KR102629677B1 - 모듈형 격자 접지판과, 모듈형 격자 접지판의 최대 허용 전류 추정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)은 격자 형태로 제작된 도체로서 바둑판 형태로 이격 설치된 4개 이상인 격자판(1)과; 4개 이상의 상기 격자판(1)이 전기적으로 연결되도록 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1)을 연결하는 나동선(2)을 포함하고, 1개의 상기 격자판(1)에 사용된 도체의 총길이가 4.8m이상이고, 1개의 상기 격자판(1)의 크기는 600m×600m 이상인 모듈형 격자 접지판(3)이다. 또한, 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용한 뉴로-퍼지 모델에 상기 모듈형 격자 접지판(3)이 매립 설치되는 대지의 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 입력 인자로 입력하는 단계와; 뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계; 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과, 상기 최대 허용 전류 예측값을 비교하고, 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하가 될 때까지 상기 뉴로-퍼지 모델로 입력되는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 단계적으로 감소시키는 단계; 및 상기 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값을 만족하는 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 도출해 내는 단계를 포함한다.

Description

모듈형 격자 접지판과, 모듈형 격자 접지판의 최대 허용 전류 추정 방법{Modular lattice ground plate and method for estimating maximum allowable current of modular lattice ground plate}

본 발명은 모듈형 격자 접지판과, 상기 모듈형 격자 접지판의 최대 허용 전류 추정 방법에 관한 것이다.

도심 중심에 IT 관련 첨단 업종의 증가 및 친환경 전기자동차의 보급 확대에 따른 전기 충전소 설치 급증으로 인하여 전기설비의 위험에 대해 잘 모르는 일반인들이 전기사고를 당할 우려가 높아지고 있다.

도면 1과 도면 2에서 보는 바와 같이 감전사고는 사고 발생시 철 구조물을 직접 접촉하여 발생하는 접촉전압에 의한 사고 뿐만 아니라 대지 간의 전위차에 의해 발생하는 보폭전압에 의해서도 사고가 발생할 수 있다.

도면 1과 도면 2에 나타낸 접촉전압과 보폭전압에 의한 사고를 방지하기 위해서 이상(고장)시 전위 상승 억제와 고전압의 침입 등에 의한 감전, 화재 등 사람에 위해를 주거나 물건에 손상방지를 위하여 전기설비가 필요한 곳에는 접지를 하고 있다.

접지시스템 시설은 단독접지, 공통접지, 통합접지로 구분되며, 이 중에서 단독접지는 타 접지계통의 영향을 받지 않도록 접지극 간에 충분한 이격거리(극 사이가 20m)를 유지하여야 하나 시공 여건상 타 접지계통에 영향을 받지 않을 만큼 충분한 이격거리를 유지하기가 어렵기 때문에 현실상 단독접지로 시공하는데 한계가 있었다.

공통접지는 고압, 특고압 접지계통과 저압 접지계통을 공통으로 접지하는 방식이며, 통합접지는 접지계통, 건축물의 피뢰설비, 전자통신설비 등의 접지극을 통합하여 접지하는 방식으로 설비간의 전위차를 해소하여 등전위를 형성하는 접지 방식이며 도심에서는 공통접지 또는 통합접지를 이용하여 접지공사를 하고 있다.

공통접지 또는 통합접지를 통한 등전위 형성을 위해 접지봉, 나전선, 접지망 등이 이용되고 있으며, 이 중에서 접지망이 전기안전 측면에서 우수한 것으로 나타났으나, 접지망 전체를 지하에 매설함으로써 경제성이 떨어지는 문제점이 있었다.

한편, 본 발명의 선행 기술로는 출원번호 "10-2019-0083881"호의 "일체형 침상 접지판 및 그 제조 방법 및 이를 이용한 접지부 시공 방법"이 출원되어 등록되었는데, 상기 일체형 침상 접지판 및 그 제조 방법 및 이를 이용한 접지부 시공 방법은 동 재질로 이루어진 판 형태의 접지판에 있어서, 상기 접지판은 윤곽틀과; 상기 윤곽틀의 좌측과 우측 내주면을 연결하되, 종방향으로 다수 개 이격되어 구비되는 횡리브; 상기 윤곽틀과 횡리브 사이 및 다수 개의 횡리브 사이 사이를 연결하는 종리브; 상기 횡리브의 외주면에 외측으로 돌출된 형태로 구비되는 나뭇가지 형태의 침상형 돌기를 포함한다.

대한민국 특허등록번호 "10-2062071"호 (2020.01.03)

이에 본 발명은 상기 문제점을 해결하고자, 기존 접지판 구조에 비해 최대 허용 전류가 높은 접지판 구조와, 설계 방법을 제공함으로써 접지판 시공 후 감전 사고를 예방할 수 있고, 접지판 설계 및 제작 비용 측면에서도 큰 장점을 지닌 모듈형 격자 접지판을 제공하는데 본 발명의 목적이 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 본 발명이 매립 설치되는 대지비저항, 표토층 저항, 대지 면적에 따라 최대 허용 전류를 만족할 수 있도록 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판에 구비된 격자판 사이의 가로 간격과 세로 간격을 추정할 수 있는 발명을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)은 격자 형태로 제작된 도체로서 바둑판 형태로 이격 설치된 4개 이상인 격자판(1)과; 4개 이상의 상기 격자판(1)이 전기적으로 연결되도록 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1)을 연결하는 나동선(2)을 포함하고, 1개의 상기 격자판(1)에 사용된 도체의 총길이가 4.8m이상이고, 1개의 상기 격자판(1)의 크기는 600m×600m 이상인 모듈형 격자 접지판(3)이다. 또한, 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용한 뉴로-퍼지 모델에 상기 모듈형 격자 접지판(3)이 매립 설치되는 대지의 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 입력 인자로 입력하는 단계와; 뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계; 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과, 상기 최대 허용 전류 예측값을 비교하고, 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하가 될 때까지 상기 뉴로-퍼지 모델로 입력되는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 단계적으로 감소시키는 단계; 및 상기 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하를 만족하는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 세로 간격을 도출해 내는 단계를 포함한다.

이러한 구성으로 이루어진 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)과, 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은 기존 접지판 구조에 비해 최대 허용 전류가 높은 접지판 구조와, 설계 방법을 제공함으로써 접지판 시공 후 감전 사고를 예방할 수 있고, 접지판 설계 및 제작 비용을 절감할 수 있다.

또, 본 발명은 본 발명이 매립 설치되는 대지비저항, 표토층 저항, 대지 면적에 따라 최대 허용 전류를 만족할 수 있도록 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)에 구비된 격자판(1) 사이의 가로 간격과 세로 간격을 추정할 수 있다.

도면 1은 접촉전압과 보폭전압에 의한 감전사고 발생 개념도,
도면 2는 접촉전압과 보폭전압에 대한 테브낭 등가회로,
도면 3은 본 발명이 현장 설치된 상태도,
도면 4는 본 발명의 평면도,
도면 5는 본 발명에 갖추어진 격자판을 3X3에서 9X9까지 구성한 상태도,
도면 6은 대지비저항이 100[

]일 때 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 최대허용전류를 비교 분석한 그래프,
도면 7은 대지비저항이 500[

]일 때 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 최대허용전류를 비교 분석한 그래프,
도면 8은 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 접촉전압 분포도,
도면 9는 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 접촉전압 3D 분포도,
도면 10은 다양한 입력 인자에 따른 최대 허용 전류 추정 모델 구성도,
도면 11은 최대 허용 전류 추정 모델 구성 후 최대 허용 전류 기준값을 만족하는 격자판의 가로 간격과 세로 간격을 설계하기 위한 모델 구성도,
도면 12는 본 발명의 뉴로-퍼지 모델의 구성도,
도면 13은 ANFIS 추론 및 구조

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 자세히 설명한다.

일반인들이 쉽게 접근할 수 있는 전기 설비가 증가함에 따라 낙뢰, 사고 전류 등 대지 전위 상승 문제가 대두되어 등전위의 중요성은 크게 부각되고 있다.

또한, 낙뢰, 써지, 사고 전류의 유입에 따른 기기 및 사람의 안전성이 강조됨에 따라 공통접지 또는 통합접지를 통한 등전위 접지 시스템화의 수요는 증대되고 있다.

따라서, 본 특허에서는 전기사고 방지를 위한 KEC 규정에 적합한 모듈형 격자 접지판(3)을 제공한다.

본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)은 도면 3과 도면 4 그리고 도면 5에 도시한 바와 같이, 격자 형태로 제작된 도체로서 바둑판 형태로 이격 설치된 4개 이상인 격자판(1)과; 4개 이상의 상기 격자판(1)이 전기적으로 연결되도록 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1)을 연결하는 나동선(2)을 포함하고, 1개의 상기 격자판(1)에 사용된 도체의 총길이가 4.8m이상이고, 1개의 상기 격자판(1)의 크기는 600m×600m 이상인 모듈형 격자 접지판(3)이다.

종래의 접지판 구조는 연속적으로 이어진 형태이지만, 본 발명은 격자판(1)을 이격 설치 후 격자판(1)과 격자판(1) 사이를 나동선(2)으로 이어줌으로써 종래의 접지판 구조에 비해 비용적인 측면에서 큰 장점을 지닌다.

본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)의 우수성을 보이기 위하여 종래의 메쉬형 접지 구조와 비교하여 CDEGS 프로그램을 이용하여 시뮬레이션을 실시하였다.

시뮬레이션 조건은 10m×10m인 대지면적에 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조가 매립 설치될 경우를 고려하여 실시하였으며, 개발된 모듈형 격자 접지판(3)을 이용한 경우와 기존에 사용되는 메쉬형 접지 구조를 이용한 경우 접지 설계에서 중요 요소인 허용 전류치를 기준하여 평가하였다.

도면 6에서는 대지비저항이 100[]일 때 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 배치 간격에 따른 최대 허용 전류를 나타냈다.

도면 6에서 보는 바와 같이 본 발명의 최대 허용 전류가 종래의 메쉬형 접지 구조에 비해 130% 향상됨을 알 수 있다.

도면 7에서는 대지비저항이 500[]일 때 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 배치 간격에 따른 최대허용전류를 나타냈다.

도면 7에서 보는 바와 같이 개발된 본 발명의 최대허용전류가 종래의 메쉬형 접지 구조에 비하여 130% 향상됨을 알 수 있다.

도면 8에서는 격자 간격을 9×9로 배치하고, 대지비저항이 100[]일 때 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조의 접촉 전압의 분포도를 나타냈다.

도면 8에서 보는 바와 같이 본 발명을 사용한 경우 최대 접촉 전압이 821.48[V], 종래의 메쉬형 접지 구조를 사용한 경우 최대 접촉 전압이 1,085.44[V]로 나타나 본 발명을 이용하여 시공할 경우 최대 접촉 전압이 0.76배 낮게 나타나 감전사고를 예방하는데 효과적임을 알 수 있다.

도면 9에서는 본 발명과 종래의 메쉬형 접지 구조를 사용한 경우 접촉 전압 3D 분포도를 나타냈다.

도면 9에서 보는 바와 같이 본 발명을 이용한 경우와 종래의 메쉬형 접지 구조를 이용한 경우 접촉 전압의 분포 특성은 유사함을 알 수 있다.

즉, 본 발명을 이용하여 접지 시공을 하게 되면 종래 방법인 메쉬형 접지 구조와 접촉 전압 분포도는 유사하면서 접촉 전압을 감소시키는 효과가 있음을 알 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)을 이용하여 시공을 하기 위해서는 제한된 면적 내에서 격자판(1) 사이의 간격을 결정해야만 한다.

격자판(1) 사이의 간격을 결정하기 위해서는 다양한 조건에 따라 모델을 변경하면서 최대 허용 전류를 만족하는지 결정해야만 한다.

이러한 작업은 경우에 따라 작업 시간이 상당히 요구되므로 본 발명에서는 제한된 면적 내에서 최대허용전류를 만족하는 격자판(1) 사이의 간격을 추정할 수 있는 방법을 제안한다.

도면 10에서는 다양한 입력인자에 따른 최대 허용 전류 추정 모델의 구성도를 나타냈다.

접지의 설계는 사고 발생시 시공된 접지 설비가 최대 허용 전류의 허용범위를 충족하는지 결정해야 하는 것이 중요한 인자이므로 본 특허에서는 도면 10에서 보는 바와 같이 대지비저항, 표토층 저항, 대지면적(가로,세로), 격자판(1) 간격(가로, 세로)에 따른 최대 허용 전류 추정 모델을 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 추정한다.

도면 10의 뉴로-퍼지 모델은 다양한 입력 인자에 대해 뉴로-퍼지 모델이 실제 최대 허용 전류와 같아지도록 반복적으로 학습이 이루어진다.

상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용한 뉴로-퍼지 모델에 상기 모듈형 격자 접지판(3)이 매립 설치되는 대지의 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 입력 인자로 입력하는 단계와; 뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계; 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과, 상기 최대 허용 전류 예측값을 비교하고, 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하가 될 때까지 상기 뉴로-퍼지 모델로 입력되는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 단계적으로 감소시키는 단계; 및 상기 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하를 만족하는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 세로 간격을 도출해 내는 단계를 포함한다.

상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류는 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과 세로 간격에 반비례하여, 격자판(1) 사이의 가로 간격과 세로 간격이 증가하면, 최대 허용 전류가 감소되는 반면, 격자판(1) 사이의 가로 간격과 세로 간격이 감소하면, 최대 허용 전류가 증가된다.

상기 뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계는, 도면 12에 도시한 바와 같이, 상기 뉴로-퍼지 모델이 뉴로-퍼지 모델로 입력된 입력 인자를 퍼지화(Fuzzification)하기 위해 최초 입력 인자가 입력되는 제1 레이어층에 상기 입력 인자 별 가우시안 퍼지 소속 함수를 구성하는 단계와; 상기 뉴로-퍼지 모델이 제2 레이어층에 각 입력 인자별 가중치를 출력하는 과정으로서 각기 다른 입력 인자값이 입력된 2개 이상의 가우시안 퍼지 소속 함수들의 결과값을 곱해 제2 레이어층의 출력 노드값으로 입력하는 단계; 상기 뉴로-퍼지 모델이 제2 레이어층의 출력 노드값들을 정규화하는 과정으로서 제2 레이어층의 출력 노드값 전체 합산값에 대한 제2 레이어층의 각 출력 노드값에 대한 비를 제3 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계; 상기 뉴로-퍼지 모델이 최대 허용 전류 예측값을 도출하는 중간 과정으로서 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값에 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값 별로 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지 규칙에 의해 설정된 후건부 함수 값을 곱한 후 결과값을 제4 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계; 및 상기 제4 레이어층의 각 출력 노드값을 합산하여 최대 허용 전류 예측값을 도출하고 도출된 최대 허용 전류 예측값을 최종 출력하는 단계를 포함한다.

상기 뉴로-퍼지 모델이 제2 레이어층의 출력 노드값들을 정규화하는 과정으로서 제2 레이어층의 출력 노드값 전체 합산값에 대한 제2 레이어층의 각 출력 노드값에 대한 비를 제3 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계는, 제2 레이어층의 각 출력 노드가 뉴로-퍼지 모델의 최종 결과에 얼마나 영향을 미칠지 알 수 있도록 한다.

상기 뉴로-퍼지 모델이 뉴로-퍼지 모델로 입력된 입력 인자를 퍼지화(Fuzzification)하기 위해 최초 입력 인자가 입력되는 제1 레이어층에 상기 입력 인자 별 가우시안 퍼지 소속 함수를 구성하는 단계에서, 상기 가우시안 퍼지 소속 함수는 입력 인자의 범위 별로 입력 인자별 2개 이상이 갖추어질 수 있다.

예를 들어, 입력 인자가 대지비저항일 때 상기 가우시안 퍼지 소속 함수는 대지비저항이 낮은 범주에 소속되는지 판단하는 대지비저항 낮음 소속 함수와, 대지비저항이 보통 범주에 소속되는지 판단하는 대지비저항 보통 소속 함수, 대지비저항이 높은 범주에 소속되는지 판단하는 대지비저항 높음 소속 함수로 구성될 수 있고, 상기 대지비저항 낮음 소속 함수와, 대지비저항 보통 소속 함수, 그리고 대지비저항 높음 소속 함수는 서로 일부분이 겹쳐질 수 있다.

상기 가우시안 퍼지 소속 함수의 결과값들은 입력 인자들이 복수의 가우시안 퍼지 소속 함수들 중 특정 가우시안 퍼지 소속 함수들에 속할 확률로서 상기 가우시안 퍼지 소속 함수의 결과값 즉, 소속도는 '0' 이상이고, '1' 이하인 실수이다.

상기 뉴로-퍼지 모델이 최대 허용 전류 예측값을 도출하는 중간 과정으로서 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값에 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값 별로 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지 규칙에 의해 설정된 후건부 함수 값을 곱한 후 결과값을 제4 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계에서, 상기 뉴로-퍼지 모델은 IF-THEN 퍼지 규칙을 이용하여 상기 제3 레이어층의 출력 노드와 연계된 가우시안 퍼지 소속 함수와 입력 인자의 종류에 따라 파라미터가 다른 후건부 함수 값을 제공한다.

상기 후건부 함수는 제3 레이어층의 출력 노드와 연계된 입력 인자에 비례 상수가 곱해진 값과, 상수가 선형 결합한 것으로서, 상기 비례 상수와, 상수값은 뉴로-퍼지 모델의 학습을 통해 설정된다.

이해를 돕기 위해 입력 인자가 2개 일 때 일실시예로서 TSK 뉴로-퍼지 모델인 적응적 뉴로-퍼지 모델(ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 대해 간략히 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 아래와 같은 두 개의 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지 규칙을 갖는 추론 시스템에 대해 생각해 보자.

여기서 x와 y는 입력이고,

,

는 언어적 레벨이며 {

,

,

}는 후건부 파라미터이다.

상기 퍼지 규칙에 대해 뉴로-퍼지 모델의 구조는 도면 13과 같이 5개의 층으로 이루어진다.

도면 13은 주어진 입력 [x,y]로부터 출력 j을 추론해 내기 위한 퍼지 추론과정을 설명하고 있다.

도면 13의 가중치

과

는 전제부에서 소속도의 곱으로 얻어지며 출력 j는 가중 평균법에 의해 구해진다.

좀 더 자세히 설명하면, 출력 j는 하기 식과 같이 표현되어질 수 있다.

TSK 뉴로-퍼지 모델의 학습을 수행하기 위해 퍼지 모델을 체계적으로 경사벡터를 계산할 수 있는 적응 네트워크의 구조 안으로 배치함으로서 ANFIS를 구축할 수 있다.

위와 같은 ANFIS에 대하여 각 층의 동작 특성과 학습 절차는 다음과 같다.

Layer 1: 이 층에서 각 노드는 언어적인 레벨의 소속도를 발행하며 하기 식과 같이 소속값을 출력으로 표현할 수 있다.

소속도를 발행하는 소속함수로는 하기 식과 같은 가우시안 소속 함수를 선택할 수 있다.

여기서 {

,

}는 전제부 파라미터이며,

는 소속함수의 폭이고

는 소속함수의 중심이다.

Layer 2: 이 층에서 각 출력 노드는 Layer 1에서 구한 소속도를 뉴로-퍼지 모델에 설정된 규칙별로 곱한 가중치로 출력된다.

Layer 3: 이 층에서 각 출력 노드 i는 모든 소속도의 합에 대한 i번째 규칙의 소속도의 비를 계산한다.

즉, 하기 식과 같이

에 대해 정규화 된 값을 출력한다.

Layer 4: 이 층에서 노드 i는 정규화 되어진 값과 상기 후건부의 곱으로 출력 된다.

여기서 는 Layer 3에서 얻어진 정규화 값이다.

Layer 5: 이층에서 가중 평균법에 의해 최종 출력을 구한다.

이러한 구성으로 이루어진 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)과, 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은 기존 접지판 구조에 비해 최대 허용 전류가 높은 접지판 구조와, 설계 방법을 제공함으로써 접지판 시공 후 감전 사고를 예방할 수 있고, 접지판 설계 및 제작 비용을 절감할 수 있다.

또, 본 발명은 본 발명이 매립 설치되는 대지비저항, 표토층 저항, 대지 면적에 따라 최대 허용 전류를 만족할 수 있도록 본 발명에 따른 모듈형 격자 접지판(3)에 구비된 격자판(1) 사이의 가로 간격과 세로 간격을 추정할 수 있다.

1. 격자판 2. 나동선
3. 모듈형 격자 접지판

Claims (3)

1. 삭제
2. 격자 형태로 제작된 도체로서 바둑판 형태로 이격 설치된 4개 이상인 격자판(1)과; 4개 이상의 상기 격자판(1)이 전기적으로 연결되도록 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1)을 연결하는 나동선(2)을 포함하고, 1개의 상기 격자판(1)에 사용된 도체의 총길이가 4.8m이상이고, 1개의 상기 격자판(1)의 크기는 600m×600m 이상인 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법은,
   ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용한 뉴로-퍼지 모델에 상기 모듈형 격자 접지판(3)이 매립 설치되는 대지의 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 입력 인자로 입력하는 단계와;
   뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계;
   제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과, 상기 최대 허용 전류 예측값을 비교하고, 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하가 될 때까지 상기 뉴로-퍼지 모델로 입력되는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 단계적으로 감소시키는 단계;
   및 상기 제어 수단이 최대 허용 전류 기준값과 최대 허용 전류 예측값 사이의 차이가 설정된 기준치 이하를 만족하는 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격과, 세로 간격을 도출해 내는 단계를 포함하는 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법.
   
3. 제2 항에 있어서,
   상기 뉴로-퍼지 모델이 입력 인자로 입력된 대지비저항과, 표토층 저항, 대지의 가로 길이, 대지의 세로 길이, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 가로 간격, 이웃 설치된 한 쌍의 격자판(1) 사이의 세로 간격을 이용하여 상기 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 예측값을 출력하는 단계는,
   상기 뉴로-퍼지 모델이 뉴로-퍼지 모델로 입력된 입력 인자를 퍼지화(Fuzzification)하기 위해 최초 입력 인자가 입력되는 제1 레이어층에 상기 입력 인자 별 가우시안 퍼지 소속 함수를 구성하는 단계와,
   상기 뉴로-퍼지 모델이 제2 레이어층에 각 입력 인자별 가중치를 출력하는 과정으로서 각기 다른 입력 인자값이 입력된 2개 이상의 가우시안 퍼지 소속 함수들의 결과값을 곱해 제2 레이어층의 출력 노드값으로 입력하는 단계,
   상기 뉴로-퍼지 모델이 제2 레이어층의 출력 노드값들을 정규화하는 과정으로서 제2 레이어층의 출력 노드값 전체 합산값에 대한 제2 레이어층의 각 출력 노드값에 대한 비를 제3 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계,
   상기 뉴로-퍼지 모델이 최대 허용 전류 예측값을 도출하는 중간 과정으로서 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값에 상기 제3 레이어층의 각 출력 노드값 별로 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지 규칙에 의해 설정된 후건부 함수 값을 곱한 후 결과값을 제4 레이어층의 각 출력 노드에 입력하는 단계,
   및 상기 제4 레이어층의 각 출력 노드값을 합산하여 최대 허용 전류 예측값을 도출하고 도출된 최대 허용 전류 예측값을 최종 출력하는 단계를 포함하는 모듈형 격자 접지판(3)의 최대 허용 전류 추정 방법.
   

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