본 논문은 가스절연변전소에 설치되어 있는 피뢰설비의 감시와 진단이 가능한 전문가 시스템의 선계 및 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 마이크로프로세서 기반의 데이터 취득 모듈과 진단 알고리즘으로 구성되며, 피뢰기 진단에 필요한 계통전압, 누설전류성분 및 온도 등을 검출하고 분석한다. 또한 서지전류의 발생시각, 극성 및 크기를 기록할 수 있는 지능형 서지 카운터를 내장하고 있다. 측정된 모든 데이터는 IEEE 802.15.4에 규정된 저속 무선망을 통해 원격지의 컴퓨터로 전송되며, 이로 인해 고전압 대전류 환경에서도 전자계 간섭을 피할 수 있다. 전문가 시스템에서 피뢰기의 진단은 지식 베이스와 추론 엔진, 그리고 그래픽 사용자 인터페이스로 구성된 JESS(Java Expert System Shell)를 이용하여 결정한다.
본 논문은 가스절연변전소에 설치되어 있는 피뢰설비의 감시와 진단이 가능한 전문가 시스템의 선계 및 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 마이크로프로세서 기반의 데이터 취득 모듈과 진단 알고리즘으로 구성되며, 피뢰기 진단에 필요한 계통전압, 누설전류성분 및 온도 등을 검출하고 분석한다. 또한 서지전류의 발생시각, 극성 및 크기를 기록할 수 있는 지능형 서지 카운터를 내장하고 있다. 측정된 모든 데이터는 IEEE 802.15.4에 규정된 저속 무선망을 통해 원격지의 컴퓨터로 전송되며, 이로 인해 고전압 대전류 환경에서도 전자계 간섭을 피할 수 있다. 전문가 시스템에서 피뢰기의 진단은 지식 베이스와 추론 엔진, 그리고 그래픽 사용자 인터페이스로 구성된 JESS(Java Expert System Shell)를 이용하여 결정한다.
This paper dealt with the design and implementation of an expert system to monitor and diagnose the lightning arresters in GIS substations. The expert system consists of a data acquisition module(DAM) based on microprocessor and diagnostic algorithms. The DAM measures and analyzes several parameters...
This paper dealt with the design and implementation of an expert system to monitor and diagnose the lightning arresters in GIS substations. The expert system consists of a data acquisition module(DAM) based on microprocessor and diagnostic algorithms. The DAM measures and analyzes several parameters necessary for the arrester diagnosis such as system voltages, leakage current components, and temperatures. Also, it includes an intelligent surge counter which can record the date and tin, the polarity, and the amplitude of surge currents. All the data acquired is transmitted to a remote computer by a low rate wireless network specified in IEEE 802.15.4 to avoid electromagnetic intereference under high voltage and large current environments. The decision-making for the arrester diagnosis completes with a Java Expert System Shell(JESS) which is composed of a knowledge base, an inference engine and a graphic user interface(GUI).
This paper dealt with the design and implementation of an expert system to monitor and diagnose the lightning arresters in GIS substations. The expert system consists of a data acquisition module(DAM) based on microprocessor and diagnostic algorithms. The DAM measures and analyzes several parameters necessary for the arrester diagnosis such as system voltages, leakage current components, and temperatures. Also, it includes an intelligent surge counter which can record the date and tin, the polarity, and the amplitude of surge currents. All the data acquired is transmitted to a remote computer by a low rate wireless network specified in IEEE 802.15.4 to avoid electromagnetic intereference under high voltage and large current environments. The decision-making for the arrester diagnosis completes with a Java Expert System Shell(JESS) which is composed of a knowledge base, an inference engine and a graphic user interface(GUI).
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문제 정의
그러나 이러한 장치는 단순한 서지전류의 유입 횟수만을 측정할 뿐 실제 서지전류의 크기 및 극성에 대한 정보를 알 수 없다. 따라서 본 연구에서는 서지 전류의 유입시각, 극성 및 크기를 검출할 수 있는 지능형 서지 카운터를 설계, 제작하였다.
그러나 이러한 방법은 서지의 유입이 빈번한 장소에 대해 취약하거나 다양한 측정 개소를 관리할 수 있는 네트워크 구성에 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 최근 유비쿼터스 및 저전력 무선 네트워크로 주목받고 있는 ZigBee 네트워크를 이용하여 이러한 문제를 해결하였다.
본 논문에서는 GIS 피뢰설비의 열화상태를 진단할 수 있는 전문가 시스템 구현에 대하여 연구하였다. 제안한 전문가 시스템은 온라인 상태에서 진단이 가능한 누설전류 측정방식을 적용하였으며, 데이터 취득 모듈과 피뢰설비의 상태감시 및 진단을 위한 원격의 PC로 구성하였다.
본 논문은 변전소 내에 GIS용 피뢰설비를 대상으로 누설전류 검출방식을 적용한 전문가 시스템 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 운전 중인 피뢰설비를 대상으로 상태감시 및 열화 진단을 할 수 있으며, 데이터 취득 모듈과 피뢰설비의 열화 감시 및 진단을 위한 PC로 구성된다.
제안 방법
ZigBee 네트워크는 IEEE 802.15.4의 통신 프로토콜을 사용하는 상용의 제품을 사용하였으며 네트워크의 구성은 그림 9에서와 같이 고유의 ID를 할당한 ZN (ZigBee Node)와 ZC(3gBee Coc商nator)를 설계하여 Mesh 구조로 구현하였다. 이 방식은 데이터의 전송이 실패할 경우 다른 경로를 통하여 전송되며, ZC 와 거리가 많이 떨어진 ZN이라도 다른 ZN을 거쳐서 PC로 데이터 송신이 가능한 장점이 있다.
제안한 전문가 시스템은 운전 중인 피뢰설비를 대상으로 상태감시 및 열화 진단을 할 수 있으며, 데이터 취득 모듈과 피뢰설비의 열화 감시 및 진단을 위한 PC로 구성된다. 데이터 취득 모듈은 전원전압과 피뢰기의 전체 누설전류를 측정하고 FFT 분석에 의한 각 고조파 성분(3~9차)과 온도 등을 검출한다. 특히 전용의 알고리즘을 이용하여 피뢰기 열화진단의 중요한 지표인 저항분 누설전류를 검출할 수 있으며, 서지전류의 유입시각, 극성 및 크기를 측정할 수 있는 서지 카운터를 내장하고 있다.
데이터 취득 모듈은 피뢰기의 열화와 관련한 전원 전압, 전체 누설전류, 각 고조파 성분(3~9차)과 온도 등을 검출하며, 특히 피뢰기 열화진단에 있어 중요한 저항분 누설전류는 전용의 알고리즘을 설계하여 검출하였다 또한 로고우스키 코일, 샘플& 홀드회로, 트리거 회로 및 마이크로프로세서로 구성되는 지능형 서지 카운터를 내장하여 피뢰기에 유입되는 서지 전류의 발생시각, 극성 및 크기를 기록할 수 있다.
또한 본 연구에서는 G1S 피뢰설비의 사용 환경과 다수의 측정설비의 관리를 위하여 상용의 ZigBee 모듈을 이용한 저전력, 저속의 무선 네트워크를 구성하였으며, 이를 통하여 전자기 간섭의 영향을 최소화하고 Mesh 구조에 의한 데이터 전송의 신뢰성을향상시켰다
누설전류는 관통형 영상변류기(ZCT)를 접지선에 연결하여 측정하며, 이때 누설전류의 크기는 60[dB] 의 증폭도를 갖는 저노이즈 증폭회로를 사용하여 l[V/mA] 의 신호로 변환된다. 또한 이 두 신호를 기준으로 앞서 설명한 저항분 누설전류 검출 알고리즘과 FFT 알고리즘을 적용하여 저항분 누설전류, 제 3~9차 고조파 성분 등과 같은 다양한 진단파라미터들을 생성한다.
본 시스템은 1개의 설비만을 감시하는 기존의 피뢰설비 모니터링 시스템과는 달리 무선 네트워크 방식을 적용하여 측정 개소의 추가, 삭제가 용이하며, 다수의 설비를 한꺼번에 또는 개별적으로 관측할 수 있도록 설계하였다. 또한 피뢰설비에 열화상태가 관리 또는 교체가 요구되는 상황일 경우 즉시 관리자에게 통보할 수 있도록 팝업창을 이용하여 관리자가 쉽게 이상여부를 판단할 수 있도록 구성하였다.
그림 7은 전문가 시스템의 인터페이스를 나타낸 것으로 크게 메인, 데이터, 그래픽, 리포트 화면으로 구성하였으며, 각 탭을 선택하여 관리자가 원하는 화면을 볼 수 있도록 설계하였다. 본 시스템은 1개의 설비만을 감시하는 기존의 피뢰설비 모니터링 시스템과는 달리 무선 네트워크 방식을 적용하여 측정 개소의 추가, 삭제가 용이하며, 다수의 설비를 한꺼번에 또는 개별적으로 관측할 수 있도록 설계하였다. 또한 피뢰설비에 열화상태가 관리 또는 교체가 요구되는 상황일 경우 즉시 관리자에게 통보할 수 있도록 팝업창을 이용하여 관리자가 쉽게 이상여부를 판단할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 진단지식을 작성하기 위하여 JESS 내의 규칙함수(De&ule)를 사용하였으며, 분석 파라미터의 크기 및 변화량에 따라 비교, 분석과정을 통하여 최종 진단결과를 도출한다. 제안한 추론엔진은 If-Then 규칙의 집합으로 구성된 규칙형 모델이며, 피뢰기 상태진단에 필요한 다양한 데이터의 크기를 조건에 따라 비교한 후, 다시 새로운 조건을 적용함으로써 목표 진단결과를 도출하는 전방향 츠론방식이다[11-12].
본 연구에서는 피뢰기 양단에 인가되는 전압과 전체 누설전류로부터 저항분 누설전류를 계산하는 새로운 방식의 검출 알고리즘을 적용하였다[61 이는 그림 2 (a)에서와 같이 피뢰기 운전전압의 등전위 지점에서는 용량분 누설전류와는 달리 저항분 누설전류의 크기 및 극성이 같은 특성을 이용한 방법이다.
구성 및 사진을 나타낸 것이다. 이 장치는 다양한 분석 파라미터를 측정하기 위해 복잡한 아날로그 회로를 사용했던 종래의 장치를 개선하기 위하여 고속의 A/D 컨버터와 8[bit] 마이크로프로세서를 적용하였다.
측정된 데이터는 무선 센서 네트워크의 일종인 ZigBee 모듈로 원격지의 PC로 전송된다. 전문가 시스템은 JESS(Java Expert System Shell)# 기반으로 설계하였으며, If-Then 조합에 의한 전 방향 추론방식을 적용하여 다양한 규칙에 따라 피뢰기의 열화 상태를 진단한다.
전문가 시스템은 JESS를 이용하여 열화진단에 필요한 규칙을 설계하였으며, If-Then 조합에 의한 전 방향 추론방식을 적용하였다.
전문가 시스템의 진단결과를 모의하기 위해 임의로 열화된 피뢰기의 조건을 만족하는 사실과 규칙을 JESS와 연동시킨 Protege 2.1에서 실행시켜 보았다.
제안한 GIS 피뢰설비 전문가 시스템은 그림 3과같이 크게 지식베이스, 추론엔진 및 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. 피뢰설비로부터 측정한 진단파라미터와 피뢰기관련 전문가로부터 얻은 지식을 추출하여 사실(Facts)와 규칙(Rules)으로 사용하며, 추론엔진은 이러한 지식베이스를 바탕으로 진단 결과를 도출하고 사용자에게 통보한다.
제안한 시스템은 Boland 사의 C++ Builder를 이용하여 구현하였으며, 1분 간격으로 전송되는 각각의 진단 파라미터를 전송 시간에 따라 자동 저장되도록 하였다. 저장된 데이터는 그림 7 (b)와 같이 일정한 기간에 따라 변화추이를 관측할 수 있도록 하였으며 추후 통계적인 알고리즘을 적용하여 진단규칙으로 활용할 예정이다.
제안한 장치는 그림 5 (a)에서와 같이 샘플& 홀드회로, 비교기를 이용한 트리거 회로 및 마이크로프로세서로 구성된다.
제안한 전문가 시스템은 데이터 취득 모듈로부터 전송된 다양한 파라미터들을 모두 데이터베이스의 형태로 저장하며, 이를 화면에 표시하도록 설계하였다. 그림 7은 전문가 시스템의 인터페이스를 나타낸 것으로 크게 메인, 데이터, 그래픽, 리포트 화면으로 구성하였으며, 각 탭을 선택하여 관리자가 원하는 화면을 볼 수 있도록 설계하였다.
제안한 전문가 시스템은 온라인 상태에서 진단이 가능한 누설전류 측정방식을 적용하였으며, 데이터 취득 모듈과 피뢰설비의 상태감시 및 진단을 위한 원격의 PC로 구성하였다.
대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 운전 중인 피뢰설비를 대상으로 상태감시 및 열화 진단을 할 수 있으며, 데이터 취득 모듈과 피뢰설비의 열화 감시 및 진단을 위한 PC로 구성된다. 데이터 취득 모듈은 전원전압과 피뢰기의 전체 누설전류를 측정하고 FFT 분석에 의한 각 고조파 성분(3~9차)과 온도 등을 검출한다.
최종 진단결과를 도출한다. 제안한 추론엔진은 If-Then 규칙의 집합으로 구성된 규칙형 모델이며, 피뢰기 상태진단에 필요한 다양한 데이터의 크기를 조건에 따라 비교한 후, 다시 새로운 조건을 적용함으로써 목표 진단결과를 도출하는 전방향 츠론방식이다[11-12]. 이는 추론엔진의 구성이 단순하고 주어진 문제에 해당하는 모든 해를 찾을 수 있기 때문에 진단시스템에 적합한 방법으로 알려져 있다.
피뢰기에 인가되는 전압은 GIS내의 전압검출용 터 미 널과 분압기 (Volta迴e Divider)를 이용하여 측정하며, 분압기의 조정에 따른 임피던스 변화에 의해 출력전압이 변하지 않도록 버퍼회로를 추가하였다. 누설전류는 관통형 영상변류기(ZCT)를 접지선에 연결하여 측정하며, 이때 누설전류의 크기는 60[dB] 의 증폭도를 갖는 저노이즈 증폭회로를 사용하여 l[V/mA] 의 신호로 변환된다.
대상 데이터
본 연구에서는 수 [kA]에 이르는 서지전류의 크기와 극성을 검출하기 위해 별도의 로고우스키 코일 (Rogowski coil)을 제작하였으며, 이를 영상 변류기 외함 내에 내장하였다. 따라서 제작한 데이터 취득 모듈은 미소한 누설전류와 서지전류에 대한 정보를 모두 측정할 수 있다.
본 연구의 적용대상인 GIS 피뢰설비는 고전압, 대전류가 흐르며, 데이터를 측정하는 장소는 항상 시변 고전자장에 노출되어 있다. 더욱이 이러한 환경은 피뢰설비의 특성상 뇌서지, 개폐서지 및 이상 과전압이 빈번히 발생하는 장소이기 때문에 측정된 데이터를 원격지의 PC로 정확히 전송하기 위해서는 전자기 간섭에 대한 대책이 필요하다.
특히 전용의 알고리즘을 이용하여 피뢰기 열화진단의 중요한 지표인 저항분 누설전류를 검출할 수 있으며, 서지전류의 유입시각, 극성 및 크기를 측정할 수 있는 서지 카운터를 내장하고 있다. 측정된 데이터는 무선 센서 네트워크의 일종인 ZigBee 모듈로 원격지의 PC로 전송된다. 전문가 시스템은 JESS(Java Expert System Shell)# 기반으로 설계하였으며, If-Then 조합에 의한 전 방향 추론방식을 적용하여 다양한 규칙에 따라 피뢰기의 열화 상태를 진단한다.
데이터처리
저항분 누설전류의 검출을 위해 A们 컨버터와 마이크로프로세서를 사용하였으며, 전압의 크기가 같은 두 점 (/, /, (!)), (/, 八(力)어서의 전체 누설전류의 값을 식 (1)에 대입하여 저항분 누설전류를 계산한다.
이론/모형
더욱이 이러한 환경은 피뢰설비의 특성상 뇌서지, 개폐서지 및 이상 과전압이 빈번히 발생하는 장소이기 때문에 측정된 데이터를 원격지의 PC로 정확히 전송하기 위해서는 전자기 간섭에 대한 대책이 필요하다. 기존에 데이터 전송에 사용했던 방법은 4~20[mA]의 전류 루프를 이용한 방법과 광신호 변환회로를 이용한 광 전송 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 서지의 유입이 빈번한 장소에 대해 취약하거나 다양한 측정 개소를 관리할 수 있는 네트워크 구성에 어려움이 있었다.
후속연구
하였다. 저장된 데이터는 그림 7 (b)와 같이 일정한 기간에 따라 변화추이를 관측할 수 있도록 하였으며 추후 통계적인 알고리즘을 적용하여 진단규칙으로 활용할 예정이다.
따라서 정확한 열화 진단을 위해서는 이러한 조건에 따른 누설전류의 변화를 측정, 분석해야하며, 이에 따른 적절한 보정이 필요하다[9-10]. 제안한 전문가 시스템은 앞서 수행한 연구 결과를 바탕으로 누설전류에 영향을 줄 수 있는 요인에 대한 보정 알고리즘을 적용하였으며, 이를 통하여 보다 정확한 진단이 가능할 것으로 생각한다.
참고문헌 (12)
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