KR20230105547A - 전력설비 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법 - Google Patents

전력설비 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법 Download PDF

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KR20230105547A
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Abstract

본 발명은 변전소 내 설치되어 전력설비의 이상징후를 감지하는 감지장치 및 상기 감지장치에 의해 감지된 이상징후 정보를 진단하여 이상징후의 발생여부를 판단하고, 상기 감지장치를 제어하는 이상징후 통제장치를 포함하는 전력설비 이상징후 감지 시스템으로서, 본 발명에 의하면, 변전소 내 전력설비의 실시간 이상징후를 사전에 감지하여 신속하게 초기 대응할 수 있다.

Description

전력설비 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법{POWER FACILITY ANOMALY DETECTION SYSTEM AND DETECTION METHOD}
본 발명은 전력설비 내 이상징후를 조기에 감지하기 위한 시스템 및 감지 방법에 관한 것이다.
변전소 내 전력설비는 화재 등 안전사고 발생의 초기 대응 실패 시에는 재산적 피해는 물론 국민 안전, 불편, 공공기관의 신뢰도 저하 등의 직접적 문제들을 초래하게 된다.
이상기후 등으로 인한 혹서기, 혹한기 등에 전력사용량이 증가되는 시기에는 보다 안전이 중요하고, 위험이 많아지게 된다.
또한, 변전소 내 설비의 화재로 인한 대형사고 방지대책으로 소방방재 설비 특별점검 매년 시행에도 사고 사전인지 및 진화 한계, 변전소 내 화재 발생 시 대형 정전사고로 이어지고 있다.
따라서, 변전소 내 전력설비의 안전사고 예방은 무엇보다 중요한 과제이나, 주기적으로 정기, 특별점검 시행에도 화재 등 안전사고는 지속적으로 발생되고 있다.
그러므로, 최근 변압기 화재에 대한 특별점검 등 대책 마련이 필요하다. 즉, 화재발생 위험성이 높은 장기 사용 설비의 집중관리와 유입 부싱의 선제적 교체를 통한 동일유형의 고장 재발 방지가 필요하고, 화재발생 위험성이 높은 장기사용 설비의 집중관리와 선제적 교체가 필요하다.
특히, 변전소 내 전력설비 실시간 이상징후를 사전에 감지하고, 이상 점에 대한 초기 대응 등의 신속대응을 위한 원스탑 플랫폼 내지 시스템이 필요하다.
이상의 배경기술에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 돕기 위한 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
한국공개특허공보 제10-2019-0029847호
본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명은 변전소 내 전력설비 실시간 이상징후를 사전에 감지하여 신속하게 초기 대응할 수 있는 감지 시스템 및 감지 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 관점에 의한 전력설비 이상징후 감지 시스템은, 변전소 내 설치되어 전력설비의 이상징후를 감지하는 감지장치 및 상기 감지장치에 의해 감지된 이상징후 정보를 진단하여 이상징후의 발생여부를 판단하고, 상기 감지장치를 제어하는 이상징후 통제장치를 포함한다.
여기서, 상기 이상징후 통제장치는 빅데이터를 통해 학습된 이상징후 데이터를 상기 감지된 이상징후 정보와 비교하여 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 감지장치는 영상이미지를 촬영하는 카메라, 열을 감지하는 온도센서, 가스의 농도를 감지하는 가스 센서 및 적외선 센서 중 어느 하나 이상을 포함한다.
나아가, 상기 감지장치는 상기 변전소 내에서 이동 가능하게 설치된 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 이상징후 통제장치는 상기 이상징후의 발생여부를 판단하여 이상징후로 판단되면, 상기 감지장치의 작동을 제어하는 것을 특징으로 한다.
그래서, 상기 감지장치는 소화기를 포함하고, 상기 이상징후 통제장치의 제어에 의해 상기 소화기를 작동시키는 것을 특징으로 한다.
특히, 상기 전력설비는 변압기인 것을 특징으로 한다.
따라서, 상기 이상징후 통제장치는 상기 이상징후 정보로부터 상기 변압기의 부분방전 여부, 부싱 누설전류 발생 여부 및 유중가스 발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
한편, 복수 개의 상기 감지장치로부터 감지된 상기 이상징후 정보를 수신하고, 데이터 처리 후 상기 이상징후 통제장치로 송신하는 로컬 유닛을 더 포함할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 관점에 의한 전력설비 이상징후 감지 방법은, 변전소 내 설치된 감지장치에 의해 상기 변전소 내 전력설비의 이상징후를 감지하는 단계 및 상기 감지장치에 의해 감지된 이상징후 정보를 이상징후 통제장치가 수신하여 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계는 빅데이터를 통해 학습된 이상징후 데이터를 상기 감지된 이상징후 정보와 비교하여 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 감지된 이상징후 정보는 상기 감지장치에 장착된 영상이미지를 촬영하는 카메라, 열을 감지하는 온도센서, 가스의 농도를 감지하는 가스 센서 및 적외선 센서 중 어느 하나 이상에 의해 감지된 정보인 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 이상징후 통제장치에 의해 상기 이상징후가 발생한 것으로 판단되면, 상기 감지장치의 작동을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
특히, 상기 전력설비는 변압기이며, 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계는 상기 이상징후 정보로부터 상기 변압기의 부분방전 여부, 부싱 누설전류 발생 여부 및 유중가스 발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 이상징후를 감지하는 단계에 의해 감지된 상기 이상징후 정보를 로컬 유닛이 수신하여, 수신된 데이터를 처리 후 상기 상기 이상징후 통제장치로 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 전력설비 내 변전소의 화재 등 위험을 이동형 시스템에 의해 조기에 감지하고, 해당 감지 정보를 빅데이터를 이용하여 이상징후 여부를 분석하여 그에 맞는 조치가 가능하게 함으로써 안전을 최우선적으로 고려하여 전력설비를 운영하는 것이 가능하게 한다.
따라서, 전력설비 인근 화재 위험 조기 탐지, 진화 기술 개발로 화재 피해 최소화로 안전경영 실현이 가능하고, 운영 중인 재난 종합상황플랫폼과 연계 상황 전파로 빠른 인지 후 매뉴얼 대응으로 대형 정전사고 초기 차단할 수가 있게 한다.
도 1은 본 발명의 감지 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 감지 방법의 이상징후를 감지하는 알고리즘의 일 예이다.
도 3은 본 발명의 감지 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 감지 시스템의 제1 적용예를 도시한 것이다.
도 5는 도 4의 감지 시스템의 감지 방법을 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 감지 시스템의 제2 적용예를 도시한 것이다.
도 7은 도 6의 감지 시스템의 감지 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 감지 시스템의 제3 적용예를 도시한 것이다.
도 9는 도 8의 감지 시스템의 감지 방법을 도시한 것이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지의 기술이나 반복적인 설명은 그 설명을 줄이거나 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 감지 방법을 개략적으로 도시한 것이고, 도 2는 본 발명의 감지 방법의 이상징후를 감지하는 알고리즘의 일 예이다. 그리고, 도 3은 본 발명의 감지 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 전력설비 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법을 설명하기로 한다.
본 발명은 변전소 내 각종 전력설비의 화재 등 이상징후를 조기에 감지하고 선제적 조치가 가능하도록 하기 위한 것이다.
이를 위한 본 발명의 전력설비 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법은 이상징후의 감지를 위한 센서 장치로서 이동형 감지장치를 포함하고, 감지된 정보를 분석하고, 조치 및 제어하기 위한 이상징후 통제장치를 포함하여, 이상징후를 인식하고, 판단하여 작동하는 메커니즘에 의한다.
변전소 내 변압기 이상징후 감지장치는 소위 이동형 AI(Artificial Intelligence) 시스템으로서, 이상징후를 인지(Sense)한다.
이상징후 포인트를 찾을 수 있는 감지장치로서, 화재, 발열 등의 이상징후를 인지할 수 있어야 하고, 이를 위해 변전소 내 변압기 온도, 소리, 진동, 파(wave)를 감지하기 위한 장치이다.
그리고, 예를 들어 한국전력, 소방서, 정부에서 운영 중인 재난종합운영플랫폼(연계)으로 구현되는 이상징후 통제장치를 통해 동시 상황 전파로 빠른 상황 인지 및 대처가 가능하게 한다.
다음, AI 시스템의 이상징후 대응, 판단(Think) 단계이다.
예를 들어 천장(벽) 등에 장착된 이동형 이상징후 AI시스템이 이상징후 감지장치(센서)로 이상징후 발생 포인트를 분석하고, 이동형 AI시스템을 통해 이상징후 및 현장의 모습 상황실로 전송한다.
감지된 이상징후가 화재로 인지 시 AI 시스템에 부착된 소화기 작동해 초기 화재를 진화할 수 있게 한다.
다음은 AI 시스템의 이상징후에 대한 작업(Act) 단계이다.
천장(벽) 부착 이동형 이상징후 감지 AI 시스템이 이상 개소의 위치를 감지하고 이에 대응하게 한다.
이를 위해 이상징후 특성에 맞는 AI시스템 고도화, 빅데이터화 필요하다.
즉, 화재관련 시 Act를 위해 소화재의 종류, 소화기 동작 최적화 등의 판단이 가능한 AI 시스템 개발 고도화가 필요하다.
즉, 이러한 각 이상징후에 대해 관련기술에 대해 감지장치의 인공지능을 고도화할 수 있도록 한다.
이러한 이동형 감지장치는 반드시 필요한 장소에 이동형이 아닌 고정형일 수 있으며, 옥외 변전소, 옥내변전소 천장(벽)에 장착될 수 있다.
AI 시스템이 이상징후를 감지하기 위해서는, 빅데이터, AI 기반의 이상징후인지 감지 장치(센서)가 필요하고, 온도, 소리, 진동, 파(wave)로 이상징후 사전감지 장치와 연계한 AI시스템 개발이 요구된다.
그리고, 변전소 내 변압기, 전력구 온도, 소리, 진동, 파(wave) 감지장치ㅇ통신 연계하여, 광케이블 등을 이용한 센서로 온도상승 지점을 파악할 수 있게 한다.
정리하면, 도 1과 같은 감지장치(AI 시스템)의 개발이 필요하다.
즉, 이상징후를 데이터화하는 1단계, 이상징후 데이터를 학습하여 인공지능화하는 2단계, 학습 데이터를 시스템화하는 3단계, 이상징후 감지 대상을 통보하는 4단계가 필요하다.
예를 들어, OLTC(on load Tap changer, 변압기의 부하시 탭 절환정치) 상태진단, 가스분석 요주의 부싱 점검, 부분방전 진단 등 화재예방 활동 결과값, 부싱 절연유 유중가스 요주의 진단 결과값 등의 변전소 내 전력설비의 각각에 대한 기준값, 진단값에 대한 빅데이터화가 필요하다.
보다 구체적으로, 1단계는 이상징후 포인트를 찾을 수 있는 감지기 위해 이상징후(화재, 발열등) 인지 센서를 설치하며, 센싱 대상은 변전소 내 변압기 온도, 소리, 진동, 파(wave)를 통해 이상징후를 위한 데이터를 수집하는 단계이다.
이를 위해 이동형 감지장치는 영상이미지를 촬영하는 카메라, 열을 감지하는 온도센서, 가스의 농도를 감지하는 가스 센서 및 적외선 센서 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
1단계에서 수집된 데이터는 한국전력, 소방서, 정부에서 운영 중인 재난종합운영 플랫폼과의 연계를 통해 수집 데이터 대상을 확장할 수도 있고, 수집한 데이터를 전달할 수 도 있다.
2단계의 딥러닝 알고리즘은 아래와 같은 절차를 따른다. 예를 들어 도 2에 나타낸 연기/구름/안개를 구분해서 분류하는 알고리듬의 예시이다. 연기/구름/안개를 분류하는 알고리듬에 대한 설명은 상기 7단계 블록을 5가지 단계로 요약해서 설명할 수 있다. 1) 이전영상과 현재영상의 시간차에대해 RGB로 구현된 영상을 Gray색으로 변환한 뒤, 2) 현재영상과 이전형상의 영상차이에 대한 미분(gradient)을 도출하되, X, Y축 각각에 대한 미분영상을 도출해서 계산한다. 3) 움직임에 대한 미세한 벡터를 제거하는 절차에서는 위치(X) 및 속도(V)로 구분해 각각의 특정 한계값보다 작으면, 각각은 0으로 처리한다. 4) 방향성분을 추출하기 위해 각각의 위치를 특정한 2개의 지점에 대한 탄젠셜 값을 계산하고, 이를 각도로 환산한다. 5) 최종적으로 각각의 방향성분에 대한 분포에 대해 평균값과 표준편차로부터 연기 및 구름을 분류해서 구분할 수 있다.
3단계는 인공지능 시스템의 이상징후 대응, 판단(Think)을 위한 것으로, 딥러닝 알고리즘 분석의 결과와 이동형 시스템을 통해 이상징후 및 현장의 모습과 매칭해서, 이상징후가 화재로 인지 시 AI시스템에 부착된 소화기를 작동해 초기 화재 진화하고, 인공지능 시스템의 이상징후 대한 작업(Act)을 하는 것이다. 천장(벽) 부착 이동형 이상징후 감지 AI시스템이 이상개소 위치 감지 및 대응하며, 이상징후 특성에 맞는 인공지능 시스템 고도화/빅데이터화를 통해 화재관련 시 AI시스템 개발 고도화 필요(소화재 종류, 소화기 동작 최적화 등), 소방청과 업무협력을 통한 소화방법 등 AI시스템의 화재 진화 능력 고도화를 달성한다.
나아가, 소화기 작동을 통한 조기 진압 제어는 소화재의 종류를 감지 정보에 따라 다르게 작동시키도록 제어하거나, 소화기 동작(작동 시간 등)이 감지 정보에 최적화되도록 제어할 수 있다.
4단계에서는 수시발생 하자, 고장이력 연계함으로서, 인공지능 시스템의 결과를 더욱 고도화시킬 수 있다. 일례로 OLTC 상태진단, 가스분석 요주의 부싱 점검, 부분방전 진단 등 화재예방 활동 결과값 및 부싱 절연유 유중가스 요주의 진단 결과값에 대한 기준값, 진단값에 대한 추가적인 빅데이터화이다.
개략적으로 살펴본 본 발명의 감지 방법을 위한 감지 시스템은 이동형 감지장치 및 이상징후 통제장치를 포함한다. 이의 구체적인 실시예가 도 3과 같으며, 이동형 감지장치는 GIS(Geographic information system, 지리정보 시스템), 변압기 등 각 설비에 장착된 센서장치에 해당하고, 도 3의 진단 유닛이 이상징후 통제장치라 할 수 있다. 이동형 감지장치와 이상징후 통제장치는 직접적으로 통신 연계될 수 있으며, 예시와 같이 로컬 유닛에 의해 각 설비와 이상징후 통제장치 간을 통합적으로 연결할 수 있다.
보다 구체적인 진단분석은 변전소 내 GIS와 변압기에서 발생되는 신호를 감지장치에 해당하는 센서를 통해 취득하고, 로컬 유닛(Local Unit)을 통해 처리된 디지털 신호를 진단 Unit 및 향후 한전 통합HMI 시스템으로 전송하며, 진단 Unit에서 GIS의 부분방전, 차단기 동작특성, 변압기의 부분방전, 유중가스 검출, OLTC 모니터링, 부싱 누설전류 등에 대한 알고리즘을 활용하여 감시ㅇ분석ㅇ진단하고, 이상 징후로 판단된 Data와 중요한 감시 Data를 HMI와 중앙분석센터로 전송하는 시스템으로서 센서, Local Unit, 진단 Unit으로 구성된다.
인공지능 이상진단이 적용된 변전소 종합예방 진단시스템을 아래와 같이 구성되며 다수의 종합예방 진단시스템을 전력관리처(전력지사) 단위로 전담부서에서 운용하며 진단기술을 종합 판단하여 전력설비의 상태진단과 고장예지의 자료로 활용한다.
도 4는 본 발명의 감지 시스템의 제1 적용예로서, GIS 부분방전을 진단하기 위한 시스템이며, 도 5는 감지 및 진단 방법이다.
GIS 부분방전 감지를 위한 전력설비 이상징후 감지 시스템의 감지장치인 UHF 센서(111, 112), 로컬 유닛(120), 이상징후 통제장치로서의 진단 유닛(130)은 다음 표와 같이 구성될 수 있다.
No. 품명 규격 및 구성 비고
1 UHF 센서 - 500MHz~1,500MHz 내외장형
2 Local Unit - DAU (Data Acquisition Unit)
- CU (Communication Unit)		 IEC 61850 기반
3 진단 Unit - Main Server
- 진단 소프트웨어
- Web server		 종합예방 진단시스템 진단 Unit 공용
차단기의 Trip/Close 코일전류 취득 값과 AC부하전류, 차단기 개폐 접점신호 등을 이용하여 차단기의 기계적 동작특성과 변화 경향을 유형별로 분석ㅇ진단하여 차단기의 건전성 여부 진단한다.
① TC/CC 코일전류
차단기 투입 및 개방회로에 CT 센서를 설치하여 Trip/Close 코일 전류를 측정하여 코일의 상태를 감시한다. 차단기의 전압급에 따라 DC 30A 까지 측정한다.
② 부하전류
계기용 CT 2차 전류 분석하여 차단기 동작시간(차단시간)을 분석한다.
③ CB 보조접점
Dry 구조의 'a' 접점을 사용하며, 차단기의 개방 및 투입시간이 측정이 가능한 접점 으로 구성되어 차단기 동작시간(개극/투입시간)을 분석하는 요소이다.
④ 차단기 동작특성 분석장치(ACQ)
ACQ는 차단기 최근단(GIS LCP 내ㅇ외부)에 장착하며, PoE를 통해 Local Unit으로 데이터를 통신하는 구조로 입력된 신호를 GLU(GIS Local Unit)를 통하여 IEC 61850 통신으로 진단 Unit에 전달되어 차단기 동작시간과 코일전류 등을 계측하여 분석한다.
변압기 내부에서 발생하는 부분방전 신호를 UHF 센서로 취득하여 변압기의 건전성여부를 감시 진단하며 부분방전 발생을 검출하기위한 센서, 신호를 취득, 전달하기 위한 H/W, 신호를 분석, 진단하기 위한 진단 소프트웨어로 구성되며, 다음의 유형을 고려하여 진단한다.
① 변압기 부분방전 센서
변압기 부분방전 진단에 사용되는 센서는 부분방전 발생시 방출하는 UHF대역의 전자파 신호를 검출하는 전자파 센서로써 점검창(멘홀)에 설치하는 윈도우 센서를 설치하며 측정 대역은 300 ∼ 1,800MHz 이다.
변압기 부분방전 유형은 전극과 전극사이가 아닌 곳에서 발생하는 국부적인 방전현상으로 변압기 내부 돌출전극(Coron discharge, Protrusion), 부유전극(Ungrounded electrode, Floating electrode), 절연지 공극(PDs in oil-paper insulation), 표면방전(Surface discharge, Creeping discharge), 권선간 방전(Bad contact between HV), 잡음신호 등 총 6종으로 구분한다.
1) 부유전극(Ungrounded electrode, Floating electrode)
변압기 권선의 불완전한 접속이 발생한 경우 및 변압기 접지가 불안정할 때 발생하는 방전의 형태로 위상분포는 주로 1사분면(0ㅀ∼90ㅀ), 3사분면(180ㅀ∼270ㅀ)에서 동시에 발생한다.
2) 돌출전극 방전(Corona)
변압기 절연유내 또는 기체부중에서 권선의 돌기나 가장자리 부위쪽에 위치한 권선의 이탈이 있을 경우 전계가 집중되어 나타나는 방전의 형태로 신호의 위상분포는 주로 90ㅀ 와 270ㅀ에서 집중하게 되는 특징이 있다.
3) 절연지 공극(PDs in oil-paper insulation)
변압기 권선을 구성하는 절연물 내부의 공극이나 기포가 있을 때 발생하는 대표적 방전형태로서 신호의 위상분포는 주로 1사분면(0ㅀ∼90ㅀ), 3사분면(180ㅀ∼ 270ㅀ)에서 발생한다.
4) 표면방전(Surface discharge, Creeping discharge)
변압기 권선을 구성하는 절연물의 표면오손 또는 연면 절연거리 부족으로 발 생하는 부분방전의 유형이다.
5) 권선간 방전(Bad contact between HV)
변압기 권선 Turn간에 나타나는 불량으로 권선도출, 이완 등의 결함이나 권선간 절연지 층의 손상 등으로 발생하는 변압기의 대표적인 부분방전 유형이다.
다음, 도 6은 본 발명의 감지 시스템의 제2 적용예로서 변압기 부싱 누설전류의 진단을 위한 것이고, 도 7은 도 6의 감지 시스템의 감지 방법을 도시한 것이다.
변압기 부싱에 설치하여 변화하는 누설전류를 상시 감사하여 누설전류 Trend, power factor, 절연물 캐패시턴스값을 통해 부싱의 건전성 여부를 진단한다. 변압기의 부하시 탭 절환정치(OLTC) 내부 결함 시 발생하는 아크, 코로나 방전 등의 부분방전 신호와 구동 장치의 동작전류를 실시간 감시, 진단한다. 변압기 OLTC 진단은 아래와 같이 구성한다.
① 부분방전 검출 센서(211)
OLTC 내부의 부분방전을 검출 할 수 있도록 OLTC 상부의 탭 표시창에 설치하며 검출 대역은 300MHz∼1,200MHz 내에서 검출 가능하다. 센서 감도는 IEC60270의 방법으로 측정한 겉보기 방전량의 크기 100pC이하의 방전을 검출한다.
② 전류센서(212)
OLTC 동작 상태를 진단하는 센서로 동작전류 피크값, 정상값 및 두 값의 펄스폭, 진폭 등을 검출한다.
OLTC 부분방전의 유형은 돌출전극, 부유전극, 표면방전, 금속이물 방전 4종으로 구분한다.
따라서, 변압기 부싱에 설치하여 변화하는 누설전류를 상시 감사하여 누설전류 Trend, power factor, 절연물 캐패시턴스값을 통해 부싱의 건전성 여부를 진단한다.
① 변압기 부싱 시험탭의 접지회로 인출을 위해 추가로 설치하는 장치로 변압기가 정상운전 중에도 접지회로가 개방되지 않도록 견고한 구조여야 하며, 회로개방에 대비하여 전압별 보호회로를 구비(내장)하여야 한다. 아답터는 변압기 점검시 부싱절연열화측정을 할 수 있도록 확장탭 형태로 설치한다.
② 누설전류 감지센서
부싱 시험탭에서 인출된 접지회로에 CT 형태로(로고스키코일 Type) 설치되는 센서로 상전압과 부싱의 캐패시턴스에 따라 4∼60mA의 누설전류를 감지한다.
이 같은 감지 정보가 로컬 유닛(220)에 의해 진단 유닛(230)에 전달되어 분석된다.
다음, 도 8은 본 발명의 감지 시스템의 제3 적용예로서 변압기 유중가스를 분석하기 위한 것이며, 도 9는 도 8의 감지 시스템의 감지 방법을 도시한 것이다.
전력용 유입변압기에 설치하여 내부의 절연열화에 의해 발생하는 유중가스와 수분의 증가 상태를 상시 감시하여 변압기의 건전성 여부를 진단한다.
변압기별 분석 대상은 수소(H2)와 ,일산화탄소(CO), 아세틸렌(C2H2) 등 최소 3종 이상의 가스와 수분을 검출할 수 있어야 하며, 각 가스와 수분의 검출범위와 오차는 아래 값을 초과하지 않아야 한다.
No. 분석가스 종류 검출범위 오차범위
1 H2 5~2,000 ppm 지시치의 10% 이내
2 CO 10~1,000 ppm
3 C2H2 5~500 ppm
4 H2O 상대습도 또는 '0' ppm 이상
이러한 감지 정보가 로컬 유닛(220)에 의해 진단 유닛(230)에 전달되어 분석된다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명의 이상징후 감지 시스템 및 감지 방법은 전력설비에 설치된 감지장치를 통해 이상징후를 감지, 촬영, 보고, 조치할 수 있게 하고 로컬 유닛 및 이상징후 통제장치에 의해 보고된 이상징후를 진단하고 분석하며 선조치될 수 있게 한다.
아울러, 이상징후 통제장치는 각 설비에 대한 이상징후에 대한 빅데이터를 수집, 학습을 통해 감지된 데이터를 분석함으로써 정밀한 진단이 가능하게 한다.
이상과 같은 본 발명은 예시된 도면을 참조하여 설명되었지만, 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정 예 또는 변형 예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이며, 본 발명의 권리범위는 첨부된 특허청구범위에 기초하여 해석되어야 할 것이다.
111, 112 : UHF 센서
211 : 부분방정 센서
212 : 전류 센서
120, 220 : 로컬 유닛
130, 230 : 진단 유닛

Claims (15)

  1. 변전소 내 설치되어 전력설비의 이상징후를 감지하는 감지장치; 및
    상기 감지장치에 의해 감지된 이상징후 정보를 진단하여 이상징후의 발생여부를 판단하고, 상기 감지장치를 제어하는 이상징후 통제장치를 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이상징후 통제장치는 빅데이터를 통해 학습된 이상징후 데이터를 상기 감지된 이상징후 정보와 비교하여 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 감지장치는 영상이미지를 촬영하는 카메라, 열을 감지하는 온도센서, 가스의 농도를 감지하는 가스 센서 및 적외선 센서 중 어느 하나 이상을 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 감지장치는 상기 변전소 내에서 이동 가능하게 설치된 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 이상징후 통제장치는 상기 이상징후의 발생여부를 판단하여 이상징후로 판단되면, 상기 감지장치의 작동을 제어하는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 감지장치는 소화기를 포함하고, 상기 이상징후 통제장치의 제어에 의해 상기 소화기를 작동시키는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 전력설비는 변압기인 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 이상징후 통제장치는 상기 이상징후 정보로부터 상기 변압기의 부분방전 여부, 부싱 누설전류 발생 여부 및 유중가스 발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  9. 청구항 2에 있어서,
    복수 개의 상기 감지장치로부터 감지된 상기 이상징후 정보를 수신하고, 데이터 처리 후 상기 이상징후 통제장치로 송신하는 로컬 유닛을 더 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 시스템.
  10. 변전소 내 설치된 감지장치에 의해 상기 변전소 내 전력설비의 이상징후를 감지하는 단계; 및
    상기 감지장치에 의해 감지된 이상징후 정보를 이상징후 통제장치가 수신하여 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계를 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계는 빅데이터를 통해 학습된 이상징후 데이터를 상기 감지된 이상징후 정보와 비교하여 상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 감지된 이상징후 정보는 상기 감지장치에 장착된 영상이미지를 촬영하는 카메라, 열을 감지하는 온도센서, 가스의 농도를 감지하는 가스 센서 및 적외선 센서 중 어느 하나 이상에 의해 감지된 정보인 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 이상징후 통제장치에 의해 상기 이상징후가 발생한 것으로 판단되면, 상기 감지장치의 작동을 제어하는 단계를 더 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 전력설비는 변압기이며,
    상기 이상징후의 발생여부를 판단하는 단계는 상기 이상징후 정보로부터 상기 변압기의 부분방전 여부, 부싱 누설전류 발생 여부 및 유중가스 발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
  15. 청구항 12에 있어서,
    상기 이상징후를 감지하는 단계에 의해 감지된 상기 이상징후 정보를 로컬 유닛이 수신하여, 수신된 데이터를 처리 후 상기 상기 이상징후 통제장치로 송신하는 단계를 더 포함하는,
    전력설비 이상징후 감지 방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117079441A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 合肥工业大学 一种基于变电站变压器物理状态的火灾预警方法
CN117407679A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 南京中鑫智电科技有限公司 智能末屏传感器的数据采集方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190029847A (ko) 2017-09-12 2019-03-21 삼성디스플레이 주식회사 표시 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190029847A (ko) 2017-09-12 2019-03-21 삼성디스플레이 주식회사 표시 장치

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117079441A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 合肥工业大学 一种基于变电站变压器物理状态的火灾预警方法
CN117079441B (zh) * 2023-10-16 2024-03-12 合肥工业大学 一种基于变电站变压器物理状态的火灾预警方法
CN117407679A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 南京中鑫智电科技有限公司 智能末屏传感器的数据采集方法及系统
CN117407679B (zh) * 2023-12-15 2024-03-12 南京中鑫智电科技有限公司 智能末屏传感器的数据采集方法及系统

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