최근 들어 전력공급의 신뢰성 강화를 위해 고장을 미리 진단할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 전력IT 국책과제로 개발된 전력설비의 감시진단장치 중 송전선로 감시를 위한 센서 및 센서네트워크를 제주 구좌읍의 스마트그리드 실증단지내 기기설치 설치가 진행중이다. 실증사업 1단계로 SG실증단지의 송전선로를 활용하여 성과물의 성능검증하기 위해 송전선로 감시시스템을 현장에 적용하여 성능을 확인한 실증사례 및 문제점에 대한 개선사항을 소개하고 향후 2단계로 추가 실증 방향 및 송전선로용 센서를 활용한 시스템 운영 전망을 살펴보고자 한다.
전력수요의 지속적 증가에 따라 송전설비의 추가 건설이 필요하지만 건설여건의 악화에 따라 보다 더 최적화된 송전철탑의 도입이 요구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 절연암을 채용한 철탑 설계 방법 및 기존 154kV 송전철탑을 활용하여 345kV 전압을 송전 할 수 있는 방안이 검토되고 있다. 송전전압이 높아지면 주변에 여러 가지 환경장해(코로나 소음, 통신선 유도 장해)를 유발하는데 이 장해 발생량은 철탑의 절연간격, 전력선의 종류 및 도체 구성방식에 따라 달라 된다. 따라서 기존 154kV 송전선로를 이용하여 345kV 송전 전압으로 격상을 위해서는 필수적으로 환경장해 유발 요인을 분석이 필요하고 환경장해를 최소화 할 수 있는 설계 기법이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 154kV 송전철탑을 이용하여 345kV 전압을 송전 할 때 환경장해 기준치를 만족하는 설계기법을 제시하고자 한다.
Park, Eun-Soo;Kim, SeungHwan;Mujtaba, Ghulam;Ryu, Eun-Seok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.709-713
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2020
본 논문에서 육안으로도 구별하기 힘든 송전선과 같은 객체가 포함된 송전설비를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 객체 인식 모델에 송전탑 데이터 셋을 학습시켜 송전설비 Region of Interest(ROI)를 추출한다. 송전선 데이터 셋을 ResNet50 에 학습하고, 추출된 ROI 영상을 Guided Grad-CAM 을 출력한다. 추출된 Guided Grad-CAM 에 노이즈 제거 후처리를 적용하여 송전설비를 추출한다. 본 논문에서 제안된 기법을 적용할 경우 드론 또는 UAV 헬기 등에서 촬영된 영상으로 송전설비 유지보수가 가능하다.
송전망 확충과 병행하여 기존선로를 최대한으로 활용하는 문제가 대되되어 왔고, 동일한 송전선로 확보공간을 보다 효율적으로 사용하여 전력전송을 극대화 하기 위한 연구가 추진되어 왔다. 그 대책으로서 송전전압 격상을 추진하고 있고, 신 전력전송기술의 하나로 FACTS가 연구되고 있음과 아울러, 기존 송전시스템을 그대로 활용하면서 근본적인 전력전송을 증대시키는 방안으로 고다상 송전(High Phase Order(HPO) Transmission)에 관한 연구가 10여년전부터 미국을 중심으로 추진되어 왔으며, New York State Electric and Gas Corporation사는 최근 실계통인 115KV Goudey-Oakdale 송전선로에 6상 송전을 시험 적용하기에 이르렀다. 여러가지 제약조건으로 해서 최대한으로 송전능력을 향상시켜야 하는 시대적 요청에 부응하여, 미국 PTI사가 주도적으로 행한 연구결과를 중심으로 고다상 송전기술에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 송전선 상시 운전 시 통신선에 미치는 유도전압 계산 시뮬레이터를 개발하였다. 본 시뮬레이터는 Visual C++를 이용하여 개발되었으며, 송전탑 및 도선의 데이터들을 입력함으로써 통신선 유도전압을 계산할 수 있다. 또한, 본 시뮬레이터는 EMTP 프로그램을 내장하여 동작하며 GUI 방식으로 설계되어 보다 손쉽게 유도전압을 계산할 수 있다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.4
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pp.95-103
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2012
In this paper, we implemented a surveillance system for the power transmission line protection from heavy-duty fender-bender. Laser scanning technology was applied for system design. It was analyzed detailed functions for designed system. Measured detection rate and error rate that are monitoring parameters for both studied system and conventional system were 100%, 0% and 95.8%, 2.1%, respectively. Measurement showed that studied system is almost perfect and better than conventional system. Because this system provides the information to frontline workers with managers of heavy equipments that have possibility of accident, it can be applied to surveillance system for the transmission line protection.
우리나라는 지속적인 경제성장에 따라 전력에너지의 수요도 끊임없이 증가하였고, 이후 꾸준한 전력계통의 설비 및 용량의 증가로 인해 현재에는 선진국 수준의 송전망을 구축하고 있으며, 765kV급 초고압 송전선로를 자체기술로 건설하여 운영하고 있는 상황이다. 또한 새로운 기술과 장비들이 빠르게 개발되고 있는 현실에서 세계시장에서 경쟁력을 갖추기 위하여 이에 알맞은 새로운 교육프로그램의 개발 및 육성방안이 요구되고 있음에 따라 이에 본 연구에서는 송전선로 유지보수 인력양성을 위한 교육프로그램 발전방향에 대해 제시하고자 한다.
송전선로를 통해 전력을 전송하는 과정에서 발생하는 전자계가 주변구조물 또는 인체에 미치는 전기 환경적 유해성에 대한 논의가 1970년대 이후 꾸준히 이루어지고 있다. 송전설비가 지속적으로 대용량 고전압화되고 있는 상황과 맞물려 송전선로 전자계를 저감시키기 위한 다양한 기법들이 연구되고 있다[1]. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 송전선로 전자계 저감을 위한 기법들에 대하여 소개하고, 자계저감율에 따른 계량화된 공학적 비용을 산정하였다. 또한 이를 기반으로 어느 환경에서나 쉽게 실행될 수 있는 GUI기반의 Visual C++을 이용한 최적의 공학적 비용산정 프로그램을 제시하였다.
Power lines are one of the main obstacles causing an aircraft crash and thus their realtime detection is significantly important during flight. To avoid such flight obstacles, the use of LIDAR has been recently increasing thanks to its advantages that it is less sensitive to weather conditions and can operate in day and night. In this study, we suggest a fast method to detect power lines from LIDAR data for flight obstacle avoidance. The proposed method first extracts non-ground points by eliminating the points reflected from ground surfaces using a filtering process. Second, we calculate the eigenvalues for the covariance matrix from the coordinates of the generated non-ground points and obtain the ratio of eigenvalues. Based on the ratio of eigenvalues, we can classify the points on a linear structure. Finally, among them, we select the points forming horizontally long straight as power-line points. To verify the algorithm, we used both real and simulated data as the input data. From the experimental results, it is shown that the average detection rate and time are 80% and 0.2 second, respectively. If we would improve the method based on the experiment results from the various flight scenario, it will be effectively utilized for a flight obstacle avoidance system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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