과거에는 순간전압강하(Sag)나 고조파(Harmonics)와 같은 순간전력품질 문제가 부하에 큰 영향을 미치지 않았으나, 최근 컴퓨터와 같은 마이크로 프로세서를 이용하는 민감부하의 사용 증가로 인하여 전력품질에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 따라 현재까지 영구정전(Sustained Interruption)에 초점을 맞추고 일부 순간정전(Momentary Interruption)을 포함하여 진행되어 온 배전계통 신뢰도 연구 분야는 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 즉, 전력품질문제로 인하여 많은 민감기기들이 트립(Trip)되어 신뢰도 비용이 발생하기 때문에, 전력품질을 고려하지 않은 신뢰도 비용평가는 그 정확도가 떨어질 수밖에 없는 실정에 있다. 본 논문에서는 배전계통 사고 시 이 사고를 제거하기 위해 사용된 리클로져에 의해 발생하는 순간전압강하를 고려하였다. 기존의 영구정전에 의한 신뢰도 비용과 순간전압강하에 의해 트립되는 기기들의 신뢰도 비용을 포함하는 개선된 배전계통 신뢰도 비용 평가 기법을 제안하였다.
본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.
본 논문에서는 산업 공정, 설비 및 모터 드라이브에 적용되는 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술의 기본 개념, 접근법과 연구 동향에 대해서 개괄적으로 기술하였다. 산업 공정을 위한 고장 진단의 주요 역할은 공정의 결함 상태를 파악할 수 있는 효과적인 지표를 만든 후 고장이나 위험한 사고에 대해 적절한 조치를 취하는 것이다. 산업 공정에 패턴이 있는지 특정 프로세스 변수가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 많은 고장 검출 및 진단 기법이 개발되었다. 먼저 본 논문에서는 데이터 기반 기법과 모델 기반 기법에 대하여 살펴본다. 두 번째로 산업 공정을 위한 고장 검출 및 진단 기법을 살펴본다. 세 번째로 수동형 및 능동형 고장 허용 제어 기법을 살펴본다. 마지막으로 AC 모터 드라이브에서 발생하는 주요 고장을 열거, 그 특성을 살펴보고 이를 위한 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술을 살펴본다.
케이블 사고의 주요 원인은 케이블 자체 또는 내·외적으로 전기적, 기계적, 화학적, 열적, 수분침입 등으로 인한 열화의 가속화로 절연성능 감소되고 절연파괴가 발생하여 케이블 사고를 유발하게 된다. 케이블 사고는 과전압, 과전류의 영향으로 절연이 불량한 부분에서 발생할 수 있으므로, 변압기, 차단기의 이상여부, 상간불평형에 의한 지락사고 등을 종합적으로 분석할 필요성이 있다. 케이블의 절연파괴에 의한 지락사고는 케이블 자체의 결함, 케이블 시공불량 뿐만 아니라 운영상의 영향, 전기설비(개폐기, 차단기 등)의 운전 시 아크 등에 의해 발생할 수 있어 사고시점을 전후로 운전 데이터 및 사고 이력에 대한 분석이 필요하다. 이 연구에서는 국내의 한 공장에서 발생한 케이블 사고의 분석을 통하여 케이블 사고의 원인을 고찰하고자 한다.
최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
호주 Victoria주에서 2007년에 이어 2008년에도 한국, 호주, 일본의 공동연구로서 Victoria주 북부 지역에서 2차로 MT 탐사 자료를 획득하였다. 이 연구의 주 목적은 MT 탐사로부터 얻은 전기비저항 구조로부터 이 지역의 광상 및 화성 활동과 밀접하게 관련이 있을 것으로 생각되는 이 지역의 지구조 활동에 대한 이해를 높이고자 함이다. 탐사 지역은 호주 남동부의 Tasman 습곡대의 하나인 Lachlan 습곡대에 위치한다. 2008년의 MT 탐사 측선은 2007년도의 측선과 50 km 정도 북쪽으로 거의 나란하게 설계하였으며 획득된 자료에 대해 2차원 역산을 수행하고 지질 구조를 해석하였다. 2차원 역산 결과와 이 지역의 지질자료와 비교 해석한 결과 2007년의 MT자료 해석으로부터 확인된 고비저항 및 저비저항대의 공통적인 특징을 새로운 측선에서도 확인할 수 있었으며, 또한 이 지역의 대규모 단층대도 영상화할 수 있었다. 2차원 역산 결과 고비저항대 및 저비저항의 경계가 Stawell Zone과 Bendigo Zone, Bendigo Zone과 Melbourne Zone의 경계를 이루는 Avoca 단층 및 Heathcote 단층대와 정확히 일치하였으며, 또한 Bendigo Zone 내의 단층들이 사일루리아기의 횡압력에 의하여 생성되었음을 암시하는 listric 형태임을 보여주었다.
3상 전동기를 이용하는 3상 전력계통에서 1상이 결상되면 계통에는 불평형 전류가 흐르거나 단상전력이 공급되어 전동기 코일의 과전류로 인한 화재발생은 물론 전력계통에 큰 피해를 주게 된다. 최근 3상 전동기 결상검출 방식으로는 열동 과전류계전기와 전자식 모터 보호계전기가 대다수 이용되고 있으며, 이들은 선로의 과열이나 과전류가 발생되면 검출하고 차단기를 동작시키는 방식으로 감지속도가 느리고 오동작과 정밀도가 떨어지는 문제점이 있다. 이들을 개선하기위하여 본 논문에서는 반도체 소자를 이용한 새로운 결상보호용 제어회로 토폴로지를 설계하여 감지속도와 정밀도를 향상시키고, 소형 경량으로 제작되어 현장의 3상 전동기 제어반에 용이하게 장착시킬 수 있는 장점이 있다. 그 결과 제안한 결상 보호장치는 3상 전동기를 보호하고 결상으로 발생하는 전기화재를 최소화시키고 그리고 전력계통의 안정적인 운전에 기여할 수 있을 것이다. 제안한 결상 보호장치는 다양한 동작특성 실험을 통하여 그 성능과 신뢰성이 입증된다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.211-215
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2013
Partial discharge diagnosis techniques using ultra high frequencies do not affect load movement, because there is no interruption of power. Consequently, these techniques are popular among the prevention diagnosis methods. For the first time, this measurement technique has been applied to the GIS, and has been tested by applying an extra high voltage switchboard. This particular technique makes it easy to measure in the live state, and is not affected by the noise generated by analyzing the causes of faults ? thereby making risk analysis possible. It is reported that the analysis data and the evaluation of the risk level are improved, especially for poor location, and that the measurement of Ultra high frequency (UHF) partial discharge of the real live wire in industrial switchgear is spectacular. Partial discharge diagnosis techniques by using the Ultra High Frequency sensor have been recently highlighted, and it is verified by applying them to the GIS. This has become one of the new and various power equipment techniques. Diagnosis using a UHF sensor is easy to measure, and waveform analysis is already standardized, due to numerous past case experiments. This technique is currently active in research and development, and commercialization is becoming a reality. Another aspect of this technique is that it can determine the occurrences and types of partial discharge, by the application diagnosis for live wire of ultra high voltage switchgear. Measured data by using the UHF partial discharge techniques for ultra high voltage switchgear was obtained from 200 places in Gumi, Yeosu, Taiwan and China's semiconductor plants, and also the partial discharge signals at 15 other places were found. It was confirmed that the partial discharge signal was destroyed by improving the work of junction bolt tightening check, and the cable head reinforcement insulation at 8 places with a possibility for preventing the interruption of service. Also, it was confirmed that the UHF partial discharge measurement techniques are also a prevention diagnosis method in actual industrial sites. The measured field data and the usage of the research for risk assessment techniques of the live wire status of power equipment make a valuable database for future improvements.
FTA(fault tree analysis)는 system 오류 관리를 위한 정성적/정량적 기법으로 적용되고 있다. FTA를 적용한 PCR의 오류 관리 system의 구축을 위한 시범적 단계로서 PCR 실행의 여러 단계 중 가장 간단한 단계인 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계'를 모델로 하여 분석하였다. PCR 실행시 발생할 수 있는 오류를 연역적 논리 방식에 의해 fault tree의 형태로 규명하였다. Fault tree는 오류 관리의 최상위 요소인 top event를 중심으로 중간 계층을 이루는 intermediate events와 최하위의 요소인 basic events로 세분하여 구성하였다. Top event는 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계에서의 오류'; 중간계층 events는 '기기 유래 오류', '실험행위 유래 오류'; basic events는 '정전상황', 'PCR 기기 선정', '기기 사용 관리', '기기 내구성', '조작의 오류', '시료 구분의 오류'로 분석되었다. 이로부터 top event의 원인 분석 및 중요 관리점을 도출하기 위하여 정성적/정량적 분석을 실시하였다. 정성적 기법으로 minimal cut sets, structural importance, common cause vulnerability를 분석하였고, 정량적 기법으로 simulation, cut set importance, item importance, sensitivity를 분석하였다. 정성적 분석과 정량적 분석의 결과에서 '시료 구분의 오류'와 '기기 조작의 오류'가 제 1중요관리점; '기기 관리의 오류'와 '내구성에 의한 오류'는 제 2중요관리점으로 일치되게 나타났다. 그러나 '정전상황'과 '기기 선정의 오류'는 정성적 분석에서만 중요관리점으로 분석되었다. 특히 sensitivity 분석에서 '기기 관리의 오류'는 사용 시간이 경과함에 따라 가장 중요한 관리점으로 부각되었다. 결론적으로 FTA는 PCR 모델 case에 대한 오류의 원인 분석 및 그 방지를 위한 중요관리점을 제시함에 따라, 궁극적으로 미래에 PCR의 오류 관리 system을 완성할 수 있는 효과적인 방법으로 사료된다.
2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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