[논문]변전소 자동화를 위한 상태감시 시스템에 관한 연구

이흥재; 이은재

doi:10.5207/jieie.2014.28.2.084

변전소 자동화를 위한 상태감시 시스템에 관한 연구
Study on the Supervisory Monitoring System for Substation Automation 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.2, 2014년, pp.84 - 91

이흥재 (광운대학교 공대 전기공학과) , 이은재 (LS산전(주) HVDC 연구팀)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper introduces the application of supervisory monitoring system for substation automation based on IEC 61850. The objective of proposed system is detection of such a malfunction or degradation of devices. The supervisory monitoring procedure consists of a two step - topology processor and state estimation. The topology processor using artificial intelligence is a preprocessing step of state estimation. Topology processor identifies the topology structure of switches in substation and detects an error of ON/OFF state data. The state estimation is an algorithm that minimizes an error between optimal estimation values and real values. The proposed system is applied to standard digital substation based on IEC 61850 for performance verification.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 IEC 61850 기반의 디지털 변전소를 위한 위상구조 처리 프로세싱 기반의 상태감시 시스템을 제시하였다.
측정값을 기반으로 하는 상태추정에서 허용치 이상의 오차를 포함한 일부 값에 의하여 상태추정의 전반적인 신뢰도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 상태추정 값의 신뢰도를 향상시키기 위하여 부정확한 측정값의 검출을 위한 대표적인 방법인 카이스퀘어 테스트에 관한 연구를 수행하였다. 다음 그림 5는 불량데이터 검정 알고리즘의 흐름도이다.
그러나 컴퓨터와 네트워크 기술의 비약적인 발달과 함께 다양한 센서 및 장비들의 성능이 크게 개선되었음에도 불구하고 아직도 여전히 전력시스템에서 자동적으로 구성 설비들의 고장이나 성능의 저하상태를 인식하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 이러한 설비들의 고장 및 성능저하 상태를 실시간으로 인지하고 신속한 조치를 통해 변전소 운영의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 하는 61850 프로토콜 기반의 실시간 상태감시 시스템을 제안하고자 한다.

제안 방법

상태추정 시스템은 개발된 상태추정 소프트웨어를 이용하여 상태방정식으로부터 획득한 시스템 매트릭스를 입력으로 받아 상태추정을 수행하고, 추정값과 오차를 출력한다. 또한 카이스퀘어 이론을 적용한 불량데이터 검정 소프트웨어를 이용하여 불량데이터를 검출함으로써 상태추정의 전반적인 신뢰도를 향상시켰다.
본 논문에서 제시된 위상구조 오류검출 프로그램 및 상태추정 시스템을 개발 중인 상위 운영 HMI의 일부분으로 “운영 솔루션”에 탑재하여 어플리케이션으로써 시스템의 상태를 추정하도록 하였다.
본 시스템은 크게 위상구조 처리 프로세싱과 상태추정 두 단계로 구성되어 있다. 인공지능을 이용한 위상 구조 처리 프로세서는 차단기, 단로기 등의 스위치 개폐 상태를 실시간으로 입력받아 탐색과정을 통하여 변전소의 위상구조를 인식하고 스위치 상태 데이터의 오류를 보정하여 이를 기반으로 시스템 매트릭스(H Matrix)를 생성하는 방법으로써, 상태추정의 전처리 단계에 적용된다.
본 변전소 상태감시 시스템은 IEC 61850 기반의 디지털 표준형 변전소에 프로토타입 시스템으로의 적용이 수행되었다. 이를 통해 시스템의 성능을 검증하였다. 개발된 IEC 61850 기반의 상태감시 시스템은 변전소 복구에 대한 추가적인 연구가 필요하나 현재까지의 프로토타입 시스템의 데이터 검정 특성을 살펴볼 때, EMS 및 SCADA와 연계하여 실제 전력계통에 적용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
표에서 명암이 들어간 부분이 검출된 불량데이터 이다. 확률적으로 표준화된 편차가 절대값 3을 넘었을 경우에 측정값을 불량 데이터로 간주하지만, 본 사례연구의 경우처럼 표준화된 오차가 절대값 3이하이며, 대상 데이터의 J(x) 값이 평가치를 넘는 경우에는 가장 큰 표준화된 오차를 갖는 측정값을 불량데이터로 간주한다.

대상 데이터

변전소 상태추정 소프트웨어의 성능검증을 위한 사례연구는 국내 154kV급 이중 모선 구조의 송포 변전소를 대상으로 하였다. 송포 변전소의 구성 세부 내역은 다음과 같다.
사례연구를 위해 그림 1에서 두 개의 스위치에서 오류가 발생한 경우를 모의하였다. 그림에서 보는 바와 같이 6233, 4244번 차단기가 OFF되어 있고 변압기에 608.
카이스퀘어 테스트를 이용하여 아날로그 불량데이터 오류 검출 소프트웨어를 개발하였으며, 송포 변전소를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사용된 데이터는 송포 변전소의 실제 데이터이며, 계측기의 표준편차를 구하기 위해 9개의 연속된 데이터를 설정하였다. 표 3은 대상 데이터 중 불량데이터의 검출을 나타낸다.
위상구조 처리 및 시스템 매트릭스 생성의 효율성을 검증하기 위하여 샘플 변전소를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 변전소의 위상구조는 위의 그림 3과 같으며, 상위모선의 부스타이를 투입하고, #2MTR과 DL#7 및 DL#10을 계통에서 분리한 상태로 운전하고 있는 상태이다.
카이스퀘어 테스트를 이용하여 아날로그 불량데이터 오류 검출 소프트웨어를 개발하였으며, 송포 변전소를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사용된 데이터는 송포 변전소의 실제 데이터이며, 계측기의 표준편차를 구하기 위해 9개의 연속된 데이터를 설정하였다.

이론/모형

변전소의 실시간 위상구조는 각 변전기기 사이에 설치된 스위치의 개폐상태에 따라 결정된다. 변전기기와 변전소의 위상구조는 인공지능용 언어인 PROLOG를 이용하여 정의하였다. 변전기기의 정의에 의한 데이터베이스는 어느 주어진 시점에서 개폐기 정보를 포함하여 단지 변전소 전체의 설비를 나타내고 있을 뿐 변전소의 실시간 위상구조는 표현하지 못하고 있다.
본 변전소 상태감시 시스템은 IEC 61850 기반의 디지털 표준형 변전소에 프로토타입 시스템으로의 적용이 수행되었다. 이를 통해 시스템의 성능을 검증하였다.
상태추정 소프트웨어의 개발 툴은 Visual C++을 사용하였으며 역행렬 연산은 Gauss-Jordan Elimination 알고리즘을 이용하였다. 변전소 상태추정 소프트웨어는 계측기의 측정값, 계측기의 허용 오차범위, 상태방정식으로부터 획득한 시스템 매트릭스를 입력으로 받아 상태추정을 수행하고, 추정값과 오차를 출력한다.
상태추정은 상태변수에 의한 최적의 추정치를 계산 하는 절차로 노이즈가 섞인 측정 데이터로부터 계통의 상태변수를 실제 상태에 가깝도록 계산하기 위하여 실제 상태와의 오차를 최소로 하는 알고리즘이다. 상태추정을 위하여 가중최소자승법을 적용하였으며, 계측기의 오차함수를 최소화하기 위한 최적조건은 다음 식 (1)과 같다.
시스템 매트릭스는 상태 방정식을 나타내며 상태추정에 있어서 매우 중요한 전처리 과정이다. 상태추정을 위해서는 상태변수와 실제 상태와의 오차를 최소로 하는 가중최소자승법을 사용하였으며 아날로그 불량데이터의 유무를 판별하기 위해 카이스퀘어 이론을 적용하였다. 개발된 변전소 상태 감시 시스템은 성능검증을 위해 IEC 61850 기반의 표준형 디지털 변전소에 적용하여 보았으며 실계통에 적용 가능함을 확인하였다.
상태추정은 위와 같은 문제들을 유발시킬 수 있는 위상구조 오류를 인식할 수 없기 때문에 이러한 오류를 보정하지 않을 경우 상태추정 결과에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 위상구조 오류를 보정하기 위하여 본 논문에서는 Rule-based 알고리즘을 사용하였다[4].
탐색 전략은 여러 가지가 있을 수 있으나 본 논문에서는 이중화 탐색 전략을 사용하였다[5].

성능/효과

상태추정을 위해서는 상태변수와 실제 상태와의 오차를 최소로 하는 가중최소자승법을 사용하였으며 아날로그 불량데이터의 유무를 판별하기 위해 카이스퀘어 이론을 적용하였다. 개발된 변전소 상태 감시 시스템은 성능검증을 위해 IEC 61850 기반의 표준형 디지털 변전소에 적용하여 보았으며 실계통에 적용 가능함을 확인하였다.
위상구조 처리 프로세싱의 성능검증을 위하여 샘플 변전소를 대상으로 사례연구를 수행하였고, 변전소의 위상구조를 효과적으로 인식하고 위상구조 오류가 발견되었을 시 보정이 가능함을 확인하였다. 송포 변전소를 대상으로 한 사례연구에서는 상태추정 시스템이 추정값과 오차 출력 및 불량데이터의 검출을 수행하는 것을 확인하였다.

후속연구

이를 통해 시스템의 성능을 검증하였다. 개발된 IEC 61850 기반의 상태감시 시스템은 변전소 복구에 대한 추가적인 연구가 필요하나 현재까지의 프로토타입 시스템의 데이터 검정 특성을 살펴볼 때, EMS 및 SCADA와 연계하여 실제 전력계통에 적용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서 제시하는 이중모선 구조의 변전소는 우리나라 154kV급 배전변전소의 표준이며 인구가 밀집한 중국과 일본의 대도시에서는 많이 사용되지만 일찍부터 민영화가 이루어진 미국이나 유럽의 경우 설비와 유지보수비용의 측면에서 단모선 변전소를 사용하기 때문에 현재까지 본 논문에서 제시한 연구는 발표된 바 없으며 일본과 중국에서도 이중모선 변전소의 고장진단의 연구결과는 다수 발표되었지만[1-3] 상태추정을 기반으로 한 상태감시 시스템이 발표된 바는 없다. 그러나 변전스카다의 성능이 비약적으로 향상되고 있는 만큼 앞으로 스마트그리드의 확대적용과 함께 우리나라 변전계통 운영의 신뢰성증대에 크게 기여할 것으로 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 상태추정을 위해서 어떤 방법을 사용하였는가?	시스템 매트릭스는 상태 방정식을 나타내며 상태추정에 있어서 매우 중요한 전처리 과정이다. 상태추정을 위해서는 상태변수와 실제 상태와의 오차를 최소로 하는 가중최소자승법을 사용하였으며 아날로그 불량데이터의 유무를 판별하기 위해 카이스퀘어 이론을 적용하였다. 개발된 변전소 상태 감시 시스템은 성능검증을 위해 IEC 61850 기반의 표준형 디지털 변전소에 적용하여 보았으며 실계통에 적용 가능함을 확인하였다.
	시스템 매트릭스란?	인공지능을 이용한 위상 구조 처리 프로세서는 차단기, 단로기 등의 스위치 개폐 상태를 실시간으로 입력받아 탐색과정을 통하여 변전소의 위상구조를 인식하고 스위치 상태 데이터의 오류를 보정하여 이를 기반으로 시스템 매트릭스(H Matrix)를 생성하는 방법으로써, 상태추정의 전처리 단계에 적용된다. 시스템 매트릭스는 상태 방정식을 나타내며 상태추정에 있어서 매우 중요한 전처리 과정이다. 상태추정을 위해서는 상태변수와 실제 상태와의 오차를 최소로 하는 가중최소자승법을 사용하였으며 아날로그 불량데이터의 유무를 판별하기 위해 카이스퀘어 이론을 적용하였다.
	상태추정은 위상구조 오류를 인식할 수 없기 때문에 이러한 오류를 보정하지 않을 경우 상태추정 결과에 막대한 영향을 미칠 수 있는데 위상구조 오류를 보정하기 위해 논문에서 사용한 알고리즘은?	상태추정은 위와 같은 문제들을 유발시킬 수 있는 위상구조 오류를 인식할 수 없기 때문에 이러한 오류를 보정하지 않을 경우 상태추정 결과에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 위상구조 오류를 보정하기 위하여 본 논문에서는 Rule-based 알고리즘을 사용하였다[4]

참고문헌 (6)

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상세보기
S. Ito, 1. Hata, T. Hasegawa, M. Amano, and A Maruyama, "Advanced Operatlon GUldance System for 500KV Substation," Electrical Power & Energy Systems, vol. 14, no. 2/3 pp. 114-121,June 1992.

상세보기
C. Fukui and J. Kawakarmi, "An Expert System for Fault Sectlon Estmation Using InformatlOn from Protective Relays and Clrcult Breakers," IEEE T rans. on Power De livery, vol' 1, no. 4, pp. 83-90, October 1986.

상세보기
Sungmin park, Eunjae Lee, Wonkun Yu, Heungjae Lee and Jeonghoon Shin, "State Estimation for Supervisory Monitoring of Substations," IEEE TRANSACTION ON SMART GRID, VOL. 4, NO. 1, March 2013.
H. J. Lee, I. S. Wang, H. J. Kang, S. G. Lee, D. J. Kim, M. C. Kang and C. H. Lim, "A Study on Topology Processor for Substation Automation," KIEE Summmer Conference, July 2007.
H. J. Lee, I. S. Wang, Y. H. Kim, S. M. Park and H. J. Kang, "A Study on the State Estimation for Distribution Substations," IEEE Summer Conference, July 2000.

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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