[논문]FPGA를 활용한 DC계통 고장진단에 관한 연구

김태훈; 채준수; 이승윤; 안병현; 박재덕; 박태식

doi:10.7471/ikeee.2023.27.4.601

FPGA를 활용한 DC계통 고장진단에 관한 연구
A Study on fault diagnosis of DC transmission line using FPGA 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.27 no.4, 2023년, pp.601 - 609

김태훈 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University) , 채준수 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University) , 이승윤 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University) , 안병현 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University) , 박재덕 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University) , 박태식 (Dept. of Electrical Engineering, Mokpo National University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 DC 계통의 지락고장시 고속 고장진단을 위해 FPGA를 이용한 인공지능기반 고장진단 방법을 제안한다. 인공지능 알고리즘을 고장진단에 적용시 많은 연산량과 대용량의 실시간 데이터 처리가 요구된다. 또한 DC 계통에서의 고장 및 사고는 고장 전류의 빠른 상승률로 인하여 DC 차단기가 고속 차단능력이 필요하다. 인공지능기반 고속 고장진단이 가능한 FPGA를 사용하여 DC 차단기가 더 빠르게 동작함으로써, DC 차단기의 차단용량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Matlab Simulink를 이용하여 DC계통의 고장 모의를 통해 고장데이터를 수집하여 지능형 고속 진단 알고리즘 구현하였으며, FPGA에 지능형 고속고장 진단 알고리즘을 적용 및 성능검증을 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose an artificial intelligence-based high-speed fault diagnosis method using an FPGA in the event of a ground fault in a DC system. When applying artificial intelligence algorithms to fault diagnosis, a substantial amount of computation and real-time data processing are required. By employing an FPGA with AI-based high-speed fault diagnosis, the DC breaker can operate more rapidly, thereby reducing the breaking capacity of the DC breaker. therefore, in this paper, an intelligent high-speed diagnosis algorithm was implemented by collecting fault data through fault simulation of a DC system using Matlab/Simulink. Subsequently, the proposed intelligent high-speed fault diagnosis algorithm was applied to the FPGA, and performance verification was conducted.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Comparison of AC and DC fault Currents (a) AC System (b) DC System. 그림 1. AC 및 DC 고장전류 비교 (a) AC 시스템 (b) DC 시스템
그림 Fig. 2. DC System fault Simulation. 그림 2. DC 계통 고장 시뮬레이션
그림 Fig. 3. Inverter side Fault current by distance. 그림 3. 인버터측 거리별 고장전류
그림 Fig. 4. Rectifier side fault current mesh plot. 그림 4. 정류기 측 고장 전류 메쉬 플롯
그림 Fig. 5. DNN(Deep Neural Network) Structure. 그림 5. DNN(심층 신경망)구조
그림 Fig. 6. Verification Results of DNN algorithm. 그림 6. DNN 알고리즘 검증 결과
그림 Fig. 7. Matlab Simulink DNN Model. 그림 7. Matlab Simulink DNN 모델
그림 Fig. 8. Matlab/Simulink-based Zynq Programming Workflow. 그림 8. Matlab/Simulink 기반 Zynq 프로그래밍 워크플로
표 Table 1. FPGA resources and utilization for DNN algorithms. 표 1. DNN 알고리즘에 대한 FPGA 리소스 및 사용비율
표 Table 2. FPGA Timing Results for DNN Algorithms. 표 2. DNN 알고리즘에 대한 FPGA 타이밍 결과
그림 Fig. 9. Configure FPGA and DNN Model Interface. 그림 9. FPGA 및 DNN 모델 인터페이스 구성
그림 Fig. 10. Fault Diagnosis Algorithm Fault Detection Signal. 그림 10. 고장진단 알고리즘 고장 감지 신호
표 Table 3. Fault detection time comparison. 표 3. 고장감지 시간 비교
그림 Fig. 11. Rectifier Side Fault Flag Signal. 그림 11. 정류기측 고장 Flag 신호
그림 Fig. 12. Inverter Side Fault Flag Signal. 그림 12. 인버터측 고장 Flag 신호

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