1.1 연구의 배경

전기사고는 전선이나 전기 제품 간 절연 불량, 열화, 접촉 불량 등 다양한 원인으로 인해 발생한다. 이러한 전기사고는 아크나 스파크를 유발하여 화재로 이어질 수 있다^[1]. 전원을 수전하며 각 분기회로로 배분하는 기능을 가지고 있는 수배전반에서 전기 설비 사고가 발생할 경우 정전이 발생하는 등 많은 피해가 예상된다. 아크플래시의 발생은 전압전류의 크기와 파형 등 특성 변동이 수반되며^[2], 이러한 전기 설비 사고를 사전에 예방하기 위하여 다양한 센서 및 계측 장치를 통해 설비의 이상 징후를 진단 및 감시하고 있다. 아크플래시로 인한 사고의 경우 고장의 지속시간이 길어질수록 그림. 1과 같이 아크에너지가 증가하게 되어 수배전반 패널, 접속된 전력 기기의 파손 및 정전을 유발시킬 가능성이 상승하게 된다^[3]. 따라서 케이블 화재 발생 이전 시점인 40ms 내외에서의 아크 차단이 필수적이다.

Fig. 1. Size of arc energy by duration time

국제표준인 IEC에서도 전기사고 예방을 위한 Arc Fault Detection Device (AFDD)의 IEC 62606 규격이 제정되었으며, 국내에는 2014년부터 사고 아크 검출장치에 대한 일반조건 (KS C IEC 62606)으로 시행되고 있다^[4].

본 논문에서는 이러한 아크플래시로 인한 사고 피해를 저감하기 위해 자외선 특정 파장을 검출하는 방법과 아크의 고주파수 노이즈를 검출하는 방법을 접목하여 사고에너지가 커지기 전에 아크플래시를 개선된 속도로 검출하고자 한다.

1.2 아크플래시 기존 검출 방법

아크플래시로 인한 사고를 신속하게 차단하기 위해서는 아크 발생 여부를 고속으로 검출할 수 있는 기술이 요구된다. 이 검출을 위한 기술로는 누설전류, 전압, 주파수, 빛, 온도 및 압력 등의 다양한 센서를 이용한 검출 기술이 연구 및 상용화 되고 있다^[5,6]. 아크는 정상상태의 전기적 특징을 가지지 않으므로 아크 발생 시 전기적 특징이 변하게 된다. 부하의 종류에 따라 주파수나 전압, 전류의 형태가 바뀌지만 대부분 아크방전이 지속될 경우 전압과 전류는 큰 변화가 없다. 이에 주파수 대역에서 고주파로 나타나는 특징이 지속될 시 열화현상으로 인한 온도 변화, 전압과 전류의 변화 형태에 따른 특징 등을 이용하여 아크를 차단해 주어야 한다^[7-11]. 현재 아크 검출 장비로는 아크 결함에 대한 제어나 다양한 아크플래시 발생 원인들에 대한 사고 요인을 완전히 제거하기에 어려움이 있다. 특히 아크 전류는 차단기를 동작시키기에는 너무 작은 문제점도 존재하며, 전압 강하 같은 부하 변동으로 인한 전기적 특성 변화가 아크의 전기적 특성 변화와 유사하게 나타나기 때문에 이를 판단하는데 시간이 걸리게 된다. 아크플래시를 검출하기 위한 방법으로 표 1과 같이 아크 발생 시 온도, 압력, 음향, 빛, 전기신호를 감지하는 방법이 주로 사용되고 있으며, 각각의 감지 방법에는 장단점이 존재하여 단독으로 이용은 권장하지 않는다.

2.1 아크플래시의 자외선 특정 파장 분석

전기설비에서 자외선 영역대에서 발생하는 강한 빛은 자연광이 아닌 사고로 인한 인공적인 광으로 추정되는 바 아크플래시 발생으로 방출되는 빛^[12] 중 자외선 파장대역을 집중 감시하면 아크플래시로 인한 사고를 예방할 수 있을 것으로 판단된다. 특정 자외선 영역을 검출하는 방법을 사용하면 발생 시 노이즈를 최소화한 검출이 될 것이며, 기존 주변광의 영향을 받기 쉬웠던 가시광선 검출 방식 대비 아크플래시를 정확히 검출하는 것에 효과적이다.

실제 아크플래시의 광스펙트럼을 분석하여 해당 자외선 파장을 집중적으로 감시하는 방법을 검토해 보았다. 그림. 2는 UL1699에 의거하여 제작된 아크 발생장치이다^[13].

Fig. 2. Arc Generator of UL 1699 standard

그림. 3은 광스펙트럼 분석 장비로 Ocean Optics사의 Flame-S spectroradiometer 제품이다. 일상 환경에서 나타나는 자연광과 인공적인 광의 자외선 영역 파장을 확인하기 위한 목적으로 사용하였다. 광스펙트럼 분석 장비에 연결된 Optic Fiber의 센서에 입사하는 광에 대한 파장의 강도를 확인할 수 있다.

Fig. 3. Optical spectrum analysis equipment

광스펙트럼 분석 장비를 활용하여 실제 환경에서 접하는 태양광, LED, 카메라 플래시, 용접광 등 다양한 광원에 대해 파장 특성을 분석한 광스펙트럼 측정 결과를 그림. 4에서 나타내었다.

Fig. 4. Spectral survey of various light sources

400nm 이하의 파장 영역에서 비교적 높은 Intensity로 검출된 광은 아크 용접, 자외선 램프, 아크 발생 장치, 할로겐 플래시 램프 등 이었으며, 일반 작업 환경에서 사용하는 LED 조명이나 텅스텐 조명에서는 거의 나타나지 않았다.

아크광에서 나타나는 파장 영역별 특징을 찾기 위해 UL 1699 규격의 아크 발생 장치^[13]를 이용하여 광스펙트럼 분석을 반복 진행한 결과를 그림. 5로 나타내었다.

Fig. 5. Optical spectrum repetition test using arc generator

아크 발생 환경을 모의한 아크 발생 장치에서 아크 발생 시 발생하는 플래시에 대해 광스펙트럼을 분석한 결과 각 회차별 Intensity는 다르게 나타났으나 경향성은 확인할 수 있었으며, 특히 380nm 영역대의 주요한 특정 피크 파장영역을 확인할 수 있었다. 그림. 4에서 확인한 다양한 광원의 파장과 달리 그림. 5에서 아크 발생 시 나타나는 400nm 이하에서 나타난 이 주요 피크 파장을 검출한다면 기존 광섬유 센서를 이용한 검출 방법 대비 아크플래시 검출에 신뢰성을 높일 수 있다.

2.2 아크의 고주파수 노이즈 검출

아크는 수십 kHz 이상의 고주파 특성을 가지고 있다. 하지만 부하 변동, 입출력 변동 등과 같은 전기신호의 변화가 아크 발생 시 전기신호의 변화와 유사하게 나타나기 때문에 구분하기 어렵다. 이를 검출하기 위한 방법으로 기존에는 FFT, 퍼지 알고리즘 등으로 구현^[14,15]하고 있지만 고속의 진단에는 부적합한 단점이 존재한다. 대게 단독으로 적용되어 수초 내에 검출하는 방법이므로 사고에너지의 크기가 커질 우려가 있다. 그림. 6은 아크로 인한 노이즈를 분석하기 위해 아크 발생 장치를 이용하여 아크 발생 시 전압 및 전류 특성을 분석한 내용이다. UL 1699에 제시된 The Arc-fault circuit interrupter의 전압 및 전류 특성^[13,16,17]과 동일함을 확인하였으며, 이에 아크 발생 장치를 이용하여 아크 전류 노이즈를 검출하였다.

Fig. 6. Parallel arc voltage and current(left)^[16],V-I characteristics of arc generator(right)

제시하는 방법은 60Hz의 원전류를 실시간으로 추종하다가 아크 전류에서 발생하는 5kHz, 100kHz 대역의 고주파수 노이즈를 신호 처리하여 카운팅하는 방법으로 아크 발생 장치에서 나타나는 전압 및 전류 특성에서 아크의 고주파 노이즈가 검출되면 아날로그 신호로 변환하여 카운팅하게 된다. 이는 자외선 특정 파장 영역 검출 방법과 같이 적용되어 고속 검출이 가능하게 하는 방법이다.

그림. 7의 노이즈 검출 방법은 기존 방법 대비 검출 정확성은 낮으나 자외선 검출 방법과 함께 적용되어 아크에너지 연산을 통한 알고리즘으로 아크 검출 조건에 따라 적절히 차단 신호를 발생한다면 효율적인 검출 시스템으로 적용될 수 있다.

Fig. 7. Noise detection at arc current

2.3 제안하는 아크플래시 검출 시스템

제안하는 개선된 시스템은 그림. 8로 자외선 광검출, 아크의 고주파수 노이즈 검출 방법을 이용하여 아크플래시 검출 연산을 통해 차단 신호를 발생하는 형태로 구성된다. 노이즈로 인한 오동작 방지를 위해 발생하는 지연시간을 기존 방법 대비 최소화하여, 아크 사고 에너지가 커지기 전에 차단 신호를 발생할 수 있다.

Fig. 8. Configuration of improved arc diagnostics

2.4 아크플래시로 인한 사고 모델링

2.5 전력해석프로그램 이용한 아크 모델링

아크 사고 모델을 바탕으로 EMTP/ATPDraw의 Black box 모델을 이용하여 아크의 특성을 살피고 계산을 하였다. 그림. 9는 아크 소스 코드의 일부를 나타내며 MODELS syntax에 따라 기존 방정식의 우변 항을 정리하여 differential equation을 적용하여 최종적으로 아크 저항 값을 TACSRES에 입력됨을 보여준다.

Fig. 9. Arc model and data entry window

그림. 11은 그림. 10의 병렬 아크 고장 회로에서 2.3의 모의 아크를 발생하였을 때 나타나는 결과 파형이다.

Fig. 10. Parallel arc fault modeling

Fig. 11. Parallel arc fault waveform

3.1 아크플래시로 인한 사고에너지 저감 모의

광센서에 의한 아크플래시로 인한 사고 에너지 저감율을 검증하기 위하여 그림. 12와 같은 수배전반 내부를 모델링하였다. 아크플래시로 인한 사고는 MCCB 2차 측에 Cassie-Mayr 아크 모델을 이용하여 병렬 아크 고장을 모의하였으며, 사고는 0.1s에 발생하도록 설정하였다.

Fig. 12. Simulation test circuit for parallel arc accident

MCCB의 경우 동작 특성 곡선은 그림. 13과 같으며 정격 전류 20A의 경우 순시 트립 전류는 정격 전류 기준 1200% 로 정정되어 0.02s의 동작 시간을 지니고 있음을 특성 곡선을 통하여 확인할 수 있다.

Fig. 13. Operating characteristic curve of MCCB

아크 사고를 모의하였을 경우 MODELS에서 지원되는 랜덤 함수를 이용하여 아크 길이가 변동될 수 있도록 모델링되어 있어 실제 아크 현상에 가까운 결과를 얻을 수 있도록 설정하였다.

그림. 12의 시뮬레이션 모델을 기반으로 광센서를 적용하지 않고 전류 검출만 이용한 경우 MCCB의 차단 동작 시간과 사고에너지 크기를 그림. 14에 나타내었다.

Fig. 14. MCCB operation characteristics and accident energy (before optical sensor application)

2.3에서 제안한 개선된 시스템을 적용한 경우를 그림. 15에 나타내었다.

Fig. 15. MCCB operation characteristics and accident energy (After optical sensor application)

그림. 14, 그림. 15에서와 같이 0.1s에 병렬 아크 고장이 발생한 경우 그림. 15는 광센서에 의한 아크플래시 검출이 이루어지게 되며, 기존 순시 트립 전류 정정치에 의한 검출 시간인 0.1084s보다 0.0069s 빠른 0.1015s에서 광센서에 의해 병렬 아크 사고가 검출되었다. 이와 동시에 차단기에 트립 명령이 전달되고 MCCB의 지연 시간인 0.02s 이후인 0.1215s에 차단이 이루어지게 된다.

따라서 아크플래시로 인한 사고에너지는 기존 1.584$c a l / c m^{2}$에서 1.192$c a l / c m^{2}$로 감소되었다. 모의 결과에서 나타나듯이 아크플래시 검출 기능은 동일 아크플래시로 인한 사고 시 MCCB의 T-C 동작 특성으로 보아 아크플래시로 인한 사고에너지의 확대를 방지할 수 있어 초기에 발생하는 사고를 예방하고 2차 피해의 크기를 효과적으로 줄일 수 있다.