방수철
(Su-Chul Bang)
1
한소연
(So-Yeon Han)
1
윤용호
(Yong-Ho Yoon)
†iD
-
(Department of Electrical Engineering, Gwangju University, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Smart Grid Distributed Power, Simulator, Failure Analysis, Arc, Signal Conversion
1. 서 론
스마트그리드 (Smart Grid)의 확대 및 기술의 진보로 저압직류계통(LVDC, Low Voltage DC) 배전기술 즉 태양광 및 에너지저장장치
등 발전 전력을 송전하는 기술에 대해 활발히 진행되고 있다. 그러나 DC 배전은 AC 배전계통에 비해 아크 발생 시 영점이 형성되지 않기 때문에 자연
소호가 어렵다는 단점이 있다. Smart Grid 선로에 접촉 불량 및 절연파괴가 발생하게 되면 문제 개소에 열과 함께 DC 아크가 발생하게 되고
이후 전기 화재로 진화하게 된다. 이에 따라 설치물로 전류가 흘러 감전의 위험성이 존재하며 화재를 발생시켜 태양광 발전설비를 손상하거나 대규모 재산상의
손해를 초래하며 심각한 인명 및 재산 피해를 일으킬 수 있다. 이에 따라 안정적인 전원의 공급과 전기 사용의 안전성 확보를 운전 중인 전력선의 아크
고장상태를 지속적으로 감시할 필요가 있다(1).
따라서 미래에너지 효율 향상 기술 고도화 및 기술개발의 소주제로써 Smart Grid 관련 고장 신호처리의 기술 고도화가 필요하며, 특히 1,500V
수준의 직류로 구성된 Smart Grid 내의 임베디드 기반 아날로그 및 디지털 고장신호 특성에 대한 분석 및 진단이 필요하다. 추가로 Smart
Grid 내의 LVDC 전력송전 과정에서 각종 사고(화재, 감전, 설비사고)가 발생함에 따라 이에 대한 안전 관련 소재, 부품, 장비 고도화를 위한
분석 및 진단 장비를 이용하여 고장진단과 고장에 따른 분석이 필요하다.
본 논문에서는 Smart Grid 구성원 태양광 및 에너지저장장치의 직류전력 및 고장 신호인 아크를 분석하기 위하여 제안한 Rogowski 코일 전류센서를
이용하여 DC 아크를 감지하는 방법에 관해 연구하였다. 또한 이러한 연구내용에 대한 신뢰성을 증명하기 위하여 임베디드 기반의 Simulator 및
HMI를 설계 제작하였다. 이에 따라 Smart Grid 선로의 상태진단 및 안전성을 분석하여 신뢰성을 확보하고자 한다.
그림 1 Smart Grid 분산전력의 아크 고장분석을 위한 Simulator
Fig. 1 Simulator for arc failure analysis of Smart Grid distributed power
그림 2 아크신호 감지를 위한 CT-Sensor Board
Fig. 2 CT-Sensor Board for arc signal detection
그림 3 아크신호 감지를 위한 일반 Hall type 전류센서와 제안한 Rogowski 코일 방식의 전류센서에 대한 신호처리
Fig. 3 Signal processing for a general hall type current sensor for arc signal detection
and a proposed Rogowski coil type current sensor
2. Smart Grid 분산전력 고장분석 Simulator
2.1 Smart Grid 분산전력 고장분석 Simulator 연구
Smart Grid의 직류전력과 고장신호인 아크에 대한 분석을 통해 선로의 안전성과 신뢰성 확보를 할 수 있도록 다음의 기능들에 관해 연구하였다.
$\cdot$ 1~1,500V급의 Smart Grid 직류의 전력 및 아크고장신호 분석 임베디드
$\cdot$ DC 전력 및 고장신호인 아크 특성분석 아날로그 및 디지털 시험제어 알고리즘
$\cdot$ 12Bit 기반 전력고장 데이터의 ADC 디지털 HMI 시스템
그림 1(a)는 위에서 언급한 연구내용을 기반으로 제작된 Smart Grid 분산전력 고장분석 및 HMI 시스템 형상으로 1)전력고장 12bit HMI 시스템,
2)직류전력 고장신호 분석 임베디드 시스템, 3)CT-Sensor Board, 4)DC 누설전류 발생 시뮬레이터로 구성되어있다.
그림 1(b)는 그림 1(a)와 같이 제작된 Smart Grid 분산전력 고장분석 및 HMI 시스템에서 Smart Grid 분산전력의 DC 아크에 대한 모의 고장신호를 적용하기
위한 DC 아크 Generator 시험장비를 보여주고 있다. 1,500Vdc급의 Smart Grid를 모의하면서 국제규격 UL1699B의 요구사항에
만족할 수 있도록 아크 발생 고전압 전극, 액추에이터 기반 고정측 및 이동측, 전극 파라미터 정밀 제어용 모터 컨트롤 시스템 등으로 구성되어있다(2). 또한 아크 발생전압, 전극 이동거리, 속도 및 가속도, 아크 발생전류 등의 요소 들을 수동, 자동으로 제어할 수 있는 기능이 있으며 실험 결과에
대한 정보들을 모니터링으로 데이터를 취득할 수 있다(3-4).
2.2 제안한 Rogowski 코일 전류센서를 이용한 DC 아크 감지
Smart Grid 시스템과 같이 직류 전원에 관한 관심이 높아짐에 따라 직류 관련 산업이 급속히 성장하고 있으며, 직류 화재로 인한 예방대책도 관심이
높아지고 있는 추세이다. 특히 DC아크는 Smart Grid 시스템과 같은 직류발전 시스템에서 순간적인 전압이나 전류 변화를 통해 아크 발생을 감지하는
데 한계가 있다. 따라서 기존의 과전류 차단기와 누전 차단기로 아크 사고를 예방할 수 없기에 대규모 유틸리티 시스템과 소규모 주거 시스템에서 사람의
안전에 심각한 위협이 되고 있다.
그림 2는 그림 1(a) 스마트그리드 분산전력 고장분석 및 HMI 시스템에서 아크신호를 감지하기 위한 CT-Sensor Board의 형상으로 그림 2(a)는 제안한 Rogowski 코일 방식의 전류센서, 그림 2(b)는 일반 Hall type의 전류센서를 보여주고 있다.
전류검출에 흔히 사용되는 변류기(CT)는 코어(core)의 자기적 성질 때문에 포화효과에 의해 상대 투자율이 크게 변하는 문제가 있다. 또한 자성체의
잔여자속으로 인하여 CT 출력에 영향을 주어 왜곡을 일으킨다(5). 따라서 종래의 CT는 포화 현상으로 인해 신호 왜곡이 발생하여 아크 사고 시 신호 및 정확한 사고 시각을 분석할 수 없는 문제점이 있다. 반면에
Rogowski 코일을 사용하는 전류측정 방법은 정상 및 고장 조건에서 실제 값을 추적하는 데 있어서 CT보다 훨씬 우수하다. Rogowski 코일의
코어에 존재하는 비강자성 물질로 인해 포화상태로 구동되지 않고 변류기(CT)에 대해 선형 장치와 같이 작동한다. 또한 Rogowski 코일은 최신
마이크로프로세서 입력신호에 적응하기 위한 변환기가 필요하지 않다는 장점이 있다(6-7).
따라서 본 논문에서는 주파수 정보를 분석하여 아크 사고를 감지하는 방식의 문제점을 고려하여 전류를 감지하여 아크 신호를 감지하고 아크 사고 시점을
정확하게 분석하는 방법을 제안하였다. 또한 Rogowski 코일 방식을 사용하여 아크신호를 감지할 수 있는 새로운 전류센서를 개발하고 센서의 출력신호를
감지하기 위한 신호변환 회로를 연구하였으며 아크 고장신호 측정 범위 : 0~1 MHz, ADC 12Bit, 아크 고장신호 분석범위 : 4CH (센서
입출력부, 필터부, 증폭부, ADC부)로 구성하였다.
그림 3은 아크신호 감지를 위한 일반 Hall type 전류센서와 제안한 전류센서의 회로 구성도로 일반 Hall type 전류센서의 경우 아크 검출부를 통해
검출된 신호는 아크신호 외에 노이즈 성분이 혼합된 신호가 감지되기 때문에 정확한 아크신호를 분석하기 위하여 잡음제거 및 신호 증폭부를 거치도록 설계하였다.
반면에 제안한 Rogowski 코일 전류센서의 경우 아크 검출부를 통해 검출된 신호가 아크신호에 해당하는 신호가 감지된다. 따라서 센서를 통해 감지된
신호를 더욱 정확하게 분석하기 위하여 본 논문에서는 100~270배로 신호를 증폭할 수 있는 신호 증폭부를 구성하였다.
일반 Hall type 전류센서와 Rogowski 코일을 사용하여 제작된 제안한 Rogowski 코일 전류센서를 통해 감지된 센서는 신호 증폭부를
거쳐 필터 및 클램핑회로, 피크신호 지연부, 디지털 변환부를 거쳐 최종적으로 MCU에 신호를 전송하여 아크에 대한 고장분석을 수행한다. 따라서 그림 1에서 보여준 Smart Grid 분산전력의 고장분석을 위한 Simulator는 아크발생시 고장분석을 통한 상태 메시지를 알람(Alarm)으로 전력고장
12bit HMI 시스템에 전송한다.
2.3 제안한 Rogowski 코일 전류센서를 이용하여 아크감지 방법이 적용된 하드웨어
2.2절 “제안한 Rogowski 코일 전류센서를 이용한 DC 아크 감지”에서 설명한 일반 Hall type 전류센서와 제안한 전류센서를 통해 감지된
신호에 대해 그림 3과 같이 회로 구성이 적용된 하드웨어를 그림 4에서 보여주고 있다.
그림 4 아크신호 고장분석을 위해 구성된 하드웨어
Fig. 4 Hardware configured for arc signal failure analysis
그림 4(b)는 전류센서를 통해 감지된 신호를 이용하여 센서 입출력부, 필터부, 증폭부, ADC부를 채널(1Ch~4Ch)별로 구성한 부분으로 각 point 별로
측정할 수 있도록 하여 다음과 같이 구성하였다.
$\cdot$ 전류센서를 통해 OP-AMP의 입력값과 출력값 측정
$\cdot$ OP-AMP 출력값이 MCU로 전송되어 아크분석
$\cdot$ DC 전류값과 아크감지 시 파형을 1~20채널 각각 측정할 수 있도록 구성하여 위치별 발생구간 확인
$\cdot$ 아크 측정 시 채널마다 OP-Amp 증폭 배율을 달리하여 아크신호 정밀분석
$\quad$ 1) Ch 1~4 : 100배, Ch 5~8 : 150배, Ch 9~12 : 180배, Ch 13~16 : 200배, Ch 17~20
: 270배
그림 4(a)는 그림 4(b) 회로에서 아크신호에 대해 고장 분석된 내용을 상태 메시지로 알려줄 수 있는 LCD 부로 다음의 내용들로 정리할 수 있다.
$\cdot$ 채널의 전력, 전압, 전류, 아크 감지, 온도 등을 display
$\quad$ 1) 전력 : 전압과 전류의 값을 통해 전력 값을 계산 후 화면에 출력
$\quad$ 2) 전압 : 0~1,500V 전압측정, 단위 [V]
$\quad$ 3) 전류 : 전체 20Ch의 합인 총 전류값을 측정, 단위 [A]
$\quad$ 4) ARC : 아크가 감지되면 화면에 경고 표시 출력
$\quad$ 5) TEMP : 현재 주변의 온도 측정
3. 스마트그리드 분산전력 고장분석 Simulator를 이용하여 제안한 방법의 실험결과
3.1 일반 Hall Type의 전류센서를 이용한 DC 아크 감지
그림 1. Smart Grid 분산전력의 고장분석을 위한 Simulator를 이용하여 DC 아크발생에 따른 아크신호를 일반 Hall Type의 전류센서를
이용하여 그림 5에서 C1, C2 채널에서 동일신호를 보여주고 있다. C1, C2 채널을 통해서 감지된 아크신호는 단순히 전류센서를 통한 출력신호로 순수한 아크신호와
센서의 노이즈, 측정을 통한 노이즈 등이 혼합되어 있기에 아크신호에 대해 정확한 고장분석에 문제가 있다.
따라서 본 논문에서는 이러한 혼합된 신호들에 대해 정확한 아크신호를 분석할 수 있도록 센서 입출력부, 필터부, 증폭부, ADC부로 구성된 신호변환
회로를 통해 이에 따른 실험결과를 C3, C4의 채널에서 보여주고 있다. C3는 C1 신호에 대해 필터와 100배로 설계된 증폭기를 이용한 신호변환
신호이며 C4는 C2 신호에 대해 필터와 270배 증폭된 신호이다. C1, C2의 아크발생 구간동안 신호변환 회로를 적용하므로 아크발생에 대한 고장신호를
더욱 정확하게 분석할 수 있으며 증폭배율에 따른 아크신호 감지가 높아짐을 C4의 신호를 통해 알 수 있다.
그림 5 일반 Hall Type의 전류센서를 이용한 DC 아크신호 및 신호감지 정도
Fig. 5 DC arc signal and signal detection accuracy using general Hall type current
sensor (C1, C2, C3, C4:2V/div., 2s/div.)
3.2 일반 Hall Type의 전류센서와 제안한 전류센서의 DC 아크신호
2.2절 “제안한 Rogowski 코일 전류센서를 이용한 DC 아크 감지”에서 서술된 내용과 같이 일반 Hall type의 전류센서는 코어(core)의
자기적 성질로 인한 포화효과와 자성체의 잔여자속으로 인한 왜곡의 특성이 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 제안한 Rogowski
코일을 적용하여 DC 아크신호에 대한 정확한 고장분석을 하고자 두 전류센서의 동작 특성을 살펴보았다.
그림 6, 7은 아크발생 조건에 따른 두 전류센서의 실험결과로 그림 6에서는 1,000V, 6A의 아크발생시 일반 Hall type과 제안한 Rogowski 코일을 적용한 전류센서를 통한 아크 감지신호를 C1, C2에서
각각 보여주고 있다. 일반 Hall type의 전류센서를 통한 C1 신호 대비 제안한 Rogowski 코일을 적용한 전류센서를 통해 감지된 DC 아크신호는
일반 Hall type 전류센서에 존재하는 포화현상이 일어나지 않아 아크발생 시점부터 소호시점까지 정확한 신호로 감지되고 있음을 보여주고 있다.
또한 3.1에서 논한 전류센서로부터 출력된 신호에 대해 신호변환 회로를 통해 출력된 신호들을 C3, C4에서 각각의 신호변환 결과들을 보여주고 있다.
일반 Hall type 전류센서의 신호에 대해 신호변환시 아크소호 시점과 제안한 Rogowski 코일을 적용한 전류센서의 신호변환시 아크소호 시점이
상이함을 알 수 있다. 일반 Hall type의 전류센서의 경우 앞서 논한 CT의 포화효과와 자성체의 잔여자속의 영향으로 아크가 소호 되었어도 포화로
인하여 소호시점을 정확히 판별할 수 없음을 보여주고 있다. 반면에 제안한 Rogowski 코일의 경우 비강자성 물질로 인해 포화상태 없이 소호시점을
정확히 판별할 수 있다.
그림 6 아크발생(1,000V, 6A)시 DC 아크신호 및 증폭신호
Fig. 6 DC arc signal and amplified signal when arc occurs (1,000V, 6A)
(C1:500mV/div., C2, C3, C4:2V/div., 2s/div.)
그림 7 아크발생(1,500V, 3A)시 DC 아크신호 및 증폭신호
Fig. 7 DC arc signal and amplified signal when arc occurs (1,500V, 3A)
(C1:500mV/div., C2, C3, C4:2V/div., 2s/div.)
그림 7은 1,500V, 3A의 아크발생시 각 센서를 통한 아크신호와 증폭신호를 그림 6과 같이 동일하게 보여주고 있다. C1(일반 Hall type의 전류센서 신호)과 C2(제안한 Rogowski 코일을 적용한 전류센서 신호)에 대해
신호변환을 통해 얻은 C3, C4의 신호에서도 일반 Hall type의 전류센서의 문제점으로 인한 아크소호의 시점이 상이함을 알 수 있다. 스마트그리드
시스템에서 DC 선로의 사용전압이 최근 1,000V에서 1,500V로 증가함에 따라 아크로 인한 화재발생 규모도 기존보다 커지고 있다. 따라서 그림 7의 실험결과를 통해 아크 발생에 따른 사고를 사전에 차단하고 화재 사고 및 인명피해를 줄이기 위해 실제 Smart Grid에 적용되는 아크 검출기능을
갖는 감지센서의 중요성을 보여주고 있다.
Smart Grid 분산전력의 고장분석을 위해 제작된 simulator는 아크발생에 따른 DC 선로의 정상상태를 알람으로 알릴 수 있도록 그림 8과 같이 제작하였다. 그림 7(a)는 Smart Grid의 DC 선로에 정상상태로 동작하고 있음을 상태 메시지로 보여주고 있으며 그림 8(b)는 그림 6~7과 같이 아크가 발생할 때 위치별 특정 부위에서 아크가 발생한 상태 메시지를 알람(Alarm)으로 전력고장 12bit HMI 시스템에 전송한다.
그림 8 아크발생시 고장분석을 통한 상태 메시지
Fig. 8 Status message through fault analysis in case of arc occurrences
4. 결 론
Smart Grid 시스템의 기술 발달로 신재생에너지 시스템의 영역이 점점 넓어지고 있고 저압 직류계통 또한 확대되는 상황이다. 이러한 상황 속에서
DC 성분의 아크발생에 따른 사고사례 및 화재 또한 빈번히 발생하고 있다.
DC 아크는 AC 아크와 달리 정상동작 내에 있어서 과전류 차단기와 누전 차단기로는 아크 사고를 사전에 차단할 수 없는 실정이며 기존 적용된 아크감지
방법 또한 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 DC 아크를 정확히 감지하고 판독할 수 있는 방법을 제안하였다.
따라서 제안한 Rogowski 코일 전류센서를 이용한 DC 아크 감지 방법과 신호 분석용 알고리즘을 Smart Grid 분산전력 시스템에 적용함으로써
다음과 같이 정리할 수 있다.
직류의 전력분석 및 고장 신호의 아날로그/디지털 신호에 대한 실시간 측정을 통한 진단 가능
Smart Grid 선로에 적용되는 신재생에너지 설비에 대한 성능뿐만 아니라 아크 발생에 따른 사고 및 화재를 보호하고 설비의 안전성 향상
신재생에너지 및 에너지저장장치와 같은 전력시스템의 전력 분석 및 고장진단 기술 향상
Acknowledgements
이 연구는 2023년도 광주대학교 대학 연구비의 지원을 받아 수행되었음.
이 논문은 2023년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022610100010, 신재생에너지
연계 ESS 안전성 평가센터 구축)
References
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Seoul National University
Y. H. Yoon, 2023, Safety Analysis of Smart Grid Lines According to DC Arc Generation,
Journal of Electrical Engineering & Technology, Journal of Electrical Engineering
& Technology, Vol. 18, No. 1, pp. 697-703
Underwriters Laboratories, 2011, Outline of investigation for Photovoltaic (PV) DC
arc-fault circuit protection, UL1699B
S. Y. Han, Y. H. Yoon, 2022, Safety Analysis of Smart Grid Lines using 1,500Vdc Class
DC Arc Generation Test Equipment, Trans. on KIEE, Vol. 71, No. 10, pp. 1491-1496
L. A. Kojovic, 2007, Comparative performance characteristics of current transformers
and rogowski coils used for protective relaying purposes, IEEE Power Engineering Society
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M. Rezaee, H. Heydari, 2010, Design modification of rogowski coil for current measurement
in low frequency, Iranian Journal of Electrical & Electronic Engineering, Vol. 6,
No. 4, pp. 232-237
J. H. Jeong, Y. H. Yoon, 2022, Arc Generation Detection Analysis of Smart Grid System
Using a New Arc Detection Sensor of Current Measurement, Journal of Electrical Engineering
& Technology, Vol. 17, No. 5, pp. 3077-3084
저자소개
graduated from the Department of Electrical and Electronic Engineering, Gwangju University
in 2022.
Currently, Department of Future Technology Convergence Engineering Graduation School
of Gwangju Univ Master Course
graduated from the Department of Electrical and Electronic Engineering, Gwangju University
in 2021.
Currently, Department of Future Technology Convergence Engineering Graduation School
of Gwangju Univ Master Course
received the Ph. D. degree in Mechatronics Engineering from Sungkyunkwan University,
Korea, in 2007.
From 2007 to 2011, he was with Technical Research Institute of Samsung Thales Company,
Korea, as a senior researcher.
Currently, he has been with Gwangju University, where he is a professor in the School
of Electrical & Electronic Engineering.
His research interests are in the areas of analysis and control of SRM and BLDC motor
and renewable of photovoltaic inverter.