[논문]스마트 가스 계량기 압력 데이터 기반 누출 판단 기법 개발

김정훈; 오정석; 이진한

doi:10.7842/kigas.2023.27.2.57

초록
AI-Helper

가스계량기의 검침방식이 발전하면서 원격검침이 가능한 스마트 가스 계량기(누출점검용 계량기 및 다기능 안전 계량기)가 사용되고 있다. 이러한 계량기는 부가기능으로 수집하는 유량 및 압력 데이터를 활용하여 누출 판단을 하는 기능이 있다. 유량 데이터를 이용한 누출판단 기능은 실제 현장에서 유효한 사례가 있지만 압력 데이터 기반 누출 판단 기준은 누출로 인한 압력 값 변화뿐만 아니라 여러 요인(정압기 압력 크기, 인접 계량기 연계, 인접 주택 사용량, 계량기 위치 등)으로 압력 크기 변화(레벨)가 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스마트 가스계량기에서 수집되는 압력데이터를 활용하여 누출여부를 판단 할 수 있는 기법으로 압력 데이터 전처리 방법과 누출 여부 관련 압력 값 범위 기준, 누출판단 기법 및 적용 사례 검증을 통해 개발하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the meter reading method of gas meters develops, smart gas meters capable of remote meter reading (leak checking meters and multi-function safety meters) are being used. These meters have a function to judge leakage by utilizing the flow rate and pressure data collected as an additional function....

As the meter reading method of gas meters develops, smart gas meters capable of remote meter reading (leak checking meters and multi-function safety meters) are being used. These meters have a function to judge leakage by utilizing the flow rate and pressure data collected as an additional function. Leakage judgment function using flow rate data has valid cases in the actual field, but the pressure data-based leakage judgment standard is based on not only the pressure value change due to leakage but also various factors (pressure regulator pressure, connection with adjacent meters, usage of adjacent houses, location of meters, etc.). There is a problem with pressure magnitude changes (levels). In this paper, as a technique that can judge leaks by using pressure data collected from smart gas meters, it was developed through preprocessing of pressure data, criteria for pressure value ranges related to leaks, leak judgment techniques, and application case verification.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 1. Classification and characteristics of domestic and foreign gas meters
그림 Fig. 1. Pressure drop example of pressure sensor data.
그림 Fig. 2. Pressure change over time of smart meter in house A (22.07.01 - 22.12.30).
표 Table 2. Leakage criteria for multi-function gas safety meters
그림 Fig. 3. Flowchart of leak judgment method.
표 Table 3. Example of 3 duplicate data errors per hour
표 Table 4. Example of pressure data zero value error
표 Table 5. Examples of missing data errors by hour
그림 Fig. 4. Define pressure range, pressure amplitude, Previous pressure and current pressure of time-pressure data.
그림 Fig. 5. Time-pressure data, pressure range data conversion and pressure level change data part.
그림 Fig. 6. Normal probability distribution and standard deviation relationship[6].
그림 Fig. 7. Histogram and Normal probability distribution of pressure amplitude data for specific house.
그림 Fig. 8. Pressure data of specific house : a) Change parts of base level in pressure data and b) data of candidate outlier in pressure ampliutde.
표 Table 6. Results of outlier through proposed leak judgment method

참고문헌 (9)

Seo J. G., Noh N. J., A Study on Securing the？Feasibility of Projects Related to Gas AMI Distribution, Korea Energy Economics Institute, (2017)
Korea Gas Safety Corporation, Gas Meter Performance Certification Criteria for Leak Check, KGS？FU551 PC14, (2019)
Korea Gas Safety Corporation, Facility Technical？Inspection Criteria for Multi-functional Gas Safety？Meter Manufacturing, KGS AA631, (2022)
Lee, S. W., Lee, S. S., Song, M. H., Kwon, Y. M.,？"Examination of IoT-based Gas Remote Meter？Reading (AMI) Platform and Service", KIGAS, 24(3),？1-10, (2020)
Kalgla vapotechcorp, TOYOKEIKI, Ultrasonic？smart gas meter with safety + networking functions.
Hamzeh A., Shengnan N. C.,"Performance evaluation of outlier detection techniques in production timeseries: A systematic review and meta-analysis", Expert Systems with Applications, 191, 116371,？(2022)

상세보기
MGI, Big data : The next frontier for innovation,？competition, and productivity, (2011)
BNEF, Smart grid analytics and data management？: a primer, (2012)
Jak Jailani, N. S. , Muhammad, Z. , Fazalul Rahiman, M. H. and Nasir Taib, M. , "Analysis of Kaffir？Lime Oil Chemical Compounds by Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) and Z-Score？Technique", 2021 IEEE I2CACIS, Shah Alam, Malaysia, 110-113, (2021)

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

[국내논문] 스마트 가스 계량기 압력 데이터 기반 누출 판단 기법 개발
Development of Leakage Judgment Technique based on Pressure Data of Smart Gas Meter 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (14)

표/그림 (14)

참고문헌 (9)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

[국내논문] 스마트 가스 계량기 압력 데이터 기반 누출 판단 기법 개발 Development of Leakage Judgment Technique based on Pressure Data of Smart Gas Meter 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (14) 모든 표/그림 보기

표/그림 (14) 슬라이드로 보기

참고문헌 (9)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

김정훈 (8)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

[국내논문] 스마트 가스 계량기 압력 데이터 기반 누출 판단 기법 개발
Development of Leakage Judgment Technique based on Pressure Data of Smart Gas Meter 원문보기

초록
AI-Helper

표/그림 (14)

표/그림 (14)