[논문]50kW 태양광 설비의 아크 검출 알고리즘 개발

김상규; 이창성; 지평식

doi:10.5370/kieep.2018.67.1.027

50kW 태양광 설비의 아크 검출 알고리즘 개발
Development of Arc Detection Algorithm for 50 kW Photovoltaic System 원문보기

김상규 (KP & Safety Diagnosis Institute) , 이창성 (Semyeong ENG Ltd.) , 지평식 (Dept. of Electrical Engineering, Korea National University of Transportation)

In this paper, we developed an algorithm to detect arc of PV power plant through frequency analysis. For arc detection based on frequency analysis, the filter should be designed to emphasize the difference between the arc state and the normal state. Therefore, in this paper, we analyzed the arc detection performance according to various filter structures. The arc detection algorithm developed in this paper extracts the filtering signal on current by using various filters and then calculates the frequency components and total energy using the FFT. In the final step, the arc is detected using the calculated energy magnitude. In order to verify the performance of the proposed arc detection algorithm, experiments were conducted on 51 kW solar inverters connected to power line. Through various experiments, it was confirmed that the proposed method effectively detects the arc.

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

문제 정의

그러나 이러한 대역주파수 범위는 사용 환경에 따라 상이할 수 있음으로 명확하게 제시되고 있지는 않다. 따라서 본 논문에서는 다양한 필터구조에 따른 아크 성능을 분석하고, 연속된 주파수 정보의 크기 정보를 이용하여 아크를 검출하였다.
태양광 발전설비에서 아크 문제를 다루기 위하여 북미에서는 NEC (National Electrical Code) 690에 “옥상 PV 어레이에서 직렬 아크 결함 보호” 조항이 기술되었다[1]. 또한, UL 1699B에서 아크 검출 및 차단 성능을 평가하기 위한 시험을 상세히 기술하였다. UL 1699B는 미국의 NEC 제 690조에 포함된 조항으로 UL 1699 “Arc Fault Interruption” 표준에 추가된 것이다.
본 논문에서는 공공기관 등에 널리 설치되어 있는 50 kW 태양광 발전설비에 대해 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 그림 4에서는 50 kW 태양광 패널 설치 사진을 나타냈다.
본 논문에서는 주파수 분석기반의 태양광 발전설비의 아크 검출 알고리즘을 개발한다. 주파수 분석기반의 아크 검출을 위해서는 아크상태와 정상상태의 특성을 충분히 반영하는 필터를 설계하여야 한다.
태양광 설비의 아크 검출을 위해 Alam 등은 PV시스템에 대한 다양한 결함의 원인을 조사하고 아크 검출 방법의 특징을 비교 분석한 논문을 발표하였다[3]. 이 논문에서는 지락, 선간 결함 및 아크 결함을 상세히 기술하였으며, 접지 및 접지되지 않은 PV 어레이는 화재를 방지하기 위해 다양한 고장 감지 및 완화 기술을 사용해야 한다고 기술하고 있다. 또한 기존 아크 검출 기술의 일부 한계로 인해 지락이 감지되지 않아 PV 어레이 및 주변 환경에 심각한 손상을 줄 수 있다고 기술하고 있다.

제안 방법

그림 3에서 보는 바와 같이 Pulse사의 전류 검출센서를 이용하여 전류를 검출한 후, 아크 특정 주파수 성분 검출을 위해 대역통과필터를 적용한다. 대역통과 필터링 된 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환(DFT)를 실행한 후, 식 (1)에서 보는 바와 같이 특정 주기별로 주파수의 크기 성분인 에너지를 계산한다. 식 (1)에서 N은 주파수 분석을 위해 사용된 샘플링 개수를 의미한다.
성능이 우수한 아크검출을 위해서는 주파수 분석기법에 의해 계산된 단일 주파수 에너지 값을 이용하기 보다는 연속적인 주파수 에너지 값의 특성을 고려하는 것이 효과적이다. 따라서 본 논문에서는 연속된 에너지 값의 평균을 고려하였을 때 아크 검출 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서 주파수 분석을 통하여 50 kW 태양광 발전설비에 대해 아크 검출성능을 분석한 결과, 대역통과 주파수 0∼25 kHz와 25∼50 kHz 구조에서 다른 필터 구조에 비하여 우수하게 나타났다. 또한 아크 검출의 성능을 향상시키기 위하여 연속된 주파수 에너지 값의 평균을 이용한 아크 검출알고리즘을 제안하였다. 실험결과 대역통과주파수 25∼50kHz를 적용한 경우 주파수 에너지 조합의 증가에 따라 아크 검출성능이 가장 우수하였다.
태양광 모듈은 아크 발생기를 거쳐 인버터에 연결되고, 인버터는 계통에 연결되어 있다. 아크 출력신호는 오실로스코프(WaveSurfer 3024, sampling rate 4Gs/s)를 이용하여 센서 출력단의 전압을 측정하였다. 50 kW 태양광 발전설비는 병렬로 연결된 다수의 채널 중에서 임의로 선정된 1채널에 아크 검출 실험장치를 직렬로 연결하고 오실로스코프를 이용하여 데이터를 취득하였다.
2초 동안 100,002개의 데이터를 취득하였다. 정상 및 아크 데이터는 일주일의 시간차를 두고 취득하였고, 하루 측정할 때마다 정상상태 20 회, 아크상태 20 회를 실험하였다.
제안된 아크 검출 알고리즘의 성능 평가를 위하여 정상 상태에서 전류센서 출력과 아크 상태에서 전류센서 출력을 오실로스코프를 이용하여 취득하였다. 오실로스코프의 샘플링 주파수는 500 kHz로 설정하였고, 측정시마다 0.

대상 데이터

아크 출력신호는 오실로스코프(WaveSurfer 3024, sampling rate 4Gs/s)를 이용하여 센서 출력단의 전압을 측정하였다. 50 kW 태양광 발전설비는 병렬로 연결된 다수의 채널 중에서 임의로 선정된 1채널에 아크 검출 실험장치를 직렬로 연결하고 오실로스코프를 이용하여 데이터를 취득하였다. 표 2에서는 본 실험에 사용된 51kW 인버터 사양을 나타냈다.
제안된 아크 검출 알고리즘의 성능 평가를 위하여 정상 상태에서 전류센서 출력과 아크 상태에서 전류센서 출력을 오실로스코프를 이용하여 취득하였다. 오실로스코프의 샘플링 주파수는 500 kHz로 설정하였고, 측정시마다 0.2초 동안 100,002개의 데이터를 취득하였다. 정상 및 아크 데이터는 일주일의 시간차를 두고 취득하였고, 하루 측정할 때마다 정상상태 20 회, 아크상태 20 회를 실험하였다.
개의 데이터를 이용한다. 일반적으로 N은 10을 설정하므로 본 논문에서도 1024개의 데이터를 이용하여 주파수 크기를 계산하였다. 1회 측정한 데이터는 100,002개의 데이터로 구성되어 있으므로 이를 1024개로 나누면 97개의 샘플을 얻을 수 있다.
정상상태 및 아크상태에서 각각 20번의 실험을 하였으므로, 실험에 사용된 샘플의 수는 정상데이터는 3880개(97/1회측정×20회×2일), 아크 데이터는 3880개로 각각 구성하여 아크 성능을 분석하였다.

성능/효과

또한 참고문헌 [9]에서는 아크 검출 성능은 PV 패널 시뮬레이터가 아닌 실제 PV 패널이 있는 시스템에서 시험되어야 한다고 주장하고 있다. 결과적으로 한 인버터와 한 세트의 작동 조건에 대해 보정된 주파수 기반 알고리즘이 다른 작동 조건에서 제대로 작동하지 않을 수 있음을 의미한다.
참고문헌 [5]에서는 또한 직렬 아크가 존재할 때 PV 스트링 전류의 스펙트럼이 인버터 생성 잡음, 도체 길이의 영향, 전류의 접촉 수 및 PV 패널 수와 같은 여러 요소의 수에 따라 달라짐을 보여주었다. 그러나 아크 결함 위치 및 아크 검출기의 위치가 패널 전류의 주파수 스펙트럼에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 참고문헌 [8]에서는 실제 계통이 아닌 전원공급기를 이용한 아크검출 성능평가를 실행하였다.
본 논문에서 주파수 분석을 통하여 50 kW 태양광 발전설비에 대해 아크 검출성능을 분석한 결과, 대역통과 주파수 0∼25 kHz와 25∼50 kHz 구조에서 다른 필터 구조에 비하여 우수하게 나타났다.
표 3 및 그림 7에서 보는 바와 같이 필터-1(대역통과 주파수 0∼25 kHz), 필터-2(대역통과 주파수 25∼50 kHz) 구조에서 다른 필터 구조에 비하여 우수하게 나타났다. 성능이 우수한 아크검출을 위해서는 주파수 분석기법에 의해 계산된 단일 주파수 에너지 값을 이용하기 보다는 연속적인 주파수 에너지 값의 특성을 고려하는 것이 효과적이다. 따라서 본 논문에서는 연속된 에너지 값의 평균을 고려하였을 때 아크 검출 성능을 비교 분석하였다.
실험결과 대역통과주파수 25∼50kHz를 적용한 경우 주파수 에너지 조합의 증가에 따라 아크 검출성능이 가장 우수하였다.
1148 이하로 나타나 모두 정상으로 판정되었다. 아크가 발생한 시점에서는 주파수 에너지가 임계값인 0.1148 이상으로 나타나 아크상태임을 정확하게 검출함을 확인할 수 있다.
77 %로 아크신호에 대한 에너지 값과 정상신호에 대한 에너지 값이 중첩되는 영역이 존재함을 알 수 있다. 주파수 에너지 조합의 개수가 4인 경우와 6이상인 경우 검출성능은 100 %로 나타났다. 임계값 여유관점에서 조합의 개수가 16일 때 임계값 여유가 32.
04 %로 아크신호에 대한 에너지 값과 정상신호에 대한 에너지 값이 중첩되는 영역이 존재함을 알 수 있다. 주파수 에너지 조합의 개수가 증가할수록 아크 검출율은 향상됨을 알 수 있으며, 주파수 에너지 조합의 개수가 증가할수록 아크 검출율은 향상됨을 알 수 있으며, 조합의 개수가 4 이상일 때 검출성능은 100 %로 나타났다. 임계값 여유관점 에서 조합의 개수가 15일 때 임계값 여유가 20.
표 3 및 그림 7에서 보는 바와 같이 필터-1(대역통과 주파수 0∼25 kHz), 필터-2(대역통과 주파수 25∼50 kHz) 구조에서 다른 필터 구조에 비하여 우수하게 나타났다.
표 4에서 보는 바와 같이 주파수 에너지 조합이 1개인 경우 아크 검출율은 99.21 %로 나타났으며, 임계값 여유 마진은 –29.04 %로 아크신호에 대한 에너지 값과 정상신호에 대한 에너지 값이 중첩되는 영역이 존재함을 알 수 있다.
표 5에서 보는 바와 같이 주파수 에너지 조합이 1개 인 경우 아크 검출율은 98.51 %로 나타났으며, 임계값 여유 마진은 –33.77 %로 아크신호에 대한 에너지 값과 정상신호에 대한 에너지 값이 중첩되는 영역이 존재함을 알 수 있다.

후속연구

실험결과 대역통과주파수 25∼50kHz를 적용한 경우 주파수 에너지 조합의 증가에 따라 아크 검출성능이 가장 우수하였다. 향후 다양한 태양광 설비에 대해 대역통과주파수의 특성을 분석한 후, 임베디드 타입의 소형 아크 검출기를 개발하고자 한다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

아크의 발생 원인 중 하나는?

태양광 발전설비의 증대와 더불어 전력 아크에 의한 사고를 예방하기 위한 안정성 문제가 제기되고 있다. 태양광 발전설비에서 전기 배선이나 태양광 패널 간 연결을 위해 사용되는 다수의 커넥터 등에서 예기치 못한 고장이 발생했을 때 아크가 발생할 수 있다. 아크가 발생하면 설치물로 전류가 흘러 감전의 위험성이 존재한다.

아크로 인한 문제점은?

아크가 발생하면 설치물로 전류가 흘러 감전의 위험성이 존재한다. 또한 화재를 발생시켜 태양광 발전설비를 손상시키거나 대규모 재산상의 손해를 초래한다. 이러한 아크 결함의 문제는 대규모 유틸리티 시스템뿐만 아니라 소규모 주거 시스템에도 존재하며 인간의 안전에 중대한 위협이 될 수 있다.

마이크로 인버터란?

마이크로 인버터는 그림 1(b)와 같이 모듈 하나 또는 두 개에 작은 사이즈의 인버터를 연결하는 구조이다. 스트링 인버터에 비하여 전체 시스템 출력이 5∼20 % 증가하여, 열에 의한 손상을 입을 경우가 적고, 하나 또는 두 모듈에 문제가 있을 때 전체적인 출력에 영향이 미치지 않도록 조절할 수 있는 장점이 있다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

50kW 태양광 설비의 아크 검출 알고리즘 개발
Development of Arc Detection Algorithm for 50 kW Photovoltaic System 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

50kW 태양광 설비의 아크 검출 알고리즘 개발 Development of Arc Detection Algorithm for 50 kW Photovoltaic System 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

50kW 태양광 설비의 아크 검출 알고리즘 개발
Development of Arc Detection Algorithm for 50 kW Photovoltaic System 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper