• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.87-94
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• 2007

This paper presents new criteria for DGA(Dissolved Gases Analysis) using CDF(Cumulative Distribution Function) obtained from the data from the diagnosis of transformers operated in KEPCO over a period of 16 years. Because of differences in operating environments, construction type, oil volume, and other factors, the interpretative criteria of DGA at KEPCO differs from other standards such as IEC-60599, or Rogers and Doernenburg. To suggest the most appropriate criteria, the DGA data from transformers under normal conditions as well as from developing fault transformers were collected. Using these data, this study suggests the limitative gas level of transformers under normal operating conditions and verifies the suitability of the criteria. Because the application of this new criterion to transformers at KEPCO increases the detectable ratio of incipient faults and reduces unnecessary follow-up sampling and analysis, the new criteria yields a more reliable prediction of transformer condition.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.75-83
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• 2007

일반적으로 변압기의 고장진단을 위해 IEC 코드법이 사용되지만, 이 방법은 가스비율이 규정된 범위 내에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 숙련된 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 정확한 고장의 원인을 판정하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 SOM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 훈련 데이터의 경쟁학습을 통하여 자기 구성 맵을 구축한 후, 실증 데이터를 구축된 맵에 적용하여 고장의 진단이 이루어진다. 또한 클러스터링 기법에 의해 구축된 정상/고장모델과 정상 데이터를 비교함으로써 고장의 추이 및 열화정도를 분석한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해 향상된 진단결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.84-92
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• 2001

In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.573-575
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• 2005

In the steel industry, a steel melting electric arc furnace is used to produce both carbon and alloy steels. Steel scrap which is charged into the furnace is heated by means of electric arc between graphite electrodes and the scrap. In this melting process, current is supplied to the furnace through HCC(high current cable) which connect the furnace and transformer. Four HCCs are assigned to each phase in our system to divide the current. Since a sudden cable breaking result in the shutdown of melting process, an aging detection of HCC is very important for both an improvement of productivity and cost reduction. In this paper, the aging of the HCC is estimated by using the current ratio between four HCCs.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권3호
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• pp.115-118
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• 2006

In the steel industry, a steel melting electric arc furnace is used to produce both carbon and alloy steels. Steel scrap which is charged into the furnace is heated by means of electric arc between graphite electrodes and the scrap. In this melting process, current is supplied to the furnace through HCC(high current cable) which connect the furnace and transformer. Four HCCs are assigned to each phase in our system to divide the current. Since a sudden cable breaking result in the shutdown of melting process, an aging detection of HCC is very important for both an improvement of productivity and cost reduction. In this paper, the aging of the HCC is estimated by using the current ratio between four HCCs.

• Progress in Superconductivity
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• 제10권1호
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• pp.60-67
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• 2008

We present domestic efforts for superconducting fault current limiter (SFCL) application in the Korea Electric Power Corporation (KEPCO) grid and pending points at issue. KEPCO's decision to upgrade the 154 kV/22.9 kV main transformer from 60 MVA to 100 MVA cast a problem of high fault current in the 22.9 kV distribution lines. The grid planners supported adopting an SFCL to control the fault current. This environment friendly to SFCL application must be highly dependent upon the successful development of SFCL having specifications that domestic utility required. The required conditions are (1) small size of not greater than twice of 22.9 kV gas insulated switch-gear (GIS), (2) sustainability of current limitation without the line breaking by circuit breakers (CB) for maximum 1.5 seconds. Also, optionally, recommended is (3) the reclosing capability. Conventional resistive SFCLs do not meet (1) $\sim$ (3) all together. A hybrid SFCL is an excellent solution to meet the conditions. The hybrid SFCL consists of HTS SFCL components for fault detection and line commutation, a fast switch (FS) to break the primary path, and a limiter. This characteristic structure not only enables excellent current limiting performances and the reclosing capability, but also allows drastic reduction of HTS volume and small size of the cryostat, resulting in economic feasibility and compactness of the equipment. External current limiter also enables long term limitation since it is far less sensitive to heat generation than HTS. Semi-active operation is another advantage of the hybrid structure. We will discuss more pending points at issues such as maintenance-free long term operation, small size to accommodate the in-house substation, passive and active control, back-up plans, diagnosis, and so on.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.539-542
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• 2003

A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.97-103
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• 2002

본 논문은 LVI 시험기를 개발하여 모델 변압기 및 유입식 변압기에 적용해 LVI 시험 분석기술을 개발하였다. LVI시험기는 본체, 터미널 박스 및 케이블로 구성하였고, ANSI규격에서 요구하는 출력특성을 갖도록 설계 제작하였다. 모델 변압기는 탭들을 만들어 변압기의 권선변형 모델을 만들 수 있도록 하였고, 유입식 변압기는 실제 현장에서 사용되는 3상 변압기이다. LVI 시험기는 펄스폭이 1000 ㎱ 이하의 파두 시간과 펄스 최대 전압 500 V로 제작되었다. LVI 시험기로써 실험을 실시하여 성능을 평가한 결과 측정된 파형 분석으로 권선의 축방향과 반경방향으로의 움직임을 구별할 수 있어 변압기 예방 진단에도 효과가 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1554-1555
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• 2011

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.