KR20150037362A - 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법 - Google Patents

시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20150037362A
KR20150037362A KR20130116887A KR20130116887A KR20150037362A KR 20150037362 A KR20150037362 A KR 20150037362A KR 20130116887 A KR20130116887 A KR 20130116887A KR 20130116887 A KR20130116887 A KR 20130116887A KR 20150037362 A KR20150037362 A KR 20150037362A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
voltage drop
instantaneous voltage
occurrence frequency
calculating
monitoring period
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
KR20130116887A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102053594B1 (ko
Inventor
최영도
서철수
윤기갑
박상호
김태균
박창현
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020130116887A priority Critical patent/KR102053594B1/ko
Publication of KR20150037362A publication Critical patent/KR20150037362A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102053594B1 publication Critical patent/KR102053594B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/30—Measuring the maximum or the minimum value of current or voltage reached in a time interval
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R15/00—Details of measuring arrangements of the types provided for in groups G01R17/00 - G01R29/00, G01R33/00 - G01R33/26 or G01R35/00
    • G01R15/14—Adaptations providing voltage or current isolation, e.g. for high-voltage or high-current networks
    • G01R15/146—Measuring arrangements for current not covered by other subgroups of G01R15/14, e.g. using current dividers, shunts, or measuring a voltage drop
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/25—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques
    • G01R19/2513—Arrangements for monitoring electric power systems, e.g. power lines or loads; Logging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

본 발명은 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법에 관한 것으로, 전력 계통에서 발생하는 순간전압강하를 감지하는 순간전압강하 감지부, 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 기록하고 분류하여 모니터링 데이터를 생성하고, 모니터링 데이터를 분석하여 순간전압강하 발생빈도를 산출하는 모니터링부, 시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출하는 시뮬레이션부, 확률 분포모델에 근거하여 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 요구 모니터링 기간과 실제 모니터링 기간의 차이에 근거하여 보정계수를 산출하는 보정계수 산출부, 보정계수에 따라 산출된 순간전압강하 발생빈도를 보정하는 보정결과 산출부를 포함하여 구성되며, 전력 계통 내에서 전력 품질을 측정하여 얻어지는 모니터링 데이터의 분석에 의해서 산출되는 전력 계통의 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션을 통하여 산출되는 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 통하여 보정함으로써, 데이터 모니터링 기간이 짧은 경우에도 순간전압강하 발생빈도의 신뢰성을 확보할 수 있다.

Description

시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CALCULATING FREQUENCY OF OCCURRENCE OF INSTANT VOLTAGE SAG USING SIMULATION}
본 발명은 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 모니터링 데이터의 분석에 의해서 산출되는 전력 계통의 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션을 통하여 보정하여 신뢰성을 향상시키는, 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법에 관한 것이다.
전력 전송 사업에 있어서 수요자에게 양질의 전력을 공급하는 것은 중요한 문제이다. 공급되는 전력이 양질의 전력인지를 판단하기 위해서는 여러가지 전력 품질 현상들에 대한 데이터가 필요하다. 이를 위하여 전력 사업자는 정전 시간, 규정 전압 유지율, 주파수 유지율 등과 같은 전력 품질 현상을 모니터링 한다.
이러한 모니터링을 위하여, 전력 계통의 품질을 측정할 수 있는 전력 품질 측정 장치가 사용되고 있으며, 통상적으로 전력 품질 측정 장치는 취득된 전압 또는 전류 데이터를 이용하여 전력 품질 현상을 분류한다. 또한 전력 품질 측정 장치는, 분류된 결과를 표시함으로써 전력 계통의 운영자가 전력 품질의 저하에 대한 조치를 취할 수 있도록 한다.
그러나, 종래의 전력 품질 측정 장치는 단지 전력 품질 현상의 분류 결과를 표시하며, 전력 품질 현상의 발생 경향을 분석하기 위해서는 모니터링 데이터에 대한 해석과 계산이 필요하다.
이러한 모니터링 데이터에 대한 해석과 계산에 의하여 순간전압강하 현상의 크기와 지속 시간을 측정할 수 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제2001-0048643호(2001.06.15 공개, 발명의 명칭 : 순간전압강하 개선을 위한 적응 재폐로 방법)가 있다.
본 발명은, 전력 계통 내에서 전력 품질을 측정하여 얻어지는 모니터링 데이터의 분석에 의해서 산출되는 전력 계통의 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션을 통하여 산출되는 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 통하여 보정하여, 데이터 모니터링 기간이 짧은 경우에도 신뢰성을 확보할 수 있도록 하는, 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 장치는 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지하는 순간전압강하 감지부, 상기 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 모니터링 기간동안 기록하고 상기 기록된 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출하는 모니터링부, 시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출하는 시뮬레이션부, 상기 모니터링부가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 보정결과 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 상기 요구 모니터링 기간 및 상기 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출하는 보정계수 산출부를 더 포함하고, 상기 보정결과 산출부는 상기 보정계수에 근거하여 상기 순간전압강하 발생빈도를 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 보정계수 산출부는 순간전압강하가 포아송 분포에 따라 발생하는 것으로 모델링하고, 포아송 분포를 정규분포모델로 근사하여 상기 요구 모니터링 기간을 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 보정계수 산출부는 상기 요구 모니터링 기간과 상기 모니터링 기간의 비율을 상기 보정 계수로 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 보정결과 산출부는 상기 모니터링부가 산출한 상기 순간전압강하 발생빈도 및 상기 발생빈도의 예측치의, 상기 보정계수에 의한 가중 평균을 상기 보정된 순간전압강하 발생빈도로서 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 방법은, 순간전압강하 감지부가 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지하는 단계, 모니터링부가 상기 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 모니터링 기간동안 기록하고 상기 기록된 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출하는 단계, 시뮬레이션부가 시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출하는 단계 및 보정결과 산출부가 상기 모니터링부가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 방법은, 상기 순간전압강하 발생빈도를 상기 예측치로 보정하는 단계 이전에, 보정계수 산출부가 상기 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 상기 요구 모니터링 기간 및 상기 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 방법은, 상기 보정계수를 산출하는 단계에서, 순간전압강하가 포아송 분포에 따라 발생하는 것으로 모델링하고, 포아송 분포를 정규분포모델로 근사하여 상기 요구 모니터링 기간을 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 방법은, 상기 보정계수를 산출하는 단계에서, 상기 요구 모니터링 기간과 상기 모니터링 기간의 비율을 상기 보정 계수로 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생 빈도 산출 방법은, 상기 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 단계에서, 상기 모니터링부가 산출한 상기 순간전압강하 발생빈도 및 상기 발생빈도의 예측치의, 상기 보정계수에 의한 가중 평균을 상기 보정된 순간전압강하 발생빈도로서 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 전력 계통 내에서 전력 품질을 측정하여 얻어지는 모니터링 데이터의 분석에 의해서 산출되는 전력 계통의 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션을 통하여 산출되는 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 통하여 보정함으로써, 데이터 모니터링 기간이 짧은 경우에도 순간전압강하 발생빈도의 신뢰성을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 방법의 동작을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치는 순간전압강하 감지부(100), 모니터링부(300), 시뮬레이션부(200), 보정계수 산출부(400), 및 보정결과 산출부(500)를 포함하여 이루어질 수 있다.
순간전압강하 감지부(100)는 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지한다.
예컨데, 순간전압강하 감지부(100)는 전력 계통의 실효 전압을 측정하여 기준 전압과 비교한 뒤, 실효 전압이 기준 전압 미만인 경우 실효 전압이 기준 전압 미만으로 유지되는 지속 시간을 측정하여, 지속 시간이 일정 시간 이상인 경우 순간전압강하를 감지할 수 있다.
이 때, 순간전압강하 감지부(100)는 실효 전압과 기준 전압의 차이에 해당하는 순간전압강하의 크기, 및 실효 전압이 기준 전압 미만인 지속 시간에 해당하는 순간전압강하 지속 시간을 순간전압강하에 관한 정보로서 출력할 수 있다.
모니터링부(300)는 순간전압강하 감지부(100)가 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 모니터링 기간동안 기록하고 기록된 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출한다.
여기에서, 모니터링 기간이란 순간전압강하 감지부(100)가 순간전압강하를 감지하기 시작한 전 기간에 해당할 수 있다.
순간전압강하 발생빈도는 연평균 순간전압강하 발생 횟수로 나타내어질 수 있으며, 아래의 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서, μ는 연평균 순간전압강하 발생 횟수를 의미하고, n은 모니터링 기간을 의미하며, k는 모니터링 기간, 즉 n년 동안 실제 감지된 순간전압강하의 횟수를 의미한다.
에컨대, 전력 계통의 특정 위치에서 2년 동안 순간전압강하가 20회 감지되었다면 2년의 모니터링 기간에 해당하는 순간전압강하 발생빈도는 연간 10회로 산출된다.
시뮬레이션부(200)는 시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출한다.
시뮬레이션부(200)는, 전력 계통에서 미리 축적되어 기설정된 사고 발생율 및 계통 데이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 순간전압강하의 발생빈도의 예측치를 연평균 순간전압강하 발생 횟수로 산출할 수 있다.
보정계수 산출부(400)는, 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고, 요구 모니터링 기간 및 모니터링부(300)가 실제 순간전압강하를 기록한 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출한다.
여기에서, 요구 모니터링 기간이란 미리 정해진 오차율을 달성하기 위하여 필요한 최소한의 모니터링 기간을 의미할 수 있다.
보정계수 산출부(400)는 확률분포모델에 근거하여 요구 모니터링 기간을 산출할 수 있다.
먼저, 순간전압강하는 무작위로 발생하는 이벤트로 모델링할 수 있으며, 따라서 순간전압강하의 발생 확률은 포아송 분포를 따른다고 모델링할 수 있다. 따라서 주어진 모니터링 기간 동안 순간전압강하의 발생 확률은 아래의 수학식 2에 의하여 표현될 수 있다.
Figure pat00002
상기 수학식 2에서, λt는 주어진 모니터링 기간 동안 순간전압강하가 발생하는 횟수를 의미하고, x는 확률 변수를 나타낸다. P(x;λt)는 주어진 모니터링 기간 동안, 순간전압강하가 x회 발생할 확률을 의미한다.
그런데, 이벤트 발생 횟수가 충분히 커지는 경우 포아송 확률분포 모델은 정규 분포로 근사할 수 있음이 알려져 있다. 따라서, 순간전압강하 발생빈도 및 오차율이 주어질 경우, 주어진 오차율을 달성하기 위한 최소의 모니터링 기간을 아래의 수학식 3에 의하여 산출할 수 있다.
Figure pat00003
상기 수학식 3에서, μ는 순간전압강하의 연평균 발생 횟수를 나타내고, ε은 목표로 하는 오차율을 나타내며, nε은 오차율ε을 달성하기 위한 최소 모니터링 기간을 나타낸다.
예컨대, 하루 약 1회 정도 순간전압강하가 발생할 경우, 오차율 10%를 달성하기 위해서는 최소 약 1년의 모니터링 기간이 필요하고, 오차율 2%를 달성하기 위해서는 약 25년의 모니터링 기간이 필요하다. 1주에 약 1회 정도 순간전압강하가 발생할 경우, 오차율 10%를 달성하기 위해서는 최소 약 7년의 모니터링 기간이 필요하다.
이제 보정계수 산출부(400)는 요구 모니터링 기간 및 모니터링부(300)가 실제 순간전압강하를 기록한 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출할 수 있다.
보정계수 산출부(400)는 요구 모니터링 기간과 실제 순간전압강하를 기록한 모니터링 기간의 비율을 보정계수로 산출할 수 있다. 즉, 보정계수는 아래의 수학식 4에 의하여 주어진다.
Figure pat00004
상기 수학식 4에서, Fε은 보정계수를 나타내고, n은 실제 모니터링 기간을 나타낸다.
보정결과 산출부(500)는 모니터링부(300)가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션부(200)가 산출한 순간전압강하 발생빈도의 예측치로 보정한다.
보정결과 산출부(500)는 보정계수 산출부(400)가 산출한 보정계수에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 보정할 수 있다.
이 때, 보정결과 산출부(500)는 모니터링부(300)가 산출한 순간전압강하 발생빈도 및 시뮬레이션부(200)가 산출한 순간전압강하 발생빈도의 예측치의, 보정계수에 의한 가중 평균을 보정된 순간전압강하 발생빈도로 산출함으로써, 순간전압강하 발생빈도를 보정할 수 있다.
즉, 보정결과 산출부(500)가 보정하는 순간전압강하 발생빈도는 아래의 수학식 5에 의하여 산출될 수 있다.
Figure pat00005
상기 수학식 4에서, μm는 모니터링부(300)가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 나타내고, μs는 시뮬레이션부(200)가 산출한 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 나타내며, μa는 보정결과 산출부(500)가 보정하는 순간전압강하 발생빈도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 방법의 동작을 도시한 순서도이다.
먼저 순간전압강하 감지부(100)가 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지한다(S110).
예컨데, 순간전압강하 감지부(100)는 전력 계통의 실효 전압을 측정하여 기준 전압과 비교한 뒤, 실효 전압이 기준 전압 미만인 경우 실효 전압이 기준 전압 미만으로 유지되는 지속 시간을 측정하여, 지속 시간이 일정 시간 이상인 경우 순간전압강차를 감지할 수 있다.
이 때, 순간전압강하 감지부(100)는 실효 전압과 기준 전압의 차이에 해당하는 순간전압강하의 크기, 및 실효 전압이 기준 전압 미만인 지속 시간에 해당하는 순간전압강하 지속 시간을 순간전압강하에 관한 정보로서 출력할 수 있다.
이후, 모니터링부(300)가 순간전압강하 감지부(100)가 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 기록하고, 모니터링 기간 동안 기록된 순간전압강하에 관한 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출한다(S120).
여기에서, 모니터링 기간이란 순간전압강하 감지부(100)가 순간전압강하를 감지하기 시작한 전 기간에 해당할 수 있다.
순간전압강하 발생빈도는 연평균 순간전압강하 발생 횟수로 나타내어질 수 있으며, 모니터링부(300)는 상기 수학식 1에 의하여 순간전압강하 발생빈도를 산출할 수 있다.
이어서, 시뮬레이션부(200)가 시뮬레이션에 기반하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출한다(S130).
시뮬레이션부(200)는, 전력 계통에서 미리 축적되어 기설정된 사고 발생율 및 계통 데이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 순간전압강하의 발생빈도의 예측치를 연평균 순간전압강하 발생 횟수로 산출할 수 있다.
이후 보정계수 산출부(400)가 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 상기 요구 모니터링 기간 및 상기 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출한다(S140).
여기서, 보정계수 산출부(400)는 상기 수학식 2와 같이 순간전압강하가 포아송 분포에 따라 발생하는 것으로 모델링할 수 있으며, 상기 수학식 3에 의하여 포아송 분포를 정규분포모델로 근사하여 요구 모니터링 기간을 산출할 수 있다.
또한, 보정계수 산출부(400)는 상기 수학식 4에 의하여 요구 모니터링 기간과 상기 모니터링 기간의 비율을 상기 보정 계수로 산출할 수 있다.
이어서, 보정결과 산출부(500)가 모니터링부(300)가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션부(200)가 산출한 순간전압강하 발생빈도의 예측치로 보정하고(S150) 상기 프로세스를 종료한다.
여기서, 보정결과 산출부(500)는 모니터링부(300)가 산출한 순간전압강하 발생빈도 및 시뮬레이션부(200)가 산출한 순간전압강하 발생빈도의 예측치의, 보정계수 산출부(400)가 산출한 보정계수에 의한 가중 평균을 상기 보정된 순간전압강하 발생빈도로 산출할 수 있다.
즉, 보정결과 산출부(500)는 상기 수학식 5에 의하여 순간전압강하 발생빈도를 보정할 수 있다.
이상 살펴본 바와 같이 본 발명에 따르면, 전력 계통 내에서 전력 품질을 측정하여 얻어지는 모니터링 데이터의 분석에 의해서 산출되는 전력 계통의 순간전압강하 발생빈도를 시뮬레이션을 통하여 산출되는 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 통하여 보정함으로써, 데이터 모니터링 기간이 짧은 경우에도 산출된 순간전압강하 발생빈도의 신뢰성을 확보할 수 있다.
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.
100 : 순간전압강하 감지부 200 : 시뮬레이션부
300 : 모니터링부 400 : 보정계수 산출부
500 : 보정결과 산출부

Claims (10)

  1. 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지하는 순간전압강하 감지부;
    상기 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 모니터링 기간동안 기록하고 상기 기록된 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출하는 모니터링부;
    시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출하는 시뮬레이션부;
    상기 모니터링부가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 보정결과 산출부를 포함하는 순간전압강하 발생빈도 산출 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 상기 요구 모니터링 기간 및 상기 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출하는 보정계수 산출부를 더 포함하고,
    상기 보정결과 산출부는 상기 보정계수에 근거하여 상기 순간전압강하 발생빈도를 보정하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 보정계수 산출부는 순간전압강하가 포아송 분포에 따라 발생하는 것으로 모델링하고, 포아송 분포를 정규분포모델로 근사하여 상기 요구 모니터링 기간을 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 장치.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 보정계수 산출부는 상기 요구 모니터링 기간과 상기 모니터링 기간의 비율을 상기 보정 계수로 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 장치.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 보정결과 산출부는 상기 모니터링부가 산출한 상기 순간전압강하 발생빈도 및 상기 발생빈도의 예측치의, 상기 보정계수에 의한 가중 평균을 상기 보정된 순간전압강하 발생빈도로서 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 장치.
  6. 순간전압강하 감지부가 전력 계통에서 발생하는 전압강하의 크기 및 지속 시간 중 적어도 하나를 평가하여 순간전압강하를 감지하는 단계;
    모니터링부가 상기 감지한 순간전압강하에 관한 정보를 모니터링 기간동안 기록하고 상기 기록된 정보에 근거하여 순간전압강하 발생빈도를 산출하는 단계;
    시뮬레이션부가 시뮬레이션에 의하여 순간전압강하 발생빈도의 예측치를 산출하는 단계; 및
    보정결과 산출부가 상기 모니터링부가 산출한 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 단계를 포함하는 순간전압강하 발생빈도 산출 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 순간전압강하 발생빈도를 상기 예측치로 보정하는 단계 이전에,
    보정계수 산출부가 상기 순간전압강하 발생빈도의 정확도를 확보하기 위해 필요한 요구 모니터링 기간을 산출하고 상기 요구 모니터링 기간 및 상기 모니터링 기간에 근거하여 보정계수를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 보정계수를 산출하는 단계에서,
    순간전압강하가 포아송 분포에 따라 발생하는 것으로 모델링하고, 포아송 분포를 정규분포모델로 근사하여 상기 요구 모니터링 기간을 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 보정계수를 산출하는 단계에서,
    상기 요구 모니터링 기간과 상기 모니터링 기간의 비율을 상기 보정 계수로 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 방법.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 순간전압강하 발생빈도를 상기 발생빈도의 예측치로 보정하는 단계에서,
    상기 모니터링부가 산출한 상기 순간전압강하 발생빈도 및 상기 발생빈도의 예측치의, 상기 보정계수에 의한 가중 평균을 상기 보정된 순간전압강하 발생빈도로서 산출하는 것을 특징으로 하는 순간전압강하 발생빈도 산출 방법.
KR1020130116887A 2013-09-30 2013-09-30 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법 Active KR102053594B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130116887A KR102053594B1 (ko) 2013-09-30 2013-09-30 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130116887A KR102053594B1 (ko) 2013-09-30 2013-09-30 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150037362A true KR20150037362A (ko) 2015-04-08
KR102053594B1 KR102053594B1 (ko) 2019-12-10

Family

ID=53033348

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130116887A Active KR102053594B1 (ko) 2013-09-30 2013-09-30 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102053594B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108921409A (zh) * 2018-06-21 2018-11-30 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种电压暂降严重度等级判定方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006340552A (ja) * 2005-06-03 2006-12-14 Toshiba Corp 電力品質評価システムとその方法、およびプログラム
KR20120012591A (ko) * 2010-08-02 2012-02-10 한국전력공사 전력 품질 측정 장치 및 이를 이용한 순간전압강하 평가 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006340552A (ja) * 2005-06-03 2006-12-14 Toshiba Corp 電力品質評価システムとその方法、およびプログラム
KR20120012591A (ko) * 2010-08-02 2012-02-10 한국전력공사 전력 품질 측정 장치 및 이를 이용한 순간전압강하 평가 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Chang-Hyun Park, et al. The Influence of Generator Scheduling and Time-Varying Fault Rates on Voltage Sag Predition. IEEE Trans. on Power Delivery, 23(2), April 2008, pp.1243-1250 *
박창현. 순간전압강하 모니터링 데이터 분석 방법. 조명전기설비학회논문지. 27(4), 2013년 4월, 16-22쪽 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108921409A (zh) * 2018-06-21 2018-11-30 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种电压暂降严重度等级判定方法
CN108921409B (zh) * 2018-06-21 2021-10-15 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种电压暂降严重度等级判定方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR102053594B1 (ko) 2019-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10613153B2 (en) Method and apparatus for defect pre-warning of power device
US7243049B1 (en) Method for modeling system performance
US9239760B2 (en) Systems and methods for detecting, correcting, and validating bad data in data streams
EP3279819B1 (en) Method, system and computer device for capacity prediction based on kalman filter
JP6774636B2 (ja) 異常分析方法、プログラムおよびシステム
EP2527942B1 (en) System and method for estimating remaining life for a device
CN110008096B (zh) 数据监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US20150026521A1 (en) Operation management apparatus, operation management method, and program
US20180059628A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and, recording medium
JP2017521670A (ja) 秤量スケール診断方法
JP7010674B2 (ja) 電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラム
CN103901305B (zh) 电力设备的在线预警方法
CN105247379A (zh) 用于不间断电源电池监测和数据分析的系统和方法
JP2020052740A (ja) 異常検知装置、異常検知方法及びプログラム
CN119147141B (zh) 一种基于变电站sf6压力表数据采集和处理方法
US20180011136A1 (en) Fault point locating device and method, electric power system monitoring system, and facility planning support system
KR20180013010A (ko) 통계 분석 기반 데이터 측정 방법 및 장치
KR20140109596A (ko) 미검침 구간의 검침 데이터 예측 및 보정 방법과 그 장치
US10067105B2 (en) Method for operating a measuring site
CN115906544A (zh) 基于可靠性增长过程的可靠性鉴定试验方法
US20150089481A1 (en) Methods, systems and computer-readable media for quantifying a bug detection efficiency of a bug prediction technique
CN102457878A (zh) 一种在关键业务预测中剔除异常数据的方法和装置
KR20150037362A (ko) 시뮬레이션을 이용한 순간전압강하 발생빈도 산출 장치 및 방법
JP2009254104A (ja) 受配電設備用導体監視装置
JP6753791B2 (ja) メンテナンス時期予測装置、流量制御装置およびメンテナンス時期予測方法

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20130930

PG1501 Laying open of application
A201 Request for examination
PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20180928

Comment text: Request for Examination of Application

Patent event code: PA02011R01I

Patent event date: 20130930

Comment text: Patent Application

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20190620

Patent event code: PE09021S01D

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20191202

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20191203

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20191204

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20221201

Start annual number: 4

End annual number: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20231130

Start annual number: 5

End annual number: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20241203

Start annual number: 6

End annual number: 6