Abnormal Flashover Detection in High-Voltage Cut Out Switch Testing Using a Convolutional Neural Network and CCTV Imagery
Abstract
Cut out switch (COS)장치는 배전 시스템에서 변압기를 보호하고 단락 사고 시 손상을 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. COS의 내구성 평가를 위한 고전압 절연 시험 중 플래시오버 현상이 발생할 수 있는데, 플래시오버의 짧은 지속 시간으로 인해 즉각적인 시험 판정이 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 절연 시험 중 COS 장치의 잠재적 손상을 실시간으로 탐지하기 위해 다수의 시험장 CCTV 영상정보를 활용한 합성곱 신경망 기반 플래시오버 검출 및 판정 시스템을 제안한다. 먼저 각 CCTV 별로 차분영상을 얻은 후 플래시오버 후보 프레임들을 획득 후, 정상/비정상 플래시오버를 분류할 수 있는 합성곱신경망 모델을 통해 최종 판정결과를 제공한다. 실험결과 COS 플래시오버 검출을 높은 정확도와 준 실시간성을 보장하며 제공할 수 있음을 확인하였고, 현장 테스트용 시스템도 구축함으로써 기존 시험장에 바로 적용 가능한 실용성을 확보하였다.
Fields of Study & Subjects
Electrical Fault Detection and Protection
High voltage insulation and dielectric phenomena
Advanced Neural Network Applications
Publication details
- Journal / source
- The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering
- Volume
- 30
- Issue
- 1
- Pages
- 27–36
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN