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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.