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부분방전 신호 검출 시 노이즈 제거방법
The Noise Removal Methode of Partial Discharge Signal 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.8, 2016년, pp.1436 - 1441  

최문규 (College of Information and Communication Engineering, Gwangju-Jeonnam Head office, KEPCO) ,  차한주 (Dept. of Electrical Engineering, Chungnam National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently, partial discharge diagnosis in the field of prevention applied technology and diagnostic equipment is a possible strong limit to remove the noise generated by external or internal I still have one unreliable diagnosis. This technology is the noise removal from signal the time lag analysis...

주제어

#Partial discharge   #Noise   #Low speed   #High speed  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 부분방전 발생 시 신호를 검출·분석하는데 적합한 노이즈 제거방법에 대하여 살펴보았다.
  • 결국, 부분방전 발생 시 신호의 분석과 일관적인 부분방전 발생원의 위치를 추적하지 못하는 문제점을 갖고 있으며, 초기 데이터 취득 후 일정시간 후에 오실로스코프를 활용하여 부분방전 발생 위치를 측정함으로써 위치추적에 장시간 소요되는 문제점이 내포되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 한 단계 진보된 노이즈 제거기술을 활용하여 부분방전 신호를 취득하고 이를 바탕으로 부분방전 발생 위치를 추적[2]할 수 있도록 신호를 제공하는 방법이다. UHF 주파수 대역에서의 노이즈 신호와 부분방전 신호 발생 시간차를 이용하여 신호성분 분석 및 부분방전 유형, 진단결과를 한 화면에서 확인할 수 있으며, 노이즈 신호를 효율적으로 제거하고 신호의 패턴 분석과 펄스를 주파수 군[3]으로 분류하여 제공된 데이터를 통하여 Δt를 산출하고 부분방전 발생 위치를 일괄 추적할 수 있는 통합시스템에도 적용할 수 있다[4].
  • 본 논문은 부분방전 신호분석 능력의 신뢰성을 향상시키고, 부분방전 결함별 데이터베이스를 구축함으로써 부분방전 신호의 체계적인 라이브러리를 관리할 수 있으며, 노이즈 제거방법을 이용하여 부분방전 결함과 부분방전 위치 추적에 적극 활용하고자 한다.
  • 본 논문은, 노이즈를 보다 효율적으로 제거하고 정확하게 부분방전의 발생 여부를 진단하고 발생 위치를 검출할 수 있도록 신호를 제공함으로써, 전력기기의 결함에 따른 부분방전으로 인한 고장을 미연에 방지할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 노이즈 제거 기술인 노이즈게이팅 기법 및 노이즈 옵셋 기법의 문제점은 무엇인가? 전력설비의 부분방전 진단 시 중요한 요소중 하나는 측정된 신호중에서 주변 및 측정대상 설비내의 노이즈 신호를 제거하는 기술이다. 그러나, 기존의 노이즈 제거 기술인 노이즈게이팅 기법 및 노이즈 옵셋 (Off-Set) 기법은 부분 방전신호에 포함된 유입 노이즈 제거 시 레벨 및 시간제거 기법에 의한 분리로 낮은 방전신호와 동시간대역의 방전신호가 제거되는 경우가 발생하여 부분방전 검출 신호의 진단 및 판단에 대한 신뢰성이 결여된다.
노이즈가 포함된 부분방전 신호분리가 어려운 이유는 무엇인가? 이러한 노이즈가 포함된 부분방전 신호분리와 설비내부에서 발생 시 발생 위치 추적 또한 어렵다. 현장 여건에 따라 유입 노이즈의 주파수, 크기, 유형이 시시각각 변하여 노이즈 제거 필터의 구축이 용이하지 않기 때문이다.
부분방전을 자동으로 진단하기 위한 대표적인 기법에는 무엇이 있는가? 부분방전을 자동으로 진단하기 위한 대표적인 기법으로는 반복적인 학습과정을 통해 데이터에 내재되어 있는 패턴을 찾아가는 신경망(Neural network) 기법과 전문가의 식별 능력을 컴퓨터 알고리즘 형태로 구현한 퍼지(Fuzzy) 기법을 사용하여 분석을 하며, 표시부에 있어서 검출신호의 크기를 피코-쿨롱 및 dB로 선택 표기와 동시에 결함의 종류도 판정하여 정확도를 한층 더 높일 수 있다.
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참고문헌 (7)

  1. Seung-Chul Lee, Seung-young Jung, Ja-yoon Koo, Jae-ho Lee, "A Study for the fault Location ofInsulation Defects Considering Waveguide Characteristics in GIS" KIEE, Vol. 57, No. 2, pp. 252-255, 2008. 2. 

  2. Sun-geun Goo, Hyoung Tun Ju, Gi-jun Park, Ki-Seon Han, Jin-yeol Yoon, "Partial Discharge Location Method using Group Velocity Difference of Modes in a Electromagnetic Partial Discharge Signal in GIS Insulation Bus", the Korea Electric Power Corporation, Trans. KIEE. Vol. 56, No. 12, pp. 2184-2188, Dec, 2007. 

  3. Masayuki Hikita, "Fundamental Principles and Application of Diagnosis for GIS using Partial Discharge Measurements" Department of Electrical and Electronics Engineering, 2011 International Conference on Electrical Engineering and Informatics 17-19 July 2011, Bandung, Indonesia 

  4. Mun-Gyu Choi, Yong-Woo Park, Byeong-heon Kim, Chung-ho Yoon, "Apparatus for Analyzing Pattern of Partial Discharge and Detecting Location System of Partial Discharge", the Korea Electric Power Corporation, Republic of Korea patent application number, 10-2014-0140906, 2014. 

  5. Eric Bogatin "Signal and power lntegrity : Time and frequency domains", 2015. pearson Education, Informit, Jul, 2009. 

  6. A. Cavallini, A Contin, Gian Carlo Montanari, F. Puletti, "Advanced Partial Discharge Inference in On-Field Measurements, Part I : Noise Rejection" IEEE 1070-9878-1, 2003 

  7. X. Zhang J. Zhou N. Li Y. Wang State Key Laboratory of Transmission & Distribution Equipment and Power System Safety and New Technology Chongqing University, Shapingba District, Chongqing 400044, People' Republic of China "Suppression of UHF partial discharge signals buried in white-noise interference based on block thresholding spatial correlation combinative de-noising method" Published in IET Generation, 19th September 2011. 

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