본 논문에서는 직류선로 접지의 보호알고리즘을 제안한다. 전형적인 보호알고리즘과 비교하면 제안된 알고리즘은 공급선로와 고장선로 사이의 차이를 구별하는 장점을 갖는다. 제안된 알고리즘의 내용은 블록킹 필터와 PLC(Power Line Carrier)의 사용에 의해서이다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 나타낸다.
전력 시스템은 사회와 산업이 발전함에 따라서 거대화되고 복잡해지고 있으며, 따라서 전력시스템을 안정적으로 운용하기 위하여 다양한 첨단기능들이 개발되고 있다. 본 논문에서 제안한 765kV 변전소의 지능형 경보처리 시스템은 중앙감시제어 시스템으로부터 입력되는 방대한 경보들로부터 고장진단에 필요한 보호계전기 및 스위치 동작 정보를 필터링하는 기능을 수행하도록 개발되었다. 시스템으로 부터 필터링된 경보들은 고장진단 시스템을 통하여 사고 발생 시 운영자의 사고 처리 시 신뢰도 증진시키고 수행시간을 단축시킨다. 경보처리 시스템은 실계통에서 운용되고 있는 이중 모선 1.5CB 방식의 765kV급 변전소를 대상으로 하며 인공지능 언어인 PROLOG 언어를 기반으로 개발되었다.
직류 배전시스템의 보급이 증가됨에 따라 이에 따른 고장 발생 및 화재 사고도 증가하고 있고 특히 스마트 그리드의 구성 요소인 ESS 화재 사고, 직류 시스템인 태양광 발전 시스템의 화재 사고는 신재생에너지의 보급이 급격하게 증가하고 동시에 사용 연수 10년 이상의 노후 시설이 많아짐에 따라, 시스템 구성 요소 간의 전기적인 접속의 문제들로 발생하고 있다. 이로 인해 유발된 빛과 열을 방출하여 직접적인 화재의 원인이 될 수 있는 아크가 화재의 한 원인으로 지적되고 있다. 따라서 이러한 아크 결함의 문제는 기존의 과전류차단기와 누전차단기로는 아크사고를 사전에 차단할 수 없는 실정이며 대규모 유틸리티 시스템뿐만 아니라 소규모 주거 시스템에서도 인간의 안전에 중대한 위협이 될 수 있기에 아크사고에 대한 대책이 필요하다. 본 논문에서는 국제표준화에 만족하는 시험장비 개발과 아크 발생에 따른 고장 및 화재를 보호하기 위한 직류 아크 Generator를 개발 하고자 한다.
본 논문에서는 프랜트 설계 단계에서 안정도 해석을 행함에 있어 부하모델의 차이가 안정도 해석 결과에 미치는 영향을 비교 평가하였다. 플랜트 부하의 대부분인 유도전동기 모델을 달리 적용함에 따라 안정도 해석 시 최대 허용 고장제거시간이 매우 다르게 나타난다는 것을 보여 주었다. 또한 유도전동기의 모델 표현을 달리함에 따라 고장제거 후 모선의 전압회복 특성과 전동기 속도 회복 특성이 매우 달라짐을 보여 주면서 산업플랜트 보호계전 시스템 설계를 위한 안정도 해석 시 유도전동기 모델 적용방법에 있어 유의하여 할 사항을 제시하였다.
대학교 및 교육시설의 전력시스템을 담당하는 변전소는 공급의 신뢰도 및 안정성이 중요하다. 그러므로 보호시스템의 확실한 동작 확보를 위한 각종계전기의 원할 한 보존 상태와 전력품질에 저해되는 각종요소에 대한 방지대책이 필요하다. 특히 중요 실험실은 무 정전 전력공급에 의한 집중관리를 필요로 하며 변전설비의 정상적인 동작확보를 위한 노력도 필요하다. 먼저 급전방식의 특성과 설비의 특징을 살펴보고 보호계전기의 확실한 동작을 위한 다중접지계통(22.9kv)방식과 비 접지계통(6.6kv)방식의 보호계전방식에 관하여 검토해 보았다. 그리고 각 요소별 고장률을 산정하고 전력품질의 저해요소와 신뢰도 향상방안에 관하여 살펴보았다. 이를 통해 전력시스템의 안전한 사용과 고품질의 전력을 공급할 수 있을 것으로 판단된다.
터빈, 배관 및 저장탱크와 같은 물리장치들의 경우 노후화뿐만 아니라 제어장치에 대한 사이버공격으로 인해 PLC(Programmable Logic Controller)와 같은 제어시스템의 보호 및 상태감시기능이 동작하지 않는 경우, 피해파급력이 크고, 가동 중지 시 그 비용 손실 또한 매우 크다. 가동 중인 물리장치의 작동을 중지하지 않고 간접적으로 상태감시를 함으로써 가용성을 유지하기 위한 방안으로써 온도, 가속도, 전류 등을 간접적으로 감지하고, 데이터들을 Influx DB에 저장하여 실시간으로 감시하는 시스템을 설계 및 구현한다. 실제 구현된 시스템으로부터 데이터를 얻고 이를 이용하여 이상상태를 감지할 수 있음을 검증하였다. 간접적 실시간 감시시스템의 범용화를 통해 데이터를 축적해 활용하면, 추가비용 없이 가동을 중지하지 않고 사용할 수 있을 뿐만 아니라 미리 고장을 예측하고 필요한 경우에만 조치를 취하는 고장예지기술, 이상상태를 이중으로 감시하는 신뢰도 높은 건전성 관리 기술을 통해 유지보수비용과 위험도를 대폭적으로 감소시키고, 보안위협에 대한 대비가 가능하다.
본 논문은 실시간 디지털 시뮬레이터(Real Time Digital Simulator, RTDS)를 이용한 송전계통의 자동 재폐로 모의 교육훈련시스템 개발에 대해 요약하였다. 본 논문에서 개발한 모의 훈련 코스는 3상 일괄 재폐로와 1상 및 3상 재폐로의 두 가지 부분으로 나뉘어 구성되었다. RTDS를 이용한 모의 파일의 구성 시 각 계통은 양단에 거리계전기를 설치한 것으로 모의하였으며 154kV 계통의 경우 송전단은 실제 거리계전기를 이용하여 구성하였다. 1상 및 3상 재폐로의 경우 1선지락 고장에 대해서는 해당상만 트림 및 재폐로를 하도록 하고 나머지 고장에 대해서는 3상 일괄트립 및 재폐로가 되도록 모의하였으며 대상 계통은 345kV의 전형적인 송전계통을 대상으로 하였다. 리셋 시간의 모의 훈련을 위해 현재 국내 리셋시간 기준치 이내에 또 다른 고장이 발생했을 경우와 기준시간 이상 경과한 후에 고장이 발생한 경우를 나누어 모의할 수 있도록 구성하였다. 고장종류, 고장지속시간, 1상 및 3상 재폐로 선택, 재폐로 횟수 및 재폐로 시간 등은 현재 한국전력의 재폐로 규정에 언급된 것을 모의하는 것은 물론 사용자 임의로 변경이 가능하도록 구성하였다. 본 논문에서 개발한 모의 훈련코스는 송전계통의 자동재폐로에 대한 실무자들의 이해 증진을 위한 교육용으로 사용될 수 있음은 물론 보호 계전기 등의 시험을 위해서도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.
본 논문은 고온 초전도 케이블을 전력계통의 송전용량 증대를 위해 적용시켰을 경우, 고장발생시 초전도케이블에서 예상되는 ??????치의 영향에 대해 안전하게 제어할 수 있는 방법을 제시하였다. 접근 방법으로는 초전도케이블의 ??????치 특성을 열평형 방정식으로 모델링하고 그 결과 고장전류에 따른 케이블의 설계 최대 온도상승한계에 도달하는 시간을 산출하여 기존의 보호계전시스템의 차단시간과 비교함으로서 안전성 여부를 판정하였다. ??????치발생 고장시간을 모의하기 위해 초전도케이블용 EMTDC모형을 개발하였으며, 모의 결과 초전도 케이블 계통을 보호할 수 있는 안전성 제어방식이 설계 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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