VFL PD파형 분석 AI솔루션

1. 솔루션 간단 소개 본 솔루션은 지중 케이블 진단에 사용되는 VLF(Very Low Frequency, 0.1Hz) 시험 중 발생하는 부분방전(Partial Discharge) 신호를 딥러닝 알고리즘으로 분석하는 시스템입니다. 숙련된 전문가의 직관에 의존하던 기존 방식에서 벗어나, AI가 방전 패턴을 자동 분류함으로써 절연 파괴 위험을 사전에 정밀하게 탐지합니다. 2. 주요 기능 - 실시간 PD 패턴 자동 분류: PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) 데이터를 분석하여 내부 방전, 표면 방전, 코로나 등 결함 유형을 즉각 식별합니다. - 지능형 노이즈 필터링: 현장의 복잡한 백색 잡음과 외부 신호로부터 순수 PD 신호만을 고도로 분리해 냅니다. - 결함 위치 추정(TDR 연동): 케이블 상의 정확한 결함 지점을 분석하여 보수 위치를 수 미터 오차 내로 제시합니다. - 위험도 점수화 및 리포팅: 진단 결과를 수치화된 점수로 변환하고, 표준화된 진단 보고서를 자동으로 생성합니다. 3. 개발 시 주안점 - AI 모델의 신뢰성을 확보하기 위해 개발 단계에서 다음 세 가지 요소에 집중해야 합니다. - 데이터 정제 및 증강(Data Augmentation): VLF 특성상 60Hz 상용 주파수와는 다른 위상 특성을 가집니다. 양질의 결함 데이터를 확보하기 어렵기 때문에, 물리 기반 시뮬레이션 데이터와 실제 현장 데이터를 결합한 학습 데이터셋 구축이 필수적입니다. - 현장 노이즈 강건성(Robustness): 변전소나 공장 등 전자기적 간섭이 심한 환경에서도 오진율을 낮출 수 있도록 앙상블 모델이나 Attention 메커니즘을 활용한 노이즈 억제 기술이 중요합니다. - 설명 가능한 AI(XAI): 현장 작업자가 AI의 판단 근거를 이해할 수 있도록, 어떤 파형의 특징이 결함으로 판단되었는지 시각적으로 보여주는 기능을 통해 진단 신뢰도를 높여야 합니다.