KR102414080B1 - System and method for predicting cable failure through trend analysis - Google Patents
System and method for predicting cable failure through trend analysis Download PDFInfo
- Publication number
- KR102414080B1 KR102414080B1 KR1020220058244A KR20220058244A KR102414080B1 KR 102414080 B1 KR102414080 B1 KR 102414080B1 KR 1020220058244 A KR1020220058244 A KR 1020220058244A KR 20220058244 A KR20220058244 A KR 20220058244A KR 102414080 B1 KR102414080 B1 KR 102414080B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- current value
- value
- current
- trend
- information
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/083—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in cables, e.g. underground
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/003—Measuring mean values of current or voltage during a given time interval
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/0092—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof measuring current only
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/12—Measuring rate of change
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/165—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values
- G01R19/16566—Circuits and arrangements for comparing voltage or current with one or several thresholds and for indicating the result not covered by subgroups G01R19/16504, G01R19/16528, G01R19/16533
- G01R19/1659—Circuits and arrangements for comparing voltage or current with one or several thresholds and for indicating the result not covered by subgroups G01R19/16504, G01R19/16528, G01R19/16533 to indicate that the value is within or outside a predetermined range of values (window)
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/30—Measuring the maximum or the minimum value of current or voltage reached in a time interval
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/185—Electrical failure alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C19/00—Electric signal transmission systems
Abstract
추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템 및 방법이 개시된다. 케이블 고장 예측 시스템은, 루프 회로 형상으로 전기 및 계측 제어 시스템에 포함된 시설물의 +단자와 -단자를 전기적 연결하는 한 쌍의 케이블로 이루어진 루프에 장착되고, 루프를 센싱한 루프 전류값의 측정 정보를 전송하는 전류 감지 센서; 및 상기 전류 감지 센서로부터 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하고, 미리 지정된 케이블 고장 예측 방식에 상기 추세 기준 정보, 상기 현재 추세 변화 정보 및 상기 직전 추세 변화 정보를 적용하여, 상기 전류 감지 센서가 장착된 루프가 정상 상태인지 판단하거나, 상기 루프를 점검 대상으로 하는 일반 경보 또는 긴급 경보를 관리자 단말로 전송하는 모니터링 장치를 포함한다. A system and method for predicting cable failure through trend analysis are disclosed. The cable failure prediction system is mounted on a loop consisting of a pair of cables that electrically connect the + and - terminals of facilities included in the electrical and measurement control system in the form of a loop circuit, and measurement information of the loop current value sensed by the loop a current sensing sensor that transmits; and trend reference information of the loop current value during a preset calibration period using the measurement information of the loop current value received from the current detection sensor, the current trend change information for the current unit period, and the previous trend change information for the immediately preceding unit period , and applying the trend reference information, the current trend change information, and the immediately preceding trend change information to a predetermined cable failure prediction method to determine whether the loop equipped with the current detection sensor is in a normal state, or and a monitoring device that transmits a general alarm or an emergency alarm to be inspected to an administrator terminal.
Description
본 발명은 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system and method for predicting cable failure through trend analysis.
분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)은 자율 컨트롤러들이 분산되는 제어 시스템으로, 중앙 조작자의 감시 제어가 존재하는 중앙 집권적 컨트롤러 시스템과 상이하다. A Distributed Control System (DCS) is a control system in which autonomous controllers are distributed, and is different from a centralized controller system in which supervisory control by a central operator exists.
이러한 분산 제어 시스템은 임의의 위치에서 노후화된 케이블에 의한 위험 상황이 발생되더라도, 이러한 위험성이 실시간으로 통보되지 못하여 신속히 안전 조치가 이루어지지 못하는 경우가 많이 발생된다. In such a distributed control system, even if a dangerous situation occurs due to an aging cable at an arbitrary location, this risk is not notified in real time, so that safety measures cannot be taken quickly in many cases.
본 발명은 전기 및 계측 제어 시스템을 구성하는 다양한 케이블들의 상태(정상 동작 상태, 일반 점검 필요 상태 또는 긴급 점검 필요 상태)를 원격에서 예측할 수 있어, 각 케이블의 상태에 따른 적정한 조치가 신속하게 이루어질 수 있는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention can remotely predict the state (normal operation state, general inspection necessary state, or emergency inspection necessary state) of various cables constituting the electrical and instrumentation control system, so that appropriate measures can be quickly taken according to the state of each cable. It is to provide a cable failure prediction system and method through trend analysis.
본 발명은 전류 감지 센서에서 측정된 루프 전류값을 기초로 케이블 고장 예측 및 케이블 고장 예측에 따른 점검 결과에 상응하는 케이블 고장 이력 정보를 이용하여 기계 학습된 예측 모델을 이용하여 현재 측정된 루프 전류값에 따른 케이블의 상태가 신속하고 정확하게 예측될 수 있고, 선택적으로 필요한 경우에만 관리자의 점검을 요청할 수 있어 업무 편의성이 극대화되는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention predicts cable failure based on the loop current value measured by the current detection sensor and the current measured loop current value using a machine-learning prediction model using cable failure history information corresponding to the inspection result according to the cable failure prediction The purpose of this is to provide a cable failure prediction system and method through trend analysis that maximizes work convenience by allowing the condition of cables to be predicted quickly and accurately, and by selectively requesting a manager's inspection only when necessary.
본 발명은 특정 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에서 기계 학습된 예측 모델이 동일/유사한 환경(예를 들어, 전압 레벨, 케이블 정보(예를 들어, 단선/연선, 케이블 직경), 위치(예를 들어, 실내/실외, 지하/지상), 현장 유형(예를 들어, 발전소/태양광설비 등), 온도, 습도 등)을 가지는 다른 현장에 범용적으로 적용될 수 있고, 적용된 예측 모델은 각각의 현장에서 개별적으로 추가 학습되어 해당 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 최적화되도록 개선될 수 있는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention relates to the same/similar environment (eg, voltage level, cable information (eg, single/stranded cable, cable diameter), location (eg, , indoor/outdoor, underground/ground), site type (eg, power plant/solar power plant, etc.), temperature, humidity, etc.) can be universally applied to different sites, and the applied prediction model is It is to provide a cable failure prediction system and method through trend analysis that can be further learned individually and improved to be optimized for the electrical and instrumentation control system of the site.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.Objects other than the present invention will be easily understood through the following description.
본 발명의 일 측면에 따르면, 전기 및 계측 제어 시스템에 포함된 시설물을 대상으로 하여 루프 회로 형상으로 상기 시설물의 +단자와 -단자를 전기적 연결하는 한 쌍의 케이블로 이루어진 루프에 장착되고, 루프를 센싱한 루프 전류값의 측정 정보를 전송하는 전류 감지 센서; 및 상기 전류 감지 센서로부터 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하고, 미리 지정된 케이블 고장 예측 방식에 상기 추세 기준 정보, 상기 현재 추세 변화 정보 및 상기 직전 추세 변화 정보를 적용하여, 상기 전류 감지 센서가 장착된 루프가 정상 상태인지 판단하거나, 상기 루프를 점검 대상으로 하는 일반 경보 또는 긴급 경보를 관리자 단말로 전송하는 모니터링 장치를 포함하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템이 제공된다. 여기서, 상기 추세 기준 정보는 상기 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 현재 추세 변화 정보 및 상기 직전 추세 변화 정보는 각각의 단위 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 평균 전류값, 최소 전류값, 최대 전류값 및 전류 변동폭값에 관한 정보를 포함할 수 있다. According to one aspect of the present invention, for a facility included in an electrical and measurement control system, it is mounted on a loop consisting of a pair of cables that electrically connect the + terminal and the - terminal of the facility in a loop circuit shape, and the loop a current detection sensor that transmits measurement information of the sensed loop current value; and trend reference information of the loop current value during a preset calibration period using the measurement information of the loop current value received from the current detection sensor, the current trend change information for the current unit period, and the previous trend change information for the immediately preceding unit period , and applying the trend reference information, the current trend change information, and the immediately preceding trend change information to a predetermined cable failure prediction method to determine whether the loop equipped with the current detection sensor is in a normal state, or There is provided a cable failure prediction system through trend analysis including a monitoring device that transmits a general alarm or an emergency alarm to be inspected to an administrator terminal. Here, the trend reference information may include information on a reference average current value, a reference minimum current value, a reference maximum current value, a reference current fluctuation range value, and a reference maximum amount change period value regarding the fluctuation of the loop current value during the calibration period. can In addition, the current trend change information and the immediately preceding trend change information may include information about an average current value, a minimum current value, a maximum current value, and a current fluctuation width value related to a change in a loop current value during each unit period. .
상기 현재 단위 기간 및 상기 직전 단위 기간의 크기는 상기 기준 최대량 변화 기간값의 크기와 동일하게 지정될 수 있다. The size of the current unit period and the immediately preceding unit period may be designated to be the same as the size of the reference maximum amount change period value.
상기 모니터링 장치는, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 상기 기준 최대 전류값보다 작고, 상기 기준 평균 전류값 이하인 경우에는 상기 루프가 정상 상태인 것으로 판단할 수 있다. The monitoring device may determine that the loop is in a normal state when the current value of the loop currently received from the current detection sensor is smaller than the reference maximum current value and less than or equal to the reference average current value.
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 상기 기준 최대 전류값 이상인 경우에, 상기 모니터링 장치는, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율이 모두 미리 지정된 제1 배율값 이하인 경우에는 상기 점검 대상에 대한 일반 경보를 전송할 수 있다. When the loop current value currently received from the current detection sensor is equal to or greater than the reference maximum current value, the monitoring device includes a first variation multiplier obtained by dividing the current variation value included in the current trend change information by the reference current variation value and , when the first average current value magnification obtained by dividing the average current value included in the current trend change information by the reference average current value is all less than or equal to a predetermined first magnification value, a general alert for the inspection target may be transmitted.
상기 제1 변동폭 배율과 상기 제1 평균 전류값 배율 중 하나 이상이 상기 제1 배율값보다 큰 경우에, 상기 모니터링 장치는, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 제2 배율값 이상인 경우에는 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 전송할 수 있다. When at least one of the first variation magnification and the first average current value magnification is greater than the first magnification value, the monitoring device sets the current variation value included in the immediately preceding trend change information to the current trend change information. A second variation multiplier divided by the included current variation value, a second average current value multiplier obtained by dividing the average current value included in the previous trend change information by the average current value included in the current trend change information, and the previous trend change The minimum current value multiplied by dividing the minimum current value included in the information by the minimum current value included in the current trend change information, and the maximum current value included in the immediately preceding trend change information is the maximum current value included in the current trend change information When one or more of the maximum average current value magnifications divided by .
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하인 경우에, 상기 모니터링 장치는, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하며, 저장부에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 상기 비교 기준 정보에 대응되는 추세 이력 정보를 검출하고, 상기 검출된 추세 이력 정보에 상응하는 고장률 정보를 검출하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식할 수 있다. When all of the second variable amplitude magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value, the monitoring device may include a loop currently received from the current detection sensor. The trend history information corresponding to the current value is derived as comparison reference information, the trend history information corresponding to the comparison reference information is detected from the cable failure history information stored in advance in the storage unit, and the failure rate corresponding to the detected trend history information By detecting the information, it is possible to recognize a failure probability value for the inspection target.
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하인 경우에, 상기 모니터링 장치는, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 도출하고, 미리 기계 학습된 예측 모델에 도출된 추세 이력 정보를 적용하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식할 수 있다. 여기서, 상기 예측 모델은 현장에 구비된 전류 감지 센서들 각각으로부터 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출된 추세 이력 정보와 추세 이력 정보 각각에 상응하는 고장률 정보를 포함하도록 저장부에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습된 후, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하여 도출된 추세 이력 정보에 따른 고장 확률값을 도출하도록 설정될 수 있다. When all of the second variable amplitude magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value, the monitoring device may include a loop currently received from the current detection sensor. It is possible to derive the trend history information corresponding to the current value, and to recognize the failure probability value for the inspection target by applying the trend history information derived to the machine-learned prediction model in advance. Here, the prediction model is cable failure history information stored in the storage unit to include the trend history information derived to correspond to the loop current value received from each of the current detection sensors provided in the field and the failure rate information corresponding to each of the trend history information. After machine learning using , as learning data, it may be set to derive a failure probability value according to trend history information derived corresponding to a loop current value currently received from the current detection sensor.
상기 모니터링 장치는 상기 고장 확률값이 미리 지정된 임계값 이상인지 여부로 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보 또는 일반 경보를 상기 관리자 단말로 전송할 수 있다. The monitoring device may transmit an emergency alert or a general alert for the inspection target to the manager terminal based on whether the failure probability value is equal to or greater than a predetermined threshold value.
상기 모니터링 장치는 상기 관리자 단말로부터 상기 점검 대상에 대한 점검 결과 정보가 수신되면, 상기 점검 결과 정보에 포함된 정상 상태 확인 또는 고장 확인 정보를 참조하여 상기 케이블 고장 이력 정보를 갱신할 수 있다. When the inspection result information on the inspection target is received from the manager terminal, the monitoring device may update the cable failure history information with reference to normal state confirmation or failure confirmation information included in the inspection result information.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 방법을 수행하도록 하기 위해 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하며, 상기 단계들은, 루프 회로 형상으로 전기 및 계측 제어 시스템에 포함된 시설물의 +단자와 -단자를 전기적 연결하는 한 쌍의 케이블로 이루어진 루프에 장착된 전류 감지 센서에서 측정되어 수신되는 루프 전류값을 이용하여, 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하는 단계; 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 기준 최대 전류값 이상이면, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율이 모두 미리 지정된 제1 배율값 이하이면, 상기 루프를 점검 대상으로 하여 관리자 단말에 일반 경보를 전송하는 단계; 상기 제1 변동폭 배율과 상기 제1 평균 전류값 배율 중 하나 이상이 상기 제1 배율값보다 크면, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 제2 배율값 이상이면, 상기 관리자 단말에 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 전송하는 단계를 포함하되, 상기 추세 기준 정보는 상기 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값에 관한 정보를 포함하고, 상기 현재 단위 기간 및 상기 직전 단위 기간의 크기는 상기 기준 최대량 변화 기간값의 크기와 동일하게 지정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다. .According to another aspect of the present invention, as a computer program stored in a computer-readable medium to perform a cable failure prediction method through trend analysis, the computer program causes the computer to perform the following steps, , using the loop current value measured and received by the current detection sensor mounted on the loop consisting of a pair of cables that electrically connect the + and - terminals of the facilities included in the electrical and instrumentation control system in the form of a loop circuit, generating, respectively, trend reference information of the loop current value during a specified calibration period, current trend change information for a current unit period, and previous trend change information for a previous unit period; If the loop current value currently received from the current detection sensor is equal to or greater than the reference maximum current value, a first variation multiplier obtained by dividing the current variation value included in the current trend change information by the reference current variation value, and included in the current trend change information If the first average current value magnification obtained by dividing the average current value divided by the reference average current value are all less than or equal to the first preset magnification value, transmitting a general alarm to the manager terminal using the loop as an inspection target; When at least one of the first variation magnification and the first average current value magnification is greater than the first magnification value, the current variation value included in the immediately preceding trend change information is divided by the current variation width value included in the current trend change information A second variation width magnification, a second average current value magnification obtained by dividing the average current value included in the immediately preceding trend change information by the average current value included in the current trend change information, and the minimum current value included in the immediately preceding trend change information The minimum current value multiplier obtained by dividing by the minimum current value included in the current trend change information, and the maximum average current value multiplier obtained by dividing the maximum current value included in the immediately preceding trend change information by the maximum current value included in the current trend change information Comprising the step of transmitting an emergency alert for the inspection target to the manager terminal when at least one of them is greater than or equal to a second magnification value specified in advance, wherein the trend reference information is a reference for a change in the loop current value during the calibration period It includes information on an average current value, a reference minimum current value, a reference maximum current value, a reference current variation value, and a reference maximum amount change period value, and the size of the current unit period and the immediately preceding unit period is the reference maximum amount change period value. There is provided a computer program stored in a computer-readable medium, characterized in that it is designated equal in size. .
상기 케이블 고장 예측 방법은, 상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하이면, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하며, 저장부에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 상기 비교 기준 정보에 대응되는 추세 이력 정보를 검출한 후, 상기 검출된 추세 이력 정보에 상응하는 고장률 정보를 검출하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하는 단계를 더 포함할 수 있다. In the cable failure prediction method, if all of the second variation width magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification and the maximum current value magnification are less than or equal to the second magnification value, the current received from the current detection sensor Trend history information corresponding to the loop current value is derived as comparison reference information, and trend history information corresponding to the comparison reference information is detected from the cable failure history information stored in advance in the storage unit, and then corresponding to the detected trend history information The method may further include detecting failure rate information to recognize a failure probability value for the inspection target.
상기 케이블 고장 예측 방법은, 상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하이면, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 도출하고, 미리 기계 학습된 예측 모델에 도출된 추세 이력 정보를 적용하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하는 단계를 더 포함할 수도 있다. 여기서, 상기 예측 모델은 현장에 구비된 전류 감지 센서들 각각으로부터 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출된 추세 이력 정보와 추세 이력 정보 각각에 상응하는 고장률 정보를 포함하도록 저장부에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습된 후, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하여 도출된 추세 이력 정보에 따른 고장 확률값을 도출하도록 설정될 수 있다. In the cable failure prediction method, if all of the second variation width magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification and the maximum current value magnification are less than or equal to the second magnification value, the current received from the current detection sensor The method may further include deriving trend history information corresponding to the loop current value, and recognizing a failure probability value for the inspection target by applying the trend history information derived in advance to a machine-learned prediction model. Here, the prediction model is cable failure history information stored in the storage unit to include the trend history information derived to correspond to the loop current value received from each of the current detection sensors provided in the field and the failure rate information corresponding to each of the trend history information. After machine learning using , as learning data, it may be set to derive a failure probability value according to trend history information derived corresponding to a loop current value currently received from the current detection sensor.
상기 케이블 고장 예측 방법은, 상기 고장 확률값이 미리 지정된 임계값 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 고장 확률값이 상기 임계값 이하이면 상기 점검 대상에 대한 일반 경보를 상기 관리자 단말로 전송하고, 상기 고장 확률값이 상기 임계값보다 크면 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. The cable failure prediction method includes: determining whether the failure probability value is greater than or equal to a predetermined threshold value; and if the failure probability value is less than or equal to the threshold value, transmitting a general alert for the inspection target to the manager terminal, and if the failure probability value is greater than the threshold value, transmitting an emergency alert for the inspection target to the manager terminal may include more.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.
본 발명의 실시예에 따르면, 전기 및 계측 제어 시스템을 구성하는 다양한 케이블들의 상태(정상 동작 상태, 일반 점검 필요 상태 또는 긴급 점검 필요 상태)를 원격에서 예측할 수 있어, 각 케이블의 상태에 따른 적정한 조치가 신속하게 이루어지는 효과가 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to remotely predict the states (normal operation state, general inspection necessary state, or emergency inspection necessary state) of various cables constituting the electrical and instrumentation control system, so that appropriate measures are taken according to the state of each cable. has the effect of being done quickly.
또한, 전류 감지 센서에서 측정된 루프 전류값을 기초로 케이블 고장 예측 및 케이블 고장 예측에 따른 점검 결과에 상응하는 케이블 고장 이력 정보를 이용하여 기계 학습된 예측 모델을 이용하여 현재 측정된 루프 전류값에 따른 케이블의 상태가 신속하고 정확하게 예측될 수 있고, 선택적으로 필요한 경우에만 관리자의 점검을 요청할 수 있어 업무 편의성이 극대화되는 효과도 있다. In addition, based on the loop current value measured by the current detection sensor, the current measured loop current value using the machine-learned prediction model using the cable failure history information corresponding to the cable failure prediction and the inspection result according to the cable failure prediction. The condition of the cable can be predicted quickly and accurately, and the operator's inspection can be requested only when it is selectively necessary, thereby maximizing work convenience.
또한, 특정 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에서 기계 학습된 예측 모델이 동일/유사한 환경(예를 들어, 전압 레벨, 케이블 정보, 위치, 현장 유형, 온도, 습도 등)을 가지는 다른 현장에 범용적으로 적용될 수 있고, 적용된 예측 모델은 각각의 현장에서 개별적으로 추가 학습되어 해당 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 최적화되도록 개선되는 효과도 있다. In addition, the predictive model machine-learned in the electrical and instrumentation control system of a specific site is universally applied to other sites with the same/similar environment (e.g., voltage level, cable information, location, site type, temperature, humidity, etc.) It can be applied, and the applied prediction model is further learned individually at each site, and there is also an effect of being improved to be optimized for the electric and instrumentation control system of the site.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 장치의 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측을 위한 캘리브레이션 기간, 현재 단위 기간 및 직전 단위 기간을 나타낸 도면.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측 방법을 나타낸 순서도.1 is a block diagram schematically showing a cable failure prediction system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a monitoring device according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a calibration period, a current unit period, and an immediately preceding unit period for cable failure prediction according to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are flowcharts illustrating a cable failure prediction method according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 장치의 블록 구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측을 위한 캘리브레이션 기간, 현재 단위 기간 및 직전 단위 기간을 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing a cable failure prediction system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of a monitoring device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is an embodiment of the present invention It is a diagram illustrating a calibration period, a current unit period, and an immediately preceding unit period for cable failure prediction according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 케이블 고장 예측 시스템은 전류 감지 센서(110) 및 모니터링 장치(120)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1 , the cable failure prediction system may include a
전류 감지 센서(110)는 루프 회로 형상으로 DCS 패널의 +단자와 -단자를 전기적 연결하는 한 쌍의 케이블로 이루어진 루프에 장착되고, 루프를 센싱하여 루프 전류값의 측정 정보를 모니터링 장치(120)로 전송한다. The
도 1에는 설명의 편의상 전기 및 계측 제어 시스템에 포함되는 DCS 패널이 일 예로 도시되고 이를 중심으로 하여 설명되지만, 이에 제한되지 않음은 당연하다. 즉, DCS 패널뿐 아니라, 케이블 고장 예측을 위해 예를 들어 전력용, 통신용, 제어용 등의 케이블이 루프 회로의 형태를 이루도록 연결되는 전기 및 계측 제어 시스템 내의 모든 시설물들이 그 대상으로 확대될 수 있음은 당연하다. In FIG. 1, a DCS panel included in an electrical and instrumentation control system is illustrated as an example for convenience of description and described based on this, but it is of course not limited thereto. That is, not only the DCS panel, but also all facilities in the electrical and instrumentation control system where cables such as power, communication, and control are connected to form a loop circuit for cable failure prediction can be expanded to the target. Of course.
여기서, 전류 감지 센서(110)는 예를 들어 발전소, 태양광 발전 설비, 일반 산업 현장 등인 다양한 현장 유형에 구비되는 분전함 등과 같은 DCS 패널에 연결되어 전기를 흐르게 하는 모든 유형의 케이블(예를 들어, 신호 케이블, 전력 케이블 등)의 루프에 장착될 수 있다.Here, the
전류 감지 센서(110)는 루프를 감시하도록 장착되므로, 이론적으로 루프 전류값은 0mA로 측정되지만, 케이블이 노후화되어 외부의 노이즈에 영향을 받거나 합선, 지락 등이 발생한 경우에 루프 전류값으로 0mA보다 큰 값으로 측정된다. 일반적으로 10mA 이상의 전류가 발생된 경우에 지락 상황으로 인식될 수 있다. Since the
다만, 루프를 감시하도록 장착되는 전류 감지 센서(110)에서 측정되는 루프 전류값이 실제로는 케이블이 노후되지 않은 상태에서도 노이즈와 케이블의 저항, 대기중의 자기장/전자파, 전원 장치의 잔류 전류 등의 다양한 사유로 인해 0mA가 아닌, 낮은 수치의 전류값으로 측정될 수는 있다. However, the loop current value measured by the
이와 같이 이상 상태와 실제 상태의 불일치를 감안하여 전류 감지 센서(110)가 장착된 환경에 따른 기준값을 설정하기 위해, 본 실시예에 따른 모니터링 장치(120)는 후술되는 바와 같이 캘리브레이션 과정이 수행되는 특징이 있다.In order to set a reference value according to the environment in which the
모니터링 장치(120)는 측정 정보 수신부(211), 추세 분석부(213), 고장 예측부(215), 알람부(217), 점검 결과 수신부(219), 이력 정보 갱신부(221) 및 저장부(223)를 포함할 수 있다. The
모니터링 장치(120)는 전류 감지 센서(110)에서 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하고, 미리 지정된 케이블 고장 예측 방식에 추세 기준 정보, 현재 추세 변화 정보 및 직전 추세 변화 정보를 적용하여, 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프가 정상 상태인지 판단하거나, 루프를 대상으로 하는 일반 경보 또는 긴급 경보를 관리자 단말(130)로 전송할 수 있다. The
이때, 저장부(223)에 저장된 케이블 고장 이력 정보가 참조되거나, 케이블 고장 이력 정보를 이용하여 미리 기계 학습된 예측 모델이 이용되도록 케이블 고장 예측 방식이 미리 지정될 수 있다. 또한, 케이블 고장 이력 정보는 점검 결과 정보를 이용하여 갱신되어 저장부(223)에 저장될 수 있다. In this case, the cable failure history information stored in the
참고로, 본 명세서에서 케이블 고장이란 예를 들어, 케이블의 단선, 케이블 피복의 손상, 케이블 노후화, 지락 등과 같은 케이블의 비정상 상황을 모두 포함하는 것으로 해석될 수 있다.For reference, in the present specification, cable failure may be interpreted to include all abnormal conditions of the cable, such as cable breakage, cable sheath damage, cable aging, and ground fault, for example.
구체적으로 설명하면, 측정 정보 수신부(211)는 유선 또는 무선 통신망으로 전류 감지 센서(110)와 연결되어, 한 쌍의 케이블에 장착된 전류 감지 센서(110)로부터 루프 전류값의 측정 정보를 수신한다. Specifically, the measurement
발전소 등인 현장에 설치되는 전기 및 계측 제어 시스템에는 루프(즉, 한 쌍의 케이블)들 각각을 개별적으로 감시하도록 전류 감지 센서(110)가 장착될 수 있고, 측정 정보 수신부(211)는 전류 감지 센서(110)들 각각으로부터 루프 전류값의 측정 정보를 수신할 수 있다. The electric and instrumentation control system installed in a field such as a power plant may be equipped with a
이때, 전류 감지 센서(110)는 루프 전류의 측정 정보와 함께 유니크하게 미리 지정된 식별 정보를 전송할 수 있고, 측정 정보 수신부(211)는 식별 정보를 이용하여 전류 감지 센서(110)의 설치 위치를 인식할 수 있다. At this time, the
다만, 이하에서는 설명과 이해의 편의를 위해, 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 설치된 전류 감지 센서(110)들 중에서 어느 하나의 전류 감지 센서(110)로부터 루프 전류값의 측정 정보가 수신되는 경우로 한정하여 설명한다. However, in the following, for convenience of explanation and understanding, it is a case in which measurement information of a loop current value is received from any one of the
추세 분석부(213)는 전류 감지 센서(110)에서 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안 지속적으로 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여 루프 전류값의 추세 기준 정보를 생성한다. The
캘리브레이션 기간은 루프 전류값의 추세 기준 정보를 생성하기 위한 기간값(예를 들어, 7일, 300시간 등)으로 미리 지정될 수 있다. The calibration period may be preset as a period value (eg, 7 days, 300 hours, etc.) for generating trend reference information of the loop current value.
해당 전류 감지 센서(110)에서 캘리브레이션 기간 동안 지속적으로 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여, 추세 분석부(213)는 추세 기준 정보로서 예를 들어 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값을 산출할 수 있다. 산출된 추세 기준 정보는 해당 전류 감지 센서(110)에 상응하도록 저장부(223)에 저장되어, 케이블의 고장 예측을 위한 기준 정보로 이용될 수 있다. By using the measurement information of the loop current value continuously received during the calibration period from the
여기서, 기준 평균 전류값은 캘리브레이션 기간 동안 수신된 루프 전류값의 평균값(예를 들어, 1mA)이다. 기준 평균 전류값은 캘리브레이션 전 기간 동안의 평균값이거나, 미리 지정된 단위 기간 평균값(예를 들어, 1시간 단위 평균값)일 수 있다. Here, the reference average current value is an average value (eg, 1 mA) of loop current values received during the calibration period. The reference average current value may be an average value for a period before calibration or an average value for a predetermined unit period (eg, an average value for one hour).
기준 최소 전류값은 캘리브레이션 기간 동안 수신된 루프 전류값들 중에서 최소값(예를 들어, 0.5mA)이며, 기준 최대 전류값은 캘리브레이션 기간 동안 수신된 루프 전류값들 중에서 최대값(예를 들어, 1.4mA)이다. The reference minimum current value is a minimum value (eg, 0.5 mA) among loop current values received during the calibration period, and the reference maximum current value is a maximum value (eg, 1.4 mA) among loop current values received during the calibration period. )to be.
기준 전류 변동폭값은 캘리브레이션 기간 동안 수집된 루프 전류값의 최대값과 최소값의 차이값(예를 들어, 1.4mA - 0.5mA = 0.9mA)이다. The reference current fluctuation value is the difference between the maximum value and the minimum value of the loop current value collected during the calibration period (eg, 1.4mA - 0.5mA = 0.9mA).
기준 최대량 변화 기간값은 루프 전류값의 최대값이 발생한 시점과 루프 전류값의 최소값이 발생한 시점 사이의 기간값(예를 들어, 캘리브레이션 개시 이후 23시간만에 루프 전류값의 최소값이 발생되었고, 120시간만에 루프 전류값의 최대값이 발생되었다면, 97시간으로 산출)이다. The reference maximum amount change period value is the period value between the time when the maximum value of the loop current value occurred and the time when the minimum value of the loop current value occurred (for example, the minimum value of the loop current value occurred within 23 hours after the start of calibration, 120 If the maximum value of the loop current value is generated in time, it is calculated as 97 hours).
추세 분석부(213)는 추세 기준 정보로 산출된 기준 최대량 변화 기간값의 시간 길이로 케이블의 고장 예측을 위한 단위 기간을 설정하고, 각 단위 기간별 추세 변화 정보를 산출한다. 각 단위 기간에 대해 산출되는 추세 변화 정보는 예를 들어 평균 전류값, 최소 전류값, 최대 전류값 및 전류 변동폭값에 대한 정보를 포함할 수 있다.The
도 3에 도시된 바와 같이, 현재로부터 단위 기간의 크기만큼 앞선 시점부터 현재까지의 시간 구간을 현재 단위 기간이라 칭하고, 현재 단위 기간의 가장 앞선 시점부터 단위 기간의 크기만큼 더 앞선 시점까지의 시간 구간을 직전 단위 기간이라 칭하기로 한다. As shown in FIG. 3 , a time interval from a time point earlier by the size of a unit period from the present to the present is referred to as a current unit period, and a time interval from the most advanced time point of the current unit period to a time point further ahead by the size of the unit period. is referred to as the immediately preceding unit period.
고장 예측부(215)는 전류 감지 센서(110)로부터 측정되어 수신되는 루프 전류값, 캘리브레이션 기간에 대해 산출된 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대해 산출된 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대해 산출된 직전 추세 변화 정보를 이용하여 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프를 구성하는 케이블의 고장 여부를 예측할 수 있다. 추세 기준 정보, 현재 추세 변화 정보 및 직전 추세 변화 정보는 전류 감지 센서(110)에 상응하도록 저장부(223)에 저장될 수 있다. The
일 예로, 고장 예측부(215)는 전류 감지 센서(110)로부터 측정되어 수신되는 루프 전류값이 추세 기준 정보에 포함된 기준 최대 전류값 미만이지만, 기준 평균 전류값보다는 크다면 관리자의 판단에 따라 해당 루프를 점검할 수 있도록 하는 일반 경보 대상으로 결정할 수 있다. As an example, the
다른 예로, 고장 예측부(215)는 전류 감지 센서(110)로부터 측정되어 수신되는 루프 전류값이 추세 기준 정보에 포함된 기준 최대 전류값 이상이라면, 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 전류 변동폭값을 추세 기준 정보에 포함된 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 평균 전류값을 추세 기준 정보에 포함된 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 마진률이 고려된 제1 배율값(P1) 이상인지를 판단할 수 있다. 제1 배율값은 1보다 큰 값으로, 예를 들어 1.1, 1.2와 같이 미리 지정될 수 있다. As another example, if the loop current value measured and received from the
만일 제1 변동폭 배율과 제1 평균 전류값 배율 모두가 제1 배율값 이상이 아니라면, 고장 예측부(215)는 관리자의 판단에 따라 해당 루프를 점검할 수 있도록 하는 일반 경보 대상으로 결정할 수 있다. If both the first variation magnification and the first average current value magnification are not equal to or greater than the first magnification value, the
그러나 만일, 제1 변동폭 배율과 제1 평균 전류값 배율 중 하나 이상이 제1 배율값 이상이라면, 고장 예측부(215)는 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 전류 변동폭값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 평균 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 최소 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 최대 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 마진률이 고려된 제2 배율값(P2) 이상인지를 판단할 수 있다. 제2 배율값은 제1 배율값과 같게 설정될 수도 있으나, 제1 배율값에 비해 상대적으로 크게 설정될 수도 있다. However, if at least one of the first variation magnification and the first average current value magnification is equal to or greater than the first magnification value, the
만일 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율 중에서 하나 이상이 제2 배율값 이상이라면, 고장 예측부(215)는 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프의 고장 가능성이 높으므로 관리자가 즉시 해당 루프를 점검하도록 하기 위한 긴급 경보 대상으로 결정할 수 있다. If at least one of the second variation scale magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification is greater than or equal to the second magnification value, the
그러나 만일 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율 모두가 제2 배율값 미만이라면, 고장 예측부(215)는 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프를 점검 대상으로 하고, 저장부(223)에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 참조하는 방식 또는, 미리 기계 학습된 예측 모델을 이용하는 방식을 적용하여 해당 점검 대상에 대한 일반 경보 또는 긴급 경보로 통지 방식을 결정할 수 있다. However, if all of the second variation magnification magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification and the maximum current value magnification are less than the second magnification value, the
저장부(223)에 저장되는 케이블 고장 이력 정보는, 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 구비된 전류 감지 센서(110)들로부터 지속적으로 수신된 루프 전류값을 이용하여 산출된 제1 변동폭 배율, 제1 평균 전류값 배율, 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율에 관한 추세 이력 정보들과, 추세 이력 정보들 각각에 상응하는 고장률 정보가 저장된다. The cable failure history information stored in the
케이블 고장 이력 정보는 예를 들어, {제1 변동폭 배율(1.1), 제1 평균 전류값 배율(1.15), 제2 변동폭 배율(1.3), 제2 평균 전류값 배율(1.1), 최소 전류값 배율(1.0), 최대 전류값 배율(1.2), 고장률(35%)} 등으로 저장부(223)에 저장될 수 있다. The cable failure history information is, for example, {first variable amplitude multiplier (1.1), first average current value multiplier (1.15), second variable amplitude multiplier (1.3), second average current value multiplier (1.1), minimum current value multiplier (1.0), a maximum current value magnification (1.2), a failure rate (35%)}, etc., may be stored in the
물론, 케이블 고장 이력 정보에 포함되는 추세 이력 정보로서, 추세 기준 정보, 현재 추세 변화 정보, 직전 추세 변화 정보가 저장될 수도 있다. Of course, as trend history information included in the cable failure history information, trend reference information, current trend change information, and previous trend change information may be stored.
또한 케이블 고장 이력 정보는 전류 감지 센서(110)가 장착된 DCS 패널의 환경 정보(예를 들어, 지상/지하, 온도. 습도 등)를 기준으로 구분되어 저장부(223)에 저장 및 관리될 수 있다. In addition, cable failure history information can be stored and managed in the
고장 예측부(215)에 의해 결정된 점검 대상에 대해 알람부(217)가 관리자 단말(130)에 일반 경보 또는 긴급 경보의 통지를 발송하고, 관리자가 점검 대상(즉, 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프)을 확인하여 점검 결과 정보를 전송하면, 이력 정보 갱신부(221)는 수신된 점검 결과 정보에 포함된 정상 상태 확인 또는 고장 확인 정보를 이용하여 고장률 정보가 산출할 수 있다. For the inspection target determined by the
예를 들어, 이력 정보 갱신부(221)는 예를 들어 고장 확인 횟수를 통지 횟수로 나누어 고장률을 산출할 수 있다. 일 예로, 통지 횟수 100회에 대해 고장 확인 횟수가 40회라면, 고장률은 40%로 산출될 수 있다. 고장률 정보는 관리자 단말(130)로부터 점검 결과 정보가 수신될 때마다 대응되는 추세 이력 정보에 상응하도록 갱신 저장될 수 있다. For example, the history
미리 저장된 케이블 고장 이력 정보를 참조하는 케이블 고장 예측 방식으로서, 고장 예측부(215)는 임의의 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신되는 루프 전류값에 따른 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하고, 저장부(223)에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 비교 기준 정보와 동일하거나 미리 지정된 오차 범위 내에서 일치하는 추세 이력 정보를 검출하고, 이에 상응하는 고장률을 검출함으로써 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프인 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식할 수 있다. 여기서, 고장 확률값은 검출된 고장률과 동일하게 인식될 수 있다. As a cable failure prediction method that refers to cable failure history information stored in advance, the
또는 미리 기계 학습된 예측 모델을 이용하는 케이블 고장 예측 방식으로서, 고장 예측부(215)는 임의의 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 도출하고, 예측 모델에 추세 이력 정보를 적용하여 해당 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식할 수도 있다.Alternatively, as a cable failure prediction method using a machine-learned prediction model in advance, the
예측 모델은 예를 들어 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 구비된 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출되어 저장부(223)에 저장된 추세 이력 정보와 추세 이력 정보 각각에 상응하는 고장률 정보를 포함하는 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습되고, 임의의 전류 감지 센서(110)로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보에 따른 고장률 정보를 생성하도록 인공지능 기반의 내장형 AI 모듈로 구성될 수 있다. For example, the prediction model is derived to correspond to the loop current value continuously received from the
예측 모델은 새롭게 관리자 단말(130)에 일반 경보 또는 긴급 경보의 통지가 발송되고, 관리자 단말(130)로부터 점검 결과 정보가 수신되어, 케이블 고장 이력 정보가 저장부(223)에 갱신 저장될 때마다 실시간 기계 학습되도록 설정될 수 있다. As for the prediction model, whenever a notification of a general alarm or an emergency alarm is newly sent to the
특정 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에서 기계 학습된 예측 모델은 동일 유사한 환경(예를 들어, 전압 레벨, 케이블 정보(예를 들어, 단선/연선, 케이블 직경), 위치(예를 들어, 실내/실외, 지하/지상), 현장 유형(예를 들어, 발전소/태양광설비 등), 온도, 습도 등)을 가지는 다른 현장에 범용적으로 설치되어 적용될 수 있으며, 적용된 예측 모델은 각 현장에서 생성되는 케이블 고장 이력 정보를 이용하여 추가 학습됨으로써 해당 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 최적화되도록 개선될 수 있다. Predictive models machine-learned in electrical and instrumentation control systems at a specific site are similar to the same environment (e.g., voltage level, cable information (e.g., solid/stranded, cable diameter), location (e.g., indoor/outdoor) , underground/ground), site type (eg, power plant/solar facility, etc.), temperature, humidity, etc.) can be installed and applied universally, and the applied prediction model is the cable generated at each site By further learning using the failure history information, it can be improved to be optimized for the electrical and instrumentation control system of the site.
예측 모델은 예를 들어, 소량의 학습 데이터만으로도 학습이 가능한 퓨샷 러닝(few-shot learning) 방식이나 소량의 학습 데이터에 적대적 생성망(GAN)과 같은 생성 모델을 사용하여 동일 환경의 타 현장에서 생성된 유사 데이터를 늘려 학습 데이터의 부족함을 해소하는 방식 등을 이용하여 학습하도록 구현될 수 있다. Predictive models are generated in other sites in the same environment, for example, using a generative model such as a few-shot learning method that can learn with only a small amount of training data or an adversarial generative network (GAN) with a small amount of training data. It can be implemented to learn by using a method of resolving the lack of learning data by increasing the number of similar data.
예측 모델은 예를 들어 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural network), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network), 순환 신경망(Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(Deep Belief neural Network) 등 중 하나 이상의 딥러닝 기반의 모델로 생성될 수도 있다. 물론, 딥러닝 기법 이외의 머신 러닝 기법으로 구현되거나, 딥러닝 기법과 머신 러닝 기법이 결합된 하이브리드 형태의 모델로 생성될 수도 있다. Predictive models include, for example, Fully Convolutional Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Restricted Boltzmann Machines, and Deep Belief Neural Networks. Network), etc., may be created with one or more deep learning-based models. Of course, it may be implemented as a machine learning technique other than the deep learning technique, or it may be created as a hybrid model in which the deep learning technique and the machine learning technique are combined.
또한, 예측 모델을 학습하는 방법도 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등으로 다양할 수 있다.In addition, a method of learning the predictive model may be various, such as supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and the like.
고장 예측부(215)는 점검 대상으로 지정된 루프에 대해 전술한 케이블 고장 예측 방식으로 도출할 고장률 정보의 고장률이 미리 지정된 임계값 이상이면, 관리자 단말(130)로 일반 경보 또는 긴급 경보의 통지를 발송할 수 있다. 일반 경보와 긴급 경보를 구분하여 통지하기 위한 임계값은 예를 들어 20% 등으로 미리 지정될 수 있다. 물론, 임계값이 0%로 지정되어, 고장률이 0%가 아닌 경우에는 무조건 긴급 경보가 통지되도록 지정될 수도 있음은 당연하다. If the failure rate of the failure rate information to be derived by the above-described cable failure prediction method for the loop designated as the inspection target is greater than or equal to a predetermined threshold, the
알람부(217)는 고장 예측부(215)에 의해 점검 대상으로 결정된 루프에 관한 일반 경보 또는 긴급 경보의 통지를 유선 또는 무선 통신망을 통해 연결된 관리자 단말(130)로 전송한다. The
알람부(217)가 관리자 단말(130)로 전송하는 통지에는 예를 들어 일반 경보 또는 긴급 경보의 구분 정보, 확인이 요구되는 루프의 설치 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 여기서, 관리자 단말(130)은 예를 들어 스마트폰, 타블렛 피씨, 랩탑 컴퓨터 등과 같이 통신 기능이 구비된 디지털 처리 장치일 수 있다. The notification transmitted by the
점검 결과 수신부(219)는 관리자가 점검 대상인 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프를 확인하여 입력하는 점검 결과 정보를 관리자 단말(130)로부터 수신한다. The inspection
이력 정보 갱신부(221)는 관리자 단말(130)로부터 수신된 점검 결과 정보에 포함된 정상 상태 확인 또는 고장 확인 정보를 이용하여 저장부(223)에 저장된 케이블 고장 이력 정보의 추세 이력 정보 및 고장률 정보 중 하나 이상을 갱신할 수 있다. The history
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 케이블 고장 예측 방법을 나타낸 순서도이다.4 and 5 are flowcharts illustrating a cable failure prediction method according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 단계 310에서 모니터링 장치(120)는 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안 전류 감지 센서(110)에서 수신되는 루프 전류의 측정 정보를 이용하여 루프 전류값의 추세 기준 정보를 생성한다. Referring to FIG. 4 , in
추세 기준 정보는 예를 들어 캘리브레이션 기간에 대한 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값에 대한 정보를 포함할 수 있다.The trend reference information may include, for example, information on a reference average current value, a reference minimum current value, a reference maximum current value, a reference current variation value, and a reference maximum amount change period value for the calibration period.
도 4에는 도시되지 않았으나, 캘리브레이션 기간 이후에 모니터링 장치(120)는 전류 감지 센서(110)에서 지속적으로 수신되는 루프 전류의 측정 정보를 이용하여, 지정된 각 단위 기간별 추세 변화 정보를 산출할 수 있다. Although not shown in FIG. 4 , after the calibration period, the
여기서, 케이블의 고장 예측을 위한 단위 기간의 크기는 추세 기준 정보에 포함된 기준 최대량 변화 기간값으로 설정될 수 있고, 각 단위 기간별 추세 변화 정보는 예를 들어 평균 전류값, 최소 전류값, 최대 전류값 및 전류 변동폭값에 대한 정보를 포함할 수 있다. Here, the size of the unit period for cable failure prediction may be set as a reference maximum amount change period value included in the trend reference information, and the trend change information for each unit period is, for example, an average current value, a minimum current value, a maximum current It may include information about the value and the current variation value.
앞서 설명한 바와 같이, 모니터링 장치(120)는 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보와 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성할 수 있다. As described above, the
단계 315에서, 모니터링 장치(120)는 전류 감지 센서(110)로부터 측정되어 현재 수신되는 루프 전류값이 추세 기준 정보에 포함된 기준 최대 전류값 이상인지 여부를 판단한다. In
도시되지는 않았으나, 단계 315에 앞서, 전류 감지 센서(110)로부터 측정되어 현재 수신되는 루프 전류값이 지락(grounding) 상황의 조기 인식을 위해 관리자가 설정한 지락 판단값보다 큰지 여부를 판단하는 단계가 실행될 수도 있다. Although not shown, prior to step 315, determining whether the loop current value measured from the
여기서, 지락 판단값은 다수개로 지정될 수도 있다. 예를 들어 루프 전류값이 10mA인 제1 지락 판단값보다 큰 경우에는 단계 350으로 진행하여 관리자 단말(130)에 해당 루프 전류값이 측정된 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프를 점검 대상으로 하는 긴급 경보가 전송되도록 할 수 있다. 또한, 루프 전류값이 제1 지략값인 10mA와 제2 지략값인 5mA의 범위 내의 값인 경우에는 단계 355로 진행하여 관리자 단말(130)에 해당 점검 대상에 대한 일반 경보가 전송되도록 설정될 수 있다. Here, a plurality of ground fault determination values may be designated. For example, if the loop current value is greater than the first ground fault determination value of 10 mA, proceed to step 350 and select the loop equipped with the
단계 315의 판단에 의해, 현재 수신된 루프 전류값이 기준 최대 전류값 미만이라면, 단계 380에서(도 5 참조), 모니터링 장치(120)는 루프 전류값이 추세 기준 정보에 포함된 기준 평균 전류값 이하인지 여부를 판단한다. If, by the determination of
단계 380의 판단에 의해, 기준 평균 전류값 이하라면, 모니터링 장치(120)는 단계 385에서 정상 상태인 것으로 판단하고, 다시 단계 315(도 4 참조)로 진행한다. According to the determination of
그러나, 기준 평균 전류값 이상이라면, 모니터링 장치(120)는 단계 355로 진행하여 관리자 단말(130)에 해당 점검 대상에 대한 일반 경보를 전송한다. 일반 경보는 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프를 점검 여부를 관리자가 판단하도록 하는 통지일 수 있다. However, if it is equal to or greater than the reference average current value, the
다시 단계 315를 참조하여, 만일 측정된 루프 전류값이 기준 최대 전류값 이상이라면, 단계 320에서, 모니터링 장치(120)는 현재 단위 기간에 대해 산출된 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 전류 변동폭값을 추세 기준 정보에 포함된 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 평균 전류값을 추세 기준 정보에 포함된 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 마진률이 고려되어 1보다 큰 값으로 설정된 제1 배율값(P1) 이상인지를 판단한다. Referring back to step 315, if the measured loop current value is equal to or greater than the reference maximum current value, in
단계 320의 판단에 의해, 제1 변동폭 배율과 제1 평균 전류값 배율 모두가 제1 배율값 미만이라면, 단계 355에서, 모니터링 장치(120)는 해당 점검 대상에 대한 일반 경보를 관리자 단말(130)로 전송한다. 일반 경보는 해당 루프의 점검 여부가 관리자의 판단에 의해 결정되는 통지일 수 있다. By the determination in
그러나 단계 320의 판단에 의해, 제1 변동폭 배율과 제1 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 제1 배율값 이상이라면, 단계 325에서, 모니터링 장치(120)는 직전 단위 기간에 대해 산출된 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 전류 변동폭값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 평균 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 최소 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 직전 추세 변화 정보에 포함된 제2 최대 전류값을 현재 추세 변화 정보에 포함된 제1 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 마진률이 고려된 제2 배율값(P2) 이상인지를 판단한다. 제2 배율값은 제1 배율값과 같게 설정될 수도 있으나, 제1 배율값에 비해 상대적으로 크게 설정될 수도 있다. However, if it is determined in
단계 325의 판단에 의해, 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율 중에서 하나 이상이 제2 배율값 이상이라면, 모니터링 장치(120)는 단계 350으로 진행하여 해당 점검 대상에 대한 긴급 경보를 관리자 단말(130)로 전송한다. 긴급 경보는 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프의 고장 가능성이 높으므로, 관리자가 즉시 해당 루프를 점검하도록 지시하는 통지일 수 있다. If, by the determination of
그러나 단계 325의 판단에 의해, 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율 모두가 제2 배율값 미만이라면, 단계 330에서, 모니터링 장치(120)는 해당 점검 대상이 일반 경보 대상인지 또는 긴급 경보 대상인지 결정할 수 있도록 기준값(최소 필요 횟수) 이상 학습된 예측 모델이 구비되었는지 여부를 판단한다. However, by the determination of
만일 예측 모델이 구비되어 있다면, 단계 335에서, 모니터링 장치(120)는 점검 대상에 해당되는 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 산출하고, 미리 기계학습된 예측 모델에 추세 이력 정보를 적용하여 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프에 대한 고장 확률값을 도출한다. If the prediction model is provided, in
여기서, 예측 모델은 예를 들어 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 구비된 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출되어 저장부(223)에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습되고, 임의의 전류 감지 센서(110)로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보에 따른 고장률 정보를 생성하도록 인공지능 기반의 내장형 AI 모듈로 구성될 수 있다. Here, the predictive model, for example, is derived to correspond to the loop current value continuously received from the
저장부(223)에 저장되는 케이블 고장 이력 정보는, 현장의 전기 및 계측 제어 시스템에 구비된 전류 감지 센서(110)들로부터 수신된 루프 전류값을 이용하여 이미 산출된 제1 변동폭 배율, 제1 평균 전류값 배율, 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율에 관한 추세 이력 정보와 각 추세 이력 정보에 상응하는 고장률 정보를 포함할 수 있다. The cable failure history information stored in the
케이블 고장 이력 정보는 예를 들어, {제1 변동폭 배율(1.1), 제1 평균 전류값 배율(1.15), 제2 변동폭 배율(1.3), 제2 평균 전류값 배율(1.1), 최소 전류값 배율(1.0), 최대 전류값 배율(1.2), 고장률(35%)} 등으로 저장부(223)에 저장될 수 있다. The cable failure history information is, for example, {first variable amplitude multiplier (1.1), first average current value multiplier (1.15), second variable amplitude multiplier (1.3), second average current value multiplier (1.1), minimum current value multiplier (1.0), a maximum current value magnification (1.2), a failure rate (35%)}, etc., may be stored in the
현재 추세 정보는 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하여 산출된 제1 변동폭 배율, 제1 평균 전류값 배율, 제2 변동폭 배율, 제2 평균 전류값 배율, 최소 전류값 배율 및 최대 전류값 배율에 관한 정보를 포함할 수 있다. 케이블 고장 이력 정보의 추세 이력 정보와 현재 추세 정보에는 전술한 추세 기준 정보가 더 포함될 수도 있다.The current trend information relates to the first variation magnification, the first average current value magnification, the second variation magnification magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification calculated according to the currently received loop current value. may contain information. The trend history information and the current trend information of the cable failure history information may further include the aforementioned trend reference information.
그러나 단계 330의 판단에 의해, 만일 기준값 이상 학습된 예측 모델이 구비되어 있지 않다면, 단계 340에서, 모니터링 장치(120)는 저장부(223)에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보를 참조하여 해당 루프 전류값을 측정한 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프에 대한 고장 확률값을 인식한다. However, by the determination of
예를 들어, 모니터링 장치(120)는 해당 전류 감지 센서(110)로부터 지속적으로 수신되는 루프 전류값에 따른 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하고, 저장부(223)에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 비교 기준 정보와 동일하거나 미리 지정된 오차 범위 내에서 일치하는 추세 이력 정보를 검출하고, 이에 상응하도록 저장된 고장률 정보를 해당 전류 감지 센서(110)가 장착된 루프에 대한 고장 확률값으로 인식할 수 있다. For example, the
만일 비교 기준 정보와 동일하거나 오차 범위 내에서 일치하는 추세 이력 정보가 저장부(223)에 아직 저장되지 않았다면, 저장된 추세 이력 정보들 중에서 상대적으로 가장 유사한 추세 이력 정보의 고장률 정보를 적용하도록 설정될 수 있다. If the trend history information that is the same as the comparison reference information or coincides within the error range is not yet stored in the
단계 345에서, 모니터링 장치(120)는 예측 모델 또는 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보를 이용하여 산출된 고장 확률값이 미리 지정된 임계값 이상인지 여부를 판단한다. In
만일 임계값 이상의 고장 확률값이 산출되었다면, 단계 350에서, 모니터링 장치(120)는 해당 루프 전류값이 측정된 전류 감지 센서(110)의 루프를 점검 대상으로 하는 긴급 경보를 관리자 단말(130)로 전송한다. If a failure probability value greater than or equal to the threshold value is calculated, in
그러나, 임계값 이하의 고장 확률값이 산출되었다면, 단계 355에서, 모니터링 장치(120)는 해당 루프 전류값이 측정된 전류 감지 센서(110)의 루프를 점검 대상으로 하는 일반 경보를 관리자 단말(130)로 전송한다. 물론, 임계값이 0%로 지정되어, 고장률이 0%가 아닌 경우에는 무조건 긴급 경보가 통지되도록 지정될 수도 있음은 당연하다. However, if the failure probability value below the threshold value is calculated, in
단계 360에서, 모니터링 장치(120)는 관리자 단말(130)로부터 긴급 경보 또는 일반 경보에서 지정된 점검 대상에 대한 점검 결과 정보를 수신한다. In
단계 365에서, 모니터링 장치(120)는 점검 결과 정보에 포함된 정상 상태 확인 또는 고장 확인 정보를 참조하여 케이블 고장 이력 정보를 갱신한다. 이때, 추세 이력 정보와 고장률 정보가 신규 추가되도록 케이블 고장 이력 정보가 저장부(223)에 신규 생성될 수도 있고, 저장부(223)에 이미 저장된 추세 이력 정보에 대한 고장률 정보가 변경되어 케이블 고장 이력 정보가 갱신될 수도 있다. In
또한, 저장부(223)에 케이블 고장 이력 정보가 신규 생성되거나 갱신되면, 이를 이용하여 예측 모델은 실시간 기계학습하도록 설정될 수 있다. In addition, when cable failure history information is newly created or updated in the
전술한 케이블 고장 예측 방법은 디지털 처리 장치에 내장된 소프트웨어 프로그램, 어플리케이션 등으로 구현되어 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 당연하다. 상기 프로그램 등을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. It goes without saying that the above-described method for predicting cable failure may be implemented as a software program, an application, etc. embedded in a digital processing device, and may be performed as an automated procedure according to a time-series sequence. Codes and code segments constituting the program or the like can be easily inferred by a computer programmer in the art. In addition, the program is stored in a computer readable medium (computer readable media), read and executed by the computer to implement the method.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to the embodiments of the present invention, those of ordinary skill in the art can variously modify the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. and may be changed.
110 : 전류 감지 센서 120 : 모니터링 장치
130 : 관리자 단말 211 : 측정 정보 수신부
213 : 추세 분석부 215 : 고장 예측부
217 : 알람부 219 : 점검 결과 수신부
221 : 이력 정보 갱신부 223 : 저장부 110: current detection sensor 120: monitoring device
130: manager terminal 211: measurement information receiving unit
213: trend analysis unit 215: failure prediction unit
217: alarm unit 219: inspection result receiving unit
221: history information update unit 223: storage unit
Claims (13)
상기 전류 감지 센서로부터 수신되는 루프 전류값의 측정 정보를 이용하여 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하고, 미리 지정된 케이블 고장 예측 방식에 상기 추세 기준 정보, 상기 현재 추세 변화 정보 및 상기 직전 추세 변화 정보를 적용하여, 상기 전류 감지 센서가 장착된 루프가 정상 상태인지 판단하거나, 상기 루프를 점검 대상으로 하는 일반 경보 또는 긴급 경보를 관리자 단말로 전송하는 모니터링 장치를 포함하되,
상기 추세 기준 정보는 상기 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값에 관한 정보를 포함하고,
상기 현재 추세 변화 정보 및 상기 직전 추세 변화 정보는 각각의 단위 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 평균 전류값, 최소 전류값, 최대 전류값 및 전류 변동폭값에 관한 정보를 포함하며,
상기 모니터링 장치는, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 상기 기준 최대 전류값보다 작고, 상기 기준 평균 전류값 이하인 경우에는 상기 루프가 정상 상태인 것으로 판단하고,
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 상기 기준 최대 전류값 이상인 경우에, 상기 모니터링 장치는, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율이 모두 미리 지정된 제1 배율값 이하인 경우에는 상기 점검 대상에 대한 일반 경보를 전송하는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
Measurement information of the loop current value that is mounted on a loop consisting of a pair of cables that electrically connect the + and - terminals of the facility in the form of a loop circuit for a facility included in the electrical and measurement control system, and sensed the loop a current sensing sensor that transmits; and
Using the measurement information of the loop current value received from the current detection sensor, the trend reference information of the loop current value during the preset calibration period, the current trend change information for the current unit period, and the immediately preceding trend change information for the previous unit period By applying the trend reference information, the current trend change information, and the previous trend change information to each generated and predetermined cable failure prediction method, determine whether the loop equipped with the current detection sensor is in a normal state, or check the loop Including a monitoring device for transmitting a target general alarm or emergency alarm to an administrator terminal,
The trend reference information includes information about a reference average current value, a reference minimum current value, a reference maximum current value, a reference current fluctuation range value, and a reference maximum amount change period value with respect to the fluctuation of the loop current value during the calibration period,
The current trend change information and the immediately preceding trend change information include information about an average current value, a minimum current value, a maximum current value, and a current fluctuation width value related to a change in the loop current value during each unit period,
The monitoring device determines that the loop is in a normal state when the loop current value currently received from the current detection sensor is smaller than the reference maximum current value and is less than or equal to the reference average current value,
When the loop current value currently received from the current detection sensor is equal to or greater than the reference maximum current value, the monitoring device includes a first variation multiplier obtained by dividing the current variation value included in the current trend change information by the reference current variation value and , When the first average current value magnification obtained by dividing the average current value included in the current trend change information by the reference average current value is all less than or equal to a predetermined first magnification value, a general warning for the inspection target is transmitted, characterized in that Cable failure prediction system through trend analysis.
상기 현재 단위 기간 및 상기 직전 단위 기간의 크기는 상기 기준 최대량 변화 기간값의 크기와 동일하게 지정되는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
According to claim 1,
The cable failure prediction system through trend analysis, characterized in that the current unit period and the size of the immediately preceding unit period are designated to be the same as the size of the reference maximum amount change period value.
상기 제1 변동폭 배율과 상기 제1 평균 전류값 배율 중 하나 이상이 상기 제1 배율값보다 큰 경우에, 상기 모니터링 장치는,
상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 제2 배율값 이상인 경우에는 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 전송하는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
According to claim 1,
When at least one of the first variation magnification and the first average current value magnification is greater than the first magnification value, the monitoring device,
A second variation magnification by dividing the current variation value included in the immediately preceding trend change information by the current variation value included in the current trend change information and the average current value included in the immediately preceding trend change information are included in the current trend change information A second average current value multiplier divided by the average current value obtained, a minimum current value multiplier obtained by dividing the minimum current value included in the immediately preceding trend change information by the minimum current value included in the current trend change information, and the previous trend change information When one or more of the maximum average current value magnifications obtained by dividing the maximum current value included in the current trend change by the maximum current value included in the current trend change information is greater than or equal to a predetermined second magnification value, an emergency alert for the inspection target is transmitted Cable failure prediction system through trend analysis.
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하인 경우에, 상기 모니터링 장치는,
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하며, 저장부에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 상기 비교 기준 정보에 대응되는 추세 이력 정보를 검출하고, 상기 검출된 추세 이력 정보에 상응하는 고장률 정보를 검출하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
6. The method of claim 5,
When all of the second variable amplitude magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value, the monitoring device,
Deriving trend history information corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor as comparison reference information, detecting trend history information corresponding to the comparison reference information from the cable failure history information stored in advance in the storage unit, and Cable failure prediction system through trend analysis, characterized in that the failure rate information corresponding to the detected trend history information is detected to recognize a failure probability value for the inspection target.
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하인 경우에, 상기 모니터링 장치는,
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 도출하고, 미리 기계 학습된 예측 모델에 도출된 추세 이력 정보를 적용하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하되,
상기 예측 모델은 현장에 구비된 전류 감지 센서들 각각으로부터 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출된 추세 이력 정보와 추세 이력 정보 각각에 상응하는 고장률 정보를 포함하도록 저장부에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습된 후, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하여 도출된 추세 이력 정보에 따른 고장 확률값을 도출하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
6. The method of claim 5,
When all of the second variable amplitude magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value, the monitoring device,
Deriving trend history information corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor, and applying the trend history information derived to the machine-learned prediction model in advance to recognize the failure probability value for the inspection target,
The prediction model learns the cable failure history information stored in the storage unit to include the trend history information derived to correspond to the loop current value received from each of the current detection sensors provided in the field and the failure rate information corresponding to each of the trend history information. After machine learning using data, the cable failure prediction system through trend analysis, characterized in that it is set to derive a failure probability value according to trend history information derived corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor.
상기 모니터링 장치는 상기 고장 확률값이 미리 지정된 임계값 이상인지 여부로 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보 또는 일반 경보를 상기 관리자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
8. The method according to claim 6 or 7,
The monitoring device transmits an emergency alert or a general alert for the inspection target to the manager terminal based on whether the failure probability value is greater than or equal to a predetermined threshold.
상기 모니터링 장치는 상기 관리자 단말로부터 상기 점검 대상에 대한 점검 결과 정보가 수신되면, 상기 점검 결과 정보에 포함된 정상 상태 확인 또는 고장 확인 정보를 참조하여 상기 케이블 고장 이력 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 추세 분석을 통한 케이블 고장 예측 시스템.
9. The method of claim 8,
When the inspection result information on the inspection target is received from the manager terminal, the monitoring device updates the cable failure history information with reference to the normal state confirmation or failure confirmation information included in the inspection result information Cable failure prediction system through analysis.
루프 회로 형상으로 전기 및 계측 제어 시스템에 포함된 시설물의 +단자와 -단자를 전기적 연결하는 한 쌍의 케이블로 이루어진 루프에 장착된 전류 감지 센서에서 측정되어 수신되는 루프 전류값을 이용하여, 미리 지정된 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 추세 기준 정보, 현재 단위 기간에 대한 현재 추세 변화 정보 및 직전 단위 기간에 대한 직전 추세 변화 정보를 각각 생성하는 단계;
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값이 기준 최대 전류값 이상이면, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 기준 전류 변동폭값으로 나눈 제1 변동폭 배율과, 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 기준 평균 전류값으로 나눈 제1 평균 전류값 배율이 모두 미리 지정된 제1 배율값 이하이면, 상기 루프를 점검 대상으로 하여 관리자 단말에 일반 경보를 전송하는 단계;
상기 제1 변동폭 배율과 상기 제1 평균 전류값 배율 중 하나 이상이 상기 제1 배율값보다 크면, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 전류 변동폭값으로 나눈 제2 변동폭 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 평균 전류값으로 나눈 제2 평균 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최소 전류값으로 나눈 최소 전류값 배율과, 상기 직전 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값을 상기 현재 추세 변화 정보에 포함된 최대 전류값으로 나눈 최대 평균 전류값 배율 중에서 하나 이상이 미리 지정된 제2 배율값 이상이면, 상기 관리자 단말에 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 전송하는 단계를 포함하되,
상기 추세 기준 정보는 상기 캘리브레이션 기간 동안의 루프 전류값의 변동에 관한 기준 평균 전류값, 기준 최소 전류값, 기준 최대 전류값, 기준 전류 변동폭값 및 기준 최대량 변화 기간값에 관한 정보를 포함하고,
상기 현재 단위 기간 및 상기 직전 단위 기간의 크기는 상기 기준 최대량 변화 기간값의 크기와 동일하게 지정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored in a computer-readable medium to perform a method of predicting cable failure through trend analysis, the computer program causing the computer to perform the following steps, the steps comprising:
Using the loop current value measured and received by the current detection sensor mounted on the loop consisting of a pair of cables that electrically connect the + and - terminals of the facilities included in the electrical and instrumentation control system in the form of a loop circuit, generating, respectively, trend reference information of the loop current value during the calibration period, current trend change information for the current unit period, and last trend change information for the immediately preceding unit period;
If the loop current value currently received from the current detection sensor is equal to or greater than the reference maximum current value, a first variation multiplier obtained by dividing the current variation value included in the current trend change information by the reference current variation value, and included in the current trend change information If the first average current value magnification obtained by dividing the average current value divided by the reference average current value is less than or equal to the first preset magnification value, transmitting a general alarm to the manager terminal using the loop as a check target;
When at least one of the first variation magnification and the first average current value magnification is greater than the first magnification value, the current variation value included in the immediately preceding trend change information is divided by the current variation width value included in the current trend change information A second variation width magnification, a second average current value magnification obtained by dividing the average current value included in the immediately preceding trend change information by the average current value included in the current trend change information, and the minimum current value included in the immediately preceding trend change information The minimum current value multiplier obtained by dividing by the minimum current value included in the current trend change information, and the maximum average current value multiplier obtained by dividing the maximum current value included in the immediately preceding trend change information by the maximum current value included in the current trend change information Comprising the step of transmitting an emergency alert for the inspection target to the manager terminal if one or more of the preset second magnification value or more,
The trend reference information includes information on a reference average current value, a reference minimum current value, a reference maximum current value, a reference current fluctuation range value, and a reference maximum amount change period value regarding the fluctuation of the loop current value during the calibration period,
The computer program stored in the computer-readable medium, characterized in that the size of the current unit period and the immediately preceding unit period are designated to be the same as the size of the reference maximum amount change period value.
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하이면,
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 비교 기준 정보로 도출하며, 저장부에 미리 저장된 케이블 고장 이력 정보 중에서 상기 비교 기준 정보에 대응되는 추세 이력 정보를 검출한 후, 상기 검출된 추세 이력 정보에 상응하는 고장률 정보를 검출하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
11. The method of claim 10,
When all of the second variation magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value,
After deriving trend history information corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor as comparison reference information, and detecting trend history information corresponding to the comparison reference information from the cable failure history information stored in advance in the storage unit, and detecting failure rate information corresponding to the detected trend history information to recognize a failure probability value for the inspection object.
상기 제2 변동폭 배율, 상기 제2 평균 전류값 배율, 상기 최소 전류값 배율 및 상기 최대 전류값 배율 모두가 상기 제2 배율값 이하이면,
상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하는 추세 이력 정보를 도출하고, 미리 기계 학습된 예측 모델에 도출된 추세 이력 정보를 적용하여 상기 점검 대상에 대한 고장 확률값을 인식하는 단계를 더 포함하되,
상기 예측 모델은 현장에 구비된 전류 감지 센서들 각각으로부터 수신된 루프 전류값에 상응하도록 도출된 추세 이력 정보와 추세 이력 정보 각각에 상응하는 고장률 정보를 포함하도록 저장부에 저장된 케이블 고장 이력 정보를 학습 데이터로 하여 기계 학습된 후, 상기 전류 감지 센서로부터 현재 수신되는 루프 전류값에 상응하여 도출된 추세 이력 정보에 따른 고장 확률값을 도출하도록 설정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
11. The method of claim 10,
When all of the second variation magnification, the second average current value magnification, the minimum current value magnification, and the maximum current value magnification are equal to or less than the second magnification value,
Deriving trend history information corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor, and applying the trend history information derived to a machine-learned prediction model in advance, further comprising the step of recognizing a failure probability value for the inspection target but,
The prediction model learns the cable failure history information stored in the storage unit to include the trend history information derived to correspond to the loop current value received from each of the current detection sensors provided in the field and the failure rate information corresponding to each of the trend history information. A computer program stored in a computer-readable medium, characterized in that it is set to derive a failure probability value according to trend history information derived corresponding to the loop current value currently received from the current detection sensor after machine learning as data .
상기 고장 확률값이 미리 지정된 임계값 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 고장 확률값이 상기 임계값 이하이면 상기 점검 대상에 대한 일반 경보를 상기 관리자 단말로 전송하고, 상기 고장 확률값이 상기 임계값보다 크면 상기 점검 대상에 대한 긴급 경보를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.13. The method of claim 11 or 12,
determining whether the failure probability value is greater than or equal to a predetermined threshold value; and
If the failure probability value is less than or equal to the threshold value, transmitting a general alert for the inspection target to the manager terminal, and if the failure probability value is greater than the threshold value, transmitting an emergency alert for the inspection target to the manager terminal. A computer program stored on a computer-readable medium comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220058244A KR102414080B1 (en) | 2022-05-12 | 2022-05-12 | System and method for predicting cable failure through trend analysis |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220058244A KR102414080B1 (en) | 2022-05-12 | 2022-05-12 | System and method for predicting cable failure through trend analysis |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102414080B1 true KR102414080B1 (en) | 2022-06-28 |
Family
ID=82268469
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220058244A KR102414080B1 (en) | 2022-05-12 | 2022-05-12 | System and method for predicting cable failure through trend analysis |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102414080B1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116938288A (en) * | 2023-09-15 | 2023-10-24 | 济南良博信息技术有限公司 | Traffic equipment supervision method, equipment and medium based on power line carrier communication |
CN117214587A (en) * | 2023-11-07 | 2023-12-12 | 国网浙江省电力有限公司象山县供电公司 | Detection method and detection system for cable equipment |
CN117536691A (en) * | 2024-01-09 | 2024-02-09 | 枣庄矿业集团新安煤业有限公司 | Fully-mechanized coal mining face equipment parameter monitoring method and system |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101030589B1 (en) | 2009-10-30 | 2011-04-21 | 한국전력공사 | System and method for verifiing integrated distributed control system |
KR20160042616A (en) * | 2014-10-10 | 2016-04-20 | 삼성에스디에스 주식회사 | System and method for detecting and predicting anomalies based on analysis of time-series data |
KR20190022112A (en) * | 2017-08-25 | 2019-03-06 | 주식회사 펠코리아 | Failure prediction device for automation equipment, failure prediction system and method using the same |
-
2022
- 2022-05-12 KR KR1020220058244A patent/KR102414080B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101030589B1 (en) | 2009-10-30 | 2011-04-21 | 한국전력공사 | System and method for verifiing integrated distributed control system |
KR20160042616A (en) * | 2014-10-10 | 2016-04-20 | 삼성에스디에스 주식회사 | System and method for detecting and predicting anomalies based on analysis of time-series data |
KR20190022112A (en) * | 2017-08-25 | 2019-03-06 | 주식회사 펠코리아 | Failure prediction device for automation equipment, failure prediction system and method using the same |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116938288A (en) * | 2023-09-15 | 2023-10-24 | 济南良博信息技术有限公司 | Traffic equipment supervision method, equipment and medium based on power line carrier communication |
CN116938288B (en) * | 2023-09-15 | 2023-12-08 | 济南良博信息技术有限公司 | Traffic equipment supervision method, equipment and medium based on power line carrier communication |
CN117214587A (en) * | 2023-11-07 | 2023-12-12 | 国网浙江省电力有限公司象山县供电公司 | Detection method and detection system for cable equipment |
CN117214587B (en) * | 2023-11-07 | 2024-03-29 | 国网浙江省电力有限公司象山县供电公司 | Detection method and detection system for cable equipment |
CN117536691A (en) * | 2024-01-09 | 2024-02-09 | 枣庄矿业集团新安煤业有限公司 | Fully-mechanized coal mining face equipment parameter monitoring method and system |
CN117536691B (en) * | 2024-01-09 | 2024-04-05 | 枣庄矿业集团新安煤业有限公司 | Fully-mechanized coal mining face equipment parameter monitoring method and system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102414080B1 (en) | System and method for predicting cable failure through trend analysis | |
CN110515351B (en) | Abnormality detector | |
US11152126B2 (en) | Abnormality diagnosis system and abnormality diagnosis method | |
EP3617826B1 (en) | Monitoring system | |
WO2016086360A1 (en) | Wind farm condition monitoring method and system | |
EP3660612B1 (en) | Method and system for elimination of fault conditions in a technical installation | |
US20210397950A1 (en) | Abnormal driving state determination device and method using neural network model | |
CN107003644A (en) | Method for coming control process factory using the local monitoring controller of redundancy | |
EP2946219B2 (en) | Method, apparatus and computer-program product for determining faults in a lighting system | |
US20150088461A1 (en) | Fault detecting system and fault detecting method | |
KR20150022145A (en) | Prediction method of abnormal data, and a computer-readable storege medium having program to perform the same | |
CN104345232A (en) | Method and apparatus for predicting lifetime of a solenoid coil | |
CN112562276A (en) | Equipment fault alarm method and system | |
KR102296568B1 (en) | Swithchboard Management And Control System based on Machine Learning | |
KR102296561B1 (en) | Integrated Management And Control System for Swithchboard based on Artificial Intelligence using Zigbee | |
CN113726010A (en) | Intelligent control system for electric switching-on/off drop-out fuse | |
CN105425739A (en) | System for predicting abnormality occurrence using PLC log data | |
AU2015393664B2 (en) | System and method for managing water or other type of fluid | |
CN115427767A (en) | Improved pattern recognition techniques for data-driven fault detection within a process plant | |
CN111123087A (en) | Power distribution network switching equipment fault detection method and device and computer equipment | |
CN116349102A (en) | Method, apparatus and system for distributed monitoring-based adaptive diagnosis of power anomalies in a power network | |
CN110838377A (en) | Pressure container monitoring system and monitoring method thereof | |
CN112241827A (en) | Electronic device and control method | |
US20210400069A1 (en) | Information processing apparatus | |
KR102008389B1 (en) | Method and apparatus for determining failure of SCADA system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A302 | Request for accelerated examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |