본 연구에서는 22.9[kV] 애자의 표면오염에 의한 자외선 영상과 거동을 통해 자외선 이미지 형태 판단법을 정의하였다. 코로나 방전에 의해 나타나는 자외선 영상은 아메바, 젤리피쉬, 썬플라워 형태 등 3가지로 나누어지며, 세부적으로는 8개의 진행 메커니즘으로 구분하였다. 전력설비가 설치된 현장에서는 즉각적으로 이 판단 방법으로 전력 설비의 열화된 부분을 찾을 수 있다. 이는 신뢰성 있는 데이터를 통해 전력설비의 열화를 판단하는 기준에 활용이 가능하다. 향후 현장진단에 적합한 기술로서의 연구가 활용될 것이다.
본 연구에서는 22.9[kV] 애자의 표면오염에 의한 자외선 영상과 거동을 통해 자외선 이미지 형태 판단법을 정의하였다. 코로나 방전에 의해 나타나는 자외선 영상은 아메바, 젤리피쉬, 썬플라워 형태 등 3가지로 나누어지며, 세부적으로는 8개의 진행 메커니즘으로 구분하였다. 전력설비가 설치된 현장에서는 즉각적으로 이 판단 방법으로 전력 설비의 열화된 부분을 찾을 수 있다. 이는 신뢰성 있는 데이터를 통해 전력설비의 열화를 판단하는 기준에 활용이 가능하다. 향후 현장진단에 적합한 기술로서의 연구가 활용될 것이다.
In this paper, the ultraviolet rays images and aging judgement caused by surface contamination on 22.9[kV] class insulators was defined. UV images represented by the corona discharge are divided 3 types such as sunflower, jellyfish, amoeba and in detail, there are classified the progress mechanism o...
In this paper, the ultraviolet rays images and aging judgement caused by surface contamination on 22.9[kV] class insulators was defined. UV images represented by the corona discharge are divided 3 types such as sunflower, jellyfish, amoeba and in detail, there are classified the progress mechanism of eight. In the field which is installed the power facilities, immediately, this judgement method can be found out the deteriorated parts of the power facilities. These steps are possible to judge the deterioration of power facilities through reliable data. Hereafter, this study as the diagnostic technology suitable for the sites is used.
In this paper, the ultraviolet rays images and aging judgement caused by surface contamination on 22.9[kV] class insulators was defined. UV images represented by the corona discharge are divided 3 types such as sunflower, jellyfish, amoeba and in detail, there are classified the progress mechanism of eight. In the field which is installed the power facilities, immediately, this judgement method can be found out the deteriorated parts of the power facilities. These steps are possible to judge the deterioration of power facilities through reliable data. Hereafter, this study as the diagnostic technology suitable for the sites is used.
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문제 정의
본 논문에서는 애자의 열화과정에서 발생하는 자외선을 영상으로 받아 거동특성과 형태를 구분하여 열화 상태를 분석하고자 하였다.
본 논문은 현장에서 이용되는 진단기법 중 초기방전이 시작되었을 때 발생되는 자외선 영역을 효과적으로 검출하여 이미지로 보여주는 장비의 현장 적용을 위한 것이다.
본 논문은 현장에서 자외선 검출 카메라를 이용하여 판단하는 방법 중 하나인 자외선 이미지 형태에 따른 판단법을 정의한 것으로, 외부의 변화요인을 최소화하고 열화 단계의 기준을 설정하여 판단하는 기법을 정리하는데 있다. 따라서 자외선 이미지 형태 판단법을 이용하여 현장에 적용하였을 경우 일부의 오차범위가 크게 벗어나지 않을 것으로 판단된다.
따라서 자외선 이미지 형태 판단법을 이용하여 현장에 적용하였을 경우 일부의 오차범위가 크게 벗어나지 않을 것으로 판단된다. 본 연구는 우선적으로 판단기준에 대한 개략적 내용을 정의하고 이를 토대로 전기설비에 대해 각각의 조건에서 실험하고 정의하였다. 자외선 검출이미지 형태의 변화는 연면과 기중방전에 발생하여 대상물에 따라달라질 수는 있으나 실험결과에 의하면, 그리 많지 않은 것으로 추정된다.
제안 방법
NASA No. PT-TE-1415[9]의 내용에서도 언급되어 있듯이 전력설비의 코로나 방전에 의해 발생되는다양한 신호를 검출할 수 있도록 구성하였다. 이때, 실험실 온도는 5[℃], 습도는 65 [%]를 유지하였다.
비교 자료이다. 대상물은 현장에서 가장 많은 분포를 가지고 있는 자기 애자와 폴리머 애자를 대상으로 하여 내전압 시험조건에서의 절연파괴 될 때를 100(VrryVbdxl00)[6-7]AS 하여 자외선 발생과 거동을 분석하였다. 또한, 자외선 검출 카메라를 이용하여 카메라의 특성상 노출충전부를 대상으로 하여 현장에서 사용이 가능하도록 분석기술을 정리하였다.
대상물은 현장에서 가장 많은 분포를 가지고 있는 자기 애자와 폴리머 애자를 대상으로 하여 내전압 시험조건에서의 절연파괴 될 때를 100(VrryVbdxl00)[6-7]AS 하여 자외선 발생과 거동을 분석하였다. 또한, 자외선 검출 카메라를 이용하여 카메라의 특성상 노출충전부를 대상으로 하여 현장에서 사용이 가능하도록 분석기술을 정리하였다. 노출 충전부에서 발생할 수 있는 고장 또는 사고원인은 다양하며, 발생경로와 사고파급에 있어서도 다양한 경향을 보인다.
상기의 검증을 통해 정의된 각각의 판단단계에 대해 현장에서의 조치사항을 정리하였다.
표면을 분할하는 메시타입은 4면체형으로 설정하여 경계면을 설정하였다 또한 표면의 오염상태를 각각 모의하였다. 수막 또는 염수 막에 대한 전계해석을 통해 전계가 집중되어 코로나가발생되는 부분을 모의하여 자외선 검출 이미지와 비교하였다.
자외선 검출이미지 형태의 변화는 연면과 기중방전에 발생하여 대상물에 따라달라질 수는 있으나 실험결과에 의하면, 그리 많지 않은 것으로 추정된다. 전력설비가 설치된 현장에서는 안전관리자가 촬영 즉시 판단하기를 원하기 때문에 신뢰성 이 높은 부분을 선정하여 본 연구에서는 3개 항의 대분류와8개항의 세분류를 통해 방전메커니즘 및 형태 변화를 정리하였다. 이는 현장에서 매우 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
트래킹휠시험(Tracking wheel test)은 공급전압을 AC 13.2[kV]로 하였으며, 수조의 도전율은 염화나트륨수용액으로 약 70[uS/cm]로 하였다. 또한, 가압시간과 회전시간은 40[sec]/8[sec](가압시간/회전시간)으로 설정하였다.
표 2에서 가속열화시험조건에서 절연파괴전압에 따른 전압측정치의 비 (Vm/VbcKLOO)를 통해 촬영된 영상의 형태를 분류하였으며, 트래킹휠시험을 통해 열화 단계별로 구분한 내용을 분류한 것이다.
5로 하여 설정되었다: 인가전압은 하부의 핀 측을 20[kV]로 하였으며, 상부의 캡 측에 0[V]로 할당하였다. 표면을 분할하는 메시타입은 4면체형으로 설정하여 경계면을 설정하였다 또한 표면의 오염상태를 각각 모의하였다. 수막 또는 염수 막에 대한 전계해석을 통해 전계가 집중되어 코로나가발생되는 부분을 모의하여 자외선 검출 이미지와 비교하였다.
대상 데이터
solver”에 의하였다. 시뮬레이션 모델은 배전용 볼소켓형 자기애자를 선택하였으며, 그림 2는 애자의 크기와 형태를 나타낸 것이다.
애자는 갓(shed) 부분의 주름으로 그 연 면 거리를 유지하며, 상부의 캡과 하부의 핀을 고정하기 위해 접합제로서 시멘트를 이용한다. 실험대상물은 191[mm] 볼소켓형 애자를 이용하였다. 이때 설계된 시뮬레이션 모델은 그림 3과 같다.
전계해석에 필요한 기본적인 해석조건에 있어서 전극과 애자의 물성은 캡과 핀은 동일 재료로서 PEC(완전도체)로 설정하였으며, 애자부분은 세라믹으로 비유전율(e)은 6.5로 하였다. 접착재료로서의 포膏랜드시멘트는 비유전율(e)이 2.
데이터처리
분석 프로그램은 Electro V6.40ES)이며, 해석조건에서 셋업은 Quasi-static Analysis에 의해 수행하였다. 그림 4는 정상상태에서의 애자에 가해지는 전계분포와 실험을 통해 촬영된 이미지를 비교하여 나타낸 것이다.
이때, 실험실 온도는 5[℃], 습도는 65 [%]를 유지하였다. 측정 거리는 5[m]로 하였으며, 측정치는 10회 이상 축적된 자료를 평균으로 하였다.
이론/모형
배전용 자기애자의 정전계 해석을 위해 사용된 프로그램은 CST 2006B, CST EM studio "Electrostatic solver”에 의하였다. 시뮬레이션 모델은 배전용 볼소켓형 자기애자를 선택하였으며, 그림 2는 애자의 크기와 형태를 나타낸 것이다.
실시하였다. 본 실험의 조건은 KS C IEC 60060-1 (2006)에 의해 정의된 고전압 발생 장치를 이용하여 전기설비를 평가하는 방법을 활용하였. 다.
실험검증은 전압발생장치(Hipotronics, 0~200[kV], USA)를 이용하여 절연파괴 직전까지의 상태에서 자외선을 검출하여 분석한 자료와 CEA LWIG-0K96)에 의한 트래킹휠 시험법을 이용하여 실시하였다. 본 실험의 조건은 KS C IEC 60060-1 (2006)에 의해 정의된 고전압 발생 장치를 이용하여 전기설비를 평가하는 방법을 활용하였.
성능/효과
따라서 자외선 검출 이미지에 있어서 보이드 방전, 내부 이물질에 의한 방전, 유중에서의 방전 등은 고려하지 않았다. 다수의 실험과 현장에서 계측된 자료를 활용하여 형태를 검증하였으몌B], 기중방전과 연면방전에서 발생할 수 있는 자외선 형상은 많지 않은 것으로 확인되었다.
자외선 검출이미지만으로는 그 열화정도를 파악하기 어렵고 발생개소를 구분하는 데는 매우 용이한 것으로 확인하였다. 방전의 진행에 따른 형태변화를 도식화하여 현장에서 판정하는데 도움이 될 수 있도록 구성하였다 연면 또는 기중에서의 코로나 방전과 절연파괴로 이어지는 과정에서 자외선 검출 이미지의 변화는 시간의 차이는 있으나 진행과정에 따른 패턴의 변화가 존재하고 있음을 확인하였다.
연 면에서의 전계집중은 없는 것으로 나타났으나 캡과 애자의 접합부분과 핀과 애자의 접합부분에서는 전계가 집중되는 것을 관찰하였다.
후속연구
또한 애자는 외부에 노출되어 있는 상태에서 사용되므로 환경요인에 의해 열화되기 쉬우며, 고장 또는 사고파급에 의한 손실을 억제하기 위해서는 적절한 설비진단이 필요하다. 자외선 카메라는 활선 상태에서 설비진단이 가능하며, 향후 활용성이 높아질 것으로 예상된다.
현장에서 실측한 영상을 통해, 자외선의 형태를 분류하고 평가하였으며, 전력설비의 상태진단을 하는데 매우 효과적이고 신속한 판단이 될 것으로 기대된다.
K.M. Shong, S.G. Kim, W.K. Han, Y.S. Kim, J.S. Jung and H.J. Choi, “Recognition and Detection of Corona Discharge on Porcelian Insulators at 22.9[kV] Distribution Line Using UV-Camera”, 15th ISH2007, pp.439, 2007.
Kil-Mok Shong, Young-Seog Kim, Sun-Gu Kim, “Images Detection and Diagnosis of Corona Discharge on Porcelain Insulators at 22.9[kV] D/L”, IEEE SDEMPED2007 Proc., pp.462-466, 2007.
EPRI, “Guide to Corona and Arcing Inspection of Substations”, 2002.
Stanley Siu et al., “Utility of CHARM-2 in Diagnosing Sources of Plasma Charging Damage in High Density Etchers and in Assisting Hardware Development”, 20027th IS on P&PID, pp.80-83, 2002.
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