배전기자재는 오래 사용하다 보면 열적, 전기적, 기계적, 환경적, 복합적 스트레스에 의해 절연성능이 떨어진다. 이때 발생하는 열화현상으로는 발열도 되고, 전자파, 빛, 균열, 침식, 진동음도 발생한다. 따라서 열화된 기자재를 검출하기 위해여 광학장비 또는 과학화 진단장비를 활용하여 고장예방을 하고 있다. 하지만 기자재가 열화되면서 발생하는 증상을 모르고 진단을 하면 투입된 인력과 예산에 비해 초라한 적출실적도 발생할 수 있다. 따라서 한해 동안 배전설비 진단에 가장 많이 활용하고 있는 열화상진단과 초음파 진단의 실적과 적출결과를 분석하여 기자재별 효과적인 진단방식을 제공하고자 한다.
본 논문은 기존에 사람의 인력이나 열화상 카메라에 의존하고 있는 배전선 기자재 점검을 사람대신 로봇이 점검 작업을 하고 기존의 열화상 카메라만 사용하는 점검 방법에 CCD 카메라를 추가로 사용하여 열화상 이미지와 실영상을 같이 획득하도록 하여 배전선 점검 작업의 안전성 확보와 고장진단의 결과 값들의 객관성 있고 정확한 데이터를 획득을 할 수 있도록 하였다. 그리고 로봇이 가공지선을 자율주행하면서 발생하는 포스트 간 이동, 가공지선 회피, 가공지선 다 분기와 같은 문제가 발생하게 되는데 이러한 문제점들은 센서 융합 방법을 사용하여 로봇이 가공지선을 원활하게 자율주행을 할 수 있도록 하였다. 그리고 배전선 기자재들의 자연적 현상 때문에 발생하는 기자재의 부식과 열화로 변하게 되는 기자재들의 온도를 열화상 카메라로 분석하여 배전선 기자재들의 불량 기준 온도를 초과하게 되면 열화상 이미지와 CCD 카메라의 실영상 이미지가 자동으로 캡쳐 되고 저장 될 수 있게 하였다. 이러한 모든 동작들은 로봇이 자율주행을 하면서 이루어진다.
22.9kV 가공배전설비 진단방법으로 고주파, 초음파, 열화상, 광학, 활선기별점검이 대표적으로 적용되고 있다. 진단장비로 적출된 가공 배전설비는 광학진단이나 활선기별점검을 통해 기자재의 외관상태등을 최종적으로 확인한다. 활선기별점검은 고(高)비용이며 활선작업차(화석에너지), 활선자격, 다수인원이 필요하고 하천횡단, 장경간, 장척전주, 진입곤란개소 등은 진단점검이 곤란하며 광학진단은 기자재 상부를 진단 할 수 없다는 제약이 있다. 본 논문에서는 항공 원격제어 헬기를 통해 22.9kV 가공배전선로에 근접하여 기자재 상태 확인 방법을 최초로 적용하여 기존의 활선기별 점검 및 광학진단 점검의 문제점을 해소하는데 효과적이었으며, 비용절감과 안전확보, 기존방법에서 점검이 곤란한 사항도 해소는 물론 Green Energy정책에 기여할 수 있었다.
최근 도시 환경개선의 일환으로 지중배전선로 구성의 확대요구가 증대되면서 경제적이고 공급신뢰도가 높은 최적의 계통을 구성하고, 우리나라 도시환경에 적합한 지중선로용 기기 개발에 대한 필요가 요구되어지고 있다. 신 지중배전기기 도입시 배전자동화 시스템과의 연계를 포함한 계통운영 적정성, 배전선로 운용 효율성, 유지 보수 용이성, 안전성, 환경성 등 개발 타당성에 대한 검토와 함께 부속 기자재에 대한 적정 규격 및 시설 그리고 운영에 대한 기준안이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국외 및 국내에서 개발된 신 지중배전기기의 검토를 통해 새로운 배전계통에서 사용할 수 있는 신지중배전기기의 특성에 대해 제시하였다.
Kim, Hong-Geun;Lee, Myeong-Bae;Cho, Yong-Yun;Park, Jang-Woo;Shin, Chang-Sun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.405-407
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2016
최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.
발전소에서 만들어진 전력을 소비자까지 수송하는 송변전변 및 배전설비를 주 대상으로 하는 전력계통 설비의 운영에는 전력의 수송과 이를 위해 설치되는 각종 기자재로부터 인체 및 재산의 안전을 확보하기 위해 많은 종류의 절연재를 사용하고 있다. 지금까지 전력분야에서 사용되어 온 절연재는 자기재(porcelain)가 주종을 이루어 왔으나 재료기술의 발달과 함께 폴리머 절연재료들이 속속 개발되면서 자기재에 비해 가격 및 시공성 등에서 이점이 많은 폴리머 절연재가 자기재를 대체하고 있다. 그러나 폴리머 절연재료는 기들의 재질 및 사용 환경 등에 따라 일정 수명을 가지는 것으로 나타나 수명종기에 이르면 폐기물로 배출되게 된다. 전력산업 중 배전분야에서는 2007년 구매한 기자재를 기준으로 연간 13만연 톤의 전력폐기물이 발생될것으로 예측되었으며 이들은 PE, XLPE, FRP, PVC, EPDM, Silicone 등 유기성분이 약 40%, Cu, Al, 철 등 금속과 무기성분이 약 60% 인 것으로 조사되었다. 그러나 전선 및 케이블류를 제외한 기자재를 대상으로 한 분석에서는 유기성분의 함량이 90%에 이르며 이들은 석유화학공업의 원료로부터 만들어지는 특성상 높은 에너지를 함유하는 것으로 나타난 바, 이들을 적정하게 처리하는 방안의 확보는 폐기물의 처리 외에 폐기물로부터 에너지를 회수하여 자원화하는 것이 가능한 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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