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문제 정의
- 본 연구에서 활선 상태에서 대상시스템의 절연 열화 상태를 판단하여 이상 상태를 진단하는 방법을 제안하였다. 부분 방전으로 발생하는 절연 열화 징후를 이용하여 절연 열화의 상태진단 및 절연성 신뢰도를 예측하여 전기기기의 결함이나 이상을 조기에 발견하기 위해서, 부분 방전의 진행에 의해 발생되는 초음파와 전자파의 정량적 해석 방법을 적용하여 절연 열화 진단 알고리즘을 구현하였다.
제안 방법
- 실측된 신호를 2D 분석에 기초하여 신호를 정량화하였다. FFT 알고리즘에 의해 축차적으로 신호를 분석하여 열화 파형의 2D(빈도수, 방전량) 특징을 추출하였다.
- 고압 고용량의 변압기를 대상으로 한 절연 열화 진단시스템 설계 방법을 제안하였다. 제안한 초음파와 전자파 측정 방법을 조합한 비접촉식 방법의 특징은 진단 등으로 인한 시스템의 동작 중에 On-Site 진단이 가능하고 측정 과정이 간단하며 부 분방 전계 측정 보를 상호 보완하여 절연 열화에 대한 정보를 제공한다.
- 그림 2와 같이 시간과 데이터값 및 단위정보를 보여주고 있다. 본 연구에서는 Sampling Time을 5초, 전자파의 경우는 주파수 대역 10[KHz]-400[MHz]대역에 분포된 전자파 [dB]값의 RMS을 취득하였으며, 초음파의 경우는 [mV] 의 단위로 순시 값을 RMS 값으로 변환하여 데이터를 취득하였다.
- 본 연구에서 활선 상태에서 대상시스템의 절연 열화 상태를 판단하여 이상 상태를 진단하는 방법을 제안하였다. 부분 방전으로 발생하는 절연 열화 징후를 이용하여 절연 열화의 상태진단 및 절연성 신뢰도를 예측하여 전기기기의 결함이나 이상을 조기에 발견하기 위해서, 부분 방전의 진행에 의해 발생되는 초음파와 전자파의 정량적 해석 방법을 적용하여 절연 열화 진단 알고리즘을 구현하였다. 부분 방전으로 발생하는 물리적 현상 중에서 활선 상태에서 측정이 가능한 전자파와 초음파를 동시에 측정하는 절연 열화 진단 시스템을 설계하였으며, 노이즈에 대책으로는 ICA 알고리즘을 적용하여 부분방전으로 발생하는 초음파 신호로부터 노이즈를 제거하고, 예측 모델로서는 뉴로-퍼지 모델을 적용하였다.
- 변압기에서 발생되는 전자파의 분포상태를 분석한 결과 10[MHz]-500[MHz]대역에서 발생되는 전 자파가 계측 가능한 것으로서 분석되었다. 분석 결과와 지금까지 연구 보고된 변압기의 전달 특성을 기초로 30[K由z]-500[MHz]대역을 중심으로 분석하였으며, 데이터의 정량화를 위한 방법으로는 주파수 분포대역과 전자파의 강도인 방사 에너지의 크기를 변수로 한 2D 방법에 의한 진단은 그림 8과 같이 특정 지역의 12대를 중심으로 분석하였다. 분석 결과와 시스템관리 및 보수 결과와 일치하는 결과를 확인하였다.
- 입력된 신호로부터 변압기에서 발생된 전자파를 분석한다. 분석된 데이터는 LAN Cable을 통하여 컴퓨터에 전송되었으며, 컴퓨터에서 특징 데이터를 분류하고, 신호 분석을 수행 할 수 있도록 구성하였다. 실험 방법으로는 방사된 전자파를 측정하기 위해서 Fig.
- 제안한 초음파와 전자파 측정 방법을 조합한 비접촉식 방법의 특징은 진단 등으로 인한 시스템의 동작 중에 On-Site 진단이 가능하고 측정 과정이 간단하며 부 분방 전계 측정 보를 상호 보완하여 절연 열화에 대한 정보를 제공한다. 신호처리에서는 센서에 포함되어 있는 노이즈를 제거하는 방법으로 ICA 알고리즘을 제안하였으며, 열화 진단 특징데이 터로는 2D분석 방법을 제안하였다. 실제 현장의 변압기를 대상으로 데이터를 취득하여 분석하고 각 대상시스템의 상태와 취득, 분석된 데이터의 결과를 비교 검토한 결과 신뢰할 수 있는 결과는 아니지만 가능성을 확인하였다.
- 따라서 두 번째의 신호 변화 주기와 전자파의 주기가 일치함으로 볼 때 변압기에서 발생하는 이상 징후로 판별이 가능하다고 사료되므로 이 기간 중의 변압기의 동작 조건과 비교 검토가 필요하다. 실측된 신호를 2D 분석에 기초하여 신호를 정량화하였다. FFT 알고리즘에 의해 축차적으로 신호를 분석하여 열화 파형의 2D(빈도수, 방전량) 특징을 추출하였다.
- 분석된 데이터는 LAN Cable을 통하여 컴퓨터에 전송되었으며, 컴퓨터에서 특징 데이터를 분류하고, 신호 분석을 수행 할 수 있도록 구성하였다. 실험 방법으로는 방사된 전자파를 측정하기 위해서 Fig. 2-1과 같이 시스템을 구성하여 측정하고자 하는 변압기에서 3m 떨어져 시스템을 설치한 후 변압기에서 발생한 전자파와 초음파를 3개월 동안 측정하였으며, 측정된 데이터를 컴퓨터를 통해 분석 실험하였다.
- 실험에서는 현장의 변압기로부터 전자파, 초음파 데이터를 설계된 실험 장치를 이용하여 취득하였으며, 취득된 데이터로부터 대역폭별 전자파 및 초음파의 분포상태와 시간 영역에서의 트랜드를 관찰하였다. 그림 3의 관찰 결과로부터 제안된 전자파와 초음파 신호가 서로 상관성이 높음을 확인하였다.
- 따라서 변압기에서 발생하는 전자파와 초음파에 상관이 존재하고 있음을 보여주고 있다. 이 결과를 통해 확인된 부분 방전에 의한 신호 발생의 근거를 이용하여 계 속적인 데이터 관리를 통해 부하 변동과 데이터, 시간별 데이터의 추이를 계속 관찰하면 변압기의 상태에 대한 정보를 추출하였다. 그림 5, 6은 일주일과 3주간의 데이터 추이를 확인하였다.
- 에서 증폭된 후 동축케이블을 통해 Analyzer에 입력된다. 입력된 신호로부터 변압기에서 발생된 전자파를 분석한다. 분석된 데이터는 LAN Cable을 통하여 컴퓨터에 전송되었으며, 컴퓨터에서 특징 데이터를 분류하고, 신호 분석을 수행 할 수 있도록 구성하였다.
- 고압 고용량의 변압기를 대상으로 한 절연 열화 진단시스템 설계 방법을 제안하였다. 제안한 초음파와 전자파 측정 방법을 조합한 비접촉식 방법의 특징은 진단 등으로 인한 시스템의 동작 중에 On-Site 진단이 가능하고 측정 과정이 간단하며 부 분방 전계 측정 보를 상호 보완하여 절연 열화에 대한 정보를 제공한다. 신호처리에서는 센서에 포함되어 있는 노이즈를 제거하는 방법으로 ICA 알고리즘을 제안하였으며, 열화 진단 특징데이 터로는 2D분석 방법을 제안하였다.
- 센서로부터 얻어진 소스데이터를 통신네트워크를 통해 메인 시스템에서 취득한다. 취득된 데이터는 ICA 알고리즘을 통해 노이즈를 제거한 다음, 신호처리과정을 통해 특징 데이터를 생성한다. 생성된 데이터와 경험을 이용하여 진단 모델을 설계하거나 설계된 모델을 학습데이터를 이용하여 학습할 수도 있으며 학습이 완료된 경우는 경우 데이터를 입력으로 하여 상태를 진단하도록 구성되었다.
- 초음파의 경우는 기계적인 진동 등의 영향으로 발생하는 것으로 확인이 가능하다. 특히 부하의 변동에 민감하거 나 주위의 냉각기의 동작에도 민감 하게 나타나리라 사료되어 순시적인 변화보다 추이를 관측하기 위하여 Moving Average 1000초 단위로 수행하였다. 이 경우의 특징은 노이즈에 강인한 특성을 얻을 수 있다.
- 현장에 있는 변압기들의 전자파와 초음파 데이터를 계측하여 계측된 데이터를 기준으로 대역폭별 전자파의 분포상태를 분석, 전자파가 분포된 주파수대역폭 분석, 변압기별 전자파 및 초음파의 분포패턴을 분석하여 진단 Data의 정량화하여 적합한 진단시스템의 규격을 설정하는데 기초자료로 이용 하였다.
대상 데이터
- 그림 8은 2D 분석한 결과이다, 주파수 대역이 높아지면서 전자파의 에너지 밀도가 높아지는 경향이 빠르게 나타나는 이유는 주변에 분포된 전자파의 측정데이터의 변화가 적으므로 Log 값으로 환 산하여 측정한 결과 때문이다. 본 연구에서는 그림 8의 2D 분석에 의한 경향 관리를 중심으로 한 패턴 데이터의 취득을 기본 데이터 관리의 중심으로 하였다.
- 안테나는 수[KHz]에서 500[MHz]까지 측정 할 수 있는 광대역 안테나를 사용하였다. 안테나에서 수신된 미약한 신호는 광대역 Pre-AMP.
- 전자파측정 실험장비의 구성은 그림 1과 같이 광대역 Antenna와 초음파센서, 전단 증폭기 그리고 신호분석기(Signal Analyzer) 및 중앙제어 PC 컴퓨터로 구성되었다.
데이터처리
- 경향 추이가 심야에서 새벽녘으로 가면서 점차 줄어드는 경향을 보이고 있다. 노이즈를 제거하고, 부분 방전 발생과 가장 특성이 같은 신호를 얻기 위하여, 본 연구에서 제안한 ICA 알고리즘을 이용하여 다시 한번 3개 초음파 센서에 대한 신호분석을 실시하였다. 그림 3은 그림 4와 같이 센서 신호를 독립요소분석을 실시하였다.
이론/모형
- 부분 방전으로 발생하는 절연 열화 징후를 이용하여 절연 열화의 상태진단 및 절연성 신뢰도를 예측하여 전기기기의 결함이나 이상을 조기에 발견하기 위해서, 부분 방전의 진행에 의해 발생되는 초음파와 전자파의 정량적 해석 방법을 적용하여 절연 열화 진단 알고리즘을 구현하였다. 부분 방전으로 발생하는 물리적 현상 중에서 활선 상태에서 측정이 가능한 전자파와 초음파를 동시에 측정하는 절연 열화 진단 시스템을 설계하였으며, 노이즈에 대책으로는 ICA 알고리즘을 적용하여 부분방전으로 발생하는 초음파 신호로부터 노이즈를 제거하고, 예측 모델로서는 뉴로-퍼지 모델을 적용하였다.
성능/효과
- 첫 번째의 경우는 1번째 센서에서 잡음이 제거된 상태의 완만한 경향을 갖고 있다. 결론적으로 본 실험 결과 전자파와 초음파가 같은 경향을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 변압기에서 발생하는 전자파와 초음파에 상관이 존재하고 있음을 보여주고 있다.
- 따라서 본 논문에서 제안된 부분 방전의 2D방법을 전자파측정에 의한 On-Site 진단에 적용이 가 능함을 확인하였으며, 대역별 분포 추이를 이용한 정량화가 열화정도 판단에 보다 Robust 한 결과를 줄 수 있음을 확인하였다.
- 그림 3의 관찰 결과로부터 제안된 전자파와 초음파 신호가 서로 상관성이 높음을 확인하였다. 변압기에서 발생되는 전자파의 분포상태를 분석한 결과 10[MHz]-500[MHz]대역에서 발생되는 전 자파가 계측 가능한 것으로서 분석되었다. 분석 결과와 지금까지 연구 보고된 변압기의 전달 특성을 기초로 30[K由z]-500[MHz]대역을 중심으로 분석하였으며, 데이터의 정량화를 위한 방법으로는 주파수 분포대역과 전자파의 강도인 방사 에너지의 크기를 변수로 한 2D 방법에 의한 진단은 그림 8과 같이 특정 지역의 12대를 중심으로 분석하였다.
- 분석 결과 3개의 신호를 얻을 수 있었으며 대체로 센서의 거리가 충분히 멀리 있는 관계로 신호는 독립된 특성을 갖고 있다. 그러나 2번째 센서의 신호는 6시간 별로 변하는 특징을 갖고 있지만 세 번째의 경우는 완만하게 전자파와 비슷한 경향을 갖고 있다.
- 분석 결과와 지금까지 연구 보고된 변압기의 전달 특성을 기초로 30[K由z]-500[MHz]대역을 중심으로 분석하였으며, 데이터의 정량화를 위한 방법으로는 주파수 분포대역과 전자파의 강도인 방사 에너지의 크기를 변수로 한 2D 방법에 의한 진단은 그림 8과 같이 특정 지역의 12대를 중심으로 분석하였다. 분석 결과와 시스템관리 및 보수 결과와 일치하는 결과를 확인하였다.
- 신호처리에서는 센서에 포함되어 있는 노이즈를 제거하는 방법으로 ICA 알고리즘을 제안하였으며, 열화 진단 특징데이 터로는 2D분석 방법을 제안하였다. 실제 현장의 변압기를 대상으로 데이터를 취득하여 분석하고 각 대상시스템의 상태와 취득, 분석된 데이터의 결과를 비교 검토한 결과 신뢰할 수 있는 결과는 아니지만 가능성을 확인하였다.
후속연구
- 마지막의 신호 성분은 밤낮과 변압기의 동작 조건에 따라 변하는 신호 성분임을 알 수 있다. 따라서 두 번째의 신호 변화 주기와 전자파의 주기가 일치함으로 볼 때 변압기에서 발생하는 이상 징후로 판별이 가능하다고 사료되므로 이 기간 중의 변압기의 동작 조건과 비교 검토가 필요하다. 실측된 신호를 2D 분석에 기초하여 신호를 정량화하였다.
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