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최근 모든 산업에서 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전력산업도 예외는 아니다. 보호계전시스템의 디지털화, 변전소 무인화 및 원격감시시스템 도입 등이 그 결과물이라 할 수 있다. 이러한 전력설비의 자동화를 뒷받침하기 위해 IEC(International Electro-technical Committee)61850 표준규약의 대두, 디지털 보호계전기의 개발 및 대중화 등 많은 연구가 이루어졌다.
전력설비의 자동화를 통해 얻어지는 이점은 아주 많다. 소형 변전소 및 급전분소를 무인화 하여 원격 점검을 한다면 점검원이 직접 내방하는 번거로움을 없앨 수 있고, 발전소의 경우에는 현장 중전기기(발전기, ...

최근 모든 산업에서 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전력산업도 예외는 아니다. 보호계전시스템의 디지털화, 변전소 무인화 및 원격감시시스템 도입 등이 그 결과물이라 할 수 있다. 이러한 전력설비의 자동화를 뒷받침하기 위해 IEC(International Electro-technical Committee)61850 표준규약의 대두, 디지털 보호계전기의 개발 및 대중화 등 많은 연구가 이루어졌다.
전력설비의 자동화를 통해 얻어지는 이점은 아주 많다. 소형 변전소 및 급전분소를 무인화 하여 원격 점검을 한다면 점검원이 직접 내방하는 번거로움을 없앨 수 있고, 발전소의 경우에는 현장 중전기기(발전기, 변압기, 전동기, 차단기 등)에서 시스템을 통해 들어오는 각종 운전 데이터들을 사용자가 일일이 분석하지 않아도 시스템이 자동으로 분석하여 고장징후에 대한 정보를 사전에 알려줄 수 있다.
본 논문에서는 이러한 전력설비의 진보된 자동화에 관한 연구 방법으로 발전소와 같은 플랜트에 사용되고 있는 각종 전력기기들의 운전데이터를 실시간으로 취득하고 데이터베이스화하여 카오스 분석을 수행한다. 예를 들어 전동기의 경우 운전에 관한 문제가 발생하면 여러 가지 트러블 증상(진동 변화폭 증대, 전류 상승, 온도 상승 등)이 나타날 수 있다. 그리고 뚜렷한 트러블 증상이 없을지라도 현재와 이전 데이터 비교, 현재 사용기기와 예비설비 또는 대체설비의 운전데이터 비교를 통하여 현재 사용기기의 운전 상태를 진단할 수 있다.
이러한 기기들의 운전 데이터는 항상 특정한 패턴을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 특정한 패턴을 찾기 위하여 타켄스 매립법(Taken’s embedding method)을 이용하여, 1차원의 시계열 데이터를 시간지연 및 차원 재구성을 통하여 2차원 및 3차원의 위상 공간 패턴을 만든다. 2, 3차원의 패턴은 1차원에서 볼 수 없었던 새로운 정보들을 보여준다. 또한 이들 패턴에서 포엔카레 맵(Poincare map)과 프랙탈 차원(Fractal dimension)을 구현하여 정량적인 지수 평가도 수행한다.
전력 설비에서 패턴을 정의하는 궁극적인 목적은 정상적인 운전에서의 패턴을 구하여 기본 패턴으로 정의하고 트러블이 발생하였을 경우와 비교하여 고장 징후를 사전에 인지할 수 있도록 하는데 있다. 이렇게 개발한 내용을 전력설비분야의 자동화 및 지능화에 적용하여 관리자 및 담당자에게 고장 징후 관련 필요한 정보를 사전에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.