KR101457881B1 - 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수전반, 배전반, 전동기 제어반, 고압반, 저압반, 분전반을 내부에 포함하는 하우징의 아크 또는 코로나의 방전 상태를 진단하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 관한 것으로서, 상기 하우징 내부에 구비된 설비에 접촉 또는 근접 설치되어, 아크나 코로나 방전에 의해 발생하는 초음파를 검출하는 다수의 초음파 센서로 구성된 센서부; 및, 상기 센서부에서 검출된 초음파 신호에 대하여 다중 스케일 분석을 적용하여 다수 레벨의 세부성분 계수를 구하고, 상기 레벨 간의 세부성분 계수들의 상관관계를 통해 잡음 성분을 제거하여 세부성분 계수를 재설정하고, 재설정된 계수들로 각 레벨의 특징벡터를 구하고, 상기 특징벡터를 통해 상기 초음파 신호의 방전 유형을 식별하고 분류하고, 식별 및 분류 결과에 따라 상기 하우징의 내부 상태를 제어하는 이상유무 판단부를 구성하는 감시장치를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 의하여, 다중 스케일 분석 계수들의 신호 상관관계를 통해 잡음이 제거된 과도 신호들만을 추출하고, 이들 과도신호의 계수들로 특징벡터를 생성함으로써, 복잡하지 않으면서 보다 정확하게 아크 또는 코로나 방전의 특징을 추출하여 분류하고 진단할 수 있다.

Description

초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템 { An intelligent detecting system for arc or corona generation in a distributing board with ultra-sonic probes }

본 발명은 초음파 센서를 이용하여 수전반, 배전반, 전동기 제어반, 고압반, 저압반, 분전반을 내부에 포함하는 하우징 내의 접속불량 또는 단선에 의한 아크 또는 코로나의 발생 여부를 진단하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 관한 것이다.

산업의 고도화로 전력수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 수배전반 내의 전력설비에 의한 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 사고는 경제적 손실뿐만 아니라 기술적 손실도 발생시킬 수 있다.

통상적으로, 배전반 내의 접촉점이나 변압기 운전시 발생되는 진동 및 충격으로 인한 내부선로의 아크 방전에 의해 주위 절연물을 산화 및 열분해하여 탄화 도전로를 형성시킨다. 이러한 탄화 도전로 주위는 전자의 이동에 의해 줄열이 발생됨에 따라 절연내력이 저하되어 전기화재나 감전 등의 사고가 발생하게 된다.

또한, 수배전반 내부의 설치 기기들에는 고전압상황에서 발생하는 코로나, 부분방전, 섬락 등의 방전현상을 방지하기 위해서 여러 종류의 절연물이 사용되고 있다. 그런데 이러한 절연물은 공극 또는 박리 등과 같은 갭(gap)이 제조공정 중에 어떤 이유나 동작 중의 냉각 및 가열 과정에서 발생할 수 있다. 그러나 이러한 갭은 높은 전계가 인가될 때마다 부분 전기 방전을 발생하게 되고, 이러한 부분 방전이 반복되면, 절연물이 서서히 침식되고 절연 내력(dielectricstrength)을 감소시킴으로써 결국 심각한 절연 파괴 사고가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 절연물 내의 갭을 미리 제거하여 부분 방전의 발생을 감소시키는 것이 바람직하지만 여러 원인을 고려할 때 갭을 완전히 제거하기는 어렵다. 또한, 절연물의 절연 특성은 제조시부터 충분히 검사되어야 하는데 이러한 검사는 초기 제조 결함의 검사에는 유효하나 시간의 흐름에 따른 절연 열화는 배전반의 동작 중에 발생하기 때문에 실질적인 검사가 어렵다. 따라서 종래에는 검사들 사이의 시간 간격이 증가하고 항상 정확하게 절연 특성을 파악하기가 불가능하므로 예측하지 못한 중대한 사고가 발생하게 된다. 또한, 부분 방전을 측정하여 열화를 감시할 수 있다.

따라서 배전반에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 다양한 점검기술에 대한 기술개발이 이루어지고 있다. 예를 들어, 종래에는 절연열화 시 방사되는 전자파를 측정하여 배전반의 이상 유무를 확인하는 전자파 검출법이 제시되었다. 이러한 종래의 전자파 검출법은 대부분 30Hz∼300MHz, 300MHz∼3GHz의 주파수 범위의 VHF와 UHF 대역의 전자파를 검출하는 것으로 높은 공진도와 민감도를 나타내지만, 진동 및 외부교란전파에 의한 영향을 쉽게 받아 정확한 열화측정이 어렵다. 또한, 종래에는 수배전반 및 전동기 제어반, 분전반 내에서 발생되는 진동 및 분진 등에 의해 전자파 수신안테나의 초기 설치환경 및 설정이 변화했는지를 확인할 수 없으며, 수배전반 및 전동기 제어반, 분전반의 내부 환경 변화 및 설치환경 변화도 확인할 수 없다.

따라서, 종래에는 설치환경의 변화로 인해 전자파 수신안테나의 오동작 발생을 미연에 방지할 수 없었다. 이를 위해, 비접촉 복합센서나 전자파 또는 자외선 검출을 통해 아크 및 코로나 방전을 감시진단하는 기술이 제시되어 왔다[특허문헌 1,2].

한편, 전기가 고전압 선 주변이나 저압부의 전기적 연결부의 결함부분을 흐를 때 주변의 공기 분자들을 교란시키고 이 공기의 교란에 의한 공기 분자들의 충돌에 의해 초음파를 발생한다. 흔히 이 소리들은 일반적으로 딱딱 때리는 것 같은 소리 또는 톡톡 튀기는 소리로 감지되기도 하며 부저를 울리는 소리로도 들린다.

초음파 검출은 다양한 형태의 잠재적인 전기적 고장들, 특히 아킹, 코로나, 트래킹 같은 전기적 고장을 확인할 수 있다. 또한 전기적 고장들은 화재 및 정전 등의 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 인체에도 매우 치명적일 수가 있기 때문에 그 사고 유무를 정확히 찾아낼 필요성이 크게 대두되고 있다. 또한 고전압 전력설비에서 아크, 코로나같은 방전현상이 일어나면 여러 가지 장애를 일으킬 뿐만 아니라 인체에 치명적인 결과를 가져올 수 있기 때문에 사고 및 고장을 미연에 방지하기 위해서는 이러한 방전현상의 진전 상태를 운전 중 연속적으로 감시할 필요가 있다.

초음파 측정이 주목을 받게 되는 주된 이유는 측정장치가 비교적 간단하여 현장적용에 용이하고 전기적인 측정법과 상호 간섭을 일으키지 않는 특징이 있고, 또한 고전압기기의 전기적 측정에서 문제가 되고 있는 정전용량 및 외부잡음에 대한 영향도 받지 않기 때문이다.

배전선로 또는 옥내외용 전력기기에서 아크나 코로나방전이 일어나면, 그 방전에 의해 음향에너지가 방출되고 있음은 잘 알려진 사실이다. 특히 코로나방전은 도체의 구조, 인가전압의 크기 및 기상상태 등에 따라 규모의 차이는 있으나, 공기를 절연물로 사용하고 있는 옥외 전력설비에서는 불가피한 현상이다. 특히 도체 및 이를 지지하는 절연물의 오염이나 우천 시 코로나의 개시전압은 낮게 되고, 방전음은 크게 나타남을 알 수 있다. 고저압 전력설비에서 아크나 코로나 방전이 일어나면 여러가지 장해를 일으킬 뿐만 아니라 주변 절연물을 급속히 열화시켜 결국 절연파괴에 이르게 되는 경우가 많다. 따라서 기기의 고장을 미연에 방지하기 위해서는 이러한 아크나 코로나방전의 진전상태를 운전 중 연속적으로 감시할 필요가 있다.

초음파진단법은 고압 및 저압기기에서 발생되는 아크나 코로나 방전현상을 검출하여 절연파괴 사고의 예방진단에 적용할 수 있다[특허문헌 3,4.5]. 지금까지 국내외에서 보고된 초음파 진단법은 거의 대부분 전달매체로서 절연유, 즉 액체유전체를 사용한 전력용변압기 또는 커패시터를 적용 대상으로 하였으나 고체 절연물에 대한 열화진단 뿐만 아니라, 공기 중에도 초음파 진단 방법이 확대 적용되고 있다. 공기 중에서 아크나 코로나방전에 의해 발생되는 음향에너지의 약 99 %는 초음파 영역에서 방출되므로 공중 초음파를 이용한 고전압기기의 예방진단에 대한 방법이 크게 기대되고 있다.

한국등록특허 제10-1232750호 (2013.02.13.공고) 한국등록특허 제10-1232739호 (2013.02.13.공고) 한국등록특허 제10-0900245호 (2009.05.29.공고) 한국등록특허 제10-1077441호 (2011.10.26.공고) 한국공개특허 제10-2011-0070969호 (2011.06.27.공개)

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 초음파 센서를 이용하여 수전반, 배전반, 전동기 제어반, 고압반, 저압반, 분전반을 내부에 포함하는 하우징 내의 접속불량 또는 단선에 의한 아크 또는 코로나의 발생 여부를 검출하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 수배전반 하우징 내부의 설비에 초음파 센서를 구비하여, 초음파 신호를 다중 스케일 웨이블릿 분석을 통해 얻은 계수들에 대하여 신호의 상관관계를 이용하여 신호의 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 통해 아크나 코로나 방전의 유형을 식별하고 분류하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 수전반, 배전반, 전동기 제어반, 고압반, 저압반, 분전반을 내부에 포함하는 하우징의 아크 또는 코로나의 방전 상태를 진단하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 관한 것으로서, 상기 하우징 내부에 구비된 설비에 접촉 또는 근접 설치되어, 아크나 코로나 방전에 의해 발생하는 초음파를 검출하는 다수의 초음파 센서로 구성된 센서부; 및, 상기 센서부에서 검출된 초음파 신호에 대하여 다중 스케일 분석을 적용하여 다수 레벨의 세부성분 계수를 구하고, 상기 레벨 간의 세부성분 계수들의 상관관계를 통해 잡음 성분을 제거하여 세부성분 계수를 재설정하고, 재설정된 계수들로 각 레벨의 특징벡터를 구하고, 상기 특징벡터를 통해 상기 초음파 신호의 방전 유형을 식별하고 분류하고, 식별 및 분류 결과에 따라 상기 하우징의 내부 상태를 제어하는 이상유무 판단부를 구성하는 감시장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 이상유무 판단부는, 상기 잡음이 제거된 초음파 신호에 대하여, n레벨까지 웨이블릿 변환을 통해 세부성분 계수 D1, D2, D3, ..., Dn을 구하고, 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 하위 레벨의 세부성분 계수와 상관 관계를 구하고, 상기 하위 레벨의 상관 관계가 상위 레벨의 상관 관계 보다 작아지면 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 0으로 재설정하고, 재설정된 세부성분 계수들로부터 특징벡터를 추출하는 특징추출부; 및, 추출된 특징 벡터들을 사전에 정해진 샘플 특징 벡터와 대비하여, 매칭되는 샘플 특징 벡터를 찾아, 상기 초음파 신호의 방전 유형을 식별하고 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 특징추출부는 상기 각 레벨의 세부성분 계수에 대하여 상기 각 레벨로부터 3개 레벨 이하의 세부성분 계수 까지를 이용하여, 상위 레벨 및 하위 레벨의 상관 관계를 비교하고 비교 결과에 따라 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 재설정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 특징추출부는 레벨 k의 세부성분 계수가 D_k라고 하고, 상기 D_k 계수의 하위레벨들의 세부성분 계수를 각각 D_{k +1}, D_{k +2}, D_{k +3} 이라고 하면, 다음 [수식 1-1], [수식 1-2], [수식 1-3]을 이용하여 상관계수 Cn_k, Cn_{k +1}, Cn_k+2을 구하고, Cn_k과 D_k, Cn_{k + 1}와 Cn_k, Cn_{k +2}과 Cn_{k +1}을 각각 절대값으로 비교하여 상기 세부성분 계수 D_k를 0 또는 원래의 값으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

[수식 1-1]

[수식 1-2]

[수식 1-3]

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 특징추출부는 상기 재설정된 세부성분에 대한 특징 벡터를 상기 재설정된 세부 성분의 과도신호의 개수, 평균, 편차, 및, 상기 재설정된 세부 성분의 에너지 분포 중 어느 하나 이상의 값으로 특징들을 추출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 분류부는 하위 레벨에서부터 상위 레벨의 순으로, 각 레벨 별로 세부성분에 대한 특징벡터들을 비교하되, 하위 레벨에서 식별되거나 분류되지 않으면, 상위 레벨에서 다시 특징벡터들을 비교하여 식별 또는 분류하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 초음파 센서는, 주파수 혼합 회로와 국부 발진 회로로 구성되어, 상기 초음파 신호를 중간 주파수로 떨어뜨리는 주파수 변환기; 상기 중간 주파수를 증폭하는 증폭부; 및, 증폭된 신호로부터 가청 주파수의 원 신호를 분리하는 복조부로 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 초음파 센서는 전원선과 신호선을 함께 사용하고, 전원에 포함된 음향 신호만을 검출하기 위하여, 역결합 회로를 구성하고, 상기 역결합 회로는 상기 전원과 접지 사이에 병렬로 연결된 제1 및 제2 커패시티와, 상기 제1 및 제2 커패시티 사이에 직렬로 연결된 제1 컨덕터를 구성하여, 전원에 포함된 고주파 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서, 상기 초음파 센서는 대역통과필터를 구성하여, 30 kHz~60 kHz 대역의 신호만을 검출하는 것을 특징으로 한다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 수배전반의 초음파 신호 기반 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 의하면, 초음파 신호에 대하여 다중 스케일 분석에 의한 계수들의 신호 상관관계를 이용함으로써, 다중 스케일에 의하여 잡음이 점차 축소되어 보다 정확한 방전 신호를 식별 또는 분류할 수 있는 효과가 얻어진다.

또한, 본 발명에 따른 수배전반의 초음파 신호 기반 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 의하면, 다중 스케일 분석 계수들의 신호 상관관계를 통해 잡음이 제거된 과도 신호들만을 추출하고, 이들 과도신호의 계수들로 특징벡터를 생성함으로써, 복잡하지 않으면서 보다 정확하게 아크 또는 코로나 방전의 특징을 추출하여 분류하고 진단할 수 있는 효과가 얻어진다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템의 구성에 대한 블록도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 센서의 구조도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 송신 회로의 구성도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 전원공급 회로의 구성도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 발진부 회로의 구성도.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인버팅 버퍼의 회로 구성도.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 트랜스듀서 드라이버의 회로 구성도.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 역결합회로의 회로 구성도 및 그 주파수응답특성 그래프.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따라 입력부의 회로 구성도.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 증폭회로의 회로 구성도 및 그 주파수응답특성 그래프.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 주파수 변환회로의 회로 구성도.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 대역통과필터의 회로도 및, 그 주파수 응답 특성 그래프.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 센서의 위치 배열을 도시한 구성도.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 감시장치의 구성에 대한 블록도.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 이상유무 판단부의 구성에 대한 블록도.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 코로나 방전의 대표적인 주파수 스펙트럼 분포를 나타낸 그래프.
도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 아크방전의 대표적인 주파수 스펙트럼 분포 그래프.
도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 코로나 방전 주파수 대역에 대한 그래프로서, (a) 초음파 신호(Ultrasonic signal) [100 mV/div, 10 ms/div]이고, (b) 주파수 스펙트럼(Frequency spectrum) [2.0 mV/div, 10 kHz/div]에 대한 그래프.
도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 카본-구리 전극 아크방전 주파수 대역에 대한 그래프로서, (a) 초음파 신호(Ultrasonic signal) [100 mV/div, 10 ms/div]이고, (b) 주파수 스펙트럼(Frequency spectrum) [2.0 mV/div, 10 kHz/div]에 대한 그래프.
도 20은
도 21은 본 발명의 일실시예에 따른 웨이블릿 변환 방법을 설명하는 흐름도.
도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 몰렛(Morlet) 마더 웨이블릿을 나타낸 도면.
도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 파형 분석에 사용된 마더 웨이블릿을 나타낸 표.
도 24는 본 발명의 일실시예에 따른 몰렛(Morlet) 웨이블릿 변환된 아크 및 코로나방전 펄스로서, (a) 아크 방전 펄스, (b)코로나방전 펄스에 대한 그래프.
도 25는 본 발명의 일실시예에 따라 다중 스케일 분석에 의한 초음파 신호의 계수들을 신호 상관관계로 재구성하여 각 레벨의 세부성분에 의한 특징벡터를 구성하는 방법을 설명하는 흐름도.

이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.

또한, 본 발명을 설명하는데 있어서 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.

먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템의 구성에 대하여 도 1을 참조하여 설명한다.

도 1에서 보는 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템은 수배전반 하우징(10)에 설치된 센서부(20), 감시 장치(30), 및, 원격 서버(40)로 구성된다. 추가적으로, 감시장치(30)의 부하율을 모니터링 하는 부하율 모니터링 장치(50)를 더 포함하여 구성될 수 있다. 부하율은 변압기의 용량 대비 현재의 부하전력의 백분률로 구한다.

센서부(20)는 다수의 초음파 센서(21)로 구성된다. 초음파 센서(21)는 수배전반 하우징(10) 내부에 구비된 설비(11)의 접촉 또는 근접 설치되어, 아크나 코로나 방전에 의하여 발생하는 초음파를 측정한다.

또한, 수배전반은 대용량의 전력을 사용하는 건축물 또는 공장 등지에 설치되는 것으로서, 그 용도에 따라 수전반, 배전반, 분전반 등으로 구분되며, 하우징(10)의 내측에 전력을 분배하고 안정적으로 공급하기 위한 다양한 전력장비들이 설치된다.

수배전반 하우징(10)의 내부에 설치되는 기기 또는 설비(11)는 부스바, 진공차단기(VCB), 계기용변압기(PT), 전력량계량기(MOF), 부하개폐기(LBS), 부싱소자 등과 같이, 각종 몰드형 절연기기와 기기 연결 부품 및 절연 열화 예측이 요구되는 구성품 등이다. 예컨대, 본 발명의 수배전반의 방전 진단 시스템은 수배전반 내부의 저압측 구성장치인 배선용차단기(MCCB: Molded Case Circuit Breaker), 각종 배전 라인 등의 설비를 감시하는 장치로서 응용하여 사용할 수 있음은 물론이다.

본 발명에 따른 수배전반의 방전 진단 시스템은 이러한 하우징(10) 내의 각각의 기기 상태를 감지하기 위한 감지 수단을 마련하여 수배전반의 방전 또는 이를 통한 열화 상태를 감지하는 것이다.

한편, 센서부(20)와 감시 장치(30), 감시 장치(30) 및 원격 서버(40)는 각각 네트워크에 의해 연결되어 데이터 통신을 수행한다. 바람직하게는, 센서부(20) 및 감시 장치(30)는 UDP 프로토콜에 의한 인터넷으로 연결되고, 감시 장치(30) 및 원격 서버(40)는 TCP 프로토콜에 의한 인터넷으로 연결된다.

센서부(20)는 앞서 설명한 바와 같이 부스바, 차단기, MOF, CT, PT 및 변압기 등의 고압기기를 포함하는 수배전반 하우징 내에 있는 구성 설비(11)의 아크 또는 코로나 방전에 의한 초음파를 감지하는 센서로 구성된다. 바람직하게는 센서부(20)는 다수의 초음파 센서(21)로 구성된다. 초음파 센서(21)는 수배전반 하우징(10)의 내부에 절연물 또는 방전이 예상되는 설비 지점에 설치되어, 수배전반 하우징(10) 내부에 구비된 설비(11)의 아크 또는 코로나 방전에 의한 초음파 신호를 측정한다.

다음으로, 감시 장치(30)는 센서부(20)로부터 센싱된 초음파 신호를 수신하고, 수신된 초음파를 분석하여 수배전반의 이상 유무를 판단한다. 감시 장치(30)는 수배전반 하우징(10) 내부 영역 또는 각 설비(11)에서의 방전 상태를 모니터링하고, 기준 초음파 신호 패턴(방전 현상일 때의 초음파 신호 패턴)과 비교하여 전체, 또는, 설비 구성별로 이상 유무를 판단한다. 또한, 감시 장치(30)는 측정된 내부 또는 설비의 방전 상태를 영상으로 디스플레이에 표시하거나, 이상 유무를 감지하면 감지 사항을 알람으로 관리자 등에 알린다.

즉, 감시장치(30)는 센서부(20)에서 검출된 내부 영역의 초음파 신호, 및, 각 설비의 초음파 신호에 기초하여 상기 하우징 내부의 방전 상태 또는 이를 통한 열화 상태를 추론하는 진단하고, 진단된 상기 하우징 내의 방전 또는 열화 상태 정보에 따라 상기 하우징의 내부 상태를 제어하거나 알람 신호를 발생한다.

바람직하게는, 감시 장치(30)는 수배전반 하우징(10)에 부착하여 설치될 수 있다. 예를 들어, 센서부(20)는 수배전반 하우징(10) 내부에 설치되거나 각 설비(11)에 부착되어 설치되고, 수배전반 하우징(10) 외부에 감시 장치(30)를 설치할 수 있다. 이때, 내부에 설치된 초음파 센서(21)로부터 내부 또는 설비의 초음파 신호를 획득하고, 감시 장치(30)가 측정된 초음파 신호를 분석하여 수배전반 하우징(10) 내부의 이상 유무를 판단할 수 있다.

원격 서버(40)는 개인용 컴퓨터(PC) 또는 서버 장치 등 컴퓨팅 처리 기능을 가진 장치로서, 네트워크를 통해 감시 장치(30)와 연결되어, 감시 장치(30)로부터 측정된 초음파 신호 또는, 방전/열화 상태에 대한 판단된 데이터 등을 수신한다.

원격 서버(40)는 감시 장치(30)와 역할을 분담하여 처리할 수 있다. 예를 들어, 감시 장치(30)는 실시간으로 측정된 초음파 신호를 모니터링하여 간단한 패턴 비교만 수행하여 이상 여부를 감시하고, 원격 서버(40)는 과거 초음파 패턴 데이터 및 이상 결과를 학습하여 온도에 따른 이상유무 규칙 등을 도출하거나, 방전 상태 패턴 등을 설정하거나 관리하는 등의 기능을 수행한다. 특히, 원격 서버(40)는 데이터 저장 용량이나 컴퓨팅 능력 등 뛰어난 성능을 가지고 있고, 감시 장치(30)는 현장에 설비된 장비로서 원견 서버(40)에 비하여 성능이 떨어질 수 있다. 이러한 성능 차를 감안하여, 원격서버(40)와 감시 장치(30) 간의 기능을 분담할 수 있다. 이하에서는, 감시 장치(30)에서 상기 모든 기능을 수행하는 것으로 설명한다.

한편, 원격 서버(40)는 수배전반이 장착된 중앙관제소의 컴퓨터 시스템으로 구현되지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 관리자의 휴대용 통신기기, 예를 들어 스마트폰, PDA 등이어도 좋다.

또한, 감시장치(30)에는 부하율 모니터링 장치(50)가 연결되어, 부하율을 모니터링 한다.

다음으로, 본 발명에 따른 초음파 센서(21)의 구조에 대하여 도 2를 참조하여 설명한다.

초음파 센서(21)는 초음파 신호를 검출하는 센서이다. 파장이 짧아 방향성을 가지는 초음파의 성질과 공기의 비선형 성질, 그리고 두 신호가 비선형 믹서에 입력되면 두 개의 새로운 부가 신호들이 생긴다. 인간의 귀로 들을 수 있는 소리들은 그 파장이 길기 때문에 소리가 사방으로 퍼져 나가는데 반해, 파장이 짧은 초음파는 레이저 광선처럼 단일 방향으로만 퍼져 나가도록 조종할 수 있다. 초음파는 약 20KHz 이상의 음파로서 사람의 귀로는 소리로 느낄 수 없기 때문에, 사람이 소리로 느낄 수 있는 가청주파수로 변환하기 위하여 주파수 변환기를 통해서 일정한 주파수의 중간주파수로 떨어뜨려 중간주파수 증폭기로 충분한 증폭도와 선택도를 취한 다음 다시 검파한다.

진폭이 충분히 큰 두 초음파 주파수가 공기와 접촉하면, 공기의 비선형 성질 때문에 원래의 두 주파수에 더해, 두 주파수를 합한 합주파수와 감한 차주파수가 생긴다.

고주파 증폭단은 입력을 정합하는 입력 회로와 증폭 회로로 구성되고, 주파수 변환부는 주파수 혼합 회로와 국부 발진 회로로 구성된다. 입력 신호를 중간 주파 증폭부는 변환된 신호를 증폭한다. 복조부는 신호 입력에서 가청주파수의 원 신호를 분리하는 회로이다.

다음 수학식은 이득을 구하는 식을 나타내고 있다.

[수학식 1]

고저압 전력 설비에서 방출되는 초음파는 독특한 특성으로 초음파 방출을 유발하는 특유한 소리를 갖고 있기 때문에 초음파를 가청주파수로 변환하여 청각으로 그 초음파를 분석한다.

주파수 변환의 원리는 도 2에 나타내듯이 비직선상의 특성을 가진 다이오드, 트랜지스터, FET 등에 2개의 신호 f₁ f₂ 를 가하면, 출력 측에 다시 그 합 f₁ + f₂과 차 f₂ - f₁ (f₂ > f₁)의 신호가 발생한다. 출력 측에 동조회로를 구성함으로써 합과 차의 신호를 골라 낼 수가 있다.

이러한 초음파 탐지기 회로를 도 2와 같이 구성한다. 도 2는 주파수 변환의 원리를 나타낸 도면이다. 상기 회로는 전기적인 신호에 대한 간섭이 없기 때문에 전기설비의 예방진단 분야에서 사용되어지고 있다. 일반적으로 초음파 탐지기는 20~100kHz 대역을 측정하여 사용한다. 이 중 전기설비의 코로나, 아크는 30kHz~48kHz 대역에서 발생하는 초음파를 측정하여 열화유무를 진단한다.

도 3에서 보는 바와 같이, 40kHZ 초음파 송신 회로는 LM555에 의한 시간을 기반으로 한 40kHZ 멀티 바이브레이터 회로로서 RP 저항을 가변하여 발진 주파수를 바꿀 수 있다. LM555 초음파 변환기로부터 초음파 신호를 방출한다. 회로의 전압은 9V, 작동 전류는 40~50mA이다. 송신 초음파 신호는 8m보다 커야 한다.

바람직하게는, 상기 초음파 송신 회로에서 테스트 부가기능을 추가하여 안정적인 초음파 트랜스듀서의 드라이버 회로를 다음과 같이 구성한다.

먼저, 도 4와 같이, 전원공급 회로를 구성한다. 이때, DC 9V를 사용하여 전원을 공급한다. 특히, 드라이브 전원(DRIVE POWER)은 DC 18V이고, 레퍼런스 전원(REFERANCE POWER)은 DC 9V이다.

다음으로, 40KHz 발진부(OSCILLATION)는 도 5와 같이 구성헌다. 부귀환 버퍼(INVERTING U1A)를 사용하여 40KHz 크리스탈 발진기를 구성한다.

도 6에서 보는 바와 같이, 인버팅 버퍼(INVERTING BUFFER)는 트랜스듀서( TRANSDUCER)를 구동시키기 위한 전류를 증폭하고, 위상을 반전시켜 양측 드라이버로 입력한다. 도 6에서, U1B, U1C에는 정현파 출력이, U1D, U1E, U1F는 부정현파 출력이 된다.

트랜스듀서 드라이버(TRANSDUCER DRIVER)는 도 7과 같이 구성된다. 인버팅된 9Vpp/40KHz의 클럭을 18V의 전원을 갖는 배전압 회로를 이용하여 36Vpp/MAX 의 파형을 발생시킨다. 이 신호는 Y1(TRANSDUCER)를 통해 방출된다. 동작상태는 상위회로(Q1)의 동작 시 GKDNLGHLFH(Q3)가 OFF되도록하여 각각 18Vpp의 출력을 내도록 하여 최대 36Vpp의 전압펄스를 발생시킨다

다음으로, 역결합회로에 대하여 설명한다.

마이크로폰은 전원선과 신호선을 함께 사용하기 때문에 전원에 포함된 음향신호만을 검출하기 위해서 도 8a와 같이 역결합 회로를 구성한다. 저항 R1에 의해서 전류가 제한되어 정전류가 공급되며, 전원에 포함된 고주파 노이즈는 L1, C1 및 C2에 의해 차단된다. 역결합회로의 주파수 응답은 도 8b에 나타내었다. 도 8a는 역결합회로도의 구성도이고, 도 8b는 역결합회로 주파수응답특성을 나타낸 그래프이다.

프리앰프(Pre Amp)는 초음파 발진기를 통해 입력된 40KHz 대역의 반송파를 감지하여 VFO(variable frequency oscillator)를 통해 가청대역으로 변환 후, 아크 및 코로나의 발생여부를 판단하는 장치로서, 도 9와 같은 회로를 구성한다. 도 9는 입력부(PREAMPLIFIER TRANSISTOR)의 회로 구성도이다.

또한, 측정된 미소한 신호의 감도를 개선하기 위하여 도 10에 나타낸 것과 같이 이득 40 dB인 증폭회로를 구성한다. -3 dB의 주파수 대역은 280 Hz~320 kHz이고, 0.1 dB의 주파수 대역은 1 kHz~100 kHz로 마이크로폰의 주파수 대역을 충분히 포함한다. 증폭회로의 주파수 응답을 도 10b에 나타내었다.

다음으로, 주파수 변환회로는 도 11과 같이 구성한다. 트랜듀서 리시버를 통해 입력된 40KHz 대역의 반송신호는 Q1, Q2로 구성된 프리앰프를 통해 증폭된다. 도 11은 오디오 대역 신호 증폭부와 VFO의 회로 구성도를 도시한 것이다.

입력부의 프리앰프를 통해 증폭된 신호는 R11, C3 를 통해 U1의 VFO의 신호와 MIX된다. TP1은 믹스된 주파수의 측정포인트 이며 J5(50Kohm VR)의 가변으로 VFO 주파수를 결정하게 된다. 프리앰프 출력과 U1의 출력 차에 의해 가청주파수로 변환된 신호는 도 12에서처럼 대역통과 필터를 거친 후 U2(LM386) 오디오 파워 앰프를 통해 증폭되어 J5(SPEAKER 또는 마이크로 헤드폰)으로 초음파 신호를 청취할 수 있도록 되어 있다.

시뮬레이션을 통하여 결정된 30 kHz~60 kHz 대역의 신호만을 검출하기 위하여 도 12a와 같이 대역통과필터를 구성하였으며, 주파수 응답은 도 12b와 같다. -3 dB의 주파수 대역은 30kHz~60 kHz이고 -0.1 dB에서의 주파수 대역은 38 kHz~48 kHz이다. 도 12a는 대역통과필터의 회로도이고, 도 12b는 대역통과 필터의 주파수 응답 특성을 나타낸 그래프이다.

트랜듀서에 유기된 40KHz대역의 캐리어신호는 0.01uF을 통해 Q3를 구동한다. Q3를 통한 캐리어 신호는 LPF를 통해 콤퍼레이터(LM386)으로 입력된다.

컴퍼레이터의 레퍼런스 레벨은 2.48V로 고정되며 이 레벨보다 케리어 신호가 높을 때 컴퍼레이터의 출력이 나오게 된다. 컴퍼레이터의 +입력 스윙 레벨은 2.51를 기준으로 하여 동작하도록 하였다.

상기와 같은 초음파 센서(21)를 통해 애자, 부스바(Busbars), 변압기, 개폐기 등의 결함 시 발생하는 초음파 음을 탐지한다.

한편, 초음파 센서(21)는 초음파 신호를 얻기 위하여, 도 13과 같이 위치되어 배열되는 것이 바람직하다. 바람직하게는, 초음파 센서(21)는 20kHz에서 100kHz의 주파수 범위를 가진다. 더욱 바람직하게는, 초음파 센서(21)에서 사용한 중심주파수는 40kHz를 적용한다.

초음파 프르브(probe)는 초음파 신호의 선명한 응답을 얻기 위해 측정 대상 설비 앞에 50cm에서 100cm사이에 설치한다. 초음파 소스는 각종 전극 배열에 의해 생성한다. 변압기로 이루어진 회로는 동축 케이블을 통해 방전 소스에 접속된다. 초음파 음향 신호가 명확하게 측정되는 최대 거리는 50cm이며, 해당 측정 각도는 45°, 0°, 135°에 위치한다. 즉, 초음파 센서(21)의 초음파 프로브는 측정대상 설비에서 10cm 내지 50cm 내에 위치한다.

다음으로, 감시장치(30)의 구성에 대하여 도 14를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 14에서 보는 바와 같이, 감시 장치(30)는 센서 수신부(31), 표시부(32), 설정부(33), 이상유무 판단부(34), 및, 저장부(36)로 구성된다. 바람직하게는, 알람부(35)를 추가하여 구성될 수 있다.

센서 수신부(31)는 초음파 센서부(20)로부터 측정된 방전 신호의 데이터를 수신한다.

설정부(33)는 기준 패턴이나, 알람 기준, 알람 형태 등 각종 감시장치의 감시를 위한 변수나 상수, 조건 등을 사전에 설정하는 입력장치이다.

다음으로, 이상유무 판단부(34)는 하우징(10)의 각 설비(11) 또는 주변의 아크 또는 코로나 방전 신호, 및, 상기 방전 신호의 주파수 스펙트럼 등을 이용하여, 이상 유무를 판단한다. 구체적 판단 방법은 이하에서 설명한다.

표시부(32)는 방전 상태 또는 열화 상태의 데이터를 2차원 디스플레이에 표시한다. 즉, 표시부(32)는 하우징(10)의 내부 설비의 위치 및 해당 설비에서의 측정된 방전 상태를 표시하거나, 추론된 방전 상태 또는 열화 상태, 또는 열화 판단 결과를 화면에 표시한다. 특히, 수배전반 배치도 상에서 각 설비 별로 이상 유무를 표시할 수 있다.

저장부(36)는 하우징(10)의 각 설비(11), 또는 설치된 초음파 센서(21)의 위치, 방전 신호, 방전 신호에서 추출한 특징 및 패턴, 패턴 매칭의 연산 결과 등을 필요한 데이터를 저장한다. 또한, 실시간으로 수집된 신호의 패턴과 비교하기 위한 이력 신호 패턴 등을 저장한다.

알람부(35)는 판단부(34)에서 이상이 있는 것으로 판단하는 경우, 이상 상태를 알린다. 특히, 이상 상태와, 해당 설비 또는 이상 상태의 설비에 대한 정보를 같이 알린다. 실시간 측정 초음파 신호의 패턴이 기준 패턴과 일치(유사)하면, 경보가 작동한다. 또는, 방전 상태 또는 열화상태 추론에 의하여 이상상태로 판단되면 해당 이상상태에 대응되는 알람을 발생시킨다.

초음파 센서를 통하여 수집된 정보를 데이터베이스에 저장하고 실시간 측정 초음파가 경계의 패턴과 일치하거나 유사하면 경보가 작동한다. 이때 초음파 센서 및 주변 기기의 고장 또는 주변의 화재 등으로 인하여 급격한 아크 또는 코로나 방전의 변화가 발생할 수 있기 때문에 신속한 대처가 필요하다. 그래서 경보가 발생하면 자동으로 경보 발생 위치를 화면에 나타내어 주어야 하고 문제점을 찾을 수 있도록 한다.

다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 이상유무 판단부(34)의 대략적인 구성에 대해 도 15에 따라 구체적으로 설명한다. 도 15는 본 발명에 따른 이상유무 판단부(34)의 구성도이다.

도 15에 도시된 바와 같이, 이상유무 판단부(34)는 센서부(20)로부터 검출된 수배전반의 내부 초음파 신호 또는 각 설비의 초음파 신호 등 환경정보에 기초하여 하우징(10) 내부의 방전 상태 또는 열화 상태정보를 추출하여 진단하도록, 신호변환부(131), 특징추출부(133), 분류부(134), 및, 제어부(135)를 포함하여 구성된다.

초음파 센서(21)에서 측정한 음을 듣고 판정하는 방법은 개개인의 주관적인 반응에 따라 달라지며 소리를 듣고 판별하기 매우 어렵다. 또한 초음파 발생은 기계적 설비의 이상(베어링, 배관의 누설 등)에 의해 발생될 수 있음을 유의해야 한다. 그럼에도 불구하고 현장에서 초음파 센서(21)를 이용하여 측정할 경우 소리를 들어 판별하고 있으므로 코로나는 지속적으로 윙윙하는 소리가 나고, 아크는 에너지의 급격한 시작 및 정지를 갖는 비정상적인 폭발음 또는 파열음이 발생한다.

바람직하게는, 1,000V이하에서 초음파를 측정하여 윙윙하는 소리가 들릴 경우에는 아크로 판별할 수 있다. 이는 코로나가 1,000 V 이하에서 발생할 가능성이 거의 없기 때문이다.

초음파 진단은 방전에 의한 초음파 신호특성을 이용한 진단기법으로 방전에 의하여 발생하는 초음파의 중심주파수 40kHz를 세라믹 폰으로 수신하고 이것을 전기신호로 변환, 증폭, 검파하고 레벨을 표시하여 발생원을 탐지하는 것이다.

검출된 초음파 노이즈는 동시에 스피커로 소리를 들을 수 있으며 방전개소에서 발생하는 초음파의 검출거리를 확보하기 위해서 청취가능 주파수보다 상위 대역인 30kHz~60kHz를 수신하는 방식이다. 수신 주파수 대역을 30kHz~60kHz로 선정한 이유는 낮은 주파수에서는 주위 소음과의 구별이 어렵고 또한 높은 주파수에서는 대기 중의 전반손실이 커지기 때문이다.

아크나 코로나 방전은 주위의 공기 분자가 전기적으로 방전 또는 이온화되어 발생하며, 전기적 힘이 부도체 주위의 공기분자를 이온화 시킬 때 발생하는 화학적 반응은 금속부분의 부식과 절연 합성물의 고장을 유발한다. 코로나 방전위치에서의 높은 에너지는 기계적 구성요소에 손상을 주어 고장을 발생시킬 수 있다.

초음파 대역의 방전 중 트랙킹은 주로 절연물 표면의 오염원을 타고 흐르는 전류에 의해 생기며, 이 때 흐르는 전류는 에너지원이 되지 못해 어떠한 열도 발생되지 않다. 따라서 초음파 진단 외에는 이를 탐지하기가 매우 힘들다.

오염원은 주로 먼지, 습기 등에 기인하며 지글지글거리는 낮은 음이 지속되면 플래시오버 현상까지 이르게 된다. 이 플래시오버에는 잠잠해지는 듯하다가 점차 아크성 전류로 발전하고 결국엔 파괴적인 아크로 발전하게 된다.

초음파에서 다루는 코로나방전이 대표적이며 전계의 집중부화 접지부, 전위차간에 발생하는 현상으로 극히 주기가 짧은 일정패턴을 보인다. 도 16은 코로나 방전의 대표적인 주파수 스펙트럼 분포를 나타낸다.

앞서의 트랙킹에서 발전한 최종현상으로 진폭이 극히 크고 방전주기가 일정하지 않은 것이 특징으로 아크가 발생된다면 운전 중인 설비를 정지시킬 필요가 있다. 도 17은 아크방전의 대표적인 주파수 스펙트럼 분포를 나타낸다.

코로나 방전 발생 시 측정된 초음파 신호와 전류펄스 파형의 예를 도 18에 나타내었다. 코로나 방전 발생시 20 kHz~100 kHz 대역의 초음파 성분이 존재하였으며, 특히 30 kHz~50 kHz의 성분이 8mV~10mV로 크게 나타났다.

도 18은 코로나 방전 주파수 대역에 대한 그래프로서, (a) 초음파 신호(Ultrasonic signal) [100 mV/div, 10 ms/div]이고, (b) 주파수 스펙트럼(Frequency spectrum) [2.0 mV/div, 10 kHz/div]에 대한 그래프이다.

탄소-구리전극, 전선-전선 및 터미널 블록에서 직렬 아크방전 시 측정된 초음파 신호와 주파수 스펙트럼 분포를 도 19에 나타내었다. 초음파 신호의 주파수 스펙트럼 분석결과, 탄소-구리 전극에서는 코로나 방전과 마찬가지로 30 kHz~50 kHz의 성분이 존재하였으며, 전선-전선 및 터미널 블록에서는 30 kHz~60 kHz 성분이 크게 나타났다.

도 19는 카본-구리 전극 아크방전 주파수 대역에 대한 그래프로서, (a) 초음파 신호(Ultrasonic signal) [100 mV/div, 10 ms/div]이고, (b) 주파수 스펙트럼(Frequency spectrum) [2.0 mV/div, 10 kHz/div]에 대한 그래프이다.

먼저, 신호변환부(131)에 대하여 설명한다.

신호변환부(131)는 방전소스의 신호, 즉, 수신한 초음파 신호를 신호 파형으로 변환한다. 상기 초음파 신호는 방전소스로부터 50cm에 위치한 초음파 센서(21)에 의해 측정된 신호이다. 상기 초음파 신호 데이터는 신호 파형으로 변환된다.

다음으로, 특징추출부(133)는 아크 및 코로나 방전 발생 시 나타나는 초음파 과도신호에 대한 다중스케일 웨이블릿 분석을 통해 검출된 신호의 상관관계를 이용하여, 상기 초음파 신호의 특징 벡터를 추출한다.

즉, 본 발명에서는 아크 및 코로나 방전 발생 시 나타나는 초음파 과도신호에 대한 다중스케일 웨이블릿 분석을 통해 검출된 신호의 상관관계를 이용하여, 초음파 신호의 특징 벡터를 구한다.

먼저, 웨이블릿 분석을 통해 각각의 세부성분(Detail) 신호 등을 추출한다.

도 21에서 보는 바와 같이, 입력신호를 저대역 통과 필터 h[n]과 고대역 통과 필터 g[n]에 통과시켜 다운 샘플링 한다. 도 21은 웨이블릿 변환 방법을 설명하는 흐름도이다. 그리고 근사성분(approximation)과 세부성분(detail)으로 나눈다. 이 과정은 원하는 주파수 대역을 얻을 때까지 반복한다. 즉, 저대역 통과 필터를 통과한 신호 성분이 근사성분이고, 고대역 통과 필터를 통과한 신호 성분이 세부성분이다.

마더 웨이블릿의 선택은 이전의 더 좋은 유형을 선택하고 초음파 신호가 탈락되지 않음을 보장하기 위해 테스트 된다. 이산적인 웨이블릿 변환(DWT)이 좋은 결과를 보여주는 것은 초음파 잡음을 억제하는 최적의 성능을 위해 도 22과 같이 몰렛(Morlet) 함수와 함께 사용하도록 선택한다. 도 22은 몰렛(Morlet) 마더 웨이블릿을 나타낸다.

본 발명에서는 마더 웨이블릿으로 몰렛(Morlet) 웨이블릿을 사용한다. 웨이블릿 변환의 수행 결과인 계수 값 w_{a ,b}(t)는 원 신호의 한 부분과 마더 웨이블릿의 유사성을 나타낸다. 또한, a는 크기요소로 마더 웨이블릿을 팽창시키거나 압축시키며, b는 지연요소로 마더 웨이블릿을 b만큼 시간을 지연시키는데 이 a,b 값을 변화시키면서 w_{a ,b}(t)를 계산한다.

본 발명에서는 계산을 줄이고 시간이 오래 걸리는 단점을 보완하기 위해서 마더 웨이블릿으로 몰렛(Morlet) 웨이블릿을 적용한다.

바람직하게는, 아크 또는 코로나 방전에서 실측된 초음파신호는 각각 10주기 120개의 이산샘플로 저장된 데이터이다. 이러한 이산 데이터는 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 과도 신호를 검출하고, 이를 통해 아크 또는 코로나 방전을 검출할 수 있다. 이산 웨이블릿은 수학식 2와 같이 표현된다.

[수학식 2]

여기서 Φ(t)는 마더 웨이블릿이다. 이산 웨이블릿은 다중 필터뱅크에 관련된 피라미드 알고리즘을 적용하여 빠른 계산이 가능하다. 이산 웨이블릿 변환은 신호를 고주파 요소와 저주파 요소로 수학식 3, 4과 같이 분해할 수 있다.

[수학식 3]

[수학식 4]

여기서 y_high[K]는 고주파수 필터(g)의 출력이며, y_low[K]는 저주파수 필터(h)의 출력이다. 바람직하게는, y_low[K]의 특징을 가지고 있는 레벨(level) 3 근사계수를 아크 및 코로나 방전 검출에 적용하기 위하여 입력으로 선정한다.

아크 및 코로나 방전에 의해 발생하는 초음파 신호의 과도현상과 가장 유사한 형태의 마더 웨이블릿인 몰렛(Morlet) 마더 웨이블릿을 선택하여 이산웨이블릿변환(DWT)한 결과, 계수 값이 커지므로 아크 및 코로나 방전 검출을 위한 명확한 기준으로서 사용될 수 있다. 그러므로 수배전반 등에서 발생되는 초음파 신호의 특성을 최적화 하는 방법은 원 신호와의 유사성이 가장 큰 마더 웨이블릿을 선정하는 것이다.

최적의 마더 웨이블릿을 선정하기 위해 본 발명에서는 도 23의 각 마더 웨이블릿을 이용하여 이산 웨이블릿 변환의 분해과정을 레벨(level) 1에서 레벨(level) 3까지 선택하여 DWT 결과를 학습시켜 선정될 수 있다. 이때 목표치와 오차율을 비교하여 그 오차를 최소로 하는 최적 마더 웨이블릿을 선정할 수 있다. 도 23는 파형 분석에 사용된 마더 웨이블릿을 나타낸 표이다.

도 23의 표에서, 각 마더 웨이블릿을 이용하여 학습대상 초음파 신호의 파형을 1 레벨에서 3 레벨 까지의 각 레벨에 대하여 웨이블릿 변환한다. 그리고 이를 기준신호 파형 데이터와 방전 신호 데이터를 대상으로 각 마더 웨이블릿에 대하여 최소의 학습오차를 나타내는 레벨과 그 오차의 크기를 계산한다. 그래서 오차가 가장 적은 마더 웨이블릿을 방전 검출에 적용한다.

도 24(a), (b)는 초음파 표준신호 발생장치와 아크 및 코로나 발생장치에 생성된 각각의 초음파 펄스를 웨이블릿(Wavelet) 변환한 것이다. 도 24는 몰렛(Morlet) 웨이블릿 변환된 아크 및 코로나방전 펄스로서, (a) 아크 방전 펄스, (b)코로나방전 펄스에 대한 그래프이다.

각각의 도면에서 x축은 시간을 나타내고 y축은 해석된 신호의 주파수를 나타낸다. 각각의 결과를 검토해보면 동일한 전압을 인가하여 코로나,아크 각각의 방전신호에 따른 펄스의 발생 시간은 증가하는 경향을 나타내고 있으며, 발생 펄스의 양상은 12.5ms를 중심으로 좌우 대칭을 이루고 있다. 또한 인가 전압의 증가에 따라 저주파 펄스는 감소하고 고주파 펄스는 증가하는 경향을 보이고 있다.

웨이블릿 분석에서 추출한 각각의 세부성분(Detail) 신호는 일부의 과도신호의 경우, 상대적으로 감소한다. 반면 명백히 높은 값을 가지는 신호 또한 관측할 수 있다. 즉, 두 최대 값이 동일한 맥시마 라인(Maxima line)에 포함되면 스케일 2^j에서의 최대 값은 2^j+1에서 또 다른 최대 값까지 진행한다는 것을 알 수 있다. 또한 일반적으로 노이즈가 포함된 맥시마(Maxima)의 수는 스케일이 증가할 때 점점 감소된다. 이와 같은 현상은 각각 세부성분(Detail) 신호의 상호결합을 통해 과도 신호를 정확히 판별할 수 있는 가능성을 보여준다. 따라서 과도 신호에 의한 각 초음파 신호의 특성을 보다 뚜렷하게 나타낼 수 있다.

구체적으로, 도 25에서 보는 바와 같이, n레벨까지 웨이블릿 변환을 통해 세부성분 계수 D1, D2, D3, ..., Dn을 구하고(S10), 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 하위 레벨의 세부성분 계수와 상관 관계를 구하고, 상기 하위 레벨의 상관 관계가 상위 레벨의 상관 관계 보다 작아지면 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 0으로 설정한다(S20, S21~S27). 0으로 설정하는 것은 잡음 성분 등을 제거하여 과도 신호 등 특징되는 성분만 남겨두는 것이다. 이렇게 세부성분 계수를 상관계수에 의하여 재설정하여 과도신호의 특징성분만 남긴 후, 재설정된 세분성분 계수들로 특징벡터를 구성한다(S30).

본 발명에 따른 다중 스케일 상관관계 방법은 n레벨에서 웨이블릿에 의해 분해되면 세부성분(Detail) 계수는 D1, D2, D3, ..., Dn이 된다. 즉, D1은 1레벨에서의 세부성분이고, D2는 2레벨에서의 세부성분이고, Dn은 n레벨에서의 세분성분이다. 이때, k레벨에서 k+1은 하위레벨, k-1은 상위 레벨이라고 부르기로 한다. 예를 들어, D3의 상위 레벨은 D2 계수이고, D3의 하위 레벨은 D4 계수임을 알 수 있다.

먼저, 앞서 설명한 바와 같은 세부성분(Detail) 계수를 구한다(S10).

다음으로, 레벨간의 상관관계를 이용하여, 각 레벨 k의 세부성분을 재설정한다. 즉, 각 레벨 k의 잡음 성분을 제거하여 재설정한다. 처음에는 k = 1로 설정하여 레벨 1에 대하여 세부성분을 재설정하고, 다음으로 k = k+1 증가시켜 각 레벨 k에서의 특징되는 세부성분만을 추출한다(S20).

레벨 k에서, 해당 레벨의 첫 번째와 두 번째 스케일에서의 세부성분(Detail) D_k 와 D_{k +1}을 수학식 5와 같이 직접 곱하여 C_k를 생성하고, 상관관계 식을 얻는다(S21).

[수학식 5]

여기서, k, k+1은 레벨이고, D_k, D_k+1는 각각 k, k+1 레벨의 세부성분 계수이고, Cn_k는 k 레벨의 상관계수이다.

여기서, ΣD_k ² 은 레벨 k의 세부성분 계수들의 제곱 합을 말하고, ΣC_k ² 는 앞서 상관관계 식에 의하여 구한 계수들을 대한 제곱합을 말한다.

마지막으로, Cn_k과 D_k 절대 값의 대소비교를 통해 새로운 세부(Detail) 성분인 Dn_k을 생성한다. 즉, Cn_k과 D_k의 절대값을 비교하여, Cn_k의 절대값이 D_k의 절대값 보다 작으면, Cn_k과 D_k(또는 D_kn1)를 모두 0의 값으로 정한다. 즉, D_k의 새로운 세부성분 D_kn1 = 0 이 된다(S22).

다음으로 수학식 6과 같이 Cn_k 과 D_{k +2}를 직접 곱하여 C_{k + 1}를 얻고 새로운 상관관계 성분인 Cn_{k + 1}를 재 스케일하게 된다(S23).

[수학식 6]

여기서, k, k+1, k+2는 레벨이고, D_k+2는 k+2 레벨의 세부성분 계수이고, Cn_k, Cn_k+1는 각각 k, k+1 레벨의 상관계수이다.

이 과정을 통해 D1n_{k + 1}를 얻을 수 있다. 즉, Cn_{k +1}과 Cn_k의 절대값을 비교하여, Cn_{k +1}의 절대값이 Cn_k의 절대값 보다 작으면, Cn_{k +1}과 D_k을 모두 0의 값으로 정한다. 즉, D_k의 새로운 세부성분 D_kn2 = 0 이 된다(S24).

또한 수학식 7처럼 C_{k +2}와 Cn_{k +2}의 성분을 얻고(S25), D_kn1과 D_kn2와 같은 방법으로 D_kn3을 생성시킨다. 즉, Cn_{k +2}과 Cn_{k +1}의 절대값을 비교하여, Cn_{k +2}의 절대값이 Cn_{k +1}의 절대값 보다 작으면, Cn_{k +2}과 D_k을 모두 0의 값으로 정한다. 즉, D_k의 새로운 세부성분 D_kn3 = 0 이 된다(S26).

[수학식 7]

여기서, k, k+1, k+2는 레벨이고, D_k+3는 k+3 레벨의 세부성분 계수이고, Cn_k+1, Cn_k+2는 각각 k+1, k+2 레벨의 상관계수이다.

위의 과정을 거쳐 죄종적으로 Dk의 세부성분에서 잡음 성분 등을 제거하고 특징되는 성분들만을 추출하여, 최종 세부성분 D_k를 구한다.

그리고 다음 레벨 또는 다음 차수(k=2, 3, ..., n)에 대하여 위의 과정(S21 ~ S26)을 반복한다(S27). 그래서 각 레벨, 바람직하게는 k = 1, 2, ..., n-3 레벨 까지의 세부성분을 새롭게 설정한다. 즉, 잡음 성분 등을 제거하여 특징되는 성분만으로 구성된, 각 레벨의 세부성분을 구한다. 바람직하게는, 분석 단계를 5 내지 10단계로 하여 특징 벡터를 추출한다.

다음으로, 갱신된 각 레벨의 세부성분을 이용하여, 각 레벨의 특징벡터를 구한다(S30).

웨이블릿 변환은 불연속성 신호에 대하여 민감하게 반응하기 때문에, 아크 또는 코로나 방전 등 신호의 특징을 추출하기 위하여 다중 해상도 분석을 각 단계별로 적용하여 특징 벡터를 추출한다. 특히, 다중 스케일에 의한 계수에, 각 레벨 별 상관관계를 고려하여, 특징벡터를 추출한다.

바람직하게는, 상기 새로운 세부성분에 대한 특징 벡터를 상기 세부 성분의 과도신호 및, 에너지 분포에 의하여 정한다. 각 레벨의 세부성분의 과도신호에 대한 특징벡터는 과도신호의 개수, 평균, 편차 등으로 특징들을 추출할 수 있다. 또한, 세부성분의 에너지 분포는 각 레벨에서의 각 세부성분 계수의 제곱 또는 제곱의 합에 의해 나타난다.

앞서와 같이 구한 새로운 세부성분들에 대한 특징벡터들, 즉, 각 웨이블릿 변환 단계들의 새로운 세부성분들에 대한 특징벡터들이 해당 초음파 신호의 특징 벡터들로 정해진다.

다음으로, 앞서 각 초음파 신호에 대한 특징 벡터가 추출되면, 다음에 분류부(134)는 방전의 유형을 분류한다. 얻어진 음향 신호의 반복 패턴을 식별하고 규정하는 일은 쉬운 일이 아니며, 초음파 식별 방법은 이러한 목적을 위해 구성한다.

분류부(134)는 초음파 신호에 대한 특징 벡터들을 이미 알려진(또는 사전에 구해져서 정해진) 샘플 특징 벡터와 대비하여, 매칭되는 샘플 특징 벡터를 찾는다. 각 샘플 특징 벡터는 어떤 방전에 의해 발생된 신호의 특징 벡터의 샘플인지가 사전에 정해진다. 따라서 매칭되는 샘플 특징 벡터에 해당하는 방전의 유형을 해당 신호의 방전 유형으로 판단한다.

한편, 웨이블릿 분석에서 추출한 각각의 세부성분(Detail) 신호는 일부의 과도신호의 경우, 상대적으로 감소한다. 반면 명백히 높은 값을 가지는 신호 또한 관측할 수 있다. 즉, 두 최대 값이 동일한 맥시마 라인(Maxima line)에 포함되면 스케일 2^j에서의 최대 값은 2^j+1에서 또 다른 최대 값까지 진행한다는 것을 알 수 있다. 또한 일반적으로 노이즈가 포함된 맥시마(Maxima)의 수는 스케일이 증가할 때 점점 감소된다. 따라서 레벨이 더 커질수록, 신호에서 특징되는 부분만이 더 추출될 수 있다. 따라서 레벨이 가장 큰 경우(예를 들어, k = n-3인 경우)의 특징벡터들을 먼저 비교하고, 다음으로, k = n-4, n-5, ..., 2, 1 순으로 특징벡터들을 비교할 수 있다. 먼저 비교된 특징벡터가 유사한 것으로 판단되면, 더 세분화하여 비교하는 방식으로 단계적 비교도 가능하다. 즉, 하위 레벨의 세부성분들에 대한 특징벡터들을 먼저 대비하여 판단하고, 더 세분화된 대비가 필요하면 상위레벨의 세부성분들에 대한 특징벡터들을 대비할 수 있다.

한편, 앞서 특징벡터의 샘플 벡터를 별도로 사전에 구해둘 수 있고, 신경망 등 학습을 통해, 사전에 각 아크 또는 코로나 방전의 종류에 대하여 학습을 통해 판별 기준을 설정해둘 수도 있다.

마지막으로, 제어부(135)는 분류부(134)로부터 초음파 파형 분류에 의한 아크 또는 코로나 방전의 판별 결과에 기초하여, 상기 표시부(140)에 표시하여 관리자가 인식하게 하거나, 통신망을 통해 원격 서버(50)로 수배전반의 방전 또는 열화 상태를 통지한다. 또한, 제어부(134)는 산출된 방전 정보에 기초하여 수배전반 활선부의 방전 정도를 제어하도록 원격 서버(50)로 진단된 하우징(10) 내의 방전 정보를 전송한다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

10 : 수배전반 하우징 11 : 구성 설비
20 : 센서부 21 : 초음파 센서
30 : 감시 장치 31 : 센서 수신부
32 : 표시부 33 : 설정부
34 : 이상유무 판단부 35 : 알람부
36 : 저장부 40 : 원격 서버
131 : 신호변환부 133 : 특징추출부
134 : 분류부 135 : 제어부

Claims (9)

1. 수전반, 배전반, 전동기 제어반, 고압반, 저압반, 분전반 중 적어도 하나 이상을 내부에 포함하는 하우징의 아크 또는 코로나의 방전 상태를 진단하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템에 있어서,
   상기 하우징 내부에 구비된 설비에 접촉 또는 근접 설치되어, 아크나 코로나 방전에 의해 발생하는 초음파를 검출하는 다수의 초음파 센서로 구성된 센서부; 및,
   상기 센서부에서 검출된 초음파 신호에 대하여 웨이블릿 변환을 반복 적용하여 다수 레벨의 세부성분 계수를 구하고, 상기 레벨 간의 세부성분 계수들의 상관관계를 통해 잡음 성분을 제거하여 세부성분 계수를 재설정하고, 재설정된 계수들로 각 레벨의 특징벡터를 구하고, 상기 특징벡터를 통해 상기 초음파 신호의 방전 유형을 식별하고 분류하고, 식별 및 분류 결과에 따라 상기 하우징의 내부 상태를 제어하는 이상유무 판단부를 구성하는 감시장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 이상유무 판단부는,
   상기 잡음이 제거된 초음파 신호에 대하여, n레벨까지 웨이블릿 변환을 통해 세부성분 계수 D1, D2, D3, ..., Dn을 구하고, 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 하위 레벨의 세부성분 계수와 상관 관계를 구하고, 상기 하위 레벨의 상관 관계가 상위 레벨의 상관 관계 보다 작아지면 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 0으로 재설정하고, 재설정된 세부성분 계수들로부터 특징벡터를 추출하는 특징추출부; 및,
   추출된 특징 벡터들을 사전에 정해진 샘플 특징 벡터와 대비하여, 매칭되는 샘플 특징 벡터를 찾아, 상기 초음파 신호의 방전 유형을 식별하고 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 특징추출부는 상기 각 레벨의 세부성분 계수에 대하여 상기 각 레벨로부터 3개 레벨 이하의 세부성분 계수 까지를 이용하여, 상위 레벨 및 하위 레벨의 상관 관계를 비교하고 비교 결과에 따라 상기 각 레벨의 세부성분 계수를 재설정하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
4. 제2항에 있어서,
   상기 특징추출부는 레벨 k의 세부성분 계수가 D_k라고 하고, 상기 D_k 계수의 하위레벨들의 세부성분 계수를 각각 D_k+1, D_k+2, D_k+3 이라고 하면, 다음 [수식 1-1], [수식 1-2], [수식 1-3]을 이용하여 상관계수 Cn_k, Cn_k+1, Cn_k+2을 구하고, Cn_k과 D_k, Cn_k+1와 Cn_k, Cn_k+2과 Cn_k+1을 각각 절대값으로 비교하여 상기 세부성분 계수 D_k를 0 또는 원래의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   [수식 1-1]
   

   

   
   [수식 1-2]
   

   

   
   [수식 1-3]
   

   

   
   여기서, k, k+1, k+2는 레벨이고, D_k, D_k+1, D_k+2, D_k+3는 각각 k, k+1, k+2, k+3 레벨의 세부성분 계수이고, Cn_k, Cn_k+1, Cn_k+2는 각각 k, k+1, k+2 레벨의 상관계수임.
   
5. 제2항에 있어서,
   상기 특징추출부는 상기 재설정된 세부성분에 대한 특징 벡터를 상기 재설정된 세부 성분의 과도신호의 개수, 평균, 편차, 및, 상기 재설정된 세부 성분의 에너지 분포 중 어느 하나 이상의 값으로 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
6. 제2항에 있어서,
   상기 분류부는 하위 레벨에서부터 상위 레벨의 순으로, 각 레벨 별로 세부성분에 대한 특징벡터들을 비교하되, 하위 레벨에서 식별되거나 분류되지 않으면, 상위 레벨에서 다시 특징벡터들을 비교하여 식별 또는 분류하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
7. 제1항에 있어서, 상기 초음파 센서는,
   주파수 혼합 회로와 국부 발진 회로로 구성되어, 상기 초음파 신호를 중간 주파수로 떨어뜨리는 주파수 변환기;
   상기 중간 주파수를 증폭하는 증폭부; 및,
   증폭된 신호로부터 가청 주파수의 원 신호를 분리하는 복조부로 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 초음파 센서는 전원선과 신호선을 함께 사용하고, 전원에 포함된 음향 신호만을 검출하기 위하여, 역결합 회로를 구성하고,
   상기 역결합 회로는 상기 전원과 접지 사이에 병렬로 연결된 제1 및 제2 커패시티와, 상기 제1 및 제2 커패시티 사이에 직렬로 연결된 제1 컨덕터를 구성하여, 전원에 포함된 고주파 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 초음파 센서는 대역통과필터를 구성하여, 30 kHz~60 kHz 대역의 신호만을 검출하는 것을 특징으로 하는 초음파 신호에 의한 수배전반의 지능형 아크 및 코로나 방전 진단 시스템.
   

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