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[국내논문] 예방진단기술을 이용한 지능형 GIS 감시시스템에 관한 연구
A Study on a Intelligent GIS Monitoring System using the Preventive Diagnostic Technology 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.6, 2014년, pp.244 - 251  

박기영 (전주비전대학교 디지털전자정보과) ,  이종하 (전주비전대학교 디지털전자정보과) ,  조숙진 (전주비전대학교 건축과) ,  최형기 (썬메디텍(주)) ,  정의붕 (호원대학교 자동차기계공학과)

초록
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본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we give a detailed account of normal and abnormal state of GIS(Gas Insulated Switch-gear) using the preventive diagnostic technology. And it is based on the analysis and diagnosis for storing data of GIS by intelligent GIS monitoring system. The wave shape of GIS sound is similar to n...

주제어

#GIS(Gas Insulated Switch-gear)   #Preventive Diagnostic Technology   #Spectrogram Energy  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이런 이유로, 시스템의 고장에 대해 오랜 경험을 지닌 기술자들이 청진기로 소리를 듣고 고장을 진단하는 것에 착안하여 시스템 내부에서 나오는 소리 즉 시스템의 청진음을 통하여 가청주파수대역의 한계로 들리지 않는 미세한 소리까지 수집한 데이터를 시간영역과 주파수영역에서 분석하여 비교하였다. 본 논문에서는 자체 제작된 지능형 GIS 감시시스템을 이용하여 수집한 데이터를 분석하여 시스템을 감시하고 이상이 있을 경우 경보를 통해 시스템의 안전성을 확인하고 장애를 미연에 방지하도록 하였다.
  • 본 논문에서는 정상 GIS 데이터음과 외부잡음이나 GIS 절체에 의한 데이터의 분석을 통해 GIS에 대해 상시 진단할 수 있는 연구를 수행하였다. 정상과 문제시 (외부 잡음 및 절체시 등)에 대한 데이터 음을 구분하기 위해 시간영역에서는 LCR값, 주파수 영역에서는 dbML과 dbHL 파라메터를 이용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
전력기기를 진단하는 방법으로 무엇이 있는가? 현재의 전력기기에 사용되는 진단방법으로는 가스분석에 의한 화학적 검출법, 초음파 측정 혹은 진동 측정에 의한 기계적 검출법, 부분방전 측정을 위한 RF측정법, UHF측정법 같은 전기적 검출법 등이 제시되고 있다.
GIS의 구조적 특성 때문에 발생할 수 있는 문제점은 무엇인가? 그러나 밀폐구조이며 또한 만일에 내부에서 이상이 발생할 경우에는 그 상황을 외부에서 직접 확인하기가 매우 어렵기 때문에 발견이 늦어진 경우에는 중대한 사고로 발전될 우려가 있어 각종 센서를 활용해 간접적으로 고장의 징후를 검출하는 내부진단장치가 활용되고 있다.[2]
GIS음의 파형은 무엇에 의하여 발생되는가? 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.
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참고문헌 (4)

  1. F. H. Kreuger, E. Gulski and A. Krivda, "Classification of Partial Discharges", IEEE Trans. on Elect. Insul., Vol. 28, No. 6, pp.917-931, 1993. 

    상세보기 crossref

  2. Momiyama Giyoaki, "Development of a high performance portable PD detection device", Product and Electrics, 2006. 12. 

  3. K. Y. Park, "Wireless Diagnosis System for Chest Disease using Thoracic Sound," IEEE, Honam Section, vol. 13, no.1, pp. 57-62, 2004. 

  4. K. Sohara, M. Kotani, "Application of Kernel Principal Components Analysis to Pattern Recognitions", SICE2002, Aug.5-7, 2002. 

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