태양광발전시스템 기술은 태양광모듈-접속함-PCS가 포함되는 BOS 기술로부터 시작되어 독립형 또는 계통연계형으로 전력을 생산하게 하는 설치, 운전, 운영기술이 모두 포함된다. 태양광 밸류체인 기술마다 급속한 산업 성장으로 단가경쟁력이 치열한 요즘 태양광발전시스템 기술은 설치단가, 발전단가를 낮출 수 있는 최후의 마지막 수단이라고 생각하고 시스템 설치단가, 운영단가를 낮추기 위해 많은 연구를 수행 중에 있다. 그러나, 태양광발전시스템 기술이 정상적으로 완성되지 못하면 경제적 손실은 물론, 내구성능과 수명, 민원에 의한 분쟁, 사고 등 다양한 고통을 겪게 된다. 본고에서는 이러한 태양광발전시스템에 대한 다양한 고장 사례와 민원 분쟁 유형을 진단하고, 그에 대한 해결방안을 제시하고자 한다.
최근 풍력에너지 발전기술이 해상 풍력 및 대형 풍력으로 천이되어 감에 따라 더 향상된 신뢰성 기술을 요구하고 있고, 풍력 블레이드는 풍력발전시스템에서 고장 빈도가 비교적 낮지 않고, 고장 발생 시 심각도가 상대적으로 높아 신뢰성을 고려해야 하는 부품이다. 블레이드 제작 생산 과정과 사용 중에 발생하는 손상 및 결함은 신뢰성의 심각성에 큰 영향을 미치고 있어 본 기술에서는 블레이드에서 발생할 수 있는 결함 유형, 결함을 탐지하는 기술 그리고 신뢰성을 평가하는 시험/평가 기술에 대하여 소개하고자 한다.
원전의 전기설계는 원전소내 보조기기에 전원을 확보하기 위해 첫째는 계통으로 부터 독립된 2개 회로와 둘째는 유니트 당 2대의 소내전원으로 구성한다. 이에 더하여 계통 고장시 보조기기의 전원을 주발전기로부터 수전하는 소내부하 운전을 가능케 해두고 있다. 또한 안전 기준으로 검토된 단일사고 기준과 공통유형고장 기준에 대한 대응설계로서 다중성과 독립성이 강조되었고 이러한 적절한 설계에도 불구하고 궁극적으로 인명의 손항방지와 기기의 안전성 유지를 위한 원전의 신뢰는 능동기기(Active Component)에 의존하게 되므로 기기의 성능검증(euqipment qualification) 활동이 필연적으로 뒷받침 되고 있다.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
최근 항공기, 잠수함, 로봇 등 고도의 신뢰성이 요구되는 군사무기체계 분야에 상용 필드버스의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 잠수함 전투체계 역시 대표적인 군사용 전자 장비로서 다양한 컴퓨터와 센서 및 액추에이터들이 실시간 네트워크로 연결되어 있다. 잠수함의 작전수행능력 및 생존성과 직결되는 전투체계용 네트워크는 매우 높은 수준의 신뢰성을 만족해야 된다. 그 결과 잠수함 전투체계의 구성장비들을 제어하기 위한 필드버스로써 표준 CAN(Controller Area Network)을 기반으로 채널과 제어기를 이중화한 이중채널 CAN 버스가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Petri Net을 이용하여 이중채널 CAN 버스의 신뢰도 분석 모델을 제시한다. 기존연구에서는 네트워크를 통한 정보전송 성능 분석에 주안점이 주어졌으나, 본 논문에서는 CAN의 다양한 물리적 고장 유형을 반영하여 GSPN(Generalized Stochastic Petri Nets) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 기반으로 고장율과 고장복구율을 변경하면서 각 고장 유형이 이중채널 CAN 버스의 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다.
전력 계통에서 전력 용량의 급격한 증가는 고장 용량이 차단기의 차단 용량을 초과하게 함으로써 계통의 신뢰도를 심각하게 저하시킬 수 있다. 한류기는 고장 용량을 차단 용량 레벨로 제한함으로써 신뢰도를 개선할 수 있는 실질적이고 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 한류기의 전력계통 적용 시 적용 방법론을 개발하는 데에 도움이 될 수 있도록 먼저, 한류기의 유형별 구조와 동작원리를 분석하였으며 주요 장단점들을 비교하였다. 다음, 한류기의 전력 계통에 대한 적용 효과를 검증하기 위해 한류기가 도입된 전력계통을 모델링하였다. 끝으로, EMTP-RV를 이용하여 3상 단락 고장을 모의한 후, 한류기의 적용 전과 후의 전류를 비교를 통해 한류기에 의해 고장 전류 감소하는 것을 확인함으로써 적용 효과를 검증할 수 있었다.
무기 체계(or 구성품) 개발은 한정된 개발기간과 비용 등의 제한으로 시험 횟수가 많지 않아, 고장관련 축적된 데이터의 규모도 적다. 그러나 운용 중 발생한 고장 및 정비내역은 많은 부분 전산 데이터로 관리하고 있기 때문에 이를 활용한 무기 체계(or 구성품)의 고장원인 분석은 가능하다. 다만 다양한 무기체계의 고장 및 정비내역 작성 규격이 각 군 별, 업체별 상이하고, 고장 원인의 구체적 내역은 비정형 텍스트 데이터로 기술되어 있기 때문에 이를 분석하는데 어려움이 있었다. 그러나 오늘날 빅데이터 처리 기술과 기계학습(Machine Learning) 알고리즘의 발전, HW연산 능력의 개선과 맞물려, 상기와 같은 비정형 데이터를 처리 할 수 있는 여러 가지 방법들이 시도 되고 있으며, 주요한 연구 분야로 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 국방 무기 체계(or 구성품)의 고장/정비 관련 비정형 데이터를 기계학습 기법 중 하나인 doc2vec을 적용하여 고장사례 분석 방안에 대하여 제시한다.
19세기말에 차동보호계전방식이 이미 적용되었고 시스템 보호에 가장 먼저 사용되는 방식 중에 하나였다. 이 방식은 고장전력설비의 기기를 보호하기위해 전류의 입출력값을 비교함으로 고장을 검출하는 방법을 사용한다. 결과적으로 비율차동보호방식은 완벽하게 고장구간을 검출할 수 있으므로 전력설비의 중요기기의 주보호로 적합한 시스템이라고 볼 수 있다. 본 논문 변압기의 내/외부사고유형에 따른 전자기계식과 디지털 보호계전기의 동작특성을 컴퓨터기반의 해석 S/W를 이용하여 모델링과 동작특성에 대한 분석을 통해 보호계전기 동작특성의 신뢰성검증과 전력계통을 시뮬레이션하기 위해 구성하였다. 특히, 비율차동특성 보호 알고리즘을 계전기별로 모듈화하기 위한 기본 구조설계에 초점을 맞추었고 외부사고에 대해 각 보호계전기 동작특성을 비교함으로써 보호계전기 응답특성에 검증하는 기초 데이터를 생성하는 과정도 기술하였다.
본 논문에서는 MOF 소손시 비오차 발생으로 인한 전력사용량에 미치는 영향을 분석하기 위해 비오차를 측정하였다. 현재 MOF 고장건수는 전체파급고장의 약 10%이상 발생되고 있으며, 현장 순회시험을 통해 2009년 68건, 2010년 156건을 적출하였다. 이러한 MOF의 고장은 대부분 내부 CT 권선소손에 의해 발생되며, CT의 1차코일 또는 2차코일 단락시 유형별로 실험을 통해 비오차를 분석하였다. 특히 3상 수전고객은 ${\Delta}$-Y결선방식으로 MOF 정상시 불평형 전류는 중성선의 전류가 발생되지 않으나, MOF 이상시 중성선에 이상전류가 발생된다. 따라서 중성선의 이상전류를 측정하여 MOF 이상유무 판정 및 과부족 계량 오차 판정을 하기 위한 자료로 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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