곽동걸
(Dong-Kurl Kwak)
1iD
정민상
(Min-Sang Jung)
†iD
백원종
(Won-Jong Baek)
†iD
류진규
(Jin-Kyu Ryu)
2iD
-
(Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University, Korea)
-
(Department of Fire Safety Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building
Technology)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Electric fire, Arc, Noise learning algorithm, AFCI, Noise counter comparator
1. 서 론
소방청 국가 화재정보 시스템에서 발표한 지난 2021년도 발화요인별 화재 발생 현황을 살펴보면, 전체 36,267건의 화재사고가 발생한 것으로 조사되었다
(1). 이중 전기적 요인에 의한 화재 발생 비중은 약 36% 이상의 비중을 차지하며, 특히 약 80% 이상의 전기화재에서 아크에 의한 발화가 주된 사고의
원인으로써 작용되었다 (2). 따라서 전기화재의 위험에 대한 해결방안 마련의 시급성이 증대된다.
국내에서는 전기사고에 대한 대비책으로써 모든 배전계통에 배선용차단기 (MCCB) 및 누전차단기 (ELB)의 설치를 전기설비기술기준에 의해 의무화하고
있으며, 최근에는 과부하겸용 누전차단기 (RCBO: Residual Current Circuit Breaker with Overload Protection)의
설치비중이 증대되는 추세에 있다.
하지만 기존 국내의 과전류 차단기, 누전차단기 등의 전기안전 설비는 전선로의 절연파괴, 절연열화, 압축손상, 층간단락, 접촉불량, 반파열 등에서 발생하는
아크의 검출에 있어 신뢰성의 문제가 제기된다 (3-5).
반면 미국에서는 이러한 아크에 의한 사고의 보호대책으로써 주거시설의 회로에 아크차단기 (AFCI: Arc Fault Circuit Interrupter)를
의무적으로 설치하도록 규제하고 있다. 이러한 아크차단기 설치 제도화의 결과로써, 미국에서 발생하는 전체 전기화재의 약 65%를 감소시키는 결과를 가져왔다
(6,7).
이에 국내에서도 국제표준인 IEC 62606 AFDD에 준한 KS C IEC 62606을 제정하여 화재 위험성이 높은 20 A 이하의 분기회로에 아크고장
검출장치를 설치하도록 권고하고 있다.
최근 국내외에서 개발되는 전기아크 검출장치의 기술적 알고리즘을 살펴보면, 아크사고가 발생하였을 경우 아크 트래킹의 펄스 수와 아크 진폭을 감지하는
방식, 아크신호의 특성 주파수 스펙트럼을 분석하는 방식 등으로 설계되고 있다 (8-10). 이러한 아크 검출장치들의 가장 큰 문제점은 저압배선 계통에 아크신호와 유사한 많은 노이즈를 발생시키는 부하 (자기식 형광등, SMPS, 브러쉬
모터 등)가 접속될 경우, 검출의 오동작과 신뢰성의 저하를 가져온다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선한 저압배선 계통의 새로운 아크 검출장치 회로 토폴로지를 제안한다.
제안한 아크 검출장치의 검출 알고리즘은 전기 수용가의 전력계통에서 발생하는 통상적인 비위험성 노이즈를 주기적으로 학습한 후, 전기아크와 같은 유해성의
노이즈 신호가 발생할 경우 학습된 노이즈와 비교 분석하여 전기사고를 예방하는 알고리즘을 가진다. 이는 수용가의 전력환경을 미리 학습하는 특징으로 즉,
수용가 전력계통에서 발생하는 화재 위험성이 없는 노이즈 성분을 분석한 후, 위험성이 높은 전기아크 신호가 발생하면 감지하는 원리를 가진다.
그 결과 제안한 아크 검출장치는 모든 노이즈를 카운팅하거나 주파수를 분석하는 기존의 아크 검출장치가 가지는 문제점을 해결하여 아크검출의 신뢰성과 정밀성을
가지는 장점이 주어진다. 또한 제안한 아크 검출장치는 회로의 구성이 간단하여 소형으로 제작이 가능하고 다양한 저압배선 계통에서 아크사고를 예방할 것으로
기대된다.
2. 기존 아크검출 방법 현황
아크사고 예방을 위해 가장 많이 사용되는 아크의 검출방식은 주파수 영역을 분석하여 검출하는 방식과 고차 스펙트럼을 분석하는 방식, 시간 영역에서 아크펄스
카운팅과 아크 파형을 분석하는 방식이 대표적이다. 이외에도 제 5고조파를 이용하여 아크를 검출하는 방식 및 시간과 주파수에서 전류 신호의 특성을 결합하여
아크의 고장을 감지하는 방식 등이 연구되고 있다 (11,12).
그림 1 기존의 아크차단기 블록도
Fig. 1 Block diagram of conventional AFCI
그림 1은 기존 범용적으로 사용되는 아크차단기의 동작원리를 나타내기 위한 블록다이어그램이다. 기존 아크차단기의 동작원리를 살펴보면, 부하전류에 포함된 각종
노이즈 신호를 고역필터 (HPF)를 통하여 검출한 후 노이즈의 진폭과 주파수를 분석하고 아크특성에 가까운 노이즈 진폭과 주파수가 감지되면 차단기 내부의
접점을 트립시켜 전력계통의 전원을 차단하는 동작을 수행한다. 또한 추가적으로 아크신호의 발생 주기가 불연속성임을 감지하여 아크의 발생을 검출하는 동작을
수행하게 된다.
이러한 기존 아크차단기의 아크감지 방식은 주파수의 대역이 수 KHz에서 수 MHz에 이르는 불규칙한 전기아크의 특성상 일부 특정 주파수만을 검출하는
방식의 한계로 인해 신뢰성에 문제가 발생한다는 단점이 존재한다. 또한 노이즈 진폭의 크기로 아크를 판정하는 기준은 최근 직류부하의 증가로 인해 발생되는
펄스성의 연속적인 충전 전류와 비교하기에는 신뢰성이 저하되는 문제점이 주어진다.
3. 제안한 아크검출 회로 토폴로지
본 논문에서 제안한 아크검출 장치의 회로구성 블록도를 그림 2에 나타낸다. 제안한 아크검출 장치의 회로구성은 배선 선로 (N1, N2)에서 발생한 노이즈를 검출하기 위한 변류기 (CT: Current Transformer)와
고역필터 (HPF), 그리고 아크성 노이즈 검출회로로 전단에 구성된다. 그리고 절환 타이머 스위치를 통하여 아크검출 카운터 (ADC)와 노이즈 학습용
카운터 (NLC)가 후단부에 설계되고, 각 카운터의 출력은 비교기를 통하여 아크 사고 여부를 판단하게 된다. 아크검출 카운터의 신호가 노이즈 학습용
카운터의 신호보다 클 경우 알람시스템을 동작시키는 원리를 가진다.
여기서 노이즈 학습용 카운터는 전력 수용가의 전력환경에서 발생하는 무해성의 노이즈를 학습하는 역할을 하고, 아크검출 카운터는 전기화재와 관련된 유해한
아크신호를 감지하는 알고리즘을 가진다.
그림 2 제안한 아크검출 장치의 블록도
Fig. 2 Block diagram of proposed arc detection device
3.1 HPF와 아크성 노이즈 검출회로
HPF와 아크성 노이즈 검출회로는 그림 3에 나타낸다. CT를 통하여 감지된 선로 전류는 HPF를 통하여 약 1 kHz 이상의 노이즈 신호를 검출하고, 검출된 노이즈 신호는 OP_Amp의
비반전 입력단자 (+단자)에 인가된다. 여기서 HPF는 일반적으로 사용되는 정 K형 고역필터 (LC-T형 필터)를 적용하였다.
OP_Amp 비교기 입력단에는 아크성 노이즈 신호 크기를 고려하여, 직류전압 분압에 의한 비반전 입력단에는 Vref1, 반전 입력단에는 Vref2로
DC 기준전압을 설정하였다.
그러므로 검출된 노이즈 신호는 비반전 입력단 기준전압 Vref1과 합성 전위로 나타난다. 합성 전위는 OP_Amp의 반전 입력단 기준전압 Vref2와
비교되고, Vref2보다 클 경우 구형파 형태로 출력되어 아크성 노이즈 신호를 검출한다.
그림 4는 HPF를 통한 노이즈 신호와 OP_Amp의 구형파 출력 파형을 나타낸다. 그리고 구형파 출력 신호는 후단의 카운터 회로들의 CP (Clock Pulse)
단자에 연결된다.
그림 3 HPF와 아크성 노이즈 검출회로
Fig. 3 HPF and detection circuit of arc_type noise
그림 4 노이즈 신호, Vref1, Vref12, OP_Amp 출력
Fig. 4 Noise signal, Vref1, Vref12, and OP_Amp output
전기화재와 관련된 직렬아크의 아크전류 크기는 전기 사용 전력환경에 따라 다르게 나타나지만, 통상적으로 아크전류의 최대값을 3 A 이상 또는 5 A
이상 등을 기준으로 아크검출 회로가 설계된다. 본 논문에서는 아크전류 최대값이 1 A 이상으로 설계하여 기존의 아크검출 장치보다 더욱 아크검출의 신뢰성과
정밀성을 높이는 특징이 주어진다. 그리고 전력환경이 좋지 않은 즉, 노이즈 성분의 신호가 많은 전력계통에서는 직류전압 분압용으로 사용된 가변저항 100
kΩ을 이용하여 아크성 노이즈 신호 크기를 조절할 수 있도록 설계하였다.
3.2 절환 타이머 스위치
본 논문에서 제안한 절환 타이머 스위치는 그림 5와 같이 타이머 555와 반도체 릴레이 (SSR: Solid State Relay)를 이용하여 구성하였다. 타이머 555의 출력신호는 그림 6에 나타내며, 출력신호는 SSR을 구동시킨다.
여기서, 시간 Ton과 Toff는 식 (1)과 식 (2)를 적용하여 산정된다. 제안한 회로에서는 R1 = 12 kΩ, R2 = 24 kΩ, C1 = 12 uF 으로 회로정수값을 선정하여, 약 Ton =
100 ms, Toff = 200 ms 로 설정하였다.
그림 5 절환 타이머 스위치 회로구성
Fig. 5 Circuit configuration of transfer timer switch
그림 6 타이머 555의 출력신호
Fig. 6 Output signal of timer 555
시간 Ton (100 ms)은 후단의 노이즈 학습용 카운터 (NLC)를 동작시키는 구간으로 카운터의 리셋 (RST) 단자에 연결되어 카운터를 초기화
시키고, 100 ms 동안 수용가 전력환경에서 발생되는 노이즈 신호를 학습하는 단계를 가진다.
그리고 시간 Toff (200 ms)는 후단의 아크검출 카운터 (ADC)를 구동시키는 구간으로 카운터의 전원단자 (Vcc)에 연결되어 아크검출 카운터의
구동을 제어한다. 또한 시간 Toff는 노이즈 학습용 카운터의 CP (Clock Pulse) 단자에 연결되어 학습용 카운터의 현재 출력을 유지시키는
역할도 담당한다.
3.3 카운터 비교기와 노이즈 학습 알고리즘
그림 7은 아크검출 카운터와 노이즈 학습용 카운터의 회로구성과 OP_Amp를 이용한 비교기, 그리고 알람 회로를 나타낸다. 아크검출 카운터와 노이즈 학습용
카운터는 12-비트 리플카운터로 설계하였다.
그림 7 카운터 (ADC와 NLC) 비교기와 알람 회로
Fig. 7 Counter (ADC and NLC) comparator and alarm circuit
제안한 카운터부의 동작 알고리즘을 살펴보면, 먼저 전원 투입과 동시에 절환 스위치에 의해 노이즈 학습용 카운터가 구동되어 100 ms 동안 수용가
전력환경에서 발생하는 노이즈를 학습한다. 즉, 노이즈 학습용 카운터는 부하단에서 발생한 고조파 노이즈, 소자 고유 공진 노이즈, SMPS의 스위칭
노이즈, 자기식 형광등의 글로우 방전 노이즈 등 통상적인 노이즈 신호 그리고 커패시터 충전 노이즈, 개페 서어지 노이즈 등 순간적인 아크성 노이즈
등을 학습하게 된다.
이러한 노이즈 신호들은 앞절에서 서술한 Vref2 이상의 위험성이 잠재된 경우 구형파 형태로 카운터의 CP 단자에 입력된다. 그리고 입력된 구형파의
개수에 준하여 카운터의 출력 Q1~Q8 사이의 출력 Q값이 결정된다. 여기서 카운터 출력 Q의 출력전압 VQ는 밀만의 정리 (Millman’s theorem)에
의해 식 (3)과 같이 나타난다.
제안한 아크검출 장치의 카운터 비교기 회로부에 사용된 회로정수는 표 1에 주어진다.
전력계통의 노이즈 카운팅 학습은 상용주파수 60 Hz 기준하여 6 사이클 즉, 100 ms 동안에 실행된다.
표 1 카운터 비교기 회로부의 회로정수
Table 1 Parameters of counter comparator circuit
Part
|
Value
|
Part
|
Value
|
VR1
|
10kΩ
|
R6
|
30kΩ
|
Ra
|
40kΩ
|
R7
|
15kΩ
|
Rb
|
50kΩ
|
R8
|
8kΩ
|
R1
|
500kΩ
|
R9
|
5kΩ
|
R2
|
300kΩ
|
R10
|
3kΩ
|
R3
|
150kΩ
|
R11
|
2kΩ
|
R4
|
100kΩ
|
R12
|
1kΩ
|
R5
|
50kΩ
|
C1
|
0.1uF
|
이는 킬로 헤르쯔 이상의 고주파 노이즈의 신호 분석이 2~3 사이클에서 분석되는 것을 고려할 때 충분한 시간적 여유를 가지게 된다. 노이즈 학습용
카운터에 의한 노이즈 학습과 출력 Q값이 결정되면 즉, 100 ms 후 절환 타이머 스위치에 의해 아크검출 카운터가 구동된다. 동시에 노이즈 학습용
카운터의 출력 Q값을 유지하기 위하여 노이즈 학습용 카운터의 CP 단자에 High 신호를 유지시킨다.
아크검출 카운터의 동작에 의해 200 ms 동안 실시간으로 수용가 전력계통의 노이즈를 감지하고 출력값을 송출하는 단계를 가진다. 아크검출 카운터의
출력 Q의 출력전압은 노이즈 학습용 카운터의 출력과 같이 식 (3)에 의해 산정된다.
카운터들의 동작에 의해 아크검출 카운터의 출력 Q값과 노이즈 학습용 카운터의 출력 Q값과 비교하여 유해성의 아크신호가 검출되면 알람을 울리는 동작
알고리즘을 가진다.
아크검출 카운터에 통상적인 노이즈 성분만이 유입되면, 아크검출 카운터의 출력 Q값은 노이즈 학습용 카운터의 출력 Q값과 같거나 적게 되어 OP_Amp
비교기 출력은 0 V가 되고 정상상태를 유지한다.
또한 아크검출 카운터의 출력단에는 아크사고가 없는 정상상태에서 순간적인 외부요인 등에 의한 일시적 카운팅 증가로 출력 Q값이 증가되는 것을 방지하기
위해 전압 분압회로를 설계하여, 정상상태에서 아크검출 카운터의 출력전압 (OP_Amp 비반전 입력단자)이 노이즈 학습용 카운터의 출력전압 (OP_Amp
반전 입력단자)보다 낮게 설정하였다.
이는 아크사고가 없는 정상상태에서 아크검출 카운터의 출력 Q값이 노이즈 학습용 카운터 출력 Q값 보다 다소 적게 나타나게 하여, 아크검출 장치의 민감한
동작에 따른 오동작을 방지하고, 또한 가변저항 VR1을 조정하여 전력환경이 나쁜 계통에서의 아크검출 오동작을 방지하는 역할을 한다.
만약 전기화재와 관련된 유해성의 아크신호가 발생할 경우 CT 출력단에는 아크신호와 기존의 통상적인 노이즈 신호와 합성되어 노이즈의 진폭은 더욱 커지고,
더욱 많은 수의 아크성 노이즈 펄스를 발생한다. 이 때 아크검출 카운터의 출력 Q값은 더욱 높은 단계로 나타나고, 아크검출 카운터의 출력 Q값이 노이즈
학습용 카운터의 출력 Q값 보다 커지게 되어 OP_Amp 비교기의 출력에 High 신호가 발생하여 알람 경보를 울리는 알고리즘을 가진다.
그리고 노이즈 학습용 카운터의 학습단계인 100 ms 사이에서 아크사고가 발생할 경우에도 아크검출 카운터의 구동시간이 200 ms이므로 출력 Q값은
노이즈 학습용 카운터 출력 Q값 보다 높은 단계로 되어 아크사고를 감지하게 된다.
그림 8 제안한 노이즈 학습 알고리즘 플로차트
Fig. 8 Flowchart of proposed noise learning algorithm
이상과 같이 제안한 노이즈 학습을 통한 아크검출의 동작 원리는 그림 8의 모델링과 같이 노이즈 학습 알고리즘 플로차트로 정리된다.
4. 실험결과 및 검토
제안한 아크검출 장치의 동작성능을 분석하기 위하여 그림 9와 같이 실험장치를 설치하여 실험을 수행하였다. 아크발생 장치는 KS C IEC 62606에 준하여 제작된 아크발생기를 사용하였다 (13).
아크발생기는 구리로 제작된 정지 전극과 탄소 및 흑연으로 구성된 이동 전극으로 구성된다. 이때 직렬아크의 발생을 유도하기 위해 정지 전극에 전원측을
연결하고 이동 전극에 부하를 연결한 후 이동 전극을 서서히 분리하는 방식으로 아크의 발생을 유도하였다.
그림 10은 제안한 아크검출 장치의 PCB로 제작한 외형도를 나타낸다. 제안한 아크검출 장치는 소형/경량, 저가로 제작되는 장점으로 각종 전기분전반, 매입형
아웃렛, 멀티 콘센트 등에 장착이 가능하고 특히, 전기기기 및 전기‧전자제품 내부에 설치되어 전기사고 및 전기화재를 예방할 것으로 기대된다.
그림 9 아크검출 장치의 성능 실험장치
Fig. 9 Performance experiment set of arc detection device
그림 10 제안한 아크검출 장치 외형 사진
Fig. 10 External photograph of proposed arc detection device
노이즈 분석의 다양성을 고려하여 전력환경의 조건이 다른, 실험실의 전력환경과 인근 공단 주변의 전력환경으로 나누어 실험을 진행하였다.
그림 11은 실험실의 전력환경에서 실측한 동작특성 파형이고 그림 12는 전력환경이 좋지 않은 공단 주변에서 실측한 동작특성 파형들을 나타낸다.
저압배선 선로의 노이즈 신호검출은 단일비 변류기 형태의 초크코일 (1.0 mH)을 이용하여 설계하였다. 그림 11과 그림 12는 아크사고가 발생하지 않는 정상상태에서의 동작파형으로, 그림 11(a)와 그림 12(a)는 부하 사용이 다소 적은 오전 시간대에 측정한 동작특성 파형이고 그림 11(b)와 그림 12(b)는 부하 사용이 큰 오후 시간대에 측정한 동작특성 파형이다. 비교 파형 모두 오후 시간대에서 노이즈 신호가 다소 크게 나타났지만, 오전 시간대와 크게
차이는 없는 것으로 분석된다.
또한 HPF를 통과한 노이즈 신호 (CH 1)가 실험실보다 공단 주변에서 다양한 노이즈 신호가 실측됨을 보인다. 그리고 공단 주변의 노이즈 신호에는
일시적인 아크성 노이즈 성분도 간헐적으로 다수 발생하는 것을 알 수 있다.
그림 11 동작특성 파형 (실험실)
Fig. 11 Waveforms of operation characteristic (in laboratory)
그림 11과 그림 12의 동작특성 파형에서 노이즈 신호의 카운팅에 따른 노이즈 학습용 카운터의 출력 Q값 (CH 2)이 단계적으로 증가하다가 일정한 전압값으로 유지하는
것을 보인다. 노이즈 신호가 많은 공단 주변에서 높은 출력값을 나타낸다. 그리고 아크검출용 카운트는 노이즈 학습용 카운터의 동작이 완료된 후 절환
타이머 스위치에 의해 구동되어 노이즈 학습용 카운터와 마찬가지로 카운터의 출력 Q값 (CH 3)이 단계적으로 증가함을 알 수 있다.
정상상태에서는 아크검출용 카운터의 출력전압이 노이즈 학습용 카운터의 출력전압보다 낮게 나타남을 알 수 있으며, 이는 상기의 이론적 해석에서도 서술한
것과 같이 정상상태에서 제안한 아크검출 장치의 오동작을 방지하기 위한 특성이다. 그 결과 카운터의 비교기 출력 (CH 4)은 정상상태에서 출력이 나타나지
않음을 나타낸다.
특히, 여러 차례의 실측분석과 다양한 전력환경에서 노이즈 신호를 분석한 결과 제안한 노이즈 학습용 카운터의 출력 Q값은 Q2~Q6 사이의 값으로 나타남을
알 수 있었다.
이는 기존의 아크검출 장치들이 노이즈의 크기를 분석하고 개수를 카운팅 (주파수 분석 포함)하여 아크사고를 감지하는 원리로 인하여 전력환경이 좋지 않은
즉, 노이즈의 성분이 많은 환경에서 아크사고로 인식하여 오동작하는 원인이 된다. 그러나 제안한 아크검출 장치는 전력 수용가의 전력환경을 미리 학습한
후 학습된 데이터와 비교하여 정상상태 여부를 판정하고 사고아크를 감지하므로 기존의 아크감지기와 비교하여 정확성과 정밀성, 신뢰성이 우수함이 입증된다.
그림 12 동작특성 파형 (공단 주변)
Fig. 12 Waveforms of operation characteristic (around industrial complex)
그림 13~그림 16은 실험실의 아크발생기를 이용하여 아크사고를 인위적으로 발생시키고 제안한 아크검출 장치의 성능을 분석하기 위한 동작특성 파형들을 나타낸다.
동작성능 분석을 위하여 사용된 부하는 기존에 아크검출에 어려움을 가지는 저항 부하 (백열전구 200 W)와 형광등 부하 (40 W × 2)를 이용하였다
(13).
그림 13은 저항 부하 단독인 경우이고, 그림 14는 형광등 부하 단독인 경우의 동작특성 파형이다.
그리고 그림 13(a)와 그림 14(a)는 부하 사용이 다소 적은 오전 시간대에 측정한 동작특성 파형이고 그림 13(b)와 그림 14(b)는 부하 사용이 큰 오후 시간대에 측정한 동작특성 파형이다. 아크사고 발생 시 오후 시간대에서 아크성 노이즈 신호들이 다소 크게 나타남을 보인다.
그림 13 동작특성 파형 (저항 부하)
Fig. 13 Waveforms of operation characteristic (resistor load)
그림 13과 그림 14에서 아크사고 시의 노이즈 신호 (CH 1)들은 높은 진폭과 높은 주파수 특성을 가지는 것을 볼 수 있고, 이는 통상적인 무해성 노이즈 신호와 아크사고에서
발생한 유해성 아크신호가 합성되어 진폭과 주기의 변화가 크게 나타남을 알 수 있다.
그림 13의 저항 부하 단독인 경우, 아크사고 발생 시 아크성 노이즈 신호가 60 Hz 반주기 구간 (약 8.3 ms 주기)에서 반복적으로 심하게 나타남을
보이며, 아크검출 카운터의 출력 Q값 (CH 3)이 증가하여 노이즈 학습용 카운터의 출력 Q값 (CH 2)보다 크게 되어 비교기의 출력노이즈 학습용
카운터의 출력 Q값 (CH 4)이 나타나고 부저를 울리는 결과를 가졌다. 여러 차례 실험한 결과 아크감지 속응성은 아크사고 발생 시점에서 아크 감지까지
약 125 ms~135 ms의 성능을 가졌다.
그림 14의 동작특성 파형은 형광등 부하 단독인 경우로써 아크사고 발생 시 아크성 노이즈 신호가 전구간에서 나타나고 첨두치가 매우 높은 아크신호도 관측됨을
알 수 있다. 그리고 아크검출 카운터의 출력 Q값이 빠르게 증가하여 부저를 울리는 결과를 가졌으며, 여러 차례의 실측분석에서 아크감지 속응성은 약
120 ms~128 ms로 나타났다.
그림 14 동작특성 파형 (형광등 부하)
Fig. 14 Waveforms of operation characteristic (fluorescent load)
그림 15의 동작특성 파형은 저항 부하와 형광등 부하를 조합한 복합 부하에서 노이즈 학습용 카운터가 학습단계에 있을 때 즉, 학습단계를 마치기 전에 아크사고가
발생한 경우의 동작성능을 보인다.
그림 15 동작특성 파형 (학습단계 내의 아크사고)
Fig. 15 Waveforms of operation characteristic (arc fault in learning)
상기의 카운터 비교기 회로부의 이론적 해석과 같이 제안한 아크검출 장치는 학습단계에서 발생한 아크사고에 대해서도 동작특성 파형에서와 같이 우수한 성능을
보였다.
이는 아크사고 발생 시 아크성 노이즈 신호의 카운팅이 100 ms로 동작하는 노이즈 학습용 카운터보다 200 ms로 동작하는 아크검출 카운터가 높기
때문으로 이론적 해석의 타당성이 입증된다.
제안한 카운터 비교기 회로부는 여러 차례의 다양한 전력환경에서 실측분석한 결과, 아크사고 발생 시 아크검출 카운터의 출력 Q값이 노이즈 학습용 카운터의
출력 Q값 보다 2~4단계 높은 범위의 출력값이 나타남을 알 수 있었다.
그림 16은 제안한 아크검출 장치의 전단부에 설계된 그림 3의 아크성 노이즈 검출회로에 대한 아크사고 발생 시의 동작특성 파형을 나타낸다.
그림 16 노이즈 검출부의 동작파형
Fig. 16 Operation waveforms of noise detection unit
Vref1과 Vref2는 그림 3의 OP_Amp 입력단에 적용된 직류전압 분압에 의한 비반전 입력단자의 DC 기준전압과 반전 입력단자의 DC 기준전압이다. 이들의 정수값은 단일비
변류기로 사용된 초크코일의 사양과 HPF의 특성을 실측하여 Vref1는 약 4.8 V, Vref2는 약 6 V로 설정하였다.
OP_Amp의 비반전 입력단자에는 노이즈 신호와 기준전압 Vref1와의 합성 전위가 인가되므로, CH 1의 파형과 같이 노이즈 신호가 직류전압에 부스트된
형태로 나타났다.
상승된 노이즈 신호는 OP_Amp에 의해 Vref2와 비교되고 Vref2보다 클 경우 OP_Amp 출력전압 (Vo)은 구형파 형태를 가진다. 이는
그림 4의 아크성 노이즈 신호 검출기법에 대한 이론적 해석과 일치하는 결과를 보인다.
상기의 동작특성 분석을 통하여 제안한 아크검출 장치는 우수한 동작성능을 가졌으며 여러 차례의 실측에서 한 차례의 오동작도 없이 정확한 아크사고 검출과
빠른 응답특성을 보였다.
5. 결 론
본 논문에서는 전기화재의 주요한 요인으로 작용하는 아크사고에 대해 기존 아크감지기가 갖는 문제점을 보완하기 위한 새로운 방식의 아크검출 장치를 제안하였다.
아크성 노이즈 신호의 진폭과 주파수를 분석하는 기존의 대표적인 아크검출 방식과 달리 제안한 아크검출 장치는 수용가의 전력환경에서 발생하는 통상적인
비위험성 노이즈를 주기적으로 학습한 후, 아크사고가 발생할 경우 학습된 노이즈와 비교 분석하여 전기사고를 예방하는 알고리즘을 가진다.
그 결과 제안한 아크 검출장치는 모든 노이즈를 카운팅하거나 주파수를 분석하는 기존의 아크 검출장치가 가지는 문제점을 해결하여 아크검출의 신뢰성과 정밀성을
더욱 높이는 장점이 부여된다. 여러 차례의 다양한 전력환경에서의 실측분석을 통하여 제안한 아크검출 장치는 오동작 없이 아크발생에서 아크 알람 시점까지
약 120 ms~160 ms의 동작 속응성을 보였다. 이는 KS C IEC 62606에서 제시하는 아크전류 2.5 A에서 1.0 s 이내 차단, 아크전류
5 A에서 500 ms 이내 차단 등의 기준을 월등히 충족하는 동작 속응성을 나타낸다.
또한 제안한 아크 검출장치는 아크성 노이즈 검출부, 카운터 절환 타이머, 카운터 비교기로 설계되어 회로 구성이 간단하여 소형으로 제작이 가능하므로,
다양한 저압배선 계통 및 기기 등에 적용이 가능하여 아크사고에 따른 전기재해를 예방할 것으로 기대된다.
Acknowledgements
This research was supported by National University Development Project through the
National Research Foundation of Korea funded by the Ministry of Education.
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저자소개
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Kyungnam
University, Korea, in 1990, 1993, and 1997, respectively.
From 1998 to 2006, he was an assistant professor in the department of Electrical and
Electronic Engineering, Hanzhong University, Korea.
Since 2007, he has been a professor with the Graduate School of Disaster Prevention,
Kangwon National University.
His research interests include power electronics, electrical safety device, digital
instrumentation control, smart safety ICT, and AI application system.
He received the B.S. degree in agricultural science from Korea National Open University
in 1998, and the M.S. degree in graduate school of disaster prevention from Kangwon
National University in 2017.
Currently, he is pursuing Ph.D. degree with the graduate school of disaster prevention,
Kangwon National University.
His research interests include power electronics, technology of electrical safety
and power quality.
He received the B.S. degree in control and instrumentation engineering from Kangwon
National University in 2018.
He received the M.S. and Ph.D. degrees in graduate school of disaster prevention from
Kangwon National University in 2020 and 2023.
His research interests include technology of electrical safety, power protection system,
computer vision and AI.