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문제 정의
- 본 논문에서는 UV 카메라의 개발에 따른 전력설비 이상여부 판단 방법 적용, 전력설비와의 거리측정, 이미지 크기 계산을 통해 좀 더 신뢰성 있는 방법으로 전력설비 진단에 활용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
- 본 논문에서는 UV-IR 카메라를 활용한 전력설비 진단에서 거리측정과 이미지 크기 계산을 통한 신뢰성 높은 이상여부 판단방법을 제시하고자 하였다. 자외선 이미지 패턴 인식법은 기술기준에 수록된 내용을 토대로 자외선 이미지를 인공지능으로 인식하여 판단하도록 하였으며, 거리측정과 이미지 크기 계산을 통한 방법은 침-평판 전극을 이용하여 절연파괴 대비 최대 방전카운트를 설정하고 UV LED 램프를 통해 각 거리별 최대 방전카운트를 측정하였다.
제안 방법
- UV-IR 카메라의 시야각(FOV)은 6.4°×4.8°로 설계하고 실영상 및 UV 광학계는 동일한 광학축을 갖는 1개 구조로 설계 및 제작하였으며, 겹침(Overlay) 정확도는 1mrad 이하가 되도록 하였다.
- 이에 개발된 UV-IR 카메라에 거리측정기(LRF)를 탑재하여 거리별 자외선 이미지 형태에 따라 전력설비의 이상 여부를 판단할 수 있도록 하였다. 거리별 자외선 이미지 형태를 측정하기 위해 그림 6과 같이 침-평판 전극계를 구성 하고 거리별 방전 카운트를 측정하였다. 침-평판 전극계는 스테인레스강(SUS 304)의 재질을 이용하고 평판전극은 직경 250mmΦ로 제작하였으며, 침-평판 전극사이의 간격은 100mm로 고정하여 고전압을 인가하였다.
- 전압 인가는 KS C IEC 60060-1(2001)[8]에 의해 정의된 고전압 발생장치를 이용하여 전력 설비를 평가하는 방법을 활용하였다. 고전압발생장치(Hipotronics, 0～200k, USA)를 이용하여 기중 절연파괴가 될 때까지 10kV 씩 전압을 상승시키며, 발생되는 자외선은 UV 카메라 (B1, KESCO-EOST)를 이용하였다. 이때 실험실 온도는 5℃, 습도는 30%를 유지하였다.
- 자외선 이미지 처리는 자외선 이미지를 영상처리 알고리즘을 통하여 노이즈를 제거하고 안전진단에 적합하도록 하는 것이며, 자외선 및 실영상 합성은 자외선 영상과 실영상을 동시에 보이도록 하였다. 그림 1에 나타낸 것과 같이 자외선 광학계와 적외선 광학계의 시야각 차이를 보상하기 위하여 최대한 기구적으로 근접하도록 설계 제작하였다. 그러나 적외선 및 자외선/실영상 카메라 부분의 2개의 렌즈가 독립적으로 설치됨으로써 생기는 겹침 정확도 손실은 발생하지만, 자외선 빛은 거리의 자승에 반비례하여 작아지게 된다.
- 열화상 온도 측정에 판별은 기존의 전력 설비 최고허용온도법과 3상 온도비교법[4]을 적용하면 되므로, 본 논문에서는 전계에 의한 방전 현상에 따른 판단방법에 중점을 두었다. 기존 UV 카메라를 이용하여 전력설비를 판단하는 방법은 3.1절이며, 개발된 UV-IR 카메라는 3.1절, 3.2절 및 4장에서 설명하는 방전일치율법을 UV-IR 카메라에 탑재하여 처음으로 적용하였다.
- 따라서 고전압 방전에서 발생하는 자외선 이미지 형태를 판별해 줄 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 개발된 UV-IR 카메라를 이용하여 이미지 패턴으로 전력설비의 이상여부를 판별할 수 있는 기능을 추가하였다. 그림 5는 자외선 이미지 패턴 개체 라벨링 및 특징 추출 과정을 나타낸다.
- 폴리머애자 및 침-평판전극에서 발생하는 자외선 발생량은 주변 매질에 따라 다르지만, 절연파괴에 근접할수록 포화되는 특징을 나타내었으며, 그때의 자외선 카운트 값은 약 25,000/sec 이었다. 따라서 아래의 표와 같이 UV 카메라를 설정 하고 UV LED 램프를 이용하여 5m에서 25,000/sec의 자외선 광량을 설정하고 각 거리별도 유효카운트를 측정하였다.
- 발생된 자외선은 렌즈를 통해 자외선 필터를 통과하게 설계하였으며, 여기서 자외선 필터는 태양광 중 240∼280nm 파장대역(UV-C 대역)만 통과하고 나머지 파장대역 부분은 12OD이상 차단하는 필터 기술을 이용하였다.
- 그림에서 고전압 인가에 따른 전극간에 자외선이 발생하며, 전압이 증가함에 따라 자외선 검출 이미지도 증가하는 것을 알 수 있다. 본 실험을 통해 절연파괴 직전에서 자외선 이미지 크기와 방전카운트를 측정하였으며, 이때의 방전카운트 값은 25,000/sec이었다.
- UV-IR 카메라는 열화상에 의한 온도 측정과 전계에 의한 방전현상에 의해 전력설비의 이상여부를 판단하게 된다. 열화상 온도 측정에 판별은 기존의 전력 설비 최고허용온도법과 3상 온도비교법[4]을 적용하면 되므로, 본 논문에서는 전계에 의한 방전 현상에 따른 판단방법에 중점을 두었다. 기존 UV 카메라를 이용하여 전력설비를 판단하는 방법은 3.
- 자외선 이미지 패턴 인식법은 기술기준에 수록된 내용을 토대로 자외선 이미지를 인공지능으로 인식하여 판단하도록 하였으며, 거리측정과 이미지 크기 계산을 통한 방법은 침-평판 전극을 이용하여 절연파괴 대비 최대 방전카운트를 설정하고 UV LED 램프를 통해 각 거리별 최대 방전카운트를 측정하였다. 이를 바탕으로 해당거리에서의 절연파괴 시의 최대 방전값과 현재 나타나는 유효 카운트를 측정하여 방전일치율을 구하고 이를 전력설비의 열화정도 표와 비교하여 설비의 이상 유무를 판별하도록 하였다. 이를 통해 UV-IR 카메라를 통한 전력설비의 열화 현상 진단을 보다 효과적으로 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
- 이상 패턴을 인식하기 위하여 획득한 자외선 이미지 중 가장 큰 이미지를 기준으로 주변 이미지 3개의 형태를 합친 모양으로 판정하며 이미지의 최소크기는 4×4, 즉 16 픽셀을 기준으로 판단하도록 개발하였다.
- 2절에 소개한 것과 같이 전기설비 기술기준의 판단기준에 자외선 이미지 형태에 의한 판단법이 추가되었지만, 전력설비와 UV 카메라와의 측정거리에 따라 이미지 크기는 다르게 된다. 이에 개발된 UV-IR 카메라에 거리측정기(LRF)를 탑재하여 거리별 자외선 이미지 형태에 따라 전력설비의 이상 여부를 판단할 수 있도록 하였다. 거리별 자외선 이미지 형태를 측정하기 위해 그림 6과 같이 침-평판 전극계를 구성 하고 거리별 방전 카운트를 측정하였다.
- 발생된 자외선은 렌즈를 통해 자외선 필터를 통과하게 설계하였으며, 여기서 자외선 필터는 태양광 중 240∼280nm 파장대역(UV-C 대역)만 통과하고 나머지 파장대역 부분은 12OD이상 차단하는 필터 기술을 이용하였다. 자외선 이미지 처리는 자외선 이미지를 영상처리 알고리즘을 통하여 노이즈를 제거하고 안전진단에 적합하도록 하는 것이며, 자외선 및 실영상 합성은 자외선 영상과 실영상을 동시에 보이도록 하였다. 그림 1에 나타낸 것과 같이 자외선 광학계와 적외선 광학계의 시야각 차이를 보상하기 위하여 최대한 기구적으로 근접하도록 설계 제작하였다.
- 본 논문에서는 UV-IR 카메라를 활용한 전력설비 진단에서 거리측정과 이미지 크기 계산을 통한 신뢰성 높은 이상여부 판단방법을 제시하고자 하였다. 자외선 이미지 패턴 인식법은 기술기준에 수록된 내용을 토대로 자외선 이미지를 인공지능으로 인식하여 판단하도록 하였으며, 거리측정과 이미지 크기 계산을 통한 방법은 침-평판 전극을 이용하여 절연파괴 대비 최대 방전카운트를 설정하고 UV LED 램프를 통해 각 거리별 최대 방전카운트를 측정하였다. 이를 바탕으로 해당거리에서의 절연파괴 시의 최대 방전값과 현재 나타나는 유효 카운트를 측정하여 방전일치율을 구하고 이를 전력설비의 열화정도 표와 비교하여 설비의 이상 유무를 판별하도록 하였다.
- 8°로 설계하고 실영상 및 UV 광학계는 동일한 광학축을 갖는 1개 구조로 설계 및 제작하였으며, 겹침(Overlay) 정확도는 1mrad 이하가 되도록 하였다. 적외선 영상을 획득하기 위하여 적외선 열화상 카메라 부분을 별도로 설치하였다.
- 그림 5는 자외선 이미지 패턴 개체 라벨링 및 특징 추출 과정을 나타낸다. 즉 고전압 방전에서 발생하는 3가지의 자외선 이미지형태를 구분하고 각각의 구분형태에 맞게 패턴 형태를 인식하도록 하였다. 패턴 인식은 우선 현장에서 측정된 고전압 방전 이미지를 각 형태별로 구분한다.
- 측정된 거리에 대한 절연파괴 될 때의 카운트 값과 현재 표시된 유효 카운트 값의 비율을 식 (2)와 같이 방전일치율로 정의하고 방전되는 코로나 양에 따른 위험판정이 표시되도록 하였다. 즉 절연파괴 될 때의 자외선 이미지 크기에 대하여 현재 표시되는 자외선 이미지 크기를 비교함으로서 설비의 이상 유무를 판정할 수 있는 방법을 제시하였다. 단 작성된 방전일치율 판정에 대한 적용은 현재 국내에서 고압 전기설비의 대부분을 차지하는 22.
- UV-IR 카메라의 구성은 IR 카메라, UV 카메라, 실영상 카메라로 구성된다. 즉 지구상에 존재하는 빛(光)의 파장대역이 서로 다르기 때문에 빛의 투과율을 좋게 하기 위해 각각의 렌즈를 사용하였으며, 투과율을 높이기 위해 재질이 다른 두 개의 광학계를 사용하였다. 그림 1과 표 1은 UV-IR 카메라의 내부 구조와 외형을 나타낸다.
- 위 식은 한국전기안전공사 전기안전연구원에서 발행된 보고서[9]를 참고하여 전력설비의 절연성능에 대한 5단계 이상유무 판별법을 이용하여 설비에 적용할 수 있다. 즉 표 2와 같이 제시하는 각 단계는 재료분석을 실시하여 표면의 외형변화와 물성적 변화를 기준으로 하였으며, 전계집중에 의해 파괴되는 단계를 일치시키고자 하였다. 1단계는 Good 또는 Recognition의 단계로 하였으며, 이는 자외선 검출이미지가 전혀 나타나지 않거나 미소하게 나타나는 것을 의미한다.
- 이때 실험실 온도는 5℃, 습도는 30%를 유지하였다. 측정거리는 5m로 고정하였으며, 측정치는 10회 이상 축적된 자료를 평균으로 하였다.
- 7%부근에서 약 70/sec 정도가 검출되었다. 폴리머애자에서 자외선 검출이 약 40% 부근에서 감지되는 것은 코로나 방전 시 발생하는 코로나 전류, 폴리머 위의 실험을 기본으로 거리별 자외선 이미지 크기와 방전일치율을 계산하였다. 폴리머애자 및 침-평판전극에서 발생하는 자외선 발생량은 주변 매질에 따라 다르지만, 절연파괴에 근접할수록 포화되는 특징을 나타내었으며, 그때의 자외선 카운트 값은 약 25,000/sec 이었다.
대상 데이터
- UV-IR 카메라의 구성은 IR 카메라, UV 카메라, 실영상 카메라로 구성된다. 즉 지구상에 존재하는 빛(光)의 파장대역이 서로 다르기 때문에 빛의 투과율을 좋게 하기 위해 각각의 렌즈를 사용하였으며, 투과율을 높이기 위해 재질이 다른 두 개의 광학계를 사용하였다.
- 그림 11은 각 거리별 UV LED 램프에서 발생되는 유효카운트값을 나타낸다. 여기서 UV LED 램프는 미국 NIST로부터 표준광원으로 인증 받은 것을 사용하였다. 위의 설정 값을 바탕으로 전력설비에서 절연파괴 될 때의 가장 위험한 경우를 가정하여 최고 위험율에 대한 거리별 유효 카운트 값은 실험을 통하여 아래와 같은 식 (1)로 획득하였다.
- 침-평판 전극계는 스테인레스강(SUS 304)의 재질을 이용하고 평판전극은 직경 250mmΦ로 제작하였으며, 침-평판 전극사이의 간격은 100mm로 고정하여 고전압을 인가하였다.
이론/모형
- 이상 패턴을 인식하기 위하여 획득한 자외선 이미지 중 가장 큰 이미지를 기준으로 주변 이미지 3개의 형태를 합친 모양으로 판정하며 이미지의 최소크기는 4×4, 즉 16 픽셀을 기준으로 판단하도록 개발하였다. 기준이 되는 자외선 이미지를 획득한 다음 신경망 알고리즘의 일종인 ADA Boost 법을 이용하여 이미지 형태를 인식하고 이를 바탕으로 자외선 이미지 자료의 형태결과를 학습시키는 방법으로 패턴 형태 인식을 수행하였다.
- 즉 모니터부의이미지 픽셀(pixel)값을 “방전 카운트”라 하여 설비의 이상 여부를 판단하게 되며, 초당 방전카운값이 표시된다. 방전 카운트 설정을 위한 분석방법은 Adaptive Threshold 방법과 Adaptive Dilation 방법[7] 두 가지 경우를 사용하였으며, 그림 3에 나타낸다.
- 또한 전력설비 중 폴리머애자를 대상으로 하여 고전압 인가 실험을 그림 7과 같이 수행하였다. 전압 인가는 KS C IEC 60060-1(2001)[8]에 의해 정의된 고전압 발생장치를 이용하여 전력 설비를 평가하는 방법을 활용하였다. 고전압발생장치(Hipotronics, 0～200k, USA)를 이용하여 기중 절연파괴가 될 때까지 10kV 씩 전압을 상승시키며, 발생되는 자외선은 UV 카메라 (B1, KESCO-EOST)를 이용하였다.
성능/효과
- 3.2절에 소개한 것과 같이 전기설비 기술기준의 판단기준에 자외선 이미지 형태에 의한 판단법이 추가되었지만, 전력설비와 UV 카메라와의 측정거리에 따라 이미지 크기는 다르게 된다. 이에 개발된 UV-IR 카메라에 거리측정기(LRF)를 탑재하여 거리별 자외선 이미지 형태에 따라 전력설비의 이상 여부를 판단할 수 있도록 하였다.
- 측정된 값은 거리별 유효 카운트 값을 만족하는 임의의 거리에 대한 일반적인 환산식을 획득하여 적용하므로 측정 위치에 따른 어떠한 거리에서도 절연파괴 대비 유효 카운트 값을 획득할 수 있게 되었다.
- 그림 10은 전압인가에 따른 코로나 방전량을 나타낸다. 침-평판 전극계와 폴리머애자에서 발생하는 코로나를 비교해보면, 침-평판 전극계에서는 약 54.1%에서 방전량이 약 3/sec이지만, 폴리머애자에서는 약 애자 표면의 열 열화에 의한 방전, 기중방전에 비해 연면방전의 절연파괴 전압이 약 70%정도 낮은 영향 등으로 절연매질이 공기뿐인 침-평판 전극보다 먼저 검출되는 것으로 추정된다.
후속연구
- 이를 바탕으로 해당거리에서의 절연파괴 시의 최대 방전값과 현재 나타나는 유효 카운트를 측정하여 방전일치율을 구하고 이를 전력설비의 열화정도 표와 비교하여 설비의 이상 유무를 판별하도록 하였다. 이를 통해 UV-IR 카메라를 통한 전력설비의 열화 현상 진단을 보다 효과적으로 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
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