전력용 변압기의 리스크 기반 점검전략 수립에 관한 연구 = A Study on the Development of a Risk-based Inspection Strategy for Power Transformers

국문 초록 (Abstract)

전력설비는 국가 기반 인프라의 핵심 자산으로서, 설비의 안정적 운용과 경제적 효율성 확보는 전력산업의 지속 가능한 발전을 위해 필수적이다. 특히, 전력용 변압기는 송전 및 변전 계통 내에서 전력의 변환 및 공급을 담당하는 핵심 설비로, 고장 발생 시 광범위한 정전 피해와 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 하지만 현재까지 국내 전력설비의 유지보수 체계는 사전에 설정된 주기에 따라 점검을 수행하는 시간 기반 점검(TBI, Time-based Inspection) 중심으로 운영되어 왔으며, 이는 설비의 실제 상태나 위험도를 반영하지 못해 저위험 설비에 대해 과잉 점검과 고위험 설비의 점검 지연이 발생하는 한계가 있다.
이러한 문제를 개선하기 위해서는 획일적인 주기에서 벗어나, 설비의 상태와 중요도를 기반으로 점검 자원을 최적 배분하는 체계로의 전환이 요구된다. 이에 본 논문에서는 전력용 변압기를 대상으로 위험도 기반 점검(RBI, Risk-based Inspection) 전략을 적용하여 점검주기 및 점검항목을 체계적으로 결정하기 위한 정량적 의사결정 모델을 제안하고자 한다. 제안된 모델은 전력용 변압기의 구성요소별 고장특성을 체계적으로 반영하기 위해 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) 기법을 적용하였다. FMEA는 설비의 잠재적 고장모드와 그 원인 및 영향을 체계적으로 분석하는 기법으로, 본 연구에서는 주요 구성요소에 대한 세부 고장모드를 도출하였고, 각 고장모드가 전력용 변압기 및 계통에 미치는 영향을 분석하는 데 활용되었다. 이후 설비의 고장확률(PoF, Probability of Failure)과 고장영향(CoF, Consequence of Failure)을 고려하여 위험도를 정량화하였다. PoF는 영국 송전계통 운영기관인 NGET(National Grid Electricity Transmission)에서 제시한 자산의 건전도 평가 체계인 NOMs(Network Output Measures) 방법을 적용하여 산정했으며, CoF는 신뢰도, 재무, 안전, 환경 요인을 고려하여 산출하였다. 이때, 위험도는 고장확률과 고장영향의 곱으로 산출되며, 위험도를 기반으로 점검의 방법과 주기를 결정함으로써, 설비의 상태와 중요도를 반영한 최적 점검전략을 수립하였다.
본 연구에서는 통계적 PoF 곡선을 기반으로 한 통계적 Risk 곡선을 도입하여 점검 전략 수립을 위한 기준선으로 활용하였다. 개별 변압기의 점검 결과는 자산의 등가 열화 상태(EoL Modifier)를 통해 반영되며, 이는 통계적 Risk 곡선 상에서의 상대적 위치 변화를 통해 해석된다. 열화가 빠르게 진행되는 설비는 점검주기가 단축되고, 열화가 완만한 설비는 점검주기가 연장되도록 설계하였다. 또한, FMEA 결과를 기반으로 구성요소별 Risk 등급을 정의하고, Risk 등급에 대응하는 점검항목을 적용함으로써 점검주기와 점검항목을 동시에 최적화하는 구조를 구축하였다.
제안된 RBI 전략의 적용 가능성과 효과를 검증하기 위해 154kV/20MVA급 전력용 변압기를 대상으로 시나리오 기반 모의시험을 수행하였다. 다양한 열화 패턴을 가정한 시나리오 분석 결과, 제안된 전략은 Risk 변화에 대응하여 점검주기와 점검항목을 조정함으로써 Risk가 허용 가능한 범위 내에서 관리되도록 하면서 점검비용의 현재가치를 절감하는 것으로 나타났다.
또한, 다수의 변압기를 동시에 관리하는 환경을 가정하여, 연간 사용 가능한 예산 제약에서 Risk 기반 점검 우선순위 선정 방안을 적용하였다. 이를 통해 RBI 전략이 단일 설비의 최적화에 국한되지 않고, 복수 설비를 대상으로 한 합리적인 점검자원 배분 기준으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Power facilities are core assets of national critical infrastructure, and ensuring their reliable operation and economic efficiency is essential for the sustainable development of the power industry. In particular, power transformers play a critical role in transmission and substation systems by enabling voltage transformation and power supply, and their failure can lead to widespread power outages and significant economic losses. However, the maintenance framework for domestic power facilities has largely relied on time-based inspection (TBI), in which inspections are conducted at predefined intervals. This approach fails to adequately reflect the actual condition and risk level of equipment, resulting in excessive inspections for low-risk assets and delayed inspections for high-risk assets.
To address these limitations, a transition from uniform inspection intervals to a framework that optimally allocates inspection resources based on equipment condition and criticality is required. Accordingly, this study proposes a quantitative decision-making model for systematically determining inspection intervals and inspection items by applying a risk-based inspection (RBI) strategy to power transformers. To comprehensively reflect the failure characteristics of transformer components, Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is employed. FMEA is a systematic technique for identifying potential failure modes, their causes, and their effects, and in this study it is used to derive detailed failure modes for major transformer components and to analyze their impacts on both the transformer and the power system.
Subsequently, risk is quantified by considering the probability of failure (PoF) and the consequence of failure (CoF). PoF is estimated using the Network Output Measures (NOMs)–based asset health assessment methodology proposed by the UK transmission system operator, National Grid Electricity Transmission (NGET). CoF is calculated by incorporating reliability, financial, safety, and environmental factors. Risk is then defined as the product of PoF and CoF, and inspection methods and intervals are determined based on the calculated risk, enabling the development of an optimal inspection strategy that reflects both asset condition and criticality.
In this study, a statistical risk curve derived from a statistical PoF curve is introduced and utilized as a baseline for inspection strategy development. Inspection results of individual transformers are reflected through an equivalent aging state, represented by an End-of-Life (EoL) modifier, which is interpreted as a relative positional shift along the statistical risk curve. Transformers exhibiting accelerated deterioration are assigned shorter inspection intervals, while those with slower deterioration are allowed extended inspection intervals. Furthermore, component-level risk grades are defined based on FMEA results, and inspection items corresponding to each risk grade are applied, enabling the simultaneous optimization of inspection intervals and inspection scope.
To validate the applicability and effectiveness of the proposed RBI strategy, scenario-based simulation studies were conducted on a 154 kV/20 MVA power transformer. The results of scenario analyses assuming various deterioration patterns demonstrate that the proposed strategy effectively manages risk within acceptable limits by adaptively adjusting inspection intervals and inspection items, while reducing the present value of inspection costs.
In addition, a budget-constrained environment involving the simultaneous management of multiple transformers was considered, and a risk-based inspection prioritization scheme was applied. The results confirm that the proposed RBI strategy is not limited to optimizing a single asset, but can also serve as a rational framework for allocating inspection resources across multiple assets.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 표 목 차 ⅲ
• 그 림 목 차 ⅴ
• 국 문 초 록 ⅶ
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 내용 및 범위 4
• 제 2 장 전력설비 자산관리 기술 5
• 2.1 자산관리의 개념 5
• 2.2 국제 표준 및 현황 8
• 2.3 국외 전력설비 자산관리 사례 13
• 2.4 국내 전력설비 자산관리 사례 21
• 제 3 장 전력용 변압기 점검전략 24
• 3.1 점검전략 분류 24
• 3.1.1 Time-based Inspection 24
• 3.1.2 Condition-based Inspection 24
• 3.2 기존의 점검전략의 한계점 및 제안하는 점검전략 26
• 3.2.1 기존 점검전략의 한계점 26
• 3.2.2 제안하는 Risk-based Inspection 모델 28
• 3.3 국내·외 RBI 적용 사례 29
• 3.3.1 국내 RBI 적용 사례 29
• 3.3.2 국외 RBI 적용 사례 33
• 3.3.3 전력설비 RBI 도입의 필요성 37
• 제 4 장 제안된 Risk 기반 점검주기 및 점검항목 선정 시스템 38
• 4.1 위험도 기반 점검(RBI, Risk-based Inspection) 개념 38
• 4.2 전력용 변압기의 RBI 전략 수립 39
• 4.2.1 RBI 전략 수립의 흐름도 39
• 4.2.2 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) 41
• 4.2.3 점검항목 시험 절차 45
• 4.2.4 Risk 산정 47
• 4.2.5 Risk 기반 점검주기 선정 개발 68
• 4.2.6 Risk 기반 점점항목 선정 개발 73
• 4.2.7 전력용 변압기 점검전략 수립 81
• 제 5 장 사례 연구 83
• 5.1 적용 대상 및 환경 설정 85
• 5.2 시나리오 구성 87
• 5.2.1 시나리오 1 88
• 5.2.1 시나리오 2 91
• 5.2.3 시나리오 3 94
• 5.2.4 시나리오 4 98
• 5.2.5 시나리오 5 100
• 5.2.6 Risk 기반 우선순위 모의시험 102
• 5.3 경제성 분석 106
• 제 6 장 결 론 109
• 참고문헌 112
• Abstract 119