고압 SF₆ 회로 차단기의 위험 지점 위치와 안전 제어 기술

1. 차단 효과: 가스 흐름의 아크 분사 효과를 최대한 활용합니다. 소멸 실은 크기가 작고 구조가 단순하며, 큰 차단 전류, 짧은 아크 시간, 용량성 또는 감응성 전류 차단 시 재점화 없음, 낮은 과전압을 가지는 특징이 있습니다.
2. 긴 전기 수명: 50kA의 최대 용량으로 19회 연속 차단 가능하며, 누적 차단 전류는 4200kA, 긴 유지 보수 주기, 자주 작동되는 시나리오에 적합합니다.
3. 높은 절연 강도: 0.3MPa에서 SF₆ 가스는 다양한 절연 테스트를 큰 여유로 통과할 수 있습니다. 누적 차단 전류가 3000kA에 도달하면, 각 차단 포트는 0.3MPa에서 1분 동안 250kV의 전력 주파수 전압을 견딜 수 있으며, SF₆ 가스 압력이 0 게이지 압력으로 감소해도 166.4kV의 전력 주파수 전압을 견딜 수 있습니다.
4. 우수한 밀봉 성능: SF₆ 가스의 수분 함량은 상대적으로 낮습니다. 소멸 실, 저항기, 지지대는 독립적인 가스 구획으로 나누어 변전기 내부로 오염물이나 습기가 들어가는 것을 방지합니다.
5. 작은 작동 전력과 부드러운 완충: 기구의 작업 실린더와 소멸 접점 사이의 전송 비율은 1:1이며, 기구는 안정적인 특성을 가집니다. 기구의 특성 안정성은 3000회(시험 환경에서는 10000회)까지 도달하며, 작동 소음은 90dB 미만입니다.

1. 전기적 위험: 장비의 절연 손상이나 조작 오류로 인해 발생하며, 주로 고전압과 아크 형태로 나타납니다. 회로 차단기는 작동 중에 고전압을 가진 상태이며, 용량성 및 감응성 효과로 인해 오픈 상태에서도 잔여 전하가 존재할 수 있어 감전 사고를 일으킬 수 있습니다. 아크는 고온을 발생시켜 화재를 일으킬 수도 있습니다.
2. 기계적 위험: 장비의 기계적 구성 요소로부터 발생하며, 적절한 조작 및 유지보수가 이루어지지 않으면 회전하거나 움직이는 부품에 눌리거나 부딪힐 수 있습니다.
3. 화학적 위험: SF₆ 가스는 상온에서는 안정적이지만, 아크, 코로나 등에 의해 분해되기 시작합니다. 생성된 가스를 흡입하면 현기증, 폐부종, 심지어 사망까지 초래할 수 있습니다.
4. 환경적 위험: 천둥번개, 강풍 등의 날씨에서 유지보수를 수행하면 유지보수 작업의 어려움을 증가시키고, 유지보수 작업자에게 통제할 수 없는 위험을 가져옵니다. 또한, 유지보수 환경에서 환기 부족, 공간 협소 등의 문제도 현장 유지보수의 위험을 증가시킬 수 있습니다.

1. 광섬유 센싱 기술: 광섬유 센싱 기술은 우수한 절연 성능과 전자기 간섭 저항 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 SF₆ 회로 차단기의 구조 건강성과 전기적 매개변수를 효과적으로 모니터링하고, 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 잠재적인 결함과 안전 위험을 신속히 탐지할 수 있습니다.
2. 무선 센서 네트워크: 무선 센서 네트워크는 많은 센서 노드로 구성됩니다. 주요 목적은 환경 매개변수, 장비 상태, 유지보수 작업자의 위치 정보를 실시간으로 모니터링하는 것입니다. 네트워크는 자동 조직, 자동 적응, 간섭 저항 등의 특성을 가지며, 복잡하고 변화하는 현장 환경에 적응하여 실시간 모니터링과 위험 요소 위치를 실현할 수 있습니다.
3. 기계 비전 및 적외선 열영상 기술: 기계 비전 기술은 현장 이미지를 캡처하고 분석하여 노출된 케이블, 손상된 장비 등의 잠재적 위험 요소를 식별 및 위치할 수 있습니다. 적외선 열영상 기술은 장비의 온도 분포를 실시간으로 모니터링하고, 결함 지점과 잠재적 위험 지점을 정확히 위치할 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 다양한 센서, 모니터링 장비의 운전 기록 등을 통해 얻습니다. 모델의 정확성을 높이기 위해 가능한 한 많은 종합적인 데이터를 수집해야 합니다.
2. 데이터 전처리: 원시 데이터(이상치 검출 및 처리, 데이터 변환 등)를 전처리하여 데이터 품질을 향상시키고, 후속 특성 공학 및 모델 훈련의 기초를 마련합니다.
3. 특성 공학: 전처리가 완료되면, 많은 데이터 중에서 위험 요소 예측에 유용한 특성을 선택해야 합니다. 이러한 특성은 좋은 판별력과 예측력을 가지고 있어 모델의 정확성을 향상시킵니다.
4. 모델 훈련: SVM(Support Vector Machine)은 일반적으로 사용되는 분류 및 회귀 분석 방법입니다. 최적의 초평면을 찾아 서로 다른 범주의 데이터를 구분하여 두 종류의 데이터 사이의 분류 간격을 최대화합니다.

3.3 안전 제어 기술 전략

위치 기술의 정확성과 실용성을 향상시키기 위해 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하고, 기계 학습 알고리즘을 적용하여 변전소 유지보수 현장의 위험 요소를 지능적으로 식별하고 예측해야 합니다. 이를 통해 유지보수 작업자에게 더 정확한 위치 정보를 제공하고 사고 위험을 줄일 수 있습니다. 변전소 유지보수 현장에서는 다양한 센서의 데이터를 융합하여 위치 정확성과 모델의 정확성을 향상시켜야 합니다. 증강 현실(AR) 기술을 적용하면 가상 정보를 실제 세계와 통합하여 유지보수 작업자가 장비 구조를 더 잘 이해하고, 이를 통해 작업 오류 문제를 해결할 수 있습니다. 관련 당국은 현장 유지보수 작업의 관리를 강화하고, 유지보수 작업 절차를 엄격히 준수해야 합니다(도 1 참조). 동시에, 유지보수 작업자를 위한 지능형 착용형 장치를 개발하여 실시간으로 위치 정보를 얻고, 실시간으로 모니터링하여 안전을 보장해야 합니다.