Integrated diagnosis of electrical cables and battery systems via CNN-based reflectometry and impedance estimation
저자
발행사항
[Seoul] : Graduate School, Yonsei University, 2023
학위논문사항
학위논문(박사) -- Graduate School, Yonsei University Department of Electrical and Electronic Engineering 2023.8
발행연도
2023
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
CNN 기반의 반사파 계측법과 임피던스 추정법을 통한 전기 케이블 및 배터리 시스템의 통합 진단
형태사항
xiii, 112장 : 삽화(주로천연색) ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Yong-june Shin
UCI식별코드
I804:11046-000000550927
소장기관
미래 전력 시스템은 4차 산업혁명에 따른 전력 수요의 변화와 신재생에너지 및 분산 전원의 도입으로 계통 운영의 변동성과 복잡도가 증대될것이며, 안정적인 전력망 운용을 위한 전력 기기 및 시스템의 진단 기술 확보가 무엇보다 중요해질 것이다. 특히, 미래 전력 시스템의 중심에는 배터리 에너지 저장 시스템 (BESS: Battery Energy Storage System)이 있으며, 친환경과 탄소 중립이라는 세계적인 정책흐름에 따라 ESS는 더욱 많은 장소와 기기에 적용될것이다. 따라서, ESS의 안전성 확보를 위한 더 높은 수준의 진단 및 상태 평가 기술이 요구되고 있으며, 에너지의 전송을 담당하는 케이블 시스템에 대해서도 높은 수준의 진단 기술의 확보가 필요하다.
ESS 사고 원인은 ESS 자체적인 결함도 있지만, 시스템의 통합 관리 체계 기술의 부재도 그 원인 중 하나이다. 특히 전력망을 구성하는 전력설비들이 하나의 통합된 시스템 차원에서 연계·운영·관리되지 못하는 경우 분산전원의 사고로 이어지며, 핵심 전력설비의 사고는 정전이나 화재와 같은 큰 피해로 이어질 수 있다. 따라서 전력 시스템을 구성하는 전력 기기의 전기적 특성을 분석하고 전력 기기 간 사고 영향력을 고려할 수 있는 통합 진단 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 학위논문에서는 케이블의 비파괴적 진단 기술인 반사파계측법과 ESS의 진단 기술인 임피던스 추정 기법의 확장 및 융합 연구를 통해 두 전력 시스템이 연결되어있는 통합 시스템 진단 기술을 제안한다.
첫째로, 케이블 진단법 중 반사파 계측법에 대해 이론적 배경과 실전 적용에 대해 설명한다. 또한 반사파계측법의 기본이되는 전송선이론을 기반으로하여, ESS 및 리튬이온배터리 진단 시 사용되는 임피던스 기반의 상태 진단법을 확장하여, 케이블 시스템의 고장 위치와 종류를 진단하는 기술을 제안한다. 둘째로, 케이블 진단 시 사용되는 반사파 계측법을 확장하여, 다중 셀로 구성된 ESS의 리튬이온배터리 고장 위치를 진단 및 모니터링 하는 기술을 제안한다. 열적, 전기적으로 노화된 리튬이온배터리의 임피던스를 측정한 후, 반사파계측법을 적용해 임피던스 변화에 의한 반사신호의 변화가 노화 배터리 위치에서 나타남을 확인한다. 항온항습기에서 가속 열 노화를 시킨 리튬이온배터리의 반사신호 변화를 모니터링함으로써 제안하는 기법을 검증한다. 마지막으로, 리튬이온배터리와 케이블이 연결되어있는 시스템에 대해 각 전력 기기의 전기적 특성을 고려한 효과적인 통합 진단 기술을 제안한다. 기존 반사파계측법에서 사용하던 전압 기반의 기준신호가 리튬이온배터리에 미치는 영향을 고려하여 전류 기반의 기준신호로 재설계하며, 주파수 대역에서 대상 시스템의 임피던스 특성을 분석하여 최적의 진단 신호를 생성한다. 전류 신호의 낮은 샘플링레이트를 반사파계측법에서의 신호 특징 추출과 합성곱 신경망 네트워크 (CNN: Convolutional Neural Network)를 활용하여 케이블 시스템의 고장 위치 정밀도를 높이고, 케이블의 고장 정보를 바탕으로 대상 시스템에서 케이블 시스템의 임피던스와 리튬이온배터리 시스템의 임피던스를 분리하여 리튬이온배터리의 상태를 모니터링하는 기법을 제안한다.
제안하는 전력 기기 통합 진단 기술은 ESS와 케이블 시스템의 연계 진단에 그치지 않고, 궁극적으로 전력의 저장, 송전, 발전 및 소비까지 아우르는 통합 시스템의 진단으로 확장되어야 한다. 따라서 개별 전력 기기의 전기적 특성 분석과 사고 상관관계에 대한 추가적인 연구가 진행되어야 한다. 또한, 전력설비 열화 및 사고 영향력을 분석할 수 있는 정밀한 시뮬레이션 모델을 구축해 현실에서 모사하기 어려운 전력설비의 사고 상관관계 및 노화 요인을 모사함으로써 본 기술의 정확도 향상이 가능할 것이다. 기존의 개별 전력 기기 중심의 진단 기술을 통합 시스템 진단 기술로 확장함으로써, 미래 전력 시스템의 안전하고 신뢰성있는 운용에 기여하길 바란다.
The future power grid is expected to become more complex due to changing power demands caused by Industrial 4.0 and the introduction of renewable and distributed energy sources. For the stable and reliable operation of the power grid, securing diagnostic technology for power facilities and systems is crucial. Battery Energy Storage System (BESS) is the center of the future power system. ESS is expected to be applied to more facilities according to the global trend of the green policies. To ensure the safety of ESS, higher-level diagnostic and condition estimation techniques are required.
The accidents of ESSs can be caused not only by the manufacturing or installation defects of the ESS itself but also by the lack of an integrated management system. In particular, the cause of system failure may not be identified if the power facilities that make up the power system are not managed at the level of an integrated system. This leads to accidents in distributed power sources, which can cause major damage, such as power blackouts and catastrophic fires. Thus, an integrated system diagnosis is needed to analyze the electrical characteristics of the facilities in the power system and consider the influence of accidents among the power facilities. The dissertation proposes a seamless diagnosis and monitoring technique for an integrated cable-battery system using reflectometry and impedance estimation, which is a non-destructive diagnostic method for the cables, and lithium-ion batteries (LiBs), respectively.
First, the theoretical background and practical application of reflectometry for cable diagnosis are introduced. Based on the transmission line theory, a fault localization technique is proposed for diagnosing a fault in the cable system by extending the impedance-based diagnosis method used for ESS diagnosis. Second, time domain reflectometry (TDR) is applied in multi-cell ESS to diagnose and monitor the fault location of series-connected LiBs, which is used for cable diagnosis. The thermally and electrically aged LiB impedance is compared to a reference impedance measured by electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Then TDR is applied to the series-connected LiBs under test to identify changes in the reflected signal due to impedance changes at the aged LiB locations. The proposed method is verified by monitoring the change of the reflection signal of the LiB under an accelerated thermal aging test in a temperature and humidity chamber and analyzing the correlation between the impedance and the reflection signal. Finally, an integrated diagnostic technique is proposed that considers the electrical characteristics of the LiB and cable system under test. The conventional TDR is redesigned into a convolutional neural network (CNN)-based current-TDR considering the effect on the LiB. To diagnose a cable system, CNN is trained on a simulated data set of faults in the cable system. The trained CNN classifies the fault location and fault impedance of the cable system. The impedance of the integrated cable-LiB system under test is analyzed with a pseudo-random binary sequence (PRBS) excitation current signal in the frequency domain. The impedance of the LiB in the integrated cable-LiB system is monitored based on the total system impedance and classification results of the CNN-based TDR.
The proposed integrated cable-LiB system diagnosis should eventually be extended to the diagnosis of the power grid system, including power equipment corresponding to the storage, transmission, generation, and consumption of energy. Therefore, further research should be conducted to analyze the electrical characteristics and diagnostic techniques of various systems in the power grid system. The proposed method improves diagnostic accuracy and expands the research field by constructing an accurate simulation model that can analyze the degradation and defects of the power equipment under test and simulate the external environmental factors that are difficult to simulate in real-world applications. The proposed methodology is expected to contribute to the safe and reliable operation of future power systems by expanding from conventional and individual diagnostic technologies to integrated and seamless system diagnostic technologies.
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