KR20190119207A

KR20190119207A - 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치

Info

Publication number: KR20190119207A
Application number: KR1020180037278A
Authority: KR
Inventors: 강문식; 송화창
Original assignee: 강문식; 송화창
Priority date: 2018-03-30
Filing date: 2018-03-30
Publication date: 2019-10-22
Also published as: KR102088740B9; KR102088740B1

Abstract

본 발명은 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치를 공개한다. 이 장치는 계기용 변류기 및 계기용 변압기로부터 입력 정보를 인가받아 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환하는 입력 변환부; 상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 필터링 및 인코딩하여 임시 저장하는 입력부; 복수개의 소자 중 전력 계통 사고가 발생한 소자에 대해서 상기 임시 저장된 데이터를 고장 사고 사례 파형 데이터로 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하는 데이터 처리부; 보호 계전기 자동 계산 프로그램을 탑재하여, 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 인가받아 셋팅 파라미터 값으로 자동 셋팅하고, 전력 설비 운전시에 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값의 적정성 여부를 실시간 판단하는 셋팅부; 외부로부터 접점을 입력받거나 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력하는 출력 인터페이스; 및 상기 복수개의 보호 계전기와 통신하면서, 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값을 전송하는 통신부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치{An artificial intelligence-based parameter setting value automatic calculation protection relays}

본 발명은 보호 계전 장치에 관한 것으로서, 특히 사용자가 보호 계전기 정정에 필요한 자료만 입력하면, 인공 지능부가 보호 계전기 셋팅까지 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅하고, 다양한 전력 계통 사고에 대하여 스마트한 계통 고장 보호 관리를 수행함으로써, 보호 계전기 정정 오류를 최소화하고 보호 계전기의 오동작을 방지할 수 있는 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치에 관한 것이다.

전력 계통은 고장 발생으로 인한 구간 절체 및 복구, 기기나 설비의 점검 등으로 인해 종종 그 구성이 변경된다.

이 경우, 고장 전류와 같은 보호 계전기 정정에 필요한 요소들이 변경될 수 있다.

따라서, 계통 구성 변경 시 적절한 보호를 위하여 변경된 계통 구성에 맞게 보호 계전기들의 정정 값을 바꾸어줄 필요가 있다.

하지만, 정정 업무는 상당히 어려운 작업 중의 하나이며, 현재 정정 전문가에 의하여 수작업으로 이루어지고 있어 빈번한 계통 구성 변경에 실시간으로 대응하기 어려운 문제점이 있었다.

자동 재폐로 차단기는 설치 지점의 부하 측 고장 발생 시, 고장 전류를 감지하여 지정된 시간에 과 전류를 스스로 고속도 차단하고, 자동으로 재폐로 동작을 수행하여 고장 구간에 재 가압한다.

순간 고장시 차단기는 차단-재폐로 동작을 되풀이하여 순간 고장을 제거할 수 있는 기회를 제공하여 선로의 정전을 예방할 수 있다.

또한, 일시 고장시 차단기는 정정 횟수만큼 동작한 후에 영구 개방됨으로써, 고장 구간을 분리하여 정전 구역을 최소화할 수 있는 가장 이상적인 전류 감지식 과 전류 보호 장치이다.

수목 접촉 등의 이물 접촉 고장과 같은 순간 고장이 많이 발생하는 야외 지역의 장 선로에서 차단기의 사용 효율을 높일 수 있다.

전력 계통은 수많은 발전소, 변전소, 및 송배전 선로 등의 요소를 포함하는 매우 복잡한 구조로 되어 있다.

이러한 전력 계통은 일정한 전압과 주파수를 가져야 하고, 수요에 맞는 전력을 공급하도록 신뢰성 있게 운영되어야 한다.

그러나, 수요자의 의사에 따라 항상 변동하는 전력 수요와 자연 상태에서의 고장은 전압, 주파수 등에 영향을 미쳐 신뢰성 있는 전력의 공급을 어렵게 만든다.

특히, 전력 계통에서 고장이 발생할 경우, 고장 지점에서는 매우 큰 전류가 발생하여 인명 피해나 수많은 재산 피해는 물론 대규모 정전을 유발하게 될 수 있다.

계전기(Relay)는 위와 같은 비정상적인 계통 조건을 검출하고 가능한 한 신속하게 반응하여 계통을 정상상태로 되돌리는 역할을 한다.

이러한 계전기를 보호 계전기(Protective Relay)라고도 불리며, 이러한 역할을 수행할 수 있도록 계획하고 설치한 시스템을 보호 계전 시스템(Protective Relay System)이라고 한다.

그런데, 수배전반의 보호 계전기 동작시 비전문가는 당황하는 경우가 대부분이고, 제품 매뉴얼을 숙지하고 있는 전문가도 응급 조치를 적절하게 하지 못하는 경우가 있으며, 응급 조치를 하는 경우에도 상황에 따라 일관성이 결여되는 문제점이 있다.

보호 계전 시스템을 구성하는데 각 설비 별로 그에 적합한 보호 계전기를 채택하고 보호 구간을 정하고 이들이 서로 잘 협조하여(Relay Coordination) 최적의 동작 특성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 한다.

신뢰성 있는 동작과 신속한 고장 구간의 선택 차단을 위해 각 설비 즉, 발전기(Generator), 변압기(transformer) 보호, 모선(Bus), 송배전선(Line), 전동기 (Motor) 별로 그에 적합한 보호 계전 시스템 및 보호 범위를 가져야 한다.

또한, 신뢰성 있는 동작 및 보호 계전기의 오동작 또는 부동작에 따른 파급을 방지하기 위해 앞의 보호 범위가 서로 중첩되도록 구성하는데, 주 보호(Primary Protection)는 보호 범위 내의 고장을 가장 먼저 검출하여 선택 차단할 수 있도록 동작하는 보호 계전기를 말하고, 후비 보호(Backup Protection)는 주 보호가 실패할 경우 확대 파급 방지를 위해 동작하는 보호 계전기를 말한다.

즉, 보호 계전기에서 검출하는 정보(전압, 전류, 주파수, 위상 등)를 근거로 보호 계전기가 전력 설비의 이상 유무를 정확하게 판단이 가능하도록 요구하는 각종 파라미터를 입력하기 위하기 위해 필요한 문서를 작성하는 일련의 작업을 보호 계전기 정정(Protection Relay Setting Study)이라고 한다.

특히, 보호 계전기는 오직 보호 계전기에 셋팅된 파라미터를 기준으로 판단하는 장치이므로, 정정 오류 시에는 오동작 또는 부동작으로 인해 큰 사고로 확대할 수 있는 문제점이 있었다.

또한, 정정 업무는 상당히 어려운 작업 중의 하나이므로 현재는 정정 전문가에 의하여 수작업으로 이루어지고 있어, 빈번한 계통 변화에 실시간으로 대응하기란 사실상 불가능한 한계가 있었다.

한편, 과 전류 차단 보호 계전 방식은 통상 자 구간에 대한 주 보호와 동시에 인접 구간에 대한 후비 보호를 겸하므로, 인접 구간의 계전기와의 협조에 대하여도 충분히 고려하여야만 한다.

그래서, 계통 변화에 대한 정정은 픽업 전류의 정정과 동작 시간의 정정으로 나누어 생각할 수 있다.

먼저, 픽업 전류의 정정을 살펴보면, 보호 계전기 동작 임계값인 픽업 전류는 자구간의 사고는 물론 인접 구간의 후비 보호까지도 완전하게 할 수 있어야 한다.

픽업 전류는 탭(tap)으로 결정되는데 오동작을 피하고 감도를 높이기 위하여 최대 부하 전류보다는 커야 하고 최소 고장 전류보다는 작아야 한다.

보통 최대 부하의 125~150 %로 정하며, 최소 고장 전류는 과 전류 계전기의 종류에 따라 2선 단락이나 2선 지락 사고를 상정하여 계산한다.

다음, 동작 시간의 정정을 살펴보면, 탭에 의한 픽업 전류의 정정이 끝나면, 인접 구간의 과 전류 계전 기간에 협조를 이루기 위하여 타임 다이얼(time dial) 또는 타임 레버(time lever)로 동작 시간을 결정한다.

보호 계전기는 자 구간 고장에서는 최대한 빨리 동작해야 하고, 인접 구간의 고장에 대해서는 협조 시간을 가지고 동작해야 한다.

도 1은 종래 기술에서 과 전류 계전기의 재정정의 필요성을 보여주는 배전 계통을 도시한 개념도이다.

전력 계통은 부하 절체 및 복구 그리고 기기나 설비의 점검 등으로 인해 종종 변경될 수 있으며 특히 배전 계통은 계통 구성 변경이 빈번하다.

도 1을 참조하면, 계통의 초기 상태는 C와 G 계전기 쪽 차단기가 개방 상태로서 제1 변전소에서 제1 부하로 전력이 공급된다.

따라서, 계전기 E와 F의 픽업 전류를 구하기 위한 단락 임피던스는 각각 제1 변전소의 앞쪽 계통을 포함하여 계전기 설치점까지의 선로 임피던스를 포함한 값이 된다.

다음으로 A쪽 차단기가 배전 계통의 고장 수리 등의 이유로 개방이 되고 C쪽 차단기가 닫히면 이번엔 제2 변전소에서 부하1로 전력이 공급된다.

따라서, 계전기 B, E, F의 단락 임피던스는 바뀌게 된다.

또한, G쪽 차단기의 투입 및 개방에 따라 부하의 변동 또한 항상 유동적일 수 있다.

이러한 상황에서 적절한 보호를 위하여 가변적으로 변할 수 있는 계통의 상황에 대하여 정정값에 영향을 받는 모든 계전기는 유동적으로 계전기의 정정값을 변경할 필요가 있다.

그러나, 종래에는 계전기의 정정값을 변경하는 것이 상당히 어려운 작업이며 정정 전문가에 의해 수작업으로 이루어지기 때문에, 이와 같이 계통 변화가 일어나더라도 피보호 기기의 재정정은 실제로 이루어지지 않고 있는 실정이었다.

또한, 종래의 배전 계통 보호 협조 정정 장치는 보호 계전기의 제작사 및 모델별로 요구되는 셋팅 파라미터 산출을 수작업으로 하고, 계산 과정과 결과를 타이핑하여 문서화했어야 하므로, 그 과정에서 오류가 발생할 가능성이 매우 높았다.

이와 같이, 계통의 변화에 따른 보호 계전기의 정정이 용이하지 않기 때문에, 보호 계전기에서 고장을 검출하는 감도를 가능한 낮게 취하고 있는 실정이며, 그 결과 고감도의 고장 검출이 어려운 한계가 있었다.

과 전류 보호 계전기의 일반적인 동작 임무는 부하 전류와 고장 전류를 판정하고, 고장시에 주위 보호 계전기와 협조를 이루며 가능한 빨리 고장을 제거하는 것이다.

과 전류 계전기에 의한 보호 방식은 송,배전선의 보호 계전 방식 중에서도 가장 기본적인 방식이고 간단하며, 경제적인 이점을 가지고 있다.

현재 주 보호로에서는 비교적 저압의 방사성 송,배전선이나 변전소의 소내 회로의 보호에 한하며 일반적으로 후비 보호로서 사용되고 있다.

하지만, 전술한 바와 같이, 계통의 변화에 따른 보호 계전기의 정정이 용이하지 않으므로, 최소 고장 전류의 값을 높게 설정하는 등 고장을 검출하는 감도를 가능한 한 낮게 취해야 하는 한계가 있었다.

과 전류 계전기의 기본 원리는 송,배전선에 사고 발생시 상시 부하 전류보다 큰 사고 전류가 흐르는 것을 검출해서 큰 사고 전류에 빨리 동작하도록 사고 전류에 반비례하는 시간에 차단 신호를 내도록 동작하는 것이다.

즉, 최대 부하 전류보다 크고 최소 고장 전류보다 작은 값을 보호 계전기의 동작 임계값인 픽업 전류로 설정하고, 이 이상의 전류가 계통에 흐르면 사고로 판단하여 주위 보호 계전기와 시간 협조를 이루어 동작하는 것이다.

한편, 인공 지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 뇌와 뉴런 신경망을 모방해 언젠가는 컴퓨터나 로봇들이 인간처럼 사고하고 행동하게 하는 것이다.

예를 들어, 우리는 사진만으로 개와 고양이를 아주 쉽게 구분할 수 있지만 컴퓨터는 구분하지 못한다.

이를 위해 “머신 러닝(Machine Learning, ML)” 기법이 고안되었는데, 이 기법은 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술로서, 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 하는 것이다.

데이터를 어떻게 분류할 것인가에 따라, 의사결정 나무(Decision Tree)나 베이지안 망(Bayesian network), 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM), 그리고 인공 신경망(Artificial neural network) 등 많은 머신 러닝 알고리즘이 등장했다.

그 중에 인공 신경망 알고리즘에서 파생된 딥 러닝(Deep Learning, DL)은 인공 신경망을 이용하여 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다.

머신 러닝과 인지 과학에서의 인공 신경망은 생물학의 신경망(동물의 중추 신경계)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다.

인공 신경망은 시냅스(synapse)의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(node)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다.

인공 신경망을 이용하는 딥 러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다.

수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯 컴퓨터가 데이터를 나눈다.

이 같은 분별 방식은 지도자(감독자/교사)의 신호(정답) 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 지도(감독/교사) 학습과 지도자의 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도(감독/교사) 학습이 있다.

일반적으로 입력으로부터 값을 계산하는 뉴런 시스템의 상호 연결로 표현되고 적응성이 있어 패턴 인식과 같은 기계 학습을 수행할 수 있다.

데이터로부터 학습하는 다른 기계 학습과 같이, 신경망은 일반적으로 규칙 기반 프로그래밍으로 풀기 어려운 컴퓨터 비전(vision) 또는 음성 인식과 같은 다양한 범위의 문제를 푸는 데 이용된다.

즉, 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 인지할 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우 픽셀정보를 열 벡터로 표현하는 툴)로 표현하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 심층 신경망(deep neural networks), 합성 곱 신경망(convolutional neural network), 순환 신경망(Recurrent neural network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비젼, 음성 인식, 자연어 처리, 음성/신호 처리 등의 분야에 적용되어 우수한 성능의 응용 프로그램들이 개발되고 있다.

한편, 사물 인터넷(Internet of Things, IOT) 방식은 통신망을 이용하여 사람이나 지능화된 기기에게 사물 정보를 제공하거나, 사람이나 지능화된 기기가 사물의 상태를 제어하기 위한 통신을 의미한다.

과거 1990년대 전후반의 사물 인터넷 통신은 단순한 P2P(Point-to-Point) 연결을 위한 일대일 혹은 일대 다수의 통신을 의미하였다면, 궁극적으로 사물 인터넷 통신에서 지향하고자 하는 것은 위치 인식, 상황 인식, 증강 현실 도입 등으로 개인 혹은 상황에 맞춤적으로 인간의 제어 없이 또는 인간의 개입을 최소화한 상태에서 자동적으로 동작하면서 보다 향상된 사물 인터넷 통신 서비스의 품질과 안정성을 목표로 한다.

현재 대표적으로 원격 검침, 건물 또는 시설물 관리, 자판기 관리, 실내 조명 조절 서비스, 교통 정보 및 차량 관제, 긴급 출동, 화재 경보기, 방범 경보 장치, 텔레매틱스, 무선 결재 분야 서비스 등 매우 다양한 서비스가 사물 인터넷 서비스로서 제공되고 있다.

사물 인터넷 통신은 사물 장치간의 통신으로 기존의 사람 중심의 H2H(Human-to-Human) 통신과는 여러 특징에서 차이를 보인다.

이러한 특성의 차이에서부터 기술적으로 필요한 기술이 달라질 수 있고 사물 인터넷 통신을 이용하는 활용 분야에 따라서도 필요한 특성은 조금씩 달라질 수 있다.

이에 본 발명자들은 사용자가 보호 계전기 정정에 필요한 자료만 입력하면, 인공 지능부 및 빅 데이터베이스가 머신 러닝 기법을 이용하여 보호 계전기 셋팅까지 내부적으로 자동 셋팅하고, 다양한 전력 계통 사고에 대하여 고장을 검출하는 감도를 낮출 필요 없이 사물 인터넷 기기에 대해서도 스마트한 전력 계통 고장 보호 관리를 수행할 수 있는 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치를 제안하고자 한다.

KR 10-1030986 B1

본 발명의 목적은 사용자가 보호 계전기 정정에 필요한 자료만 입력하면, 인공 지능부가 보호 계전기 셋팅까지 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅하고, 다양한 전력 계통 사고의 빅 데이터베이스를 활용하여 스마트한 계통 고장 보호 관리를 수행하는 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치를 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 계기용 변류기 및 계기용 변압기로부터 입력 정보를 인가받아 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환하는 입력 변환부; 상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 필터링 및 인코딩하여 임시 저장하는 입력부; 복수개의 소자 중 전력 계통 사고가 발생한 소자에 대해서 상기 임시 저장된 데이터를 고장 사고 사례 파형 데이터로 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하는 데이터 처리부; 보호 계전기 자동 계산 프로그램을 탑재하여, 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 인가받아 셋팅 파라미터 값으로 자동 셋팅하고, 전력 설비 운전시에 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값의 적정성 여부를 실시간 판단하는 셋팅부; 외부로부터 접점을 입력받거나 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력하는 출력 인터페이스; 및 상기 복수개의 보호 계전기와 통신하면서, 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값을 전송하는 통신부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 입력부는 상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 저 대역 통과 필터링하는 복수개의 필터; 상기 필터링된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 샘플링 펄스 클럭에 동기하여 분주시키는 복수개의 샘플링 홀더; 상기 분주된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 인코딩하여 출력하는 멀티플렉서; 상기 인코딩된 보호 계전기용 데이터를 인가받아 디지털 데이터로 변환하는 AD 컨버터; 및 상기 변환된 디지털 데이터를 인가받아 임시 저장하는 버퍼;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 데이터 처리부는 상기 임시 저장된 데이터를 인가받아 상기 빅 데이터베이스와 연동하여 상기 고장 사고 사례 파형 빅 데이터로 저장하는 롬; 및 상기 전력 계통 사고가 발생한 해당 소자에 대해서 상기 저장된 고장 사고 사례 파형 데이터를 참조하여, 해당 소자의 상기 전력 계통 사고를 분석하는 고장 분석부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 입력부는 상기 접점 입력을 인가받아 상기 전력 계통 사고가 발생한 해당 소자에 대하여 상기 출력 인터페이스로 전달하여 상기 차단 신호를 발생하는 입력 인터페이스;를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 인공 지능부는 선정된 피보호 기기의 상기 셋팅 파라미터 값을 실시간 확인하여, 변경이 필요하다고 판단된 경우 자동으로 해당 보호 계전기의 보호 요소 셋팅값을 변경하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 인공 지능부는 실제 고장 파형 또는 전자기적 과도 해석 프로그램을 이용하여 고장 전류를 시뮬레이션한 결과값을 고장 사례별로 고장 사고 파형을 상기 롬에 저장하고, 전력 장비 운행시 상기 저장된 고장 사고 파형과 유사한 패턴의 고장 사고 파형이 검출되는 경우 동일한 사고로 인지하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 복수개의 소자는 배후 계통, 송전 선로, 배전 선로, 변압기, 동기 발전기, 전동기 및 모선을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 셋팅부는 상기 피보호 기기에 대한 자료가 수집되면, 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램에 전력 계통을 드로잉하여 데이터를 입력하는 데이터 입력부; 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행하여 고장 전류를 계산하는 고장 전류 계산부; 및 기 설정된 정정 기준 및 상기 계산된 고장 전류에 따라 보호 계전기 파라미터를 정정하여, 보호 협조 곡선 및 보호 계전기 정정표를 작성하는 보호 계전기 정정부;를 구비하고, 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램은 상기 드로잉된 전력 계통에 해당 보호 계전기가 해당 위치에 추가되면, 해당 보호 계전기 주변의 소자를 인식하여 피보호 기기를 자동으로 판별하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 데이터 입력부는 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행하여 전력 계통 상황에 맞게 상기 복수개의 소자를 배치하고 드로잉하여 서로 연결시키는 전력 계통 드로잉부; 및 상기 복수개의 소자 각각에 고장 전류 시뮬레이션을 위해 필요한 모의 데이터를 입력하는 모의 데이터 입력부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 고장 전류 계산부는 상기 모의 데이터를 입력받아 피보호 기기의 상기 선정된 셋팅 파라미터 값에 따라 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행시켜 상기 고장 전류를 계산하는 고장 전류 시뮬레이터; 및 상기 계산된 고장 전류에 대한 고장 전류 분포도를 출력하는 결과값 출력부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 보호 계전기 정정부는 상기 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 전달받아 보호 계전기 정정을 위한 자료로 정리하는 자료 정리부; 상기 정리된 자료를 인가받아 보호 계전기의 정정 타입별로 셋팅 계산하기 위한 파라미터의 상기 정정 기준을 설정하는 정정 기준 설정부; 상기 설정된 정정 기준을 인가받아 상기 정정 타입별로 보호 계전 장치의 설치 위치, 기기 정격 및 보호 요소를 도면으로 작성하는 보호 단선도 작성부; 상기 작성된 도면을 인가받아 보호 계전기의 매뉴얼에 따라 상기 정정 타입별로 자동 셋팅하여 상기 보호 계전기 파라미터의 값을 산출하는 보호 계전기 파라미터 산출부; 보호 계전기 중 선택된 보호 계전기의 상기 산출된 보호 계전기 파라미터의 값을 이용하여 상기 보호 협조 곡선을 추출하는 보호 협조 검토부; 및 상기 산출된 보호 계전기 파라미터의 값을 기반으로 셋팅에 필요한 파라미터를 테이블화하여 상기 보호 계전기 정정표를 작성하는 보호 계전기 정정표 작성부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 상기 보호 계전기 정정부는 상기 자료 정리부, 상기 정정 기준 설정부, 상기 보호 단선도 작성부, 상기 보호 계전기 파라미터 산출부, 상기 보호 협조 검토부 및 상기 보호 계전기 정정표 작성부에서 생성된 결과물을 취합하여 문서화시켜 출력하는 최종 도서 작성부;를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 계기용 변류기 및 계기용 변압기로부터 입력 정보를 인가받아 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환하는 입력 변환부; 상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 필터링 및 인코딩하여 임시 저장하는 입력부; 복수개의 소자 중 전력 계통 사고가 발생한 소자에 대해서 상기 임시 저장된 데이터를 고장 사고 사례 파형 데이터로 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하는 데이터 처리부; 보호 계전기 자동 계산 프로그램을 탑재하여, 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 인가받아 셋팅 파라미터 값으로 자동 셋팅하고, 전력 설비 운전시에 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값의 적정성 여부를 실시간 판단하는 셋팅부; 외부로부터 접점을 입력받거나 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력하는 출력 인터페이스; 및 상기 복수개의 보호 계전기 또는 휴대용 단말장치와 통신하면서, 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값을 전송하는 통신부;를 구비하고, 상기 복수개의 소자의 실시간 전력 계통 상황 정보 취득에 사물 인터넷을 활용하여 상기 복수개의 소자의 전력 계통 상태를 제어하는 것을 특징으로 한다.

기타 실시예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시예를 참조하면 명확해질 것이다.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.

본 발명에 의할 경우, 사용자에 의해 입력되는 보호 계전기 정정에 필요한 자료를 인공 지능부가 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅하고, 피 보호기기별 셋팅값의 적정성을 실시간 확인하므로, 보호 계전기 정정 오류를 최소화하고, 보호 계전기의 오동작을 방지할 수 있게 된다.

또한, 복수개의 전력 소자 중 소정의 소자에 전력 계통 사고가 발생한 경우, 빅 데이터베이스와 연동하여 고장 사고 사례 파형에 대한 데이터를 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하고 빅 데이터베이스화하여 감시 및 제어하므로, 다양한 전력 계통 사고를 예방할 수 있게 된다.

도 1은 종래 기술에서 상호간에 보호 협조를 이루는 과 전류 계전기의 보호 방식을 도시하는 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 보호 계전 장치 내 셋팅부(540)의 내부 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 보호 계전 장치 내 보호 계전기 정정부(400)의 내부 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 2에 도시된 보호 계전 장치 내 셋팅부(540)의 전반적인 동작을 나타내는 순서도이다.
도 6은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S100)에서 수집된 피보호 기기의 자료 항목 및 파라미터에 대한 표이다.
도 7은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S400)에서 계산된 고장 전류의 분포도이다.
도 8은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S600)에서 작성된 보호 협조 곡선에 대한 그래프이다.
도 9는 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S600)에서 작성된 보호 계전기 정정표이다.
도 10은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 고장 전류 계산 시뮬레이션의 제1 실시예 결과를 나타내는 표이다.
도 11은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 고장 전류 계산 시뮬레이션의 제2 실시예 결과를 나타내는 표이다.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명을 상세하게 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.

즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.

또한, 본 명세서에 있어서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.

본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.

더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결시키기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.

반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.

마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에 있어서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.

또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.

더욱이, 본 발명의 명세서에서는, "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는, 사용된다면, 하나 이상의 기능이나 동작을 처리할 수 있는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있음을 알아야 한다.

또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.

본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.

또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략될 수도 있다.

도 2는 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 내부 구성요소를 나타내는 블록도로서, 입력 변환부(510), 입력부(520), 데이터 처리부(530), 셋팅부(540), 출력 인터페이스(550), 통신부(560), 인공 지능부(600) 및 빅 데이터베이스(700)를 구비한다.

입력부(520)는 복수개의 필터(521), 복수개의 샘플링 홀더(522), 멀티플렉서(523), AD 컨버터(524), 버퍼(525) 및 입력 인터페이스(526)를 구비하고, 데이터 처리부(530)는 롬(532) 및 고장 분석부(534)를 구비한다.

도 2를 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 구성 및 기능을 개략적으로 설명하면 다음과 같다.

입력 변환부(510)는 외부의 CT(계기용 변류기), PT(계기용 변압기)등으로부터 전압, 전류 등의 입력 정보를 인가받아 보호 계전기에서 처리하기 쉬운 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환한다.

복수개의 필터(521)는 입력 변환부(510)로부터 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 저 대역 통과 필터링한다.

복수개의 샘플링 홀더(522)는 복수개의 필터(521)로부터 저 대역 통과 필터링된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 샘플링 펄스 클럭에 동기하여 분주시킨다.

멀티플렉서(523)는 복수개의 샘플링 홀더(522)로부터 분주된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 인코딩하여 출력한다.

AD 컨버터(524)는 멀티플렉서(523)로부터 인코딩된 보호 계전기 데이터를 인가받아 디지털 데이터로 변환한다.

버퍼(525)는 AD 컨버터(524)로부터 변환된 디지털 데이터를 인가받아 임시 저장한다.

롬(Read Only Memory, ROM, 532)은 버퍼(525)로부터 임시 저장된 데이터를 인가받아 빅 데이터베이스(700)와 연동하여 고장 사고 사례 파형 빅 데이터로 저장한다.

여기에서, 빅 데이터베이스(700)는 평상시에는 전력 설비 감시용으로 전력 사고를 예방하고, 사고 발생시에는 고장 판독용으로 활용된다.

셋팅부(540)는 보호 계전기 자동 계산 프로그램(100)을 탑재하여, 사용자에 의해 피보호 기기에 대한 데이터가 입력되면 이를 전달받아 내부적으로 연산하여 셋팅 파라미터 값을 자동 셋팅한다.

또한, 전력 장비 운행시에 셋팅값 적정성 여부를 실시간 감시하여 판단한다.

고장 분석부(534)는 복수개의 소자(미도시) 중 소정의 소자에 전력 계통 사고가 발생하면, 인공 지능부(600)와 연동하여 고장 사고 사례 파형에 대한 데이터를 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하고 이에 대한 사고 분석 보고서를 생성한다.

만일, 분석된 사고가 새로운 사고 유형일 경우, 고장 사례로 빅 데이터베이스(700)에 추가로 저장한다.

입력 인터페이스(526)는 외부로부터 접점 입력을 인가받아 전력 계통 사고가 발생한 해당 소자에 대하여 출력 인터페이스(550)로 전달하여 차단(trip) 신호를 발생한다.

이때, 출력 인터페이스(550)는 사용자에 의해 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력할 수도 있다.

통신부(560)는 기본적으로 국제 전기 기술 위원회(IEC)에서 국제 규격화한 통신 프로토콜을 사용하여 복수개의 보호 계전기 및/또는 휴대용 단말기와 통신하여 전력 계통 고장을 감시하고, 원격에서 셋팅값 확인 및 변경과 감시 제어가 가능하도록 한다.

또한, 전력기기 감시 센서의 사물 인터넷 기술을 활용한 통신으로 보호 계전기에서 감시 가능하도록 관련 통신 기능을 내장한다.

즉, 휴대용 단말기의 애플리케이션을 활용하여 사용자가 사물 인터넷 기기에 대한 보호 계전기의 셋팅값 확인 및 실시간 감시가 가능하도록 구현할 수 있다.

이때, 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 실시간 계통 상황 조건 정보 취득에 사물 인터넷을 활용하고, IEC-61850 기반의 프로토콜을 활용하므로 전력 계통의 보호 및 제어뿐 아니라, 예방 점검까지 가능해진다.

도 3은 도 2에 도시된 보호 계전 장치 내 셋팅부(540)의 블록도로서, 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100), 데이터 입력부(200), 고장 전류 계산부(300) 및 보호 계전기 정정부(400) 를 구비한다.

데이터 입력부(200)는 전력 계통 드로잉부(220) 및 모의 데이터 입력부(240)를 구비하고, 고장 전류 계산부(300)는 고장 전류 시뮬레이터(320) 및 결과값 출력부(330)를 구비한다.

도 5는 도 2에 도시된 보호 계전 장치 내 셋팅부(540)의 전반적인 동작을 나타내는 순서도이다.

도 3 및 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치 내 셋팅부(540)의 전반적인 동작을 개략적으로 설명하면 다음과 같다.

피보호 기기에 대한 자료가 수집되면(S100), 데이터 입력부(200)가 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)에 전력 계통을 드로잉하여 데이터를 입력한다(S200).

드로잉된 전력 계통에 보호 계전기가 해당 위치에 추가되면(S220), 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)은 보호 계전기 주변의 전력 소자를 인식하여 피보호 기기를 자동으로 판별한다(S240).

고장 전류 계산부(300)가 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)을 실행하여(S300) 고장 전류를 계산하고 결과값을 도출한다(S400).

보호 계전기 정정부(400)가 기 설정된 정정 기준 및 고장 전류 계산부(300)에서 계산된 고장 전류에 따라 보호 계전기 파라미터를 정정하여(S500), 보호 협조 곡선 및 보호 계전기 정정표를 작성한다(S600).

셋팅부(540)는 보호 계전기 자동 계산 프로그램(100)을 탑재하여 셋팅 파라미터 값을 자동 셋팅하고(S700), 복수개의 소자(미도시) 중에 전력 계통 사고가 발생한 소자가 있는 경우(S800), 인공 지능부(600)와 연동하여 사고를 분석하고 해당 소자의 차단기에 차단(trip) 신호를 발생한다(S900).

도 4는 도 3에 도시된 보호 계전 장치 내 보호 계전기 정정부(400)의 내부 구성요소를 나타내는 블록도로서, 자료 정리부(410), 정정 기준 설정부(420), 보호 단선도 작성부(430), 보호 계전기 파라미터 산출부(440), 보호 협조 검토부(450), 보호 계전기 정정표 작성부(460) 및 최종 도서 작성부(470)를 구비한다.

도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치 내 보호 계전기 정정부(400)의 구성 및 기능을 개략적으로 설명하면 다음과 같다.

자료 정리부(410)는 사용자에 의해 수집된 자료를 전달받아 보호 계전기 정정을 위한 자료로 정리한다.

정정 기준 설정부(420)는 자료 정리부(410)로부터 정리된 자료를 인가받아 보호 계전기의 정정 타입별로 셋팅 계산하기 위한 파라미터의 정정 기준을 설정한다.

보호 단선도 작성부(430)는 정정 기준 설정부(420)로부터 설정된 정정 기준을 인가받아 보호 계전기의 정정 타입별로 보호 계전 장치의 설치 위치, 기기 정격 및 보호 요소를 도면으로 작성한다.

보호 계전기 파라미터 산출부(440)는 보호 단선도 작성부(430)로부터 작성된 도면을 인가받아 보호 계전기의 매뉴얼에 따라 정정 타입별로 자동 셋팅하여 보호 계전기 파라미터 값을 산출한다.

보호 협조 검토부(450)는 보호 계전기 중 선택된 보호 계전기의 보호 계전기 파라미터 산출부(440)에서 산출된 보호 계전기 파라미터 값을 이용하여 보호 협조 곡선을 추출한다.

보호 계전기 정정표 작성부(460)는 보호 계전기 파라미터 산출부(440)에서 산출된 보호 계전기 파라미터 값을 기반으로 셋팅에 필요한 파라미터를 테이블화하여 문서를 작성한다.

도 6은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S100)에서 수집된 피보호 기기의 자료 항목 및 파라미터에 대한 표이다.

도 7은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S400)에서 계산된 고장 전류의 분포도이다.

도 2 내지 도 7을 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 동작을 상세하게 설명하면 다음과 같다.

보호 계전기 정정 절차 중, 자료 수집을 통해 취득한 자료를 정리하고, 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)에 전력 계통을 드로잉(Drawing)하여 데이터를 입력한다.

보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)을 실행하면 프로그램 내부적으로 자체 계산하여 최적의 파라미터 셋팅값을 선정하며, 보호 계전기 정정 계산서 문서를 생산하게 된다.

보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)의 알고리즘은 다음과 같다.

먼저, 프로그램 입력 방식은 전력 계통의 복수개의 소자(미도시)(배후 계통, 송전 선로, 배전 선로, 변압기, 동기 발전기, 전동기, 모선(Node) 등)는 모두 그래픽으로 심벌화한다.

또한, 사용자가 필요한 심벌을 클릭하여 계통도 창 영역 안에 이동시킨 후에, 소자 상호간에 선으로 연결하는데, CT(계기용 변류기)의 경우 극성 판별이 인식될 수 있도록 연결한다.

화면 상에서 각 전력 계통 소자를 클릭하여 필요한 전력 계통 데이터를 입력하거나 선택한다.

이때, 전력 계통 데이터는 계통의 구성 상태, 변압기 용량, 변압기 결선 방법, 변압기 사양 및 접지 방법, 발전기 사양 및 접지 방법, 계통의 운영 방법 등을 포함한다.

셋 업 창을 구성하여, “고장 전류 계산에 필요한 설정 내용” 및 “보호 계전기 정정 계산시 필요한 설정 내용”이 포함되도록 한다.

고장 전류 계산은 IEC 60909 및 ANSI C37 Std. 규격 중 하나를 선택하여, 선택된 규격에 따라 적용되는 고장 전류 계산 과정의 식을 프로그램 내부적으로 알고리즘화하여 자체적으로 계산한다.

예를 들어, 고장 지속 시간에 따른 “1선 지락/선간 단락/3상 단락 고장 전류” 등을 포함한다.

선택된 보호 계전기별로 셋팅 파라미터의 요구되는 값, 즉 최적값을 도출한다.

즉, 보호 계전기 모델에 따라, 셋팅 파라미터를 구분하고, 셋팅 파라미터를 계산 과정의 식을 프로그램 내부적으로 알고리즘화하여 자체적으로 계산하며, 보호 곡선과 비교 분석하여 최적의 셋팅값을 도출한다.

일 실시예로서 저압 전력 계통의 과 전류 보호에 대한 셋팅 파라미터와 발전기 보호 계전기의 임피던스형 전력 계통 보호에 대한 셋팅 파라미터의 도출 과정에 대한 상세한 설명은 후술한다.

보호 계전기 정정 계산서 문서에 보호 계전기 정정 기준, 보호 단선도, 보호 계전기 셋팅 파라미터 상세 계산 내용, 보호 계전기 정정표, 보호 협조 곡선 및 고장 전류 계산서를 포함하여 출력한다.

일 실시예로서 보호 계전기 정정표, 보호 협조 곡선 및 고장 전류 계산서에 대한 상세한 설명은 후술한다.

도 8은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S600)에서 작성된 보호 협조 곡선에 대한 그래프이다.

도 9는 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 단계(S600)에서 작성된 보호 계전기 정정표이다.

도 2 내지 도 9를 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치의 동작을 상세하게 설명하면 다음과 같다.

1. 자료 수집

사용자에 의해 피보호 기기의 고장 전류 계산 및 보호 계전기 정정에 대한 자료가 수집된다.

고장 전류 계산 및 보호 계전기 정정을 위해 필요한 자료의 항목은 배후 계통 모선 임피던스, 송전(배전)선로 임피던스, 변압기, 동기 발전기이며 이들에 대한 파라미터는 도 6의 표와 같다.

2. 고장 전류 계산

고장 전류 계산은 자료 수집 단계에서 취득한 전력 계통 자료를 현재 널리 이용되는 상용 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 시뮬레이션을 한다.

고장 전류 계산 업무는 “전력 계통 드로잉(Drawing)" → "데이터 입력” → “고장 전류 시뮬레이션” → “결과값 취득”순서로 진행된다.

전력 계통 드로잉부(220)가 프로그램을 실행하여 전력 계통 상황에 맞게 각 개별 소자를 배치한 다음 서로 연결시키되, 보호 계전기와 CT(계기용 변류기) 및 PT(계기용 변압기)도 함께 드로잉한다.

모의 데이터 입력부(240)가 복수개의 소자(미도시) 각각에 고장 전류 시뮬레이션을 위해 필요한 각종 모의 데이터를 입력한다.

고장 전류 시뮬레이터(320)는 사용자가 프로그램 셋 업 창의 선택 기능을 필요에 맞게 선택하면, 프로그램을 실행시켜 자체적으로 고장 전류를 계산한다.

고장 전류 시뮬레이터(320)에서 고장 전류 시뮬레이션이 완료되면, 결과값 출력부(330)가 각종 보고서 및 고장 전류 분포도를 사용자 요구에 맞게 출력한다.

보호 계전기 정정을 위해 필요한 고장 전류 결과값은 후술하는 별도의 자료 정리가 필요하다.

3. 보호 계전기 정정 계산서 작성

보호 계전기 정정 계산서 작성 업무는 “자료 정리” → “정정 기준 마련” → “보호 단선도 작성” → “보호 계전기 파라미터 상세 계산” → “보호 협조 곡선 작성 및 보호 협조 검토” →“보호 계전기 정정표 작성” → “최종 도서 작성 및 검토” 순서로 진행된다.

자료 정리 단계는 보호 계전기 정정을 위한 첫 단계로서, 사용자를 통해 제공받은 피보호 기기에 대한 자료를 자료 정리부(410)가 보호 계전기 정정을 위한 필요 자료로 정리한다.

이때, 정리되는 자료는 피보호 기기 별로 보호 계전기 정정을 위해 필요한 자료, 고장 전류 계산 결과값, 보호 계전기 제작사 및 모델 자료, 계기용 변류기(current transformer, CT) 및 계기용 변압기(potention transformer, PT) 정보 등이다.

여기에서, 계기용 변류기는 고압의 큰 전류를 계기나 계전기에서 필요로 하는 1A 또는 5A의 적은 전류로 변환하고, 계기용 변압기는 용량이 크고 동력이나 기기 설비에 전력용으로 사용하는 일반적인 변압기와 달리 계기나 계전기의 전원으로만 사용하기 때문에 용량이 적다.

정정 기준 설정부(420)가 보호 계전기의 정정 타입별로 셋팅 계산하기 위한 주요 파라미터의 정정 기준을 설정한다.

특히, 과 전류 계전기와 지락 과 전류 계전기 관련해서는 상,하위 보호 협조를 고려해서 보호 협조 시간을 선정한다.

보호 단선도 작성부(430)가 보호 계전기 정정 타입(형태)별로 사용자가 보호 계전 장치에 대해 이해가 쉽도록 모선(Bus), 계기용 변류기(CT), 계기용 변압기(PT), 회로 차단기(CB), 피보호 기기 등의 설치 위치 및 기기 정격, 보호 요소를 도면으로 작성한다.

보호 계전기의 제작사 및 모델별로 요구되는 셋팅 파라미터가 모두 다르므로, 보호 계전기 파라미터 산출부(440)가 보호 계전기의 매뉴얼에 따라 타입별로 자동 셋팅하여 보호 계전기 파라미터 값을 산출한다.

그런데, 이 과정은 종래에는 전력 계통 기술자가 계산기를 활용하여 수작업으로 진행하며, 계산 과정과 결과를 타이핑하여 문서화했어야 하므로, 그 과정에서 오류가 발생할 가능성이 매우 높은 과정이었다.

하지만, 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 사용자가 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램(100)에 입력되는 데이터만 정확히 확인하면, 나머지 절차는 프로그램이 자체 수행하므로 정정 오류를 최소화 할 수 있게 된다.

보호 협조 검토부(450)는 보호 계전기 중 선택된 보호 계전기의 제작사 및 모델에 따라 다른 CT 및 PT 비율(Ratio), 보호 계전기 파라미터 산출부(440)에서 산출된 보호 계전기 파라미터 결과값을 이용하여 필요한 보호 협조 곡선을 추출한다.

이 과정 역시 종래에는 전력 계통 기술자가 보호 계전기 파라미터 상세 계산 단계에서 산출된 계산 결과값을 수동으로 직접 프로그램에 입력하여 필요한 보호 협조 곡선을 추출했어야 하므로, 그 수동 입력 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높고, 보호 협조를 수행하는 기술자가 보호 계전기 각각의 동작 특성에 대한 깊은 전문 지식과 함께 전력 계통의 동적 특성에 대해서도 폭 넓게 알고 있어야 하는 고도의 전문성이 요구되는 과정이었다.

하지만, 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 사용자가 보호 계전기 정정에 필요한 자료만 입력하면, 인공 지능부(600)가 보호 계전기 셋팅까지 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅한다.

또한, 인공 지능부(600)가 피보호 기기별로 실시간 자료 확보로 셋팅값의 적정성을 확인하므로, 보호 계전기의 오동작을 방지한다.

예를 들어, 보호 계전기가 변압기 보호 계전기인 경우, 인공 지능부(600)가 가압시 발생하는 여자 돌입 전류(inrush current) 특성을 분석하여 해당 보호 요소의 셋팅값의 적정성을 판단한다.

만일, 인공 지능부(600)가 빅 데이터베이스를 참조하여 변압기 보호 계전기에서 가압시 발생하는 해당 보호 요소의 셋팅값이 적정하지 않아 변경이 필요하다고 판단한 경우, 내부적으로 자동으로 해당 보호 요소의 셋팅값을 변경하여 이를 사용자에게 알려준다.

여기에서, 여자 돌입 전류는 변압기의 1, 2차 중 어느 한 단자를 개방하고(무부하 상태), 나머지 단자에 전압을 인가하게 될 경우 순간적으로 흐르는 큰 충격전류를 의미하며, 그　크기는 인가 전압의 위상, 변압기 철심의 잔류 자속에 따라 달라지며 때로는 정격 전류의 8-10배 정도 큰 전류가 흐르기도 한다.

보호 계전기가 전동기 보호 계전기의 경우, 전동기의 매 기동시 기동 특성을 분석하여 해당 보호 요소의 셋팅값의 적정성을 판단한다.

만일, 인공 지능부(600)가 빅 데이터베이스를 참조하여 전동기 보호 계전기에서 매 기동시 발생하는 해당 보호 요소의 셋팅값이 적정하지 않아 변경이 필요하다고 판단한 경우, 내부적으로 자동으로 해당 보호 요소의 셋팅값을 변경하여 이를 사용자에게 알려준다.

이와 같이, 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 실시간 셋팅값 적정성 확인을 통해 보호 계전기 오동작 가능성을 최소화한다.

한편, 본 발명의 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 다양한 계통 사고의 빅 데이터베이스(700)를 활용하여 스마트한 계통 고장 보호 관리를 수행한다.

즉, 실제 고장 파형 및 전자기적 과도 해석 프로그램(Electro-Magnetic Transients Program, EMTP)을 활용하여 고장 전류를 시뮬레이션하여 결과값을 고장 사례별로 고장 사고 파형을 취득한다.

여기에서, 전자기적 과도 해석 프로그램은 전력 계통의 과도 현상을 해석하기 위해 개발된 수리 계산용 시뮬레이션 프로그램으로서, 정상 상태 및 고조파 분석, 기기 및 설비의 특성 분석도 가능하다.

취득된 사고 파형을 보호 계전기의 비 휘발성 저장 장치인 롬(532)(ROM)에 저장하고, 고장 분석부(534)가 롬(532)(ROM)에 저장된 보호 계전기의 사고 발생시 사고 파형을 활용하여 자동으로 고장 분석을 수행한다.

즉, 저장된 고장 사고 파형을 근거로 전력 설비를 운전하는 동안 비슷한 패턴의 고장 사고 파형 검출시 빅 데이터를 활용하여 동일 사고로 인지하여 셋팅값에 관계없이 사고로 인식하고 차단(trip) 신호를 발생한다.

한편, 고장이 발생하면 대 전류의 유입으로 인해 고장 지점과 접속된 모선에서는 커다란 전압 강하가 발생하게 되므로 이로 인해 운전 중인 설비의 영향이 최소화될 수 있도록 동작 시간이 결정되어야 한다.

그리고, 종래에는 "과 전류(50/51)/지락 과 전류(50G/51G or 50N/51N)/49/51LR/48" 등은 상용 프로그램을 활용하여 그래프로 나타낼 수 있으나, 나머지 보호 요소(21/24/40/46/78/81/87 등)는 보호 협조 곡선이 필요할 경우 기술자가 직접 그래프를 설계하여 표현했어야 한다.

하지만, 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치는 "과 전류(50/51)/지락 과 전류(50G/51G or 50N/51N)/49/51LR/48" 보호 요소뿐 아니라, 나머지 보호 요소(21/24/40/46/78/81/87 등)까지도 보호 협조 곡선이 필요할 경우 보호 계전기 정정값 자동 계산 프로그램(100) 및 인공 지능부(600)를 이용하여 그래프로 나타낼 수 있게 된다.

보호 계전기 정정표 작성부(460)는 보호 계전기 파라미터 산출부(440)에서 산출된 보호 계전기 파라미터 값을 기반으로, 셋팅에 필요한 파라미터를 테이블화하여 문서를 작성한다.

최종 도서 작성부(470)는 자료 정리 단계부터 보호 계전기 정정표 작성 단계까지 진행하면서 생성된 모든 결과물을 취합하여 문서화시켜 출력한다.

이와 같이, 종래에는 보호 계전기를 셋팅하기 위해 자료 수집, 고장 전류 계산 및 보호 계전기 정정 계산서 작성 업무에 상기와 같이 많은 절차를 요구하기 때문에, 전력 계통 전문 기술 인력의 많은 노력과 비용 및 시간을 필요로 하였다.

하지만, 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치를 이용하면 보호 계전기 정정 계산 및 정정 계산서 작성 업무를 보호 계전기 정정값 자동 계산 프로그램(100) 및 인공 지능부(600)가 자체 수행하므로 소요 시간 및 비용을 대폭 절감할 수 있을 뿐 아니라, 보호 계전기 정정 오류의 최소화, 보호 계전기의 오동작 방지 및 다양한 전력 계통 사고의 예방을 도모할 수 있게 된다.

저압 전력 계통의 과 전류 보호에 대한 셋팅 파라미터 도출

도 2 내지 도 9를 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치에서 저압 전력 계통의 과 전류 보호에 대한 셋팅 파라미터 도출 과정에 대한 일 실시예에서의 부분 동작을 상세하게 설명하면 다음과 같다.

먼저, 메인 보호(Incoming Protection)의 기본 정보는 다음과 같다.

사용자가 변압기의 정격 용량, 정격 전압 및 각 변위를 입력한다.

하위 계전기 정정 자료로서, 변류기는 사용자가 입력하고, 문턱 전류, 특성 곡선 타입 및 시간 다이얼은 자동 계산되거나 사용자가 입력한다.

변류기(current transformer)의 변류비는 사용자가 입력하거나 자동 계산 될 수 있다.

예를 들어, 모선 3상 단락 고장 전류는 시뮬레이션 결과 0.46[kV]에서 Ik=37.870[kA] 가 취득된다.

과 전류 보호를 위한 셋팅은 다음과 같다.

과 전류 보호의 검출 방법은 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 전류 검출 방식을 설정하는 요소로 기본파 요소(fundamental component)로 정정한다.

문턱 전류 셋팅은 자동 계산되는데, 정정 기준으로서 변압기 정격 전류의 125 %로 정정한다.

예를 들어, 변압기 정격 전류가 3,137.8[A]인 경우, 정정 기준으로서 문턱 전류는 3,137.8 x 1.25 x 5/4,000 = 4.90[A]로 정정한다.

보호 협조 곡선 셋팅은 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 상,하위 보호 계전기와 협조에 가장 적합한 곡선으로 선정한다.

예를 들어, 보호 협조 곡선으로 국제 전기 기술 위원회(international electronical committee, IEC) 초 반한시성(extremely inverse)으로 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 리셋 셋팅은 자동 선정되는데, 정정 기준으로서 보호 요소의 복귀 타입(Drop-out Type)을 설정하는 항목으로 순시로 복귀하도록 '순시적'으로 정정한다.

시간 다이얼(Time Dial, TD) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 모선의 3상 단락 전류값에서 전위, 하위 보호 계전기와 보호 협조한다.

예를 들어, 3상 단락전류(Ik)가 37.87[kA] 에서 0.7sec에서 동작하도록 정정하는 경우, 정정 기준으로서

이며, 시간 다이얼은 다음과 같은 수학식 1을 이용하여 정정한다.

[수학식 1]

보호 협조 시간 검증은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 모선의 3상 단락 전류값에서 상,하위 보호 계전기의 최소 보호 협조 시간인 0.25[Sec] 이상인지 확인한다.

예를 들어, 하위 보호 계전기의 정정 기준으로서

이며, 하위 보호 계전기의 동작 시간은 다음과 같은 수학식 2를 이용하여 정정한다.

[수학식 2]

여기에서, TD는 시간 다이얼 전류 셋팅 단계에서 자동 계산되거나 사용자 입력된 시간 다이얼을 의미한다.

또한, 현재 보호 계전기의 정정 기준으로서

이며, 현재 보호 계전기 동작 시간은 다음과 같은 수학식 3을 이용하여 정정한다.

[수학식 3]

수학식 3에서 보는 바와 같이, 현재 보호 계전기와 하위 보호 계전기의 시간협조는 수학식 2에 의해 산출된 하위 보호 계전기의 동작 시간(0.3985 sec)과 수학식 3에 의해 산출된 현재 보호 계전기 동작 시간(0.6931 sec)의 차이값인 0.2946[sec]로서 보호 협조는 상,하위 보호 계전기의 최소 보호 협조 시간인 0.25[Sec] 이상으로서, 충분함이 확인되었다.

발전기 보호 계전기 임피던스형 전력 계통 후비 보호에 대한 셋팅 파라미터 도출

도 2 내지 도 7 및 도 9을 참조하여 본 발명에 따른 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치에서 발전기 보호 계전기 임피던스형 전력 계통 후비보호에 대한 셋팅 파라미터 도출 과정에 대한 일 실시예에서의 부분 동작을 상세하게 설명하면 다음과 같다.

먼저, 발전기 보호(Generator Protection)의 기본 정보는 다음과 같다.

사용자가 발전기의 정격 전압, 정격 피상 전력(rated apparent power), 허용 전류, 역률, 정격 주파수 (rated frequency) 및 리액턴스를 입력한다.

변류기의 발전기 중성측 변류기 및 발전기 차단기(Generator Circuit Breaker)의 발전기측 계기용 변압기는 사용자가 입력하거나 자동 계산된다.

예를 들어, 변류기의 발전기 중성측 변류기는 13,000/5[A], C400으로 입력되고, 발전기 차단기의 발전기측 계기용 변압기는

, 0.3-W, X, Y로 입력된다.

발전기 보호 계전기 임피던스형 전력 계통 후비 보호를 위한 셋팅은 다음과 같다.

루프 선택 셋팅은 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 발전기의 단락 후비 보호용으로 사용되므로, 계전기 제작사의 추천치(Current-dependent)로 정정한다.

과 전류 한계값 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 발전기 정격 전류의 125 %로 정정한다.

예를 들어, 발전기 정격 전류가 11,098[A]인 경우, 정정 기준으로서 과 전류 한계값은 11,098 x 1.25 x 5/13,000 = 5.335[A]로 정정한다.

부족 전압 실링 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 발전기 정격 전압의 80% 로 정정한다.

예를 들어, 발전기 정격 전압이 18[kV]인 경우, 정정 기준으로서 실링 전압은 다음과 같은 수학식 4를 이용하여 정정한다.

[수학식 4]

부족 전압 지속 시간(duration time) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 최대 동작 시간(Zone-2)보다 늦게 동작하도록 정정한다.

예를 들어, 최대 동작 시간(Zone-2)이 2.5[sec]인 경우, 정정 기준으로서 실링 지속 시간은 영역(Zone)-2 동작 시간(2.5sec) + 0.5sec = 3.00 [sec]로 정정한다.

영역(Zone)-1 리액턴스 도달값(reactance reach)(Ph-Ph) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 주 변압기 임피던스의 70%로 정정한다.

예를 들어, 주 변압기 임피던스가 540MVA 기준 27%인 경우, 다음과 같은 수학식 5를 이용하여 정정한다.

[수학식 5]

여기에서, 계기용 변압기 및 변류기 2차 측 기준으로 환산하기 위해 다음과 같은 수학식 6을 이용하여 정정한다.

[수학식 6]

여기에서, Z_prim는 계기용 변압기 및 변류기 1차 측 기준 임피던스이다.

영역(Zone)-1 저항 도달값(resistance reach)(Ph-Ph) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 리액턴스 도달값의 50%로 정정한다.

계기용 변압기 및 변류기 2차 측 기준 저항은 다음과 같은 수학식 7을 이용하여 정정한다.

[수학식 7]

여기에서, Z_sec는 계기용 변압기 및 변류기 2차 측 기준 임피던스이다.

영역(Zone)-1 방향성 모드 셋팅은 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 계전기 제작사의 추천치인 무 방향성(non-directional) 타입으로 정정한다.

영역(Zone)-1 작동 시간 지연 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, Zone-1은 발전기 후비 보호용이므로 작동 시간 지연이 0.3 sec 로 동작하도록 정정한다.

한편, 영역(Zone)-2 리액턴스 도달값(reactance reach)(Ph-Ph) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 발전기 출력의 150 %에 해당하는 임피던스 값과 주 변압기(Main step-up TR) 임피던스 x 100 % + 다음 최장 선로 임피던스 x 겉보기 계수값 중 작은 값으로 정정한다.

예를 들어, 발전기 정격 출력의 150 %에 해당하는 임피던스 값은 다음과 같은 수학식 8을 이용하여 정정한다.

[수학식 8]

또한, 주 변압기 임피던스 x 100 % + 다음 최장 선로 임피던스 x 겉보기 계수값은 다음과 같은 수학식 9를 이용하여 정정한다.

[수학식 9]

여기에서, Z_L은 다음 최장 선로 임피던스로서, 다음과 같은 수학식 10을 이용하여 계산한다.

[수학식 10]

Z_L= 0.1358 x 0.43 x (18/345)²

또한, K는 겉보기 계수로서, 도 7에 도시된 고장 전류 분포도를 참조하여 계산되고, 다음과 같은 수학식 11을 이용하여 계산한다.

[수학식 11]

도 7에 도시된 고장 전류 분포도 중 일부(A)를 예시로 하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

고장 전류 분포도는 상용 프로그램인 E-TAP을 활용하여 고장 전류 시뮬레이션 후, 취득한 고장 전류 분포도이며, “A"로 표시한 부분을 일 실시예로 설명하면 아래와 같다.

“Bus12”는 고장점을 나타내는 것으로 가상의 사고 지점을 표시하며, "345 kV"는 모선 정격 전압을 나타낸다.

Bus 12지점에서 3상 단락 사고 발생시 “↓27.485 kA”는 계통(KEPCO S/S)에서 기여하는 고장 전류를 표시하며, “↑2.928kA”는 발전소의 구내에 설치된 발전기(GT4, ST2)에서 기여하는 고장 전류를 나타낸다.

그리고, 30.413kA는 전력 계통의 기여분과 발전소의 구내에 설치된 발전시의 기여분을 합한 고장 전류 즉, "↓27.485 kA + ↑2.928 kA =30.413 kA" 이다.

한편, 주 변압기 임피던스 x 100 % + 다음 최장 선로 임피던스 x 겉보기 계수값은 다음과 같은 수학식 12를 이용하여 정정한다.

[수학식 12]

이에 따라, 영역(Zone)-2 리액턴스 도달값(reactance reach)(Ph-Ph) 셋팅의 정정 기준은 발전기 출력의 150 %에 해당하는 임피던스 값보다 작은 주 변압기(Main step-up TR) 임피던스 x 100 % + 다음 최장 선로 임피던스 x 겉보기 계수값을 적용하여 다음과 같은 수학식 13을 이용하여 정정한다.

[수학식 13]

영역(Zone)-2 저항 도달값(resistance reach)(Ph-Ph) 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 리액턴스 도달값의 50%로 정정한다.

계기용 변압기 및 변류기 2차측 기준 저항값은 다음과 같은 수학식 14를 이용하여 정정한다.

[수학식 14]

영역(Zone)-2 방향성 모드 셋팅은 자동 선정되거나 사용자 입력되는데, 정정 기준으로서 계전기 제작사의 추천치인 무 방향성(non-directional) 타입으로 정정한다.

영역(Zone)-2 작동 시간 지연 셋팅은 자동 계산되거나 사용자 입력되는데, Zone-2는 송전 계통 후비 보호용이므로, 송전선로 보호 계전기의 영역(Zone)-3의 동작 시간인 100 cycle(1.667sec)보다 작동 시간 지연이 2.5 sec 로 동작하도록 정정한다.

도 8에 도시된 보호 협조 곡선에 대하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 8의 보호 협조 곡선은 SKM사의 PTW 상용 프로그램을 활용하여 과 전류 보호 요소(50/51) 를 작성한 예시로서, 그래프의 가로축은 전류값, 세로축은 시간을 표시한다.

① 은 사용자가 보호 협조 곡선을 쉽게 이해하고 판단가능 하도록 표시한 보호 단선도를 나타낸다.

② 는 변압기의 열적 한계 곡선을 표시한 것으로서, 보호 협조 예시는 “L/C TR-01" 변압기이다.

③ 은 보호 계전기가 설치된 지점의 최대 고장 전류를 표시한 것으로서, 고장 전류 계산 결과값이 활용된다.

④ 는 각 보호 계전기의 50/51요소 셋팅값에 의한 보호 협조 곡선으로서, 현재는 보호 계전기의 정정 계산 결과값(픽업 값, 곡선 종류, 시간 멀티플라이어(Multiplier) 등)을 상용 프로그램에 입력을 해야 보호 협조 곡선이 표시된다.

또한, 각 보호 계전기 별로 각각 좌측 화살표의 사각 박스 내용은 CT(계기용 변류기) 정격 정보 및 보호 계전기의 제작사 및 모델명, 각 보호 계전기의 셋팅된 값 등을 나타낸다.

일반적으로 적용하는 IEC 보호 협조 곡선식은 아래의 표 1과 같다.

IEC 곡선 종류	특성식
Normal Inverse (Type A)
Very Inverse (Type B)
Extremely Inverse (Type C)
Long Inverse (Type D)

표 1의 특성식에서, t는 동작시간 [sec], T_P는 시간 멀티플라이어 셋팅값, I 는 고장 전류 [A], I_P 는 픽업 전류 셋팅값을 의미한다.

도 9에 도시된 보호 계전기 정정표의 일부에 대하여 간략하게 설명하면 다음과 같다.

정정 계산 결과 또는 CT(계기용 변류기) 및 PT(계기용 변압기)의 정격 및 결선 정보, 전력 계통 정보 등을 근거로 전문 기술자가 정정표의 “Value" 란에 해당하는 값을 선정 및 기재한다.

고장 전류 계산

도 10은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 고장 전류 계산 시뮬레이션의 제1 실시예 결과를 나타내는 표이다.

도 11은 도 5에 도시된 보호 계전 장치의 동작 중 고장 전류 계산 시뮬레이션의 제2 실시예 결과를 나타내는 표이다.

고장 전류 계산은 전력 계통이 운영 가능한 여러 상황을 고려하여 시뮬레이션한 다음, 취득한 결과값을 보호 계전기 정정을 위해 적용 가능하도록 테이블화 작업을 진행한다.

전력 계통이 복잡하기 때문에 상용 프로그램을 활용하여 고장 전류를 시뮬레이션하여 결과값을 취득한다.

보호 계전기 정정값 계산시 50/51 요소는 3상 단락전류 결과값을 사용하며, 51G 요소는 1선 지락 전류 결과값을 사용한다.

일반적으로, 전력 계통의 3상 단락전류 결과값 및 1선 지락 전류 결과값을 계산하여 다음과 같은 사항에 활용한다.

회로 차단기의 차단 용량, 전력 기기의 기계적 강도 및 정격 결정, 보호 계전기 정정 및 보호 협조, 통신 유도 장애, 계통 구성, 유효 접지 조건 등의 검토, 변압기 1차 측 Y 결선 중성점 운영 등이다.

고장 전류 계산 시뮬레이션의 제1 실시예는 상용 발전기의 정상 운전에 대한 것으로서, 시뮬레이션 조건은 다음과 같다.

발전기는 13.8 kV, 37 MW로 정상 운전 상태이고, 소내 부하는 소내용 보조 변압기로 공급한다.

또한, 6.6 kV 전력 시스템은 모선-타이 회로 차단기가 '닫힘' 상태이고, 기동용 변압기 부하용 154 kV 차단기가 '열림'으로, '계통 분리' 상태이다.

모든 승압 및 강압용 변압기의 탭 위치는 '중간 위치'로 적용하여, 6.6 Kv 고압 전동기는 대기 상태를 제외하고 모두 전 부하 운전 상태이다.

고장 전 전압 계수(pre-fault voltage factor)은 IEC_60909 규격에서 제시하는 Cmax 값을 적용하였다.

상기 시뮬레이션 조건을 토대로 상용 발전기의 정상 운전에 대하여 고장 전류 계산 시뮬레이션 결과는 도 10과 같다.

고장 전류 계산 시뮬레이션의 제2 실시예는 상용 발전기의 정지시 기동용 변압기에 의한 전원 공급에 대한 것으로서, 시뮬레이션 조건은 다음과 같다.

발전기는 13.8 kV, 37 MW로 운전 정지 상태이고, 소내 부하는 기동용 변압기로 공급한다.

또한, 6.6 kV 전력 시스템은 모선-타이 회로 차단기가 '닫힘' 상태이고, 승압용 주 변압기의 154 kV, 차단기가 '열림'으로, 승압용 주 변압기, 상용 발전기 및 소내용 보조 변압기는 모두 '계통 분리' 상태이다.

상기 시뮬레이션 조건을 토대로 상용 발전기의 정지시 기동용 변압기에 의한 전원 공급에 대하여 고장 전류 계산 시뮬레이션 결과는 도 11과 같다.

이와 같이, 본 발명은 사용자가 보호 계전기 정정에 필요한 자료만 입력하면, 인공 지능부가 보호 계전기 셋팅까지 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅하고, 다양한 전력 계통 사고의 빅 데이터베이스를 활용하여 스마트한 계통 고장 보호 관리를 수행하는 인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치를 제공한다.

이를 통하여, 사용자에 의해 입력되는 보호 계전기 정정에 필요한 자료를 인공 지능부가 내부적으로 연산 처리하여 자동 셋팅하고, 피 보호기기별 셋팅값의 적정성을 실시간 확인하므로, 보호 계전기 정정 오류를 최소화하고, 보호 계전기의 오동작을 방지할 수 있게 된다.

이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.

또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.

100: 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램
200: 데이터 입력부
220: 전력 계통 드로잉부
240: 모의 데이터 입력부
300: 고장 전류 계산부
320: 고장 전류 시뮬레이터
330: 결과값 출력부
400: 보호 계전기 정정부
600: 인공 지능부
700: 빅 데이터베이스

Claims

계기용 변류기 및 계기용 변압기로부터 입력 정보를 인가받아 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환하는 입력 변환부;
상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 필터링 및 인코딩하여 임시 저장하는 입력부;
복수개의 소자 중 전력 계통 사고가 발생한 소자에 대해서 상기 임시 저장된 데이터를 고장 사고 사례 파형 데이터로 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하는 데이터 처리부;
보호 계전기 자동 계산 프로그램을 탑재하여, 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 인가받아 셋팅 파라미터 값으로 자동 셋팅하고, 전력 설비 운전시에 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값의 적정성 여부를 실시간 판단하는 셋팅부;
외부로부터 접점을 입력받거나 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력하는 출력 인터페이스; 및
상기 복수개의 보호 계전기와 통신하면서, 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값을 전송하는 통신부;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 입력부는
상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 저 대역 통과 필터링하는 복수개의 필터;
상기 필터링된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 샘플링 펄스 클럭에 동기하여 분주시키는 복수개의 샘플링 홀더;
상기 분주된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 인코딩하여 출력하는 멀티플렉서;
상기 인코딩된 보호 계전기용 데이터를 인가받아 디지털 데이터로 변환하는 AD 컨버터; 및
상기 변환된 디지털 데이터를 인가받아 임시 저장하는 버퍼;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 데이터 처리부는
상기 임시 저장된 데이터를 인가받아 상기 빅 데이터베이스와 연동하여 상기 고장 사고 사례 파형 빅 데이터로 저장하는 롬; 및
상기 전력 계통 사고가 발생한 해당 소자에 대해서 상기 저장된 고장 사고 사례 파형 데이터를 참조하여, 해당 소자의 상기 전력 계통 사고를 분석하는 고장 분석부;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 입력부는
상기 접점 입력을 인가받아 상기 전력 계통 사고가 발생한 해당 소자에 대하여 상기 출력 인터페이스로 전달하여 상기 차단 신호를 발생하는 입력 인터페이스;
를 더 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 인공 지능부는
선정된 피보호 기기의 상기 셋팅 파라미터 값을 실시간 확인하여, 변경이 필요하다고 판단된 경우 자동으로 해당 보호 계전기의 보호 요소 셋팅값을 변경하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 인공 지능부는
실제 고장 파형 또는 전자기적 과도 해석 프로그램을 이용하여 고장 전류를 시뮬레이션한 결과값을 고장 사례별로 고장 사고 파형을 상기 롬에 저장하고, 전력 장비 운행시 상기 저장된 고장 사고 파형과 유사한 패턴의 고장 사고 파형이 검출되는 경우 동일한 사고로 인지하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 복수개의 소자는
배후 계통, 송전 선로, 배전 선로, 변압기, 동기 발전기, 전동기 및 모선을 포함하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제1항에 있어서,
상기 셋팅부는
상기 피보호 기기에 대한 자료가 수집되면, 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램에 전력 계통을 드로잉하여 데이터를 입력하는 데이터 입력부;
상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행하여 고장 전류를 계산하는 고장 전류 계산부; 및
기 설정된 정정 기준 및 상기 계산된 고장 전류에 따라 보호 계전기 파라미터를 정정하여, 보호 협조 곡선 및 보호 계전기 정정표를 작성하는 보호 계전기 정정부;
를 구비하고,
상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램은 상기 드로잉된 전력 계통에 해당 보호 계전기가 해당 위치에 추가되면, 해당 보호 계전기 주변의 소자를 인식하여 피보호 기기를 자동으로 판별하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제8항에 있어서,
상기 데이터 입력부는
상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행하여 전력 계통 상황에 맞게 상기 복수개의 소자를 배치하고 드로잉하여 서로 연결시키는 전력 계통 드로잉부; 및
상기 복수개의 소자 각각에 고장 전류 시뮬레이션을 위해 필요한 모의 데이터를 입력하는 모의 데이터 입력부;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 고장 전류 계산부는
상기 모의 데이터를 입력받아 피보호 기기의 상기 선정된 셋팅 파라미터 값에 따라 상기 보호 계전기 정정 자동 계산 프로그램을 실행시켜 상기 고장 전류를 계산하는 고장 전류 시뮬레이터; 및
상기 계산된 고장 전류에 대한 고장 전류 분포도를 출력하는 결과값 출력부;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 보호 계전기 정정부는
상기 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 전달받아 보호 계전기 정정을 위한 자료로 정리하는 자료 정리부;
상기 정리된 자료를 인가받아 보호 계전기의 정정 타입별로 셋팅 계산하기 위한 파라미터의 상기 정정 기준을 설정하는 정정 기준 설정부;
상기 설정된 정정 기준을 인가받아 상기 정정 타입별로 보호 계전 장치의 설치 위치, 기기 정격 및 보호 요소를 도면으로 작성하는 보호 단선도 작성부;
상기 작성된 도면을 인가받아 보호 계전기의 매뉴얼에 따라 상기 정정 타입별로 자동 셋팅하여 상기 보호 계전기 파라미터의 값을 산출하는 보호 계전기 파라미터 산출부;
보호 계전기 중 선택된 보호 계전기의 상기 산출된 보호 계전기 파라미터의 값을 이용하여 상기 보호 협조 곡선을 추출하는 보호 협조 검토부; 및
상기 산출된 보호 계전기 파라미터의 값을 기반으로 셋팅에 필요한 파라미터를 테이블화하여 상기 보호 계전기 정정표를 작성하는 보호 계전기 정정표 작성부;
를 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 보호 계전기 정정부는
상기 자료 정리부, 상기 정정 기준 설정부, 상기 보호 단선도 작성부, 상기 보호 계전기 파라미터 산출부, 상기 보호 협조 검토부 및 상기 보호 계전기 정정표 작성부에서 생성된 결과물을 취합하여 문서화시켜 출력하는 최종 도서 작성부;
를 더 구비하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.
계기용 변류기 및 계기용 변압기로부터 입력 정보를 인가받아 복수개의 보호 계전기용 데이터로 변환하는 입력 변환부;
상기 변환된 복수개의 보호 계전기용 데이터를 인가받아 필터링 및 인코딩하여 임시 저장하는 입력부;
복수개의 소자 중 전력 계통 사고가 발생한 소자에 대해서 상기 임시 저장된 데이터를 고장 사고 사례 파형 데이터로 참조하여, 해당 소자의 전력 계통 사고를 분석하는 데이터 처리부;
보호 계전기 자동 계산 프로그램을 탑재하여, 수집된 피보호 기기에 대한 자료를 인가받아 셋팅 파라미터 값으로 자동 셋팅하고, 전력 설비 운전시에 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값의 적정성 여부를 실시간 판단하는 셋팅부;
외부로부터 접점을 입력받거나 보호 요소 동작 출력이 로직으로 구성되어 차단 신호를 출력하는 출력 인터페이스; 및
상기 복수개의 보호 계전기 또는 휴대용 단말장치와 통신하면서, 상기 자동 셋팅된 셋팅 파라미터 값을 전송하는 통신부;
를 구비하고,
상기 복수개의 소자의 실시간 전력 계통 상황 정보 취득에 사물 인터넷을 활용하여 상기 복수개의 소자의 전력 계통 상태를 제어하는 것을 특징으로 하는,
인공 지능 기반 정정값 자동 계산 보호 계전 장치.