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가공송전 전선 리스크평가 알고리즘 개발을 위한 자산데이터 및 요소기술 분석 연구
문성덕(Sung-Duk Mun),김태준(Tae-Jun Kim),김강식(Kang-Sik Kim),황재상(Jae-Sang Hwang) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
전 세계적으로 전력설비의 노후화로 인해 설계 수명에 근접 및 초과 운전되고 있으며, 고장 위험성 및 파급성이 높은 설비의 우선 교체를 통해 경제적이고 탄력적인 설비 투자 방식의 효율적인 자산관리가 요구되고 있다. 기존 전력설비의 자산관리는 설비의 점검, 진단, 교체 등의 행위로 고장 발생 방지를 위한 성능위주의 유지보수 방식으로 이루어졌다면, 최근 자산데이터 기반의 성능, 비용, 리스크를 종합평가하여 투자 의사결정을 하는 방식으로 패러다임이 변화하고 있다. KEPCO에서는 자산관리시스템 구축을 위해 대상설비를 선정하였으며, 그 중 하나인 가공송전 전선의 자산 관리 관련 요소기술 및 리스크평가 알고리즘을 개발 중이다. 리스크 평가는 고장확률 및 고장영향을 평가하여 리스크 매트릭스를 구현하는 자산관리 핵심기술이다. 고장확률 알고리즘은 통계수명, 상태수명, 운전수명으로 분류되며 최종 잔여 수명을 도출하는 방식으로 구성된다. 본 논문에서는 가공송전 전선 자산데이터를 수집하고 데이터 특성 기반 고장확률 알고리즘 및 요소기술 개발에 대해 기술하였다.
가공송전 전선의 기대수명 도출을 위한 통계해석 자동화 연구
함현우(Hyun-Woo Ham),문성덕(Sung-Duk Mun),김태준(Tae-Joon Kim),황재상(Jae-Sang Hwang),김강식(Kang-Sik Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
세계적으로 전력설비의 노후화가 진행됨에 따라 많은 전력설비가 사용한계에 도달하여 운전되고 고장이 발생되지 않는다면 점검상태에 따라서 수명을 단축하거나 연장하기도 한다. 노후 전력설비의 관리를 위해 고장확률이 높은 전력설비를 우선적으로 교체함에 따라 경제적이고 효율적인 전력설비의 자산관리가 필요하다. 가공전선의 수명평가 방법은 상태수명, 통계수명, 운전수명으로 구성할 수 있다. 이를 통해 잔여수명을 예측할 수 있으며 이 중 생존/고장 설비의 데이터를 통하여 기대수명을 도출하기 위한 통계해석에 대한 자동화연구 내용을 본 논문에서 다루었다.