KR102295188B1 - 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반 - Google Patents

이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반에 관한 것으로, 인공지능을 이용하여 배전반 내에서 발생하는 열, 진동, 가스, 아크 접지 등을 비접촉으로 감지하여 이상여부를 판단하고 고장발생을 예측할 수 있도록 하는 배전반에 관한 것이다.
이를 구현하기 위한 본 발명의 구성은 부스바가 탑재되어 있는 분기유닛의 전면을 다수 영역에 걸쳐 감지하도록 적외선센서가 다수의 격자 형태로 배치되어 배전반 도어의 내측면에 설치되어 있는 적외선센서 어레이 유닛; 함체의 진동을 감지하는 진동센서; 주기적으로 상기 적외선센서 어레이 유닛을 작동시켜 수신되는 영상정보를 3차원 이미지데이터로 인공지능모듈에 누적시켜 저장하도록 제어하는 제어부; 상기 누적되어 저장되는 3차원 이미지데이터들에 대해 직전에 저장되는 이미지데이터 프레임과 현재 저장되는 이미지데이터 프레임을 비교분석 후 변경영역과 변경상태를 판단하여 배전반의 이상여부를 판단하는 인공지능모듈; 상기 인공지능모듈에서 이상여부를 판단할 수 있는 기준데이터를 수신하여 저장하는 기준데이터 저장부; 상기 인공지능모듈에서 배전반 이상 감지시 사용자에게 경고메시지를 출력하는 경고모듈;을 포함하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반을 발명의 특징으로 한다.

Description

이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반{Artificial intelligence switchboard having integrated anomaly monitoring and defect prediction function}
본 발명은 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수배전반, 고압 배전반, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반, 태양전비 제어반, 인버터 제어반 등을 포함하는 배전반에서 인공지능을 이용하여 배전반 내에서 발생하는 열, 진동, 가스, 아크 접지 등을 비접촉으로 감지하여 이상여부를 판단하고 고장발생을 예측할 수 있도록 하는 통합 감시 및 예측 기능을 구비한 인공지능 배전반에 관한 것이다.
공장이나 상가 등 전기를 많이 사용하는 곳은 변전실이라고 하는 수전설비가 설치되어 한전으로부터 공급되는 전기를 수전하고 있다. 수전설비는 계량기를 포함하여 많은 기기가 설치되어 있는 배전반이다.
보다 구체적으로 배전반이란 전기를 수전하고 배전하고 부하를 제어하는 설비로서 수배전반, 고압 배전반, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반, 태양광 제어반, 인버터 제어반 등의 설비를 의미한다.
이와 같은 배전반은 전기를 여러 개소로 나누어 공급하기 위해 각종 조작스위치, 릴레이, 제어회로, 제어용 개폐기, 보호계전기 등의 각종 전기기기들이 설치되고 상기 전기기기들은 부스바에 의해 전기적으로 연결된다.
도 7은 종래 한 실시예에 따른 배전반 구성을 보인 사시도이다.
도시된 바와 같이 배전반의 외관은 대략 직육면체형으로 이루어져 전면이 개방되고 내부에 수납공간이 마련된 함체(10)와 전면의 개방부를 폐쇄할 수 있도록 상기 함체(10)에 경첩으로 결합되는 도어(11)로 이루어진다.
그리고 상기 함체(10)의 후벽 내측 수납공간에는 외부로부터 전원선을 통해 공급된 전기를 분기하여 실내배선 또는 분전함 등으로 공급하는 분기유닛(20)이 설치된다.
상기 분기유닛(20)은 일례로, 상기 함체(10)의 후벽에 고정되는 베이스패널(21), 상기 베이스패널(21)에 탑재되는 주차단기(22)와 보조차단기(23), 상기 주차단기(22)와 보조차단기(23)를 연결하는 복수개의 부스바(25)로 구성되며, 상기 주차단기(22)에는 배전반 외측으로부터 인입되는 전원선이 연결되고 상기 보조차단기(23)는 실내배선이나 분전함 등에 연결된다. 상기 주차단기(22)와 보조차단기(23)에 부스바(25)를 연결하거나 전기의 분기점에서 부스바(25)들을 연결할 때에는 스크류(26)를 이용하여 결속하고 있다.
그리고 상기 주차단기(22)와 보조차단기(23)는 작업자가 조작할 수 있도록 된 스위치레버(24)가 전면에 구비되어 상기 스위치레버(24)를 회동시켜 전원을 인가하거나 전원을 차단할 수 있으며, 보조차단기(23)의 후단에서 합선이 발생되거나 기타 다양한 이유로 상기 부스바(25)에 과전류가 흐르게 될 경우, 자동으로 상기 스위치레버(24)가 회동되면서 전원을 차단하도록 구성되어 있다.
그런데 상기와 같은 배전반의 설치환경이나 장기간 사용으로 내부의 전기기기들이 열화되거나, 부스바를 연결하는 스크류의 결속력이 약해져 내부에서 열, 진동, 가스, 아크, 접지불량이 발생하는 경우 부스바에 과전류가 흘러 주차단기나 보조차단기가 갑자기 전원을 차단하게 되어 보조차단기 후단에 연결되는 부하에 손상을 주거나 배전반 내부에서 화재가 발생할 수 있는 문제점이 있었다.
또한, 상기와 같은 종래의 배전반은 접지저항 변화, 접지 선로의 단선 등이 발생하더라도 동작에는 급격한 변화가 발생하지 않아 배전반을 제어하는 제어부는 정상동작으로 판단할 수 있다는 단점이 있다. 예를 들면, 배전반 내 부스바를 체결하고 있는 나사등이 서서히 풀리게 되면 불완전한 접촉이 이루어져 저항이 증가하면서 부하가 증가되어 열이 나는 이상 상황이 발생하게 되는데 현재의 배전반 모니터링 시스템에서는 전기가 흐르고 있기 때문에 이를 감지하지 못하고 정상작동이라 판단하고 있는 실정이다.
이러한 접지 단선이나 접지저항의 변화로 인하여 배전반에서의 접지 상태가 불량하게 된 경우, 누전이 발생하거나 지락 사고가 발생되면, 대지로의 원활한 고장전류가 흐르지 못하여 감전사고를 유발할 수 있다는 문제점과 접지 계전기 등의 장비의 오동작 요인으로 작용하는 문제점이 있었다.
한국 공개특허공보 공개번호 10-2013-0033233(2013.04.03.공개) 한국 등록특허공보 등록번호 10-1968146(2019.04.11.공고) 한국 등록특허공보 등록번호 10-1355585(2014.01.24.공고) 한국 등록특허공보 등록번호 10-2130435(2020.07.06.공고)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 적외선센서 어레이를 이용하여 누적되는 영상정보로 배전반 또는 그 내부에서 발생되는 열, 진동, 가스, 아크, 접지 상태 등을 지속적으로 모니터링 하여 이상 발생시 사용자에게 알려 줄 수 있도록 하되, 배전반 내에서 주차단기와 보조차단기 및 부스바가 탑재되어 있는 베이스패널의 특정 영역이 아닌 전체 면적에 걸쳐 주기적으로 이상여부를 모니터링한 후 그 결과를 영상화하여 인공지능모듈에 저장하고, 인공지능모듈에서는 딥러닝을 통해 저장정보를 분석하여 사고발생을 예측할 수 있도록 구성된 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 상기 시스템 구성에 접지단선유무센서를 더 포함하여 배전반의 접지 단선의 이상여부를 판단하여 통보할 수 있는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 시스템 구성에 접지저항센서를 더 포함하여 접지저항값의 이상여부를 판단하여 통보할 수 있는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반을 제공하는데 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하고 종래의 결점을 제거하기 위한 과제를 수행하는 본 발명은 부스바가 탑재되어 있는 분기유닛의 전면을 다수 영역에 걸쳐 감지하도록 적외선센서가 다수의 격자형태로 배치되어 배전반 도어의 내측면에 설치되어 있는 적외선센서 어레이 유닛; 함체의 진동을 감지하는 진동센서; 주기적으로 상기 적외선센서 어레이 유닛을 작동시켜 수신되는 영상정보를 3차원 이미지데이터로 인공지능모듈에 누적시켜 저장하도록 제어하는 제어부; 상기 누적되어 저장되는 3차원 이미지데이터들에 대해 직전에 저장되는 이미지데이터 프레임과 현재 저장되는 이미지데이터 프레임을 비교분석 후 변경영역과 변경상태를 판단하여 배전반의 이상여부를 판단하는 인공지능모듈; 상기 인공지능모듈에서 이상여부를 판단할 수 있는 기준데이터를 수신하여 저장하는 기준데이터 저장부; 상기 인공지능모듈에서 배전반 이상 감지시 사용자에게 경고메시지를 출력하는 경고모듈;을 포함하여 이루어진 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반을 제공함으로써 달성된다.
바람직한 실시예로, 상기 배전반은 수배전반, 고압 배전반,, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반, 태양광 제어반, 인버터 제어반 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 제어부에는 상기 인공지능모듈이 상기 적외선센서 어레이 유닛으로부터 주기적으로 수신하는 3차원 이미지데이터와 상기 3차원 이미지데이터로부터 판단하는 판단정보를 배전반 외부의 에지컴퓨터 및 클라우드로 전송하는 통신부가 추가로 연결됨을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 주기적으로 수신되는 이미지데이터 프레임을 비교분석하여 변경영역이 발생하는 이미지데이터 프레임 수에 따라 온도가 상승하고 있는지, 아크가 발생하였는지, 가스가 발생하였는지 여부를 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 여러 이미지데이터 프레임들에 걸쳐 특정영역에서 지속적으로 서서히 점차 영역을 넓혀 변화되고 있다면 해당 영역에서 온도가 상승하고 있는 것으로 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 특정 이미지데이터 프레임의 특정영역에서 짧은 순간만 변화가 감지되었다면 해당 영역에서 아크가 발생한 것으로 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 여러 이미지데이터 프레임의 특정영역에서 변화가 감지되었다면 해당 영역에서 가스가 발생한 것으로 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 배전반의 이상여부를 판단한 결과 이상이 발생하기 시작한 것으로 판단되면 모니터링 주기를 정상 동작시에 비해 단축시켜 모니터링 횟수를 증가시키도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 동일 주기에 적외선센서 어레이에서 감지된 이미지데이터들을 모아 분기유닛의 전면 전체 영역에 해당하는 하나의 3차원 이미지데이터 프레임으로 인식하여 저장하고, 이와 같은 저장동작을 매 주기마다 반복하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 상기 인공지능모듈은 이미지데이터 프레임들의 명도와 채도를 딥러닝 모델을 통해 비교분석하여 특정 영역에서 온도 상승 여부, 아크 발생 여부, 가스 발생 여부를 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 배전반의 접지 단선 이상 유무를 감지하는 접지단선유무센서;를 더 포함하여 상기 제어부가 접지 단선 측정값 판단 결과 이상이 발생하면 경고모듈을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성한 것을 특징으로 한다.
바람직한 실시예로, 배전반의 접지저항 이상 유무를 감지하는 접지저항 센서;를 더 포함하여 상기 제어부가 접지저항 측정값 판단 결과 사전에 설정된 기준값 이상의 접지저항 변화가 발생하면 경고모듈을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성한 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 특징을 갖는 본 발명에 따른 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반은 적외선센서 어레이를 이용하여 배전반 내부를 주기적으로 계속 모니터링 함으로써 열, 진동, 가스, 아크 접지 등에 의해 이상이 발생하는 경우 그 발생 초기부터 이상여부를 알 수 있고, 또한 상기 모니터링 정보를 지속적으로 축적하고 인공지능모듈에서 딥러닝을 통해 학습하여 고장시기를 예측할 수 있도록 함으로써 사고 전 보수를 통해 사고위험을 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명은 상기 배전반 구성에 접지단선유무센서를 더 포함하여 배전반의 접지 단선의 이상여부를 판단하여 통보할 수 있다는 효과가 있다.
또한 본 발명은 상기 배전반 구성에 접지저항 센서를 더 포함하여 접지저항값의 이상여부를 판단하여 통보할 수 있다는 효과가 있다.
상기와 같이 본 발명은 다양한 효과를 가진 유용한 발명으로 산업상 그 이용이 크게 기대되는 발명이다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 배전반의 내부배치 구성을 보인 사시도이고,
도 2는 도 1에 도시된 배전반의 측단면도이고,
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반의 네트워크 구성도이고,
도 4는 본 발명에 적용되는 인공지능모듈의 일예시도이고,
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 적외선센서 어레이 유닛의 감지온도를 설명하기 위한 도면이고,
도 6은 도 5에서 감지온도의 변화 상태를 설명하기 위한 도면이고.
도 7은 종래 한 실시예에 따른 배전반 구성을 보인 사시도이다.
이하 본 발명의 실시 예인 구성과 그 작용을 첨부도면에 연계시켜 상세히 설명하면 다음과 같다. 또한 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 한 실시예에 따른 배전반의 내부배치구성을 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 배전반의 측단면도이다.
배전반이라 함은 전기를 수전하고 배전하고 부하를 제어하는 설비로서 수배전반, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반, 태양광 제어반, 인버터 제어반 중 어느 하나를 말하는데 이하 본 발명의 설명시 편의상 배전반이라 칭한다.
첨부도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 배전반(1)은 도어(11)가 구비된 함체(10)와 상기 함체(10)의 후벽 내측에 설치되는 분기유닛(20)이 구비되고, 상기 도어(11)의 내측면에 적외선센서어레이 유닛(30)이 설치되어 이루어진다.
상기 분기유닛(20)은 앞서 설명된 바와 같이 베이스패널(21)에 주차단기(22)와 다수의 보조차단기(23) 및 다수의 부스바(25)가 탑재되어 있는데, 상기 부스바(25)들은 전기의 분기점에서 다른 부스바(25)들과 스크류(26)를 이용하여 결속되어 있고 상기 부스바(25)들의 끝단은 주차단기(22)와 보조차단기(23)들에 스크류로 고정되어 있는 것이다.
한편, 상기 도어(11)의 내측면에 설치되는 적외선센서 어레이 유닛(30)에는 부스바(25) 등이 탑재되어 있는 분기유닛(20)의 전면 전체에 걸쳐 다수 영역에서 감지할 수 있도록 다수의 적외선센서(31)가 격자 형태로 2차원적으로 배치되어 있다. 상기 적외선센서 어레이 유닛(30)에서 적외선센서(31)의 배치밀도는 분기유닛(20)의 전면 전체에 걸쳐 감지할 수 있는 정도로서 적외선센서(31)의 감지성능에 따라 달라질 수 있다.
또한 상기 도어(11)의 내측면에 설치되는 적외선센서 어레이 유닛(30)의 일 지점에는 전자모듈(40)이 설치되는데 이 전자모듈에는 후술되는 제어부(41), 진동센서(42), 인공지능모듈(43), 기준데이터저장부(44), 경고모듈(45) 및 통신모듈(46) 등이 내장된다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반의 네트워크 구성도이다.
본 발명에 따른 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반은 적외선센서 어레이 유닛(30)과 제어부(41), 진동센서(42), 인공지능모듈(43), 기준데이터저장부(44), 경고모듈(45) 및 통신모듈(46)을 포함하여 이루어지고, 또한 네트워크망을 통해 클라우드(50)에 연결되어 있다.
또한 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반은 배전반에 설치되어 상기 제어부(41)와 연결되는 접지단선유무센서(47) 및 접지저항 센서(48)를 더 포함하여 구성할 수 있다.
상기 적외선센서 어레이 유닛(30)은 앞서 설명된 바와 같이 도어(11)의 내측면에 설치되며, 함체(10)의 후벽 내측면에 고정되는 분기유닛(20)의 전면 전체 영역을 감지할 수 있도록 다수의 적외선센서(31)들이 격자 형태로 2차원적으로 배치되어 있다. 적외선센서(31)들이 분기유닛(20)의 전면 전체 영역을 감지하는 것은 분기유닛(20)의 전체 영역에 걸쳐 설치되어 있는 부스바(25)에서 열적 변화가 발생되는지를 감지하기 위함이다.
상기 제어부(41)는 주기적으로 적외선센서 어레이 유닛(30)을 작동시켜 수신되는 영상정보를 3차원 이미지데이터로 인공지능모듈(43)에 저장하도록 제어하는 수단이다. 이에 따라 인공지능모듈(43)에는 3차원 이미지데이터들이 누적되어 저장되게 된다.
또한 제어부(41)는 진동센서(42)에서 감지된 함체의 진동 정보를 분석하여 이상 감지시 경고모듈(45)을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 제어하는 수단이다.
또한 제어부(41)는 접지단선유무센서(47)와 연결되어 배전반의 접지 단선의 이상여부를 판단한 결과 이상이 발생하기 시작한 것으로 판단되면 경고모듈(45)을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 제어하는 수단이다.
또한 제어부(41)는 접지저항 센서(48)와 연결되어 배전반의 접지 저항값의 이상여부를 판단한 결과 이상이 발생하기 시작한 것으로 판단되면 경고모듈(45)을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 제어하는 수단이다.
상기 진동센서(42)는 지진 등 외부 환경 요인에 의하여 배전반(1)에 진동이 가해지는지 여부를 감지하기 위한 것으로, 진동이 지속적으로 가해지면 분기유닛(20)에 설치되어 있는 주차단기(22)나 보조차단기(23), 그리고 이들을 전기적으로 연결하는 다수의 부스바(25)들의 결속이 느슨해지게 되고, 결속이 느슨해지면 결속부위에서 마찰이 발생해 결국 화재로 이어질 수 있기 때문에 사고예방을 위해 지속적으로 감시하기 위함이다.
상기 인공지능모듈(43)은 상기 적외선센서 어레이 유닛(30)에서 감지되어 주기적으로 수신되어 누적되는 3차원 이미지데이터들을 분석하여 배전반(1)의 이상여부를 판단하는 작용을 한다. 이를 위해 상기 인공지능모듈(43)은 상기 적외선센서 어레이 유닛(30)에서 감지되어 주기적으로 수신되는 이미지데이터들을 3차원 이미지데이터로 인식 즉, 동일 주기에 적외선센서 어레이에서 감지된 이미지데이터들을 모아 분기유닛(20)의 전면 전체 영역에 해당하는 하나의 3차원 이미지데이터 프레임으로 인식하여 저장하고, 이와 같은 저장동작을 매 주기마다 반복한다.
이어, 인공지능모듈(43)에서는 상기와 같이 누적되어 저장되는 3차원 이미지데이터 프레임들에 대해 직전에 저장되는 이미지데이터 프레임과 현재 저장되는 이미지데이터 프레임을 비교분석 후 변경영역과 변경상태를 지속적으로 판단한다.
인공지능모듈은 배전반의 이상여부를 판단한 결과 이상이 발생하기 시작한 것으로 판단되면 모니터링 주기를 정상 동작시에 비해 단축시켜 모니터링 횟수를 증가시킨다.
상기 인공지능모듈(43)에서는 이미지데이터 프레임들의 변경영역과 변경상태를 지속적으로 분석한 결과 특정영역에서 지속적으로 서서히 점차 영역을 넓혀 변화되고 있다면 즉, 여러 이미지데이터 프레임들에 걸쳐 변경상태가 감지되고 있다면 해당 영역에서 온도가 상승하고 있는 것으로 판단한다.
상기 인공지능모듈(43)은 만일 이미지데이터 프레임들의 변경영역과 변경상태를 지속적으로 분석한 결과 특정영역에서 짧은 순간만 변화가 감지되었다면 즉, 특정 이미지데이터 프레임에서만 변경상태가 감지되었다면 해당 영역에서 아크가 발생한 것으로 판단한다.
또한 이러한 판단결과 여러 이미지데이터 프레임에서 변경상태가 감지되고 있다면 가스가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
상기와 같은 인공지능모듈(43)의 판단은 이미지데이터 프레임들의 명도와 채도를 비교분석하여 특정 영역에서 온도변화가 감지되는지, 아크가 발생하였는지, 혹은 가스가 발생하고 있는지 여부를 판단하게 된다.
예컨대, 인공지능모듈(43)이 이미지데이터 프레임들의 명도와 채도를 비교분석할 때 사용되는 딥 러닝 모델로는 CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), GAN(Generative Neural Network)이 채용될 수 있으며, 비교분석 결과는 수치화된 값으로 도출한 후 도출된 수치들의 변경영역과 변경상태, 그리고 지속시간에 따라 온도, 아크, 가스 등의 발생여부를 판단한다.
도 4는 본 발명에 적용되는 인공지능모듈의 일예시도로, 인공지능모듈(43)에 적용되는 딥 러닝의 일예로써, CNN 방식의 학습모델을 이용하여 이미지데이터 프레임의 명도, 채도, 백라이트 값을 특정하는 방법을 설명하는 도면으로, CNN은 이미지의 특징을 추출하는 부분(Feature extraction)과 회귀하는 부분(Regression)으로 나눠지며, 특징 추출영역은 컨벌루션 레이어(Convolution layer)와 풀 레이어(Pool layer)를 여러 겹으로 쌓는 형태로 구성된다.
이와 같이 컨벌루션 레이어와 풀 레이어를 거치게 되면 인접 픽셀간의 특징을 효과적으로 인식할 수 있고, 특히 복수의 필터를 사용하면 이미지의 특징값을 효과적으로 추출이 가능하며, 추출된 이미지의 특징을 모으고 또한 강화를 함으로써 학습을 시행한다.
위와 같은 학습모델을 거칠 때 인접 픽셀간의 특징점을 추출하기 때문에 이미지데이터 프레임이 밝은가 혹은 어두운가라는 패턴을 추출, 즉 이미지데이터 프레임의 밝기 정도를 추출할 수 있다. 마지막 레이어는 회귀 레이어(Regression layer)로 구성하여, 특정 범위의 수치 값으로 도출될 수 있도록 구성할 수 있으며, 이와 같이 구성된 데이터들을 사용하여 학습을 진행하면 보다 정확한 인공지능모듈을 위한 학습모델을 구축할 수 있다.
상기 기준데이터저장부(44)는 상기와 같이 인공지능모듈(43)이 이미지데이터 프레임을 비교분석하여 배전반(1) 내에서 온도, 아크, 가스 등의 발생여부를 판단하기 위한 기준데이터가 저장되는 곳으로, 기준데이터는 초기에 사용자에 의해 입력될 수도 있지만 인공지능모듈(43)에 의해 학습되는 데이터가 기준데이터로 저장될 수 있고, 클라우드(50)를 통해 외부에서 기준데이터를 전송받아 저장될 수 있다.
상기 경고모듈(45)은 상기와 같이 인공지능모듈(43)에 의해 배전반(1) 내에서 온도, 아크, 가스 등의 감지값이 이상상태로 판단되는 경우 제어부(41)의 제어에 의해 경고음 또는 경고메시지를 출력하여 주변의 사용자에게 알리거나 통신부(46)를 통해 원격지에 있는 관리자 또는 관리센터에 전송하는 작용을 한다.
한편, 클라우드(50)는 배전반(1)과 인터넷망을 통해 연결되어 인공지능모듈(43)에 의해 비교분석되는 데이터가 전송되어 저장되는 수단으로서, 수많은 배전반들로부터 비교분석 데이터를 전송받아 저장하고 각 배전반에 전송하여 각 배전반에 구비된 인공지능모듈을 학습시킴으로써 인공지능모듈(43)의 분석능력을 배가시킬 수 있다.
본 실시예에서는 적외선센서 어레이 유닛(30)에서 감지되는 영상정보를 배전반(1) 내에 탑재되는 인공지능모듈(43)이 수신하여 배전반(1) 내에서 온도, 아크, 가스 등이 이상상태로 변경되는지 여부를 판단하도록 이루어지는 구성에 대하여 설명하였으나, 상기 인공지능모듈(43)은 각 배전반(1) 내에 구비되지 않고 클라우드(50)에 구비될 수도 있는 것이다. 이 경우 배전반(1)의 적외선센서 어레이 유닛(30)에서 감지되는 영상정보가 통신부(46)에서 인터넷망을 통해 클라우드(50)로 전송되고, 클라우드(50)에 구비되는 인공지능모듈이 배전반별로 수신되는 영상정보를 위와 같은 방법으로 비교판단하여 배전반별로 이상여부를 판단하게 된다.
이와 같은 인공지능모듈(43)의 판단은 이미지데이터 프레임들의 명도와 채도를 비교분석하여 특정 영역에서 온도변화가 감지되는지, 아크가 발생하였는지, 혹은 가스가 발생하고 있는지 여부를 판단하게 된다.
상기 접지단선유무센서(47)는 배전반에 설치되어 접지 단선 이상 유무를 감지하는 센서이다.
접지단선유무센서는 측정된 값을 제어부에 전송되도록 회로 구성된다. 이와 같이 구성되면 상기 제어부가 접지 단선 측정값 판단 결과 이상이 발생하면 경고모듈(45)을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성된다.
상기 접지저항 센서(48)는 배전반에 설치되어 접지저항 이상 유무를 감지하는 센서이다.
접지저항 센서(48)는 측정된 값을 제어부에 전송되도록 회로 구성된다. 이와 같이 구성되면 상기 제어부가 접지저항 측정값 판단 결과 사전에 설정된 기준값 이상의 접지저항 변화가 발생하면 경고모듈(45)을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성된다.
일반적으로 접지전극에 접지전류(I)가 유입되면 접지전극의 전위는 접지전류가 흐르기 전에 비해 E[V] 만큼의 전위상승이 일어나는데 이때 E/I[Ω]을 접지저항이라 한다.
접지저항은 접지선과 접지전극의 자체저항 그리고 접지전극의 표면과 흙 사이의 접촉저항 및 전극 주위 대지저항의 합을 말한다.
접지저항의 주된 요소는 전극을 둘러싼 대지에 나타나는 저항이다. 접지전극에 접지전류를 흘리기 위해서는 별도의 접지전극을 대지에 설치하여야 한다. 이 두 개의 접지전극 사이에 전원을 넣어 접지전류를 흘리는데 제 2의 전극을 귀로전극이라 한다. 접지전극의 전위상승은 무한거리를 기준으로 하여 측정한다. 즉 통전 전의 상태가 변하지 않는 장소에서 측정되어야 한다.
접지저항은 다음의 식으로 표현한다.
R = ρㅧf(형상, 치수)
여기서 R: 접지저항, ρ: , f: 전극의 형상과 치수로서 정해지는 함수이다.
위의 식에서와 같이 접지저항은 대지저항률에 비례한다. 즉 동일형상과, 동일치수인 전극의 경우 대지저항률이 낮을수록 낮은 저항을 얻을 수 있다. 또 함수 f는 전극의 형상이 구체적이지 않으면 정할 수 없다.
전극의 형상이 일정하고 크기가 닮은꼴로 변하는 경우 접지저항은 아래 식과 같다.
R = kㅧρ/ι
여기서 ι은 전극의 규모를 표시하는 특징적인 치수이고, k는 형상으로서 정해지는 계수이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 적외선센서 어레이 유닛의 감지온도를 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 도 5에서 감지온도의 변화 상태를 설명하기 위한 도면이다.
이하 설명에서 적외선센서의 참조부호와 해당 적외선센서에서 감지되는 감지온도의 참조부호는 설명의 편의상 동일한 참조부호를 부여하여 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이 적외선센서 어레이 유닛(30)은 적외선센서가 일정 간격으로 가로방향으로 m개, 세로방향으로 n개가 배치되어 있고 각 적외선센서에서 감지온도(amn)가 출력된다.
예컨대 도 6 (a)에 도시된 바와 같이 적외선센서(a33)에서 감지되는 감지온도(a33)가 인공지능모듈(43)로 전송되어 상기 인공지능모듈(43)이 t1 시점부터 t2 시점까지 소정 시간이상 서서히 증가하고 있고 t2 시점에서의 온도와 t1 시점에서의 온도차(ΔT1)가 기준온도 이상으로 상승한 것으로 판단하면 인공지능모듈(43)에서는 적외선센서(a33)가 감지하는 지점의 부스바에서 온도가 상승하고 있는 것으로 판단한다.
이와 달리, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이 적외선센서(a42)에서 감지되는 감지온도(a42)가 인공지능모듈(43)로 전송되어 상기 인공지능모듈(43)이 t3 시점부터 t4 시점까지 소정 시간이내에서만 급격히 증가하였고 있고 t2 시점과 t1 시점 사이에서 피크치와 평소와의 온도차(ΔT2)가 기준온도 이상으로 상승한 것으로 판단하면 인공지능모듈(43)에서는 해당 적외선센서의 감지영역에서 아크가 발생한 것으로 판단한다. 또한 이러한 판단결과 인접 영역에 있는 적외선센서에서 온도변화가 지속적으로 발생하고 있는 것으로 감지되면 가스가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이와 같은 인공지능모듈(43)의 판단은 각 적외선센서에서 감지되는 감지온도를 비교분석하여 특정 영역에서 온도변화가 감지되는지, 아크가 발생하였는지, 혹은 가스가 발생하고 있는지 여부를 판단하게 된다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
(1) : 배전반 (10) : 함체
(11) : 도어 (20) : 분기유닛
(21) : 베이스패널 (22) : 주차단기
(23) : 보조차단기 (24) : 스위치레버
(25) : 부스바 (26) : 스크류
(30) : 적외선센서 어레이 유닛 (31) : 적외선센서
(40) : 전자모듈 (41) : 제어부
(42) : 진동센서 (43) : 인공지능모듈
(44) : 기준데이터저장부 (45) : 경고모듈
(46) : 통신모듈 (47) : 접지단선유무센서
(48) : 접지저항 센서 (50) : 클라우드 및 에지 컴퓨터

Claims (12)

  1. 함체의 후벽 내측면에 고정되고 부스바가 탑재되어 있는 분기유닛의 전면 전체 영역을 감지할 수 있는 배치밀도로 다수의 적외선센서들이 격자 형태로 배치되어 배전반 도어의 내측면에 설치되어 있는 적외선센서 어레이 유닛;
    분기유닛에 설치된, 주차단기, 보조차단기, 그리고 이들을 전기적으로 연결하는 다수의 부스바들의 결속부위가 느슨해져 마찰로 인한 화재 발생을 예방하기 위해 함체의 진동을 감지하는 진동센서;
    주기적으로 상기 적외선센서 어레이 유닛을 작동시켜 수신되는 영상정보를 3차원 이미지데이터로 인공지능모듈에 누적시켜 저장하도록 제어하고, 진동센서에서 감지된 함체의 진동 정보를 분석하여 이상 감지시 경고모듈을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하는 제어부;
    상기 누적되어 저장되는 3차원 이미지데이터들에 대해 직전에 저장되는 이미지데이터 프레임과 현재 저장되는 이미지데이터 프레임을 비교분석 후 변경영역과 변경상태를 판단하여 배전반의 이상여부를 판단하는 인공지능모듈;
    상기 인공지능모듈에서 이상여부를 판단할 수 있는 기준데이터를 수신하여 저장하는 기준데이터 저장부;
    상기 인공지능모듈에서 배전반 이상 감지시 사용자에게 경고메시지를 출력하는 경고모듈;을 포함하되,

    상기 인공지능모듈은 동일 주기에 적외선센서 어레이에서 감지된 이미지데이터들을 모아 분기유닛의 전면 전체 영역에 해당하는 하나의 3차원 이미지데이터 프레임으로 인식하여 저장하고, 이와 같은 저장동작을 매 주기마다 반복하도록 이루어지고,

    상기 인공지능모듈은 주기적으로 수신되는 이미지데이터 프레임을 전후 이미지를 비교분석하여 변경영역과 변경상태에 따라 온도 상승 여부, 아크 발생 여부, 가스 발생 여부 중 어느 하나 이상을 판단하도록,
    이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 여러 이미지데이터 프레임들에 걸쳐 특정영역에서 지속적으로 서서히 점차 영역을 넓혀 변화되고 있다면 해당 영역에서 온도가 상승하고 있는 것으로 판단하고,
    이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 특정 이미지데이터 프레임의 특정영역에서 짧은 순간만 변화가 감지되었다면 해당 영역에서 아크가 발생한 것으로 판단하고,
    이미지데이터 프레임들을 분석한 결과 여러 이미지데이터 프레임의 특정영역에서 변화가 감지되었다면 해당 영역에서 가스가 발생한 것으로 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 배전반은 수배전반, 고압 배전반,, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반, 태양광 제어반, 인버터 제어반 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부에는 상기 인공지능모듈이 상기 적외선센서 어레이 유닛으로부터 주기적으로 수신하는 3차원 이미지데이터와 상기 3차원 이미지데이터로부터 판단하는 판단정보를 배전반 외부의 에지컴퓨터 및 클라우드로 전송하는 통신부가 추가로 연결됨을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 인공지능모듈은 배전반의 이상여부를 판단한 결과 이상이 발생하기 시작한 것으로 판단되면 모니터링 주기를 정상 동작시에 비해 단축시켜 모니터링 횟수를 증가시키도록 이루어진 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  9. 삭제
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 인공지능모듈은 이미지데이터 프레임들의 명도와 채도를 딥러닝 모델을 통해 비교분석하여 특정 영역에서 온도 상승 여부, 아크 발생 여부, 가스 발생 여부를 판단하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  11. 청구항 1에 있어서,
    배전반의 접지 단선 이상 유무를 감지하는 접지단선유무센서;를 더 포함하여 상기 제어부가 접지 단선 측정값 판단 결과 이상이 발생하면 경고모듈을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성한 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
  12. 청구항 1에 있어서,
    배전반의 접지저항 이상 유무를 감지하는 접지저항 센서;를 더 포함하여 상기 제어부가 접지저항 측정값 판단 결과 사전에 설정된 기준값 이상의 접지저항 변화가 발생하면 경고모듈을 통해 사용자에게 경고메시지를 출력하도록 구성한 것을 특징으로 하는 이상 통합 감시 및 불량예측 기능을 구비한 인공지능 배전반.
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