• 제목/요약/키워드: Power transformer diagnosis

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절연가스 성분분석을 통한 154kV 가스절연변압기 내부결함 판정 (The decision of the inner fault of 154kV Gas Insulated Transformer through analyzing ingredients of insulated gas.)

  • 문병선;탁의균;이태규;박찬의;이민호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.447-448
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    • 2015
  • In order to looking for method of detecting inner fault of a 154kV GIT(Gas Insulated Transformer), it was considered that diagnosis partial discharge(PD) in UHF band and that analyze the ingredients of SF6 insulating gas. UHF PD diagnosis that is optimized to GIS was considered unsuitable through checking of inner part of a transformers which PD is detected excessively. The method analyzing the content of six kinds of gas(SOF2, SO2F2, etc)was decided through analysis of chemical degradation and combination process and discharge experiment. With the result applying this method to analyze the content of insulated gas of eighty five Gas Insulated Transformers.

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효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법 (Efficient Transformer Dissolved Gas Analysis and Classification Method)

  • 조윤정;김재영;김종면
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.563-570
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    • 2018
  • 본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.

유입변압기 오일필터링에 따른 유전정접 변화사례 고찰 (Example study of the dissipation factor change according to the oil filtering in large oil-filled transformer)

  • 공태식;김희동
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.2035_2036
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    • 2009
  • This paper is purpose to understand the dissipation factor properties of the oil-filled large transformer according to the oil filtering. In order to know the insulation characteristic change by insulating oil filtering, we carried out the insulation diagnostic test for the same transformer before oil filtering and after. The insulation diagnosis tests are consist of the megger, the polarization index, the AC current test, the dissipation factor test and the partial discharge test, Especially we took notice of dissipation factor change, we analyzed and made a comparison of the two cases test result.

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가스수집시간을 이용한 유중수소가스 측정감도 향상 연구 (Sensitivity Enhancement in Measurement of Hydrogen Gas Dissolved in Oil using Gas Collection Time)

  • 허종철;선종호;강동식;정주영;박정후
    • 전기학회논문지
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    • 제58권3호
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    • pp.539-543
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    • 2009
  • This paper describes the sensitivity enhancement in measurement of the hydrogen gas dissolved in oil using gas collection time. On-line gas measurement is a useful for continuous monitoring of power transformer. Recently many studies on hydrogen gas measurement, due to their simplicity and low price, have been done for transformer monitoring. In measurement of the hydrogen gas in oil, the suitable sensitivity and resolution in the desired ranges of the gas concentrations are needed for the reliable monitoring of power transformers. In this study, the sensor output trends were analyzed with the hydrogen gas collection time which means the time to collect the hydrogen gas before reaction of hydrogen gas sensor. It is indicated that the sensor outputs were increased with the increase of hydrogen gas collection times at the same hydrogen gas concentrations.

변압기용 Local Unit의 진단알고리즘 개발 (A development of Local Unit's diagnosis algorithm for power transformer)

  • 최인선;김명회;이준철
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.336-338
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    • 2008
  • 송변전기기는 고압 대용량화로 진행되어, 기기의 고장 발생 시 그 파급효과는 엄청나다. 이에 전력설비들은 매우 높은 신뢰성이 요구되며 특히 기기의 고장을 예측 진단하여 신뢰성을 높이는 부분은 필수 불가결한 부분이 되었다. 이에 (주)효성에서는 변압기 진단을 위한 센서 및 IED가 포함된 지능형 변압기(Intelligent Power Transformer)용 Local Unit을 개발하였다. 본 논문은 (주)효성에서 개발한 Local Unit의 진단알고리즘에 대해 기술하였다.

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K-means를 이용한 열화 형태의 패턴화에 관한 연구 (A Study on Pattern Making of Degradation Type Using K-means)

  • 이덕진
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제27권12호
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    • pp.877-882
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    • 2014
  • It has been confirmed that the inner defect of transformer and the perfect diagnosis for aging are closely related to safe electric power transmission system and that the detection of accident and diagnosis technique turn out to be very important issues. Since electric power machinery consists of various kinds of components, however, it is very difficult to make a diagnosis for aging by one parameter. Thus, diagnosis for aging is feasible only through the combination of various parameters. Recently, various expert systems have been developed and applied to diagnosis for aging, but they are not yet reliable enough to apply to the real system. In this paper, XLPE which is ultra high voltage cable insulator material were chosen to investigate the influence of void on insulator material using partial discharge. Obtained data have been processed by PRPD (phased resolved partial discharge) distribution function and K-means. And statistical and cluster distribution of partial discharge have been analysed and investigated.

A Study on the Tapered Balun for the UWB UHF Coupler

  • Park, Jae-Gu;Yi, Sang-Hwa;Kim, Kwang-Hwa;Rhee, Young-Chul
    • KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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    • 제3C권6호
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    • pp.236-240
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    • 2003
  • The UWB UHF coupler for GIS PD detection requires a balun (balance to unbalance transformer) to show its inherent UWB characteristics. In order to reduce the size of the balun and to make it practical in the conventional GIS, a novel tapered coaxial balun with a dielectric was proposed for the UWB UHF coupler. The performance of the proposed balun was verified through a series of simulations, measurements and experiments. As a result, both the conventional balun and the proposed balun, which has a length equal to one third of that of the conventional balun, demonstrated good S11 characteristics, whereas the efficiency of the proposed balun increased as much as about 30% in comparison to the conventional one.

단락시험 전.후의 변압기 진동신호 특성 (Characteristics of Vibration Signal in the Transformer before & after Short Circuit Test)

  • 강창구;김현식;김영식;김재철;정찬수;곽희로;주병수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1359-1361
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    • 1995
  • This paper describes the method of diagnosis for power transformer, using vibration signal analysis. Vibration signal to be made from transformer is the liner combination of load current, applied voltage and internal temperature. This study measured the vibration signal by before and after short circuit test of the transformer. And the signal analysis and comparison was carried out for AR modeling and frequency analysis.

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유중가스를 이용한 변압기 고장진단용 전문가 시스템 개발 (Fault Diagnostic Expert System Using Dissolved Gas Analysis in Transformer)

  • 전영재;윤용한;김재철;윤상윤;최도혁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.859-861
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    • 1996
  • This paper presents the novel fault diagnostic expert system based on dissolved gas analysis(DGA) techniques in power transformer. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set concept. The uncertainty of rules are handled by fuzzy measures. Trend analysis through the monthly increment of key gas and DGA analysis are combined by the Dempster-Shafer theory, and the state of transformer and confidence factor are yielded by using this combined analysis. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the expert system has been tested by using KEPCO's transformer gas records.

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전력용 변압기의 유중가스 해석을 위한 지능형 진단 알고리즘 개발 (Development of Artificial Diagnosis Algorithm for Dissolved Gas Analysis of Power Transformer)

  • 임재윤;이대종;이종필;지평식
    • 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.