1. 서 론
한국전기안전공사의 ｢2025년 전기재해 통계 분석 자료｣(1) 및 해외 전기화재 사례(대만, 일본, 미국)(2) 분석 결과에 따르면, 2017년부터 2024년까지의 최근 8년간 전기화재 통계에서 한국과 일본은 전체 화재 중 약 20% 내외가 전기화재로 분류되며, 대만과 미국은 약 10% 수준으로 나타난다. 또한 스코틀랜드는 약 7∼8%, 영국은 약 13∼17% 범위로 확인되었다. 특히 한국의 경우 연간 전체 화재 발생 건수가 약 4만 건 수준이며, 이 중 전기화재는 약 8,000∼9,000건으로 전체의 약 20%를 차지한다. 이는 타 화재 원인에 비해 상대적으로 높은 비율이며, 주요 선진국과 비교하더라도 전기화재 발생 비중이 높은 수준임을 알 수 있다. 이러한 통계적 비교 결과는 Table 1에 제시하였다.
Table 1
8-Year Statistics on Electrical Fire Rates by Country (South Korea, Japan, Taiwan, USA)
특히 National Fire Agency(3) 국가화재정보시스템에 따르면 국내 화재 중 전기적 요인으로 인한 화재의 다수가 단락에 의해 발생하며, 그 비율은 전체 전기화재의 80% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 전기화재의 주요 원인으로는 미확인 단락이 가장 높은 비중을 차지하고, 그 외에도 트래킹에 의한 단락, 절연 열화로 인한 단락, 접촉불량에 의한 단락 등 다양한 형태의 전기적 원인이 주요 원인으로 보고되고 있다. 이러한 단락사고의 대부분은 아크(Arc)를 동반하며, 통계적으로 전기화재의 점화원 중 약 80% 이상이 아크와 관련된 현상으로 확인된다. 이에 전기화재의 근본적인 사전 예방을 위해서는 신뢰성 있는 아크검출 및 차단 시스템의 개발이 필수적이다.
현재 국내에서는 배선용 차단기(molded case circuit breaker, MCCB)와 누전차단기(earth leakage breaker, ELB) 설치를 의무화(4)하고 있고 한국전기설비규정(Korea electro-technical code, KEC)에 아크차단기 설치에 관한 사항(2024년 1월 1일)이 제시되어 있으나(5) 아크로 인한 화재는 지속적으로 발생하고 있다. 최근 국내에서도 아크로 인한 전기화재가 빈번히 발생하였고 대표적인 사례로는 서천 특화시장 화재(2024년 1월 22일)와 부천 호텔 화재(2024년 8월 22일)(6)가 있다. 서천 특화시장 화재는 노후 전선의 단락흔과 누전차단기 손상 또는 미설치로 인해 발생하였으며, 약 65억원의 재산 피해가 보고되었다. 부천 호텔 화재는 노후 전선의 절연 열화 및 아크 발생이 원인으로 7명의 사망자와 12명의 부상자를 초래하였다. 이러한 사례들은 기존의 누전차단기가 아크 발생을 감지하지 못한다는 한계를 보여주며 아크차단기(arc fault circuit interrupter, AFCI) 기술의 필요성이 대두되고 있다.
아크는 회로의 구성 형태에 따라 병렬 아크(parallel arc)와 직렬 아크(series arc)로 구분된다(7). 병렬 아크는 열에 의해 내부 절연체가 열화되거나 손상되면서 전위차를 갖는 두 도체 사이에서 발생하는 방전 현상을 의미한다. 이때 순간적인 대전류가 발생하여 고온의 열을 동반하므로, 기존의 배선용 차단기 및 누전차단기와 같은 과전류 보호장치로도 감지 및 차단이 가능하다(8). 반면, 직렬 아크는 병렬 아크와 달리 정상상태 전류보다 아크 전류가 낮으며, 아크 발생 지점에서 전압 강하가 발생한다(9). 또한 부하 전류의 변화나 부하 기기의 동작 특성에 따라 전류 파형이 불규칙하게 변동하는 특성을 지닌다. 이러한 이유로 기존의 차단기는 직렬 아크를 효과적으로 검출하거나 차단하기 어렵다(10). 미국에서는 해당 문제점을 해결하기 위해 1997년부터 UL1699 표준에 근거한 AFCI 제도를 도입하여 2002년부터 주거시설의 주요 회로에 설치를 의무화하였고, 이로 인해 전기화재 발생률이 2003년 18.6%에서 2004년 14.9%로 감소하였다. 이후 2011년에는 주방, 거실, 침실 등 전 구역으로 적용 범위를 확대하였다. 이러한 배경을 종합한 결과, 아크로 인한 전기화재의 예방을 위해서는 기존 차단기의 한계를 극복하고 아크 발생을 정밀하게 검출⋅차단할 수 있는 기술적 연구가 필요하게 되었다.
특히, 최근 한국전기설비규정(KEC)이 변경 및 고시됨에 따라, 2028년부터 계약용량이 100 kW 이상인 물류창고 및 전통시장의 경우 20 A 이하의 분기회로에 전기화재 예방을 위한 아크차단기(AFCI) 설치가 의무화될 예정이다(11). 이러한 제도적 변화와 기준 강화는 아크차단기의 현장 적용 확대를 시사하지만, 실제 산업 현장 및 주거 환경에 도입되기 위해서는 차단기의 검출 신뢰성이 확보되어야 한다. 만약 상용 차단기가 특정 아크 고장 환경에서 적절히 동작하지 못할 경우, 의무화 제도의 실효성이 저하될 뿐만 아니라 여전히 대형 전기화재 위험에 노출될 수 있다.
따라서 본 연구는 아래와 같이 3가지 목적을 가지고 구분하여 수행하고자 한다. 첫째로 아크 사고 중 선형 부하의 조건에서 직렬 단선에 의한 아크 사고를 실험적으로 구현하여 전기적⋅기계적 특성을 분석한다. 두 번째로 현재 상용으로 사용되고 있는 누전차단기와 아크차단기를 직렬 선로상 아크 발생 시 부하 전류별로 차단 기능에 대한 적응성 여부를 확인한다. 세 번째로 아크 사고에 대한 기존 차단기의 한계를 보완하기 위해 각 선형 부하 전류별로 직렬 단선 아크 상황에 대한 전압 및 전류의 전기적인 특성 변화를 기초 자료로 여러 번의 실험을 통해 신뢰성을 높일 수 있는 알고리즘을 구현하고, 이를 통해 차단 성능 및 적응성을 검증하고자 한다. 또한 향후에는 선형 부하 이외의 비선형 부하에 대한 실물 실험을 통해 기초 자료를 확보하고 이를 통해 알고리즘을 분석하여 차단 성능을 구현하고자 한다.
2. 이론적 배경
2.1 아크 전류의 의존성 및 수학적 모델
아크는 발생 경로에 따라 전기적 특성이 근본적으로 달라지며, 이는 기존 보호장치의 동작 기능성을 결정하는 핵심 요인이 된다. 직렬 아크(series arc)는 단일 도체 경로상에서 발생하며 회로 전체의 임피던스는 부하 임피던스(Zload)에 의해 그 전류의 크기가 대부분 제한된다. 따라서 직렬 아크 전류(Iseries_arc)는 회로의 전원 전압(Vsource)과 아크 자체의 임피던스(Zarc)를 포함한 전체 임피던스의 관계로 식(1)과 같이 표현할 수 있다.
식(1)에서와 같이 아크 임피던스나 선로임피던스(Zline)가 추가되더라도 전체 전류(Iseries_arc)는 부하 임피던스의 영향 아래에 있으며, 대부분의 경우 차단기의 과전류 트립 설정값 이하에 머무르게 된다. 이것이 누전차단기가 직렬 아크를 정상 부하 상태로 오인하고 감지하지 못하는 근본적인 이유이다.
병렬 아크는 부하와 무관하게 상이 다른 두 도체 사이에서 발생하며, 그 전류는 전원부터 고장점까지의 선로 임피던스에 의해 결정된다. 이는 단락(short-circuit)과 유사하며, 그 크기는 전선의 굵기, 길이 등에 의존한다. IEEE 1584 표준은 완전 단락 시의 고장 전류(Ibf)로부터 실제 아크 전류(Ia)를 예측하는 복잡한 경험식을 제공하며, 병렬 아크의 위험성을 정량적으로 평가하는데 사용된다. 이는 병렬 아크가 부하와 무관하게 매우 큰 고장 전류를 유발할 수 있음을 의미하며, 이 전류가 차단기의 단락 보호 범위를 초과할 경우 과전류 트립이 발생하게 된다.
2.2 아크의 V-I 특성 및 검출 원리
안정된 상태의 아크는 고유한 전압-전류(V-I) 특성을 가진다. 이 관계를 설명하는 가장 대표적인 경험적 모델은 식(2)의 에어턴 방정식(Ayrton’s equation)이다.
여기서, Varc는 아크 전압, Iarc는 아크 전류이며, 상수 A와 B는 전극 물질, 아크 길이, 주변 기체 등 실험 조건에 따라 결정된다.
이 식은 전류가 증가할수록 아크의 저항이 감소하는 부성저항(negative resistance) 특성을 보여준다. 아크차단기는 이러한 아크 발생 시 전류 파형에 나타나는 고유의 고주파 성분이나 불규칙한 패턴을 감지하여 회로를 차단하는 원리로 동작한다. 특히, 아크는 일반적인 비선형 부하와 달리 홀수차와 짝수차 고조파를 모두 포함하는 광대역 주파수 스펙트럼을 생성하는 특징이 있다.
2.3 순수 저항에 따른 직렬 아크파형 분석
아크는 회로상의 도전로 사이에 절연이 파괴될 때, 고온 발광현상으로 나타나며 주된 원인은 트래킹, 절연 열화, 압착 손상, 단락, 지락 등의 다양한 요인이 있다. Figure 1은 직렬 아크 회로의 저항성 모델을 기반으로 한 전압⋅전류 파형을 도식화한 것으로 직렬 아크 발생 지점 전까지의 임피던스는 순수한 저항으로만 구성된다고 가정한 것이다. 또한, 이후 반주기에서도 동일한 형태의 전압 및 전류 파형이 역방향으로 부호는 반대로 형성이 된다. 아크 전류(arc current) 값은 아래 식(3)과 전력은 식(4)와 같이 표현할 수 있다.
여기에서, Vmsin ωt는 전원 전압, Va 는 아크 전압, x = V m V a t a = 1 ω sin − 1 ( V a V m )
직렬 아크 사고에서의 아크 전류는 부하의 크기에 따라 결정되며 부하가 크면 아크 전류는 크게 나타난다. 일반적으로 정상 부하 전류는 차단기의 트립 설정값 이하이므로, 직렬 아크 사고 시 기존 차단기의 보호 한계가 발생한다. 반면에 병렬 아크(단락 사고) 혹은 접지 아크(지락 사고)는 순식간에 대전류가 흘러서 과전류차단기로 차단이 가능하다. 그러나 고장 임피던스가 큰 경우에는 충분한 전류가 흐르지 않아 보호장치가 동작하지 못할 경우도 발생한다.
2.4 전고조파왜형률(THD) 및 실횻값(RMS)
2.4.1 전고조파왜형률(THD)
IEEE Std 519에서는 전압왜곡허용치(voltage distortion limits)에 대한 기준을 규정하고 있으며, 전고조파왜형률(total harmonic distortion, THD)은 아래 식(5)와 같이 나타낼 수 있다.
여기에서 V1은 기본파 전압의 실횻값이며, V2, V3···, Vn 는 각 차수별(2차, 3차…) 고조파 전압의 실횻값이다. 일반적으로 전압 허용 기준은 V ≤ 1.0 kV인 경우, 개별고조파왜곡률(individual harmonic distortion, IHD)의 허용 기준은 5%이고 종합고조파왜곡률(total harmonic distortion, THD)의 허용 한계값은 8%로 규정하고 있다.
2.4.2 실횻값(RMS)
실횻값(root mean square, RMS)의 물리적 의미는 동일한 저항에 교류를 흘렸을 때 발생하는 열량(에너지)과 똑같은 열량을 발생시키는 직류(DC)의 전압/전류로 환산한 값이고 전기부하 계통에서 주로 많이 사용하고 있다. 수식적인 정의는 RMS 즉, root (제곱근)-mean (평균)-square (제곱)의 역순으로 계산되며 실효 전압(V)은 아래 식(6)과 같다.
여기에서 root (제곱근)은 제곱했던 단위를 다시 원래대로 되돌림이고, mean (평균)인 1 T ∫ 0 T d t V r m s = V m 2 sin ( w t )
3. 실 험
3.1 실험 시료
Figure 2는 직렬 단선 아크 실험에서 아크차단기(AFCI) 및 누전차단기(ELB)의 동작 특성을 분석하기 위해 사용된 시료를 나타낸다. 본 실험에서는 국내 3개 제조사의 제품을 사용하였으며, 아크차단기는 AF-1, AF-2, AF-3, 누전차단기는 EL-1, EL-2, EL-3으로 구분하였다. 모든 시료는 정격전압 AC 220 V, 정격차단전류 2.5 kA, 정격감도전류 30 mA의 동일 사양을 사용하였다.
누전차단기의 정격 전류는 모두 20 A로 동일하지만, 아크차단기는 시중 제품의 유통 한계로 인해 20 A, 30 A, 32 A의 세 가지 정격이 포함되었다. 그러나 본 연구의 주요 분석 항목인 직렬 단선 아크 검출 성능은 차단기의 과전류 보호 기능과 직접적인 상관이 없으므로, 정격 전류 차이는 실험 결과에 영향을 미치지 않는다. 아크차단기는 누전, 과전류, 아크에 대한 보호 기능을 동시에 수행하는 제품이다.
3.2 실험 방법
3.2.1 직렬 단선 아크 실험
Figure 3은 본 연구에서 수행한 직렬 단선 아크 실험의 구성도를 나타낸 것이다. 실험 중 전압 및 전류 파형은 오실로스코프(WaveRunner 64Xi, LeCroy Co., USA)에 차동프로브(ADP300, LeCroy Co., USA) 및 전류프로브(CP150, LeCroy Co., USA와 HDO4054A, Teledyne Lecroy Co., USA)를 연결하여 측정하였다. 또한, 아크 발생 지점의 열적 특성을 분석하기 위해 열화상카메라(testo 890, Testo co., Germany)를 사용하여 5 s 간격으로 온도를 측정하였으며, 측정 범위는 350 ℃로 설정하였다. 이는 가연물의 일반적인 발화 온도를 고려하여 화재 위험성을 정량적으로 분석하고자 하였다.
본 연구에서 진행한 직렬 단선 아크 실험은 전선이 단선된 상황에서 아크가 발생했을 때 아크차단기와 누전차단기가 이를 감지하고 정상적으로 차단하는지를 확인하고자 하였다. Figure 3(a)의 1차 전원측에는 아크차단기와 누전차단기를 직렬로 설치하였으며, 2차 부하측에는 부하시험기를 연결하여 5 A, 10 A, 15 A, 20 A의 부하 조건에서 실험을 수행하였다. 또한, 2차 부하측의 전선은 HFIX 2.5 mm2 절연전선을 사용하여 피복을 제거한 후 0.2 cm 겹침상태로 단선 구간을 형성하였고 직렬 아크가 연속적으로 발생하도록 단선 부위에는 진동시험기를 이용하여 900 RPM의 진동을 인가하였다.
Figures 3(b)는 3(a)와 동일한 조건에서 직렬의 단선이 발생한 부위에 대해서 파형을 측정하여 직렬 단선 부위의 파장을 정밀하게 관찰할 수 있도록 시나리오를 변경하였으며, 300 RPM으로 일정하게 진동시켜 파형을 확인하여 분석하고자 하였다. 이에 비해 UL 1699의 아크발생기는 고정 전극과 가동 전극(보통 탄소봉과 구리 전극) 사이를 이격시켜 아크 전선이 끊어지거나 연결 부위가 멀어지면서 발생하는 아크 상황을 재현하는 장비이다. 즉, UL 1699의 아크발생기와 본 실험의 진동시험기의 용도는 아크를 발생시키기 위한 장비이다.
실험 조건은 실험 도중에 단선된 전선 주위의 발화, 차단기의 차단(off), 또는 시험시간 30 s 이상 경과 중 어느 하나라도 해당하면 종료하였으며 각 차단기별로 3회 반복 실험을 수행하여 재현성을 확보하였다.
3.2.2 직렬 단선 아크 검출 알고리즘
(1) 데이터 분석 및 목적
본 연구에서 사용한 아크 감지 알고리즘 분석 도구는 Google Colab 환경에서 Python 언어로 구현하였다. 아크는 매우 짧은 시간 내 급격한 전류 변화를 보이는 순간적 아크와 장시간에 걸쳐 점진적으로 발전하는 트래킹 아크로 구분된다. 이러한 특성으로 인해 실시간 감지를 위해서는 연속적으로 수집되는 전류 데이터를 일정한 분석 단위(Window)로 구분하여 전처리(preprocessing)하는 과정이 필수적이며, 이는 방대한 초기 데이터(raw data)를 분석하는데 적합한 형태로 정제⋅변환⋅구조화하기 위함이다.
따라서, 본 연구에서는 전류 파형의 주기적 특성(60 Hz, 주기 16.67 ms)을 고려하여 분석 윈도우를 설정하였으며, 이를 통해 파형 왜곡, 실횻값 변화 등 비정상적인 신호를 신속하고 정확하게 탐지할 수 있도록 하였다. 시각화 결과, 정상적인 정현파와 달리 아크 발생 시 파형의 절단(clipping) 및 잡음(noise) 신호가 주기적으로 발생하는 것을 확인하였다. 이러한 불규칙적 변화를 효과적으로 감지하기 위해, 윈도우 기반의 총고조파왜곡율 및 실횻값 분석을 주요 감지 방향으로 설정하였다.
4. 실험 결과 및 고찰
4.1 직렬 단선 아크 실험 결과
직렬 단선 아크 실험 결과 5 A, 10 A, 15 A, 20 A 조건에서 수행하였으며, 진동 발생기를 이용하여 단선 부위에 아크를 인위적으로 발생시켜 차단기의 동작 여부를 확인하였다.
실험에 사용된 아크차단기(AF-1, 2, 3)와 직렬 연결된 누전차단기(EL-1, 2, 3)는 3회 반복 실험에서 동시에 동작하거나 둘 중에 어느 하나가 먼저 동작을 하는지를 확인하였으나 어떤 상황에서도 트립 동작이 발생하지 않았다. 특히, 아크차단기와 누전차단기는 모든 부하 조건에서 트립 되지 않아서 적응성 및 차별성을 확인할 수 없었다. 상기의 아크차단기 3개사는 KC 인증 및 일부 KS 인증 제품이고 누전차단기 3개사는 KC, KS, CE 인증 및 일부 제품은 UL 인증을 득한 제품이다. 그러나 본 실험의 환경하에서는 직렬 단선 아크 특성이 차단기의 감지 및 트립 알고리즘의 임계범위를 만족하지 못하였기 때문에 트립되지 않았던 것으로 판단된다.
또한, UL 1699의 탄화 경로 아크 차단 시험(carbonized path arc clearing time test)은 직렬로 연결(차단기-탄화전선 시편-저항부하)된 회로를 구성한다. 먼저 겹쳐진 전선 시편에는 피복을 벗기고 회로에 7 kV 이상 전압을 인가하여 탄화 도전로를 형성한다. 이후에 전압(주로 120 V 혹은 230 V)을 인가하여 부하 전류별로 아크가 발생하면 차단기는 허용 시간 내에 아크를 소거하여야 한다. 본 실험과 UL 1699의 아크의 발생은 같으나 구현하는 방법이 다르며, UL 1699는 회로를 단락 상태로 구성한 후에 단락 스위치를 off 하면서 전선의 탄화 도전로에 아크가 발생하도록 구성하였다. 반면에 본 실험은 진동시험기를 이용하여 겹쳐진 전선에 직접적으로 아크를 유발하도록 회로를 구성하였다. 본 실험의 표준 정격전압에서 차단 실패(fail)가 관찰된 결과를 Table 2에 요약하였다.
Table 2
Experimental Results of Series Arc Fault
Figure 4는 아크차단기와 누전차단기를 이용한 5 A와 15 A 직렬 단선 아크 실험에서 진동발생기 900 RPM으로 전원점에서 관찰한 아크 파형을 나타낸 그래프이다. 실험 결과에서 부하 전류는 다르나 직렬 단선 아크에서 전압과 전류가 제로 크로싱(zero-crossing) 구간에서는 아크의 소호(extinction)와 재점화(re-ignition) 과정으로 인해 전류가 일시적으로 흐르지 않거나 아크가 평탄하게 왜곡되어 유지되는 것을 확인하였다. 본 실험에서 직렬 단선 아크가 반복적으로 발생함에 따라 단선 지점에서의 온도는 5 A의 경우 120 ℃ 이내로 온도 상승이 제한되었으나 나머지 부하 전류의 경우에는 Table 2에서와 같이 급격히 상승하였다. 하지만 여러 부하 전류의 아크 고장 특성에도 불구하고 아크차단기 및 누전차단기 모두 이를 감지하여 트립 동작하지 못하였다.
Figure 5는 아크차단기와 누전차단기를 이용한 5 A와 15 A 직렬 단선 아크 실험에서 진동발생기 300 RPM으로 아크발생지점에서 관찰한 아크 파형을 나타낸 그래프이다. 아크발생지점에서의 파형을 좀 더 정확하게 확인하기 위해서 진동 주기도 조절하고 오실로스코프(HDO4054A, Teledyne Lecroy)도 다른 기기를 사용하여 실험한 결과이다. 그래프에서 직렬 아크의 전압과 전류가 제로 크로싱 구간에서 전류가 일시적으로 흐르지 않거나 정격 전류 이하의 실효 전류가 흐르는 것을 관찰할 수 있었다. 실험 결과에서 전압 파형과 전류 파형의 왜곡이 상반되게 나타나는 현상을 확인할 수 있었다. 이는 아크발생지점에서의 파형이 Figure 4와 달리 나타나는 것을 확인할 수 있었으며 이것은 측정 위치에 따라 측정하는 파형이 달리 나타났으며 알고리즘 분석 시에도 정량적인 수치로 확인할 수 있었다.
Figure 6은 직렬 단선 아크 실험 중 부하 전류 5 A, 10 A, 15 A, 20 A 조건에서 아크차단기 및 누전차단기가 트립되지 않음을 관찰하였으며 이를 촬영한 실험 사진이다.
4.2 직렬 단선 아크 알고리즘 분석 결과
직렬 단선 아크 감지 알고리즘은 아크의 전기적 특성을 반영하여 전류 파형의 왜곡 정도를 정량적으로 평가하기 위해 전고조파왜형률(total harmonic distortion, THD)와 전류의 안정성 및 순간적인 맥동(pulsing) 특성을 평가 지표로 실횻값(root mean square, RMS)를 사용하였다. 두 지표의 임곗값은 다수의 실험 데이터를 기반으로 도출하였으며, 아크 유형별 감지 특성에 따라 논리 결합(AND/OR) 방식을 적용하여 감지 신뢰성을 향상시켰다. 본 알고리즘 분석은 실험에서 데이터값을 아크발생지점에서 측정된 전압과 전류값을 참조하였다. 알고리즘 검증은 정격 부하 5 A, 10 A, 15 A, 20 A 조건에서 수행하였으며, 기본 주파수는 60 Hz, 샘플링 주파수는 1 kHz로 설정하였다. 이는 수 kHz 이상의 초고주파 아크 성분을 직접적으로 분석하기보다, 직렬 단선 아크 특유의 제로 크로싱 구간 내 비선형적 파형 왜곡(shoulder 현상)에 의해 발생하는 저차 고조파 성분의 변화를 효과적으로 검출하기 위함이다. 또한, 임베디드 차단 시스템 적용 시 데이터 처리량 증가에 따른 윈도우 크기의 비대화 및 연산 지연 문제를 방지하고 실시간 감지 성능을 최적화하기 위한 설정이다.
THD 기준값은 IEEE 519-2022 ｢Recommended Practice and Requirements for Harmonic Control in Electric Power Systems｣의 권고치를 참고하였으며 일반적으로 1 kV 미만의 저전압 시스템에서 권장되는 개별고조파왜곡 한계는 5% 이하이며 고조파 외에 여유 등을 고려하여 임곗값을 7% 초과 시 이상 아크로 판정하도록 설정하였다.
최소 아크 RMS 전류(min_arc_RMS)는 0.1 A로 설정하였으며, 이는 THD 및 RMS 변화가 노이즈에 민감하게 반응하여 오경보(false positive)를 유발할 수 있기 때문이다. 즉, 본 임곗값은 실질적인 부하 전류(≥ 0.1 A) 구간에서만 알고리즘이 동작하도록 하여 불필요한 감지를 억제하는 필터 역할을 한다. 실횻값은 주택용 배선용차단기 기준이 동작전류가 정격 전류(In)의 1.45배와 순시트립 B타입(저항 부하)을 참조하여 3 In을 임곗값 기준으로 설정하였다. 직렬 단선 아크는 재점호와 소멸을 반복하는 불안정한 특성을 가지므로, 연속된 2주기(Window) 간 RMS 맥동 비율(pulsing ratio)은 3.0배일 때, 급격한 맥동으로 간주하고 2회 연속 발생 시 감지로 판정함으로써 감지의 오경보를 최소화하였다.
결과적으로, 본 연구의 직렬 단선 아크 감지 알고리즘의 성능 기준은 THD 기준 7.0% 와 RMS 맥동 기준 3.0배(연속 2회 이상)를 초과하는 두 조건의 논리합(OR 연산 구조) 결합으로 아크 발생을 판단한다. 또한 실시간 전류 신호 분석을 통해 감지 정확도와 신뢰성 향상을 고려한 최종 알고리즘은 Figure 7에 나타내었다.
최근 학계에서는 STFT, 웨이블릿 변환, 인공지능(AI) 기반의 고도화된 아크 판별 기법들이 제안되고 있으나, 이는 다량의 행렬 연산과 복잡한 데이터 추론 프로세스를 동반한다. 반면, 본 연구의 알고리즘은 연산 복잡도를 최소화하면서 직렬 단선 아크의 고유 특성을 포착할 수 있도록 1 kHz 샘플링 기반의 2주기 단기 RMS 연산과 1,024 샘플 고정 크기를 논리합(OR) 조건문으로 결합하여 판정 루프를 최적화하였다. 특히 실제 선형 부하들의 기동 시 발생하는 과도 전류 맥동과 고조파 상승으로 인한 알고리즘의 오탐지를 방지하기 위해 시계열적 연속성 판정 기준(consecutive count)을 도입하였으며, 이를 통해 정상 기동 전류 흐름 속에서도 직렬 단선 아크 특유의 불규칙한 shoulder 왜곡 패턴이 연속된 2주기 동안 유지되지 않는다면 내부 카운터를 즉시 초기화하여 오동작을 배제하였다.
4.3 직렬 단선 아크 알고리즘 적용 분석 결과
4.3.1 5 A 직렬 단선 아크 알고리즘 적용 분석 결과
첫 번째 직렬 단선 아크 5 A, Run 1에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 32번째 샘플(시간: 0.032 s)에서 감지에 성공하였다. 두 번째 직렬 단선 아크 5 A, Run 2에서는 아크 감지가 안되어 정상 운전으로 판단하였다. 세 번째 직렬 단선 아크 5 A, Run 3에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 64번째 샘플(시간: 0.064 s)에서 감지에 성공하였다.
Figure 8은 직렬 단선 아크 5 A 실험을 3회 진행한 전압 및 전류의 초기(raw) 데이터에 대한 그래프이다.
Figure 9는 직렬 단선 아크 5 A 실험을 3회 진행한 전류 파형의 Run 1, 2, 3 그래프이다. 5 A, Run 1에서는 빨간색 수직 점선으로 표기된 부분의 감지 시간은 0.032 s이고 5 A, Run 2에서는 감지 시간 표시가 없다. 5 A, Run 3에서는 빨간색 수직 점선으로 표기된 부분의 감지 시간은 0.064 s이다.
Figure 8
Graphs analysis of voltage and current data from a 5 A series arc fault test (Run 1, 2, 3).
즉 5 A, Run 2에서는 감지하지 못하였으나 나머지는 감지에 성공하였다.
4.3.2 10 A 직렬 단선 아크 알고리즘 적용 분석 결과
첫 번째 직렬 단선 아크 10 A, Run 1에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 64번째 샘플, 시간은 0.064 s에서 감지에 성공하였다. 두 번째 직렬 단선 아크 10 A, Run 2에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 64번째 샘플, 시간은 0.064 s에서 감지에 성공하였다. 세 번째 직렬 단선 아크 5 A, Run 3에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 832번째 샘플, 시간은 0.832 s에서 감지에 성공하였다.
Figure 10은 직렬 단선 아크 10 A 실험을 3회 진행한 전압 및 전류의 초기(raw) 데이터에 대한 그래프이다.
Figure 10
Graphs analysis of voltage and current data from a 10 A series arc fault test (Run 1, 2, 3).
Figure 11은 직렬 단선 아크 10 A 실험을 3회 진행한 전류 파형의 Run 1, 2, 3 그래프이다. 10 A, Run 1에서는 빨간색 수직 점선으로 표기된 부분이 감지 시간이 0.064 s이고 10 A, Run 2에서는 감지 시간은 0.064 s이며 10 A, Run 3에서는 감지 시간이 0.832 s이다. 즉 10 A, Run 1, 2, 3에서 모두 감지에 성공하였다.
4.3.3 15 A 직렬 단선 아크 알고리즘 적용 분석 결과
첫 번째 직렬 단선 아크 15 A, Run 1에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 96번째 샘플, 시간은 0.096 s에서 감지에 성공하였다. 두 번째 직렬 단선 아크 15 A, Run 2에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 800번째 샘플, 시간은 0.800 s에서 감지에 성공하였다. 세 번째 직렬 단선 아크 15 A, Run 3에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 96번째 샘플, 시간은 0.096 s에서 감지에 성공하였다.
Figure 12는 직렬 단선 아크 15 A 실험을 3회 진행한 전압 및 전류의 초기(raw) 데이터에 대한 그래프이다.
Figure 12
Graphs analysis of voltage and current data from a 15 A series arc fault test (Run 1, 2, 3).
Figure 13은 직렬 단선 아크 15 A 실험을 3회 진행한 전류 파형의 Run 1, 2, 3 그래프이다. 15 A, Run 1에서는 빨간색 수직 점선으로 표기된 부분이 감지 시간은 0.096 s이고 15 A, Run 2에서는 감지 시간은 0.800 s이며 15 A, Run 3에서는 감지 시간이 0.096 s이다. 즉 15 A, Run 1, 2, 3에서 모두 감지에 성공하였다.
4.3.4 20 A 직렬 단선 아크 알고리즘 적용 분석 결과
첫 번째 직렬 단선 아크 20 A, Run 1에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 224번째 샘플, 시간은 0.224 s에서 감지에 성공하였다. 두 번째 직렬 단선 아크 20 A, Run 2에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 448번째 샘플, 시간은 0.448 s에서 감지에 성공하였다. 세 번째 직렬 단선 아크 20 A, Run 3에서는 아크 감지 알고리즘 실행 후 아크 차단 신호 발생 지점을 192번째 샘플, 시간은 0.192 s에서 감지에 성공하였다.
Figure 14는 직렬 단선 아크 20 A 실험을 3회 진행한 전압 및 전류의 초기(raw) 데이터에 대한 그래프이다.
Figure 14
Graphs analysis of voltage and current data from a 20 A series arc fault test (Run 1, 2, 3).
Figure 15는 직렬 단선 아크 20 A 실험을 3회 진행한 전류 파형의 Run 1, 2, 3 그래프이다. 20 A, Run 1에서는 빨간색 수직 점선으로 표기된 부분이 감지 시간은 0.224 s이고 20 A, Run 2에서는 감지 시간은 0.448 s이며 20 A, Run 3에서는 감지 시간이 0.192 s이다. 즉 20 A, Run 1, 2, 3에서 모두 감지에 성공하였다.
4.3.5 직렬 단선 아크 감지 결과 분석
Table 3은 정격전류 5 A, 10 A, 15 A, 20 A에 대해서 각각 3회 실시한 총 12개 Run에 대한 직렬 단선 아크 감지 결과를 나타낸 것이다. 총 12개 Run 중 11개 Run에서 성공적으로 아크를 감지하여 91.7%의 감지 성공률을 보였다. 직렬 단선 아크의 파형 특성상, 아크 발생 시 전류 파형이 급격하게 왜곡되고 0점 근처에서 지속 시간이 긴 zero-current period가 관찰되었다. 이러한 파형 변화는 THD 값을 급격히 증가시키기 때문에 아크 발생 직후(0.032～0.832 s) 이내 신속하게 감지되었다.
Table 3
Algorithm Results of Series Arc Fault Detection
감지 실패는 5 A, Run 2의 경우로 부하 조건에서 아크가 발생했음에도 불구하고 아크 저항이 충분히 크지 않거나, 부하의 영향으로 인해 전류 신호 변형이 일시적으로 완만해져 THD가 7.0% 미만 혹은 RMS 맥동 비율이 3.0배 미만으로 임곗값 기준을 충족하지 못했기 때문으로 분석된다.
5. 결 론
본 논문은 누전차단기와 아크차단기의 선형 부하에 대한 직렬 단선 아크 사고에 대한 감지 및 차단 동작 여부를 확인하기 위하여 실험을 실시하였다. 또한, 각 부하별 아크 상황에서 전압 및 전류 데이터를 바탕으로 경보 및 차단 시스템에 활용할 알고리즘 분석 및 차단 능력을 확인하였다.
본 직렬 단선 아크 실험 및 알고리즘을 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 직렬 단선 아크 실험에서는 아크차단기와 누전차단기에 대해서 각각 3개사 제품으로 실시하였다. 본 실험에서 정상 상태에서는 파형이 규칙적인 사인파로 나타났으나 30 s 동안 아크 사고 상태에서는 전압과 전류가 제로 크로싱 구간에서 전류가 일시적으로 흐르지 않고 아크 파형이 평탄하게 왜곡되어 유지되는 현상을 뚜렷하게 관찰 확인하였다. 각각의 차단기 트립 동작은 모든 차단기에서 일어나지 않아서 아크 사고에 대한 적응성이 없음을 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
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2. 직렬 단선 아크의 부하별로 총 12개 Run 중 11개 Run에서 성공적으로 아크를 감지하여 91.7%의 감지 성공률을 보였다. 직렬 단선 아크의 파형 특성상, 아크 발생 시 전류 파형이 급격하게 왜곡되고 0점 근처에서 지속 시간이 긴 zero-current period가 관찰되었다. 이러한 파형 변화는 THD 값을 급격히 증가시켰으며 대부분의 아크는 발생 직후(0.032～0.832 s) 신속하게 감지되었다.
또한, 감지에 실패한 5 A, Run 2의 부하 조건에서는 아크가 발생했음에도 불구하고 아크 저항이 충분히 크지 않거나, 전류 신호 변형이 일시적으로 완만해져 THD가 7.0% 미만 혹은 RMS 맥동 비율이 3.0배 미만으로 임곗값 기준을 충족하지 못했기 때문으로 분석된다.상기 결과에서 직렬 단선 아크 실험에 사용한 아크차단기 3개사는 국내 KC 인증 획득 및 일부 제품은 KSC IEC 62606 기준을 충족한 제품이다. 본 실험에서는 모든 제품이 정격 전류가 인가된 직렬 단선 아크 상태에서 트립되지 않아서 아크 검출방법이 실제 화재 발생 메커니즘을 충분히 고려하지 않았음을 실험 결과로 확인할 수 있었다. 이에 따라 아크 사고 시 전로 차단에 대한 적응성과 신뢰성을 확보하기 위해 각 부하별(5 A, 10 A, 15 A, 20 A) 아크 전압 및 전류의 전기적 특성을 데이터화 하였고 이를 바탕으로 알고리즘을 분석 및 아크 차단 성능을 평가하고 검증을 실시하였다. 3. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 순수 선형 부하 조건(5 A, 10 A, 15 A, 20 A)을 기준으로 개발 및 검증되었기 때문에, 정상적인 사용 조건에서 고조파 노이즈 및 전류 맥동을 발생시키는 냉장고, 헤어드라이어 등 다양한 비선형 부하가 혼재된 실제 전력 계통 환경에서는 오동작(false positive)의 가능성이 있는 기술적 한계를 지니고 있다. 따라서, 향후 후속 연구에서는 이러한 비선형 부하의 종류와 용량별 정상 동작 파형 데이터를 추가로 확보하고 실물 화재 모사 실험을 수행함으로써, 오차단율을 최소화하고 현장 적응성을 극복할 수 있는 지능형 아크 감지 알고리즘 고도화 연구를 진행할 예정이다.
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