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[논문] 전기철도용 유입변압기 "최적화된 수명예측 알고리즘은?"

철도차량 발생 고조파 성분 영향 "절연절화 진행 속도 빨라"...적합한 수명평가 기술 요구

장병극 기자 | 기사입력 2020/04/10 [16:07]

[논문] 전기철도용 유입변압기 "최적화된 수명예측 알고리즘은?"

철도차량 발생 고조파 성분 영향 "절연절화 진행 속도 빨라"...적합한 수명평가 기술 요구

장병극 기자 | 입력 : 2020/04/10 [16:07]

[국토매일-장병극 기자] 전국 철도망의 전철화가 빠른 속도로 진행 중이다. 신설 노선은 대부분 전철화 사업을 함께 추진했고, 중앙·동해·경전선 등 주요 간선철도 역시 개량 사업을 진행하는 과정에서 전철화하고 있는 상태이다. 해방 이후 1973년부터 강원권 산업선이나 수도권에서만 볼 수 있었던 전기철도는 이제 전국적으로 보편화되고 있다.

 

전기철도로 추세가 급변함에 따라 그동안 유입변압기의 설치 수량도 비약적으로 증가했다. 유입변압기(油入變壓器, oil filled transformer)란 냉각과 절연을 위해 오일을 사용하는 변압기이다. 권선 및 철심을 오일 속에 합침시키는 것이다. 

 

전기철도용 유입변압기의 안전하고 체계적인 유지관리를 위해서는 적절한 수명평가가 필요하다. 한국철도공사는 1990년대 말 영주·수도권 지역 등에 변전설비 진단반을 창설하고 각종 변전설비의 상태를 진단하고 있으며 특히 유압변전기의 상태 판정을 위한 진단업무에 공력을 기울이고 있다.

 

▲ 지난해 5월 하절기 대비 경춘선 구리변전소를 점검 중인 한국철도 손병석 사장  © 국토매일

 

현재 한국철도공사의 변압기 수명관리 기준에 따르면 일괄적으로 전철용 유입변압기의 수명을 154kV급 주변압기의 경우 20년, 50kV급 단권변압기는 15년으로 규정하고 있다. 변압기 각각의 상태를 반영하지 못하고 단순히 일반적인 관리방법에 의한 수명 기준을 적용하고 있는 실정이다. 

 

특히 전기철도용으로 설치된 유입변압기는 일반 전력용 변압기에 비해 철도차량에서 발생하는 고조파 성분들의 영향으로 절연열화(絕緣劣化)가 더욱 빨리 진행되기 때문에 적합한 수명평가 기술이 절실하다.

 

김백(한국교통대학교, 주저자), 이희성(한국교통대학교 공동저자), 김정호(코레일 인재개발원)가 공동 연구한 '신경 회로망 기반의 전기 철도용 유입변압기 수명 예측 시스템'은 전기철도용 유입변압기의 수명을 평가·예측하기 위해 유중에 녹아 있는 퓨란과 유중가스 중 수명과 관련있는 부분을 추출하고, 이 데이터를 기반으로 신경회로망을 학습해 유입변압기의 수명평가 알고리즘을 제안하고 있다.

 

▲ 가스 및 퓨란 분석 장치 (=사진출처:'신경 회로망 기반의 전기 철도용 유입변압기 수명 예측 시스템' Fig2)     © 국토매일

 

이 연구에서는 우선 데이터를 획득하고자 가속열화장치를 제작해 100℃에서 160℃에 이르기까지 다양한 온도에서 가속열화를 실험한 시료를 직접 추출했다. 그 후 채취된 시료의 분석을 위해 소량의 기체나 액체 시료를 가스 상태로 만들어 캐리어 가스를 사용해 분리관 내에 통과시켰다.

 

유중가스에서 수소, 메탄, 아세틸렌, 에틸렌, 에탄가스를 Gas Chromatography(GC)를 이용해 추출하고, 용액 중의 유기화합물을 성분별로 함유량을 측정하는 기기인 High Performance Liquid Cromatography(HPLC)를 이용해 퓨란에서 2FAL, 5M2F, 2ACF, 5H2F, 2FOL 화합물을 추출했다.

 

또한 신경회로망에서 가장 많이 사용하는 Multi-layer Perceptron(MLP)으로 입출력 관계를 모델링하고 수명예측 알고리즘을 제안했다. MLP는 입력과 출력 사이에 hidden node들을 만들어 입력과 hidden node, hidden node와 출력 사이의 가중치를 학습해 입·출력 사이의 관계를 모델링하는 방법이다.

 

가속열화 데이터를 이용해 MLP를 학습한 후 학습된 가중치를 이용해 테스트용 가속열화 데이터를 MLP에 입력하면 유입변압기의 예상수명을 출력값으로 얻을 수 있게 된다. 

 

▲ Multi-layer Perceptron(=사진출처:'신경회로망 기반의 전기철도 유입변압기 수명 예측 시스템 Fig3)  © 국토매일

 

이번 연구에서 제안하고 있는 알고리즘은 입출력 관계를 신경회로망을 이용해 정밀하게 모델링할 수 있어 기존에 제안된 수명예측방법보다 정확도가 높음을 확인했다. 이를 통해 유입변압기 수명 예측 문제에 있어 더 적합한 모델을 구현하고 있다.

 

논문에 따르면 변압기 내 열화인자인 전계, 열, 수분 및 산소와 같은 모든 인자를 구현하는데 한계가 있어 전계의 영향을 제외한 인자만을 내부 구성요소로 반영했기 때문에, 향후 전계의 영향까지 고려한 유입변압기용 수명예측알고리즘 구현에 대한 연구 필요성도 제시하고 있다. 

 

이 연구는 전기철도 노선이 크게 증가함과 더불어 노후 시설에 대한 효율적 관리와 기준 정립의 필요성이 증대되고 있는 시점에서 정확도가 향상된 유입변압기의 수명예측모델을 제안하고 있어 눈길을 끈다. 이번 논문은 한국철도학회논문집 제23권 3호(2020년 3월)에 게재되었다. 


원본 기사 보기:철도경제신문

 
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