일반기술

신경회로망을 이용한 765kV 송전선로의 단상 자동재폐로 방법

본 기술은 현재까지 모의하기 힘들었던 1차 아크 및 2차 아크 수차례의 실험을 통해 얻어진 Aggarwal 교수의 실험식을 이용하여 일시고장의 특징인 1차 아크와 2차 아크를 모의하는데 성공하였으며, 고장의 특징추출에 있어서도 시간과 주파수, 크기의 3차원 영역을 통해서 분석되는 STFT 분석을 이용함으로써 신속하고 정확한 고장검출과 정확한 일시고장의 끝나는 시점을 파악하는 것이 가능하다. 신경회로망은 명확하게 구분되어지는 STFT 분석결과에 보여지듯이 일시고장시와 영구고장시의 명확한 특징추출과 신경회로망의 우수한 패턴인식능력에 힘입어 정확한 고장판별이 가능하며, 아울러 본 기술에서는 일시고장시 재폐로 투입을 자동적으로 수행할 수 있도록 간단한 2bit를 이용함으로써 실제 적용에서 간단히 처리할 수 있도록 알고리즘을 구성하였다.본 기술에 따른 자동재폐로의 수행을 위한 알고리즘구현절차는다음과 같다.- EMTP(Electromagnetic Transients Program)를 이용하여 일시고장 및 영구고장을 모의하고, Anti-aliasing filter를 이용하여 10조파 이상의 성분을 제거한다.- A/D converter를 이용하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다.- 주파수 분석 방법을 이용하여 일시고장과 영구고장을 검출할 수 있는 특징을 추출하고, 추출되어진 데이터를 신경회로망에 적용한다.- 신경회로망의 출력결과를 분석하고, 단상 자동재폐로의 수행을 위한 알고리즘을 구현한다.현재 전력계통에서 Dead Time에 의존하는 기존의 단상 자동재폐로 방식이 일시고장시에 고장이 완전히 제거되지 않은 상태에서 재폐로를 하거나 영구고장임에도 불구하고 재폐로를 수행함으로써 전력시스템의 안정도와 전력설비에 막대한 손실을 줄 수 있는 것에 반하여, 본 기술에 의하면 시간과 주파수, 크기의 3차원 영역을 통해서 분석되는 STFT(Short Time Fourier Transfer) 분석을 이용하여 신속하고 정확한 고장검출과 정확한 일시고장의 끝나는 시점을 알 수 있으므로 이러한 손실을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.본 기술은 기존의 재폐로 기술을 한 단계 업그레이드 한 방법으로, 현재 건설중인 765kV 송전계통에 적용이 가능하다.기존의 재폐로 장치의 알고리즘을 추가로 보완할 수 있기 때문에 기존 재폐로의 시장에 침투하기가 쉬울 것으로 판단된다.새로운 기업은 어렵겠으나 기존 전력 계전기(재폐로 계전기) 제조회사의 경우 본기술에 따른 방법을 이용하면 신제품개발에 촉진제가 될 수 있다.