WO2018199658A1 - 전력설비의 자산관리 방법 - Google Patents

전력설비의 자산관리 방법 Download PDF

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WO2018199658A1
WO2018199658A1 PCT/KR2018/004868 KR2018004868W WO2018199658A1 WO 2018199658 A1 WO2018199658 A1 WO 2018199658A1 KR 2018004868 W KR2018004868 W KR 2018004868W WO 2018199658 A1 WO2018199658 A1 WO 2018199658A1
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maintenance
reliability
sensitivity
asset management
electric power
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류은태
정재룡
서황동
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주식회사 효성
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Definitions

  • the present invention relates to an asset management method of a power facility and a device for executing the same, the asset management method of the power facility that can derive an optimized management method for each power facility according to the soundness of the lower devices constituting the power facility and the execution It relates to a device to.
  • Substations are installed in the power transmission system or distribution system of the power system in order to step up or step down the output of the generator or to step down the voltage of the system.
  • substations are provided with devices for concentrating and distributing electric power, devices for controlling birds, or devices for protecting and controlling devices in systems or substations.
  • a circuit breaker used in a gas insulated switchgear is provided with a gas pressure sensor for detecting gas pressure, an acceleration sensor for detecting a signal according to an abnormality, a current and voltage detector, and a sensor for detecting a transformer state.
  • Thermometers, pressure gauges, oil level sensors and current detectors are installed.
  • sensors are connected to a protective device, a measuring device, a control device and a device monitoring device via a cable for transmitting an electrical signal.
  • the protection device, the measurement device, the control device and the device monitoring device are each connected to the upper level substation monitoring control device via a cable for transmitting an electric signal.
  • the substation is equipped with a very complicated facility for supplying electricity stably, and monitors the operation status of various devices such as breakers installed in the substation to detect and prepare for the signs of failure in advance or to respond quickly to the failure.
  • the monitoring system is provided to recover.
  • the present invention provides a method for selecting an optimal maintenance scenario based on the results of a system reliability index and an economic evaluation.
  • the present invention enables to derive an optimized reliability model for each lower device through a process of compensating a previously generated standard reliability model for each lower device of the power facility, while compensating for the reliability model for the power facility. It is an object of the present invention to provide an asset management method of a power facility and an apparatus for executing the same, which can derive an optimized reliability model for each power facility.
  • the present invention provides a power management asset management method and apparatus for performing the same to satisfy the needs of the customer for the request of the replacement cycle, maintenance method and asset management techniques of the power equipment and its subordinate devices. It aims to do it.
  • An asset management method of a power facility includes the steps of: generating health of each sub device by using state data and real-time monitoring information for each sub device of the power facility; Compensating the reference reliability model for each lower device by generating the reliability of the reference reliability model for each lower device and the health of the lower device, and generating a unique reliability model for each lower device; Analyzing the reliability of the substation system reliability and economic value; Establishing a priority assessment and maintenance strategy based on facility sensitivity; Calculating reliability of the power equipment by applying a system relation model reflecting a specific weight and a failure rate between power equipment and sub-devices; Deriving a maintenance scenario for each lower device and calculating a quotation; And selecting a maintenance scenario according to a predetermined priority, checking whether the maintenance is executed, updating the reliability model specific to each of the lower devices according to the execution result of the maintenance, and building a reliability model for the power equipment. It may include updating.
  • the optimal maintenance scenario can be selected based on the results of the system reliability index and the economic evaluation.
  • an optimized reliability model for each lower device can be derived through a process of compensating a previously generated reference reliability model for each lower device of the power facility, while simultaneously compensating for a reliability model for the power facility. There is an advantage to derive the optimized reliability model for each facility.
  • FIG. 1 is a flow chart for explaining the asset management method of the power equipment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of establishing a priority evaluation and maintenance strategy based on facility sensitivity according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of establishing a maintenance strategy in FIG. 2 in detail.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an internal structure of an asset management apparatus of a power facility according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a graph illustrating a process of determining whether to compensate a reference reliability model for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing in detail a process of selecting a maintenance scenario for a gas insulated switchgear (GIS) according to an embodiment of the present invention.
  • GIS gas insulated switchgear
  • FIG. 7 is a graph illustrating a change in reliability according to a maintenance scenario for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • 8 and 9 are exemplary views for explaining in detail the process of calculating the reliability of the power equipment by using the reliability for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flow chart for explaining the asset management method of the power equipment according to an embodiment of the present invention.
  • an asset management apparatus of a power facility of the present invention first generates health of each lower device using state data and real-time monitoring information for each lower device of the power facility (S110).
  • the status data and real-time monitoring information for each sub-device of the power equipment includes the online monitoring status data for each sub-device, offline monitoring status data for each sub-device and remote monitoring data.
  • the offline monitoring state data may include at least one of installation history, inspection history, failure history, operating environment, and operation history data for each lower device.
  • the asset management device of the power equipment is technical in accordance with the operating environment, insulation deterioration, electrical risk, thermal risk, chemical risk and mechanical risk, airtight performance, insulation performance, breaking performance and current carrying performance for each sub-device Risk assessment totals and measures can be created.
  • an asset management device of a power facility uses the state data and real-time monitoring information of a transformer to determine the technical characteristics according to the operating environment, insulation deterioration, electrical risk, thermal risk, chemical risk, and mechanical risk of the transformer TR. Risk assessment totals and actions can be created.
  • an asset management device of a power facility may use the state data and real-time monitoring information of a gas insulated switchgear (GIS) to record operating history data, airtight performance, insulation performance, breaking performance, and The current carrying capability can be used to generate a total of technical risk assessment points and measures for a gas insulated switchgear (GIS).
  • GIS gas insulated switchgear
  • the asset management apparatus of the power facility compares the reliability of the reference reliability model for each lower device with the health of the lower device to compensate the reference reliability model for each lower device and generates a unique reliability model for each lower device ( S120).
  • the reference reliability model for each lower device is a reference reliability model for each lower device generated based on installation and inspection history data, deterioration analysis data, and accelerated life test data for each device.
  • the asset management device of the power equipment determines that the currently used reference reliability model of each sub-device is an optimized reliability model. Do not run compensation for.
  • the asset management device of the power facility when the asset management apparatus of the power equipment differs from the reliability of the reference reliability model for each subordinate device, the asset management device of the power facility generates a unique reliability model for each lower device by performing compensation for the reference reliability model for each lower device.
  • the asset management device of the power facility determines that the currently used reference reliability model of each sub-device is not an optimized reliability model. By using the compensation for the reference reliability model for each sub-device to calculate a unique reliability model for each sub-device.
  • the reliability model of the power equipment can be optimized by compensating the reference reliability model for each lower device according to the soundness of each lower device.
  • the asset management device of the power facility analyzes the substation system reliability and reliability by the economic value (S130).
  • the system reliability refers to the specified system operation state that satisfies the security that the frequency and voltage are within a certain range, the allowable capacity of the line and other equipment, and the system can be stabilized even if disturbance occurs.
  • Satisfaction level means the system's ability to supply the amount of power required by the customer, and includes energy not supplied index (ENS), customer interruption cost (CIC), and system failure rate. Can be calculated based on
  • the system failure rate may be defined as the sum of failure rates existing at each load point as shown in Equation 1 below.
  • lambda ik means the failure rate of the installation k present at the load point i.
  • ENS can be defined as the product of the sum of all loads and the sum of all unavailability rates due to the facilities present at the load point, as shown in Equation 2 below.
  • P i is the load amount of the load point i
  • U i .k means the unavailability due to the installation k present at the load point i.
  • the power failure cost may be defined as the product of the sum of the damage cost and the failure rate occurring during the power failure multiplied by the sum of all loads, as shown in Equation 3 below.
  • CIC blackout
  • the asset management device of the electric power facility evaluates the priority based on the facility sensitivity and establishes a maintenance strategy (S140).
  • the asset management device of the power plant calculates the technical sensitivity and economic sensitivity, and then evaluates the priorities by reflecting the improvement of the input cost, while establishing a maintenance strategy, estimating the maintenance effect, and lacking reliability. Evaluation of the achievement time, etc. will be performed, which will be described later with reference to FIG. 2.
  • the asset management device of the power equipment calculates the reliability of the power equipment by applying a system relationship model reflecting a specific weight and failure rate between the power equipment and sub-devices (S150).
  • the asset management device of the power equipment calculates the failure rate of the entire lower device by applying conditional probability and failure rate to each of the lower devices, and adds the failure rate of the lower device as a whole to calculate the failure rate of the power equipment by the lower device as a whole. Calculate Such contents are shown in Equation 4 below.
  • the asset management apparatus of the power equipment calculates a failure rate of the entire lower device by applying a weight and a failure rate to each of the lower devices, and adds the failure rate of the lower device as a whole to calculate the failure rate of the power equipment by the entire lower device. Calculate Such contents are shown in Equation 5 below.
  • the asset management device of the power facility derives a maintenance scenario for each lower device and calculates an estimate (S160).
  • the asset management device of the power facility according to the maintenance scenario, reliability evaluation output value, technical evaluation output value, economic evaluation output value and maintenance check cost items, maintenance strategy for each sub-device Maintenance scenarios for each sub-device can be derived and estimated, including cost, priority, sub-device inspection cycle, estimated cost, inspection scheduling, maintenance effectiveness estimates, and expected replacement time for each sub-device.
  • the asset management apparatus of the electric power facility selects a maintenance scenario according to a predetermined priority (S170).
  • the predetermined priority for selecting a maintenance scenario may be a priority that is evaluated by reflecting an improvement effect on the input cost based on technical sensitivity and economic sensitivity, or increase the reliability of the power equipment above a certain value.
  • the overall maintenance cost can be lowered below a certain amount, and various priorities can be applied depending on the situation.
  • the asset management apparatus of the power facility checks whether maintenance is performed (S180), and updates the reliability model of the lower device according to the maintenance execution result, and updates the reliability model of the power facility. (S190).
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of establishing a priority evaluation and maintenance strategy based on facility sensitivity according to an embodiment of the present invention.
  • the method for establishing a priority evaluation and maintenance strategy based on the facility sensitivity is the sensitivity evaluation step (S210), maintenance strategy establishment step (S220), maintenance effect for each facility An estimating step S230 and an unsatisfactory timing evaluation step S240.
  • the technical sensitivity and economic sensitivity can be calculated and priority can be evaluated based on this.
  • the sensitivity is calculated by evaluating the change in the system reliability while changing the failure rate of the corresponding device while fixing the failure rate of all other devices, which can be classified into technical sensitivity and economic sensitivity.
  • the technical sensitivity (S tech ) can be expressed by combining the system failure rate sensitivity and the supply voltage sensitivity as shown in Equation 6 below.
  • S ⁇ is the system failure rate sensitivity and S ENS is the sensitivity of the supply potential power (ENS).
  • the system failure rate sensitivity is the difference between the system failure rate and the system failure rate when the failure rate of one load is changed, as shown in Equation 7 below. Meaning sensitivity normalized to a large value.
  • the sensitivity of supply voltage (ENS) is the difference between supply voltage (ENS) and supply voltage (ENS) when the unavailability rate of one load is changed as shown in Equation 8 below. This value represents the sensitivity normalized to the largest value of the difference between the supply voltage (ENS) and the unavailability ratio of one load and one load.
  • S economic is the difference between the power failure cost (CIC) and the power failure cost (CIC) when the failure rate of one load is changed, as shown in Equation 9 below. It is the sensitivity normalized to the largest value of the difference of the CIC when the failure rate is changed.
  • the present invention reflects the improvement effect on the input cost when the corresponding measures are taken
  • the priority for the check may be calculated as shown in Equation 10 below.
  • Cost maintenance is the input cost when the action is taken.
  • the maintenance strategy establishment step (S220) first, as many random numbers as the total number of maintenance cases for all substation devices are generated, and the maintenance method according to the random number range is applied to calculate the system reliability index and maintenance cost for each case. After the calculation, it is determined whether the case satisfies the constraint for each case to derive a maintenance case that satisfies the constraint, which will be described later with reference to FIG. 3.
  • case-specific constraints may be applied to constraints related to the system reliability index or maintenance cost, but is not necessarily limited thereto.
  • the maintenance effect estimation step (S230) it is confirmed whether maintenance has been performed such as normal inspection, precise inspection, replacement, etc., and whether the maintenance detailed items have been performed and the replacement history of the unit of parts improves the improvement rate of the maintenance performance result. Estimate the maintenance effect by calculating
  • the maintenance effect may be reflected by obtaining and accumulating a failure rate model to which an improvement rate is applied to a failure rate for each lower device and accumulating the life model.
  • a point at which the reliability criteria are not satisfied for the substation that is, a next maintenance is required, and the next maintenance is based on a unique reliability model for each device.
  • the estimated substation reliability index can be derived by calculating future time points that do not satisfy the reliability threshold.
  • the maintenance schedule and estimate for each maintenance target device are then calculated based on the next maintenance required point derived as described above.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of establishing a maintenance strategy in FIG. 2 in detail.
  • the method of establishing a maintenance strategy generates a random number of the total number of maintenance cases (case) for each substation device (S310), the maintenance method according to the random number range Calculating a system reliability index and maintenance cost for each case (S320), determining whether the constraints are satisfied for each case (S330), and deriving a maintenance case that satisfies the constraints (S320). S340).
  • step S310 of generating the total number of maintenance cases for all the substation devices the total number of the total number of maintenance cases for all the devices in the substation is generated.
  • the generation of random numbers can be generated by Monte Carlo simulation, and the random number can generate a number within the range of 0 ⁇ 1 having a continuous uniform distribution, and when the sensitivity analysis result is 0 or less, the random number can be replaced with 0. have.
  • Random number range Maintenance method 0 to 0.25 Status 0.25 to 0.5 Replacement 0.5 to 0.75 Precision inspection 0.75 to 1 Normal inspection
  • the constraints such as the system reliability index or the maintenance cost are checked to determine whether these constraints are satisfied for each case.
  • An example of a constraint may be, but is not limited to, a system reliability index or maintenance cost.
  • step S340 of deriving a maintenance case that satisfies the constraint a case that satisfies the constraint is derived.
  • a maintenance scenario that satisfies conditions such as various types of target reliability and maintenance costs can be selected through the above method.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an internal structure of an asset management apparatus of a power facility according to an embodiment of the present invention.
  • the asset management apparatus of a power facility includes a soundness generation unit 110, a lower device reliability model management unit 120, a power facility reliability model prediction unit 130, a maintenance plan generation unit 140, and maintenance. It includes a maintenance execution unit 150.
  • the soundness generating unit 110 generates soundness for each of the lower devices by using state data and real-time monitoring information for each of the lower devices of the power facility.
  • the status data and real-time monitoring information for each lower device of the power equipment includes the online monitoring status data for each lower device, offline monitoring status data for each lower device and remote monitoring data.
  • the offline monitoring state data may include at least one of installation history, inspection history, failure history, operating environment, and operation history data for each lower device.
  • the soundness generating unit 110 may operate based on the state data and real-time monitoring information for each of the lower devices, and the operating environment for each lower device, insulation degradation, electrical risk, thermal risk, chemical risk, and mechanical risk, airtight performance, and insulation.
  • a total of technical risk assessment points and measures can be created based on performance, breaking performance and current carrying performance.
  • the health generating unit 110 uses the state data and real-time monitoring information for each subordinate device of the transformer TR to operate the transformer TR, the insulation degradation, the electrical risk, the thermal risk, the chemical risk, and the mechanical.
  • a total of technical risk assessment points and measures can be created according to the risk.
  • the soundness generating unit 110 is a gas history switchgear (GIS) operation history data, gas tight performance, insulation performance by using the state data and real-time monitoring information for each sub-device of the gas insulation switchgear (GIS).
  • GIS gas history switchgear
  • the breakdown performance and the energization performance can be used to generate the total technical risk assessment points and measures for the GIS.
  • the lower device reliability model manager 120 compares the reference reliability model for each lower device with the soundness for each lower device generated by the soundness generating unit 110 to determine whether the reference reliability model for each lower device is compensated.
  • the reference reliability model for each lower device may be generated based on installation and inspection history data, deterioration analysis data, and accelerated life test data for each lower device.
  • the lower device reliability model management unit 120 determines that the reference reliability model for each sub-device currently used is an optimized reliability model if the soundness of each lower device is the same as that of the reference reliability model for each lower device. Do not perform compensation for the model.
  • the lower device reliability model manager 120 performs compensation for the reference reliability model for each lower device and calculates a unique reliability model for each lower device when the soundness of each lower device is different from that of the reference reliability model for each lower device. do.
  • the lower device reliability model manager 120 determines that the currently used reference reliability model for each lower device is not an optimized reliability model when the soundness of each lower device differs from that of the reference reliability model for each lower device.
  • the unique reliability model for each lower device is calculated by performing compensation for the reference reliability model for each lower device using the soundness.
  • the reliability model of the power equipment can be optimized by compensating the reference reliability model for each lower device according to the soundness for each lower device rather than continuously using the reference reliability model for each lower device.
  • the lower device reliability model management unit 120 analyzes the reliability of the substation system reliability and economic value.
  • the system reliability can be calculated by the energy Not Supplied Index (ENS), the customer interruption cost (CIC), the system failure rate as described above, the system failure rate, the supply failure power (ENS), Since the description of the blackout cost (CIC) has already been described above, it will be omitted.
  • ENS energy Not Supplied Index
  • CIC customer interruption cost
  • ENS system failure rate
  • ENS supply failure power
  • the lower device reliability model management unit 120 establishes a priority evaluation and maintenance strategy based on the facility sensitivity, and the method of establishing the priority evaluation and maintenance strategy based on the facility sensitivity has already been described above. Omit.
  • the power equipment reliability model predictor 130 calculates the reliability of the power equipment by applying a system relationship model in which specific weights and failure rates between power equipment and sub-devices are reflected.
  • the power equipment reliability model predicting unit 130 calculates the reliability of the entire sub-device by using the reliability of each sub-device and then calculates the reliability of the power facility.
  • the power equipment reliability model predictor 130 calculates a failure rate of the entire lower device by applying conditional probability and a failure rate to each of the lower devices, as shown in Equation 4 above, and adds the failure rate of the lower device as a whole.
  • the failure rate of the power plant by the whole apparatus can be calculated.
  • the power equipment reliability model predictor 130 calculates a failure rate of the entire lower device by applying a weight and a failure rate to each of the lower devices, as shown in Equation 5 above, and adds the failure rate of the entire lower device to the lower level.
  • the failure rate of the power plant by the whole apparatus can be calculated.
  • the maintenance plan generation unit 140 derives a maintenance scenario for each lower device and calculates an estimate.
  • the maintenance plan generation unit 140 according to the maintenance scenario, reliability evaluation output value, technical evaluation output value, economic evaluation output value and maintenance check cost item, maintenance strategy method for each sub-device, Subsequent maintenance scenarios can be derived and quoted, including costs, priorities, device-specific inspection intervals, estimated costs, inspection scheduling, maintenance effectiveness estimates, and expected replacement times by device.
  • the maintenance plan generation unit 140 calculates the technical sensitivity and economic sensitivity, evaluates the priority by reflecting the improvement effect against the input cost, establishes a maintenance strategy, estimates the maintenance effect, It is possible to perform the evaluation of the time point of not being reliable.
  • the maintenance execution unit 150 selects a maintenance scenario according to a predetermined priority with respect to maintenance scenarios and quotations for the lower devices generated by the maintenance plan generation unit 140, and checks whether the maintenance is executed. By updating the reliability model unique to each of the lower devices according to the maintenance execution result, the reliability model for the power equipment is updated.
  • the predetermined priority for selecting a maintenance scenario may use the priority evaluated by reflecting the improvement effect on the input cost based on the technical sensitivity and the economic sensitivity as described above, or the reliability of the power equipment is determined by a specific value. It may be to increase the above, or to lower the overall maintenance cost to a certain amount or less, and in addition, various priorities may be applied depending on the situation.
  • FIG. 5 is a graph illustrating a process of determining whether to compensate a reference reliability model for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • an asset management apparatus of a power facility includes a reliability 310 based on a sound quality of a lower device based on a reliability 310 of a reference reliability model of each lower device, status data of each lower device, and real-time monitoring information.
  • operation 330 it is determined whether the reference reliability model of each lower device is compensated.
  • the reference reliability model for each lower device may be generated based on installation and inspection history data, deterioration analysis data, accelerated life test data, etc. for each device as described above.
  • reference numeral 320 denotes a state in which the reliability according to the health of each sub-device is higher than the reliability 310 of the reference reliability model of each sub-device. The state is lower than the reliability 310 of the model.
  • the asset management apparatus of the power facility includes reliability 310 of the reference reliability model of each sub-device, and reliability according to the soundness of each sub-device based on state data and real-time monitoring information of the sub-device. If)) is different, the compensation for the reference reliability model for each lower device is executed to calculate a unique reliability model for each lower device.
  • the reliability 320, 330 according to the soundness of each lower device differs from the reliability 310 of the reference reliability model of the lower device, the currently used reference reliability model of the lower device is optimized. It is determined that it is not the reliability model, and the compensation for the reference reliability model for each lower device is calculated using the soundness of each lower device to calculate a unique reliability model for each lower device.
  • an optimized reliability model for each lower device may be derived by compensating a reference reliability model for each lower device through the above process.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing in detail a process of selecting a maintenance scenario for a gas insulated switchgear (GIS) according to an embodiment of the present invention.
  • GIS gas insulated switchgear
  • GIS gas insulated switchgear
  • the gas insulation switchgear 400 includes ten sub devices.
  • the subordinate device consists of a CB-breaker 410 with 60% reliability, a CB-operator 420 with 65% reliability, an ES 430 with 80% reliability, and seven other sub-devices with 100% reliability. do.
  • the asset management device of the power facility derives the reliability of the gas insulation switchgear 400 by applying the reliability of each lower device to the system relationship model between the power facility and the sub devices. To this end, the asset management device of the power facility calculates the reliability of the entire sub-device by using the reliability of each sub-device and then determines the reliability of the power facility based on the reliability.
  • the asset management device of the power plant has a reliability of 0.6 for the CB-blocker 410, a 0.65 for the CB-operator 420, a 0.8 for the ES 430, and a reliability of 7 subordinate devices 1 ⁇ 7.
  • the reliability of each subordinate device is multiplied, but the present invention is not limited thereto, and as described above, the reliability of the entire subordinate device may be calculated by summing the reliability of each subordinate device.
  • the asset management device of the power facility may derive a maintenance scenario for each lower device, for example, to derive a maintenance strategy A to strategy C.
  • the maintenance method applied at this time may be made of equipment replacement, overhaul, normal inspection, and the like.
  • Reliability improvement criteria for each maintenance method can be set to 100% for equipment replacement, 30% for precise inspection, and 15% for normal inspection, and it is possible to derive a failure rate improvement value by improving reliability.
  • Figure 7 is a graph for explaining the change in reliability according to the maintenance scenario for each lower device according to an embodiment of the present invention, a detailed description will be described later.
  • the reliability improvement criteria according to the maintenance of the precision inspection and the normal inspection may be changed according to the actual maintenance performance history.
  • the maintenance strategy C increases the reliability of the CB-breaker 410 to 90% through the overhaul of the CB-breaker 410 and the CB-manipulator 420 through the overhaul of the CB-operator 420.
  • the asset management apparatus of the power equipment selects a maintenance scenario according to a predetermined priority, and the predetermined priority applied here reflects the improvement effect on the input cost based on the technical sensitivity and the economic sensitivity as described above. You can use the evaluated priority, or increase the reliability of your utility above a certain value, or lower the overall maintenance cost below a certain amount. You can also apply a ranking.
  • FIG. 7 is a graph illustrating a change in reliability according to a maintenance scenario for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • the reliability improvement criteria according to the maintenance method may be set differently, and the maintenance method may be set to 100% for the replacement of the device, 30% for the detailed inspection, and 15% for the general inspection, but the actual maintenance is performed. Depending on the history, the reliability of the maintenance of overhaul and normal inspection may change.
  • the maintenance strategy A determined through the process of FIG. 6 is the greatest in the reliability improvement as the maintenance scenario including the device replacement, and the maintenance strategy B determined through the process of FIG. 6 is precise.
  • the extent of reliability improvement is moderate.
  • FIG 8 and 9 are exemplary views for explaining in detail the process of calculating the reliability of the power equipment by using the failure rate for each lower device according to an embodiment of the present invention.
  • the asset management apparatus of the power equipment derives the failure rate of the power equipment by applying a failure rate for each lower device to a system relationship model between power equipment and sub-devices.
  • the asset management apparatus of the power equipment calculates the failure rate of the entire lower equipment by applying conditional probability (P) and the failure rate ( ⁇ ) to each of the lower equipment, and then determines this as the reliability of the power equipment by the lower equipment as a whole. Can be.
  • conditional probability (P) is applied to the lower devices (CB operation unit, CB blocking unit, CHD bushing, Comp., CT, PT, DS, ES, GIB, PNL) of the gas insulation switchgear 600.
  • the failure rate ( ⁇ ) it is determined by the reliability of the gas insulation switchgear 600 by the entire lower device.
  • the asset management apparatus of the power equipment calculates a failure rate of the entire lower device by applying a weight (w) and a failure rate ( ⁇ ) to each of the lower devices, and then calculates the reliability of the power equipment by the lower device as a whole. Can be determined.
  • a weight (w) and a failure rate ( ⁇ ) are applied to a lower device (OLTC / NLTC, TR main body, PNL, cooling device, protective relay, bushing, and conservator) of the transformer 700 to apply the lower value.
  • a failure rate of the entire device it is determined by the reliability of the transformer 700 by the entire lower device.
  • the present invention relates to an asset management method for an electric power plant and an apparatus for executing the same, which can be used in the electric power field.

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Abstract

본 발명에 의한 전력설비의 자산관리 방법은, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 하위 기기 별 건전도를 비교하여 하위 기기별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성하며, 변전소 계통신뢰도 및 경제적 가치에 의한 신뢰도를 분석하는 한편, 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하고, 전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 전력설비의 신뢰도를 산출하고, 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 소정의 우선순위에 따라 선정하며 유지보수의 실행 결과에 따라 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델 및 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 갱신한다.

Description

전력설비의 자산관리 방법
본 발명은 전력설비의 자산관리 방법 및 이를 실행하는 장치에 관한 것으로, 전력설비를 이루는 하위 기기의 건전도에 따라 전력설비 별 최적화된 관리 방안을 도출할 수 있는 전력설비의 자산관리 방법 및 이를 실행하는 장치에 관한 것이다.
전력계통 중 송전계통이나 배전계통에는 발전기의 출력을 승압 또는 강압하거나, 계통의 전압을 강압하거나 하기 위하여 변전소가 설치되어 있다. 변전소에는 전압을 승압 또는 강압하기 위한 변압기 외에, 전력을 집중·배분하기 위한 기기나 조류를 제어하기 위한 기기 또는 계통이나 변전소내의 기기를 보호·제어하기 위한 기기가 설치되어 있다.
예를 들면 가스절연개폐장치(GIS)에 사용되는 차단기에는 가스압을 검출하는 가스압센서, 이상에 따른 신호를 검출하는 가속도센서, 전류·전압검출기 등이 설치되고, 변압기에는 변압기의 상태를 검출하는 센서로서 온도계, 압력계, 유면센서, 전류검출기 등이 설치되어 있다
이들 센서는 전기신호를 전송하는 케이블을 거쳐 보호장치, 계측장치, 제어장치 및 기기 감시장치에 접속되어 있다. 다시 보호장치, 계측장치, 제어장치 및 기기 감시장치는 각각 전기신호를 전송하는 케이블을 거쳐 상위의 변전소 감시제어장치에 접속되어 있다.
상기의 변전소에는 전기를 안정적으로 공급하기 위한 아주 복잡한 설비가 갖추어지게 되며, 이러한 변전소에 설치된 차단기와 같은 각종 장치의 동작상태를 모니터링 하여 고장의 징후를 미리 발견하여 대비하거나 아니면 발생된 고장에 신속히 대응하여 복구할 수 있도록 모니터링시스템이 제공되고 있다.
하지만, 변전소의 전력설비에 대한 정확한 상태를 파악하여 관리하는데 어려움이 있어, 기기 별 교체주기, 유지보수방안 등에 있어서 최적화된 자산 관리 기법에 대한 필요성이 대두되고 있으며 이러한 요구사항을 해결하기 위한 방안이 필요한 실정이다.
본 발명은, 계통 신뢰도 지수 및 경제성 평가의 결과를 토대로 최적의 유지보수 시나리오를 선정할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 미리 생성된, 전력설비의 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 보상하는 과정을 통해 하위 기기 별 최적화된 신뢰도 모델을 도출할 수 있도록 하는 한편, 이와 함께 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 보상하여 전력설비 별 최적화된 신뢰도 모델을 도출할 수 있도록 하는 전력설비의 자산관리 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 전력설비 및 이를 구성하는 하위 기기의 교체 주기, 유지보수 방안 및 자산 관리 기법의 요청에 대한 고객의 니즈를 만족시킬 수 있도록 하는 전력설비의 자산관리 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 의한 전력설비의 자산관리 방법은, 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 상기 하위 기기 별 건전도를 생성하는 단계; 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 상기 하위 기기 별 건전도를 비교하여 상기 하위 기기별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 상기 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성하는 단계; 변전소 계통신뢰도 및 경제적 가치에 의한 신뢰도를 분석하는 단계; 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 단계; 전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 상기 전력설비의 신뢰도를 산출하는 단계; 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출하는 단계; 및 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하고, 유지보수 실행 여부를 확인하여 상기 유지보수의 실행 결과에 따라 상기 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 갱신하는 한편, 상기 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 계통 신뢰도 지수 및 경제성 평가의 결과를 토대로 최적의 유지보수 시나리오를 선정할 수 있다는 장점이 있다.
본 발명에 따르면, 미리 생성된, 전력설비의 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 보상하는 과정을 통해 하위 기기 별 최적화된 신뢰도 모델을 도출할 수 있는 한편, 이와 함께 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 보상하여 전력설비 별 최적화된 신뢰도 모델을 도출할 수 있는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 전력설비 및 이를 구성하는 하위 기기의 교체 주기, 유지보수 방안 및 자산 관리 기법의 요청에 대한 고객의 니즈를 만족시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비의 자산관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2에서의 유지보수 전략을 수립하는 방법을 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비의 자산 관리 장치의 내부 구조를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부 판단 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 가스절연개폐장치(GIS)에 대한 유지보수 시나리오 선정과정을 상세히 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 신뢰도를 이용하여 전력설비의 신뢰도를 산출하는 과정을 상세히 설명하기 위한 예시도이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 이점 및/또는 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. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비의 자산관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 전력설비의 자산 관리 장치는 먼저 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 하위 기기 별 건전도를 생성한다(S110). 이때, 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보는 하위 기기 별 온라인 감시 상태 데이터, 하위 기기 별 오프라인 감시 상태 데이터 및 원격 감시 데이터를 포함한다. 상기의 오프라인 감시 상태 데이터는 하위 기기 별 설치 이력, 점검 이력, 고장 이력, 운영 환경 및 운전 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S110에 대한 일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치사항을 생성할 수 있다.
예를 들어, 전력설비의 자산 관리 장치는 변압기(TR)의 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 변압기(TR)의 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 전력설비의 자산 관리 장치는 가스절연개폐장치(GIS)의 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 운전 이력 데이터, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능을 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
그 다음, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 상기 하위 기기 별 건전도를 비교하여 상기 하위 기기별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 상기 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성한다(S120).
여기서, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델은 기기별 설치 및 점검 이력 데이터, 노후 철거품 분석 데이터, 가속수명시험 데이터 등을 토대로 생성된 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델이다.
이때, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 동일하면 현재 사용되는 하위기기 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 신뢰도 모델이라고 판단하여 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하지 않는다.
또한, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성한다.
즉, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면 현재 사용된 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 신뢰도 모델이 아니라고 판단하고, 하위 기기 별 건전도를 이용해 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 산출하는 것이다.
상기와 같은 과정을 통해 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 계속적으로 이용하는 것이 아니라, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 하위 기기 별 건전도에 따라 보상함으로써 전력설비의 신뢰도 모델을 최적화할 수 있다.
다음, 전력설비의 자산 관리 장치는 변전소 계통신뢰도 및 경제적 가치에 의한 신뢰도를 분석한다(S130).
여기서, 계통 신뢰도는 주파수, 전압이 일정 범위 내에 있고, 선로와 그 외 설비의 허용용량을 넘어서지 않으며, 외란이 발생해도 계통이 안정할 수 있는 안전도(Security)를 만족시키는 규정된 계통 운영상태를 만족하는 동시에, 고객이 요구하는 양의 전력을 공급할 수 있는 계통의 능력 정도를 의미하는 것으로서, 공급지장전력량(Energy Not Supplied Index; ENS), 정전비용(Customer Interruption Cost; CIC), 시스템 고장률 등을 토대로 산출할 수 있다.
시스템 고장률은 아래 수학식 1과 같이 각 부하점에 존재하는 고장률의 합으로 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000001
여기서, λi.k는 부하점 i에 존재하는 설비 k의 고장률을 의미한다.
또한, 공급지장전력량(ENS)은 아래 수학식 2와 같이 모든 부하량의 합과 부하점에 존재하는 설비로 인한 모든 비가용율의 합의 곱으로 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000002
여기서, Pi는 부하점 i의 부하량, Ui .k는 부하점 i에 존재하는 설비 k로 인한 비가용률을 의미한다.
한편, 정전비용(CIC)은 아래 수학식 3과 같이 정전시 발생하는 피해비용과 고장율을 곱한 값의 합과 모든 부하량을 합한 값의 곱으로 정의될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000003
여기서, Pi는 부하점 i의 부하량, λi.k는 부하점 i에 존재하는 설비 k의 고장률, ri.k는 부하점 i에 존재하는 설비 k의 고장복구시간, C(r)은 r시간 동안 발생하는 피해비용을 의미한다.
즉, 정전비용(CIC)은 전력공급지장으로 인해 수용가가 받는 영향을 금액으로 환산해서 평가하는 비용으로서, 충격비용과 대처비용으로 나눌 수 있다. 충격비용은 정전의 영향으로 직접적으로 피해를 입는 직접적인 피해 비용과, 정전과는 관계없지만 경제활동에 영향을 미치는 간접적인 피해비용이며, 대처 비용은 정전에 대비하기 위한 비용으로 예상되는 공급지장(정전)에 대비하여 그 피해를 최소화 하기 위해 사전 대비하는 비용이다.
다음, 전력설비의 자산 관리 장치는 설비 민감도를 토대로 우선순위를 평가하고 유지보수 전략을 수립한다(S140).
일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 기술적 민감도, 경제적 민감도를 산출한 후 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 우선순위를 평가하는 한편, 유지보수 전략의 수립, 유지보수 효과의 추정, 신뢰도 미달성 시점 평가 등을 수행하게 되며, 이에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.
다음, 전력설비의 자산 관리 장치는 전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 전력설비의 신뢰도를 산출한다(S150).
일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 각각에 조건부 확률 및 고장률을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출하고, 하위 기기 전체의 고장률을 합산하여 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 고장률을 산출한다. 이와 같은 내용을 나타낸 것이 아래의 수학식 4 이다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000004
λassembled: 하위 기기 전체에 대한 전력설비의 고장률
Pi: 하위 기기 별 조건부 확률
λi: 하위 기기 별 고장률
i: 하위 기기 각각을 지시하는 변수
다른 일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 각각에 가중치 및 고장률을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출하고, 하위 기기 전체의 고장률을 합산하여 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 고장률을 산출한다. 이와 같은 내용을 나타낸 것이 아래의 수학식 5 이다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000005
λassembled: 하위 기기 전체에 대한 전력설비의 고장률
ωi: 하위 기기 별 가중치
λi: 하위 기기 별 고장률
i: 하위 기기 각각을 지시하는 변수
이상에서는 하위 기기 전체에 대한 고장률을 합산하여 전력설비의 고장률을 산출하는 방법을 일예로 설명하고 있으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며 상황에 따라 다양한 방식을 적용할 수 있다.
다음, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출한다(S160).
S160에 대한 일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 유지보수 시나리오 별 신뢰도 평가 출력 값, 기술적 평가 출력 값, 경제성 평가 출력 값 및 유지보수 점검 별 비용 항목에 따라, 하위 기기 별 유지보수 전략 방법, 비용, 우선 순위, 하위기기 별 점검 주기, 예상 비용, 점검 스케줄링, 유지보수 효과 추정, 하위 기기 별 예상 교체 시점을 포함하는 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출할 수 있다.
그리고, 전력설비의 자산 관리 장치는 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정한다(S170). 이때, 유지보수 시나리오를 선정하는 소정의 우선순위는, 기술적 민감도 및 경제적 민감도를 토대로 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 평가한 우선순위를 사용할 수도 있고, 또는 전력설비의 신뢰도를 특정값 이상으로 상승시키도록 하는 것일 수도 있으며, 또는 전체 유지보수 비용이 특정 금액 이하로 낮아지도록 하는 것일 수도 있고, 이외에 상황에 따라 다양한 우선순위를 적용할 수 있다.
마지막으로, 전력설비의 자산 관리 장치는 유지보수의 실행 여부를 확인하고(S180), 유지보수 실행 결과에 따라 상기 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 갱신하는 한편, 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 갱신한다(S190).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 방법은 설비 별 민감도 평가 단계(S210), 유지보수 전략 수립 단계(S220), 유지보수 효과 추정 단계(S230), 및 신뢰도 미달성 시점 평가 단계(S240)를 포함한다.
먼저, 설비 별 민감도 평가 단계(S210)에서는 정의된 설비 별 점검 형태에 따라 유지보수 적용시 신뢰도 개선효과를 평가하는 것으로서, 이때 기술적 민감도, 경제적 민감도를 산출하고, 이를 토대로 우선순위를 평가할 수 있다.
여기서, 민감도는 다른 모든 기기들의 고장률을 고정한 채, 해당 기기의 고장률 값을 변화시켜 가며 시스템 신뢰도의 변화량을 평가하여 산출하는 것으로서, 기술적 민감도와 경제적 민감도로 구분할 수 있다.
기술적 민감도는 시스템 고장률 민감도와 공급지장전력량(ENS) 민감도를 결합하여 정의할 수 있고, 경제적 민감도는 정전비용(CIC) 측면에서 정의할 수 있다.
즉, 기술적 민감도(Stech)는 아래 수학식 6과 같이 시스템 고장률 민감도와 공급지장전력량(ENS) 민감도를 결합하여 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000006
여기서, Sλ는 시스템 고장률 민감도, SENS는 공급지장전력량(ENS) 민감도이다.
이때, 시스템 고장율 민감도는 아래 수학식 7과 같이 시스템 고장율과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 시스템 고장율의 차를, 시스템 고장율과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 시스템 고장율의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도를 의미한다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000007
또한, 공급지장전력량(ENS) 민감도는 아래 수학식 8과 같이 공급지장전력량(ENS)과 하나의 부하의 비가용률이 변경 되었을 때의 공급지장전력량(ENS)의 차를, 공급지장전력량(ENS)과 하나의 부하의 비가용률이 변경 되었을 때의 공급지장전력량(ENS)의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도를 의미한다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000008
그리고, 경제적 민감도(Seconomic)는 아래 수학식 9와 같이 정전비용(CIC)과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 정전비용(CIC)의 차를, 정전비용(CIC)과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 정전비용(CIC)의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도를 의미한다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000009
한편, 설비 점검에 대한 우선순위 부여가 필요할 수 있으나, 상술한 기술적 민감도와 경제적 민감도는 계통 측면에서의 민감도만 표현할 수 있으므로, 본 발명에서는 해당 조치를 취했을 때 투입 비용에 대한 개선 효과를 반영하여 설비 점검에 대한 우선순위를 아래 수학식 10과 같이 산출할 수 있다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2018004868-appb-I000010
여기서, Costmaintenance 는 해당 조치를 취했을 때의 투입 비용이다.
다음, 유지보수 전략 수립 단계(S220)에서는, 먼저 모든 변전소 기기별 유지보수 케이스의 총 개수 만큼의 난수를 생성하고, 난수 범위에 따른 유지보수 방법을 적용하여 케이스별 계통 신뢰도 지수 및 유지보수 비용을 산출한 후, 케이스별로 제약조건에 대한 충족 여부를 판단하여 제약조건을 만족하는 유지보수 케이스를 도출하는 것으로서, 이에 대한 상세한 설명은 도 3을 참조하여 후술한다.
여기서, 케이스별 제약조건은 계통 신뢰도 지수 또는 유지보수 비용과 관련한 제약조건이 적용될 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
이후, 유지보수 효과 추정 단계(S230)에서는, 보통점검, 정밀점검, 교체 등과 같은 유지보수를 수행했는지 확인하고, 유지보수 세부 항목 수행 여부 및 부품단위의 교체 이력을 확인하여 유지보수 수행결과의 개선율을 계산함으로써 유지보수 효과를 추정한다.
여기서, 유지보수 효과는 하위 기기별 고장률에 개선율이 적용된 고장률 모델이 구해지고 누적되어 수명 모델이 개선됨으로써 반영될 수 있다.
다음, 신뢰도 미달성 시점 평가 단계(S240)에서는, 변전소에 대하여 신뢰도 기준을 충족하지 못하는 시점, 즉 차기 유지보수가 필요한 시점을 도출하며, 이때 차기 유지보수가 필요한 시점은 기기별 고유 신뢰도 모델을 토대로 평가된 변전소 신뢰도 지수를 산출하여 신뢰도 임계값을 만족하지 못하는 미래의 시점을 산출함으로써 도출할 수 있다. 이와 같이 도출된 차기 유지보수 필요시점을 토대로 이후 유지보수 대상 기기별 유지보수 스케줄링 및 견적이 산출되게 된다.
도 3은 도 2에서의 유지보수 전략 수립 방법을 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 유지보수 전략 수립 방법은 모든 변전소 기기별 유지보수 케이스(case)의 총 개수 만큼의 난수를 생성하는 단계(S310), 난수 범위에 따른 유지보수 방법을 적용하여 케이스별 계통 신뢰도 지수 및 유지보수 비용을 산출하는 단계(S320), 케이스별로 제약조건에 대한 충족 여부를 판단하는 단계(S330), 및 제약조건을 만족하는 유지보수 케이스를 도출 하는 단계(S340)를 포함한다.
먼저, 모든 변전소 기기별 유지보수 케이스의 총 개수 만큼의 난수를 생성하는 단계(S310)에서는, 변전소의 모든 기기에 대한 유지보수 케이스(case)를 모두 합한 총 개수 만큼의 난수를 생성한다.
이때, 난수의 생성은 몬테 카를로 시뮬레이션에 의해 생성할 수 있으며, 또한 난수는 연속 균등분포를 갖는 0~1 범위 내의 수를 발생하도록 하는 한편, 민감도 분석 결과 0 이하인 경우는 난수를 0으로 치환할 수 있다.
다음, 난수 범위에 따른 유지보수 방법을 적용하여 케이스별 계통 신뢰도 지수 및 유지보수 비용을 산출하는 단계(S320)에서는, 난수의 범위에 따라 유지보수 방법을 적용하는 한편, 케이스별 계통 신뢰도 지수 및 유지보수 비용을 산출한다.
예를 들어, 아래 표 1과 같이 난수가 0.25 이하의 경우는 현상 유지, 난수가 0.5 이하의 경우는 교체, 난수가 0.75 이하의 경우 정밀점검, 난수가 0.75 초과의 경우는 보통 점검으로 유지보수 방법을 적용할 수 있다.
난수 범위 유지보수 방법
0 ~ 0.25 현상유지
0.25 ~ 0.5 교체
0.5 ~ 0.75 정밀점검
0.75 ~ 1 보통점검
다음, 케이스별로 제약조건에 대한 충족 여부를 판단하는 단계(S330)에서는, 계통 신뢰도 지수 또는 유지보수 비용과 같은 제약조건을 확인하여 케이스별로 이러한 제약조건을 충족하는 지를 판단한다. 제약조건의 일예로서 계통 신뢰도 지수 또는 유지보수 비용을 적용할 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
이후, 제약조건을 만족하는 유지보수 케이스를 도출하는 단계(S340)에서는, 제약조건을 충족하는 케이스를 도출한다.
본 발명에서는, 이상과 같은 방법을 통해 여러 유형의 목표 신뢰도나 유지보수 비용 등의 조건을 충족하는 유지보수 시나리오를 선정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비의 자산 관리 장치의 내부 구조를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 4를 참조하면, 전력설비의 자산 관리 장치는 건전도 생성부(110), 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120), 전력설비 신뢰도 모델 예측부(130), 유지보수 방안 생성부(140) 및 유지보수 실행부(150)를 포함한다.
건전도 생성부(110)는 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 상기 하위 기기 별 건전도를 생성한다. 이때, 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보는 하위 기기 별 온라인 감시 상태 데이터, 하위 기기 별 오프라인 감시 상태 데이터 및 원격 감시 데이터를 포함한다. 상기의 오프라인 감시 상태 데이터는 하위 기기 별 설치 이력, 점검 이력, 고장 이력, 운영 환경 및 운전 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 건전도 생성부(110)는 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 기초로 하위 기기 별 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치사항을 생성할 수 있다.
예를 들어, 건전도 생성부(110)는 변압기(TR)의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 변압기(TR)의 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 건전도 생성부(110)는 가스절연개폐장치(GIS)의 하위기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 운전 이력 데이터, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능을 이용하여 가스절연개폐장치(GIS)의 기술적 위험도 평가 총점 및 조치 사항을 생성할 수 있다.
하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델과 건전도 생성부(110)에 의해 생성된 하위 기기 별 건전도를 비교하여 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단한다. 여기서, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델은 하위 기기별 설치 및 점검 이력 데이터, 노후 철거품 분석 데이터, 가속수명시험 데이터 등을 토대로 생성될 수 있다.
이때, 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 하위 기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 동일하면 현재 사용되는 하위기기 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 신뢰도 모델이라고 판단하여 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하지 않는다.
또한, 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 하위기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하고 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 산출한다.
즉, 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 하위 기기 별 건전도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도와 상이하면 현재 사용된 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 신뢰도 모델이 아니라고 판단하여, 하위 기기 별 건전도를 이용하여 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 산출하는 것이다.
상기와 같은 과정을 통해 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 계속적으로 이용하는 것이 아니라 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 하위 기기 별 건전도에 따라 보상함으로써 전력설비의 신뢰도 모델을 최적화할 수 있다.
다음, 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 변전소 계통신뢰도 및 경제적 가치에 의한 신뢰도를 분석한다.
여기서, 계통 신뢰도는 상술한 바와 같이 공급지장전력량(Energy Not Supplied Index : ENS), 정전비용(Customer Interruption Cost : CIC), 시스템 고장률 등으로 산출할 수 있으며, 시스템 고장률, 공급지장전력량(ENS), 정전비용(CIC)에 대한 설명은 이미 상술하였으므로 생략한다.
또한, 하위 기기 신뢰도 모델 관리부(120)는 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하며, 이때 설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 방법은 이미 상술하였으므로 이에 대한 설명은 생략한다.
전력설비 신뢰도 모델 예측부(130)는 전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 전력설비의 신뢰도를 산출한다.
일 실시예에서, 전력설비 신뢰도 모델 예측부(130)는 하위 기기 별 신뢰도를 이용하여 전체 하위 기기의 신뢰도를 산출한 후 이를 토대로 전력설비의 신뢰도를 산출한다.
예를 들어, 전력설비 신뢰도 모델 예측부(130)는 상술한 수학식 4와 같이 하위 기기 각각에 조건부 확률 및 고장률을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출하고, 하위 기기 전체의 고장률을 합산하여 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 고장률을 산출할 수 있다.
다른 예를 들어, 전력설비 신뢰도 모델 예측부(130)는 상술한 수학식 5와 같이 하위 기기 각각에 가중치 및 고장률을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출하고, 하위 기기 전체의 고장률을 합산하여 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 고장률을 산출할 수 있다.
한편, 유지보수 방안 생성부(140)는 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출한다.
일 실시예에서, 유지보수 방안 생성부(140)는 유지보수 시나리오 별 신뢰도 평가 출력 값, 기술적 평가 출력 값, 경제성 평가 출력 값 및 유지보수 점검 별 비용 항목에 따라, 하위 기기 별 유지보수 전략 방법, 비용, 우선 순위, 기기 별 점검 주기, 예상 비용, 점검 스케줄링, 유지보수 효과 추정, 기기 별 예상 교체 시점을 포함하는 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출할 수 있다.
다른 실시예로서, 유지보수 방안 생성부(140)는 기술적 민감도, 경제적 민감도를 산출한 후 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 우선순위를 평가하는 한편, 유지보수 전략의 수립, 유지보수 효과의 추정, 신뢰도 미달성 시점 평가 등을 수행할 수 있다.
유지보수 실행부(150)는 유지보수 방안 생성부(140)에서 생성된 하위 기기 별 유지보수 시나리오 및 견적에 대해 소정의 우선 순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하는 한편, 유지보수의 실행 여부를 확인하여 유지보수 실행 결과에 따라 상기 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 갱신하는 한편, 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 갱신한다.
이때, 유지보수 시나리오를 선정하는 소정의 우선순위는, 상술한 바와 같이 기술적 민감도 및 경제적 민감도를 토대로 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 평가한 우선순위를 사용할 수도 있고, 또는 전력설비의 신뢰도를 특정값 이상으로 상승시키도록 하는 것일 수도 있으며, 또는 전체 유지보수 비용이 특정 금액 이하로 낮아지도록 하는 것일 수도 있고, 이외에 상황에 따라 다양한 우선순위를 적용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부 판단 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 및 하위 기기 별 상태 데이터 및 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 하위 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)를 비교하여, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 보상 여부를 판단한다. 이때, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델은 상술한 바와 같이 기기 별 설치 및 점검 이력 데이터, 노후 철거품 분석 데이터, 가속수명시험 데이터 등을 토대로 생성될 수 있다.
여기서, 도면부호 320은 하위 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 보다 높은 상태를 나타내며, 도면부호 330은 하위 기기 별 건전도에 따른 신뢰도가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 보다 낮은 상태를 나타낸 것이다.
일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310) 및 하위 기기 별 상태 데이터 및 실시간 모니터링 정보를 기초로 생성된 하위 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)가 상이하면, 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 산출한다.
즉, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 건전도에 따른 신뢰도(320, 330)가 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도(310)와 상이하면, 현재 사용된 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델이 최적화된 신뢰도 모델이 아니라고 판단하여 하위 기기 별 건전도를 이용하여 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델에 대한 보상을 실행하여 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 산출하는 것이다.
본 발명에서는, 상기와 같은 과정을 통해 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 보상함으로써 하위 기기 별 최적화된 신뢰도 모델을 도출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 가스절연개폐장치(GIS)에 대한 유지보수 시나리오 선정과정을 상세히 설명하기 위한 예시도이다.
이하에서는, 가스절연개폐장치(GIS)를 예로 들어 본 발명에 의해 유지보수 시나리오를 선정하는 과정을 설명한다.
도 6을 참조하면, 가스절연개폐장치(400)는 10개의 하위 기기로 구성된다. 예를 들어, 하위 기기는 신뢰도 60%의 CB-차단기(410), 신뢰도 65%의 CB-조작기(420), 신뢰도 80%의 ES(430), 및 신뢰도 100%의 기타 7개의 하위 기기로 구성된다.
전력설비의 자산 관리 장치는 전력설비-하위 기기 간 시스템 관계모델에 하위 기기 별 신뢰도를 적용하여 가스절연개폐장치(400)의 신뢰도를 도출한다. 이를 위해, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 신뢰도를 이용하여 전체 하위 기기의 신뢰도를 산출한 후 이를 토대로 전력설비의 신뢰도를 결정한다.
즉, 전력설비의 자산 관리 장치는 CB-차단기(410)에 대한 신뢰도 0.6, CB-조작기(420)에 대한 신뢰도 0.65, ES(430)에 대한 신뢰도 0.8, 7개의 하위 기기에 대한 신뢰도 1 × 7을 토대로, 전체 하위 기기의 신뢰도를 각 하위 기기의 신뢰도를 승산한 0.6 × 0.65 × 0.8 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1= 38% 로 산출할 수 있고, 이를 전력설비의 신뢰도 38%로 결정할 수 있다. 여기서는 각 하위 기기의 신뢰도를 승산 하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며 상술한 바와 같이 각 하위 기기의 신뢰도를 합산하는 방식으로 하위 기기 전체의 신뢰도를 산출할 수도 있다.
또한, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하게 되며, 예를 들어 유지보수 전략 A 내지 전략 C 를 도출할 수 있다.
이때 적용되는 유지보수 방식은 기기 교체, 정밀점검, 보통점검 등으로 이루어질 수 있다. 각 유지보수 방식을 통한 신뢰도 향상 기준은 기기 교체의 경우 100%, 정밀점검은 30%, 보통점검은 15%로 설정할 수 있으며 신뢰도 향상에 따른 고장률 개선값의 도출이 가능하다. 이를 나타낸 것이 도 7 로서, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프이며, 상세한 설명은 후술한다. 이때, 실제 유지보수 수행 이력에 따라 정밀점검 및 보통점검의 유지보수에 따른 신뢰도 향상 기준은 변화될 수 있다.
유지보수 전략 A는, CB-차단기(410)의 교체를 통해 CB-차단기(410)의 신뢰도를 100%로 상승시키고, CB-조작기(420)의 정밀점검을 통해 CB-조작기(420)의 신뢰도를 95%로 상승시키고, ES(430)의 보통 점검을 통해 ES(430)의 신뢰도를 95%로 상승시켜, 전력설비의 신뢰도를 0.95 × 0.95 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 = 90%로 상승시키는 전략이다.
유지보수 전략 B는, CB-차단기(410)의 정밀점검을 통해 CB-차단기(410)의 신뢰도를 90%로 상승시키고, CB-조작기(420)의 정밀점검을 통해 CB-조작기(420)의 신뢰도를 95%로 상승시키고, ES(430)의 정밀점검을 통해 ES(430)의 신뢰도를 100%로 상승시켜, 전력설비의 신뢰도를 0.95 × 0.9 × 0.95 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 = 85%로 상승시키는 전략이다.
한편, 유지보수 전략 C는, CB-차단기(410)의 정밀점검을 통해 CB-차단기(410)의 신뢰도를 90%로 상승시키고, CB-조작기(420)의 정밀점검을 통해 CB-조작기(420)의 신뢰도를 95%로 상승시키고, ES(430)의 보통점검을 통해 ES(430)의 신뢰도를 95%로 상승시켜, 전력설비의 신뢰도를 0.9 × 0.95 × 0.95 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 × 1 = 81%로 상승시키는 전략이다.
이후, 전력설비의 자산 관리 장치는 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하게 되며, 이때 적용되는 소정의 우선순위는 상술한 바와 같이 기술적 민감도 및 경제적 민감도를 토대로 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 평가한 우선순위를 사용할 수도 있고, 또는 전력설비의 신뢰도를 특정값 이상으로 상승시키도록 하는 것일 수도 있고, 또는 전체 유지보수 비용이 특정 금액 이하로 낮아지도록 하는 것일 수도 있으며, 이외에 상황에 따라 다양한 우선순위를 적용할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 유지보수 시나리오에 따른 신뢰도 변화를 설명하기 위한 그래프이다.
일 실시예로서, 유지보수 방식에 따른 신뢰도 향상 기준을 달리 설정할 수 있으며, 유지보수 방식이 기기 교체의 경우 100%, 정밀점검은 30%, 보통점검은 15%로 설정할 수 있지만, 실제 유지보수 수행 이력에 따라 정밀점검 및 보통점검의 유지보수에 따른 신뢰도는 변화될 수 있다.
도 7에서, 도 6의 과정을 통해 결정된 유지보수 전략 A는 기기 교체를 포함하는 유지보수 시나리오로서 신뢰도 향상의 폭이 가장 큰 것을 알 수 있으며, 도 6의 과정을 통해 결정된 유지보수 전략 B는 정밀점검을 중심으로 하는 유지보수 시나리오로서 신뢰도 향상의 폭은 중간 정도이다.
한편, 도 6의 과정을 통해 결정된 유지보수 전략 C는 보통점검 위주의 유지보수 시나리오를 적용한 경우로서 신뢰도 향상의 폭이 가장 작음을 알 수 있다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하위 기기 별 고장률을 이용하여 전력설비의 신뢰도를 산출하는 과정을 상세히 설명하기 위한 예시도이다.
도 8 및 도 9에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 전력설비의 자산 관리 장치는 전력설비-하위 기기 간 시스템 관계모델에 상기 하위 기기 별 고장률을 적용하여 상기 전력설비의 고장률을 도출한다.
일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 각각에 조건부 확률(P) 및 고장률(λ)을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출한 후 이를 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 신뢰도로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 8과 같이 가스절연개폐장치(600)의 하위 기기(CB 조작부, CB 차단부, CHD 부싱, Comp., CT, PT, DS, ES, GIB, PNL)에 조건부 확률(P) 및 고장률(λ)을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출한 후 이를 하위 기기 전체에 의한 가스절연개폐장치(600)의 신뢰도로 결정한다.
또한, 다른 일 실시예에서, 전력설비의 자산 관리 장치는 하위 기기 각각에 가중치(w) 및 고장률(λ)을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출한 후 이를 하위 기기 전체에 의한 전력설비의 신뢰도로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 9와 같이 변압기(700)의 하위 기기(OLTC/NLTC, TR 본체, PNL, 냉각 장치, 보호 계전기, 부싱, 콘서베이터)에 가중치(w) 및 고장률(λ)을 적용하여 하위 기기 전체의 고장률을 산출한 후 이를 하위 기기 전체에 의한 변압기(700)의 신뢰도로 결정한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
* 부호의 설명
100: 전력설비의 자산 관리 장치
110: 건전도 생성부
120: 하위 기기 신뢰도 모델 관리부
130: 전력설비 신뢰도 모델 예측부
140: 유지보수 방안 생성부
150: 유지보수 실행부
본 발명은 전력설비의 자산관리 방법 및 이를 실행하는 장치에 관한 것으로서, 전력설비 분야에 이용가능하다.

Claims (17)

  1. 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 상기 하위 기기 별 건전도를 생성하는 단계;
    하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 상기 하위 기기 별 건전도를 비교하여 상기 하위 기기별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 상기 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성하는 단계;
    변전소 계통신뢰도 및 경제적 가치에 의한 신뢰도를 분석하는 단계;
    설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 단계;
    전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 상기 전력설비의 신뢰도를 산출하는 단계;
    하위 기기 별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출하는 단계; 및
    소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하고, 유지보수 실행 여부를 확인하여 상기 유지보수의 실행 결과에 따라 상기 하위 기기 별 고유의 신뢰도 모델을 갱신하는 한편, 상기 전력설비에 대한 신뢰도 모델을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    설비 민감도를 토대로 우선순위 평가 및 유지보수 전략을 수립하는 단계는,
    기술적 민감도 및 경제적 민감도를 계산하고 이를 토대로 우선순위를 평가하는 설비 별 민감도 평가 단계;
    다양한 유지보수 전략 중 최적의 유지보수 전략을 도출하는 유지보수 전략 수립 단계;
    유지보수를 수행했는지 확인하고 유지보수 수행 결과에 따른 개선율을 계산하는 유지보수 효과 추정 단계; 및
    신뢰도 기준을 충족하지 못하는 차기 유지보수 필요시점을 도출하는 신뢰도 미달성 시점 평가 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 기술적 민감도는, 시스템 고장률 민감도와 공급지장전력량(ENS) 민감도로 이루어지고,
    상기 시스템 고장률 민감도는, 시스템 고장율 민감도는 시스템 고장율과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 시스템 고장율의 차를 시스템 고장율과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 시스템 고장율의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도이고,
    상기 공급지장전력량(ENS) 민감도는, 공급지장전력량(ENS)과 하나의 부하의 비가용률이 변경 되었을 때의 공급지장전력량(ENS)의 차를 공급지장전력량(ENS)과 하나의 부하의 비가용률이 변경 되었을 때의 공급지장전력량(ENS)의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도인 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 경제적 민감도는, 정전비용(CIC) 민감도로 이루어지고,
    상기 정전비용(CIC) 민감도는 정전비용(CIC)과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 정전비용(CIC)의 차를 정전비용(CIC)과 하나의 부하의 고장률이 변경 되었을 때의 정전비용(CIC)의 차 중 가장 큰 값으로 정규화한 민감도인 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 우선순위는 상기 기술적 민감도와 상기 경제적 민감도를 토대로 해당 조치를 취했을 때 투입 비용에 대한 개선 효과를 반영하여 결정되는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 유지보수 전략 수립 단계는, 모든 변전소 기기별 유지보수 케이스에 대해 케이스별 계통 신뢰도 지수 및 유지보수 비용을 산출한 후, 케이스별로 제약조건에 대한 충족 여부를 판단하여 상기 제약조건을 만족하는 유지보수 케이스를 도출하여 전략을 수립하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 신뢰도 미달성 시점 평가 단계는, 하위 기기별 고유 신뢰도 모델을 토대로 평가된 변전소 신뢰도 지수를 산출하여 신뢰도 임계값을 만족하지 못하는 미래의 시점을 산출함으로써 상기 차기 유지보수 필요시점을 도출하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델은
    상기 하위 기기 별 설치 및 점검 이력 데이터, 노후 철거품 분석 데이터, 가속수명시험 데이터 중 적어도 하나를 토대로 생성되는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 상기 하위 기기 별 건전도를 생성하는 단계는
    상기 하위 기기 별 온라인 감시 상태 데이터, 상기 하위 기기 별 오프라인 감시 상태 데이터, 및 원격 감시 데이터를 이용하여 하위 기기 별 건전도를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 오프라인 감시 상태 데이터는
    상기 하위 기기 별 설치 이력, 점검 이력, 고장 이력, 운영 환경 및 운전 이력 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 전력설비의 하위 기기 별 상태 데이터와 실시간 모니터링 정보를 이용하여 상기 하위 기기 별 건전도를 생성하는 단계는
    상기 하위 기기 별 운영 환경, 절연물 열화, 전기적 위험도, 열적 위험도, 화학적 위험도 및 기계적 위험도, 기밀 성능, 절연 성능, 차단 성능 및 통전 성능에 따른 기술적 위험도 평가 총점 및 조치사항을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델의 신뢰도 및 상기 하위 기기 별 건전도를 비교하여 상기 하위 기기별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 상기 하위 기기별 고유의 신뢰도 모델을 생성하는 단계는
    상기 하위 기기 별 건전도를 적용하여 상기 하위 기기 별 기준 신뢰도 모델을 보상하고 신뢰도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 전력설비-하위 기기 간 특정 가중치 및 고장률이 반영된 시스템 관계모델을 적용하여 상기 전력설비의 신뢰도를 산출하는 단계는
    상기 하위 기기 각각에 특정 가중치 및 고장률을 적용하여 전력설비의 고장률을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 하위 기기별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출하는 단계는,
    상기 유지보수 시나리오 별 신뢰도 평가 출력 값, 기술적 평가 출력 값, 경제성 평가 출력 값 및 유지보수 점검 별 비용 항목에 따라, 하위 기기 별 유지보수 전략 방법, 비용, 우선 순위, 기기 별 점검 주기, 예상 비용, 점검 스케줄링, 유지보수 효과 추정, 기기 별 예상 교체 시점을 포함하는 하위 기기별 유지보수 시나리오를 도출하고 견적을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하는 것은,
    기술적 민감도 및 경제적 민감도를 토대로 투입비용 대비 개선 효과를 반영하여 평가한 우선순위를 사용하는 것임을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하는 것은,
    상기 전력설비의 신뢰도가 특정 신뢰도 이상으로 상승하는 상기 하위 기기 별 유지보수 시나리오를 선정하는 것임을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 소정의 우선순위에 따라 유지보수 시나리오를 선정하는 것은,
    상기 전력설비의 하위 기기별 유지보수 시나리오를 선정함에 있어, 전체 유지보수 비용이 특정 금액 이하가 되도록 선정하는 것임을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
  17. 제6항에 있어서,
    상기 제약조건은 계통 신뢰도 지수 또는 유지보수 비용과 관련한 조건 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는
    전력설비의 자산관리 방법.
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