초록
본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.
In this paper, the diagnostic expert system for silicone oil-filled transformer is developed using dissolved gas analysis(DGA). There are many diagnostic methods for diagnostic oil-immersed transformer. But DGA is used to the proposed expert system since it has been verified that DGA is very efficient diagnostic method for transformer. In addition, it is resonable that fuzzy rule, degree of inclusion and fuzzy measure must be considered to handle the uncertainty nature of gas boundary and rules. The proposed expert system consists of knowledge base module, inference engine module and human-machine interface(HMI) module. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule. The inference engine module is used to the fuzzy rule. The history of the transformer gas data is managed by the database. the effect of the proposed expert system is verified by case studies.
