KR102514161B1

KR102514161B1 - 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법

Info

Publication number: KR102514161B1
Application number: KR1020180048083A
Authority: KR
Inventors: 엔리코 라가이니; 다니엘레 안젤로산테; 로렌초 파자노
Original assignee: 에이비비 에스.피.에이
Priority date: 2017-04-26
Filing date: 2018-04-25
Publication date: 2023-03-24
Also published as: EP3396802A1; RU2765380C2; ES2908116T3; CN108805399B; CN108805399A; DK3396802T3; EP3396802B1; US11451042B2; US20180316176A1; KR20180120112A; RU2018114569A3; RU2018114569A

Abstract

하나 이상의 전기 부하들을 포함하고 상기 전기 부하들에 의해 흡수된 그리드 전류가 검출 가능한, 메인 그리드와의 커플링 노드를 갖는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법이다. 그 방법은 전기 커플링 노드에서 흡수되는 그리드 전류의 검출된 비정상적 변화가 전기 부하의 특성 과도 동작 기간의 시작으로 인한 것인지 또는 전기 고장으로 인한 것인지를 결정하는 것을 허용한다.

Description

배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법{A METHOD FOR IDENTIFYING A FAULT EVENT IN AN ELECTRIC POWER DISTRIBUTION GRID SECTOR}

본 발명은 배전 그리드들의 분야에 관한 것이다.

더 상세하게는, 본 발명은 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법에 관한 것이다.

알려진 바와 같이, 현대 배전 그리드들에는, 상기 그리드 섹터들의 메인 그리드와의 전기 접속을 선택적으로 관리함으로써 특정 그리드 섹터들이 적절히 동작하는 것을 가능하게 하도록 설계되는 전자 (보호 디바이스들 (또한 "보호 계전기들"이라고 알려짐) 이 흔히 장비된다.

전자 보호 디바이스가 통상적으로, 메인 그리드에서부터 또는 메인 그리드와 그리드 섹터를 전기적으로 접속 또는 접속해제할 수 있는 스위칭 디바이스 (예컨대, 회로 브레이커) 에 동작적으로 연관되거나 온 보드로 장착된다.

통상적으로, 전자 보호 디바이스가, 그리드 섹터의 전기량들을 나타내는 검출 신호들을 수신하며, 그렇게 수신된 검출 데이터를 프로세싱하고, 필요할 때 (예컨대, 장애 또는 과부하의 이벤트에서), 동작적으로 연관되는 스위칭 디바이스의 개입을 프롬프트하기 위한 적합한 제어 신호들을 생성하도록 적응된다.

현재 기술 수준에서 입수 가능한 전자 보호 디바이스들은 많은 수의 전기 부하들을 포함하는 그리드 섹터들의 동작을 관리함에 있어서, 특히 상기 전기 부하들이 그것들의 동작 수명의 특정 과도 기간들 동안 (예컨대, 상기 전기 부하들이 전기 회전 머신들일 때의 스타트업 위상 동안) 고 전류들을 흡수하는 그런 방식으로 설계될 때 일부 제한들을 보여준다.

대부분의 경우들에서, 실제로, 이들 디바이스들은 검출된 이상 전류 흡수의 근원에서의 실제 원인들에 상관 없이 그리드 섹터의 주어진 전기 노드에서 흡수되는 전류의 값들이 미리 정의된 임계값을 압도한다면 연관된 스위칭 디바이스의 개입을 유발하도록 구성된다.

이는 바람직하지 않은 네트워크 접속해제들로 이어질 수도 있는데, 검출된 전류 흡수 피크가 반드시 전기 고장에 의해 야기되는 것이 아니고 단순히 그리드 섹터의 전기 부하의 과도 동작 상태 (예를 들어 전기 회전 머신의 스타트업) 로 인할 수도 있어서이다.

분명히, 이러한 바람직하지 않은 네트워크 접속해제들은 그리드 섹터의 전체 동작 비용에 관련된 영향을 가질 수도 있다.

이들 문제들을 완화하기 위하여, 복잡한 구성 절차들이 전자 보호 디바이스들의 보호 파라미터들을 이들 전자 보호 디바이스들의 시운전 단계 (commissioning phase) 동안 적절히 튜닝하도록 개발되었다.

그러나, 이들 해법들은 대규모 실험실 및 현장 테스트들을 수반하므로 상당히 시간 낭비적이고 비용이 많이 든다.

시장에서, 그리드 섹터들의 동작의 강건하고 효과적인 관리를, 특히 이들 그리드 섹터들이 그들의 동작 수명의 특정 과도 기간들 동안 고 전류들을 흡수하는 전기 부하들을 포함할 때 보장하는 해법들에 대한 커다란 요구가 있다.

이 요구에 응답하기 위하여, 본 발명은 다음의 청구항 1 및 관련된 종속 청구항들에 기재되는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법을 제공한다.

추가의 양태에서, 본 발명은 다음의 청구항 11에 기재되는 컴퓨터 프로그램에 관련된다.

추가의 양태에서, 본 발명은 다음의 청구항 12에 기재되는 컴퓨터화된 디바이스에 관련된다.

본 발명의 특성들 및 장점들은 순수하게 예로서만 그리고 첨부 도면들에서의 제한 없이 도시되는 바람직하지만 배타적이지 않은 실시형태들의 설명에서부터 더 명확하게 드러날 것인데, 도면들 중:
도 1은 배전 그리드의 그리드 섹터를 개략적으로 예시하며;
도 2 내지 도 10은 본 발명에 따른 방법을 개략적으로 예시하는 도면들이다.

인용되는 도면들을 참조하여, 본 발명은 배전 그리드 섹터 (100) 에서 고장 이벤트를 식별하는 방법 1에 관련된다.

그리드 섹터 (100) 는 스마트 그리드, 마이크로-그리드 또는, 더 일반적으로는, 배전 그리드의 임의의 부분일 수도 있다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 는 산업, 상업 또는 주거용 건물들 또는 플랜트들을 위한 배전 네트워크일 수도 있다.

대체로, 그리드 섹터 (100) 는 저 또는 중간 전압 레벨들에서 동작할 수도 있다.

본 발명의 프레임워크 내에서, "저 전압"이란 용어는 1.2 kV AC 및 1.5 kV DC까지의 동작 전압들에 관련되는 한편 "중간 전압"이란 용어는 수십 kV까지, 예컨대, 72 kV AC 및 100 kV DC까지의 1.2 kV AC 및 1.5 kV DC보다 더 높은 동작 전압들에 관련된다.

바람직하게는, 그리드 섹터 (100) 는, 예를 들어, 전력 유틸리티 그리드일 수도 있는 메인 그리드 (200) 와 전기적으로 접속 가능하거나 또는 메인 그리드로부터 접속해제 가능한 전기 커플링 노드 (PoC, Point of Coupling) 를 포함한다.

그리드 섹터 (100) 는 전기 위상들 중 하나 이상의 전기 위상을 가지는, 예컨대, 세 개의 전기 위상들을 가지는 전기선들을 가질 수도 있다.

바람직하게는, 커플링 노드 (PoC) 에서, 그리드 섹터 (100) 는 제 1 스위칭 디바이스 (S₁) 를 포함하며, 제 1 스위칭 디바이스의 동작은 적합한 제어 신호들 (C1) 에 의해 선택적으로 제어될 수 있다.

스위칭 디바이스 (S₁) 가 폐쇄 (ON) 상태에 또는 개방 (OFF) 상태에 있을 때, 그리드 섹터 (100) 는 메인 그리드 (200) 에 전기적으로 접속되거나 또는 접속해제된다.

스위칭 디바이스 (S₁) 는 알려진 유형 (예컨대, 회로 브레이커, 단로기 (disconnector), 접촉기 등) 일 수도 있고 간결함을 위해 여기서 추가로 설명되지 않을 것이다.

편리하게, 그리드 섹터 (100) 에 의해 흡수되는 (즉, 그거의 전기 부하들의) 전체 그리드 전류 (I_G) 는 적합한 검출 수단 (301) 에 의해 전기 커플링 노드 (PoC) 에서 검출될 수 있다.

그리드 섹터 (100) 는 전력 소스 (200) 에 의해 제공되는 대응하는 전력량을 각각이 소비하는 하나 이상의 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 을 포함한다.

대체로, 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 은 필요에 따른 임의의 유형일 수도 있다.

바람직하게는, 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 은 대응하는 전기 회전 머신들에 의해, 예컨대, 대응하는 삼상 유도 전동기들에 의해 형성된다.

전기 부하들 (L₁,..., L_M) 은 알려진 유형일 수도 있고 간결함을 위해 여기서 추가로 설명되지 않을 것이다.

편리하게, 그리드 섹터 (100) 는 하나 이상의 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 을 그리드 섹터의 나머지 부분들에서부터 또는 그런 그리드 섹터의 나머지 부분들과 전기적으로 접속해제 또는 접속하는 하나 이상의 제 2 스위칭 디바이스들 (S₂) 을 포함한다.

각각의 스위칭 디바이스 (S₂) 의 동작은 적합한 제어 신호들 (C2) 에 의해 알려진 방식으로 제어될 수 있다.

스위칭 디바이스들 (S₂) 은 알려진 유형 (예컨대, 회로 브레이커들, 단로기들, 접촉기들, I-O 인터페이스들, 스위치들, 스위치-단로기들 등) 일 수도 있고 간결함을 위해 여기서 추가로 설명되지 않을 것이다.

위에서 언급된 바와 같이, 본 발명에 따른 방법 1은, 그리드 섹터 (100) 에서의 고장 이벤트의 식별을 위한 것이다.

더 상세하게는, 방법 1은 그리드 전류 (I_G) 의 검출된 비정상적 변화가 전기 부하 (L₁,..., L_M) 의 특성 과도 동작 기간의 발생으로 인한 것인지 또는 전기 고장으로 인한 것인지를 결정하기 위한 것이다.

방법 1은 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 전기 회전 머신들을 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서의 고장 이벤트의 식별에 특히 적합하다.

이 경우, 방법 1은 그리드 전류 (I_G) 의 검출된 비정상적 변화가 전기 회전 머신 (L₁,..., L_M) 의 스타트업으로 인한 것인지 또는 전기 고장으로 인한 것인지를 결정하는 것을 허용한다.

다음에서, 방법 1은 발명의 범위를 제한할 의도 없이 명료함을 위해 이 구현예를 특히 참조하여 설명될 것이다.

원칙적으로, 실제로, 방법 1은 상이한 유형들의 전기 부하들을 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서 구현될 수도 있고, 상기 전기 부하들에 대한 상이한 특성 과도 동작 기간들에 대해, 이들 전기 부하들의 실제 특성에 의존하여 언급될 수도 있다.

인용되는 도면들을 참조하면, 본 발명에 따른 방법 1은, 각각의 전기 위상에 대해, 커플링 노드 (PoC) 에 흐르는 그리드 전류 (I_G) 를 나타내는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 을 취득하는 단계 (a) 를 포함한다.

제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 은 후속 샘플링 순간들 (n) 에 취득되며, 그 후속 샘플링 순간들의 각각은 주어진 샘플링 주기 (Ts) 의 배수이다. 실제로, 도 2에서 입증되는 바와 같이, 각각의 샘플링 순간 (n) 은 n이 자연수인 n = n*Ts로서 정의될 수 있다.

바람직하게는, 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 은 제 1 검출 신호들 (D1) 을 주어진 샘플링 주파수 Fs=1/Ts로 샘플링함으로써 획득된다. 샘플링 주파수 (Fs) 및 샘플링 주기 (Ts) 에 대한 전형적인 값들은, 예를 들어, Fs = 10 kHz 및 Ts = 100 ㎲이다.

방법 1의 실제 구현예에서, 그리드 전류 (I_G) 는, 커플링 노드 (PoC) 에 배열되고 그리드 전류 (I_G) 를 나타내는 제 1 검출 신호들 (D1) 을 제공하는 제 1 센서 수단 (301) 에 의해 검출될 수도 있다.

센서 수단 (301) 은 알려진 유형 (예컨대, 변류기들, 로고스키 (Rogowski) 코일들, 홀 (Hall) 센서들 등) 일 수도 있고 간결함을 위해 여기서 추가로 설명되지 않을 것이다.

편리하게, 커플링 노드 (PoC) 에서의 그리드 전압 (V_G) 을 나타내는 추가적인 데이터 값들 (v_k(n)) 은, 각각의 전기 위상에 대해, 동일한 샘플링 순간들 (n) 에 또는 복수의 샘플링 순간들 (n) 을 포함하는 시간 간격들로 취득될 수도 있다.

편리하게, 그리드 전압 (V_G) 은 적합한 추가의 센서 수단 (도시되지 않음) 에 의해 검출될 수도 있는데, 그러한 센서 수단은 알려진 유형 (예컨대, 전압 변압기들, 션트 저항기들) 일 수도 있고 간결함을 위해 여기서 추가로 설명되지 않을 것이다.

방법 1에 따르면, 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 은 동일한 수의 샘플링 순간들 (n) 을 포함함으로써, 동일한 시간 폭을 갖도록 하기 위해서 정의되는 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시퀀스로 세분된다.

각각의 시간 윈도우 (TW₁,..., TW_R) 의 시간 폭은 필요에 따라 조정될 수도 있다.

일 예로서, 각각의 시간 윈도우 (TW₁,..., TW_R) 는 P=200 개 샘플링 순간들 (n) 을 포함함으로써, 0.02 s의 시간 폭 (샘플링 주기 Ts = 100 ㎲) 를 가질 수도 있다.

바람직하게는, 각각의 시간 윈도우 (TW₁,..., TW_R) 는 그리드 섹터 (100) 의 그리드 기간과 동일한 (예컨대, 그리드 섹터가 50 Hz의 그리드 주파수를 가질 때 0.02 s와 동일한) 시간 폭을 가진다.

이 해법은 본 발명의 방법을 수행하는 컴퓨테이션 부하뿐만 아니라 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 정의를 현저히 단순화시킨다는 것을 알 수 있다.

도 3을 참조하면, 위에서 언급된 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시퀀스는 초기 시간 윈도우 (TW₁) 와 초기 시간 윈도우 (TW₁) 를 뒤따르는 하나 이상의 후속 시간 윈도우들 (TW₂,..., TW_R) 을 포함한다.

시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 은 필요에 따라 배열될 수도 있는 대응하는 시작 순간들 (t₁, t₂,..., t_R) 에서 시작하기 위해서 정의된다.

바람직하게는, 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시작 순간들 (t₁, t₂,..., t_R) 은 시간적으로 동일하게 이격된다.

도 3에서, 명료함을 위해, 후속 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 이 (시간적으로) 연속적으로 서로 인접하여, 각각의 시간 윈도우가 선행하는 시간 윈도우의 종료 순간에 시작하는 일 예가 도시된다.

이러한 일 예는 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시작 순간들 (t₁, t₂,..., t_R) 이 시간 윈도우들의 시간 폭 (예컨대, 200 개 샘플링 순간들 (n)) 과 동일한 시간 간격들만큼 이격되는 이론적인 경우 (단지 명료함을 위해서만 인용되는 도면들에서 나타내어짐) 에 대응한다.

실제로, 그러나, 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시작 순간들 (t₁, t₂,..., t_R) 은 수 개의 샘플링 순간들 (n) 만을 포함하는 시간 간격들에 의해 이격됨으로써, 시간적으로 수백 ㎲만큼 이격된다. 분명히, 이 경우, 각각의 시간 윈도우 (TW₁,..., TW_R) 는 다수의 후속 시간 윈도우들과 부분적으로 중첩될 것이다.

도 3 내지 도 5를 참조하면, 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 전체 시퀀스는 연속적인 시간 윈도우들 (TW^-, TW⁺) 의 후속 쌍들의 시퀀스로서 보일 수도 있으며, 각각의 쌍은 주어진 시간 윈도우 (TW⁺) 에 의해 그리고 시간 윈도우 (TW⁺) 에 선행하는 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 의해 형성된다는 것이 명백하다.

일 예로서, 시간 윈도우들 (TW₁, TW₂,..., TW_R) 의 시퀀스는, 시간 윈도우들 (TW^-, TW⁺) 의 쌍들을 시간적으로 시프팅함으로써 정의될 수 있다.

시간 윈도우들 (TW₂,..., TW_R) 의 일반 쌍에 대해, 시간 윈도우 (TW^-) 는 초기 시간 윈도우 (W₁) 또는 후속 시간 윈도우들 (TW₂,..., TW_R) 에 포함되는 시간 윈도우일 수도 있는 한편 시간 윈도우 (TW⁺) 는 후속 시간 윈도우들 (TW₂,..., TW_R) 에 포함되는 시간 윈도우일 수도 있다는 것이 명백하다.

제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 취득 시, 방법 1은 그리드 전류 (I_G) 가 한 시간 윈도우에서부터 다른 시간 윈도우로의 비정상적 변화들을 겪는지의 여부를 체크하기 위해 연속적인 시간 윈도우들 (TW^-, TW⁺) 의 하나 이상의 후속 쌍들에서 취득되는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 을 프로세싱한다.

더 상세하게는, 방법 1은 시간 윈도우 (TW⁺) 에 부분적으로 포함되는 제 1 샘플링 순간들에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ⁺[n]) 과, 상기 제 1 샘플링 순간들에 선행하는 그리고 시간 윈도우 (TW⁺) 에 선행하는 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 2 샘플링 순간들에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ^-[n]) 을 프로세싱하는 단계 (b) 를 포함한다.

위에서 언급된 데이터 값들 (i_k ^-[n], i_k ⁺[n]) 은 그리드 전류 (I_G) 가, 시간 윈도우 (TW⁺) 에서, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 겪는지의 여부를 체크하기 위해 프로세싱된다.

실제로, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 일반 (generic) 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 일반 샘플링 순간 (n) 에 대해, 시간 윈도우 (TW⁺) 에서 적어도 부분적으로 취득되는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 과 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에서 적어도 부분적으로 취득되는 제 1 데이터 값들 (i_k ^-[n]) 은 그리드 전류 (I_G) 가 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 겪는지의 여부를 체크하기 위해 프로세싱된다.

더 상세하게는, 일반 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 일반 샘플링 순간 (n) 에 대해, 시간 윈도우 (TW⁺) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 1 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 과 상기 제 1 샘플링 순간들에 선행하는 그리고 선행하는 시간 윈도우 (TW^-) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 2 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 이, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 시간 윈도우 (TW⁺) 에서의 그리드 전류 (I_G) 의 변화를 나타내는 통계량 (CH[n]) 을 계산하기 위해 프로세싱된다. 그런 통계량은 그 다음에, 시간 윈도우 (TW⁺) 에서 검출된 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화가 있는지의 여부를 결정하기 위해, 임계 값과 비교된다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (b) 는 일반 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 하나 이상의 일반 샘플링 순간들 (n) 에 대해 실행되는 서브단계들의 시퀀스를 포함한다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (b) 는 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해 다음의 서브단계들:

- 시간 윈도우 (TW⁺) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 1 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 1 벡터 (i_k ⁺[n]) 를 선택하는 서브단계;

- 적어도 부분적으로 그리고 상기 제 1 순간들에 선행하는 제 2 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 2 벡터 (i_k ^-[n]) 를 선택하는 서브단계;

- 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 그리드 전류 (I_G) 의 위상 전류에서의 변화를 나타내는 위상 전류 변화 값 (CH_k[n]) 을 계산하기 위해 선택된 벡터들 (i_k ⁺[n], i_k ^-[n]) 을 프로세싱하는 서브단계를 포함한다.

편리하게, 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 제 1 벡터 (i_k ⁺[n]) 는 다음의 관계에 의해 주어질 수도 있으며:

i_k ⁺[n] = [i_k(n-P+1),..., i_k(n)]^T

여기서 n은 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 일반 샘플링 순간이며, k는 전기 위상 인덱스이며, P는 각각의 시간 윈도우에 포함되는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 수이다.

편리하게, 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 제 2 벡터 (i_k ^-[n]) 는 다음의 관계에 의해 주어질 수도 있으며:

i_k ^-[n] = [i_k(n-2P+1),..., i_k(n-P)]^T

편리하게, 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 위상 전류 변화 값 (CH_k[n]) 은 다음과 같이 계산될 수도 있으며:

CH_k[n] = || i_k ⁺[n]- i_k ^-[n] ||

여기서 n은 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 일반 샘플링 순간이며, k는 전기 위상 인덱스이다.

대체로, 그러나, 위상 전류 변화 값 (CH_k[n]) 은 그리드 전류 (I_G) 의 변화의 인덱스이고, 절대 값들의 합 (위에서 나타낸 바와 같음) 으로서, 또는 제곱된 차이들의 합으로서, 또는 상이한 값들의 가중치들을 이용한 가중된 평균으로서, 또는 샘플링된 값들의 다른 함수로서 계산될 수 있다. CH_k[n]을 계산하는 방법의 선택은 그리드 섹터 (100) 의 실제 유형 (예컨대, 공칭 흡수 전력, 전기 부하들의 유형 등) 에 따라 달라질 수도 있다.

그리드 섹터 (100) 의 (일반 샘플링 순간 (n) 에 대한) 각각의 전기 위상에 대한 위상 전류 변화 값 (CH_k[n]) 의 계산 시, 방법 1의 단계 (b) 는 바람직하게는, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 그리드 전류 (I_G) 의 전체 변화 (ΔI_G) 를 나타내는 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 을 계산하기 위해, 각각의 전기 위상에 대해 계산된 위상 전류 변화 값들 (CH_k[n]) 을 프로세싱하는 추가의 서브단계를 포함한다.

편리하게, 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 은 다음과 같이 계산될 수도 있으며:

여기서 n은 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 일반 샘플링 순간이며, k는 전기 위상 인덱스이고 CH_k[n]은 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해 계산된 위상 전류 변화 값이다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (b) 는 일반 순간 (n) 에 계산된 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 과, 제 1 임계 값 (TH1) 을 비교하는 추가의 서브단계를 포함한다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (b) 는 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 제 1 수 (N1) (예를 들어 N1=10) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 위에서 설명된 서브단계들을 반복하는 추가의 서브단계를 포함한다.

제 1 임계 값 (TH1) 과 제 1 수 (N1) 는 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 의 실제 특성에 따라 설정될 수도 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (b) 는 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 이 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 적어도 제 1 수 (N1) 의 연속적인 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 1 임계 값 (TH1) 을 초과하는지의 여부를 체크하는 추가의 서브단계를 포함한다.

전체 전류 변화 값 (CH[n]) 이 수 N1의 연속적인 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 1 임계 값 (TH1) 을 초과하지 않으면, 그리드 전류 (I_G) 가, 시간 윈도우 (TW⁺) 에서, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 임의의 비정상적 변화를 보여주지 않는다고 결정된다. 이는 시간 윈도우 (TW⁺) (도 4) 에 그리드 섹터 (100) 에서 발생하는 비정상적 이벤트들이 없다는 것을 의미한다.

전체 전류 변화 값 (CH[n]) 이 수 N1의 연속적인 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 1 임계 값 (TH1) 을 초과하면, 그리드 전류 (I_G) 는, 시간 윈도우 (TW⁺) 에서, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 보여준다고 결정된다. 이는 이벤트 순간 (n _event ) 에 그리드 섹터 (100) 에서 발생했던 비정상적 이벤트가 시간 윈도우 (TW⁺) (도 5) 를 포함하였음을 의미한다.

상기 비정상적 이벤트의 실제 특성은 방법 1의 이 스테이지에서 식별되지 않는다는 것을 알 수 있다. 그러나, 이 스테이지까지 수행된 데이터 프로세싱, 특히 통계량 (CH[n]) 의 계산은, 이벤트 순간 (n_event) 에서부터 시작하는 비정상적 이벤트가 진행되고 있음을 이해하는 것을 허용한다

도 2 및 도 7을 참조하면, 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서의 커플링 노드 (PoC) 에서 검출된 그리드 전류 (I_G) 의 거동의 예들이 도시된다.

그리드 전류 (I_G) 가 이벤트 순간 (n _event ) 에 비정상적인 경향을 나타내는 것이 분명하다.

도 6을 참조하면, 동일한 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해 계산된 위상 전류 변화 값들 (CH_k[n]) 의 대응 예들이 도시된다.

명백한 바와 같이, 계산된 위상 전류 변화 값들 (CH_k[n]) 은 비정상적인 경향을 보여주는 그리드 전류 (I_G) 가 시작하는 이벤트 순간 (n _event ) 에 갑작스런 증가를 겪는다.

전체 전류 변화 값 (CH[n]) 은 따라서 그리드 전류 (I_G) 가 정상 배경 조건에 관해 비정상적 변화를 겪는지의 여부를 체크하기 위한 신뢰가능 인덱스를 나타낸다.

그리드 전류 (I_G) 가, 시간 윈도우 (TW⁺) 의 고려되는 샘플링 순간들 (n) 에 대해, 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화들을 겪지 않는다고 결정되면, 방법 1은 시간 윈도우 (TW⁺) 에 또는 후속 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 추가의 시간 윈도우에 여전히 포함될 수도 있는 후속 샘플링 순간들 (n) 에 대해 위에서 설명된 단계 (b) 를 반복하는 단계 (c) 를 포함한다. 이 마지막 경우, 시간 윈도우들 (TW^-, TW⁺) 의 후속 쌍은 각각의 전기 위상에 대해 취득된 제 1 값들 (i_k(n)) 을 프로세싱하기 위해 고려될 것이다.

시간 윈도우 (TW⁺) 의 이벤트 순간 (n _event ) 에서부터 시작하는 그리드 전류 (I_G) 가 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 겪는다고 결정되면, 방법 1은, 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 하나 이상의 제 1 데이터 값들 (i_k ^e[n]) 을, (상기 이벤트 순간 (n _event ) 에서부터 시작하는) 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 나타내는 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 계산하기 위해, 프로세싱하는 단계 (d) 를 포함한다.

편리하게, 단계 (c) 에서, 방법 1은 이벤트 순간 (n _event ) 에 발생한 비정상적 이벤트 (아직 식별되지 않음) 에 의해 야기된 그리드 전류 (I_G) 의 고립 (isolated) 전류 변화 (ΔI_G) 를 계산하는 것을 제공한다.

다음에서 더 잘 드러날 바와 같이, 이러한 고립 전류 변화 (ΔI_G) 는 위에서 언급된 비정상적 이벤트의 일종의 "서명"을 나타내며, 이는 이 비정상적 이벤트의 유형 (typology) 을 결정하는 것을 허용한다.

도 8을 참조하면, 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 전기 회전 머신들을 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서의 커플링 노드 (PoC) 에서 검출된 그리드 전류 (I_G) 의 전기 위상에 대한 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 샘플링 순간들 (n) 에서의 고립 전류 변화 (ΔI_G) 의 거동의 일 예가 도시된다.

도시된 예에서, 고립 전류 변화 (ΔI_G) 는 전기 회전 머신의 전형적인 돌입 (in-ruch) 전류의 파형을 가진다. 고립 전류 변화 (ΔI_G) 는 따라서 위에서 언급된 비정상적 이벤트가 그리드 섹터 (100) 의 전기 회전 머신의 스타트업 (과도 동작 기간) 에 존재함을 나타낼 수도 있다.

편리하게, 방법 (d) 는 이벤트 순간 (n_event) 에 뒤따르는 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 하나 이상의 제 1 데이터 값들 (i_k ^e[n]) 을 적절히 "클리닝 (cleaning)"함으로써 그리드 전류 (I_G) 의 고립 전류 변화 (ΔI_G) 를 계산하는 단계를 제공한다.

이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 시간 윈도우의 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ^e[n]) 의 이러한 "클리닝" 프로세스는, 상기 제 1 데이터 값들로부터 하나 이상의 대응하는 제 1 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 을 감산하는 것에 편리하게 존재한다.

이벤트 순간 (n _event ) 에 선행하는 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 하나 이상의 제 1 데이터 값들에 의해 바람직하게 형성되는 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 은, 이벤트 순간 (n _event ) 전에 발생한 그리드 전류 (I_G) 의 정상적인 거동을 나타낸다. 그것들은 따라서 위에서 언급된 비정상적 이벤트의 발생 전의 그리드 전류 (I_G) 의 배경 조건을 나타낸다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (d) 는, 각각의 전기 위상에 대해, 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 하나 이상의 샘플링 순간들에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 1 데이터 세트 (i_k ^e[n]) 를 선택하는 서브단계를 포함한다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (d) 는 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 상기 그리드 전류 (I_G) 의 정상적인 거동을 나타내는 제 1 기준 데이터 값들의 제 2 데이터 세트 (i_k ^r[n]) 를 선택하는 단계를 포함한다.

위에서 언급된 바와 같이, 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 은 상기 이벤트 순간 (n _event ) 에 선행하는 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 을 편리하게 포함한다.

바람직하게는, 제 1 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 은 그것들이 진정으로 전류 배경을 나타낼 때 (도 7 참조) 이벤트 순간 (n _event ) 에 선행하는 마지막 시간 윈도우 (TW^-) 에 포함되는 제 1 데이터 값들과 일치한다. 이 경우, 제 1 기준 데이터 값들의 제 2 데이터 세트 (i_k ^r[n]) 는 방법 1의 단계 (b) 에서 계산된 제 2 벡터 (i_k ^-[n]) 의 반복에 의해 실질적으로 생성될 수 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (c) 는 (상기 이벤트 순간 (n _event ) 에서부터 시작하는) 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 나타내는 제 2 데이터 값들의 제 3 데이터 세트 (i_k ^clean[n]) 를 계산하기 위해 제 1 및 제 2 데이터 세트들 (i_k ^e[n], i_k ^r[n]) 을 프로세싱하는 단계를 포함한다.

편리하게, 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 위상에 대해, 제 2 데이터 값들의 제 3 데이터 세트 (i_k ^clean[n]) 는 다음의 관계에 의해 주어질 수도 있으며:

i_k ^clean[n] = i_k ^e[n] - i_k ^-[n]_(n- _nevent ₎ _mod _P

여기서 n은 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 시간 윈도우의 일반 샘플링 순간이며, k는 전기 위상 인덱스이며, P는 각각의 시간 윈도우에 포함되는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 수이며, i_k ^-[n]은 방법 1의 단계 (b) 에서 계산된 제 2 벡터이다.

위의 관계로부터, 제 2 데이터 값들의 제 3 데이터 세트 (i_k ^clean[n]) 의 각각의 엘리먼트가, 각각 이벤트 순간 (n_event) 에 뒤따르는 시간 윈도우에 그리고 이벤트 순간 (n_event) 에 선행하는 마지막 시간 윈도우 (TW^-) 에 포함되는 대응하는 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 사이의 차이로서 계산된다는 것이 명백하다.

제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 의 계산 시 (일반 샘플링 순간 (n) 에 대한 것임), 방법 1은 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 전기 부하 (L₁,..., L_M) 의 특성 과도 동작 기간으로 인한 것인지의 여부를 체크하기 위해 상기 제 2 데이터 값들을 프로세싱하는 단계 (e) 를 포함한다.

실제로, 단계 (e) 는 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 이 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 의해 상기 전기 부하의 특정 과도 동작 기간 동안 흡수된 전류를 나타내는 제 2 기준 값들과 일치하는지의 여부를 체크하는 것을 위한 것이다.

제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 관련된 제 2 기준 값들 사이의 일치가, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 상기 전기 부하에 대한 그런 특성 과도 동작 기간의 발생으로 인한 것이고 전기 고장으로 인한 것이 아님을 나타낼 것이다.

한편, 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 관련된 제 2 기준 값들 사이의 불일치가, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화가 전기 고장의 발생으로 인한 것임을 나타낼 것이다.

일 예로서, 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서, 이벤트 순간 (n _event ) 에서부터 시작하는 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화가, 전기 회전 머신의 스타트업 시에 흡수되는 고 전류 (돌입 전류) 로 또는 전기 고장으로 인한 것일 수도 있다.

제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 스타트업 위상 (과도 동작 기간) 에 특정 전기 회전 머신에 의해 흡수되는 전류를 설명하는 제 2 기준 값들 사이의 일치가, 그리드 전류 (I_G) 의 식별된 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 상기 전기 회전 머신의 스타트업으로 인한 것임을 나타낼 것이다. 실제로, 이는 방법 1의 단계 (b) 에서 발견되는 비정상적 이벤트가 상기 특정 전기 회전 머신의 스타트업임을 의미한다.

대신, 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 이 스타트업 위상에서 각각의 전기 회전 머신에 의해 흡수되는 전류의 거동을 설명하는 제 2 기준 값들과 일치하지 않으면, 그리드 전류 (I_G) 의 식별된 비정상적 변화 (ΔI_G) 는 전기 고장으로 인한 것이다. 실제로, 이는 방법 1의 단계 (b) 에서 발견된 비정상적 이벤트가 전기 고장임을 의미한다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) (상기 이벤트 순간 (n _event ) 에서부터 시작함) 를 나타내는 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 을 계산하기 위해, 이벤트 순간 (n _event ) 에 후속하는 샘플링 순간 (n) 에, 각각의 전기 위상에 대해 계산된 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 프로세싱하는 서브단계를 포함한다.

단계 (e) 의 이 서브단계에서 수행되는 데이터 프로세싱은 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 의 실제 특성에 따라 실제로 달라진다.

일 예로서, 그리드 섹터가 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 인 전기 회전 머신들을 포함할 때, 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 은 각각의 전기 위상에 대해 그리고 샘플링 순간 (n) 에 대해 계산되는 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 의 널리 공지된 클라크 (Clark) 변환을 계산함으로써 계산될 수도 있다. 이 경우, 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 은 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 의 q-d 파형을 나타내는 것일 수도 있다.

추가의 예로서, 각각의 전기 위상에 대한 임피던스들의 추정값을 계산함으로써 제 3 데이터 값들은 계산될 수도 있다. 데이터 값들 (I^clean[n]) 은 그러면 샘플링 순간 (n) 에 회로가 알 수 있는 등가 임피던스를 나타낼 수도 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는, 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해, 이벤트 순간 (n _event ) 에 후속하는 샘플링 순간 (n) 에, 상기 전기 부하의 특성 과도 동작 기간 동안 상기 m번째 전기 부하에 의해 흡수되는 예측된 전류를 나타내는 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 을 선택하는 서브단계를 포함한다.

실제로, 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해, 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 의 대응하는 세트가 이 전기 부하가 주어진 특성 과도 동작 기간을 겪을 때 상기 전기 부하에 의해 흡수되는 전류에 대한 예측된 거동을 설명한다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 의 대응하는 세트가 각각의 전기 회전 머신을 위해 선택된다. 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 의 각각의 세트는 대응하는 전기 회전 머신에 의해 이 전기 회전 머신의 스타트업 위상 (특성 과도 기간) 동안 흡수되는 전류 (돌입 전류) 에 대한 예측된 거동을 설명한다. 편리하게, 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 은 대응하는 전기 회전 머신에 의해 흡수되는 예측된 전류 (돌입 전류) 에 대한 q-d 파형을 나타내는 것일 수도 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해, 대응하는 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 과 대응하는 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 을, 상기 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 와 상기 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하에 의해 흡수되는 예측된 전류 사이의, 이벤트 순간 (n _event ) 에 후속하는 순간 (n) 에서의 차이를 나타내는 대응하는 에러 값 (E^m[n]) 을 계산하기 위해, 프로세싱하는 서브단계를 포함한다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 각각의 전기 회전 머신에 대해, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) (도 8) 와 상기 전기 회전 머신에 의해 이 전기 회전 머신의 스타트업 위상 동안 흡수되는 예측된 전류 사이의, 이벤트 순간 (n _event ) 에 후속하는 순간 (n) 에서의 차이를 나타내는 대응하는 에러 값 (E[n]) 이 계산된다.

편리하게, 주어진 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대한 에러 값 (E^m[n]) 은 다음으로서 계산될 수도 있으며:

E^m[n] = || I^m[n] - I^clean[n] ||

여기서 n은 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 시간 윈도우에 포함되는 샘플링 순간이며, m은 전기 부하 인덱스이다.

I^clean[n], I^m[n]은 각각 I^clean[n] 및 I^m[n]의 P 개의 연속적인 순간들을 고려함으로써 계산되며, 즉, I^clean[n]:=[ I^clean[n],..., I^clean[n-P+1]]^T) 및 I^m[n]:=[ I^m[n],..., I^m[n-P+1]]^T 이며, 여기서 P는 일반 시간 윈도우에 포함되는 샘플링 순간들 (n) 의 수이다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 모든 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 에 대해 계산된 에러 값들 (E[n]) 중에서 최소 에러 값 (E^*[n]) 을 선택하는 서브단계를 포함한다.

실제로, 최소 에러 값 (E^*[n]) 은 E^*[n]:= min E^m[n]으로서 계산될 수도 있으며, 여기서 m은 전기 부하 인덱스이다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 상기 최소 에러 값 (E^*[n]) 과 제 2 임계 값 (TH2) 을 비교하는 서브단계를 포함한다.

제 2 임계 값 (TH2) 은 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 의 실제 특성에 따라 설정될 수도 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 이벤트 순간 (n _event ) 에 뒤따르는 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 위에서 설명된 서브단계들을 반복하는 서브단계를 포함한다.

샘플링 순간들의 제 2 수 (N2) 는 그리드 섹터 (100) 에 전기 고장이 있는지의 여부를 결정하기 위해 요구되는 응답 시간에 의존하여 편리하게 선택될 수 있다.

바람직하게는, 방법 1의 단계 (e) 는 최소 에러 값 (E^*[n]) 이 적어도 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 2 임계 값 (TH2) 을 초과하는지의 여부를 체크하는 서브단계를 포함한다.

최소 에러 값 (E^*[n]) 이 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 2 임계 값 (TH2) 을 초과하지 않으면, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 는 선택된 최소 에러 값 (E^*[n]) 에 대응하는 전기 부하 (L₁,..., L_M) 의 과도 동작 기간의 발생으로 인한 것으로서 결정된다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 각각의 전기 회전 머신에 대해, 최소 에러 값 (E^*[n]) 이 적어도 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 2 임계 값 (TH2) 을 초과하지 않으면, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) (도 8) 는 선택된 최소 에러 값 (E^*[n]) 이 계산된 전기 회전 머신 (L₁,..., L_M) 의 스타트업의 발생으로 인한 것으로서 결정된다.

실제로, 이 경우, 계산된 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 그리드 섹터 (100) 의 전기 부하를 고려한 특정 기준 값들 사이에는 용인가능 일치가 있다.

도 9는 두 개의 전기 회전 머신들 (L₁, L₂) 을 전기 부하들로서 포함하는 예시적인 그리드 섹터의 동작을 언급한다. 두 개의 전기 회전 머신들 (A, B) 에 대해 계산된 에러 값들 (E¹[n], E²[n]) 의 거동은 개략적으로 도시된다. 입증되는 바와 같이, 에러 값 (E¹[n]) 은 최소 에러 값 (E^*[n]) 으로서 선택될 수 있다.

E¹[n]이 긴 시간 간격에 대해 선택된 제 2 임계 값 (TH2) 보다 더 낮으므로, 전기 회전 머신 (L₁) 에 의해 이 전기 회전 머신의 스타트업에서 흡수되는 돌입 전류로 인해 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) (도 8) 는 가능성이 있다.

최소 에러 값 (E^*[n]) 이 적어도 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 제 2 임계 값 (TH2) 을 초과하지 않으면, 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) (도 8) 는 전기 고장으로 인한 것으로서 결정된다.

실제로, 이 경우, 계산된 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 부하를 고려한 특정 기준 값들 사이에는 일치가 없다.

그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 복수의 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 에 대한 발생 과도 동작 기간들에 의해 야기될 수도 있다는 것을 아는 것이 흥미롭다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 이 상황은 복수의 전기 회전 머신들이 동시에 활성화될 때 발생할 수도 있다.

방법 1에 따르면, 이 특정 조건은 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 관련된 특정 제 2 기준 값들 (I^m[n]) 사이에서 일치를 발견하는 것이 거의 불가능할 것이므로 전기 고장과 동등한 것으로서 간주된다.

이 접근법은, 그러나, 임의의 실제 단점을 제공하지 않는데, 위에서 언급된 특정 조건은 배전 그리드의 실제 동작 수명에서 빈번하지 않아서이다.

그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 중 하나의 전기 부하의 과도 동작 기간의 발생으로 인한 것으로 결정되면, 그리드 섹터 (100) 의 전기 부하들을 관리하기 위한 적합한 제어 전략들 (예컨대, 부하 차단 (shedding) 전략들) 이 그리드 섹터 (100) 를 전력 소스 (200) 에서부터 접속해제 하기 위해 스위칭 디바이스 (S₁) 를 활성화시키는 일 없이 수행될 수도 있다.

일 예로서 그리드 전류 (I_G) 가 곧 감소할 것임을 확신하는 것이 가능하므로 전기 부하의 과도 동작 기간의 발생의 결과로서 그리드 섹터 (100) 에 의해 흡수되는 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 보상하기 위해서 그리드 섹터의 일부 전기 부하들은 접속해제되거나 또는 조정될 수도 있다.

그러나, 보호 레벨을 증가시키기 위하여, 스위칭 디바이스 (S₁) 를 활성화시켜 그리드 섹터 (100) 를 접속해제하고 오퍼레이터에게 스위치 (S₁) 의 활성화가 전기 부하들 (Lm) 의 과도 동작 기간으로 인한 것이었다는 정보를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 경우, 오퍼레이터는 연속하는 다운시간을 방지하기 위한 하나의 방도가 전류 제한 디바이스를 전기 부하 (L_m), 그런 드라이버 또는 소프트-스타터 (soft-starter) 에 설치하는 것임을 알 것이다.

이러한 제어 기법들의 추가의 예들은 동일한 출원인의 이름의 EP16202531.6에서 설명된다.

그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 전기 고장으로 인한 것이라고 결정되면, 그리드 섹터 (100) 를 전력 소스 (200) 로부터 접속해제할 것을 스위칭 디바이스 (S₁) 에 프롬프트하기 위해 적합한 제어 신호들 (C1) 이 생성될 수도 있다.

일반적으로, 제 2 기준 데이터 값들은 그리드 전류 (I_G) 의 i_k(n) 를 나타내는 제 1 데이터 샘플들을 기초로 그리고, 아마도, 이용 가능한 경우 그리드 전압 (V_G) 을 나타내는 추가의 데이터 샘플들 (v_k(n)) 을 기초로 계산될 수도 있다.

본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 은 대응하는 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하의 동작을 설명하는 시간 이산 모델을 사용하여 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 의 거동을 시뮬레이션함으로써 계산된다.

편리하게, 주어진 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대한 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 은 다음의 관계에 의해 주어지며:

I^m[n] = Y(p_m, V[n])

여기서 p_m은 상기 m번째 전기 부하를 위해 추정된 전기적 및 기계적 파라미터들의 세트이고 V[n]은 상기 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하의 동작 전압을 나타내는 검출 데이터의 세트이다.

위에서 언급된 시간 이산 모델을 나타내는 함수 Y() 는 알려진 유형일 수도 있고 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 의 실제 특성에 의존하여 편리하게 계산된다.

예를 들어, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 함수 Y() 는 다음의 특정 논문들에서 설명되는 널리 공지된 모델링 기법들에 따라 계산될 수도 있다:

- P. C. Krause 등 "Analysis of electric machinery and drive systems", John Wiley and Sons, 2013;

- C. M. Ong "Dynamic Simulation of Electric Machinery: using Matlab/Simulink", Prentice Hall, New Jersey, 1998.

바람직하게는, 위에서 언급된 시간 이산 모델은 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해 모델링 절차를 수행함으로써 계산된다.

바람직하게는, 그런 모델링 절차는 다음의 단계들:

- 그리드 섹터 (100) 의 전기 부하 (Lm) 를 활성화시키는 단계;

- 그리드 섹터 (100) 의 나머지 전기 부하들을 비활성화시키는 단계;

- 각각의 전기 위상에 대해, 전기 부하 (Lm) 의 동작 전압을 그리고 전기 부하 (Lm) 의 특성 과도 동작 기간 동안 전기 부하 (Lm) 에 의해 흡수된 전류를 나타내는 검출 데이터를 취득하는 단계;

- 전기 부하 (Lm) 의 하나 이상의 실제 전기적 및/또는 기계적 파라미터들 (p_est) 을 추정하기 위해 상기 검출 데이터를 프로세싱하는 단계; 및

- 그리드 섹터 (100) 의 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해 위의 단계들을 반복하는 단계를 포함한다.

편리하게, 전기 부하 (Lm) 의 실제 전기적 및 기계적 파라미터들 (p_est) 은 전기 부하 (Lm) 에 대해 제공된 설치 제약조건들에 기초하여 비선형 최소 자승 (NLS) 문제를 풂으로써 추정된다.

일 예로서, 그리드 섹터 (100) 가 전기 회전 머신들을 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 포함할 때, 각각의 전기 회전 머신에 대해, 위에서 설명된 셋업 절차는 다음의 단계들:

- 그리드 섹터 (100) 의 전기 회전 머신 (Lm) 을 활성화시키는 단계;

- 그리드 섹터 (100) 의 나머지 전기 회전 머신들을 비활성화시키는 단계;

- 각각의 전기 위상에 대해, 전기 회전 머신 (Lm) 의 동작 전압을 그리고 전기 회전 머신 (Lm) 의 스타트업 동안 전기 회전 머신 (Li) 에 의해 흡수된 전류를 나타내는 검출 데이터를 취득하는 단계; 및

- 전기 회전 머신 (Lm) 의 하나 이상의 실제 전기적 및/또는 기계적 파라미터들 (p_est) 을 추정하기 위해 상기 검출 데이터를 프로세싱하는 단계을 포함할 수도 있다.

전기 회전 머신 (Lm) 의 실제 전기적 및/또는 기계적 파라미터들 (p_est) 은 다음의 관계에 의해 주어진 NLS 문제를 풂으로써 계산될 수도 있으며:

p_est = arg min tr ((I_qd - Y(p, V_qd) (I_qd - Y(p, V_qd)^T), p∈

여기서

는 이전의 정보 (예컨대, 저항들, 리액턴스들 등) 에 기초한 전기 회전 머신 (Lm) 에 대한 가능한 전기적 및 기계적 파라미터들의 세트이며, I_qd는 전기 회전 머신 (Lm) 에 의해 흡수된 검출된 전류에 대한 q-d 값들 (예컨대, 클라크 변환을 통한 검출된 전류 값들 평균을 프로세싱함으로써 계산됨) 이고 V_qd는 q-d 값들 (예컨대, 클라크 변환을 통해 검출된 전압 값들을 프로세싱함으로써 계산됨) 이다.

전기 회전 머신의 전기적 및/또는 기계적 파라미터들의 방법들 및 추정 방법들의 예들은 다음의 특정 논문에서 설명된다:

- Shaw, Steven R., 및 Steven B. Leeb. "Identification of induction motor parameters from transient stator current measurements." IEEE Transactions on Industrial Electronics 46.1 (1999): 139-149.

위에서 설명된 모델링 절차는 그리드 섹터 (100) 의 시운전 단계 동안 편리하게 수행된다. 그러나, 이는 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해 이 전기 부하의 동작 수명 동안 위에서 언급된 시간 이산 모델을 업데이트하기 위해 유지보수 절차 동안 편리하게 수행될 수도 있다.

위에서부터 쉽게 이해될 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 방법은, 특정 과도 기간들을 갖는 전기 부하들의 상이한 유형들에 쉽게 적응될 수 있다.

위에서 언급된 바와 같이, 방법 1은 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 로서 전기 회전 머신들을 포함하는 그리드 섹터 (100) 에서의 고장 이벤트의 식별에 특히 적합하다.

이 마지막 경우에, 방법 1은 전기 회전 머신 (L₁,..., L_M) 의 그룹들을 전기 부하들로서 갖는 그리드 섹터들에서의 구현예에 쉽게 적응될 수 있다.

본 발명에 따른 방법 1은, 컴퓨터화된 디바이스 (300) 에 의해 구현되는 것에 특히 적합하다.

추가의 양태에서, 본 발명은 본 발명 따른 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 (350) 에 관련된다.

컴퓨터 프로그램 (350) 은 저장 매체에, 예컨대, 컴퓨터화된 디바이스 (300) (도 1) 의 메모리에 저장되거나 또는 저장 가능하다.

추가의 양태에서, 본 발명은 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위해 소프트웨어 명령들을 실행하도록 구성되는 컴퓨터화된 리소스들 (예컨대, 하나 이상의 마이크로프로세서들) 을 포함하는 컴퓨터화된 디바이스 (300) 에 추가로 관련된다.

편리하게, 센서 수단 (301) 은 상기 검출 신호들의 샘플링을 수행하고 방법 1을 구현하도록 구성되는 컴퓨터화된 디바이스 (300) 에 제 1 검출 신호들 (D1) 을 제공하도록 배열된다.

본 발명의 가능한 실시형태들에 따르면, 컴퓨터화된 디바이스 (300) 는, 일 예로서, 스위칭 디바이스 (S₁) 에 온 보드로 설치되거나 또는 스위칭 디바이스 (S₁) 에 동작적으로 연관될 수도 있는, 배전 그리드를 위한 전자 보호 디바이스 (전자 보호 계전기) 일 수도 있다.

본 발명의 가능한 실시형태들에 따르면, 컴퓨터화된 디바이스 (300) 는 그리드 섹터 (100) 에 관해 원격 로케이션에 또는 현장에 설치되는 배전 그리드를 위한 제어기일 수도 있다.

본 발명에 따른 방법은 배전 그리드의 그리드 섹터 (100) 에서의 전기 고장을 식별함에 있어서 매우 효과적이다.

특히, 방법 1은 그리드 전류 (I_G) 의 비정상적 변화가 전기 고장으로 인한 것인지 또는 전기 부하의 과도 동작 기간으로 인한 것인지를 결정하는 것을 허용한다.

이 마지막 경우에, 방법 1은 어떤 전기 부하가 과도 동작 기간을 겪는지를 식별하는 것을 허용함으로써, 그리드 섹터 (100) 의 전기 부하들을 이 전기 부하들을 접속해제하는 일 없이 관리하기 위한 적합한 제어 전략들의 구현을 위한 관련 정보를 제공한다.

방법 1의 위에서 설명된 능력들은 그리드 섹터의 동작의 강건하고 신뢰성 있는 제어를 보장하고, 동시에, 전기 부하들의 불필요한 접속해제 개입들을 회피하거나 또는 감소시키는 것을 허용한다.

본 발명에 따른 방법은, 배전 그리드의 동작을 관리하기 위해 현장에 이미 설치된 하드웨어 및 소프트웨어 리소스들을 사용하여 구현되도록 특히 적응된다.

본 발명에 따른 방법은, 디지털적으로 인에이블된 배전 네트워크들 (스마트 그리드들, 마이크로 그리드들 등) 에서 구현되는 것에 특히 적응된다.

본 발명에 따른 방법은, 현장에서 비교적 쉽고 비용 효율적인 실제 구현예이다.

그 방법은, 몇몇 이름을 대자면, 다양한 유형의 전기 그리드들 (산업, 상업, 및 주거용) 과 전기 부하 유형들, 예컨대, 회전 머신들, 이를테면 유도 머신들, 동기 머신들, 직접 전류 머신들, 또는 다른 유형의 전기 부하들, 이를테면 냉각 및 가열 장비, 노 (furnace) 들에 쉽게 확장 가능하다.

Claims

배전 그리드 섹터 (100) 가 하나 이상의 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 을 포함하고, 상기 배전 그리드 섹터의 그리드 전류 (I_G) 가 검출 가능한, 메인 그리드 (200) 와의 커플링 노드 (PoC) 를 가지는 상기 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법 (1) 으로서,
a) 각각의 전기 위상에 대해, 상기 그리드 전류 (I_G) 를 나타내는 제 1 데이터 값들 (i_k[n]) 을 취득하는 단계로서, 상기 제 1 데이터 값들은 시간 윈도우들 (TW₁,..., TW_R) 의 시퀀스에서 세분되는 후속 샘플링 순간들 (n) 에 취득되는, 상기 취득하는 단계;
b) 각각의 전기 위상에 대해, 시간 윈도우 (TW⁺) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 1 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ⁺[n]) 과, 각각의 전기 위상에 대해, 상기 제 1 샘플링 순간들에 선행하는 그리고 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 에 선행하는 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 적어도 부분적으로 포함되는 제 2 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ^-[n]) 을, 상기 그리드 전류 (I_G) 가, 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 에서, 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 겪는지의 여부를 체크하기 위해, 프로세싱하는 단계로서, 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 에서의 상기 그리드 전류 (I_G) 의 변화를 나타내는 통계량 (CH[n]) 이 상기 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 에 기초하여 계산되고, 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 에서 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화가 있는지의 여부를 결정하기 위해, 임계 값 (TH1) 과 비교되는, 상기 제 1 데이터 값들을 프로세싱하는 단계;
c) 상기 그리드 전류 (I_G) 가 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화를 겪지 않는다고 결정되면, 후속 샘플링 순간들에 대해 상기 단계 b) 를 반복하는 단계;
d) 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 의 이벤트 순간 (n_event) 에서부터 시작하는 상기 그리드 전류 (I_G) 가, 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 겪는다고 결정되면, 각각의 전기 위상에 대해, 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 나타내는 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 계산하기 위해, 각각의 전기 위상에 대해, 상기 이벤트 순간 (n_event) 에 뒤따르는 샘플링 순간들에 취득된 하나 이상의 제 1 데이터 값들 (i_k ^e[n]) 을 프로세싱하는 단계; 및
e) 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화가 상기 그리드 섹터의 전기 부하의 특성 과도 동작 기간으로 인한 것인지의 여부를 체크하기 위해 각각의 전기 위상에 대해 계산된 상기 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 프로세싱하는 단계로서, 상기 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 상기 전기 부하에 관련된 제 2 기준 값 (I^m[n]) 들 사이의 일치가 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 상기 전기 부하에 대한 특성 과도 동작 기간의 발생으로 인한 것이고 전기 고장으로 인한 것이 아님을 나타내고, 상기 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 과 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 관련된 상기 제 2 기준 값들 사이의 불일치가, 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화 (ΔI_G) 가 전기 고장의 발생으로 인한 것임을 나타내는, 상기 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 프로세싱하는 단계를 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 단계 b) 는,
- 상기 배전 그리드 섹터의 각각의 전기 위상 (k) 에 대해, 다음의 단계들을 실행하는 서브단계:
- 상기 제 1 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 1 벡터 (i_k ⁺[n]) 를 선택하는 서브단계;
- 상기 제 2 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 2 벡터 (i_k ^-[n]) 를 선택하는 서브단계;
- 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 상기 그리드 전류 (I_G) 의 위상 전류에서의 변화를 나타내는 위상 전류 변화 값 (CH_k[n]) 을 계산하기 위해 상기 제 1 및 제 2 벡터들 (i_k ⁺[n], i_k ^-[n]) 을 프로세싱하는 서브단계;
- 상기 이전의 시간 윈도우 (TW^-) 에 관해 상기 그리드 전류 (I_G) 의 전체 변화를 나타내는 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 을 계산하기 위해 각각의 전기 위상에 대해 계산된 상기 위상 전류 변화 값들 (CH_k[n]) 을 프로세싱하는 서브단계;
- 상기 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 과 제 1 임계 값 (TH1) 을 비교하는 서브단계;
- 상기 시간 윈도우 (TW⁺) 에 포함되는 제 1 수 (N1) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 이전의 단계들을 반복하는 서브단계; 및
- 상기 전체 전류 변화 값 (CH[n]) 이 상기 제 1 미리 정의된 수 (N1) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 상기 제 1 임계 값 (TH1) 을 초과하는지의 여부를 체크하는 서브단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 단계 d) 는, 각각의 전기 위상에 대해,
- 상기 이벤트 순간 (n_event) 에 뒤따르는 샘플링 순간들에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 의 제 1 데이터 세트 (i_k ^e[n]) 를 선택하는 서브단계;
- 상기 그리드 전류 (I_G) 의 배경 조건을 나타내는 제 1 기준 데이터 값들의 제 2 데이터 세트 (i_k ^r[n]) 를 선택하는 서브단계; 및
- 상기 제 2 데이터 값들의 제 3 데이터 세트 (i_k ^clean[n]) 를 계산하기 위해 데이터 값들의 상기 제 1 및 제 2 데이터 세트들 (i_k ^e[n], i_k ^r[n]) 을 프로세싱하는 서브단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 은 상기 이벤트 순간 (n_event) 에 선행하는 하나 이상의 샘플링 순간들 (n) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k(n)) 인 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 기준 데이터 값들 (i_k ^r[n]) 은 상기 이벤트 순간 (n_event) 에 선행하는 마지막 시간 윈도우 (TW^-) 에 취득된 제 1 데이터 값들 (i_k ^-[n]) 인 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 단계 e) 는,
- 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화 (ΔI_G) 를 나타내는 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 을 계산하기 위해 각각의 전기 위상에 대해 계산된 상기 제 2 데이터 값들 (i_k ^clean[n]) 을 프로세싱하는 서브단계;
- 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해, 상기 전기 부하의 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하에 의해 흡수된 예측된 전류를 나타내는 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 을 선택하는 서브단계;
- 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 에 대해, 상기 그리드 전류 (I_G) 의 상기 비정상적 변화 (ΔI_G) 와 상기 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하에 의해 흡수된 상기 예측된 전류 사이의 차이를 나타내는 에러 값 (E^m[n]) 을 계산하기 위해 상기 제 3 데이터 값들 (I^clean[n]) 과 상기 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 을 프로세싱하는 서브단계;
- 상기 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 에 대해 계산된 에러 값들 (E^m[n]) 중에서 최소 에러 값 (E^*[n]) 을 선택하는 서브단계;
- 상기 최소 에러 값 (E^*[n]) 과 제 2 임계 값 (TH2) 을 비교하는 서브단계;
- 상기 이벤트 순간 (n_event) 에 뒤따르는 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들 (n) 에 대해 이전의 단계들을 반복하는 서브단계; 및
- 상기 제 2 수 (N2) 의 샘플링 순간들에 대해 상기 최소 에러 값 (E^*[n]) 이 상기 제 2 임계 값 (TH2) 을 초과하는지의 여부를 체크하는 서브단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 제 2 기준 데이터 값들 (I^m[n]) 은 상기 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하의 동작을 설명하는 시간 이산 모델 (Y()) 을 사용하여 각각의 전기 부하 (L₁,..., L_M) 의 거동을 시뮬레이션함으로써 계산되는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 시간 이산 모델 (Y()) 은:
- 상기 그리드 섹터의 전기 부하 (Lm) 를 활성화시키는 단계;
- 상기 그리드 섹터의 나머지 전기 부하들을 비활성화시키는 단계;
- 상기 전기 부하의 상기 특성 과도 동작 기간 동안 상기 전기 부하의 동작 전압을 그리고 전류를 나타내는 검출 데이터를 취득하는 단계; 및
- 상기 시간 이산 모델 (Y()) 에서 사용될 상기 전기 부하의 하나 이상의 실제 전기적 및/또는 기계적 파라미터들 (p_est) 을 추정하기 위해 상기 검출 데이터를 프로세싱하는 단계를 포함하는 모델링 절차를 수행함으로써 계산되는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 전기 부하 (Lm) 의 상기 실제 전기적 및 기계적 파라미터들 (p_est) 은 상기 전기 부하에 제공된 하나 이상의 설치 제약조건들에 기초하여 NLS 문제를 해결함으로써 추정되는 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 전기 부하들 (L₁,..., L_M) 은 전기 회전 머신들 또는 전기 회전 머신들의 그룹들에 의해 형성되며, 상기 전기 부하들의 상기 특성 과도 동작 기간은 상기 전기 회전 머신들 또는 전기 회전 머신들의 그룹들의 스타트업 위상인 것을 특징으로 하는 배전 그리드 섹터에서 고장 이벤트를 식별하는 방법.
저장 매체에 저장되거나 또는 저장 가능한 컴퓨터 프로그램 (350) 으로서,
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법 (1) 을 구현하는 소프트웨어 명령들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 (350).
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법 (1) 을 구현하는 소프트웨어 명령들을 실행하도록 구성되는 데이터 프로세싱 리소스들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터화된 디바이스 (300).
제 12 항에 있어서,
배전 그리드를 위한 전자 보호 디바이스인 것을 특징으로 하는 컴퓨터화된 디바이스 (300).
제 12 항에 있어서,
배전 그리드를 위한 제어기인 것을 특징으로 하는 컴퓨터화된 디바이스 (300).