KR102296568B1 - 머신러닝 기반 배전반 관제시스템 - Google Patents

머신러닝 기반 배전반 관제시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 머신러닝 기반 배전반 관제시스템에 관한 것으로, 배전반의 온도와 전압을 포함하는 배전반 상태정보를 수집하는 센싱모듈과, 상기 센싱모듈에서 수집되는 상기 배전반 상태정보를 기반으로 배전반을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 배전반 감시 유니트, 상기 배전반 감시 유니트와 연결되어, 상기 배전반 상태정보를 외부로 제공하는 통신모듈, 상기 통신모듈로부터 전달받은 상기 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 분석하여, 분석 결과를 바탕으로 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 머신러닝모듈을 포함하는 관제서버 및 상기 예측정보를 전달받아 출력하는 관리자 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

머신러닝 기반 배전반 관제시스템{Swithchboard Management And Control System based on Machine Learning}
본 발명은 배전반 관제시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 머신러닝 기반의 데이터 학습 및 분석을 통해 배전반의 온도 및 전력을 실시간 모니터링하여 배전반 문제발생여부를 예측할 수 있도록 하는 배전반 관제 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 배전반은 발전소나 변전소 또는 전기 시설이 되어 있는 건물 등의 운전이나 제어를 위해 스위치, 계기, 릴레이 등을 통해 관리하는 장치로, 배전반은 대체로 내부가 빈 육면체 형태의 함체와 함체 내부에 각종 전기기기들이 구비되게 된다.
상기와 같은 배전반은 가정용의 경우 화재가 발생되더라도 심각한 문제를 초래하지 않을 수도 있으나, 산업용 및 전기자원 제어를 위한 배전반의 경우 화재가 발생되는 경우 대다수 사망사고를 동반하는 심각한 문제를 초래하여 인명피해 발생률이 높아 이에 따른 사회적 비용이 발생되고 있다.
또한, 산업용 배전반의 경우 전력 공급에 차질이 발생됨에 따라 해당 배전반을 통해 운영되는 양식장 관리 시스템, 보안 시스템 등의 메인 시스템에 치명적인 문제를 가져오게 되어 화재로 인한 1차 피해와 더불어 부가적인 피해 또한 기하급수적으로 증가될 가능성이 크므로 배전반의 안전관리를 위한 기술이 필요한 실정이다.
이와 관련하여, 한국등록특허 제10-1397963호와 같이, 배전반 내부에 먼지가 유입되는 것을 비롯한 다양한 안전사고의 발생 가능성을 감소시킬 수 있도록 한 기술들이 개발되고 있다.
그러나, 상기와 같은 종래기술에서는 이는 배전반 내부 먼지 유입 차단을 통한 발화 문제를 일정부분 억제는 가능하나, 산업용 배전반과 같이 고전압으로 인한 온도 증가에 따라 배전반 내부에서 직접 발화 가능성이 높으나 이에 대한 화재사고 예방이 이루어질 수 없는 문제점이 있다.
또한, 한국등록특허 제10-2033441호와 같이, 종래의 배전반에서, 화재사고 등 문제발생 해결을 위한 장치를 개선하기 위한 기술들이 다수이며, 배전반을 제어하기 위한 시스템 관련하여서는, 배전반 내부 온도를 감지하여, 감지된 값이 단순히 특정 조건 값을 만족한 경우 화재사고가 발생된 것으로 판단하여, 화재를 진압하기 위하여 소화기 등의 수단이 자동으로 구동되는, 규칙 기반(rull based) 제어가 이루어지는 것이 대부분이다.
이로 인해 종래의 배전반 제어 시스템은 배전반 제어를 위한 특정 조건 값이 높게 설정된 경우에는 발화가 이루어진 이후 상당한 시간이 흐른 후에야 화재가 발생되었음을 확인할 수 있거나, 제어를 위한 특정 조건 값이 낮게 설정되는 경우에는 발화가 발생되지 않더라도 배전반 내부에 온도가 상승되는 경우 자동으로 소화기 등이 구동됨에 따라 배전반을 전체를 교체하거나 수리해야 하는 상황이 발생되어 불필요한 비용들이 소요되는 문제가 발생되고 있다.
그에 따라 본 발명에서는, 배전반의 온도, 전압 등에 대한 정보를 수집하여 수집된 정보를 머신러닝 알고리즘을 기반으로 분석 학습하고, 학습된 정보를 이용하여 실시간으로 수집되는 배전반의 상태를 예측 기반으로 모니터링한 결과를 제공할 수 있도록 하여, 이로 인해 배전반에서 발생되는 각종 문제를 사전에 관리자가 인지하고 신속한 대처를 가능하도록 하는 배전반 관제 시스템을 제공하고자 한다.
대한민국 등록특허 제10-1397963호(2014.05.15.등록) 대한민국 등록특허 제10-2033441호(2019.10.11.등록)
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 머신러닝 기반의 데이터 학습 및 분석을 통해 배전반의 온도 및 전력을 실시간 모니터링하여 배전반 문제발생여부를 예측할 수 있도록 하는 배전반 관제시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 위에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확한 이해가 될 것이다.
본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 배전반의 온도와 전압을 포함하는 배전반 상태정보를 수집하는 센싱모듈과, 상기 센싱모듈에서 수집되는 상기 배전반 상태정보를 기반으로 배전반을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 배전반 감시 유니트, 상기 배전반 감시 유니트와 연결되어, 상기 배전반 상태정보를 외부로 제공하는 통신모듈, 상기 통신모듈로부터 전달받은 상기 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 분석하여, 분석 결과를 바탕으로 배전반의 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 머신러닝모듈을 포함하는 관제서버 및 상기 예측정보를 전달받아 출력하는 관리자 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 머신러닝모듈은 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습데이터를 클러스터링 좌표정보로 변화하는 데이터 전처리부와, 상기 좌표정보를 바탕으로 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 복수개의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부와, 생성된 상기 복수개의 클러스터 각각에 포함되는 기초학습데이터의 과거상태정보를 바탕으로, 각 클러스터의 상태분류정보를 결정하는 클러스터 분류부와, 상기 통신모듈을 통해 실시간으로 수신되는 상기 배전반 상태정보를 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 예측정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 클러스터 생성부는 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의 최초 클러스터를 생성한 후, 생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 상기 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관제서버는, 기설정된 주기별로 상기 통신모듈을 통해 제어상태확인신호를 상기 컨트롤러로 송신하는 제어상태 확인부를 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하여, 상기 제어상태 확인부는 상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태응답신호가 기설정된 시간 이내에 회신여부에 따라 상기 컨트롤러 상태를 분석하여 상기 컨트롤러에 문제 발생 여부를 판단하여, 상기 컨트롤러에 문제가 발생된 것으로 판단되는 경우 알림을 생성하여 관리자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 제어상태 확인부는 상기 컨트롤러로부터 상기 제어상태응답신호 미회신 되는 경우, 기설정된 제어상태확인신호 송신 주기보다 짧은 주기로 기설정된 횟수만큼 상기 컨트롤러로 제어상태확인신호를 재송신한 후 회신되는 제어상태응답신호의 수신회수가 기설정된 정상회신횟수보다 적은 경우 상기 컨트롤러에 문제가 발생된 것으로 판단하고, 즉시 컨트롤러 문제 발생에 대한 알림을 생성하여 상기 관리자 단말기로 제공하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 컨트롤러는 상기 센싱모듈로부터 수집되는 상기 배전반 상태정보를 바탕으로 상기 배전반 상태정보에 포함되는 배전반의 온도와 전압을 포함하는 센싱항목 중 적어도 하나 이상이 한계범위를 벗어나는 경우 배전반의 전력공급을 차단하도록 차단기가 자동으로 구동되도록 제어하는 긴급제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 배전반 감시 유니트는 관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱모듈에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈 및 상기 센싱모듈에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈을 더 포함하여, 상기 인터페이스모듈에 의해 관리자 또는 작업자로부터 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 상기 컨트롤러에서는 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱모듈에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여, 상기 관제서버의 머신러닝모듈로 전달하고, 상기 머신러닝모듈에서는 상기 컨트롤러로부터 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 재클러스터링이 이루어지도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 센싱모듈과 컨트롤러를 포함하는 배전반 감시 유니트, 통신모듈, 관제서버 및 관리자 단말기를 포함하여, 배전반 감시 유니트에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 분석하여 배전반의 향후 상태변화를 예측할 수 있도록 배전반 상태에 대한 예측정보를관리자에게 제공할 수 있도록 구성됨으로써, 화재 등 배전반에서 문제가 발생되기 이전에 관리자가 문제발생 가능성에 대한 정보를 미리 제공받아 문제발생 이전에 사전 대처를 가능하도록 하여, 배전반이 적용되는 시스템의 안정성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 관제서버의 머신러닝모듈에 의해 머신러닝 알고리즘인 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 데이터를 비지도 학습 기반으로 분류한 후, 분류된 클러스터에 대한 특성이 결정되도록 구성되어, 배전반의 상태를 나타내는 온도, 전압 등 다양한 환경요소 각각의 상태와 더불어 환경요소 간 연관관계 등이 고려되어 센싱정보를 분류할 수 있도록 하여, 종래에 단순한 규칙 기반(rule based) 기반으로 온도나 전압 등 특정한 배전반의 상태정보가 기설정된 한계범위를 벗어나는 경우 무조건 배전반의 전력공급이 차단되도록 차단기가 구동되어 시스템이 셧다운 되고, 소화기가 구동되도록 구성되어, 실제로 화재가 발생되지 않은 경우에도 소화기가 구동됨에 따라 배전반이 손상되어 해당 배전반을 교체해야하여, 시스템 중단에 따른 손실 발생과, 배전반 교체에 따른 비용 발생 등의 문제를 감소시킬 수 있게 되는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템을 나타낸 블록도이다.
이상과 같은 본 발명에 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함” 또는 “구비”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템을 보다 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 배전반 감시 유니트(100), 통신모듈(200), 관제서버(300) 및 관리자 단말기(400)를 포함한다.
우선, 배전반 감시 유니트(100)는, 배전반의 온도와 전압을 포함하는 배전반 상태정보를 수집하는 센싱모듈(110)과, 상기 센싱모듈(110)에서 수집되는 상기 배전반 상태정보를 기반으로 배전반을 제어하는 컨트롤러(130)를 포함한다.
이때, 센싱모듈(110)에서 수집되는 배전반 상태정보는 온도정보, 전압정보, 전류정보, 습도정보, 열화상정보를 포함할 수 있으며, 특히 온도정보는 배전반 내부의 부스바 접속부의 온도, 배전반 패널 온도, 배전반 내부공간온도를 포함할 수 있다.
또한, 센싱모듈(110)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 센싱모듈(110)은 배전반의 각 부분별로 상태를 감지하도록 복수개 구비되어, 복수개의 센싱모듈(110)에서 수집되는 배전반 상태정보는 각 센싱모듈(110)별로 구분되어 수집되어, 후술할 관제서버(300)에서 각 센싱모듈(110)에서 수집되는 배전반 상태정보별 머신러닝에 의한 학습 및 분석이 이루어지도록 구성되는 것이 바람직하다.
이때, 배전반 감시 유니트(100)는 복수개의 센싱모듈(110)에서 수집되는 배전반 상태정보를 전달받아, 전달받은 정보 각각에 해당 센싱모듈(110)에서 수집하는 배전반의 각 부분에 대한 위치정보를 더 포함하여 배전반 상태정보를 생성하여 컨트롤러(130) 측으로 전달하는 신호분배기(120)를 더 포함하도록 구성되는 것이 바람직하며, 이로 인해 복수개의 센싱모듈(110) 각각에서 수집되는 정보를 구분하여 관리 가능하게 되고, 관제서버(300)에서도 복수개의 센싱모듈(110)에서 수집되는 정보를 구분하여, 각 센싱모듈(110)별로 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출할 수 있게 되어, 관리자가 배전반 내부의 각 부분별로 상태를 구분하여 용이하게 확인할 수 있도록 하는 효과가 있게 된다.
일례로, 배전반 내부의 각 부분 중 일부는 배전반 내부에 구비되는 각 부스바별 접속부를 포함할 수 있으며, 센싱모듈(110)은 배전반 내부에 구비되는 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압을 감지하여, 각 부스바 접속부 별로 대응되는 온도와 전압을 포함하는 상태에이터를 수집하고, 관제서버(300)에서는 각 부스바 접속부 별로 대응되는 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
한편, 컨트롤러(130)는 배전반의 구동을 전반적으로 제어하기 위한 제어신호를 생성하여 제어대상으로 송신하도록 구성되며, 이때 배전반 감시 유니트(100)의 컨트롤러(130)에 의해 구동이 제어되는 제어대상은 차단기와 같은 전력제어수단과, 소화기와 같은 화재진압수단과, 송풍기와 같이 배전반 온도조절수단을 포함할 수 있다.
한편, 센싱모듈(110)은 온도정보를 수집하는 온도센서로 측정대상과 비접촉으로 온도를 감지하는 비접촉 온도 센서를 포함하여, 비접촉 온도 센서의 감지대상영역은 부스바 접속부와 같이 측정대상의 면적보다 작도록 배치되도록 하여, 측정온도정보의 신뢰성을 확보할 수 있도록 구성될 수 있으며, 비접촉 온도 센서는 레이저 포인터를 더 구비하여, 측정대상과의 거리, 배치각도 등 설치상태 조절을 용이하도록 구성되는 것이 바람직하다.
한편, 컨트롤러(130)는 센싱모듈(110)로부터 수집되는 배전반 상태정보를 바탕으로 배전반의 상태정보에 포함되는 온도, 전압을 포함하는 센싱항목 중 적어도 하나 이상이 기설정된 한계범위를 벗어나는 경우 배전반의 각 구성을 자동 제어하는 긴급제어부를 더 포함하도록 구성되는 것이 바람직하며, 특히 일례로 배전반의 상태정보에 포함되는 배전반의 온도와 전압 모두가 기설정된 한계범위를 벗어나는 경우에는 화재가 발생된 것으로 판단하여, 자동으로 관제서버(300)를 거치지 않고 컨트롤러(130) 자체에서 배전반의 전력공급을 차단하도록 차단기가 자동 구동되도록 제어하고, 또한 소화기와 같은 화재진압수단이 자동으로 구동되도록 배전반에서 발생된 화재를 진압할 수 있도록 구성될 수 있다.
다음으로, 통신모듈(200)은, 상기 배전반 감시 유니트(100)와 연결되어, 상기 배전반 상태정보를 외부로, 특히 관제서버(300) 측으로 제공하도록 구성되며, 이때, 도 2에 도시된 바와 같이, 배전반 감시 유니트(100)가 복수개인 경우, 통신모듈(200)은 각 배전반 감시 유니트(100)와 각각 연결되는 복수개의 무선통신수단(210)과, 상기 복수개의 무선통신수단(210) 중 적어도 하나 이상과 무선 통신 방식으로 연결되어 정보를 송수신하는 적어도 하나 이상의 게이트웨이 수단(220)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이때, 복수개의 무선통신수단(210)은, 와이파이 통신 방식, 블루투스 통신 방식, 지그비 통신 방식 등 종래의 무선통신수단(210) 중 어느 하나가 다양하게 변형 실시될 수 있으나, 지그비 방식의 무선통신수단(210)이 적용되는 것이 바람직하다.
보다 상세하게는 지그비 방식의 무선통신수단(210)이 적용되는 경우, 지그비 방식 무선통신수단(210)은 IEEE 802.15.4 기반으로, WPAN기술 중 최저 전력 전력은 100mW(20dBm)이며, 수신 감도는 5,000bps시에 -117dBm로 구성될 수 있으며, 또한, 지그비 방식 무선통신수단(210)은 통신 거리가 개활지에서 최대 1Km이고, 65536 노드를 수용 가능하고, 433.4-473Mhz의 동작 주파수를 가지므로, 주파수가 2.4 Ghz인 와이파이나 블루투스와 달리, 400Khz단위로 멀티 채널 설정이 가능하여 총 100개의 채널로 구현 가능하게 되어, 상당한 개수의 배전반을 동시에 통합적으로 관제가 용이하는 장점이 있다.
더불어, 지그비 방식 무선통신수단(210)의 경우 전력 소모가 낮아 배터리 수명이 길어 1년 이상 사용 가능하므로, 일반적으로 배터리 수명이 몇 시간에 불과한 와이파이 방식 무선통신수단(210)과, 배터리 수명이 몇 일에 불과한 블루투스 방식 무선통신수단(210)에 비해 관리 용이성이 현저히 향상될 수 있는 장점이 있다.
다음으로, 관제서버(300)는, 통신모듈(200)에 의해 배전반 감시 유니트(100)와 양방향 데이터 송수신 가능하게 구성되며, 관제서버(300)는 통신모듈(200)에 의해 배전반 감시 유니트(100)에서 수집되어 전달되는 배전반 상태정보를 머신러닝모듈에 의해 학습 및 분석하여, 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 관리자 단말기(400) 측으로 제공 가능하도록 구성되며, 산출된 예측정보는 관리자 단말기(400)와 더불어 배전반 감시 유니트(100)의 컨트롤러(130)로 동시에 제공 가능하도록 구성되는 것이 바람직하다.
이때, 관제서버(300)는, 상기 통신모듈(200)로부터 전달받은 상기 배전반 예측정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 시계열에 따른 온도변화패턴, 전압변화패턴을 포함하는 상태변화정보를 분석하여, 분석 결과를 바탕으로 배전반의 상태를 나타내는 예측정보를 산출하여 제공하는 머신러닝모듈을 포함할 수 있으며, 이는 배전반 상태정보에 포함되는 각 항목의 시계열적인 변화패턴을 산출하여, 산출되는 시계열적인 변화패턴을 머신러닝 알고리즘에 의해 자동으로 복수개의 클러스터로 클러스터링 하여 분류하고, 분류된 클러스터에 대한 특성을 결정하여, 이를 바탕으로 실시간으로 수집되는 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 대응되는 클러스터를 매칭시키고, 매칭된 클러스터의 특성을 바탕으로 배전반의 상태에 대한 예측정보를 산출할 수 있도록 하며, 이때 머신러닝 알고리즘으로는 K-Means 클러스터링 알고리즘이 이용되어, 비지도 학습방식에 의해 기확보된 데이터들을 자동으로 분류하고 이를 바탕으로 분류된 클러스터들의 특성을 결정할 수 있도록 구성된다.
보다 상세하게는, 머신러닝모듈은, 데이터 전처리부(311), 클러스터 생성부(312), 클러스터 분류부(313), 예측정보 생성부(314)를 포함한다.
데이터 전처리부(311)는, 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습데이터를 클러스터링 좌표정보로 변화하도록 구성되며, 이때, 데이터 전처리부(311)에서 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보는, 기수집된 배전반의 온도와 전압을 바탕으로 산출되는 시계열에 따른 온도변화패턴과 전압변화패턴를 포함할 수 있으며, 배전반의 과거상태정보는 기확보된 과거센싱정보를 기반으로 해당 과거센싱정보가 수집된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 배전반 상태에 대하여 센싱모듈(110)로부터 실제로 수집된 정보나, 해당 과거센싱정보가 수집된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 컨트롤러(130)에서 생성한 제어신호이거나, 해당 과거센싱정보가 센싱된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 배전반 상태에 대하여 전문가로부터 입력받은 정보이거나, 또는 센싱모듈(110)로부터 실제로 수집된 정보와 컨트롤러(130)에서 생성한 제어신호와 전문가로부터 입력받은 정보 중 적어도 두 가지 이상을 이용하여 조합되어 생성된 정보일 수 있으며, 더불어 컨트롤러(130)에서 생성한 제어신호는 컨트롤러(130)에서 자체적으로 생성한 제어신호와 더불어, 관제서버(300)로부터 전달받아 생성된 제어신호와, 배전반 감시 유니트(100)에 구비되는 인터페이스모듈(140)에 의해 관리자나 작업자로부터 입력되는 정보에 따라 생성되는 제어신호를 모두 포함할 수 있다.
이로 인해, 과거센싱정보와 대응되어 센싱모둘에서 수집되거나 컨트롤러(130)를 통해 제어되거나 추가로 전문가로부터 실제상황에 대하여 입력받은 정보를 바탕으로 과거의 배전반 상태 변화에 대한 실제 정보가 자동으로 매칭되어 데이터베이스로 구축될 수 있으며, 이로 인해 본 발명에서는 해당 데이터베이스를 바탕으로 인공지능 기반 머신러닝 알고리즘에 의해 자동으로 수많은 데이터를 이용하여 자동으로 데이터를 분류하여, 분류된 데이터 클러스터에 대한 특성을 자동으로 결정할 수 있게 되며, 추가적으로 분류된 클러스터에 대한 특성에 특이사항이 발생되는 경우 관리자에게 해당내용에 대한 알림을 제공하고, 클러스터 특성에 대해 관리자로부터 추가로 입력받을 수 있도록 구성되는 것이 보다 바람직하다.
클러스터 생성부(312)는, 상기 좌표정보를 바탕으로 머신러닝 알고리즘 중 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 복수개의 클러스터를 생성한다.
클러스터 분류부(313)는, 생성된 상기 복수개의 클러스터 각각에 포함되는 기초학습데이터의 과거상태정보를 바탕으로, 각 클러스터의 상태분류정보를 결정한다. 이때, 상태분류정보는 배전반 상태에 대한 예측정보와 같이, 화재상태, 전압강하상태를 포함하는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하도록 구성되어, 각 클러스터가 나타내는 상태요소항목과 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 결정하여 모니터링 시 활용할 수 있도록 한다.
예측정보 생성부(314)는, 상기 통신모듈(200)을 통해 실시간으로 수신되는 상기 배전반 상태정보를 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하도록 구성된다.
이때, 클러스터 생성부(312)는 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의(K개의) 최초 클러스터를 생성한 후, 생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 상기 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질 때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성된다.
한편, 배전반 상태에 대한 예측정보는, 현재 배전반 상태에 대한 정보를 예측기반으로 산출한 정보로, 이는 관리자가 배전반의 향후 문제발생 가능성을 실제 문제가 발생되기 이전에 확인하여, 이에 대한 대응이 가능하도록 하는 것이며, 예측정보는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하는 것이 바람직하다.
일례로, 배전반의 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목은, 화재상태, 전압강하상태, 쇼트상태 등 배전반에서 발생될 수 있는 다양한 상태가 관리자에 의해 기지정된 항목일 수 있으며, 각 상태요소항목에 대한 가능성 크기를 나타내는 정보는 각 항목별로 확률 수치(%)로 나타나거나, 정상, 주의, 위험과 같이 기지정된 복수개의 위험단계 중 해당 단계를 나타내도록 구성될 수 있으며, 추가적으로, 배전반 상태에 대한 예측정보는, 각 상태요소항목에 대하여 산출된 정보를 바탕으로, 현재 배전반 상태에 대한 종합적인 상태에 대한 정보를 함께 제공하도록 구성될 수 있다.
또한, 관제서버(300)는 배전반 상태에 대한 예측정보가 화재발생, 전압강하, 쇼트와 같이 문제발생에 대한 예측정보를 포함하는 경우에는, 해당하는 문제발생종류에 따라 대응되어 기저장되는 배전반 제어지시정보를 추출하여, 추출된 배전반 제어지시정보를 예측정보와 동시에 배전반 감시 유니트(100)의 컨트롤러(130)로 송신하여, 컨트롤러(130)에 의해 배전반에 구비되는 각 제어대상이 제어 가능하도록 구성될 수 있다.
한편, 상기와 같은 관제서버(300)는, 머신러닝 알고리즘에 의한 데이터분석에 따른 시스템 전체 부하 및 오류를 최소화할 수 있도록 전용 웹 애플리케이션 서버(WAS, Web Application Server)로 구축되는 것이 보다 바람직하다.
다음으로, 관리자 단말기(400)는, 관리자가 유선 또는 무선으로 배전반에 대한 각종 정보를 제공받을 수 있도록 사용하는 단말기로, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 태블릿PC, 스마트폰 등을 포함할 수 있으며, 특히 유선 또는 무선 통신에 의해 관제서버(300)에서 생성되는 배전반 상태에 대한 예측정보를 전달받아 출력하도록 구성되며, 추가적으로 관리자 단말기(400)는 관리자로부터 배전반을 제어하기 위한 제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 제어정보 입력부를 더 포함하여, 제어정보 입력부를 통해 입력받은 제어정보가 관제서버(300) 측으로 송신하여 배전반 감시 유니트(100)의 컨트롤러(130) 측으로 전달되도록 구성될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템에서, 상기 머신러닝모듈은 기설정된 주기별로 상기 통신모듈(200)을 통해 제어상태확인신호를 상기 컨트롤러(130)로 송신하는 제어상태 확인부(320)를 더 포함하고, 상기 컨트롤러(130)는 상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부(320) 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하여, 상기 제어상태 확인부(320)는 상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태응답신호가 기설정된 시간 이내에 회신여부에 따라 상기 컨트롤러(130) 상태를 분석하여 상기 컨트롤러(130)에 문제 발생 여부를 판단하여, 상기 컨트롤러(130)에 문제가 발생된 것으로 판단되는 경우 컨트롤러(130) 문제발생에 대한 알림을 생성하여 관리자 단말기(400)로 제공하도록 구성될 수 있으며, 이로 인해 배전반의 상태에 대한 정보 이외에 배전반을 제어하는 컨트롤러(130) 자체의 문제발생여부를 모니터링하여 관리자에게 정보를 제공할 수 있게 되어, 컨트롤러(130) 자체에 문제가 발생되어 긴급상황에 관제서버(300)나 관리자 단말기(400)로부터 배전반을 제어하기 위한 제어정보에 대하여 컨트롤러(130)에서 배전반 제어처리가 이루어지지 못하게 됨에 따라 배전반과 배전반에 적용된 시스템에서 치명적인 손상이 발생되는 것을 방지할 수 있게 되어 시스템의 안전성을 현저히 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 제어상태 확인부(320)는, 상기 컨트롤러(130)로부터 상기 제어상태응답신호 미회신 되는 경우, 기설정된 제어상태확인신호 송신 주기보다 짧은 주기로 기설정된 횟수만큼 상기 컨트롤러(130)로 제어상태확인신호를 재송신한 후 송신된 제어상태확인신호에 대응되어 회신되는 제어상태응답신호의 수신여부를 기반으로 기설정된 회신횟수 또는 회신율을 산출하여, 산출된 결과가 기설정된 정상회신횟수 또는 정상회신율 미만인 경우 컨트롤러(130)에 문제가 발생된 것으로 판단하여 컨트롤러(130) 문제발생에 대한 알림을 생성하여 관리자 단말기(400)로 제공하도록 구성되는 것이 보다 바람직하며, 이는 컨트롤러(130)의 문제 발생여부를 보다 신속하게 파악할 수 있도록 한다.
한편, 본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템에서, 상기 배전반 감시 유니트(100)는, 관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱모듈(110)에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈(140)과, 상기 센싱모듈(110)에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈(150)을 더 포함할 수 있으며,
이때, 관리자 또는 작업자로부터 인터페이스모듈(140)에 의해 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 상기 컨트롤러(130)에서는 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱모듈(110)에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈(150)로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여, 상기 관제서버(300)의 머신러닝모듈로 전달하고, 상기 머신러닝모듈에서는 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 배전반 상태정보를 분석, 학습에 활용하여 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하도록 구성되는 것이 바람직하다. 이는, 실제 배전반 상태에 따라 현장에서 작업자와 관리자에 의해 입력되는 수동제어신호를 기반으로 기설정된 프로그래밍에 의해 매칭되는 배전반의 상태를 산출하여 보정상태정보로 하고, 해당 보정상태정보의 배전반 상태가 발생하기 이전의 실제과거센싱정보를 보정학습데이터로 하여, 관리자나 작업자가 수동으로 입력하지 않더라도 자동으로 관제서버(300)로 제공되어, 배전반이 설치되는 환경에 따른 머신러닝 알고리즘의 학습 및 분석을 위한 학습데이터를 자동으로 보정 업데이트 가능하게 되며, 즉, 보정학습데이터를 더 포함하여 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 재클러스터링이 이루어지도록 구성될 수 있으며, 이로 인해 가정용, 산업용, 산업분야 등 다양한 환경요소에 의해 배전반이 설치되는 환경에 따른 학습데이터 보정 업데이트를 통해 각 배전반의 설치환경에 맞춰 해당 배전반 현재상태와 상태변화에 대한 예측을 위한 분석 정확도를 보다 향상시킬 수 있게 되는 효과가 있게 된다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 센싱모듈(110)과 컨트롤러(130)를 포함하는 배전반 감시 유니트(100), 통신모듈(200), 관제서버(300) 및 관리자 단말기(400)를 포함하여, 배전반 감시 유니트(100)에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 분석하여 배전반의 상태에 대한 예측정보를 관리자에게 제공할 수 있도록 구성됨으로써, 화재 등 배전반에서 문제가 발생되기 이전에 관리자가 문제발생 가능성에 대한 정보를 미리 제공받아 문제발생 이전에 사전 대처를 가능하도록 하여, 배전반이 적용되는 시스템의 안정성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 머신러닝 기반 배전반 관제시스템은, 관제서버(300)의 머신러닝모듈에 의해 머신러닝 알고리즘인 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 데이터를 비지도 학습 기반으로 분류한 후, 분류된 클러스터에 대한 특성이 결정되도록 구성되어, 배전반의 상태를 나타내는 온도, 전압 등 다양한 환경요소 각각의 상태와 더불어 환경요소간 연관관계 등이 고려되어 센싱정보를 분류할 수 있도록 하여, 종래에 단순한 룰베이스(rule based) 기반으로 온도나 전압 등 특정한 배전반의 상태정보가 기설정된 한계범위를 벗어나는 경우 무조건 배전반의 전력공급이 차단되도록 차단기가 구동되어 시스템이 셧다운 되고, 소화기가 구동되도록 구성되어, 실제로 화재가 발생되지 않은 경우에도 소화기가 구동됨에 따라 배전반이 손상되어 해당 배전반을 교체해야하여, 시스템 중단에 따른 손실 발생과, 배전반 교체에 따른 비용 발생 등의 문제를 감소시킬 수 있게 되는 효과가 있다.
이상과 같이 본 발명을 도면에 도시한 실시예를 참고하여 설명하였으나, 이는 발명을 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 발명의 상세한 설명으로부터 다양한 변형 또는 균등한 실시예가 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 권리범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 결정되어야 한다.
100 : 배전반 감시 유니트
110 : 센싱모듈
120 : 신호분배기
130 : 컨트롤러
140 : 인터페이스모듈
150 : 정보저장모듈
200 : 통신모듈
210 : 무선통신수단
220 : 게이트웨이 수단
300 : 관제서버
310 : 머신러닝 모듈
311 : 데이터 전처리부
312 : 클러스터 생성부
313 : 클러스터 분류부
314 : 예측정보 생성부
320 : 제어상태 확인부
400 : 관리자 단말기

Claims (7)

  1. 배전반의 온도와 전압을 포함하는 배전반 상태정보를 수집하는 센싱모듈과, 상기 센싱모듈에서 수집되는 상기 배전반 상태정보를 기반으로 배전반을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 배전반 감시 유니트;
    상기 배전반 감시 유니트와 연결되어, 상기 배전반 상태정보를 외부로 제공하는 통신모듈;
    상기 통신모듈로부터 전달받은 상기 배전반 상태정보를 머신러닝 알고리즘에 의해 분석하여, 분석 결과를 바탕으로 배전반의 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 머신러닝모듈을 포함하는 관제서버; 및
    상기 예측정보를 전달받아 출력하는 관리자 단말기를 포함하되,
    상기 배전반 감시 유니트는,
    관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱모듈에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈 및
    상기 센싱모듈에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈을 더 포함하여,
    상기 인터페이스모듈에 의해 관리자 또는 작업자로부터 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 상기 컨트롤러에서는 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱모듈에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여, 상기 관제서버의 머신러닝모듈로 전달하고,
    상기 머신러닝모듈에서는 상기 컨트롤러로부터 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 재클러스터링이 이루어지도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 머신러닝모듈은
    기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습데이터를 클러스터링 좌표정보로 변화하는 데이터 전처리부와,
    상기 좌표정보를 바탕으로 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 복수개의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부와,
    생성된 상기 복수개의 클러스터 각각에 포함되는 기초학습데이터의 과거상태정보를 바탕으로, 각 클러스터의 상태분류정보를 결정하는 클러스터 분류부와,
    상기 통신모듈을 통해 실시간으로 수신되는 상기 배전반 상태정보를 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 예측정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 클러스터 생성부는
    K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의 최초 클러스터를 생성한 후, 생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 상기 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    기설정된 주기별로 상기 통신모듈을 통해 제어상태확인신호를 상기 컨트롤러로 송신하는 제어상태 확인부를 더 포함하고,
    상기 컨트롤러는
    상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하여,
    상기 제어상태 확인부는
    상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태응답신호가 기설정된 시간 이내에 회신여부에 따라 상기 컨트롤러 상태를 분석하여 상기 컨트롤러에 문제 발생 여부를 판단하여, 상기 컨트롤러에 문제가 발생된 것으로 판단되는 경우 알림을 생성하여 관리자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어상태 확인부는
    상기 컨트롤러로부터 상기 제어상태응답신호 미회신 되는 경우, 기설정된 제어상태확인신호 송신 주기보다 짧은 주기로 기설정된 횟수만큼 상기 컨트롤러로 제어상태확인신호를 재송신한 후 회신되는 제어상태응답신호의 수신회수가 기설정된 정상회신횟수보다 적은 경우 상기 컨트롤러에 문제가 발생된 것으로 판단하고, 즉시 컨트롤러 문제 발생에 대한 알림을 생성하여 상기 관리자 단말기로 제공하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러는
    상기 센싱모듈로부터 수집되는 상기 배전반 상태정보를 바탕으로 상기 배전반 상태정보에 포함되는 배전반의 온도와 전압을 포함하는 센싱항목 중 적어도 하나 이상이 한계범위를 벗어나는 경우 배전반의 전력공급을 차단하도록 차단기가 자동으로 구동되도록 제어하는 긴급제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 머신러닝 기반 배전반 관제시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102457948B1 (ko) * 2022-03-30 2022-10-21 강철수 인공지능을 이용한 온습도 측정장치를 구비한 전력설비 최적제어시스템
KR102576610B1 (ko) * 2022-11-02 2023-09-11 제일전기공업 주식회사 Ａｉ 차단기 원격 감시 제어 시스템 및 그 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101355585B1 (ko) * 2013-09-12 2014-01-24 지투파워 (주) 수배전반의 열화 진단장치 및 그 제어방법
KR101397963B1 (ko) 2014-02-17 2014-06-27 주식회사 일산전기 안전형 배전반(고압 배전반, 저압 배전반, mcc반, 분전반)
KR20190066207A (ko) * 2017-12-05 2019-06-13 주식회사 레딕스 전통시장 전기화재 예방 시스템 및 방법
KR102033441B1 (ko) 2019-05-17 2019-10-17 윤도경 온도 및 습도를 포함한 내부환경 감시 조절이 가능한 배전반
KR102076428B1 (ko) * 2018-12-20 2020-02-12 (주)파이브텍 154kV용 IoT 집중감시제어반을 이용한 SCADA 감시 제어 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101355585B1 (ko) * 2013-09-12 2014-01-24 지투파워 (주) 수배전반의 열화 진단장치 및 그 제어방법
KR101397963B1 (ko) 2014-02-17 2014-06-27 주식회사 일산전기 안전형 배전반(고압 배전반, 저압 배전반, mcc반, 분전반)
KR20190066207A (ko) * 2017-12-05 2019-06-13 주식회사 레딕스 전통시장 전기화재 예방 시스템 및 방법
KR102076428B1 (ko) * 2018-12-20 2020-02-12 (주)파이브텍 154kV용 IoT 집중감시제어반을 이용한 SCADA 감시 제어 시스템
KR102033441B1 (ko) 2019-05-17 2019-10-17 윤도경 온도 및 습도를 포함한 내부환경 감시 조절이 가능한 배전반

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102457948B1 (ko) * 2022-03-30 2022-10-21 강철수 인공지능을 이용한 온습도 측정장치를 구비한 전력설비 최적제어시스템
KR102576610B1 (ko) * 2022-11-02 2023-09-11 제일전기공업 주식회사 Ａｉ 차단기 원격 감시 제어 시스템 및 그 방법

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