직류 마이크로그리드의 직렬 아크사고 검출에 관한 연구

Abstract

LVDC(Low Voltage Direct Current) 및 MVDC(Medium Voltage Direct Current)를 활용한 직류 마이크로그리드는 다수의 전력원, 에너지 저장장치 및 다양한 전기부하를 효과적으로 연계하는 방안으로 관심을 받고 있다. 직류로 전력망을 구성하게 되면, 교류에 비해 높은 전로 효율 및 전력 변환 효율을 얻을 수 있어 고효율 전력망 구현이 가능하다. 또한, 직류 시스템에서는 교류 시스템의 위상 및 주파수의 동기화도 불필요하게 되어 여러 시스템 구성요소 간 연계를 비교적 쉽게 할 수 있으므로 오늘날 직류는 데이터 센터, 상업용 빌딩 및 산업 단지용 마이크로그리드, 전기 선박 분야에의 응용까지 적극적으로 검토되고 있다. 하지만 직류는 교류와 달리 전압이 50/60 Hz로 영점을 지나지 않기 때문에 전류의 차단이 어렵다는 단점을 가지며, 이는 직류 시스템을 널리 적용하는 데 있어 걸림돌로 작용한다. 교류 시스템은 100여 년간 넓은 영역에 걸쳐 사용되면서 보호 기술이 성숙하였으나, 직류 시스템은 제한된 영역에만 사용됨에 따라 적절한 보호체계가 현재 존재하지 않는다. 따라서 직류의 장점을 극대화하고 응용범위를 넓히기 위해서는 직류의 특성을 고려한 새로운 보호 체계의 개발이 필수적이다. 전력망의 단락, 지락, 아크사고 중 아크사고는 사고의 규모(아크사고의 크기[W])가 단락사고처럼 크지 않아 일반적인 과전류 차단기로는 검출이 어려워서 특히 위험하다. 특히 직렬 아크사고는 병렬 아크사고에 비해 사고로 인한 부하 전류의 변화가 소폭에 불과하여 검출이 더욱 어렵다. 직류에서의 아크는 한번 발생하면 교류보다 자연 소호(Self-extinguish)가 어려워 위험도가 높을 뿐만 아니라, 전로의 어느 지점에서나 발생할 가능성이 있으므로 넓은 범위에 걸쳐 운용되는 마이크로그리드 시스템의 경우 아크사고에 대한 보호는 필수적이다. 대표적인 직류 시스템인 태양광 발전 시스템은 제한된 수의 전력변환장치를 사용하고 확장의 가능성이 작아 시스템 특성을 파악하기 비교적 쉽다. 따라서 태양광 시스템과 같은 비교적 단순한 형태의 환경에서는 노이즈(Noise)에 의한 오작동 확률이 낮은 아크사고 검출이 가능하다. 하지만 직류 마이크로그리드는 다양한 전원, 부하, 저장장치가 전력변환장치를 통해 연계될 뿐만 아니라 지속적인 확장의 가능성이 크기 때문에 시스템 특성을 파악하기 어려워 노이즈에 의한 아크사고 검출기의 오작동 확률이 상당히 높다. 본 논문에서는 직류 마이크로그리드에서 아크사고 보호를 위해 필수적이지만 상당한 기술적 어려움을 가지는 임의의 노이즈에도 오작동 확률이 낮은, 즉 높은 신뢰성을 가지는 아크사고 검출 방법에 대해 논의한다. 본 논문에서는 UL1699B에 의거한 아크 발생기를 이용하여 모의 아크사고 실험을 통해 아크의 전기적인 특성을 분석하여 아크 현상을 이해하고 아크사고 검출에 필요한 아크의 고유한 특징을 분석한다. 직류 마이크로그리드에 적용 가능성이 큰 직류 380 V 조건에서 1.25~5 A의 아크사고 전류 및 0.8~4.0 mm의 전극간격 변화에 따라 나타나는 전기적인 현상을 분석하여 아크사고의 변수 간 상관관계(Correlation)를 도출한다. 이를 통해 아크사고의 평균 전압, 평균 전류, 전극간격 간 밀접한 관계가 있다는 것을 확인한다. 하지만 전력망의 분기에 설치되는 독립된 아크사고 검출기는 전로의 전위와 전류를 측정할 수는 있지만, 임의의 지점에서 발생하는 아크의 전압이나 전극간격을 직접 측정할 수는 없으므로 이러한 특성을 아크사고 검출에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 아크 전류의 주파수 스펙트럼(Spectrum) 특성을 기반으로 한 아크사고 검출 및 아크사고 규모 추정 가능성에 대해 논의한다. 그에 앞서, 사고 발생 여부에 따른 주파수 스펙트럼 분석을 통해 아크사고 검출에 활용 가능한 주파수 대역에 대해 논의한다. 분석을 통해 주파수 스펙트럼과 아크사고의 규모를 결정하는 아크 전압, 전류, 전력의 상관관계가 매우 낮아서, 전류의 주파수 스펙트럼으로는 아크사고의 규모를 추정하기 어렵다는 결론을 얻는다. 하지만 아크사고의 발생 여부에 따라 주파수 스펙트럼의 변화는 아크사고의 규모와 관계없이 상당히 크기 때문에 이러한 특성을 이용한 아크사고 검출은 가능하다. 본 논문에서는 통계적 방법을 통해 전류의 주파수 스펙트럼을 이용한 아크사고 검출 가능성 및 검출 신뢰성에 대한 논의를 계속하고 이를 통해 아크사고 검출 방법을 도출한다. 정상 상태 및 아크사고에서 주파수 스펙트럼 데이터는 정규 분포(Normal distribution)를 따르는 것으로 볼 때, 통계적 방법을 사용하여 아크사고 검출기의 임계치 및 검출 방법을 설계할 수 있다. 실험에서 측정된 조건 별 정상 및 사고 신호의 분포를 통해 상충관계(Trade-off)를 보이는 미검출(아크사고가 발생하였으나 검출하지 못함, False-Negative) 확률과 오검출(사고가 발생하지 않았으나 사고로 오판단, False-Positive) 확률을 적절한 검출 임계치 설정 및 검출방법 설계를 통해 시스템 요구에 맞도록 최적화가 가능함을 보인다. 다음으로 직류 마이크로그리드에 적용 가능한 아크사고 검출방법 도출을 위해 전력변환기의 구동이 아크사고 검출기의 검출 성능에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 대책을 논의한다. 반도체 스위치로 구동되는 전력변환기는 전로에 상당량의 노이즈를 인가하기 때문에 스위칭 주파수 대역의 주파수 스펙트럼을 증가시켜 아크사고 검출기의 오작동 확률을 높인다. 이에 대한 해결책으로 검출기에 인입된 데이터가 창 함수(Window function)를 통해 향상된 해상도를 가지도록 한 후 주파수 스펙트럼에 존재하는 전력변환기 노이즈를 제거하여 아크사고 검출 신뢰성을 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 노이즈 억제 방법을 적용한 아크 검출기는 전력변환기의 구동에 영향을 받지 않고 아크사고 검출이 가능하므로 높은 신뢰성이 요구되는 직류 마이크로그리드에 적합하다. 제안된 아크사고 검출 방법의 검증을 위하여 디지털 프로세서(Digital processor)를 이용한 검증용 하드웨어를 구현하고 실험결과 및 분석을 통해 제안된 검출 방법을 검증한다. 먼저, 전력변환기 노이즈가 없는 저항 부하에서의 아크사고 검출 실험을 통해 기본적인 아크사고 검출 성능을 검증한다. 또한, 직류 마이크로그리드의 대표적인 조명용 전력변환기 부하인 발광다이오드 램프 드라이버 구동 조건과 급격한 부하 증가 및 감소 조건에서의 동작실험을 통해 검출기의 오작동 억제 성능을 검증한다. 논문에서 제시한 통계적 분석방법 및 노이즈 억제 방법을 통해 도출된 아크사고 검출기는 99.999%의 높은 아크사고 검출 확률을 가진다. 또한 백만분율(Parts per million)로 나타낸 검출기의 오작동 확률은 미검출 10 ppm, 오검출 270 ppm이다. 본 논문에서 제시한 통계적 방법을 이용한 문제 해결 방법은 아크사고 문제뿐만 아니라, 명확한 해법을 제시할 수 없어 실험 데이터 기반의 접근이 필요한 문제에 대한 실용적인 해법 도출에 활용될 수 있다.

DC Microgrids using LVDC(Low Voltage Direct Current) and MVDC(Medium Voltage Direct Current) have been taken lots of attention as they are considered to be an effective solution to interface a variety of distributed generation(DG), energy storage devices, and electric loads. DC power networks are beneficial for higher conductor efficiency and higher power conversion efficiency with the same level of voltage compared to AC ones. In addition, they do not require phase and frequency synchronization between the power network components, which highly reduce the system complexity. Due to its advantages, DC has been being considered for data centers, commercial buildings, and ships. Despite the merits of DC, it is not widely used yet because DC lacks zero crossing of current that makes it difficult to cut off the current and that causes safety issues. While AC system has been used for more than one hundred years and, therefore, the power networking technology is mature, DC system only has been used in limited areas which necessitates the development of a new protection scheme for DC to maximize its benefit and to spread its application. Among the three main faults: short circuit, ground, and arc faults, the arc faults pose an urgent threat because it is difficult to detect the fault by using a conventional circuit breakers. In addition, as the DC arc is difficult to self-extinguish due to the lack of zero crossing so it could cause a fire accident at any electric connection, DC arc protection for Microgrids with widespread system components such as DG units is indispensable. In this manner, this dissertation discusses the arc fault detection for DC Microgrids. Specifically, this paper focuses on the series arc fault detection considering its detection difficulty and its high probability. First, this research analyzes the electric characteristics of an arc. Under 380 VDC condition, arc fault experiments at various current level ranging from 1.25 to 5 A and electrode distance ranging from 0.8 to 4.0 mm are conducted to characterize the relationships between the arc voltage, current, and electrode distance. An arc generator complying with UL1699B is used to conduct the experiments. This paper recognizes the relationship between average arc voltage, current, and electrode distance (DC characteristic of arc). However, as an independent device, the arc fault detector(AFD) cannot directly acquire the arc voltage and gap information, but it can only monitor the current at the point of installation. As a result, it is not possible to determine the occurrence of arc from the DC characteristic. Second, AC characteristic of arc which focuses only on the AC components of arc current is discussed in detail based on the experimental data. The AC feature of arc is analyzed by its power spectral density given from the fast Fourier transform(FFT). In this paper the frequency spectrum is divided into four and one of them can be used for AFD considering its operating condition. While the analysis finds out the correlation between the arc parameters is not significant due to the wide distribution of signal strength, the arc signal has significant difference of the signal strength from normal signal which implies the possibility to use it for arc detection. As the strength of arc signal is not constant but chaotic, this dissertation employs statistical method to derive an arc fault detection method. If the data follow normal distribution, one can define the detection reliability of an AFD referring to its probability function. If the data do not follow normal distribution, one can normalize them using a transform technique such as Box-Cox or Johnson transform. The detection threshold can be determined by a graphical approach displaying probability curves of false-positives and false-negatives at given conditions to meet the system requirement. Also, limitations of the detection are recognized and the fault detection strategy can be finalized by the graphical approach to optimize the detection and non-detection probability. Using the frequency features of arcing is relatively easy to be successful in simple power system such as PV generation because the type of its components is limited and it is unlikely to expand, so the characteristics of them can be analyzed in advance. However, DC Microgrids consist of a variety of DGs and unknown loads and they are likely to be even expanded. Therefore, it is important to suppress the false tripping of AFD from the operation of power circuits. This dissertation analyzes the effect of power circuits on the AFD operation and proposes a new method for higher detection accuracy and robustness to frequency interference. The proposed AFD algorithm distinguishes the operation of power circuits and, therefore, highly reduce false-positive in normal condition. To verify the feasibility of the proposed arc fault detection method, a prototype is implemented. The experiments to verify detecting the arc faults in resistive loads, avoiding false-positive from LED driver operation are conducted. Through the statistical analysis, the detection reliability of the prototype AFD is 99.999% and it has 10 ppm of false-negative and 270 ppm of false-positive probability.