송전 변압기의 스마트 업그레이드 및 효율적인 유지보수 솔루션

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1. 배경과 도전 과제
현재 전력망 시스템의 일부 송전 변압기들은 중요한 도전 과제에 직면해 있습니다. 한편으로는 장기간 사용된 노후 설비가 기술 성능, 신뢰성, 안전성이 점차 저하되고 있습니다. 다른 한편으로는 전통적인 수동 검사와 주기적인 유지보수가 비효율적이고 잠재적인 결함을 감지하는 데 지연되는 경향이 있습니다. 유지보수 작업은 비용이 높고 운영이 어려우며 결함 위치 파악에도 어려움이 따릅니다. 이로 인해 전력망의 효율성, 안전성, 안정성을 제약하는 병목 현상이 되었습니다. 따라서 설비 업그레이드와 지능형 유지보수 방법의 깊은 통합이 필수적입니다.

2. 솔루션: 설비 업그레이드와 스마트 유지보수를 위한 듀얼 드라이브 전략
이 제안은 "하드웨어 업그레이드"와 "소프트웨어 강화"를 결합한 전략을 채택하여 새로운 기술의 체계적인 배치를 통해 송전 변압기의 성능, 신뢰성, 유지보수 효율성을 종합적으로 향상시킵니다.

2.1 핵심 설비 업그레이드

온로드 탭 체인저(OLTC) 도입: 점진적으로 노후되거나 비스마트 고정 탭 변압기를 대체합니다. OLTC는 작동 중 실시간으로 전압 비율을 자동 조정하여 전력망의 변동에 대응합니다. 이는 전압 안정성과 품질을 크게 향상시키며, 부하 변화 및 재생 에너지 통합 처리에서 전통적인 변압기에 비해 우수하며, 전압 불안정으로 인한 설비 손상이나 부하 차단 위험을 줄입니다.
가스 절연 개폐장치(GIS) 적용: 신규 또는 개조 프로젝트에서 전통적인 공기 절연 개폐장치(AIS)보다 GIS를 우선적으로 선택합니다. GIS는 회로 차단기, 분리기, 접지 스위치, 변압기, 피뢰기 등을 절연 가스로 충전된 밀폐된 금속 케이싱에 통합합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:

공간 절약: AIS의 면적의 10%-30%만 차지하여 변전소의 땅 이용을 최적화합니다. 도시 중심부, 땅이 제한된 지역, 지하 시설에 이상적입니다.
환경 적응력: 밀폐 구조로 먼지, 습기, 소금 안개, 오염 등으로부터 보호되어 외부 결함 위험을 최소화하고 혹독한 기후에 적응합니다.
높은 신뢰성 및 안전성: 아크 및 폭발 위험이 크게 줄어들며, AIS보다 고장률이 훨씬 낮습니다. 유지보수 작업량이 감소하여 인원 및 설비의 안전성이 향상됩니다.
낮은 소음 및 EMI: 금속 차폐로 운전 중 발생하는 소음과 전자기 간섭을 최소화하여 환경 영향을 줄입니다.

2.2 지능형 상태 모니터링 시스템

용해 가스 분석(DGA) 온라인 모니터링: 중요한 센싱 계층 역할을 합니다. 유전회로에 설치된 실시간 분석기는 용해 가스(H₂, CH₄, C₂H₆, C₂H₄, C₂H₂, CO, CO₂)의 농도와 추세를 지속적으로 모니터링합니다.

가치: 가스 유형, 농도, 생성 속도는 잠재적인 결함(예: 열분해, 부분/아크 방전, 유전오버히팅)을 반영하는 민감한 "지문" 역할을 합니다. 분석 모델(예: Duval Triangle, Rogers Ratios)을 사용하여 시스템은 자동으로 건강 상태를 평가하여 조기, 정확한 결함 경고(예: 권선 과열, 코어 접지 결함, 절연 저하)를 제공하고, 반응형 수리를 예측형 유지보수로 전환하여 치명적인 고장 예방을 가능하게 합니다.

2.3 AI 기반 스마트 유지보수 관리

통합 데이터 플랫폼: 다중 소스 데이터(DGA, 부분 방전, 코어 전류, 유전 온도/수준, 부싱 손실), 설비 기록, 유지보수 이력, 운영 데이터(부하, 전압, 주변 온도)를 통합하여 변압기 디지털 트윈을 생성합니다.
빅 데이터 분석: 데이터 마이닝을 사용하여 모니터링 데이터와 설비 상태를 연관시키고 기준 모델을 설정하며 이상을 식별합니다(특히 DGA 매개변수).
AI 기반 진단 및 의사결정:

결함 진단 및 위치 파악: ML 알고리즘(예: DNNs, SVM, Random Forest)은 과거 결함과 전문가 지식을 학습합니다. 실시간 데이터와 함께 모델은 지능적으로 결함 유형(예: 열 결함 대 전기 결함)과 원인(예: 권선, 코어, 탭 체인저)을 식별하여 빠른 문제 해결을 지원합니다.
건강 평가 및 수명 예측: AI는 다차원 데이터를 종합하여 건강 점수(예: Health Index)를 정량화하고 남은 유용 수명을 예측하여 교체 결정을 안내합니다.
위험 경고 및 유지보수 최적화: 시스템은 자동으로 위험 수준을 평가하고 경고를 발행합니다. 최적화 알고리즘은 위험, 중요성, 자원을 기반으로 맞춤형 유지보수 전략(예: 정전 계획, 작업 우선 순위)을 추천합니다. 확인된 결함은 자동 수리 프로토콜을 트리거합니다.
전문가 지식 베이스: 내장된 지식 그래프와 전문가 시스템은 분야 전문 지식과 표준을 구조화하여 설명 가능한 AI 결정을 지원하고 신뢰성을 높입니다.

3. 기대 효과

증가된 지능: 스마트 하드웨어(OLTC 자동 조절), 센서, AI를 결합하여 "자기 인식, 자기 진단, 자기 결정, 자기 최적화"를 가능하게 합니다.
향상된 신뢰성: GIS/OLTC의 더 높은 본래의 신뢰성; AI 모니터링은 예방적 실패 감지를 통해 예상치 못한 정전을 줄입니다.
향상된 안전성: GIS 설계와 스마트 모니터링으로 폭발/화재 위험이 줄어듭니다. 조기 결함 개입으로 사고를 예방합니다.
유지보수 비용 절감: 수동 검사 빈도를 줄이고, 상태 기반 유지보수로 과다 또는 부족한 유지보수를 피하며 자원/예비품을 최적화합니다. 예방 조치로 수리 비용을 줄입니다.
자원 효율성: GIS는 땅을 절약하고, 스마트 유지보수는 설비 및 인력 활용을 높입니다.
수명 연장: 선제적 건강 관리로 절연 노화와 성능 저하를 늦추어 서비스 수명을 연장합니다.