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  1. (Transmission & Substation Lab., KEPCO Research Institute, Korea.)
  2. (Cheryong Industrial co., Ltd, Korea.)



FDLR, Sag, Energy Harvesting, Overhead Transmission Line, Monitoring System, Tilt sensor

1. 서 론

지구 온난화에 대한 국제적인 탈탄소 협약으로 인해 신재생발전이 꾸준히 증가할 것으로 예상된다. 그러나 신재생 에너지 수송을 담당하는 가공 송전선로가 기상 및 선로 상태에 영향을 많이 받아 효과적인 전력공급 시스템을 갖추지 못하고 있다. 따라서 원활한 전력공급을 위해 송전시스템의 탄력적인 운영의 필요성이 높아지고 있다. 그렇지만 전력수요의 지속적인 증가와 달리 국내의 가공 송전선로의 증설은 민원이나 환경적 문제 등으로 인해 신규 건설공사가 거의 이루어지고 있지 않다. 그러므로, 기존 선로를 이용하여 더 많은 전력을 송전할 수 있는 기술을 필요로 한다.

본 연구의 결과물인 가공 송전선 실시간 감시장치를 FDLR (Forecasted Dynamic Line Rating) 산정 알고리즘과 연계하여 송전용량의 증가 및 탄력적 운전이 필요한 선로에 적용하여 효율적인 송전용량을 관리하고자 한다.

2. 본 론

정적 송전용량(Static Line Rating) 계산방식은 최악조건(도체온도가 가장 높고, 기상 조건이 최악)을 산정하여 송전용량을 결정한다. 이와 달리, 선로의 운전환경을 측정하고 이것을 통계적으로 처리하여 송전용량을 계산하는 방법을 동적 송전용량(Dynamic Line Rating)이라고 한다. 후자의 경우, 운전 중인 선로의 주변 환경 및 상태(전선 온도 및 부하전류량)를 실시간 또는 짧은 시간 안에 측정할 수 있어야 한다. DLR 시스템은 현재의 제어방식인 SLR 방식보다 송전 가용용량을 실시간으로 계산하여 송전용량을 증대시킬 수 있으므로 효율적인 전력공급을 가능하게 한다(1).

DLR 열평형 방정식에 사용되는 주요 측정 항목은 가공 송전선에 흐르는 전류량과 도체 온도 그리고 외기 온도이다. 이것 외에도 열평형 방정식에 영향을 미칠 수 있는 풍향, 풍속, 일사량 등이 있다.

2.1 FDLR 산정용 감시장치 설계

FDLR용 감시장치는 가공선로에 설치되므로 가공선에 미치는 영향을 적게 하도록 크기와 무게를 최소화하여 설계하였다. 무게는 약 6kg 정도로 소형 경량화하였다. 가공선에 흐르는 전류로 전력을 얻기 위해서는 CT를 사용하여야 하는 데 소모 전력이 크면 CT 크기도 커야 하므로 무게에 영향을 준다. 따라서 소모 전력을 줄이기 위해 최적의 센서 선정 및 MCU 보드를 설계하여 약 6.5W로 정도 되었다.

개발장치는 크게 데이터 처리 및 통신을 담당하는 MCU 보드와 에너지 하베스팅을 담당하는 SMPS 보드로 나누어진다. MCU 보드는 경사도 센서, 가속도 센서가 보드 위에 위치하고 그 외 센서들(도체 온도, 전류, 풍향, 풍속, 외기 온도)은 A/D 컨버터 또는 통신 포트를 통해 데이터를 읽는다.

그림. 1. FDLR용 감시장치 구성도

Fig. 1. Configuration of monitoring device for FDLR

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통신망은 전국적으로 인프라가 잘 구축된 LTE망을 이용하였다. 가장 범용적이고 전국 어디에서나 통신할 수 있지만, 인터넷망을 사용하므로 보안에 취약하다. 이러한 보안의 문제를 해결하기 위해 VPN 서버로 암호화하여 데이터 보호와 망 분리를 통한 보안 시스템을 구축하였다.

그림. 2. 시스템 네트워크 구성도

Fig. 2. Configuration of network

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2.2 실시간 이도 측정

가공선로에서 기계적인 사고의 주요 원인은 이도의 상승과 갤로핑의 발생이다 .

이도가 처음 설계와 달라지는 원인으로는 과전류나 태양열로 인한 도체온도 상승이 원인이다. 이도의 계산은 주로 등장법과 수평 이동법을 많이 사용하는데 이를 위해서는 양 철탑 사이의 거리, 각도를 측량해야 한다. 또한 시야가 확보되지 않을 경우 철탑에 직접 올라가 측량을 해야 한다. 또 다른 방법으로는 포물선 공식을 이용하여 전선의 무게, 경간, 수평장력, 고저차 등으로 계산할 수 있다(2). 그러나 이도는 환경적인 요인으로 달라지기 때문에 그 상태를 모니터링하여 실시간으로 이도를 계산할 필요가 있다. 가장 저렴하면서도 신뢰성 있는 방법으로 경사도 센서를 이용한 실시간 이도 계산법들이 연구되고 있다(3). 본 연구에서는 이도가 증가 혹은 감소하면 철탑 양끝의 가공선의 수평과 이루는 각도가 변하기 때문에 이 부분의 경사도를 모니터링하고, 포물선 공식을 경사도에 대한 수식으로 바꾸어 실시간 이도의 변동량을 계산하였다.

그림 3과 같은 가공선로에서 각 철탑에서 가공선 감시 시스템에서 측정한 기울기가 $\theta_{0}$와 $\theta_{1}$이고 높이차가 $h$, 수평장력 $H$, 경간이 $L$인 경우, 케이블의 처짐이 최저인 지점, 즉 sag를 구하는 공식은 다음과 같다. 가공선로를 포물선 공식으로 표현하면,

(1)
$y(x)=\dfrac{H}{w}\bullet\left[\cosh\left(\dfrac{w\bullet x}{H}\right)-1\right]$

이고, 가공선의 전체 길이는

(2)
$l=\int_{0}^{L}\sqrt{1+\left(\dfrac{dy}{dx}\right)^{2}dx}$

(3)
$l=\dfrac{H}{w}\left[\sinh\left(\dfrac{w L}{H}+K_{1}\right)-\sinh\left(K_{2}\right)\right]$

이다. 여기서 기울기에 대한 수식으로 변경하면,

(4)
$H=\dfrac{G}{\tan(\theta_{0})+\tan(\theta_{1})}$

(5)
$w=\dfrac{G}{l}$

이다. 표3을 이분법을 이용하여 풀고 관련 식들을 정리하면 이도 $y_{\min}$은

(6)
$x_{\min}=\dfrac{-H\bullet K_{1}}{w}$

(7)
$y_{\min}=\dfrac{H}{w}\cosh(\dfrac{w\bullet x_{\min}}{H}+K_{1})+K_{2}$

로 표현할 수 있다(4).

2.3 에너지 하베스팅(Power CT)

가공선에 흐르는 전류를 전력으로 사용하기 위해 Power CT와 SMPS를 개발하였다. 가공선에 설치된 CT 코어를 통과하는 자기장에 유도된 2차 측 전압을 SMPS로 9V의 전압을 얻었다.

그림. 3. 철탑의 고도차가 있는 송전

Fig. 3. Two transmission towers with a altitude differrence

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코어의 크기와 코일의 턴 수는 1차 측 전류가 100A일 때 출력이 약 8W 정도 나오도록 설계하였다. 그러나, 1차 측 전류의 범위가 최소 100A에서 2000A까지 넓어 100A에 맞게 SMPS를 설계하면 2000A가 흐를 때 부품 과열로 이상이 발생할 수 있다. 이것은 표8과 같이 패러데이 전자기 유도 법칙에 따라 2차 측 에너지는 1차 측 전류에 의해 발생하는 자속에 비례하여 증가하기 때문이다.

그림. 4. Power CT

Fig. 4. Energy harvesting with Power CT

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(8)
$E_{s}=-N_{s}\dfrac{d\Phi}{dt}$

본 연구에서는 SMPS를 안정적으로 운영하기 위해 2차 측 코일의 턴수를 자동으로 절체하여 최적의 2차 측 전력을 얻도록 설계 하였다.

그림 5와 같이 2차 측의 코일을 턴 수를 다르게 N1, N2, N3으로 감았다. 500A까지는 모두 ON 상태를 유지하여 턴 수는 N1+N2+N3이고 500A 이상이 되면 절체 회로를 통해 스위치를 OFF 하여 턴 수는 N2가 되어 줄어든다. 1차 측 전류가 약 500A일 때 정류 출력전압이 약 200Vdc에서 절체 후 60Vdc로 낮아졌다. 최대 2000A에서도 정류 출력전압은 약 110Vdc 정도로 안정된 값을 유지한다.

그림 6과 같이 CT 코어를 모의 가공선에 설치하여 1차 측 전류를 50A에서 2000A까지 흘린 결과 약 60A에서 7W, 100A에서 약 9W 정도 발생하였다. 따라서 장치 전체 소모 전력이 6.5W이므로 가공선 전류가 60A 이상이면 장치 전원으로 동작이 가능하다.

그림. 5. Power CT 턴 수 자동 절체 구성도

Fig. 5. Automatic selection circuit of coil turns

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그림. 6. SMPS 성능평가

Fig. 6. Performance test of SMPS

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그림. 7. 최고 발열온도(50℃)

Fig. 7. Highest temperature on the board

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2.2 평가 시험

성능평가 시험은 3단계로 나누어 실시하였다. 우선 센서 자체의 성능 실험을 통해 표준측정 장비와 개발장치 간 오차값을 보정하였다. 두 번째 단계로는 사내 옥외 시험장에서 실제 가공선로를 모의한 선로에 개발장치를 설치하여 전류를 흘려 통신 이상 유무 점검과 전류값, 일사량, 기울기, 풍향, 풍속 등 전반적인 센서 동작 상태를 표준 측정기와 비교 분석하였다. 세 번째 단계는 그림 13과 같이 전력연구원의 고창 가공선 실증시험장에서 개발 장치를 설치하여 평가시험을 진행하였다.

2.2.1 센서 별 평가 시험

전류 센서로 로고스키 코일을 사용하였다. 로고스키 코일은 코어에 페라이트와 같은 자성체를 사용하지 않은 공심의 코일로 자성체가 없어 출력값이 1차 함수 특성을 나타내므로 정확도가 높다. 측정 범위 내에서 보정 전 오차가 약 1.5%에서 보정 후에는 0.15%로 양호한 결과를 얻었다.

경사도 센서는 MCU 보드 위에 있어서 보드 자체만 가지고 보정 시험을 할 수도 있지만, 감시장치 내 설치하면서 발생하는 오차를 줄이기 위해 그림 8과 같이 완전히 조립된 상태에서 경사도를 보정할 수 있는 지그를 만들어 시험하였다. 시험 범위는 +10∼-40도로 보정 후 오차는 약 0.9%였다.

그림. 8. 경사도 센서 보정 시험 장치

Fig. 8. Calibration test device for tilt sensor

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그림. 9. 경사도 센서 보정 전후 값 비교

Fig. 9. Calibration result of tilt sensor

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온도 센서는 Hot Plate 위에 알루미늄판을 써멀패드로 접착하여 열전도도를 높인 다음 도체 온도센서와 써머커플을 알루미늄 표면에 부착하여 온도를 단계적으로 변화시키면 측정하였다. 보정 전 오차는 약 3.8%였으나 보정 후 오차는 약 0.8%로 양호한 수준을 보였다.

2.2.2 코로나 시험

가공선에 설치되는 모니터링 센서의 외함은 유선형으로 설계하여 코로나 발생 가능성을 최소화하였다. 그러나, 외부에 돌출되는 광량센서, 풍향풍속 센서, 온도센서 등의 코로나 발생 여부를 확인하기 위해 내전압 시험을 진행하였다. 개발장치를 동작시키면서 시험을 하기 위해 전원으로 배터리를 내장하여 동작 상태를 모니터링하였다. 인가전압을 약 154kV까지 상승시키면서 코로나 디텍터(초음파식)로 확인한 결과 인가선 주변 일부와 풍향풍속 센서에서 검출되었다. 그러나 UV 코로나 디텍터로 재확인 한 결과 풍향풍속 센서에서는 검출되지 않았다. 이것은 풍향풍속을 측정하기 위해 초음파를 발생시키는 센서 특성 때문에 초음파식 코로나 디텍터에 검출되었다.

그림. 10. 코로나 시험

Fig. 10. Corona test

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2.2.3 고창 전력연구원 가공선 실증시험

시험실에서 센서의 보정을 완료한 후 옥외 모의선로를 구축하여 개발장치를 설치하고 조립성, 통신 상태, 에너지 하베스팅, 전류 그리고 기타 센서들의 성능을 검증하였다.

사내 모의선로에서 시험을 완료한 후, 고창의 전력연구원 실증시험장에서 그림 13과 같이 설치하여 시험을 진행하였다. 우선 발생 전력량과 통신 상태를 점검하기 위해 가공선에 전류를 서서히 상승시켰다. 60A에 도달하자 개발장치가 동작하면서 각종 센서 데이터들을 LTE망을 통하여 서버에서 센서 값을 읽을 수 있었다. 그림 11은 각 센서의 값을 나타내는 HMI 화면이고 그림 12는 인가한 전류 값과 전류 센서로 읽은 값의 그래프이다. 실제 전류와 측정전류가 거의 일치하여 전류센서가 정확하게 잘 동작하는 것을 확인할 수 있었다.

그림 14는 고창 시험장에서 약 15일간 측정한 도체온도, 장치 내부온도, 외기 온도 그래프이다. 도체온도가 가장 높고 그 다음 내부온도, 외기 온도 순으로 나타났다. 전류는 370A로 일정하여 전류로 온도변화에 영향을 주지 않은 상태이다. 전반적으로 온도변화 추이가 3개의 센서에서 비슷하게 나타났다. 이 온도 그래프에서 도체 온도에 직접적인 영향을 주는 요소는 일간 변화가 큰 외기 온도임을 알 수 있다.

그림. 11. 측정화면

Fig. 11. Example of HMI

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그림. 12. 계측기에서 측정한 전류값과 송전선로 감시시스템의 전류값 비교

Fig. 12. current values measured by the measuring instrument and monitoring system

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그림. 13. 고창 전력연구원 실증시험장에 설치된 FDLR 산정용 감시장치

Fig. 13. Overhead Transmission Line Monitoring Device

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3. 결 론

본 연구를 통해 송전 전류를 전력으로 사용하기 위한 에너지 하베스팅 및 전류, 도체 온도, 풍향, 풍속, 일사량 등을 모니터링하여 FDLR 산정에 필요한 현장 데이터를 LTE망을 통하여 서버에 전송하는 모니터링 시스템 개발하였다.

센서값 보정 시험과 옥외 모의선로 평가시험으로 기본적인성능 검증을 완료하였고 현재 고창 가공선 실증시험장에 설치하여 통신 상태 및 장치 안정성 그리고 데이터 정확도 등을 장기 실증시험 중에 있다.

연구개발 성과를 요약하면, 첫째 DLR 기능을 가진 모니터링 장치를 무게 6kg으로 제작하여 국내외 타 제품 보다 소형 경량화 하였다. 둘째, CT로 가공선로에 흐르는 전류로부터 안정적인 전원으로 얻기 위해 CT의 2차 권선수를 자동으로 조정하는 회로를 부가하여 SMPS 안정성을 높였다. 셋째, 고전압 환경하에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하기 위해 써지 시험 및 코로나 시험을 진행하여 이상 없이 작동하는 것을 확인하였다. 현재 본 연구개발을 바탕으로 카메라를 부가하여 산불을 인공지능에 의한 감시 기능을 구현하여 실증시험 중에 있다.

그림. 14. 도체, 내부, 외부 온도 그래프

Fig. 14. Temperatures profile graph for 15 days

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Acknowledgements

본 연구는 2021/22년도 한국전력의 지원에 의하여 이루어진 연구로서, 관계부처에 감사드립니다.

References

1 
SD Kim, 2011, A Design of Dynamic Line Rating System to Increase Overhead Transmission Line Capacities, JIEIE, Vol. 25, No. 7, pp. 72-77Google Search
2 
TF B2.12.3, June 2007/, Sag-Tension Calculation methods for overhead Lines, CIGREGoogle Search
3 
S Malhara, Jul 2009, Monitoring sag and tension of a tilted transmission line using geometric transformation, PES '09. IEEE. 1-7Google Search
4 
S. Dumitru, Oct 2018, Research on the continuous monitoring of the sag of overhead electricity transmission cables based on the mesurement of their slope, ICATEGoogle Search

저자소개

김충식 (Choong-Sik Kim Ph.D)
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2020~Present : Managing Director, SMND Ltd.

2012~2020 ; Research Institute Director, R&D Lab, Taihan Cable and Solution.

1988~2009 : Principal Research Engineer, Electric Power Technology Group, R&D Center, LS Cable

2003 : Ph.D in Electrical Engineering and Computer Science, Nagoya University, Japan.

김영홍 (Young-Hong Kim)
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2021~Present : Senior Researcher, Transmission & Substation Lab., KEPRI.

2019~2020 : Resident Researcher, EPRI.

2014~2019 : Senior Researcher, Transmission & Substation Lab., KEPRI.

2010~2013 : Researcher, Transmission & Distribution Lab., KEPRI

2008~2010 : Research Engineer, Electric Power Technology Group, R&D Center, LS Cable

2008 : Master degree in Electrical Engineering, Hanyang University, Japan.

금의연 (Eui-Yeon Keum)
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2005~present : Managing Director, Cheryong Industrial co., Ltd.

1991~2005 ; R&D Department, Semyung Electric Machinery co., Ltd.

2005 : MS, Department of Systems Management and Engineering, Pukyong National University.