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세계적으로 전력망 건설은 전력수요 증가로 인하여 빠르고 지속적인 성장을 이루었다. 현대에 들어서면서 전력설비가 노후화됨으로써, 설비의 유지 보수가 중요한 사항으로 여겨지고 있다. 그중 전력용 변압기는 송・변전 계통에서 가장 핵심이 되는 설비이며, 재투자 측면에서 비용이 가장 비싼 설비 중 하나이다. 전력회사의 입장에서 전력용 변압기의 노후화에 따른 유지 보수가 필연적으로 발생하게 되는데, 가장 효율적인 유지 보수를 통해 자산을 최대한 운영하여 고장으로 인한 손해를 최소화하고자 한다. 그러나 예상치 못한 전력용 변압기의 고장으로 인해 종종 심각한 결과와 상당한 비용 발생을 초래하게 된다. 각 전력회사는 사전에 열화 상태를 식별하고 관리하여 안전하고 경제적으로 최적화된 운영을 위한 시스템을 요구하며, 이를 ...

세계적으로 전력망 건설은 전력수요 증가로 인하여 빠르고 지속적인 성장을 이루었다. 현대에 들어서면서 전력설비가 노후화됨으로써, 설비의 유지 보수가 중요한 사항으로 여겨지고 있다. 그중 전력용 변압기는 송・변전 계통에서 가장 핵심이 되는 설비이며, 재투자 측면에서 비용이 가장 비싼 설비 중 하나이다. 전력회사의 입장에서 전력용 변압기의 노후화에 따른 유지 보수가 필연적으로 발생하게 되는데, 가장 효율적인 유지 보수를 통해 자산을 최대한 운영하여 고장으로 인한 손해를 최소화하고자 한다. 그러나 예상치 못한 전력용 변압기의 고장으로 인해 종종 심각한 결과와 상당한 비용 발생을 초래하게 된다. 각 전력회사는 사전에 열화 상태를 식별하고 관리하여 안전하고 경제적으로 최적화된 운영을 위한 시스템을 요구하며, 이를 자산관리 시스템이라 한다.
한정적인 비용을 통하여 최적의 유지 보수와 교체를 위하여 전력용 변압기에 대한 비용투자 우선순위 선정이 필요하다. 자산관리자는 재투자 우선순위를 정하기 위하여 각 변압기의 전체적인 상태를 빠르고 효율적으로 평가하며 비교할 수 있어야 한다. 이처럼 자산의 상태를 비교하기 위하여 전력용 변압기의 상태를 하나의 전체적인 지표로 나타내 주는 것을 건전도 지수(Health Index)라 한다. 이러한 개념은 자산관리자가 효율적이고 빠르게 변압기의 전체적인 상태를 파악하여 비교할 수 있도록 도와준다.
각각의 전력회사들은 전력용 변압기 운전 경험을 바탕으로 변압기 상태를 가장 잘 나타낼 수 있는 여러 파라미터를 선정하여 Health Index를 이용하여 전력용 변압기를 관리하고 있다. 전 세계적으로 Health Index는 전력용 변압기 고장에 미치는 중요도에 따라서 여러 파라미터에 대한 가중치를 선정하며, 각각의 파라미터별 산정식을 통하여 Health Index 점수를 도출하게 된다. 이렇게 도출된 점수를 모두 합산하여 하나의 점수로 표현하는 가중치-합산방식을 사용하고 있다. 그러나 가중치-합산방식의 Health Index는 평균화 현상으로 인하여 실제 상태와 다른 값의 Health Index를 산출하는 문제점이 있다.
따라서, 본 논문에서는 전 세계적으로 사용하는 다양한 가중치-합산방식의 건전도 Health Index에 대한 구조 및 사례분석을 통해 가중치-합산방식의 문제점을 분석하고, 이러한 문제점을 해결하기 위한 Machine Learning을 이용한 새로운 변압기 Health Index 평가 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 실제 변압기 데이터를 이용해 제안된 Health Index 평가 방법을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Globally, grid construction has grown rapidly and steadily due to increased demand for electric power. As the electric power equipment is aging in modern times, maintenance of the equipment is considered an important matter. Especially, power transformer is the most important equipment in transmissi...

Globally, grid construction has grown rapidly and steadily due to increased demand for electric power. As the electric power equipment is aging in modern times, maintenance of the equipment is considered an important matter. Especially, power transformer is the most important equipment in transmission & substation system, and one of the most expensive equipment in terms of reinvestment. For the utility company, maintenance due to the aging of power transformers will inevitably occur. The utility companies want to operate assets to the maximum extent possible with the most efficient maintenance to minimize the damage caused by equipment failure. However, unexpected failures of power transformers often lead to serious consequences and significant costs. Each utility requires a system for safe and economically optimized operation by identifying and managing degradation in advance. This is called an asset management system.
Prioritizing cost investments for power transformers is needed for optimal maintenance and replacement through limited costs. Asset managers should be able to quickly and efficiently assess and compare the overall condition of each transformer to prioritize reinvestment. In order to compare the condition of assets, the condition of the power transformer is expressed as a whole index is called Health Index. This concept helps asset managers efficiently and quickly identify and compare the overall condition of transformers.
Each power company manages a power transformer using Health Index by selecting several parameters that best represent the condition of the transformer based on the experience of operating the power transformer. Globally, Health Index selects weights for various parameters according to the importance of power transformer failure, and derives Health Index scores through the calculation formula for each parameter, which is the weighted-summation method. However, the weighted-summation method has a problem of calculating a health index different from the actual state due to the averaging effect.
Therefore, in this paper, the problems of weight-summation method is scrutinized through the structure and case analysis of various weight-summation method health indexes used worldwide, and a new health index of transformers using machine learning to solve these problems is proposed. Finally, the proposed Health Index method was verified using the actual transformer data.

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