KR20200087309A - 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템은, 태양광 발전장치에서 생산된 전력이 모이는 접속반에 화재가 발생할 위험 또는 화재가 발생하는 것을 감지하기 위한 감지부; 상기 감지부에서 화재가 발생한 것이 감지되면, 상기 발생된 화재를 진압하는 진압부; 및 상기 진압부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 태양광 발전장치에 연결된 접속반에 화재가 발생했을 때, 진압부가 동작하도록 제어하여 접속반에 발생된 화재를 빠르게 진압할 수 있는 효과가 있다.

Description

태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템{FIRE SUPPRESSION SYSTEM FOR CONNECTING BOARD OF SOLAR POWER GENERATOR}
본 발명은 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 태양광 발전장치의 접속반에서 화재가 발생했을 때, 발생된 화재를 진압할 수 있는 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템에 관한 것이다.
태양광 발전장치는, 태양광을 직류 전원으로 변환하여 전력을 생산하기 위해 설치되며, 다수의 태양광 패널들이 어레이를 형성하여 태양광 모듈을 형성하고, 이를 이용하여 대규모로 전력을 생산할 수 있다.
이러한 태양광 발전 장치에서 생산된 전력을 한 곳으로 모아 생산된 전력을 저장하거나 별도의 부하에 공급하기 위해 접속반이 설치될 수 있다. 접속반은 태양광 발전장치에서 생산된 전력을 관리하기 위한 다양한 회로가 구성될 수 있는데, 이러한 회로에 예상하지 못한 상황에 전압이나 전류가 급격하게 높아지는 현상이 발생할 수 있다. 따라서 접속반을 구성하는 회로에는 전자 쇼크 등을 방지하기 위한 여러 보호 장치가 구비된다. 하지만, 이렇게 전자 쇼크를 방지하기 위한 여러 보호 장치가 구비되어 있음에도 불구하고, 접속반에 포함된 전자부품에 과도하게 열이 발생하는 경우가 발생하고, 전자부품에 발생된 열로 인해 접속반에 화재가 발생할 수 있다.
태양광 발전장치에서 화재가 발생하는 경우, 접속반에서 화재가 발생하는 비율이 상당히 높은 것으로 알려져 있다. 이렇게 접속반에서 화재가 많이 발생하는 이유는, 접속반 내부로 습기가 침투되거나 다이오드나 퓨즈의 접촉 불량이 원인이 대부분이다.
접속반에 화재가 발생하면, 접속반을 구성하는 다수의 전자부품이나 전기장치들이 일시에 소실되며, 그로인해 태양광 모듈이나 인버터가 고장나는 원인이 되는 등과 같은 문제가 확장될 수 있다. 그렇기 때문에 이를 복구하기 위한 시간 및 경비가 많이 소요되는 문제가 있다.
따라서 접속반에 발생되는 화재를 대비하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 대한민국 등록특허 제10-1931062호(이하, 선행문헌)도 그 중 하나이다. 그런데, 선행문헌은 접속반에 화재가 발생한 경우, 접속반에서 발생하는 손실을 최소화하기 위한 기술이 개시되어 있어, 화재가 발생한 것을 진압하지 못하는 문제가 있다.
대한민국 등록특허 제10-1931065호 (2018.12.13)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 태양광 발전장치의 접속반에서 화재가 발생했을 때 빠르게 화재를 진압할 수 있는 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템은, 태양광 발전장치에서 생산된 전력이 모이는 접속반에 화재가 발생할 위험 또는 화재가 발생하는 것을 감지하기 위한 감지부; 상기 감지부에서 화재가 발생한 것이 감지되면, 상기 발생된 화재를 진압하는 진압부; 및 상기 진압부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 제어부는 상기 감지부에서 감지된 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 접속반에 화재가 발생할 위험을 예측하고, 상기 접속반 화재가 발생할 것으로 예측되는 위치에 상기 진압부가 동작하도록 제어할 수 있다.
상기 진압부는 상기 발생된 화재를 소화시키기 위한 기체 또는 청정소화약재를 분출하거나 상기 접속반에 포함된 전자부붐이나 전자기기의 전원을 차단하여 화재를 진압할 수 있다.
상기 감지부는, 상기 접속반에 설치되며, 상기 접속반을 촬영하는 적외선 카메라 및 열화상 카메라 중 어느 하나 이상일 수 있다.
본 발명에 의하면, 태양광 발전장치에 연결된 접속반에 화재가 발생했을 때, 진압부가 동작하도록 제어하여 접속반에 발생된 화재를 빠르게 진압할 수 있는 효과가 있다.
더욱이, 접속반을 적외선 카메라나 열화상 카메라를 이용하여 촬영하고, 촬영된 이미지를 딥러닝 분석을 통해 화재가 발생하는 요인을 분석하여 화재가 발생하거나 발생하려고 할 때, 진압부를 동작시켜 화재가 발생하려는 요인을 제거하거나 화재를 진압할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 시설 계통을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템의 딥러닝 네트워크를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템의 딥러닝 기반 분할 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 장치의 접속반 화재 경보 시스템의 화재를 감지하는 적외선 카메라에서 촬영된 영상을 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 장치의 접속반 화재 경보 시스템의 화재를 감지하는 열화상 카메라에서 촬영된 영상을 도시한 예시도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 더 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 시설 계통을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 지압 시스템을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 시설 계통은, 태양광 모듈(11), 접속반(12), 인버터(13), 배전반(14), 계통(15), 부하(16), 외기센서(21), RTU(22), 중앙 감시부(24) 및 관리 단말기(25)를 포함한다.
태양광 모듈(11)에서 전력이 생산되면, 접속반(12)에서 생산된 전력을 모은다. 이렇게 접속반(12)에 모인 전력은 직류 전력이므로, 인버터(13)에서 직류전원을 교류 전력으로 변환한다. 인버터(13)에서 교류 전력으로 변환된 다음, 배전반(14)으로 보내지고, 배전반(14)에서 계통(15)으로 공급할 수 있다. 계통(15)은 배전반(14)에서 공급된 전력과 다른 발전시설에서 공급된 전력을 부하(16)에 공급한다.
이때, 외기센서(21)는 접속반(12)을 감시한다. 본 실시예에서 외기센서(21)는 접속반(12)의 화재가 발생할 것인지를 감지할 수 있고, 필요에 따라 접속반(12)에 화재가 발생한 것을 감시할 수도 있다. 외기센서(21)에서 접속반(12)의 화재 발생에 대해 감지된 정보는 RTU(22)를 통해 수집되고, 이러한 정보는 인터넷망(23)을 통해 중앙 감시부(24)에 전송될 수 있다. 중앙 감시부(24)는 각 관리 단말기(25)에서 접속반(12)에서의 화재 발생에 대한 정보를 확인할 수 있도록 전송한다. 그에 따라 각 관리 단말기(25)는 접속반(12)에서의 화재 발생에 대한 정보를 확인할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반(12) 화재 진압 시스템(100)은, 화재감지부(110), 전력감지부(120), 제어부(130), 통신부(140) 및 진압부(160)를 포함한다.
본 실시예에서, 화재감지부(110) 및 전력감지부(120)는 도 1에서의 외기센서(21)에 해당할 수 있다. 화재감지부(110)는 접속반(12)에 설치되며, 접속반(12)에서 화재가 발생하는지 감지한다. 본 실시예에서, 화재감지부(110)는 적외선 카메라 및 열화상 카메라 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 화재감지부(110)는 접속반(12)의 내부에 배치되며, 접속반(12)에 설치된 다수의 전자부품이나 전기장치를 적외선 카메라 또는 열화상 카메라로 촬영한다.
전력감지부(120)는 접속반(12)에 설치된 다수의 전자부품이나 전기장치에 공급되는 전력을 감지한다. 즉, 다수의 전자부품이나 전기장치에 공급되는 전력이 급격하게 상승하는 경우, 해당 전자부품이나 전기장치에 공급된 전력으로 인해 과도한 열이 발생할 수 있으므로, 전력감지부(120)는 다수의 전자부품이나 전기장치에 공급되는 전력을 감지한다.
제어부(130)는 화재감지부(110) 및 전력감지부(120)에서 감지된 정보를 수신하고, 수신된 정보를 통신부(140)를 통해 외부로 전송할 수 있다. 또한, 제어부(130)는 감지된 정보를 바탕으로 접속반(12)에 화재가 발생할 위험이 있거나 화재가 발생한 경우에 진압부(160)를 제어하여 화재 발생 위험에 대해 대처하거나 발생된 화재를 진압할 수 있다.
통신부(140)는, 화재감지부(110) 및 전력감지부(120)에서 감지된 정보를 외부로 전송하기 위해 구비된다. 즉, 통신부(140)는 도 1에서 RTU(22)를 통해 중앙 감시부(24)로 정보를 전송하기 위해 구비된다.
진압부(160)는 화재가 발생했을 때, 발생된 화재를 진압하기 위해 구비된다. 진압부(160)는 예컨대, 이산화탄소 분출장치나 전자부품이나 전자기기를 손상시키지 않는 청정소화약재를 분출하는 분출장치일 수 있다. 또한, 진압부(160)는 화재가 발생할 위험이 있는 전자부품이나 전자기기에 공급되는 전력을 차단할 수 있는 퓨즈나 스위치일 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템의 딥러닝 네트워크를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템의 딥러닝 기반 분할 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
본 실시예에서, 접속반(12) 화재 경보 시스템(100)은, 화재감지부(110) 및 전력감지부(120)에서 감지된 정보를 제어부(130)에서 딥러닝을 수행하여 데이터베이스화할 수 있다. 또한, 데이터베이스화된 정보를 이용하여 화재감지부(110) 및 전력감지부(120)에서 감지된 정보를 판단하여 접속반(12)에 화재가 발생할 위험이 있는 지를 판단하는 근거로 이용될 수 있다.
딥러닝은 사람의 뇌 신경망을 모방한 계층 구조를 사용하여 데이터에서 의미를 유도하는 학습 알고리즘이다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 딥러닝은 입력층 및 출력층이 구비되고, 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 배치될 수 있다. 이때, 은닉층은 도시된 바와 같이, 제1 은닉층 및 제2 은닉층으로 구성될 수 있으며, 필요에 따라 더 많은 은닉층이 구성될 수 있다.
상기와 같은, 입력층, 제1 은닉층, 제2 은닉층 및 출력층과 같은 각 계층은 일련의 뉴런들로 표현될 수 있고, 입력층에서 입력 값이 무엇을 의미하는지 최종적으로 결정을 내리는 출력층에 이르기까지 점진적으로 더 고차원적인 특징을 추출할 수 있다. 즉, 은닉층의 수가 많아질수록 보다 고차원적인 특징을 학습할 수 있다. 그에 따라 출력층은 제1 및 제2 은닉층이나 더 많은 은닉층에서 추출된 특징들을 결합하여 예측하고, 학습하여 결과를 출력할 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 실시예에서, 딥러닝 신경망을 이용하여 접속반(12)의 회로기판과 전선 등의 온도변화와 발화점을 조기에 발견하기 위한 과정을 거칠 수 있다. 즉, 접속반(12)에서 화재가 발생하는 경우, 발화점 및 화재를 조기에 발견하기 위한 dataset을 생성한다. 여기서, dataset은 딥러닝에서 시스템의 성능을 좌우할 수 있는 중요한 요소이다.
예컨대, 적외선 카메라(IR camera)에서 촬영된 이미지는 화재의 조기 경보를 위해 절대적인 관계가 있는 네 개의 클래스로 분류한다. 즉, 발화 및 온도 계층에 따른 네 단계로 분류하여 학습 및 분류가 이루어지며, 이를 각각 레이블링할 수 있다. 적외선 카메라에서 획득된 이미지를 라벨링하여 ground truth 이미지를 생성한다. 이때, ground truth 이미지는 전문가가 검증하여 라벨링 과정이 올바르게 수행되었는지 확인한다. 그리고 제안한 모델의 학습을 위해 데이터 집합을 학습용, 검증용, 시험용으로 구분하여 dataset을 구축한다.
이렇게 계측장비 및 시뮬레이션 구현을 위해 접속반(12)에 대해 촬영된 이미지나 영상자료를 이용하여 dataset을 구축한다. 특히, 접속반(12) 내부의 주요 화재 사고가 발생하는 SDP 부근, 다이오드 및 부스바의 접합부분에 대한 촬영된 이미지나 영상자료를 이용하여 dataset을 구축한다.
그리고 계절에 따른 주변 온도, 접속반(12)의 회로기판 및 전선 등의 입력인자를 확인한다. 이를 통해 발화점 및 온도에 따른 화재의 조기발견을 위한 dataset을 구축할 수 있다.
그리고 구축된 dataset을 바탕으로 딥러닝 기술(build deep learning model)을 적용하여 정확도를 높일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 장치의 접속반 화재 경보 시스템의 화재를 감지하는 적외선 카메라에서 촬영된 영상을 도시한 예시도이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 장치의 접속반 화재 경보 시스템의 화재를 감지하는 열화상 카메라에서 촬영된 영상을 도시한 예시도이다.
본 실시예에서, 도 5의 (a)에 도시된 사진과 같은 접속반(12)의 위치에 대한 이미지를 이용하여, 딥러닝을 통해 도 5의 (b)와 같이, 온도에 따른 학습을 하여, 그에 따라 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 온도에 따라 이미지를 분할하고 발화점을 조기에 발견할 수 있다.
이렇게 적외선 카메라를 이용하여 촬영된 이미지와 함께 또한, 도 6의 (a) 내지 도 6의 (e)에 도시된 바와 같이, 열화상 카메라를 통해 촬영된 접속반(12)을 이미지를 이용하여 발화점을 조기에 발견할 수도 있다.
위에서 설명한 바와 같이 본 발명에 대한 구체적인 설명은 첨부된 도면을 참조한 실시예에 의해서 이루어졌지만, 상술한 실시예는 본 발명의 바람직한 예를 들어 설명하였을 뿐이므로, 본 발명이 상기 실시예에만 국한되는 것으로 이해돼서는 안 되며, 본 발명의 권리범위는 후술하는 청구범위 및 그 등가개념으로 이해되어야 할 것이다.
11: 태양광 모듈
12: 접속반
13: 인버터
14: 배전반
15: 계통
16: 부하
21: 외기센서
22: RTU
23: 인터넷망
24: 중앙 감시부
25: 관리 단말기
100: 화재 경보 시스템
110: 화재감지부
120: 전력감지부
130: 제어부
140: 통신부
160: 진압부

Claims (4)

  1. 태양광 발전장치에서 생산된 전력이 모이는 접속반에 화재가 발생할 위험 또는 화재가 발생하는 것을 감지하기 위한 감지부;
    상기 감지부에서 화재가 발생한 것이 감지되면, 상기 발생된 화재를 진압하는 진압부; 및
    상기 진압부를 제어하는 제어부를 포함하는 태양광 발전장치의 접속 화재 진압 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는 상기 감지부에서 감지된 정보를 이용하여 딥러닝을 통해 상기 접속반에 화재가 발생할 위험을 예측하고, 상기 접속반 화재가 발생할 것으로 예측되는 위치에 상기 진압부가 동작하도록 제어하는 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 진압부는 상기 발생된 화재를 소화시키기 위한 기체 또는 청정소화약재를 분출하거나 상기 접속반에 포함된 전자부붐이나 전자기기의 전원을 차단하여 화재를 진압하는 태양광 발전장치의 접속반 화재 진압 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 감지부는, 상기 접속반에 설치되며, 상기 접속반을 촬영하는 적외선 카메라 및 열화상 카메라 중 어느 하나 이상인 태양광 발전장치의 접속반 화재 경보 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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