In this paper, a high-temperature superconductor(HTS) current lead operating in current sharing mode is described. The minimum heat dissipation and the optimum safety factor(cross-sectional area) is obtained analytically for partial current sharing HTS leads. It is assumed that the current lead is in conduction cooled state, and the sheath material is the alloy of silver and gold. The reduced cross-sectional area results partial current sharing state, and consequently reduces conduction heat transfer, but the Joule heat generation is increased. The optimized HTS current lead is different from the conventional copper leads. In the copper leads, the minimum heat dissipation is obtained for the zero gradient of temperature at warm end. However, the temperature gradient at warm end is not zero when the HTS lead operates at minimum dissipation state.
최근 철도는 다양한 분야에서 사용됨에 따라 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 철도의 안전한 주행을 위하여 철도를 구성하는 요소 관리 역시 중요하다. 철도를 구성하는 요소 중 열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 비정상 상황 탐지는 열차의 탈선 등과 같은 대형 사고를 예방하기 위해 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴을 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴들을 자동으로 분류할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 선반가공에서 모터전류 신호를 이용하여 공구 파손을 감지하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 먼저, 다양한 환경 변화에 대한 모터 전류 신호의 특성을 명확하게 파악하기 위해 신뢰성을 갖고 있는 절삭력과 모터전류 사이의 상관관계를 분석하였으며, 이를 기준으로 하여 공구파손시의 모터 전류 신호에 대해 분석하였다. 다양한 가공 실험을 통하여 절삭조건 변화에 따른 절삭력 신호와 주축 모터전류 신호의 정적 성분에 대한 상관관계를 분석하였다. 그 결과 절삭력과 모터전류 사이에 비례관계가 존재한다는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 모터 전류 신호만으로도 공구 파손을 감지 할 수 있을 것으로 판단하였다. 한편, 다양한 공구 파손 실험을 통해 절삭력과 모터전류 신호 사이에도 높은 상관관계가 존재함을 확인하였다. 이러한 공구파손 신호와 일반적인 선반가공의 가공신호를 분류하기 위해 본 논문에서는 새로운 방식의 감지 방법을 제시하였다. 제시한 분류 방법에 대해 여러 차례에 걸친 검증을 통해 공구파손 감지를 위한 모터 전류신호의 감지 신뢰성을 평가하였다.
정부의 녹색성장 정책에 의해 배전계통에 태양광, 풍력발전 등 분산전원의 설치가 급증함에 따라 기존의 배전계통의 조류의 방향 및 고장전류, 부하전류가 변화되어 배전계통의 보호협조 운용상에 여러 가지 문제점들이 발생할 가능성이 커지고 있다. 특히 분산전원연계시 임피던스 병렬화로 보호기기에 흐르는 사고전류가 감소하는 분류효과가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산전원이 연계된 경우 보호협조를 검토하기 위한 양방향 보호협조 평가프로그램을 이용하여 분산전원이 연계된 경우 계통에서 발생할 수 있는 문제점 중 분류 효과로 인한 보호기기의 부동작 사례를 시뮬레이션하고, 그 결과를 분석하여 본 프로그램의 유용성을 확인하였다.
현재 고온 초전도전력기기를 실용화하는데 교류손실이 문제가 되고 있다. 이러한 교류손실을 저감하기위해서 선재를 분할하는 방법에 대한 연구가 진행중이다. 분할된 초전도선재의 각 필라멘트의 전류분류가 일정하지 않을 경우 필라멘트의 임계전류 이상이 인가될 수 있다. 따라서 각 필라멘트에 흐르는 전류를 측정하여야 한다. 그러나 초전도선재의 필라멘트 각각의 전류를 측정하기는 어렵다. 본 연구에서는 초전도선재의 필라멘트의 각각의 전류를 비접촉 방식으로 측정할 수 있는 서치코일을 이용한 방법을 제안하였고 실험을 통해 이를 확인하였다.
일반적으로 신에너지전원(분산전원)이 설치되면, 연계지점 위치와 사고발생 위치에 따라 % 임피던스의 병렬화로 사고전류가 감소하는 분류효과가 발생할 수 있다. 이 때, 보호기기의 최소 정정치 이하로 사고전류가 감소하여 보호기기가 부 동작(동작해야 하는데 동작하지 않은 경우)하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 현행 분산전원 연계기준 및 선로운영기준을 토대로 어떤 경우에 각 보호기기의 최소 정정치에 미달하는 지 사례 및 최악조건을 제시한다. 본 논문에서는 대칭좌표법을 이용하여 보호기기의 부 동작의 주요 원인이 되는 분류효과에 대한 문제점을 분석하고, 이에 대한 대책방안을 제시한다.
산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.
신재생에너지원의 급속한 보급, 고신뢰 및 고효율 전원망에 대한 고객의 요구, 디지털부하의 급증 등 기술적 사회적 환경의 변화에 따라 직류배전망에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 직류배전망의 안전성에 대한 문제도 지속적으로 제기되고 있다. 특히 지락, 단락사고, 절연고장, 낙뢰, 아크, 전식 등으로부터 인체 감전과 기기의 소손, 정지 또는 오동작이 발생될 수 있으며 이로 인해 심각한 문제를 야기될 수 있다. 국제표준 IEC 60364에서는 전기설비에 따른 접지시스템을 TT, TN 및 IT접지의 3가지로 분류하고 있다. TN접지방식은 전원선과 설비외함의 노출 도전부를 보호도체를 사용하여 공통으로 접지하는 계통을 말한다. 따라서, 전원선이 외함에 접촉되거나 인체의 감전에 의한 누전사고가 발생하였을 때 전원선 전체를 통하여 흐르는 전류의 차이를 검출함으로서 사고전류의 검출이 즉각 이루어 질 수 있다. 교류계통에서는 영상전류검출기에 의하여 누설전류의 검출이 가능하지만 직류계통에서는 영상전류검출기를 사용할 수 없으므로 새로운 방식의 누전검출장치의 개발이 요구된다. 또한 감전 사고는 인체의 사고와 설비의 사고 두 가지로 구별되며, 효율적인 전력운영과 안전을 위하여 두가지 사고에 대해 통합적으로 구분 동작이 가능한 누설전류 검출기 개발이 요구된다. 본 연구에서는 TN접지계통에서 직류누설전류 검출이 가능한 홀 센서(HCT)를 사용하여 인체 및 설비의 누설전류 패턴에 따라 구분 동작이 가능한 직류용 누설전류 검출기 개발에 관한 연구를 수행하였다.
최근 사물인터넷 기반의 재해예방 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷기반의 공동주택용 자율전기안전관리 기술 개발을 위하여 부하 전류 파형을 FFT와 MFCC를 이용하여 신호변환 후 신경회로망 모델에 적용하여 정확도가 개선된 전기 부하 패턴분류 시스템을 제안한다. 오실로스코프와 CT를 이용하여 측정한 전기 부하의 전류 파형을 FFT 알고리즘을 적용한 후 신경회로망을 이용하여 단일부하패턴 분류 실험을 하였다. 본 연구를 통하여 부하의 특성을 파악함으로서 고장에 대해 보다 신속하고 정확하게 대처할 수 있을 것으로 예측된다.
본 논문은 전류신호와 자속신호를 이용한 유도전동기 예방진단시스템을 개발하기 위한 머신러닝 알고리즘의 개발 및 적용 결과에 대하여 논하였다. 유도전동기의 결함 종류를 판별하기 위한 최적 특징추출단계를 통하여 총 29개의 특징을 도출하였다. 특히, 전류신호의 제7차 고조파 중심으로부터 사이드밴드까지의 주파수의 차이가 부하율 증가에 따라서 증가되는 경향을 이용하여 임의의 부하율 상태를 반영할 수 있는 알고리즘을 도출하였으며, KPCA 특징 축소 기법, k-NN 판단 알고리즘에 의한 분류 정확도를 조사한 결과, 약 84.6%의 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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