트래킹에 의한 전기화재 가능성 예측

• 영문명: Prediction for Possibility of the Electric Fire by Tracking Breakdown
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 저자명: 지승욱(Jee, Seung-Wook)
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회논문지』Vol.29 No.2, 1~7쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.04.30

국문 초록

전기화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 서서히 진전하는 특징을 가지기 때문에 진전단계를 분석함으로서 화재가능성을 예측할 수 있다. 본 논문은 부하가 연결된 모의 전기설비에서 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하고자 시도하였다. 부하는 무유도 저항을 사용하였고, 트래킹은 모의 전기설비의 일부인 비닐캡타이어 타원형코드에 전해액을 적하하여 발생시켰다. 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하기 위해 모의 전기설비의 전체 전류파형을 검출하였다. 전류파형으로부터 트래킹 진전을 분석하기 위해 시간-에너지 변환과 확률분포를 이용하였고, 이를 신경망에 입력함으로써 전기설비 내에서 전기화재의 발생가능성을 4단계로 예측할 수 있게 하였다.

영문 초록

Tracking, which is one of main reasons of the electric fire, progresses gradually, and therefore, the possibility of fire caused by tracking can be predicted by analyzing the stage of its progress. This paper is conducted in order to predict possibility of the electric fire caused by the tracking in the simulated electric equipment with load. Non-inductive resistance is used as the load. The tracking is happened in a Polyvinyl-chloride-sheathed flat cord, which is a part of the simulated electric equipment by means of dropping of electrolyte droplet. In order to predict the possibility of electric fire caused by tracking, we detect the whole current waveforms of the simulated electric equipment. The time-energy analysis and probability distribution are used for analysis of the tracking progress from the whole current waveforms. In accordance with the results is used for input date of Neural networks, the neural networks can be predict possibility of the electric fire in the electric equipment by 4 stages.

키워드

Tracking progress Time-energy analysis Neural networks