배전 변압기 2차 계측 기반 1차 중압 전압 추정 연구

Research on Estimating Primary Medium Voltage of a Distribution Transformer from Secondary Measurements

연구 내용

철심 전압강하와 미지 탭 위치로 인해 2차 계측만으로 1차 중압을 계산하기 어려운 문제를 해결하기 위해 ANN 기반 추정 모델을 학습하는 연구

배전 변압기에서는 중압 전압이 전압제어와 운영 판단의 핵심 입력이 되지만, 2차 저전압 계측에서 권선비와 탭 위치 불확실성이 결합되며 직접 계산 정확도가 저하됩니다. 본 연구는 1차와 2차의 동시 전압 정보를 입력으로 두고, DMS 상태추정 결과를 라벨로 사용하여 변압기 입출력 전압의 관계를 ANN으로 학습합니다. 또한 DG가 제공하는 계측 기반 학습 데이터를 구성하여, 철심 특성에 따른 전압강하 및 탭 위치 변동에도 강건한 중압 추정 접근을 구현하는 데 초점을 둡니다.

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연구 흐름

초기 연구 단계에서는 2차 저전압 측정으로 1차 중압을 산출할 때 발생하는 전압강하와 탭 위치 불확실성의 원인을 분석하였습니다. 이후 ANN을 적용하여 1차·2차 전압의 관계를 데이터 기반으로 학습하는 구조를 설계하고, 정답 라벨은 DMS의 상태추정 결과로 구성하였습니다. 학습 입력은 DG 측정 데이터를 사용하도록 정리하였으며, 실시간 전력계통 시뮬레이터와 DMS 연계를 통해 제안 방식이 실제 운영 조건에서 적용 가능한지 검증하는 순으로 연구를 진행하였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

2차 계측 기반 중압 추정 기능
권선비·탭 불확실성 보정 모듈
변압기 전압제어 입력 생성
DG 측정 데이터 활용 추정 모델
상태추정 라벨링 파이프라인
실시간 시뮬레이션 검증 체계
전압 규제 알고리즘 입력 개선
탭 위치 미확정 상황의 추정 보강
계측 대체를 통한 비용 절감
배전망 운영 의사결정 지원