BIPV 시스템의 안전성 향상을 위한 아크 고장 검출기 설계 및 특성 분석

Design & Characteristic Analysis of Arc Fault Detector for Safety Improvement of BIPV System

Abstract

BIPV systems are growing continuously worldwide. As PV systems grow, fire accidents also increase. Electrical factors such as arc faults are the main cause of fire accidents in PV systems. In this paper, we design an arc fault detector and analyze its characteristics to improve the safety of BIPV. The arc fault detector detects arc faults by analyzing the noise that appears when an arc fault occurs through FFT. A Loss Pass Filter and a Band Pass Filter are applied to increase the accuracy of arc detection. The arc fault detector designed in this paper is tested by performing an arc fault experiment using an arc generator capable of performing tests according to the UL1699B standard. The characteristics are analyzed, and the results are presented.

1. 서론

PV 시스템은 지속적인 관심과 지원으로 지속적으로 성장할 것으로 예상되고 있으며 BIPV(Building Integrated Photovoltaic) 의 경우 국내는 경우 정부 주도의 장려 정책에 따라 시장이 확대될 것으로 전망되고 있다. PV 시스템의 설치 용량이 증가하면서 이에 따른 화재 사고도 지속해서 증가하고 있으며 화재 원인으로 아크 고장과 같은 전기적 요인이 가장 비중을 차지하고 있다[1].

이에 따라 미국에서는 아크 고장에 따른 화재 위험을 줄이기 위해 NEC(National Electrical Code)에 690.11을 추가하였다. 또한 UL1699B를 통해 80V 이상 1,000V 미만의 직류전압을 이용하는 시스템 대한 아크 검출 및 차단을 위한 시험기준을 제시하였다[2-4].

본 논문에서는 BIPV 시스템의 안전성 향상을 위하여 아크 고장 검출기를 설계하고 아크고장의 특성을 분석하였다. PV 시스템에 발생하는 아크 고장은 직렬, 병렬 및 PV 모듈 일부에서 발생할 수 있으며 이에 따라 전압 및 전류의 특성이 달라진다. 병렬 및 PV 모듈 일부에서 발생하는 아크 고장은 전압과 전류의 변화가 크기 때문에 검출이 쉽지만, 직렬에서 발생하는 아크고장은 전압 및 전류의 크기 변화가 크지 않기 때문에 전압 및 전류의 크기 변화로 감지하기가 쉽지 않다[5-8]. 그러나 아크 고장이 발생할 경우 공통적으로 전류에 노이즈 성분이 증가하는 특성이 있기 때문에 본 논문에서는 아크 고장에 따라 발생하는 노이즈를 FFT 분석을 통해 검출하는 방법을 적용한다.

아크 고장에 대한 검출 정확도를 높이기 위해 전류 검출부에 LPF(Low Pass Filter)를 적용하고 FFT 분석에 불필요한 성분을 제거하기 위한 BPF(Band Pass Filter)를 적용한다. 또한, UL1699B 규격에 맞게 제작된 아크 발생기를 이용하여 아크 고장 검출기 특성 분석하고 그 결과를 제시한다.

2. BIPV의 아크 고장 특성

BIPV에서 아크 고장은 케이블의 단선 또는 절연고장이 있을 때 발생한다. 아크 고장은 전류가 도체를 통해 정상적으로 흐르지 않고 공기나 다른 매개체를 통해 방전되는 현상을 나타낸다. 아크 고장이 발생할 경우 아크 발생부분은 전기적인 등가회로에서 전류의 흐름을 방해하는 임피던스로 나타낼 수 있으며 임피던스는 저항과 인덕턴스로 구성된다. 이 임피던스에 의해 아크 고장이 발생할 경우 전압강하와 고조파가 증가하는 현상이 나타난다. BIPV에서 발생하는 아크 고장은 병렬아크, 직렬아크 및 스트링에 연결된 일부 모듈에서 나타나는 아크로 나눌 수 있다.

2.1 병렬 아크 특성

Fig. 1은 병렬 아크에 대한 등가회로를 나타내고 있다. 병렬 아크가 발생할 경우 순간적으로 전류(I_fa)가 매우 높게 흐르게 되며 이로 인해 인버터의 1차측 캐패시터(C_in)가 방전하여 인버터의 전류(I_iv)는 역방향으로 흐르고 이로 인해 PV 및 인버터의 전압이 크게 감소하는 특징을 가진다. 병렬 아크가 발생할 경우 PV의 전압이 매우 낮은 상태로 유지되어 인버터는 정지된 상태로 유지된다.

Fig. 1 Equivalent Circuit of Parallel Arc Fault

병렬 아크의 경우 아크로 인해 나타나는 전압 및 전류의 순간적인 변화가 매우 크고 이로인해 인버터의 전류 방향이 반대로 흐르기 때문에 이를 통해 쉽게 감지할 수 있는 특성이 있다.

2.2 직렬 아크 특성

Fig. 2는 직렬 아크에 대한 등가회로를 나타내고 있다. 직렬 아크는 가장 흔하게 볼 수 있는 아크 고장이며 케이블의 단선 또는 커넥터 등의 노후에 의해 발생할 수 있다. 직렬 아크가 발생할 경우에도 전압 및 전류가 변화되기 때문에 이를 통해 직렬 아크를 감지할 수 있지만 병렬 아크에 비해 그 크기가 작고 구름이나 주변 환경에 의한 영향으로 오해할 수 있어 검출하는데 시간이 오래 소요되고 정확도가 떨어질 수 있다.

Fig. 2 Equivalent Circuit of Series Arc Fault

2.3 일부 모듈 사이에 발생된 아크 고장 특성

Fig. 3은 스트링에 연결된 PV의 일부에서 아크가 발생했을 때 등가회로를 나타내고 있다. 이러한 아크 고장은 PV 모듈 후면의 단자함 또는 케이블등의 노후에 의해 발생되는 현상이며 아크가 발생하는 모듈의 수에 따라 전압, 전류의 특성이 다르게 나타난다. 다수의 PV 모듈이 연결된 스트링에서 하나의 PV 모듈에서만 아크가 발생할 경우 그 크기가 작기 때문에 전압 및 전류의 변화가 매우 작게 나타나 직렬아크와 유사한 특성을 가지며 다수의 모듈에서 아크가 발생할 경우 전압 및 전류가 크게 변동하여 병렬아크와 유사하게 나타나는 특성을 가진다.

Fig. 3 Equivalent Circuit of PV Module Crossing Arc Fault

BIPV에서 발생하는 아크 고장은 직렬, 병렬 및 PV 모듈에서 발생하는 부위에 따라 전압 및 전류의 특성이 다르지만 아크 고장에 따른 비선형적인 방전 현상으로 높은 수준의 노이즈가 발생되며 주파수 감지를 통해 아크 고장 발생을 검출할 수 있다.

3. 아크 고장 검출기 설계

Fig. 4는 아크 고장 검출기 설계를 위한 구성을 나타내고 있다. 아크 고장을 검출하기 위한 장치는 절연전류 측정, BPF(Band Pass Filter), 아날로그-디지털 변환 및 아크 감지 알고리즘의 4가지로 구성할 수 있다.

Fig. 4 Configuration of Arc Fault Detector

3.1 절연전류 측정

Fig. 5는 절연전류 측정을 위한 구성도를 나타내고 있다. 아크 고장이 발생할 경우 비선형적인 방전현상으로 전류에 노이즈 성분이 발생하며 이를 감지하여 아크 고장을 검출할 수 있다. BIPV에 흐르는 전류는 시스템 구성에 따라 높은 전류가 흐를 수 있으므로 절연된 전류를 측정하기 위해 CT(Current Transformer)를 사용한다. CT를 사용하여 얻을 수 있는 장점은 첫째, 높은 DC 링크 전압으로부터 필요한 절연을 제공하고 둘째, 아크 감지에 필요 없는 전류의 DC 성분을 제거할 수 있다.

Fig. 5 Insulated current measurement circuit

Fig. 5에서 R₁은 CT의 권선비(N = N₁/N₂)를 고려하여 전류와 전압 비율을 1:1이 될 수 있도록 한다. 절연전류를 검출하기 위하여 CT는 권선비(N)가 200인 PE-67200NL을 적용하였고, 전압과 전류의 비를 1:1로 하기 위하여 R₁을 200[Ω]으로 적용하였다.

CT를 통해 입력된 신호는 불필요한 신호를 제거하고 신호를 증폭시키기 위하여 LPF(Low Pass Filter)를 통해 BPF로 입력된다. LPF의 차단 주파수와 이득은 다음과 같이 결정된다.

BIPV를 구성하는 케이블은 주변에서 RF(Radio Frequency)가 유입될 수 있으며 500[kHz]이상에서 그 영향이 크게 나타나기 때문에 LPF의 차단 주파수는 약 700[kHz]로 설정하였으며 이득은 10이 되도록 하였다.

\(\begin{align}\begin{aligned} f_{c l} & =\frac{1}{2 \pi R_{2} C_{1}} \\ & =\frac{1}{2 \pi \times 100[\Omega] \times 2.2[\mathrm{nF}]} \\ & =723[\mathrm{kHz}] \cong 700[\mathrm{kHz}]\end{aligned}\end{align}\)       (1)

\(\begin{align}A=1+\frac{R_{4}}{R_{3}}=1+\frac{9[k \Omega]}{1[k \Omega]}=10\end{align}\)       (2)

3.2 Band Pass Filter 설계

CT를 통해 검출되는 노이즈 성분은 태양광 인버터에서 발생하는 스위칭주파수 및 주변의 다양한 노이즈 성분이 포함되어 측정된다. 따라서 불필요한 성분의 노이즈를 제거하기 위하여 BPF를 적용한다. 능동필터는 구성하는 방법에 따라 Sallen-Key, Multiple Feedback(MFB), State-Variable 필터 등으로 구분할 수 있다. 이 중 Sallen-Key 필터는 구조가 단순하여 설계 난이도가 낮으며 가격이 저렴한 장점이 있어 많이 적용되고 있다.

Fig. 6은 Sallen-Key Filter를 나타내고 있다. Fig. 6(a)는 2차 Sallen-Key LPF이며 Fig. 6(b)는 2차 Sallen-Key HPS(High Pass Filter)이다. BPF는 Fig. 6(c)와 같이 2차 LPF와 HPF를 2개 사용하여 4차 BPF로 설계하였다.

Fig. 6 Band Pass Filter Circuit​​​​​​​

PV 시스템에서 발생하는 주파수 노이즈 성분은 약 30[kHz]이하의 주파수에서는 상용주파수에 따른 60[Hz], 120[Hz]와 인버터 스위칭 주파수 노이즈가 포함되어 있으며 약 100[kHz] 이상의 주파수에서는 PV 시스템을 구성하는 모듈 및 케이블의 길이에 따라 주변의 RF신호들이 영향을 줄 수 있기 때문에 BPF의 차단 주파수는 30[kHz] ∼ 100[kHz]로 설정하였다.

Fig. 7은 본 논문에 적용한 Sallen-Key 4^th BPF 특성을 확인하기 위한 LTspice 모델과 시뮬레이션에 따른 주파수 특성을 나타내고 있다.

Fig. 7 Band Pass Filter Circuit and Characteristics​​​​​​​

Fig. 7(b)의 주파수 특성에서 BPF의 통과 주파수가 30[kHz] ∼ 100[kHz] 사이로 나타나고 있다.

3.3 아날로그-디지털 변환 및 아크 감지 알고리즘

BPF의 출력은 ADC(Analog Digital Converter)를 통해 마이크로컨트롤러에 입력된다. ADC에서 중요한 변수 2가지는 아날로그의 값을 디지털로 변환하기 위한 Bitrate 와 이에 따른 데이터 전송 속도(F_dock)이며 다음과 같이 계산할 수 있다.

Birtrate_min = No.Ch × F_s × Bits / sample       (3)

\(\begin{align}F_{\text {cock }}=\frac{\text { Bitrate }}{\text { No. Data } \mid s}\end{align}\)       (4)

BIPV에서 아크 고장이 발생할 경우 전류 신호에 불규칙한 노이즈가 발생한다. 따라서 아크 감지를 위한 알고리즘은 FFT (Fast Fourier Transform)을 이용한다. 주파수 분석에는 DFT (Discrete Fourier Transform)과 FFT가 일반적으로 사용되며, DFT는 연산량이 많아서 컴퓨터로 계산할 때 시간이 오래 걸리는 단점이 있어서 최근에는 FFT를 보다 많이 사용하고 있다.

식 (5)와 Fig. 7은 데이터수(N)가 1024개 일 때 DFT와 FFT의 계산량 비교를 나타낸다.

\(\begin{align}\begin{array}{l}D F T: N^{2}=1024^{2}=1,048,575 \\ F F T: \frac{N}{2} \log _{2} N=\frac{1024}{2} \log _{2} 1024=5,120\end{array}\end{align}\)       (5)

Fig. 7은 DFT와 FFT의 계산량 비교를 나타내고 있다.

Fig. 8은 FFT 분석을 통해 BIPV에 발생하는 아크 고장을 검출하기 위한 알고리즘을 나타내고 있다. PV 전류를 측정하고 FFT 분석을 위해 주파수 대역(F_bw), 초기 주파수(F_ini) 및 아크 고장검출에 대한 기준값(M) 설정한다. FFT 분석을 통해 검출된 노이즈를 합산(AD)하여 기준값과 비교를 통해 아크 고장을 검출한다.

Fig. 8 Comparison of the computational complexity of D FT and FFT​​​​​​​

Fig. 9 Algorithm for detecting arc faults​​​​​​​

4. 실험 및 결과 분석

Fig. 10은 BIPV의 아크 고장을 검출하기 위해 제작된 검출기를 나타내고 있으며 Fig. 11은 실험을 위한 구성을 나타내고 있다. 아크 검출기 실험을 위해 DC 전원공급기 및 전자부하를 통해 UL1699B 기준에 맞는 전원을 공급하고 Arc Generator를 통해 아크 고장을 발생시켰다. 그리고 오실로스코프를 통해 아크 발생에 대한 주파수 특성을 분석하였다.

Fig. 10 Arc fault detector

Fig. 11 Arc detection experiment setup

Fig. 12, 13은 UL1699B(2013) 아크 시험조건에서 아크 전류 7A, 아크 전압 71V, 아크 용량 500W 조건에 대한 결과를 나타낸다.

Fig. 12 Arc fault test for UL1699B(2013) conditions (No Arc Fault)

Fig. 13 Arc fault test for UL1699B(2013) conditions (Arc Fault)​​​​​​​

Fig. 12(a)는 DC 전원공급기의 전압과 전류를 나타내고 있고 Fig. 12(b)는 아크가 검출되지 않았을 때 전자부하의 전압과 전류를 나타내고 있으며 Fig. 12(c)는 아크가 발생하지 않았을 때 전류의 주파수 특성을 나타낸다. 아크가 발생하지 않을 경우 전류에 노이즈 성분이 발생하지 않으며 DC 전원공급기의 출력값과 전자부하의 입력값이 거의 일치하여 나타난다.

Fig. 13(a)는 아크가 발생했을 때 전자부하에 입력되는 전압과 전류를 나타낸다. 아크가 발생할 경우 아크가 발생된 부분에 불규칙적인 임피던스가 나타나고 이에 따라 전압은 75V, 전류는 7.5A, 아크 용량은 561W를 나타내고 있으며 UL1699B(2013)의 규격에 거의 근접하고 있다. Fig. 13(b)는 아크가 발생했을 때 주파수 특성을 나타내고 있으며 BPF 특성에 따라 30[kHz] ∼ 100[kHz] 사이에서 노이즈 특성이 나타난다. Fig. 13(c)는 아크 검출 알고리즘에 의해 아크가 검출되는 상황을 나타낸다. 전류의 노이즈 성분을 FFT 분석하여 노이즈가 발생할 경우 출력값이 증가하여 아크 고장을 검출한다.

Fig. 14는 UL1699B(2018) 아크 시험 조건인 318V, 8A 조건에 대한 시험결과를 나타내고 있다. Fig. 14는 아크가 발생하지 않았을 때를 나타내고 있으며 DC 전원공급기의 출력과 전자부하의 입력이 거의 일치하여 나타나고 있다.

Fig. 14 Arc fault test for UL1699B(2018) conditions (No Arc Fault)​​​​​​​

Fig. 15는 아크가 발생했을 때 특성을 나타내고 있으며 아크가 발생할 경우 전류의 노이즈 성분이 Fig. 15(b)와 같이 나타나고 이를 이용하여 Fig. 15(c)와 같이 아크 고장을 검출 할 수 있다.

Fig. 15 Arc fault test for UL1699B(2018) conditions (Arc Fault)​​​​​​​

5. 결론

본 논문에서는 BIPV에 발생하는 아크 고장을 검출하기 위한 검출기의 설계 및 아크 고장에 대한 특성을 분석하였다. BIPV의 아크 고장을 검출하기 위하여 아크 고장 발생시 나타나는 노이즈 성분을 FFT 분석하는 방법을 적용하였으며 CT, LPF, BPF를 적용하여 직류 성분, RF신호, 상용주파수 및 인버터 스위칭 주파수의 영향을 제거하여 검출의 정확도를 향상시켰다. UL1699B 기준에 따른 실험에서 아크 고장에 따라 주파수를 검출하고 아크 고장을 정확하게 검출하였다.

향후 PV 시스템의 아크 고장 부위별 주파수 특성을 분석하여 아크 고장이 발생한 위치를 정확하게 검출할 수 있는 방법에 대해 연구하고자 한다.

감사의 글

본 연구는 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원의 “지역특화산업육성+(R&D, S3364039)” 사업의 지원을 받아 수행된 연구결과임.