[논문]비지배 정렬 유전 알고리즘-II를 이용한 145 kV급 축소형 경사기능성 적용 스페이서의 유전율 분포 최적화 방법론

노요한; 김승현; 정종훈; 조한구

doi:10.4313/jkem.2020.33.3.225

[국내논문] 비지배 정렬 유전 알고리즘-II를 이용한 145 kV급 축소형 경사기능성 적용 스페이서의 유전율 분포 최적화 방법론
Methodology for Optimizing Permittivity Distribution of 145 kV Miniaturized Functional Graded Spacer Using Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II 원문보기

전기전자재료학회논문지 = Journal of the Korean institute of electronic material engineers, v.33 no.3, 2020년, pp.225 - 230

노요한 ((주)이플전기 기술연구소) , 김승현 ((주)이플전기 기술연구소) , 정종훈 ((주)이플전기 기술연구소) , 조한구 ((주)이플전기 기술연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, with the miniaturization of GIS, there is a need for the miniaturization of spacers as accessories. Miniaturized spacers make it difficult to secure adequate insulation distances, resulting in a more concentrated electric field at the triple junction of high-voltage (HV) conductor-insulator (spacer)-insulation gas (SF6), which is a weakness in GIS. Therefore, by introducing a new concept design technology, functionally graded material (FGM), which is recently applied to various materials and parts industries, three-dimensional control of the dielectric constant distribution in a spacer can be expected to alleviate triple-junction electric field occupancy and improve insulation performance. In this study, we propose an optimized model using NSGA-II to optimize the permittivity distribution of FGM applied spacer.

Keyword

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Concept for non-dominated sorting.
그림 Fig. 2. Concept for crowding distance.
그림 Fig. 3. Spacer configuration calculation model.
표 Table 1. Dielectric constant of each part.
그림 Fig. 4. Permittivity measurement according to the wt% of each filler.
그림 Fig. 5. Example graph of electric field analysis.
그림 Fig. 6. Flowchart of NSGA-II in this study.
표 Table 2. Theoretical permittivity of each fillers.
그림 Fig. 7. Pareto front of all generations (1~6th).
그림 Fig. 8. Pareto front of each generations.
그림 Fig. 9. Electric field strength graph over arc length of models.
표 Table 3. Compare results from each model.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 경사기능재료 적용 스페이서 각 layer의 유전율 값을 변화시켜 최종적으로 삼중점에 집중되는 최대 전계강도를 완화한 모델을 제시하고자 한다. 최적화 과정을 위해 그래픽 기반 코딩 프로그램인 LabView를 이용하여 직접 구현한 NSGA-Ⅱ와 COMSOL의 multiphysics 전계해석을 이용하였다.
동일한 파레토 프론트 내의 개체들은 밀집 거리(crowding distance)를 할당하여 다음 세대의 개체 선택시 우선순위를 결정한다. 밀집 거리가 큰 개체를 우선 선택하여 단일 해로의 조기 수렴을 방지하고 이는 다목적 최적화의 목적 중 하나인 해 개체의 다양성을 증진시키는데 목적이 있다 [5].
본 논문에서는 경사기능재료 적용 축소형 스페이서의 유전율 분포 최적화 방법론과 그 결과에 대하여 서술하였다. 다른 최적화 방법과는 다르게 LabView로 구현된 NSGA-Ⅱ 및 ComSol multi-physics 전계 해 석을 이용하여 스페이서 연면거리 그래프 값을 목적함수로 두고 그 값이 최소화가 진행되는 전역 탐색을 실시한 최적화를 진행하며 얻은 결과는 아래와 같다.

가설 설정

목적함수에 대해 최소화 알고리즘을 진행한다고 가정하고, 아래의 두 조건을 모두 만족하면 개체 X_i는 또 다른 개체 Y_i를 지배(dominate)한다고 하며 그 관계를 X_i ≺ Y_i로 표기한다.

제안 방법

NSGA-Ⅱ에서 다음 세대 선택을 위한 유전자 개체 정렬에 있어 비지배 정렬(non-dominated sorting)과 밀집 거리 (crowding distance)를 이용하여 각 개체별로 순위를 할당하여 얻고자 하는 이상적인 최적해에 가까운 개체 들을 선택하게 된다. 본 연구에서는 그래픽 기반 코딩 프로그램인 LabView를 이용하여 NSGA-Ⅱ를 목적에 맞게 구현 및 수정을 진행했다.
추후 유전율 분포가 최적화된 스페이서의 실제 제작을 위해 유전율의 범위를 스페이서 제작 시 에폭시에 첨가할 필러들의 종류에 따라 유전율 범위를 설정하였다. 표 2는 여러 종류의 필러만의 유전율 값을 나타내었다.
위 목적함수들을 NSGA-Ⅱ의 적합도 함수로 사용하여 최소화되는 최적화를 진행하게 된다.
그래프의 최대 전계강도 및 그래프 Y축의 표준편차를 구하여 NSGA-Ⅱ의 목적함수, 적합도 함수로 사용한다. 함수를 이용하여 비지배 정렬 및 토너먼트 선택을 통하여 100개의 개체를 선택 후 교배 연산자를 수행한 다. 지역 해의 조기 수렴 방지를 위해 가우시안 노이즈를 이용한 돌연변이 연산자를 수행한다.
함수를 이용하여 비지배 정렬 및 토너먼트 선택을 통하여 100개의 개체를 선택 후 교배 연산자를 수행한 다. 지역 해의 조기 수렴 방지를 위해 가우시안 노이즈를 이용한 돌연변이 연산자를 수행한다. 새로 생성된 2세대(자식 세대)의 전계해석을 진행하여 1세대와의 목적함수 값을 비교한다.
그림 9의 결과는 해석 모델 스페이서의 형상은 통제 변인이며, 각 layer의 유전 율 분포의 변화로만 해석하여 얻은 결과이다. 알고리즘 수행 초기에 무작위로 선택된 모델과 3세대 수행 후 얻은 최적화 모델의 각 전계강도 그래프를 스페이서 전체의 유전율이 일정한 모델과 비교하였다.
본 논문에서는 경사기능재료 적용 축소형 스페이서의 유전율 분포 최적화 방법론과 그 결과에 대하여 서술하였다. 다른 최적화 방법과는 다르게 LabView로 구현된 NSGA-Ⅱ 및 ComSol multi-physics 전계 해 석을 이용하여 스페이서 연면거리 그래프 값을 목적함수로 두고 그 값이 최소화가 진행되는 전역 탐색을 실시한 최적화를 진행하며 얻은 결과는 아래와 같다.
3) 기존 사용 에폭시에 필러를 혼합하여 제작한 샘플의 유전율을 측정하고 실제 제작 가능한 유전 율 최적화 범위를 설정하였다. 경사기능재료 적용 축소형 스페이서의 제작을 위해 3D 적층 제조를 활용하고 있으며, layer의 수를 늘리기 위한 장비의 연구가 진행 중에 있다.
지역 해의 조기 수렴 방지를 위해 가우시안 노이즈를 이용한 돌연변이 연산자를 수행한다. 새로 생성된 2세대(자식 세대)의 전계해석을 진행하여 1세대와의 목적함수 값을 비교한다. 목적함수의 감소폭이 매우 적어 지는 지점에서 NSGA-Ⅱ를 중지한다.

데이터처리

본 논문은 경사기능재료 적용 스페이서 각 layer의 유전율 값을 변화시켜 최종적으로 삼중점에 집중되는 최대 전계강도를 완화한 모델을 제시하고자 한다. 최적화 과정을 위해 그래픽 기반 코딩 프로그램인 LabView를 이용하여 직접 구현한 NSGA-Ⅱ와 COMSOL의 multiphysics 전계해석을 이용하였다.
위의 해석 모델은 왼쪽의 HV 축을 중심으로 회전되어 3D의 해석 모델이 완성되며 COMSOL multi-physics를 이용하여 전계해석이 진행된다. 표 1은 위 해석 모델에 사용된 유전 상수의 값이며, 각 layer의 유전 상수를 변수로 두어 최적화를 진행한다.
COMSOL multi-physics를 이용하여 그림 3의 기본 해석모델에 난수로 발생된 각 layer의 유전율 값을 적용하고 전계해석 후 그림 5의 그래프를 얻어낸다. 그래프의 최대 전계강도 및 그래프 Y축의 표준편차를 구하여 NSGA-Ⅱ의 목적함수, 적합도 함수로 사용한다.

이론/모형

FGM 스페이서의 유전율 분포 최적화를 위해 다중목적 최적화 알고리즘인 NSGA-Ⅱ를 적용하였다. NSGA- Ⅱ는 다른 유전알고리즘(GA)보다 다목적 최적화 문제에 많이 사용되고 있으며, 염색체 및 유전자로 불리는 무작위로 선택된 각 모델의 전계해석을 진행하여 얻은 최대 전계 강도, 전계 강도 그래프의 표준편차를 알고리즘의 목적함수로 두고 그 값들이 최소화되는 염색체 및 유전자를 탐색하는 알고리즘을 수행한다.

성능/효과

NSGA-Ⅱ 최적화의 결과로 얻은 최적화 모델의 각 layer의 유전율 값은 layer 1＝13, layer 2＝7, layer 3＝8이며 도체부의 삼중점에 걸리는 전계강도가 최적화 모델의 경우 기존 모델보다 크게 완화됨을 보인다. Layer 1에서 layer 2로 넘어가는 지점(arc length＝ 40 ㎜)에서 전계강도의 값이 증가한다.
1) NSGA-Ⅱ를 이용하여 유전율 분포 최적화를 총 6 세대까지 진행하였으나, 이미 3세대 개체 내에서 최적화 모델이 발현되어 빠른 결과 도출이 가능하였으며 이는 본 연구의 문제영역에서 NSGA-Ⅱ가 잘 적용된 결과로 볼 수 있었다.
2) 실사용 중인 145 kV급 단상 스페이서 모델의 형상은 통제 변인으로 두고 유전율 분포 제어만으로 최적화 모델의 삼중점에서의 전계강도가 균일한 유전율의 분포를 가지는 기존 모델 대비 20.20% 완화되는 결과를 도출하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가스절연개폐장치는 어떤 부품들로 구성되는가?	가스절연개폐장치(gas insulated switchgear, GIS)는 변전소 및 대형건물의 수배전반 계통에서 필요에 따라 전력을 공급 또는 차단하는 장치로 가스차단기, 단로기, 접지개폐기, 모선, 스페이서, 부싱, 변성기 및 스페이서 등 다양한 부품으로 구성되며, 그중에서 스페이서는 금속제 외함 내에 위치하여 고압 전류가 흐르는 중심 도체가 외함의 내벽과 접촉하지 않도록 기계적으로 지지하고, 전기적으로 절연상태를 이룰 수 있게 한다 [1].
	가스절연개폐장치란 무엇인가?	가스절연개폐장치(gas insulated switchgear, GIS)는 변전소 및 대형건물의 수배전반 계통에서 필요에 따라 전력을 공급 또는 차단하는 장치로 가스차단기, 단로기, 접지개폐기, 모선, 스페이서, 부싱, 변성기 및 스페이서 등 다양한 부품으로 구성되며, 그중에서 스페이서는 금속제 외함 내에 위치하여 고압 전류가 흐르는 중심 도체가 외함의 내벽과 접촉하지 않도록 기계적으로 지지하고, 전기적으로 절연상태를 이룰 수 있게 한다 [1].
	본 논문에서는 경사기능재료 적용 축소형 스페이서의 유전율 분포 최적화 방법론과 그 결과에 대하여 서술하였다, 이를 통해 얻은 결론은 무엇인가?	1) NSGA-Ⅱ를 이용하여 유전율 분포 최적화를 총 6 세대까지 진행하였으나, 이미 3세대 개체 내에서 최적화 모델이 발현되어 빠른 결과 도출이 가능하였으며 이는 본 연구의 문제영역에서 NSGA-Ⅱ가 잘 적용된 결과로 볼 수 있었다. 2) 실사용 중인 145 kV급 단상 스페이서 모델의 형상은 통제 변인으로 두고 유전율 분포 제어만으로 최적화 모델의 삼중점에서의 전계강도가 균일한 유전율의 분포를 가지는 기존 모델 대비 20.20% 완화되는 결과를 도출하였다. 3) 기존 사용 에폭시에 필러를 혼합하여 제작한 샘플의 유전율을 측정하고 실제 제작 가능한 유전 율 최적화 범위를 설정하였다. 경사기능재료 적용 축소형 스페이서의 제작을 위해 3D 적층 제조를 활용하고 있으며, layer의 수를 늘리기 위한 장비의 연구가 진행 중에 있다.

참고문헌 (5)

J. Tang, D. Wang, L. Fan, R. Zhuo, and X. Zhang, IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., 22, 3037 (2015). [DOI: https://doi.org/10.1109/TDEI.2015.004556]

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H. J. Ju, B. Kim, and K. C. Ko, IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., 18, 1268 (2011). [DOI: https://doi.org/10.1109/TDEI.2011.5976126]

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M. Kurimoto, K. Kato, M. Hanai, Y. Hoshina, M. Takei, and H. Okubo, IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., 17, 256 (2010). [DOI: https://doi.org/10.1109/TDEI.2010.5412025]

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M. Talaat, A. El-Zein, and M. Amin, Electr. Power Syst. Res., 163, 754 (2018). [DOI: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2017.07.002]

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K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan, IEEE Trans. Evol. Comput., 6, 182 (2002). [DOI: https://doi.org/10.1109/4235.996017]

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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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