• 한국추진공학회지
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• 제22권5호
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• pp.13-21
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• 2018

항공기용 엔진의 건전성 관리를 위한 탑재장비 및 지상 장비 소프트웨어의 발전 동향을 살펴보았다. 과거에는 지상 장비 중심의 결함 검출 및 식별기법에서 탑재 소프트웨어를 이용한 모델 기반의 건전성 식별 기법으로 변화해 왔고, 현재는 지상과 탑재장비 소프트웨어의 통합된 구조로 발전해 가고 있다. 이러한 진보된 기법이 선진국을 중심으로 기술발전을 이루어 가고 있음에 비해 국내의 연구는 초보적인 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 국내외 기술개발 현황을 고려하여 최적의 발전 방향을 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-79
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• 2008

철도 고압배전선로의 경우 궤도를 따라 양방향으로 선로연변에 통신 및 신호설비와 병행하여 가공 또는 지중선로로 설치되어 있다. 가공선로의 경우에는 대기중에 노출되어 있어 뇌격, 폭풍우, 염해 등 자연현상으로 인한 고장발생이 다수 발생하고 있으며, 이에 따른 보호장치의 오 부동작이 빈번하게 발생하고 있다. 철도 고압배전선로에서 발생하는 사고 중 가장 많은 것은 1선 지락이지만 이밖에 선간 단락, 심할 경우에는 3선 지락(단락)으로까지 진전되는 사고가 있을 뿐만 아니라 단선 사고까지 발생하는 경우도 있다. 따라서 사고를 방지하기 위해서는 보다 상세한 점검보수가 필요하며, 고장발생시 조기발견과 신속한 고장처리는 철도안전수송에 중요하다. 본 논문에서는 철도 고압배전계통의 주류를 이루게 될 22.9[kV] 직접접지 계통을 대상으로 고장 발생시 고장 위치를 신속하게 표정할 수 있는 고장점 표정 알고리즘 개발을 위해 22.9[kV] 고압배전계통을 모델링 하여 특성해석과 고장해석을 수행하였고, 정확한 고장점 표정이 가능한 반복계산법을 이용한 알고리즘을 제시하였으며, 사례연구를 통해 성능을 입증하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제33권8호
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• pp.1232-1238
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• 2009

전력설비의 대용량, 고전압화 됨에 따라 발전기 고장 예방을 위한 고장보호시스템의 필요성이 점차 증대되고 있다. 신속하고 신뢰성 있게 운전하며 보호하는 발전기 보호제어 시스템의 개발이 시급히 요구된다. 본 논문에서는 전력 공급의 안정을 도모하고 대용량, 고전압화 되는 발전기의 고장 예방을 위한 발전기 보호기능을 갖춘 디지털 보호계전기 설계에 관한 연구를 수행하였다. 디지털 계전기의 발전기 고장보호에 사용되는 고장보호 알고리즘을 개발하였고 디지털보호계전기 H/W를 설계 제작하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.366-368
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• 2000

When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper proposes the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.283-285
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• 2005

This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phasor in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(Discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) and MATLAB is used.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.270-272
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• 2018

This paper proposes an open-phase fault control system using 3-phase neutral voltage. The proposed control system is designed as a new topology which uses the potential difference between neutral point and ground(G) of three phase. And the open-phase detection system is configured to three resistance devices(Y-wiring) of the same capacity to each line of three phase power source R,S,T. This paper also designs a mobile phone application for remote alarm of open-phase fault.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.893-895
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• 1998

This paper presents the adaptive setting method of distance relay under the single line ground fault. The apparent impedance measured at the relaying point and actual impedance is different because of fault resistance and various prefault loading condition. For a resistance earth fault detection, relay setting zone is adaptively changed with measured load current and bus voltage at the relaying point to avoid maloperation.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.528-535
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• 2020

최근 신재생에너지 및 분산전원의 급속한 보급과 직류부하의 증가로 인하여 직류급전에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 보호협조방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 직류급전방식을 사용하는 기존의 직류 부하망과 도시철도 등은 비접지방식인 IT 접지 시스템으로서 지락고장발생 시 고장전류의 경로가 없고, 정상상태 전류에 비하여 큰 차이가 발생하지 않기 때문에 지락고장검출이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 절연저항측정장치(IMD : Insulation Monitoring Device)를 직류 비접지계통의 보호기기로 활용하기 위하여, IMD의 검출원리를 정식화한다. 이를 바탕으로 IMD의 신호주입방식에 의한 출력 값을 웨이블릿변환기법으로 분석하여, 사고검출을 신속하고, 정확하게 판단할 수 있는 검출알고리즘을 제안한다. 또한, 상용전력 계통해석프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여, 직류 비접지계통과 IMD를 모델링하고, MATLAB을 이용한 웨이블릿변환 수치해석모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 직류 비접지계통의 지락사고를 해석한 결과, 본 논문에서 제안한 IMD의 사고검출 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.601-609
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• 2023

본 논문에서는 DC 계통의 지락고장시 고속 고장진단을 위해 FPGA를 이용한 인공지능기반 고장진단 방법을 제안한다. 인공지능 알고리즘을 고장진단에 적용시 많은 연산량과 대용량의 실시간 데이터 처리가 요구된다. 또한 DC 계통에서의 고장 및 사고는 고장 전류의 빠른 상승률로 인하여 DC 차단기가 고속 차단능력이 필요하다. 인공지능기반 고속 고장진단이 가능한 FPGA를 사용하여 DC 차단기가 더 빠르게 동작함으로써, DC 차단기의 차단용량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Matlab Simulink를 이용하여 DC계통의 고장 모의를 통해 고장데이터를 수집하여 지능형 고속 진단 알고리즘 구현하였으며, FPGA에 지능형 고속고장 진단 알고리즘을 적용 및 성능검증을 하였다.