빅데이터 기반 전력계통 배전설비 고장예측시스템 구축 및최적 투자비 산출을 위한 선행활동 수행에 관한 연구 (A study on development of power grid fault prediction system based on big data and preceding activities to calculate optimal investment cost)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 29권 / 3호 / 779 ~ 794페이지
· 저자명 : 임청원, 한상국

초록

최근 들어 신뢰성분석을 이용한 시설물의 유지보수를 수행하는 RCM이 모든 산업분야에서 활발히 진행되고 있으며, 특히 빅데이터 처리기술이 발전함에 따라 산업전반에 걸쳐 빅데이터를 이용한 서비스가 활성화되고 있다. 배전설비에 있어서도 RCM 및 빅데이터 기술을 적용한 관리를 시도하고 있으나 대부분의 배전설비에 대한 RCM은 열화에 의한 고장정보만을 고려하고 있다. 그러나 같은 종류의 장치라고 하더라도 사용환경이나 사용정도에 따라 고장정도는 많은 차이가 존재한다. 따라서 환경적인 요인을 고려한 RCM (reliability centered maintenance; 설비의 각 부품 단위별로 고장 해석 및 성향분석을 통해 부품의 교체시기를 사전에 판명, 교체함으로써 설비 보전비율의 극소화와 생산성 극대화를 추구하는 설비 보전 방식의 하나)을 수행하여야 최적의 유지보수 정책이 수립될 수 있다. 그러나 현재 국내 배전설비 유지보수에 빅데이터 기술을 적용하거나 RCM을 수행하기 위해서는 유지보수 및 고장 데이터 관리, 환경요인의 데이터화 등 우선적으로 해결되어야 할 사항들이 많다. 본 연구에서는 빅데이터를 이용한 최적의 배전설비 관리를 위해 선행되어야 할 사항들을 정리하고, 문제를 해결할 수 있는 방안을 연구함으로써 배전설비관리에 빅데이터 기술 및 RCM 기술을 적용한 최적의 관리 시스템을 구축할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

영어초록

Nowadays, RCM(Reliability Centered Maintenance), which means performing maintenance based on Reliability Analysis, is broadly applied to all over the industries. We also have seen an active utilization of big data in industries especially as advancements in big data processing technology is made. RCM and big data are also applicable to managing distribution facilities but are limited to fault resulted from deterioration only. However, as usage environment or usage level can cause different faults even from the same type of facilities, RCM must be performed in consideration of environmental factors to establish optimal maintenance plan. Currently, in case of domestic distribution facilities in Korea, there are issues to be resolved before applying RCM or big data such as maintenance and fault data system management, track record of environmental factors or more. This research studies the issues that must be settled in advance and the solutions to develop optimal distribution facility management system based on big data and RCM.

참고자료

· 없음