WO2021025232A1 - 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템 - Google Patents

인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템 Download PDF

Info

Publication number
WO2021025232A1
WO2021025232A1 PCT/KR2019/016318 KR2019016318W WO2021025232A1 WO 2021025232 A1 WO2021025232 A1 WO 2021025232A1 KR 2019016318 W KR2019016318 W KR 2019016318W WO 2021025232 A1 WO2021025232 A1 WO 2021025232A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
switchboard
unit
repair method
artificial intelligence
information
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/016318
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이진혁
Original Assignee
이진혁
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이진혁 filed Critical 이진혁
Publication of WO2021025232A1 publication Critical patent/WO2021025232A1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B—BOARDS, SUBSTATIONS OR SWITCHING ARRANGEMENTS FOR THE SUPPLY OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B13/00—Arrangement of switchgear in which switches are enclosed in, or structurally associated with, a casing, e.g. cubicle
    • H02B13/02—Arrangement of switchgear in which switches are enclosed in, or structurally associated with, a casing, e.g. cubicle with metal casing
    • H02B13/025—Safety arrangements, e.g. in case of excessive pressure or fire due to electrical defect
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K1/00—Details of thermometers not specially adapted for particular types of thermometer
    • G01K1/02—Means for indicating or recording specially adapted for thermometers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods

Definitions

  • the present invention relates to a switchboard system equipped with an artificial intelligence function, and more specifically, an artificial intelligence function that monitors a switchboard remotely, analyzes information of events occurring in the switchboard, and presents a more accurate repair method through an artificial intelligence function. It relates to the onboard switchboard system.
  • a switchboard is a device in which switches, instruments, and relays (relays) are put and managed regularly for the operation or control of a power plant or substation, and the operation of an electric motor, and power is distributed to each of the distribution panels.
  • the distribution board receives power from the switchboard through the trunk line and supplies power to terminal loads and electricity use facilities.
  • the switchboard receives power by stepping down to a high voltage of 3.3KV or 6.6KV in the substation room by receiving an extra high voltage of 22.9KV, and by stepping down to 3 phases and 4 wires in a transformer, 690V, 440V, 380V or 220V power is supplied to the load. Supply.
  • Switchboards are installed in power plants, substations, switching stations, ships, or equivalent places for receiving or distributing high-voltage or special high-voltage electricity.
  • the switchboard system equipped with an artificial intelligence function is equipped with an artificial intelligence function that remotely monitors the switchboard, analyzes event information occurring in the switchboard, and presents a more accurate repair method through the artificial intelligence function. It aims to provide a switchboard system.
  • the switchboard system equipped with an artificial intelligence function can remotely monitor the status of the switchboard, and when an event occurs in the switchboard, the location and configuration of the event, a repair method, a list of necessary tools, etc.
  • the purpose of this is to provide a switchboard system equipped with an artificial intelligence function that notifies managers.
  • the switchboard system equipped with an artificial intelligence function is equipped with an artificial intelligence function that derives the event occurrence configuration, location, and repair method through artificial intelligence while the monitoring information of the switchboard is accumulated as big data. It aims to provide a switchboard system.
  • a switchboard system equipped with an artificial intelligence function includes: a sensor unit mounted on a switchboard to sense monitoring information of the switchboard; A control unit for receiving sensing information from the sensor unit, analyzing the event occurrence location and event type of the switchboard, and deriving a repair method; And a display unit configured to display the event occurrence location, the event type, and the repair method on a screen, wherein the control unit comprises: an information receiving unit receiving the sensing information; A storage unit for storing the circuit diagram and repair method of the switchboard in advance; A processing unit that analyzes the event occurrence location and the event type from the sensing information, and derives the repair method; An image generator configured to receive the event occurrence location from the processing unit, load a circuit diagram of the location to generate a circuit image, and generate an event occurrence display image and transmit it to the display; And a command instruction unit for receiving the repair method and transmitting it to the display unit.
  • control unit further includes an information input unit into which an actual repair method performed by a user is input, and an operation unit for receiving and storing/comparing the repair method and the actual repair method derived by the processing unit and performing deep learning, ,
  • the storage unit may modify the repair method according to the comparison or deep learning result of the operation unit.
  • the sensor unit may include a temperature sensor for sensing a temperature of the switchboard; and a partial discharge sensor for detecting a partial discharge of the switchboard; And a humidity sensor for sensing the humidity of the switchboard.
  • the storage unit may further store a parts list of the switchboard.
  • the sensor unit may be mounted on each of a plurality of switchboards, and the storage unit may store information of each of the plurality of switchboards, and a circuit diagram corresponding to an area in which the configuration of the switchboard is grouped may be stored.
  • the monitoring information is accumulated as big data in the storage unit, and the processing unit may analyze the event occurrence location and the event type through an artificial intelligence-based learning algorithm, and derive the repair method.
  • the switchboard system equipped with an artificial intelligence function is a switchboard equipped with an artificial intelligence function that remotely monitors the switchboard, analyzes events occurring in the switchboard, and presents a more accurate repair method through the artificial intelligence function.
  • the system is provided.
  • the processing unit can quickly and accurately identify the location, composition, and cause of an accident in the switchboard through an artificial intelligence-based learning algorithm.
  • the repair method derived by the processing unit is compared with the actual repair method, and the accuracy of the repair method is continuously improved as information is accumulated and deep learning is performed.
  • FIG. 1 and 2 are schematic views of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention
  • 3 and 4 are a relationship diagram of a control unit of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an area of a switchboard of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is an exemplary diagram of a switchboard circuit diagram storage of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of an image generating unit of a storage unit of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention
  • FIGS. 8 and 9 are exemplary diagrams of image generation of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function
  • FIG. 10 is an exemplary view of a display unit of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function.
  • FIG. 1 and 2 are schematic views of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention.
  • a switchboard system 1000 equipped with an artificial intelligence function remotely monitors the switchboard (S), analyzes information of events occurring in the switchboard (S), and presents a more accurate repair method through the artificial intelligence function. Is to do.
  • a switchboard system 1000 equipped with an artificial intelligence function includes a sensor unit 100, a control unit 200 and a display unit 300.
  • the sensor unit 100 is mounted on each of the plurality of switchboards S to sense monitoring information of the switchboard S.
  • the sensor unit 100 includes a temperature sensor 110, a partial discharge sensor 120, and a humidity sensor 130.
  • Fire in the switchboard S may be caused by deterioration or discharge such as an arc.
  • the temperature sensor 110 is set to a reference temperature and senses the occurrence of a fire together with sensing the temperature range.
  • the partial discharge sensor 120 detects whether or not there is a partial discharge inside the switchboard S, and the humidity sensor 130 senses the humidity inside the switchboard S.
  • the moisture sensor senses the humidity of the switchboard S and senses whether condensation occurs.
  • Temperature sensor 110, partial discharge sensor 120, humidity sensor 130, the sensor unit 100 is an example, in addition to the above-described temperature sensor 110, partial discharge sensor 120, humidity sensor 130 It may include various sensors capable of monitoring the switchboard (S).
  • 3 and 4 are relationship diagrams of a control unit of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention.
  • the control unit 200 is a component that monitors the switchboard S through information sensed by the sensor unit 100, determines whether an event has occurred, and provides a repair method when an event occurs.
  • an event means an accident or breakdown.
  • Each component of the control unit 200 to be described later may be an individual configuration, all functions may be performed in a single configuration, or any one configuration may perform several functions. In the present embodiment, it will be described that a plurality of configurations perform each function described later.
  • the control unit 200 includes an information receiving unit 210, a storage unit 220, a processing unit 230, an image generating unit 240, a command instruction unit 250, an information input unit 260, and an operation unit 270. Includes.
  • the information receiving unit 210 is configured to receive sensing information sensed by the sensor unit 100.
  • the sensing information may be transmitted to the information receiving unit 210 through wireless communication.
  • the storage unit 220 is a component in which monitoring related information is stored in advance. Specifically, status information of the switchboard, information of each of a plurality of switchboards, a circuit diagram of the switchboard, a parts list, a fault display circuit diagram, and a repair method are stored.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an area of a switchboard of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention.
  • information on the state of the switchboard S according to the sensing value of the sensor unit 100 is accumulated as big data as the switchboard state information. That is, information on the state of the switchboard S when the sensing value of the sensor unit 100 is an arbitrary value is accumulated as big data.
  • switchboard As information about the switchboard, information about each switchboard S and a circuit diagram of the switchboard S are stored in advance. And the switchboard image is also saved in advance.
  • a plurality of switchboards (S) are installed, and information of each switchboard (S) is stored because it must be distinguished from which switchboard (S) an event has occurred.
  • a unique number may be assigned to each switchboard S, and the assigned unique number may be stored in the storage unit 220.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram of a switchboard circuit diagram storage of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention.
  • the switchboard S consists of a number of configurations, and the configurations of the switchboard S are set as several grouped regions, and a circuit diagram corresponding to each region is stored. That is, the circuit diagram of the switchboard S stores a circuit diagram corresponding to each area in which the configuration of the switchboard S is grouped. Also, the parts list used in each group can be saved together.
  • a fault indication circuit diagram is also stored in the storage unit 220.
  • the fault display circuit diagram is used when displaying a faulty configuration or area on the display, and refers to a circuit diagram of another configuration or area and an image displayed differently so that the human eye can easily distinguish it.
  • This fault indication circuit diagram also includes an image showing the switchboard S where the event occurred.
  • the fault indication circuit diagram may be of the same circuit diagram in different colors, or may be an image that can emphasize the corresponding circuit diagram, and may be implemented in various other images. In other words, the type of image is not limited as long as it can be clearly distinguished from the composition in which no event has occurred.
  • a repair method is stored in the storage unit 220.
  • possible repair methods are stored when an event occurs in each configuration or area.
  • there are various maintenance methods such as simple maintenance of the configuration, replacement or replacement of the entire area including the configuration. All possible repair methods are stored in the storage unit 220.
  • the processing unit 230 receives sensing information from the information receiving unit 210, analyzes the switchboard (S) where the event occurs, the location of the event in the switchboard (S), and the event type from the sensing information, and stores the result of the analysis. It is a configuration that loads and derives the repair method stored in (220).
  • the processing unit 230 has an artificial intelligence-based learning algorithm built in, and through this, it learns the status information of the switchboard accumulated as big data in the storage unit 220 to quickly and accurately determine the location, composition, and cause of the accident of the switchboard (S). I can grasp it.
  • FIGS. 8 and 9 are diagrams illustrating image generation of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function.
  • the image generating unit 240 is a component that generates an image to be displayed on the display unit 300.
  • the images generated by the image generating unit 240 are a switchboard display image and a circuit diagram display image.
  • the processing unit 230 receives the identification number of the switchboard S where the event has occurred, and the like, analyzed by the processing unit 230, and generates a switchboard display image from the switchboard image and the switchboard image where the event has occurred.
  • the processing unit 230 receives the location of the event occurrence in the switchboard S analyzed by the processing unit 230, and generates a circuit image and an event occurrence display image from the circuit diagram of the switchboard and the fault display circuit diagram. By combining these, an event occurrence display image is created.
  • Images generated by the image generating unit 240 are transmitted to the display unit 300 and displayed.
  • the command instruction unit 250 receives the repair method derived by the processing unit 230 and transmits the received repair method to the display unit 300.
  • the information input unit 260 is a description of the actual repaired by the manager based on the switchboard S, the location of the event in the switchboard S, the event type and the repair method derived by the processing unit 230 analyzed by the processing unit 230 This is the input configuration.
  • the operation unit 270 receives from the processing unit 230 the switchboard S where the event occurs, the location of the event in the switchboard S, the event type, and a repair method. Also, the actual repair details are received from the information input unit 260.
  • the operation unit 270 stores the information received from the processing unit 230 and the information received from the information input unit 260, and compares them to perform deep learning. This information is stored cumulatively, and the amount of data for deep learning to be performed continuously increases.
  • the manager can quickly and accurately check the information of the switchboard (S) where the event occurred from the monitoring information, and know the correct repair method.
  • FIG. 10 is an exemplary view of a display unit of a switchboard system equipped with an artificial intelligence function.
  • An image generated by the image generating unit 240 is displayed on the display unit 300, and a repair method received from the command instruction unit 250 is displayed.
  • a display image of the switchboard S is displayed on the display unit 300 by combining the image of the switchboard S and the image of the switchboard S where an event has occurred.
  • the circuit diagram display image is displayed by combining the circuit diagram of the configuration/area in which the event analyzed by the processing unit 230 has occurred and the fault display circuit diagram image.
  • a list of troubleshooting methods and necessary parts is also displayed.
  • the above-described images may be divided into one screen and displayed together, or one image may be displayed on one screen.
  • control unit 200 of the switchboard system 1000 equipped with an artificial intelligence function according to an embodiment of the present invention will be described.
  • information sensed by the sensor unit 100 is received by the information receiving unit 210, which is transmitted to the processing unit 230.
  • the processing unit 230 analyzes the location, composition, and cause of the accident of the switchboard S through the artificial paper based learning algorithm. Then, based on the analyzed result, the repair method stored in the storage unit 220 is loaded and derived.
  • the image generating unit 240 generates a switchboard display image by combining the switchboard image and the switchboard image where the event has occurred by receiving the unique number of the switchboard where the event has occurred, etc., analyzed by the processing unit 230, and the configuration/ The circuit diagram display image is created by combining the circuit diagram of the area and the fault display circuit diagram image. These images are displayed on the display unit 300.
  • command instruction unit 250 receives the repair method derived by the processing unit 230 and is displayed on the display unit 300.
  • the manager provides the actual repaired details based on the switchboard S, the location of the event in the switchboard S, the event type, and the repair method derived by the processing unit 230, in which the event analyzed by the processing unit 230 has occurred. 260).
  • Information input to the information input unit 260 is transmitted to the operation unit 270.
  • the operation unit 270 also receives information received from the processing unit 230, and performs deep learning by comparing both pieces of information. As a result of the deep learning, if the repair method needs to be modified, the repair method previously stored in the storage unit 220 is modified.
  • a switchboard system equipped with an artificial intelligence function that detects the type of accident occurring in the switchboard and presents a more accurate repair method through the artificial intelligence function.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 배전반에 탑재되어 배전반의 모니터링 정보를 센싱하는 센서부, 센서부로부터 센싱정보를 수신하여 배전반의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류를 분석하고 수리 방법을 도출하는 제어부; 및 이벤트 발생위치와 이벤트 종류 및 수리 방법을 화면으로 표시하는 디스플레이부를 포함한다. 이에 의하여, 원격으로 배전반을 모니터링하며 배전반에서 발생한 이벤트의 정보를 분석하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템이 제공된다.

Description

인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템
본 발명은 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 원격으로 배전반을 모니터링하며 배전반에서 발생한 이벤트의 정보를 분석하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템에 관한 것이다.
배전반은 발전소나 변전소 등의 운전이나 제어, 전동기의 운전 등을 위해 스위치, 계기, 릴레이(계전기) 등이 일정하게 넣어 관리하는 장치로서, 각각의 분전반들로 전원을 분배한다. 분전반은 간선을 통해 배전반으로부터 전력을 공급 받아 말단 부하, 전기사용설비 등으로 전력을 공급한다. 일반적으로, 배전반은 22.9KV의 특고압을 받아 변전실에서 3.3KV 또는 6.6KV의 고압으로 강압하여 전원을 공급받으며, 변압기에서 3상 4선으로 강압하여 부하에 690V, 440V, 380V 또는 220V의 전원을 공급한다.
배전반은 발전소, 변전소, 개폐소 또는 선박, 이에 준하는 곳에 고압용 또는 특별고압용 전기의 수전이나 배전을 위하여 설치된다.
배전반이 다수 설치되는 선박 등과 같은 설비는 비상시에도 전력이 안정적으로 공급되는 것이 중요하다. 특히, 전력을 분배하는 배전반에서는 누전, 방전, 화재, 결로 등 자연적인 요소로 발생되는 수많은 사고의 위험성이 존재한다. 배전반으로부터 발생되는 전기안전 사고는 단순히 배전반 기기 자체의 고장 뿐만 아니라, 현장의 수많은 전기전자 장치들의 오작동과, 화재에 따른 공장의 소실 등 천문학적인 피해를 야기시킬 수 있다.
따라서 배전반에 고장이 발생하는 경우 신속한 수리가 무엇보다도 중요하다. 특히 선박의 경우 항해를 하다가 배전반에 고장이 발생하여도 즉각적인 대처가 어려우며 잠시 정박한 사이에 수리가 완료되는 것이 바람직하다.
그러나 배전반에 고장이 발생하는 경우 수리에 필요한 도구와 방법을 파악하는 것은 수리 현장에 도착해서야 알 수 있는 경우가 많다. 즉 배전반 내부의 동일한 위치에 고장이 발생하는 경우에도, 고장의 종류, 해당 구성에 영향을 주는 다른 구성의 종류 등에 의해서 해당 구성만 수리 또는 교체를 해야 하는지 아니면 다른 구성도 모두 교체를 해야 하는지는 현장에서 파악되는 경우가 많다.
특히 선박의 경우에는 정박위치에서 정박할 수 있는 시간이 정해져 있는 경우가 많은데, 해당시간 내에 수리방법이 결정되고 수리에 필요한 부품이 모두 확보되는 것이 어려워 해당 정박위치에서 수리를 못하고 일정기간 항해한 뒤 다른 정박위치에서 수리를 받는 경우도 많다.
따라서, 배전반을 원격으로 모니터링할 수 있으며, 배전반에 이상이 발생한 경우 이상이 발생된 구성 및 수리방법, 필요도구 등을 신속하고 정확하게 확인할 수 있는 배전반 시스템이 필요한 실정이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 원격으로 배전반을 모니터링하며 배전반에서 발생한 이벤트 정보를 분석하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 배전반의 상태를 원격으로 모니터링할 수 있으며, 배전반에 이벤트 발생시 이벤트가 발생한 위치 및 구성, 수리 방법, 필요도구 리스트 등을 즉각적으로 관리자에게 알리는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 배전반의 모니터링 정보가 빅데이터로 축적되며 이벤트 발생 구성, 위치, 수리 방법을 인공지능을 통해 도출하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 일시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 배전반에 탑재되어 상기 배전반의 모니터링 정보를 센싱하는 센서부; 상기 센서부로부터 센싱정보를 수신하여 상기 배전반의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류를 분석하고 수리 방법을 도출하는 제어부; 및 상기 이벤트 발생위치와, 상기 이벤트 종류 및 상기 수리 방법을 화면으로 표시하는 디스플레이부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 센싱정보를 수신하는 정보 수신부; 상기 배전반의 회로도와 수리 방법이 미리 저장되는 저장부; 상기 센싱정보로부터 상기 이벤트 발생위치와 상기 이벤트 종류를 분석하고, 상기 수리 방법을 도출하는 처리부; 상기 처리부로부터 상기 이벤트 발생위치를 수신하여 해당 위치의 회로도를 로딩하여 회로 이미지를 생성하며, 이벤트 발생 표시 이미지를 생성하여 상기 디스플레이부로 전송하는 이미지 생성부; 상기 수리 방법을 수신하여 상기 디스플레이부로 전송하는 명령 지시부;를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 사용자가 수행한 실제 수리 방법이 입력되는 정보 입력부와, 상기 처리부가 도출한 상기 수리 방법과 상기 실제 수리 방법을 수신하여 저장/비교하며 딥러닝을 수행하는 연산부를 더 포함하고, 상기 저장부는, 상기 연산부의 비교 또는 딥러닝 결과에 따라 상기 수리 방법이 수정될 수 있다.
또한, 상기 센서부는, 상기 배전반의 온도를 센싱하는 온도센서;와, 상기 배전반의 부분방전을 검출하는 부분방전센서; 및 상기 배전반의 습도를 센싱하는 습도센서;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 저장부에는 상기 배전반의 부품리스트가 더 저장될 수 있다.
또한, 상기 센서부는 복수 개의 배전반에 각각 장착되며 상기 저장부에는, 상기 복수 개의 배전반 각각의 정보가 저장되며, 상기 배전반의 구성이 그룹화된 영역에 해당하는 회로도가 저장될 수 있다.
또한, 상기 저장부에는 상기 모니터링 정보가 빅데이터로 축적되며, 상기 처리부는 인공지능 기반 학습 알고리즘을 통해 상기 이벤트 발생위치와, 상기 이벤트 종류를 분석하고, 상기 수리 방법을 도출할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 원격으로 배전반을 모니터링하며 배전반에서 발생한 이벤트를 분석하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템이 제공된다.
또한, 빅데이터로 축적된 배전반의 모니터링 정보로부터 배전반에 발생된 사고의 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있다.
또한, 처리부는 인공지능 기반 학습 알고리즘을 통해 배전반의 사고 발생 위치, 구성, 원인 등을 신속하면서도 정확하게 파악할 수 있다.
또한, 처리부가 도출한 수리 방법과 실제 수리 방법이 비교되며, 정보가 축적되어 딥러닝이 수행됨으로써 수리 방법에 대한 정확도가 계속적으로 향상된다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 개괄도
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 제어부의 관계도
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 배전반의 영역 설명도
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 배전반 회로도 저장 예시도
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 저장부의 이미지 생성부 설명도
도 8 및 도 9는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 이미지 생성 예시도면
도 10은 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 디스플레이부 예시도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예를 도면에 예시하고 이에 대해 상세한 설명에 상세하게 설명한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
설명에 앞서 상세한 설명에 기재된 용어에 대해 설명한다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대해 중복되는 설명은 생략한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 개괄도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템은, 원격으로 배전반(S)을 모니터링하며 배전반(S)에서 발생한 이벤트의 정보를 분석하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 것이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템(1000)은 센서부(100)와, 제어부(200) 및 디스플레이부(300)를 포함한다.
본 실시예에서 센서부(100)는 복수 개의 배전반(S) 각각에 장착되어 배전반(S)의 모니터링 정보를 센싱하는 구성이다.
센서부(100)는 온도센서(110), 부분방전센서(120), 습도센서(130)를 포함한다.
배전반(S)에서의 화재는 열화나, 아크 등의 방전 등에 의해 발생될 수 있다. 온도센서(110)는 기준 온도가 설정되며 온도 범위의 센싱과 함께 화재발생을 감지한다. 부분방전센서(120)는 배전반(S) 내부에서의 부분방전 여부를 검출하는 것이고 습도센서(130)는 배전반(S) 내부의 습도를 센싱하는 구성이다. 배전반(S)의 안전관리시 수분을 포함한 대기의 온도가 이슬점 이하로 떨어져서 수분이 간선이나 배전반(S) 표면에 물방울로 맺히는 결로 현상이 발생되는 경우 방전사고의 위험성이 있다. 이에 수분센서는 배전반(S)의 습도를 감지하여 결로 발생여부를 센싱하는 구성이다.
온도센서(110), 부분방전센서(120), 습도센서(130)는 센서부(100)는 일 예시이며, 상술한 온도센서(110), 부분방전센서(120), 습도센서(130) 외에도 배전반(S)을 모니터링할 수 있는 다양한 센서를 포함할 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 제어부의 관계도이다.
제어부(200)는 센서부(100)가 센싱한 정보를 통해 배전반(S)을 모니터링하고 이벤트 발생 여부를 판단하며, 이벤트 발생시 수리방법 등을 제공하는 구성이다. 여기서 이벤트는 사고나 고장 등을 의미한다.
후술하는 제어부(200)의 각 구성은 개별 구성일 수 있고, 단일의 구성에서 모든 기능을 수행할 수도 있으며, 어느 하나의 구성이 몇몇의 기능을 수행할 수도 있다. 본 실시예에서는 여러 개의 구성이 후술하는 각각의 기능을 수행하는 것으로 설명한다.
제어부(200)는 정보 수신부(210)와, 저장부(220)와, 처리부(230)와, 이미지 생성부(240)와, 명령 지시부(250)와, 정보 입력부(260) 및 연산부(270)를 포함한다.
정보 수신부(210)는 센서부(100)가 센싱한 센싱정보를 수신하는 구성이다. 센싱정보는 무선통신을 통해 정보 수신부(210)로 전송될 수 있다.
저장부(220)는 모니터링 관련 정보가 미리 저장되는 구성이다. 구체적으로 배전반 상태 정보, 복수 개의 배전반 각각의 정보, 배전반의 회로도, 부품리스트, 고장표시 회로도, 수리 방법 등이 저장된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 배전반의 영역 설명도이다.
우선, 배전반 상태 정보로서 센서부(100)의 센싱값에 따른 배전반(S)의 상태에 관한 정보가 빅데이터로 축적된다. 즉, 센서부(100)의 센싱값이 임의의 값일 때의 배전반(S)의 상태에 관한 정보가 빅데이터로 축적된다.
그리고, 배전반에 관한 정보로서 배전반(S) 각각의 정보와 배전반(S)의 회로도가 미리 저장된다. 그리고 배전반 이미지도 미리 저장된다.
배전반(S)은 복수 개가 설치되는 것이 일반적이며, 어느 배전반(S)에서 이벤트가 발생된 것인지 구별되어야 하므로 배전반(S) 각각의 정보가 저장된다. 일 예시로 각각의 배전반(S)에 고유번호를 할당하고, 할당된 고유번호가 저장부(220)에 저장될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 배전반 회로도 저장 예시도이다.
한편, 배전반(S)은 수많은 구성으로 이루어지는데, 배전반(S)의 구성들이 그룹화된 몇 개의 영역으로 설정하고, 각각 영역에 해당하는 회로도가 저장된다. 즉배전반(S)의 회로도는 배전반(S)의 구성이 그룹화된 각 영역에 해당하는 회로도가 저장된다. 또한 각 그룹에서 사용된 부품 리스트들도 함께 저장될 수 있다.
또한 저장부(220)에는 고장표시 회로도도 저장된다. 고장표시 회로도는 디스플레이에 고장난 구성 또는 영역을 표시할 때 사용되는 것으로서 다른 구성 또는 영역의 회로도와 육안으로 쉽게 구분될 수 있도록 다르게 표시된 이미지를 의미한다. 이 고장표시 회로도는 이벤트가 발생된 배전반(S)을 표시하는 이미지도 포함한다. 또한 고장표시 회로도는 동일한 회로도가 색상을 달리한 것일 수 있고, 또는 해당 회로도를 강조할 수 있는 이미지일 수 있으며 이 외에도 다양한 이미지로 구현될 수 있다. 즉, 이벤트가 발생하지 않은 구성과의 구분을 육안으로 명확하게 할 수 있다면 이미지의 타입은 제한되지 않는다.
그리고, 저장부(220)에는 수리 방법이 저장된다. 구체적으로, 각 구성이나 영역에 이벤트가 발생했을 때 가능한 수리 방법이 저장된다. 예시로 어느 하나의 구성에 이벤트가 발생한 경우, 해당 구성의 단순 보수, 또는 교체 또는 해당 구성이 포함된 영역 전체의 교체 등 다양한 보수 방법이 있다. 저장부(220)에는 가능한 모든 보수 방법이 저장된다.
처리부(230)는 정보 수신부(210)로부터 센싱정보를 수신하며, 센싱정보로부터 이벤트가 발생한 배전반(S), 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류를 분석하고, 분석된 결과를 통해 저장부(220)에 저장된 수리 방법을 로딩하여 도출하는 구성이다. 처리부(230)에는 인공지능 기반 학습 알고리즘이 내장되며, 이를 통해 저장부(220)에 빅데이터로 축적된 배전반 상태 정보를 학습하여 배전반(S)의 사고 발생 위치, 구성, 원인 등을 신속하면서도 정확하게 파악할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 저장부의 이미지 생성부 설명도이며, 도 8 및 도 9는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 이미지 생성 예시도면이다.
이미지 생성부(240)는 디스플레이부(300)에 표시할 이미지를 생성하는 구성이다. 이미지 생성부(240)가 생성하는 이미지는 배전반 표시 이미지와, 회로도 표시 이미지이다.
처리부(230)가 분석한 이벤트가 발생한 배전반(S)의 고유번호 등을 수신하여, 배전반 이미지와 이벤트가 발생된 배전반 이미지로부터 배전반 표시 이미지를 생성한다.
그리고 처리부(230)가 분석한 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치를 수신하며, 해당 배전반의 회로도와 고장표시 회로도로부터 회로 이미지와 이벤트 발생 표시 이미지를 생성한다. 이를 조합하여 이벤트 발생 표시 이미지를 생성한다.
이미지 생성부(240)가 생성한 이미지들은 디스플레이부(300)로 전송되어 표시된다.
명령 지시부(250)는 처리부(230)가 도출한 수리 방법을 수신하여 디스플레이부(300)로 전송하는 구성이다.
정보 입력부(260)는 처리부(230)가 분석한 이벤트가 발생한 배전반(S), 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류와 처리부(230)가 도출한 수리 방법을 토대로 관리자가 실제 수리한 내역이 입력되는 구성이다.
연산부(270)는 처리부(230)로부터 이벤트가 발생한 배전반(S), 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류, 수리방법을 수신한다. 또한 정보 입력부(260)로부터 실제 수리한 내역도 수신한다.
연산부(270)는 처리부(230)로부터 수신한 정보와 정보 입력부(260)로부터 수신한 정보가 저장되며, 이를 비교하여 딥러닝을 수행한다. 이 정보는 누적으로 저장되며 딥러닝이 수행될 데이터의 양도 지속적으로 증가한다.
연산부(270)의 딥러닝 결과 만일 수리 방법의 수정이 필요한 경우 저장부(220)에 미리 저장된 수리 방법이 수정된다.
이를 통해 처리부(230)가 분석하는 이벤트가 발생한 배전반(S), 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류와 처리부(230)가 도출한 수리 방법의 정확도가 매우 향상될 수 있다. 또한 관리자는 모니터링 정보로부터 이벤트가 발생한 배전반(S)의 정보를 현장에 가지 않고도 신속하고 정확하게 확인할 수 있으며 정확한 수리방법을 알 수 있다.
도 10은 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템의 디스플레이부 예시도이다.
디스플레이부(300)에는 이미지 생성부(240)에서 생성된 이미지가 표시되며, 명령 지시부(250)로부터 수신된 수리 방법이 표시된다. 디스플레이부(300)에는 배전반(S) 이미지와 이벤트가 발생된 배전반(S) 이미지가 조합되어 배전반(S) 표시 이미지가 표시된다. 또한 처리부(230)가 분석한 이벤트가 발생된 구성/영역의 회로도와 고장표시 회로도 이미지를 조합되어 회로도 표시 이미지가 표시된다. 그리고 고장수리 방법 및 필요부품 리스트도 함께 표시된다.
상술한 이미지들은 한 화면에 영역이 분할되어 함께 표시되거나 또는 한 화면에 하나의 이미지가 표시될 수 있다.
따라서, 현장에 가지 않더라도 배전반(S)의 이벤트 발생 원인, 위치 등을 파악할 수 있으며, 수리 방법도 정확도가 매우 높아 신속하면서도 정확하게 배전반(S)의 수리가 가능하다.
지금부터는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템(1000)의 제어부(200)의 작동에 대해 설명한다.
우선, 센서부(100)가 센싱한 정보를 정보 수신부(210)가 수신하며, 이는 처리부(230)로 전송된다.
처리부(230)는 인공지는 기반 학습 알고리즘을 통해 배전반(S)의 사고 발생 위치, 구성, 원인 등을 분석한다. 그리고, 분석된 결과를 바탕으로 저장부(220)에 저장된 수리 방법을 로딩하여 도출한다.
이미지 생성부(240)는 처리부(230)가 분석한 이벤트가 발생한 배전반 고유번호 등을 수신하여 배전반 이미지와, 이벤트가 발생된 배전반 이미지를 조합하여 배전반 표시 이미지를 생성하며, 이벤트가 발생된 구성/영역의 회로도와 고장표시 회로도 이미지를 조합하여 회로도 표시 이미지를 생성한다. 이 이미지들은 디스플레이부(300)에 표시된다.
그리고 명령 지시부(250)는 처리부(230)가 도출한 수리 방법을 수신하며 이는 디스플레이부(300)에 표시된다.
한편, 관리자는 처리부(230)가 분석한 이벤트가 발생한 배전반(S), 배전반(S) 내의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류와 처리부(230)가 도출한 수리 방법을 토대로 실제 수리한 내역을 정보 입력부(260)에 입력한다.
정보 입력부(260)에 입력된 정보는 연산부(270)로 전송된다. 연산부(270)는 처리부(230)로부터 수신한 정보도 수신하며, 양 정보를 비교하여 딥러닝을 수행한다. 딥러닝 결과 만일 수리 방법의 수정이 필요한 경우 저장부(220)에 미리 저장된 수리 방법이 수정된다.
저장부(220)에는 미리 많은 양의 데이터가 저장되어 있으며 정보 입력부(260)에도 지속적으로 정보가 입력이 되므로 연산부(270)에서의 딥러닝을 통해 저장부(220)에 저장된 정보들의 정확도가 매우 향상된다.
따라서 본 발명에 의하면 배전반에서 발생한 사고의 종류를 검출하고 인공지능 기능을 통해 보다 정확한 수리 방법을 제시하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템이 제공된다.
본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라, 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 배전반에 탑재되어 상기 배전반의 모니터링 정보를 센싱하는 센서부;
    상기 센서부로부터 센싱정보를 수신하여 상기 배전반의 이벤트 발생 위치, 이벤트 종류를 분석하고 수리 방법을 도출하는 제어부; 및
    상기 이벤트 발생위치와, 상기 이벤트 종류 및 상기 수리 방법을 화면으로 표시하는 디스플레이부;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 센싱정보를 수신하는 정보 수신부;
    상기 배전반의 회로도와 수리 방법이 미리 저장되는 저장부;
    상기 센싱정보로부터 상기 이벤트 발생위치와 상기 이벤트 종류를 분석하고, 상기 수리 방법을 도출하는 처리부;
    상기 처리부로부터 상기 이벤트 발생위치를 수신하여 해당 위치의 회로도를 로딩하여 회로 이미지를 생성하며, 이벤트 발생 표시 이미지를 생성하여 상기 디스플레이부로 전송하는 이미지 생성부;
    상기 수리 방법을 수신하여 상기 디스플레이부로 전송하는 명령 지시부;를 포함하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    사용자가 수행한 실제 수리 방법이 입력되는 정보 입력부와,
    상기 처리부가 도출한 상기 수리 방법과 상기 실제 수리 방법을 수신하여 저장/비교하며 딥러닝을 수행하는 연산부를 더 포함하고,
    상기 저장부는, 상기 연산부의 비교 또는 딥러닝 결과에 따라 상기 수리 방법이 수정되는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 배전반의 온도를 센싱하는 온도센서;와, 상기 배전반의 부분방전을 검출하는 부분방전센서; 및 상기 배전반의 습도를 센싱하는 습도센서;를 포함하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 저장부에는 상기 배전반의 부품리스트가 더 저장되는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 센서부는 복수 개의 배전반에 각각 장착되며
    상기 저장부에는, 상기 복수 개의 배전반 각각의 정보가 저장되며, 상기 배전반의 구성이 그룹화된 영역에 해당하는 회로도가 저장되는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 저장부에는 상기 모니터링 정보가 빅데이터로 축적되며,
    상기 처리부는 인공지능 기반 학습 알고리즘을 통해 상기 이벤트 발생위치와, 상기 이벤트 종류를 분석하고, 상기 수리 방법을 도출하는 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템.
PCT/KR2019/016318 2019-08-07 2019-11-26 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템 WO2021025232A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190096208A KR102241963B1 (ko) 2019-08-07 2019-08-07 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템
KR10-2019-0096208 2019-08-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021025232A1 true WO2021025232A1 (ko) 2021-02-11

Family

ID=74504156

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/016318 WO2021025232A1 (ko) 2019-08-07 2019-11-26 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102241963B1 (ko)
WO (1) WO2021025232A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102385880B1 (ko) 2022-01-21 2022-04-14 은세기술 주식회사 인공지능(ai)을 이용한 배전케이블 고장구간 검출시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006113694A (ja) * 2004-10-12 2006-04-27 Chugoku Electric Power Co Inc:The 故障修理対応システム、及び研修システム付き故障修理対応システム
KR101064867B1 (ko) * 2010-12-17 2011-09-15 성보전기공업 주식회사 안전관리 및 인공지능형 음성경보장치와 2차원 온도센싱 장치를 구비하는 수.배전반 및 ｍｃｃ,분전반
KR101376774B1 (ko) * 2013-10-29 2014-03-26 구자광 센서를 통한 재해감지 및 복구 기능을 가진 수배전반 시스템 및 건물 통합제어 시스템
KR101621928B1 (ko) * 2015-07-20 2016-05-17 (주)케이엔 Ｑｒ 코드 기반의 배전기기 및 이의 관리 방법
KR102007619B1 (ko) * 2019-01-01 2019-08-05 이승철 인공지능 통합방재 배전반 및 인공지능 통합방재 배전반 시스템

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4128147B2 (ja) 2004-02-02 2008-07-30 三菱電機株式会社 防災施設用設備管理システム
JP2016027771A (ja) 2014-03-18 2016-02-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 故障検知装置、故障検知方法及び故障検知システム
KR101571877B1 (ko) 2015-07-03 2015-12-04 (주)서전기전 진단 장치를 내장한 폐쇄형 배전반
KR101889834B1 (ko) 2018-01-05 2018-08-20 (주)서전기전 스마트 배전반 시스템
KR101968918B1 (ko) 2018-05-30 2019-04-15 (주)서전기전 스마트 배전반 시스템
KR101996928B1 (ko) 2018-12-19 2019-07-08 주식회사 벽진테크 사물인터넷 기반 지능형 사고 예방시스템을 내장한 배전반

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006113694A (ja) * 2004-10-12 2006-04-27 Chugoku Electric Power Co Inc:The 故障修理対応システム、及び研修システム付き故障修理対応システム
KR101064867B1 (ko) * 2010-12-17 2011-09-15 성보전기공업 주식회사 안전관리 및 인공지능형 음성경보장치와 2차원 온도센싱 장치를 구비하는 수.배전반 및 ｍｃｃ,분전반
KR101376774B1 (ko) * 2013-10-29 2014-03-26 구자광 센서를 통한 재해감지 및 복구 기능을 가진 수배전반 시스템 및 건물 통합제어 시스템
KR101621928B1 (ko) * 2015-07-20 2016-05-17 (주)케이엔 Ｑｒ 코드 기반의 배전기기 및 이의 관리 방법
KR102007619B1 (ko) * 2019-01-01 2019-08-05 이승철 인공지능 통합방재 배전반 및 인공지능 통합방재 배전반 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210017245A (ko) 2021-02-17
KR102241963B1 (ko) 2021-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2010047542A2 (ko) Ｆｐｇａ를 이용한 발전소 보호 시스템 및 보호 방법
KR102145266B1 (ko) 전력계통 모니터링 시스템 및 그 방법
WO2020138623A1 (ko) 배전반 감시 시스템 및 그것의 동작방법
WO2015009089A1 (ko) 태양광 발전시설의 종합보호 시스템
WO2021086002A1 (ko) 재난 안전형 스마트 수배전반 관리시스템
KR20100133586A (ko) 계통설비별 색상정보를 이용한 변전소 모니터링 시스템
KR101497010B1 (ko) 직류전원계통 운전상태 원격감시시스템
WO2021025232A1 (ko) 인공지능 기능이 탑재된 배전반 시스템
WO2024071607A1 (ko) 산업현장 방폭검사용 스마트 플랫폼
WO2012002615A1 (ko) 전력 품질 모니터링 시스템 및 그 방법
CN108270092A (zh) 一种地铁接触网可视化接地系统
WO2019194369A1 (ko) 지능형 전자장치의 테스트 장치 및 이를 이용하여 지능형 전자 장치를 테스트하는 방법
WO2012044125A2 (ko) 배터리 시스템의 가변적 단선 장치 및 가변적 단선 제어 방법
WO2021145636A1 (ko) 변전소의 자산 관리 방법
WO2010077078A2 (ko) 부하표시 배전용 변압기 및 그의 표시 장치
CN110689692A (zh) 一种变电站智能巡检系统
WO2019177253A1 (ko) 배전반 내 차단기 관리 시스템
KR20020030302A (ko) 고압 송전선의 유도 전류를 이용한 송전선 무인 감시 시스템
WO2024071608A1 (ko) 방폭 진단을 위한 안전검사 솔루션
WO2018124570A1 (ko) 변전소의 자산 관리 방법
WO2019221362A1 (ko) 셀프 파워 계전기 및 이의 오동작 방지 방법
CN106774026A (zh) 一种智能线路控制器
CN205863677U (zh) 高压开关柜在线检测与显示系统
CN110611981A (zh) 一种用于安全生产的应急照明系统
WO2022231122A1 (ko) 전기안전 경보 장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19940794

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 30/06/2022)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19940794

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1