부분 방전의 안전도 평가를 위한 예측 모델 설계

이수일; 고대식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수일 (목원대학교) 고대식 (목원대학교)

저널정보: ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.8 No.3

발행연도: 2020.9

수록면: 10 - 21 (12page)

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부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.

#Partial discharge #predictive model #Deep learning #Safety #UHF sensor

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

최문규 / 2016 / 부분방전 신호 검출 시 노이즈 제거방법 / 전기학회논문지 65(8):1436~1441

T. TanaKa / 1986 / Internal Partial Discharge and Material Degradation / IEEE Transactions on Electrical Insulation E1-21:899~905

M. D. Judd / 2005 / Partial discharge monitoring of power transformers using UHF sensor. Part 1 : sensor and signal interpretation / IEEE Insulation Magazine 21:5~14

Chang-Won Kan / 2012 / Diagnosis of partial discharge of GIS and cubicle using electromagnetic waves / Instrumentation technology :102~111

Eun-Tae Ryu / 2011 / Development of UHF sensor for partial discharger diagnosis of power transformer / KIEE Summer Conference 2011 :20~22

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