Recently, the development of superconducting fault current limiters (SFCLs) has been required as power demands increase in the power system. A distribution-level prototype resistive SFCL using coated conductor (CC) has been developed by Hyundai Heavy Industries Co., Ltd. and Yonsei University for the first time in the world. The ratings of the SFCL are 13.2kV/630A at normal operating condition. A novel non-inductive winding method is used in fabricating coils so there is almost zero impedance during normal operation. The distribution SFCL is cooled by sub-cooled liquid nitrogen $(LN_2)$ of 65K and 3 bar to enhance cryo-dielectric performance, critical current density, and thermal conductivity. In order to make reliable operation of an SFCL in real power systems, we monitored and controled its operation conditions by using supervisory control and data acquisition (SCADA) method. Thus, a monitoring system for the SFCL employing information technology (IT) is proposed and developed to be on the lookout for the operation conditions such as inside temperature, inside pressure, $LN_2$ level, voltage and current. Since operation temperature should be kept constant, bang-bang control for temperature feedback with a heater attached to the cold head of cryo-cooler is applied to the system. Short-circuit tests with prospective fault current of 10kA and AC dielectric withstand voltage tests up to 143kV for 1 minute were successfully performed at Korea Electrotechnology Research Institute. This paper deals with the development of a distribution level SFCL and its monitoring system for reliable operation.
재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.
전력계통의 원방감시제어시스템(SCADA)은 원방의 전력계동을 화면에 표시하고 감시하며 필요한 제어명령을 실행하는 시스템을 말한다. 철도청의 기존 전력계통 제어시스템은 UNIX를 기반으로 하여 특별히 교육 받은 운용자만이 감시제어 및 관리할 수 있고 구축비용이 많이 소요되며 지역 사무소에서 운용되기 때문에 원격지의 전력계통 사고의 경우 시스템 운용자는 현장의 근무자와 연락하여 사고의 원인을 파악하고 조치해야 하는 단점이 있다. 또한 새로운 통합 SCADA 시스템이 구축되면서 기존 지역사무소에서 운용하던 전력계통 제어시스템이 없어지고 중요 역사마다 지역사무소의 전력계통 제어시스템을 대체할 수 있는 소규모 전력계통 제어시스템의 설치가 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존 UNIX를 기반으로 한 SCADA 시스템의 기능을 모두 수용하고 현장의 근무자들이 쉽게 감시제어 및 유지보수까지도 할 수 있는 경제적인 전력 계통 제어시스템을 개발하고자 한다. 소규모 전력 계통 제어시스템을 개발하기 위해 Cimon 이라는 산업자동화프로그램을 이용하였으며 철도청 철암 역사에 직접 시스템을 설치하여 원격소 장치(RTU)와 새로 추가 설치된 전자식배전반을 동시에 수용할 수 있는 소규모 전력계통 제어시스템을 개발하고 실험하였다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
배전자동화시스템(DAS:Distribution Automation System)과 변전자동화시스템(SCADA:Supervisory Control And Data Acquisition)은 전력계통을 컴퓨터와 통신기술을 이용하여 운용하는 주된 시스템으로, 현재 독립적으로 운영됨으로 인해 신속하게 처리되어야 하는 고장처리 및 활선작업처리가 지연되는 등의 문제점이 제기되어왔고, 이에 따라 DAS-SCADA 연계 연구가 요구되었다. 연계방법으로 직접연계, 웹연계, DAS 기능부 전력량계를 이용한 연계가 2005년 11월부터 2007년 12월까지 한전 사업소에서 시범 운영되었고, 그 결과 투자비용 면에서 직접연계방법이 웹연계 방법에 비해 약 1.3배 높지만 다양한 변전소 운전정보 전달의 신속성, 제어기능 우수 등의 타당성이 입증됨으로써 직접연계방법에 의한 DAS-SCADA 연계가 2010년까지 한전 사업소에 전국적으로 확대 적용될 계획이다. 시범 운영시 제기된 문제점을 개선하기 위해 변전소 개체별 통신 방법을 이용한 데이터 연계방안으로 개선하여 연계DB 자동구축 기능 및 연계시스템 진단/Log 기능을 개발하였다. 연계데이터 포인트와 통신데이터 종류를 정의하고, SCADA HMI 프로그램을 개발하여 변전소 단선도 자동생성 기능, 변전소 단선도 수동편집 기능, SCADA 감시 제어기능 및 이력관리 기능을 개발하였다. DAS-SCADA 연계시 정전건당 평균시간을 약 33% 단축하여 전력공급 신뢰도를 향상하고, 배전 계통운영센터와 변전소간 활선작업 처리절차 축소로 전력계통 효율적 운영에 기여하고, 나아가 고장시 부하절체 자동처리로 완전한 배전자동화 실현 및 해외 수출화 사업에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 제어시스템에서 사이버 위협과 취약성을 평가하기 위한 정량적 모델링에 관한 연구이다. SCADA(supervisory control and data acquisition) 시스템은 대표적인 제어시스템이고 전력계통에서 가장 큰 규모를 형성하고 있다. SCADA 시스템은 초기에는 지역적으로 고립된 시스템이었으나 통신 및 제어기술이 발전하면서 광역으로 확대되어 왔다. 스마트그리드는 에너지 시스템과 IT 시스템을 통합하는 것이며, 이러한 통합의 과정에서 IT 시스템 상에서 존재하던 위협이 제어시스템으로 옮겨오게 된다. 전력시스템은 실시간 특성이 강하게 요구되며, 이는 전력시스템의 사이버 위협을 IT 시스템에 비해 보다 복잡하고 치명적으로 만드는 요인이 된다. 예를 들어, 기밀성이 IT시스템에서 가장 중요한 요소인데 반해 가용성은 제어시스템에서 가장 중요한 고려 사안이다. 이러한 맥락에서, 보다 체계적인 방식으로 전력시스템의 사이버 위험을 평가하는 과정이 요구된다. 일반적인 관점에서 위험이란, 위협, 취약성, 자산의 곱으로 산출되며 본 연구는 전력시스템 구성요소 별로 위험을 정량적으로 분석할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
동적 위치제어 시스템(Dynamic Positioning System)의 위험성과 신뢰성 평가에 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)를 적용하고 있으나, 해양 프로젝트가 가진 특징으로 인해 다음과 같은 한계를 가진다. 1) SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템을 통해 수집되는 고장 데이터의 일부는 환경의 영향으로 인한 오작동이나 단순한 센서고장으로 인해 생성되는 데이터를 포함하고 있으므로 불완전하고 신뢰할 수 없다. 따라서, FMEA의 세 가지 변수인 심각도(Severity), 발생빈도(Occurrence), 검출빈도(Detection)의 평가는 전문가 지식에 근거한다. 2) 전문가들의 주관적인 판단에 전적으로 의존할 경우 위험 요소들을 정밀하게 평가하기 어렵다. 3) 위험 요소들 사이의 상대적인 중요도는 고려되지 않아 위험우선순위가 명료하게 표현되지 않는다. 4) 서로 다른 고장모드에 대해 동일한 위험 우선순위 값을 가질 경우 상대적인 중요도를 판단하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하고 기존의 FMEA의 효과를 높이기 위해, Fuzzy-FMEA를 제안하고, 선박/해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 FMEA 문서에 적용하였다. 본 논문은 DP FMEA, DP FMEA 입증 시험서(DP FMEA Proving Trials)에 나타낸 전문가 지식을 퍼지 모델로 구현하여 FMEA 위험우선순위(RPN; Risk Priority Number)에 위험요소들의 상대적인 중요성을 포함시켰다. 제안한 방법은 해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 기계 및 전장 장비에 적용하여 기존의 FMEA와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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