An Estimation of Contamination Degree using the Statistical Analysis between Contamination and Climatic Data

The accumulation of salt contamination could be the source of electrical accident. The degree of contamination on outdoor insulator is represented by ESDD(equivalent salt deposit density). The salt is transported by the wind to the outdoor insulator and cleaned by the rain. So, we can estimate the relation between climatic data and ESDD by using the multiple regression method. The results of pre-study presented the high relation coefficient(0.874). But these results couldn't apply to another period So, this paper improves above problem by mathematical process of climatic data The main method is accumulation of passed climatic data and conversion of the rainfall by the wind. Then, we confirmed the increasement of relation coefficient(0.898).

오손도와 기상 데이터의 통계적 분석을 이용한 오손도 예측

전력 시스템의 오손에 의한 사고 방지를 위한 가장 효과적인 방법은 오손도를 정확하게 예측하는 것이다. 전력시스템은 옥외에 노출되어 있으므로 오손 및 열화가 불가피하며, 오손의 증가는 사고의 위험성을 악화시킨다. 한편, 오손의 주요소는 염분이며, 오손도는 등가 염분 부착 밀도(ESDD)로서 나타낼 수 있다. 기후 조건은 지속적으로 오손도를 증감시키고 있다. 기후와 오손도의 상관관계를 해석하여 오손도를 예측할 수 있으며, 다중 회귀 분석방법를 통하여 분석이 가능하다. 이와 관련된 선행연구에서는 높은 신뢰도를 확인할 수 있었다(0.874). 그러나 이러한 방법은 다른 시기에 적용한 경우 상관성이 상당히 하강하였다. 본 연구는 이와 같은 신뢰도를 더욱 향상 시키고(0.898), 정밀한 오손도 예측을 위한 통계처리를 수행하였다.