서울시 서대문구 연세로 50
제3공학관 C126호
T. 02-2123-6740 ㅣ F. 02-312-4584
Research Area
YONSEI ENERGY INFORMATICS Lab.
인공지능 기반 전력 인프라 진단 기술
반사파계측법 기반 케이블 진단
연구 목적
- 해마다 급증하는 전력 수요에 따라 전력을 전송하는 전력 케이블에 대한 사회적 의존도가 높아지고 있기 때문에, 전력 케이블에 대한 신뢰성 확보는 필수적임.
- 본 연구에서는 시간-주파수 영역 반사파계측법 기반의 케이블 진단 및 모니터링 기술 개발을 통해 전력 시스템의 신뢰성 향상을 도모함.
- 나아가, 인공지능 기술을 응용하여 케이블 진단 기술을 지능형 정보기술 (진단 자동화, 결함 분류)로 확장하고 있음.
세부 연구 내용
- 전력 케이블 (초전도, HVDC 등) 진단 및 모니터링
- 실시간 케이블 진단 및 시스템 자동화
- 인공지능 응용 케이블 결함 분류 및 신호 검출 성능 향상
▲ Applications to actual field (KEPCO substations)
▲ Machine learning-based time-frequency domain reflectometry *
상태 기반 케이블 건전성 지표
연구 목적
- 전력기기의 신뢰도가 보장되지 않을 경우, 이는 계통 전체에 영향을 미치는 고장으로 발전할 수 있음. 따라서 전력기기의 적절한 교체시기를 결정하기 위한 기기의 상태진단 지표 및 유지관리 기술이 필요한 실정임.
- 케이블의 부하 이력, 고장 이력 등의 운영 데이터를 바탕으로 케이블의 상태를 지표화 하여 케이블 고장 및 사고를 사전에 예방하는 것이 목표임.
- 열적, 기계적 스트레스가 케이블의 수명에 미치는 영향을 규명하고, 케이블에서의 복합적인 스트레스를 케이블 수명 지표에 반영하여 신뢰도를 높이고자 함.
세부 연구 내용
- 운영 데이터를 실시간 반영하는 지능형 케이블 수명 지표 개발
- 케이블의 수명에 영향을 미치는 열적, 기계적 스트레스와의 관계 규명 및 지표 반영
▲ Neural network-based cable health index algorithm *
▲ Cable temperature estimation using thermal circuit-based cable modeling **
** KEPCO KDN Research Project, “Development of Dynamic Rating System and Health Indexing for Distribution Cable.”
반사파계측법 기반 진단기술 응용
연구 목적
- 현재, 여러 분야의 수많은 진단 기술들은 시간 영역 또는 주파수 영역에서의 신호만을 분석하기 때문에 진단 기술의 성능에 한계가 있음.
- 따라서 전력 케이블 진단에서 뛰어난 성능을 보이는 시간-주파수 영역 계측법과 기존 진단 기술 간의 융합을 통해 진단 기술의 성능 향상을 도모함.
- 진단 대상의 신호전달 특성을 분석하여 진단 신호가 전파되기 쉬운 형태를 규명하고, 신호 선정 및 인가 방법에 대한 연구를 진행함.
- 현재 배관 진단을 위한 초음파 기반 기술과 광케이블 진단을 위한 레이저 기반 기술에 대해 연구를 진행하고 있음.
세부 연구 내용
- 배관 진단을 위한 유도 초음파 기반 시간-주파수 영역 반사파계측법 개발
- 레이저 기반 시간-주파수 영역 반사파 계측법을 활용한 광케이블 진단
▲ Guided wave-based time-frequency domain reflectometry *