본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.
절연가스 봉입식 변압기는 변압기 TANK내에 절연 및 냉각매체로서 종래의 절연유 대신에 절연가스를 봉입한 것으로서 절연가스는 절연내력이 높을것, 열적으로 안정하고 불황성일것, 불연성일것, 인체에 무해할것, 열전달 특성이 우수할 것등의 성질이 요구되며 이와 같은 성질을 잘 만족시키는 SF6 가스가 사용되고 있다. 따라서 SF6 GAS 절연변압기는 고장으로 인해서 변압기는 고장으로 인해서 변압기 내부가 이상고온으로 되더라도 화재발생의 우려가 없고 주변의 환경에 피해를 주지 않으므로 시내나 건물의 지하등에 설치하는데 적절하다.
본 연구는 국내에서 사용되고 있는 유입식변압기의 유중가스분포 특성에 대해서 설명하고 있다. 정상적으로 국내에서 운전중에 있는 변전용변압기와 발전기승압용 변압기, 산업체에서 사용되고 있는 배전용변압기의 유중가스분석결과로부터 데이터를 얻었다. 분석가스종류는 H2와 C2H2, C2H4, C2H6, CO, CO2, TCG 이며, 분포특성과 각 유중가스진단규격에서 제시하고 있는 진단기준치와의 비교 검토를 수행하였다.
본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.
국내에서도 가스절연 변압기의 개발 및 상용화가 진전됨에 따라 가스절연 변압기의 예방보전기술 연구가 필요하나, 아직 국내에서는 이에 대한 연구가 기초적 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 우선 $SF_6$ 가스분석을 근거로 한 내부이상 진단기술에 대하여 가스 분석시 이상여부를 결정짓는 지표 성분의 고찰 및 가스절연 변압기 특유의 이상 진단방식에 대하여 현재까지의 국내 외 연구결과를 살펴보고자 한다. 또한 가스절연 변압기에 대한 사고 장해의 미연방지 및 합리화의 관점에서 설비감시 및 이상진단을 위해 그 필요성이 큰 센서기술에 대해서도 검토하였다.
변압기에서 발생하는 유중가스는 고장부위의 온도크기에 따라서 특징가스도 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 변압기 고장온도중에서 낮은 온도영역에 해당되는 $300^{\circ}C$이하의 온도에서 열열화를 실시하여 유중가스분포의 거동을 분석하였다. 유중가스 분석결과 이 온도 영역에서는 절연지가 없는 경우 에탄가스가 특징가스로 나타났고, 절연지가 없는 경우도 일산화탄소와 이산화탄소가스의 농도가 크게 나타났다.
해마다 KEPCO에서는 구매하는 배전기자재 구매비용중 변압기가 차지하는 비중은 1800여억원('10년)으로 최대 구매비중을 차지하고 있으며(32%) 계속 증가하고 있는 추세이다. 따라서 배전용 변압기의 효율적 관리 및 수명연장에 대해서는 다양한 연구 및 관리방안을 운영하고 있으며, 그중 유중 가스분석을 통해 변압기의 열화상태를 진단하는 방법을 현장에서 가장 신뢰성있는 방법으로 운영하고 있다. KEPCO에서는 변전용 대형변압기 및 배전용 지상변압기에 대하여 절연유를 채취하여 가스분석을 하고 자체기준에 의거 열화판정 기준으로 적용하고 있다. 하지만 이러한 방식이 절연유 채취후 운반과정에서의 신뢰성, 분석시간 장기간 소요, 분석비용 등 여러 가지 현안문제를 안고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 변압기 진단방법을 제시하고, 새로운 방식에 대한 검증을 통해 현장 적용 가능성을 검토해 보고자 한다.
유입식변압기 내부고장의 조기발견을 위하여 유중가스분석법이 가장 일반적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 변압기 내부이상의 종류에 따른 발생가스의 특성과 유중가스분석법으로 사용되고 있는 key gas법 Donenburg법, Rosers법, IEC법에 대한 특성을 비교분석하였다. 동일한 가스성분에 의해서도 각 진단법이 의한 진단결과가 다르고, 또한 진단결과가 발생하지 않는 경우가 발생하고 있으며, 고장원인이 2가지 이상으로 복합되어 있는 경우 모든 고장원인을 밝혀낼 수 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
최근 전력공급의 질적인 향상 요청으로 전력 설비의 안정성에 대한 요구가 날로 증대되고 있으며, 특히 변압기의 신뢰성 향상과 사고의 미연방지를 위한 예방 또는 예측진단기술의 중요성이 크게 인식 되고 있는 실정이다. 변압기는 운전중에 각부가 열화등으로 전기, 기계적인 성는이 저하되어 이상이 발생되는 겅우가 있는데, 그 이상을 사전에 검지하여 적절한 조치를 취하지 않으면 중대한 사고를 일으키는 수가 있다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해서는 이상의 징후를 초기단계에 검출하여 이상의 내용을 정확히 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 이러한 이상유무를 진단하는 많은 방법들이 실용화 되어 있는데, 변압기와 같은 유입기기의 이상진단 방법중 가장 효과적인 보수관리법으로서 유중가스 분석에 의한 방법을 들 수 있으며, 국내외의 여러 전력회상서 채용하여 사고예방에 크게 기여하고 있는 것으로 조사되어 있다. 따라서 본 란에서는 유중 용존가스 분석에 의한 변압기의 일반적인 내부이상 수소가스에 의한 진단법에 대해서 그 진단기술의 이론적 근거와 진단장치의 구성 등을 중심으로 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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