초록 ▼

연구목표
본 연구는 지중송전선로를 포함한 실제 혼합송전선로를 선정하여 구체적인 상세 모델링을 EMTP/ATPDraw에서의 통하여 다양한 고장조건을 모의하여 얻은 전압, 전류로부터 임피던스를 계산한다. 계산된 임피던스의 저항과 리액턴스 성분을 입력으로 하는 뉴로-퍼지 시스템을 고장구간 판별 및 고장점 추정을 실행하도록 구성하고 고장점 추정은 가공선로와 지중선로를 각각 다른 뉴로-퍼지 시스템으로 계산한다. 본 연구는 고급 CI 기법 중 하나인 뉴로-퍼지 시스템을 이용하여 혼합 송전선로에서 고장구간 판별과 고장점 추정을 실시하는 거

연구목표
본 연구는 지중송전선로를 포함한 실제 혼합송전선로를 선정하여 구체적인 상세 모델링을 EMTP/ATPDraw에서의 통하여 다양한 고장조건을 모의하여 얻은 전압, 전류로부터 임피던스를 계산한다. 계산된 임피던스의 저항과 리액턴스 성분을 입력으로 하는 뉴로-퍼지 시스템을 고장구간 판별 및 고장점 추정을 실행하도록 구성하고 고장점 추정은 가공선로와 지중선로를 각각 다른 뉴로-퍼지 시스템으로 계산한다. 본 연구는 고급 CI 기법 중 하나인 뉴로-퍼지 시스템을 이용하여 혼합 송전선로에서 고장구간 판별과 고장점 추정을 실시하는 거리계전 알고리즘을 제시한다.
연구내용
거리계전기는 계전기 설치점에서 고장점까지의 선로 임피던스를 정확하게 측정하여 이로부터 Zone을 판별하고 트립을 결정하게 된다. 따라서 정확한 동작은 얼마나 고장점까지의 선로 임피던스를 정확하게 계산하느냐에 달려 있다. 그러므로 본 연구를 고급 CI 기법 중 하나인 뉴로-퍼지 시스템의 구현을 통해 혼합송전계통의 고장 발생시 정확한 거리를 계산하는 알고리즘을 개발하고자 한다.
가공송전선로는 과도시 고장전류가 대부분 고장점에서 방전되기 때문에 고장점까지의 선로 임피던스는 비교적 정확히 측정할 수 있으나, 지중송전계통은 케이블의 도체와 시스 사이의 절연이 파괴되어 서로 접촉함으로서 1선지락고장이 발생하며 고장전류는 크로스본딩 되어 있는 시스를 통해 보통접속함의 직접접지 지점이나 SVL을 통해 대지로 방전되는 특성을 가지고 있다. 실제로 지중송전선로나 혼합송전선로 등에서 고장시 계전기에 의해 계산되어진 겉보기 임피던스와 실제 임피던스와는 많은 오차를 보여 이에 대한 기술적 보상이 없으면 거리계전기의 오.부동작은 피할 수 없게 된다.
따라서 본 연구에서는 이러한 지중송전계통의 과도특성을 뉴로-퍼지 시스템을 통하여 학습시킨 뒤, 특별한 보상 없이 계산된 임피던스의 입력으로 고장거리를 계산하도록 거리계전 알고리즘을 수립하였다.
연구성과
- 혼합송전선로에서의 임피던스 계산법 제시
- 혼합송전선로에서 고장구간 판별과 선택된 고장구간에서의 고장점 판별을 위해 각기 다른 뉴로-퍼지 시스템 구성
- 고장구간 판별을 위한 입력값을 계산하는 식 제시
- 고장구간 판별용 뉴로-퍼지 시스템으로 여러가지 고장조건에서의 고장구간을 매우 정확하게 판별
- 고장점 추정을 위해서 저항과 리액턴스값을 뉴로-퍼지 시스템에 입력
- 고장발생각과 고장저항에 상관없이 고장점을 정확하게 추정
- 본 연구에서 뉴로-퍼지 시스템은 특별한 보상값을 사용하지 않고도 고장위상과 고장저항에 상관없이 정확하게 고장구간 판별과 고장점 추정을 우수하게 수행

Abstract ▼

Purpose of Research
In this study, the impedance of combined transmission line with underground cables is calculated by voltage and current obtained from the simulation of various fault conditions using detailed modeling of practical power transmission system in EMTP/ATPDraw. Neuro-fuzzy systems

Purpose of Research
In this study, the impedance of combined transmission line with underground cables is calculated by voltage and current obtained from the simulation of various fault conditions using detailed modeling of practical power transmission system in EMTP/ATPDraw. Neuro-fuzzy systems using resistance and reactance of the calculated impedance as the inputs are composed to determine fault section and to calculate fault location. Neuro-fuzzy systems for fault location have two different neuro-fuzzy systems for each fault sections. In this work, the distance relaying algorithm determining fault section and calculating fault location for combined transmission system using neuro-fuzzy system which is the one of CI techniques, is proposed.
Contents of Research
The distance relaying accurately calculates line impedance from relaying point to fault point, and decides zone and trip. Therefore, accurate perform depends on calculating the line impedance to fault location. This study develops the fault location calculating method with neuro-fuzzy system which is one of CI techniques, for the fault in combined transmission system. As almost fault current flows through fault point to ground, line impedance to fault point can be accurately calculated. Line-to-ground fault in the power cables for underground transmission is that the insulation between conductor and sheath is broken down. Apparent impedance calculated by the distance relaying with fault in underground transmission system or combined transmission system shows lots of difference with real impedance. Therefore, technical complements are need for the correct operation of distance.
In this study, neuro-fuzzy systems is trained by learning the fault characteristic, then the distance relaying algorithm which calculates the fault location in impedance without complement values is established.
Effectiveness of Research
- The suggestion of impedance calculating method in combined transmission line
- Usage of different neuro-fuzzy systems for fault section and location in combined transmission line
- The suggestion of calculating input values for the fault section
- Accurate fault section determination with various fault conditions in neuro-fuzzy system
- Using resistance and reactance as inputs in neuro-fuzzy system for fault location
- Accurate fault location with fault incept angle and fault resistance
- Excellent results of fault section and location with various fault conditions and without complement values

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문 ...3
• 1. 국문요약문 ...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문 ...4
• 1. 국문요약문 ...4
• 2. 영문요약문 ...5
• Ⅲ. 연구내용 ...6
• 1. 서론 ...6
• 2. 웨이브렛 변환 ...6
• 2.1 웨이브렛 이론 ...6
• 2.2 웨이브레 변환 ...7
• 3. 뉴로퍼지 시스템...8
• 3.1 뉴로퍼지 시스템의 구조 ...8
• 3.2 뉴로퍼지 시스템의 학습 ...9
• 4. 임피던스 계산 알고리즘 ...11
• 4.1 케이블 구간의 대칭분 임피던스 계산 ...11
• 4.2 선로 임피던스 계산 알고리즘 ...12
• 4.2.1 가공선로 구간 고장시 임피던스 계산 알고리즘 ...12
• 4.2.2 지중선로 구간 고장시 임피던스 계산 알고리즘 ...13
• 5. 혼합송전선로 모델링 및 시뮬레이션 결과 ...13
• 5.1 혼합송전선로 모델링 ...13
• 5.2 시뮬레이션 결과 ...14
• 6. 고장구간 판별 및 고장점 추정 알고리즘 ...15
• 6.1 전압 및 전류 신호 추출 ...15
• 6.2 고장구간 판별 ...15
• 6.3 고장점 추정 흐름도 ...17
• 6.4 고장점 추정 ...17
• 6.5 고저항 지락고장 ...18
• 7. 결론 ...19
• 인용문헌 ...20