KR20150033899A - 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법 - Google Patents

아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법에 관한 것으로, 인공신경회로망을 통해 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 검출 및 차단할 수 있고, 상기 인공신경회로망의 구조를 아크고장 판단을 위한 아크고장 분류기와 오동작을 유발할 수 있는 특수 부하들을 분류할 수 있는 특수부하 분류기를 포함하도록 설계함으로써 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단할 수 있도록 하며, 또한, 특수부하에 대한 아크고장의 경우에 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하도록 함으로써 아크고장판단의 정확도를 개선할 수 있는 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법에 관한 것이다.

Description

아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법{A DIGITAL MULTI-FUNCTION BREAKER FOR INTEGRATED BLOCKING OF ARC, SHORT CIRCUIT, LEAKAGE AND OVERLOAD CURRENT AND THE BLOCKING METHOD THEREOF}
본 발명은 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공신경회로망의 구조를 아크고장 판단을 위한 아크고장 분류기와 오동작을 유발할 수 있는 특수 부하들을 분류할 수 있는 특수부하 분류기를 포함하도록 설계함으로서, 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단할 수 있도록 하고, 특수부하에 대한 아크고장의 경우 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하도록 함으로서 아크고장 판단의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 것이다.
현대주택에서 전기는 삶의 편의를 위해 없어서는 안 될 매우 중요한 에너지원이지만 전기화재나 인체 감전을 발생시켜 재산상의 손실이나 심각한 인명피해를 가져올 수 있는 매우 위험한 존재이기도 하다. 따라서 전기법규에서는 주택이나 건축물의 인입구에 과전류 차단기(MCCB : Mold Cased Circuit Breaker)나 누전 차단기(ELCB : Earth Leakage Circuit Breaker, GFCI : Ground Fault Circuit Interrupter)를 설치하도록 규정하고 있다. 상기 과전류 차단기는 과부하로부터 회로를 보호하고 이로 인한 화재를 방지하기 위해 설계된다. 반면에 상기 누전 차단기는 회로로부터의 누설전류가 의도되지 않은 전기경로인 지표면으로 흐르는 경우, 그 누설전류 때문에 사람의 인체가 지표면과 하나의 전기경로를 구성하여 인체에 전기 쇼크가 발생하는 것을 막기 위해 설계된다. 이러한 누전 차단기는 상기한 바와 같이 인체 감전 쇼크를 방지하는 것은 물론 지표면 사이의 아크나 기타 고장에 의한 전기화재를 방지하는 역할을 한다. 하지만, 전기화재의 원인이 과부하나 누전뿐만 아니라 상당수가 선간 아크로 인해 발생하고 있는데, 기존의 배선 차단기나 누전 차단기는 RMS(Root Mean Square) 값의 크기를 가지고 과부하나 누전을 검출하기 때문에 선간아크를 검출할 수 없었다.
상기 선간아크는 벽에 못을 박거나 테이블에 스테이플을 박을 때 절연전선의 피복이 손상되는 경우, 콘센트나 스위치가 느슨하게 설치된 경우, 코드가 문틈이나 가구에 걸려 구부러지는 경우, 콘센트의 플러그가 가구에 의해서 접히는 경우, 자연열화 또는 전선이나 코드가 난방 열방출구나 태양 빛에 노출되는 경우 등에서 발생하게 되는데, 전기적 및 구조적으로 보면 도 1에 도시되어 있는 바와 같다. 이러한 아크 전류는 동일 전압선 상에서 발생하는 직렬아크, 전압선과 중성선 사이에 발생하는 병렬 아크 및 전압선과 접지선 사이에 발생하는 지락아크로 구분될 수 있다. 즉, 아크 전류란 전기 배선 등 두 개의 전기선 접촉함으로써 생기는 전압강하에 의하여 전기적으로 방전되어 수 마이크로초(㎲) 동안 발생하는 전류이다. 아크는 전압선과 중성선 사이에서 발생하는 병렬 아크, 전압선이 단선 되거나 전기 기구에 느슨하게 연결되어 있는 경우에 다수 발생하는 직렬 아크 및 전압선과 접지(ground)선 사이에서 발생하는 지락아크 등이 있다. 아크 전류가 발생되면 두 전기선 사이에는 주울(joule)열이 발생하며, 아크 전류로 인하여 발생한 주울열은 발화점 이상의 높은 열을 발생시킴으로써 전기화재의 원인이 된다.
여기서 직렬아크는 전압선의 접촉 불량으로 인하여 전압선의 접촉부 또는 단선 부분에서 보통 발생하며, 이 경우에 접촉 저항이 증가하여 접촉부가 과열하게 된다. 그리고 병렬 아크는 전압선과 중성선이 서로 접촉되어 단락(short)되어 발생하며, 지락아크는 전압선과 접지(ground)선 사이에 절연이 저하해서 아크가 생기는 이른바 누전이 생기는 경우에 발생한다. 즉, 직렬아크가 발생하는 대표적인 예로는 접촉 불량을 들 수 있고, 병렬아크가 발생하는 대표적인 예로는 단락(short)을 들 수 있으며, 지락아크가 발생하는 대표적인 예로는 누전을 들 수 있다.
이들 선간 아크들은 목재나 종이 그리고 양탄자와 같은 물체에 연소가 가능한 높은 온도를 발생시켜 전기화재를 일으키기 때문에 신속하고 정확한 아크판단 방법론이 요구된다.
하지만, 상기한 바와 같이 아크고장은 기존 차단기의 고장검출 불가능 영역에 속하기 때문에 기존 보호회로에 의해서 보호받을 수 없어 새로운 아크 검출 방법론이 요구되는데, 아크의 특징들인 비선형성과 간헐성 때문에 신뢰성 있는 아크고장 판단법을 확립하는데 많은 어려움이 따르고 있다. 또한 부하에 따라 다양한 형태의 아크고장 형태가 존재하고, 디밍(Dimming) 파형과 아크고장의 파형이 유사하여 오동작의 우려가 있음은 물론, 기존의 아크고장 차단기들이 과전류나 누전차단기와는 별도로 개발되고 있어 비용적 측면이나 공간적 측면에서 매우 비효율적이었다.
종래기술로서, 한국등록특허공보 제0952222호(2010.04.02.)는 저전압 및 저전류 특성의 아크 전류를 검출하여 이를 차단하는 아크 전류 차단장치 및 그 방법에 관한 것으로, 아크 전류 차단장치는 부하로 입력되는 전류를 신호처리하여 도선에 열이 발생하고, 도선 저항이 불규칙하게 낮아지면, 부하로 입력되는 전류가 아크 전류라고 판단하고, 부하로 아크 전류가 입력되는 것을 차단함으로써 아크 전류에 의한 화재를 예방할 수 있는 것에 관한 것이다. 본 선행기술은 아크전류를 검출하여 아크전류를 차단하는 것에 관해서만 기재하고 있을 뿐, 본 발명의 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 검출 및 차단할 수 있는 통합된 메커니즘을 제시하고 있지 않으며, 또한 이에 대해서는 시사하고 있지도 않다.
따라서 본 발명에서는 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 검출 및 차단할 수 있는 통합된 메커니즘을 제시함으로써 비용적 측면이나 공간적 측면에서 효율성을 제고할 수 있는 인공신경회로망을 이용한 다기능 디지털 차단기를 제시하는 것을 목표로 한다. 또한 기존의 방법과는 달리, 인공 신경 회로망의 구조를 아크고장 판단을 위한 아크고장 분류기와 오동작을 유발할 수 있는 특수 부하들을 분류할 수 있는 특수부하 분류기를 포함하도록 설계함으로써 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단할 수 있도록 하고, 특수부하에 대한 아크고장의 경우 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하도록 함으로써 아크고장판단의 정확도를 개선할 수 있도록 한다.
본 발명에서 사용하는 용어로는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과(부하)전류 및 고장전류라는 용어가 사용되고 있으며, 여기서 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류 및 누전전류는 고장전류라는 용어로 통칭될 수도 있다. 즉, 별도로 언급하지 않는 한 고장전류라 함은 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과(부하)전류, 고장전류 또는 이들의 조합을 포함하는 개념이다.
또한 본 발명에서 아크는 직렬아크, 병렬아크 및 지락아크 등으로 나누어지며, 단락, 누전 및 과부하의 경우에 아크가 생기거나 혹은 생기지 않을 수도 있으므로, 아크고장은 단락, 누전 및 과부하로 인해 생기기는 하지만, 단락, 누전 및 과부하인 경우에 반드시 아크가 생기는 것은 아니다. 따라서 단락, 누전 및 과부하로 인한 아크고장과 별도로 단락, 누전 및 과부하에 대한 검출 및 차단이 필요한 것이다.
본 발명은 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 검출 및 차단할 수 있는 통합된 메커니즘을 제시함으로써 비용적 측면이나 공간적 측면에서 효율성을 제고할 수 있는 인공신경회로망을 이용한 주택용 다기능 디지털 차단기를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인공신경회로망의 구조를 아크고장 판단을 위한 아크고장 분류기와 오동작을 유발할 수 있는 특수 부하들을 분류할 수 있는 특수부하 분류기를 포함하도록 설계함으로써 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단할 수 있도록 하는 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 특수부하에 대한 아크고장의 경우에 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하도록 함으로써 아크고장판단의 정확도를 개선할 수 있는 디지털 다기능 차단기 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법에 관한 것으로, 정상전류 영역, 고장전류 영역, 영상전류 영역 또는 이들의 조합을 포함하는 영역에 대한 전류를 측정하는 적어도 하나 이상의 변류기; 상기 변류기의 아날로그 출력을 디지털로 변환하는 적어도 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기; 상기 아날로그-디지털 변환기로부터 입력되는 전류측정값을 이용하여 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출하고, 상기 검출된 결과에 따라 차단기의 트립명령을 출력하는 주제어장치; 및 상기 트립명령에 따라 주택이나 건물의 전부 또는 일부에 대해 전력공급을 차단하는 적어도 하나 이상의 차단기;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기와 같이 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출하는 것은, 인공신경회로망을 통해서 수행되는 것을 특징으로 하며, 상기 인공신경회로망의 입력노드는 아날로그-디지털 변환된 신호를 이산푸리에 변환(DFT)한 후, 각 고조파와 기본파의 비를 그 입력신호로 인가되도록 하고, 상기 인공신경회로망의 출력노드는 아크고장 분류기, 디밍부하를 포함한 적어도 하나 이상의 특수부하 분류기 또는 이들의 조합을 포함하는 분류기를 통해서 상기 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단하여 출력할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법에 있어서, 정상전류 영역, 고장전류 영역, 영상전류 영역 또는 이들의 조합을 포함하는 영역에 대한 전류를 적어도 하나 이상의 변류기를 통해서 측정하는 단계; 상기 변류기를 통해서 측정된 아날로그 출력을 적어도 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기를 통해서 디지털로 변환하는 단계; 영상 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 누전을 판단하는 단계; 상기 영상변류기와 독립적인 적어도 하나 이상의 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 과전류를 판단하는 단계; 상기 영상변류기와 독립적인 적어도 하나 이상의 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 아크고장을 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법은 상기 누전, 과전류 또는 아크고장이 판단되는 경우, 차단기에 트립명령을 내리는 단계;를 더 포함하며, 상기 아크고장을 판단하는 단계는, 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하고, 상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은, 적어도 하나 이상의 변류기로부터 출력되는 신호를 아날로그-디지털 변환한 후 그 결과를 이산 푸리에 변환하여, 기본파와 고조파의 비를 상기 인공신경회로망의 입력노드에 인가하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 또한 상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은, 미리 설정된 윈도우의 크기에 따라 전파 또는 반파를 주기로 하여 아크고장을 주기적으로 판단하는 단계;를 더 포함하고, 또한 상기 미리 설정된 윈도우를 이동시키면서 아크고장 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하며, 또한 상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은, 아크고장 분류기, 디밍부하를 포함한 적어도 하나 이상의 특수부하 분류기 또는 이들의 조합을 포함하는 분류기를 통해서 상기 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단하여 상기 인공신경회로망의 출력노드를 통해 출력하는 단계;를 더 포함하며, 상기 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법은, 특수부하에 대한 아크고장의 경우에 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하는 단계;를 더 포함하여, 아크고장 판단의 정확도를 개선할 수 있으며, 상기 검증하는 단계는, 인공신경회로망을 기반으로 아크고장을 검증하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법에 관한 것으로, 인공신경회로망을 통해 아크, 단락, 누전 및 과전류를 통합적으로 검출 및 차단할 수 있고, 상기 인공신경회로망의 구조를 아크고장 판단을 위한 아크고장 분류기와 오동작을 유발할 수 있는 특수 부하들을 분류할 수 있는 특수부하 분류기를 포함하도록 설계함으로써 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단할 수 있도록 하며, 또한, 특수부하에 대한 아크고장의 경우에 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하도록 함으로써 아크고장판단의 정확도를 개선할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 선간 아크의 종류에 대해 설명하기 위한 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기의 구조에 대해 설명하기 위한 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기의 디지털 다기능 고장판단 및 차단전략에 대해 설명하기 위한 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경회로망 기반의 아크전류 및 부하종별 분류기 학습 방법에 대해 설명하기 위한 순서도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인경신경회로망 기반의 아크전류 및 부하종별 분류기 구조를 설명하기 위한 예시도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 판별이 어려운 특수부하에 대한 아크전류 분류기 학습 방법에 대해 설명하기 위한 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 판별이 어려운 특수부하에 대한 아크전류 분류기의 구조를 설명하기 위한 예시도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기 및 그 차단 방법의 일 실시예에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기의 구조에 대해 설명하기 위한 예시도이다.
도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명은 주택이나 건축물에서 발생할 수 있는 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 정확하고 통합적으로 검출 및 차단할 수 있는 디지털 다기능 차단기에 대한 것이다. 특히 상기 다지털 다기능 차단기는 아크고장 판단에 대한 신뢰성을 높이기 위해 아크고장 판단 결과를 검증할 수 있는 새로운 전략을 제안한다. 상기 디지털 다기능 차단기는 전기회로로부터 전류 값을 센싱하는 변류기 CT1(10), 변류기 CT2(20), 영상전류를 센싱하는 변류기 ZCT(30), 변류기들로부터 검출된 아날로그 전류를 고해상도의 디지털 신호로 변환하여 디지털 주제어장치에 제공하는 아날로그-디지털 컨버터(이하 ADC라 함)들(40-1, 40-2, 40-3), 입력된 전류 신호들로부터 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 감지하여 전기회로 차단기에 회로차단을 지시하는 마이크로 컨트롤러(51) 및 메모리 장치(52)를 기반으로 하는 주제어장치(50) 그리고 상기 주제어장치의 트립명령에 의해서 전력회로를 차단하는 차단기(60)를 포함하여 구성된다. 전류 센싱을 위한 변류기는 철심의 포화특성에 기인하는 부정확성을 피하고자 정상전류 영역을 측정하기 위한 CT1(10), 고장전류 영역의 전류를 측정하기 위한 CT2(20) 및 누전전류를 검출하기 위한 ZCT(30)로 구성된다. 상기 주제어장치(50)는 상기 CT1(10)과 CT2(20)를 통해 각각 정상전류 영역과 고장전류 영역을 측정하여 이를 기반으로 과전류 및 고장전류를 판단하고, 또한 상기 ZCT(30)에서 지락전류를 검출하여 누전이 발생하고 있는지를 판단할 수 있다.
변류기는 고장전류(과전류) 범위에서 전류가 어느 한도를 넘어서면 철심이 포화되어 비오차가 급격히 증가하게 되고, 과전류 특성을 향상시키기 위해서 철심의 단면적을 크게 한다. 또, 전력회로에 단락전류가 발생하면 주 회로에 접속된 변류기의 1차 권선에도 큰 고장전류가 흐르게 되어, 큰 고장전류(과전류)에 의하여 1차 권선의 온도가 상승하여 권선이 용단되거나, 강한 전자력에 의하여 권선이 변형 될 경우가 있다. 이런 사고에 대하여 변류기는 열적 및 기계적으로 견딜 필요가 있도록 설계되어야 하나, 본 발명에서는 CT1과 CT2라는 변류기를 2개 사용하여 보다 안정적으로 고장전류를 측정하도록 구성한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고장전류, 과(부하)전류, 아크전류, 단락전류, 누전전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하기 위한 디지털 다기능 차단기의 디지털 다기능 고장판단 및 차단전략에 대해 설명하기 위한 순서도이다.
아크, 단락, 누전 및 과전류도 3에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 디지털 다기능 차단기는 과전류 판단, 누전 판단 및 인공신경회로망을 기반으로 한 아크고장 판단 알고리즘을 통해 차단기 트립명령을 내리는 동작을 수행한다. 여기서 과전류 검출과 차단을 통해서 단락전류에 대한 검출과 차단도 이루어질 수 있으므로 과전류에 대한 판단은 단락전류에 대한 판단을 포함하는 개념으로 볼 수 있다. 상기 과전류, 누전 및 아크고장에 따른 차단기 트립명령을 수행하는 것은 각각 서로 독립되어 수행할 수 있으나, 만약 과전류, 누전 및 아크고장에 따른 차단기 트립명령을 각각 따로 수행한다면 과전류, 누전 및 아크고장을 판단하기 위한 전류의 측정 또한 각각 따로 수행되어야 하는 번거로움이 있기 때문에 본 발명의 디지털 다기능 차단기는 동일한 전류 샘플링 데이터를 통해 과전류, 누전 및 아크고장을 동시에 판단할 수 있도록 효율적으로 설계되어 있다.
상기한 바와 같이 본 발명의 디지털 다기능 차단기 단계는 누전 판단 단계, 과전류 판단 단계 및 아크고장 판단 단계를 포함하고 있고, 상기 디지털 다기능 차단 방법은 먼저 ADC들은 CT1, CT2 및 ZCT로부터 입력되는 전류를 일정한 주기로 샘플링하고(S101), n = m = 0, En = Pm = CFCN = AFCFCN = 0로 설정한다(S102).
참고로, 상기 En는 n번째 전파파형까지 누적된 영상 전류량이고, Pm는 m번째 전파파형까지 누적된 상 전류량이다. 즉 상기 n과 m은 각각 영상 전류와 상전류의 아날로그 신호를 고해상도의 디지털 신호로 변화하여 측정한 전파파형의 측정 횟수를 나타내는 것이다. 또한 상기 CFCN(Current Full-wave CouNter)은 전류전파수를 나타내고, AFCFCN(Arc Failure Current Full-wave CouNter)은 아크고장이 발생한 전류전파수를 나타낸다.
한편, 주제어장치는 ADC들로부터 일정한 주기로 전류 샘플링 데이터를 수집하여 순차적으로 어레이들에 저장하고(S103), 매 샘플링 데이터를 취하는 순간마다 제로 크로싱을 기준으로 반파가 모두 얻어졌는지의 여부를 확인한다. 만약 전파가 완성되지 않았으면 반복하여 전파가 완성될 때까지 데이터 수집을 계속한다. 반면에 전파가 완료되었으면 다음 단계로 넘어간다(S104). 이 과정을 통해서 정상전류의 전파파형에 대한 데이터를 구축할 수 있다. 여기서 상기 제로 크로싱은 전류 파형의 부호가 바뀌는 순간 또는 샘플링 수가 미리 정해진 반파에 해당하는 수와 같을 때를 의미한다.
상기 주제어장치는 현재의 ZCT 전파 전류에 대한 영상전류 실효값 I0와 현재의 CT 전파 전류에 대한 상전류 실효값 Ia를 계산한다.(S105)
주제어장치는 I0이 누전동작전류보다 작으면 n = 0, En = 0로 설정한 후 과전류 판단 단계로 넘어가고, 영상전류 I0이 누전동작전류보다 같거나 크면 누전 판단 과정을 계속한다(S106). 영상전류 I0이 누전동작전류보다 같거나 크면 현재의(n번째) ZCT 전파 전류에 대한 영상 전류량 En를 수식 (1)을 이용하여 계산한 후, n = n + 1로 설정한다(S107). 다음 계산된 En값이 누전전류허용량보다 크면 차단기 트립명령을 내리고, 그렇지 않으면 다음 과전류 판단 단계로 넘어간다. 반면에 En값이 누전전류허용량보다 작으면 누전 판단 단계를 마치고 과전류 판단 단계로 넘어가게 된다(S108). 즉, 특정 부위에서 측정된 영상 전류의 실효값이 정상 전류의 실효값(또는, 누전동작전류)보다 클 때만 누전이 발생했을 것이라고 의심하고, 누적 영상 전류량을 측정한 후 누전 허용 전류량과 비교하여 댁내 누전의 발생 유무를 판단하는 것이다.
Figure pat00001
참고로, 상기 수식 (1)에서 △T는 샘플링 주기, En - 1는 이전(n-1번째) 전파파형까지 누적된 영상 전류량이다.
과전류 판단 단계로 넘어가서 상기 주제어장치는 상전류 Ia가 상정격전류보다 작으면 m = 0, Pm = 0로 설정한 후 아크고장 판단 단계로 넘어가고, 상전류 Ia가 상정격전류보다 크면 과전류 판단 과정을 계속한다(S201). 현재의(n번째) CT 전파 전류에 대한 영상 전류량 Pn를 수식 (2)를 이용하여 계산한 후, m = m+1로 설정한다(S202). 정격전류에 대한 현재의 Ia의 과부하 비율, 즉 IRMS/IRATE에 대한 값을 계산 후, 프로그램 시작 시, 미리 메모리에 저장되는 동작전류 특성곡선에 근거하여 작성된 동작전류 표에서 그 비율에 대응하는 동작전류 허용량을 결정한다(S203). 다음, Pa가 동작전류 허용량보다 크면 차단기를 동작시키고 그렇지 않으면 과전류가 없다고 판단하고 아크고장 판단 단계로 넘어간다(S204). 여기서 IRMS는 현재 전류(Ia)의 RMS 값(실효)을 나타내고, IRATE(rated current)는 정격전류를 나타내는 것으로, 이들의 비율로 과부하비율을 계산한다.
Figure pat00002
참고로, 상기 수식 (2)에서 △T는 샘플링 주기, Pm-1는 이전(m-1번째) 전파파형까지 누적된 상 전류량이다.
아크고장 판단 단계로 넘어가서 상기 주제어장치는 전파 파형에 대해 이산 푸리에 변환(DFT)를 취해, 0에서 q고조파의 크기 성분 A(i), i=0,…,q를 얻음으로써 시간상의 신호 표본들로부터 주파수 상의 스펙트럼 표본을 구한다(S301).그리고 기본파(A(1)) 크기로 나눈 B(i)=A(i)/A(1), i = 0, …, q를 얻은 후, 학습된 다층 퍼셉트론 인공 신경회로망의 입력패턴으로 IP=[B(0), B(1), B(2),…,B(q)]를 작성한다(S302). 여기서 특정 전파파형을 이산 푸리에 변환하여 해당 전파파형의 주파수 성분을 기본파와 제q 고조파까지의 주파수 성분으로 나누어 표현할 수 있는 것은 주지의 기술이다.
상기 주제어장치는 다층 퍼셉트론 신경망 입력에 상기 IP를 인가함으로써 인공신경회로망의 아크전류 및 부하종별 분류기능을 이용하여 아크전류 전파인지의 여부와 부하종별을 결정한다(S303). 만약, 아크고장 분류기 노드로부터의 추론결과가 정상전류 전파인 경우 AFCFCN = 0이면 상기 ADC들로부터 일정한 주기로 전류 샘플링 데이터를 수집, 순차적으로 어레이들에 저장하는 단계(S103)로 돌아가고, AFCFCN = 0이 아니면 CFCN = CFCN + 1로 설정하고 전류 전파수를 1씩 증분한다(S304).
참고로, 인공신경회로망에 대한 자세한 설명은 아래 도 4 및 도 5를 참조하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
반면에 상기 아크고장 분류기 노드로부터의 추론결과가 고장전류 전파인 경우에는 AFCFCN = AFCFCN + 1로 설정하고 hcn(AFCFCN)의 값을 CFCN으로 저장한다. 여기서 hcn(AFCFCN)은 AFCFCN 번째에 대응하는 CFCN을 저장하는 메모리공간이다. 다음으로, AFCFCN = 1인지의 여부가 검사된다. 만약 AFCFCN = 1인 경우 윈도우 시작 반파로 설정하고 CFCN을 1로 설정한다. 반면에 AFCFCN이 1이 아닌 경우 CFCN = CFCN + 1로 설정한다(S305).
다음으로 상기 주제어장치는 AFCFCN ≥ 4인지의 여부(즉, 아크전파 전류가 4번 이상 측정되었는가)를 검사하는데(S306), 만약 AFCFCN ≥ 4인 경우 AFCI(Arc Fault Circuit Interrupter)의 UL1699에 기반하여 아크고장으로 판단 한 후, 부하종별 분류기 노드로부터 출력을 검사하고, 오동작의 우려가 있는 특수부하인지를 확인한다. 일반부하의 경우 차단기 트립명령을 지시한다. 반면에 특수부하에 해당하는 경우 아크고장 판단의 신뢰성을 제고하기 위하여 특수부하에 대한 아크고장 검증 프로세스를 실행한다(S307). 상기 아크고장 검증 프로세스는 아크전류로 판단된 전파 파형에 대해 이산 푸리에 변환(DFT)을 취해, 0에서 q 고조파의 크기 성분 A(i), i = 0, …, q를 얻는다. 그리고 기본파 크기로 나눈 B(i)=A(i)/A(1), i = 0, …, q를 얻은 후, 학습된 다층 퍼셉트론 인공 신경회로망의 입력패턴으로 IP=[B(0), B(1), B(2), …, B(q)]를 작성하여 다시 한번 인공신경회로망의 아크전류 및 부하종별 분류기능을 이용하여 아크전류 전파인지의 여부와 부하종별을 결정하는 것이다.
한편, AFCFCN ≥ 4가 아닌 경우에는 아크고장이 아닌 것으로 결정하고, CFCN≥30인지를 판단한다. 만약 CFCN≥30일 경우에는 AFCFCN=2인 CFCN을 새로운 윈도우 시작 CFCN으로 결정한 후, 상기 ADC들로부터 일정한 주기로 전류 샘플링 데이터를 수집, 순차적으로 어레이들에 저장하는 단계(S103)로 돌아간다(S307).
즉, 상기 아크고장 판단 단계는 30번의 CFCN을 아크전파 관측 윈도우 범위로 설정하고 그중에 AFCFCN이 4번 이상 측정되면 아크고장이 발생했다고 판단한 후 다시 한번 아크고장인지 검증한 후 차단기를 작동시키고, 30번의 CFCN 이전에 AFCFCN이 4 미만일 경우에는 CFCN이 30번이 될 때까지 상기 아크고장 판단 과정을 반복하며, 상기 CFCN이 30번을 채워 아크전파 관측 윈도우가 완성되었을 경우에 AFCFCN이 4 미만일 경우에는 맨처음 발생한 AFCFCN의 다음 AFCFCN을 새로운 아크전파 관측 윈도우의 시작 CFCN으로 설정하고 상기 아크고장 판단 과정을 다시 시작함으로써, 아크전파가 비주기적으로 발생하더라도 효과적으로 아크고장인지 아닌지에 대한 판단을 할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경회로망 기반의 아크전류 및 부하종별 분류기 학습 방법에 대해 설명하기 위한 순서도이다.
도 4에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명의 디지털 다기능 차단기에서 아크전류 판단 및 부하종별 판단을 위한 다층 퍼셉트론 인공신경회로망의 구조, 신경망 가중치 및 바이어스 임계(threshold)값은 인공신경회로망 학습과정을 통해서 결정된다.
먼저, 각 부하에 대한 정상파형과 아크파형들을 수집한다. 이때 아크파형들은 직렬 아크파형과 병렬 아크파형들로 구성되며, 특히 직렬 아크파형들은 각 부하별 아크파형들이 수집된다. 이때, 파형들의 수가 많기 때문에 부하별 정상파형, 병렬 아크파형 및 직렬 아크파형들 별로 필요한 만큼 클러스터들을 결정한다(S401).
각 클러스터들 별로 전파 이산 푸리에 변환을 한 후, 클러스터링 기법을 적용하여 각 클러스터 별, 각 전파별로 대표적인 주파수 스펙트럼 A(i), i=0,…,q을 얻는다. 여기서, A(i)는 i번째 고조파의 크기를 나타낸다(S402).
다음, 모든 반파 파형들에 대해 각 고조파의 크기를 기본파 크기로 나눈 B(i)=A(i)/A(1), i = 0, …, q를 얻은 후(S403), 각 정상반파 파형들에 대해 학습패턴을 아래와 같이 작성한다.
P=[B(0),B(1),…,B(q),0,0,0]
P=[B(0),B(1),…,B(q),0,1,0]
P=[B(0),B(1),…,B(q),0,0,1]
반면에 각 아크반파 파형들에 대한 학습패턴을 아래와 같이 작성한다.
P=[B(0),B(1),…,B(q),1,0,0]
P=[B(0),B(1),…,B(q),1,1,0]
P=[B(0),B(1),…,B(q),1,0,1]
상기 학습 패턴 P=[B(0),B(1),…,B(q),a,b,c]에서 B(0),…B(q)는 입력노드에 대한 입력 값을 표시한다. 반면에 a, b, c는 출력노드를 표시하는데, a는 아크전류 분류를 위한 출력노드, b는 디밍(Dimming) 부하 분류를 위한 출력노드 그리고 c는 기타 특수부하 분류를 위한 출력노드를 표시하며, 아크전류 분류가 어려운 특수부하의 개수에 따라 출력노드는 확장될 수 있다(S404). 즉, [a,b,c]가 [0,0,0]이면 [정상전류, 디밍 부하(X), 일반 부하]이고, [1,1,1]이면 [아크전류, 디밍 부하, 특수 부하]인 것이다.
다음, 모든 학습패턴 P들에 대해서 역전파(Error Back Propagation) 학습 알고리즘을 적용하여 총 허용오차(10-4)내에 들 때까지 반복, 학습함으로써 다층 퍼셉트론의 최적구조와 신경망 최적 가중치 그리고 바이어스 임계값을 결정한다.(S405)
이때 설계, 학습된 인공신경회로망 구조는 아래 도 5와 같이 표시할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인경신경회로망 기반의 아크전류 및 부하종별 분류기 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 다층 퍼셉트론 인공신경회로망은 입력 레이어(100), 히든 레이어들(200, 200-1) 및 출력 레이어(300)로 구성되는데, 입력 레이어(100)의 입력노드의 수는 아크전류나 부하종별 판단에 영향을 미치는 입력들의 수에 따라 결정되며, 히든 레이어 수와 히든 레이어들의 노드들의 수는 학습의 결과에 따라 결정된다. 출력노드(300)는 전파전류가 아크전류인지 판단하는 1개의 출력노드, 부하가 일반 부하인지 또는 오류를 발생시킬 수 있는 특수부하인지를 결정하는 2개의 출력노드들로 구성되며, 출력 노드의 수는 분류가 어려운 특수 부하의 수에 따라 증가될 수 있다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 판별이 어려운 특수부하에 대한 아크전류 분류기 학습 방법에 대해 설명하기 위한 순서도이다.
도 6에 도시되어 있는 바와 같이, 부하종별 아크전류 판단을 위한 다층 퍼셉트론 인공신경회로망은 충분한 인식능력을 가질 수 있도록 각각의 부하종별에 대해서 별도로 설계된다. 각 부하종별에 대한 인공신경회로망의 구조 및 신경망 가중치 그리고 바이어스 임계(threshold)값은 인공신경회로망 학습과정을 통해서 결정된다.
우선, 판별이 어려운 특수부하 Pi를 선택한 후, i는 1을 시작으로 하여 순서대로 설정한다. 여기서 Pi는 분류가 어려운 특수부하들의 집합 P의 i번째 요소이다. 선택된 특수부하 Pi에 대해 수집된 정상파형과 직렬 아크파형들을 구성요소로 하는 파형들의 집합 W를 작성한 후, 파형요소 Wi를 선택파형으로 한다.
선택된 파형 Wi에 대해 하나의 대표적인 전파를 선택한 후, 이산 푸리에 변환을 시도하여, 주파수 스펙트럼 A(k), k=0,…,q을 얻는다. 여기서, A(k)는 k번째 고조파의 크기를 표시한다(S501).
그 후, W의 모든 요소들에 대해 A(k)를 기본파로 나누어 B(k)=A(k)/A(1), k = 0,…,q를 얻는다(S502). 그리고 이때 얻어진 결과를 바탕으로 각 정상전파들에 대한 학습패턴을 T=[B(0), B(1), …, B(q),0] 각 아크전파들에 대한 학습패턴을 T=[B(0),B(1),…,B(q),1]과 같은 형태로 작성한다. 상기 학습 패턴 T=[B(0), B(1), …, B(q), o]에서 B(0),…B(q)는 입력노드에 대한 입력 값을 표시한다. 반면에 o는 출력노드를 표시하는데, 0이면 정상전류, 1이면 아크전류를 표시한다(S503).
다음, 모든 학습패턴들의 집합 TS를 작성하고 TS의 모든 요소들에 대해서 역전파(Error Back Propagation) 학습 알고리즘을 적용하여 총 허용오차(10-4)내에 들 때까지 반복, 학습함으로써 다층 퍼셉트론의 구조와 신경망 가중치 그리고 바이어스 임계값을 결정한다(S504).
상기와 같이 모든 특수 부하들에 대한 인공신경회로망의 설계 및 학습과정이 종료, 즉 P={}이면 인공신경회로망 설계 및 학습과정을 종료하고, 그렇지 않으면, i=1, i=i+1로 한 후, 나머지 특수 부하들에 대해서 학습과정을 반복, P의 모든 요소들에 대해 그림 7의 구조를 가지는 대응하는 인공신경회로망을 설계한다(S505).
이때, Pi에 대해 학습된 인공신경회로망 구조는 그림 7과 같이 표시할 수 있다.
도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 판별이 어려운 특수부하에 대한 아크전류 분류기의 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7에 도시되어 있는 바와 같이, 특수부하들에 대해 학습된 인공신경회로망 구조는 상기 도 5의 인경신경회로망 기반의 아크전류 및 부하종별 분류기 구조와 마찬가지로 입력 레이어, 히든 레이어들 및 출력 레이어로 구성된다.
상기 입력 레이어의 입력노드의 수는 특수부하에 대한 아크전류 판단에 영향을 미치는 입력들의 수에 따라 결정되며, 히든 레이어 수와 히든 레이어들의 노드들의 수는 학습의 결과에 따라 결정된다. 출력노드는 전파전류가 아크전류인지 판단하는 1개의 출력노드가 존재한다.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : CT1 20 : CT2
30 : ZCT 40 : ADC
50 : 주제어장치 51 : 마이크로 컨트롤러
52 : 메모리 100 : 입력 레이어
200 : 히든 레이어 300 : 출력 레이어

Claims (13)

  1. 정상전류 영역, 고장전류 영역, 영상전류 영역 또는 이들의 조합을 포함하는 영역에 대한 전류를 측정하는 적어도 하나 이상의 변류기;
    상기 변류기의 아날로그 출력을 디지털로 변환하는 적어도 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기;
    상기 아날로그-디지털 변환기로부터 입력되는 전류측정값을 이용하여 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출하고, 상기 검출된 결과에 따라 차단기의 트립명령을 출력하는 주제어장치; 및
    상기 트립명령에 따라 주택이나 건물의 전부 또는 일부에 대해 전력공급을 차단하는 적어도 하나 이상의 차단기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다기능 디지털 차단기.
  2. 청구항 1에 있어서,
    아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출하는 것은, 인공신경회로망을 통해서 수행되는 것을 특징으로 하는 다기능 디지털 차단기.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 인공신경회로망의 입력노드는 아날로그-디지털 변환된 신호를 이산푸리에 변환(DFT)한 후, 각 고조파와 기본파의 비를 그 입력신호로 인가되도록 하는 것을 특징으로 하는 다기능 디지털 차단기.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 인공신경회로망의 출력노드는 아크고장 분류기, 디밍부하를 포함한 적어도 하나 이상의 특수부하 분류기 또는 이들의 조합을 포함하는 분류기를 통해서 상기 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단하여 출력할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 다기능 디지털 차단기.
  5. 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법에 있어서,
    정상전류 영역, 고장전류 영역, 영상전류 영역 또는 이들의 조합을 포함하는 영역에 대한 전류를 적어도 하나 이상의 변류기를 통해서 측정하는 단계;
    상기 변류기를 통해서 측정된 아날로그 출력을 적어도 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기를 통해서 디지털로 변환하는 단계;
    영상 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 누전을 판단하는 단계;
    상기 영상변류기와 독립적인 적어도 하나 이상의 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 과전류를 판단하는 단계;
    상기 영상변류기와 독립적인 적어도 하나 이상의 변류기와 아날로그-디지털 변환기를 통해서 입력된 신호를 통해 아크고장을 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 누전, 과전류 또는 아크고장이 판단되는 경우, 차단기에 트립명령을 내리는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 아크고장을 판단하는 단계는,
    인공신경회로망을 기반으로 아크고장을 판단하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은,
    적어도 하나 이상의 변류기로부터 출력되는 신호를 아날로그-디지털 변환한 후 그 결과를 이산푸리에 변환하여, 기본파와 고조파의 비를 상기 인공신경회로망의 입력노드에 인가하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은,
    미리 설정된 윈도우의 크기에 따라 전파 또는 반파를 주기로 하여 아크고장을 주기적으로 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  10. 청구항 9항에 있어서,
    상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은,
    상기 미리 설정된 윈도우를 이동시키면서 아크고장 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 인공신경회로망을 기반으로 아크고장 판단하는 것은,
    아크고장 분류기, 디밍부하를 포함한 적어도 하나 이상의 특수부하 분류기 또는 이들의 조합을 포함하는 분류기를 통해서 상기 아크고장 여부와 특수부하 종별을 동시에 판단하여 상기 인공신경회로망의 출력노드를 통해 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    특수부하에 대한 아크고장의 경우에 대응하는 별도의 인공신경회로망 기반의 아크고장 분류기를 구동하여 검증하는 단계;를 더 포함하여, 아크고장 판단의 정확도를 개선할 수 있는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 검증하는 단계는 인공신경회로망을 기반으로 아크고장을 검증하는 것을 특징으로 하는 아크전류, 단락전류, 누전전류, 과전류 또는 이들의 조합을 통합적으로 검출 및 차단하는 방법.
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