KR20220166122A - 변전 설비 진단 시스템 - Google Patents

변전 설비 진단 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220166122A
KR20220166122A KR1020210075038A KR20210075038A KR20220166122A KR 20220166122 A KR20220166122 A KR 20220166122A KR 1020210075038 A KR1020210075038 A KR 1020210075038A KR 20210075038 A KR20210075038 A KR 20210075038A KR 20220166122 A KR20220166122 A KR 20220166122A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
substation
monitoring
management server
monitoring data
Prior art date
Application number
KR1020210075038A
Other languages
English (en)
Inventor
박수상
서민현
서성찬
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020210075038A priority Critical patent/KR20220166122A/ko
Publication of KR20220166122A publication Critical patent/KR20220166122A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G01R31/62—Testing of transformers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

본 개시는 변전 설비 진단 시스템에 관한 것으로서, 전압변성기로부터 감시 데이터를 생성하는 감시 장치 및 미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하고 관리하는 관리 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

변전 설비 진단 시스템{Substation Diagnosis System}
본 개시는 변전 설비 진단 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 변전소에는 각종 변전 관련 설비 및 기기들이 설치되어 있다. 각각의 설비에는 자체의 상태변화를 검출하는 상태변화 검출수단과 이들 상태변화 검출수단의 출력신호에 부응하여 온/오프 작동되는 경보수단(램프 및 경보기를 포함함)이 1:1 대응방식으로 구비되어 있어 각종 변전 관련 설비들 중 특정 설비에서 이상상태 변화가 이루어졌을시 해당 설비에 대응되는 경보수단이 구동하게 되므로 변전소 설비 관리자는 각각의 설비에 해당하는 경보수단들의 구동 또는 비 구동상태를 육안 또는 청각을 통해 확인하여 상태변화 경보가 발생된 해당 변전 관련 설비를 점검하고 적절한 조치를 취할 수 있게 된다.
전압변성기(Potential Transformer, PT)는 고전압을 저전압으로 변성하여 계측기나 계전기 전압 측정을 위해 사용하는 기기이다. 전압변성기는 변전 설비에서 계통 전압 계측 및 전기적 보호장치에 사용되곤 한다. 전압변성기는 대부분 가스절연개폐장치(Gas Insulated Switchgear, 이하 GIS)가 내장형으로 설치되어 있다. GIS 내장형 전압변성기의 경우 구조상 정밀 점검이 어렵다. GIS는 철제 용기에 모선, 차단기, 단로기 등을 넣고 SF6 가스를 충전하여 밀폐한 것이기 때문에 전압변성기의 점검은 간이 점검으로 대체 시행되고 있는 실정이다.
본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 전압변성기의 전압 데이터를 분석하여 빅 데이터로 관리함으로써 변전 설비 감시 시스템을 효율적으로 구축하는데 그 목적이 있다.
전술한 과제를 해결하기 위한 수단으로, 본 발명은 다음과 같은 특징이 있는 실시예를 가진다.
실시예에 따른 변전 설비 진단 시스템은 변전 설비에 대한 오동작을 감시하기 위한 것으로서, 전압변성기로부터 감시 데이터를 생성하는 감시 장치; 미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하고 관리하는 관리 서버; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리 서버는 상기 감시 데이터를 수집하는 수집 모듈; 을 포함한다.
상기 관리 서버는 상기 감시 데이터를 미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하여 빅데이터를 생성하는 분석 모듈; 을 포함한다.
상기 분석 모듈은 데이터 취득을 통한 딜러닝을 적용하여 상기 전압변성기의 고장 위험도 분석 및 고장 예측을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리 서버는 상기 분석 모듈이 생성한 빅데이터를 데이터 베이스에 저장하는 처리 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 감시 장치는 상기 전압변성기의 영상 전압이 측정된 경우 상기 전압변성기의 감시 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리 서버는 상기 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭하여, 차이가 기준 값 이하인 경우 트랜드 데이터로 저장하고, 차이가 기준 값을 초과하는 경우 인공지능에 기반하여 상기 감시데이터의 상태를 판정하고 빅데이터를 생성하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
실시예에 따른 변전 설비 감시 시스템은 전압변성기의 전압 데이터를 분석하여 빅 데이터로 관리함으로써 변전 설비 감시 시스템을 효율적으로 구축할 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 변전 설비 감시 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 관리 서버의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 변전 설비 감시 시스템의 주요 동작에 대한 순서도이다.
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 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 ' ~ 만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
위치 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, ' ~ 상에', ' ~ 상부에', ' ~ 하부에', ' ~ 옆에' 등으로 두 부분의 위치 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 두 부분 사이에 하나 이상의 다른 부분이 위치할 수도 있다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 변전 설비 감시 시스템의 블록도이다.
실시예에 따른 변전 설비 진단 시스템은 변전 설비에 대한 오동작을 감시하기 위한 것으로서, 전압변성기로부터 감시 데이터를 생성하는 감시 장치 및 미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하고 관리하는 관리 서버를 포함한다.
감시 장치는 전압변성기로부터 이상 전압이 측정된 경우 이를 검출하고 감시데이터를 생성한다. 구체적으로 감시 장치는 전압변성기로부터 측정된 전압에 영상 전압이 검출된 경우, 이를 전압변성기의 이상 전압으로 판단하고, 전압변성기의 감시 데이터를 생성한다. 다양한 실시예에서 감시 장치는 변전 설비 내지는 전압변성기의 외부 고장이 없는지 여부를 추가로 확인하여 외부 고장이 없는 경우 전압변성기의 이상 전압으로 판단하도록 구성될 있다. 외부 고장은 예를 들면 배전선로 고장이 될 수 있다. 감시 장치는 생성한 감시데이터를 네트워크를 통해서 관리 서버로 전송한다.
관리 서버는 네트워크를 통해서 전송받은 감시데이터를 분석하고 관리한다. 관리서버는 ai 인공지능을 기초로 감시데이터를 분석할 수 있다. 관리서버는 감시데이터를 빅데이터로 생성하여 데이터 베이스에 저장한다. 다양한 실시예에서 관리서버는 감시데이터를 경향 데이터(trend data)로 생성하여 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 관리 서버의 블록도이다.
관리 서버는 수집 모듈, 분석 모듈, 처리 모듈을 포함한다.
수집 모듈은 네트워크를 통해서 감시 장치로부터 전송받은 감시 데이터를 수집한다.
분석 모듈은 데이터 취득을 통한 딜러닝을 적용하여 전압변성기의 고장 위험도 분석 및 고장 예측을 모델링한다. 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭하여, 그 차이가 기준 값 이하인 경우 트랜드 데이터로 생성한다. 그리고, 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭한 결과 그 차이가 기준 값을 초과하는 경우 인공지능에 기반하여 상기 감시데이터의 상태를 판정하고 빅데이터를 생성한다. 인공지능 기반 상태 판정은 기존 라이브러리를 활용하여 판정할 수 있다. 인공지능 기반 상태 판정은 데이터 취득을 통한 딥러닝을 적용하여 전압변성기의 고장 위험도 분석 및 고장 예측을 모델링할 수 있다. 인공지능 기반 상태 판정 알고리즘은 기존 라이브러리 및 기존 빅데이터를 통해서 유형별 유사도를 도출할 수 있다.
처리 모듈은 분석 모듈이 생성한 트랜드 데이터 또는 빅데이터를 데이터 베이스에 저장한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 변전 설비 감시 시스템의 주요 동작에 대한 순서도이다.
단계 S310는 변전 설비 진단 시스템이 변전 설비를 모니터링 하는 단계이다. 구체적으로 변전 설비 진단 시스템은 변전 설비에 설치된 전압변성기를 모니터링 한다. 전압변성기(Potential Transformer, PT)는 고전압을 저전압으로 변성하여 계측기나 계전기 전압 측정을 위해 사용하는 기기이다. 전압변성기는 변전 설비에서 계통 전압 계측 및 전기적 보호장치에 사용되곤 한다.
단계 S310에서 감시 장치는 전압변성기를 모니터링 하며 전압변성기로부터 이상 전압이 측정된 경우 이를 검출하고 감시데이터를 생성한다. 구체적으로 감시 장치는 전압변성기로부터 측정된 전압에 영상 전압이 검출된 경우, 이를 전압변성기의 이상 전압으로 판단하고, 전압변성기의 감시 데이터를 생성한다.
단계 S320는 변전 설비 시스템이 전압변성기의 전압 정보를 수집하는 단계이다. 구체적으로 관리 서버는 네트워크를 통해서 감시 장치로부터 감시 데이터를 전송 받아 전압변성기의 전압 정보를 수집한다.
단계 S330는 관리 서버의 분석 모듈이 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭하는 단계이다. 분석 모듈은 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭하여 그 차이가 기준 값 이하인 경우 트랜드 데이터로 생성한다(S340). 그리고, 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭한 결과 그 차이가 기준 값을 초과하는 경우 인공지능에 기반하여 상기 감시데이터의 상태를 판정하고 빅데이터를 생성한다(S350, S360).
단계 S350은 관리 서버의 분석 모듈이 인공지능에 기반하여 상기 감시데이터의 상태를 판정하는 단계이다. 인공지능 기반 상태 판정은 데이터 취득을 통한 딥러닝을 적용하여 전압변성기의 고장 위험도 분석 및 고장 예측을 모델링할 수 있다. 인공지능 기반 상태 판정 알고리즘은 기존 라이브러리 및 빅데이터를 통해서 유형별 유사도를 도출할 수 있다.
단계 S360은 관리 서버의 분석 모듈이 감시데이터의 상태를 분석 판정하여 생성한 고장 예측 모델링을 빅데이터로 생성하고, 처리 모듈이 빅데이터를 데이터 베이스에 저장하는 단계이다.
이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 청구범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

  1. 변전 설비에 대한 오동작을 감시하기 위한 것으로서, 전압변성기로부터 감시 데이터를 생성하는 감시 장치; 및
    미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하고 관리하는 관리 서버; 를 포함하는
    변전 설비 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는
    상기 감시 데이터를 수집하는 수집 모듈; 을 포함하는
    변전 설비 진단 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는
    상기 감시 데이터를 미리 설정된 판정 기준을 통해서 상기 감시 데이터를 분석하여 빅데이터를 생성하는 분석 모듈; 을 포함하는
    변전 설비 진단 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 분석 모듈은
    데이터 취득을 통한 딥러닝을 적용하여 상기 전압변성기의 고장 위험도 분석 및 고장 예측을 모델링하는 것을 특징으로 하는,
    변전 설비 진단 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 관리 서버는
    상기 분석 모듈이 생성한 빅데이터를 데이터 베이스에 저장하는 처리 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    변전 설비 진단 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 감시 장치는
    상기 전압변성기의 영상 전압이 측정된 경우 상기 전압변성기의 감시 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는,
    변전 설비 진단 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 관리 서버는
    상기 감시데이터를 기 저장된 데이터 베이스와 매칭하여, 차이가 기준 값 이하인 경우 트랜드 데이터로 저장하고,
    차이가 기준 값을 초과하는 경우 인공지능에 기반하여 상기 감시데이터의 상태를 판정하고 빅데이터를 생성하여 저장하는 것을 특징으로 하는
    변전 설비 진단 시스템.
KR1020210075038A 2021-06-09 2021-06-09 변전 설비 진단 시스템 KR20220166122A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210075038A KR20220166122A (ko) 2021-06-09 2021-06-09 변전 설비 진단 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210075038A KR20220166122A (ko) 2021-06-09 2021-06-09 변전 설비 진단 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220166122A true KR20220166122A (ko) 2022-12-16

Family

ID=84534841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210075038A KR20220166122A (ko) 2021-06-09 2021-06-09 변전 설비 진단 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220166122A (ko)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA3011985C (en) Systems and methods for monitoring and diagnosing transformer health
US10782360B2 (en) Systems and methods for monitoring and diagnosing transformer health
KR20220165906A (ko) 수배전반 원격감시 및 고장예보 관리 시스템
KR101070832B1 (ko) 자기진단 기능을 구비한 수배전반의 이상 검출 방법
Zhang et al. A novel on-line substation instrument transformer health monitoring system using synchrophasor data
CN108418304B (zh) 变电站二次回路状态监测方法、装置及系统
KR102604708B1 (ko) 인공 지능 기반 수배전반 진단 시스템 및 방법
KR20180070208A (ko) 전력선 및 배전 설비의 이상 검출 시스템
CN103377110A (zh) 在状况监视中使用的方法和系统
EP2980594A1 (en) System to identify potential electrical network faults combining vibration and power quality analysis
CN103792440A (zh) 一种数据中心动力系统安全分析评估的方法
KR100763881B1 (ko) 차단기 동작시간 측정용 디지털 진단방법
CN114383652A (zh) 一种配电网潜在故障在线风险辨识方法、系统及装置
US20220200281A1 (en) Systems and methods for evaluating electrical phasors to identify, assess, and mitigate power quality issues
KR101302068B1 (ko) 통합형 전철제어반 ｇｌｄｓ
Albinali et al. A centralized substation protection scheme that detects hidden failures
EP4404407A1 (en) Data processing system and data processing method for a substation system, and electric power system substation
KR20210033883A (ko) 에너지저장장치의 누설전류 및 절연감시 진단 모니터링 시스템 및 방법
KR20220166122A (ko) 변전 설비 진단 시스템
KR20210094786A (ko) 실시간 고장 분석 시스템 및 고장 판정 방법
CN111060149A (zh) 一种基于电力设备的数据监测方法及装置
JP5932880B2 (ja) 装置故障評価装置
Moon et al. Event sequence model application for prioritization and detection of pre-fault waveforms on power distribution lines
Koltunowicz et al. Experience in the Monitoring of HV Cable Systems
Caprara et al. On-line PD monitoring of Medium Voltage assets: an innovative approach to improve asset management

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application