[논문]SWT(Stationary Wavelet Transform)를 이용한 몰드변압기 방전 측정신호의 디노이징 특성 연구

최명일; 김재철

doi:10.5207/jieie.2014.28.3.084

SWT(Stationary Wavelet Transform)를 이용한 몰드변압기 방전 측정신호의 디노이징 특성 연구
A Study on the Comparison of Denoising Performance of Stationary Wavelet Transform for Discharge Signal Data in Cast-resin Transformer 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.28 no.3, 2014년, pp.84 - 90

최명일 (한국전기안전공사 전기안전연구원) , 김재철 (숭실대학교 전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The partial discharge of Cast-resin Transformer has a difficulty to be analyzed, because it is an abnormal condition signal of which stochastic characteristics varies with time variance. In this study, background noise coming from the outside of the cast-resin transformers through ground wire can be removed and only a discharge signal of which defects are simulated can be obtained, using the wavelet transform method, which is a time-frequency domain analysis technique. As a result, it was confirmed that de-noising using the SWT technique is the best efficient among three methods of the wavelet transform techniques.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 IEC 60076-11을 기준으로 활선상태에서 몰드변압기의 방전 펄스 전류를 측정하였다. 실험에 사용된 몰드변압기는 용량이 단상 30kVA (22.
본 연구에서는 영상 신호처리, 의료 등에서 노이즈 제거 기술 등의 많은 응용연구가 진행되고 있는 시간주파수영역 분석방법인 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 몰드변압기의 방전신호에서의 디노이징 기법을 연구하였다. 특히 결함을 모의한 몰드변압기의 방전신호와 접지선을 통해 변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 하기 위한 방법으로 이산 웨이블렛(DWT)와 웨이블렛 패킷(WPT), 정상 웨이블렛(SWT) 변환 기법을 적용하여 디노이징 시뮬레이션을 수행하여 디노이징 결과를 비교 분석하였다.
그러나 공장이나 빌딩 현장에서 몰드변압기의 열화상태 관리하는 방법은 온도관리, 소음진동관리 등의 수준으로 활선상태에서 사고를 예측하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 몰드변압기의 부분방전 측정을 중심으로 활선상태에서 열화 진단기술을 개선하고자 하였다. 몰드변압기 무정전진단 기술인 부분방전은 시간의 변화에 따라 확률적인 특성이 변하는 비정상(nonstationary) 신호로써 크기가 수 mV로 미약하고 주변환경의 여러 잡음에 쉽게 영향을 받기 때문에 현장에서 부분방전 신호와 잡음의 판별은 대단히 어려운 실정이다.

제안 방법

모 웨이블렛의 종류는 Haar, Morlet 등 다양하지만, 본 논문에서는 방전 신호의 기본 파형이 왜곡되지 않고, 잡음이 동일 레벨에서 많이 제거되는 기준량을 검토하여 DWT와 PWT에는 Daubechies 4(db4)을 선정 하였고, SWT에는 Bior 2.2를 선정하였다. 분해레벨은 모두 5레벨까지 결정하였다[6].
신호처리를 위한 시뮬레이션은 Matlab을 활용하였다. 몰드변압기 모의결함에 의한 발생된 방전신호는 이산 웨이블렛 변환(DWT), 웨이블렛 패킷 변환 (PWT), 정상 웨이블렛 변환(SWT) 방법을 이용하여 각각 노이즈가 제거된 신호를 분석하였다. 그림 6은 오실로스코프에서 측정된 신호된 신호를 Matlab에서 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 디노이징 하기 위한 신호 해석 모델로서 표 1에서 언급한 6가지 방법으로 디노이징 시뮬레이션을 실시하였다.
변압기 2차측에 219.8V(49A)가 인가되었을 때 1차 측에 22.9kV가 유기되었고, 코어측의 인위적인 결함 부위에서 발생하는 부분방전을 휴대용 부분방전 측정장비인 MPD 600(omicron, 오스트리아)을 이용하여 방전을 선행 측정하였다. 그림 4는 MPD 600의 측정결과로서 변압기 결함에서 발생한 부분방전은 주변 노이즈와 방전펄스가 섞여 혼합되어 계측되여 실제 결함에 의한 부분방전 패턴분석에 어려움이 있다.
특히 몰드변압기의 진단항목인 부분 방전은 비주기적이고 일시적인 시간영역을 갖고 있으며, 결함자체에서 발생하는 방전신호가 주변의 노이즈 신호에 상당한 영향을 받기 때문에 정량적 분석에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 시간-주파수영역의 신호분석방법인 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 접지선을 통해 몰드변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 결함을 모의한 몰드변압기의 방전 신호만 얻을 수 있었다. 결과적으로 3가지 웨이블렛 변환기법 중에 SWT(Stationary Wavelet Transform) 기법을 이용한 디노이징이 가장 효율적인 것을 확인 하였다.
9kV/220V)이며, 방전신호를 모의하기 위한 인위적인 결함을 위하여 그림 2와 같이 변압기 상단부 코어측에서 금속바(1cm×5mm×1cm) 를 고압측 권선 방향으로 삽입하였다. 입력 전압원으로서 단상 30kVA (입력 : 220V, 출력 : 0～300V) 유도전압 조정기(IVR) 에서 몰드변압기 2차측으로 전압이 주입되고 몰드 변압기 1차측에 22.9kV가 유기되어 결함부위에서 발생되는 방전을 HFCT(high frequency current transformer) 센서를 통하여 측정하였으며, 디지털 오실로스코프(2Gs/s, 5GHz, Tecktronix)에서 500ns/div 에서 205,000개의 데이터를 저장하였다. 그림 3은 몰드변압기의 방전 펄스를 측정하기 위한 실험 구성도를 나타낸 것이다.
본 연구에서는 영상 신호처리, 의료 등에서 노이즈 제거 기술 등의 많은 응용연구가 진행되고 있는 시간주파수영역 분석방법인 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 몰드변압기의 방전신호에서의 디노이징 기법을 연구하였다. 특히 결함을 모의한 몰드변압기의 방전신호와 접지선을 통해 변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 하기 위한 방법으로 이산 웨이블렛(DWT)와 웨이블렛 패킷(WPT), 정상 웨이블렛(SWT) 변환 기법을 적용하여 디노이징 시뮬레이션을 수행하여 디노이징 결과를 비교 분석하였다. 웨이블렛 변환을 이용한 디노이징 기법은 향후 몰드변압기의 온라인 부분방전 모니터링 시스템 구축에 있어서 노이즈 제거기법으로써 활용이 기대된다.
방전신호의 디노이징을 위한 웨이블렛 변환 시뮬레이션 조건은 표 1과 같다. 표 1의 조건에서 A와 B는 DWT에 의한 디노이징 방법으로 모함수는 db4를 선정하였고, 임계값은 식 (1)의 universal threshold rule 과 임계값 0.09를 조건으로 각각 시뮬레이션 하였으며, C와 D는 WPT에 의한 디노이징 조건으로 모함수와 임계값은 A와 B와 동일하게 적용하였다. E와 F는 SWT에 의한 디노이징 방법으로 모함수는 Bior2.

대상 데이터

실험에 사용된 몰드변압기는 용량이 단상 30kVA (22.9kV/220V)이며, 방전신호를 모의하기 위한 인위적인 결함을 위하여 그림 2와 같이 변압기 상단부 코어측에서 금속바(1cm×5mm×1cm) 를 고압측 권선 방향으로 삽입하였다.

데이터처리

DWT, PWT 그리고 SWT 웨이블렛 변환에 의한디노이징 결과를 확인하기 위하여 식 (2)의 MSE (mean square error)와 식 (3)의 SNR(signal to noise ratio)을 사용하여 결과를 비교하였다[6-9].

이론/모형

09를 조건으로 각각 시뮬레이션 하였으며, C와 D는 WPT에 의한 디노이징 조건으로 모함수와 임계값은 A와 B와 동일하게 적용하였다. E와 F는 SWT에 의한 디노이징 방법으로 모함수는 Bior2.2를 선정하였고, 임계값은 이전 조건와 동일하게 적용하였다.
이산 웨이블렛 변환(DWT), 웨이블렛 패킷 변환 (WPT) 그리고 정상 웨이블렛 변환(SWT) 기법을 통한 몰드변압기에서 측정한 방전신호의 노이즈 제거 결과를 표 2에서 나타내었다. 결과 비교를 위한 임계값은 Donoho와 Johnstone에 의해 제안된 Universal thresholding rule을 적용한 방법과 Matlab에서 최적의 임계값을 도출하기 위해 적용한 임계값(thr=0.09)을 각각의 웨이블렛 변환 기법에 적용하였다.
몰드변압기 모의결함에 의한 발생된 방전신호는 이산 웨이블렛 변환(DWT), 웨이블렛 패킷 변환 (PWT), 정상 웨이블렛 변환(SWT) 방법을 이용하여 각각 노이즈가 제거된 신호를 분석하였다. 그림 6은 오실로스코프에서 측정된 신호된 신호를 Matlab에서 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 디노이징 하기 위한 신호 해석 모델로서 표 1에서 언급한 6가지 방법으로 디노이징 시뮬레이션을 실시하였다.
신호처리를 위한 시뮬레이션은 Matlab을 활용하였다. 몰드변압기 모의결함에 의한 발생된 방전신호는 이산 웨이블렛 변환(DWT), 웨이블렛 패킷 변환 (PWT), 정상 웨이블렛 변환(SWT) 방법을 이용하여 각각 노이즈가 제거된 신호를 분석하였다.
측정된 신호의 노이즈 제거를 위해서 임계값 용 방법(threshold rule)은 hard-threshold로 적용하였고, 임계값(threshold value) λ는 Donoho와 Johnstone에 의해 제안된 universal thresholding rule을 적용하였고, Nj는 j번째 분해레벨에서 계수의 길이로서 식 (1) 과 같다[7].

성능/효과

본 연구에서는 시간-주파수영역의 신호분석방법인 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 접지선을 통해 몰드변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 결함을 모의한 몰드변압기의 방전 신호만 얻을 수 있었다. 결과적으로 3가지 웨이블렛 변환기법 중에 SWT(Stationary Wavelet Transform) 기법을 이용한 디노이징이 가장 효율적인 것을 확인 하였다. 본 연구의 결과인 웨이블렛 변환을 이용한 디노이징 기법은 향후 몰드변압기의 온라인 부분방전 모니터링 시스템 구축에 있어서 노이즈 제거기법의 기초적 자료로 활용될 수 있다.
결론적으로 DWT, WPT, 그리고 SWT의 시뮬레이션 결과에서 SNR과 MSE를 비교하였을 경우에 임계값을 universal rule로 이용하였을 경우와 임계값을 0.09로 직접 세팅하였을 경우 모두에서 SWT가 몰드 변압기 방전신호에 대한 디노이징 효과가 우수함을알 수 있었다.
09일 때 노이즈 제거된 신호를 검출하였다. 해석결과에서 DWT에서는 universal thresholding rule를 적용한 결과에서 노이즈 신호가 일부분만 디노이징된 것을 확인할 수 있다.

후속연구

결과적으로 3가지 웨이블렛 변환기법 중에 SWT(Stationary Wavelet Transform) 기법을 이용한 디노이징이 가장 효율적인 것을 확인 하였다. 본 연구의 결과인 웨이블렛 변환을 이용한 디노이징 기법은 향후 몰드변압기의 온라인 부분방전 모니터링 시스템 구축에 있어서 노이즈 제거기법의 기초적 자료로 활용될 수 있다.
특히 결함을 모의한 몰드변압기의 방전신호와 접지선을 통해 변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 하기 위한 방법으로 이산 웨이블렛(DWT)와 웨이블렛 패킷(WPT), 정상 웨이블렛(SWT) 변환 기법을 적용하여 디노이징 시뮬레이션을 수행하여 디노이징 결과를 비교 분석하였다. 웨이블렛 변환을 이용한 디노이징 기법은 향후 몰드변압기의 온라인 부분방전 모니터링 시스템 구축에 있어서 노이즈 제거기법으로써 활용이 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	일본공업협회에서 제시한 몰드변압기의 평균 수명치는 몇 년인가?	9kV급 수전용으로 설치되어 전체 변압기의 약 10% 내외의 설치비율로서 국내 자가용 수전설비의 200,000만 개소 이상에서 사용하고 있는 것으로 추정된다. 일본공업협회에서는 몰드변압기의 평균 수명치를 25.2년으로 제시하고 있기 때문에 초기에 시설된 몰드변압기는 사용 년수를 초과했음을알 수 있다[1-2].
	몰드변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하기 위한 웨이블렛 변환 기법 중 가장 효과적인 것은 무엇인가?	본 연구에서는 시간-주파수영역의 신호분석방법인 웨이블렛 변환 기법을 이용하여 접지선을 통해 몰드변압기 외부에서 유입되는 백그라운드 노이즈를 제거하고 결함을 모의한 몰드변압기의 방전 신호만 얻을 수 있었다. 결과적으로 3가지 웨이블렛 변환기법 중에 SWT(Stationary Wavelet Transform) 기법을 이용한 디노이징이 가장 효율적인 것을 확인 하였다. 본 연구의 결과인 웨이블렛 변환을 이용한 디노이징 기법은 향후 몰드변압기의 온라인 부분방전 모니터링 시스템 구축에 있어서 노이즈 제거기법의 기초적 자료로 활용될 수 있다.
	국내에서 몰드변압기는 얼마나 사용되는가?	국내에서 몰드변압기는 1981년 이화전기공업에서 최초로 상용화한 이후 22.9kV급 수전용으로 설치되어 전체 변압기의 약 10% 내외의 설치비율로서 국내 자가용 수전설비의 200,000만 개소 이상에서 사용하고 있는 것으로 추정된다. 일본공업협회에서는 몰드변압기의 평균 수명치를 25.

참고문헌 (9)

KESCO, "Survey on the use of Resin Transformer in Korea", 1998.
Kil-Mo Shong, Myung-Il Choi, Young-Seog Kim, Sun-Bae Bang, Chong-Min Kim, "A Study on the Comparison of the Vibration Data in Cast Resin Transformer According to the Load Type", KIIEE, V.26, No.4, pp.75-81, 2012.

원문보기 상세보기
Kil-Mo Shong, Sun-Bae Bang, Chong-Min Kim, Young- Seog Kim, Myung-Il Choi, "The vibration detection and analysis of 3-phase cast resin transformer in less than 50% load conditions", KIEE, V.61, No.7, pp.7992-997, 2012.

원문보기 상세보기
Sun-Bae Bang, Chong-Min Kim, Chong-Yeun Park, Young-Sik Chung, "Analysis of Detection Method for Series Arc Fault Signal by using DWT", KIEE, V.58, No.3, pp.362-368, 2009.
Hye-Lim Yoo, Hyun-Sook Jo, Hyung Lee, In-Jung Lee, "Image eliminating noise using SWT(Stationary Wavelet Transform)", KITA, pp.9-28. 2007.
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X. Zhou, C. Zhou, B.G. Stewar, "Comparisons of Discrete Wavelet Transform, Wavelet Packet Transform and Stationary Wavelet Transform in Denoising PD Measurement Data", Conference Record of the 2006 IEEE International Symposium on, pp.237-240, 2006.
S. H. Mortazavi, S. M. Shahrtash, "Comparing Denoising Performance of DWT,WPT,SWT and DT-CWT for Partial Discharge Signals", Universities Power Engineering Conference, pp.1-6, 2008.
B. Vigneshwaran, R.V. Maheswari, P. Subburaj, "An improved threshold estimation technique for partial discharge signal denoising using Wavelet Transform", 2013 International Conference on, pp.300-305, 2013.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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