KR20210012453A - 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 - Google Patents
인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210012453A KR20210012453A KR1020190090206A KR20190090206A KR20210012453A KR 20210012453 A KR20210012453 A KR 20210012453A KR 1020190090206 A KR1020190090206 A KR 1020190090206A KR 20190090206 A KR20190090206 A KR 20190090206A KR 20210012453 A KR20210012453 A KR 20210012453A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- unit
- specific area
- artificial intelligence
- arc
- Prior art date
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title description 6
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims abstract description 43
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 41
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 29
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 12
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 11
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 4
- 238000004148 unit process Methods 0.000 claims 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 abstract 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 55
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 18
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 8
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 7
- UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N Benzene Chemical compound C1=CC=CC=C1 UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N Toluene Chemical compound CC1=CC=CC=C1 YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 3
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- CTQNGGLPUBDAKN-UHFFFAOYSA-N O-Xylene Chemical compound CC1=CC=CC=C1C CTQNGGLPUBDAKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 150000001336 alkenes Chemical class 0.000 description 1
- 150000001491 aromatic compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000009835 boiling Methods 0.000 description 1
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N methanone Chemical compound O=[14CH2] WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 description 1
- 230000001590 oxidative effect Effects 0.000 description 1
- VGQXTTSVLMQFHM-UHFFFAOYSA-N peroxyacetyl nitrate Chemical compound CC(=O)OO[N+]([O-])=O VGQXTTSVLMQFHM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000006552 photochemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 239000008096 xylene Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K11/00—Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00
- G01K11/32—Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00 using changes in transmittance, scattering or luminescence in optical fibres
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H3/00—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal electric working condition with or without subsequent reconnection ; integrated protection
- H02H3/08—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal electric working condition with or without subsequent reconnection ; integrated protection responsive to excess current
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H5/00—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal non-electric working conditions with or without subsequent reconnection
- H02H5/04—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal non-electric working conditions with or without subsequent reconnection responsive to abnormal temperature
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/001—Methods to deal with contingencies, e.g. abnormalities, faults or failures
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J9/00—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting
- H02J9/005—Circuit arrangements for emergency or stand-by power supply, e.g. for emergency lighting using a power saving mode
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
인공지능 기반의 스마트 분전 시스템이 제공된다. 상기 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템은, 특정 지역의 전원선로 모선으로부터 복수개의 분기 배선으로 전력을 배분하는 분전반, 상기 분기 배선에 설치되어 아크 전류 검출 시 상기 분기 배선에 흐르는 전류를 차단하는 아크 차단부, 상기 특정 지역에 설치되어, 열이 발생하는 물체에서 방출되는 적외선을 감지하여 전기적 신호로 변경하고, 상기 전기적 신호의 크기에 따라 색상을 표시하는 열화상 이미지센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 파이프 네트워크를 이용하여 상기 특정 지역에서의 공기중 연기 농도를 측정하는 연기 감지 센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 공기중에 유출된 가스의 종류와 농도를 감지하는 가스 센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 빛을 광섬유에 입사시켜 온도변화에 따른 광섬유 내의 입자들의 진동에 의해 빛 파장변화를 감지하는 광센서, 상기 광센서에서 감지한 빛 파장변화를 연산처리하여 온도를 표시하는 광센서 중계기, 상기 특정 지역에 설치되고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터를 수집하고, 화재가 발생한 케이스별로 화재 발생 이전의 온도 데이터, 습도 데이터, 연기 데이터 및 가스 데이터를 수집하여 저장하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 저장된 카테고리별 데이터들을 분석하여 화재 발생의 예측을 위한 기초 자료를 산출하고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터로부터 화재 발생 원인을 분석하는 데이터 분석부, 및 상기 아크 차단부가 설치된 상기 분기 배선에 흐르는 전류량 데이터로부터 상기 특정 지역의 현재 사용중인 전력량 정보를 연산하고, 상기 데이터 분석부의 분석 결과에 따른 상기 기초 자료를 바탕으로 상기 열화상 이미지센서, 상기 연기 감지 센서, 상기 가스 센서, 상기 광센서로부터 전달된 데이터를 이용하여 화재 발생 여부를 미리 예측하는 인공지능 제어부를 포함한다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 특정한 전원라인에서 아크 차단기가 동작하는 데이터를 수집하고, 화재 발생이 예측되는 조건에 관련한 데이터들을 미리 수집하여 분석 후, 각종 데이터를 모니터링하여 인공지능 기술 기반으로 분석하여 화재 발생을 예방하고 원격으로 전력 차단을 제어할 수 있는 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템에 관한 것이다.
분전반은 외부 간선(모선)을 옥내 배선의 각 방면으로 분기하기 위한 장치로서 복수의 과전류 차단기를 포함하여 구성된다. 최근 분전반은 단락 전류를 차단하는 고유의 기능을 넘어 분전반의 각 분기 배선에 접속된 가전 기기들의 전력 소비 상태를 실시간으로 감지하여 제어할 수 있는 기능까지 확장되고 있다.
예를 들어, 스마트 분전반은 분기 배선을 통해 가전 기기로 흐르는 전류량을 측정하고 그 정보를 스마트폰과 같은 사용자 단말기로 전송함으로써 이를 접한 사용자가 단말기를 통해 전류 공급을 제한 및 차단할 수 있다.
한편, 사물인터넷(IoT) 기술의 발달로 가정 내의 TV, 냉장고, 에어컨, 세탁기 등의 가전 기기들은 네트워크를 통해 상호 접속되어 온라인을 통해 실시간으로 상태를 파악하고 제어하는 기술이 개발되고 있다.
각종 건물 및 시설물에 대해 전원 안전 장치로서 과부하 차단기 또는 누전 차단기 등이 설치되고 있으며, 전원선로 또는 전기기기에 이상이 발생할 경우 신속히 전원을 차단하도록 동작한다. 그리고, 이러한 화재 예방 장치를 감시하기 위한 시스템에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 화재발생을 미리 예측하기 위해 각종 시스템 개발이 이루어지고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 스마트 분전반으로서 특정한 전원라인에서 아크 차단기가 동작하는 데이터를 수집하여 화재 발생 염려가 있는 전자기기에 대한 정보를 파악하고, 과도한 전력 사용이 확인되면 원격으로 전력을 차단할 수 있는 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 화재 발생 조건 및 화재의 종류와 관련된 데이터들을 미리 수집하여 분석한 후 각종 데이터들을 실시간으로 감시하면서 인공지능 기반으로 화재 발생 여부를 미리 예측하고 감지할 수 있는 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 상기 과제들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템은, 특정 지역의 전원선로 모선으로부터 복수개의 분기 배선으로 전력을 배분하는 분전반, 상기 분기 배선에 설치되어 아크 전류 검출 시 상기 분기 배선에 흐르는 전류를 차단하는 아크 차단부, 상기 특정 지역에 설치되어, 열이 발생하는 물체에서 방출되는 적외선을 감지하여 전기적 신호로 변경하고, 상기 전기적 신호의 크기에 따라 색상을 표시하는 열화상 이미지센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 파이프 네트워크를 이용하여 상기 특정 지역에서의 공기중 연기 농도를 측정하는 연기 감지 센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 공기중에 유출된 가스의 종류와 농도를 감지하는 가스 센서, 상기 특정 지역에 설치되고, 빛을 광섬유에 입사시켜 온도변화에 따른 광섬유 내의 입자들의 진동에 의해 빛 파장변화를 감지하는 광센서, 상기 광센서에서 감지한 빛 파장변화를 연산처리하여 온도를 표시하는 광센서 중계기, 상기 특정 지역에 설치되고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터를 수집하고, 화재가 발생한 케이스별로 화재 발생 이전의 온도 데이터, 습도 데이터, 연기 데이터 및 가스 데이터를 수집하여 저장하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 저장된 카테고리별 데이터들을 분석하여 화재 발생의 예측을 위한 기초 자료를 산출하고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터로부터 화재 발생 원인을 분석하는 데이터 분석부, 및 상기 아크 차단부가 설치된 상기 분기 배선에 흐르는 전류량 데이터로부터 상기 특정 지역의 현재 사용중인 전력량 정보를 연산하고, 상기 데이터 분석부의 분석 결과에 따른 상기 기초 자료를 바탕으로 상기 열화상 이미지센서, 상기 연기 감지 센서, 상기 가스 센서, 상기 광센서로부터 전달된 데이터를 이용하여 화재 발생 여부를 미리 예측하는 인공지능 제어부를 포함한다.
본 발명에 따른 몇몇 실시예에서, 상기 인공지능 제어부는 아크 차단 데이터 처리부, 온도 데이터 처리부, 연기감지 데이터 처리부, 가스감지 데이터 처리부를 포함하고, 상기 아크 차단 데이터 처리부는 상기 분기 배선에 흐르는 전류량 데이터를 처리하여 상기 특정 지역의 현재 사용중인 전력량 정보를 연산하고, 전력량이 과도하게 증가된 경우에 원인을 분석하고, 상기 온도 데이터 처리부는 온도 데이터를 입력 받아 기 설정된 데이터 변동 추이 및 평균값에 매칭되는 온도 조건이 발생하는 경우 화재 발생 예측 이벤트를 생성하고, 상기 연기감지 데이터 처리부는 상기 연기 감지 센서로부터 전달된 연기의 성분과 농도 데이터를 자체 보정하고, 상기 가스감지 데이터 처리부는 상기 가스 센서로부터 전달된 가스의 농도 데이터를 자체 보정할 수 있다.
본 발명에 따른 몇몇 실시예에서, 상기 특정 지역에서 현재 사용중인 전력 정보를 표시하고, 전력 사용량에 따른 사용 금액을 실시간으로 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 몇몇 실시예에서, 상기 인공지능 제어부에서 연산한 각종 데이터들을 조회 및 열람하고, 상기 아크 차단부의 동작 횟수, 동작 시기, 자동복구된 횟수에 관련된 데이터들을 조회할 수 있는 관리자 단말을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 특정한 전원라인에서 서지나 누전으로 인해 전원이 차단된 경우에는 아크 차단기를 원상복구하고, 수동 차단 또는 과전류로 인해 전원이 차단된 경우에는 아크 차단기를 복구시키지 않도록 제어할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 전력이 필요하지 않은 시간대에 과도한 전력 사용이 확인되면 원격으로 전력을 차단하여 에너지 사용을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 열, 연기, 가스를 감지할 수 있는 센서를 통해 특정 지역이나 시설물에서 발생할 수 있는 다양한 종류의 화재에 관해 미리 감지하고 화재 발생을 예측할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 인공지능 기술 기반으로 특정 지역에서의 화재 발생을 예측할 수 있고, 빅데이터 분석을 통해 특수한 상황에서 화재 발생이 염려되는 조건을 미리 결정하여 화재 발생을 예측할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 아크 차단부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화재발생 감지부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 제어부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 아크 차단부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화재발생 감지부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 제어부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 아크 차단부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화재발생 감지부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 제어부의 세부모듈을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템(100)은 분전반(10), 아크 차단부(110), 화재발생 감지부(200), 데이터 수집부(300), 데이터 분석부(400), 인공지능 제어부(500), 데이터 통신부(600), 디스플레이부(700), 관리자 단말(800)을 포함하도록 구성된다.
분전반(10)은 특정 지역의 전원선로 간선 또는 모선으로부터 옥내 분기 배선(L1, L2, L3)으로 전력을 배분하는 동시에 필요에 따라 전력 공급을 차단하는 기능을 수행한다. 특히, 본 발명에 따른 분전반(10)은 각각의 분기 배선(L1, L2, L3)에 흐르는 전류량을 측정하여 전력 정보를 생성하며, 생성된 전력 정보를 디스플레이부(700)로 전송하여 표시한다. 또한, 분전반(10)은 각각의 분기 배선(L1, L2, L3)에 흐르는 전류량에 변화가 있을 경우 이를 감지하여 전력 정보를 생성할 수 있다.
아크 차단부(110)는 상술한 각 분기 배선(L1, L2, L3)에 대해 설치되며, 특정한 분기 배선에서 과전류, 직렬아크, 병렬아크, 접지아크, 또는 부하의 절연불량 등의 결함이 발생시 이에 관한 신호를 검출하여 정상파형과 이상파형으로 구분하고, 이상파형으로 판단되면 그 이상파형이 기설정된 설정값보다 클 때 결함으로 판단하여 전원을 차단하도록 동작한다.
도 2를 참조하면, 본 발명에서의 아크 차단부(110)는 검출부(120), 변환부(130), 분석부(140), 스위칭부(150), 차단부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.
검출부(120)는 변류기(121), 영상변류기(122), 홀센서(123), 접지검출기(124), 및 단선검출기(125) 중에서 선택된 하나의 구성 또는 하나 이상의 조합으로 구성되며, 검출센서를 통해 인가되는 선로에 설치해 전압신호 또는 전류신호를 검출하도록 동작한다. 또한, 검출부(120)는 Zero값부터 물리량을 검출하여, 분석부(140)에서 분석한 결과값이 선로 결함으로 판단될 경우 기설정된 설정값에서 경보 또는 차단 동작이 수행될 수 있도록 전압신호 또는 전류신호를 검출하도록 동작한다.
검출부(120)의 구성요소들에 대해 자세히 설명하면, 변류기(121) 및 영상변류기(122)는 선로에 설치하여 상기 선로에 흐르는 전류에 비례하여 고유의 배율 특성에 맞게 전류를 검출하는 센서이다. 홀센서(123)는 선로에 설치하는 트랜지스터의 일종으로서 선로에 흐르는 전류에 의해 유기되는 자기장의 세기에 따라 선로에 흐르는 전류를 측정하는 센서이다. 접지검출기(124)는 R1, R2, R3로 구성되며 R1 = R2로써 R1, R2를 직렬연결하고 이를 전원에 병렬로 연결하며, R3는 R1과 R2의 중간에 연결 후 접지하여 접지여부의 상태를 검출하는 센서이다. 단선검출기(125)는 저항 또는 부하로서, 선로 말단의 전원에 병렬로 연결하여 선로의 단선여부를 검출하는 센서이다.
변환부(130)는 검출부(120)에서 검출한 전압신호 또는 전류신호를 증폭하고, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다.
분석부(140)는 검출부(120)에서 검출된 아날로그 신호를 변환부(130)에서 디지털 신호로 변환한 데이터를 이용하여 선로의 결함여부 즉, 과전류, 직렬아크, 병렬아크, 접지아크, 또는 단선이 발생한 경우에 신호의 물리량 변화에 따른 전압, 전류, 임펄스의 크기, 발생빈도, 지속시간, 숄더, 변화패턴을 포함하는 신호를 실시간으로 분석하여 정상파형과 이상파형을 구분하고, 이상파형으로 판단될 경우 기설정된 설정값보다 클 때 선로의 결함으로 판단하여 전원을 차단하는 동작을 수행할 수 있도록 신호를 분석하는 역할을 한다.
특히, 분석부(140)는 변환부(130)에서 입력되는 디지털 신호를 분석하여 선로의 결함 즉, 과전류, 직렬아크, 병렬아크, 접지아크, 또는 단선이 발생한 경우에 검출센서에서 검출되는 신호의 물리량 변화 즉, 전원에 실리는 주파수 파형을 반파 또는 전파단위로 구분하고, 파형을 A/D 변환과 함께 Sampling Rate(샘플링 속도)를 빠르게 하는 역할을 한다.
또한, 과전류, 직렬아크, 병렬아크, 접지아크, 또는 단선 중 어느 하나의 결함이 발생할 경우, 미리 설정한 실시간 현재부하의 정현파형을 기준으로 설정하고, 변하는 부하의 크기에 따라 설정된 기준파형과 검출되는 파형을 반파 또는 전파단위로 비교 즉, 기준파형과 임펄스의 크기 또는 지속시간 또는 패턴변화 또는 숄더(Shoulder) 또는 파형의 형상변화 또는 파형의 시간축 상에서 파형의 크기 변화 없이 일정하게 유지되는 값(또는 Zero값)의 크기 또는 전압강하를 포함하는 복수 신호의 변화량을 실시간으로 종합 분석하여 정상파형과 이상파형을 구분하고, 이상파형으로 판단될 경우 기설정된 설정값보다 클 때 선로의 결함으로 판단하여 전원을 차단할 수 있도록 신호를 분석하는 역할을 한다.
상기 과전류는 차단기 정격용량 대비 선로에 흐르는 전류가 일정배율 이상일 경우 즉, 110%, 120%,... 200%의 상태를 의미한다. 또한, 상기 직렬아크는 한 개의 선로 즉, 양극(+) 선로 또는 음극(-) 선로 각각에서 단자와 전선 간 접속불량, 단자이완, 선로의 열화에 의한 선로저항 변화, 단선 진행 등을 의미하며, 상기 병렬아크는 두 개의 선로 즉, 양극(+) 선로 또는 음극(-) 선로 두 개의 선로 상호간의 합선, 전선 피복의 열화, 노후, 볏겨짐, 손상 등으로 인한 두 개의 선로 간에 단락되는 상태를 의미한다. 상기 접지아크는 선로와 대지간의 지락 발생, 선로와 외함간의 지락 발생 등으로 인한 양극 선로 접지 또는 음극 선로 접지 또는 양, 음극 선로가 동시에 접지되는 것을 의미한다.
스위칭부(150)는 분석부(140)에서 분석한 신호에 의해 과전류 또는 직렬/병렬아크 또는 양극(+) 접지 또는 음극(-) 접지 또는 양, 음극(+, -) 동시접지의 경우 전원의 차단여부를 선택하는 스위치로서, 아크 차단부(110)의 외부에 수동 또는 자동으로 선택적으로 조작이 가능하도록 구성된다. 이하에서는, 스위칭부(150)는 동작이 온(ON) 상태이면 전원을 차단하게 되고, 동작이 오프(OFF) 상태이면 전원을 차단하는 동작을 수행하지 않은 것으로 정의한다.
차단부(160)는 분석부(140)의 제어를 받아 선로의 결함이 발생되었을 경우 스위칭부(150)의 동작 온(ON) 상태가 됨에 따라 전원을 차단하는 기능을 포함하며, 차단시간의 설정은 결함의 종류 또는 크기에 따라 다르게 할 수 있다.
화재발생 감지부(200)는 분전반(10) 내에 설치되거나 분전반(10) 외부에 별도의 모듈로서 설치될 수 있다. 도 3을 참조하면, 본 발명에서의 화재발생 감지부(200)의 구체적인 구성요소는 열화상 이미지센서(210), 연기 감지 센서(220), 가스 센서(230), 광센서(240), 광센서 중계기(250)를 포함할 수 있다.
열화상 이미지센서(210)는 열이 발생하는 물체에서 나오는 적외선을 전기적 신호로 변경하며 전기적 신호의 크기에 따라 색상으로 표시할 수 있는 센서이다. 열화상 이미지센서(210)는 복수의 센서를 어레이(array) 형식으로 구비하고 있어, 기 설정되었거나 사용자의 요구에 의해 정해진 특정 영역(A영역)에 대한 온도 데이터를 수집할 수 있다.
열화상 카메라가 화상 내에 사물의 윤곽선을 처리하고 온도를 표시하는 반면, 열화상 이미지센서(210)는 화상 내의 세부 영역의 온도를 그대로 표시하는 것에 차이가 있다. 예를 들어, 열화상 이미지센서(210)는 특정 영역(A영역)을 복수의 센서의 수로 나누어 구분한 세부 영역에 대해 각각의 센서가 온도를 측정하고, 그 값을 모아서 온도 데이터를 생성할 수 있다.
열화상 이미지센서(210)의 온도 데이터는 열화상 카메라가 출력하는 영상 데이터와는 데이터의 형식, 데이터가 포함하는 정보 등에서 차이가 있다. 열화상 이미지센서(210)가 수집하는 온도 데이터는 영하 20℃에서 영상 250℃의 범위 내 값을 가질 수 있다.
또한, 열화상 이미지센서(210)는 유무기 박막의 수분 흡수에 따른 저항 또는 정전용량의 변화를 감지하는 습도 센서(211)를 포함할 수 있다. 열화상 이미지센서(210)는 습도 센서(211)를 이용하여 스마트 분전 시스템(100)이 설치된 공간의 상대 습도(relative humidity, RH)에 대한 습도 데이터를 출력할 수 있다. 실시예에 따라, 습도 센서(211)는 열화상 이미지센서(210)와 구분되는 별도의 모듈로 포함될 수도 있다. 열화상 이미지센서(210) 또는 습도 센서(211)가 수집할 수 있는 습도 데이터는 5~99% RH(Relative Humidity)의 범위를 가질 수 있다.
연기 감지 센서(220)는 파이프 네트워크를 이용하여 스마트 분전 시스템(100)이 설치된 공간에서의 공기중의 연기 농도가 얼마인지를 실시간으로 측정하여 화재의 징후를 조기에 판별할 수 있는 센서이다. 연기 감지 센서(220)는 흡입팬을 이용하여 감지 구역에 설치된 파이프 홀을 통해 공기를 흡입하여 필터에서 먼지를 걸러내고, 레이저 챔버에서 연기 성분이 검출되면 검출된 연기의 농도를 디스플레이한다.
연기 감지 센서(220)는 예를 들어, 1~4개의 공기 흡입 배관을 설치하여 공기 흡입 배관으로 연기 입자를 흡입하여 레이저 챔버에서 빛이 산란되는 값을 측정하는 방식으로 동작한다. 연기 감지 센서(220)는 연기의 발생여부를 감지할 뿐만 아니라, 연기의 성분을 감지할 수 있다.
가스 센서(230)는 빠른 감지(즉, 반응 시간이 짧음) 동작을 요구하기 때문에, 반도체식 또는 전기화학식 센서를 적용할 수 있다. 여기서, 반도체식 가스 센서는 가스와의 반응에 따른 금속 산화물의 저항이 변화하는 정도를 통해 가스를 검출하고, 전기화학식 가스 센서는 가스와의 반응에 의한 반응 및 기준 전극 간의 기전력 변화를 통해 가스를 검출할 수 있다.
가스 센서(230)가 감지하는 주된 유해 가스에는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, VOC)이 포함된다. 휘발성 유기화합물(VOC)은 대기 중에서 질소산화물과 공존하면 햇빛의 작용으로 광화학 반응을 일으켜 오존 및 팬(PAN:퍼옥시아세틸 나이트레이트) 등 광화학 산화성 물질을 생성시켜 광화학 스모그를 유발하는 물질을 포함한다.
특히, 휘발성 유기화합물(VOC)은 산업체에서 많이 사용하는 용매에서 화학 및 제약공장이나 플라스틱 건조공정에서 배출되는 유기가스에 이르기까지 매우 다양하며 끓는점이 낮은 액체연료, 파라핀, 올레핀, 방향족화합물 등 생활주변에서 흔히 사용하는 탄화수소류가 포함된다.
여기서, 휘발성 유기화합물(VOC)은 환경 오염뿐만 아니라 시설물의 안전을 위해서도 감지될 필요가 있다. 가스 센서(230)가 감지할 수 있는 가스는 포름알데히드, 톨루엔, 벤젠, 자일렌, 유기용제 중 적어도 하나를 포함하며, 가스 센서(230)가 감지할 수 있는 가스의 농도는 5ppb ~ 10000ppm의 범위를 가질 수 있다.
가스 센서(230)는 대기 확산 방식(diffusion type)으로 유해 가스를 측정할 수 있다. 대기 확산 방식의 가스 센서는 대기 중에 가스가 유출되면, 가스의 비중과 유출 시의 압력으로 인해 가스가 대류를 형성하게 되고, 대류하는 가스가 가스 센서(230)를 지나갈 때 측정되는 방식이다.
대기 확산 방식의 가스 센서(230)는 고열, 고습, 고압의 환경에서 전처리가 불가능하여 오동작이 자주 발생할 수 있다. 따라서, 열화상 이미지센서(210) 및 습도 센서(211) 등을 통해 수집된 온도/습도 데이터를 이용하여 감지된 가스와 가스의 농도를 자체 보정할 필요가 있다.
광센서(240)는 미세한 온도변화를 검출하는 센서로서 빛을 광섬유에 입사시켜 온도변화에 따른 광섬유 내의 입자들의 진동에 의해 빛 파장변화를 감지하고, 온도가 올라갈수록 감지되는 빛의 파장이 강해지는 원리를 이용하여 파장의 변화를 광센서 중계기(250)에서 연산처리하여 관리자에게 온도를 표시하도록 하는 장치이다. 빛이 광섬유 내로 입사한 시간과 온도변화에 따른 파장이 변하는 부분으로부터 광센서 중계기(250)에서 감지하는 시간을 측정하고, 빛의 속도는 이미 알려진 값이므로 이를 연산하면 미터(m) 단위로 위치파악이 가능하다.
본 발명에서의 스마트 분전 시스템(100)을 구성하는 다른 구성요소 중 데이터 수집부(300)는 각 분기 배선(L1, L2, L3)에 설치된 아크 차단부(110)의 동작에 관련한 데이터를 수집하며, 화재 발생의 경우를 기준으로 하여 그 이전의 시각별 데이터를 미리 수집하도록 동작한다. 예를 들어, 데이터 수집부(300)는 아크 차단부(110)의 동작 횟수, 동작 시기, 자동복구된 횟수, 전원 차단의 원인 등에 관련된 데이터들을 수집한다. 그리고, 화재의 종류에는 고체 가연물 화재, 유류화재, 전기화재, 금속화재, 가연성 요리재료 화재 등이 있는데, 각각의 화재가 발생한 케이스별로 화재 발생 이전의 온도 데이터, 습도 데이터, 영상 데이터, 연기관련 데이터, 가스관련 데이터들을 데이터 수집부(300)에서 수집하여 저장한다.
이때, 아크 차단부(110)가 동작한 횟수나 원인은 화재 발생의 원인을 파악하는데 필요한 데이터이며, 낙뢰, 노이즈에 의한 전류 차단시에는 전원을 자동복구하고, 누전 차단시에는 누전 해제 후 전원을 자동복구하며, 단락, 과전류 차단시 또는 수동 차단시에는 전원을 복구하지 않도록 동작해야 한다.
데이터 수집부(300)는 데이터를 수집하는 공간의 특성, 예를 들어, 건물의 위치, 건물의 종류, 건축자재의 종류, 주변환경 데이터 등 변수로 설정될 수 있는 데이터들을 미리 상정하고 각각에 해당되는 데이터들을 수집한다. 이를 기초로, 빅데이터 분석을 통해 특수한 상황에서 화재 발생이 염려되는 조건을 미리 결정한다.
데이터 분석부(400)는 데이터 수집부(300)에서 수집하여 저장한 각 카테고리별 데이터들을 분석하며, 분석에 따른 결과값의 추이 변화 및 개별 카테고리에 대한 평균 결과값을 산출하여 이를 화재 발생의 감지 및 예측을 위한 기초 자료로 활용한다. 또한, 데이터 분석부(400)의 분석 결과는 화재 발생의 원인을 알아내는데 활용한다. 상황에 따라 다르게 적용될 수 있지만, 특정한 종류의 화재 발생에 대한 각각의 변수 관련 공통 조건들을 미리 결정할 수 있다.
인공지능 제어부(500)는 아크 차단부(110), 화재발생 감지부(200)로부터 전달된 데이터들을 이용하여 화재의 원인에 따른 제어 동작을 수행하고, 화재 발생 여부를 미리 예측하고 판단한다. 즉, 데이터 분석부(400)에 저장된 분석 결과를 기초로 아크 차단부(110)가 동작한 원인에 따라 아크 차단부(110)의 자동복구 동작을 제어하며, 화재 발생에 대한 각 변수 관련 공통 조건들을 검색하여, 열화상 이미지센서(210), 연기 감지 센서(220), 가스 센서(230), 광센서(240)에서 실제로 수집한 데이터 값이 매칭되는지 여부를 판단한다.
그리고, 만약에 아크 차단부(110)가 정상적으로 동작하지 않는 경우에는 인공지능 제어부(500)는 직접 전원을 차단하도록 동작할 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 인공지능 제어부(500)는 아크 차단 데이터 처리부(510), 온도 데이터 처리부(520), 연기감지 데이터 처리부(530) 및 가스감지 데이터 처리부(540)를 포함할 수 있다.
아크 차단 데이터 처리부(510)는 아크 차단부(110)가 설치된 각 분기 배선(L1, L2, L3)에 흐르는 전류량 관련 데이터를 처리하며, 전력 정보를 생성하여 현재 사용중인 전력량에 관련된 정보를 연산한다. 현재 사용중인 전력량이 과도하게 증가된 경우에는 이러한 원인을 알아내기 위해 데이터 연산과정을 수행하며, 데이터 처리에 따라 실시간 전력 사용 금액도 연산한다.
아크 차단 데이터 처리부(510)는 아크 차단부(110)의 동작 횟수, 동작 시기, 자동복구된 횟수 등에 관련된 데이터들을 처리하여 아크 차단부(110)의 동작 원인을 알아내고, 아크 차단부(110)의 동작 원인에 따른 제어 방법을 연산한다. 낙뢰, 노이즈에 의한 전류 차단시에는 전원을 자동복구하고, 누전 차단시에는 누전 해제 후 전원을 자동복구하며, 단락, 과전류 차단시 또는 수동 차단시에는 전원을 복구하지 않도록 제어한다.
온도 데이터 처리부(520)는 온도 데이터를 입력 받아 기 설정된 데이터 변동 추이 및 평균값에 매칭되는 온도 조건이 발생하는 경우 화재 발생 예측 이벤트(E1)를 생성할 수 있다. 여기서, 화재 발생 예측 이벤트(E1)의 생성 조건은 화재 발생을 예측하고자 하는 사용 목적과 사용 환경에 따라 변경될 수 있다. 또한, 화재 발생 예측 이벤트(E1)의 생성 조건으로 온도 데이터에서 기준 값에 매칭되는 데이터가 기 설정된 횟수만큼 존재하는 경우로 한정하여 이벤트(E1)를 생성할 수도 있다.
또한, 온도 데이터 처리부(520)는 열화상 이미지센서(210) 또는 광센서(240)에서 출력된 온도 데이터를 배열하여 특정 영역(A영역)에 대한 온도맵 이미지(Thermal map image)를 생성할 수 있다. 열화상 이미지센서(210)는 특정 영역(A영역)에 대한 온도 데이터만을 출력하는데, 온도 데이터 처리부(520)는 이를 특정 영역(A영역)의 온도를 나타내는 온도맵(Thermal Map)과 같이 이미지 또는 영상처럼 변환하여 출력할 수 있다. 온도 데이터 처리부(520)에서 출력된 온도맵 이미지는 다양한 저장 장치에 저장이 가능하며, 추후에 저장된 데이터를 검색할 수도 있다.
예를 들어, 스마트 분전 시스템(100)이 온도맵 이미지를 유무선 통신방식으로 전송하는 경우, 온도맵 이미지는 네트워크 비디오 레코더(Network Video Recorder, NVR)에 저장을 할 수 있는 형식으로 생성될 수 있다. 스마트 분전 시스템(100)도 특정 영역(A영역)에 대한 감시 시스템의 한 종류로서, 사용자의 감시 및 보안 시스템 기능을 확장하여 IP 비디오의 효율적인 모니터링, 전송 및 저장을 위해 사용되는 네트워크 비디오 레코더(NVR)와 연동이 요구될 수 있다.
한편, 온도 데이터 처리부(520)는 거리와 측정 물체(Target Object)의 크기에 따른 온도 보정 처리 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 영역(A영역) 내 물체의 실제 온도(접촉 온도)가 100℃이지만 측정 거리가 멀어지면 온도 값이 내려가는데, 이는 물체로부터 발생하는 적외선이 중간의 공간에서 소실되기 때문이다. 이러한 이유로 특정 영역(A영역) 내 물체의 실제 온도를 정확하게 출력할 수 없는 점을 극복하기 위하여, 온도 데이터 처리부(520)는 물체와 열화상 이미지센서(210) 사이의 거리에 따라 실제 온도와 측정 온도가 달라지는 차이를 보정할 수 있다.
또한, 온도 데이터 처리부(520)는 열화상 이미지센서(210) 또는 습도 센서(211)로부터 전달되는 습도 데이터를 이용하여 수집된 온도 데이터를 보정처리 할 수 있다. 기존의 열화상 카메라는 사용자가 상대 습도를 입력하여 입력된 값을 기준으로 온도 데이터를 보정처리 하였으나, 열화상 이미지센서(210) 또는 습도 센서(211)로부터 상대 습도에 관한 습도 데이터를 수집할 수 있어 사용자의 별도 입력 없이 온도 데이터 처리부(520)가 자체적으로 온도 데이터를 보정처리 할 수 있다.
연기감지 데이터 처리부(530)는 연기 감지 센서(220)로부터 검출되는 연기의 성분이 무엇인지, 그리고 연기 성분의 농도에 대한 정보를 전달받을 수 있다. 연기의 성분 종류에 따라 화재 발생의 종류가 달라질 수 있으며, 특정한 종류의 화재에 대한 대응 방식도 달라지기 때문에, 연기감지 데이터 처리부(530)는 연기 감지 센서(220)로부터 전달되는 연기의 성분과 농도에 관한 데이터를 자체 보정할 수 있다. 보정된 데이터를 이용하여 데이터 분석부(400)의 분석 결과에 따른 특정한 종류의 화재 발생에 대한 연기관련 변수의 조건들을 검색하고, 실제로 특정 영역(A영역)에서 발생가능한 화재를 예측할 수 있다.
가스감지 데이터 처리부(540)는 가스 센서(230)로부터 검출되는 가스가 무엇인지, 농도는 얼마인지에 대한 정보를 전달받을 수 있다. 또한, 가스감지 데이터 처리부(540)는 열화상 이미지센서(210) 또는 습도 센서(211)에서 전달되는 온도 데이터 또는 습도 데이터를 통해 가스 센서(230)에서 전달되는 감지된 가스의 농도를 자체 보정할 수 있다. 가스 센서(230)로부터 전달된 가스의 농도를 보정한 후, 가스감지 데이터 처리부(540)는 가스의 종류에 따라 기 설정된 위험 기준과 보정된 가스의 농도를 비교한 후 가스 감지 이벤트(E2)를 생성할 수 있다.
가스감지 데이터 처리부(540)는 복수의 유해 가스 각각에 대한 기 설정된 위험 기준을 저장하는 저장장치를 포함할 수 있으며, 위험 기준은 스마트 분전 시스템(100)이 설치되는 시설물에 대한 규제, 안전 기준 등에 따라 결정될 수 있다.
가스감지 데이터 처리부(540)는 가스 센서(230)로부터 전달되는 가스의 종류와 농도에 관한 데이터를 자체 보정할 수 있다. 보정된 데이터를 이용하여 데이터 분석부(400)의 분석 결과에 따른 특정한 종류의 화재 발생에 대한 가스관련 변수의 조건들을 검색하고, 실제로 특정 영역(A영역)에서 발생가능한 화재를 예측할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트 분전 시스템(100)은 화재 발생 감지를 위한 중앙 관리실에서 사용할 수도 있고, 대형 산업화 단지에서의 화재 발생 예방을 위해 사용될 수도 있다. 또한, 스마트 분전 시스템(100)은 가정용으로 사용하거나, 검시관, 단속원, 관리자 등의 개인이 장치를 휴대하여 사용할 수도 있다. 이러한 사용 목적에 따라, 스마트 분전 시스템(100)은 데이터 통신부(600)를 포함할 수 있다.
데이터 통신부(600)는 인공지능 제어부(500)의 처리 결과에 따라 출력되는 신호를 유선 또는 무선 통신방식으로 전송한다. 데이터 통신부(600)는 유/무선 네트워크를 통해 사용자 또는 관계자의 휴대용 단말기, 소방서 또는 경찰서 등의 정부기관, 또는 화재관제센터의 통신서버 등과 연결될 수 있다.
데이터 통신부(600)는 화재 발생 감지 또는 화재 발생 예측에 관련한 신호들뿐만 아니라 온도맵 이미지, 연기 성분의 농도 데이터, 가스의 종류와 농도 데이터 등에 관하여 적어도 하나를 관리자의 요구에 따라 전송할 수 있다.
데이터 통신부(600)는 유/무선 네트워크망을 이용하여 관리자 단말(800)과 통신할 수 있으며, 예를 들어, 유선 네트워크망은, LAN(local area network), 전력선 통신 또는 POTS(plain old telephone service)와 같은 통신 방식을 이용하는 네트워크망일 수 있다.
또한, 상기 유선 네트워크망은 주변 기기들간의 유선 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 이용하는 네트워크망일 수 있으며, 이를 통해 구성요소들이 서로 연결되어 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
또한, 상기 무선 네트워크망은 예를 들어, 블루투스, WiFi direct, 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크망일 수 있으며, 또는 예를 들어, 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크망일 수 있다.
상기 무선 네트워크망은 예를 들어, 셀룰러 통신, 근거리 무선 통신, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신을 지원하는 네트워크망일 수 있으며, 셀룰러 통신은, 예를 들면, LTE(Long-Term Evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications)을 포함할 수 있다. 근거리 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), WiFi Direct, LiFi(light fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN)을 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system을 포함할 수 있다.
디스플레이부(700)는 현재 사용중인 전력 정보를 표시할 수 있으며, 전력 사용량에 따른 사용 금액도 표시할 수 있다. 그리고, 아크 차단부(110)의 동작 여부 및 동작 원인에 대해서도 관리자에게 표시하고, 화재 발생이 감지되거나 예측되는 경우에도 관리자에게 알림을 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 한다.
관리자 단말(800)에는 애플리케이션이 설치되어 인공지능 제어부(500)로부터 각종 데이터들을 조회 및 열람할 수 있다. 예를 들어, 관리자 단말(800)은 데이터 조회 및 검색옵션을 통한 열람을 수행할 수 있는 컴퓨터의 웹사이트이거나, 데이터 조회 및 검색옵션을 통한 열람을 수행하고 푸시알림을 수신할 수 있는 단말장치일 수 있다.
관리자 단말(800)은 아크 차단부(110)의 동작 횟수, 동작 시기, 자동복구된 횟수 등에 관련된 데이터들을 조회할 수 있으며, 화재 발생이 감지되거나 화재 발생이 예측되는 경우에 알림을 제공할 수 있다. 또한, 현재 전력 사용량과 전력 사용에 따른 실시간 사용 금액을 조회할 수 있다. 전력 사용이 불필요한 시간대에 과도한 전력 사용이 발생한다면 이에 관해 알림을 제공하여 관리자가 확인할 수 있도록 한다.
전술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 스마트 분전 시스템
110: 아크 차단부
200: 화재발생 감지부
300: 데이터 수집부
400: 데이터 분석부
500: 인공지능 제어부
600: 데이터 통신부
700: 디스플레이부
800: 관리자 단말
110: 아크 차단부
200: 화재발생 감지부
300: 데이터 수집부
400: 데이터 분석부
500: 인공지능 제어부
600: 데이터 통신부
700: 디스플레이부
800: 관리자 단말
Claims (4)
- 특정 지역의 전원선로 모선으로부터 복수개의 분기 배선으로 전력을 배분하는 분전반;
상기 분기 배선에 설치되어 아크 전류 검출 시 상기 분기 배선에 흐르는 전류를 차단하는 아크 차단부;
상기 특정 지역에 설치되어, 열이 발생하는 물체에서 방출되는 적외선을 감지하여 전기적 신호로 변경하고, 상기 전기적 신호의 크기에 따라 색상을 표시하는 열화상 이미지센서;
상기 특정 지역에 설치되고, 파이프 네트워크를 이용하여 상기 특정 지역에서의 공기중 연기 농도를 측정하는 연기 감지 센서;
상기 특정 지역에 설치되고, 공기중에 유출된 가스의 종류와 농도를 감지하는 가스 센서;
상기 특정 지역에 설치되고, 빛을 광섬유에 입사시켜 온도변화에 따른 광섬유 내의 입자들의 진동에 의해 빛 파장변화를 감지하는 광센서;
상기 광센서에서 감지한 빛 파장변화를 연산처리하여 온도를 표시하는 광센서 중계기;
상기 특정 지역에 설치되고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터를 수집하고, 화재가 발생한 케이스별로 화재 발생 이전의 온도 데이터, 습도 데이터, 연기 데이터 및 가스 데이터를 수집하여 저장하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에 저장된 카테고리별 데이터들을 분석하여 화재 발생의 예측을 위한 기초 자료를 산출하고, 상기 아크 차단부의 동작에 관련한 데이터로부터 화재 발생 원인을 분석하는 데이터 분석부; 및
상기 아크 차단부가 설치된 상기 분기 배선에 흐르는 전류량 데이터로부터 상기 특정 지역의 현재 사용중인 전력량 정보를 연산하고, 상기 데이터 분석부의 분석 결과에 따른 상기 기초 자료를 바탕으로 상기 열화상 이미지센서, 상기 연기 감지 센서, 상기 가스 센서, 상기 광센서로부터 전달된 데이터를 이용하여 화재 발생 여부를 미리 예측하는 인공지능 제어부;를 포함하는, 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 인공지능 제어부는 아크 차단 데이터 처리부, 온도 데이터 처리부, 연기감지 데이터 처리부, 가스감지 데이터 처리부를 포함하고,
상기 아크 차단 데이터 처리부는 상기 분기 배선에 흐르는 전류량 데이터를 처리하여 상기 특정 지역의 현재 사용중인 전력량 정보를 연산하고, 전력량이 과도하게 증가된 경우에 원인을 분석하고,
상기 온도 데이터 처리부는 온도 데이터를 입력 받아 기 설정된 데이터 변동 추이 및 평균값에 매칭되는 온도 조건이 발생하는 경우 화재 발생 예측 이벤트를 생성하고,
상기 연기감지 데이터 처리부는 상기 연기 감지 센서로부터 전달된 연기의 성분과 농도 데이터를 자체 보정하고,
상기 가스감지 데이터 처리부는 상기 가스 센서로부터 전달된 가스의 농도 데이터를 자체 보정하는, 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 특정 지역에서 현재 사용중인 전력 정보를 표시하고, 전력 사용량에 따른 사용 금액을 실시간으로 표시하는 디스플레이부를 더 포함하는, 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 인공지능 제어부에서 연산한 각종 데이터들을 조회 및 열람하고, 상기 아크 차단부의 동작 횟수, 동작 시기, 자동복구된 횟수에 관련된 데이터들을 조회할 수 있는 관리자 단말을 더 포함하는, 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190090206A KR20210012453A (ko) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190090206A KR20210012453A (ko) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210012453A true KR20210012453A (ko) | 2021-02-03 |
Family
ID=74571865
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190090206A KR20210012453A (ko) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20210012453A (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220118582A (ko) * | 2021-02-18 | 2022-08-26 | 경운대학교 산학협력단 | 열화상 센서를 통해 수변전실 이상온도를 감지하는 화재경보시스템 |
| KR102499144B1 (ko) * | 2021-09-01 | 2023-02-13 | 주식회사 성진티이씨 | 공동주택 전기의 누전 감시와 알람 시스템 |
| KR102517479B1 (ko) * | 2022-05-11 | 2023-04-04 | 주식회사 동성계전 | 배전반의 디스플레이장치 및 이를 구비한 배전반 |
| KR20230047833A (ko) * | 2021-10-01 | 2023-04-10 | 주식회사 이음아이씨티 | 전기 설비의 화재 감지 시스템 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101941974B1 (ko) | 2016-11-18 | 2019-01-24 | 주식회사 녹십자 | 혈장 단백질 정제시 fxi의 제거방법 |
-
2019
- 2019-07-25 KR KR1020190090206A patent/KR20210012453A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101941974B1 (ko) | 2016-11-18 | 2019-01-24 | 주식회사 녹십자 | 혈장 단백질 정제시 fxi의 제거방법 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220118582A (ko) * | 2021-02-18 | 2022-08-26 | 경운대학교 산학협력단 | 열화상 센서를 통해 수변전실 이상온도를 감지하는 화재경보시스템 |
| KR102499144B1 (ko) * | 2021-09-01 | 2023-02-13 | 주식회사 성진티이씨 | 공동주택 전기의 누전 감시와 알람 시스템 |
| KR20230047833A (ko) * | 2021-10-01 | 2023-04-10 | 주식회사 이음아이씨티 | 전기 설비의 화재 감지 시스템 |
| KR102517479B1 (ko) * | 2022-05-11 | 2023-04-04 | 주식회사 동성계전 | 배전반의 디스플레이장치 및 이를 구비한 배전반 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR20210012453A (ko) | 인공지능 기반의 스마트 분전 시스템 | |
| KR102084884B1 (ko) | 인공지능 기반의 화재 예방 감지 시스템 | |
| KR101904282B1 (ko) | 화재 징후 예방 및 냄새 감지기 시스템 | |
| KR101889834B1 (ko) | 스마트 배전반 시스템 | |
| CN104833893B (zh) | 漏电检测系统及方法 | |
| US9928709B2 (en) | Fire detection device and method of detecting fire | |
| US10804689B2 (en) | Methods and systems for evaluating arc flash exposure hazard | |
| CN112202493A (zh) | 通信线路的故障检测方法、装置及系统 | |
| KR101708005B1 (ko) | 직류 과부하 겸용 아크 차단장치 | |
| CN103904496A (zh) | 智能电缆插头及其检测系统 | |
| KR102410754B1 (ko) | 인공지능에 기반하여 화재발생을 예측할 수 있는 IoT기반 수배전반 화재예방시스템 | |
| KR20140073043A (ko) | 변전설비 감시를 위한 스마트 단말기의 앱 서비스 시스템 | |
| Sonawane et al. | Smart real-time drainage monitoring system using internet of things | |
| KR101904813B1 (ko) | 스마트 분전반을 이용한 전기 설비 병렬아크 진단 장치 및 방법 | |
| CN104374611A (zh) | 挥发性有机物监测采样设备 | |
| CN104266990A (zh) | 一种分体式化学品的探测分析装置 | |
| CN110987079A (zh) | 安全环境和智能雷电在线监测预警系统、方法 | |
| CN113812053A (zh) | 用于监控能量供应网络的高压设备的运行状态的方法和系统 | |
| CN204461493U (zh) | 一种sf6气体监控装置 | |
| Islam et al. | Development of an IoT based industrial fault detection and diagnosis system | |
| CN104833390A (zh) | 一种sf6气体监控装置 | |
| KR20120046866A (ko) | 화재감지기의 위치를 측정하는 방법 및 위치검지기 | |
| CN102570439A (zh) | 一种浪涌保护器的内置检测装置 | |
| CN203929112U (zh) | 一种含有智能终端的环境监测装置 | |
| US20210157303A1 (en) | Smart factory control system using smart plug for plant |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E601 | Decision to refuse application |