송전선로 주변의 전자계 노출은 소아들의 암 발생/사망과 성인의 암 등 여러 가지 질병 발생 가능성이 항상 있으므로 전자계 노출을 장기간 계속적으로 받고 있는 환경을 관찰하는 것이 가장 중요하다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 연구기반을 형성하기 위해 송전 선로의 모델과 현장 실측을 통해 송전선로 자계치를 계산하여 시뮬레이션 하고자한다. 시뮬레이션을 통해 산출된 자계치를 이용하여 최근 효과적인 자계 저감책으로 보고되고 있는 수동루프에 의한 자계저감효과를 검토하고자 한다. 입력된 데이터는 765kV 실 송전선로를 모델로 사용하였으며, 자계의 계산 및 수동 루프에 의한 자계 저감 효과를 알아보기 위해서 미국 EPRI에서 개발한 자계 계산 전용 프로그램인 EMF Modeler를 이용하였다. 먼저 송전선로에 의해 발생되는 자계의 원리를 서술하였으며, 수동 루프를 통한 자계 감소 정도를 수식으로 유도하였고, EMF Modeler를 통하여 송전선 주변의 자계 분포 및 수동루프에 의한 자계 저감 효과를 각각 확인하였다.
The purpose of this study was to investigated the ELF-MF emission level of various environments such as 258 facilities near located to high voltage transmission lines and 120 high voltage transmission lines, 17 underground cable lines. In addition, ELF-MF reduction rate according to separation distance was calculated by using simulations. An appropriate separation distance showing below 4mG was at least 70m. In the case of the appropriate separation distance for 120 high voltage transmission lines, 154kV required 20m of separation distance and 345kV required 60m of separation distance. The simulation results showed that the appropriate separation distance showing below 4mG was 40m and 60m for overhead 154kV and 345kV respectively. To adjust the worst conditions considering the aspects of environmental impact assessment study and the electric power currents that will increase in the future, the appropriate minimum separation distance for HVTL is judged to be above 70m in this study. Thus, there is a need to establish the greenbelt or buffer zone within 70m so as to create an environment in which the receptors are not exposed and thereby eliminate the risk factors of ELF-MF against humans.
Kim, Woo-Joong;Baek, Min-Woo;Kang, Sang-Hee;Nam, Soon-Ryul;Jang, Byung-Tae;Lee, You-Jin
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.587-589
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2015
본 논문에서는 IEC-61850 기반 송전선로 보호용 IED에 대한 실시간 동특성시험 방법을 학습할 수 있는 가상모의시스템을 제안한다. 가상모의시스템은 Qt Creator를 사용하여 구현하였으며, 개인의 PC를 통해서 시험환경을 구성하는 방법과 계통을 모델링하는 방법, 그리고 시험결과 확인 방법에 대하여 학습할 수 있다. 제안된 가상모의시스템을 통해 손쉽게 송전선로 보호용 IED에 대한 실시간 동특성시험 방법을 학습할 수 있음을 보였다.
송전선에 사고가 발생하면 계전기가 동작하고 여러 가지 후속 조치가 적절히 수행되기 위해서는 빠른 시간 내에 고장의 검출, 고장 종류의 분류, 고장 위치의 판정 등이 요구된다. 신경회로망을 이용한 고장 해석은 빠르고 정확한 해석이 가능하기 때문에 최근에 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 코호넨 신경회로망의 지도 경쟁 학습 알고리즘을 개선한 새로운 학습 알고리즘이 제시된다. 제안된 학습 알고리즘은 전력계통의 송전선 고장 종류 분류에 적용된다.
전력계통의 고장계산에는 상호 결합된 삼상회로를 결합이 없는 단상회로 3개, 즉 영상, 정상, 역상의 대칭요소로 변환하여 해석하는 대칭좌표법이 널리 사용되고 있다. PSS/E는 국내 전력회사에서 고장 계산을 위해 널리 사용되어온 상용 프로그램이며, 고장계산 결과는 차단기 등 각종 기기의 정격의 결정 등에 이용된다. 특수한 경우에 지락사고 해석시 과도한 안전여유를 고려하는 것이 필요한 경우가 있다. 본 논문에서는 송전선로 지락시 등가 전원단 용량이 임의로 증가했을 때에 송전선로 중간의 임의 지점의 지락고장전류를 계산하는 수식을 유도하였으며, PSS/E 계산값과의 비교를 통해 계산방법의 신뢰성을 검증하였다.
최근 급속히 발전하고 있는 IT기술을 이용하여 송전선로 설계를 효율적이고 경제적으로 하기 위한 설계지원 프로그램인 PLS-CADD의 주요 기능을 살펴보고 기존 설계방식과 비교하여 어떠한 이점이 있는지를 알아보았다. 또한, 한국전력공사가 미얀마 500kV 기본설계에 사용한 실적이 있는 Optimal powerLINE과의 비교를 통해 어떠한 장점이 있는지를 검토하고 향후 국내외 송전선로 설계에 대한 PLS-CADD의 본격적인 적용을 위해 무엇을 검토해야 하는 지에 대한 방안을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.259-260
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2016
본 논문에서는 전력선의 부식에 따른 물성 변화에 대한 확인 및 검증을 위한 연구를 수행하였다. 산업단지 및 염해지역에 설치되어진 송전선로에 사용되고 있는 강심알루미늄연선(Aluminum Conductors Steel Reinforced, ACSR)은 타 지역에 비하여 스페이서, 슬리브 등의 접속부에서의 부식 정도가 상당히 빠르게 진행된다. 따라서 현재와 같은 내용연한을 획일적으로 적용할 수 없으므로 설치된 선로의 주위 환경 및 사용되는 부하의 조건 등이 반영된 합리적인 송전선로 운용이 필요하다.
전력수요의 지속적 증가에 따라 송전설비의 추가 건설이 필요하지만 건설여건의 악화에 따라 보다 더 최적화된 송전철탑의 도입이 요구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 절연암을 채용한 철탑 설계 방법 및 기존 154kV 송전철탑을 활용하여 345kV 전압을 송전 할 수 있는 방안이 검토되고 있다. 송전전압이 높아지면 주변에 여러 가지 환경장해(코로나 소음, 통신선 유도 장해)를 유발하는데 이 장해 발생량은 철탑의 절연간격, 전력선의 종류 및 도체 구성방식에 따라 달라 된다. 따라서 기존 154kV 송전선로를 이용하여 345kV 송전 전압으로 격상을 위해서는 필수적으로 환경장해 유발 요인을 분석이 필요하고 환경장해를 최소화 할 수 있는 설계 기법이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 154kV 송전철탑을 이용하여 345kV 전압을 송전 할 때 환경장해 기준치를 만족하는 설계기법을 제시하고자 한다.
Park, Eun-Soo;Kim, SeungHwan;Mujtaba, Ghulam;Ryu, Eun-Seok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.709-713
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2020
본 논문에서 육안으로도 구별하기 힘든 송전선과 같은 객체가 포함된 송전설비를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 객체 인식 모델에 송전탑 데이터 셋을 학습시켜 송전설비 Region of Interest(ROI)를 추출한다. 송전선 데이터 셋을 ResNet50 에 학습하고, 추출된 ROI 영상을 Guided Grad-CAM 을 출력한다. 추출된 Guided Grad-CAM 에 노이즈 제거 후처리를 적용하여 송전설비를 추출한다. 본 논문에서 제안된 기법을 적용할 경우 드론 또는 UAV 헬기 등에서 촬영된 영상으로 송전설비 유지보수가 가능하다.
본 논문에서는 송전선 상시 운전 시 통신선에 미치는 유도전압 계산 시뮬레이터를 개발하였다. 본 시뮬레이터는 Visual C++를 이용하여 개발되었으며, 송전탑 및 도선의 데이터들을 입력함으로써 통신선 유도전압을 계산할 수 있다. 또한, 본 시뮬레이터는 EMTP 프로그램을 내장하여 동작하며 GUI 방식으로 설계되어 보다 손쉽게 유도전압을 계산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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