고온 조건 하의 전력 커패시터 성능 저하 특성 및 수명 예측

고온 조건 하의 전력 콘덴서 성능 저하 특성 및 수명 예측

전력 시스템의 지속적인 확장과 부하 요구 증가로 인해 전기 장비의 운용 환경이 점점 복잡해지고 있습니다. 주변 온도 상승은 전력 콘덴서의 안정적 운용에 영향을 미치는 주요 요인으로 부각되고 있습니다. 전력 송배전 시스템에서 중요한 구성 요소인 전력 콘덴서의 성능 저하는 직접적으로 전력망의 안전성과 안정성을 저하시킵니다. 고온 조건 하에서는 콘덴서 내의 유전체 재료가 더 빠르게 노화되면서 전기 성능이 크게 저하되고, 사용 수명이 단축되며, 잠재적으로 시스템 실패를 초래할 수 있습니다.

1. 성능 저하 특성 연구
1.1 실험 설정

실험 샘플로는 GB/T 11024.1—2019, 정격 전압 1000V 이상의 교류 전력 시스템용 병렬 콘덴서 – 제1부: 일반사항을 충족하는 정격 전압 10kV, 용량 100kvar의 병렬 전력 콘덴서를 선택했습니다. 실험 시스템은 OMICRON CP TD1 용량 테스터와 ME632 유전 손실 분석기를 포함하고 있으며, KSP-015 고온 노화 챔버로 온도를 제어합니다. 세 가지 온도 수준 — 70 °C, 85 °C, 100 °C — 에서 각각 5개의 샘플을 테스트하였습니다. 테스트 절차는 IEC 60871-2를 따랐으며, 실제 운용 조건을 시뮬레이션하기 위해 노화 중에도 정격 전압을 지속적으로 적용하였습니다.

1.2 유전 손실 저하 현상

고온 조건 하에서는 유전 손실 (tanδ) 이 온도에 따라 크게 의존하는 경향을 보였습니다. 70 °C에서 tanδ는 시간이 지남에 따라 천천히 증가하여 운영 한계 내에 머물렀으며, 이는 절연 성능이 안정적임을 나타냅니다. 85 °C에서는 증가율이 가속화되어 곡선의 기울기가 더 가파르게 되었고, 일부 샘플은 후반부에서 표준 한계를 초과하였습니다. 100 °C에서는 tanδ가 급격히 증가하여 가파른 곡선을 보이며, 열 노화의 전형적인 특성을 나타냈습니다.

1.3 용량 변화 특성

온도 상승은 용량의 안정성에 큰 영향을 미쳤으며, 명확한 단계별 행동을 보였습니다. 낮은 온도에서는 용량 편차가 허용 범위 내에 머물러 좋은 안정성을 보였습니다. 중간 온도 범위에서는 용량이 눈에 띄게 감소하여 편차가 운영 한계에 가까워졌습니다. 고온에서는 용량이 급격히 감소하여 허용 편차를 초과하며, 이는 악화가 가속화되고 있음을 나타냅니다.

2. 수명 예측 모델 개발
2.1 성능 저하 데이터 분석

다양한 온도 수준에서의 저하 속도를 비교하여 온도와 가속 계수 간의 관계를 분석하였습니다. 유전 손실, 용량 편차, 절연 저항 등의 주요 매개변수를 기반으로 종합적인 고장 기준을 설정하였습니다. 결과는 고온 조건 하에서 성능 저하가 크게 가속화됨을 나타냈으며, 가속 계수는 온도와 지수적인 관계를 보였습니다. 데이터 적합은 높은 상관계수를 얻어 통계적 유의성을 확인하였습니다. Arrhenius 방정식을 사용하여 실험적으로 도출된 활성화 에너지와 Boltzmann 상수를 결합하여 정량적인 온도-가속 관계를 설정하였습니다.

2.2 Arrhenius 모델의 적용

그림 1에서 보듯이, 실험 데이터는 로그 수명 대 역수 온도 (1/T) 좌표계에서 강한 선형 상관 관계를 보였습니다. 적합된 직선의 기울기는 활성화 에너지 EaEa (kJ/mol)를 나타내며, 이는 노화 과정의 에너지 장벽을 나타내며 이론적 기대치와 잘 일치합니다. 높은 상관계수는 실험 데이터와 Arrhenius 모델 간의 우수한 일치를 확인합니다. 95% 신뢰 구간 분석은 통계적으로 신뢰할 수 있는 예측을 나타냅니다. 실험 결과는 테스트된 온도 범위 내에서 성능 저하 속도가 온도와 지수적으로 관련됨을 보여줍니다. 다양한 온도 점에서의 수명 데이터를 기반으로 온도와 수명 간의 수학적 모델을 설정하였습니다.

2.3 수명 예측 구현
수명 예측은 누적 손상 이론을 기반으로 합니다. 이 방법은 다양한 온도 조건 하에서의 손상 효과를 중첩합니다. 예측 방법은 재료의 노화 속도, 환경 온도 변동, 부하 변화 등을 종합적으로 고려합니다. 운용 주기는 n 개의 시간 구간으로 나누어 각 구간의 손상은 운용 온도와 지속 시간에 의해 결정됩니다. 온도 데이터는 1시간마다 샘플링되는 온라인 모니터링 시스템을 통해 수집하여 데이터의 연속성과 정확성을 보장합니다. 측정된 온도는 Arrhenius 방정식에 입력되어 각 구간의 동등 운용 시간을 계산합니다. 모든 구간의 누적 손상을 합산하여 예측된 남은 수명을 산출합니다 [4]. 예측 정확성은 가속 노화 테스트 결과를 사용하여 검증되었으며, 모델 계산과 실험 데이터 간의 평균 편차는 ±8% 이내로 유지되었습니다.

3. 응용 및 검증
3.1 예측 정확성 분석

예측 모델은 가속 노화 테스트와 실제 운용 데이터를 결합한 방법으로 검증되었습니다. 다양한 운용 기간을 가진 여러 배치의 전력 콘덴서를 성능 테스트에 사용하고, 결과를 모델 예측과 비교하였습니다. 표 1에서 보듯이, 5년 운용 그룹의 경우 측정된 평균 수명은 4.8년이고 예측 값은 5.2년으로 상대 오차는 7.7%입니다. 8년 그룹의 경우 측정 값은 7.6년이고 예측 값은 8.3년으로 상대 오차는 8.4%입니다. 10년 그룹의 경우 측정 값은 9.5년이고 예측 값은 10.2년으로 상대 오차는 6.9%입니다. 오차 원인 분석 결과, 환경 온도 변동이 예측 정확성에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있습니다. 일일 온도 변동이 20 °C를 초과할 때, 모델 예측 오차는 12%로 증가합니다. 또한, 부하 변동으로 인한 온도 변동은 예측 오차를 4.2% 증가시킵니다.

3.2 공학적 응용 권장 사항

표 2에서 보듯이, 주변 온도가 75 °C 이하로 유지될 때, 장비 수명 저하 속도는 58% 감소합니다. 설치 위치의 온도가 5 °C씩 감소할 때마다 예상 수명은 18.5% 증가합니다. 환기 개선을 통해 실험 장소의 주변 온도를 평균 7.2 °C 감소시켜 콘덴서 성능 매개변수의 안정성이 32% 향상되었습니다. 온라인 모니터링 시스템의 온도 데이터는 지능형 환기를 구현한 후 장비 주변의 최대 온도가 11.3 °C, 평균 온도가 8.7 °C 감소함을 나타냅니다. 수명 예측 모델은 500 kV 변전소에서 1년 동안 적용되어 6개의 잠재적 고장에 대한 조기 경보를 성공적으로 발행하여 예방 유지보수 효율성을 43% 향상시켰습니다. 유지보수 데이터 분석 결과, 모델 예측을 기반으로 한 유지보수 및 교체 결정의 정확성은 87%를 달성하여 전통적인 시간 기반 유지보수보다 35% 향상되었습니다. 모델을 기반으로 한 장비 관리 전략은 유지보수 비용을 27% 줄이고 장비 가용성을 15% 증가시켰습니다.

4. 결론

본 연구는 체계적인 가속 노화 테스트와 데이터 분석을 통해 고온 환경이 전력 콘덴서의 성능 저하에 미치는 영향을 밝히고, Arrhenius 방정식을 기반으로 수명 예측 모델을 설정하였습니다. 실험 결과, 주변 온도는 콘덴서 수명에 영향을 미치는 주요 요인으로, 온도가 10 °C 상승할 때마다 수명은 42.5% ± 2.5% 감소한다는 것을 보여줍니다. 유전 손실, 용량, 절연 저항과 같은 주요 성능 매개변수는 온도 상승에 따라 크게 저하되는 경향을 보입니다. 개발된 수명 예측 모델은 90% 이상의 예측 정확성을 달성하여 전력 콘덴서의 유지보수 및 교체 결정에 과학적인 근거를 제공합니다.