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Eco Powertec products have been recognized for their reliable quality and technological innovation through testing and certification conducted by authorized institutions.

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(주)에코파워텍 조달우수제품 소개

- 제품명 : 고장진단 및 예측기술이 탑재된 내진 수배전반(고압반, 저압반, 전동기제어반, 분전반)
- 지정번호 : 2022115
- 지정기간 : 2022. 8. 1. ~ 2025. 7. 31.

수배전반 고장진단 및 예측기술이
탑재된 내진 수배전반

01고장예측
AI 기술 기반 신뢰성 높은
수배전반 고장예측 기능 및
실시간 고장진단으로
화재를 비롯한 전기사고 예방
02실시간고장진단
IoT 통신을 활용해
저렴한 통신비용으로
수배전반 상시 실시간 모니터링
03내진성능
지진력 분산 구조로
리히터 규모 최대 8.3의
내진성능으로 지진 안전성 확보

수배전반 고장예측의 필요성

기존 수배전반들은 고장예측 기술이 없어 사고 및 고장 대응이 어려움

전력 소비량의 증가 및 설비의 노후화로 인해 전기화재 및 인명 피해 증가
고장진단과같이 이상 발생 시점에서 진단으로는 사고 및 고장의 대응이 어려움

01수배전반 고장진단

현재 수배전반 상태를 확인하고 고장 또는 사고를 판단
기존 수배전반 기술은 고장진단에 머물러 있어서 사고 및 고장의 사전 대응이 어려움

02수배전반 고장예측

수배전반의 상태 데이터를 기반으로 미래의 고장을 예측하여 사고를 예방하고 고장을 미리 대응

수배전반 내진성능의 필요성

전기설비의 내진기술 기준

수변전시설에 설치되는 전기설비는 내진성능인증제품을 사용 또는 제조자의 내진에 대한 성적서 의무제출 필요

01관련 법규

지진재해대책법 시행령(2022. 6. 16)
전기사업법(2022.7.21)

02기술 기준

행정안전부 : 소방시설의 내진 설계 기준(2019)
산업통산자원부 : 전기설비기술기준(2021)
대한건축협회 : 건축구조(KBC-2009)-건축, 기계 및 전기 비구조요소(2018)
전파연구원 : 방송통신설비의 안전성·신뢰성 및 통신 규약에 대한 기술기준(2019)
소방방재청 : 전력통신설비 등의 내진대책 가이드라인(2018)
대한전기협회 : 건축전기설비 내진 설계 시공지침서(2018)
대한전기협회 : 발·변전 규정(2018)

(주)에코파워텍의 내진 기술

지진 영향이 큰 설비 하부에 내진가대를 설치하여 지진력을 분산 및 감쇠
억세스플로어(Access Floor) 형태로 효과적인 설치 시공

바닥 밀착형 구조

설비 무게를 분산하고 바닥과 밀착하는 구조

지진 전단저항력 극대화

연직삽입부를 통해 설비와 바닥의 지진 전단력에 저항

이중고정

링타입 보강지지부는 바닥지지부와 연직삽입부를 보강하여 상하좌우 방향으로 견고하게 이중고정

지진력 분산

5개의 고정부는 설비 하부로 전달되는 외부충격을 각 보강부와 지지부로 분산 감쇠

(주)에코파워텍은
이러한 내진 기술을 국내·해외 규격에 따라 검증했습니다.

내진성능 검증 1
국제 규격(미국)_KTL 시험성적서 22-000237-01-1~4
- 리히터규모 최대 8.3에 대한 내진성능 시험
- 산업통산자원부 : 전기t설비기술기준(2021)
- 대한건축협회 : 건축구조(KBC-2009)-건축, 기계 및 전기 비구조요소(2018)
내진성능 검증 2
국내 규격_KTL 시험성적서 21-004521-01-1~4
- 리히터규모 최대 7.8에 대한 내진성능 시험
- 시험규격 및 방법 : 국립전파연구원 공고 제2020-92호 (방송통신설비의 내진시험방법)
- 시험결과 : 적합

technology test 내진시험

(주)에코파워텍의 고장진단 및 예측 기술

다양한 환경 및 상태정보를 수집하고 추세분석을 기반으로 AI기반 그룹화 기술을 적용한고장예측 및 실시간 고장진단이 가능한 수배전반으로 고장 사전예측 및 대응이 가능

STEP 1. 계측 및 수집
STEP 2. AI 기반 그룹화
STEP 3. 고장진단 및 예측
STEP 4. 사전알림 및 대응

(주)에코파워텍 고장예측 및 고장진단 기본 개념 및 과정

STEP 01데이터 수집

여러지역의 여러장소에 설치된 배전반들의 데이터를 수집하여 빅데이터화

STEP 02분류

수집된 데이터 중에서 배전반이 설치된 환경과 용량이 유사한 집단으로 분류

STEP 03그룹화

분류된 데이터들 중 전력사용률 대비 버스바 및 변압기의 온도 추세가 유사한 배전반들 끼리 그룹화

STEP 04분류

일시적인 사용패턴 변화나 외부 환경변화인지 확인하고 그 원인에 고장요소가 있는지 확인하고 고장요소가 아니면 재그룹화

STEP 05정밀 진단

다른 외부적 요인없이 설비자체적인 원인으로 판단될때 관리자에게 통보하고 정밀진단 진행

AI GROUPINGAI 기반 그룹화

기본정보 분류

변화

AI 기반 그룹화 수행

FAULT DIAGNOSIS 02고진 진단 및 예측 대상

01고장 진단(실시간)

분석대상전력상태, 아크, 지진, 온도, 습도
기준설정값

02고장예측(사전)

분석대상전력 사용률 대비 버스바 및 변압기 온도 추세
기준추세변화 상대편차(유사도)

IoT 기반 원격 모니터링

다양한 환경 및 상태정보를 수집하고 추세분석을 기반으로 AI기반 그룹화 기술을 적용한 고장예측 및 실시간 고장진단이 가능한 수배전반으로 고장 사전예측 및 대응이 가능

배전반 내에 다양한 요소의 데이터들을 IoT 기술을 통해 수집하고처리한 데이터를 Web과 App을 통해서 제공합니다.

01통합관리화면(Web)

02통합관리화면(Mobile)

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