & V collection apparatuses 100-1, 100-2, ..., 100-n shown in FIG. 1 may all be implemented in the same structure, only one of them is represented in FIG. .

도 2에 도시된 바와 같이, PQ&V 수집장치(100)는, 3상 측정부(110), 필터-1(120), ADC(Analog-to-Digital Converter)-1(130), PQC(Power Quality Calculator)(140), 진동센서(150), 필터-2(160), ADC-2(170), VC(Vibration Calculator)(180) 및 통신부(190)를 포함한다.As shown in FIG. 2, the PQ & V collection apparatus 100 may include a three-phase measuring unit 110, a filter-1 120, an analog-to-digital converter (ADC) -1 130, and a PQC (Power Quality). Calculator (140), vibration sensor 150, filter-2 (160), ADC-2 (170), VC (Vibration Calculator) 180 and the communication unit 190.

3상 측정부(110)는 대형 전기설비에서 소모되고 있는 3상 전압과 전류를 측정한다. 필터-1(120)는 3상 측정부(110)에서 출력되는 3상 전압신호와 전류신호에서 잡음 성분을 제거하여 출력한다. ADC-1(130)는 필터-1(120)에서 출력되는 아날로그의 3상 전압신호와 전류신호를 디지털화하여 출력한다.The three-phase measuring unit 110 measures the three-phase voltage and current consumed in the large electrical equipment. The filter-1 120 removes the noise component from the three-phase voltage signal and the current signal output from the three-phase measuring unit 110 and outputs the noise component. The ADC-1 130 digitizes and outputs an analog three-phase voltage signal and a current signal output from the filter-1 120.

PQC(140)는 ADC-1(130)에서 디지털 신호로 변환된 3상 전압과 전류를 이용하여 전력품질을 계산하여 출력한다. 전력품질에는, 3상 각각에 대한 실효전압(Vrms), 실효전류(Irms), 피상전력(Pa, VA), 유효전력(P, Watt), 무효전력(Q, Var) 및 역률(Power Factor) 등이 포함된다.The PQC 140 calculates and outputs a power quality using the three-phase voltage and current converted from the ADC-1 130 into a digital signal. The power quality includes the effective voltage (Vrms), the effective current (Irms), the apparent power (Pa, VA), the active power (P, Watt), the reactive power (Q, Var), and the power factor for each of the three phases. Etc. are included.

진동센서(150)는 대형 전기설비에서 발생되고 있는 진동을 3축(XYZ-Axis)에 대해 각각 측정한다. 필터-2(160)는 진동센서(150)에서 출력되는 3축 진동신호들에서 잡음 성분을 각각 제거하여 출력한다. ADC-2(170)는 필터-2(160)에서 출력되는 아날로그의 3축 진동신호들을 디지털화하여 출력한다.Vibration sensor 150 measures the vibration generated in the large electrical equipment for each of the three axes (XYZ-Axis). The filter-2 160 removes noise components from the three-axis vibration signals output from the vibration sensor 150 and outputs the noise components. The ADC-2 170 digitizes and outputs the analog three-axis vibration signals output from the filter-2 160.

VC(180)는 ADC-2(170)에서 디지털 신호로 변환된 3축 진동들로부터 다양한 진동정보를 계산하여 출력한다. 진동정보에는, 진동 RMS(Root-Mean-Square), 진동 Peak, 진동 PSD(Power Spectral Density) Peak 등이 포함된다.The VC 180 calculates and outputs various vibration information from three-axis vibrations converted into a digital signal by the ADC-2 170. The vibration information includes a vibration root-mean square (RM), a vibration peak, a vibration power spectral density (PSD) peak, and the like.

통신부(190)는 PQC(140)에서 산출된 전력품질과 VC(180)에서 산출된 진동정보를 분석서버(200)에 전달한다.The communication unit 190 transmits the power quality calculated by the PQC 140 and the vibration information calculated by the VC 180 to the analysis server 200.

이하에서는, 도 1에 도시된 분석서버(200)에 대해, 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. 도 3는, 도 1에 도시된 분석서버의 상세 블럭도이다.Hereinafter, the analysis server 200 illustrated in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIG. 3. FIG. 3 is a detailed block diagram of the analysis server shown in FIG. 1.

도 3에 도시된 바와 같이, 분석서버(200)는 통신 인터페이스(210), 디스플레이(220), 프로세서(230) 및 DB(240)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the analysis server 200 includes a communication interface 210, a display 220, a processor 230, and a DB 240.

통신 인터페이스(210)는 PQ&V 수집장치(100)의 통신부(190)로부터 PQ&V 수집장치(100)의 전력품질과 진동정보를 수신하여, 프로세서(130)로 전달한다.The communication interface 210 receives power quality and vibration information of the PQ & V collection apparatus 100 from the communication unit 190 of the PQ & V collection apparatus 100 and transmits the information to the processor 130.

프로세서(230)는, 통신 인터페이스(210)를 통해 수신한 전력품질을 DB(240)에 저장하고, 전력품질의 트렌드와 패턴을 분석하여 분석결과를 DB(240)에 저장한다.The processor 230 stores the power quality received through the communication interface 210 in the DB 240, analyzes trends and patterns of the power quality, and stores the analysis result in the DB 240.

또한, 프로세서(230)는, 통신 인터페이스(210)를 통해 수신한 진동정보를 DB(240)에 저장하고, 진동정보의 트렌드와 패턴을 분석하여 분석결과를 DB(240)에 저장한다.In addition, the processor 230 stores the vibration information received through the communication interface 210 in the DB 240, analyzes the trend and pattern of the vibration information, and stores the analysis result in the DB 240.

그리고, 전력품질, 전력품질의 트렌드와 패턴, 진동정보 및 진동정보의 트렌드와 패턴을 조합한 연산을 통해, 프로세서(230)는 전기설비의 고장을 예측하는데, 이에 대한 상세한 설명은 도 4를 통해 상세히 후술한다.In addition, the processor 230 predicts a failure of an electrical installation through a combination of power quality, power quality trends and patterns, vibration information, and vibration information and trends and patterns. It will be described later in detail.

전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단되면, 프로세서(230)는 고장에 대한 정보를 디스플레이(220)에 표시한다. 또한, 프로세서(230)는 전기설비들에 대한 고장 원인을 분석한다.If it is determined that a failure has occurred in the electrical installation, the processor 230 displays information about the failure on the display 220. In addition, the processor 230 analyzes the cause of the failure of the electrical equipment.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전기설비 고장 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 도 4에서, 좌측에 도시된 단계들은 PQ&V 수집장치(100)에서 수행되는 단계들이고, 우측에 도시된 단계들은 분석 서버(200)에서 수행되는 단계들이다.4 is a flowchart provided to explain an electrical equipment failure prediction method according to a preferred embodiment of the present invention. In FIG. 4, the steps shown on the left are the steps performed by the PQ & V collecting apparatus 100, and the steps shown on the right are the steps performed by the analysis server 200.

도 4에 도시된 바와 같이, PQ&V 수집장치(100)의 3상 측정부(110)가 전기설비의 3상 전압과 전류를 측정하면(S310), PQC(140)는 S310단계에서 측정된 3상 전압과 전류를 이용하여 전력품질을 산출한다(S320).As shown in FIG. 4, when the three-phase measuring unit 110 of the PQ & V collection apparatus 100 measures the three-phase voltage and current of the electrical installation (S310), the PQC 140 measures the three-phase measured in step S310. The power quality is calculated using the voltage and the current (S320).

또한, PQ&V 수집장치(100)의 진동센서(150)가 전기설비의 3축 진동을 측정하면(S330), VC(180)는 S330단계에서 측정된 3축 진동으로부터 다양한 진동정보(진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak)를 산출한다(S340).In addition, if the vibration sensor 150 of the PQ & V collection apparatus 100 measures the three-axis vibration of the electrical equipment (S330), VC 180 is a variety of vibration information (vibration RMS, vibration from the three-axis vibration measured in step S330 Peak, vibration PSD Peak) is calculated (S340).

이후, PQ&V 수집장치(100)의 통신부(190)는 S320단계에서 산출된 전력품질과 S340단계에서 산출된 진동정보를 분석서버(200)에 전달한다(S350).Thereafter, the communication unit 190 of the PQ & V collection apparatus 100 transmits the power quality calculated in step S320 and the vibration information calculated in step S340 to the analysis server 200 (S350).

분석서버(200)의 프로세서(230)는, S350단계를 통해 수신된 전력품질의 트렌드와 패턴을 분석하고(S360), S350단계를 통해 수신된 진동정보의 트렌드와 패턴을 분석한다(S370).The processor 230 of the analysis server 200 analyzes the trend and pattern of the received power quality in step S350 (S360), and analyzes the trend and pattern of the received vibration information in step S350 (S370).

이후, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 i) S350단계를 통해 수신한 전력정보와 진동정보. ii) S360단계를 통해 분석된 전력품질의 트렌드와 패턴 및 iii) S370단계를 통해 분석된 진동정보의 트렌드와 패턴을 조합한 연산을 통해, 전기설비의 고장을 예측한다(S380).Then, the processor 230 of the analysis server 200 i) power information and vibration information received through step S350. ii) the power quality trend and pattern analyzed in step S360 and iii) the combination of the trend and pattern of vibration information analyzed in step S370 to predict failure of the electrical installation (S380).

S380단계는 다양한 방식으로 구현가능하다. 예를 들어, 전력정보와 진동정보를 조합하여 전기설비 고장 여부를 판단할 수 있으며, 이 경우 전기설비의 주변 상황에 따라 전력정보와 진동정보에 대해 각기 다른 가중치를 부가할 수 있다.The step S380 can be implemented in various ways. For example, it is possible to determine whether a failure of an electrical installation by combining power information and vibration information, and in this case, different weights may be added to the power information and vibration information according to the surrounding situation of the electrical installation.

예를 들어, 전기설비가 공사장에 위치하여, 외부 진동이 강하게 작용하고 있는 경우에는, 전력정보에 대한 가중치를 증가시키고, 진동정보에 대한 가중치는 감소시켜, 고장 예측시에 진동정보에 의한 영향을 완화시킬 수 있다.For example, if the electrical equipment is located at a construction site and the external vibration is acting strongly, the weight of the power information is increased, and the weight of the vibration information is decreased, so that the influence of the vibration information at the time of failure prediction is reduced. Can be mitigated.

한편, 진동이 일시적으로 큰 경우라 할지라도 일시적으로 전력이 큰 경우에는, 전력 변동에 의한 진동 발생으로 해석하여, 전기설비의 고장이 아닌 것으로 취급할 수 있다. 구체적으로, t1~t2 구간에서 "진동(V) > Vhigh"이지만, t1~t2 구간에서 "유효전력(P)의 변화량 > Pth"인 경우, t1~t2 구간에서 발생한 큰 진동은 급격한 전력 변동에 의해 발생한 것으로 해석가능하다. 다만, 이 경우 급격한 전력 변동을 분석하여 전기설비의 고장 여부를 추가로 판단하는 것이 가능하다.On the other hand, even when the vibration is temporarily large, when the power is temporarily large, it can be interpreted as the occurrence of vibration due to the electric power fluctuation and can be regarded as not a malfunction of the electric equipment. Specifically, at t 1 ~ t 2 period "vibration (V)> V high" Although, t 1 ~ in t 2 period when "the amount of change in active power (P)> P th" a, t 1 ~ t in the second section The large vibration generated can be interpreted as caused by a sudden power fluctuation. In this case, however, it is possible to further determine whether the electric equipment is broken by analyzing the sudden power fluctuation.

한편, 진동정보에는, 진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak 등이 포함된다고 전술한 바 있는데, i) 진동 RMS는 다른 진동정보들 보다 "전기설비 자체의 동작 이상"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이고, ii) 진동 Peak는 다른 진동정보들 보다 "전기설비에 대한 왜란"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이며, iii) 진동 PSD Peak는 다른 진동정보들 보다 "전기설비의 구조 변화"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이다.Meanwhile, the vibration information includes the vibration RMS, the vibration peak, the vibration PSD peak, and the like. I) The vibration RMS has more vibrations generated by "an abnormal operation of the electric equipment itself" than other vibration information. Vibration information is reflected, ii) Vibration Peak is vibration information that reflects more vibration generated by "disturbance to electrical equipment" than other vibration information, and iii) Vibration PSD Peak is higher than other vibration information. Vibration information that more reflects the vibration generated by the "structure change of electrical equipment".

따라서, S380단계에서의 고장예측시, 진동 RMS가 높은데 반해, 진동 Peak와 진동 PSD Peak가 낮은 경우에는 전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 진동 RMS가 높지만 진동 Peak와 진동 PSD Peak 역시 높은 경우에는 전기설비에 고장이 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.Therefore, when the failure prediction in step S380, the vibration RMS is high, while the vibration peak and vibration PSD peak is low, it can be determined that the failure of the electrical equipment. In addition, when the vibration RMS is high but the vibration peak and the vibration PSD peak are also high, it can be determined that a failure of the electrical installation does not occur.

또한, 전력품질의 트렌드와 패턴이 DB(240)에 기저장되어 있는 기존의 정상 트렌드와 패턴과 크게 다른 경우에는, 전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다.In addition, when the trend and pattern of the power quality is significantly different from the existing normal trend and pattern previously stored in the DB 240, it can be determined that the failure of the electrical equipment.

위와 같은 방식들에 의해 S380단계에서 전기설비 고장이 예측되면, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 고장 원인을 분석한다(S390). 고장 원인은, 고장 발생으로 판단됨에 있어 가장 큰 영향을 미친 파라미터이며, 여기서 파라미터에는 앞서 언급한 전력품질(실효전압, 실효전류, 피상전력, 유효전력, 무효전력 및 역률), 진동정보(진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak), 전력품질의 트렌드, 전력품질의 패턴, 진동정보의 트렌드, 진동정보의 패턴 등이 포함된다.When the electrical equipment failure is predicted in step S380 by the above methods, the processor 230 of the analysis server 200 analyzes the cause of the failure (S390). The cause of the failure is the parameter that has the greatest influence on the determination of the occurrence of the failure, where the parameters include power quality (effective voltage, effective current, apparent power, active power, reactive power, and power factor), and vibration information (vibration RMS). , Vibration peak, vibration PSD peak), power quality trend, power quality pattern, vibration information trend, vibration information pattern, and the like.

이후, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 고장 발생 사실과 고장 원인을 디스플레이(220)에 표시하여 관리자가 인지할 수 있도록 한다(S400).Thereafter, the processor 230 of the analysis server 200 displays the fact that the failure occurred and the cause of the failure on the display 220 so that the administrator can recognize the failure (S400).

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

100, 100-1, 100-2, ... , 100-n : PQ&V 수집장치
110 : 3상 측정부 120, 160 : 필터
130, 170 : ADC 140 : PQC
150 : 진동센서 180 : VC
190 : 통신부 200 : 분석 서버
210 : 통신 인터페이스 220 : 디스플레이
230 : 프로세서 240 : DB100, 100-1, 100-2, ..., 100-n: PQ & V Collector
110: three-phase measuring unit 120, 160: filter
130, 170: ADC 140: PQC
150: vibration sensor 180: VC
190: communication unit 200: analysis server
210: communication interface 220: display
230: processor 240: DB

Claims (8)

전기설비에서의 전력정보를 산출하는 단계;
상기 전기설비에서의 진동정보를 산출하는 단계; 및
상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산을 통해, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 단계;를 포함하고,
상기 예측하는 단계는,
상기 전기설비에 외부 진동이 작용하는 경우, 상기 전력정보에 대한 가중치는 증가시키고 상기 진동정보에 대한 가중치는 감소시켜 연산하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
Calculating power information in the electrical installation;
Calculating vibration information in the electrical facility; And
Predicting a failure of the electrical equipment by calculating the combination of the power information and the vibration information;
Wherein the predicting comprises:
When the external vibration is applied to the electrical equipment, the weighting for the power information is increased and the weighting for the vibration information is calculated by calculating the failure.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 진동정보를 산출하는 단계는,
상기 전기설비에서의 제1 진동정보 및 제2 진동정보를 산출하고,
상기 제1 진동정보는,
상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
The method of claim 1,
Computing the vibration information,
Calculating first vibration information and second vibration information in the electrical installation,
The first vibration information,
Failure information prediction method, characterized in that the vibration information 'more reflected by the vibration caused by the abnormal operation of the electrical equipment' than the second vibration information.
제 3항에 있어서,
상기 제2 진동정보는,
상기 제1 진동정보 보다 '상기 전기설비에 대한 왜란에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
The method of claim 3, wherein
The second vibration information,
Failure information prediction method, characterized in that the vibration information 'more reflected by the vibration caused by the disturbance to the electrical equipment' than the first vibration information.
제 3항에 있어서,
상기 진동정보를 산출하는 단계는,
상기 전기설비에서의 제3 진동정보를 더 산출하고,
상기 제1 진동정보는,
상기 제2 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보이며,
상기 제3 진동정보는,
상기 제1 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 구조 변화에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
The method of claim 3, wherein
Computing the vibration information,
Further calculating third vibration information in the electrical installation,
The first vibration information,
Vibration information 'reflected more vibration caused by the operation abnormality of the electrical equipment' than the second vibration information and the second vibration information,
The third vibration information,
Failure information prediction method, characterized in that the vibration information 'more reflected by the vibration caused by the structural change of the electrical equipment' than the first vibration information and the second vibration information.
제 1항에 있어서,
상기 전력정보와 진동정보를 기초로, 상기 전기설비의 고장 원인을 파악하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
The method of claim 1,
Based on the power information and vibration information, determining the cause of the failure of the electrical equipment; failure prediction method further comprising.
제 1항에 있어서,
상기 전력정보는,
상기 전력정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하고,
상기 진동정보는,
상기 진동정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
The method of claim 1,
The power information,
Further comprising at least one of the trend and the pattern of the power information,
The vibration information,
The failure prediction method further comprises at least one of the trend and the pattern of the vibration information.
전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 수집하는 수집장치; 및
상기 수집장치에서 수집된 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산으로, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 서버;를 포함하고,
상기 서버는,
상기 전기설비에 외부 진동이 작용하는 경우, 상기 전력정보에 대한 가중치는 증가시키고 상기 진동정보에 대한 가중치는 감소시켜 연산하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 시스템.
Collecting device for collecting power information and vibration information in the electrical installation; And
And a server for predicting a failure of the electrical equipment by combining the power information and the vibration information collected by the collection device.
The server comprises:
When the external vibration is applied to the electrical installation, the failure prediction system, characterized in that the weight for the power information is increased and the weight for the vibration information is calculated by reducing.
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