KR102173655B1 - A method for determinating the disturbance direction in power plant - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a method of determining a malfunction occurrence direction in a power plant. The method of determining a malfunction occurrence direction in a power plant, capable of providing a basis to determine a cause for an accident by identifying an accurate direction of malfunction through analysis on a malfunction file created by PQDU. According to the present invention, the method of determining a malfunction occurrence direction in a power plant includes the following steps of: (1) determining whether malfunction occurring in a power plant is an effective power change start or an ineffective power change start; (2) if the malfunction is the effective power change start as a result of the determination of step (1), setting a starting point of a cycle as an event position when data variations for the cycle are no less than 10%, or setting a starting point of a cycle starting calculation as an event position when data variations accumulated for three cycles are no less than 30%; (3) if the malfunction is the ineffective power change start as a result of the determination of step (1), setting a starting point of a cycle as an event position when data variations for the cycle are no less than 0.7%; (4) separately calculating a before-malfunction data variation absolute value, a before-malfunction data average value, an after-malfunction data average value and a difference between the before-malfunction data average value and the after-malfunction data average value based on the event positions determined through steps (2) and (3); and (5) determining a malfunction occurrence direction by comparing the before-malfunction data variation absolute value, the before-malfunction data average value and the after-malfunction data average value, which are calculated through step (4).

Description

발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법{A METHOD FOR DETERMINATING THE DISTURBANCE DIRECTION IN POWER PLANT}How to determine the direction of failure in a power plant {A METHOD FOR DETERMINATING THE DISTURBANCE DIRECTION IN POWER PLANT}

본 발명은 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 PQDU에서 생성한 장애 파일을 분석하여 정확한 장애의 방향을 알아내어 사고의 원인을 판단하는 데 근거를 제공할 수 있는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for determining the direction of failure in a power plant, and more particularly, a failure in a power plant that can provide a basis for determining the cause of an accident by finding the exact direction of the failure by analyzing the failure file generated by the PQDU. It relates to a method of determining the direction of occurrence.

기존이 발전소 내 데이터 모니터링 장치인 PQDU 의 운용프로그램에서도 장애 파일(Fault File)에 대한 분석 기능이 있지만, 정밀한 파형 재생 기능이 미약하고, 정밀한 장애 발생 시점의 포지셔닝(Positioning)이 이루어지지 않는다. 이러한 기술적 한계는 발전소 내에서 발생하는 장애의 원인을 파악하는 데 상당한 어려움을 유발하여 정확한 후속 조치가 불가능한 문제점이 있다. The existing operation program of the PQDU, which is a data monitoring device in the power plant, also has a function to analyze fault files, but the precise waveform reproduction function is weak and precise positioning at the time of occurrence of the failure is not performed. This technical limitation causes considerable difficulty in determining the cause of the failure occurring in the power plant, and thus, accurate follow-up measures are not possible.

따라서 정밀한 파형 재생을 하여 시각적으로 사고를 파악할 수 있게 하고, 정밀한 사고 시점의 포지셔닝을 함으로써 장애 발생 방향을 제시할 수 있는 기술의 개발이 절실하게 요구되고 있다. Therefore, there is an urgent need to develop a technology capable of visually grasping an accident by reproducing a precise waveform and presenting the direction of occurrence of a failure by positioning a precise accident point.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 데이터 모니터링 장치에서 생성한 장애 파일을 분석하여 정확한 장애의 방향을 알아내어 사고의 원인을 판단하는 데 근거를 제공할 수 있는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법을 제공하는 것이다. The technical problem to be solved by the present invention is to provide a method for determining the direction of failure in a power plant that can provide a basis for determining the cause of the accident by analyzing the failure file generated by the data monitoring device to find out the exact direction of the failure. will be.

전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법은, 1) 발전소 내에서 발생한 장애가 유효 전력 변동 기동인지 무효 전력 변동 기동인지 여부를 판단하는 단계; 2) 상기 1) 단계 판단 결과 유효 전력 변동 기동인 경우, 주기당 데이터 변화량이 10% 이상인 경우 그 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하거나, 3주기 동안 누적 데이터 변화량이 30% 이상인 경우 계산이 시작된 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 단계; 3) 상기 1) 단계 판단 결과 무효 전력 변동 기동인 경우, 주기당 데이터 변화량이 0.7% 이상인 경우 해당 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 단계; 4) 상기 2) 단계와 3) 단계에 의하여 결정되는 이벤트 포지션을 기준으로 장애 전 데이터변화 절대값, 장애 전 데이터 평균값, 장애 후 데이터 평균값 및 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이를 각각 구하는 단계; 5) 상기 4) 단계에서 구해진 장애 전 데이터 변화 절대값과 장애 전 데이터 평균값 및 장애후 데이터 평균값을 비교하여 장애 발생 방향을 결정하는 단계;를 포함한다. A method for determining a direction of occurrence of a failure in a power plant according to the present invention for solving the above-described technical problem includes: 1) determining whether a failure occurring in the power plant is a fluctuating active power or a fluctuating reactive power; 2) As a result of the determination of step 1) above, when active power fluctuations are started, when the data change per period is 10% or more, the starting point of the period is set as the event position, or when the accumulated data change over 3 periods is 30% or more, the period at which the calculation is started. Determining a starting point of the event position as an event position; 3) determining a starting point of the period as an event position when the data change amount per period is 0.7% or more in case of a reactive power fluctuation start as a result of the determination in step 1); 4) Based on the event position determined by steps 2) and 3) above, the difference between the absolute value of data change before failure, the average data before failure, the average data after failure, and the average data after failure and the average data before failure is calculated, respectively. step; 5) determining a direction of occurrence of a failure by comparing the absolute value of change of data before failure obtained in step 4) with the average value of data before failure and the average value of data after failure.

그리고 본 발명에서 상기 데이터 변화량은, 유효전력 데이터 변화량인 것이 바람직하다. In the present invention, it is preferable that the data change amount is an active power data change amount.

또한 본 발명에서 상기 장애 전 데이터변화 절대값은, 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터 차이의 절대값인 것이 바람직하다. In addition, in the present invention, the absolute value of the change in data before failure is preferably an absolute value of a difference in active power data between the third period and the second period before the period including the event position.

또한 본 발명에서 상기 장애 전 데이터 평균값은, 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값인 것이 바람직하다. In addition, in the present invention, the average value of the data before failure is preferably an average value of active power data of the third period and the second period before the period including the event position.

또한 본 발명에서 상기 장애 후 데이터 평균값은, 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기와 그 다음 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값인 것이 바람직하다. In addition, in the present invention, it is preferable that the average value of the data after the failure is an average value of the active power data of the period including the event position and the next period.

또한 본 발명에서 상기 5) 단계에서는, a) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 큰 경우는 '+'로 정하는 단계; b) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 작은 경우는 '-'로 정하는 단계; c) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 작거나 같고, 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 크기나 같은 경우는 '0'을 정하는 단계;의 소단계로 나뉘어 진행되는 것이 바람직하다. In addition, in the step 5) in the present invention, a) if the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is greater than the absolute value of the change in data before the failure, determining as'+'; b) if the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is less than a negative value of the absolute value of the pre-failure data change, determining'-'; c) determining '0' when the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is less than or equal to the absolute value of the pre-failure data change and is greater than or equal to the negative value of the pre-failure data change absolute value; It is desirable to proceed in sub-steps.

또한 본 발명에서 상기 유효 전력 데이터는 A 상의 유효 전력 데이터인 것이 바람직하다. In addition, in the present invention, it is preferable that the active power data is active power data of phase A.

본 발명의 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법에 의하면 정밀한 파형 재생을 하여 시각적으로 사고를 파악할 수 있게 하고, 정밀한 사고 시점의 포지셔닝 및 장애 방향 결정을 함으로써 장애 발생 방향을 제시할 수 있는 효과를 달성할 수 있다. According to the method for determining the direction of occurrence of a failure in a power plant of the present invention, it is possible to visually identify an accident by reproducing a precise waveform, and by positioning and determining the direction of a failure at a precise point of the accident, the effect of presenting the direction of failure can be achieved. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 포지션을 결정하는 단계의 소단계들이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이벤트 포지션을 도시하는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 절대값 및 평균값들을 구하는 단계의 소단계들이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애 발생 방향 결정 단계의 소단계들이다. 1 is a flow chart of a method for determining a direction of failure in a power plant according to an embodiment of the present invention.
2 are sub-steps of determining an event position according to an embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram showing an event position according to an embodiment of the present invention.
4 are sub-steps of obtaining absolute values and average values according to an embodiment of the present invention.
5 are sub-steps of a step of determining a direction in which a failure occurs according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 실시예에 따른 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법은 도 1에 도시된 바와 같이, 발생한 장애가 유효전력 변동 기동인지 무효전력 변동 기동인지 여부를 판단하는 단계(S100)로 시작된다. 즉, 발전소 내 선로에서 장애가 발생한 경우 이 선로를 감시하는 모니터링 장치(예를 들어 PQDU)에 의하여 감지되는 데이터 변화에 의하여 발생한 장애가 유효전력 변동기동인지 무효전력 변동기동인지 여부를 판단하는 것이다. As shown in FIG. 1, the method of determining the direction of occurrence of a failure in a power plant according to the present embodiment begins with a step S100 of determining whether the generated failure is a fluctuating active power or a fluctuating reactive power. That is, when a failure occurs in a line in a power plant, it is determined whether the failure caused by a change in data detected by a monitoring device (for example, a PQDU) that monitors this line is an active power variable start or a reactive power variable start.

다음으로는 도 1에 도시된 바와 같이, 전단계(S100)에서 판단한 결과, 유효 전력 변동 기동인 경우와 무효 전력 변동 기동인 경우 각각에 대하여 이벤트 포지션을 정하는 단계(S200)가 진행된다. 이때 이벤트 포지션을 정하는 단계(S200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 유효전력 변동 기동의 경우와 무효전력 변동 기동이 경우로 나뉘어 진행되며, 이 소단계(S210, S220)들은 진행되는 순서가 뒤바뀌어 진행되거나 어느 하나의 단계만이 진행될 수도 있다. 여기에서 '이벤트 포지션(Event Position)'이라 함은 상기 데이터 모니터일 장치에서 장애 시점으로 계산한 '레퍼런스 포지션(Reference Position)'이 아니라, 실제로 데이터 변화량을 기준으로 실제 장애가 발생한 주기를 말하며, 상기 이벤트 포지션은 상기 레퍼런스 포지션보다 10주기 이상으로 늦다. Next, as shown in FIG. 1, as a result of determination in the previous step (S100), a step (S200) of determining an event position for each of the active power fluctuation start and the reactive power fluctuation start proceeds. At this time, the step of determining the event position (S200) is divided into a case of active power fluctuating start and a reactive power fluctuating start as shown in FIG. 2, and these sub-steps (S210, S220) are performed in the following order. It can be changed or only one step can be taken. Here, the term'event position' is not the'reference position' calculated as the time point of the failure in the device to be monitored, but refers to the period in which the actual failure occurs based on the amount of data change. The position is more than 10 cycles later than the reference position.

먼저 유효전력 변동 기동의 경우(S210)에는 주기당 데이터 변화량이 10% 이상인 경우 그 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하거나, 3주기 동안 누적 데이터 변화량이 30% 이상인 경우 계산이 시작된 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 단계(S210)가 진행된다. 여기에서 상기 데이터 변화량은 유효전력 데이터 변화량인 것이 바람직하다. 전압의 데이터 변화량이나 전류의 데이터 변화량은 그 크기가 작아서 이를 판단하기 어렵기 때문이다. First, in the case of active power fluctuation start (S210), if the data change per cycle is 10% or more, the start point of the cycle is set as the event position, or if the cumulative data change is 30% or more for three cycles, the start point of the cycle where the calculation starts is evented. The step of determining the position (S210) proceeds. Here, it is preferable that the data change amount is an active power data change amount. This is because it is difficult to determine the data change amount of voltage or current data change because the size is small.

특히 본 실시예에서 상기 유효 전력 데이터는 A 상의 유효 전력 데이터인 것이 더욱 바람직하다. In particular, it is more preferable that the active power data in this embodiment is active power data of phase A.

즉, 특정 주기에서 데이터 변화량이 일시적으로도 10% 이상 발생한 것이 모니터링된 경우에는 그 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하고, 특정 주기에서 10% 이상의 데이터 변화량이 발생하지는 않았지만, 연속된 3주기 동안의 누적 데이터 변화량이 30% 이상인 경우에도 그 계산이 시작된 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 것이다. In other words, if it is monitored that the amount of data change occurs temporarily more than 10% in a certain period, the start point of the period is set as the event position, and although no more than 10% change in data has occurred in a specific period, it is accumulated for 3 consecutive periods. Even if the amount of data change is more than 30%, the starting point of the period in which the calculation started is set as the event position.

다음으로 무효전력 변동 기동의 경우(S220)에는 주기당 데이터 변화량이 0.7% 이상인 경우 해당 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정한다. 전력거래소의 계통현상분석 장치 운영기준에 따르면, 무효전력 스윙은 1초 동안의 무효전력 변화량이 5% 이상인 경우라고 정의하고 있다. 따라서 60Hz 주파수를 가지는 전류에서 주기당 변화량은 ±0.83% 정도이지만, 장애 감지의 정확성을 높이기 위하여 주기당 변화량이 ±0.7% 이상이면 해당 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 것이다. Next, in the case of the reactive power fluctuation start (S220), when the data change amount per period is 0.7% or more, the start point of the period is determined as an event position. According to the operating standards of the system phenomena analysis device of the Korea Power Exchange, the reactive power swing is defined as the case where the change in reactive power for one second is 5% or more. Therefore, in a current with a frequency of 60Hz, the amount of change per period is about ±0.83%, but if the amount of change per period is more than ±0.7% in order to increase the accuracy of fault detection, the start point of the period is set as the event position.

다음으로는 전 단계(S200)에서 결정되는 이벤트 포지션을 기준으로 장애 전 데이터변화 절대값, 장애 전 데이터 평균값, 장애 후 데이터 평균값 및 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이를 각각 구하는 단계(S300)가 진행된다. 이 단계(S300)는 도 4에 도시된 바와 같이, 장애 전 데이터변화 절대값(ΔP)을 구하는 단계(S310), 장애 전 데이터 평균값(Pa')을 구하는 단계(S320), 장애 후 데이터 평균값(Pa)을 구하는 단계(S330) 및 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이(Pa - Pa')를 구하는 단계(S340)의 소단계들로 나뉘어 진행된다. Next, based on the event position determined in the previous step (S200), the step of obtaining the difference between the absolute value of data change before failure, the average value of data before failure, the average value of data after the failure, and the average value of data after the failure and the average value of data before failure, respectively (S300) ) Proceeds. This step (S300), as shown in Figure 4, the step of obtaining the absolute value (ΔP) of data change before failure (S310), the step of obtaining the average value of data before failure (Pa') (S320), the average value of data after failure ( The process is divided into sub-steps of a step of obtaining Pa) (S330) and a step (S340) of obtaining a difference (Pa-Pa') between the average post-error data value and the average data before failure.

먼저 장애 전 데이터변화 절대값을 구하는 단계(S310)는 도 3에 도시된 바와 같이, 전 단계(S200)에서 정해진 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터 차이의 절대값을 아래의 식과 같이 구하는 것으로 이루어진다. First, the step of obtaining the absolute value of data change before failure (S310) is an absolute value of the difference between the active power data of the third period and the second period before the period including the event position determined in the previous step (S200), as shown in FIG. It consists of finding as the following equation.

< 식 1 ><Equation 1>

ΔP = | P-3 - P-2 |ΔP = | P -3 -P -2 |

여기에서 이벤트 포지션이 포함된 주기의 바로 전 주기를 제외하고 절대값을 구하는 것은, 이벤트 포지션이 포함된 주기의 전 주기가 이미 장애에 의하여 영향을 받은 주기이기 때문에, 장애에 의하여 영향을 받지 아니한 가장 최근의 주기들을 이용하여 절대값을 구하는 것이다. Here, the absolute value excluding the period immediately preceding the period including the event position is the most unaffected by the error, since the period before the period including the event position has already been affected by the error. It is to find the absolute value using recent periods.

다음으로 장애 전 데이터 평균값을 구하는 단계(S320)는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값을 아래의 식에 의하여 구하는 것으로 이루어진다. Next, the step of obtaining the average value of the data before failure (S320), as shown in FIG. 3, consists of obtaining the average value of the active power data of the third period and the second period before the period including the event position by the following equation.

< 식 2 ><Equation 2>

Pa' = (P-3 + P-2)/2Pa' = (P -3 + P -2 )/2

다음으로 장애 후 데이터 평균값을 구하는 단계(S330)는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 이벤트 포지션이 포함된 주기와 그 다음 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값을 아래의 식에 의하여 구하는 것으로 이루어진다. Next, the step of obtaining the average value of data after failure (S330), as shown in FIG. 3, consists of obtaining the average value of the active power data of the period including the event position and the next period by the following equation.

< 식 3 ><Equation 3>

Pa = (P0 + P1)/2Pa = (P 0 + P 1 )/2

이때 장애 후 데이터 평균값은 이벤트 포지션이 포함된 주기를 포함하여 2개의 주기를 가지고 구하며, 이는 장애 발생 시점에 가장 가까운 주기들을 이용하여 평균값을 구하기 위함이다. At this time, the average value of data after failure is obtained with two periods including the period including the event position, and this is to obtain the average value using the periods closest to the time when the failure occurs.

다음으로 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이를 구하는 단계(S340)는 전 단계들(S320, S330)에서 구해진 장애 후 데이터 평균값과 장애전 데이터 평균값의 차이를 구하는 것이다. Next, the step of obtaining the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value (S340) is to obtain a difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value obtained in the previous steps S320 and S330.

다음으로는 도 1에 도시된 바와 같이, 전 단계(S300)에서 구해진 장애 전 데이터 변화 절대값과 장애 전 데이터 평균값 및 장애후 데이터 평균값을 비교하여 장애 발생 방향을 결정하는 단계(S400)가 진행된다. Next, as shown in FIG. 1, a step (S400) of determining the direction of occurrence of a failure by comparing the absolute value of the change of data before failure obtained in the previous step (S300), the average value of data before failure, and the average value of data after failure proceeds. .

이 단계(S400)는 도 5에 도시된 바와 같이, 3 개의 방향을 정하는 소단계( S410, S420, S430)들로 나뉘어 진행된다. 먼저 장애 발생 방향을 '+'로 정하는 단계(S410)는 아래의 식에 의하여 구해지는 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 큰 경우는 '+'로 정하는 것이다. This step (S400) is divided into three sub-steps (S410, S420, S430) for determining three directions and proceeds as shown in FIG. 5. First, the step of determining the failure occurrence direction as'+' (S410) is'+' when the difference between the average value of the data after failure and the average value of data before failure is greater than the absolute value of the change in data before failure, which is obtained by the following equation. It is decided.

< 식 4 ><Equation 4>

Pa - Pa' > ΔP Pa-Pa'> ΔP

다음으로 장애 발생 방향을 '-'로 정하는 단계(S420)는 아래의 식에 의하여 구해지는 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 작은 경우는 '-'로 정하는 것이다. Next, the step of determining the failure occurrence direction as'-' (S420) is when the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value obtained by the following equation is less than the negative value of the absolute value of the change in the data before failure. It is set as'-'.

< 식 5 ><Equation 5>

Pa - Pa' < -ΔP Pa-Pa' <-ΔP

다음으로 장애 발생 방향을 '0'으로 정하는 단계(S430)는 아래의 식에 의하여 구해지는 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 작거나 같고, 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 크기나 같은 경우는 '0'을 정하는 것이다. Next, the step of determining the failure occurrence direction as '0' (S430) is that the difference between the average value of the data after failure and the average value of data before failure is less than or equal to the absolute value of the change in the data before failure, which is obtained by the following equation, If the absolute value of the previous data change is greater than or equal to the negative value, '0' is set.

< 식 6 ><Equation 6>

-ΔP ≤ Pa - Pa' ≤ +ΔP-ΔP ≤ Pa-Pa' ≤ +ΔP

Claims (6)

1) 발전소 내에서 발생한 장애가 유효 전력 변동 기동인지 무효 전력 변동 기동인지 여부를 판단하는 단계;
2) 상기 1) 단계 판단 결과 유효 전력 변동 기동인 경우, 주기당 데이터 변화량이 10% 이상인 경우 그 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하거나, 3주기 동안 누적 데이터 변화량이 30% 이상인 경우 계산이 시작된 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 단계;
3) 상기 1) 단계 판단 결과 무효 전력 변동 기동인 경우, 주기당 데이터 변화량이 0.7% 이상인 경우 해당 주기의 시작점을 이벤트 포지션으로 정하는 단계;
4) 상기 2) 단계와 3) 단계에 의하여 결정되는 이벤트 포지션을 기준으로 장애 전 데이터변화 절대값, 장애 전 데이터 평균값, 장애 후 데이터 평균값 및 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이를 각각 구하는 단계;
5) 상기 4) 단계에서 구해진 장애 전 데이터 변화 절대값과 장애 전 데이터 평균값 및 장애후 데이터 평균값을 비교하여 장애 발생 방향을 결정하는 단계;를 포함하며,
상기 데이터 변화량은 유효전력 데이터 변화량이고,
상기 장애 전 데이터변화 절대값은,
상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터 차이의 절대값인 것을 특징으로 하는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법. 1) determining whether a failure occurring in the power plant is a fluctuating active power start or a fluctuating reactive power start;
2) As a result of the determination of step 1) above, when active power fluctuations are started, when the data change per period is 10% or more, the starting point of the period is set as the event position, or when the accumulated data change over 3 periods is 30% or more, the period at which the calculation is started. Determining a starting point of the event position as an event position;
3) determining a starting point of the period as an event position when the data change amount per period is 0.7% or more in case of a reactive power fluctuation start as a result of the determination in step 1);
4) Based on the event position determined by steps 2) and 3) above, the difference between the absolute value of data change before failure, the average data before failure, the average data after failure, and the average data after failure and the average data before failure is calculated, respectively. step;
5) determining a direction of occurrence of a failure by comparing the absolute value of the change of data before failure obtained in step 4) with the average value of data before failure and the average value of data after failure; and
The data change amount is the active power data change amount,
The absolute value of data change before failure is,
A method for determining a direction of failure in a power plant, characterized in that it is an absolute value of a difference in active power data between a third cycle and a second cycle before a cycle in which the event position is included. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 장애 전 데이터 평균값은,
상기 이벤트 포지션이 포함된 주기 전 세번째 주기와 두번째 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값인 것을 특징으로 하는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법. The method of claim 1, wherein the average value of the pre-failure data,
A method for determining a direction of failure in a power plant, characterized in that it is an average value of active power data of a third cycle and a second cycle before a cycle in which the event position is included. 제1항에 있어서, 상기 장애 후 데이터 평균값은,
상기 이벤트 포지션이 포함된 주기와 그 다음 주기의 유효 전력 데이터들의 평균값인 것을 특징으로 하는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법. The method of claim 1, wherein the average value of the data after the failure,
A method for determining a direction of failure in a power plant, characterized in that it is an average value of active power data of a period in which the event position is included and a period following the period. 제1항에 있어서, 상기 5) 단계에서는,
a) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 큰 경우는 '+'로 정하는 단계;
b) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 작은 경우는 '-'로 정하는 단계;
c) 상기 장애 후 데이터 평균값과 장애 전 데이터 평균값의 차이가 상기 장애 전 데이터 변화 절대값보다 작거나 같고, 상기 장애 전 데이터 변화 절대값의 음수 값보다 크기나 같은 경우는 '0'을 정하는 단계;의 소단계로 나뉘어 진행되는 것을 특징으로 하는 발전소 내 장애 발생 방향 결정 방법. The method of claim 1, wherein in step 5),
a) if the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is greater than the absolute value of the pre-failure data change, determining as'+';
b) if the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is less than a negative value of the absolute value of the pre-failure data change, determining'-';
c) determining '0' when the difference between the average post-failure data value and the average pre-failure data value is less than or equal to the absolute value of the pre-failure data change and is greater than or equal to the negative value of the pre-failure data change absolute value; Method for determining the direction of failure in a power plant, characterized in that the progress is divided into sub-steps of.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPH06113463A (en) * 1992-09-28 1994-04-22 Chubu Electric Power Co Inc Method and equipment for forecasting and detecting step out
KR100738761B1 (en) * 2005-07-11 2007-07-12 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 Power factor adjustment device
KR100846396B1 (en) * 2006-12-06 2008-07-16 한국전력거래소 Generator Operation Data Analysis System

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06113463A (en) * 1992-09-28 1994-04-22 Chubu Electric Power Co Inc Method and equipment for forecasting and detecting step out
KR100738761B1 (en) * 2005-07-11 2007-07-12 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 Power factor adjustment device
KR100846396B1 (en) * 2006-12-06 2008-07-16 한국전력거래소 Generator Operation Data Analysis System

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