KR20220055323A - 전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치 - Google Patents

전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 방법은, 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 열화 신호를 측정하는 단계, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하는 단계, 상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계, 및 상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

Description

전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING RISK OF DETERIORATION OF ELECTRIC LINES}
본 발명은 전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치에 관한 것이다.
국내의 배전계통에서 가공 절연전선(ACSR-OC)은 1978년 최초 설치 이후, 약 40년이 경과되어 노화로 교체시기가 도래 중이다. 2017년 한전통계에 의하면, 전선으로 인한 일시정전은 142건, 순간정전 612건 등 배전설비 고장건수의 약 25%를 점유하고 있다. 전선 노후와 이러한 고장현황을 고려하면, 향후 교체시기를 결정할 상태판정 기술과 전력설비의 진단활동이 필요할 것으로 사료된다. 또한, 전선 고장은 정전 파급이 광범위할 뿐 아니라 화재, 안전사고, 산불 등의 2차 파급의 우려도 존재한다.
또한, 자가용 전기설비에서 전력전송은 케이블, 부스(Bus), 접속재 등을 이용하고 있는데, 일반적으로 고장이 발생하지 않으면 교체하지 않는 TBM(Time Based Maintenance) 점검방식을 적용하고 있어 관리에 소홀한 실정이다. 2018년 한국전력공사 통계자료에 의하면, 국내 전력계통 정전의 약 24%가 수변전설비 고장에 의한 것으로 분석되고 있다. 이러한 고장은 고객의 공장, 제조설비의 정지뿐 만아니라 선로계통 고장의 파급으로 이어져 국가적으로도 손실이 크다고 할 수 있다.
전기선로에서 발생 가능한 결함유형(예컨대, 접속부위 과열, 소선 단선 및 풀림, 부식 등)에 대한 열화를 사전에 인지하고 예방한다면, 현장 설비의 안전과 안정적 계통운영에 많은 도움이 될 것으로 기대된다. 전력선 관련 진단기술은 초고압 송전선, 지중케이블 외에는 적용사례가 미흡한 실정이다.
전력설비의 운전상태를 파악하기 위해 PD, 초음파, 열화상 등 많은 진단기법을 도입하여 운영하고 있다. 그러나 열화는 복합적이고 다양한 특성에 의해 발생하고 있어, 하나의 방법으로는 상태판정이 어렵다. 또한, 결함형태에 따라 신호의 크기와 측정값이 다르기 때문에, 측정의 절대 물리량과 상대비교 또는 비율로 정량화하여 위험도를 평가하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
전력계통의 근간인 전기선로의 고장은 전기공급의 차단은 물론, 화재, 인체의 안전 등에 큰 영향을 끼친다.
본 발명의 실시예들은 복수의 열화 신호(예컨대, 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호)를 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하여 열화 위험도를 판단함으로써, 전기선로에서 발생 가능한 결함유형(예컨대, 접속부위 과열, 소선 단선 및 풀림, 부식 등)에 대한 열화를 사전에 인지하고 예방하기 위한, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위의 환경에서도 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치에 의해 수행되는 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 있어서, 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 열화 신호를 측정하는 단계; 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하는 단계; 상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계; 및 상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법이 제공될 수 있다.
상기 복수의 열화 신호를 측정하는 단계는, 온도 센서, 초음파 센서 및 가속도 센서를 통해 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호를 각각 측정할 수 있다.
상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화를 판단하는 단계는, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값 중에서 결합유형별로 대응되는 복수의 순시값의 논리 연산에 따라 결함유형과 결함유형별 위험도 수준을 판단할 수 있다.
상기 방법은, 상기 전기선로의 다른 지점에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값에 대한 다른 지점의 누적평균값을 수신하는 단계; 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 상기 수신된 다른 지점의 누적평균값의 임계 범위와 비교하여 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계는, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값, 현재 차수까지의 누적평균값 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값의 측정 패턴을 사용자에게 표시할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 센서를 통해 복수의 열화 신호를 측정하는 센서 모듈; 상기 전기선로의 열화와 관련된 데이터를 송수신하는 통신 모듈; 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서 모듈에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하고, 상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치가 제공될 수 있다.
상기 센서 모듈은, 온도 센서, 초음파 센서 및 가속도 센서를 통해 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호를 각각 측정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값 중에서 결합유형별로 대응되는 복수의 순시값의 논리 연산에 따라 결함유형과 결함유형별 위험도 수준을 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해, 상기 전기선로의 다른 지점에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값에 대한 다른 지점의 누적평균값을 수신하고, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 상기 수신된 다른 지점의 누적평균값의 임계 범위와 비교하여 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값, 현재 차수까지의 누적평균값 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값의 측정 패턴을 사용자에게 제공할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 실시예들은 복수의 열화 신호(예컨대, 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호)를 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하여 열화 위험도를 판단함으로써, 전기선로에서 발생 가능한 결함유형(예컨대, 접속부위 과열, 소선 단선 및 풀림, 부식 등)에 대한 열화를 사전에 인지하고 예방할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예들은 전기선로에서 발생 가능한 결함유형(예컨대, 접속부위 과열, 소선 단선 및 풀림, 부식 등)에 대한 열화를 사전에 인지하고 예방함으로써, 현장 설비의 안전과 안정적 계통운영에 많은 도움이 될 수 있다.
배전선로의 경우 환경소음에 의한 노이즈, 먼거리의 측정으로 신호강도가 미약하여 열화신호 검출에 어려움이 많다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 열화 신호를 최대한 전력설비에 근접한 지점에서 취득하여 저장하고, 열화 패턴을 분석함으로써, 열화 상태 판정에 용이하게 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 감시용 센서, 네트워크 플랫폼, IoT 기술을 활용한 빅데이터(Big-data) 분석, 소형화된 일체형 센서노드 개발을 통해 전력설비 진단을 효율적이고 예지적으로 감시할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 배전선로 감시를 위한 기계학습 모듈, 알고리즘 개발을 통해 설비 운영정보를 분석함으로써, 실시간으로 보다 정확하고 열화진행 과정을 파악하고 상태 추론이 가능하며, 배전지능화시스템, 배전선로 감시시스템 등과 연계할 경우 전력설비 종합시스템 고성능화 및 설비의 자산관리에 유용할 것으로 기대된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 장치의 구성도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 사용되는 임계값 및 논리표를 나타낸 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 대한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 장치의 구현 예시를 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들이 용어들에 의해 한정되는 것은 아니다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 본 발명에서 사용한 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 판례, 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "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.
이하, 본 발명의 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 장치의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서 모듈(110), 통신 모듈(120), 메모리(130), 프로세서(140) 및 전원 모듈(150)을 포함한다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수 구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)가 구현될 수 있다.
일례로, 본 발명의 일 실시예는 중전압(1 kV를 초과하고 35 kV미만인 전압, IEC 60038) 계통의 전기선로(예컨대, 가공케이블, 전력선, 부스바, 접속재, 이하 전기선로라 한다.)에 적용하는 전기선로의 열화 위험도 판단 방법과 그 기술을 응용한 열화 위험도 판단 장치(100)에 관한 것이다.
전기선로의 열화 위험도 판단 방법과 그 기술을 응용한 열화 위험도 판단 장치(100)는 중전압 전기선로에 적용하는 것이다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 전기선로와 연결된 전력설비의 결함유형별 온도, 초음파 및 가속도 등 3개의 열화 신호의 검출 방법을 수행하고, 전기선로의 열화 연관성, 논리표를 적용한 개별단위의 위험도 판정 방법을 수행한다. 또한, 열화 위험도 판단 장치(100)는 전기선로의 이상 현상에 대한 순시값과 임계값 간의 물리량 비교 방법과, 2개 이상의 열화 위험도 판단 장치 간 상대 비교 방법과, 개별단위 판단 방법과 2개 이상의 열화 위험도 판단 장치 간 상대비교 방법을 합산하여 가중치를 적용함으로써, 전기선로와 연결된 전력설비의 열화 위험도를 종합적으로 판단할 수 있다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 이러한 전력설비의 열화 위험도를 종합적으로 판단할 수 있는 방법과 이를 이용하여 도출된 알고리즘, 하드웨어 장치에 관한 것이다.
그리고 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)에 의한 데이터 전송은 저전력/광역(LPWA; Low-Power Wide Area)의 대표 기술인 로라(LoRa, Long Range Wide Area Network) 통신를 이용하며, 실시간 데이터 처리 알고리즘을 통한 특징(Feature) 값들을 정해진 메시지 프로토콜로 전송할 수 있다.
이하, 도 1의 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)의 각 구성요소들의 구체적인 구성 및 동작을 설명한다.
센서 모듈(110)은 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 센서를 통해 복수의 열화 신호를 측정한다.
여기서, 센서 모듈(110)은 온도 센서(111), 초음파 센서(112) 및 가속도 센서(113)를 포함한다. 실시예들에 따르면, 센서 모듈(110)은 온도 센서(111), 초음파 센서(112) 및 가속도 센서(113)를 통해 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호를 각각 측정할 수 있다.
통신 모듈(120)은 전기선로의 열화와 관련된 데이터를 송수신한다.
메모리(130)는 하나 이상의 프로그램을 저장한다.
프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행한다. 프로세서(140)는 센서 모듈(110)에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하고, 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공한다.
실시예들에 따르면, 프로세서(140)는 센서 모듈(110)에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값 중에서 결합유형별로 대응되는 복수의 순시값의 논리 연산에 따라 결함유형과 결함유형별 위험도 수준을 판단할 수 있다.
실시예들에 따르면, 프로세서(140)는 통신 모듈(120)을 통해, 전기선로의 다른 지점에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값에 대한 다른 지점의 누적평균값을 수신할 수 있다. 프로세서(140)는 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 수신된 다른 지점의 누적평균값의 임계 범위와 비교하여 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단할 수 있다.
실시예들에 따르면, 프로세서(140)는 센서 모듈(110)에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값, 현재 차수까지의 누적평균값 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값의 측정 패턴을 사용자에게 제공할 수 있다.
전원 모듈(150)은 에너지 하베스팅 코일을 통해 전기선로로부터의 에너지 하베스팅 동작을 통해 전원을 생산할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예는 중전압 전기선로의 도체, 피복, 접속재, 및 스리브(장력, 무장력 개소)의 결함 유형인 과전류(열), 접촉불량, 소선 단선, 소선 풀림, 도체 및 피복의 손상, 부식 등으로 인한 열화 위험도를 검출하고 이를 예방하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 열화 위험도 판단 장치(100)는 전기선로 열화에 가장 취약한(근접) 개소에서 신호를 측정하고, 특정 측정된 물리량의 수학적 모델링 처리를 하고 인근에 위치한 열화 위험도 판단 장치의 신호와 상태 비교하고, 선별된 신호만 저장하고, 열화와 관련된 데이터를 송수신한다.
본 발명의 일 실시예는 전력설비의 열화 위험도를 판단하기 위해, 감시대상의 최근접인 전기선로에 설치하여 온도, 초음파, 가속도 등 3개의 검출 방법을 이용한다. 본 발명의 일 실시예는 설정된 임계값 이상의 열화 신호에 대한 논리표를 이용한 개별단위 판단 방법과 근거리 유·무선 통신이 가능한 2개 이상의 열화 위험도 판단 장치 간 상대비교 방법, 그리고 개별 단위 판단 방법과 열화 위험도 판단 장치 간 측정값의 상대비교를 합산한 종합 평가법을 이용하여 열화 위험도를 정확하게 판단할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예는 설비 상태 판정을 위해 하나의 센서, 또는 물리량의 크기에 의존하는 종래 기술의 취약점을 보완하기 위하여, 중전압 전기회로의 상태에 대한 개별단위 위험도 판단 방법과 2개 이상의 열화 위험도 판단 장치 간 상대비교 방법, 합산하여 가중치를 적용한 설비 위험도 종합 판단 방법과 이를 이용하여 도출된 알고리즘, 하드웨어 장치를 제공하고자 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 보다 정확하고 실효성을 높이기 위해 과거의 검증된 실험 문헌과 현장 측정값을 이용하였고, 측정된 열화 신호가 전력설비 규격의 성능특성 변화값을 근거로 전력설비의 위험도 판단 기준 및 임계값을 설정한 것이다.
한편, 전기선로는 온도, 초음파, 가속도 등 신호를 비접촉 방식으로 측정된다. 전기선로의 전류용량은 전선의 발열 및 일사로부터의 흡열과 전선으로부터의 방열이 평형상태일 때 구해진 도체온도가, 전선재료가 가열될 때의 금속조직 변화 또는 연화정도에서 허용된 온도로 허용전류를 결정한다. 이를 근거로 하는 전기선로의 수명조건은 도체의 허용 인장강도 10% 저하로 결정하고(일본 CRIEPI), 검출 측정값의 정상, 이상 등 임계값은 이와 상관관계를 추론하여 설정한다.
전기선로의 열화는 복합적이고 다양한 형태로 발생하고 있어, 종래의 하나의 검출방법 취약점을 보완하기 위해 측정 대상물의 절대 물리량, 상대비교 또는 비율로 정량화하여 확률론적인 위험도 평가방식을 도입한 것이 본 발명의 일 실시예에 따른 특징이다.
한편, 측정 대상물과 검출 방법의 연관성 검토에 대해서 설명하기로 한다.
우선, 전력선(또는 전력설비)에 흐르는 전류와 온도와의 관계를 살펴보면, 가공 송전선의 전류용량은 전선의 발열 및 일사로부터의 흡열과 전선으로부터의 방열이 평형상태일 때 구해진 도체온도가, 전선재료가 가열될 때의 금속조직 변화 또는 연화정도에서 허용된 온도로 허용전류를 결정하고 있다.
일반적인 사항은 허용전류계산(열평형식)으로 하기의 [수학식 1]과 같이 나타내진다.
Figure pat00001
I2Rac×10-5 : 전류에 의한 발열(W/㎠)
I : 통전전류(A)
Rac : 사용온도에 있어서의 교류저항(Ω/㎞)
qs : 일사로부터의 흡열(W/㎠)
qr : 방사에 의한 열방산(W/㎠)
qc : 대류에 의한 열방산(W/㎠)
다음으로, 전력선(또는 전력설비) 열화와 초음파의 관계를 살펴보면, 배전급 전력선(절연전선)의 열화는 크게, 과전압(과전류), 부분방전(초음파), 표면 누설전류, 표면손상에 의해 발생한다. 이러한 열화과정을 살펴보면 다음과 같다.
첫째, 과전압(Impulse)에 의한 손상을 살펴보면, 서지에 의한 손상은 일반적으로 접지점에서 많이 발생된다. 접지점은 대지전위와 같다고 할 수 있으나 유도뢰가 침입할 경우 중성선과 도체에는 전위가 상승하므로 가장 전위가 큰 부분인 접지점이 서지에 상대적으로 취약하다.
둘째, 부분방전에 의한 침식을 살펴보면, 절연전선은 바인드선에 의해 애자에 고정된다. 이때 바인드선과 전력선 사이에는 전위차가 발생하게 되며 이러한 구조는 전계의 집중을 일으킨다. 바인드선과 피복사이의 공극이 존재할 경우 부분방전이 일어나고 시간이 경과함에 따라 방전열화가 누적되어 결국에는 피복은 침식된다.
셋째, 표면 누설전류에 의한 침식을 살펴보면, 절연물의 표면 누설에 의해 트래킹(tracking)이 발생하는 가장 근본적인 원인은 특정 부위의 전계집중이다. 전계가 집중되어 미소 구간에서의 전위차가 커지면서 연면 또는 공기중에 미소방전(Scintillation)을 일으키고 이때 발생하는 열, 빛, 화학작용 등에 의해 절연물은 분해되고 도전로를 형성하게 된다.
넷째, 시공 또는 제조 시 발생한 표면손상을 살펴보면, 기계적 원인에 의해 손상되는 경우로 포설작업시의 과도한 하중, 타물체와의 마찰에 의한 절연물 손상, 차량 통과로 인한 손상 등이 있을 수 있다.
이러한 부분방전은 전파, 빛, 열의 형태의 전자기 방출, 가청 및 초음파 범위의 음향, 오존 및 질소 가스의 산화물, 과도전류 및 과도접지전압(TEV) 같은 형태로 에너지를 방출한다.
가속도(단선, 변형, 충격 감지)와의 관계를 살펴보면, 전력선 또는 접속재의 기계적 손상은 단선, 장력에 의한 충격 감지, 변형 등을 유발한다.
한편, 전력선의 수명 기준을 설명하기로 한다.
전력선의 수명조건은 도체의 허용 인장강도 10% 저하로 결정하고(일본 CRIEPI), 검출 측정값의 정상, 이상, 불량 등 임계값은 이와 상관관계를 추론하여 설정한다.
다음으로, 절연전선의 수명 정의를 설명하면, 전선의 수명은 기계적 강도 변화로 설정(일본 10% 저하=소선 2개 단선)하고 있다. 알루미늄 도체 경우, 연속가열온도 120℃, 약 400시간(16일, 古河전기공업), 300시간(ALCOA, 美A)에 인장강도 10% 저하된다고 제시하고 있다. 또한, 외층 알루미늄소선이 파단에 제일 취약하다고 한다. 또한, 도체의 인장강도가 7∼10% 감소하면 전기저항 약 5% 증가를 실험값으로 제시하고 있다(“Aℓ배전선의 신뢰도 향상대책 연구”, 한전 전력연구원, 1986). 또한, “ACSR-OC 전선 열화특성 조사보고서”에서는 소선이 부식 또는 단선되었을 경우 특성이 급격히 저하됨과 부합된다(한국전력공사, 2006). 이에 대한 평가는 전기용 경알루미늄선 KSC 3111<재료>, KSC 3113<특성>으로 판정하고 있다.
전류용량 계산에는, 전선수명의 관점에서 전선의 허용온도를 설정하여 적용하고 있다. 전선수명의 이전에 허용온도를 결정하는 특성은 전선의 연화특성이고, 전선재료가 열이력을 받으면, 조직에 변화가 생겨 인장강도 및 피로한계가 저하한다. 따라서, 수명의 한계는 가장 영향을 미치는 연화특성에 의해 결정되므로 전선 재료특성 등으로부터 연화에 의한 허용인장강도의 저하를 검토하여 전선수명을 결정하고 있다. 가공나전선의 경우 일본에서는 전선의 연화에 의한 허용인장강도 저하 10%를 허용온도의 제한 조건으로 하고 있다. 절연체 또한 열적으로 영향을 받으면 시간의 경과에 따른 기계적 특성의 저하로 일어난다. 이러한 기계강도의 저하는 전기적 특성의 저하를 가져와 수명을 단축시킨다고 할 수 있다. 따라서 절연전선이나 케이블의 수명평가는 저항변화 또는 인장강도, 신장률에 의해 결정된다고 보아도 무방하다. 여기서, 열열화는 아레니우스 법칙을 따른다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 사용되는 임계값 및 논리표를 나타낸 도면이다.
도 2 및 도 3에 도시된 표를 참조하여, 전기선로 설비상태의 열화를 판정하는 방법에 대해서 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예는 검출방법으로 온도, 초음파, 가속도의 물리량을 측정한다.
첫째, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 분석법으로, 3개 검출방법(예컨대, 온도, 초음파, 가속도)간 논리표를 적용하여 열화 위험도를 판정한다.
열화 위험도 판단 장치(100)는 온도, 초음파, 가속도 등의 개별 단위에 대한 임계값을 적용하여 정상 또는 이상 상태를 판단한다. 또한, 열화 위험도 판단 장치(100)는 온도, 초음파, 가속도 각각의 열화 신호가 조합된 열화 위험도 논리표를 이용하여 결함유형 및 위험도 수준을 판단할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 열화 위험도 판단 장치(100)는 검출 방법별 '이상' 현상의 임계값을 각각 적용하여 임계값 미만인 경우 정상 상태로 판단하고, 임계값 이상인 경우 이상 상태로 판단한다.
한편, 도 3에 도시된 바와 같이, 열화 위험도 판단 장치(100)는 결함유형별 위험도수준의 판정 논리표를 이용하여 결함유형과 위험도 수준을 판단한다. 도 3의 검출방법에서 연관성은 ○인 경우 밀접으로 구분되고, ×는 미흡으로 구분된다. 2개 이상을 만족하면 결함유형이 발생한 것으로 판단되어 사용자에게 알람이 발송되고, 1개만 만족하는 경우, 열화 위험도 판단 장치(100)에 피드백(Feedback)되어 반복되는 구조를 가진다.
둘째, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 근거리 유·무선 통신이 가능한 2개 이상의 열화 위험도 판단 장치 간의 상대비교법을 통해 열화 위험도를 판단할 수 있다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 i차 측정값이 누적 평균값 오차범위 10%를 초과하는 경우 '이상'으로 판단할 수 있다. 개별단위의 누적 평균값 산정법은 하기의 [수학식 2]와 같다.
Figure pat00002
여기서,
Figure pat00003
는 누적 평균값,
Figure pat00004
는 i차 물리량 측정값을 나타낸다.
셋째, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 개별 단위의 전력설비 상태의 위험도와 열화 위험도 판단 장치 간의 측정값의 상대비교를 통한 종합 평가법을 통해 열화 위험도를 판단할 수 있다.
전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 정상 상태인 경우, 일 2회 정도 디지털화된 신호로 전송할 수 있다. 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 정상 상태를 감시자가 적절하게 인지에 필요한 정도만의 신호를 송신한다.
반면, 이상 상태인 경우, 개별단위 물리량의 임계값 이상의 신호, 또는 상대비교 평균값 오차범위 10%를 초과한 신호, 또는 개별단위별 신호의 논리 조합표에 해당하는 하나라도 동작하면 '이상'으로 판정한다.
일례로, 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서 모듈(온도, 초음파, 충격)에서 온도가 70℃ 이상이거나, 초음파 레벨이 20dB 이상이거나, 충격 감지가 발생한 경우에 조건부로 2개 이상을 만족하는 경우에는 사용자에게 알람(경보)을 송신할 수 있다. 반면, 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서 모듈(110)에서 임계값 이상의 신호가 발생하지 않은 경우에는 사용자에게 알람(경보)을 송신하지 않는다.
다른 예로, 열화 위험도 판단 장치(100)는 i차 측정값이 유무선으로 연결된 다른 열화 위험도 판단 장치와 누적 평균값의 오차범위 10%를 초과하는 경우, 사용자에게 알람(경보)을 송신할 수 있다. 이러한 경우, 누적 평균값의 계산식은 상기 [수학식 2]와 같이 나타내진다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 대한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와같이, 단계 S101에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 열화 위험도 판단 장치(100)에 전원 인가한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 열화 위험도를 판단하기 위해 전원을 각 구성요소에 투입한다.
단계 S102에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서별 임계값을 설정하고, 센서 모듈(110)을 동작시킨다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서별 임계값을 설정한 후, 센서 모듈(110)을 동작시킨다. 일례로, 온도 센서(111)는 70℃, 초음파 센서(112)는 20 dB, 가속도 센서(113)는 ±2
Figure pat00005
가 임계값으로 설정될 수 있다. 여기서,
Figure pat00006
는 중력 가속도를 나타낸다. 임계값은 70℃ 온도, 20 dB 초음파, 및 ±2
Figure pat00007
가속도와 같이 특정 값으로 한정되지 않으며, 센서 특성이나 열화 위험도를 판단하는 조건 등에 따라 변경될 수 있다.
단계 S103에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 전기선로의 열화와 관련된 복수의 열화 신호를 측정하고 측정된 복수의 열화 신호를 저장한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 센서 모듈(110)을 통해 각각의 선세마다 신호를 감지하고 저장하고 송신할 수 있다. 일례로, 열화 위험도 판단 장치(100)는 순시값을 1회/1시간마다 감지하고, 누적 평균값을 1회/1시간마다 계산할 수 있다.
단계 S104에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 비교 조건을 만족하는지를 확인한다.
단계 S105에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 비교 조건을 만족하는 경우, 측정된 열화 신호의 순시값이 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하는지를 확인한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 비교 조건을 만족하지 않으면 열화 신호를 측정하는 단계 S103을 수행한다.
단계 S106에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 순시값이 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하는 경우, 전기선로의 열화 위험도 경보를 사용자에 알람한다. 일례로, 열화 위험도 판단 장치(100)는 순시값이 임계값 또는 누적 평균값의 10%를 초과하는 경우 이상 상태로 판단할 수 있다. 여기서, 임계값 또는 임계범위는 특정 값으로 한정되지 않으며, 센서 특성이나 열화 위험도를 판단하는 조건 등에 따라 변경될 수 있다.
반면, 단계 S107에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 순시값이 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하지 않는 경우, 전기선로의 정상 상태를 사용자에게 알람한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 그렇지 않은 경우 2회/일마다 정상 상태로 판단할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 단계 S201에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 복수의 열화 신호를 측정하고 이러한 측정에 대한 반복 동작을 통해 누적평균값을 계산한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 반복 동작하며 누적 평균값을 상기의 [수학식 2]와 같이 계산할 수 있다.
단계 S202에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 다른 열화 위험도 판단 장치와 누적평균값을 송수신한다.
단계 S203에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 순시값이 다른 지점에서의 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하는지를 확인한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 다른 열화 위험도 판단 장치와 누적평균값을 송수신하고 그 값을 비교할 수 있다. 이러한 비교 동작은 센서 또는 모바일의 감시화면을 통해 표시될 수 있다.
단계 S204에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 측정된 열화 신호의 순시값이 다른 지점에서의 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하는 경우, 전기선로의 열화 위험도 경보를 사용자에 알람한다.
반면, 단계 S205에서, 열화 위험도 판단 장치(100)는 다른 지점에서의 누적평균값의 임계범위(예컨대, 10%)를 초과하지 않는 경우, 전기선로의 정상 상태를 사용자에게 알람한다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 정상 상태와 이상 상태에 대한 경보음(알람)을 동작시켜 사용자에게 알릴 수 있다.
한편, 열화 위험도 판단 장치(100)는 화면에 센서의 상태 현황(예컨대, 순시값, 평균값, 패턴 등)을 사용자에게 보여줄 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들은 전기선로에서 발생 가능한 결함유형(예컨대, 접속부위 과열, 소선 단선 및 풀림, 부식 등)에 대한 열화를 사전에 인지하고 예방함으로써, 현장 설비의 안전과 안정적 계통운영에 많은 도움이 될 수 있다.
배전선로의 경우 환경소음에 의한 노이즈, 먼거리의 측정으로 신호강도가 미약하여 열화신호 검출에 어려움이 많다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 열화 신호를 최대한 전력설비에 근접한 지점에서 취득하여 저장하고, 열화 패턴을 분석함으로써, 열화 상태 판정에 용이하게 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 감시용 센서, 네트워크 플랫폼, IoT 기술을 활용한 빅데이터(Big-data) 분석, 소형화된 일체형 센서노드 개발을 통해 전력설비 진단을 효율적이고 예지적으로 감시할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 배전선로 감시를 위한 기계학습 모듈, 알고리즘 개발을 통해 설비 운영정보를 분석함으로써, 실시간으로 보다 정확하고 열화진행 과정을 파악하고 상태 추론이 가능하며, 배전지능화시스템, 배전선로 감시시스템 등과 연계할 경우 전력설비 종합시스템 고성능화 및 설비의 자산관리에 유용할 것으로 기대된다.
한편, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)의 검출 센서 정격을 살펴보면, 온도 센서(111)는 측정범위가 -40℃~500℃ (분해능 1 ℃)이고, 정확도는 ±1℃(@ 25℃)이 될 수 있다. 초음파 센서(112)는 민감도가 -64dB(0dB = 1V/ub @40kHz)이고, 응답 범위가 중심주파수 40kHz, -3dB일 수 있다. 진동(가속도) 센서는 측정 범위가 3 직교 축(Orthogonal Axis), ±2
Figure pat00008
, ±4
Figure pat00009
, ±8
Figure pat00010
, ±16
Figure pat00011
이고, 정확도(≤40mg), 민감도(≥ 256 LSB/g)를 가질 수 있다.
검출 센서의 반응특성으로, 온도 센서(111)는 과열, 저항열을 검출하고, 초음파(코로나)센서는 전계집중에 의해 발생하는 국부방전(돌출부, 접속부위)을 검출하고, 가속도 센서(113)는 충격 및 진동, 변형을 검출한다.
본 발명의 일 실시예는 이러한 검출 센서를 이용해 전력설비(전선, 변압기, 개폐기, 접속부)의 열화 취약지점을 가장 근접한 개소에서 신호(정보)를 센싱하고, 고장징후 패턴을 수학적 모델링을 통하여 데이터를 저장하고, 무선으로 송수신하는 사물인터넷(IoT) 진단 장치일 수 있다. 본 발명의 일 실시예는 배전설비 관리를 위해 실시간, 패턴의 현장정보를 수집하고 신호분석이 가능한 스마트 센서와 열화 상태를 진단하고 위험도를 판단하는 프로세서(140), 수집한 빅데이터를 저장하는 메모리(130), 전기 신호로 송수신하는 통신 모듈(120) 등으로 구성될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기선로의 열화 위험도 판단 장치의 구현 예시를 나타낸 도면이다.
도 6에는 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)가 고정식으로 구현되는 경우에 대한 센서 구조가 도시되어 있다.
전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 고정식으로 구현된 경우, 전기선로(케이블)와 인접하게 위치한 고정 지점에 설치되고, 전기선로(케이블)로부터 에너지 하베스팅 코일을 통해 전원을 공급받을 수 있다. 전기선로의 열화 위험도 판단 장치(100)는 이동식으로 구현된 경우, 전기선로(케이블)를 감싸는 형태로 설치될 수 있고, 전기선로(케이블) 주위에 설치된 에너지 하베스팅 코일을 통해 전원을 공급받을 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 열화 위험도 판단 장치(100)는 전기선로를 기준으로 우측에 일체형이고, 초소형 규모의 집적회로 칩(Integrated Circuit Chip) 형태의 구성될 수 있다. 통신 모듈(120)에는 RFID 태그 안테나가 포함될 수 있다. 열화 위험도 판단 장치(100)는 복수의 센서가 포함된 센서 모듈(110)과 신호처리를 위한 메모리(130), 프로세서(140) 및 전원 모듈(150)이 포함될 수 있다.
한편, 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 방법을 실행하게 하는 명령어들을 저장하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 방법은: 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 열화 신호를 측정하는 단계; 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하는 단계; 상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계; 및 상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체가 제공될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 다양한 실시예들에 따른 기기의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시예에 따른 기기에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
또한, 상술한 다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100: 열화 위험도 판단 장치
110: 센서 모듈
111; 온도 센서
112: 초음파 센서
113: 가속도 센서
120: 통신 모듈
130: 메모리
140: 프로세서
150: 전원 모듈

Claims (10)

  1. 전기선로의 열화 위험도 판단 장치에 의해 수행되는 전기선로의 열화 위험도 판단 방법에 있어서,
    감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 열화 신호를 측정하는 단계;
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하는 단계;
    상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 열화 신호를 측정하는 단계는,
    온도 센서, 초음파 센서 및 가속도 센서를 통해 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호를 각각 측정하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화를 판단하는 단계는,
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값 중에서 결합유형별로 대응되는 복수의 순시값의 논리 연산에 따라 결함유형과 결함유형별 위험도 수준을 판단하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전기선로의 다른 지점에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값에 대한 다른 지점의 누적평균값을 수신하는 단계; 및
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 상기 수신된 다른 지점의 누적평균값의 임계 범위와 비교하여 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는 단계를 더 포함하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는 단계는,
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값, 현재 차수까지의 누적평균값 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값의 측정 패턴을 사용자에게 표시하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 방법.
  6. 감시 대상인 전기선로의 열화와 관련된 복수의 센서를 통해 복수의 열화 신호를 측정하는 센서 모듈;
    상기 전기선로의 열화와 관련된 데이터를 송수신하는 통신 모듈;
    하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및
    상기 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 센서 모듈에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 기설정된 임계값 또는 누적평균값의 임계범위와 비교하고,
    상기 비교 결과에 따라 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하고,
    상기 판단된 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도 결과를 사용자에게 제공하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 센서 모듈은,
    온도 센서, 초음파 센서 및 가속도 센서를 통해 온도 신호, 초음파 신호 및 가속도 신호를 각각 측정하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값 중에서 결합유형별로 대응되는 복수의 순시값의 논리 연산에 따라 결함유형과 결함유형별 위험도 수준을 판단하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 통신 모듈을 통해, 상기 전기선로의 다른 지점에서 측정된 복수의 열화 신호의 순시값에 대한 다른 지점의 누적평균값을 수신하고,
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값을 상기 수신된 다른 지점의 누적평균값의 임계 범위와 비교하여 상기 전기선로의 결함유형에 대한 열화 위험도를 판단하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값, 현재 차수까지의 누적평균값 및 상기 측정된 복수의 열화 신호의 순시값의 측정 패턴을 사용자에게 제공하는, 전기선로의 열화 위험도 판단 장치.
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CN117390898A (zh) * 2023-12-12 2024-01-12 嘉一达智能科技有限公司 一种医疗线缆可靠性预测方法及系统
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