[논문]HVDC 풀-브리지 서브모듈의 동작 조건과 여유율을 고려한 수명예측

강필순; 송성근

doi:10.7471/ikeee.2019.23.4.1208

HVDC 풀-브리지 서브모듈의 동작 조건과 여유율을 고려한 수명예측
Life-cycle estimation of HVDC full-bridge sub-module considering operational condition and redundancy 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.23 no.4, 2019년, pp.1208 - 1217

강필순 (Dept. of Electronics and Control Engineering, Hanbat National University) , 송성근 (Energy conversion research center, Korea Electronics Technology Institute)

초록
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풀-브리지 서브모듈은 MMC의 단위 시스템으로서 서브모듈에 대한 수명예측은 HVDC 시스템의 유지 보수와 경제성 확보 관점에서 매우 중요하다. 그러나 일반적으로 부품의 종류, 개수, 결합 상태만을 고려하는 수명 예측은 대상 시스템의 구동상태를 고려하지 않는 일반화 된 결과로 실제 시스템의 수명과 크게 차이가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 반영하기 위한 목적으로 고장나무를 설계하고 기본 사상의 고장률에 MIL-HDBK-217F를 적용하여 풀-브리지 서브모듈의 수명을 예측한다. 기존의 부품고장률 분석과 제안된 고장나무 분석에 의한 기대 수명을 비교하고, 풀-브리지 서브모듈의 여유율 적용 여부에 따른 수명을 비교한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The life-cycle prediction of the sub-module which is the unit system of MMC is very important from the viewpoint of maintenance and economic feasibility of HVDC system. However, the life-cycle prediction that considers only the type, number and combination of parts is a generalized result that does not take into account the operating condition of the sub-module, and may significantly differ from the life-cycle of the actual one. Therefore, we design a fault tree for the purpose of reflecting the operation characteristics of the full-bridge sub-module and apply the MIL-HDBK-217F to the failure rate of the basic event to predict the life-cycle of the full-bridge sub-module. It compares the life-cycle expectancy of the conventional failure rate analysis with the proposed fault-tree analysis and compares the lifetime according to whether the redundancy of the full-bridge sub-module is considered.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Circuit configuration of full-bridge sub-module. 그림 1. 풀-브리지 서브모듈의 회로 구조
그림 Fig. 2. Operational mode, 그림 2. 동작모드
그림 Fig. 3. Fault-tree of full-bridge sub-module, 그림 3. 풀-브리지 서브모듈의 고장나무
그림 Fig. 3. Continued. 그림 3. 계속
그림 Fig. 4. Part failure-rate obtained by MIL-HDBK-217F, 그림 4. MIL-HDBK-217F를 이용한 부품 고장률
그림 Fig. 5. Failure dependancy between parts in full-bridge sub-module. 그림 5. 풀-브리지 서브모듈의 부품 간 고장 관계
그림 Fig. 6. Failure dependancy between parts in full-bridge sub-module when considering redundancy. 그림 6. 풀-브리지 서브모듈의 여유율을 고려한 부품 신뢰도
표 Table 1. Failure rate of full-bridge sub-module using fault-tree considering redundancy. 표 1. 여유율을 고려한 풀-브리지 서브모듈의 고장나무 기반 고장률
표 Table 2. Failure-rate of full-bridge sub-module using fault-tree (No consideration for redundancy). 표 2. 여유율을 고려하지 않은 풀-브리지 서브모듈의 고장나무 기반 고장률
표 Table 3. Failure-rate of full-bridge sub-module considering the kind of parts, the number of parts, and configurations.표 3. 풀-브리지 서브모듈의 부품 종류, 개수, 결합을 고려한 부품고장률
표 Table 4. Failure-rate of full-bridge SM considering the redundancy of IGBT and diode pats. 표 4. 풀-브리지 서브모듈의 IGBT, 다이오드 부품의 여유율을 고려한 부품 고장률
그림 Fig. 7. Comparison of failure-rate and MTBF according tothe variation of temperature, 그림 7. 온도 변화에 따른 고장률과 평균고장시간 비교

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 서브모듈 특성에 따른 신뢰성 분석과 동작 조건에 따른 위험도를 보다 정확하게 분석하고, 이들 분석된 결과를 바탕으로 풀-브리지 서브모듈의 수명을 예측한다. 첫째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 모드를 분석하여 고장과 고장모드, 고장의 영향을 분석한다.

가설 설정

전력변환시스템의 신뢰성 예측의 방법으로 Part count 모델, 결합모델, Markov 모델, 이항분포(Binominal distribution) 모델을 적용할 수 있다[4]-[7]. Part-count 모델은 부품레벨에서 개별 부품의 고장률이 사용 기간 동안 일정하고 모든 소자와 서브시스템이 직렬구조를 가진다는 가정을 기반으로 예측한다. Part-count 모델을 확장하여 이중화 시스템의 신뢰성 예측을 가능하게 하는 결합 모델이 소개되었지만 이는 서브시스템의 고장률, 소자의 고장순서, 구조변경 등의 세부사항의 반영이 어려운 문제를 가진다.

제안 방법

풀-브리지 서브모듈의 설계 변수를 이용하여 MIL-HDBK-217F에 의해 온도 변화에 따른 부품 고장률을 분석하면 그림 4와 같다. IGBT는 MIL-HDBK-217F에 고장률이 주어지지 않으므로 BJT와 MOSFET의 직렬구성으로 고장률을 분석한다[8],[9]. IGBT의 고장률이 가장 크며, 커패시터의 고장률은 온도 변화에 거의 선형적임을 알 수 있고, 다이오드는 가장 낮은 고장률을 보이지만 140 [℃] 이상에서는 고장률이 크게 증가함을 보여준다.
첫째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 모드를 분석하여 고장과 고장모드, 고장의 영향을 분석한다. 둘째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 고려한 고장나무(Fault-tree)를 설계하고 구동온도 조건을 고려한 고장률을 계산한다. 셋째, MIL-STD-217F를 기반으로 단순 부품 고장률과 서브모듈 동작 특성을 고려한 고장나무 분석(Fault-tree analysis, FTA)을 통한 고장률을 비교, 분석하고 서브모듈 구동 조건과 여유율(Redundancy) 적용여부에 따른 고장평균시간을 제시한다.
본 논문에서는 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 분석하고 이를 고장나무에 반영하였으며 MILHDBK-217F의 부품 고장률을 고장나무에 반영하여 전체 시스템의 고장률을 분석하였다.
본 장에서는 그림 3의 풀-브리지 서브모듈의 고장나무에서 여유율(Redundancy)을 고려하지 않고 분석하기 위해 AND Gate로 결합되는 부분을 OR Gate로 변경하여 서브모듈 고장률을 계산하여 여유율(Redundancy) 효과를 확인한다.
본 장에서는 풀-브리지 서브모듈의 부품 개수, 결합 상태, 그리고 100[%] 여유율을 고려한 풀-브리지 서브모듈의 고장률을 계산한다. 풀-브리지 서브모듈에 추가 부품을 사용하지 않고 스위칭 패턴의 변경을 통해 대체 운전이 가능한 상태에서 고장률을 분석한다.
본 장에서는 풀-브리지 서브모듈의 부품 종류와 개수, 그리고 결합 상태만을 고려한 단순 고장률을 계산한다. 단순 고장률 계산에 있어 풀-브리지 서브모듈이 4개의 IGBT, 4개의 다이오드, 1개의 커패시터로 구성되고 이 들 중 하나의 부품이라도 고장이 발생하면 서브모듈의 고장으로 볼 수 있으므로 각 부품은 그림 5와 같이 병렬관계의 고장 특성을 가진다.
둘째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 고려한 고장나무(Fault-tree)를 설계하고 구동온도 조건을 고려한 고장률을 계산한다. 셋째, MIL-STD-217F를 기반으로 단순 부품 고장률과 서브모듈 동작 특성을 고려한 고장나무 분석(Fault-tree analysis, FTA)을 통한 고장률을 비교, 분석하고 서브모듈 구동 조건과 여유율(Redundancy) 적용여부에 따른 고장평균시간을 제시한다.
본 논문에서는 서브모듈 특성에 따른 신뢰성 분석과 동작 조건에 따른 위험도를 보다 정확하게 분석하고, 이들 분석된 결과를 바탕으로 풀-브리지 서브모듈의 수명을 예측한다. 첫째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 모드를 분석하여 고장과 고장모드, 고장의 영향을 분석한다. 둘째, 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 고려한 고장나무(Fault-tree)를 설계하고 구동온도 조건을 고려한 고장률을 계산한다.
풀-브리지 구조의 서브모듈 구동 상태에 따른 고장 조건을 고장나무 설계에 반영하기 위해서 그림 2에서와 같이 풀-브리지 구조의 서브모듈 동작 상태를 분석한다.
본 장에서는 풀-브리지 서브모듈의 부품 개수, 결합 상태, 그리고 100[%] 여유율을 고려한 풀-브리지 서브모듈의 고장률을 계산한다. 풀-브리지 서브모듈에 추가 부품을 사용하지 않고 스위칭 패턴의 변경을 통해 대체 운전이 가능한 상태에서 고장률을 분석한다.

이론/모형

전력변환시스템의 신뢰성 예측의 방법으로 Part count 모델, 결합모델, Markov 모델, 이항분포(Binominal distribution) 모델을 적용할 수 있다[4]-[7]. Part-count 모델은 부품레벨에서 개별 부품의 고장률이 사용 기간 동안 일정하고 모든 소자와 서브시스템이 직렬구조를 가진다는 가정을 기반으로 예측한다.

성능/효과

25[℃]에서 0.19 [Failures/10⁴h]를 나타내어 평균고장시간은 52341시간으로 5.98년의 수명이 예상되어 FTA 분석 결과와 비교하여 시스템 수명이 증가함을 알 수 있다. 풀-브리지 서브모듈의 수명이 FTA 결과와 비교하여 상대적으로 증가하는 이유는 서브모듈의 구동에 따른 위험성을 반영하지 않아 발생하는 결과로 볼 수 있다.
IGBT는 MIL-HDBK-217F에 고장률이 주어지지 않으므로 BJT와 MOSFET의 직렬구성으로 고장률을 분석한다[8],[9]. IGBT의 고장률이 가장 크며, 커패시터의 고장률은 온도 변화에 거의 선형적임을 알 수 있고, 다이오드는 가장 낮은 고장률을 보이지만 140 [℃] 이상에서는 고장률이 크게 증가함을 보여준다.
여유율을 고려한 FTA 분석 결과(FTA-Full Failure 100% redundancyⓇ)는 25～180[℃] 온도 변화에 따라 0.094～0.99[Failures/10⁴h]의 고장률 변동으로 분석되어 단순 부품의 개수를 고려하여 산출한 고장률(Part-Full failure) 보다 상대적으로 넓은 폭의 고장률 변동을 확인할 수 있다.
여유율을 고려한 부품 고장률의 경우 25[℃]에서 0.015[Failures/10⁴h]의 낮은 고장률을 보여 평균고장시간(MTBF)은 664142시간으로 75.82년의 긴 수명이 예상되어 단순 부품 개수를 고려한 고장률 및 FTA 분석 결과와 비교하여 시스템 수명이 가장 높게 분석됨을 알 수 있다. 풀-브리지 서브모듈의 수명이 단순 부품 개수를 고려한 고장률의 결과와 비교하여 상대적으로 크게 증가하는 이유는 IGBT, 다이오드의 여유율을 고려함에 의해 발생하는 결과이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Markov 모델의 특징은 무엇인가?	Part-count 모델을 확장하여 이중화 시스템의 신뢰성 예측을 가능하게 하는 결합 모델이 소개되었지만 이는 서브시스템의 고장률, 소자의 고장순서, 구조변경 등의 세부사항의 반영이 어려운 문제를 가진다. Markov 모델은 고장이 빈번한 시스템의 고장률 정량화에 유용하지만 소자들의 시간 가변성 고장률이 있을 때 시스템의 신뢰성을 평가하지 못하며 상태공간이 부품 수에 따라 기하급수적으로 증가하는 문제를 가진다. 이항 분포 모델은 확률분포에 기반을 둔 신뢰성 분석 방법으로 시스템의 고장을 확률적으로 분석하여 신뢰성을 평가하는 방법으로 드무아브르 방정식을 이용하여 계산한다.
	전력변환시스템의 신뢰성 예측의 방법으로 어떤 모델들이 있는가?	전력변환시스템의 신뢰성 예측의 방법으로 Part count 모델, 결합모델, Markov 모델, 이항분포(Binominal distribution) 모델을 적용할 수 있다 [4]-[7]. Part-count 모델은 부품레벨에서 개별 부품의 고장률이 사용 기간 동안 일정하고 모든 소자와 서브시스템이 직렬구조를 가진다는 가정을 기반으로 예측한다.
	풀-브리지 서브모듈에 사용된 커패시터의 특징은 무엇인가?	IGBT의 내부 바디다 이오드 대신 성능이 우수한 다이오드를 사용하며 전압과 전류 정격은 IGBT와 동일하다. 커패시터는 고전압, 대전력용의 Metalized 필름 커패시터를 적용하며 동작온도는 –40～85[oC], 연속 동작전압은 2160～2640[V], 정격전압은 2750[V]이다. 또한 컨버터 룸에는 공조 설비로 주변온도를 20～30[oC]로 제어하는 환경에서 수명 예측을 진행한다.

참고문헌 (9)

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M. J. Cushin, D. E. Mortin , T. J. Stadterman, and A. Malhotra, "Comparison of Electronics-Reliability Assessment Approaches," IEEE Trans. Reliability, vol.42, no.4, pp.542-546, 1993. DOI: 10.1109/24.273574

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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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