KR20120025038A - 변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법은, 각 변압기들의 각종 상태 정보들을 감지하는 복수의 센서모듈 및, 상기 센서모듈로부터 발생되는 온라인 감지신호를 아날로그 신호 및 표준 규격의 통신을 통해 송수신하는 송수신부와, 상기 감지신호에 해당하는 데이터 정보에 실시간으로 가중치를 적용하여 상기 변압기의 상태 정보를 진단하는 가중치 결정부를 갖는 제어부를 포함한다.
또한, 각 변압기들의 시험데이터를 기준입력으로 사용하여 전자 회로망(Neural Network) 및 인공지능 기법을 이용하며, 상기 각 변압기들에 구비된 센서모듈에 대한 영향 정도를 상기 변압기의 특성과 운전 상황에 따라 결정하는 제1단계와, 상기 결정된 각 센서모듈(200)들의 영향 정도를 이용하여, 상기 각 센서모듈(200)들에 대한 가중치를 설정하는 제2단계 및, 상기 각 센서모듈에 대한 정보들의 가중치를 기반으로 상기 변압기 예방 진단 지수를 제시하며, 상기 예방진단 지수를 이용하여 변압기의 전체적인 상태 정보를 파악하는 제3단계를 포함한다.

Description

변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법{Integration diagnostic system of transformer and diagnostic methods}
본 발명은 변압기의 진단 시스템에 관한 것으로, 특히 본 발명은 변압기 상태를 온라인으로 진단하는 센서들의 정보를 통합화하여 사용자가 쉽게 변압기의 이상 유무를 판단할 수 있도록 하는 변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법에 관한 것이다.
최근에는, 전력 기기의 대용량화 및 설비 진단에 대한 수요가 증가하면서 대표적인 전력기기인 변압기의 온라인 진단 요구가 확대되고 있는 추세이다.
특히, 변압기에 고장이 발생하면 계통 사고에 의한 대규모 정전 등의 큰 사고로 이어져 큰 손실이 불가피하므로 변압기의 상태 진단은 사고를 미연에 방지하는 측면에서 매우 중요하다.
따라서, 최근 대용량 변압기의 대부분 고객 구매사양서에 변압기 온라인 예방진단시스템 설치 요구가 명시되고 있으며, 고객이 간단하고 정확하게 변압기의 현재 상태를 이해하기 위한 시스템 구축 방법에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다.
변압기 상태 진단을 위해 현재 사용되고 있는 센서는, 변압기 유중가스 검출 센서, 부싱 모니터링 센서, 온도 감시 센서, 압력 센서, 부하 전류 측정 센서 등이 있다. 변압기 온라인 예방진단 시스템은, 위의 센서들로부터 수집한 정보를 기반으로 다양한 알고리즘을 적용하여 현재 변압기 각 부분의 상태를 사용자에게 알려준다.
현재 변압기 예방진단 시스템 구축 기술은, 위에서 언급한 센서들로부터 나오는 정보를 아날로그, 디지털 신호 혹은 통신을 통해 수집하여 이를 저장하고, 사용자에 의해 정해진 값 이상이 발생하면 알람을 울려 변압기 이상을 사용자에게 통보하는 방식으로 구성되어 있다.
특히, 유중가스 분석 센서 정보 분석의 경우 IEEE와 IEC 규격을 통해 분석 방법이 규격화 되어 있어 이를 사용하여 변압기 오일의 상태를 분석하는 방안이 프로그래밍되어 사용된다.
하지만, 현재까지 사용되고 있는 변압기 예방진단 시스템은 단순히 각 센서 들의 정보를 수집하여 동일한 크기의 알람을 통해 센서가 감지하는 변압기 각 부분의 문제만을 사용자에게 알려주는 기능만을 구현하고 있다.
따라서, 변압기의 구조를 상세히 알지 못하는 사용자의 경우, 변압기 전체적인 상태를 알지 못하여 단순한 문제가 발생한 경우에도 심각한 문제로 인식할 수 있는 상황이 발생하게 된다. 이는, 단순한 문제가 발생한 경우에도 변압기를 제조하는 회사 및 예방진단시스템을 판매하는 회사에 A/S 비용 발생의 문제가 생기게 된다.
이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 각 센서들이 제공하는 정보들이 변압기에 미치는 영향에 따른 중요도를 설정하고, 이에 따른 가중치를 준다. 또한 이 정보들을 통합하여 변압기 전체 상태를 파악할 수 있는 하나의 Factor를 제시하여 사용자 및 제조사에 효용이 있는 온라인 변압기 예방진단 시스템 구축 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 각 변압기들이 센서들로부터 발생되는 온라인 출력 신호를 아날로그 신호 및 표준 규격의 통신을 통해 송수신하며, 온라인으로 수집되는 각종 변압기 센서 정보들에 대한 중요도 자동으로 설정함으로써, 센서 정보들의 가중치를 기반으로 변압기 전체 상태 정보 판별할 수 있는 변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 변압기의 통합형 진단 시스템은, 각 변압기들의 각종 상태 정보들을 감지하는 복수의 센서모듈 및, 상기 센서모듈로부터 발생되는 온라인 감지신호를 아날로그 신호 및 표준 규격의 통신을 통해 송수신하는 송수신부와, 상기 감지신호에 해당하는 데이터 정보에 실시간으로 가중치를 적용하여 상기 변압기의 상태 정보를 진단하는 가중치 결정부를 갖는 제어부를 포함한다.
여기서, 상기 센서부는, 상기 각 변압기들에 대한 대표도 구축을 위해 유중가스 분석 센서, 부싱 모니터링 센서, 온도 감시 센서 및 부하 전류 측정 센서를 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제어부에는 입력부가 더 구비되며, 상기 입력부는, 상기 변압기의 무게, 과부하율, 온도 특성 곡선, 용량 및 정격조건 들을 입력할 수 있는 것이 바람직하다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 변압기의 통합형 진단 방법은, 각 변압기들의 시험데이터를 기준입력으로 사용하여 전자 회로망(Neural Network) 및 인공지능 기법을 이용하며, 상기 각 변압기들에 구비된 센서의 영향 정도를 상기 변압기의 특성과 운전 상황에 따라 결정하는 제1단계와, 상기 결정된 각 센서들의 영향 정도를 이용하여, 상기 각 센서들에 대한 가중치를 설정하는 제2단계 및, 상기 각 센서 정보들의 가중치를 기반으로 상기 변압기 예방 진단 지수를 제시하며, 상기 예방진단 지수를 이용하여 변압기의 전체적인 상태 정보를 파악하는 제3단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 제2단계에서는, 상기 변압기의 이상 유무를 판단하는데 가장 중요한 요소인 핫 스팟(hot-spot) 온도의 가중치를 결정하는 단계 및, 중요도가 좀 덜한 가스분석장치의 가중치를 결정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 제3단계에서 상기 예방 진단 지수는, 상기 각 센서 정보의 알람 레벨과 각 센서의 가중치의 합으로 이루어지는 것이 바람직하다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 각 변압기들이 센서들로부터 발생되는 온라인 감지신호를 이용해 각 센서들의 정보를 통합화함으로써, 사용자가 복수의 변압기들에 대한 이상 유무를 일괄적으로 용이하게 판단할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 변압기의 통합형 진단 시스템에 대한 개략적인 전제 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 변압기의 통합형 진단 시스템에서 예방 진단을 위한 센서부가 3개인 경우를 예로 들어 보여주기 위한 전체 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 변압기의 통합형 진단 방법에 대한 각 단계를 순차적으로 도시한 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 정의되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 것으로, 본 발명의 기술적 구성요소를 한정하는 의미로 이해되어서는 아니 될 것이다.
도 1과 2에 도시한 바와 같은 변압기의 통합형 진단 시스템은, 각 변압기(미도시)들의 각종 상태 정보들을 감지하는 복수의 센서모듈(100) 및, 상기 센서모듈(100)로부터 발생되는 온라인 감지신호를 아날로그 신호 및 표준 규격의 통신을 통해 송수신하는 송수신부(210)와, 상기 감지신호에 해당하는 데이터 정보에 실시간으로 가중치를 적용하여 상기 변압기의 상태 정보를 진단하는 가중치 결정부(220)를 갖는 제어부(200)를 포함한다.
여기서, 상기 센서모듈(100)은 각 변압기들에 대한 대표도 구축을 위해 유중가스 분석 센서, 부싱 모니터링 센서, 온도 감시 센서 및 부하 전류 측정 센서를 포함하는 것이 바람직하다.
즉, 각종 센서모듈(100)로부터 발생 되는 온라인 출력 신호가 제어부(200)의 송수신부(210)로 전달되면, 상기 송수신부(210)는 내부 프로그래밍을 통해 센서모듈(100)의 데이터 정보에 각종 실시간 알고리즘을 적용하는 것이다.
그리고, 상기 제어부(200)에는 입력부(230)가 더 구비되며, 상기 입력부(230)는, 상기 변압기의 무게, 과부하율, 온도 특성 곡선, 용량 및 정격조건 들을 입력할 수 있는 것이 바람직하다. 물론, 상기한 입력 정보들의 조류는 다른 것들이 더 있을 수 있다.
한편, 도 3에 도시한 바와 같은 변압기의 통합형 진단 방법을 이루기 위한 단계를 순차적으로 설명하면 다음과 같으며, 전술한 구성과 동일 구성에 대해서는 반복적인 설명을 하지 않도록 한다.
먼저, 제1단계(S100)는 각 변압기들의 시험데이터를 기준입력으로 사용하여 전자 회로망(Neural Network) 및 인공지능 기법을 이용하며, 상기 각 변압기들에 구비된 센서모듈(100)의 영향 정도를 특성과 운전 상황에 따라 결정한다.
여기서, 변압기는 용량, 무게, 과부하 내량 및 온도 특성 등이 각각 다르기 때문에, 각 센서모듈(100)들이 각 변압기들에 미치는 영향 정도도 다르다.
따라서, 각 변압기별 공장 시험 데이터를 기준 입력으로 사용하여 Neural Network 및 인공지능 기법을 이용하여, 변압기별 센서모듈(100)의 영향 정도를 변압기 특성과 운전 상황에 따라 자동으로 결정할 수 있다.
다음으로, 제2단계(S200)는 결정된 각 센서모듈(100)의 영향 정도를 이용하여 상기 각 센서모듈(100)들에 대한 가중치를 설정한다.
여기서, 상기 제2단계(S200)에서는 변압기의 이상 유무를 판단하는데 가장 중요한 요소인 핫 스팟(hot-spot) 온도의 가중치를 결정하는 단계 및, 중요도가 좀 덜한 가스분석장치의 가중치를 결정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 변압기의 이상 유무를 판단하는데 가장 중요한 요소인 핫 스팟(hot-spot) 온도의 가중치를 1로 잡으면, 중요도가 좀 덜한 가스분석장치의 CO 가스의 가중치는 0.3이 된다. C2H2 가스의 경우에는 0.8과 같이 결정되어 각 분석 요소별 중요도가 자동으로 결정된다.
다음으로, 제3단계(S300)는 각 센서모듈(100)의 정보들에 대한 가중치를 기반으로 상기 변압기 예방 진단 지수를 제시하며, 상기 예방진단 지수를 이용하여 변압기의 전체적인 상태 정보를 파악한다.
즉, 센서모듈(100)의 정보들에 대한 변압기 특성별 가중치가 결정되면, 이를 기반으로 전체 변압기의 현재 상태를 알 수 있도록 하는 지수를 결정하는 것이다.
여기서, 상기 제3단계(S300)에서 예방 진단 지수는, 상기 각 센서모듈(100)의 정보에 따른 알람 레벨과 각 센서모듈(100)에 대한 가중치의 합으로 이루어지는 것이 바람직하다.
그리고 변압기 예방진단 지수를 제시함과 아울러 이 제시된 예방진단 지수의 값을 통해 변압기의 전체적인 상태 정보를 한번에 파악할 수 있다.
결과적으로, 본 발명은 각 변압기들이 센서들로부터 발생되는 온라인 감지신호를 이용해 각 센서들의 정보를 통합화함으로써, 사용자가 복수의 변압기들에 대한 이상 유무를 일괄적으로 용이하게 판단할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 변압기의 통합형 진단 시스템 및 진단 방법에 대한 기술사상을 첨부도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 가장 양호한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다.
따라서 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술사상의 범위를 이탈하지 않는 범위 내에서 치수 및 모양 그리고 구조 등의 다양한 변형 및 모방할 수 있음은 명백한 사실이며 이러한 변형 및 모방은 본 발명의 기술 사상의 범위에 포함된다.
100: 센서모듈 200: 제어부
210: 송수신부 220: 가중치 결정부
230: 입력부

Claims (6)

  1. 각 변압기들의 각종 상태 정보들을 감지하는 복수의 센서모듈; 및
    상기 센서모듈로부터 발생되는 온라인 감지신호를 아날로그 신호 및 표준 규격의 통신을 통해 송수신하는 송수신부와, 상기 감지신호에 해당하는 데이터 정보에 실시간으로 가중치를 적용하여 상기 변압기의 상태 정보를 진단하는 가중치 결정부를 갖는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서모듈은, 상기 각 변압기들에 대한 대표도 구축을 위해 유중가스 분석 센서, 부싱 모니터링 센서, 온도 감시 센서 및 부하 전류 측정 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부에는, 입력부가 더 구비되며,
    상기 입력부는, 상기 변압기의 무게, 과부하율, 온도 특성 곡선, 용량 및 정격조건 들을 입력할 수 있는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 시스템.
  4. 각 변압기들의 시험데이터를 기준입력으로 사용하여 전자 회로망(Neural Network) 및 인공지능 기법을 이용하며, 상기 각 변압기들에 구비된 각 센서모듈의 영향 정도를 상기 변압기의 특성과 운전 상황에 따라 결정하는 제1단계(S100);
    상기 결정된 각 센서모듈(200)들의 영향 정도를 이용하여, 상기 각 센서모듈(200)들에 대한 가중치를 설정하는 제2단계(S200); 및
    상기 각 센서모듈(200)에 대한 정보들의 가중치를 기반으로 상기 변압기 예방 진단 지수를 제시하며, 상기 예방진단 지수를 이용하여 변압기의 전체적인 상태 정보를 파악하는 제3단계(S300);를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2단계에서는, 상기 변압기의 이상 유무를 판단하는데 가장 중요한 요소인 핫 스팟(hot-spot) 온도의 가중치를 결정하는 단계; 및
    중요도가 좀 덜한 가스분석장치의 가중치를 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제3단계(S300)에서 상기 예방 진단 지수는, 상기 각 센서모듈에 대한 정보의 알람 레벨과 각 센서의 가중치의 합으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 변압기의 통합형 진단 방법.
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