전력설비에 대한 부분방전 패턴인식은 결함의 차이에 따라 다양한 패턴의 차이를 보이고 있으며, 신경회로망을 비롯한 다양한 패턴인식 기법들이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이의 일환으로 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하여 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의 결합에 대해 부분방전 신호를 패턴인식하고자 한다. 부분방전 신호는 보이드 방전, 코로나 방전, 노이즈의 3개 클래스로 분류하게 되며, PRPDA 방법을 통해 556개의 입력 벡터와 3개의 출력 벡터를 가지며 총 120개의 패턴수를 가진다.
현재까지 운전중인 변압기에 전기적인 부분방전 측정기법을 적용하기 위한 가장 큰 문제점은 외부 코로나 노이즈를 제거하는 것이다. 본 논문에서는 외부 코로나 노이즈를 제거하고 변압기 내부의 결함에 의한 부분방전 신호만을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 현장에서 운전중인 변압기에서의 부분방전과 코로나 노이즈의 발생 형태를 모의하기 위하여 모의 변압기 내에 침-평판 전극을 이용하여 변압기 내부 부분방전을 발생시켰으며, 동시에 변압기 외부의 공기 중에 봉-구 전극을 이용하여 외부 코로나 노이즈를 발생시켰다. 변압기 접지선에 설치한 로고우스키 코일에는 변압기의 내부 결함에 의해 발생되는 부분방전 신호와 외부 코로나 노이즈가 동시에 측정되었다. 변압기 외부에 안테나 센서를 이용하여 외부 코로나 노이즈를 별도로 측정하여, 코로우스키 코일에서 측정된 신호에서 코로나 노이즈를 제거한 결과, 변압기 내부의 부분방전에 의한 신호만을 효과적으로 검출할 수 있었다.
산업현장에서 많이 사용되고 있는 전력기기에 결함이 발생하면 치명적인 사고로 진전되어 경제적, 인적 손실이 발생될 수 있다. 본 논문은 현재 대전력기기에서 많이 사용되는 $SF_6$ 절연가스의 압력 변화에 따른 부분방전을 모의하고, UHF법을 이용한 모의 GIS 내부 부분방전 신호 측정 및 접지 전류를 측정하여 부분방전 시 방사되는 방사전자파의 스펙트럼 특성과 접지 전류 파형 특성을 분석하여, 챔버 내의 압력 변화가 $SF_6$ 가스 부분방전에 미치는 영향을 측정하였다. 이러한 연구는 현장 GIS 및 $SF_6$ 가스 절연 전력설비에서 내부 압력 변화가 원인이 되어 발생되는 절연파괴 사고의 방지에 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.
전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문은 3상 일괄형 GIS의 부분방전 진단을 위해 새롭게 개발한 진단 알고리즘에 관한 것이다. 진단 알고리즘 개발을 위해, 먼저 실시간 부분방전 데이터를 행벡터 및 열벡터로 구성하고 각각의 벡터에서 통계 특징량 및 질감 특징량을 추출하였다. 다음으로 이들 특징량을 GA-NN(Genetic Algorithm - Neural Network) 학습에 적용하여 진단 알고리즘을 구성하였다. 또한 진단 알고리즘의 위상독립성은 부분방전 신호의 위상변화에 관계없이 진단결과가 일치하는 것을 확인함으로써 검증하였다. 개발한 진단알고리즘의 실증 평가를 위해, 부분방전이 발생되고 있는 국내 3상 일괄형 GIS 변전소에 적용하였다. 적용 결과, 위상에 관계없이 부분방전 발생원을 정확히 진단함을 확인하였고, 이를 통해 개발 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
현재 가스절연개폐장치 예방진단에 가장 광범위하게 적용되는 것이 UHF 부분방전 진단법이다. 부분방전시 방사되는 전자파 에너지를 Sensor가 수신하여 전압위상도에 신호강도를 표시하고 전자파 도달시간을 이용하여 결함위치를 쉽게 파악할 수 있는 장점이 있는 반면 Noise 간섭에 취약하여 부분방전 진단결과의 신뢰성이 확보되지 못하는 문제점이 있어 본 연구에서는 가스절연개폐장치의 부분방전 진단시 Noise의 영향과 차폐개선을 통한 부분방전 측정의 새로운 해법을 제시하고자 한다.
선박용 전력기기의 절연진단을 위한 부분방전 측정장치를 제작하고 성능을 평가하였다. 구-구 전극계를 구성하여 전력 기기에서 발생할 수 있는 결함을 모의하였으며, 제작한 프로그램으로 부분방전 펄스의 크기와 위상을 분석할 수 있었다. 본 구-구 전극 결함계에서 부분방전펄스는 $30^{\circ}{\sim}110^{\circ}$ 및 $200^{\circ}{\sim}320^{\circ}$에 분포하였다.
부분방전시험은 고전압 고정자 권선의 절연상태를 검사, 평가 할 수 있는 중요한 수단이다. 전동기와 발전기에서 일어나는 절연 악화의 징후로써 부분방전이 발생되며, 이러한 부분방전 신호를 검출하기 위한 센서로 SSC(Stator Slot Couple)를 사용한다. 하지만 현재 사용되고 있는 대부분의 SSC의 경우 설계에 있어 특성 임피던스가 실제구조에서 정확히 고려되지 않는 경향이 있다. 실제로 고정자 슬롯에 부착된 마이크로스트립 센서의 특성 임피던스는 정확히 50옴으로 정합 되지 않으며 이것은 센서의 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 그러므로 본 논문에서는 부분방전 센서의 성능을 개선시키기 위해 결합 전송선로(Coupled transmission line)를 이용한 임피던스 정합회로를 제안하고자 한다. 제안된 센서의 성능을 입증하기 위하여 고정자 슬롯에 설치된 기존의 SSC와 임피던스 정합회로를 부착한 센서를 시뮬레이션 한 후 비교 분석하였다. 결과적으로 제안된 정합 회로는 광대역 임피던스 정합 특성을 가지며 임피던스 부정합 때문에 일어나는 기존 SSC의 성능 악화를 개선할 수 있었다.
배전 케이블 부분방전 측정에서는 외부노이즈, 코로나가 동반되어 검출되고 있다. 특히, 단말부의 부분방전측정에서는 부분방전 현상이 크게 발생하여 측정될 경우 다른 상에서도 유입되어 검출되는데 코로나나 외부의 노이즈가 크게 유입될 경우 진단의 어려움이 있다. 더불어 각 상의 위상을 직접검출이 어려운 송배전 케이블의 단말에서는 유기된 신호의 상을 찾는데도 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 반영하여 현장 측정이 용의하도록 이동형 포터블 진단장치를 개발하였다. 3개의 HFCT 센서를 사용하여 3상을 동시 측정할 수 있도록 하였다. 전원 분압 트리거 회로와 전류 변류 트리거 회로를 사용하여 위상 분석을 병행하였다. 실선로의 배전 케이블 부분방전 진단의 효율적 수행을 위해 개발된 본 장비를 현장 적용하였으며 내장된 PRPD 분석법이 가능하였으며 S/W 노이즈 게이팅을 적용하여 다른상에서 유기되는 신호를 제거하여 진단결과의 신뢰성을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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