[논문]FDR를 위한 RDWT에 의한 주파수 추정 기법

박철원; 반우현

doi:10.5370/kiee.2011.60.8.1492

FDR를 위한 RDWT에 의한 주파수 추정 기법
Frequency Estimation Method using Recursive Discrete Wavelet Transform for Fault Disturbance Recorder 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.60 no.8, 2011년, pp.1492 - 1501

박철원 (강릉원주대학교 전기공학과) , 반우현 (강릉원주대학교 전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

A wide-area protection intelligent technique has been used to improve a reliability in power systems and to prevent a blackout. Nowadays, voltage and current phasor estimation has been executed by GPS-based synchronized PMU, which has become an important way of wide-area blackout protection for the prevention of expending faults in power systems. As this technique has the difficulties in collecting and sharing of information, there have been used a FNET method for the wide-area intelligent protection. This technique is very useful for the prediction of the inception fault and for the prevention of fault propagation with accurate monitoring frequency and frequency deviation. It consists of FDRs and IMS. It is well known that FNET can detect the dynamic behavior of system and obtain the real-time frequency information. Therefore, FDRs must adopt a optimal frequency estimation method that is robust to noise and fault. In this paper, we present comparative studies for the frequency estimation method using IRDWT(improved recursive discrete wavelet transform), for the frequency estimation method using FRDWT(fast recursive discrete wavelet transform). we used the Republic of Korea 345kV power system modeling data by EMTP-RV. The user-defined arbitrary waveforms were used in order to evaluate the performance of the proposed two kinds of RDWT. Also, the frequency variation data in various range, both large range and small range, were used for simulation. The simulation results showed that the proposed frequency estimation technique using FRDWT can be the optimal frequency measurement method applied to FDRs.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 FDR에 적용할 RDWT에 의한 최적의 주파수 측정기법을 선정하고자 다양한 시뮬레이션을 수행하였다. 제시된 기법의 성능을 평가하기 위하여, EMTP-RV에 의한 국내 345kV 모델링 데이터와 사용자 정의 임의파형 및 주파수 변동 데이터가 활용되었다.
그림 4(a)는 서울에서 측정한 경우, 그림 4(b)는 대전에서 측정한 경우, 그림 4(c)는 대구에서 측정한 경우, 그림 4(d)는 광주에서 측정한 경우, 그리고 그림 4(e)는 부산에서 측정한 경우이다. 본고에서는 IRDWT에 의한 주파수 추정 기법을 Method 1, FRDWT에 의한 주파수 추정 기법을 Method 2라고 하였다. 그림 4(a)로부터 Method 1은 과거의 데이터를 사용해서 연산하기 때문에 정상상태에서는 최대 1[Hz]까지 흔들리고, 외란시점인 2.
이에 본 논문에서는 두가지 모 웨이브릿 함수에 의한 반복 이산 웨이브릿 변환(RDWT:Recursive Discrete Wavelet Transform)을 적용하여 FNET의 FDR에 적용할 최적의 주파수 측정기법을 선정하고자 한다. EMTP-RV에 의한 국내 345kV 모델링 데이터와 사용자 정의 임의파형 및 주파수 변동 데이터를 활용하여 제시된 기법의 성능을 평가하였다.

가설 설정

76 MVA이다. 발전기 탈락(외란시점 : 2.5[sec]), 부하 탈락(외란시점 : 2.5[sec]) 등의 다양한 외란을 모의하고 그에 따른 계통 신호를 수집하기 위하여 그림 3과 같이 표시된 총 5지역(서울, 대전, 광주, 대구, 부산)에 FDR이 설치되어있다는 가정 하에 시뮬레이션을 수행하였다. 여기서 5지역은 국내 주요도시로서 각종 외란에 대한 영향분석이 가장 필요한 지역임을 고려하여 선정되었다.

제안 방법

제시된 추정 기법의 성능을 비교 평가하기 위해서 식(22)와 같이 정규 주파수 60[Hz]를 기반으로 5고조파가 30%, 7고조파가 10%로 구성된 사용자 정의 임의 신호를 생성하였다. 이때 처음부터 완전히 합성된 경우와 순차적으로 합성된 경우로 분리하여 각각 제시된 두가지 주파수 추정 알고리즘의 결과를 확인하였다.
제시한 두가지 주파수 추정 기법의 성능을 검증하기 위하여, PSS/E 프로그램의 데이터를 기반으로 EMTP-RV에 의하여 국내 345kV 전력계통을 모델링하였다[10]. 345kV 모델계통은 총 154개의 발전기로 구성되어있으며, 총 발전량은 57654.

대상 데이터

제시한 두가지 주파수 추정 기법의 성능을 검증하기 위하여, PSS/E 프로그램의 데이터를 기반으로 EMTP-RV에 의하여 국내 345kV 전력계통을 모델링하였다[10]. 345kV 모델계통은 총 154개의 발전기로 구성되어있으며, 총 발전량은 57654.76 MVA이다. 발전기 탈락(외란시점 : 2.
여기서 5지역은 국내 주요도시로서 각종 외란에 대한 영향분석이 가장 필요한 지역임을 고려하여 선정되었다. 본 시뮬레이션에서의 정상상태 주파수는 59.994[Hz]이고 샘플링 주파수는 720[Hz]이다.
본 논문에서는 FDR에 적용할 RDWT에 의한 최적의 주파수 측정기법을 선정하고자 다양한 시뮬레이션을 수행하였다. 제시된 기법의 성능을 평가하기 위하여, EMTP-RV에 의한 국내 345kV 모델링 데이터와 사용자 정의 임의파형 및 주파수 변동 데이터가 활용되었다.

데이터처리

이에 본 논문에서는 두가지 모 웨이브릿 함수에 의한 반복 이산 웨이브릿 변환(RDWT:Recursive Discrete Wavelet Transform)을 적용하여 FNET의 FDR에 적용할 최적의 주파수 측정기법을 선정하고자 한다. EMTP-RV에 의한 국내 345kV 모델링 데이터와 사용자 정의 임의파형 및 주파수 변동 데이터를 활용하여 제시된 기법의 성능을 평가하였다.
주파수가 증가하며 변동하는 경우 제시된 기법의 성능을 평가하였다. 그림 8(a)∼(b)는 주파수가 정규 주파수에서 약 4주기(67[ms]) 이후에 0.

성능/효과

그림 5(b)～5(e)의 ∆f 연산 결과는 앞선 결과와 유사하였다. Method 2는 전 지역에서 정상상태뿐만 아니라 외란이 발생하여도 정규 주파수를 정확하게 추정하는 것을 알 수 있다.
국내 실계통에 대한 발전기 탈락과 부하 차단의 외란을 시뮬레이션한 결과, 측정지점이 고장지점으로부터 멀수록 주파수 진동경향이 점차 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 주파수 변동에 대한 시뮬레이션 결과, 주파수 변화량이 증가할수록 진동의 경향이 증가하고 지속기간이 길어짐을 알 수 있었다.
01[sec] 동안 흔들리다가 정규 주파수를 추정해 나가는 것을 알 수 있다. 두 기법과 EMTP-RV의 A상 주파수와의 ∆f 연산 결과 Method 1은 편차가 많이 흔들리는 반면에 Method 2는 EMTP-RV의 주파수와 유사한 편차로 흔들리는 것을 알 수 있었다. 그림 4(b)로부터 Method 1은 정상상태에서 최대 0.
01[sec] 동안 흔들리다가 60[Hz]를 추정해 나가는 것을 알 수 있다. 두기법과 EMTP-RV의 A상 주파수와의 ∆f 연산 결과, Method 1은 편차가 많이 동요하는 반면에 Method 2는 EMTP-RV의 주파수와 유사한 편차를 나타내는 것을 알 수 있었다. 그림 5(b)로부터 Method 1은 정상상태에서 최대 0.
다양한 외란에 대한 주파수 추정 성능은 FRDWT에 의한 기법이 IRDWT에 의한 기법 보다 우수하였다. 또한 정상상태, 고조파가 포함된 경우와 주파수 변동 신호에 대해서는 FRDWT에 의한 기법이 IRDWT에 의한 기법 보다 우수한 주파수 추정 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
국내 실계통에 대한 발전기 탈락과 부하 차단의 외란을 시뮬레이션한 결과, 측정지점이 고장지점으로부터 멀수록 주파수 진동경향이 점차 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 주파수 변동에 대한 시뮬레이션 결과, 주파수 변화량이 증가할수록 진동의 경향이 증가하고 지속기간이 길어짐을 알 수 있었다. 다양한 외란에 대한 주파수 추정 성능은 FRDWT에 의한 기법이 IRDWT에 의한 기법 보다 우수하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	웨이브릿 변환이 널리 적용되고 있는 이유는?	한편 지난 20년 동안 비정상상태 과도신호의 좋은 진단을 위한 새로운 신호 처리 도구로 웨이브릿(Wavelet)에 대한 관심이 폭발적인 속도로 성장했다. 웨이브릿 변환은 신호의 특이성(singularity) 처리에서 매우 좋은 역할을 하는 것으로 인하여 혼합송전선로의 거리계전[16], 전압 Sag 검출[17], 발전기의 내부 고장 검출[18], 전력용 변압기의 여자돌입 검출[19], 배전계통의 지락사고 검출[20], 전력시스템 고장 진단[21] 등에 적용되었다. 최근에는 실시간 신호 처리를 위해 연산량을 대폭 감소시켜서 디지털계전기의 페이저 추정[22], 직류 옾셋의 정확한 추정[23]에서 실시간 구현이 용이하였다[24～28].
	푸리에 변환이 왜곡된 신호해석의 요구에 충족하지 못한 이유는 무엇인가?	또 칼만 필터링, 최소 자승법, 인공신경회로망(Artificial Neural Network) 등이 전력 시스템 신호의 분석에 사용되었고 프로니 기법은 실시간 구현이 용이하지 않다[22～28]. 특히 푸리에 변환은 적은 계산량 때문에 광범위하게 사용되었지만 주파수가 변화하게 되면 정밀도가 떨어지므로 왜곡된 신호해석에 대한 요구에 충족하지 못했다. 이에 가변 데이터 윈도우 방식[13]이나 이득을 보상하는 개선된 기법이 등이 대안으로 제시되었다[14,15].
	FNET은 어떻게 구성되는가?	그러나 실제는 이에 대한 정보의 수집과 공유가 쉽지 않기 때문에, 손쉽게 주파수 및 주파수 편이만을 정밀하게 모니터링 함으로서 초기 고장(seed fault)을 예측하고 고장파급을 방지하려는 광역보호계전 지능화기술인 FNET(Frequency Monitoring Network) 이 부각되고 있다. 이는 FDR(Fault Disturbance Recorder)과 IMS(Information Management System)로 구성된다[4,5]. FNET은 실시간에 가까운 주파수 정보와 시스템 동특성을 총체적으로 파악하게 되는데, 국내에서도 2000년대 후반부터 관심을 갖고 연구하기 시작하였다[6,7].

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