곽창섭
(Chang-Seob Kwak)
1iD
백명기
(Myung-Ki Baek)
1iD
강성모
(Sung-Mo Kang)
2iD
이상화
(Sang-Hwa Lee)
2iD
김성주
(Sung-Ju Kim)
†iD
-
(Numerical Analysis Technology Support Department, Korea Electrotechnology Research
Institute(KERI), Korea.)
-
(High Voltage circuit breaker Research Institute, ENTEC Electric & Electronic Co.,
Ltd., Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Gas Circuit Breaker, Self-blast GCB, Mutiple Arcing Time, Interruption Performance, Shape Optimization
1. 서 론
초고압 가스 차단기는 전력계통을 보호하기 위해 지락이나 회로상에 발생하는 사고 전류를 차단하는 주요 장치로 활용된다. 최근 친환경 가스 차단기의 저조작력
및 컴팩트화를 위해 압축실과 열팽창실을 직렬로 연결한 복합소호형 가스 차단기의 개발이 활발히 진행되고 있다[1]. 복합소호 차단기는 접점 사이에서 발생하는 고온, 고압의 아크를 이용하여 차단에 필요한 압력을 생성한다. 아크로 인한 고온 에너지는 복사열 전달을
통해 노즐 벽으로 전달되어 노즐용삭이 발생한다. 용삭된 노즐 증기는 열팽창실로 다시 흘러가 압력과 온도를 상승시킨다. 전류 영점이 되면 열팽창실 내의
고압 가스가 전극 사이로 주입되고 아크가 소호 되며, 극간에 있는 가스는 외부로 배출된다[2]. 이후 과도 회복전압(Transient Recovery Voltage)이 전극 사이에 인가되고 절연이 유지되어야 한다[3].
초고압 가스 차단기의 아킹 타임(Arcing time)은 개극 부터 주전류가 차단되는 순간까지의 시간을 의미하고, 대전류 차단 시험 규격에 최소(MIN),
중간(MED) 및 최대(MAX) 아킹 타임에 차단을 성공해야 한다. 아킹 타임에 따라 유동 및 전계 패턴이 변하게 되며, 동일 형상 및 조건으로 모든
아킹 타임에 성능을 충족하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 시험 데이터 분석 및 아킹 타임별 차단 성능 인덱스를 도출하고 판단 기준으로 활용한다.
본 논문에서는 170kV 50kA 60Hz 차단기의 근거리 선로고장(SLF:Short Line Fault) 시험 데이터 기반으로 각 아킹타임의 차단성능
임계지점을 확보하고, 이를 토대로 형상 및 조건의 최적 설계안을 제시한다. 실제 시험을 통해 제시된 설계안을 검증하고 차단 성능 인덱스의 신뢰성 확보해
차단기 제품 개발에 활용한다.
2. 다중 아킹 타임 최적 설계 프로세스
차단기 대전류 시험 순서는 목표 MIN 아킹 타임을 시작으로 차단 성공 시 MAX 아킹 타임, MED 아킹 타임 순으로 시험을 수행한다. MIN 차단
성공 시 고정부, 가동부의 위치를 예측할 수 있으면, MAX 아킹 타임의 차단에도 고정 아크 접점과 주노즐 사이의 단면적을 예측할 수 있다.
그림 1. 복합소호 방식 초고압 가스 차단기
Fig. 1. Self-blast type gas circuit breaker
고정 아크 접점과 주노즐 사이의 단면은 열가스 배출 성능의 주요 인자이며, 압력 상승과 열가스 배출 측면에서 비선형적 관계를 가진다. 아크는 노즐
폐색 현상(Nozzle Clogging)을 유발하여 노즐 목을 봉쇄하는데, 이 동안 발생한 아크 에너지는 노즐 용삭을 동반하며, 노즐 주변의 높은
정체 압력으로 인해 열 가스가 팽창실로 이동한다. 이후, 해당 열 가스는 팽창실 내의 기존 냉가스와 혼합되어 팽창실 내의 압력을 증가시킨다. 아크
전류가 감소하여 전류가 영점 근처로 떨어지면, 노즐 용삭이 멈추고 노즐 주변 압력은 열 팽창실 압력보다 낮아져, 압축된 열가스가 극간 아크를 통해
흐르면서 아크를 소호한다[4]. 위의 현상처럼 압력상승에는 단면적이 좁고 열가스 배출에는 단면이 넓은 형태가 아크 소호에 유리하다. 따라서 각 아킹 타임 별로 적정한 압력 상승과
열가스 배출 성능을 동시에 만족할 수 있는 단면적 확보가 중요하다.
다중 아킹 타임의 차단 성능을 확보하기 위한 프로세스는 그림 2와 같다. 우선 확보된 시험 데이터를 토대로 아킹 타임별 인덱스를 도출한다. MIN 아킹 타임에서 단면적을 차단성능 평가 인덱스로 활용해 차단 성공
위치를 확인한다. 이후 MED/MAX 아킹 타임까지의 변위 값을 반영해 형상을 이동하고 열가스 유동해석을 수행한다. 유동해석 결과로 산출된 열팽창실
압력 상승과 단면적을 복합적으로 고려해 인덱스화 시킨다. 모든 시험 데이터의 차단 성능 인덱스를 계산하고 성공/실패의 임계점을 도출한다. 신규 개선
모델의 성능 평가 인덱스가 구축된 임계값보다 낮다면 형상 및 해석 조건을 수정하고, 높다면 실제 시험을 통해 예측 결과를 검증한다.
그림 2. 다중 아킹 타임 설계 프로세스
Fig. 2. Multiple arcing time design process
2.1 SLF 차단성능 평가 방법
SLF 차단 성능을 평가하는 방법 중 압력 상승치를 이용하는 방법, 전류 영점 전 200ns의 전기전도성을 이용하는 방법, 그리고 영점 후 전류를
계산하는 방법이 있다. 압력 상승치를 이용하는 방법은 경험적 계수를 활용하여 각 모델에 적절한 값으로 접근하는 방법으로, 식 1과 같다. dv/dt는
과도회복전압상승률, di/dt는 전류 영점시 전류 기울기, P는 압축실 압력, $k$, $\alpha$, $\beta$는 경험적 계수이다[5].
G200ns의 방법은 KEMA에서 수행한 다양한 시험 데이터의 분석을 통해 얻은 결과로, 그림 3에서 확인할 수 있듯이 SLF 차단 성능은 전류 영점 전 200ns에서의 아크 전기전도성이 일정 임계값 이하를 확보해야 한다[6].
그림 3. ~ 550kV 차단기의 G200ns 값(빨간색 원형: 차단실패, 파란색 사각형: 차단성공)
Fig. 3. G200ns value for ~550kV breaker (red circle:failure, bule square:success)
영점 후 전류를 계산하는 방법은 전류 영점에서의 계산 결과를 초기 조건으로 삼아 차단기의 극간에 걸리는 과도회복전압에 따라 식에서 제시된 $I_{post-{arc}}$를
도출함으로써 SLF 차단 성능을 확인할 수 있다. dv/dt는 과도회복전압상승률, R은 저항을 나타낸다.
해당 세 가지 방법은 모두 충분한 시험 데이터를 기반으로 검증되어야 하며, 높은 신뢰도를 갖는 측정 결과가 필수적이다. 대전류 차단 성능을 확보하기
위해서는 일정 이상의 압력 상승이 필요함으로 본 논문에는 시험 데이터 확보가 용이하고 위 세 방법의 차단 성능 주요 인자인 열팽창실 압력 상승치를
MED/MAX 아킹 타임의 인덱스로 활용하고 시험과 비교 검증한다.
2.2 MIN 아킹 타임 차단 성능 평가 인덱스
적용 차단기 정격은 170kV 50kA 60Hz 차단기로 스프링 조작기 방식의 듀얼 스트로크 형태이다. 주 스트로크는 160mm로 그림 4와 같이 노즐목 수평 구간 통과 후 MIN 아킹타임이 확보될 수 있도록 설계하였다. MIN 아킹 타임 경우에는 일정 단면적을 확보하였을 경우 차단
성능을 확보 할수 있다[7]. 각 SLF 시험 데이터 차수별 MIN아킹 타임의 고정 아크 접점 위치를 확인하고 접점 선단부터 노즐 하류장까지 최소 거리의 단면적을 계산하여 인덱스로
활용한다.
그림 4. MIN 아킹 타임 인덱스 계산 위치
Fig. 4. Index calculation position for MIN arcing time
2.3 열유동 해석 기반 MED/MAX 아킹 타임 차단 성능 평가 인덱스
SLF와 같은 대전류 열가스 거동 해석의 경우는 아크 영역의 모델링과 유동해석의 결합이 필요하다. 아크 영역을 식 3과 같이 등가적 에너지 소스로
모델링하고 해석을 수행한다[8].
그림 5. 열가스 유동해석을 통한 압력상승 결과
Fig. 5. Pressure increase results through thermal gas flow analysis
또한 압력 상승의 주요 메카니즘인 노즐 용삭을 모의하기 위해 경험적 용삭율 계산식을 적용하였다[9]. 그림 5같이 결합된 열가스 해석을 통해 압력 분포 결과를 계산하고 차단을 시도하는 전류 영점 시 열팽창실 압력과 극간 내 유량과 유속을 활용해 차단 성능
평가 인덱스로 사용한다.
3. 시험 데이터 기반 설계 기준 정립
3.1 MIN 아킹 타임 설계 기준
총 12개 모델, 18회 MIN 아킹 타임 SLF 차단 시험 결과를 토대로 고정 아크 접점 위치를 확인하고 노즐 하류장과의 최소거리의 단면적을 계산한다.
그림 6과 같이 약 577mm2 이상의 단면적을 확보하였을 때 MIN 아킹 타임 차단이 성공함을 확인할 수 있다.
그림 6. MIN 아킹 타임 설계 기준
Fig. 6. Design criteria for MIN arcing time
개선안 도출 시 임계 단면적을 확보하는 지점을 파악하고 MED/ MAX 아킹 타임까지의 변위 값을 가동부에 반영한다. 변경된 형상을 기준으로 열가스
거동 해석을 수행하고 인덱스를 계산한다.
3.2 MED/MAX 아킹 타임 설계 기준
총 6개 모델, 27회 MED/MAX 아킹 타임 SLF 차단 시험 데이터를 분석하여 시험에 사용된 스트로크, 전류 파형을 각 모델별로 반영하고 열가스
유동해석을 수행한다. 유동해석을 토대로 전류 영점 시 열팽창실 압력, 극간의 밀도 및 유속을 계산한다. 그림 7과 같이 단순히 열팽창실의 압력만으로 성공/실패 구분이 어렵고, 차단 측면에서 고밀도, 고속의 유동이 노즐하류장 및 배출구 쪽으로 진행되어야 한다.
그림 7. 열팽창실 압력을 활용한 MED/MAX 아킹 타임 설계 기준
Fig. 7. Design criteria for MED/MAX arcing time using thermal expansion volume pressure
따라서 정확한 경향성 확보를 위해 MIN 아킹 타임의 활용한 단면 위치에서의 질량 유량을 계산한다. 질량 유량은 유체의 단위시간당 흐르는 물체의 질량이며,
질량 유량은 식 4와 같다. $\rho$는 밀도, $v$는 속도, A는 단면적 이다.
질량 유량과 열팽창실 압력을 결합하여 개선된 인덱스의 차단 성공/실패 구분한 결과가 그림 8와 같다. 약 0.56 이상의 인덱스를 확보하였을 때 MED/MAX 아킹 타임 차단 성공을 확인할 수 있다.
그림 8. 질량유량과 열팽창실 압력을 활용한 MED/MAX 아킹 타임 설계 기준
Fig. 8. Design criteria for MED/MAX arcing time using mass flow rate and thermal expansion
volume pressure
4. 해석 결과
MIN/MED/MAX 아킹 타임에서 차단 성능을 확보하지 못한 기존 모델을 바탕으로 개선 모델을 도출한다. 개선 모델은 설계 변경이 가능한 범위 내
총 40가지 모델에 대한 차단 성능을 분석한다. 아킹 타임별 설계 기준 지표를 바탕으로 성공 실패를 예측하고 최적의 모델을 선정한다. 후보 모델에
대한 형상 정의는 아래 표 1와 같다.
MIN 아킹 타임에서의 성능 인덱스를 확보할 수 있는 기구 학적 구조와 가동부의 스트로크 속도를 고려해 후보 모델을 선정한다. 스트로크 2가지 경우(4.2m/s,
4.7m/s)의 총 20개의 형상 조건별 MED/MAX 아킹 타임의 인덱스를 계산한다. 스트로크 4.2m/s인 MIN 성능 인덱스 확보 시간은 12.2ms으로
60Hz 기준 목표 MED 아킹 타임은 17.2ms, MAX 아킹 타임은 20.0ms으로 설정한다. 스트로크 4.7m/인 경우 MIN 아킹 타임 시간은
11.6ms로 목표 MED 아킹 타임은 16.6ms, MAX 아킹 타임은 19.4ms가 된다. 각 MED/MAX 아킹 타임에서 형상 조건이 변경되었을
때 차단 성능 인덱스를 계산한다. 열팽창실 용량, 노즐 가이드 길이, 노즐상류장각도, 노즐 목경, 노즐하류장형상에 대한 모델 별 형상 정보는 아래
그림 9과 같다.
표 1 후보 모델의 형상 및 조건 정의
Table 1 Define the shape and condition of the candidate models
스트로크 속도 : 2 Case (4.2m/s , 4.7m/s)
|
순번
|
열챔버
용량
(L)
|
노즐
상류장
각도(˚)
|
노즐
목경
(mm)
|
가이드
길이
(mm)
|
노즐하류장형태
|
기준모델
|
1.2
|
108
|
22
|
-
|
-
|
모델 1
|
1.07
|
108
|
22
|
+0mm
|
기준모델동일
|
모델 2
|
1.07
|
70
|
22
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 2개)
|
모델 3
|
1.2
|
70
|
22
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 2개)
|
모델 4
|
1.07
|
108
|
22
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 3개)
|
모델 5
|
1.2
|
85
|
23
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 3개)
|
모델 6
|
1.07
|
132
|
24
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 1개)
|
모델 7
|
1.2
|
132
|
24
|
+0mm
|
수평노즐
(변곡점 1개)
|
모델 8
|
1.07
|
70
|
22
|
+0mm
|
기준모델동일
|
모델 9
|
1.2
|
70
|
22
|
+0mm
|
모델 10
|
1.07
|
85
|
23
|
+0mm
|
모델 11
|
1.2
|
85
|
23
|
+0mm
|
모델 12
|
1.07
|
132
|
24
|
+0mm
|
모델 13
|
1.2
|
132
|
24
|
+0mm
|
모델 14
|
1.25
|
108
|
22
|
+5mm
|
모델 15
|
1.24
|
108
|
22
|
+10mm
|
모델 16
|
1.23
|
108
|
22
|
+15mm
|
모델 17
|
1.23
|
108
|
22
|
+20mm
|
모델 18
|
1.22
|
108
|
22
|
+25mm
|
모델 19
|
1.21
|
108
|
22
|
+30mm
|
모델 20
|
1.21
|
108
|
22
|
+35mm
|
모델 1~13번의 경우 열팽창실 용량, 상류장각도, 노즐목경, 하류장 형태의 변화에 따라 차단 성능 분석을 수행하고, 14~20번 모델의 경우 열팽창실
가이드의 영향을 분석한다. 2~7번 모델은 노즐 하류장 형상을 유체 문제에서 활용되는 베지어 커브를 기반으로 구성한다[10].
그림 9. 후보 모델의 형상 변경 정의
Fig. 9. Define shape changes for candidate models
총 40개의 해석 모델의 인덱스 결과는 아래 표 2와 같다. 스트로크 속도가 4.7m/s보다 4.2m/s일 때 성능 인덱스 값이 높았고, 이는 목표 아킹 타임 지점까지 열팽창실에 충분한 압력 상승
및 충분히 냉각된 열가스가 극간으로 유입되었음을 알 수 있다.
표 2 조건별 인덱스 계산 결과
Table 2 Index calculation results according to conditions
순번
|
4.2m/s
|
4.7m/s
|
MED
|
MAX
|
MED
|
MAX
|
모델 1
|
0.218
|
0.517
|
0.329
|
0.409
|
모델 2
|
0.177
|
0.022
|
0.110
|
0.426
|
모델 3
|
0.224
|
0.035
|
0.014
|
0.424
|
모델 4
|
0.567
|
0.894
|
0.477
|
0.832
|
모델 5
|
0.109
|
0.936
|
0.001
|
0.879
|
모델 6
|
0.033
|
0.280
|
0.130
|
0.200
|
모델 7
|
0.226
|
0.349
|
0.122
|
0.224
|
모델 8
|
0.273
|
0.626
|
0.306
|
0.402
|
모델 9
|
0.178
|
0.776
|
0.087
|
0.368
|
모델 10
|
0.201
|
0.692
|
0.313
|
0.534
|
모델 11
|
0.375
|
0.808
|
0.322
|
0.825
|
모델 12
|
0.027
|
0.235
|
0.102
|
0.203
|
모델 13
|
0.153
|
0.273
|
0.120
|
0.374
|
모델 14
|
0.354
|
0.533
|
0.332
|
0.397
|
모델 15
|
0.293
|
0.741
|
0.627
|
0.438
|
모델 16
|
0.257
|
0.706
|
0.332
|
0.573
|
모델 17
|
0.248
|
0.711
|
0.295
|
0.236
|
모델 18
|
0.255
|
0.547
|
0.204
|
0.730
|
모델 19
|
0.221
|
0.647
|
0.200
|
0.897
|
모델 20
|
0.308
|
0.489
|
0.225
|
0.437
|
그림 10. 기준 모델과 모델 4의 MED(위)/MAX(아래) 아킹 타임 극간 압력 분포 비교
Fig. 10. Pressure distribution comparison at MED(top)/MAX(bottom) arcing times for
reference model and 4th model
모델 4번의 경우 4.2m/s 스트로크에서 MED/MAX 인덱스 성능 조건을 만족하는 후보로 그림 10과 같 극간 압력 분포를 보인다. MED/MAX 아킹 타임 모두 기준 모델 대비 모델 4의 극간 압력이 높고 특히 고정 아크 접점 선단에서의 압력이
상대적으로 높아야 한다. 모델 4의 경우 기준 모델 대비 노즐하류장 각도가 낮지만 완만한 곡선을 이룬 반면, 기준 모델은 급격한 변곡점이 있는 형태로
충분한 압력 확보에는 모델 4가 유리함을 알 수 있다.
극간 밀도 분포의 경우에도 기준 모델보다 모델 4가 높은 밀도가 고정 선단 주위에 분포함을 알 수 있다. 고압, 고밀도, 저온의 가스가 극간에 유입되는
것이 차단 성능을 확보하는데 유리하다.
그림 11. 기준 모델과 모델 4의 MED(위)/MAX(아래) 아킹 타임 극간 밀도 분포 비교
Fig. 11. Density distribution comparison at MED(top)/MAX(bottom) arcing times for
reference model and 4th model
선정된 모델 4를 기준으로 시료를 제작하였고 SLF L90 시험을 수행한 결과는 표 3과 같다. 목표 MIN 아킹 타임인 12.2ms 의 신뢰성 확보를 위해 11.5ms 시험을 수행하였고, 가동 변위가 짧아짐에 따라 충분한 단면 확보를
하지 못해 실패한 것으로 판단된다. 이후 MIN/MED/MAX 시험에서 차단을 성공하였다.
표 3 모델 4의 시험 검증 결과
Table 3 Test verification results of the 4th model
시험순서
|
성공/실패
|
MIN/
MED/
MAX
|
Arcing time[ms]
|
동작
시퀀스
|
Current
(45~46
[kA])
|
di/dt
(23.98
A/μs)
|
셋팅
|
시험
|
1
|
실패
|
MIN
확인
|
11.5
|
11.6
|
O
|
45.0
|
24.6
|
2
|
성공
|
MIN
|
12.2
|
12.4
|
O
|
45.6
|
24.8
|
3
|
성공
|
MAX
|
20.0
|
12.1/
20.0
|
OCO
|
45.1
/45.5
|
24.1
|
4
|
성공
|
MED
|
17.2
|
17.0
|
CO
|
46.3
|
24.0
|
5. 결 론
본 논문에서는 170kV 50kA 60Hz 복합소호 방식 차단기의 SLF 시험 데이터를 기반으로 각 아킹 타임별 차단 성능의 임계지점을 확보하고,
형상 및 조건에 따른 최적의 설계안을 제시한다. MIN 아킹 타임의 경우 고정아크 접점과 노즐 하류장 사이의 단면적이 차단 성능을 결정하는 인덱스이다.
MED/MAX 아킹 타임은 열가스 유동해석을 통해 열팽창실의 압력 상승과 극간의 밀도, 유속을 기반으로 복합적인 인덱스를 계산한다. 인덱스를 바탕으로
MIN/MED/MAX 세 아킹 타임 모두를 동시에 만족할 수 있는 개선 모델을 도출하고 시험을 통해 정합성을 확인하였다. 제시된 다중 아킹 타임 설계
프로세스는 시험에 사용된 기종뿐만 아니라 제품 성능 향상 및 친환경 차단기와 같은 신규 제품 개발에 다방면으로 활용될 수 있다. 향후 단일 시험뿐만
아니라 단자간단락고장(BTF:Bus Terminal Fault)와 같이 다중의 시험규격/아킹타임 까지 성능을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
Acknowledgements
본 과제(결과물)는 2023년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다.(재단 과제관리번호:
2021RIS-003)
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저자소개
He received M.S degrees in Electrical Engineering from Kyungpook National University,
Korea in 2016. He joined KERI(Korea Electrotechnology Research Institute), in 2017,
where he is currently Senior Researcher with Numerical Analysis Technology Support
Department.
He received Ph.D degrees in Electronic Electrical Computer Engineering from Sungkyunkwan
University, Korea in 2013. He joined KERI(Korea Electrotechnology Research Institute),
in 2016, where he is currently Director and Principal Researcher with Numerical Analysis
Technology Support Department.
He graduated from Inha University in Korea with a Bachelor's degree in 1990. After
joining LS Electric in 1989, he has been working on the development of circuit breakers
in the high voltage circuit breaker field. He is currently in charge of the High Voltage
circuit breaker Research Institute and the High Voltage Business at ENTEC Electric
& Electronic Co., Ltd.
He graduated from Kyungsung University in Korea with a Bachelor's degree in 2006.
Since 2015, he has worked as a senior researcher at ENTEC Electric & Electronic Co.
Ltd and has developed GIS, and has recently been researching and developing Eco-friendly
GIS
He obtained his M.S in Control & Instrumentation Engineering form Changwon National
University, Korea in 2008. He joined KERI(Korea Electrotechnology Research Institute),
in 2018, where he is currently senior research associate with Numerical Analysis Technology
Support Department.