KR101598535B1 - Apparatus and method for analyzing electric power equipment - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 전력설비 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지중 케이블, 케이블 접속함 등 지중전력구 내에 설치되는 다양한 전력설비들을 감시하는 센서들 간의 상관관계에 대한 데이터를 대용량 분산처리장치를 이용하여 분석하고 지중전력구 내 전력설비의 이상상태를 판단하기 위한 전력설비 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an apparatus and method for analyzing power facilities, and more particularly, to a system and method for analyzing power facilities using a large-capacity distributed processing apparatus for data on correlation between sensors for monitoring various power facilities installed in a subway underground cable, And to a power equipment analysis apparatus and method for determining an abnormal state of a power equipment in an underground power source.
현재 지중 전력구 내 케이블, 접속함 등과 같은 전력설비들의 노후화 또는 전기적, 기계적 원인, 인적 실수 등에 의한 케이블, 접속함의 화재 등이 발생하고 있어 화재 발생 전의 케이블과 접속함의 온도상승, 부분방전, 아크 등의 이상상태를 검출하기 위해 각종 온/습도센서, 시스전류 측정센서, 열화상카메라, 부분방전 측정센서 등의 다양한 센서 및 진단장치들이 적용되고 있다.At present, there is a deterioration of electric power facilities such as cables and connection boxes in the underground electric power field, or electric, mechanical, human error, and fire of connection box. Various sensors and diagnostic devices such as various temperature / humidity sensors, sheath current measurement sensors, thermal imaging cameras, and partial discharge measurement sensors are applied to detect an abnormal state of the sensor.
기존의 지중전력구 내 전력설비 감시 방법의 경우 케이블과 접속함의 온도상승, 열화를 측정하기 위해 열화상 카메라, 분포온도측정 센서(DTS: Distributed Temperature Sensor)를 주로 사용하고 있으며 케이블 및 접속함의 부분방전을 검출하기 위해 고주파 전류측정센서(HFCT, High Frequency Current Transformer), 박센서 등의 부분방전 측정 센서가 적용되고 있다.In the existing monitoring method of electric power facilities in the underground electric power field, the thermal camera and distributed temperature sensor (DTS) are mainly used to measure the temperature rise and deterioration of the cable and the connection box, and the partial discharge A partial discharge measurement sensor such as a high frequency current transformer (HFCT), a thin film sensor or the like has been applied.
그러나 현재 전력구 내 전력설비들의 상태를 감시하고 진단하는 시스템의 경우 고장원인에 반응하는 센서 몇가지만을 선택적으로 사용하여 월 1~2회 정도 현장 순시원에 의해 측정하고 수기로 기록하여, 감시운영되고 있어 열화나 부분방전 현상을 온라인으로 감시하기 위해 현장에 적용되는 다양한 센서들 간의 상호 연관성(육안으로 확인이 불가능한 부분방전 현상이 지속되면, 아크나 열화 등의 화재사고로 발전됨)에 대한 분석이 어려우며 감시진단을 위한 새로운 센서들을 추가로 적용하기 어려운 실정이다.However, in the case of a system that monitors and diagnoses the state of the power facilities in the power grid, only some of the sensors responding to the cause of the fault are selectively used and measured by the field net source one to two times a month, In order to monitor the deterioration and partial discharge phenomenon online, it is difficult to analyze the correlation between various sensors applied in the field (if the partial discharge phenomenon that can not be confirmed by the naked eye continues, it develops as a fire accident such as arc or deterioration) It is difficult to apply new sensors for monitoring diagnosis.
예를들어 현재 감시 방법 중 부분방전 측정장치의 경우 실제 부분방전이 발생하는 위치와 현장 설치되는 부분방전 측정 센서간의 거리가 멀 경우, 센서에서 측정되는 부분방전 파형이 왜곡되어 노이즈 신호로 잘못 판단하는 등의 진단 일치율이 낮으나, 부분방전현상을 검출하기 위한 신규 반응센서 적용 등의 다른 대안이 없어 부분방전 측정 센서만을 이용한 감시가 계속적으로 현장에 운영 중에 있다.
For example, in the case of a partial discharge measuring apparatus among current monitoring methods, when the position where the actual partial discharge is generated and the distance between the partial discharge measuring sensor installed on the field is long, the partial discharge waveform measured by the sensor is distorted, However, there is no other alternative such as the application of a novel reaction sensor to detect the partial discharge phenomenon. Therefore, the monitoring using only the partial discharge measurement sensor is continuously operated in the field.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 지중전력구 내 전력설비의 온도상승, 열화, 부분방전발생 등의 이상상태를 감시하기 위해 현장에 적용되는 다양한 센서들의 전력설비 상태에 대한 실시간 데이터를 온라인으로 제공받아 대용량 분산처리장치를 이용하여 다양한 센서들에서 측정된 계측 데이터들 간의 상관관계를 분석하고, 분석한 결과를 이용하여 전력설비의 이상상태를 판단하기 위한 판단 알고리즘을 재설정할 수 있는 전력설비 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide real-time data on the status of power facilities of various sensors applied on the spot to monitor abnormality such as temperature rise, deterioration, A power facility analyzer capable of reconfiguring a determination algorithm for determining an abnormal state of a power facility by analyzing a correlation between measured data measured by various sensors using a large capacity distributed processing apparatus and using the analyzed result, ≪ / RTI >
본 발명의 일 양태에 따르면, 전력설비의 위해 설치된 복수개의 센서로부터 계측 데이터들을 수신하는 통신부; 상기 계측 데이터들을 이용하여 이벤트 감지부; 이벤트 발생시 상기 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산하는 연산부; 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터를 중심으로 타 계측 데이터와의 상관 관계를 분석하는 분석부를 포함하는 지중전력구 내 전력설비의 이상상태를 분석하는 장치를 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a communication system comprising: a communication unit for receiving measurement data from a plurality of sensors provided for a power facility; An event detection unit using the measurement data; An operation unit for calculating a final rate of change for each of the measurement data when an event occurs; There is provided an apparatus for analyzing an anomaly of a power facility in an underground power section including an analysis section for analyzing a correlation between the measured data and the measured data,
분석된 상관 관계에 따라 계측 데이터간 이벤트별 논리 조합 조건을 설정하는 설정부를 더 포함하여 구성될 수 있다.And a setting unit for setting event-specific logical combination conditions between measurement data according to the analyzed correlation.
상기 이벤트 감지부는 상기 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트를 감지하기 위한 조건을 재설정할 수 있다.The event detection unit may reset a condition for detecting an event according to the logical combination condition of each event.
상기 분석부는 특정 구간에 있어서 계측 데이터 값의 최종 변동율을 상기 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율과 비교하여 상기 상관 관계를 분석할 수 있다.The analyzing unit may analyze the correlation by comparing the final rate of change of the measurement data value with a final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest.
상기 이벤트 감지부는 계측 데이터 중 적어도 하나가 기 설정된 기준값을 초과하는 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.The event detection unit may determine that an event has occurred when at least one of the measurement data exceeds a preset reference value.
상기 연산부는 일정 구간에서의 계측 데이터 변동율에 가중치를 적용하여 상기 최종 변동율을 연산할 수 있다.The operation unit may calculate the final rate of change by applying a weight to the measured data rate of change in a predetermined interval.
상기 가중치는 센서의 종류 및 이벤트의 종류에 따라 설정될 수 있다.The weight may be set according to the type of sensor and the type of event.
상기 분산처리부는 이벤트 발생시 기 설정된 기간 동안 수신되는 계측 데이터를 센서 종류 및 센서 설치 위치 별로 구분하여 저장할 수 있다.The distributed processing unit may store the measurement data received during a predetermined period of time at the time of occurrence of the event by the sensor type and the sensor installation position.
통신부가 전력설비 감시를 위해 복수개의 센서로부터 계측 데이터들을 수신하는 단계; 이벤트 감지부가 상기 계측 데이터를 이용하여 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; 연산부가 이벤트 발생시 상기 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산하는 단계 및 분석부가 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터를 중심으로 타 계측 데이터와의 상관 관계를 분석하는 단계를 포함하는 전력설비 분석 방법을 제공한다.The communication unit receiving measurement data from a plurality of sensors for power facility monitoring; Determining whether an event is generated using the measurement data; Calculating a final rate of change for each of the measurement data when an operation unit generates an event, and analyzing a correlation between the measurement data and the other measurement data based on measurement data in which the analysis unit has the largest variation rate do.
설정부가 분석된 상관 관계에 따라 계측 데이터간 이벤트별 논리 조합 조건을 설정하는 단계를 더 포함하여 구성될 수 있다.And setting the event-specific logical combination condition between the measurement data according to the correlation analyzed by the setting unit.
상기 이벤트 감지부가 상기 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트를 감지하기 위한 조건을 재설정하는 단계를 더 포함하여 구성될 수 있다.
The event detection unit may further include a step of resetting a condition for detecting an event according to the logical combination condition of each event.
본 발명인 전력설비 분석 장치 및 방법은 전력설비 상태에 대한 실시간 데이터를 온라인으로 제공받아 대용량 분산처리장치를 이용하여 다양한 센서들에서 측정된 계측 데이터들 간의 상관관계를 분석하고, 분석한 결과를 이용하여 전력설비의 이상상태를 판단하기 위한 판단 알고리즘을 재설정수 있다.
The power equipment analysis apparatus and method according to the present invention analyzes real-time data on the status of power equipment on-line, analyzes the correlation between measurement data measured by various sensors using a large-capacity distributed processing apparatus, The judgment algorithm for judging the abnormal state of the power equipment can be reset.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 장치의 구성 블록도,
도2는 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 장치의 동작 알고리즘을 설명하기 위한 도면 및
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 방법의 순서도이다.1 is a block diagram of a power equipment analysis apparatus according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a view for explaining an operation algorithm of a power equipment analysis apparatus according to an embodiment of the present invention; and FIG.
FIG. 3 is a flowchart of a power facility analysis method according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated and described in the drawings. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. The terms including ordinal, such as second, first, etc., may be used to describe various elements, but the elements are not limited to these terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the second component may be referred to as a first component, and similarly, the first component may also be referred to as a second component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 장치의 구성 블록도이다. 1 is a block diagram of a power equipment analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
도1을 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 장치(100)는 통신부(110), 이벤트 감지부(120), 연산부(130), 분석부(140), 설정부(150) 및 분산처리부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.1, a power
먼저, 통신부(110)는 전력설비 감시를 위해 설치된 복수개의 센서로부터 계측 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(110)는 예를 들면 현장의 전력설비를 감시하기 위하여 목적에 따라 설치되어 있는 외부 환경 온도 측정 센서, 열화상 카메라 센서, 온습도 센서, 전류측정 센서, 부분방전 측정센서 등으로부터 계측 데이터를 수신할 수 있으며 목적이 정확히 설정되어 있지 않은 신규 센서들로부터도 계측 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(110)는 센서의 통신 방식에 따라 유무선 데이터 통신을 수행할 수 있다.First, the communication unit 110 can receive measurement data from a plurality of sensors installed for monitoring electric power facilities. The communication unit 110 receives measurement data from an external environment temperature measurement sensor, a thermal image camera sensor, a temperature / humidity sensor, a current measurement sensor, a partial discharge measurement sensor, etc., And measurement data can be received from new sensors whose purpose is not precisely set. The communication unit 110 can perform wired / wireless data communication according to the communication method of the sensor.
이벤트 감지부(120)는 계측 데이터를 이용하여 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다. 이벤트 감지부(120)는 예를 들면 계측 데이터 중 적어도 하나가 기 설정된 기준값을 초과하는 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.The event detection unit 120 may determine whether an event has occurred using the measurement data. The event detection unit 120 may determine that an event has occurred when at least one of the measurement data exceeds a preset reference value.
또한, 이벤트 감지부(120)는 설정부(150)에서 이벤트별 논리 조합 조건을 설정한 이후에는 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트를 감지하기 위한 조건을 재설정 할 수 있다. 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트를 감지하기 위한 조건이 재설정되면 앞에서 설명한 이벤트 판단 조건과는 상이하게 특정 이벤트에 있어서 하나의 계측 데이터가 기 설정된 기준값을 초과하더라도 논리 조합 조건에 따른 재설정 조건을 만족하지 않으면 이벤트가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.In addition, after setting the logical combination condition for each event in the
이벤트별 논리 조합 조건에 따라 재설정되는 조건은 예를 들면, 센서 A, 센서 B가 동시에 기 설정된 기준값을 초과하는 경우, 또는 센서 A가 기 설정된 기준값을 초과할 때 센서 C는 기 설정된 기준값 미만인 경우, 또는 센서 A가 기 설정된 기준값을 초과할 때 센서 B는 기 설정된 기준값을 초과하고 센서 C는 기 설정된 기준값 미만인 경우 등 센서의 종류 및 기준값 초과 여부의 다양한 조합을 통해 설정될 수 있다.The conditions to be reset in accordance with the event-by-event logical combination condition include, for example, when the sensor A and the sensor B simultaneously exceed the predetermined reference value, or when the sensor C exceeds the predetermined reference value, and the sensor C is below the preset reference value, Or when the sensor A exceeds a preset reference value, the sensor B exceeds a preset reference value, and the sensor C is below a predetermined reference value.
즉, 이벤트 감지부(120)는 이벤트 감지 조건이 재 설정되기 전에는 특정 이벤트에 있어서 계측 데이터 중 적어도 하나가 기 설정된 기준값을 초과하면 이벤트가 발생한 것으로 판단하게 되지만, 이벤트 감지 조건이 재 설정된 이후에는 재 설정된 조건에 따라 이벤트 발생 여부를 감지하게 된다.That is, before the event detection condition is reset, the event detection unit 120 determines that an event has occurred when at least one of the measurement data for a specific event exceeds a preset reference value. However, after the event detection condition is reset, It detects whether an event occurs according to the set condition.
연산부(130)는 이벤트 발생시 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산할 수 있다. 최종변동율이란, 이벤트가 발생한 것으로 판단된 시점에 있어서 일정 시간 동안의 계측 데이터의 변동율에 가중치를 적용한 것을 의미한다. 여기서 가중치는 이벤트 발생 여부를 판단함에 있어서 특정 센서의 계측 데이터가 차지하는 비중을 고려하여 결정되는 것으로 센서의 종류 및 이벤트의 종류에 따라 설정될 수 있다. 가중치는 예를 들면 0.1 내지 1의 값으로 설정될 수 있다.The
연산부(130)는 하기 수학식에 따라 최종 변동율을 연산할 수 있다.The
△A1(최종 변동율) = 
(At1: t1에서의 계측 데이터 값, At2: t2에서의 계측 데이터 값, G: 가중치)(A t1 : measurement data value at t 1 , A t2 : measurement data value at t 2 , G: weight value)
분석부(140)는 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터를 중심으로 타 계측 데이터와의 상관 관계를 분석할 수 있다. 분석부(140)는 특정 구간에 있어서 계측 데이터 값의 최종 변동율을 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율과 비교하여 상관 관계를 분석할 수 있다. 이 때 분석부(140)는 특정 구간동안 최소한의 설정된 수치 이상의 최종 변동율을 나타내는 계측 데이터만을 분석 대상으로 할 수 있으며, 특정구간은 이벤트가 발생한 것으로 판단된 시점으로부터 일정 시간을 의미할 수 있으며 센서간의 반응 속도를 고려하여 오차를 설정할 수 있다.The
분석부(140)는 예를 들면 특정 구간에서 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율이 양수인 경우에 있어서, 최종 변동율이 양수인 다른 계측 데이터 간에는 해당 이벤트에서 상관관계가 있는 것으로 판단할 수 있다.For example, when the final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest in a specific interval is a positive number, the
또는 분석부(140)는 예를 들면 특정 구간에서 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율이 양수인 경우에 있어서, 최종 변동율이 음수인 다른 계측 데이터 간에는 해당 이벤트에서 상관관계가 없는 것으로 판단할 수 있다.Alternatively, for example, when the final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest in a specific interval is a positive number, the
또는 분석부(140)는 예를 들면 특정 구간에서 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율이 양수인 경우에 있어서, 증가율이 유사한 다른 계측 데이터 간에는 해당 이벤트에서 상관관계가 있는 것으로 판단할 수 있다.Alternatively, for example, when the final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest in a specific interval is a positive number, the
또는 분석부(140)는 예를 들면 특정 구간에서 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율이 양수인 경우에 있어서, 감소율이 현저하게 큰 다른 계측 데이터 간에는 해당 이벤트에서 상관관계가 없는 것으로 판단할 수 있다.Alternatively, for example, when the final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest in a specific section is a positive number, the
설정부(150)는 분석된 상관 관계에 따라 계측 데이터간 이벤트별 논리 조합 조건을 설정할 수 있다. 설정부(150)는 디지털 논리 조합식을 이용하여 계측 데이터간 논리 조합 조건을 설정할 수 있다. 설정부(150)는 예를 들면 상관관계가 있는 계측 데이터의 경우에는 AND나 OR 조건을 이용하여 논리 조합 조건을 설정할 수 있으며, 상관관계가 없는 계측 데이터의 경우에는 NAND나 NOR조건을 이용하여 논리 조합 조건을 설정할 수 있다.The
분산처리부(160)는 이벤트 발생시에는 기 설정된 기간 동안 수신되는 복수개 대용량의 센서 데이터들을 센서종류, 센서설치위치, 데이터 유형(정형(Structured), 비정형(unstructured), 반정형(semi-structured))에 따라 데이터 분산 처리 및 분류 저장을 통하여 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 필요한 기능부에 제공할 수 있다.The distributed
도2는 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 장치의 동작 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.2 is a diagram for explaining an operation algorithm of the power equipment analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
도2의 그래프의 가로축은 시간을 의미하며, 세로축은 가중치가 적용된 계측 데이터의 값을 의미하며, 따라서 그래프의 기울기는 최종변동율을 의미한다.The abscissa of the graph in FIG. 2 represents time, and the ordinate represents the value of the measurement data to which the weight is applied, and thus the slope of the graph means the final rate of change.
도2를 참조하면 이벤트 발생 감지 시점에서 센서 A의 최종변동율이 가장 큰 것으로 나타난다. Referring to FIG. 2, the final rate of change of the sensor A at the time of detecting the occurrence of the event is the largest.
센서 A의 그래프가 증가하는 경우에 있어서 센서B의 그래프는 함께 증가하지만 센서 C 및 센서 D의 그래프는 감소하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전력설비 분석 장치는 센서A와 센서B는 해당 이벤트에 있어서 상관관계가 있는 것으로 분석하여 AND 또는 OR조건이 적용된 논리 조합 조건을 설정할 수 있다.In the case where the graph of the sensor A increases, the graph of the sensor B increases while the graph of the sensor C and the sensor D decrease. Therefore, the power plant analyzer can analyze the sensor A and the sensor B as having a correlation in the event, and set the logic combination condition to which the AND or OR condition is applied.
또한, 전력설비 분석 장치는 센서A와 센서 B는 해당 이벤트에 있어서 상관관계가 없는 것으로 분석하여 NAND 또는 NOR조건이 적용된 논리 조합 조건을 설정할 수 있다.Also, in the power facility analysis apparatus, the sensor A and the sensor B are analyzed as having no correlation in the event, and the logical combination condition in which the NAND or NOR condition is applied can be set.
또한, 전력설비 분석 장치는 센서 B, 센서C 및 센서 D간의 상관관계를 분석하여 상호간의 논리 조합 조건도 설정할 수 있다.Also, the power facility analysis apparatus can analyze the correlation between the sensor B, the sensor C, and the sensor D to set mutual logic combination conditions.
다시 도1을 참조하면, 분산 처리부(160)는 통신부(110)에서 수신한 계측 데이터를 센서의 종류별로 분류하여 저장할 수 있다. 센서의 계측 데이터는 정형, 비정형, 반정형으로 크게 구분될 수 있으며 분산 처리부(160)는 데이터 분산 처리를 수행하여 계측 데이터를 센서의 종류별로 분류하여 저장할 수 있다.Referring again to FIG. 1, the
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 전력설비 분석 방법의 순서도이다.FIG. 3 is a flowchart of a power facility analysis method according to an embodiment of the present invention.
도3을 참조하면 먼저 통신부는 전력설비 감시를 위해 설치된 복수개의 센서로부터 계측 데이터를 수신한다. 통신부는 센서의 통신 방식에 따라 유무선 데이터 통신을 수행한다(S301).Referring to FIG. 3, the communication unit receives measurement data from a plurality of sensors installed for monitoring electric power facilities. The communication unit performs wired / wireless data communication according to the communication method of the sensor (S301).
이벤트 감지부는 계측 데이터를 이용하여 이벤트 발생 여부를 판단한다. 이벤트 감지부는 이벤트 감지 조건이 재 설정되기 전에는 특정 이벤트에 있어서 계측 데이터 중 적어도 하나가 기 설정된 기준값을 초과하면 이벤트가 발생한 것으로 판단하게 되지만, 이벤트 감지 조건이 재 설정된 이후에는 재 설정된 조건에 따라 이벤트 발생 여부를 감지하게 된다(S302).The event detection unit determines whether an event has occurred using the measurement data. The event detection unit determines that an event has occurred when at least one of the measurement data for a specific event exceeds a preset reference value before the event detection condition is reset. However, after the event detection condition is reset, (S302).
분산 처리부는 이벤트 발생시에는 기 설정된 기간 동안 수신되는 모든 계측 데이터를 센서 종류 및 센서 설치 위치별로 구분하여 저장한다(S303). The distributed processing unit stores all the measurement data received during a preset period by the sensor type and the sensor installation position (S303).
연산부는 이벤트 발생시 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산한다. 연산부는 하기 수학식에 따라 최종 변동율을 연산한다(S304).The calculation unit calculates the final rate of change for each of the measurement data when the event occurs. The calculation unit calculates the final rate of change according to the following equation (S304).
△A1(최종 변동율) = 
(At1: t1에서의 계측 데이터 값, At2: t2에서의 계측 데이터 값, G: 가중치)(A t1 : measurement data value at t 1 , A t2 : measurement data value at t 2 , G: weight value)
분석부는 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터를 중심으로 타 계측 데이터와의 상관 관계를 분석한다. 분석부는 특정 구간에 있어서 계측 데이터 값의 최종 변동율을 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율과 비교하여 상관 관계를 분석한다(S305). The analysis department analyzes the correlation with other measurement data around the measurement data in which the final rate of change is the largest. The analyzing unit compares the final rate of change of the measurement data value in a specific section with the final rate of change of the measurement data in which the final rate of change is the largest, and analyzes the correlation (S305).
설정부는 분석된 상관 관계에 따라 계측 데이터간 이벤트별 논리 조합 조건을 설정한다. 설정부는 디지털 논리 조합식을 이용하여 계측 데이터간 논리 조합 조건을 설정한다(S306). The setting unit sets a logical combination condition for each event between measurement data according to the analyzed correlation. The setting unit sets a logical combination condition between measurement data using a digital logic combination formula (S306).
이벤트 감지부는 설정부에서 이벤트별 논리 조합 조건을 설정한 이후 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트를 감지하기 위한 조건을 재설정 한다(S307).
After setting the event-specific logical combination condition in the setting unit, the event detection unit resets the condition for detecting the event according to the event-specific logical combination condition (S307).
본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.As used in this embodiment, the term " portion " refers to a hardware component such as software or an FPGA (field-programmable gate array) or ASIC, and 'part' performs certain roles. However, 'part' is not meant to be limited to software or hardware. &Quot; to " may be configured to reside on an addressable storage medium and may be configured to play one or more processors. Thus, by way of example, 'parts' may refer to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, and processes, functions, , Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. The functions provided in the components and components may be further combined with a smaller number of components and components or further components and components. In addition, the components and components may be implemented to play back one or more CPUs in a device or a secure multimedia card.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that
100: 전력설비 분석 장치
110: 통신부
120: 이벤트 감지부
130: 연산부
140: 분석부
150: 설정부
160: 분산처리부100: Power equipment analyzer
110:
120: Event detection unit
130:
140:
150: Setting section
160:
Claims (12)
상기 계측 데이터를 이용하여 이벤트 발생 여부를 판단하는 이벤트 감지부;
이벤트 발생시 상기 이벤트가 발생한 특정 구간에서 상기 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산하는 연산부;
상기 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율 부호와 타 계측 데이터의 최종 변동율 부호를 비교하여 부호가 동일한 경우 상관관계가 있는 것으로 분석하는 분석부; 및
상관관계가 있는 것으로 분석된 계측 데이터간에는 AND 및 OR중 적어도 하나의 조건에 따른 논리 조합 조건을 설정하며, 상관관계가 없는 것으로 분석된 계측 데이터간에는 NAND 및 NOR 중 적어도 하나의 조건에 따른 논리 조합 조건을 설정하는 설정부를 포함하며,
상기 이벤트 감지부는 상기 설정부에서 설정한 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 조건을 재설정하는 전력설비 분석 장치.
A communication unit for receiving measurement data from a plurality of sensors installed for monitoring electric power facilities;
An event detection unit for determining whether an event has occurred using the measurement data;
An arithmetic unit for calculating a final rate of change for each of the measured data in a specific interval in which the event occurs when an event occurs;
An analysis unit for comparing the final rate of change sign of the measurement data with the last rate of change being the largest and the last rate of change sign of the other measurement data, And
A logic combination condition according to at least one of AND and OR is set between measurement data analyzed as having a correlation and a logic combination condition according to at least one condition of NAND and NOR between measurement data analyzed as having no correlation And a setting unit configured to set,
Wherein the event detection unit resets a condition for determining whether an event has occurred in accordance with a logical combination condition of each event set by the setting unit.
상기 연산부는 일정 구간에서의 계측 데이터 변동율에 가중치를 적용하여 상기 최종 변동율을 연산하는 전력설비 분석 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the calculation unit computes the final rate of change by applying a weight to a measurement data variation rate in a predetermined section.
상기 가중치는 센서의 종류 및 이벤트의 종류에 따라 설정되는 전력설비 분석 장치.
The method according to claim 6,
Wherein the weight is set according to the type of sensor and the type of event.
상기 통신부에서 수신한 계측 데이터를 센서종류, 센서설치위치 및 데이터 유형에 따라 분류하여 저장하는 분산처리부를 더 포함하는 전력설비 분석 장치.
The method according to claim 1,
And a distribution processor for classifying and storing the measurement data received by the communication unit according to a sensor type, a sensor installation position, and a data type.
상기 분산 처리부는 이벤트 발생시 기 설정된 기간 동안 수신되는 계측 데이터를 센서 종류 및 센서 설치 위치 별로 구분하여 저장하는 전력설비 분석 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the distributed processing unit stores the measurement data received during a predetermined period at the time of occurrence of the event by the sensor type and the sensor installation position.
이벤트 감지부가 상기 계측 데이터를 이용하여 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;
연산부가 이벤트 발생시 상기 이벤트가 발생한 특정 구간에서 상기 계측 데이터 각각에 대한 최종 변동율을 연산하는 단계;
분석부가 상기 최종 변동율이 가장 크게 나타난 계측 데이터의 최종 변동율 부호와 타 계측 데이터의 최종 변동율 부호를 비교하여 부호가 동일한 경우 상관관계가 있는 것으로 분석하는 단계;
설정부가 상관관계가 있는 것으로 분석된 계측 데이터간에는 AND 및 OR중 적어도 하나의 조건에 따른 논리 조합 조건을 설정하며, 상관관계가 없는 것으로 분석된 계측 데이터간에는 NAND 및 NOR 중 적어도 하나의 조건에 따른 논리 조합 조건을 설정하는 단계;
이벤트 감지부가 상기 설정부에서 설정한 이벤트별 논리 조합 조건에 따라 이벤트 발생 여부를 판단하기 위한 조건을 재설정하는 단계를 포함하는 전력설비 분석 방법.Receiving a measurement data from a plurality of sensors provided for monitoring electric power facilities of a communication unit;
Determining whether an event is generated using the measurement data;
Calculating a final rate of change for each of the measurement data in a specific interval in which the event occurs when the operation unit generates an event;
Analyzing the final fluctuation rate code of the measurement data in which the final fluctuation rate is the largest and the final fluctuation rate code of the other measurement data, and analyzing that there is a correlation when the sign is the same;
A logical combination condition according to at least one of AND and OR is set between the measurement data analyzed as having a set-related correlation, and a logical combination condition according to at least one of NAND and NOR is set between measurement data analyzed as non- Setting a combination condition;
And resetting a condition for determining whether an event has occurred according to a logical combination condition for each event set by the setting unit.
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|---|---|---|---|
| KR1020140152262A KR101598535B1 (en) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | Apparatus and method for analyzing electric power equipment |
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|---|---|---|---|---|
| KR101891030B1 (en) | 2017-03-17 | 2018-08-23 | 한국전력공사 | System and Method for acquiring time synchronized electric power measurement data |
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| KR20010077602A (en) * | 2000-02-03 | 2001-08-20 | 이종훈 | The Preventive Diagnostic System for the Electric Power Substation Equipments |
| KR20060038527A (en) * | 2004-10-30 | 2006-05-04 | 한국전력공사 | The remote terminal unit for distribution automation that can be monitored electrical quality on realtime in distribution network |
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2014
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