KR102303585B1 - 빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법 - Google Patents

빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법은 수배전반의 내부 또는 외부에 설치되는 카메라에 의해 촬영된 영상과 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진발생현황을 포함하는 OPEN API에 의한 공공데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하고 점검이 필요한 수배전반에 가장 가까이 위치하는 점검자에게 통보함으로써, 수배전반의 내부에 구비되는 센서들에 의해 전력기기의 이상유무를 감지하여 수배전반의 이상징후를 예상할 수 있을 뿐만 아니라, 공공데이터 및 수배전반 내부 또는 외부에 구비되는 카메라를 이용하여 지진 등에 의한 외부의 충격에 의하여 수배전반 외부환경의 변화에 따른 수배전반의 이상징후를 감지 및 예상함으로써, 수배전반의 긴급점검 또는 조치가 이루어 질 수 있도록 하여 수배전반에 의한 사고를 방지할 수 있다.

Description

빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법{A method of detecting abnormal signs of switchgear using bigdata}
본 발명은 수배전반 이상징후를 판단하는 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 수배전반의 내부 또는 외부에 설치되는 카메라에 의해 촬영된 영상과 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진발생현황을 포함하는 OPEN API에 의한 공공데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하고 점검이 필요한 수배전반에 가장 가까이 위치하는 점검자에게 통보하는 빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법에 관한 것이다.
수전이란, 발전소에서 생산된 전력을 받는 것을 말하고, 배전이란, 각각의 수용가에서 필요로 하는 만큼의 전력량으로 분배해 주는 것을 말한다. 수배전반이란, 전력기기가 내부에 설치되어 있는 전기용 판넬로서, 발전설비로 생산된 전기를 수용가(아파트, 공장 등)까지 보내주는 전기설비에 관련되는 기자재(전력기기)가 포함되어 있는 전기용 판넬을 말한다.
수배전반은 고압으로 발전소에서 전송되는 전기를 수용가에서 사용할 수 있도록 220V로 변환해 주기 때문에 수용가에서 전기를 사용하기 위해서는 반드시 필요한 시설물이라고 할 수 있다.
그러나, 이러한 수배전반은 소방 관계자들 사이에 화재 원인의 1순위로 꼽힐 정도로 화재에 취약하다. 따라서, 이러한 수배전반의 화재를 예방하기 위하여 각종 센서들을 활용한 기술들이 개발되고 있는 실정이다.
또한, 빅데이터란, 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술로서 대한민국 정보는 공공데이터포털에서 지역별·시간별 화재발생현황 및 지진경보발생현황 등의 정보를 OPEN API를 이용하여 누구나 사용할 수 있도록 제공하고 있다.
본 발명은 수배전반 내부에 구비되는 전력기기의 오작동 또는 발열로 인한 수배전반의 이상징후 뿐만 아니라 지진 등 외부 환경의 변화에 의한 수배전반의 이상징후도 함께 감지하여 수배전반에 의한 화재 또는 감전 등의 사고를 방지하는 빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 빅데이터를 활용하여 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법은 상기 수배전반 내부에 설치되는 적어도 하나 이상의 센서에 의하여 상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기의 상태(이하 "상태정보"라 함)를 검출하는 제1단계; 상기 수배전반 내부에 설치되어 상기 수배전반 내부를 촬영가능한 적어도 하나 이상의 제1카메라를 포함하는 내부촬영부가 상기 수배전반 내부를 촬영하는 제2단계; 상기 상태정보 및 상기 내부촬영부가 촬영한 상기 수배전반 내부의 이미지 또는 영상(이하 "제1촬영정보"라 함)을 원격지에 존재하는 관제센터로 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 상기 수배전반의 내부에 구비되는 통신부가 전송하는 제3단계; 상기 관제센터에 구비되는 중앙통신부가 상기 상태정보, 제1촬영정보 및 OPEN API를 통해 공공데이터를 수신하는 제4단계; 상기 관제센터에 구비되는 빅데이터DB부에 상기 공공데이터와 상기 수배전반의 위치정보, 상태정보, 제1촬영정보, 점검이력 및 사고이력을 시계열적으로 구분하여 저장되는 제5단계; 상기 관제센터에 구비되는 상태예측부가 상기 수배전반의 상태정보, 제1촬영정보와 공공데이터를 활용하여 상기 수배전반의 이상징후를 예측하여 긴급점검이 필요한 수배전반을 결정하는 제6단계; 상기 관제센터에 구비되는 수신단말기결정부가 적어도 하나 이상의 단말기 각각의 위치정보, 상기 긴급점검이 필요한 수배전반의 위치정보를 활용하여 적어도 하나 이상의 상기 단말기 중 메시지를 수신할 적어도 하나 이상의 메시지수신단말기를 결정하는 제7단계; 및 상기 중앙통신부가 상기 메시지를 상기 메시지수신단말기로 전송하는 제8단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 제6단계에서 상태예측부는 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 적어도 하나 이상의 상기 수배전반 각각의 이상징후를 판단할 수 있으며, 상기 상태예측부가 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 상기 수배전반 각각의 이상징후를 판단하는 방법은, 상기 상태예측부가 상기 수배전반의 정상상태를 학습하는 제6-1단계; 상기 상태예측부가 상기 수배전반의 이상상태를 학습하는 제6-2단계; 및 상기 상태예측부가 상기 수배전반의 이상징후를 판단하는 제6-3단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2단계는 상기 수배전반 외부에 설치되어 상기 수배전반 외부를 촬영 가능한 적어도 하나 이상의 제2카메라를 포함하는 외부촬영부가 상기 수배전반 외부를 촬영하는 것을 더 포함할 수 있으며, 상기 제3단계는 상기 통신부가 상기 외부촬영부에 의하여 촬영된 이미지 및 영상(이하, "제2촬영정보"라 함)를 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 상기 관제센터로 전송하는 것을 더 포함할 수 있고, 상기 제5단계는 상기 빅데이터DB부가 상기 수배전반의 제2촬영정보를 시계열적으로 구분하여 더 저장하는 것을 더 포함할 수 있으며, 상기 제6단계는 상기 상태예측부가 상기 수배전반의 제2촬영정보를 포함하여 상기 수배전반의 이상징후를 예측하여 상기 수배전반의 긴급점검여부를 결정할 수 있다.
또한, 상기 공공데이터는 전국의 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진경보발생현황을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제6-3단계에서 상기 상태예측부는 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제1촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반의 이상징후를 예측할 수 있다.
또한, 상기 제6-3단계에서 상기 상태예측부는 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제1촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반 내부의 이상징후를 예측하고, 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제2촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반의 외부의 이상징후를 예측할 수 있다.
또한, 상기 센서는, 상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전압을 측정하는 전압센서; 상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전류를 측정하는 전류센서; 상기 수배전반 내부에서 발생하는 아크를 검출하는 아크센서; 및 상기 수배전반 내부의 온도를 측정하는 온도센서를 포함할 수 있다.
또한, 상기 내부촬영부는 상기 수배전반의 상부내부면을 따라서 일주하는 제1레일; 및 상기 제1레일 일측에 구비되되, 상기 제어부에 의해 제어되어 구동력을 발생시켜 상기 제1레일을 일방향 또는 타방향으로 움직이게 하는 제1모터를 더 포함하고, 상기 제2단계는 상기 제1카메라가 상기 제1레일의 타측에 설치되어 상기 제1모터가 구동됨에 따라 상기 제1카메라가 제1레일을 따라서 상기 수배전반 내면을 따라 일주하며 상기 제1카메라가 상기 수배전반 내부를 촬영하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 외부촬영부는 상기 수배전반의 상부외부면을 따라서 일주하는 제2레일; 및 상기 제2레일 일측에 구비되되, 상기 제어부에 의해 제어되어 구동력을 발생시켜 상기 제2레일을 일방향 도는 타방향으로 움직이게 하는 제2모터를 더 포함하고, 상기 제2단계는 상기 제2카메라가 상기 제2레일의 타측에 설치되어, 상기 제2모터가 구동됨에 따라 상기 제2카메라가 제2레일을 따라서 상기 수배전반 외면을 따라 일주하면서 상기 수배전반 외부를 촬영하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 내부촬영부는 상기 수배전반 내부를 비추는 적어도 하나 이상의 제1조명을 더 포함하고, 상기 제2단계는 상기 제1카메라가 상기 수배전반 내부를 촬영할 때 상기 제1조명이 점등되는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 외부촬영부는 상기 수배전반 외부를 비추는 적어도 하나 이상의 제2조명을 더 포함하고, 상기 제2단계는 상기 제2카메라가 상기 수배전반 외부를 촬영할 때 상기 제2조명이 점등되는 것을 포함할 수 있다.
본 발명은 수배전반의 내부에 구비되는 센서들에 의해 전력기기의 이상유무를 감지하여 수배전반의 이상징후를 예상할 수 있을 뿐만 아니라, 공공데이터 및 수배전반 내부 또는 외부에 구비되는 카메라를 이용하여 지진 등에 의한 외부의 충격에 의하여 수배전반 외부환경의 변화에 따른 수배전반의 이상징후를 예상함으로써, 수배전반의 긴급점검 또는 조치가 이루어 질 수 있도록 하여 수배전반에 의한 사고를 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 감지하는 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법을 도시한 도면이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 수배전반의 개념도이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 내부촬영부를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제센터의 개념도이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태예측부의 머신러닝에 의한 인공지능 알고리즘에 의해 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법을 도시한 도면이다.
도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단말기결정부가 메시지수신단말기를 결정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 외부촬영부를 도시한 도면이다.
도 9은 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 내부촬영부를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 외부촬영부를 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 사항은 생략될 수 있다.
도 1은 빅데이터를 활용한 수배전반관제시스템(10)의 개념도이다. 도 1를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반관제시스템(10)은 부스바, 차단기, 계기용 변성기(MPF), 계기용 변류기(CT), 계기용 변압기(PT) 등의 전력기기를 내부에 구비하되, 실내 또는 실외에 설치되는 적어도 하나 이상의 수배전반(100), 원격지에 위치하고 적어도 하나 이상의 수배전반(100) 각각과 유선 또는 무선 네트워크를 활용하여 통신이 가능한 관제센터(200) 및 상기 관제센터(200)와 무선 네트워크를 활용하여 통신가능한 적어도 하나 이상의 단말기(300)를 포함한다. 이 때 상기 관제센터(200)는 OPEN API를 활용하여 유선 또는 무선 네트워크망을 이용하여 공공데이터(400)를 수신할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법(20)을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 실내 또는 실외에 설치되는 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각의 이상징후를 감지하는 방법은 상기 수배전반(100) 내부에 설치되는 적어도 하나 이상의 센서(120)에 의하여 상기 수배전반(100) 내부에 설치되는 전력기기의 상태(이하 "상태정보(121)"라 함)를 검출하는 제1단계, 상기 수배전반(100) 내부에 설치되어 상기 수배전반(100) 내부를 촬영가능한 적어도 하나 이상의 제1카메라(111)를 포함하는 내부촬영부(110)가 상기 수배전반(100) 내부를 촬영하는 제2단계, 상기 상태정보(121) 및 상기 내부촬영부(110)가 촬영한 상기 수배전반(100) 내부의 이미지 또는 영상(이하 "제1촬영정보(115)"라 함)을 원격지에 존재하는 관제센터(200)로 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 상기 수배전반(100)의 내부에 구비되는 통신부(140)가 전송하는 제3단계, 상기 관제센터(200)에 구비되는 중앙통신부(210)가 상기 상태정보(121), 제1촬영정보(115) 및 OPEN API를 통해 공공데이터(400)를 수신하는 제4단계, 상기 관제센터(200)에 구비되는 빅데이터DB부(220)가 상기 공공데이터(400)와 상기 수배전반(100)의 위치정보, 상태정보(121), 제1촬영정보(115), 점검이력 및 사고이력을 시계열적으로 구분하여 저장하는 제5단계, 상기 관제센터(200)에 구비되는 상태예측부(230)가 상기 수배전반(100)의 상태정보(121), 제1촬영정보(115)와 공공데이터(400)를 활용하여 상기 수배전반(100)의 이상징후를 예측하여 긴급점검이 필요한 수배전반(100)을 결정하는 제6단계, 상기 관제센터(200)에 구비되는 수신단말기결정부(240)가 적어도 하나 이상의 상기 단말기(300) 각각의 위치정보, 상기 긴급점검이 필요한 수배전반(100)의 위치정보를 활용하여 적어도 하나 이상의 상기 단말기(300) 중 메시지를 수신할 적어도 하나 이상의 메시지수신단말기(310)를 결정하는 제7단계 및 상기 중앙통신부(210)가 상기 메시지를 상기 메시지수신단말기(310)로 전송하는 제8단계를 포함하여 이루어진다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수배전반(100)의 개념도이다. 도 3을 참조하면, 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각은 내부에 적어도 하나 이상의 센서(120), 내부촬영부(110), 제어부(130) 및 통신부(140), 소화부(160) 및 배터리부(170)를 포함하고 있다.
상기 제1단계에서는 적어도 하나 이상의 상기 센서(120)가 상기 적어도 하나 이상의 수배전반(100) 각각의 내부에 구비되어 상기 수배전반(100) 내에 구비되는 전력기기의 상태를 검출할 수 있다. 적어도 하나 이상의 상기 센서(120)는 상기 수배전반(100) 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전압을 측정하는 전압센서, 상기 수배전반(100) 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전류를 측정하는 전류센서, 상기 수배전반(100) 내부에서 발생하는 아크(Arc)를 검출하는 아크센서 및 상기 수배전반(100) 내부의 온도를 측정하는 온도센서를 포함할 수 있다.
상기 제2단계에서는 상기 수배전반(100)의 내부촬영부(110)가 수배전반(100) 내부를 촬영할 수 있다. 상기 내부촬영부(110)는 수배전반(100)의 내부에 설치되어 상기 수배전반(100)의 내부를 촬영하는 적어도 하나 이상의 제1카메라(111)를 포함할 수 있다. 상기 제1카메라(111)는 디지털카메라로서 가시광선영역을 촬영하는 카메라 뿐만 아니라 적외선 또는 열화상카메라일 수 있다. 상기 제1카메라(111)가 가시광선영역을 촬영하는 카메라일 경우에는 내부촬영부(110)는 상기 제1카메라(111)가 상기 수배전반(100) 내부를 촬영할 때 점등되어 상기 수배전반(100) 내부를 비추는 적어도 하나 이상의 제1조명(112)을 더 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 내부촬영부(110)를 도시한 도면이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 내부촬영부(110)의 제1카메라(111)는 4개로 구성되며, 상기 제1카메라(111) 각각은 수배전반(100) 내부의 상부 모서리 부분에 설치되어 상기 수배전반(100) 내부를 촬영할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 내부촬영부(110)의 제1카메라(111)가 4개로 구성되고, 상기 수배전반(100) 내부의 상부 모서리부분 각각에 설치됨에 따라 상기 수배전반(100) 내부의 모습을 사각지대가 생기지 않게 촬영할 수 있게 되어 보다 정확하게 수배전반(100) 내부의 전력기기들의 이상상태 및 화재발생여부를 감지할 수 있게 되는 것이다.
상기 통신부(140)는 상기 내부촬영부(110)에서 촬영한 상기 수배전반(100)의 영상 또는 이미지(이하 "제1촬영정보(115)"라 함)를 실시간으로 원격지에 위치하는 관제센터(200)로 전송할 수 있다.
이 때, 상기 관제센터(200)는 적어도 하나 이상의 각각의 수배전반(100)의 상기 제1촬영정보(115)를 전송받아 이를 활용하여 각각의 상기 수배전반(100) 내부의 이상상태를 판단하게 된다.
다시 도 3을 참조하면, 상기 제어부(130)는 상기 수배전반(100) 내부에 설치되어 상기 전압센서가 측정한 전압값, 상기 전류센서가 측정한 전류값 및 상기 온도센서가 측정한 온도값 및 상기 아크센서가 감지한 아크발생여부를 전달받아 미리 입력된 기준전압값, 기준전류값, 기준온도값과 비교하고, 아크발생여부를 감지하여 수배전반(100) 내부에 설치되는 전력기기의 이상상태여부를 판단한다.
만약, 상기 전압센서가 측정한 전압값 또는 전류값이 기준전압값 또는 기준전류값보다 높은 상태가 미리 입력된 시간을 넘어서 유지되거나, 상기 온도센서가 측정한 온도값이 기준온도값보다 높을 경우 또는 상기 아크센서에 의해 수배전반(100) 내부에 아크가 발생한 것이 감지된 경우에는 상기 제어부(130)는 상기 수배전반(100)의 상태를 이상상태라고 판단하고, 외부에서 상기 수배전반(100)의 전력기기로 들어오는 전력을 차단할 수 있다.
또한 상기 제어부(130)는 온도센서가 측정한 온도값이 기준온도값보다 높은 경우에는 상기 수배전반(100)에 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 화재를 조기에 진화하기 위하여 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각에는 소화부(160)가 더 구비될 수 있다.
상기 소화부(160)는 상기 제어부(130)에 의해 제어되어 상기 수배전반(100) 내부에 소화가스가 분사되게 할 수 있다.
이를 위하여, 상기 소화부(160)는 내부에 소화가스를 구비하고 상기 수배전반(100)의 내부 또는 외부에 설치되되 소화가스가 상기 수배전반(100) 내부에 고루 퍼질 수 있도록 상기 수배전반(100)의 상부에서 소화가스가 분사되도록 설치됨이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예의 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각은 상기 센서(120), 제어부(130) 및 소화부(160)가 유기적으로 동작하여 상기 수배전반(100)에 화재가 발생하였을 시 제어부(130)에 의해 외부에서의 전력이 들어오는 것을 차단되고, 상기 소화부(160)가 소화가스를 수배전반(100) 내부로 분사함에 따라 화재를 조기에 진화하여 큰 사고로 이어지는 것을 방지할 수 있게 된다.
상기 제어부(130)는 수배전반(100)의 전력기기로부터 전력을 공급받아 적어도 하나 이상의 상기 센서(120), 내부촬영부(110), 통신부(140)에 전력을 공급할 수 있으며, 상기 수배전반(100)의 이상징후가 발생한 경우에는 상기 수배전반(100)의 전력기기로부터 제어부(130)로 들어오는 전력을 차단하고 배터리부(170)로부터 전력을 공급받아 일정 시간동안 상기 센서(120), 내부촬영부(110) 및 통신부(140)에 전력을 공급할 수 있다.
상기 배터리부(170)는 수배전반(100)의 내부 또는 외부에 별도로 설치될 수 있고, 내부에는 상기 제어부(130)에 전력을 공급할 수 있는 배터리가 구비되되, 상기 제어부(130)와 연결되어 상기 수배전반(100)의 이상징후 발생 시 제어부(130)의 제어를 받아 상기 제어부(130)에 전력을 일시적으로 공급할 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서 배터리부(170)는 수배전반(100) 외부에 설치되어 수배전반(100) 내부의 이상징후가 감지된 경우 또는 화재 등이 발생한 경우에도 안정적으로 일정시간 제어부(130)에 전력을 공급할 수 있다.
또한, 상기 제3단계에서 상기 통신부(140)는 상기 센서(120)가 측정한 출력전압, 출력전류, 온도값 및 아크발생여부를 포함하는 값(이하 "상태정보(121)"라 한다) 및 상기 제1촬영정보(115)를 통신부(140)를 통해 원격지에 위치하는 관제센터(200)에 전송할 수 있다. 이 때, 상기 통신부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 제어될 수 있다.
상기 통신부(140)는 유선 또는 무선 네트워크망을 이용하여 원격지에 존재하는 관제센터(200)와 통신할 수 있는데, 이 때 사용되는 네트워크망은 Iot(Internet of Things) 전용 프로토콜인 SIGFOX, LoRa, LTE-M, NB-IOT 중 어느 하나를 사용하여 이루어 질 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제센터(200)의 개념도이다. 도 5를 참조하면, 관제센터(200)는 상기 수배전반(100)의 통신부(140) 및 단말기(300)와 통신가능한 중앙통신부(210), 공공데이터(400) 및 상기 수배전반(100)의 정보를 저장하는 빅데이터DB부(220), 상기 빅데이터DB부(220)에 저장된 정보들을 활용하여 상기 수배전반(100)의 이상징후를 예측하는 상태예측부(230) 및 수배전반(100) 긴급점검 메시지를 수신할 단말기(300)를 결정하는 수신단말기결정부(240)를 포함할 수 있다.
상기 제4단계에서 상기 중앙통신부(210)는 적어도 하나 이상의 수배전반(100) 각각의 통신부(140)가 전송하는 상태정보(121)와 제1촬영정보(115), 공공데이터(400) 및 상기 단말기(300)의 위치정보를 무선 또는 유선 네트워크망을 통하여 수신할 수 있다.
이 때, OPEN API를 이용한 공공데이터(400)는 정부에서 운영하여 데이터포털을 통해 제공되는 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진발생현황을 포함할 수 있다.
또한, 상기 중앙통신부(210)도 상기 통신부(140)와 마찬가지로, Iot(Internet of Things) 전용 프로토콜인 SIGFOX, LoRa, LTE-M, NB-IOT 중 어느 하나를 사용하여 통신할 수 있다.
상기 제5단계에서 상기 빅데이터DB부(220)에는 상기 공공데이터(400)와 상기 수배전반(100)의 위치정보, 상태정보(121), 제1촬영정보(115), 점검이력 및 사고이력을 시계열적으로 구분하여 저장될 수 있다.
이 때, 상기 빅데이터DB부(220)는 상용 관계형 데이터베이스(RDBMS)를 이용할 수 있다.
상기 제6단계에서 상태예측부(230)는 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각의 이상징후를 판단할 수 있다. 상기 상태예측부(230)는 상기 빅데이터DB부(220)가 저장하고 있는 정보들을 활용하여 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각의 이상징후를 예측하고, 그에 따라 긴급점검이 필요한 수배전반(100)을 결정할 수 있다.
전력사용량이 많아지고 습도가 낮은 경우 수배전반(100)은 화재가능성이 높아진다. 또한, 외부의 진동에 의해 수배전반(100)이 손상을 입은 경우에도 수배전반(100)의 화재가능성은 높아지게 된다. 따라서, 상기 상태예측부(230)는 공공데이터(400)로부터 수배전반(100) 각각이 위치하는 지역의 기온 및 습도와 지진발생현황을 제공받아 이를 상기 수배전반(100) 내부에 설치된 센서(120) 및 내부촬영부(110)가 측정한 상기 수배전반(100)의 상태정보(121) 및 제1촬영정보(115)를 조합하여 상기 수배전반(100)의 이상징후를 미리 감지하여 긴급점검이 필요한 수배전반(100)을 결정하게 된다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태예측부(230)의 머신러닝에 의한 인공지능 알고리즘에 의해 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법을 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 상기 상태예측부(230)가 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 상기 수배전반(100) 각각의 이상징후를 판단하는 방법은 상기 상태예측부(230)가 상기 수배전반(100)의 정상상태를 학습하는 제6-1단계, 상기 상태예측부(230)는 상기 수배전반(100)의 이상상태를 학습하는 제6-2단계; 및 상기 상태예측부(230)가 상기 수배전반(100)의 이상징후를 판단하는 제6-3단계를 포함하여 이루어진다.
먼저, 제6-1단계에서는 상태예측부(230)가 여러가지 경우의 정상상태의 수배전반(100) 내부의 촬영모습과 온도값, 내부 전력기기의 출력전압, 출력전류, 당시 상기 수배전반(100)이 위치한 지역의 기온과 습도 및 지진발생여부를 입력 받고, 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘은 입력 받은 데이터를 기초로 정상상태의 수배전반(100)의 상태를 학습하게 되고, 그 결과를 상기 빅데이터DB부(220)에 저장하게 된다.
다음으로 제6-2단계에서는 여러 경우의 이상상태 또는 화재가 발생한 수배전반(100)의 내부 촬영모습, 온도값 및 아크발생여부와, 내부 전력기기의 출력전압, 출력전류, 당시 상기 수배전반(100)이 위치한 지역의 기온과 습도 및 지진발생여부를 입력 받고, 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘은 입력 받은 데이터를 기초로 이상상태의 수배전반(100)의 상태를 학습하게 되고, 그 결과를 상기 빅데이터DB부(220)에 저장하게 된다.
제6-3단계에서는 실제로 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각에서 수신한 상기 상태정보(121) 제1촬영정보(115)와 상기 수배전반(100)의 위치정보, 점검이력, 사고이력 및 공공데이터(400)에서 수신한 상기 수배전반(100)의 위치한 지역의 기온과 습도 및 지진발생현황을 비교하여 상기 수배전반(100)의 이상징후를 예측하고 그 결과를 빅데이터DB부(220)에 저장하게 된다. 이 때, 상태예측부(230)는 수배전반(100)의 이상징후를 판단함에 있어 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부(220)에 저장된 상기 제1촬영정보(115) 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반(100)의 이상징후를 예측할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반관제시스템은 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘을 공공데이터(400)의 지역별·시간별 기온과 습도 및 지진발생현황과 수배전반(100) 각각의 상태를 조합하여 단순히 수배전반(100) 각각의 내부에 설치되어 동작하는 센서(120)들의 측정값에만 의존하지 않고 외부환경적 요인을 수배전반(100) 각각의 이상징후를 예측하는데 활용함으로써, 보다 정확하고 이상징후를 미리 예측하여 사고를 방지할 수 있다.
상기 수신단말기결정부(240)는 상기 상태예측부(230)에서 이상징후가 발견되는 적어도 하나 이상의 수배전반(100)이 있는 경우에 동작하게 된다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단말기결정부(240)가 메시지수신단말기(310)를 결정하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 7를 참조하면, 상기 제7단계에서 수신단말기결정부(240)가 작동하는 방식은 아래와 같은 단계를 거친다.
먼저, 제7-1단계는 상기 수신단말기결정부(240)가 상기 통신부(140)를 통해 수배전반(100)의 점검자들이 소지하는 적어도 하나 이상의 단말기(300)의 현재위치를 수신할 수 있다.
다음으로, 제7-2단계는 상기 수신단말기결정부(240)가 수신 받은 상기 단말기(300)의 현재위치와 상기 상태예측부(230)가 판단한 긴급점검이 필요한 수배전반(100)의 위치를 비교하여 적어도 하나 이상의 상기 단말기(300) 중에 상기 긴급점검이 필요한 수배전반(100)과 가장 가까이에 위치하는 적어도 하나 이상의 단말기(300)를 메시지수신단말기(310)로 결정할 수 있다.
다음으로, 제7-3단계는 상기 수신단말기결정부(240)가 상기 메시지수신단말기(310)에 전송할 메시지를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 메시지에는 상기 긴급점검이 필요한 수배전반(100)의 위치정보, 상태정보(121) 및 제1촬영정보(115)와 그 지역의 기온, 습도 및 지진발생현황이 포함될 수 있다.
다음으로 상기 제8단계에서 상기 중앙통신부(210)가 상기 메시지수신단말기(310)로 무선 네트워크망을 이용하여 메시지를 전송할 수 있다.
적어도 하나 이상의 상기 단말기(300) 각각은 상기 중앙통신부(210)와 통신가능하고 내부에 GPS를 탑재하여 상기 관제센터(200)로 현재 위치를 전송할 수 있는 스마트폰 또는 별도의 휴대가 가능한 장치가 될 수 있다.
이후, 상기 메시지수신단말기(310)를 소지한 점검자가 상기 관제센터(200)로부터 메시지를 수신하게 되면, 점검자는 상기 긴급점검이 필요한 수배전반(100)을 방문하여 필요한 조치 및 점검을 수행하게 되고, 그 결과는 당시 관제센터(200)로 전송되어 빅데이터DB부(220)에 저장되게 된다. 점검 시에는 일시적으로 점검자에 의해 상기 제어부(130)의 전력을 차단하여 점검을 하고 있는 수배전반(100)의 상태정보(121) 및 제1촬영정보(115)를 관제센터(200)로 전송하지 않도록 하게 함으로써, 수배전반(100)의 점검 동안에는 상기 상태예측부(230)에 의하여 이상징후를 감지되지 않게 함으로써 오작동을 방지할 수 있다.
도 8는 본 발명의 다른 실시예에 따른 외부촬영부(150)를 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 상기 외부촬영부(150)는 수배전반(100)의 외부에 설치되어 상기 수배전반(100)의 외부를 촬영하는 적어도 하나 이상의 제2카메라(151)를 포함한다. 상기 제2카메라(151)는 디지털카메라로서 가시광선영역을 촬영하는 카메라 뿐만 아니라 적외선 또는 열화상카메라일 수 있다. 상기 제2카메라(151)가 가시광선영역을 촬영하는 카메라일 경우에는 외부촬영부(150)는 상기 제2카메라(151)가 상기 수배전반(100) 외부를 촬영할 때 점등되어 상기 수배전반(100) 외부를 비추는 적어도 하나 이상의 제2조명(152)을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 제2카메라(151)는 총 4개로 구성되며, 상기 수배전반(100)의 상부 4개의 외면에 각각 설치되어 수배전반(100) 외부를 촬영할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 제어부(130)는 상기 수배전반(100)의 전력기기로부터 전력을 공급받아 상기 외부촬영부(150)에 전력을 공급할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 통신부(140)는 상기 외부촬영부(150)에 의하여 촬영된 이미지 및 영상(이하, "제2촬영정보(155)"라 함)를 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 상기 관제센터(200)로 전송하고, 상기 빅데이터DB부(220)는 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각의 제2촬영정보(155)를 시계열적으로 구분하여 더 저장할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 제6-3단계에서 상태예측부(230)는 적어도 하나 이상의 상기 수배전반(100) 각각의 제2촬영정보(155)를 포함하여 상기 수배전반(100) 각각의 이상징후를 예측하여 상기 수배전반(100) 각각의 긴급점검여부를 결정할 수 있다. 이 때, 상태예측부(230)의 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘은 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부(220)에 저장된 상기 제1촬영정보(115) 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반(100) 내부의 이상징후를 예측하고, 상기 빅데이터DB부(220)에 저장된 상기 제2촬영정보(155) 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반(100)의 외부의 이상징후를 예측할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 제7-3단계에서 상기 수신단말기결정부(240)는 상기 메시지수진단말기(300)에 송신할 메시지를 생성함에 있어 상기 메시지에는 상기 제2촬영정보(155)가 상기 메시지에 더 포함될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터를 활용한 수배전반관제시스템(10)은 적어도 하나 이상의 수배전반(100) 각각의 이상징후 및 긴급점검필요여부를 판단함에 있어 수배전반(100)의 내부요인뿐만 아니라 외부촬영부(150)에 의해 수집되는 제2촬영정보(155)를 활용하여 외부요인도 함께 고려할 수 있게 됨에 따라 보다 정확한 수배전반(100)의 이상징후 및 긴급점검필요여부를 판단할 수 있게 된다.
예를 들어 외부에 설치되는 수배전반(100)의 경우에는 외부충격에 의해 손상을 입게 되는 경우가 발생하는데, 상기 외부촬영부(150)에 의해 외부충격이 발생한 상황을 보다 정확하게 관제센터(200)로 전송하여 점검자들의 단말기(300)로 통보함으로써 점검자들이 보다 신속한 대처를 할 수 있는 데 도움을 줄 수 있게 되는 것이다.
그 외에 본 발명의 다른 실시예에 따른 구성은 본 발명의 일 실시예에 따른 구성의 작동방식과 동일하므로 생략하기로 한다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 내부촬영부(110)를 도시한 도면이고, 도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 외부촬영부(150)를 도시한 도면이다.
도 9 및 도 10을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 상기 내부촬영부(110)에는 상기 수배전반(100) 상부내부면을 따라서 일주하는 제1레일(113)이 마련되고, 상기 제1레일(113)은 상기 제1레일(113) 일측에 구비되는 제1모터(114)의 구동력에 의해 일방향 또는 타방향으로 움직이되, 상기 제1레일(113)의 타측에는 내부촬영부(110)가 설치될 수 있다. 따라서 상기 제1모터(114)가 구동됨에 따라 상기 내부촬영부(110)는 제1레일(113)을 따라서 상기 수배전반(100) 내면을 따라 일주할 수 있다.
상기 제1모터(114)는 상기 제어부(130)에 의해 제어되어 선택적으로 구동될 수 있고, 상기 내부촬영부(110)는 미리 입력된 값이 따라 상기 제어부(130)에 의해 상기 제1모터(114)가 구동됨으로써, 특정 위치에서 상기 수배전반(100)의 내부를 촬영하고, 상기 수배전반(100)의 내부를 촬영한 이미지 또는 영상, 즉, 상기 제1촬영정보(115)를 원격지에 위치하는 관제센터(200)로 상기 통신부(140)를 통해 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 상기 수배전반(100)에는 상부외부면을 따라서 일주하는 제2레일(153)이 마련되고, 상기 제2레일(153)은 제2레일(153) 일측에 구비되는 제2모터(154)의 구동력에 의해 일방향 또는 타방향으로 움직이되, 상기 제2레일(153)의 타측에는 외부촬영부(150)가 설치된다. 따라서 상기 제2모터(154)가 구동됨에 따라 상기 외부촬영부(150)는 제2레일(153)을 따라서 상기 수배전반(100) 외면을 따라 일주할 수 있다.
상기 제2모터(154)는 상기 제어부(130)에 의해 제어되어 선택적으로 구동될 수 있고, 상기 내부촬영부(110)는 미리 입력된 값이 따라 상기 제어부(130)에 의해 상기 제2모터(154)가 구동됨으로써, 특정 위치에서 상기 수배전반(100)의 외부를 촬영하고, 상기 수배전반(100)의 외부를 촬영한 이미지 또는 영상, 즉, 상기 제2촬영정보(155)를 원격지에 위치하는 관제센터(200)로 상기 통신부(140)를 통해 전송할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 내부촬영부(110)의 제1카메라(111)와 외부촬영부(150)의 제2카메라(151)는 모두 하나만 구비되어 있다. 그러나, 상기 제1레일(113) 또는 제2레일(153)을 따라 이동하면서 상기 수배전반(100)의 내부 또는 외부를 촬영할 수 있게 됨에 따라, 하나의 제1카메라(111) 및 제2카메라(151)를 사용하여도 사각지대 없이 여러 방향에서 상기 수배전반(100)의 내부와 외부를 촬영한 제1촬영정보(115)와 제2촬영정보(155)를 관세센터로 전송할 수 있게 되는 것이다.
그 외에 본 발명의 또 다른 실시에의 구성은 본 발명의 일 실시예의 구성과 작동방식이 동일하므로 상세한 내용은 생략하기로 한다.
이상의 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 제시하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경할 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
100 : 수배전반 110 : 내부촬영부
120 : 센서 130 : 제어부
140 : 통신부 150 : 외부촬영부
160 : 소화부 170 : 배터리부
200 : 관제센터 210 : 중앙통신부
220 : 빅데이터DB부 230 : 상태예측부
240 : 수신단말기결정부 300 : 단말기
310 : 메시지수신단말기 400 : 공공데이터

Claims (10)

  1. 부스바, 차단기, 계기용 변성기(MPF), 계기용 변류기(CT), 계기용 변압기(PT) 등의 전력기기를 내부에 구비하되, 실내 또는 실외에 설치되는 수배전반의 이상징후를 감지하는 방법에 있어서,
    상기 수배전반 내부에 설치되는 적어도 하나 이상의 센서에 의하여 상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기의 상태(이하 "상태정보"라 함)를 검출하는 제1단계;
    상기 수배전반 내부에 설치되어 상기 수배전반 내부를 촬영가능한 적어도 하나 이상의 제1카메라를 포함하는 내부촬영부가 상기 수배전반 내부를 촬영하고, 상기 수배전반 외부에 설치되어 상기 수배전반 외부를 촬영 가능한 적어도 하나 이상의 제2카메라를 포함하는 외부촬영부가 상기 수배전반 외부를 촬영하는 제2단계;
    상기 상태정보, 상기 내부촬영부가 촬영한 상기 수배전반 내부의 이미지 또는 영상(이하 "제1촬영정보"라 함) 및 상기 외부촬영부에 의하여 촬영된 이미지 및 영상(이하, "제2촬영정보"라 함)을 원격지에 존재하는 관제센터로 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 상기 수배전반의 내부에 구비되는 통신부가 전송하는 제3단계;
    상기 관제센터에 구비되는 중앙통신부가 상기 상태정보, 제1촬영정보, 제2촬영정보 및 OPEN API를 통해 공공데이터를 수신하는 제4단계;
    상기 관제센터에 구비되는 빅데이터DB부에 상기 공공데이터와 상기 수배전반의 위치정보, 상태정보, 제1촬영정보, 제2촬영정보, 점검이력 및 사고이력을 시계열적으로 구분하여 저장되는 제5단계;
    상기 관제센터에 구비되는 상태예측부가 상기 수배전반의 상태정보, 제1촬영정보, 제2촬영정보와 전국의 지역별·시간별 화재발생현황, 기온과 습도 및 지진경보발생현황을 포함하는 공공데이터를 활용하여 상기 수배전반의 이상징후를 예측하여 긴급점검이 필요한 수배전반을 결정하는 제6단계;
    상기 관제센터에 구비되는 수신단말기결정부가 적어도 하나 이상의 단말기 각각의 위치정보, 상기 긴급점검이 필요한 수배전반의 위치정보를 활용하여 적어도 하나 이상의 상기 단말기 중 메시지를 수신할 적어도 하나 이상의 메시지수신단말기를 결정하는 제7단계; 및
    상기 중앙통신부가 상기 메시지를 상기 메시지수신단말기로 전송하는 제8단계;를 포함하여 이루어지고,
    상기 제6단계에서 상태예측부는 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 적어도 하나 이상의 상기 수배전반 각각의 이상징후를 판단할 수 있으며,
    상기 상태예측부가 머신러닝을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 상기 수배전반 각각의 이상징후를 판단하는 방법은,
    상기 상태예측부가 상기 수배전반의 정상상태를 학습하는 제6-1단계;
    상기 상태예측부가 상기 수배전반의 이상상태를 학습하는 제6-2단계; 및
    상기 상태예측부가 상기 수배전반의 이상징후를 판단하는 제6-3단계;를 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 판단하는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제6-3단계에서 상기 상태예측부는 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제1촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반의 이상징후를 예측하는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 판단하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제6-3단계에서 상기 상태예측부는 시계열적으로 구분되어 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제1촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반 내부의 이상징후를 예측하고, 상기 빅데이터DB부에 저장된 상기 제2촬영정보 중 가장 최근에 수신된 두 개의 이미지를 비교하여 상기 수배전반의 외부의 이상징후를 예측하는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반 이상징후를 판단하는 방법
  6. 제1항에 있어서,
    상기 센서는,
    상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전압을 측정하는 전압센서;
    상기 수배전반 내부에 설치되는 전력기기에서 나오는 출력 전류를 측정하는 전류센서;
    상기 수배전반 내부에서 발생하는 아크를 검출하는 아크센서; 및
    상기 수배전반 내부의 온도를 측정하는 온도센서를 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 판단하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 내부촬영부는 상기 수배전반의 상부내부면을 따라서 일주하는 제1레일; 및
    상기 제1레일 일측에 구비되되, 제어부에 의해 제어되어 구동력을 발생시켜 상기 제1레일을 일방향 또는 타방향으로 움직이게 하는 제1모터를 더 포함하고,
    상기 제2단계는 상기 제1카메라가 상기 제1레일의 타측에 설치되어 상기 제1모터가 구동됨에 따라 상기 제1카메라가 제1레일을 따라서 상기 수배전반 내면을 따라 일주하며 상기 제1카메라가 상기 수배전반 내부를 촬영하는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반 이상징후를 판단하는 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 외부촬영부는 상기 수배전반의 상부외부면을 따라서 일주하는 제2레일; 및
    상기 제2레일 일측에 구비되되, 제어부에 의해 제어되어 구동력을 발생시켜 상기 제2레일을 일방향 도는 타방향으로 움직이게 하는 제2모터를 더 포함하고,
    상기 제2단계는 상기 제2카메라가 상기 제2레일의 타측에 설치되어, 상기 제2모터가 구동됨에 따라 상기 제2카메라가 제2레일을 따라서 상기 수배전반 외면을 따라 일주하면서 상기 수배전반 외부를 촬영하는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반 이상징후를 판단하는 방법.
  9. 제1항 또는 제7항에 있어서,
    상기 내부촬영부는 상기 수배전반 내부를 비추는 적어도 하나 이상의 제1조명을 더 포함하고,
    상기 제2단계는 상기 제1카메라가 상기 수배전반 내부를 촬영할 때 상기 제1조명이 점등되는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 판단하는 방법.
  10. 제4항 또는 제8항에 있어서,
    상기 외부촬영부는 상기 수배전반 외부를 비추는 적어도 하나 이상의 제2조명을 더 포함하고,
    상기 제2단계는 상기 제2카메라가 상기 수배전반 외부를 촬영할 때 상기 제2조명이 점등되는 것을 포함하는 빅데이터를 활용한 수배전반의 이상징후를 판단하는 방법.
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