KR102378902B1 - Hvdc 케이블 부분방전 패턴분석 기법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 HVDC(High Voltage Direct Current) 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법과 장치에 관한 것으로,
시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1분석 단계, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석 단계, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석 단계, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석 단계, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석 단계, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석 단계, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 단계 및 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 실시간 으로 할 수 있고, 오프라인상에서도 가능하여 선로 고장으로 인한 피해를 사전에 예방할 수 있다.
시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1분석 단계, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석 단계, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석 단계, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석 단계, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석 단계, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석 단계, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 단계 및 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 실시간 으로 할 수 있고, 오프라인상에서도 가능하여 선로 고장으로 인한 피해를 사전에 예방할 수 있다.
Description
다양한 실시 예는 HVDC 케이블 부분방전 패턴을 분석하여 정상작동여부를 진단하는 기법 및 장치에 관한 것이다.
전력케이블에서 발생하는 부분방전은 보이드 방전, 코로나 방전, 표면방전으로 구분되며, 보이드 방전은 고체 절연체내 보이드(공극)에서 방전이 발생하고, 코로나 방전은 기체/액체 내 뾰족한 전극 부분에서 방전이 나타나며, 표면방전은 기체+고체 절연체 사이에서 나타나는 방전을 의미한다. AC 케이블 부분방전 진단에는 기존에 많은 연구들이 진행되어 왔으며 결함 원인을 판별하는 가장 보편적인 방법은 PRPDA(Phase Resolved Partial Discharge Analysis)로, AC 인가전압에 따른 위상, 전하량, 발생횟수 등을 누적하여 주파수 기반 부분방전 펄스의 위상분포를 통해 패턴을 분석하고 판별하는 기법이다.
그러나 HVDC 케이블 부분방전 패턴분석 및 진단을 위해서는 주파수 기반 PRPDA 분석 기법을 적용할 수 없으며, 현재까지 HVDC 케이블에서 부분방전 패턴 분석 및 진단을 위해 활용 가능한 완성된 기술도 존재하지 않는다.HVDC 케이블은 용량성 충전전류에 의한 영향이 없어 장거리 송전이 가능하고, 유전체 손실, 시스손실 등에 의한 영향이 없어 대용량 송전이 가능하며 도체 저항이 낮아 송전손실이 저하되고 전력 조류 및 부하제어가 용이하여 선로 이용률을 상승시킬 수 있는 장점이 있다. 다만, 주로 진단기법 적용에 한계가 있는 장거리 해저케이블에 적용되면서 HVDC 케이블 절연상태 감시·진단 기술 개발은 현재까지 매우 부족한 상황이다. 그러나 최근 육상을 통한 HVDC 케이블 운영 및 건설이 증가하면서 HVDC 케이블 계통에서도 다양한 포설방식이 적용됨에 따라 부분방전 계측을 통한 진단의 필요성이 대두되고 있다.
현재까지 측정을 통해 분석된 HVDC 케이블 부분방전 신호의 패턴을 분석하고 진단할 수 있는 기술은 개발되어 있지 않다. HVDC 케이블 부분방전 진단은 현재까지 HVDC 케이블 고장여부를 사전에 진단할 수 있는 유일한 방법이며 육상 케이블의 경우 사전 고장 예방 기여효과가 클 것으로 예상된다. 이와 같은 HVDC 케이블 부분방전 진단을 위해 부분방전신호의 패턴을 신뢰도 있게 분석하는 기술이 필요하며, 본 발명은 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 분석하여 정상 여부를 판별할 수 있는 분석기법과 장치를 제안한다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 HVDC(High Voltage Direct Current) 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법은, 상기 HVDC 케이블의 부분방전 관련 측정 데이터를 획득하는 단계; 상기 측정 데이터에 기초하여 부분방전 패턴을 분석하는 단계; 및 상기 부분방전 패턴에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 여부를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1 분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석 단계; 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 단계; 및 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 상기 이상여부를 진단하는 단계는 상기 제 1분석 내지 제 8분석의 결과 중 어느 하나라도 이상 상태로 판단되면 이상 상태로 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제 3분석 단계, 제 4분석 단계 및 제 6분석 단계를 조합하여 방전시간과 관련된 분석을 하는 제 1그룹패턴분석 단계; 상기 제 5분석 단계 및 제 7분석 단계를 조합하여 방전크기 차이와 관련된 분석을 하는 제 2그룹패턴분석 단계; 상기 제 1분석 단계 및 제 8분석 단계를 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하는 제 3그룹패턴분석 단계; 및 상기 제 4분석 단계, 제 5분석 단계 및 제 8분석 단계를 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는 제 4그룹패턴분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석 단계를 더 포함하고, 상기 제 3그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하고, 상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 분석하는 단계는, 시간에 따른 절연체의 누설전류 크기변화를 분석하는 제 10분석 단계를 더 포함하고, 상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 10분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 각 분석 단계가 부분방전의 전체 패턴분석에 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향도를 반영하여, 제 4분석 단계, 제 5분석 단계, 제 8분석 단계, 제 9분석 단계 및 제 10분석 단계에는 높은 가중치를 부여하고, 제 1분석 단계, 제 3분석 단계 및 제 7분석 단계에는 중간 가중치를 부여하고, 제 6분석 단계에는 낮은 가중치를 부여하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 장치는, 외부 장치와 통신을 수행하여 상기 HVDC 케이블의 부분 방전 관련된 측정 데이터를 획득하는 NMS(Network Management System); 측정 데이터 및 분석 데이터를 저장하는 메모리; 전원을 제공하는 전원부; 및 상기 측정 데이터를 상기 메모리에 기록하고 상기 측정 데이터에 기초하여 부분방전 패턴을 분석하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1 분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석, 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 및 상기 획득한 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 중 적어도 어느 하나를 수행하고, 상기 분석 결과에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 상태를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는,
상기 제 3분석, 제 4분석 및 제 6분석을 조합하여 방전시간과 관련된 분석을 하는 제 1그룹패턴분석, 상기 제 5분석 및 제 7분석을 조합하여 방전크기 차이와 관련된 분석을 하는 제 2그룹패턴분석, 상기 제 1분석 및 제 8분석을 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하는 제 3그룹패턴분석 및 상기 제 4분석, 제 5분석 및 제 8분석을 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는 제 4그룹패턴분석 중 적어도 어느 하나를 수행하고, 상기 분석 결과에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 상태를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석을 더 수행하고, 상기 제 3그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하고, 상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 시간에 따른 절연체의 누설전류 크기변화를 분석하는 제 10분석을 더 수행하고, 상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 10분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 각 분석이 부분방전의 전체 패턴분석에 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향도를 반영하여, 제 4분석, 제 5분석, 제 8분석, 제 9분석 및 제 10분석에는 높은 가중치를 부여하고, 제 1분석, 제 3분석 및 제 7분석에는 중간 가중치를 부여하고, 제 6분석에는 낮은 가중치를 부여하여 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 외부 장치와 통신을 수행하여 획득한 상기 HVDC 케이블의 부분 방전 관련된 측정 데이터에 기초하여 실시간으로 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 측정 데이터에 기초하여 오프라인 상태에서 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템은 부분방전 관련 펄스를 측정하는 복수 개의 로컬 스테이션; 및 상기 복수 개의 로컬 스테이션에서 측정한 데이터에 기초하여 제 7항 내지 제 13항에 따라 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 수행하는 마스터 스테이션을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 로컬 스테이션은, 복수 채널의 부분방전 펄스를 동시에 검출 가능한 부분방전 측정모듈; 시간 동기화 정보를 상기 부분방전 측정모듈에 전송하는 GPS 수신모듈; 및 상기 부분방전 측정모듈에서 검출한 측정 데이터를 상기 마스터 스테이션으로 전송하는 NMS(Network Management System)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따라, 부분방전신호의 패턴을 신뢰도 있게 분석하여 HVDC 케이블 고장여부를 사전에 진단하여 사고를 예방할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따라, HVDC 케이블에서 방전발생 크기를 중심으로 방전 경향 비교와 방전시간차와 방전량 크기의 관계, 이전-이후 방전크기 변화량, 평균 방전 발생 시간차, 평균 및 최대 방전크기, 이전-이후 방전 발생시간차 변화량, 방전량 크기 및 방전크기 등급별 방전횟수 분석 등 8가지의 패턴분류 기법을 복합적으로 적용하여 정상상태 부분방전의 패턴과 이상상태 부분방전의 패턴 차이를 정확하게 판별할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따라, HVDC 케이블 부분방전 패턴분석 장치는 최소 100MS/S의 ADC 성능을 구비하여 부분방전 펄스 데이터를 왜곡 없이 정확하게 측정하고 분석할 수 있으며, 다중 트리거 방식의 부분방전 펄스를 측정하는 하드웨어를 기반으로 HVDC 케이블 부분방전 측정시스템과 네트워크를 구축하여, 하나의 운영시스템에서 이상신호 발생여부를 감시하고 기존 이력 데이터를 상시 확인할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따라, HVDC 케이블 부분방전 패턴분석 장치는 HVDC 케이블 부분방전 측정기와 연동하여 하나의 중앙감시장치의 Server PC에서 부분방전 측정과 동시에 실시간으로 부분방전 패턴분석을 수행하고 진단할 수 있으며, 데이터베이스에 저장된 부분방전 측정 결과를 오프라인에서 패턴분석 알고리즘을 구동하고 진단을 수행할 수도 있다. 즉, HVDC 케이블의 실시간 부분방전 진단과 오프라인 부분방전 분석을 동시에 수행할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC(High Voltage Direct Current) 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은, 시간에 따른 (a)방전크기 (b)케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 4는, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 5는, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 6은, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 7은, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 8은, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 9는, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 10은, 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 11은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 1옵션을 도시한 도면이다.
도 12는, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 2옵션을 도시한 도면이다.
도 13은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 3옵션을 도시한 도면이다.
도 14는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 진단 시스템의 UI화면 구성을 도시한 도면이다.
도 15는, HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 진단 시스템의 일실시예를 도시한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은, 시간에 따른 (a)방전크기 (b)케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 4는, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 5는, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 6은, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 7은, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 8은, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 9는, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 10은, 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 11은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 1옵션을 도시한 도면이다.
도 12는, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 2옵션을 도시한 도면이다.
도 13은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 3옵션을 도시한 도면이다.
도 14는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 진단 시스템의 UI화면 구성을 도시한 도면이다.
도 15는, HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 진단 시스템의 일실시예를 도시한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명된다.
도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략할 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 또는 '부'는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하나, 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부' 또는 '모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서 일 예로서 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 하나의 구성요소, '부' 또는 '모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시 예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC은 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 ‘연결되어’ 있다거나 ‘접속되어’ 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 ‘직접 연결되어’ 있다거나 ‘직접 접속되어’ 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
우선 본 명세서에서 사용되는 용어들에 대하여 간략히 설명한다.
HVDC(High Voltage Direct current)란 초고압직류송전의 약어로, 전력 그리드 시스템중 하나이다. HVDC는 기존의 교류를 사용하는 그리드와 대조적으로 직류를 대량으로 송전하는 시스템으로, 그리드의 안정성을 높일 수 있다.
부분방전(Partial Discharge, PD)이란 제조공정, 기계적 스트레스 또는 절연 노화 공정상의 결함으로 인한 공극, 불순물 또는 균열의 존재로 인해 고전압(HV) 장치의 절연 재료 내부에서 발생하는 방전으로, 대략 수 나노초의 지속 시간을 갖는 펄스로 나타난다. 부분방전은 국부적인 절연 구조를 파괴하여 절연 열화를 가져오고 결국에는 장기적으로 전체 절연을 통해 확산되어 고전압 장치의 고장을 일으킬 수 있다.
NMS(Network Management System)란 컴퓨터 네트워크 또는 네트워크들을 모니터링하고 관리하는데 사용되는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 총칭한다.
UPS(Uninterrupted Power Supply)란 무정전 전원 장치의 약어로, 공급되는 상용 전원 및 발전기 전원의 변동시에도 일정한 전압 및 주파수를 부하기기에 연속적으로 공급하며 정전시에도 축전지 전원을 이용하여 지정된 시간동안 전력을 연속적으로 유지 공급할 수 있는 장치이다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC(High Voltage Direct Current) 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템은 복수개의 로컬 스테이션(200)과 하나의 마스터 스테이션(300)으로 구성될 수 있다. 복수개의 로컬 스테이션(200)과 하나의 마스터 스테이션(300)은 NMS(230,330)를 통하여 네트워크로 상호 연결될 수 있다.
로컬 스테이션(200)은 HVDC 케이블 부분방전 측정모듈(210)과 GPS 수신모듈(220), NMS(230)로 구성될 수 있다. GPS 수신모듈(220)은 GPS 안테나의 시간 동기화정보를 HVDC 케이블 부분방전 측정모듈(210)에 전송할 수 있다. HVDC 케이블 부분방전 측정모듈(210)은 복수개의 센싱부(100)를 통하여 다채널 이상의 부분방전 펄스를 동시에 측정할 수 있다. NMS(230)는 HVDC 케이블 부분방전 측정모듈(210)에서 측정한 데이터를 마스터 스테이션(300)으로 전송할 수 있다.
마스터 스테이션(300)은 메모리(320), NMS(330)와 프로세서(310) 및 전원부(340)를 포함할 수 있다. 전원부(340)는 안정성을 위하여 UPS로 구성할 수 있다. NMS(330)를 통하여 로컬 스테이션(200)으로부터 측정 데이터를 수신할 수 있고, 마스터 스테이션(300)에서 로컬 스테이션(200)의 작동을 제어할 수 있다. 프로세서(310)는 로컬 스테이션(200)으로부터 NMS(330)를 통하여 수신한 측정 데이터에서 부분방전 신호와 노이즈 신호를 구분한 후, 실시간으로 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석과 진단을 수행할 수 있다. 프로세서(310)는 수신한 모든 측정데이터를 메모리(320)에 저장하고, 오프라인 상태에서 부분방전 패턴분석과 진단을 수행할 수도 있다. 또한 프로세서(310)는 로컬 스테이션(200)에서 검출되는 신호에 대한 정보와 측정 장비의 상태를 메모리(320)에 기록할 수 있다.
메모리(320)는 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템의 데이터베이스 역할을 할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 메모리(320)는 별도의 장치로 구비될 수 있다.
도 1에 도시된 마스터 스테이션(300)의 구성은 일 실시 예에 불과한 것으로, 각각의 구성 요소는 하나의 칩, 부품 또는 전자 회로로 구성되거나, 칩, 부품 또는 전자 회로의 결합으로 구성될 수 있다. 다른 일 실시 예에 따라, 도 1에 도시된 구성 요소들 중 일부는 복수 개의 구성 요소(예: 복수 개의 프로세서)로 분리되어 서로 다른 칩 또는 부품 또는 전자 회로로 구성될 수 있으며, 일부 구성 요소들은 결합되어 하나의 칩, 부품 또는 전자 회로로 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(320)는 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 장치라 할 수 있는 마스터 스테이션(300)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(320)는 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 수행하는 마스터 스테이션(300)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램, 프로그램 코드들, 부분방전 측정 데이터, 측정 장비의 상태, 외부장치 제어 프로그램 등을 저장할 수 있다.
도 2는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 동작 S10에서, 마스터 스테이션(300)은 8가지 분석 기법을 수행할 수 있는데, 각 분석을 개별적으로 수행하거나 또는 조합하여 그룹분석을 수행할 수 있다. 마스터 스테이션(300)이 수행할 수 있는 8가지 분석은 시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1 분석, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 및 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석을 포함할 수 있다.
동작 S20에서, 마스터 스테이션(300)은 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 8가지 기법에 따라 분석한 결과를 기초로 HVDC 케이블의 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
도 3은, 시간에 따른 (a)방전크기 (b)케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 3(a)을 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 측정된 펄스의 시간별 방전크기 경향을 분석할 수 있으며 정극성(Positive), 부극성(Negative)을 구분하여 부분방전 크기 경향의 패턴을 구분하여 분석할 수도 있고, 모든 극성의 방전특성을 통합하여 분석할 수도 있다. HVDC 케이블의 부분방전 발생크기와 빈도수는 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전크기와 빈도수가 증가하는 경향을 보이므로 이와 같은 경향 분석을 통해서도 부분방전의 진전과정을 판단하고 예측하는 것이 가능하다.
도 3(b)를 참조하면, HVDC 케이블 내에서 절연체의 온도가 상승할수록 유전체 도전율은 증가하며 이에 따라 부분방전 반복율이 증가하므로, 마스터 스테이션(300)은 HVDC 케이블의 시간에 따른 온도변화와 방전크기 변화의 비교를 통한 패턴분석이 가능하다.
도 4는, 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 펄스 파형 분석을 통해서도 노이즈나 부분방전의 종류 등을 구분할 수 있다. HVDC 케이블에서 노이즈와 코로나 방전은 일반적으로 주파수 범위가 작고 시간의 변화에 따라 방전량이 일정하면서 크기가 보이드 방전에 비해 상대적으로 작은 특징을 나타내므로, 이를 이용한 분석이 가능하다.
도 5는, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 부분방전 펄스가 측정된 시간을 기준으로 직전에 측정된 부분방전 펄스와의 시간차, 직후에 측정된 부분방전 펄스와의 시간차 정보를 가지고 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 분석할 수 있다. X축에는 현재 방전시간과 이전 방전 시간의 차, Y축에는 이후 방전 시간과 현재 방전시간의 차를 맵핑한다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전 빈도수가 증가하는 경향을 보이므로 영점과 근접한 지점을 중심으로 맵핑이 집중되는 현상을 보일 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있으며, 시간별로 다른 색으로 구분하여 분석함으로써 시간에 따라 변화하는 맵핑 패턴 분석을 용이하게 할 수 있다.
도 6은, 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 측정된 펄스의 최대 방전크기와 연속되는 방전의 시간차 정보를 가지고 HVDC 케이블의 부분방전의 패턴을 분석할 수 있다. X축에는 연속되는 방전의 시간차, Y축에는 측정된 부분방전 크기의 최대값을 동시에 맵핑한다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전크기가 커지고 방전 빈도수가 증가하는 경향을 보이므로 방전 시간차가 줄어들면서 방전크기가 증가하는 맵핑이 관측될 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있다. 본 발명에서는 방전크기를 정극성과 부극성으로 구분하여 맵핑하므로 펄스의 방향성을 예측할 수 있으며, 시간별로 다른 색으로 구분하여 분석함으로써 시간에 따라 변화하는 맵핑 패턴 분석이 용이하게 할 수 있다.
도 7은, 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 펄스가 측정된 시간을 기준으로 직전에 측정된 펄스와의 방전크기 차이, 직후에 측정된 펄스와의 방전크기 차이 정보를 가지고 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 분석할 수 있다. X축에는 현재 방전크기와 이전 방전크기의 차, Y축에는 이후 방전크기와 현재 방전크기의 차를 맵핑한다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전 크기가 증가하면서 기존 정상상태 방전도 공존하는 경향을 보이므로 그래프의 중심으로 맵핑이 집중되는 현상을 보일 경우 정상상태로 예측할 수 있으며, 중심에서 사방으로 흩어지는 맵핑이 관측되는 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있다. 본 발명에서는 시간별 다른 색으로 구분하여 분석함으로써 시간에 따라 변화하는 맵핑 패턴 분석이 용이하게 할 수 있다.
도 8은, 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 각 시간대별 평균 방전시간차를 분석하여 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 분석할 수 있다. X축에는 시간, Y축에는 평균 방전시간차를 맵핑한다. 정극성, 부극성을 구분하여 분석할 수도 있고, 정극성과 부극성을 모두 포함하여 분석할 수도 있다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전 빈도수가 증가하는 경향을 보이므로 평균 방전시간이 감소하는 맵핑이 관측될 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있다.
도 9는, 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 각 시간대별 평균 또는 최대 방전크기를 이용하여 HVDC 케이블의 부분방전 패턴을 분석할 수 있다. X축에는 시간, Y축에는 평균 및 최대 방전크기를 동시에 맵핑한다. 정극성, 부극성을 구분하여 분석할 수도 있고, 정극성과 부극성을 모두 포함하여 분석할 수도 있다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전 크기가 증가하는 경향을 보이므로 평균 또는 최대 방전크기가 갑자기 증가하는 맵핑이 관측될 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있다.
도 10은, 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석의 일실시예를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 각 시간에서 지정된 방전크기 등급별 방전횟수를 맵핑할 수 있다. X축에는 시간, Y축에는 펄스크기 등급별 방전횟수를 색을 달리하여 표시할 수 있다. 방전크기 등급은 임의 지정이 가능하며 전체 방전크기에 대한 분석도 가능하고 특정 방전등급의 지정한 시간대별 방전횟수 맵핑도 가능하다. 정극성, 부극성을 구분하여 분석할 수도 있고, 정극성과 부극성을 모두 포함하여 분석할 수도 있다. HVDC 케이블의 부분방전은 정상상태에서 이상상태로 진전될수록 방전 크기가 증가하는 경향을 보이므로 높은 방전크기 등급의 방전횟수 맵핑이 증가하는 경향을 보일 경우 부분방전의 이상현상을 예측할 수 있다.
도 11은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 1옵션을 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 동작 S31에서, 마스터 스테이션(300)은 도 2의 8가지 개별분석을 조합하여 그룹패턴분석을 통해 HVDC 케이블의 부분방전 이상여부를 진단할 수 있다. 마스터 스테이션(300)은 제 3, 4, 6분석 단계를 조합하여 방전시간과 관련된 제 1그룹패턴분석을 수행할 수 있다. 그룹패턴분석에 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향도에 따라 가중치를 부여하며, 가중치는 높은 것부터 낮은 것까지 순서대로 A, B, C로 나타낼 수 있다. 가중치는 제 3분석 단계는 B(Middle), 제 4분석 단계는 A(High), 제 6분석 단계는 C(Low)를 부여한다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 5, 7분석 단계를 조합하여 방전크기 차이와 관련된 제 2그룹패턴분석을 수행할 수 있다. 가중치는 제 5분석 단계는 B(Middle), 제 7분석 단계는 A(High)를 부여한다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 1, 8분석 단계를 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 제 3그룹패턴분석을 수행할 수 있다. 가중치는 제 1분석 단계는 B(Middle), 제 8분석 단계는 A(High)를 부여한다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 1그룹 내지 제 3그룹패턴분석에서 가중치가 A인 제 4, 5, 8분석 단계를 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는 제 4그룹패턴분석을 수행할 수 있다.
도 12는, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 2옵션을 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 동작 S32에서, 마스터 스테이션(300)은 도 2의 8가지 개별분석에 주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석 단계를 더 추가한, 총 9가지 분석들을 조합하여 그룹패턴분석을 통해 HVDC 케이블의 부분방전 이상여부를 진단할 수 있다. 여기서 제 9분석은 방전파형을 기반으로 주파수 대역별로 맵핑하고, 분석결과를 모든 주파수 대역과 각 주파수 대역별 구분된 방전크기 경향 패턴으로 나타낼 수 있다.
제 1, 2그룹패턴분석은 상기 도 11의 제 1옵션과 동일하며, 가중치는 높은 것부터 낮은 것까지 순서대로 A, B, C로 나타낼 수 있다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 1, 8분석 단계에 제 9분석 단계를 추가해서 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 제 3그룹패턴분석을 수행할 수 있다. 제 9분석 단계의 가중치는 A(High)를 부여한다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 1그룹 내지 제 3그룹패턴분석에서 가중치가 A인 제 4, 5, 8, 9분석 단계를 조합한 제 4그룹패턴분석으로 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
도 13은, 다양한 실시 예들에 따른 각 개별 단계를 조합한 그룹패턴 분석방법의 제 3옵션을 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 동작 S33에서, 마스터 스테이션(300)은 도 2의 8가지 개별분석에 주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석 단계와 절연체 누설전류 크기변화를 분석하는 제 10분석 단계를 추가한, 총 10가지 분석들을 조합하여 그룹패턴분석을 통해 HVDC 케이블의 부분방전 이상여부를 진단할 수 있다. 가중치는 높은 것부터 낮은 것까지 순서대로 A, B, C로 나타낼 수 있는데 여기서 제 10분석 단계의 가중치는 A(High)를 부여한다.
제 1 내지 3그룹패턴분석은 상기 도 12의 제 2옵션과 동일하다.
또한, 마스터 스테이션(300)은 제 1그룹 내지 제 3그룹패턴분석에서 가중치가 A인 제 4, 5, 8, 9, 10분석 단계를 조합한 제 4그룹패턴분석으로 부분방전의 이상여부를 진단할 수 있다.
도 14, 15는, 다양한 실시 예들에 따른 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 진단 시스템의 화면 구성을 도시한 도면이다.
도 14, 15를 참조하면, 마스터 스테이션(300)은 상기 도2의 8가지 복합적인 패턴분석에 따라 한 화면에서 실시간으로 모니터링 하거나 오프라인 상태에서 분석하여 HVDC 케이블의 부분방전 이상여부를 진단할 수 있다.
상술한 방법에 기초하여 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템은 HVDC 케이블에서 방전발생 크기를 중심으로 방전 경향 비교와 방전시간차와 방전량 크기의 관계, 이전-이후 방전크기 변화량, 평균 방전 발생 시간차, 평균 및 최대 방전크기, 이전-이후 방전 발생시간차 변화량, 방전량 크기 및 방전크기 등급별 방전횟수 분석 등 8가지의 패턴분석 기법을 개별분석, 그룹분석으로 복합적으로 적용하여 정상상태 부분방전의 패턴과 이상상태 부분방전의 패턴 차이를 정확하게 판별할 수 있고, HVDC 케이블 고장여부를 사전에 진단하여 사고를 예방할 수 있다.
100: 센싱부
200: 로컬 스테이션
210: 부분방전 측정모듈
220: GPS 수신모듈
230: NMS(로컬)
300: 마스터 스테이션
310: 프로세서
320: 메모리
330: NMS(마스터)
340: 전원부
200: 로컬 스테이션
210: 부분방전 측정모듈
220: GPS 수신모듈
230: NMS(로컬)
300: 마스터 스테이션
310: 프로세서
320: 메모리
330: NMS(마스터)
340: 전원부
Claims (15)
- HVDC(High Voltage Direct Current) 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 방법에 있어서,
부분방전 센서로부터 상기 HVDC 케이블의 부분방전 관련 제1 측정 데이터를 획득하는 제1단계;
데이터 베이스로부터 상기 HVDC 케이블의 부분방전 관련하여 과거에 측정된 제2 측정 데이터를 불러오는 제2단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 부분방전 경향을 분석하는 제3단계; 및
상기 부분방전 경향에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 여부를 진단하는 제4단계를 포함하는, 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 제3단계는,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1 분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석 단계;
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 단계; 및
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 제4단계는 상기 제 1분석 내지 제 8분석의 결과 중 어느 하나라도 이상 상태로 판단되면 이상 상태로 진단하는, 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 제 3분석 단계, 제 4분석 단계 및 제 6분석 단계를 조합하여 방전시간과 관련된 분석을 하는 제 1그룹패턴분석 단계;
상기 제 5분석 단계 및 제 7분석 단계를 조합하여 방전크기 차이와 관련된 분석을 하는 제 2그룹패턴분석 단계;
상기 제 1분석 단계 및 제 8분석 단계를 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하는 제 3그룹패턴분석 단계; 및
상기 제 4분석 단계, 제 5분석 단계 및 제 8분석 단계를 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는 제 4그룹패턴분석 단계 중 적어도 어느 하나를 포함하는, 방법.
- 제 3항에 있어서,
상기 제3단계는,
주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석 단계를 더 포함하고,
상기 제 3그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하고,
상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 방법.
- 제 4항에 있어서,
상기 제3단계는,
시간에 따른 절연체의 누설전류 크기변화를 분석하는 제 10분석 단계를 더 포함하고,
상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 10분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 방법.
- 제 5항에 있어서,
상기 제 1분석 단계 내지 제 10분석 단계가 부분방전의 전체 패턴분석에 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향도를 반영하여,
제 4분석 단계, 제 5분석 단계, 제 8분석 단계, 제 9분석 단계 및 제 10분석 단계에는 높은 가중치를 부여하고,
제 1분석 단계, 제 3분석 단계 및 제 7분석 단계에는 중간 가중치를 부여하고,
제 6분석 단계에는 낮은 가중치를 부여하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 방법.
- HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 장치에 있어서,
외부 장치와 통신을 수행하여 상기 HVDC 케이블의 부분 방전 관련된 제1 측정 데이터를 획득하는 NMS(Network Management System);
측정 데이터 및 분석 데이터를 저장하는 메모리;
전원을 제공하는 전원부; 및
상기 메모리로부터 상기 HVDC 케이블의 부분방전 관련하여 과거에 측정된 제2 측정 데이터를 불러오고, 상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 부분방전 경향을 분석하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 또는 케이블 온도의 변화를 분석하는 제 1 분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 각 방전에 대한 펄스파형 형태를 분석하는 제 2분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 시간차, 직후 방전과의 시간차 사이의 관계를 분석하는 제 3분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 연속되는 방전 사이의 시간차와 방전 크기 간 관계를 분석하는 제 4분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 현재 방전을 기준으로 직전 방전과의 방전크기 차, 직후 방전과의 방전크기 차 사이의 관계를 분석하는 제 5분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 연속되는 방전 사이의 평균 방전 시간차를 분석하는 제 6분석,
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 평균 방전크기 또는 최대 방전크기를 분석하는 제 7분석 및
상기 제1 측정 데이터 및 상기 제2 측정 데이터에 기초하여 시간에 따른 방전크기 등급별 방전횟수를 분석하는 제 8분석 중 적어도 어느 하나를 수행하여 부분방전 경향을 분석하고,
상기 부분방전 경향에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 상태를 진단하는, 장치.
- 제 7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 3분석, 제 4분 및 제 6분석을 조합하여 방전시간과 관련된 분석을 하는 제 1그룹패턴분석,
상기 제 5분석 및 제 7분석을 조합하여 방전크기 차이와 관련된 분석을 하는 제 2그룹패턴분석,
상기 제 1분석 및 제 8분석을 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하는 제 3그룹패턴분석 및
상기 제 4분석, 제 5분석 및 제 8분석을 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는 제 4그룹패턴분석 중 적어도 어느 하나를 수행하고,
상기 분석 결과에 기초하여 상기 HVDC 케이블의 이상 상태를 진단하는, 장치.
- 제 8항에 있어서,
상기 프로세서는,
주파수 대역에 따른 방전횟수 변화를 분석하는 제 9분석을 더 수행하고,
상기 제 3그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 방전크기 및 빈도수와 관련된 분석을 하고,
상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 9분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 장치.
- 제 9항에 있어서,
상기 프로세서는,
시간에 따른 절연체의 누설전류 크기변화를 분석하는 제 10분석을 더 수행하고,
상기 제 4그룹패턴분석에 상기 제 10분석을 더 조합하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 장치.
- 제 10항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1분석 내지 제 10분석이 부분방전의 전체 패턴분석에 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향도를 반영하여,
제 4분석, 제 5분석, 제 8분석, 제 9분석 및 제 10분석에는 높은 가중치를 부여하고,
제 1분석, 제 3분석 및 제 7분석에는 중간 가중치를 부여하고,
제 6분석에는 낮은 가중치를 부여하여 부분방전의 이상여부를 진단하는, 장치.
- 삭제
- 삭제
- HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단 시스템에 있어서,
부분방전 관련 펄스를 측정하는 복수 개의 로컬 스테이션; 및
상기 복수 개의 로컬 스테이션에서 측정한 데이터에 기초하여 제 1항 내지 제 6항 중 어느 하나의 항에 따라 HVDC 케이블의 부분방전 패턴분석 및 진단을 수행하는 마스터 스테이션을 포함하는, 시스템.
- 제 14항에 있어서,
상기 로컬 스테이션은,
복수 채널의 부분방전 펄스를 동시에 검출 가능한 부분방전 측정모듈;
시간 동기화 정보를 상기 부분방전 측정모듈에 전송하는 GPS 수신모듈; 및
상기 부분방전 측정모듈에서 검출한 측정 데이터를 상기 마스터 스테이션으로 전송하는 NMS(Network Management System)를 포함하는, 시스템.
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