빅데이터 기반 전력계통 고장예측시스템 구축을 위한기상요인 및 배전설비 고장에 관한 연구 (A study on the effect of weather factors leading to the failure of power distribution facilities and on the development of power grid fault prediction system based on big data)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 29권 / 6호 / 1615 ~ 1627페이지
· 저자명 : 임청원, 한상국

초록

최근 모든 산업분야에서 빅데이터 기반 신뢰성분석을 이용한 RCM (reliability centered maintenance) 연구가 활발히 진행되고 있으며, 전력분야에서도 빅데이터 분석을 통한 고장예측 방법론이 많이 연구되고 있다. 배전설비는 기온, 강수, 풍속, 습도 등 외부 환경에 노출되어 환경요인이 설비 고장에 많은 영향을 미치고 있으리라 예상되며, 기상요인이 배전설비의 고장에 어떤 영향을 미치는지에 대한 영향도 분석이 빅데이터 수행에 선행되어야 할 필수 요건이다. 본 연구에서는 한국전력 인천본부에서 관리하고 있는 배전설비를 대상으로 기상요인이 설비의 고장 발생에 어느 정도 영향을 미치는지 데이터마이닝 기법을 이용하여 분석하고, 향후 본 연구 결과가 빅데이터 분석을 통한 설비관리에 어떻게 활용될 수 있는지를 정리하였다.

영어초록

Nowadays, RCM (reliability centered maintenance) research on the application of Reliability Analysis based on Big Data is actively underway in the field of power grid. In the case of power distribution facilities, there are many studies on the prediction of power grid fault through big data analysis. Distribution facilities are exposed to the external conditions such as temperature, precipitation, wind speed and humidity, and environmental factors are expected to have a significant impact on power failure. Especially, the impact of weather factors on the fault of power grid is also a prerequisite for the analysis of big data. This study analyzed the extent to which weather factors affect the failure of distribution systems which are maintained by Incheon regional headquarter of KEPCO with data mining techniques and suggested how the results of this study could be used for power facility management through big data analysis.

참고자료

· 없음