화재 발생에 따른 화재조사 시 배전반이나 분전반의 완전 소락에 따른 전기화재 원인규명의 기본적이고도 중요한 증거 소멸로 원인불명 율이 점차 높아가고 있는 실정이다. 공장이나 창고에서 전기화재를 가장한 수 배전반 화재를 시도할 경우 그 증거를 찾기 어렵다. 또한, 수 배전반이 위치한 곳에 사람이 상주하지 않는 곳이 많으며 초기 소화가 원활히 이루어지지 않을 경우 막대한 재산 피해와 통신의 대혼란을 가져올 소지가 다분히 존재하고 있다. 따라서, 수 배전반 및 분전반의 화재로부터 보호하기 위해서는 신뢰성과 안전성이 확보된 자동소화 시스템의 도입이 필요하다.
본 연구에서 엔터테인먼트 장치들의 전원 공급을 위한 스마트 배전반은 다음과 같은 목적에 의해 개발하였다. 첫째, 내부의 고온 다습한 공기가 열전 모듈에 의해 냉각 시 발생된 열이 배전반 외부로 원활하게 방출하여 냉각 효과를 극대화할 수 있다. 그래서 배전반 내부의 과도한 온도 상승을 방지할 수 있다. 여름철에 과도한 열로 화재가 발생하는 배전반의 온도 제어와 냉각 효과로 인한 습기 제거와 겨울철에는 냉각 대신 발열을 함으로써 배전반 내부 결로 현상 등의 여러 문제점을 예방할 수 있다. 둘째, 배전반 내부에 스며들 수 있는 염분을 저감시킬 수 있는 스마트 배전반 제어 시스템이다. 셋째, 스마트 배전반 시스템은 다양한 센서들을 이용하여 환경 데이터를 수집하여 필요시 스마트폰을 통해 원격에서 장치를 제어할 수 있는 IoT 제어 배전반으로 다양한 분야에 쉽게 사용할 수 있다.
전력회사로부터 공급되는 전력을 분배하고 제어하는 기능을 갖는 배전반은 아파트를 비롯한 대단위 인구밀집 주택 지역과 고압 변전소 등에 설치된다. 배전반에 수용되는 전력설비의 사고는 전력 기기의 열화에 의한 사고, 접점 및 각 연결 부위의 접촉 불량에 의한 과열 현상 등에 의한 사고 등으로 구분할 수 있으며 과열 현상에 의한 사고의 원인 중의 하나는 배전반 천정면의 결로에 의한 것으로, 물방울이 각종 기기에 직접 접촉하여 폭발하는 사고로 연결된다. 배전반의 결로는 일중 온도가 급격한 변화를 보이는 계절이나 지역에서 배전반 내부와 외부의 온도 차이와 내부 습도에 의해 발생한다. 본 논문에서는 온도와 습도의 단순 비교를 통하여 환풍기, 열풍기, 환기 등을 제어하여 결로를 해결하는 기존의 방식을 개선하여, 노점온도 계산에 의한 히터 구동 방안을 제시한다.
본 논문은 가정용 배전반 시스템을 디지털식으로 구현하고, 기존의 디지털식 배전반 시스템에 없는 월 수요전력량 예측과 화재발생의 원인 중에 하나인 옥내 전선선로의 결함을 신경회로망으로 검출하여 차단하는 인공지능형 가정용 배전반 시스템을 하드웨어로 구현하고 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.
여러 전력기기를 안전성과 편의성 등을 위하여 함(enclosure)에 설치하였을 때, 이러한 제품을 배전반(Switchgear and controlgear assemblies)이라고 한다. 내부에 설치되는 기기들을 서로 접속할 때 전선(cable) 또는 부스바(busbar)를 사용하고 있는데, 사용시 필연적으로 전력손실에 의한 발열로 인하여 배전반 내부온도 및 기기의 온도가 상승한다. 기기에 대한 온도 상승 허용범위는 각 기기의 해당규격에 규정되어 있으며 배전반 규격(고압배전반 : IEC 62271-200 및 SPS-KEMC 2101-0609, 저압배전반 : IEC 61439 series 및 SPS-KEMC 2102-0610)에는 외부접속용 단자 등 배전반 내부에 사용되는 전선 또는 부스바의 온도상승 허용범위가 규정되어 있다. 본 고찰에서는 배전반의 각 정격전류에 따른 전선 또는 부스바의 사이즈, 특히 부스바의 사이즈 및 형상에 따른 온도상승의 영향을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 전자파 측정기법을 이용하여 부분방전 발생 전·후에 검출된 신호를 분석하여 폐쇄 배전반의 이상 징후를 상시 감시할 수 있는 사고 예방진단기법을 제시하였다. 폐쇄 배전반의 정상 및 이상상태 판단을 위해 배전반 내부 및 외부에 헬리컬 안테나를 설치하여 이들 안테나에서 검출된 부분방전 발생 전·후의 신호를 주파수 스펙트럼 분석을 통해 크기를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 부분방전 발생 전·후에 폐쇄 배전반 내부 및 외부에 설치된 안테나에서 검출된 신호들을 이용하여 정상상태 및 이상상태를 판별하는 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻었으며, 향후 폐쇄 배전반의 절연 상태 감시 및 사고예방에 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.
수배전반의 경우 지면 또는 건물의 바닥 면에 바로 설치되며 지진과 같은 진동이나 외부 충격 발생 시 수배전반의 내부 전력기기, 배선 그리고 보호계전기 등의 전기부품 손상, 오동작 발생 가능성이 커지게 된다. 이러한 이유로 최근 내진형 수배전반의 필요성이 대두되고 있으며, 제진기능을 갖는 수배전반의 연구 개발 및 제품 출시가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 제진형 배전반의 진동, 온도, 습도 등을 측정할 수 있는 제진형 배전반의 진동 및 환경 데이터수집을 위한 IoT 시스템을 구현하였다. 제진형 배전반에 진동이 발생하였을 때 진동 정도 및 온습도 데이터를 측정하고 신뢰성 있는 메시징 전송을 위한 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 모니터링과 데이터 저장은 Node-RED를 통해 MySQL DB에 데이터를 저장하고, 시각화를 진행하였다. 제진형 배전반에 IoT 기기를 부착하여 테스트를 진행 하였으며, 데이터를 실시간으로 수집하고 Node-RED의 대시보드 UI에서 진동 및 환경 데이터의 변화를 모니터링 하였다.
최근 전력 수요가 급격히 증가하고 있는 가운데, 배전반의 관리 소홀로 인한 화재사고 빈번하게 발생하고 있다. 특히 산업용 및 전기자원 제어를 위한 배전반의 경우 심각한 문제를 초래할 수 있다. 그래서 전력 배전반 안전 관리를 위해 특정 조건 값이 만족하였을 때 발화를 제어하기 위한 2차 대응을 진행하지만, 이 상황의 경우 발화 이후 상당한 시간이 흘렀을 가능성이 크다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 고압 위험요소가 있는 배전반의 부스바 접속부의 온도를 실시간 모니터링하고 지속적인 로그 데이터를 감시 및 학습하여 현재 상황에 능동적으로 대응할 수 있는 배전반 온도 및 전력 관제 시스템 개발을 위한 빅데이터 자료 획득 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 산재해 있는 다양한 센서로부터 주기적으로 온도, 전력 등의 데이터를 획득하고 관리하는 방안을 제시한다.
본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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