전력케이블 절연 진단을 위한 PD 신호 패턴 변화 과정에 관한 연구

Abstract

전력케이블의 전기적, 기계적, 물리적인 결함 등이 열화에 의해 진전되어 생기는 부분방전은 케이블 수명 예측 관리에 있어 큰 문제로 여겨져 왔다. 부분방전 측정은 IEC 60270을 근간으로 고체 절연에서 가장 널리 이용되고 알려져 있는 방법 중에 주로 전기적 신호 검출 방법을 적용하며, 부분방전 검출 및 분석을 하기 위해서는 측정 대상에 대한 전기적인 현상과 검출 장비 및 신호의 이해를 바탕으로 분석해야 가장 효과적으로 부분방전 판단을 할 수 있다. 전력케이블에서 발생하는 부분방전은 결함에 따라 측정한 신호를 일정 주기 누적했을 때 특징적인 패턴의 모양이 나타난다. 하지만 현장에서는 뚜렷하게 결함 패턴이 나타나지 않은 이상 판단이 어렵다. 여러 결함 패턴이 복합적으로 섞여 측정되거나 외부 노이즈가 유입되는 경우가 많아서 신호를 분류하여 분석하기란 쉽지 않다. 많은 부분방전 측정 방법과 관리 방법이 제안되었고, 측정기술의 발전에도 불구하고 현재까지 실질적으로 이를 미리 사고 예방 및 예측 하는데 있어서는 부족함이 많다. 본 논문에서는 전력 케이블에서 발생될 수 있는 결함을 모의하여 부분방전 패턴이 형성되는 과정과 노이즈 유무 등에 대한 방전 패턴을 분석하여, 이를 바탕으로 패턴분석을 알고리즘화 하여 자동화 분석을 향상시키고자 한다.; Partial discharge, which happens because electrical, mechanical, and physical defects of power cables are getting worse due to deterioration, has been considered as a huge problem of predicting cable life span and managing it. Based on IEC 60270, measuring partial discharge mainly applies the electric signal detection among the most known and used methods in solid insulation. In order to detect and analyze the partial discharge, it is the most effective measuring method to analyze the object, based on understanding of the electrical phenomenon, detection equipment, and signals. Partial discharge in the power cable showed a characteristic pattern shape when some measured signals have been accumulated for a certain period, depending on a type of defects. However, it is difficult to judge whether it is a defect or not, unless a clear defect pattern happens in the field. It is not easy to classify and analyze the signals, because various defect patterns are often mixed and measured or external noise is introduced. Although a lot of measuring methods for partial discharge and maintenance methods are introduced and measurement technology is developed, many flaws occur in preventing or predicting accidents realistically. This study simulated defects that would happen in power cables and then it analyzed a procedure of forming a partial discharge pattern and it analyzed a discharge pattern of noise presence or absence, so that based on the result by making an algorithm about the pattern, this study tried to improve automated analysis.