KR101488184B1 - 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 배전설비를 따라 이동하면서 불량 전력설비로부터 발생하는 고주파 신호를 수신함과 동시에 항법 위성으로부터 위치정보를 수신하고, 상기 수신된 고주파 신호와 위치정보를 데이터베이스에 저장함과 아울러 이를 GIS 상에 위치 및 색깔로 표시하면서 파형을 분석할 수 있도록 한 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템에 있어서, 이동 중에 일정거리 간격으로 연속해서 임의 설정된 단일 주파수와 음성신호를 포함하는 고주파 신호를 수신하도록 2대의 고주파 수신기를 포함하는 무선잡음 수신장치; 이동 중에 일정시간 간격으로 연속해서 위치정보를 수신하는 항법위성 수신장치; 및 상기 무선잡음 수신장치로부터 수신된 고주파 신호를 파형 형태로 표시하고, 상기 항법위성 수신장치로부터 수신된 위치정보를 이용하여 GIS 상에 이동 경로를 표시하되, 상기 일정거리 간격으로 수신되는 고주파 신호의 변화량을 일정시간 간격으로 연산하여 평균화하고, 상기 평균화된 고주파 신호의 크기를 상기 일정시간 간격으로 수신되는 위치정보와 연계하여 GIS 상에 경로와 함께 색깔로 구분하여 표시하는 신호 분석장치;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템에 관한 것이다.

Description

지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템{Method and apparatus for power line patrol system to locate the faulty components installed poles using GIS mapping technology}

본 발명은 한 곳에 설치되지 않고 산재한 전력설비의 유지점검을 위해 선로를 따라 이동하면서 불량설비의 검출을 위한 전파형태의 고주파 신호와 위치정보를 수신하고 그 결과를 GIS 상에 매핑 후 분석하여 불량설비를 검출하고 관리하는 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템에 관한 것이다.

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출원인은 대한민국 특허 제0795190호 및 제0915633호에서 전주에 오르지 않고 선로를 따라 지상에서 이동하며 불량설비에서 발생하는 전파형태의 고주파 신호를 수신하고 분석하여 설비의 운전상태를 판단할 수 있는 기술을 개시하였다.

또한, 대한민국 특허 제1065910호에서는 차량으로 이동하면서 전국에 산재한 배전설비에 대해 고주파 진단을 우선 시행하고, 불량의심 전주에서 정지하여 초음파를 진단하여 불량설비를 검출하는 기술을 개시하였다.

고주파 신호 검출을 통한 전력설비 진단기술의 발전에 따라 전력회사에서는 전기신문 2009.12.14자 13면 기사에서 배전선로(전력설비) 순시기준을 개정하면서 전력설비 진단 절차를 [표 1]과 같이 시행한다고 보도하고 있다.

1단계	2단계	3단계
고주파 진단	열화상, 광학쌍안경 진단	활선기별점검

즉, 전력설비를 3단계 절차로 순시, 진단하는데 제1단계는 차량으로 이동하면서 불량설비가 위치한 장소(전주)를 파악하는 단계, 제 2단계는 전주에서 정지하여 지상에서 주상의 불량설비를 파악하는 단계, 마지막 제 3단계는 전주에 올라 활선기별 점검하는 단계로 순시업무 절차를 정립하였다.

전력설비를 따라 신속히 이동하며 불량설비 위치를 파악하는 제1단계에서는 순시 진단업무가 얼마나 정확하게 이뤄졌느냐가 진단업무 전체의 성패를 가늠한다고 해도 과언이 아닐 정도로 중요하다고 할 수 있다.

그러나 이전 기술에서는 불량 배전설비에서 발생되는 고주파 신호의 주파수를 모르기 때문에 다수의 비점유(사용되지 않는) 주파수들을 순차적으로 바꿔가며 감시하고 이동속도에 지장을 받지 않도록 고속의 프로세서를 사용하여 변화량을 구하고 변화된 주파수 개수를 분석하여 불량설비를 검출하는 복잡한 장치구성과 신호 분석절차를 가졌다. 또한 그 지역을 다시 방문 시 동일 주파수를 사용한다는 보장이 없기 때문에 환경 변화에 따른 고주파 신호의 특성 적용이 어렵고, 신호 변동값 계산 중에 주파수 변경이 이뤄지는 경우 검출하지 못하는 경우가 발생하고 있다.

서울 강동지역의 전력설비를 따라 2008.10.27 15:00경 순시한 결과를 살펴보면 도 1과 같이 항법위성으로부터 수신된 각 위치 점에 고주파 신호 점유비 크기에 따라 위치 점별 색깔로 표시되었다. 전력설비 (102, 103, 104, 106)를 따라 왕복 순시하고 고주파 신호가 미검출된 위치 점 (107)에는 녹색으로 표시하고 고주파 신호가 검출된 점 (105)에는 적색으로 표시하였다. 그러나 점 (101)에서는 전주 반대편의 순시정보를 표시하지 못하고 전주 쪽 방향의 결과만 표시하고 있다.

상기 순시구간 전체 결과는 도 2와 같고 (108)과 같이 실제 이동경로와 아주 멀리 있는 경우, 도 1의 (101)에서 보이지 않았던 위치정보가 (110)의 하단으로 이동된 경우, (109)에서는 위치정보 일부가 오른쪽으로 이동하여 뭉쳐진 점으로 표시된 경우, (110)에서는 순시결과를 표시하지 못하는 경우 등이 발생하고 있다.

이러한 오류 등으로 인해 배전선로를 순시하고 기록된 결과가 있는데도 이를 분석, 관리하는 방법이 제시되지 않아 상기 기록을 활용하지 못하고 현장에서 검출되는 값을 즉석 판정하여 제1단계 순시하고 있어 진단의 비효율성이 발생하고 있다.

또한, 배전선로의 고주파 잡음 신호에 대한 발생원을 현장에서 파악하는 방법이 제시되지 않아서 이를 제거하지 못하기 때문에 다음 순시에도 계속하여 검출되고 있으며, 신호등과 같은 도로 주변에 설치된 전자설비로부터 발생하는 고주파 신호를 구분할 수 없어서 배전설비 불량으로 오인하여 고주파진단의 신뢰성에 의구심을 갖는 경우가 생기고 있다.

제1, 2단계를 거쳐 고주파 신호가 검출된 불량설비를 최종 점검하는 제3단계에서는 전주 위에 올라가 활선을 근접 점검할 시 고주파 신호를 측정하는 장치가 제시되지 않아서 점검자가 육안에 의존하기 때문에 내부 불량은 검출하지 못하는 경우가 발생하고 있다.

본 발명은 배전설비 순시결과를 분석하는 방법이 제시되지 않고 상기 제1단계 진단 시 이동하면서 즉석에서 검출된 신호에 의존하는 불량설비 검출방법의 문제를 해결하기 위한 것으로서 전력설비 순시 결과를 GIS 상에 매핑하고 다양한 형태로 분석하는 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 다수개의 주파수를 번갈아 감시하고 각각의 신호 변화량과 변화된 주파수 개수를 파악하여 불량설비를 파악하는 복잡한 구성의 순시장치를 단 2개의 주파수 감시로도 불량설비를 검출할 수 있도록 구성을 단순화한 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 불량전력설비 근처에서 위성항법의 수신 불량으로 순시결과를 표시하지 못했던 것을 매 초마다 이동된 위치정보와 신호 평균값 등을 GIS 상에 매핑하여 불량전력설비 위치를 정확하게 표시하는 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 전력설비를 따라 차량이 이동하면서도 배전설비가 아닌 신호등에서 발생하는 신호와 구분할 수 있도록 하여 주변의 영향 및 장애물과 관계없이 전력설비 불량을 검출할 수 있는 최적의 제1단계 진단 수행이 이루어지도록 한 지아이에스 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

배전설비를 따라 이동하면서 불량 전력설비로부터 발생하는 고주파 신호를 수신함과 동시에 항법 위성으로부터 위치정보를 수신하고, 상기 수신된 고주파 신호와 위치정보를 데이터베이스에 저장함과 아울러 이를 GIS 상에 위치 및 색깔로 표시하면서 파형을 분석할 수 있도록 한 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템에 있어서, 이동 중에 일정거리 간격으로 연속해서 임의 설정된 단일 주파수와 음성신호를 포함하는 고주파 신호를 수신하도록 2대의 고주파 수신기를 포함하는 무선잡음 수신장치; 이동 중에 일정시간 간격으로 연속해서 위치정보를 수신하는 항법위성 수신장치; 및 상기 무선잡음 수신장치로부터 수신된 고주파 신호를 파형 형태로 표시하고, 상기 항법위성 수신장치로부터 수신된 위치정보를 이용하여 GIS 상에 이동 경로를 표시하되, 상기 일정거리 간격으로 수신되는 고주파 신호의 변화량을 일정시간 간격으로 연산하여 평균화하고, 상기 평균화된 고주파 신호의 크기를 상기 일정시간 간격으로 수신되는 위치정보와 연계하여 GIS 상에 경로와 함께 색깔로 구분하여 표시하는 신호 분석장치;를 포함하여 이루어진다.
상기 신호 분석장치는 칼만 필터(kalman filter)를 이용한 추측항로 생성기법을 사용하여 상기 항법위성 수신장치로부터 수신된 위치값을 이전 경로의 위치변화 평균값에 대입하여 위치정보 오류를 정정하기 위한 다음 경로의 예상점을 결정하는 것을 특징으로 하는 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템이다.

이와 같은 본 발명의 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템은 다음과 같은 효과를 가진다

첫째, 전력설비 순시 진단 시 즉석 판정이 아닌 과거 및 현재 순시결과를 다양한 방법으로 신호변환하고 그 결과를 GIS상에 매핑(위치표시)하여 정확한 분석이 가능하다.

둘째, 다수의 주파수들을 번갈아가며 고주파 신호를 수신하여 진단하는 복잡한 구성의 장치를 단 2개의 고주파 신호만을 수신한 결과로 GIS 상에 매핑하는 기술을 사용하여 불량설비의 진단이 가능하다.

셋째, 파악하고자 하는 불량 전력설비 근처에서 방해 전파(고주파 신호)에 의해 위성 신호를 수신하지 못해도 이를 보정하여 불량 전력설비를 놓치지 않고 GIS 상에 매핑하는 것이 가능하다.

넷째, 제1단계에서 이동하면서 고주파 신호를 진단한 결과를 현장에서 파악하여 제거할 수 있는 장치를 제시하여 고주파 신호의 발생원을 정확히 파악하여 고주파 진단의 신뢰도 향상이 가능하다.

도 1은 종래 기술에서 순시결과를 위치 점으로 표현한 예시도.
도 2는 도 1의 순시구간 전체 결과를 도시한 예시도.
도 3 및 도 4는 전력설비 순시 개요를 도시한 예시도.
도 5는 칼만 필터를 사용한 추측항로 생성기법을 사용한 그래프.
도 6은 종래 기술을 이용하여 전력설비를 순시한 결과의 예시도.
도 7은 칼만 필터를 사용한 추측항로 생성기법을 사용한 예시도.
도 8은 도 7을 위성 사진정보 위에 표시한 예시도.
도 9는 LP 애자 하단부가 절단된 상태의 예시도.
도 10은 불량 LP 애자가 설치된 전주들을 표시한 예시도.
도 11은 일반적인 배전선로 순시결과를 도시한 예시도.
도 12는 종래 기술을 이용한 순시결과가 기록된 데이터베이스를 예시한 표.
도 13은 배전 전주를 따라 차량으로 이동하며 순시하는 것을 모의 도시한 예시도.
도 14는 본 발명이 적용된 불량 전력설비 검출 시스템을 도시한 예시도.
도 15는 무선잡음 수신장치와 항법위성 수신장치 간 시간 동기와 dB에 기록하는 과정을 설명한 플로차트.
도 16은 본 발명이 적용된 불량 전력설비 검출 시스템의 구성을 도시한 블럭도.
도 17은 본 발명이 적용된 불량 전력설비 검출 시스템에 의해 기록된 고주파 신호 수신 데이터베이스의 내용을 예시한 표.
도 18은 본 발명이 적용된 불량 전력설비 검출 시스템에 의해 기록된 항법 위성수신 데이터베이스 내용을 예시한 표.
도 19는 본 발명에서 수신된 고주파 신호를 신호처리한 값의 시간대비 변화를 예시한 그래프.
도 20은 본 발명에서 고주파 신호값을 변환하는 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 21은 상승값(Du)과 하강값(Dd)의 초당 합산값을 구하는 순서를 설명한 플러차트.
도 22는 원신호값과 주파수 별 평균값을 도시한 예시도.
도 23은 원신호값과 평균값의 차이를 설명하기 위한 예시도.
도 24는 미약한 신호가 발생한 장소를 두 개의 다른 주파수로 순시한 결과를 도시한 예시도.
도 25는 원신호값과 평균값을 대비한 예시도.
도 26은 도 22의 원신호를 상승값의 합과 하강값의 합으로 분석한 결과를 도시한 예시도.
도 27은 고주파 신호 검출 시 파형의 형태를 도시한 예시도.
도 28은 도 26의 상승값에서 하강값를 빼고 여기에 1000을 더한 결과를 도시한 예시도.
도 29는 불량설비 근처에서 불량설비를 검출하는 과정의 일 예를 도시한 플러차트.
도 30은 평활기에 변동율에 따른 경보발생 상태를 도시한 예시도.
도 31은 배전선로 순시결과 분석화면을 도시한 예시도.
도 32 내지 도 40은 순시한 결과를 도시한 예시도.
도 41 내지 도 44는 배전 전주의 구성 요소들을 도시한 예시도.
도 45는 활선 근접 고주파/초음파 진단장치의 예를 설명한 외형도.
도 46 및 도 47은 영상수신장치를 도시한 예시도.
도 48은 활선 고주파/초음파 진단장치의 구성을 도시한 블록도.
도 49는 도 40에서 피뢰기 발생신호 중 일부를 엑셀 그래프로 표시한 그래프.
도 50은 도 49의 일부를 발췌한 그래프.
도 51 및 도 52는 도 50의 요부를 확대한 그래프.
도 53은 영상수신장치를 도시한 예시도.
도 54 내지 도 57은 배전설비를 순시한 결과가 도시된 예시도.
도 58 및 도 59는 FM 라디오 방송 주파수를 고주파 신호 수신주파수로 설정하고 진단한 결과를 도시한 예시도.

이하 본 발명에 따른 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출방법 및 시스템의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 3은 전력설비 순시 개요를 보여주고 있다. 배전선로 순시장치(112)를 탑재한 차량을 이동하며 전력설비(116)로부터 고주파 신호(113)와 항법위성(115)으로부터 위치정보(114)를 수신하여 위치별 고주파 신호의 크기 등을 측정, 자동기록하며 순시하고 있으나, 배전선로에서 발생하는 고주파 신호(113)와 같은 강한 전파가 위치정보(114) 수신을 방해하여 수신하지 못하거나 도 4의 빌딩(118)과 같은 장애물에서 반사된 전파에 의해 앞서 도 2를 빌어 설명한 여러 위치정보 오류가 발생하고 있다.

위와 같은 위치정보 오류를 정정하기 위해 칼만 필터(kalman filter)를 이용한 추측항로 생성기법을 사용하여 도 5와 같이 위성으로부터 수신된 위치값(119)을 이전 경로의 위치변화 평균값에 대입하여 다음 경로의 예상점(120)을 결정한다. 경로 예상점(120)은 실제 경로(121)와 완벽히 일치하지는 않지만 위성 수신 위치값(119) 보다는 실제 경로(121)에 더 근접한 경로를 표시할 수 있다.

이전 기술을 사용하여 서울 강동지역 전력설비를 순시한 결과 도 6과 같은 순시결과를 얻게 되어 이동 시 일부 이동 위치정보가 경로를 이탈하여 (123), (127), (128)과 (129)지역 등에서 신호 검출 여부가 불확실하였으나, 보정 후인 도 7에서는 (123-1), (127-1), (128-1)과 (129-1) 지역 등에서 신호검출 위치를 명확하게 구분할 수 있어 정확한 위치 파악이 가능하다.

그러나 위치오류가 발생한 (122)~(129) 지역 모두에서 고주파 신호가 검출되는 것으로 보아 위치오류의 원인은 배전설비에서 발생하는 강한 전파신호가 수만km 떨어진 위성에서 보내는 위치정보 수신을 방해한다고 생각되지만, 도 4와 같이 도심지에서 주변 건물에 의한 영향이 발생할 수 있어서 도 8과 같이 위성 사진정보 위에 순시결과를 표시하였다. (122)와 (123) 주변에는 높은 건물이 없는 반면 (124)는 34층과 19층 건물 사이에 위치하여 건물 반사에 의한 오류 발생 가능성이 있는 조건이다.

건물에 의한 위치오류 가능성이 제일 높은 (124) 지역에서 2008년 10월 배전선로 순시 중에는 도 9와 같이 LP 애자 하단부가 절단된 고장을 발견하였고. 이전 기술을 사용하여 순시결과를 기록한 도 10에서 (130~133)은 전주이며 불량 LP 애자는 전주 (133)에 설치되어 있었다. LP 애자 사고 이전부터 인접 전주 (130)~(131) 부근 (134)~(135)지역에서 위치신호 상실이 발생하고 있었으며 LP 애자의 복구 후에도 고장과 무관하게 계속하여 위치신호 상실이 발생하고 있고, 고장발생 전주 근처는 사고 당시에는 없었으나 복구 후 위치오류(136)가 나타나고 있다.

도 11은 일반적인 배전선로 순시결과이다. 즉, 배전선로는 서로 연계되어있는 유기체로서 한곳의 설비불량에 의해 고장이 발생하면 주변에 있는 다른 설비들도 영향을 받게 된다. 그래서 (137)~(139)와 같이 불량설비가 한 곳에 집중되어 나타나게 된다.

위의 현상들을 종합하면 도 6에 도시된 위치오류 지역 (124)는 주변 건물에 의해 위치정보 오류가 발생하는 것이 아니라, 사고 LP 애자 뿐만 아니라 다른 불량 전력설비에 의한 고주파 신호가 발생하여 위성으로부터 전파 수신을 방해하기 때문에 위치정보 오류가 발생하고 있다 할 수 있다.

도 12는 이전 기술을 이용한 순시결과를 기록한 데이터베이스 내용이다. (141)의 10개 주파수를 3초 이내에 연속하여 감시하고 함유된 전력주파수 및 고주파 성분의 값을 기록한다. 이는 평균 운행속도를 (142)와 같이 30km/h로 설정하여 설계한 값이다. 이에 따라 매초 10 펄스의 위치정보를 발생하는 항법위성 수신기를 사용하면 충분히 도 1과 같이 각 위치정보에 고주파 신호값을 연결하여 도면 위에 표시할 수 있다.

그러나 본 발명의 실시에서는 고주파 신호 측정의 정확도 및 이동속도를 높이기 위해 감시 주파수를 2개 주파수로 고정하고, 최대 60km/h 주행속도로 배전선로를 순시할 수 있도록 설계하였다.

도 13은 평균 50m 간격으로 설치된 배전 전주를 따라 차량으로 이동하며 순시하는 것을 모의한 그림이다. 즉, 60km/h 운행시 초당 16.7m/sec (60,000m/3,600sec)로 이동하고 전주 간(50m) 이동 시 평균 3초 소요된다. 이동거리 1m 당 고주파 신호 1회 이상을 수신하기 위해서 최소한 1초당 18번의 고주파 신호를 수신하도록 설계하였고, 장치는 도 16과 같이 무선잡음 수신장치(10), 항법위성 수신장치(20) 및 신호 분석장치(30)로 구성되어 있고, 사진 외 별개의 환경측정장치(40)가 있다.

도 15는 무선잡음 수신장치(10)와 항법위성 수신장치(20) 간 시간 동기와 dB에 기록하는 과정을 설명한다. 신호 분석장치(30)가 항법위성 수신장치(20)로부터 시간 펄스를 수신하여 측정시간을 맞추고(21), 고주파 신호(22) 및 위치정보(23)를 수신한다. 수신된 시간과 위치정보를 연결하여 dB에 기록하고(24) 18번째 신호에서는 다음 과정을 반복한다(25).

도 16은 위 과정을 좀 더 자세히 설명하는 것으로 무선잡음 수신장치(10)는 2대의 고주파수신기(11,12)로 구성되어 수신된 고주파 신호를 전력주파수 등으로 변환(13)하고, 유선연결 시 장치 간 유도 영향을 주는 것을 방지하기 위해 무선통신(블루투스)으로 측정값을 신호 분석장치(30)로 송신한다. 항법위성 수신장치(20)는 위치 및 시각정보를 수신하여 신호 분석장치(30)로 송신하고, 신호 분석장치(30)가 고주파 신호값과 위치정보를 저장한다(32).

신호 분석장치(30)는 수신된 신호값(33)이 일정값 이상 시 경보(34), 이동경로 및 신호 크기를 색깔(35) 처리하고, 이를 화면 위에 파형(36) 및 이동경로(37)를 표시한다. 그리고 환경측정장치(40)로부터 고주파 신호와 같이 빠른 속도는 아니지만 매 10분마다 온습도, 강우량 및 풍속정보를 받아 기록하여 준다.

도 17은 데이터베이스 내용을 보여준다. 순시시간(41), 고주파 수신기 1(Ch A)의 신호값(42)에는 60(46), 120(47), 180Hz(48) 및 800Hz 이하의 음성신호(49)를 포함하고, 고주파 수신기 2(Ch B)의 신호값(43)에는 Ch A와 동일한 (50)~(53)값을 가지고 있다. 위치정보 id(44)를 가지고 있고, 별도의 환경측정장치(40)로부터 기상정보(45)를 수신하여 온도(54), 습도(55), 강수량(56)과 풍속(57)정보를 기록한다.

도 18은 항법 위성수신 기록 데이터베이스 내용을 보여준다. 도 17의 데이터베이스와 연계를 위한 GPS ID(58), 경도(59), 위도(60), GPS 수신상태(61)와 주행속도(62)를 포함한다.

도 19는 본 발명의 실시에 의해 수신된 고주파 신호를 신호처리한 값의 시간대비 변화를 표시한 예이다. (63)은 제2 고주파 (120Hz), (64)와 (66)은 각 180과 60Hz 신호를 (65)는 800Hz 이하 음성신호 전체 값의 크기를 표시하고 있다. 일반적으로 제2 고주파 신호 변동폭이 제일 크고, 홀수 고주파인 180Hz와 전력주파수 60Hz는 제2 고주파 신호에 비해 평상시 변동은 적고 불량 설비 근처에서만 크게 변동하는 선택성 Q가 높은 신호 특성을 갖는 반면, 800Hz 이하의 전체 음성신호는 신호크기 변동이 거의 없는 일정한 값을 가지는 특성이 있다.

본 발명을 실시하기 위해 매초 18회 변화되는 고주파 신호값을 GIS에 매핑하려면 최소 초당 18회의 위치정보를 제공하는 고정밀 위성 수신기를 사용해야 한다.

고정밀 위성수신기는 정확도를 유지하기 위해 더 많은 위성으로부터 동시에 위치정보를 받아야 하기 때문에 주변 영향을 더 많이 받을 수 밖에 없는 구조이다. 정지한 상태가 아닌 차량으로 이동하며 동시에 4대 이상의 위성을 항상 볼 수는 없을 것이고, 본 발명의 최종 목표인 고주파 신호 검출을 통한 불량 배전설비를 찾을 수 있어야하나, 막상 불량설비 근처에서는 고주파 신호가 위성으로부터의 위치정보 수신을 방해하여 위치정보를 잃어버려 순시결과를 표시할 수 없다는 중대한 결함이 발생하게 된다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 주변환경의 영향을 덜 받는 매 1초마다 위치정보를 제공하는 항법위성 수신장치(20)를 사용하여 위치정보 상실을 최대한 방지하고 대신 여러 가지 다양한 방법으로 고주파 신호를 분석하여 불량신호를 놓치지 않도록 하였다.

도 20은 초당 18회씩 변화하는 고주파 신호값을 초당 1회 값으로 변환하는 방법을 설명하기 위한 그림이다.

하기 [수학식 1]과 같이 초당 평균값(Da)은 고주파 신호의 원신호값(D)인 (67), (68), (70) 등의 18개 신호를 합하고, 초당 신호 개수(n)으로 나눈 값이며, 하기 [수학식 2]는 신호의 변화량 (Df)을 구하는 것으로 현재값(Di+1)과 이전값(Di)의 차를 말하며, 하기 [수학식 3]은 신호 변화량(Df)의 초당 평균(Dv)을 말하며, 하기 [수학식 4]는 변화량(Df) 중 하강 변화량(Df<0)의 초당 누산값(Dd)을 말하고, 하기 [수학식 5]는 변화량(Df) 중 상승 변화량(Df>0)의 초당 누산값(Du)을 말하고, 하기 [수학식 6]은 하강변화량(Dd)에서 상승변화량(Du)을 뺀 찻값에 1000을 더해준 값의 초당 누산값인 상승하강 차값(Dt) 등을 구해 표시한다.

도 22의 상단 그래프는 초당 18개의 원신호값(D)이며 (77)은 800Hz 이하의 전체 고주파 신호(PWR), (78)은 120Hz, (79)는 60Hz, (80)은 180Hz의 크기를 보여준다. 중간 그래프는 초당 원신호값의 평균값(Da)이며 (82)는 120Hz, (81)은 800Hz 이하 전체 고주파 신호, (83)은 60Hz, (84)는 180Hz의 고주파 신호값의 초당 평균값을 보여준다.

하단 그래프는 초당 변화량 평균값(Dv)을 보여준다. 현재값과 이전값의 절대 값 차 값의 초당 평균값을 보여주고, (85)는 180Hz, (86)은 60Hz, (87)은 120Hz, 그리고 (88)은 전체 신호값을 나타내고 있다.

18개 신호를 평균한 값을 매초 마다 표시하기 때문에 원신호값의 최대와 평균값의 최대는 약간 차이가 발생할 수 있다. 평균값(Da)의 최대(83)는 원신호의 최대값(78)보다 1초가 빠르고 변화량 평균값(Dv)의 최대값(87)은 1초가 느리다는 것을 알 수 있고, 평균값(Da)은 신호값의 높낮이 변동이 없는 최대점을 변화량 평균값(Dv) SMS 높낮이 변동이 많은 곳에서 최대값을 보이는 것을 알 수 있다.

이런 현상을 상세히 파악하기 위해 도 23에서 고주파 신호의 변화가 제일 큰 120Hz의 원신호와 변환된 값을 비교하면 특성을 확실히 알 수 있다. 평균값(Da)의 최대값(90)은 원신호값 최대(89)와 거의 일치하나 변화량 평균(Dv)의 최대값(92)은 원신호의 최대값(89)을 지나 (91)점과 일치하고 있다. 즉, 산술 평균(Da) 변환 값은 원신호값과 거의 일치하지만 변화량 평균(Dv)은 최대값이 아닌 변화가 많이 발생한 곳에서 최대값을 보이고 있다.

도 24는 미약한 신호가 발생한 장소를 두 개의 다른 주파수로 순시한 결과를 보여주고 있다. 왼쪽은 152.8MHz, 오른쪽은 161.9MHz 주파수를 사용하여 순시한 결과 그래프이며 왼쪽에서는 (93)의 120Hz 신호가 제일 큰 반면 오른쪽에서는 (94)의 전체 신호값이 제일 크게 나타나고 있다.

도 25의 변화량 평균그래프(97)의 최대점인 (201)과 (202)는 원신호값 그래프(95)의 (98)과 (99)점이 고주파 신호가 발생한 지점과 정확히 일치하는 것을 알 수 있다. 반면, 산술 평균값(Da) 화면에서는 어느 점이 최대인지 알 수 없어 최대점을 쉽게 파악할 수 없다.

초당 18개의 원신호를 변화량 평균값(Dv)으로 변환하고 분석하면 고주파 신호 주파수가 일치하지 않아도 신호 크기의 변동 없이 변화폭이 크게 발생하는 현상을 검출할 수 있어서 도 25의 (99)점 같은 개소를 불량설비 위치로 판정할 수 있다. 신호크기 또는 신호의 변화폭을 분석하면 불량설비를 놓치지 않고 검출할 수 있기 때문에 수신 주파수 불일치에 따라 불량설비를 검출하지 못하고 지나칠 수 있다는 염려를 할 필요가 없어 여러 개의 주파수 감시없이 단순히 2개의 고정 주파수를 연속하여 감시하여도 고주파진단이 가능한 것이다

도 21은 상승값(Du)과 하강값(Dd)의 초당 합산값을 구하는 순서를 설명하고 있다. 현재값과 이전값의 차를 구하고 현재값이 이전값보다 적으면(72) 하강값(Dd)에 합산하고(74) 이전값보다 크면(72) 상승값(Du)에 더한다(73). 이러한 값의 합을 매 1초(18개 신호)마다 계산(75)한 결과를 저장하고 경보 발생한다(76).

이는 짧은 순간 변동되는 신호들의 움직임을 극성(상승, 하강 방향) 별로 값들을 합산하고 매 초마다 극성을 판정하기 위함이다. 도 20에서와 같이 고주파 신호값은 상승과 하강을 연속하고 있으며 (68) - (67) > 0 이므로 (69)는 상승값에 더해지고, 반대로 (70)- (68) < 0 이므로 (71)은 하강값에 더해진다.

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도 26은 도 22의 원신호(203)를 상승값의 합(Du,204)과 하강값의 합(Dd, 205)으로 분석한 결과를 보여준다. 상승값의 최대값과 하강값의 최대는 13:45:42 시간 근처에서 발생하고 있으며, 이 결과는 도 22와 도 23의 결과와 일치하고 있다.

도 27은 고주파 신호 검출 시 파형의 형태이다. 상단 화면은 152.8MHz (215)의 음량 10(216)으로 감시한 결과이고, 하단의 화면은 161.9MHz (217)의 음량 20(218)으로 감시한 결과이다. 모든 파형은 상승기 (209, 212)와 하강기(211, 214)를 갖고 있으며 그 중간에 평활기(210, 213)을 가지고 있다. 비록 서로 다른 주파수의 고주파 신호를 수신하여 신호 파형의 상승, 하강 크기 및 시간은 다르지만 신호의 최대점(219)은 평활기 내에서 거의 같은 위치(시간)에 발생하고 있다는 것을 알 수 있다.

이와 같은 현상을 이용하여 하강값(Dd)에서 상승값(Du)을 빼고 여기에다 1000을 더하면 도 27의 (210, 213)의 평활기를 구할 수 있는 상승하강 차값(Dt)을 구할 수 있다. 도 28은 도 26의 상승값 (204)에서 하강값(205)를 빼고 여기에 1000을 더한 결과이고, (220)과 (221)같이 200 이상 크기를 가진 신호와 인접하여 100 이하의 신호인 (222)와 (223)이 평활기에 속한다. 여기서 (223)은 도 22 내지 도 23의 최대 신호값 발생시간과 같다.

위와 같이 불량설비 근처에서는 평활기간(신호의 크기가 변화하지 않는 시간)이 존재하게 되고 이러한 변동률(Dr)을 측정하여 불량설비를 검출할 수 있다. [수학식 7] 및 도 29에서 신호의 크기가 이전값 대비 신호 변동률(247)이 50% 이내(248)로 1초 이상 유지(249)될 때 경보를 발생(250)하도록 되어 있다.

도 30에서 (251)~(252)와 같은 평활기에 변동율이 50% 이내로 1초 이상 유지되어 경보발생 처리한 경우이다. 특히 (253)은 크기값(Threshold)이 적어 이전 기술에서는 경보처리가 될 수 없는 경우이다.

위의 신호처리 기능 등을 종합하여 배전선로 순시결과 분석화면을 도 31과 같이 구성한다. (224)는 기능선택 버튼이고, 분석하고자 하는 데이터베이스를 불러들이고(PLAY), 경보 및 화면 구성(SETTING) 설정과 GIS MAP(246)을 설정할 수 있다.
(225)는 화면 크기조절 (Zoom)과 방향 조정을 할 수 있는 기능이고, (226)은 과거 순시결과를 동시에 GIS Mapping하여 비교하기 위한 기능(N)과 마우스로 직접 순시 위치를 옮길 수 있는 기능(G)과 GIS 지도 위에 전주위치를 표시하는 기능이 있다.
(227)은 신호 분석을 위한 기능키들이고, (228)은 순시경로를 이동방향과 화살표의 길이(초당 이동한 거리)와 신호에 따라 (233)과 (234)에서 정한 색깔로 표시한다. (235)의 커서는 (238)의 시간과 (240)의 위경도 및 (241)의 이동속도와 (243)의 신호의 크기 값이 GIS 상의 커서가 위치한 정보와 일치한다. 또한, 현재 위치 커서(235)의 파형은 (244)화면의 최 우측 시작점이다. 신호분석 박스(229)의 (230)은 두 개 채널 중 한 개의 고주파 신호 주파수 채널을 선택하고, (231)은 음성신호 종류와 (232)는 변화량 평균(Dv), 상승(Du), 하강(Dd) 및 상승하강 차값(Dt)의 네 가지 신호분석 방법 중 하나를 선택하고, 표시하고자 하는 색깔과 그 값을 설정한다. (236)은 순시 당시의 온습도 등의 날씨정보이고, (237)은 순시결과를 재생하기 위한 Play 및 이동 속도를 조절할 수 있는 Speed와 역방향 이동을 위한 Reverse기능이 있다. (242)는 지도 화면의 이동을 GPS 위치정보 또는 Map 상의 커서 위치를 기준으로 이동하는 것을 선택하는 기능이다. (245)는 무선수신장치의 주파수 및 음량을 조절한 결과를 표시하고 있다.

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다음은 순시한 결과를 분석하는 과정을 설명한다. 도 32는 2012년 새벽 3시 반 경 서울 강동지역을 순시한 결과이다. 먼저, 800Hz 이하의 전체신호(257)의 변화량 평균값(258)의 최저 검출값을 확인한다. 순시경로 표시선의 색깔 표시는 (256)값 이하에는 (262)색깔을 (256)값을 초과하면 (263)색깔을 표시한다. (254)지역은 (256)의 값인 30 이하의 신호 크기를 가져 녹색으로 표시되고 (225)의 좁은 지역을 제외하고는 모두 적색으로 표시된다. 최저신호 지역인 (254)와 (225)는 다른 무선 주파수의 영향으로 고주파 신호에 포함된 음성신호가 억압받아 타 지역보다 낮은 음성 전체신호(257) 크기를 보여주고 있다. 다음은 최고 검출값을 파악한다. 도 33은 (264)값인 42보다 큰 신호가 검출된 지역만을 표시한 경우이며 (265)~(273)까지 9개소에서 신호가 검출되었 다. 도 33과 같은 변화량 평균값 처리가 아닌 도 32의 (261)의 상승하강 차값(Dt)을 구해 분석하면 도 34와 같은 매핑 결과를 얻을 수 있다. 상승값(Du)에 하강값(Dd)을 뺀 차값에 1000을 더한 결과가 (274)값 이하에는 (278)색깔로 표시하고, (275)와 (274)간의 값은 (279)색깔, (276)과 (275)간의 값은 (280), (277)과 (276)간의 값은 (281)로 표시하면 도 33에서 표시하지 못했던 짧은 순간 신호변화 개소를 파악할 수 있다. 도 33에서 표시하지 못했던 (282)~(287)에서 신호를 검출하였고, 특히 LP 애자 불량과 같이 약한 고주파 신호의 빠른 순간 변화를 검출할 수 없었으나, 도 27의 (210) 또는 (213)과 같은 평활기를 가졌다면 유지시간과 관계없이 검출할 수 있다. 특히 (283)과 (284)와 같이 작은 신호가 큰 신호인 (266)~(267), (269)~(270) 사이에 존재하면 지금까지는 큰 신호에 묻혀 검출하지 못했지만, 평활기를 찾는 상승하강 차값(Dt) 분석을 통해 짧은 순간 신호의 변화 또는 큰 신호 주변에 있는 작은 신호의 변화를 정확히 검출할 수 있다.

다음은 고주파 신호가 검출된 개소에서 음성 주파수 성분을 분석 하는 단계이다. 도 32의 800Hz 이하 신호(257)는 다른 전력주파수의 음성 신호보다 훨씬 크기 때문에 전력주파수 신호 증폭배율보다 작은 증폭배수를 가졌다. 그러나 다른 전력주파수 (60, 120,180Hz) 간 신호는 동일한 증폭배수를 가져 별도의 보상 없이 채널 또는 음성주파수를 번갈아 가며 신호 크기를 직접 비교 가능하다.

배전선로 순시 시 고주파 신호 검출신호에 함유된 음성신호를 분석하면 대부분 120Hz 성분 신호를 포함하고 있으며 신호 성분 중 제일 큰 값을 가진 것을 알 수 있다.

도 34의 순시결과에서 120Hz 성분 신호만을 도 35에서 GIS 상에 매핑하였다. 도 34에서 검출된 대부분의 장소에서 120Hz 성분의 신호를 검출하고 있으며 (266), (26 9), (270), (271)과 (272)에서 광범위하게 신호가 나타나고 있다. 신호분석박스에서 (274)의 120Hz 성분만을 표시하는 기능을 선택하고 (275)의 신호 크기별 색깔을 설정하면 도 35와 같은 매핑 결과를 얻을 수 있다.

도 36은 도 35의 120Hz 성분만 표시된 매핑 결과 위에 변동율(Dr)을 분석하여 120Hz 성분의 변동율이 초당 18 개 신호 이상이 50% 이하로 유지된 장소에 (266)과 같이 갈색 삼각형을 표현하였다. 도 35에서 120Hz 성분 표시된 대부분에서 변동률 Dr신호가 검출되었고 특히 (266), (269), (270), (271) 및 (272)에서 많은 신호가 검출된 것을 볼 수 있으며, (288)버튼을 눌러 표시하며 버튼 밑의 숫자 42는 120Hz 신호에서 변동률 50% 이하의 1초 이상 유지된 신호가 42개라는 표시이다.

도 37은 60Hz 성분만 매핑한 결과이다. 지금까지 보았던 한 곳에 집중된 큰 신호들은 사라지고 약간 흩어진 (266), (271) 및 (273)과 작은 신호들이 나타나고 있다. 도 38은 60Hz 성분 중에서 변동률(Dr)이 검출된 개소를 도 37의 매핑 결과 위에 표시했다. 버튼 (290)을 눌러 청색 삼각형으로 표시하고 특히 (266), (271및 (273)에서 많이 검출되었고 120Hz 성분 이 크게 검출되었던 (269), (270),과 (272)에서는 한두 개의 60Hz 변동률이 검출되었다.

마지막으로 180Hz 성분을 매핑한 결과는 도 39와 같다. 180Hz 성분은 60Hz 성분과 거의 같은 장소에서 나타나지만 신호 검출 개수가 적고 신호원과 가까운 곳에서만 검출되어 정확도가 제일 높다. 그러나 180Hz 성분 신호는 선택성이 높기 때문에 신호가 연속으로 발생하지 않아 18개 신호가 연속하여 변동률이 50% 이내여야 한다는 조건 을 만족할 수 없어 검출되지 않았다.

고주파 신호 검출의 대부분을 차지하는 120Hz 신호 발생원인을 분석하기 위해 도 40과 같이 120Hz 성분이 대부분을 차지했던 신호 발생 지역인 (270), (269), (266)에서 120Hz 성분을 분석해보면 (292), (293), (295), (296), (298), (299)에서 공통으로 급격히 상승했다가 급격히 내려오는 사인파보다는 구형파에 가까운 신호의 변동특성을 보이고 있으며 이런 유형의 신호가 피뢰기, 배전자동화 개폐기 제어함, 신호등 제어함 등에서 검출되고 있다. 도 41에서는 가공과 지중케이블을 연결하는 케이블 헤드(301) 설치 주에 시설된 피뢰기(300)를 보여주고 있다. 피뢰기의 상단은 전력선에 연결되어 있고 하단은 접지와 연결되어 있다. 도 42는 자동화 개폐기 설치 전주이다. 자동화 개폐기(302)를 중심으로 피뢰기(300)는 전원, 부하측 3상에 총 6개가 설치되어 개폐기 투입, 개방 시 발생하는 개폐 서지 전압을 제거하여 부하측으로 이상전압이 흘러가지 않도록 하여주며 자동화 개폐기 하단에는 자동화개폐기(302)를 원방에서 제어할 수 있도록 하는 제어함(303)이 있다. 도 43은 배전용 피뢰기 제조회사 발행 기술자료의 일부이다. 피뢰기 외부의 (304)는 배전선에 연결되는 단자이고 (305)는 절연 유지를 위한 애자, (306)은 접지선에 연결되는 단자이다. 피뢰기 내부에는 정상운전 전압에서 고저항을 유지하고 이상 전압에서 낮은 저항회로를 구성해주는 바리스터 DISC(308)가 중앙에 위치하고 양단에 배전선과 접지선을 바리스터 DISC(308)로 연결하는 전극(307, 309)이 있다. 고압 배전선로의 피뢰기뿐만 아니라, 220V 저압 전원을 사용하는 도 42의 (303)과 같은 자동화 개폐기 제어함 등에서도 이상 전압 유입을 방지하기 위해 도 44의 (310)과 같은 저압용 바리스터를 사용한다. 고압용 피뢰기는 여러 개의 바리스터 DISC를 직렬로 연결하여 사용하지만 저압 바리스터는 한 개의 얇은 디스크 원판 양측에 전원 및 접지단자를 연결하고 이상전압 유입 시 고속으로 저항을 낮춰 접지로 이상전압을 방출하여 후방 기기를 보호한다. 그러나 고압 또는 저압에 연결된 모든 바리스터는 허용전류 이상의 전류가 바리스터 디스크를 통과하면 산화아연 소자 특성이 열화되고 (311)과 같은 열 흔적을 보이며 정상 전압에서도 고저항을 유지하지 못하고 미소전류를 접지로 흘리며 고주파 신호 120Hz 구형파 주기와 같이 ON/OFF를 반복하는 스위칭 잡음을 발생하며 이러한 현상을 고주파 순시로 검출할 수 있다.

그러나 고주파진단으로 지금까지 사전에 파악하기 어려웠던 피뢰기 불량을 사전에 검출할 수 있어도 이 신호가 배전용 피뢰기나 제어함 등에서 발생하고 있는지를 확인할 수 있어야 하고, 만약 배전용 피뢰기라면 전주 상의 6개 중 어떤 상에 연결된 피뢰기인지를 확인할 수 있는 주상에서 활선 근접 작업이 가능한 고주파 신호 검출장치가 필요하게 된다.

피뢰기 불량을 검출하기 위해 도 43의 (306)과 접지선 사이에 흐르는 누설전류를 측정하거나, 열화상 카메라를 사용하여 바리스터 DISC에서 발생하는 열을 측정하여 불량을 파악하고 있지만, 누설전류 측정은 주상작업을 하여야 하고 또한 피뢰기 불량시 발생되는 고주파 신호 등의 강한 자계신호에 의한 측정 오류가 발생할 수 있다. 열화상 점검은 주변온도가 낮은 겨울에는 미세한 온도의 변화를 검출할 수 있을지 몰라도 직사광선을 받는 경우 피뢰기가 보유한 잠열은 70℃ 이상이므로 불량 시 발생하는 2~3℃ 변화를 검출하는 것은 상당히 어려울 것이다.

반면, 고주파진단은 차량으로 이동하며 날씨와 관계없이 구형파 형태의 120HZ 신호가 검출되면 피뢰기 불량 신호 가능성이 있으므로 활선 근접 작업용 고주파/초음파 진단장치(312)와 영상수신기(319)를 사용하여 신호를 발생하는 불량 피뢰기를 검출할 수 있다.

도 45는 활선 근접 고주파/초음파 진단장치의 외형도이다. 312는 진단장치 몸체이고 (313)은 활선 작업용 절연봉이다. (314)는 전파를 수신하여 고주파 신호를 측정하는 기능이고, (315)와 (316)은 영상관찰을 위한 카메라이다. (317)은 초음파 신호를 검출하기 위한 장치이고, (318)은 영상 수신장치(319)로 데이터를 전송하는 무선장치이다.

도 46은 영상수신장치(319)로서 (320)은 화면이고 (321)은 잡음신호를 청취할 수 있는 스피커이다. (322)는 활선고주파·초음파 진단장치와 무선 통신하는 장치이고 (323)은 전원스위치이다.

도 47은 영상수신장치(319)의 전면을 확대한 것으로 (320)은 영상과 신호 크기(324)와 측정시간(325) 등을 화면에 표시한다. (326)~(329)은 기능키이다. 여기에는 활선 고주파/초음파 장치의 주파수 설정 등의 명령으 ㄹ전송하고 관련 데이터를 수신하고 분석하는데 사용한다.

도 48은 활선 고주파/초음파 진단장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다. 활선으로 전력설비에 접근하여 영상을 촬영하고 동시에 고주파 신호 또는 초음파 신호를 진단하여 최대값을 보이는 설비를 불량으로 파악하여 지상에서 고주파 진단한 설비를 주상에서 근접하여 같은 기술로 정밀 진단하고 유지보수할 수 있는 장치이다. 또한 유지보수 후에도 신호발생 설비의 존재 유무를 작업 후 점검할 수 있다.

피뢰기 불량과 같은 구형파 신호는 크기가 700 이상으로 다른 신호들보다 월등히 크다. 이러한 신호 유입으로 다른 적은 신호를 검출하지 못하는 경우가 있어 주상작업 이전에 불량설비를 검출하기 위해서 피뢰기 유사신호 검출 알고리즘을 개발하였다.

도 49는 도 40에서 피뢰기 발생신호 중 (293)을 엑셀 그래프로 표시한 것이다. (330)은 최대 신호 발생점이고 (331)은 800Hz 이하 전체 음성신호이고, (332)는 60Hz, (333)은 120Hz, (334)는 180Hz신호를 나타낸다. 이중 문제가 되는 120Hz 성분만을 추출하면 도 50과 같다.

도 50에서 제일 지속시간이 긴 (335)를 확대하면 도 51과 같고 하단의 신호 개수를 세어보면 22개로 1초(18개)를 약간 지난 동안 신호레벨 900을 유지하는 특성을 가지고 있다. 이를 좀더 상세히 구별하고 분리하기 위해 도 52에서 연속상승의 신호 최대값(338)이 최소한 신호크기(337)가 300 이상이고, 상승 시작점에서 (338)에 도달하는 시간(336)이 9신호(0.5초) 이내여야 하고, 이전 최대값(338)에서 다음 최대값(340)까지 도달하는 시간(339)이 27신호(1.5초) 이내여야 한다. 위의 3가지 조건을 만족하는 신호, 즉 (338)은 27신호를 초과하여 만족하지 못하고 (339), (340), (341)과 같이 최소한 3회 연속 반복되어 검출되어야 한다는 4가지 조건을 만족하면 이전 파형과 다음 파형의 유사도를 계산하여 도 52의 (336)위치에서 (338)파형은 이전 파형과 패턴유사도(337)가 100% 이상이다. 이는 피뢰기 또는 신호등에서 발생하는 신호로 판단하고 신호처리 대상에서 제거하거나 별도 관리할 수 있도록 하여 다른 배전설비 불량설비 검출에 지장을 주지 않도록 하였다.

이렇게 고주파진단에서 강한 신호로 제일많이 검출되는 피뢰기 발생 신호를 신호처리에서 제외하여 타 불량설비 검출에 지장을 받지 않도록 하고 120Hz가 아닌 홀수 고주파 신호(60, 180Hz)를 우선 분석 대상으로 활용하여 불량설비를 검출하면 주변 영향을 받지 않고 정확한 불량설비 검출이 가능하다

다음은 이전 순시결과에서 도 27의 (210)과 같은 최대점 사이의 평활기를 찾아 다음 순시 시 중점 관찰 대상을 파악하는 과정을 설명한다.

불량설비가 발생하는 고주파 신호의 공진주파수를 알지 못하는 상황에서 이동하며 무조건 무선전파 크기만으로 배전선로를 진단하면, 전주에 설치된 CATV와 도로를 따라 설치된 이동무선장치(휴대폰) 및 무선데이터 중계기용 (WiFi) 등에서 발생하는 무선 전파신호가 우선 검출되어 정확한 진단이 불가능하다.

이에 본 발명은 자유공간에 존재하는 많은 미지의 무선 전파를 이동하며 주파수를 찾아 모두 측정한다는 것을 불가능하므로, 두 개의 고정된 주파수로 무선 고주파 신호를 수신하고 여기에 함유된 전력주파수와 관련된 음성신호의 변화를 측정, 분석하여 불량전력설비를 검출하는 기술이다. 다행히 선로순시 시 설정한 고주파 수신 주파수와 불량 전력설비에서 발생하는 고주파 신호주파수가 일치할 경우에는 전력주파수와 관련된 음성 신호 크기가 상승하겠지만, 수신주파수와 일치하지 않을 경우에는 음성신호 크기는 상승하지 않고 오히려 억압 때문에 신호 크기가 하강하거나 작은 신호의 변동이 평소보다 많이 발생하는 현상이 일어나고 있다.

먼저, 배전선로 순시 출발 이전에 과거 순시결과 데이터를 분석하여 순시 구간에 있는 중점 진단 구간을 파악하는게 우선 중요하다.

고정된 2개 주파수 고주파 신호 수신만으로 불량 전력설비에서 방출하는 신호를 파악하기 위해서는 [수학식 1]~ [수학식 7]까지 제시된 여러 방법의 분석방법을 사용하여 불량 전력설비를 파악한다.

도 54는 강동구 상일동 지역 배전설비를 2012. 04.23. 13:20경 순시한 결과를 분석한 결과 중 선택도가 제일 좋은 제3고주파(180Hz) 음성신호를 분석한 결과이다. (345)는 이전 신호값보다 큰 신호들 값(상승)을 누산한 결과를 보여주고, (350)은 이전 신호값보다 작은 신호들 값(하강)의 누산 결과를 보여준다. 이 두 개의 초당 누산 값의 차값을 (354)에서 보여주고 있다. 즉, 상승 누산값에 하강 누산값을 빼면 신호변화가 거의 없는 평활기 구간을 검출할 수 있다. 즉 차값이 -1 ~ +1인 경우에만 붉은색으로 표시되고 그 위치가 불량설비가 존재하는 장소다. 불량 전력설비 근처에서 수신된 고주파 신호에 함유된 음성신호는 크기가 상승되거나 하강되는 중간에 위상 변이 등에 상승 하강 반복 현상이 일어나지 않고 크기가 일정한 비정상 순간이 있게 되고 이를 검출하여 불량설비 위치로 판정하는 기술이다. 즉, 신호값의 절대값을 비교하는 것이 아니라 같은 시간대에 상승값과 하강값 간의 상대 차값을 구하여 불량설비를 구하는 방법이다.

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도 55는 제1고주파(60Hz)의 평활기 구간을 검출한 과정과 결과이며 제3고주파 결과와 유사하다.

반면, 도 56과 도 57은 120Hz 및 800Hz 이하 음성 전체신호에서는 평활기 값이 정확하게 구해지지 않았다.

도 58과 도 59는 이러한 것을 개선하기 위해 외부 NOISE 간섭을 줄이고자 FM 라디오 방송 주파수를 고주파 신호 수신주파수로 설정하고 진단한 결과이다. 우려와는 달리 120Hz와 음성주파수 전체에서도 불량설비 위치를 정확히 진단하는 것을 발견하게 되었다.

이전 기술에서는 신호 최대값 또는 변화량만을 계산하여 불량설비를 검출하기 위해 비점유 대역의 깨끗한 주파수만을 선택하여 고주파 신호를 수신하려 애썼지만 활광기 검출방식을 사용할 경우에는 오히려 사용주파수를 감시하는 것이 훨씬 더 정확한 결과를 보이고 있다.

이는 방송신호와 같은 강한 전파신호가 오히려 주변의 작은 잡음들을 제거하여 불량 설비에서 발생하는 고주파 신호의 상승기와 하강기 중간의 신호 변동이 거의 없는 기간에 잡음이 유입되지 않도록 하는 블로킹 현상을 하여 주고 있기 때문이다.

이에 따라 고주파 신호주파수와 관계없이 음성신호의 평활기를 구하면 불량 전력설비를 정확한 검출이 가능하다.

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10: 무선잡음 수신장치 20: 항법위성 수신장치
30: 신호 분석장치 40: 환경측정장치

Claims (2)

1. 배전설비를 따라 이동하면서 불량 전력설비로부터 발생하는 고주파 신호를 수신함과 동시에 항법 위성으로부터 위치정보를 수신하고, 상기 수신된 고주파 신호와 위치정보를 데이터베이스에 저장함과 아울러 이를 GIS 상에 위치 및 색깔로 표시하면서 파형을 분석할 수 있도록 한 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템에 있어서,
   이동 중에 일정거리 간격으로 연속해서 임의 설정된 단일 주파수와 음성신호를 포함하는 고주파 신호를 수신하도록 2대의 고주파 수신기를 포함하는 무선잡음 수신장치;
   이동 중에 일정시간 간격으로 연속해서 위치정보를 수신하는 항법위성 수신장치; 및
   상기 무선잡음 수신장치로부터 수신된 고주파 신호를 파형 형태로 표시하고, 상기 항법위성 수신장치로부터 수신된 위치정보를 이용하여 GIS 상에 이동 경로를 표시하되, 상기 일정거리 간격으로 수신되는 고주파 신호의 변화량을 일정시간 간격으로 연산하여 평균화하고, 상기 평균화된 고주파 신호의 크기를 상기 일정시간 간격으로 수신되는 위치정보와 연계하여 GIS 상에 경로와 함께 색깔로 구분하여 표시하는 신호 분석장치;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서, 상기 신호 분석장치는 칼만 필터(kalman filter)를 이용한 추측항로 생성기법을 사용하여 상기 항법위성 수신장치로부터 수신된 위치값을 이전 경로의 위치변화 평균값에 대입하여 위치정보 오류를 정정하기 위한 다음 경로의 예상점을 결정하는 것을 특징으로 하는 GIS 매핑 정보를 이용한 불량 전력설비 검출 시스템.

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