KR20130059520A

KR20130059520A - 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법

Info

Publication number: KR20130059520A
Application number: KR1020110125539A
Authority: KR
Inventors: 김홍록; 정영철; 김영노
Original assignee: (주)에이피엠테크놀러지스
Priority date: 2011-11-29
Filing date: 2011-11-29
Publication date: 2013-06-07

Abstract

본 발명은 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법에 관한 것이다. 본 발명의 방법은, (a) 장비 설비의 부분방전 감지 센서가 감지한 원본 센서 데이터를 매트릭스 스위치에서 주파수 대역을 설정한 대역통과필터를 통과시키는 단계; (b) 상기 대역통과필터를 통과한 센서 데이터에서 장비 외부에 설치된 노이즈 센서에서 감지한 외부 노이즈를 빼는 단계; 및
(c) 상기 (b) 단계를 거친 주파수를 기학습된 정보를 갖는 신경망 엔진을 통해서 분석하여 부분방전 신호의 유형과 노이즈 유무를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법{METHOD OF NOISE REMOVAL DURING PARTIAL DISCHARGE MONITORING FOR DIAGNOSIS AND ACCIDENT PREVENTION IN POWER SYSTEM}

본 발명은 전력계통의 고장 예방진단을 위한 부분방전 측정에 있어서의 효율적인 노이즈 제거 방법에 관한 것이다. 특히 온라인을 통해 원격에서 전력설비의 부분방전을 측정하고 분석함에 있어서 효율적인 노이즈 제거 방법에 관한 것이다.

가스절연스위치, 변압기, 송전 케이블, 폐쇄배전반 등의 대부분의 전력설비 사고는 다양한 유형의 사고로 이어진다. 기기의 전기적, 기계적, 열적, 환경적 스트레스에 의한 장기적 열화에 의해 발생되며, 열화가 진행되어 측정 순간에 절연파괴가 급진전됨으로써 사고로 이행되는 것으로 분석된다. 이러한 사고를 발생 이전에 감지하고 진단하는 기법으로 부분방전(Partial Discharging) 측정 기법이 가장 우수한 방법으로 널리 알려져 왔다. 전기설비의 열화 진전에 따라 펄스형태의 부분방전이 발생하게 되는데, 열화 초기부터 전자파가 발생하기 때문에 이 전자파의 변화를 상시적으로 모니터링함으로써 고장을 조기에 진단할 수 있는 원리이다.

다양한 부분방전 측정 기술이 알려져 있다. 그 중 UHF법은 대표적인 부분방번 측정 방법이다. UHF법은 부분방전을 측정하는 방법 중 외부의 잡음을 상대적으로 적게 받는 UHF 대역(300MHz~2GHz)의 전자파를 검출함으로써 이상 상태를 조기에 진단하는 방법으로 가장 신뢰성이 있는 방법으로 알려졌다.

그런데 이러한 전자파 대역(300MHz~2GHz)에서는 휴대폰, 사설망, 방송과 같은 여러 RF 신호가 혼재할 수 있기 때문에 설비 내의 부분방전 신호와 분리하는 기술이 요망됐다. 즉, 노이즈 신호를 효과적으로 제거하는 것이 관건이었다. 이를 위한 해결책으로서 대역통과필터를 사용하여 S/N비(Signal to Noise)가 높은 대역을 설정함으로써 부분방전 신호와 노이즈 신호에 대한 분리를 수행하는 방법이 일반적으로 이용돼 왔다. 도 1은 이러한 종래기술의 기법을 개념적으로 나타낸다. 부분방전 입력신호와 노이즈 신호가 함께 입력되는데 이를 특정 대역폭만 지원하는 대역통과필터를 통해서 노이즈 신호를 제거하여 출력신호를 얻고 있다.

그러나 설치환경에 따라 S/N비가 높은 주파수 대역이 변동할 수 있는데, 차단 주파수 대역이 고정되어 있기 때문에 효율적인 노이즈 제거에 어려움이 있었다.

본 발명의 발명가는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연구 노력한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.

본 발명의 목적은 외부 노이즈에 대한 오판을 최소화하고 전기설비 내에서 발생하는 부분방전 신호를 보다 정확하게 분별할 수 있는 신규한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법을 제공함에 있다.

한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.

위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은:

(a) 장비 설비의 부분방전 감지 센서가 감지한 원본 센서 데이터를 매트릭스 스위치에서 주파수 대역을 설정한 대역통과필터를 통과시키는 단계;

(b) 상기 대역통과필터를 통과한 센서 데이터에서 장비 외부에 설치된 노이즈 센서에서 감지한 외부 노이즈를 빼는 단계; 및

(c) 상기 (b) 단계를 거친 주파수를 기학습된 정보를 갖는 신경망 엔진을 통해서 분석하여 부분방전 신호의 유형과 노이즈 유무를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법의 바람직한 일 실시예에 있어서, 상기 (b) 단계의 대역통과필터는 저대역의 대역통과필터와 고대역의 대역통과필터로 선택 가능하도록 구분되며, 각각 고유의 컷오프 주파수를 갖는 복수의 대역을 선택할 수 있도록 될 수 있다.

또한, 본 발명의 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법의 바람직한 일 실시예에 있어서, 상기 (c) 단계의 신경망 엔진은 두 개의 상이한 신경망 회로를 가지며, 각각 입력층, 은닉층, 출력층을 갖는 구조로 되는 것이 좋다.

또한, 본 발명의 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법의 바람직한 일 실시예에 있어서, 상기 신경망 엔진은 상기 (a) 단계에서 수집한 원본 센서 데이터에서 평균값, 최대치 또는 카운트를 포함하는 입력 벡터를 추출하여 분석할 수 있다.

위와 같은 과제해결원리를 통해서 본 발명은 3중 노이즈 제거 과정을 유기적으로 결합함으로써 외부 노이즈에 대한 오판을 최소화하고 전기설비 내에서 발생하는 부분방전 신호를 분별할 수 있는 성능을 최대화할 수 있다.

본 발명의 명세서에서 구체적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.

도 1은 부분방전 측정 시에 있어 종래의 노이즈 제거 방법을 개념적으로 설명한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 일 실시예에 있어서 부분방전 측정 시의 노이즈를 중층적으로 제거하는 방법을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 부분방전과 노이즈 스펙트럼을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 노이즈 게이팅을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 신경망 엔진의 프로세스를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 신경망 회로의 개념을 나타내는 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.

본 발명의 부분방전 측정 방법은 UHF법에 기초한다. 본 발명의 측정 시스템은 센서, 증폭기, 주파수 분석기와 같은 하드웨어와 모니터링 프로그램, 진단소프트웨어 등의 소프트웨어로 나누어질 수 있다. 그리고 이것이 하나의 기기로 통합되어 있는 것을 부분방전 측정기라고 일컬을 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 부분방전 측정 방법에 있어서의 노이즈 제거 방법을 개략적으로 나타낸다. 장비 설비 내에서 부분방전 감지 센서가 장비 설비 내의 원본 센서 데이터를 감지하며, 센서가 감지된 원본 데이터가 주파수 신호로서 부분방전 측정 시스템 내로 입력된다. 이 주파수 신호는 노이즈가 포함될 수 있다. 입력된 주파수 신호는 매트릭스 스위치(10)를 통해 가변적으로 설정할 수 있는 대역통과필터(11, 12)를 거치게 되며, 다음으로 노이즈 게이트(20)를 통해 장비 외부에 설치된 UHF 센서를 통해 입력되는 외부 노이즈를 제거한다. 그리고 신경망 엔진(30)을 통해서 노이즈와 부분방전 신호의 패턴 구분을 최종 판단한다. 이와 같이 3단계에 걸쳐서 중층적으로 노이즈를 제거함으로써 부분방전 신호를 분별할 수 있는 성능을 최대화할 수 있다.

본 발명에 따르면 매트릭스 스위치(10)는 다수의 주파수 대역을 설정할 수 있는 대역통과필터를 사용할 수 있다. 바람직한 실시예에 있어서, 도 2에 도시된 바와 같이, 대역통과필터(11, 12)를 사용할 때 저역 차단 주파수와 고대역 차단 주파수를 구분할 수 있다. 더욱 바람직한 실시예에 있어서 저역 차단 주파수와 고대역 차단 주파수를 각기 6단계로 가변적으로 설정하도록 할 수 있다.

예컨대 본 발명의 대역통과필터(11, 12)의 바람직한 실시예에 있어서, 저대역의 대역통과필터(12)는 저역 차단 주파수가 300MHz부터 1.8GHz까지 6단계로 가변할 수 있고, 고대역의 대역통과필터(11)에서는 500M~2GHz까지 6단계로 설정할 수 있다. 결과적으로 대역통과필터(11, 12)의 주파수 선택은 36개의 조합을 지원하게 된다. 각 필터는 고유의 컷오프 주파수(Cut Off Frequency)를 갖는다.

도 3에서 왼쪽 그래프는 이상적인 경우의 시그널을 나타내며 우측의 그래프는 실제의 시그널을 나타내는 그래프다. 이상적인 시그널의 경우에도 대역에 따라 노이즈의 주파수가 다름을 알 수 있다. 또한 실제 시그널에 있어서도 부분방전(PD)과 노이즈 주파수가 따로따로 구분되는 것이 아님을 알 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면 상기 대역통과필터(11, 12)가 36가지의 주파수 대역을 설정할 수 있고, 특정 주파수를 선택함에 따라서 노이즈가 작게 깔리는 시그널을 얻을 수 있게 된다.

이와 같이 구성함으로써 부분방전 측정시에 효율적인 노이즈 제거를 위해 원본 센서신호에 대해 다양한 대역통과필터의 조합을 이용하여 부분방전과 노이즈 신호에 대한 분별력을 1차적으로 높일 수 있다.

또한, 장비 외부에 별도로 설치된 노이즈 센서로서 노이즈를 감지하는 UHF 센서가 외부 노이즈만을 측정하여 노이즈 게이트(20)에 입력되도록 하며, 노이즈 게이트(20)가 장비 설비 내에서 측정된 상기 원본 센서 데이터에서 외부 노이즈를 강제로 빼 줌으로써 2차적인 노이즈 제거를 수행한다. 도 4에 도시된 바와 같이 부분 방전에서 비롯된 주파수 신호와 노이즈 신호가 합쳐진 입력 신호에서 노이즈 신호를 제거함으로써 노이즈 게이트 이후의 부분방전 주파수를 얻을 수 있게 된다.

본 발명은 위와 같이 2단계의 노이즈 제거 과정을 거친 다음에 최종 3단계의 노이즈 제거 과정에 돌입한다. 마지막 단계는 신경망 엔진(30)을 사용하여 부분 방전 신호인지 노이즈 신호인지 최종 판별한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신경망 엔진(30)의 프로세스 구성을 나타낸다. 이 단계를 통해 노이즈와 부분방전 신호의 패턴 구분이 최종적으로 이루어진다. 방전신호로부터 추출된 입력 벡터(31)를 두 개의 신경망 회로(32, 32')를 거쳐 각 방전원인별 확률을 각각 출력 벡터A(33), 출력 벡터B(33')로 출력한다.

신경망 엔진(30)은 인간의 두뇌를 모델로 한 분석 방법의 하나로서 뉴런과 시냅스(연결선)에 의해 서로 정보를 교환하는 구조를 가지고 있다. 특정 뉴런에 신호가 입력되면 시냅스에 의해 연결된 다른 노드로 신호를 전달하고, 이러한 과정이 계속되어 새로운 것을 학습할 수 있다. 본 발명의 신경망 엔진(30)은 두 개의 신경망 회로(32, 32')를 가질 수 있다. 각 신경망 회로(32, 32)는 도 6에 도시된 바와 같이 입력층(320), 은닉층(321), 출력층(322)를 갖는 MLP(Multi Layer Perceptron) 구조로 이루어질 수 있다. 장비 내에 설치된 부분방전 센서에서 수집한 RAW 신호에서 3가지 입력 벡터(평균값, 최대치, 카운트 등)를 추출하여 은닉층으로 전달하고 최종적으로 출력층까지 전달되어 부분방전 신호의 유형과 노이즈 유무를 온라인으로 연결된 원격 모니터링 단말에서 판단하게 된다. 이를 위해 각 부분방전 패턴별로 사전 수집한 데이터를 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층을 연결하고 있는 연결선의 강도를 학습하는 과정을 사전에 수행해야 한다.

즉, 신경망 엔진은 기본의 습득된 부분방전 신호에 의해 학습된 정보를 가지며, 이 정보를 활용하여 노이즈와 부분방전 신호 특성을 고려하여 진단하게 된다.

위에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 신경망 네트워크를 단일로 사용하는 게 아니라 두 개의 신경망 엔진을 제안하고 있다. 두 개의 신경망은 동일한 구조가 아니라 유사 구조를 가지고 서로 다르게 학습되기 때문에 출력값이 다를 수 있다. 따라서 Classification Logic(35)에서 두 신경망회로의 결과를 종합하여 방전 원인별 확률을 재계산하게 된다. 바람직하게는 두 신경망 엔진의 출력값에 대해 가중치를 어떻게 할지를 결정하게 된다. 이렇게 계산된 확률을 통해서 가장 높은 확률의 방전원인을 최종 출력 벡터(37)로 사용자 단말을 통해 보여줄 수 있다.

상기 신경망 엔진을 통해 최종 분류할 수 있는 방전 원인으로는 자유하전 입자(Free Moving Particle), 돌출 전극(Protrusion Electrode), 부유 전극(Floating Electrode), 절연체 결함(Defective Insulator) 등이 있다.

본 발명은 이와 같이 3중 노이즈 제거 기법을 채용함으로써 외부 노이즈에 대한 오판을 최소화하고 전기설비 내에서 발생하는 부분방전 신호를 분별할 수 있는 성능을 최대화할 수 있다.

한편, 본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예에 의해 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명의 보호범위가 제한될 수도 없음을 첨언한다.

Claims

(a) 장비 설비의 부분방전 감지 센서가 감지한 원본 센서 데이터를 매트릭스 스위치에서 주파수 대역을 설정한 대역통과필터를 통과시키는 단계;
(b) 상기 대역통과필터를 통과한 센서 데이터에서 장비 외부에 설치된 노이즈 센서에서 감지한 외부 노이즈를 빼는 단계; 및
(c) 상기 (b) 단계를 거친 주파수를 기학습된 정보를 갖는 신경망 엔진을 통해서 분석하여 부분방전 신호의 유형과 노이즈 유무를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법.
제1항에 있어서,
상기 (b) 단계의 대역통과필터는 저대역의 대역통과필터와 고대역의 대역통과필터로 선택 가능하도록 구분되며, 각각 고유의 컷오프 주파수를 갖는 복수의 대역을 선택할 수 있도록 되어 있는, 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법.
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계의 신경망 엔진은 두 개의 상이한 신경망 회로를 가지며, 각각 입력층, 은닉층, 출력층을 갖는 구조로 되어 있는, 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법.
제3항에 있어서,
상기 신경망 엔진은 상기 (a) 단계에서 수집한 원본 센서 데이터에서 평균값, 최대치 또는 카운트를 포함하는 입력 벡터를 추출하여 분석하는 것인, 전력계통 예방진단을 위한 부분방전 측정에서의 노이즈 제거 방법.