KR20210112874A - 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 기술적 사상이 되는 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치가 개시된다. 본 발명은 온습도 정보를 이용하여 아크 신호를 감시하는 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 발명에 의하면 온습도 정보를 이용하여 아크 신호를 감시함으로써 온습도에 따라 변화하는 아크 신호를 감시해서 아크 신호가 발생하면 화재 발생 원인을 차단해서 화재를 미연에 예방하는 효과를 가질 수 있고, 온습도 정보의 변화에 따라 소리의 주파수 특성이 달라짐을 고려하여 아크 신호의 주파수를 분석함으로써 에너지 저장 장치에서 발생되는 아크 신호를 보다 정확히 검출할 수 있다.
Description
본 발명은 에너지 저장 장치에 관한 것으로 보다 상세하게는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치에 관한 것이다.
아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치는 내부 장치에서 발생하는 아크를 감시해서 아크가 발생하면 화재 발화 원인을 제거해서 화재 발생을 미연에 예방한다.
종래 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치에는 아크 검출, 온도 검출, 결로 검출 및 지락 검출 기능을 구비한 ESS 시스템과 아크 검출 장치 및 이를 구비한 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템이 있다. 아크 검출, 온도 검출, 결로 검출 및 지락 검출 기능을 구비한 ESS 시스템은 ESS 시스템에서 발생된 아크 뿐만 아니라, 아크의 종류 및 아크 발생 위치를 검출하여, ESS 시스템의 온도 검출과 결로 검출이 가능하며, 결로 검출시 송풍기를 동작시켜 결로에 의한 피해를 사전에 방지하며, 지락 검출시 ESS 시스템의 동작을 차단하고, 아크 검출 장치 및 이를 구비한 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템은 직류 배선에 흐르는 전류를 측정하여 아크 발생 유무를 진단하여 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템을 운영한다.
종래 아크 감시 장치에는 전기 접촉을 이용한 아크 감시와 광 파이버를 이용한 아크 감시가 있으며, 이들 아크 감시에서 발생하는 문제점에 대해 설명한다.
도 1은 종래 전기 접촉 아크 감시를 설명하는 예시도이다.
전류 센서와 전압 센서를 이용한 전기 접촉에 의한 아크 감시 장치는 도 1에서와 같이, 직류 전기 접촉에서는 아크를 감지하지만 병렬일 때는 아크를 감지하지 못하는 문제점이 있다.
도 2는 종래 광 파이버 아크 감시에서 습도에 따른 아크 스펙트럼 변화를 보인 예시도이다.
광 파이버 아크 감시는 광 파이버를 이용하여 아크 광을 집광해서 포토 디텍터로 측정하여 아크 여부를 판단하는데 광 파이버의 재질에 따라 광 파장대의 광 투과율이 달라진다. 여기서, 아크 스펙트럼은 블루 계열과 녹색 계열의 광이 주요 피크를 가지는데 아크 감시에 사용되는 광 파이버는 녹색 계열의 광 파장대를 이용한다. 발생되는 아크 스펙트럼에서 습도가 높아지면 녹색 계열의 광 피크가 낮아지고, 광 파이버에서 집광되는 녹색 계열의 광이 낮아짐에 따라 광 파이버 아크 감시에서 아크 감시 성능이 낮아지는 문제점이 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 접촉 방식이 아니고, 습도에 따른 영향을 받지 않도록 비접촉 소리를 이용하여 아크 신호를 감시하는 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치는 에너지 저장부 및 PCS를 내부에 수용하는 외함; 상기 외함 외부에 설치되어 상기 외함 내에서의 소리를 감지하는 음향 센서; 상기 외함 외부에 설치되어 상기 외함에서의 습도와 온도를 감지하는 온습도 센서; 및 상기 에너지 저장부와 상기 PCS에서 발생한 소리의 주파수를 온도 및 습도와의 상관성에 기반하여 분석하여 상기 소리에 포함된 아크 신호를 검출하고 상기 검출된 아크신호에 기반하여 아크를 감시하는 아크 검출 장치;를 포함한다.
또한, 상기 아크 검출 장치는 상기 온습도 센서의 온습도 정보에 따라 소리의 주파수 이동을 보정하는 보정부; 상기 보정된 소리의 전기 신호를 소리 분석하는 소리 분석부; 및 상기 소리 분석부의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단하는 아크 판단부;를 포함한다.
또한, 상기 소리 분석부는 상기 소리의 전기 신호로부터 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부; 상기 아크 견본 추출부의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하는 신호 생성부; 및 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부;를 포함한다.
또한, 상기 아크 검출 장치는, 상기 온습도 센서의 온습도 정보가 달라짐에 따라 변화하는 주파수 특성을 고려하여 상기 소리의 전기 신호를 소리 분석하는 소리 분석부; 및 상기 소리 분석부의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단하는 아크 판단부;를 포함한다.
또한, 상기 소리 분석부는, 상기 소리의 전기 신호로부터 온습도 정보가 달라짐에 변화하는 주파수 특성이 고려된 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부; 상기 아크 견본 추출부의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하는 신호 생성부; 및 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부;를 포함한다.
또한, 상기 소리 분석부는 상기 아크 견본을 딥러닝 분석하는 딥러닝 네트워크; 및 딥러닝 분석된 아크 견본을 주파수 분석하여 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단하는 후처리부;를 포함한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의하면 비접촉 소리를 이용하여 아크 신호를 감시함으로써 온습도에 따라 변화하는 아크 신호를 감시해서 아크 신호가 발생하면 화재 발생 원인을 차단해서 화재를 미연에 예방하는 효과를 가질 수 있다.
또한, 온습도 정보의 변화에 따라 소리의 주파수 특성이 달라짐을 고려하여 아크 신호의 주파수를 분석함으로써 에너지 저장 장치에서 발생되는 아크 신호를 보다 정확히 검출할 수 있다.
도 1은 종래 전기 접촉 아크 감시를 설명하는 예시도이다.
도 2는 종래 광 파이버 아크 감시에서 습도에 따른 아크 스펙트럼 변화를 보인 예시도이다.
도 3은 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치를 보인 예시도이다.
도 4는 음향 센서가 설치된 에너지 저장 장치를 보인 예시도이다.
도 5는 아크 검출 장치의 구성을 보인 예시도이다.
도 6은 아크 검출 장치의 상세 구성을 보인 예시도이다.
도 7은 아크 검출 방법의 동작 흐름도이다.
도 8은 다른 실시예인 아크 검출 장치의 전체 구성을 보인 예시도이다.
도 2는 종래 광 파이버 아크 감시에서 습도에 따른 아크 스펙트럼 변화를 보인 예시도이다.
도 3은 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치를 보인 예시도이다.
도 4는 음향 센서가 설치된 에너지 저장 장치를 보인 예시도이다.
도 5는 아크 검출 장치의 구성을 보인 예시도이다.
도 6은 아크 검출 장치의 상세 구성을 보인 예시도이다.
도 7은 아크 검출 방법의 동작 흐름도이다.
도 8은 다른 실시예인 아크 검출 장치의 전체 구성을 보인 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.
및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 이하에서 종래 주지된 사항에 대한 설명은 본 발명의 요지를 명확히 하기 위해 생략하거나 간단히 한다.
도 3은 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치를 보인 예시도이고, 도 4는 음향 센서가 설치된 에너지 저장 장치를 보인 예시도이고, 도 5는 아크 검출 장치의 구성을 보인 예시도이고, 도 6은 아크 검출 장치의 상세 구성을 보인 예시도이고, 도 7은 아크 검출 방법의 동작 흐름도이다.
에너지 저장 장치는 에너지 저장부(100) 및 PCS(Power Conversion System)(400)을 내부에 수용하는 외함(10); 상기 외함(10) 외부에 설치되어 상기 외함(10) 내에서의 소리를 감지하는 음향 센서(310); 상기 외함(10) 외부에 설치되어 상기 외함(10)에서의 습도와 온도를 감지하는 온습도 센서(320); 및 상기 에너지 저장부(100)와 상기 PCS(400)에서 발생한 소리의 주파수를 온도 및 습도와의 상관성에 기반하여 분석하여 상기 소리에 포함된 아크 신호를 검출하고 상기 검출된 아크신호에 기반하여 아크를 감시하는 아크 검출 장치(300);를 포함한다.
음향 센서(310)는 도 4에 도시된 바와 같이, 외함(10) 외부 일면에서 네 모서리 부분에 설치되고, 삼각 측량에 의한 소리 감지로 에너지 저장 장치에서 아크가 발생한 위치를 계산한다. 에너지 저장 장치는 아크가 발생한 위치의 전원 모듈을 오프시켜 아크로 인한 사고를 예방한다.
아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치는 전원 에너지를 저장하는 에너지 저장부(100); 에너지 저장부(100)의 전원 에너지를 통합하는 PCS(400); 상기 에너지 저장부(100)와 상기 PCS(400)에 대해 온습도 정보에 기반한 아크 감시 기능을 가지는 아크 검출 장치(300); 상기 PCS(400)를 제어하는 EMS(Energy Management System)(200); 및 상기 에너지 저장부(100)를 관리하는 BMS(Battery Management)(500);를 포함한다.
에너지 저장부(100)는 태양광, 수력, 화력, 원자력 중 어느 하나 이상의 전력 공급 장치로부터 공급되는 전원 에너지를 저장한다. PCS(400)는 에너지 저장부(100)의 전원 에너지를 통합하여 출력한다. EMS(200)는 PCS(400)를 제어한다. BMS(500)는 에너지 저장부(100)를 관리한다.
아크 검출 장치(300)는 에너지 저장부(100)와 PCS(400)에서 발생한 소리의 주파수를 온도 및 습도와의 상관성에 기반하여 분석하여 소리에 포함된 아크 신호를 검출하고 검출된 아크 신호에 기반하여 아크를 감시해서 에너지 저장부(100) 또는 PCS(400)에서 발생될 수 있는 화재를 예방한다.
음향 센서(310)는 에너지 저장 장치 내부의 소리를 감지하고, 온습도 센서(320)는 에너지 저장 장치 외부 또는 내부의 온습도를 측정한다. 아크 검출 장치(300)는 음향 센서(310)를 통해 감지된 소리의 전기 신호를 입력받고, 온습도 센서(320)를 통해 측정된 온습도 값을 입력받는다. 아크 검출 장치(300)는 측정된 온습도 값에 따라 소리의 전기 신호를 주파수 분석하고, 소리의 전기 신호에 아크 신호가 포함되어 있는지를 판단해서 아크 발생 유무를 결정하고, 아크 발생시 사고에 대응한다.
음향 센서(310)가 콘덴서 마이크인 경우, 콘덴서 마이크는 온습도 변화에 따라 소리 입력 감도가 달라져서 온습도 센서(320)의 온습도 값에 따라 소리 입력 감도의 보정이 행해져야 한다. 이러한 소리 입력 감도의 보정은 전처리부(350)의 정규화 동작과 별도로 행해지거나 전처리부(350)의 정규화 동작에 따라 불필요할 수 있다. 에너지 저장 장치가 항온항습 기능을 가지는 경우, 콘덴서 마이크가 일반 마이크에 비해 높은 소리 입력 감도를 나타내고, 온습도 영향을 덜 받고 최적의 성능을 낼 수 있다. 일반 마이크는 온습도 영향이 적으나 소리 입력 감도가 콘덴서 마이크에 비해 낮을 수 있다. 아크 검출 장치(300)는 연결된 음향 센서의 종류, 항온항습 기능, 온습도 값에 따라 소리 입력 감도의 보정을 수행한다. 음향 센서가 콘덴서 마이크이고, 항온항습 기능이 없는 경우 소리 입력 감도의 보정이 수행되고, 음향 센서가 콘덴서 마이크 또는 일반 마이크이고, 항온항습 기능이 있는 경우 소리 입력 감도의 보정이 수행되지 않는다.
아크 검출 장치(300)는 에너지 저장 장치 내부의 소리를 감지하여 소리의 전기 신호를 출력하는 음향 센서(310); 온습도를 판단하는 온습도 판단부(340); 음향 센서(310)로부터 소리의 전기 신호를 입력받아 에너지 저장부(100)와 PCS(400)에서의 소리의 전기 신호를 전처리하는 전처리부(350); 상기 온습도 판단부(340)의 온습도 정보가 달라짐에 따라 변화하는 주파수 특성을 고려하여 상기 전처리부(350)의 전기 신호를 소리 분석하는 소리 분석부(360); 및 상기 소리 분석부(360)의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단하는 아크 판단부(370);를 포함한다. 아크 검출 장치(300)는 제어부의 구성으로 온습도 판단부(340), 전처리부(350), 소리 분석부(360), 및 아크 판단부(370)를 포함한다. 온습도 판단부(340)에는 온습도 센서(320)가 연결되고, 전처리부(350)에는 음향 센서(310)가 연결된다.
아크 검출 장치(300)는 온습도를 판단해서 에너지 저장부(100)와 PCS(400)의 전기 신호를 소리 분석하고, 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단한다. 아크 검출 장치(300)는 온습도 변화에 따라 전기 신호를 소리 분석하고, 전기 신호에 포함된 아크 신호를 검출한다. 아크 검출 장치(300)는 온습도 변화에 따른 아크 신호의 변화를 추적해서 DB로 관리하고, 에너지 저장부와 PCS의 전기 신호와 DB에 저장된 아크 신호를 비교해서 전기 신호에 포함된 아크 신호의 발생 유무를 판단한다. 전기 신호에 아크 신호가 포함되어 있으면 아크 검출 장치(300)는 아크 신호가 발생하였음을 결정하고, PCS(400) 는 동작을 중지한다.
아크 검출 장치(300)는 온습도 변화별로 아크 신호를 DB에 저장하고, 온습도 판단부(340)에 의해 측정되는 온습도에 따라 해당 온습도 변화의 아크 신호를 DB에서 읽어 들여 1차 비교하고, 1차 비교에서 사용되지 않은 그 외 DB의 아크 신호를 2차 비교해서 아크 신호의 비교를 1차, 2차에 걸쳐 다르게 처리한다. 아크 검출 장치(300)가 온습도 변화에 적응해서 아크 신호를 1차 비교하고, 1차 비교에서 사용되지 않은 그 외 아크 신호를 2차 비교함으로써 온습도 변화에 적응하는 아크 검출을 수행할 수 있는 효과를 가진다. 해당 온습도 변화에 대응하는 아크 신호가 전기 신호와 1차 비교되고, 다른 온습도 변화에 대응하는 아크 신호가 전기 신호와 2차 비교된다.
에너지 저장부(100)와 PCS(400)에 포함된 아크 검출 장치(300)는 온습도 제어 장치를 구비하여 에너지 저장부(100)와 PCS(400)의 내부 온습도를 항상 일정하게 유지할 수 있는데 국부적으로 온습도가 달라질 수 있다. 이에 아크 검출 장치(300)는 국부적인 온습도 변화를 보이는 에너지 저장부(100)와 PCS(400)에 대해 온습도 변화에 적응하는 아크 신호의 발생을 전기 신호와 비교한다.
아크 검출 장치(300)의 온습도 판단부(340)는 에너지 저장 장치에서의 에너지 저장부(100)와 PCS(400)이 위치하는 공간의 온습도를 측정하고 온습도 정보를 판단한다. 아크 검출 장치(300)의 전처리부(350)는 에너지 저장부(100)와 PCS(400)의 전기 신호를 전처리해서 소리 분석부(360)에 전달한다. 아크 검출 장치(300)의 소리 분석부(360)는 온습도 판단부(340)의 온습도 정보에 기반한 전처리부(350)의 전기 신호를 소리 분석한다. 아크 검출 장치(300)의 아크 판단부(370)는 소리 분석부(360)의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단한다.
전처리부(350)는 소리의 전기 신호를 분할하는 신호 분할부(351); 분할된 전기 신호를 주파수 변환하는 스펙트럼 생성부(352); 및 주파수 변환된 전기 신호를 정규화하는 정규화부(353);를 포함한다.
전처리부(350)는 소리의 전기 신호를 분할하고, 분할된 전기 신호를 주파수 변환하고, 주파수 변환된 전기 신호를 정규화한다. 전처리부(350)에서 정규화된 전기 신호는 소리 분석부(360)로 전달되어 전기 신호에 포함된 소리 신호가 소리 분석된다.
전처리부(350)의 신호 분할부(351)는 시간 흐름에 따라 전기 신호를 분할하고, 스펙트럼 생성부(352)는 분할된 전기 신호를 디지털 신호 처리해서 주파수 변환하고, 정규화부(353)는 주파수 변환된 전기 신호를 정규화한다.
소리 분석부(360)는 소리의 전기 신호로부터 온습도 정보가 달라짐에 따라 변화하는 주파수 특성이 고려된 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부(361); 상기 아크 견본 추출부(361)의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하는 신호 생성부(362); 및 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부(363);를 포함한다.
소리 분석부(360)는 전기 신호로부터 아크 견본을 추출하고, 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하고, 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가한다. 소리 분석부(360)가 전기 신호에 포함된 아크 견본을 추출하여 아크 신호를 생성하고 노이즈를 추가한다.
소리 분석부(360)의 아크 견본 추출부(361)는 전기 신호로부터 아크 견본을 추출하고, 신호 생성부(362)는 아크 견본 추출부의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하고, 노이즈 추가부(363)는 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가한다.
소리 분석부(360)는 아크 견본 추출부(361), 신호 생성부(362), 노이즈 추가부(363)에 의해 생성된 아크 견본을 딥러닝 분석하는 딥러닝 네트워크(364); 및 딥러닝 분석된 아크 견본을 주파수 분석하여 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단하는 후처리부(365);를 포함한다.
소리 분석부(360)는 아크 견본을 딥러닝 분석하고, 딥러닝 분석된 아크 견본을 주파수 분석하여 아크 신호를 생성한다. 아크 견본은 소리 분석부(360)에서 입력 데이터로 사용되며, 실제 에너지 저장 장치 내부에서 발생하는 아크 신호에 대한 소리 신호이다. 아크 견본이 소리 분석부(360)의 딥러닝 네트워크(364)에 학습 데이터로 사용된다.
소리 분석부(360)의 딥러닝 네트워크(364)는 아크 견본을 딥러닝 분석하고, 후처리부(365)는 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단한다. 딥러닝 네트워크(364)는 아크 견본을 신경망에 입력해서 아크 견본의 주파수 연결에 대해 딥러닝 분석하여 특정 스펙트로그램에 대한 아크 여부를 출력하고, 후처리부(365)는 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단한다.
아크 판단부(370)는 소리 분석부(360)에서 추출된 출력값에 따른 아크의 발생 여부를 판단한다. 아크 판단부(370)는 비교 기준이 되는 아크 신호와 실제 에너지 저장부(100)와 PCS(400)의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 비교해서 아크 신호의 발생 여부를 판단한다. 아크 신호가 발생하면 화재 위험이 있으므로, 전기 공급부(500)는 댁내 전기 장치로의 전기 공급을 중단해서 화재 위험을 예방할 수 있다.
도 7은 아크 검출 방법의 동작 흐름도이다.
아크 검출 장치(300)는 기존 아크 신호에 대한 소리 정보의 주파수 스펙트럼에 대한 학습을 수행해서 아크 견본을 마련하고(S10), 음향 센서(310)와 온습도 센서(320)로부터 소리 신호와 온습도 정보를 수신하고(S20), 온습도 정보에 기반하여 소리 신호의 주파수 분석을 수행한다(S30).
아크 검출 장치(300)는 온습도 정보에 기반한 소리 신호의 주파수 분석 결과를 딥러닝 네트워크(364)에 입력해서 딥러닝 수행하고, 후처리부(365)를 통해 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단한다.
아크 검출 장치(300)는 딥러닝 네트워크(364)와 후처리부(365)에 의해 마련된 주파수 분석 결과로 음향 센서(310)로부터 입력된 소리 신호에 포함된 아크 신호 여부를 판단한다(S40).
도 7에서는 딥러닝 네트워크(364)가 온습도 정보에 기반한 소리 신호를 딥러닝 학습한 것이며, 다른 실시예로, 도 8에서는 온습도 변화에 주파수 이동되는 소리 신호를 보정부(353)에 의해 보정하고, 딥러닝 네트워크(364)가 보정된 소리 신호로 딥러닝 학습되는 동작을 예시한다.
도 8은 다른 실시예인 아크 검출 장치의 전체 구성을 보인 예시도이다.
소리 분석부(360)는 딥러닝 학습을 통해 스펙트로그램으로부터 아크의 발생 여부에 대한 출력값을 추출한다. 아크 검출 장치(300)에서 소리 분석부(360)에 의해 처리된 소리 신호에 대해 딥러닝 학습부(3600)가 소리 신호를 딥러닝 학습한다. 딥러닝 학습부(3600)는 소리 신호로부터 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부(361); 추출된 아크 견본을 딥러닝 학습해서 아크 신호를 생성하는 신호 생성부(362); 및 생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부(363)를 포함한다. 딥러닝 학습부(3600)에 의해 학습된 아크 신호는 데이터베이스(380)에 저장되고, 데이터베이스(380)는 아크 판단부(370)에 아크 신호를 전달하고, 아크 판단부(370)는 데이터베이스(380)의 아크 신호와 소리 분석부(360)에 의해 처리된 소리 신호를 비교해서 소리 신호에 포함된 아크 신호 여부를 결정하거나 소리 분석부(360)에서 추출된 출력값에 따른 아크의 발생 여부를 판단한다.
딥러닝 학습부(3600)는 딥러닝 네트워크(364)에 아크 견본을 전처리해서 전달하는 전처리부(350); 전처리부(350)에 의해 전처리된 아크 견본을 딥러닝 학습하여 특정의 스펙트로그램에 대한 아크 여부를 출력하는 딥러닝 네트워크(364); 및 딥러닝 학습된 아크 견본에서 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단하는 후처리부(365)를 포함한다. 전처리부(350)는 아크 견본의 아크 신호와 무음 영역을 신호 분할하는 신호 분할부(351); 신호 분할된 아크 신호의 스펙트로그램을 생성하는 스펙트럼 생성부(352); 온습도 정보에 따라 아크 신호의 스펙트로그램을 보정하는 보정부(353); 및 보정된 스펙트로그램을 정규화하는 정규화부(354)를 포함한다.
습도가 높아지면 음파의 주파수가 올라가고 강도는 저하된다. 이러한 습도 변화에 따른 스펙트로그램의 이동을 보정하는 보정부(353)는 스펙트럼 생성부(352)에 의해 생성된 주파수 스펙트로그램을 습도 변화에 따라 보정한다. 예를 들어, 보정부(353)는 습도가 높아지면 기준 습도 대비 습도 상승분이 감안된 보정 계수를 이용해서 스펙트럼 생성부(352)의 스펙트로그램의 주파수를 상향 조정하고, 습도가 낮으면 기준 습도 대비 습도 하강분이 감안된 보정 계수를 이용해서 스펙트럼 생성부(352)의 스펙트로그램의 주파수를 하향 조정한다. 또한, 습도 변화에 따른 보정과 마찬가지로, 온도 변화에 따른 보정도 습도 변화 보정과 동일 방법으로 행해질 수 있다. 보정부(353)에 의해 보정된 소리 신호의 스펙트로그램은 딥러닝 학습부(3600)의 딥러닝 네트워크(364)에 입력되어 딥러닝 학습된다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 해당 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
10: 외함
100: 에너지 저장부
200: EMS
300: 아크 검출 장치
310: 음향 센서
320: 온습도 센서
330: 데이터 수집부
340: 온습도 판단부
350: 전처리부
351: 신호 분할부
352: 스펙트럼 생성부
353: 보정부
354: 정규화부
360: 소리 분석부
361: 아크 견본 추출부
362: 신호 생성부
363: 노이즈 추가부
364: 딥러닝 네트워크
365: 후처리부
370: 아크 판단부
380: 데이터베이스
400: PCS
500: BMS
100: 에너지 저장부
200: EMS
300: 아크 검출 장치
310: 음향 센서
320: 온습도 센서
330: 데이터 수집부
340: 온습도 판단부
350: 전처리부
351: 신호 분할부
352: 스펙트럼 생성부
353: 보정부
354: 정규화부
360: 소리 분석부
361: 아크 견본 추출부
362: 신호 생성부
363: 노이즈 추가부
364: 딥러닝 네트워크
365: 후처리부
370: 아크 판단부
380: 데이터베이스
400: PCS
500: BMS
Claims (6)
- 에너지 저장부 및 PCS를 내부에 수용하는 외함;
상기 외함 외부에 설치되어 상기 외함 내에서의 소리를 감지하는 음향 센서;
상기 외함 외부에 설치되어 상기 외함에서의 습도와 온도를 감지하는 온습도 센서; 및
상기 에너지 저장부와 상기 PCS에서 발생한 소리의 주파수를 온도 및 습도와의 상관성에 기반하여 분석하여 상기 소리에 포함된 아크 신호를 검출하고 상기 검출된 아크신호에 기반하여 아크를 감시하는 아크 검출 장치;를 포함하는, 에너지 저장 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 아크 검출 장치는,
상기 온습도 센서의 온습도 정보에 따라 상기 소리의 주파수 이동을 보정하는 보정부;
상기 보정된 소리의 전기 신호를 소리 분석하는 소리 분석부; 및
상기 소리 분석부의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단하는 아크 판단부;를 포함하는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치. - 제2항에 있어서,
상기 소리 분석부는,
상기 소리의 전기 신호로부터 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부;
상기 아크 견본 추출부의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하는 신호 생성부; 및
생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부;를 포함하는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치. - 제1항에 있어서,
상기 온습도 센서의 온습도 정보가 달라짐에 따라 변화하는 주파수 특성을 고려하여 상기 소리의 전기 신호를 소리 분석하는 소리 분석부; 및
상기 소리 분석부의 전기 신호에 포함된 아크 신호를 판단하는 아크 판단부;를 포함하는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치. - 제4항에 있어서,
상기 소리 분석부는,
상기 소리의 전기 신호로부터 온습도 정보가 달라짐에 따라 변화하는 주파수 특성이 고려된 아크 견본을 추출하는 아크 견본 추출부;
상기 아크 견본 추출부의 아크 견본으로부터 아크 신호를 생성하는 신호 생성부; 및
생성된 아크 신호에 노이즈를 추가하는 노이즈 추가부;를 포함하는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치. - 제3항 또는 제5항에 있어서,
상기 소리 분석부는,
상기 아크 견본을 딥러닝 분석하는 딥러닝 네트워크; 및
딥러닝 분석된 아크 견본을 주파수 분석하여 특정의 스펙트로그램과 인접하는 또 다른 스펙트로그램들의 아크 여부 출력에 대한 평균값을 구해 특정의 스펙트로그램에서 아크가 발생되었는지 여부를 판단하는 후처리부;를 포함하는, 아크 감시 기능을 가지는 에너지 저장 장치.
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