2.1 Linear Summation

Linear Summation은 HI 방법으로 가장 먼저 제시된 것으로, Single Score 방법이라고도 한다. 이 방법은 각 평가 지표(Condition Indicator)에서 평가한 Condition Scale Code를 단순 합산하여 하나의 점수(0~100)로 표현하는 방법이다. 여기서 평가 지표는 자산의 상태를 평가할 수 있는 구매, 설치, 운전 및 폐기에 이르기까지, 설계, 제작, 설치, 운전, 육안 점검, off-line 진단 및 on-line 모니터링 데이터이다. 자산의 데이터를 이용하여 상태를 효과적으로 평가하려면, 자산 열화 및 고장 프로세스를 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서 평가 지표는 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)에 따라 분류된 고장 모드를 참고하여 선정하였다^[4]. 각 평가 지표는 제작사 권고치, 전력회사 기준치, IEC 60599, IEC 60076-18, IEEE C57.104, IEEE C57.140, IEEE C57.152 및 CIGRE TB 445, CIGRE TB 761에서 제시하는 진단 기준치(Condition Criteria)를 기반으로 Condition Scale Code를 산출한다. Condition Scale Code는 데이터를 진단 기준치에 따라 정규화(normalized sum(%))한 것으로, 1~10등급 또는 1~5등급으로 분류할 수 있다. 이때, 1등급은 자산의 상태가 가장 건전한(신규 자산) 상태를 의미하며, 10등급은 자산의 상태가 가장 열악한 상태를 의미한다. Linear Summation에서 각 평가 지표는 같은 중요도를 부여한다. 예를 들어, 10개의 평가 지표가 있다면, 각 평가 지표는 상태에 따라 1~10의 Condition Scale Code를 나타내고, 10개의 Condition Scale Code를 단순 합산하여 Health Index Score(0~100)를 산출한다.

표 1은 Linear Summation의 유효성을 확인하기 위해 3개 변압기를 대상으로 HI를 평가한 예이다^[5]. 표 1의 예는 9개 평가 지표에 대한 Linear Summation으로, Health Index Score가 높으면 변압기의 상태가 나쁨을 나타낸다. 9개의 평가 지표는 자산의 상태를 나타내는 점검 및 진단 데이터에 의한 것으로 모두 같은 가중치(Weight)가 부여되었다. 표 1에서 변압기 3의 Health Index Score가 16점으로 가장 낮으며, 고장 가능성이 가장 낮다고 평가된다. 그러나 변압기 3의 DGA LTC Tank Score는 5점으로 LTC가 매우 열악한 상태임을 나타낸다. 따라서 변압기 3은 실제로는 고장 가능성이 가장 높다. 또한 변압기 1의 Health Index Score는 18점으로 가장 높으며, 고장 가능성이 가장 높다고 평가된다. 그러나 변압기 1의 평가 지표 중 가장 높은 Score는 3점으로, 변압기 1의 고장 가능성은 실제로는 가장 낮다.

Linear Summation은 점수 합계 방법이 간단하지만, 실제 변압기의 고장 가능성을 정확하게 표현하지 못한다. 변압기 3의 DGA LTC Tank의 고장 가능성은 합산 점수에 희석되어 숨기게 되고, 잘못된 평가 결과를 제시하게 된다. Linear Summation은 고장의 긴급성을 나타내지 못하므로 리스크를 완화 조치를 위한 시간 스케일이나 우선순위를 나타내지 못한다. 따라서 Linear Summation의 결과는 ISO 55000에서 요구하는 리스크 매트릭스의 PoF에 연결되지 못하며, 자산관리 의사 결정을 정당화할 수 없다.

2.2 Weighted Summation

전 세계적으로 가장 많은 국가나 기관이 적용^[6]하고 있는 Weighted Summation은 고장에 미치는 중요도에 따라 평가 지표에 가중치를 부여하는 방식으로, Condition Scale Code에 가중치를 곱하고, 이를 합산하여 Health Index Score를 산출한다. 이때 Health Index Score는 0~100으로 정규화한다.

표 2는 Weighted Summation의 유효성을 확인하기 위해, 표 1의 3개 변압기에 가중치를 부여하여 HI를 평가한 예이다. DGA LTC Tank의 고장 가능성이 돋보이도록 DGA LTC Tank 평가 지표에 50의 가중치를 부여하였고, 나머지 평가 지표는 모두 5의 가중치를 부여하였다. DGA LTC Tank에 높은 가중치를 부여함에 따라, 변압기 3의 Health Index Score가 67.8점으로 가장 높게 나타났으며, 고장 가능성이 가장 높게 평가된다. 이와 같이 특정 평가 지표에 가중치를 부여하여 돋보이게 할 수 있다.

변압기의 고장 가능성을 효과적으로 평가하기 위해서는 평가 지표를 가능한 한 많이 사용하여야 한다. 그러나 Weighted Summation에서 평가 지표에 부여하는 가중치 합계는 100점으로 한정되어 있으므로, 평가 지표 수가 많을수록 하나의 평가 지표에 부여되는 가중치는 작게 된다. 일부 국가나 기관에서는 자산의 운전 나이에 따라 교체하고 있는 관행을 반영하기 위하여, 변압기의 사용 연수에 큰 가중치를 부여하기도 한다. 따라서 어떤 평가 지표의 가중치가 높게 부여되면 나머지 평가 지표에는 상대적으로 작은 가중치를 부여하여야 한다. 이와 같이 Weighted Summation은 실제 변압기의 고장 가능성을 정확하게 표현하지 못한다.

표 3은 KEPCO에서 전력용 변압기를 대상으로 사용하였던 Weighted Summation 방법으로, 권선이 탄화되어 고장이 임박한 변압기에 대해 HI를 평가한 사례를 제시한다. 사례에 사용된 변압기는 154kV, 15/20MVA이며, 2001년 설치되었다. 이 변압기는 2009년 처음으로 C2H4 가스가 CautionⅠ 레벨을 초과하였으며, 지속적으로 CautionⅠ 레벨을 발생하였다. 또한 2011년 CH4 가스도 CautionⅠ 레벨을 초과하였으며, 2016년 1월 C2H4 가스는 835ppm으로 Abnormal 레벨을 초과하였고, CH4 가스는 602ppm으로 CautionⅡ 레벨을 초과하였다. 또한 H2 가스와 C2H6 가스도 CautionⅠ 레벨을 초과하였다. 2016년 2월 C2H4 가스는 1,886ppm으로 크게 증가하였으며, CH4 가스는 1,404ppm으로 Abnormal 레벨을 초과하였다. 또한 H2 가스도 CautionⅡ 레벨을 초과하였다. 특히 C2H2 가스가 4ppm으로 발생하기 시작하였다. 따라서 이 변압기는 운전하기에 위험하다고 판단되어 HI를 평가하였다.

표 3은 이 변압기의 HI를 평가한 결과이다. 표 3에서는 전문가들의 경험과 의견을 종합하여 가중치를 부여하였다. 여기서 변압기 운전 나이 32년에 변압기를 교체하고 있는 관행에 따라 변압기 나이에 가중치를 41.1%를 부여한 것이 특징이다. 이 변압기의 Condition Indicator의 Score는 사용 연수가 16년으로 20.6점, H2 및 C2H6가 Caution 레벨로 0.3점, C2H4 및 CH4가 Abnormal 레벨로 0.1점, TCG가 Danger 레벨로 0점, Caution 레벨 11회 누적이 0.3점, Abnormal 레벨 2회 누적으로 0.4점, Danger 1회 누적으로 0.4점으로 나타나, Health Index Score는 76.1점을 나타내었다. 따라서 KEPCO의 변압기 Health Index 등급에 따라 상태가 양호한 A등급을 나타내었다.

이 변압기는 공장으로 이송하여 권선을 해체하여 변압기의 상태를 확인하였다. 변압기 해체 결과는 중압 권선에서 탄화된 흔적을 발견하였다. 따라서 이 변압기의 실제 상태는 권선의 고장이 임박한 상태로 계속 운전이 불가능한 상태로 확인되었다.

이와 같이 Weighted Summation은 전력 설비의 실제 상태를 표현하지 못하는 결과를 나타내었다. 본 사례 연구에서는 변압기의 나이에 따라 교체하고 있는 관행을 반영하기 위하여, 변압기의 사용 연수에 41.1%의 가중치를 설정함에 따라, 변압기의 운전 연수에 따라 Health Index Score가 결정되었다. 따라서 변압기의 실제 고장 가능성을 나타내는 DGA와 관련된 Condition Indicator에는 상대적으로 낮은 가중치가 부여되어, 변압기의 실제 고장 가능성이 높더라도 Health Index Score는 크게 상승하지 않는 결과를 나타내었다.

2.3 Logarithmic Summation

Doble Engineering은 긴급한 상태 지표를 돋보이게 하기 위하여, Linear Summation이나 Weighted Summation에서 사용하는 1~5등급의 Condition Index Scale Code 대신에 Log Condition Scale Code를 사용하는 Logarithmic Summation을 제안하였다^[7]. 이때 Log의 밑은 3 또는 10을 사용하기도 한다.

표 4는 Logarithmic Summation의 유효성을 확인하기 위해, 표 1의 3개 변압기에 밑이 10인 Log Condition Scale Code를 적용하여 HI를 평가한 예이다. 표 1에서 변압기 3의 DGA LTC Tank Score 5점은 Log Condition Scale Code로 10,000으로 표현하게 되고, Health Index Score는 10,116점을 나타내어 변압기 3이 가장 열악한 상태임을 나타낸다. Logarithmic Summation에서는 Health Index Score의 카테고리가 1(Code 1), 10(Code 2), 100(Code 3), 1,000(Code 4) 및 10,000(Code 5)을 나타내므로, Health Index Score의 Code에 따라 긴급성을 알 수 있다. 표 4에서 변압기 3의 Health Index Score는 10,000점 이상의 Code 5를 나타내므로 즉시 주의를 기울여야 한다.

Logarithmic Summation은 고장의 긴급성을 강조하여 나타낼 수 있다. 그러나 작은 Condition Scale Code를 가진 여러 고장 모드가 있는 자산과 큰 Condition Scale Code를 가진 단일 고장 모드가 있는 자산을 구별하기가 어렵다. Health Index Score 9는 1의 9개 코드를 합계하거나, 3-3-3의 3개 Condition Scale Code를 합계하는 것과 같다. 따라서 Logarithmic Summation은 많은 수의 평가 지표에 대한 HI를 평가할 때 문제가 발생할 수 있다. Logarithmic Summation에서 밑이 3인 Log Condition Scale Code인 경우, 같은 점수를 가진 3개 이상의 평가 지표는 상위 카테고리를 나타내게 된다. 밑이 10인 Log Condition Scale Code의 경우에는 같은 점수를 가진 10개 이상의 평가 지표는 상위 카테고리를 나타내게 된다. 이는 많은 수의 평가 지표로 Health Index Score를 합산하려고 할 때 어려움이 발생한다.

2.4 Worst Case

자산에는 여러 가지 고장 모드가 있으며, 대부분 하나의 특정 고장 모드로 인해 고장이 발생한다. 따라서 DNV GL은 여러 평가 지표에서 최악의 경우를 Condition Scale Code로 나타내는 Worst Case를 제안하였다^[8]. DNV GL은 사람을 비유로 Worst Case를 설명하고 있다. 인간의 Health는 심장, 폐, 뇌 및 간에 의해 좌우되며, 1(사망)에서 10(완벽하게 건강한)의 Scale Code로 각 기관의 상태를 평가할 수 있다고 가정한다. 폐, 뇌 및 간은 완벽하게 건강(10)하지만, 심장이 매우 나쁜 상태(1)에 있다면, 인간의 Health는 심장의 상태인 1로 평가되어야 하고, 심장 마비를 예방하기 위해 즉각적인 조치가 필요하다.

Worst Case는 비교적 단순한 알고리즘이며, 가장 높은 카테고리의 Condition Index Scale Code를 Health Index Score로 표현하여 고장 모드가 강조 표시된다. 그러나 많은 수의 평가 지표가 같은 Condition Index Scale Code를 나타낼 경우는 우선순위를 설정하기 어렵게 된다.

3.1 Condition Index

Condition Index는 변압기의 상태(고장 가능성)를 나타내는 평가 지표로 구성된다. 예를 들어, 유중가스분석(DGA)에서 C2H2 가스는 아크 등에 의한 고에너지 방전과 관련된 가스이다. 이러한 평가 지표는 상태에 따라 고장으로 이어질 수 있으므로 주의가 필요하다. 각 평가 지표는 진단 기준치에 따라 정상, 주의, 이상, 위험 등을 나타내며, Condition Index Scale Code(0~4)로 변환된다. Condition Index는 고장 가능성을 나타내므로, 가장 나쁜 Condition Index Scale Code를 나타내는 평가 지표를 최종 Condition Index Score로 선정하는 Worst Case를 적용한다. 본 연구에서는 그림 2와 같이 변압기의 상태를 나타내는 21개 평가 지표를 선정하였다.

변압기는 여러 하위 시스템으로 구성되기 때문에, 하위 시스템을 우선 평가하고, 하위 시스템의 결과를 종합하여 변압기의 전반적인 상태를 나타내는 Condition Index Score로 변환한다. 변압기의 평가 지표는 변압기의 구성 요소에 따라 Core-Coil Assembly Condition, DGA Condition, Oil Quality Condition, OLTC Condition, Bushing Condition 및 Tank & Accessory Condition으로 분류하였다.

그림 2. Condition index 모델

Fig. 2. Condition index model

3.2 Degradation Index

Degradation Index는 변압기의 운전 시간에 따라 열화가 진행되는 Degradation Indicator로 구성된다. 예를 들어, DGA에서 C2H6 가스는 변압기 내부의 저온 과열로 발생하는 가스이다. 이러한 가스는 고장으로 이어지지는 않지만, 시간에 따라 절연물의 열화를 가속시킬 수 있다. 개별 Degradation Indicator는 Degradation Criteria에 따라 Degradation Indicator Scale Code(0~4)로 변환된다. 그러나 누유, 녹, 부식, 오염물질 등과 같은 육안 점검 사항은 전문가의 판단으로 Degradation Indicator Scale Code(0~4)를 설정한다. 각 Degradation Indicator는 열화에 미치는 영향에 따라 가중치를 부여하고, Degradation Indicator Scale Code에 가중치를 곱하여 Degradation Index Score(1~100)를 산출하는 Weighted Summation을 적용한다. 이때 Degradation Index Score는 0~100으로 정규화하여 최종 Degradation Index Score를 산출한다. 본 연구에서는 그림 3과 같이 변압기의 열화를 나타내는 12개의 Degradation Indicator를 선정하였다.

변압기의 열화를 나타내는 Degradation Indicator는 변압기의 구성 요소에 따라 Core-Coil Assembly Condition, DGA Condition, Oil Quality Condition, Conservator Condition, Tank & Accessory Condition 및 Environmental Condition으로 분류하였다.

그림 3. Degradation index 모델

Fig. 3. Degradation index model

3.3 Strategic Index

HI는 고장 가능성 및 열화에 대한 좋은 예측 지표를 제공할 것이라고 기대한다. 그러나 일반적으로 전력 설비는 상태가 양호하여 운전에 적합하다고 판단되었던 자산에서도 고장이 발생한다. 이러한 현상은 현재의 점검 또는 진단 방법이 자산의 열화 상태를 완벽히 평가하는데 부족하거나, 현재 알려진 평가 지표로는 적절하게 평가되지 않는 중대한 고장 모드가 존재하는 것일 수 있다. 또한 진단 데이터의 수집 주기가 너무 길어, 급속히 진행하는 결함을 측정하지 못하는 것일 수 있다. 일부 고장 모드의 경우, 온라인 모니터링 장치를 설치하여 평가의 주기를 개선할 수 있지만, 진단 센서의 한계와 비용 등에서 모든 전력 설비에 모든 평가 지표를 온라인으로 모니터링할 수 없는 것이 현실이다.

전력 설비는 운전 연수가 증가하면 일반적으로 열화가 진행되어 고장률이 증가한다고 믿고 있다. 따라서 자산의 고장 리스크가 증가하면, 가치가 다했다고 평가되는 시점에서 불시 고장을 방지하기 위해 예방 교체한다.

Strategic Index는 이러한 관행을 반영한 것으로, 변압기의 운전 나이에 따라 Strategic Scale Code를 0~4로 설정한다. 여기서 0등급은 상태가 아주 우수한 신규 변압기를 나타내며, 하자 보증 기간에 따라 설치한 지 3년 이내의 변압기를 의미한다. 1등급은 운전 연수 3년 이상에서 20년 미만의 변압기를 나타내며, 2등급은 운전 연수 20년 이상에서 28년 미만의 변압기를 나타낸다. 또한 32년을 교체 기준으로 설정할 경우, 3년 이내에 교체 기준에 도달하는 운전 연수 28년 이상에서 32년 미만의 변압기를 3등급으로 설정하고, 운전 연수 32년 이상의 변압기를 4등급으로 설정하였다. Strategic Scale Code는 0~100으로 정규화하여 최종 Strategic Index Score를 산출한다.

3.4 Risk Matrix

HI는 Condition Index, Degradation Index 및 Strategic Index 중에서 가장 열악한 Index Score를 최종 Asset Health Index로 선정하며, 리스크 매트릭스에 적용하기 위하여 PoF(0~100)로 정규화한다. 리스크 매트릭스는 ISO 55000에 적합하도록 PoF 축과 CoF 축으로 구성된다.

리스크 매트릭스의 PoF 축은 A~E 등급의 5단계로 나누었다. 또한 PoF는 색상 코드로도 표현된다. 색상은 고장 가능성이 가장 높은 리스크(빨간색)에서 고장 가능성이 거의 없는 신규 자산의 리스크(녹색)를 표 5와 같이 나타낸다.

표 5는 PoF에 따른 리스크 완화 방법을 나타낸 것이다. 리스크 매트릭스는 조치 우선순위를 매기는데 유효하며, 조치의 긴급성을 나타낸다. 그러나 점수 자체는 임의적이라는 점에 유의해야 한다. 점수가 84인 변압기가 42인 변압기보다 상태가 두 배 나쁘다고 해서는 안된다. 또한, 변압기의 고장 확률이 두 배라고 가정해서도 안된다. 숫자는 변압기의 순위를 매기는 수단으로만 제공된다.

E 등급에 속한 자산은 고장 확률이 높거나, 부품의 수명이 다 되었거나, 교체 나이에 도달하였음을 나타낸다. 따라서 1년 이내에 수리 또는 교체가 필요하다. 예산 제약에 따라 계속 운전할 경우에는 리스크를 완화하기 위하여 온라인 모니터링이 필요함을 나타낸다. 또한 D 등급에 속한 자산은 상태가 나쁘거나 열화의 징후가 뚜렷하여, 3년 이내에 수리 또는 교체를 고려해야 함을 나타낸다.

CoF는 변압기의 중요도에 따라 5단계로 나누었다. 모든 자산은 네트워크에서 같은 중요성을 갖지 않으므로, 유지보수 전략을 결정할 때 고장으로 인해 높은 손실 비용이 발생하거나, 장기간 공급 중단이 발생하는 전력 설비는 가능한 한 고장 가능성을 낮게 유지하여야 한다. 따라서 자산은 CoF의 상대적 크기에 따라 Critical Index 밴드에 할당된다. CoF는 자산의 고장에 따른 영향으로 Reliability, Financial, Safety 및 Environmental로 나뉜다. Reliability는 자산의 고장에 따라 공급하는 부하의 생산 손실을 금액으로 환산한 것이다. Financial은 고장에 따른 자산의 교체 비용으로, 고장 난 자산의 처리 및 복구 비용, 신규 자산의 구매 가격과 이송 비용, 설치 비용 및 특송 비용 등이다. Safety는 자산의 고장으로 인한 인명의 재해 보상 비용이다. Environment는 자산의 고장으로 인한 절연유, 가스 등의 환경오염 처리비용이다.

모든 계산을 수행하면 결과가 리스크 매트릭스에 표시된다. 리스크 매트릭스의 각 셀은 고장률과 고장 영향의 조합이 같은 자산의 수를 나타낸다. 따라서 리스크 매트릭스에서 각 자산의 리스크 위치를 식별할 수 있으며, 자산의 리스크 레벨에 따라 교체, 수리 및 추적 점검 등의 조치 우선순위를 매길 수 있다.

4.1 자산 데이터 수집

본 연구에서 CAHI를 평가하는 628대 변압기는 표 6과 같이 154kV 유입(옥내, 옥외, 지하), 345kV(옥내, 옥외) 변압기이다. 154kV 변압기가 91.7%이며, 345kV 변압기는 8.3%를 차지하고 있다. 단상 변압기는 95.5%이고, 삼상 변압기는 4.5%를 차지하고 있다. 32년 이상 운전 중인 변압기는 6대(최고 38년 운전)이고, 28년~31년 운전 중인 변압기는 14대이며, 20년~27년 운전 중인 변압기는 165대 등으로 구성되어 있다.

Condition Index, Degradation Index 및 Strategic Index를 평가하기 위해, 설치, 운전, 육안 점검, 진단 데이터 등의 평가 지표에 대한 데이터를 수집하였다. 어떤 조직이나 회사도 완벽한 모든 데이터 또는 최신의 데이터를 보유하고 있지는 않다. 특히 대규모 자산이 관련된 경우, HI 계산에 사용할 수 있는 데이터가 누락되거나 최신 정보가 아닐 수 있다. 데이터가 부분적으로 제공되지 않는 상황에서도 자산의 상태는 평가할 수 있다. 그러나 데이터가 없거나 부정확하거나 오래된 경우는 평가 결과에 부정적인 영향을 미치고 불확실성의 수준을 증가시킨다. 데이터가 제한적일 경우, 통계를 사용하거나, 최악의 경우, 최상의 경우 및 평균적인 경우를 사용하여 누락된 데이터를 보완할 수 있다. 본 연구에서 수집한 데이터의 완전성(Completeness)은 75% 정도였으며, 데이터가 누락된 경우, 그 상태 지표는 양호한 것으로 간주하였다. 또한 데이터의 신뢰성(Confidence)은 점검 주기에 따라 거의 최신 데이터를 사용하여 만족할 정도의 레벨이었다.

4.2 Condition Index 평가 결과

Condition Index 평가 결과는 표 7과 같다. Condition Index의 E 등급 변압기는 1대를 나타내었으며, D 등급 변압기는 22대를 나타내었다. Condition Index E 등급을 나타낸 변압기의 평가 지표는 부싱 DGA에서 C2H2 가스가 700ppm 발생하여 E 등급을 나타내고 있다. 따라서 이 변압기는 치명적인 고장을 방지하기 위하여 1년 이내에 수리 또는 교체가 필요하다.

Condition Index D 등급을 나타낸 변압기의 평가 지표는 부싱 DGA에서 12대, 절연유 전산가에서 7대, OLTC 동작 회수에서 3대가 D 등급을 나타내었다. 따라서 이 변압기들은 3년 이내에 수리 또는 교체를 고려하거나, 치명적인 고장을 예방하기 위하여 온라인 모니터링을 하면서 운전하는 것이 바람직하다.

일반적으로, 자산의 운전 나이가 증가함에 따라 고장률이 증가한다는 bath-tub 곡선을 가정한다. 그림 4는 자산의 운전 나이에 따른 Condition Index의 평가 결과를 나타낸 것으로, 운전 나이에 따라 Condition Index는 증가하지 않고 랜덤한 결과를 나타내고 있다. 이러한 결과는 일본^[6], 캐나다^[9], 폴란드^[10] 및 이탈리아^[11]의 연구 결과와 일치한다. 많은 연구에서 운전 나이가 자산의 상태를 반영하지 않으므로, 운전 나이는 변압기 상태를 나타내는 지표로 적합하지 않고, HI 결정에 중요한 가중치를 부여하면 안된다고 주장한다^[5][6].

그림 4. 운전 나이에 따른 condition index 결과

Fig. 4. Condition index results according to operation age

자산의 운전 나이에 따라 고장률이 증가하는 것은 분명하다. 자산의 운전 나이가 증가함에 따라 고장률이 증가한다는 가정을 수용하지 않는다면, 자산을 관리하는데 많은 혼란과 어려움이 뒤따를 것이다. 운전 나이에 따른 Condition Index가 증가하지 않는 결과를 나타낸 것은 현재 평가하는 자산이 아직 우발 고장기에 있기 때문일 수 있다. 이러한 경우를 가정한다면, 자산은 아직 마모기에 도달하지 않았을 뿐이지, 운전 나이에 따라 고장 확률이 증가하지 않는 것은 아니다. 자산관리자는 자산이 고장이 날 때까지 운전하는 것을 허용하지 않으므로, 고장이 발생하기 훨씬 이전에 예방 교체를 한다. 따라서 실제 고장률이 현재 예상보다 훨씬 더 길다는 것을 확인하기까지는 오랜 기간이 필요할 수 있으며, 수많은 고장을 경험하여야 한다. CIGRE TB 642는 예방 교체 데이터가 계산에 포함된다면, 운전 나이에 따라 PoF가 증가할 것이라고 제시하였다^[12].

4.3 Degradation Index 평가 결과

표 8은 Degradation Index 평가 결과를 나타낸 것이다. Degradation Index에서 E 등급을 나타낸 변압기는 없었으며, D 등급 변압기는 9대를 나타내었다.

Degradation Index는 Weighted Summation을 적용하므로, Degradation Indicator에 가중치를 부여하여야 한다. Degradation Indicator에 가중치를 부여하는 것은 자산관리 정책을 반영하기 위하여 고정된 값이 아니라, 회사의 처해진 상황 또는 정책에 따라 상당히 주관적일 수 있다. 예를 들어, Gas Oil Seal Tank(GOST) 변압기는 호흡기를 통하여 변압기 내부로 수분이나 산소가 유입될 수 있는 구조이다. 따라서 최근에는 탱크가 완전히 밀봉된 Conservator 절연유 보존방식을 사용한다. GOST 변압기는 운전 연수가 증가할수록 절연물이 열화가 가속될 수 있으므로, 자산관리자는 가능한 한 GOST 변압기를 Conservator 절연유 보존방식으로 교체하고 싶어 할 것이다. 본 연구에서는 29년 이상 운전된 변압기 17대 중에서 10대가 GOST 변압기이다.

또한 절연지 타입은 온도 상승 55℃를 수용하는 Non-thermally upgraded paper를 사용하였으나, 온도 상승 65℃를 수용하는 Thermally upgraded paper가 개발되어, 최근에는 대부분 변압기에 Thermally upgraded paper를 사용한다. 따라서 자산관리자는 Non-thermally upgraded paper를 사용한 변압기를 Thermally upgraded paper를 적용한 변압기로 교체하고 싶어 할 것이다. 본 연구에서는 29년 이상 운전된 변압기 17대 중에서 9대가 Non-thermally Upgraded Paper를 사용한 변압기이다.

따라서 본 연구에서는 표 9와 같이 절연지 타입과 절연유 보존방식에 높은 가중치를 부여하고, Condition Scale Code에 가중치를 곱하여 Condition Scale Code를 산출하였다.

표 9와 같이 Degradation Index D 등급을 나타낸 변압기는 모두 Non-thermally upgraded paper를 절연지로 사용한 변압기이며, 절연유 보존방식은 GOST 타입의 변압기이다. GOST 변압기 10대 중에서 2대는 운전 나이에 기반으로 하는 Strategic Index가 E 등급으로 나타났으며, 나머지 8대는 D 등급으로 나타나, GOST 변압기는 특별한 주의가 필요함을 나타냈다.

그림 5는 운전 나이에 따른 Degradation Index의 결과를 나타낸 것으로, 운전 나이에 따라 Degradation Index는 증가하지 않고 랜덤한 결과를 나타내고 있다.

그림 5. 운전 나이에 따른 degradation index 결과

Fig. 5. Degradation index results according to operation age

4.4 Strategic Index 평가 결과

그림 4 및 그림 5와 같이, 변압기의 운전 나이가 증가함에 따라, Condition Index 및 Degradation Index의 증가 경향이 나타나지 않기 때문에, 운전 나이에 따라 예방 교체하는 관행을 반영할 필요가 있다.

표 10은 변압기의 운전 나이에 따른 Strategic Index 평가 결과를 나타낸 것이다. Strategic Index의 E 등급 변압기는 6대, D 등급 변압기는 14대를 나타내었다. Strategic Index E 등급을 나타낸 변압기 6대의 Condition Index는 최고 C 등급을 나타내었고, Degradation Index는 최고 B 등급을 나타내었다. Strategic Index D 등급을 나타낸 변압기 14대의 Condition Index는 1대를 제외하고는 모두 최고 C 등급을 나타내었고, Degradation Index는 최고 C 등급을 나타내었다.

4.5 Combined Asset Health Index 평가 결과

표 11은 Condition Index, Degradation Index 및 Strategic Index 평가 결과를 종합한 CAHI의 결과를 나타낸 것이다. CAHI의 결과는 1년 이내에 교체 또는 수리가 필요한 E 등급 7대, 3년 이내 교체나 수리 또는 추적 정밀 점검이 필요한 D 등급 36대, 추적 점검이 필요한 C 등급 168대, 정상 운전이 가능한 B등급 332대 및 신규 상태인 A등급 85대로 나타났다. 표 11과 같이 전체 변압기 628대 중에서 66.4%가 A 또는 B 등급으로 나타났다.

그림 6. 운전 나이에 따른 asset health index 결과

Fig. 6. Asset health index results according to operation age

그림 6은 운전 나이에 따른 HI의 결과를 나타낸 것으로, Strategic Index를 반영함에 따라 운전 나이에 따라 HI가 증가하는 것으로 나타났다.

4.6 기존 Health Index(Weighted Summation) 비교

표 12는 본 연구에서 제안하는 CAHI의 결과와 비교하기 위하여, 현재 대부분 국가나 기관에서 사용하고 있는 Weighted

Summation에 의한 HI 평가 결과를 나타낸 것이다. 본 연구에서는 CAHI에 적용한 27개 평가 지표에 가중치를 임의로 부여하였다. 운전 나이에 따른 교체 관행을 반영하기 위하여 운전 연수에 30의 가중치를 부여하였다.

표 13은 Weighted Summation에 의한 HI의 평가 결과를 나타낸 것이다. Weighted Summation에 의한 HI는 C, D 및 E 등급의 변압기가 전혀 나타나지 않았다. 이러한 현상은 Weighted Summation에서 평가 지표의 수가 많을수록 개별 평가 지표에 부여되는 가중치는 작으므로, 여러 개의 개별 평가 지표가 동시에 나빠지지 않는 한 개별 평가 지표의 고장 가능성은 합산 점수에 희석된다.

이와 같이 Weighted Summation의 결과는 실제 변압기의 고장 가능성을 정확하게 표현하지 못하며, 따라서 리스크를 완화하는 조치를 위한 시간 스케일을 제시하지 못한다.