WO2013125754A1 - 전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법 - Google Patents

전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2013125754A1
WO2013125754A1 PCT/KR2012/004735 KR2012004735W WO2013125754A1 WO 2013125754 A1 WO2013125754 A1 WO 2013125754A1 KR 2012004735 W KR2012004735 W KR 2012004735W WO 2013125754 A1 WO2013125754 A1 WO 2013125754A1
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vibration
information
vibration information
failure
power
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PCT/KR2012/004735
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정지은
송병훈
서민성
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전자부품연구원
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00—Arrangements for measuring electric power or power factor
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/25—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques
    • G01R19/2513—Arrangements for monitoring electric power systems, e.g. power lines or loads; Logging
    • 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
    • G01R31/66—Testing of connections, e.g. of plugs or non-disconnectable joints
    • G01R31/67—Testing the correctness of wire connections in electric apparatus or circuits

Definitions

  • the present invention relates to a failure prediction system and method, and more particularly to a failure prediction system and method for predicting and alarming a failure for a major large electrical installation.
  • Electrical equipment generates vibration during operation because high voltage power is applied. Such vibrations are generally generated at an early stage of driving in which the electric equipment is not stabilized, but may occur even after the electric equipment is stabilized.
  • the failure diagnosis of the electrical equipment is performed through the vibration analysis in the electrical equipment, but it depends on the simple vibration magnitude and the peak measurement.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to calculate a failure system and method for predicting a failure of an electrical facility by a combination of power information and vibration information in an electrical facility. In providing.
  • a failure prediction method includes: calculating power information in an electrical installation; Calculating vibration information in the electrical facility; And predicting a failure of the electrical facility through a combination of the power information and the vibration information.
  • the predicting may be performed by combining different weights with respect to the power information and the vibration information according to the surrounding conditions of the electric equipment.
  • the vibration information calculating step may include calculating first vibration information and second vibration information in the electrical equipment, wherein the first vibration information is generated due to an operation abnormality of the electrical equipment than the second vibration information. May be vibration information reflected more '.
  • the second vibration information may be vibration information that 'more reflects the vibration generated by the disturbance of the electrical equipment' than the first vibration information.
  • the calculating of the vibration information may further include calculating third vibration information in the electrical equipment, wherein the first vibration information is greater than an operation of the electrical equipment than the second vibration information and the second vibration information.
  • Vibration information generated by the second vibration information, and the third vibration information is a vibration in which 'the vibration generated by the structural change of the electrical equipment is more reflected' than the first vibration information and the second vibration information. Information.
  • the failure prediction method may further include determining a cause of the failure of the electrical equipment based on the power information and the vibration information.
  • the power information may further include at least one of a trend and a pattern of the power information
  • the vibration information may further include at least one of a trend and a pattern of the vibration information.
  • a failure prediction system the collecting device for collecting power information and vibration information in the electrical installation; And a server that predicts a failure of the electrical facility by a combination of the power information and the vibration information collected by the collection device.
  • the present invention it is possible to predict the failure of the electrical equipment by comprehensively determining the power information in addition to the vibration information, thereby increasing the accuracy of the prediction.
  • FIG. 1 shows an EWS to which the present invention is applicable
  • FIG. 2 is a detailed block diagram of the PQ & V collector shown in FIG. 1;
  • FIG. 3 is a detailed block diagram of the analysis server shown in FIG. 1, and
  • Figure 4 is a flow chart provided in the description of the electrical equipment failure prediction method according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an early warning system (EWS) to which the present invention is applicable.
  • the EWS shown in FIG. 1 is a system for predicting and alarming failures for major large electrical installations.
  • the EWS can also perform a CA (Casual Analysis) on large electrical installations.
  • CT Current Transformer
  • PT Power Transformer: Transformer
  • PQ Power Quality
  • V Vehicle
  • PQ & V collectors (100-1, 100-2, ..., 100-n) are devices installed in major large electrical equipment (not shown) that are the target of failure prediction and failure analysis.
  • the power quality (PQ: Power Quality) and vibration information (V: Vibration) for the installed major large electrical facilities are calculated / collected and transmitted to the analysis server 200. Specifically,
  • PQ & V collection device-1 calculates and collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-1 (not shown) and delivers it to the analysis server 200,
  • PQ & V collection device-2 calculates and collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-2 (not shown) and delivers it to the analysis server 200,
  • the PQ & V collector-n calculates / collects the power quality and vibration information of the electrical equipment-n (not shown) and transmits it to the analysis server 200.
  • the analysis server 200 predicts a failure of electrical equipment by using the power quality and vibration information received from the PQ & V collection devices 100-1, 100-2, ..., 100-n, and generates a failure. If it is determined that the alarm is notified to the administrator as well as analyzing the cause of the failure can be provided to the administrator.
  • FIG. 2 is a detailed block diagram of the PQ & V collector shown in FIG. 1.
  • the PQ & V collection apparatus 100 may include a three-phase measuring unit 110, a filter-1 120, an analog-to-digital converter (ADC) -1 130, and a PQC (Power Quality). Calculator (140), vibration sensor 150, filter-2 (160), ADC-2 (170), VC (Vibration Calculator) 180 and the communication unit 190.
  • ADC analog-to-digital converter
  • the three-phase measuring unit 110 measures the three-phase voltage and current consumed in the large electrical equipment.
  • the filter-1 120 removes the noise component from the three-phase voltage signal and the current signal output from the three-phase measuring unit 110 and outputs the noise component.
  • the ADC-1 130 digitizes and outputs an analog three-phase voltage signal and a current signal output from the filter-1 120.
  • the PQC 140 calculates and outputs a power quality using the three-phase voltage and current converted from the ADC-1 130 into a digital signal.
  • the power quality includes the effective voltage (Vrms), the effective current (Irms), the apparent power (Pa, VA), the active power (P, Watt), the reactive power (Q, Var), and the power factor for each of the three phases. Etc. are included.
  • Vibration sensor 150 measures the vibration generated in the large electrical equipment for each of the three axes (XYZ-Axis).
  • the filter-2 160 removes noise components from the three-axis vibration signals output from the vibration sensor 150 and outputs the noise components.
  • the ADC-2 170 digitizes and outputs the analog three-axis vibration signals output from the filter-2 160.
  • the VC 180 calculates and outputs various vibration information from three-axis vibrations converted into a digital signal by the ADC-2 170.
  • the vibration information includes a vibration root-mean square (RM), a vibration peak, a vibration power spectral density (PSD) peak, and the like.
  • the communication unit 190 transmits the power quality calculated by the PQC 140 and the vibration information calculated by the VC 180 to the analysis server 200.
  • FIG. 3 is a detailed block diagram of the analysis server shown in FIG. 1.
  • the analysis server 200 includes a communication interface 210, a display 220, a processor 230, and a DB 240.
  • the communication interface 210 receives power quality and vibration information of the PQ & V collection apparatus 100 from the communication unit 190 of the PQ & V collection apparatus 100 and transmits the information to the processor 130.
  • the processor 230 stores the power quality received through the communication interface 210 in the DB 240, analyzes trends and patterns of the power quality, and stores the analysis result in the DB 240.
  • the processor 230 stores the vibration information received through the communication interface 210 in the DB 240, analyzes the trend and pattern of the vibration information, and stores the analysis result in the DB 240.
  • the processor 230 predicts a failure of an electrical installation through a combination of power quality, power quality trends and patterns, vibration information, and vibration information and trends and patterns, and the detailed description thereof will be described with reference to FIG. 4. It will be described later in detail.
  • the processor 230 displays information about the failure on the display 220. In addition, the processor 230 analyzes the cause of the failure of the electrical equipment.
  • FIG. 4 is a flowchart provided to explain an electrical equipment failure prediction method according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the steps shown on the left are the steps performed by the PQ & V collecting apparatus 100, and the steps shown on the right are the steps performed by the analysis server 200.
  • the PQC 140 measures the three-phase measured in step S310.
  • the power quality is calculated using the voltage and the current (S320).
  • VC 180 is a variety of vibration information (vibration RMS, vibration from the three-axis vibration measured in step S330 Peak, vibration PSD Peak) is calculated (S340).
  • the communication unit 190 of the PQ & V collection apparatus 100 transmits the power quality calculated in step S320 and the vibration information calculated in step S340 to the analysis server 200 (S350).
  • the processor 230 of the analysis server 200 analyzes the trend and pattern of the received power quality in step S350 (S360), and analyzes the trend and pattern of the received vibration information in step S350 (S370).
  • the processor 230 of the analysis server 200 i) power information and vibration information received through step S350. ii) the power quality trend and pattern analyzed in step S360 and iii) the combination of the trend and pattern of vibration information analyzed in step S370 to predict failure of the electrical installation (S380).
  • the step S380 can be implemented in various ways. For example, it is possible to determine whether a failure of an electrical installation by combining power information and vibration information, and in this case, different weights may be added to the power information and vibration information according to the surrounding situation of the electrical installation.
  • the weight of the power information is increased, and the weight of the vibration information is decreased, so that the influence of the vibration information at the time of failure prediction is reduced. Can be mitigated.
  • the vibration information includes the vibration RMS, the vibration peak, the vibration PSD peak, and the like.
  • the vibration RMS has more vibrations generated by "an abnormal operation of the electric equipment itself" than other vibration information. Vibration information is reflected, ii) Vibration Peak is vibration information that reflects more vibration generated by "disturbance to electrical equipment” than other vibration information, and iii) Vibration PSD Peak is higher than other vibration information. Vibration information that more reflects the vibration generated by the "structure change of electrical equipment”.
  • the vibration RMS when the failure prediction in step S380, the vibration RMS is high, while the vibration peak and the vibration PSD peak is low, it can be determined that the failure of the electrical equipment. In addition, when the vibration RMS is high but the vibration peak and the vibration PSD peak are also high, it can be determined that a failure of the electrical installation does not occur.
  • the processor 230 of the analysis server 200 analyzes the cause of the failure (S390).
  • the cause of the failure is the parameter that has the greatest influence on the determination of the occurrence of the failure, where the parameters include power quality (effective voltage, effective current, apparent power, active power, reactive power and power factor), vibration information (vibration RMS). , Vibration peak, vibration PSD peak), power quality trend, power quality pattern, vibration information trend, vibration information pattern, and the like.
  • the processor 230 of the analysis server 200 displays the fact that the failure occurred and the cause of the failure on the display 220 so that the administrator can recognize the failure (S400).

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Abstract

전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명 실시예에 따른 고장 예측 방법은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 산출하고, 전력정보와 진동정보를 조합한 연산을 통해 전기설비의 고장을 예측한다. 이에 의해, 진동 정보 외에 전력정보를 종합적으로 판단하여 전기설비의 고장을 예측할 수 있어, 그 예측의 정확도를 높일 수 있게 된다.

Description

전기설비에 대한 고장 예측 시스템 및 방법
본 발명은 고장 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주요 대형 전기설비에 대한 고장을 예측하여 경보하는 고장 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
전기설비는 고압의 전원이 인가되어 사용되는 관계로 동작 중에 진동이 발생한다. 이와 같은 진동은 전기설비가 안정화되지 않은 구동 초기에 발생하는 것이 일반적이지만, 전기설비에 고장이 있는 경우에는 안정화된 이후에도 발생하게 된다.
따라서, 전기설비에서의 진동 분석을 통해 전기설비의 고장 진단이 행해지고 있는데, 단순한 진동 크기와 피크 측정 등에 의존하고 있다.
하지만, 전기설비의 진동은 왜란과 같이 전기설비의 고장이 아닌 다른 요소에 의해서도 발생한다는 점에서, 기존의 방식은 전기설비의 고장 예측 결과가 매우 부정확하게 나타나는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보 등을 조합한 연산으로, 전기설비의 고장을 예측하는 고장 예측 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 고장 예측 방법은, 전기설비에서의 전력정보를 산출하는 단계; 상기 전기설비에서의 진동정보를 산출하는 단계; 및 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산을 통해, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 예측단계는, 상기 전기설비의 주변 상황에 따라, 상기 전력정보와 진동정보에 대해 각기 다른 가중치를 부가하여 조합 연산할 수 있다.
또한, 상기 진동정보 산출단계는, 상기 전기설비에서의 제1 진동정보 및 제2 진동정보를 산출하고, 상기 제1 진동정보는, 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.
그리고, 상기 제2 진동정보는, 상기 제1 진동정보 보다 '상기 전기설비에 대한 왜란에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.
또한, 상기 진동정보 산출단계는, 상기 전기설비에서의 제3 진동정보를 더 산출하고, 상기 제1 진동정보는, 상기 제2 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보이며, 상기 제3 진동정보는, 상기 제1 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 구조 변화에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보일 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른, 고장 예측 방법은, 상기 전력정보와 진동정보를 기초로, 상기 전기설비의 고장 원인을 파악하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 전력정보는, 상기 전력정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하고, 상기 진동정보는, 상기 진동정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 고장 예측 시스템은, 전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 수집하는 수집장치; 및 상기 수집장치에서 수집된 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산으로, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 서버;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 진동 정보 외에 전력정보를 종합적으로 판단하여 전기설비의 고장을 예측할 수 있어, 그 예측의 정확도를 높일 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 위 정보들 외에 위 정보들에 대한 트렌드와 패턴 분석을 이용한 고장 예측을 통해 고장 예측의 다양화를 이룰 수 있게 되고, 고장 예측의 원인 또한 제공할 수 있어, 전기설비에 대한 관리상의 편의를 향상시킬 수 있게 된다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 EWS를 도시한 도면,
도 2는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치의 상세 블럭도,
도 3은, 도 1에 도시된 분석서버의 상세 블럭도, 그리고,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전기설비 고장 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 EWS(Early Warning System)를 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 EWS는 주요 대형 전기설비들에 대한 고장을 예측하고 이를 경보하기 위한 시스템이다. 또한, EWS는 대형 전기설비들에 대한 고장 원인분석(Casual Analysis : CA)을 수행할 수도 있다.
대형 전기설비들로, CT(Current Transformer : 변류기), PT(Power Transformer : 변압기) 등을 들 수 있는데, 이외의 다른 전기설비들에 대해서도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용가능한 EWS는, PQ(Power Quality)&V(Vibration) 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)이 분석 서버(200)에 상호 통신가능하도록 연결되어 구축된다.
PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)은 고장 예측과 고장 원인 분석의 대상이 되는 주요 대형 전기설비들(미도시)에 각각 설치되는 장치들로, 자신이 설치된 주요 대형 전기설비들에 대한 전력품질(PQ : Power Quality)과 진동정보(V : Vibration)를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달한다. 구체적으로,
1) PQ&V 수집장치-1(100-1)은 전기설비-1(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달하고,
2) PQ&V 수집장치-2(100-2)은 전기설비-2(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달하고,
... ,
n) PQ&V 수집장치-n(100-n)은 전기설비-n(미도시)의 전력품질과 진동정보를 산출/수집하여 분석 서버(200)로 전달한다.
분석 서버(200)는 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)로부터 전달받은 전력품질과 진동정보를 이용하여 전기설비들에 대한 고장을 예측하고, 고장 발생으로 판단되면 이를 경보하여 관리자에 인지시킴은 물론, 고장 원인을 분석하여 관리자에 제공할 수도 있다.
이하에서는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)에 대해, 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는, 도 1에 도시된 PQ&V 수집장치의 상세 블럭도이다.
도 1에 도시된 PQ&V 수집장치들(100-1, 100-2, ... , 100-n)은 모두 동일한 구조로 구현가능하므로, 도 2에서는 이들을 참조부호 "100"으로 대표하여 하나만 도시하였다.
도 2에 도시된 바와 같이, PQ&V 수집장치(100)는, 3상 측정부(110), 필터-1(120), ADC(Analog-to-Digital Converter)-1(130), PQC(Power Quality Calculator)(140), 진동센서(150), 필터-2(160), ADC-2(170), VC(Vibration Calculator)(180) 및 통신부(190)를 포함한다.
3상 측정부(110)는 대형 전기설비에서 소모되고 있는 3상 전압과 전류를 측정한다. 필터-1(120)는 3상 측정부(110)에서 출력되는 3상 전압신호와 전류신호에서 잡음 성분을 제거하여 출력한다. ADC-1(130)는 필터-1(120)에서 출력되는 아날로그의 3상 전압신호와 전류신호를 디지털화하여 출력한다.
PQC(140)는 ADC-1(130)에서 디지털 신호로 변환된 3상 전압과 전류를 이용하여 전력품질을 계산하여 출력한다. 전력품질에는, 3상 각각에 대한 실효전압(Vrms), 실효전류(Irms), 피상전력(Pa, VA), 유효전력(P, Watt), 무효전력(Q, Var) 및 역률(Power Factor) 등이 포함된다.
진동센서(150)는 대형 전기설비에서 발생되고 있는 진동을 3축(XYZ-Axis)에 대해 각각 측정한다. 필터-2(160)는 진동센서(150)에서 출력되는 3축 진동신호들에서 잡음 성분을 각각 제거하여 출력한다. ADC-2(170)는 필터-2(160)에서 출력되는 아날로그의 3축 진동신호들을 디지털화하여 출력한다.
VC(180)는 ADC-2(170)에서 디지털 신호로 변환된 3축 진동들로부터 다양한 진동정보를 계산하여 출력한다. 진동정보에는, 진동 RMS(Root-Mean-Square), 진동 Peak, 진동 PSD(Power Spectral Density) Peak 등이 포함된다.
통신부(190)는 PQC(140)에서 산출된 전력품질과 VC(180)에서 산출된 진동정보를 분석서버(200)에 전달한다.
이하에서는, 도 1에 도시된 분석서버(200)에 대해, 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. 도 3는, 도 1에 도시된 분석서버의 상세 블럭도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 분석서버(200)는 통신 인터페이스(210), 디스플레이(220), 프로세서(230) 및 DB(240)를 포함한다.
통신 인터페이스(210)는 PQ&V 수집장치(100)의 통신부(190)로부터 PQ&V 수집장치(100)의 전력품질과 진동정보를 수신하여, 프로세서(130)로 전달한다.
프로세서(230)는, 통신 인터페이스(210)를 통해 수신한 전력품질을 DB(240)에 저장하고, 전력품질의 트렌드와 패턴을 분석하여 분석결과를 DB(240)에 저장한다.
또한, 프로세서(230)는, 통신 인터페이스(210)를 통해 수신한 진동정보를 DB(240)에 저장하고, 진동정보의 트렌드와 패턴을 분석하여 분석결과를 DB(240)에 저장한다.
그리고, 전력품질, 전력품질의 트렌드와 패턴, 진동정보 및 진동정보의 트렌드와 패턴을 조합한 연산을 통해, 프로세서(230)는 전기설비의 고장을 예측하는데, 이에 대한 상세한 설명은 도 4를 통해 상세히 후술한다.
전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단되면, 프로세서(230)는 고장에 대한 정보를 디스플레이(220)에 표시한다. 또한, 프로세서(230)는 전기설비들에 대한 고장 원인을 분석한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전기설비 고장 예측 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 도 4에서, 좌측에 도시된 단계들은 PQ&V 수집장치(100)에서 수행되는 단계들이고, 우측에 도시된 단계들은 분석 서버(200)에서 수행되는 단계들이다.
도 4에 도시된 바와 같이, PQ&V 수집장치(100)의 3상 측정부(110)가 전기설비의 3상 전압과 전류를 측정하면(S310), PQC(140)는 S310단계에서 측정된 3상 전압과 전류를 이용하여 전력품질을 산출한다(S320).
또한, PQ&V 수집장치(100)의 진동센서(150)가 전기설비의 3축 진동을 측정하면(S330), VC(180)는 S330단계에서 측정된 3축 진동으로부터 다양한 진동정보(진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak)를 산출한다(S340).
이후, PQ&V 수집장치(100)의 통신부(190)는 S320단계에서 산출된 전력품질과 S340단계에서 산출된 진동정보를 분석서버(200)에 전달한다(S350).
분석서버(200)의 프로세서(230)는, S350단계를 통해 수신된 전력품질의 트렌드와 패턴을 분석하고(S360), S350단계를 통해 수신된 진동정보의 트렌드와 패턴을 분석한다(S370).
이후, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 i) S350단계를 통해 수신한 전력정보와 진동정보. ii) S360단계를 통해 분석된 전력품질의 트렌드와 패턴 및 iii) S370단계를 통해 분석된 진동정보의 트렌드와 패턴을 조합한 연산을 통해, 전기설비의 고장을 예측한다(S380).
S380단계는 다양한 방식으로 구현가능하다. 예를 들어, 전력정보와 진동정보를 조합하여 전기설비 고장 여부를 판단할 수 있으며, 이 경우 전기설비의 주변 상황에 따라 전력정보와 진동정보에 대해 각기 다른 가중치를 부가할 수 있다.
예를 들어, 전기설비가 공사장에 위치하여, 외부 진동이 강하게 작용하고 있는 경우에는, 전력정보에 대한 가중치를 증가시키고, 진동정보에 대한 가중치는 감소시켜, 고장 예측시에 진동정보에 의한 영향을 완화시킬 수 있다.
한편, 진동이 일시적으로 큰 경우라 할지라도 일시적으로 전력이 큰 경우에는, 전력 변동에 의한 진동 발생으로 해석하여, 전기설비의 고장이 아닌 것으로 취급할 수 있다. 구체적으로, t1~t2 구간에서 "진동(V) > Vhigh"이지만, t1~t2 구간에서 "유효전력(P)의 변화량 > Pth"인 경우, t1~t2 구간에서 발생한 큰 진동은 급격한 전력 변동에 의해 발생한 것으로 해석가능하다. 다만, 이 경우 급격한 전력 변동을 분석하여 전기설비의 고장 여부를 추가로 판단하는 것이 가능하다.
한편, 진동정보에는, 진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak 등이 포함된다고 전술한 바 있는데, i) 진동 RMS는 다른 진동정보들 보다 "전기설비 자체의 동작 이상"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이고, ii) 진동 Peak는 다른 진동정보들 보다 "전기설비에 대한 왜란"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이며, iii) 진동 PSD Peak는 다른 진동정보들 보다 "전기설비의 구조 변화"에 의해 발생하는 진동이 더 많이 반영되어 있는 진동정보이다.
따라서, S380단계에서의 고장예측시, 진동 RMS가 높은데 반해, 진동 Peak와 진동 PSD Peak가 낮은 경우에는 전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 진동 RMS가 높지만 진동 Peak와 진동 PSD Peak 역시 높은 경우에는 전기설비에 고장이 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
또한, 전력품질의 트렌드와 패턴이 DB(240)에 기저장되어 있는 기존의 정상 트렌드와 패턴과 크게 다른 경우에는, 전기설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
위와 같은 방식들에 의해 S380단계에서 전기설비 고장이 예측되면, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 고장 원인을 분석한다(S390). 고장 원인은, 고장 발생으로 판단됨에 있어 가장 큰 영향을 미친 파라미터이며, 여기서 파라미터에는 앞서 언급한 전력품질(실효전압, 실효전류, 피상전력, 유효전력, 무효전력 및 역률), 진동정보(진동 RMS, 진동 Peak, 진동 PSD Peak), 전력품질의 트렌드, 전력품질의 패턴, 진동정보의 트렌드, 진동정보의 패턴 등이 포함된다.
이후, 분석서버(200)의 프로세서(230)는 고장 발생 사실과 고장 원인을 디스플레이(220)에 표시하여 관리자가 인지할 수 있도록 한다(S400).
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (8)

  1. 전기설비에서의 전력정보를 산출하는 단계;
    상기 전기설비에서의 진동정보를 산출하는 단계; 및
    상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산을 통해, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 예측단계는,
    상기 전기설비의 주변 상황에 따라, 상기 전력정보와 진동정보에 대해 각기 다른 가중치를 부가하여 조합 연산하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 진동정보 산출단계는,
    상기 전기설비에서의 제1 진동정보 및 제2 진동정보를 산출하고,
    상기 제1 진동정보는,
    상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제2 진동정보는,
    상기 제1 진동정보 보다 '상기 전기설비에 대한 왜란에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 진동정보 산출단계는,
    상기 전기설비에서의 제3 진동정보를 더 산출하고,
    상기 제1 진동정보는,
    상기 제2 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 동작 이상에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보이며,
    상기 제3 진동정보는,
    상기 제1 진동정보 및 상기 제2 진동정보 보다 '상기 전기설비의 구조 변화에 의해 발생하는 진동이 더 반영'된 진동정보인 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 전력정보와 진동정보를 기초로, 상기 전기설비의 고장 원인을 파악하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 전력정보는,
    상기 전력정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하고,
    상기 진동정보는,
    상기 진동정보의 트렌드 및 패턴 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 방법.
  8. 전기설비에서의 전력정보와 진동정보를 수집하는 수집장치; 및
    상기 수집장치에서 수집된 상기 전력정보와 상기 진동정보를 조합한 연산으로, 상기 전기설비의 고장을 예측하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 시스템.
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