[논문]상용화 드론을 이용한 송전선로 점검방안 및 현장시험

김석태; 박준영; 이재경; 함지완; 최민희

doi:10.18770/kepco.2018.04.02.115

상용화 드론을 이용한 송전선로 점검방안 및 현장시험
Patrol Monitoring Plan for Transmission Towers with a Commercial Drone and its Field Tests 원문보기

KEPCO Journal on electric power and energy, v.4 no.2, 2018년, pp.115 - 123

김석태 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) , 박준영 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) , 이재경 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) , 함지완 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation) , 최민희 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation)

초록
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과거 송전선로를 점검하기 위하여 선로를 주행하는 로봇시스템을 이용하여 점검방법이 있었으나 선로를 주행하기 위한 구동장치와 장애물을 회피하기 위한 복잡한 메커니즘 등으로 시스템 자체가 무거워 선로에 설치하기가 어렵고 선로의 장애물을 완벽하게 회피하여 주행하지 못하는 단점이 있었다. 그래서 공중에서 비행하며 점검하는 비행로봇 형태가 개발됐고 최근 회전익 멀티콥터 형태 드론의 비행안정도가 높아짐에 따라 전력산업에도 전력설비 점검에 이용되기 시작했다. 배전설비를 수동조종으로 비행하는 드론을 이용하여 점검해 왔다. 그러나 송전선로나 철탑의 경우, 설비 규모가 크고 경간 거리가 멀어 비행 중인 드론의 위치와 송전선로간의 거리를 가늠하기 어렵기 때문에 드론을 수동으로 시계비행하며 송전선로를 점검하기에는 선로와의 충돌위험에서 자유롭기 어렵다. 또한, 수동조종으로 선정된 웨이포인트(Way-point)에 의존한 자동비행점검도 송전선로에 형성되는 자기장에 의해 드론의 전자식 나침판이 오작동하여 비행방향의 오류를 초래하므로 송전선로와의 충돌 가능성이 여전히 상존한다. 그러므로 본 논문에서는 송전선로의 자기장을 영향에 대한 드론점검 작업환경을 조사하고 이를 근거로 자기장 영향권 밖에서 비행경로를 생성하여 고배율카메라와 열화상 카메라가 탑재된 상용화 드론을 이용하여 자동비행하면서 송전선로를 점검할 수 있는 체계를 소개한다. 또한, 이 점검체계를 이용하여 충남지역의 154 kV, 345 kV, 765 kV 등 전압별 실 선로에 대하여 적용한 현장시험결과를 소개하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Various types of robots running on power transmission lines have been developed for the purpose of line patrol monitoring. They usually have complex mechanism to run and avoid obstacles on the power line, but nevertheless did not show satisfactory performance for going over the obstacles. Moreover, they were so heavy that they could not be easily installed on the lines. To compensate these problems, flying robots have been developed and recently, multi-copter drones with flight stability have been used in the electric power industry. The drones could be remotely controlled by human operators to monitor power distribution lines. In the case of transmission line patrol, however, transmission towers are huge and their spans are very long, and thus, it is very difficult for the pilot to control the patrol drones with the naked eye from a long distance away. This means that the risk of a drone crash onto electric power facilities always resides. In addition, there exists another danger of electromagnetic interference with the drones on autopilot waypoint tracking under ultra-high voltage environments. This paper presents a patrol monitoring plan of autopilot drones for power transmission lines and its field tests. First, the magnetic field effect on an autopilot patrol drone is investigated. Then, how to build the flight path to avoid the magnetic interference is proposed and our autopilot drone system is introduced. Finally, the effectiveness of the proposed patrol plan is confirmed through its field test results in the 154 kV, 345 kV and 765 kV transmission lines in Chungcheongnam-do.

주제어

표/그림 (26)

그림 Fig. 1. LineScout의 현장시험 및 수리도구. (a) LineScout 프로토타입 현장시험[2], (b) LineArm와 Tool modules [3].
표 Table. 1 송전설비 점검의 종류 [1]
표 Table. 2 송전설비 진단의 종류 [1]
그림 Fig. 2. Expliner의 주요구성 및 송전선 점검결과.
그림 Fig. 3. AApe‐B의 현장시험과 점검사진 [6].
그림 Fig. 4. 산동전력 과학연구원(SEPRI)의 개발 무인헬기 및 촬영영상. (a) visible ‐light image with 2× optical zoom, (b) Visible‐light image with 20× optical zoom, (c) Enlarged view of the insulatior in (b), (d) Infrared thermal image.
그림 Fig. 5. 스페인 RELIFO Project의 무인헬기 시스템 구성도 및 적용 사례 [9]. (a) RELIFO 시스템의 구성, (b) 적용사례 및 SMS와 이메일 알림기능.
그림 Fig. 6. 국내 연선작업 및 배전선로 전력설비 점검 드론이용 사진 [출처: 전기신문].
그림 Fig. 7. 소형 상용 드론을 이용한 활선 작업환경 분석 시험.
그림 Fig. 8. 송전선로 이격거리에 따른 자기장 세기 측정사례.
그림 Fig. 9. 드론 수직비행을 통한 거리별 자기장 영향 확인 시험.
그림 Fig. 10. 자기장 영향으로 인한 전자식 나침판 오작동 발생.
그림 Fig. 11. 765 kV 선로 자기장 세기 측정데이터.
그림 Fig. 12. 송전선로 점검드론 운용절차.
그림 Fig. 13. 345 kV 선로 안전비행 이격거리 설정.
그림 Fig. 14. 765 kV 선로 안전비행 이격거리 설정.
그림 Fig. 15. 고도측정용 드론 위치.
그림 Fig. 16. 드론의 송전선 투영점 Pt1에 대한 도식.
그림 Fig. 17. GCS와 점검드론과의 통신구조.
그림 Fig. 18. 송전선로 점검드론.
그림 Fig. 19. 철탑 GPS좌표측정용 좌표측정기.
그림 Fig. 20. 송전선로 고도측정용 드론.
그림 Fig. 21. 고도측정 사례.
그림 Fig. 22. 345 kV 아산‐화성 T/L 11‐12 비행경로.
표 Table. 3. 154 kV 및 345 kV 선로의 점검결과
표 Table. 4. 154 kV 및 345 kV 선로의 점검결과

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 드론이 송전선로를 점검하기 위한 작업환경을 분석하기 위하여 현행 유인헬기의 항공점검을 참고하여 접근할 수 있다. 항공점검은 송전선로의 이상 유무와 주변상황을 면밀히 확인하고 전력선의 단선고장 예방을 위하여 열화상장비를 탑재하여 전선접속개소의 과열여부를 진단하는 작업으로 2017년 개정 가공송전운영업무기준에 의하면 안전이격거리는 다음과 같다.

제안 방법

본 논문에서는 드론을 이용한 송전선로 점검을 위하여 Table. 1, 2의 송전설비 점검 및 진단종류 중 고배율망원경 점검 및 전선접속개소 열화상 진단을 선택하고 이를 위하여 점검드론에 고배율카메라와 열화상카메라를 탑재하여 전력설비를 동영상으로 녹화하여 분석하는 방법으로 송전선로를 점검할 계획을 수립하였다.
Fig. 7과 같이 345 kV 선로용 현수애자련에 345 kV를 가압한 활선상태에서 소형 상용 드론을 이용하여 애자련에 접근시켜 접지부 접촉 시 안전성과 고압선 접촉 시의 안전성을 확인하여 보았다.
여러 번의 현장시험 시행착오를 통해 2~4 m/s의 비행속도가 적당한 속도임을 도출하였다. 경간 거리나 가공지선인지 전선인지 등 현장상황에 따라 2~4 m/s의 속도 범위 내에서 속도를 달리하며 드론점검을 수행하였다. 또한, 철탑 위치에서는 주요설비가 있어 점검드론이 호버링(Hovering)하며 자세히 촬영하고 일부 설비불량이 의심되는 지점에서도 호버링하여 정밀점검을 수행하였다.
네 번째 단계로 3단계에서 도출한 GPS좌표와 상대고도로 구성된 비행경로를 GCS에 입력하면 GCS 내에서 철탑과 송전선로를 지도에 표시하고 비행경로를 사전에 확인하여 안전한 비행이 될 수 있도록 절차를 마련하였다.
다섯 번째 단계는 실제 드론을 이용하여 송전선로를 점검하는 단계로 점검드론이 GCS에 입력된 경로를 따라 자동으로 비행하며 고배율카메라와 열화상카메라를 이용하여 송전선로의 동영상을 취득하는 작업을 수행한다. 여기서, 고도측정용 드론의 기압계에 의해 측정된 고도데이터의 오차는 카메라 짐벌을 작업자가 수동으로 조종함으로써 보정할 수 있다.
두 번째 단계는 고도측정용 드론을 이용하여 전선의 높이를 측정한다. 한 경간을 측정한다고 가정하면 A 철탑에서 B 철탑의 선로를 따라 일정간격을 이격하여 고도측정용 드론을 비행시켜 드론의 고도와 위치를 이용하여 전선의 몇 개점들(최소 5개 이상)에 대해 높이를 측정할 수 있다.
드론을 이용한 송전선로 점검을 위해 점검드론 비행경로생성을 위한 철탑의 좌표와 전선고도를 측정하고 이를 바탕으로 비행경로를 생성하여 GCS에 입력하여 선로를 점검한 후 취득한 송전설비 동영상을 분석하여 불량을 적출하는 방식으로 Fig. 12와 같은 순서로 점검전략을 수립하였다.
19와 같이 3개의 GPS로 구성되어 보정 알고리즘이 적용된 좌표측정기를 사용하였다 [14]. 또한, 송전선로의 처짐 높이를 측정하기 위하여 Fig. 20과 같이 완제품 형태의 상용 드론(인스파이어1)을 이용하여 Fig. 21과 같이 고도측정용 드론 카메라화면 중앙에 선로를 위치시켜 드론의 고도와 좌표를 취득하여 송전선로의 각 지점에 대한 고도데이터를 계산하였다.
18과 같이 DJI사의 A3의 FC(Flight Controller)를 사용하는 산업용 기체로 짐벌에 장착된 고배율카메라와 열화상 카메라로 흔들림 없는 영상을 얻기에 충분했다. 또한, 정확한 철탑좌표와 점검드론 이착륙지의 좌표를 얻기 위해서 Fig. 19와 같이 3개의 GPS로 구성되어 보정 알고리즘이 적용된 좌표측정기를 사용하였다 [14]. 또한, 송전선로의 처짐 높이를 측정하기 위하여 Fig.
경간 거리나 가공지선인지 전선인지 등 현장상황에 따라 2~4 m/s의 속도 범위 내에서 속도를 달리하며 드론점검을 수행하였다. 또한, 철탑 위치에서는 주요설비가 있어 점검드론이 호버링(Hovering)하며 자세히 촬영하고 일부 설비불량이 의심되는 지점에서도 호버링하여 정밀점검을 수행하였다. 송전선로 드론점검 현장시험 결과 Table 3, 4와 같이 13개소의 설비불량 및 조치사항을 찾아내었다.
상기 자기장 영향의 정도를 확인하기 위하여 765 kV 선로 이격거리 25 m에서 자체 제작한 자기장 측정드론을 수직으로 수동비행(attitude mode)하면서 자기장 세기를 측정하였다. 그 결과 자기장의 변동이 Fig.
상기와 같이 송전선로 드론점검 운용체계에 따라 154 kV 아산‐예산 T/L 23‐27, 345 kV 아산‐화성 T/L 11‐15, 765 kV신서산‐신안성 T/L 34‐38 등 15기 철탑에 대하여 점검을 수행하였다. 드론점검 중 비행속도는 너무 빠르면 깨끗한 영상을 얻기 힘들고 너무 느리면 깨끗한 영상은 얻을 수 있지만, 드론의 배터리 한계로 한 경간의 점검을 완료할 수 없었다.
7. 소형 상용 드론을 이용한 활선 작업환경 분석 시험.
실제로 송전선로에서 발생하는 자기장이 드론에 영향을 미치는지 확인하기 위하여 활선 송전선로에서 직접 관련 시험을 수행하였다. 아산전력지사의 협조로 765 kV 신서산‐신안성 T/L 25~26호 경간에서 실시하였다.
22와 같이 점검드론의 비행경로를 GCS에서 3차원으로 모델링 된 지도위에서 확인할 수 있다. 안전한 비행을 위하여 비행 전에 점검드론의 비행경로가 자기장 펜스 밖에 위치하고 있는지 확인하고 고배율카메라와 열화상카메라를 탑재한 드론을 이용하여 안전한 비행경로를 따라 송전선로 및 송전설비의 점검영상을 취득하였다.
앞서 수립한 점검드론 운용체계를 기반으로 실제 송전선로 현장에서 드론점검을 수행하여 보았다. 송전선로 드론점검에 사용한 상용 기체는 Fig.
앞서 언급된 송전선로의 자기장 영향을 회피하기 위하여 송전선로로부터 일정거리를 이격하여 비행경로를 생성할 필요가 있다. 앞서 언급된 데이터를 근간으로 안전 마진거리(15 m)를 고려하여 선로별로 자기장 간섭을 받지 않는 점검드론의 안전비행 이격거리를 Fig. 13, 14와 같이 345 kV 선로는 30 m (15 m+15 m)로, 765 kV 선로는 45m (30 m+15 m)로 설정하였으며, 154 kV 선로는 345 kV 선로에 준하는 것으로 설정하였다.
아산전력지사의 협조로 765 kV 신서산‐신안성 T/L 25~26호 경간에서 실시하였다. 자기장 영향 확인시험에는 상용화 드론인 DJI의 인스파이어1을 사용하였으며, 가공 송전운영업무기준의 항공점검 안전이격거리를 고려하여 80 m부터 시작해서 선로중심을 향해 5 m 간격으로 드론의 수직비행으로 접근하며 자기장으로 인한 나침판 오작동 여부를 Fig. 10과 같이 확인하였다.
전압에 의해 전기장이, 전류에 의해 자기장이 형성되고, 코로나에 의해 가청 소음, 라디오 장해, TV 장해가 발생하는데, 이 중에서 전압에 의해 발생하는 전기장이 드론에 미치는 영향을 직접 확인하기 위하여 Fig. 7과 같이 전력연구원 배전기자재실험실에서 기성 드론을 이용하여 활선시험을 수행하였다.
하지만, 송전선로 점검드론 운용체계는 적용 초기이고 이번 현장시험을 통해 몇 가지 개선점을 도출하였다. 먼저, 현재 드론점검에는 드론이 자동으로 비행하지만, 고배율카메라와 열화상카메라가 장착된 카메라 짐벌은 작업자가 수동으로 조종하여 송전선로를 촬영하고 있다.

대상 데이터

실제로 송전선로에서 발생하는 자기장이 드론에 영향을 미치는지 확인하기 위하여 활선 송전선로에서 직접 관련 시험을 수행하였다. 아산전력지사의 협조로 765 kV 신서산‐신안성 T/L 25~26호 경간에서 실시하였다. 자기장 영향 확인시험에는 상용화 드론인 DJI의 인스파이어1을 사용하였으며, 가공 송전운영업무기준의 항공점검 안전이격거리를 고려하여 80 m부터 시작해서 선로중심을 향해 5 m 간격으로 드론의 수직비행으로 접근하며 자기장으로 인한 나침판 오작동 여부를 Fig.

이론/모형

Ed William의 공식에 의해 GPS 좌표 이동에 필요한 공식은 아래와 같이 정리할 수 있으며, 라디안 값을 사용하여 계산하였다.

성능/효과

그 결과 자기장의 변동이 Fig. 11에서와 같이 각 상의 고도에서 선로에서 가장 가까운 25 m 거리로 가장 근접하게 되고 이때의 자기장 세기가 가장 크고 지구자기장 500 mG(=50 µT) 대비 최대 ±15~25%의 큰 변화량이 실제로 발생하는 것을 확인하였다.
시험 결과, 드론이 선로 중심에서 345 kV 경우 15 m 이내, 765 kV 경우 30 m 이내 비행 시 자기장 간섭이 발생하는 것을 드론의 제어화면을 통해 확인하였다.
시험결과 드론이 수동조종(attitude mode)으로 고압 전선부에 매우 근접하여 비행하거나 접지부를 포함하여 가압부인근의 애자와 직접 접촉하였을 때에는 정상적으로 동작하였다. 이는 전기장이 수동조종 시의 드론 비행에는 영향을 주지 않는 것을 의미한다.
드론점검 중 비행속도는 너무 빠르면 깨끗한 영상을 얻기 힘들고 너무 느리면 깨끗한 영상은 얻을 수 있지만, 드론의 배터리 한계로 한 경간의 점검을 완료할 수 없었다. 여러 번의 현장시험 시행착오를 통해 2~4 m/s의 비행속도가 적당한 속도임을 도출하였다. 경간 거리나 가공지선인지 전선인지 등 현장상황에 따라 2~4 m/s의 속도 범위 내에서 속도를 달리하며 드론점검을 수행하였다.
본 논문에서 제시한 송전선로 점검드론 운용체계로 대전충남지역 15기의 철탑경간을 점검하면서 자기장에 의해 점검드론이 경로를 벗어난 케이스가 없었다. 특히, 이번 현장시험을 통해 송전선로 드론점검은 강 횡단 선로나 산간지역에 위치한 선로 등 작업자 접근이 어려운 구역에 적용하기 매우 효율적인 점검방안임을 확인하였다.
이는 전기장이 수동조종 시의 드론 비행에는 영향을 주지 않는 것을 의미한다. 하지만, 드론이 고압 전선부에 직접 접촉하는 순간 플래쉬오버(Flashover)가 발생하면서 드론의 원격제어가 통제 불능 상태에 빠져 지면으로 추락하는 것을 확인하였다. 이는 EPRI에서 수행한 Electrical Effects Testing 결과와도 일치하는 것으로, EPRI에서는 전기장, 자기장, 코로나, 선로에서 발생하는 아크 등은 드론의 동작에 영향을 미치지 않지만 고압선에 직접 접촉할 경우 센서가 오동작하는 등의 충격을 주는 것으로 보고하였다[12].

후속연구

또한, 가송송전분야의 설비 진단의 종류는 Table. 2와 같이 7가지 진단이 있으며, 이 중 전선접속개소 열화상진단, 폴리머애자 성능진단, 주간코로나 진단 등은 점검드론에 열화상 카메라와 코로나카메라를 장착한다면 드론에서 취득한 영상정보 또는 실시간전송영상 분석을 바탕으로 진단이 가능할 것으로 예상된다.
또한, 현재 점검영상을 분석하는데 분석자가 촬영영상 시간만큼 영상을 보며 분석해야 하므로 상당한 시간이 소요된다. 이 부분 역시 자동으로 선로점검 동영상을 분석하여 결함으로 의심되는 부분을 분석자에게 알려주어 의심 부분만 분석자가 확인하여 진단할 수 있도록 개발 중에 있으며 향후 분석시간을 매우 단축할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	송전선로 점검용 로봇은 어떻게 구분되는가?	해외에서는 극한작업에 해당하는 가공송전분야의 점검을 위해 로봇을 활용하는 연구가 진행 중에 있다. 송전선로 점검용 로봇은 크게 전력선을 타고 가면서 설비를 정밀점검하거나 유지보수를 수행하는 전력선 라인탐상로봇과 송전선로에 비행으로 접근하여 설비를 카메라로 점검하는 비행로봇으로 구분하여 개발되고 있다.
	수동조종으로 비행하는 드론의 한계는 무엇인가?	배전설비를 수동조종으로 비행하는 드론을 이용하여 점검해 왔다. 그러나 송전선로나 철탑의 경우, 설비 규모가 크고 경간 거리가 멀어 비행 중인 드론의 위치와 송전선로간의 거리를 가늠하기 어렵기 때문에 드론을 수동으로 시계비행하며 송전선로를 점검하기에는 선로와의 충돌위험에서 자유롭기 어렵다. 또한, 수동조종으로 선정된 웨이포인트(Way-point)에 의존한 자동비행점검도 송전선로에 형성되는 자기장에 의해 드론의 전자식 나침판이 오작동하여 비행방향의 오류를 초래하므로 송전선로와의 충돌 가능성이 여전히 상존한다. 그러므로 본 논문에서는 송전선로의 자기장을 영향에 대한 드론점검 작업환경을 조사하고 이를 근거로 자기장 영향권 밖에서 비행경로를 생성하여 고배율카메라와 열화상 카메라가 탑재된 상용화 드론을 이용하여 자동비행하면서 송전선로를 점검할 수 있는 체계를 소개한다.
	선로를 주행하는 로봇시스템의 단점은 무엇인가?	과거 송전선로를 점검하기 위하여 선로를 주행하는 로봇시스템을 이용하여 점검방법이 있었으나 선로를 주행하기 위한 구동장치와 장애물을 회피하기 위한 복잡한 메커니즘 등으로 시스템 자체가 무거워 선로에 설치하기가 어렵고 선로의 장애물을 완벽하게 회피하여 주행하지 못하는 단점이 있었다. 그래서 공중에서 비행하며 점검하는 비행로봇 형태가 개발됐고 최근 회전익 멀티콥터 형태 드론의 비행안정도가 높아짐에 따라 전력산업에도 전력설비 점검에 이용되기 시작했다.

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].

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)
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