KR20120022125A - 휴대형 부분 방전 진단 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 휴대 가능한 부분 방전 진단 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 위상에 따른 전압 분석, 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수 분석 및 신경 회로망 알고리즘을 적용하는 것에 의해 부분 방전에 대해 분석의 신뢰성을 높일 수 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예의 부분 방전 진단 시스템은 고주파 CT (HFCT) 센서를 이용하여 신호를 검출하는 신호 검출부; 상기 신호 검출부로부터 입력받은 신호의 잡음 성분을 제거하고, 일정 비트의 정밀도를 갖는 신호로 변환하는 신호 변환부; 상기 신호 변환부로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 분석하는 신호 처리부; 및 부분 방전 진단의 상태를 표시하기 위한 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

휴대형 부분 방전 진단 시스템{Portable System for Diagnosis of Partial Discharge}

본 발명은 고압 설비의 부분 방전 진단 시스템에 관한 것으로, 특히 휴대가 간편하도록 소형화된 휴대형 부분 방전 진단 시스템에 관한 것이다.

전력 케이블은, 고압 전력 설비 중의 하나로서 현장의 점검 및 기술원들이 주로 접하게 되는 현장의 일반 및 대용량 수용가에서 주요한 설비로 적정한 측정을 통한 정밀 분석이 필요하며 이러한 주요 측정 및 분석 기법 중의 하나인 부분 방전 측정 기술에 대해 많은 연구 개발이 진행되고 있다.

부분 방전은 절연체의 전체적인 절연 파괴가 아니라 코로나와 같은 국부적인 대기 중 방전과 내부적으로 장기간 운전되는 고압 설비에서 절연체 내에 존재하는 보이드에서 발생하는 열화의 마지막 단계에 해당하는 현상으로, 부분 방전의 측정을 통한 절연체의 진단은 다른 방법에 비해 정확하다고 볼 수 있다.

부분 방전은 절연체 내의 결함의 형태, 인가 전압의 종류 및 크기, 절연체의 종류 등에 따라 상당히 다른 특성을 보인다. 즉 부분 방전은 열화 상태에 대한 수많은 정보를 갖고 있다.

또한, 부분 방전은 어느 정도 고전압이 인가될 때 개시되어 부분 방전 발생시 전류나 음향과 같은 부분 방전 신호를 발생시킨다. 그러나 이러한 부분 방전 신호는 상당히 미약하기 때문에 높은 정밀도를 갖는 방법을 이용하여 측정하게 된다. 즉, 극단적으로 큰 스트레스(고전압)가 인가될 때 극단적으로 작은 신호를 측정해야 하므로 상당한 어려움이 뒤따른다. 따라서 부분 방전이 절연 열화 및 절연 파괴에 대해 많은 정보를 가지고 있음에도 현재까지도 부분 방전의 현장 적용은 많은 어려운 문제들을 포함하고 있다.

현재의 부분 방전의 진단은 설비의 열화 상태를 진단하는 방법이 일반적이지만, 고가이며 크기가 커서 현장 기술자들이 편리하고 쉽게 적용하기 어려운 문제점이 제기되고 있다.

본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 휴대 가능한 부분 방전 진단 시스템을 구현하는 것에 그 목적이 있다.

또한 위상에 따른 부분 방전 신호의 크기 분석, 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수 분석 및 신경 회로망 알고리즘을 적용하는 것에 의해 부분 방전에 대해 분석의 신뢰성을 높이는 것에도 그 목적이 있다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 휴대용 부분 방전 진단 시스템은 고주파 CT (HFCT) 센서를 이용하여 신호를 검출하는 신호 검출부; 상기 신호 검출부로부터 입력받은 신호의 잡음 성분을 제거하고, 일정 비트의 정밀도를 갖는 신호로 변환하는 신호 변환부; 상기 신호 변환부로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 분석하는 신호 처리부; 및 부분 방전 진단의 상태를 표시하기 위한 표시부;를 포함한다.

구체적으로 상기 신호 처리부는 위상에 따른 부분 방전 신호의 크기를 분석하는 위상 크기 모듈; 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수를 분석하는 위상 펄스 수 모듈; 미리 설정된 표준량을 기준으로 부분 방전량의 상대값을 환산하는 부분 방전량 검출 모듈; 신경 회로망을 이용하여 상기 위상 크기 모듈 및 상기 위상 펄스 수 모듈로부터 신호를 입력받아 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 이용하여 상기 위상 크기 모듈 및 상기 위상 펄스 수 모듈로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 판단하는 신경 회로망 모듈; 상기 신호 변환부로부터 입력된 신호, 위상 크기 모듈, 위상 펄스 수 모듈, 부분 방전량 검출 모듈 및 신경 회로망 모듈의 결과를 포함하는 데이터를 저장하는 데이터 저장 모듈; 및 상기 데이터 저장 모듈에 저장된 결과를 미리 정해진 컴퓨터 프로그램의 포맷으로 변환하는 데이터 포맷 변환 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 신호 처리부는 상기 신호 변환부로부터의 신호의 잡음을 소프트웨어적으로 제거하는 잡음 제거 모듈;을 더 포함할 수 있다.

아울러 바람직한 일실시예에 따른 상기 표시부는 부분 방전의 진단 대상에 관한 정보를 표시하는 측정 대상 표시 모듈; 상기 위상 크기 모듈로부터 신호를 입력받아 표시하는 위상 크기 표시 모듈 ; 상기 위상 펄스 수 모듈로부터의 신호를 입력받아 표시하는 위상 펄스 수 표시 모듈; 상기 위상 크기 모듈 및 위상 펄스 수 모듈로부터의 신호를 입력받아 3차원으로 표시하는 위상 크기 및 펄스 수 표시 모듈; 상기 부분 방전량 검출 모듈로부터의 신호를 입력받아 부분 방전량을 표시하는 부분 방전량 표시 모듈; 및 부분 방전 진단의 개시와 멈춤을 제어하는 개시 및 멈춤 제어 모듈;을 포함할 수 있다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 휴대 가능한 부분 방전 진단 시스템을 구현할 수 있다.

또한, 위상에 따른 부분 방전 신호의 크기 분석, 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수 분석 및 신경 회로망 알고리즘을 적용하는 것에 의해 부분 방전에 대해 분석의 신뢰성을 높일 수 있다.

도 1은 여러 가지 부분 방전의 패턴 형태를 나타낸다.
도 2는 여러 가지 부분 방전 패턴의 특성을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 휴대형 부분 방전 진단 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 4는 신호 처리부의 바람직한 일실시예에 따른 구성도이다.
도 5는 일정 주기의 신호를 누적하는 방법에 대한 설명도이다.
도 6은 신호 처리부의 흐름도이다.
도 7은 바람직한 일실시예에 따른 표시부의 구성도이다.
도 8은 상용 툴에 의해 구현되어진 표시부의 일실시예를 나타낸다.
도 9는 위상 크기 표시 모듈과 위상 펄스 수 표시 모듈의 일실시예이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 의한 부분 방전 진단 분석 기록표이다.
도 11, 도 12 및 도 13은 각각 돌기 조건에 의한 부분 방전, 절연체 내부 원인에 의한 부분 방전 및 고장이 발생하지 않은 정상 상태의 분석 결과를 나타낸다.
도 14(a)는 22.9kV XLPE 전력용 케이블의 단말 부분에 대한 측정 데이터 및 분석 결과를, 도 14(b)는 패턴 인식률 및 부분 방전 검출량(10pps를 기준)을 각각 나타낸다.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 일실시예에 따른 휴대형 부분 방전 진단 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다.

본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.

먼저 여러 가지 부분 방전의 패턴 특성에 대해 설명하기로 한다.

본 발명에서의 부분 방전 특성 결과는 교류 방전 시험에서만 유효하며, 부분방전 측정 장치를 통하여 개별적으로 관찰할 수 있다. 응답 형태를 관찰함으로써 시료에서 발생되는 방전의 특성에 관한 유익한 많은 정보를 수집할 수 있고, 결함에 의한 방전인지 또는 잡음인지를 구별할 수 있다.

교류 전압을 이용한 부분 방전 측정시에는 교류 전압의 한 주기에서 변화하는 전압에 따라 부분 방전이 발생하는 위상 영역이 나타나게 된다. 위상 영역에 따른 부분 방전 발생은 부분 방전을 일으키는 재료의 종류, 보이드(Void)의 종류 및 형상, 코로나일 때 등에 따라 달라진다. 따라서 위상에 따른 부분 방전의 측정을 통해 부분 방전 열화에 대한 많은 정보를 알 수 있다. 이것을 부분 방전 패턴인식(partial discharge pattern recognition)이라 하며, 전압의 위상을 Φ라 할 때 Φ-v 분석 또는 부분 방전 펄스 수 N까지 고려한 Φ-v-N 분석을 수행하게 된다. 이러한 Φ-v 분석의 편의를 고려하여 정현파의 형태로 나타내지 않고 한 주기의 0°와 360°를 이어서 나타낸다.

참고로 여러 종류의 결함에서 나타나는 부분 방전의 위상에 대한 패턴 형태는 도 1과 같이 구분할 수 있으며, 각각의 특성을 도 2에 나타내었다.

도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 휴대형 부분 방전 진단 시스템의 구성도를 나타낸다.

도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 휴대형 부분 방전 진단 시스템(100)은 고주파 CT (HFCT) 센서를 이용하여 신호를 검출하는 신호 검출부(10); 상기 신호 검출부(10)로부터 입력받은 신호의 잡음 성분을 제거하고, 일정 비트의 정밀도를 갖는 신호로 변환하는 신호 변환부(20); 상기 신호 변환부(20)로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 분석하는 신호 처리부(30); 및 부분 방전 진단의 상태를 표시하기 위한 표시부(40);를 포함하는 것이 바람직하다.

상기 신호 처리부(30)와 상기 표시부(40)는 컴퓨터, PDA 및 스마트 폰 등을 이용하여 실시간으로 신호를 처리하는 것에 의해 부분 방전 진단을 가능하게 한다.

따라서, 상기 신호 변환부(20)와 신호 처리부(30) 사이의 신호의 송수신은 RS232C, GPIB 등의 컴퓨터, PDA 및 스마트 폰 등에서 제공 가능한 통신 인터페이스를 이용하는 것이 바람직할 것이다.

상기 신호 처리부(30)는 PRPDA(Phase Resolved Partial Discharge Analysis) 기법을 이용하여 부분 방전을 분석하는 것을 특징으로 한다.

도 4는 상기 신호 처리부(30)의 바람직한 일실시예에 따른 구성도이다.

구체적으로 상기 신호 처리부(30)는 위상에 따른 부분 방전 신호의 크기를 분석하는 위상 크기 모듈(31); 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수를 분석하는 위상 펄스 수 모듈(32); 미리 설정된 표준량을 기준으로 부분 방전량의 상대값을 환산하는 부분 방전량 검출 모듈(33); 신경 회로망을 이용하여 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)로부터 학습을 위한 신호를 입력받아 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 이용하여 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)로부터의 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 판단하는 신경 회로망 모듈(34); 상기 신호 변환부(20)로부터 입력된 신호, 상기 위상 크기 모듈(31), 상기 위상 펄스 수 모듈(32), 상기 부분 방전량 검출 모듈(33) 및 상기 신경 회로망 모듈(34)의 결과를 포함하는 데이터를 저장하는 데이터 저장 모듈(35); 및 상기 신호 변환부(20)로부터의 신호의 잡음을 소프트웨어적으로 제거하는 잡음 제거 모듈(36)을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 신호 처리부(30)는 상기 데이터 저장 모듈(35)에 저장된 결과를 미리 정해진 컴퓨터 프로그램의 포맷으로 변환하는 데이터 포맷 변환 모듈(37);을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적인 부분 방전 진단의 일실시예에 의해 본 발명의 각 구성 요소들의 역할에 대해 자세히 설명하기로 한다.

부분 방전 진단의 일실시예는 전력용 케이블에 고전압을 인가하고, 이때 고장 조건, 즉 부분 방전의 종류에 따라 상용 주파수에 중첩되어 접지선에 흐르는 누설 전류를 고주파 CT센서를 이용하여 상기 신호 검출부(10)에서 검출한다.

상기 신호 검출부(10)로부터 검출된 신호의 노이즈의 영향을 최소화하도록 고역통과필터(1MHz이하 신호 제거)를 상기 신호 변환부(20)에서 적용한 후, 일정 비트의 정밀도를 갖는 디지털 신호로 변환한다. 예를 들면 8bit의 신호로 변환할 수 있다.

상기 신호 변환부(20)로부터의 신호를 이용하여 상기 신호 처리부(30)의 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)에서 각각 위상에 따른 부분 방전 신호의 크기를 분석(Φ-v 분석)하고, 위상에 따른 부분 방전의 펄스 수를 분석(Φ-N 분석)한다.

상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)의 출력 신호는 크기가 불규칙적이므로 최대 크기 1로 정규화한 후 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)로부터 상기 신경 회로망 모듈(34)로 송신하여 신경망의 패턴 인식을 통한 전력용 케이블의 고장 특성을 분석한다.

또한 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)의 출력 신호를 미리 설정된 일정한 간격으로 다수의 신호로 분할하여 상기 신경 회로망 모듈(34)의 입력 파라미터의 수를 적정화하였다. 예를 들면, 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)의 출력 신호의 한 주기의 신호를 각각 500개의 신호로 분할할 경우, 상기 입력 파라미터의 수는 1,000개가 되는 것을 알 수 있다.

아울러 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)은 사용자가 미리 설정한 일정 주기의 신호를 누적하는 기능을 두어, 실제 Φ-v와 Φ-N 분석을 위해 신호를 누적하는 것이 바람직하다. 본 발명에서는 그 일실시예로 300주기(Cycle)의 신호를 누적한 것을 특징으로 한다. 300주기를 누적한 경우, 상기 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)로부터 상기 신경 회로망 모듈(34)로 송신되는 신호는 각각 150,000(300*500)개가 되고, 이 신호가 상기 신경 회로망의 입력층의 입력 파라미터가 된다.

도 5에 일정 주기의 신호를 누적하는 방법에 대한 설명도를 나타내었다.

또한, 상기 부분 방전량 검출 모듈(33)의 일실시예로 상기 위상 크기 모듈(31)로부터 부분 방전 신호의 부분 방전량 환산을 위해 표준 교정기(ROBSION INSTRUMENTS, MINIATURE DISCHARGE SIMULATOR TYPE 753)에서 검출한 50pC의 값을 표준으로 부분 방전 신호를 비례식으로 계산하여 방전량으로 환산 후, 데이터 처리 시 자동으로 계산되도록 할 수 있다.

구체적으로 상기 신경 회로망 모듈(34)은 상기 Φ-v와 Φ-N의 분석 데이터, 즉 상기 위상 크기 모듈(31) 및 상기 위상 펄스 수 모듈(32)의 출력 신호를 상기 신경 회로망 모듈(34)의 입력 파라미터로 설정하여 각 고장 조건별로 데이터를 학습시켰다.

상기 신경 회로망 모듈(34)의 출력층은 고장이 발생하지 않은 정상 상태; 절연체 내부 원인에 의한 부분 방전; 및 돌기 조건에 의한 부분 방전;을 포함하여 부분 방전 여부, 부분 방전일 경우 진단을 희망하는 고장 조건의 종류를 설정하는 것에 의해 자동으로 고장 조건을 진단할 수 있다. 물론, 각 고장 조건별로 상기 신경 회로망 모듈(34)에 의한 학습이 선행되어야 할 것이다.

상기 신경 회로망 모듈(34)에서 사용하는 학습 알고리즘의 일실시예로 오류역전파(Error Backpropagation) 알고리즘을 들 수 있을 것이다.

학습 알고리즘에 의해 학습을 수행하고, 학습에 의해 상기 신경 회로망 모듈(34)을 최적화할 수 있으며, 최적화된 신경 회로망 모듈(34)을 이용하여 실제 진단에서의 결과에 대해 높은 신뢰성을 얻을 수 있을 것이다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 상기 신경 회로망 모듈(34)은 상기 각 고장 조건별로 패턴 인식률을 산출하고, 상기 고장 조건 중에서 가장 패턴 인식률이 높은 고장 조건을 선택하는 역할도 수행한다.

상기 데이터 저장 모듈(35)은 본 발명의 휴대형 부분 방전 진단 시스템(100)에서 취득한 각종 데이터를 저장할 수 있다.

또한, 상기 신호 처리부(30)에서의 부분 방전 신호는 이상(異常) 전압 및 주변기기, 부하 등에 의하여 발생하는 외부 잡음의 영향을 매우 크게 받으며, 실제적으로 이로 인해 측정 데이터의 결과 분석에 매우 큰 오류를 발생시키는 등 많은 영향을 미친다. 상기 신호 처리부(30)의 상기 잡음 제거 모듈(36)은 소프트웨어 방법으로 잡음 제거를 위한 프로그램적인 필터를 사용한다. 일반적인 부분 방전 신호는 랜덤(Random)한 특성을 갖지만, 고장 상태에서 발생하는 부분 방전 신호는 반복적으로 발생한다. 따라서, 상기 잡음 제거 모듈(36)은 자동 모드에서는 펄스 반복률이 70% 이하로 나타나면 잡음으로 구분 하였으며, 수동 모드에서는 사용자가 임의로 잡음의 위상 및 크기에 의해 잡음의 레벨을 설정하는 것에 의해 잡음을 효과적으로 제거할 수 있도록 한다.

또한, 상기 신호 처리부(30)는 상기 데이터 저장 모듈(35)에 저장된 결과를 미리 정해진 컴퓨터 프로그램의 포맷으로 변환하는 데이터 포맷 변환 모듈(37);을 더 포함하여 상용화된 소프트웨어 프로그램에 의한 후처리를 가능하게 한다.

상술한 바와 같은 상기 신호 처리부(30)의 역할에 대해 도 6과 같은 흐름도로 나타내었다.

즉, 먼저 상기 신호 처리부(30)를 초기화하고(S5), 상기 신호 변환부(20)로부터의 상기 신호 처리부(30)에의 출력 데이터를 일정 주기(Cycle) 만큼 누적한다(S10). 누적된 데이터를 이용하여 Φ-v 및 Φ-N 분석을 실시한다(S15).

도 6에는 나타내지 않았지만, Φ-v-N 분석을 실시할 수 있음은 물론이다.

또한, S15 단계의 분석 결과를 이용하여 부분 방전량 검출(S20)과 신경 회로망 분석(25)을 실시하여. 최종적으로 분석을 완료하게 된다.

상기와 같은 신호 처리부(30)의 결과를 사용자가 쉽게 알 수 있도록 하는 표시부(40)의 구성도를 도 7에 나타내었다.

도 7으로부터 알 수 있는 바와 같이 상기 표시부(40)는 부분 방전의 진단 대상에 관한 정보를 표시하는 측정 대상 표시 모듈(41); 상기 위상 크기 모듈(31)로부터 신호를 입력받아 표시하는 위상 크기 표시 모듈(42); 상기 위상 펄스 수 모듈(32)로부터의 신호를 입력받아 표시하는 위상 펄스 수 표시 모듈(43); 상기 위상 크기 모듈(31) 및 위상 펄스 수 모듈(32)로부터의 신호를 입력받아 3차원으로 표시하는 위상 크기 및 펄스 수 표시 모듈(44); 상기 부분 방전량 검출 모듈로부터의 신호를 입력받아 부분 방전량을 표시하는 부분 방전량 표시 모듈(45); 및 부분 방전 진단의 개시와 멈춤을 제어하는 개시 및 멈춤 제어 모듈(46);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

도 7에 미도시된 구성 요소를 포함하여 본 발명의 일실시예의 표시부(40)의 역할에 대해 도 8과 도 9에 의해 설명하기로 한다.

도 8은 LabView라고 하는 상용 툴에 의해 구현되어진 상기 표시부(40)의 일실시예를 나타낸다.

- 상기 측정 대상 표시 모듈(41)에서 '고객명, 측정일자, 측정대상, 전압/용량, 제조회사, 제조번호' 등의 측정 대상의 조건을 기록하여 입력하면, 저장된 데이터의 이력을 파악할 수 있다.

- 상기 위상 크기 표시 모듈(42)에서 가로축은 상용 전원 60Hz의 한 주기의 위상이며, 세로축은 측정된 부분 방전 신호의 크기를 나타내며, 검출되는 신호를 최대 300주기(Cycle)까지 누적한 결과이다.

- 상기 위상 크기 및 펄스 수 표시 모듈(44)에서 검출 신호를 위상-크기-갯수(Φ-v-N)로 구분하여 나타내게 되며, 전력용 케이블의 3상 신호에 대해 분석함으로써 잡음 및 신호의 형태를 더욱 명확히 분석할 수 있다.

- 'ASRL4::INSTR'은 RS232C 제어 번호를 나타낸다. 즉, 상기 신호 변환부(20)와의 연결 제어를 의미한다.

- 상기 부분 방출량 표시 모듈(45)은 부분 방출량을 나타내고 있다.

- 상기 개시 및 멈춤 제어 모듈(46)에서 'STOP'는 본 발명의 부분 방전 진단 시스템(100)의 데이터 검출 개시 및 멈춤을 나타내며, 'MEAS'는 데이터 측정 시작을 나타낸다.

- '누적'은 버튼을 ON할 경우 검출 데이터를 누적하며, 누적이 완료되면 자동으로 OFF 된다.

- 'Cyc'는 cycle의 줄임말이며, 연속측정, 10주기, 300주기(full 주기)로 나누어 누적을 실시할 수 있으며, 저장은 'full(300주기)'를 선택시에만 동작한다.

- 'DEL'은 검출 신호중 잡음으로 판단되는 신호를 제거할 수 있다.

- 'Signal process'는 상기 신경 회로망 모듈(35)의 알고리즘을 적용하여 측정 결과의 검출 패턴에 대한 분석을 하여 기준 데이터와 비교에 의해 신호의 상태를 분석한다.

- '일반신호'는 검출 신호가 정상적인 상태라는 것을 나타낸다.

- '이상신호'는 고장 조건이라는 것을 나타낸다.

- 'READY'는 신호 분석시 소요 과정을 나타내기 위한 것으로 진행 중에는 배경색이 'RED'색으로 변하면서 깜박이게 된다.

- '신호검출비율'은 최대 검출 주기 300주기에서 70% 이상에서 기준 크기 이상이 검출되는 검출 주기의 비율을 나타낸다.

- 'Qmax[1pps]' 및 'Qmax[10pps]'는 검출 신호의 크기를 나타내며, 각 값은 주기별 평균값을 나타낸다.

- 'READ'는 저장된 자료를 볼 수 있는 기능이다.

- 'SAVE'는 누적된 자료를 저장하는 기능이다.

- 'CLEAR'는 측정 및 분석된 자료를 지우는 기능이다.

- 'STOP'는 본 발명의 휴대용 부분 방전 진단 시스템(100)을 종료시킨다.

도 8의 'OSCILLOGRAM'을 클릭하면 도 9와 같은 화면으로 전환된다.

도 9로부터 알 수 있는 바와 같이 상기 위상 크기 표시 모듈(42)과 상기 위상 펄스 수 표시 모듈(43)에 의해 2차원적으로 표기하여 패턴 분석을 위한 잡음의 유무를 판별할 수 있는 그래프로 나타난다.

또한 'PD PATTEN'을 클릭하면 초기의 측정 화면, 즉 도 8로 복귀한다.

또한, 본 발명에서는 도 10에 도시한 바와 같은 부분 방전 진단 분석 기록표를 제공하는 것에 의해 사용자가 일목요연하게 부분 방전 여부를 비롯한 다양한 사항들을 파악할 수 있도록 한다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 진단 결과를 살펴보기로 하다.

먼저 고장 조건별로 살펴보면 돌기(침전극)의 경우, 전력용 케이블의 외피 등에 결함이 생길 경우를 가정한 것으로 0°내지 90° 부분에서 특징적인 신호가 집중적으로 나타났으며, 절연체 이상 조건일 경우 0° 내지 90°, 180° 내지 300°부분에서 집중적으로 나타남을 알 수 있었다.

도 11, 도 12 및 도 13는 각각 돌기 조건에 의한 부분 방전, 절연체 내부 원인에 의한 부분 방전 및 고장이 발생하지 않은 정상 상태의 분석 결과를 나타낸다.

또한, 전력 케이블의 3상 신호 중 B상 중심으로 이상 신호가 주로 검출되고, A상 및 C상은 B상에서 유도된 신호에 의한 것으로 판단된다.

22.9kV XLPE 전력용 케이블의 단말 부분에 대해 도 14(a)에 측정데이터 및 분석 결과를, 도 14(b)에 패턴 인식률 및 부분 방전 검출량(10pps를 기준)을 각각 나타내었다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시예의 휴대용 부분 방전 진단 시스템(100)에 따르면, 부분 방전 여부 및 고장 조건을 신뢰성이 높을 뿐만 아니라, 사용자 친화적인 환경에 의해 분석할 수 있음을 알 수 있다.

100 : 부분 방전 진단 시스템
10 : 신호 검출부 20 : 신호 변환부
30 : 신호 처리부 40 : 표시부
31 : 위상 크기 모듈 32 : 위상 펄스 수 모듈
33 : 부분 방전량 검출 모듈 34 : 신경 회로망 모듈
35 : 데이터 저장 모듈 36 : 잡음 제거 모듈
37 : 데이터 포맷 변환 모듈
41 : 측정 대상 표시 모듈 42 : 위상 크기 표시 모듈
43 : 위상 펄스 수 표시 모듈 44 : 위상 크기 및 펄스 수 표시 모듈
45 : 부분 방전량 표시 모듈 46 : 개시 및 멈춤 제어 모듈

Claims (4)

1. 부분 방전 진단 시스템에 있어서,
   고주파 CT (HFCT) 센서를 이용하여 신호를 검출하는 신호 검출부;
   상기 신호 검출부로부터 입력받은 신호의 잡음 성분을 제거하고, 일정 비트의 정밀도를 갖는 신호로 변환하는 신호 변환부;
   상기 신호 변환부로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 분석하는 신호 처리부; 및
   부분 방전 진단의 상태를 표시하기 위한 표시부;를 포함하는 휴대용 부분 방전 진단 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 신호 처리부는,
   위상에 따른 부분 방전 신호의 크기를 분석하는 위상 크기 모듈;
   위상에 따른 부분 방전의 펄스 수를 분석하는 위상 펄스 수 모듈;
   미리 설정된 표준량을 기준으로 부분 방전량의 상대값을 환산하는 부분 방전량 검출 모듈;
   신경 회로망을 이용하여 상기 위상 크기 모듈 및 상기 위상 펄스 수 모듈로부터 신호를 입력받아 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 이용하여 상기 위상 크기 모듈 및 상기 위상 펄스 수 모듈로부터 신호를 입력받아 부분 방전 여부를 판단하는 신경 회로망 모듈;
   상기 신호 변환부로부터 입력된 신호, 위상 크기 모듈, 위상 펄스 수 모듈, 부분 방전량 검출 모듈 및 신경 회로망 모듈의 결과를 포함하는 데이터를 저장하는 데이터 저장 모듈; 및
   상기 데이터 저장 모듈에 저장된 결과를 미리 정해진 컴퓨터 프로그램의 포맷으로 변환하는 데이터 포맷 변환 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 부분 방전 진단 시스템.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 신호 처리부는,
   상기 신호 변환부로부터의 신호의 잡음을 소프트웨어적으로 제거하는 잡음 제거 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 부분 방전 진단 시스템.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 표시부는,
   부분 방전의 진단 대상에 관한 정보를 표시하는 측정 대상 표시 모듈;
   상기 위상 크기 모듈로부터 신호를 입력받아 표시하는 위상 크기 표시 모듈 ;
   상기 위상 펄스 수 모듈로부터의 신호를 입력받아 표시하는 위상 펄스 수 표시 모듈;
   상기 위상 크기 모듈 및 위상 펄스 수 모듈로부터의 신호를 입력받아 3차원으로 표시하는 위상 크기 및 펄스 수 표시 모듈;
   상기 부분 방전량 검출 모듈로부터의 신호를 입력받아 부분 방전량을 표시하는 부분 방전량 표시 모듈; 및
   부분 방전 진단의 개시와 멈춤을 제어하는 개시 및 멈춤 제어 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 부분 방전 진단 시스템.
   

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