본 논문에서는 휴대용 유중가스 분석기에 대해 연구 및 개발 하였다. 제안된 휴대용 유중가스 분석기는 전력기기로부터 절연유 내의 소량의 가스를 추출하여 비정상적인 열적 정보를 얻어 분석하는데 유용하게 쓰인다. 분석된 정보로부터 전력기기의 안정성을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 고가의 시설기반의 고정형 유중 가스 분석기를 사용함으로써 발생되는 직간접적인 문제점을 해결하기 위해서 광음향 분광법 기반의 소형화된 휴대용 유중가스 분석기를 제안하고 실험적으로 검토하였다. 제안된 휴대용 유중 가스 분석기는 사용하기 편하고 실시간으로 전력기기의 열적 정보를 분석할 수 있다. 제안된 휴대용 유중가스 분석기가 현재의 전력기기 유중가스 분석에 사용된다면, 전력기기의 유중가스 분석주기를 줄임으로써 안정성을 향상 시키고 열적 이상 정보에 대하여 긴밀하게 대응할 수 있다.
본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
변압기에서 발생하는 유중가스는 고장부위의 온도크기에 따라서 특징가스도 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 변압기 고장온도중에서 낮은 온도영역에 해당되는 $300^{\circ}C$이하의 온도에서 열열화를 실시하여 유중가스분포의 거동을 분석하였다. 유중가스 분석결과 이 온도 영역에서는 절연지가 없는 경우 에탄가스가 특징가스로 나타났고, 절연지가 없는 경우도 일산화탄소와 이산화탄소가스의 농도가 크게 나타났다.
본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.
본 연구는 국내에서 사용되고 있는 유입식변압기의 유중가스분포 특성에 대해서 설명하고 있다. 정상적으로 국내에서 운전중에 있는 변전용변압기와 발전기승압용 변압기, 산업체에서 사용되고 있는 배전용변압기의 유중가스분석결과로부터 데이터를 얻었다. 분석가스종류는 H2와 C2H2, C2H4, C2H6, CO, CO2, TCG 이며, 분포특성과 각 유중가스진단규격에서 제시하고 있는 진단기준치와의 비교 검토를 수행하였다.
유입식변압기 내부고장의 조기발견을 위하여 유중가스분석법이 가장 일반적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 변압기 내부이상의 종류에 따른 발생가스의 특성과 유중가스분석법으로 사용되고 있는 key gas법 Donenburg법, Rosers법, IEC법에 대한 특성을 비교분석하였다. 동일한 가스성분에 의해서도 각 진단법이 의한 진단결과가 다르고, 또한 진단결과가 발생하지 않는 경우가 발생하고 있으며, 고장원인이 2가지 이상으로 복합되어 있는 경우 모든 고장원인을 밝혀낼 수 없는 것으로 나타났다.
절연유중 용존가스분석에 의한 진단방법은 변압기 내부에 이상유무를 판단하는 좋은 방법이다. 이중에서 $CO_2$와 CO가스에 의한 열화진단도 가능하나, 이들 가스들은 운전 중인 변압기 내에서 절연지 속으로 매우 잘 흡수되어 진다고 알려져 있다. 절연지는 도체의 주위를 감싸고 있어서 변압기를 폐기할 때까지는 종이로 된 절연물의 상태를 분석하기가 어렵기 때문에 절연유중에 용해되어 있는 CO와 $CO_2$ 농도를 분석하여 절연지의 열화 정도를 판단하고 있지만, 절연유의 일반적인 열화에 의해서도 이들 가스가 발생하기 때문에 정확하게 판단하기가 어렵다. 따라서, 절연물의 열화정도를 파악하기 위해 절연유중의 퓨란화합물에 대한 최적 분석법을 도출하여 열화진단에 대한 정확도를 높이고자 하였다.
변압기의 이상 징후를 조기에 검출하여 사고를 미연에 방지하기 위해 설치된 예방진단시스템은 현재 국내 9개 변전소에서 운영되고 있다. 이러한 예방진단시스템의 적극적인 활용을 위해서는 시스템을 구성하는 각 요소에 대한 신뢰성 검증과 주기적인 점검, 축적된 데이터의 분석을 통한 사고예방 검출 사례의 축적이 요구되고 있다. 변압기 예방진단시스템의 가장 중요한 항목인 유중가스 측정기는 변압기 드레인 밸브에 설치됨에 따라, 변압기 내부 절연유가 유중가스 측정기로 유동되는지에 대한 의문이 존재하여 왔다. 본 논문에서는 유동해석 프로그램인 Fluent 5.3과 Gambit 프로그램을 이용하여, 변압기 내부의 열에 의한 대류현상에 의해 순환하는 절연유가 좁은 파이프를 통하여 유중가스 측정기의 삼투막까지 도달하는 유동현상을 해석하였다. 유동해석 결과 절연유가 삼투막과 만나는 지점에서도 절연유의 유동에 의한 순환이 발생하여, 용존가스의 검출이 가능함을 알 수 있었다.
안정적인 전력공급을 위해 전력설비 진단이 중요시 되고 있고 이를 위해 변전기기인 변압기의 초기고장 검출을 통한 예방진단 기술을 필요로 하고 있다. 변압기 예방진단 기술 중에서도 유중가스진단은 가장 오래되고 신뢰성이 입증된 기술이다. 기존의 유중가스진단법들은 가스비분석법을 이용하고 있는데 대상 가스들이 절연유에의 열화에 의해 발생하는 가스들이고 주위 운전환경에 대한 고려가 부족하여 진단이 불가능하거나 진단오류가 발생한다. 본 연구에서는 절연유뿐만 아니라 고체절연물에 대한 열화를 고려하기 위하여 변압기 내부 결함 모의 시험 쳄버를 제작하고 시험 결과를 바탕으로 진단 알고리즘을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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