송전선로에서 발생하는 고장의 대부분은 낙뢰에 의한 상-대지간 섬락이나 외물접촉, 혹은 애자련의 오손에 의한 절연파괴 등이 대부분이다. 그리고 대분의 고장은 큰 고장전류를 흘리게 되어 보호계전기가 동작하여 고장구간을 신속하게 분리하게 된다. 그러나, 본 고장사례는 매우 희귀한 고장 사례로서, 고저항 아크 지락에 의하여 발생하는 과도회복전압(TRV: Transient Recovery Voltage)이 애자련에 섬락을 일으킨 경우이다. 본 연구에서는 EMTP (Electro-Magnetic Transient Program)를 이용하여 고저항 지락시 아크의 단속에 의하여 과도회복전압이 발생할 가능성이 있음을 보였으며, 고장기록장치(Fault Recorder)에 나타난 파형 기록과의 유사성을 확인하였다. 또한, 고저항 지락에 의하여 직류분이 초기에 방전됨으로써 고장전류 파형에 직류분 오프셋이 나타나지 않게 됨을 밝혔다.
전력계통의 비접지 계통에 지락 고장이 발생하면 중성점 이동으로 고장이 발생하지 않은 건전상의 전위가 상승한다는 사실은 누구나 다 알고 있다. 이는 전기적으로 균형을 이루고 있는 계통에 지락 고장으로 상간 불균형이 초래되기 때문인데 보통 비접지 계통의 보호는 1상 지락 시는 고장전류가 거의 없기 때문에 영상 과전압을 이용한 한시 보호계전 방식으로, 2중 접지 시는 과전류 계전방식으로 보호 하고 있다. 그런데 고장전류가 없어 상대적으로 파급이 적을 것 같은 1상 지락고장 시 건전 상에 발생한 과전압이 또 다른 고장을 유발, 더 큰 고장으로 진전되어 많은 복구비용을 발생하게 하거나 예상치 못한 현상을 일으켜 고장원인을 분석하고 처리하는데 어려움을 초래하기도 한다. 본 논문은 발전소 비접지 계통에서 발생하는 중성점이동 현상에 대해서 논하고자 한다.
선형 유도 전동기 구동 인버터의 스위치 결함에 대한 신뢰성 향상을 위해, 실제 온라인 기반의 고장 및 고장점 검출에 대한 연구가 활발하다. 인버터에서 스위치 고장이 발생하면, 일반적으로 전압, 전류에 고조파가 발생되고 토크의 리플이 증가하게 된다. 또한, 인버터 스위치 고장의 경우 과전류가 발생하며 다른 전자 부품에 2차 피해를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 얻은 전류의 정보를 이용하여 고장 및 고장 스위치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 한 개 또는 두 개의 스위치 고장을 4개의 faulty group으로 구별하여 고장 검출이 이루어지며 제안된 알고리즘을 입증하기 위해 Matlab-Simulink을 이용한 시뮬레이션 결과와 실험 결과가 제시된다.
본 논문은 계통연계형 전력변환 장치의 폐루프 제어에 이용되는 전류센서의 고장진단 및 허용운전 기법을 제안한다. 전류 센서에 고장이 발생하면, 정확한 출력전력제어가 불가능해져 품질이 저하될 뿐만 아니라 이에 대한 허용운전이 이루어지지 않으면 전체시스템의 운전을 중지해야 한다. 따라서 실시간 고장진단 및 허용운전 기법이 필요하다. 제안한 기법은 측정된 값과 추정 값의 비교를 통해 고장진단을 하고, 고장발생시 정상 센서에서 측정된 전류 값을 이용하여 허용운전을 한다. 10kW급 3병렬 전력 변환 시스템을 모의한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
대용량 변압기의 교체시 고장전류 증가 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 초전도 전류제한기를 설치하는 방안을 검토하고 있다. 이와 같은 고장전류저감을 위해 초전도 전류제한기를 배전계통에 도입하기 전에 고장전류 제한효과를 비롯하여 초전도 전류제한기의 임피던스에 따른 기존의 보호기기와의 보호협조를 고려할 필요가 있다. 그 중에서도 초전도 전류제한기 임피던스에 따라 초전도 전류제한기의 회복시간이 다르게 되며, 이로 인해 리클로저의 동작에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이에 대한 선행연구로서 모의 배전계통에 초전도 전류제한기를 적용하였을 경우 초전도 전류제한기의 저항 크기에 따른 초전도 전류제한기의 회복시간을 비교하였으며 리클로저의 동작에 미치는 영향을 분석하였다.
전류 테스팅은 전류 테스팅은 CMOS 회로의 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 기법이다. 그러나 합선고장의 복잡도가 O($n^2$)이고, 또한 전류 테스트 방식이 전압 테스트 방식에 비해서 상대적으로 긴 테스트 시간이 필요하기 때문에 두 합선된 노드가 항상 같은 값을 가지는 노드를 찾아내어 제거하는 효율적인 무해고장 검출기법이 필요하다. 이러한 무해고장은 보다 정확한 고장 검출율을 위해서 ATPG 툴을 이용하여 검출될 수 있어야 한다. 본 논문에서는 효율적인 전류 테스트를 위한 객체 기반의 무해고장 검출기법을 제안한다. ISCAS 벤치마크 회로에 대한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 다른 방식보다 더 효과적임을 보여주었다.
본 논문은 전류 패턴을 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 스위칭 소자 고장진단 방법을 제안한다. 측정된 4상 전류($i_a$, $i_b$, $i_c$, $i_d$)는 정지 좌표계 전류로 변환되고 이를 정지 좌표계에 나타내면 스위칭 소자의 고장에 따른 특정한 형태를 갖는 전류 벡터의 패턴을 얻을 수 있다. 제안한 기법을 통해 스위칭 소자의 개방 및 단락 고장을 진단 가능하다. 제안된 기법은 기존의 기법들과는 달리 추가적인 전류센서나 전압센서가 필요하지 않고, 시스템 모델링이 필요하지 않아 비용적인 측면과 복잡한 계산이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 기법의 타당성 및 성능을 검증한다.
비접지 계통에서 대부분의 고장은 1선 지락 고장이며 1선 지락 고장 시 고장 전류의 크기가 매우 작기 때문에 고장 검출에 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상전류를 이용하여 새로운 FI 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 선간전압과 영상전류만을 이용하여 단말에서 고장회선, 고장상, 고장구간을 한 번에 판별하여 FI를 검출한다. 제안된 알고리즘은 Matlab/Simulilnk를 통해 계통을 모의하여 검증하였다.
기존에 사용되어 온 진동데이터를 이용한 유도전동기 고장진단 기법은 유도전동기의 전기적 결함을 파악하기 어렵고 특정 고장의 경우 유사한 진동주파수를 포함하고 있어 정확한 고장진단이 어렵다. 본 논문에서는 유도전동기 고장진단 시스템을 구현하기 위해 기존의 진동데이터 분석에 전류 분석기법 중의 하나인 MCSA(Motor Current Signature Analysis)기법을 추가하여 유도전동기 예지보전시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 구현된 시스템의 신뢰성을 검증하기 위해 유도전동기의 고장진단을 위한 실험환경을 구축하고 진동데이터만을 이용하여 얻어진 고장진단 결과와 전류데이터 분석을 병행하여 얻어진 고장진단 결과를 비교 분석하였다.
베어링 고장진단은 대부분 진동센서에 의한 근접 탐침에 의존하고 있어 설치 및 측정 상에 제약이 따른다. 최근 들어 전동기 전류를 이용한 베어링 고장진단의 가능성이 제시되고 있으나 베어링의 초기고장에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 전동기 전류를 이용하여 베어링 외륜의 초기고장을 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이 기법은 처리 데이터를 줄이고 신속한 고장검출을 위하여 고장진단 주파수 대역 설정방법을 제시하였으며 유도전동기 베어링 외륜 고장검출 실험을 통하여 이 기법의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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