KR102067831B1 - 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법 및 장치 - Google Patents
전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 따른 변전소 자산 관리 방법은, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도를 비교하여, 변전소 기기 별 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단하는 단계, 상기 판단 결과에 따라 상기 변전소 기기 별 건전도를 이용하여 상기 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 단계, 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계, 상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 단계, 도출된 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오에 따라서 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신하는 단계;를 포함하고, 상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 것임을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 변전소의 자산 관리 방법에 관한 것으로, 전력계통의 신뢰도 지수를 토대로 하여 변전소 설비에 대한 최적의 관리 방안을 도출할 수 있는 변전소 자산 관리 방법에 관한 것이다.
전력계통 중 송전계통이나 배전계통에는 발전기의 출력을 승압 또는 강압하거나, 계통의 전압을 강압하거나 하기 위하여 변전소가 설치되어 있다. 변전소에는 전압을 승압 또는 강압하기 위한 변압기 외에, 전력을 집중·배분하기 위한 기기나 조류(flow)를 제어하기 위한 기기 또는 계통이나 변전소 내의 기기를 보호·제어하기 위한 기기가 설치되어 있다.
예를 들면, 가스절연개폐장치(GIS)에 사용되는 차단기에는 가스압을 검출하는 가스압센서, 이상에 따른 신호를 검출하는 가속도센서, 전류·전압검출기 등이 설치되고, 변압기에는 변압기의 상태를 검출하는 센서로서 온도계, 압력계, 유면센서, 전류검출기 등이 설치되어 있다
이들 센서는 전기신호를 전송하는 케이블을 거쳐 보호장치, 계측장치, 제어장치 및 기기 감시장치에 접속되어 있다. 다시 보호장치, 계측장치, 제어장치 및 기기 감시장치는 각각 전기신호를 전송하는 케이블을 거쳐 상위의 변전소 감시제어장치에 접속되어 있다.
상기의 변전소에는 전기를 안정적으로 공급하기 위한 아주 복잡한 설비가 갖추어지게 되며, 이러한 변전소에 설치된 차단기와 같은 각종 장치의 동작상태를 모니터링 하여 고장의 징후를 미리 발견하여 대비하거나 아니면 발생된 고장에 신속히 대응하여 복구할 수 있도록 모니터링 시스템이 제공되고 있다.
하지만, 변전소 설비의 정확한 상태를 파악하여 관리하는데 어려움이 있어, 기기 별 교체주기, 유지보수방안 등에 있어서 최적화된 자산 관리 기법에 대한 필요성이 대두되고 있으며 이러한 요구사항을 해결하기 위한 방안이 필요한 실정이다.
본 발명은, 전력계통의 신뢰도 지수를 토대로 하여 변전소 설비에 대한 최적의 유지보수 전략을 도출할 수 있는 변전소 자산 관리 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 변전소 설비에 대해 도출된 최적의 유지보수 전략을 통해 변전소 자산 관리를 위한 비용을 절감하는 동시에, 설비의 안정성을 확보할 수 있는 변전소 자산 관리 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 설비 교체 주기, 유지보수 방안 및 자산 관리 기법의 요청에 대한 고객의 니즈를 만족시킬 수 있는 변전소 자산 관리 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 방법은, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도를 비교하여, 변전소 기기 별 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단하는 단계, 상기 판단 결과에 따라 상기 변전소 기기 별 건전도를 이용하여 상기 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 단계, 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계, 상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 단계, 도출된 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오에 따라서 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신하는 단계;를 포함하고, 상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 계통 신뢰도 지수를 토대로 할 수 있다.
여기서, 변전소 유지보수 적합도 함수는, 적어도 2개 이상의 계통 신뢰도 지수의 민감도를 포함하며, 상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하는 것임을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 할 수 있다.
또한, 상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 아래의 수학식으로 이루어질 수 있다.
여기서, w 는 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치, xij 는 i번째 기기 j번째 전략 채택 여부, rij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 1 의 민감도, sij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 2 의 민감도, tij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 3 의 민감도를 의미한다.
이때, 가중치는 변전소 사이트의 특성에 따라 조정될 수 있다.
한편, 상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 단계는, 상기 유지보수를 위한 비용제약 조건을 적용하여 해당 비용제약 조건에 맞는 유지보수 시나리오만 도출되도록 할 수 있다.
또한, 상기 변전소 유지보수 적합도 함수에서 상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하는 것은, 다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 사용하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계는, 상기 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델에 고장율, 고장 복구 시간, 부하점 별 부하량, 정비 비용, 복구 비용, 유지보수 비용 목표 값, 이자율, 설비 민감도 및 변전소 기기의 상하위 관계 정보 중 적어도 하나를 적용하여, 정전 피해 비용, 공급지장 전력량, 설비별 민감도를 포함하는 계통 신뢰도 평가를 수행하는 한편, 현재 가치 및 미래 가치를 포함하는 경제성 평가를 수행할 수 있다.
또한, 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계는, 미리 결정된 우선 순위에 따라 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기를 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 변전소 자산 관리 장치는, 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 변전소 기기 별 건전도를 생성하는 건전도 생성부; 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델과 변전소 기기 별 건전도를 기초로 하여, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단하고 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 기준 신뢰도 모델 관리부; 미리 결정된 우선 순위에 따라 유지보수 대상 후보 기기를 선정한 후, 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 계통 신뢰도 및 경제성 평가부; 상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 유지보수 방안 생성부; 도출된 기기 별 유지보수 시나리오에 따라서 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신하는 유지보수 실행부를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 전력계통의 신뢰도 지수를 토대로 하여 변전소 설비에 대한 최적의 유지보수 전략을 도출할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따르면, 변전소 설비에 대해 도출된 최적의 유지보수 전략을 통해 변전소 자산 관리를 위한 비용을 절감하는 동시에, 설비의 안정성을 확보할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 설비 교체 주기, 유지보수 방안 및 자산 관리 기법의 요청에 대한 고객의 니즈를 만족시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 방법을 설명하기 위한 그래프.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프.
도 4 내지 도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오을 도출하는 구체적인 방법에 대해 설명하는 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 장치를 설명하기 위한 구성 블록도.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 방법을 설명하기 위한 그래프.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프.
도 4 내지 도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오을 도출하는 구체적인 방법에 대해 설명하는 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 장치를 설명하기 위한 구성 블록도.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다.
본 발명을 설명함에 있어서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 명세서에서, 포함하다 또는 구비하다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
또한, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 의한 변전소 자산 관리 장치는, 먼저 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 변전소 기기 별 건전도(Health Index)를 생성한다(S110). 이때, 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보는 변전소 기기 별 온라인 감시 상태 데이터, 변전소 기기 별 오프라인 감시 상태 데이터 및 원격 감시 데이터를 포함한다. 상기의 오프라인 감시 상태 데이터는 변전소 기기 별 설치 이력, 점검 이력, 고장 이력, 운영 환경 및 운전 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 S110에 대한 일 실시예에서, 변전소 자산 관리 장치는 변전소 기기 별 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치사항을 생성할 수 있다.
예를 들어, 변전소 자산 관리 장치는 변압기(TR)의 기준 신뢰도 모델의 정보를 이용하여 변압기(TR)의 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도 등에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 변전소 자산 관리 장치는 가스절연개폐장치(GIS)의 기준 신뢰도 모델의 정보를 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 운전 이력 데이터, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능 등을 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
다음, 변전소 자산 관리 장치는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델과 변전소 기기 별 건전도를 기초로 하여 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성한다(S120). 여기서, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델은 전력 설비 기본 정보 및 고장 이력 정보 등을 토대로 생성된 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 2 를 참조하면, 변전소 자산 관리 장치는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 및 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)를 비교하여 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단한다. 여기서, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델은 상술한 바와 같이 변전소 기기 별 설치/점검 이력 데이터, 노후 철거품 분석 데이터, 가속수명시험 데이터 등을 토대로 생성된 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이다.
여기서, 도면부호 320은 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 보다 높은 상태를 나타내며, 도면부호 330은 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 보다 낮은 상태를 나타낸 것이다.
변전소 자산 관리 장치는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 및 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)가 상이하면, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 산출한다.
즉, 변전소 자산 관리 장치는 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310)와 상이하면, 현재 사용된 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 기준 신뢰도 모델이 아니라고 판단하고, 변전소 기기 별 건전도에 맞춰 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행함으로써, 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 산출하는 것이다.
한편, 변전소 자산 관리 장치는 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델(310)과 동일하면, 현재 사용되는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 기준 신뢰도 모델이라고 판단하여 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하지 않는 것이다.
본 발명에서는, 상기와 같은 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델을 보상하는 과정을 통해 변전소 기기 별 최적화된 고유 신뢰도 모델을 도출할 수 있다.
다음, 변전소 자산 관리 장치는 특정 우선 순위에 따라 유지보수 대상 후보 기기를 설정한다(S130).
예를 들어, 변전소 자산 관리 장치는 특정 우선 순위가 고장율인 경우, 고장율이 높은 기특정 우선 순위에 따라 유지보수 대상 후보 기기를 설정할 수 있다. 이상에서는 고장율을 특정 우선 순위로서 적용하였지만, 반드시 여기에 한정될 필요는 없으며, 변전소 사이트의 특성에 따라 다른 우선 순위가 적용될 수 있다.
이후, 변전소 자산 관리 장치는 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 평가 및 경제성 평가를 수행한다(S140).
단계 S140에 대한 구현예로서, 변전소 자산 관리 장치는 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델에 고장율, 고장 복구 시간, 부하점 별 부하량, 정비 비용, 복구 비용, 유지보수 비용 목표 값, 이자율, 설비 민감도 및 변전소 기기의 상하위 관계 정보 등을 적용하여 정전 피해 비용, 공급지장 전력량, 설비별 민감도 등과 같은 계통 신뢰도 평가를 수행하는 한편, 현재 가치 및 미래 가치 등의 경제성 평가를 수행할 수 있다.
여기서, 계통 신뢰도는 주파수, 전압이 일정 범위 내에 있고, 선로와 그 외 설비의 허용 용량을 넘어서지 않으며, 외란이 발생해도 계통이 안정성을 유지할 수 있는 안전도(Security)를 만족시키는 규정된 계통 운영상태를 만족하는 동시에, 고객이 요구하는 양의 전력을 공급할 수 있는 계통의 능력 정도를 의미한다.
이러한 계통 신뢰도는 시스템 평균 정전빈도(System Average Interruption Frequency Index; SAIFI), 공급지장전력량(Energy Not Supplied Index; ENS), 정전비용(Customer Interruption Cost; CIC), 시스템 평균 정전시간(System Average Interruption Duration Index; SAIDI) 등의 신뢰도 지수를 토대로 산출할 수 있다.
상기 시스템 평균 정전빈도(SAIFI)는 아래 수학식 1과 같이 각 부하점에 존재하는 기기 수에 고장율을 곱한 값의 합을 각 부하점에서의 기기 수의 합으로 나눈 값으로 정의될 수 있다.
[수학식 1]
여기서, Ni 는 부하점 i에 존재하는 기기의 수를 의미하며, λi 는 부하점 i에 존재하는 기기의 고장률을 의미한다.
또한, 공급지장전력량(ENS)은 아래 수학식 2와 같이 모든 부하량의 합과 부하점에 존재하는 기기로 인한 모든 비가용율의 합의 곱으로 정의될 수 있다.
[수학식 2]
여기서, Pi는 부하점 i의 부하량, Ui .k는 부하점 i에 존재하는 기기 k로 인한 비가용률을 의미한다.
정전비용(CIC)은 아래 수학식 3과 같이 정전시 발생하는 피해비용과 고장율을 곱한 값의 합과 모든 부하량을 합한 값의 곱으로 정의될 수 있다.
[수학식 3]
여기서, Pi는 부하점 i의 부하량, λi.k는 부하점 i에 존재하는 기기 k의 고장률, ri.k는 부하점 i에 존재하는 기기 k의 고장복구시간, C(r)은 r시간 동안 발생하는 피해비용을 의미한다.
즉, 정전비용(CIC)은 전력공급지장으로 인해 수용가가 받는 영향을 금액으로 환산해서 평가하는 비용으로서, 충격비용과 대처비용으로 나눌 수 있다. 충격비용은 정전의 영향으로 직접적으로 피해를 입는 직접적인 피해 비용과, 정전과는 관계없지만 경제활동에 영향을 미치는 간접적인 피해비용이며, 대처 비용은 정전에 대비하기 위한 비용으로 예상되는 공급지장(정전)에 대비하여 그 피해를 최소화 하기 위해 사전 대비하는 비용이다.
이상과 같은 신뢰도 지수는 정전에 대한 영향력을 나타내는 것으로서, 작은 값을 가질수록 신뢰도가 높은 계통이 된다. 예를 들면, A 계통의 SAIFI 값이 3.0 이고, B 계통의 SAIFI 값이 2.5 이라면, B 계통이 고신뢰도 계통이라고 평가할 수 있다.
또한, 이러한 신뢰도 지수는 고장이 발생하는 기기의 영향력이 선형 결합되는 형태로 평가된다. 예를 들면, SAIFI 에서 기준 계통이 선정되면 N 은 고정(상수)가 되고, 따라서 SAIFI 의 값은 기기의 고장률 λ 의 선형 결합이 된다.
즉, 기준 계통이 선정되고, 해당 기준 계통에 기기 1, 기기 2, 기기 3, 및 기타가 존재하며 각 기기의 고장률이 기기 1 = 0.1, 기기 2 = 0.2, 기기 0.3 = 0.3, 기타 = 0.3 이라고 하면, SAIFI = 0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.3 = 0.9 가 된다.
다음, 단계 S140에서 도출된 계통 신뢰도 및 경제성 평가 결과를 토대로 본 발명의 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오를 도출한다(S150). 이때, 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오는 유지보수를 위한 비용제약 조건을 적용하여 해당 비용제약 조건에 맞는 유지보수 시나리오만 도출되도록 할 수 있다.
본 발명에 따른 변전소 유지보수 적합도 함수는 아래의 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
여기서, w 는 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치, xij 는 i번째 기기 j번째 전략 채택 여부, rij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 1 의 민감도, sij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 2 의 민감도, tij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 3 의 민감도를 의미한다.
이때, 가중치(w)는 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치이기는 하나, 변전소 사이트의 특성에 따라 중요하게 취급되어야 하는 신뢰도 지수의 가중치를 높이는 방식으로 적절히 조정할 수도 있다.
또한, 변전소 유지보수 적합도 함수에 적용되는, 유지보수를 위한 비용제약 조건은 아래의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
여기서, cij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 비용, cmax 는 비용에 대한 상한을 의미한다.
한편, 이러한 신뢰도 지수의 민감도는 기기의 유지보수에 따라 신뢰도 지수에 영향을 주는 정도를 의미하는 것으로서, 일반적으로 하나의 값을 변화시키고 나머지는 모두 고정한 상태에서 결과를 비교하는 방식으로 산출된다.
상술한 예를 들어 설명하면, 기준 계통이 선정되고, 해당 기준 계통에 기기 1, 기기 2, 기기 3, 및 기타가 존재하며 각 기기의 고장률이 기기 1 = 0.1, 기기 2 = 0.2, 기기 0.3 = 0.3, 기타 = 0.3 이라고 하면, SAIFI = 0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.3 = 0.9 가 된다.
여기서, 기기 1 을 신품(고장률 0)으로 교체하게 되면 기기 1 의 기기 고장률은 0 이 되고, SAIFI = 0 + 0.2 + 0.3 + 0.3 = 0.8 가 된다.
이러한 경우에 있어서 기기 1 의 SAIFI 민감도를 계산하면, 기기 1 의 SAIFI 민감도 = 0.9 - 0.8 = 0.1 이 된다.
이상과 같이, 결국 기기의 민감도는 유지보수 조치에 따른 신뢰도 지수의 개선량과 같게 됨을 알 수 있다.
본 발명에 따른 변전소 유지보수 적합도 함수는, 변전소 기기에 대한 유지보수 이후의 신뢰도 지수를 최소화하는 값을 산출하는 것으로서, 즉 유지보수 조치로 인한 변전소 기기의 개선량 총합이 최대가 되도록 하는 최적해를 산출하면, 변전소 기기에 대한 유지보수 이후의 신뢰도 지수가 최소가 됨을 이용함으로써, 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오를 도출하는 것이다.
이상에 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 상기 비용제약 조건을 만족하는 한도 내에서, 변전소 유지보수 적합도 함수에 사용된 신뢰도 지수의 민감도 가중합이 최대화되는 최적해를 산출함으로써, 이를 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오로 도출하게 된다.
한편, 상술한 예에서는, 본 발명에 의한 변전소 유지보수 적합도 함수에 사용되는 신뢰도 지수로서 SAIFI, ENS, CIC 를 사용하고 있으나, 본 발명은 이에 한정될 필요가 없으며, 변전소 사이트의 특성에 따라 사용하는 계통 신뢰도 지수의 종류와 개수를 적절히 선택 사용할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 변전소 유지보수 적합도 함수에서 최적해를 도출하는 방법으로는 여러 가지가 있을 수 있으며, 일 구현예로서는 다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 활용함으로써 최적해의 도출 시간을 단축하고 정확도를 개선할 수 있다.
다음, 변전소 자산 관리 장치는 유지보수 대상 기기 별 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출한다(S160).
이후, 유지보수 대상 기기 별 유지보수 시나리오를 이용하여 유지보수가 실행되고, 변전소 자산 관리 장치는 상기 유지보수의 수행 결과에 따라 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신한다(S170).
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프이다.
일 실시예로서, 유지보수 방식에 따른 신뢰도 향상 기준을 달리 설정할 수 있으며, 유지보수 방식이 기기 교체의 경우 100%, 정밀점검은 30%, 보통점검은 15%로 설정할 수 있다. 또한, 실제 유지보수의 수행 이력에 따라 정밀점검 및 보통점검의 유지보수에 따른 신뢰도가 달리 설정될 수 있다.
도 3 에서, 유지보수 전략 A는 기기 교체를 포함하는 유지보수 시나리오로서 신뢰도 향상의 폭이 가장 큰 것을 알 수 있으며(도면부호 340 그래프), 유지보수 전략 B는 정밀점검을 중심으로 하는 유지보수 시나리오로서 신뢰도 향상의 폭은 중간 정도이다(도면부호 350 그래프).
한편, 유지보수 전략 C는 보통점검 위주의 유지보수 시나리오를 적용한 경우로서 신뢰도 향상의 폭이 가장 작음을 알 수 있다(도면부호 360 그래프).
다음에서는, 도 4 내지 도 6 를 참조하여, 본 발명의 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해, 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오을 도출하는 구체적인 방법에 대해 상세히 설명한다.
먼저, 유지보수 이전의 계통 신뢰도는 아래의 표 1 과 같다.
| 신뢰도 지수 | 값 | 가중치 w (scaling, 1000) |
| SAIFI | 3 | 333 |
| ENS | 1,200 | 5/6 |
| CIC | 40,000 | 1/40 |
이때, 유지보수를 위한 전체 예산은 15 으로서, 즉 cmax = 15 이다.
도 4 는 해당 계통에 대한 기기별/신뢰도 지수별 민감도와 점검 형태별 유지보수 비용을 나타낸 것이다.
이때, 변전소 기기는 기기 1, 기기 2, 기기 3 으로 이루어지고, 사용할 계통 신뢰도 지수는 SAIFI, ENS, CIC 를 적용한다. 또한, 기기에 대한 점검 형태는 현상유지, 보통점검, 정밀점검, 교체의 4가지 유형으로 구분한다.
도 5 는 도 4 의 기기별/신뢰도 지수별 민감도와 점검 형태별 유지보수 비용에 대해 표 1 의 신뢰도 지수의 값 및 가중치를 적용하여, 기기별/점검형태별 신뢰도 지수 개선량을 산출하는 과정 및 결과값을 나타낸 것이다.
여기서, 점검형태가 현상유지인 경우 신뢰도 지수의 개선량은 0 이고, 그 다음으로 보통점검, 정밀점검, 교체의 순서로 신뢰도 지수의 개선량이 점차 커짐을 알 수 있다.
한편, 가중치(w)는 상술한 바와 같이, 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치이기는 하나, 구현예에 따라서는 변전소 사이트의 특성에 따라 중요하게 취급되어야 하는 신뢰도 지수의 가중치를 높이는 방식으로 적절히 조정할 수도 있다.
도 6 은 도 5 의 기기별/점검형태별 신뢰도 지수 개선량에 대해, 비용제약 조건(cmax = 15) 내에서 신뢰도 지수 개선량이 최대가 되는 조합을 다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 활용해 탐색한 결과를 나타낸 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 계통 신뢰도를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수에서 최적해를 도출하는 방법은 이외에 여러 가지가 있을 수 있으며, 상기 다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 활용하게 되면 최적해의 도출 시간을 단축하고 정확도 개선을 할 수 있다.
도 6 에서 볼 수 있는 바와 같이, 비용제약 조건(cmax = 15) 내에서 [기기 1 = 교체, 기기 2 = 보통점검, 기기 3 = 교체] 가 본 발명의 변전소 유지보수 적합도 함수의 최적해로서, 신뢰도 지수 개선량이 가장 크며 최적의 유지보수 시나리오인 것을 알 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변전소 자산 관리 장치를 설명하기 위한 구성 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 변전소 자산 관리 장치는 건전도 생성부(110), 기준 신뢰도 모델 관리부(120), 계통 신뢰도 및 경제성 평가부(130), 유지보수 방안 생성부(140) 및 유지보수 실행부(150)를 포함한다.
건전도 생성부(110)는 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 변전소 기기 별 건전도를 생성한다. 이때, 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보는 변전소 기기 별 온라인 감시 상태 데이터, 변전소 기기 별 오프라인 감시 상태 데이터 및 원격 감시 데이터를 포함한다. 상기의 오프라인 감시 상태 데이터는 변전소 기기 별 설치 이력, 점검 이력, 고장 이력, 운영 환경 및 운전 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 건전도 생성부(110)는 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 변전소 기기 별 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치사항을 생성할 수 있다.
예를 들어, 건전도 생성부(110)는 변압기(TR)의 기준 신뢰도 모델의 정보를 이용하여 변압기(TR)의 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 건전도 생성부(110)는 가스절연개폐장치(GIS)의 기준 신뢰도 모델의 정보를 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 운전 이력 데이터, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능을 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
기준 신뢰도 모델 관리부(120)는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델과 변전소 기기 별 건전도를 기초로 하여 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단 및 실행함으로써, 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성한다.
기준 신뢰도 모델 관리부(120)는 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 동일하면, 현재 사용되는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 기준 신뢰도 모델이라고 판단하여 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하지 않는다.
또한, 기준 신뢰도 모델 관리부(120)는 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면, 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도에 맞춰 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성한다.
즉, 기준 신뢰도 모델 관리부(120)는 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면 현재 사용된 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 기준 신뢰도 모델이 아니라고 판단하여, 변전소 기기 별 건전도를 이용해 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행함으로써 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 것이다.
상기와 같이, 본 발명에서는 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델을 계속적으로 이용하는 것이 아니라, 변전소 기기 별 건전도에 따라 이를 보상함으로써 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 최적화할 수 있다.
계통 신뢰도 및 경제성 평가부(130)는 특정 우선 순위에 따라 유지보수 대상 후보 기기를 선정한 후, 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행한다.
구현예로서, 계통 신뢰도 및 경제성 평가부(130)는 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델에 고장율, 고장 복구 시간, 부하점 별 부하량, 정비 비용, 복구 비용, 유지보수 비용 목표 값, 이자율, 설비 민감도 및 변전소 기기의 상하위 관계 정보 등을 적용하여 정전 피해 비용, 공급지장 전력량, 설비별 민감도 등과 같은 계통 신뢰도 평가를 수행하는 한편, 현재 가치 및 미래 가치 등의 경제성 평가를 수행할 수 있다.
유지보수 방안 생성부(140)는 도출된 계통 신뢰도 및 경제성 평가 결과를 토대로 본 발명의 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오를 도출한다. 이때, 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오는 유지보수를 위한 비용제약 조건을 적용하여 해당 비용제약 조건에 맞는 유지보수 시나리오만 도출되도록 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수는, 변전소 기기에 대한 유지보수 이후의 신뢰도 지수를 최소화하는 값을 산출하는 것으로서, 유지보수 조치로 인한 변전소 기기의 개선량 총합이 최대가 되도록 하는 최적해를 산출하여, 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오를 도출하는 것이다.
다시 말하면, 상기 비용제약 조건을 만족하는 한도 내에서, 변전소 유지보수 적합도 함수에 사용된 신뢰도 지수의 민감도 가중합이 최대화되는 최적해를 변전소 기기에 대한 최적의 유지보수 시나리오로 도출하게 된다.
상술한 바와 같이, 변전소 유지보수 적합도 함수에 사용되는 신뢰도 지수로는 SAIFI, ENS, CIC 등을 들 수 있으나, 반드시 여기에 한정될 필요는 없으며 변전소 사이트의 특성에 따라 사용하는 계통 신뢰도 지수의 종류와 개수를 적절히 선택 사용할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수에서 최적해를 도출하는 방법으로는 여러 가지가 있을 수 있으며, 구현예로서는 다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 활용함으로써 최적해의 도출 시간을 단축하고 정확도를 개선할 수 있다.
유지보수 실행부(150)에서는 유지보수 방안 생성부(140)에서 도출된 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 전력계통의 신뢰도 지수를 토대로 하여 변전소 설비에 대한 최적의 유지보수 전략을 도출할 수 있고, 또한 변전소 설비에 대해 도출된 최적의 유지보수 전략을 통해 변전소 자산 관리를 위한 비용을 절감하는 동시에, 설비의 안정성을 확보할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 변전소 자산 관리 장치
110: 건전도 생성부
120: 기준 신뢰도 모델 관리부
130: 계통 신뢰도 및 경제성 평가부
140: 유지보수 방안 생성부
150: 유지보수 실행부
110: 건전도 생성부
120: 기준 신뢰도 모델 관리부
130: 계통 신뢰도 및 경제성 평가부
140: 유지보수 방안 생성부
150: 유지보수 실행부
Claims (14)
- 변전소의 자산 관리 방법으로서,
변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 변전소 기기 별 건전도에 따른 신뢰도를 비교하여, 변전소 기기 별 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단하는 단계;
상기 판단 결과에 따라 상기 변전소 기기 별 건전도를 이용하여 상기 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 단계;
상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계;
상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 단계;
도출된 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오에 따라서 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신하는 단계;를 포함하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 계통 신뢰도 지수를 토대로 하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는,
적어도 2개 이상의 계통 신뢰도 지수의 민감도를 포함하며,
상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 아래의 수학식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
여기서, w 는 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치, xij 는 i번째 기기 j번째 전략 채택 여부, rij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 1 의 민감도, sij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 2 의 민감도, tij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 3 의 민감도를 의미하고,
여기서, 상기 민감도는 유지보수 조치에 따른 신뢰도 지수의 개선량을 의미함.
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 가중치는 변전소 사이트의 특성에 따라 조정되는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 단계는,
상기 유지보수를 위한 비용제약 조건을 적용하여 해당 비용제약 조건에 맞는 유지보수 시나리오만 도출되도록 하는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수에서 상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하는 것은,
다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 사용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계는,
상기 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델에 고장율, 고장 복구 시간, 부하점 별 부하량, 정비 비용, 복구 비용, 유지보수 비용 목표 값, 이자율, 설비 민감도 및 변전소 기기의 상하위 관계 정보 중 적어도 하나를 적용하여, 정전 피해 비용, 공급지장 전력량, 설비별 민감도를 포함하는 계통 신뢰도 평가를 수행하는 한편, 현재 가치 및 미래 가치를 포함하는 경제성 평가를 수행하는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 단계는,
미리 결정된 우선 순위에 따라 상기 변전소 기기 중 유지보수 대상 후보 기기를 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 방법.
- 변전소의 자산 관리 장치로서,
변전소 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 변전소 기기 별 건전도를 생성하는 건전도 생성부;
변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델과 변전소 기기 별 건전도를 기초로 하여, 변전소 기종 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단하고 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 생성하는 기준 신뢰도 모델 관리부;
미리 결정된 우선 순위에 따라 유지보수 대상 후보 기기를 선정한 후, 유지보수 대상 후보 기기에 대해서 미리 생성된 기준 계통 신뢰도 모델을 기초로 유지보수 시나리오 별 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 수행하는 계통 신뢰도 및 경제성 평가부;
상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 유지보수 방안 생성부;
도출된 기기 별 유지보수 시나리오에 따라서 유지보수 스케줄링 및 견적을 산출하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 변전소 기기 별 고유 신뢰도 모델을 갱신하는 유지보수 실행부를 포함하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 계통 신뢰도 지수를 토대로 하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는,
적어도 2개 이상의 계통 신뢰도 지수의 민감도를 포함하며,
상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하고,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수는 아래의 수학식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 장치.
여기서, w 는 신뢰도 지수에 대한 스케일링(scaling)을 위한 가중치, xij 는 i번째 기기 j번째 전략 채택 여부, rij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 1 의 민감도, sij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 2 의 민감도, tij 는 i번째 기기 j번째 전략에 대한 신뢰도 지수 3 의 민감도를 의미하고,
여기서, 상기 민감도는 유지보수 조치에 따른 신뢰도 지수의 개선량을 의미함.
- 삭제
- 삭제
- 제 9 항에 있어서,
상기 가중치는 변전소 사이트의 특성에 따라 조정되는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 장치.
- 제 9 항에 있어서,
상기 유지보수 방안 생성부에서 상기 계통 신뢰도 및 경제성 평가를 통해 도출된 결과를 토대로, 계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 유지보수 적합도 함수를 이용해 상기 변전소 기기에 대한 유지보수 시나리오를 도출하는 것은,
상기 유지보수를 위한 비용제약 조건을 적용하여 해당 비용제약 조건에 맞는 유지보수 시나리오만 도출되도록 하는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 장치.
- 제 9 항에 있어서,
상기 변전소 유지보수 적합도 함수에서 상기 계통 신뢰도 지수의 민감도의 가중합이 최대화되는 값을 최적해로 도출하는 것은,
다이내믹 프로그래밍(Dynamic programming) 기법을 사용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전력계통 신뢰도 지수를 토대로 한 변전소 자산 관리 장치.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113269463A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-17 | 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 | 一种考虑设备相关性的智能变电站二次系统风险评估方法 |
| KR20220083284A (ko) * | 2020-12-11 | 2022-06-20 | 한국과학기술연구원 | 발전소 운전 건전성을 예측하기 위한 계통별 발전량 및 잔여 유효 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114283029B (zh) * | 2021-12-24 | 2023-04-18 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种变电站的优化配置方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR910001393A (ko) | 1989-06-02 | 1991-01-30 | 미다 가쓰기게 | 전력기기의 진단장치 및 진단방법 |
| KR20100129931A (ko) * | 2009-06-02 | 2010-12-10 | 한국철도기술연구원 | 최적의 목표신뢰도 설정 및 분배방법을 활용한 철도차량의 유지보수 시스템 |
| KR101597993B1 (ko) * | 2014-11-13 | 2016-02-29 | 현대중공업 주식회사 | 에너지 저장 장치 |
| KR20180076905A (ko) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 주식회사 효성 | 변전소의 자산 관리 방법 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6834256B2 (en) * | 2002-08-30 | 2004-12-21 | General Electric Company | Method and system for determining motor reliability |
| CN103259262B (zh) * | 2013-05-03 | 2015-07-22 | 国家电网公司 | 含大规模风电的电力系统的检修计划优化方法 |
| KR101943438B1 (ko) | 2016-12-28 | 2019-01-29 | 효성중공업 주식회사 | 전력설비의 자산관리 방법 |
-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR910001393A (ko) | 1989-06-02 | 1991-01-30 | 미다 가쓰기게 | 전력기기의 진단장치 및 진단방법 |
| KR20100129931A (ko) * | 2009-06-02 | 2010-12-10 | 한국철도기술연구원 | 최적의 목표신뢰도 설정 및 분배방법을 활용한 철도차량의 유지보수 시스템 |
| KR101597993B1 (ko) * | 2014-11-13 | 2016-02-29 | 현대중공업 주식회사 | 에너지 저장 장치 |
| KR20180076905A (ko) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 주식회사 효성 | 변전소의 자산 관리 방법 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220083284A (ko) * | 2020-12-11 | 2022-06-20 | 한국과학기술연구원 | 발전소 운전 건전성을 예측하기 위한 계통별 발전량 및 잔여 유효 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
| KR102518613B1 (ko) | 2020-12-11 | 2023-04-10 | 한국과학기술연구원 | 발전소 운전 건전성을 예측하기 위한 계통별 발전량 및 잔여 유효 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
| US11967822B2 (en) | 2020-12-11 | 2024-04-23 | Korea Institute Of Science And Technology | Method for predicting power generation and remaining useful life per system and system for performing the same |
| CN113269463A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-08-17 | 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 | 一种考虑设备相关性的智能变电站二次系统风险评估方法 |
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