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  1. (Dept. of Green Industry, Incheon Technopark, Korea.)



Efficiency, Loss seperation method, Test method, Three-phase Induction motor, Uncertainty

1. 서 론

삼상유도전동기를 국내에서 생산 및 판매하기 위해서는 산업통상자원부고시 제2022-64호 효율관리기자재 운용규정에 따라 한국에너지공단에 삼상유도전동기의 효율을 의무적으로 신고하도록 하고 있다(1). 이러한 정부 차원에서의 규제 이유는 에너지효율 향상 기술개발을 촉진하고 고효율기기로의 시장전환을 가능하게 하여, 우리나라의 에너지절약과 온실가스 감축 효과를 가져오기 위함이다. 삼상유도전동기의 효율을 신고를 하기 위해서는 효율관리 시험기관으로 지정이 된 곳에서 시험을 하는 것이 일반적이다, 이 때 기본적으로 시료 5개에 대한 효율 시험결과와 최저효율기준과 비교한 합격판정 수식을 만족해야 하고, 4개 이하로 시험한다면 전체 시료가 최저효율기준을 만족해야 한다(1). 하지만 효율시험기관에 제출한 시험결과가 실제 전동기의 참값이라고 할 수 없기 때문에 측정불확도에 따라 합격판정방법을 보완할 필요성이 제기고 있다.

주어진 물건의 길이, 무게, 부피 등과 같은 여러 가지 양의 실제의 값을 참값이라 하고, 측정결과는 참값을 합리적인 방법으로 측정하여 얻어진 양의 추정값이다. 전동기 시험에서 참값은 정해진 측정절차에 따라 무한히 반복측정하여 얻을 수 있는 값이기 때문에, 일반적인 시험에서 측정값은 추정값이 사용된다. 따라서 측정된 결과를 표현할 때는 이 추정값이 어느 정도의 불확실성을 갖는 값인지를 계산하여 함께 표현해야 하고, 표현방법은 참값이 존재할 수 있는 범위를 확률로 표현해야 한다. 이러한 측정값의 불확실한 정도를 산출해 내는 일련의 행위를 측정불확도 추정이라고 표현한다(2).

본 논문에서는 삼상유도전동기의 손실 분리법에 의한 효율 측정결과에 대한 불확도를 산출하는 방법을 제안한다. 논문에서는 최저효율 만족에 대한 최종 합부판정을 내리기 위해서 효율 시험결과에 대한 측정불확도가 고려되어야 한다는 것을 불확도의 원인 및 분석을 통하여 나타내고자 한다.

2. 본 론

삼상유도전동기의 효율을 측정하는 방법으로는 국제적으로 IEC 60034-2-1의 시험방법을 사용하고 있고, 국내에서도 KS표준화하여 동일하게 사용하고 있다. 국내에서 보급량이 많고 상당량의 에너지를 소비하는 기기 중 에너지이용합리화가 필요하다고 인정되는 기자재를 묶어서 효율관리기자재로 분류한 고시에서도 삼상유도전동기는 KS C IEC 60034-2-1에 따라 전부하효율을 측정하게 되어 있다(1).

본 논문에서 사용한 시험방법도 KS표준인 KSCIEC60034-2-1의 시험방법에서 방법 2-1-1B에 따른 추가 부하 손실 일명 손실 분리법에 따라 시험하게 된다. 해당 시험방법은 2MW까지의 삼상 기기에 적용할 수 있기 때문에 다음의 삼상유도전동기를 선정하였다(3).

표 1. 시료 사양

Table 1. Sample specification

전압

주파수

전류

출력

3 AC 440 V

60 Hz

4.2 A

2.2 kW

회전 속도

극수

효율

외부 구조

1,758 min-1

4극

89.5 %

일반 전폐형

선정한 시료는 표 1의 전기적 사양과 같이 단일 전압으로 사용되는 모터이고 효율관리기자재 운용규정에 따라 한국에너지공단에 신고가 된 제품이다. 해당시료로 KS규격에 따라 손실 분리법 시험을 하였고 KOLAS-G-001 측정결과의 불확도추정 및 표현을 위한 지침을 참고하여 측정결과에 대한 불확도 평가를 실시하였다.

2.1 손실 분리법

이 시험방법에서 효율은 개별 손실들의 합을 입력전압에서 제외시켜 출력으로 간주하고 입력대비 출력으로 효율을 산출하는 것이다. 전동기 효율에서 손실은 철손, 풍마찰손, 고정자손, 회전자손 그리고 추가 부하 손실로 분류된다.

다음의 효율 결정 방법에 따라 기본 시험을 진행한 후 손실을 계산하기 위한 추가시험이 필요하고, 시험이 종료된 후 입력전력과 각 손실에 대한 값을 산출하여 최종적으로 효율을 결정하게 된다. 전체적인 흐름은 주변 온도에서 권선 저항 측정 → 정격 부하 시험 → 부하 손실 계산 → 부하 곡선 시험 → 무부하 시험 → 일정 손실 산출 → 추가부하 손실 계산 → 총 손실 산출 → 효율 결정에 따라 진행된다.

2.2 측정 불확도

시험을 통해서 얻어지는 측정값은 반드시 어느 정도의 오차를 포함하게 되므로, 참값을 얻는다는 것은 불가능하다. 측정값은 알 수 있는 모든 요인들을 보정할 수 있다해도 완전한 보정은 불가능하고, 우연오차가 있어 측정결과에는 항상 불확실성이 존재하기 때문에 그 정도를 측정불확도로 표현해 줄 필요가 있다(2).

측정불확도를 GUM(Guide to the expression of uncertainty in measurement)에서는 측정 결과와 관련, 측정량을 합리적으로 추정한 값들의 분산 특성을 나타내는 파라미터로 정의하고 있고, VIM(International vocabulary of metrology)에서는 사용된 정보를 기초로 하여, 측정량에 대한 측정값의 분산 특성을 나타내는 음이 아닌 파라미터로 정의하고 있다(4)(5). 다시 말하자면 측정불확도는 측정결과가 포함될 수 있는 구간을 통계적으로 계산하여 표현한다고 할 수 있고, 측정결과의 불확실성에 대한 산포를 측정불확도로 계량화하여야 하고, 데이터의 표준편차, 장비의 교정 정보 등으로부터 측정불확도를 추정하여야 한다.

측정값에 대한 불확도의 요인은 다음과 같다(2).

1) 측정량에 대한 불완전한 정의

2) 측정량의 정의에 대한 불완전한 실현

3) 대표성이 없는 표본추출

4) 측정환경의 효과에 대한 지식 부족 및 환경 조건에 대한 불완전한 측정

5) 아날로그 기기에서의 개인적 판독 차이

6) 기기의 분해능과 검출한계

7) 측정표준과 표준물질의 부정확한 값

8) 외부자료에서 인용하여 데이터 분석에 사용한 상수와 파라미터의 부정확한 값

9) 측정방법과 측정과정에서 사용되는 근사값과 여러 가지 가정

10) 외관상 같은 조건이지만 반복적인 측정에서 나타나는 변동

이러한 요인들을 고려하여 다양한 통계적 처리기법이 활용되고 모집단의 특성을 표본집단의 측정값으로 점 추정하여 표기할 수 있고, 정해진 신뢰수준 안에서 측정한 대표값이 존재할 확률이 있는 구간을 모평균이 속하는 구간을 추정하여 표기하여야 한다. 측정불확도 추정에서 확률분포는 정규분포, Z분포, t분포, 연속형균등분포가 주로 활용되고 있다(6).

측정불확도 추정 절차는 그림 1과 같이 관계식을 수립하고 각 입력량별로 A형과 B형 평가에 의해 합성표준불확도와 자유도를 계산한 후, 포함 인자(확장불확도를 구하기 위하여 곱하는 수치 인자)를 합성표준불확도에 곱하여 신뢰구간으로 표현해 주긴 위한 확장불확도를 산출하게 된다.

그림. 1. 측정불확도 추정 절차

Fig. 1. Measurement uncertainty estimation procedure

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.6.863/fig1.png

측정불확도를 추정하기 위해서 가장 중요하고 우선 시행해야 할 내용은 측정값을 산출하기 위한 모델식의 수립이다. 대부분의 경우 측정량은 직접 측정되지 않고, 함수관계를 통하여 n개의 다른 양으로부터 결정된다. 효율 산출을 위한 계산식은 KS규격에 명확하게 제시하고 있어 수식 (1)과 같이 효율을 계산할 수 있다(3).

(1)
$\eta =\dfrac{P_{1,\:\theta}-P_{T}}{P_{1,\:\theta}}=\dfrac{P_{1,\:\theta}-(P_{fe}+P_{fw}+P_{s,\:\theta}+P_{r,\:\theta}+P_{LL})}{P_{1,\:\theta}}$

여기서 $P_{1,\:\theta}$ : 정격 부하 시험에서 온도 보정된 입력전력

$P_{T}$ : 총 손실

$P_{fe}$ : 철손

$P_{fw}$ : 보정된 마찰 및 풍손 손실

$P_{s,\:\theta}$ : 25℃ 온도 보정 고정자 손실

$P_{r,\:\theta}$ : 25℃ 온도 보정 회전자 손실

$P_{LL}$ : 추가 부하 손실

측정값에 대한 모델식을 세운 후에는 측정결과에 영향을 끼칠 수 있는 모든 불확도 요인에 대한 파악이다. 그림 2와 같이 효율을 계산하기 위한 입력량 중 온도 보정 고정자 손실을 구하기 위해 측정된 부하 전류, 저항, 온도의 관계식을 세우고, 각 측정 항목에 대한 A형과 B형 불확도 요인들을 추적해야 한다.

그림. 2. 효율산출 절차의 불확도 특성요인도

Fig. 2. Uncertainty Fishbone Diagram of Efficiency Estimation Procedure

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.6.863/fig2.png

여기서 사용되는 불확도 요인은 A형 평가와 B형 평가로 다시 구분한다. A형 평가는 반복측정에서 통계적으로 구하는 불확도이고, B형 평가는 통계적으로 구하지 않은 것들이라고 할 수 있다. 불확도 요인은 측정에 따라 방법에 따라 개수가 다를 수 있어, 가능한 모든 불확도가 고려되어야 한다. 입력량에서 고려된 A형, B형 표준불확도를 합성하고 각 입력량에서 합성된 불확도들에 대한 상관관계 여부를 확인하고 감도계수를 고려한 후 다시 합성하여 효율에 대한 합성표준불확도를 산출하여야 한다(7).

A형 평가에서는 유한 측정의 결과로 무한 측정의 평균값을 추정시 불확실한 정도를 나타내기 위함으로, 측정값의 평균과 표준편차를 구하고 표준불확도와 자유도를 다음과 같이 구하고,

(2)
$A형 표준불확도(u(x))=\dfrac{s}{\sqrt{n}}=\sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-평균)^{2}}{n(n-1)}}$

(3)
$자유도(\nu(x))= n-1$

여기서, s : 표준편차

n : 측정 횟수

$x_{i}$ : 측정량

B형 평가에서는 시험방법에서 제시하는 불확도, 장비의 분해능, 교정성적서에서 제시하는 불확도 등을 고려하여 모든 요인을 합성하여 B형 표준불확도($u(x)$)를 산출해야 한다. 그리고 개별 입력량의 변화에 따라 측정량이 변화하는 정도를 나타내는 감도계수($c_{i}$)를 구하기 위해 각 인자들로 편미분하여 구하고, 합성표준불확도는 식(4)와 같고, 측정불확도 추정 절차를 다시 정리하면 표 2와 같다.

(4)
$합성표준불확도(U_{c})=\sqrt{\sum_{1}^{n}(c_{i}\times U_{x_{i}})^{2}}$

표 2. 측정불확도 추정 절차

Table 2. Measurement uncertainty estimation procedure

1

수학적 모델링 수립

2

A형 평가

B형 평가

평균 및 표준편차 계산

분포 특성 결정

표준불확도 계산

표준불확도 계산

자유도 및 감도계수 계산

자유도 및 감도계수 계산

3

각 입력량별 상관관계 확인

입력량별 감도계수로 합성표준불확도 계산

4

요구되는 신뢰수준 결정

유효자유도 계산

확장불확도 계산

2.3 손실 분리법 산출을 위한 시험결과

손실 분리법으로 효율을 산출하기 위한 식(1)에서의 계산된 입력량과 그 값을 구하기 위해 KS규격에 따라 측정된 시험데이터와 계산결과는 표 3~ 표 5와 같다. 온도와 관련된 값은 짧은 시간에서도 측정값이 변동되므로 실시간으로 측정이 되어야 하기 때문에 1회만 측정하였고, 그 외의 값은 A형 평가를 위해 5회 측정후 평균값을 표기하였다.

표 3. 정격 부하 온도 시험

Table 3. Rated load temperature test

구 분

단위

시험 전

온도포화 후

권선저항

Ω

3.847

4.407

권선온도

22.8

60.8

주위온도

24.3

23.7

표 4. 부하 곡선 시험

Table 4. Load curve test

구분

단위

측정결과

부하율

%

125

115

100

75

50

25

토크

Nm

15.05

13.81

11.95

8.91

5.90

2.94

입력

W

3,144.8

2,881.4

2,492.0

1,873.5

1274.6

698.3

전류

A

5.11

4.77

4.27

3.56

2.97

2.58

속도

min-1

1745

1750

1758

1769

1779

1790

선간전압

V

440.5

440.5

440.5

440.3

440.4

440.5

권선온도

62.65

63.46

63.46

62.85

61.51

60.36

주위온도

23.6

23.6

23.6

23.5

23.5

23.5

고정자 권선저항

4.416

4.428

4.428

4.419

4.399

4.382

고정자 권선손실

W

172.98

150.83

121.21

83.90

58.35

43.85

표 5. 무부하 시험

Table 5. No-load test

구분

단위

측정결과

전압비율

%

110

100

95

90

60

50

40

30

고정자 권선저항

4.346

4.344

4.337

4.329

4.319

4.309

4.299

4.288

무부하권선손실

W

62.2

38.4

31.1

25.2

7.8

5.0

3.1

1.8

일정손실

W

138.8

97.1

84.2

74.4

45.7

40.1

35.4

31.7

무부하 시험에서 전압비율 60%, 50%, 40%, 30% 4개 지점에서 측정된 전압의 제곱에 대한 일정 손실 곡선을 작성하고, 엑셀 프로그램에서 y절편을 추정할 수 있는 예측(forecast) 함수로 사용하며 전압이 0인 지점에서의 손실을 추정하여 이 값을 풍손 및 마찰손이라고 본다(3).

표 6. 풍손 및 마찰손

Table 6. Friction and windage losses

전압비[%]

전압2[V]

일정손실[W]

60

69,810.1

45.7

50

48,371.8

40.1

40

31,164.3

35.4

30

17,632.1

31.7

0

0

27.0

표 6에서 구한 풍손 및 마찰손으로 무부하 입력전력($P_{0}$)에서 고정자 권선손실($P_{s}$)과 풍손 및 마찰손($P_{fw}$)을 제외시키면 식(5)와 같이 무부하 전압지점에서의 철손($P_{fe}$)을 구할 수 있다.

(5)
$P_{fe}= P_{c}-P_{fw}= P_{0}-P_{s}-P_{fw}= P_{0}-1.5I_{0}^{2}R_{0}-P_{fw}$

여기서, $I_{0}$ : 무부하 전류

$R_{0}$ : 무부하 운전시 권선저항

KS규격에서 제시하는 부하상태에서의 보간된 철손($cal.P_{fe}$)을 구하는 방법은 다항식 보간법과 비율 계산법이 있는데, 본 논문에서는 두 번째 방법인 비율 계산법으로 산출하였다. 이 방법은 식(6)과 같이 부하 상태에서의 내부 전압($U_{i}$)과 가까운 무부하 전압($U_{N}$)에서 철손($P_{fe}$)에 전압 비율$(U_{i}/U_{N})^{2}$을 곱하여 계산하는 것이다(3).

(6)
$cal.P_{fe}= P_{fe}\times\left(\dfrac{U_{i}}{U_{N}}\right)^{2}$

삼상유도전동기의 효율은 식(1)의 나머지 변수인 정격 부하 시험에서 온도 보정된 입력전력($P_{1,\:\theta}$), 25℃ 온도 보정 고정자 손실($P_{s,\:\theta}$), 25℃ 온도 보정 회전자 손실($P_{r,\:\theta}$), 추가 부하 손실($P_{LL}$)을 KS규격에 시험절차에 따라 구하면 표 7과 같이 계산이 가능한다.

표 7. 효율 계산

Table 7. Efficiency calculation

구 분

기호

단위

결과

보정된 출력 전력

$P_{2,\:\theta}$

W

2,202.6

보정된 슬립

$s,\:\theta$

-

0.02322

보정된 입력전력

$P_{1,\:\theta}$

W

2,492.8

보간된 철손

$cal.P_{fe}$

W

59.9

보정된 마찰 및 풍손 손실

$P_{fw}$

W

25.4

추가 부하 손실

$P_{LL}$

W

29.5

효율

$\eta$

%

88.36

2.4 손실 분리법에 의한 효율의 측정불확도 추정

식(1)에서 수립한 수학적 모델식에 따라 측정불확도를 산출하기 위해서는 먼저 각 입력량별로 측정불확도를 구해야 한다. 입력량은 그림 3과 같이 먼저 일정 손실, 온도 보정된 고정자 손실, 온도 보정된 회전자 손실, 추가 부하 손실 그리고 온도 보정된 입력전력으로 구분하였다. 구분한 각 입력량을 산출하는데 영향을 미친 인자들에 대하여 불확도를 산출하고 식(2)~(4)를 이용하여 표 2의 절차에 따라 합성하면 최종적으로 효율에 대한 합성표준불확도를 산출할 수 있다.

2.4.1 일정 손실의 측정불확도

일정 손실($P_{c}$)은 무부하 입력전력($P_{0}$)에서 무부하 권선 손실($P_{s}$)을 제외한 나머지 손실로, 마찰 및 풍손 손실($P_{fw}$)과 철손($P_{fe}$)의 합과 같다.

(7)
$P_{c}=P_{0}-P_{s}=P_{fw}+P_{fe}$

마찰 및 풍손 손실은 표 6과 같이 산출되었고 얻어진 결과는 측정값이 아닌 추정값이기 때문에 이에 대한 불확도산출이 추가적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 표 6에서 전압비 30%~60%의 각 무부하 전압제곱과 일정손실 데이터를 Excel에서 통계 데이터 분석 도구인 회귀분석을 x축을 일정손실로 하고 y축을 무부하 전압제곱으로하여, 95% 신뢰수준으로 수행하였다.

표 8. 회귀분석 결과

Table 8. Regression Analysis Results

회귀분석 통계량

다중 상관계수

두 집단의 상관관계의 정도

0.999911

결정계수

추정한 선형 모형의 적합한 정도

0.999822

조정된 결정계수

결정계수의 한계 보완

0.999733

표준 오차

표본 평균에 대한 표준편차

368.2595

관측수

측정 횟수

4

분산분석 

자유도

제곱합

제곱 평균

F 비

유의한 F

회귀

1

1,524,676,469

1,524,676,469

11,243

0.00009

잔차

2

271,230

135,615

-

-

3

1,524,947,699

 -

 -

-

계수

표준오차

t통계량

P-값

하위95%

상위95%

Y절편

-99,985

1,349

-74.102

0.00018

-105.791

-94.180

기울기

3,710

106

106.031

0.00009

3,559

3,860

표 8의 회귀분석 결과는 독립변수가 1개이기 때문에 일원분산분석과 동일하다. 일원 분산분석은 두 집단을 비교할 때, 집단 내의 분산과 평균 그리고 분산비(F 비)에 의한 F 분포로 가설검정을 하는 방법이다. 먼저 회귀분석 자체가 통계적으로 유의한지부터 확인이 필요하다. 통계에서 ‘유의하다’라는 것은 가설 검증에서의 결과가 ‘통계적으로 의미가 있다’라는 뜻과 같다. 무부하 전압제곱과 일정 손실간의 관계 유무 검정을 위하여 귀무 가설을 ‘통계적으로 유의하지 않다’로 세우고 대립 가설을 ‘통계적으로 유의하다’로 세워, 유의한 F(회귀모델이 잘못되었을 확률)가 0이 아니면 대립가설을 채택하여 통계적으로 유의함을 검증한다. 다음은 유의한 F, Y절편, 기울기의 값이 0.05미만이어야 한다. 3가지 모두 만족하기 때문에 회귀분석 결과는 유의하다(8). 표 8의 회귀분석 결과에 대한 불확도는 다음 식으로 구할 수 있다.

(8)
$S =\sqrt{\dfrac{\sum_{j=1}^{n}[A_{j}-(B_{0}+B_{1}C_{j})]^{2}}{n-2}}$

(9)
$S_{X X}=\sum_{j=1}^{n}\left(C_{j}-\bar{C}\right)^{2}$

(10)
$U_{P_{N}}=\frac{S}{B_{1}} \sqrt{\frac{1}{P}+\frac{1}{n}+\frac{\left(C_{0}-\bar{C}\right)^{2}}{S_{I X}}}$

(11)
$y=B_{0}+B_{1}x$

표 9. 불확도 변수

Table 9. Uncertainty variable

변수

설명

$S$

잔차의 표준편차

368.259

$B_{1}$

기울기

3,709.1

$B_{0}$

절편

-99,985

$P$

측정 횟수

1

$n$

1차 회귀식을 위해 측정한 횟수

4

$C_{0}$

풍손 및 마찰손

0.00027

$\bar{C}$

일정 손실의 평균값

41,745

$A_{j}$

무부하전압의 제곱(y축)

표 6의 데이터

$C_{j}$

일정 손실(x축)

$S$

잔차의 표준편차

368.3

$S_{XX}$

분산상당량

111

표 9에서의 변수로 수립한 관계식은 식(11)과 같고 y가 0일 때의 x를 계산하여 표 6과 같이 제로전압의 일정 손실을 구하였고 이에 대한 불확도는 식(8)~식(10)으로 구하면 마찰 및 풍손 손실의 불확도($U_{P_{fw}}$)는 1.2W로 계산된다.

무부하 상태에서의 철손($P_{fe}$)에 대한 표준불확도를 구하기 위해서는 각 인자인 무부하 인력전력($P_{0}$), 무부하 전류($I_{0}$), 무부하 권선저항($R_{0}$), 풍손($P_{fw}$)에 대하여 각각 측정불확도를 구해 합성하여야 한다. 먼저 무부하 입력전력의 A형 표준불확도($u_{A}$)를 구하기 위해 전동기 무부하 운전시 입력전력을 5번 측정하였고, B형 표준불확도에서($u_{B}$)는 측정한 입력전력에 대한 교정성적서에서 제시하는 불확도 값을 적용시켰다. 입력전력을 측정한 전력분석기는 3상을 각각 측정할 수 있는 계측기로 각 상에 대한 교정을 받았기 때문에 각 상의 측정불확도와 합성표준불확도에 곱하는 수치인자인 포함인자를 식(12)에 의해 합성하여 B형 표준불확도를 구하였고, 식(13)를 통해 A형과 B형을 합성하여 무부하 입력전력의 표준불확도($U_{P_{0}}$)를 구한다. 감도계수는 식(5)에 대하여 무부하 입력전력($P_{0}$)로 편미분했을 때의 값이고, 자유도는 식(14)를 통해 구할 수 있다.

(12)
$u_{B}=\sqrt{(u_{B1}/k)^{2}+(u_{B2}/k)^{2}+(u_{B3}/k)^{2}}$

여기서, $u_{B1},\: u_{B2},\: u_{B3}$ : 각 채널의 입력전력 교정에서 주어진 불확도

(13)
$U_{P_{0}}=\sqrt{(u_{A})^{2}+(u_{B})^{2}}$

(14)
$\nu =\dfrac{u_{c}(y)^{4}}{\sum_{i=1}^{n}\dfrac{[c_{i}u(x_{i})]^{4}}{\nu_{i}}}$

표 10. 무부하 입력전력의 표준불확도 산출 결과

Table 10. Standard uncertainty calculation result of no-load input power

A형 표준불확도

B형 표준불확도

1

115.2 W

채널1

1 W

2

114.8 W

3

115.5 W

채널2

1 W

4

115.4 W

5

115.5 W

채널3

1 W

평균

115.3 W

표준편차

0.2949 W

표준불확도

0.1319 W

표준불확도

0.8660 W

합성표준불확도

0.8760 W

감도계수

1

자유도

7,780

무부하 전류에 대한 표준불확도($U_{I_{0}}$)는 입력전력의 표준불확도를 산출하는 과정과 동일하다.

표 11. 무부하 전류의 표준불확도 산출 결과

Table 11. Standard uncertainty calculation result of no-load current

A형 표준불확도

B형 표준불확도

1

2.187 A

채널1

0.01 A

2

2.186 A

3

2.187 A

채널2

0.01 A

4

2.187 A

5

2.188 A

채널2

0.01 A

평균

2.187 A

표준편차

0.0007 A

표준불확도

0.0003 A

표준불확도

0.0087 A

합성표준불확도

0.0087 A

감도계수

28.455

자유도

2,256,004

저항의 표준불확도($U_{R_{0}}$)를 구하는 단계에서 저항값은 온도와 관련된 요인으로 1회만 측정했기 때문에 A형 평가는 하지 않고 B형 평가만 진행하였고 풍손 및 마찰손은 이전에 산출한 불확도 값을 사용하였다. 이렇게 식(5)에서의 모든 불확도를 산출하여 다시 식(4)에 의해 합성해 주면 표 12와 같이 무부하에서의 철손에 대한 측정불확도를 구할 수 있고 감도계수는 식(6)에서 철손에 대한 편미분값으로 구하였다.

표 12. 무부하에서의 철손 측정불확도($U_{P_{fe}}$)

Table 12. Uncertainty of measurement of iron loss at no-load($U_{P_{fe}}$)

입력량

기호

측정불확도

감도계수

입력전력

$P_{0}$

0.8760

1

무부하전류

$I_{0}$

0.0087

28.455

저항

$R_{0}$

0.0005

7.175

풍손 및 마찰손

$P_{fw}$

1.1998

1

합성표준불확도($U_{P_{fe}}$)

0.9101

1.047

보간된 철손($cal.P_{fe}$)은 무부하에서의 철손과 내부전압으로 계산된 값이기 때문에 내부전압($U_{i}$)에 대한 측정불확도를 추가로 산출해야 한다. 내부전압은 식(15)~ 식(17)로 구할 수 있기 때문에 표 13과 같이 각 인자에 대한 측정불확도를 구했다.

(15)
$U_{i}=\sqrt{(U-\dfrac{\sqrt{3}}{2}IR\cos\phi)^{2}+(\dfrac{\sqrt{3}}{2}IR\sin\phi)^{2}}$

(16)
$\cos\phi =\dfrac{P_{1}}{\sqrt{3}UI}$

(17)
$\sin\phi =\sqrt{1-\cos^{2}\phi}$

표 13. 내부전압 측정불확도($U_{U_{i}}$)

Table 13. Inner voltage measurement uncertainty($U_{U_{i}}$)

입력량

기호

측정불확도

감도계수

전압

$U$

0.4342

1.057

부하전류

$I$

0.0174

0.061

입력전력

$P_{1}$

7.1733

0.005

저항

$R$

0.0005

2.769

합성표준불확도($U_{U_{i}}$)

0.4602

0.280

표 13에서의 전압, 부하전류, 입력전력은 각각 5회 측정하여 A형과 B형을 합성한 표준불확도이고, 편미분으로 각 인자에 대한 감도계수를 계산했다.

표 12표 13을 통해 구한 무부하에서의 철손 불확도와 내부전압의 불확도 그리고 표 11과 같은 절차로 무부하 전압의 불확도를 구하여 식(18)과 같이 합성하면 보간된 철손 불확도($U_{cal.P_{fe}}$)를 계산할 수 있다.

(18)
$U_{cal.P_{fe}}=\sqrt{\begin{aligned}\left[c(P_{fe})\times U_{P_{fe}}\right]^{2}+\left[c(U_{i})\times U_{U_{i}})\right]^{2}\\ +\left[c(U_{N})\times U_{U_{N}})\right]^{2}\end{aligned}}$

여기서, $c(P_{fe})$ : 무부하 철손의 감도계수

$c(U_{i})$ : 내부전압의 감도계수

$c(U_{N})$ : 무부하 전압의 감도계수

표 14. 보간된 철손의 측정불확도($U_{cal.P_{fe}}$)

Table 14. Measurement uncertainty of interpolated iron loss($U_{cal.P_{fe}}$)

입력량

기호

측정불확도

감도계수

무부하 철손

$P_{fe}$

0.9101

1.047

무부하 전압

$U_{N}$

0.4333

0.286

내부전압

$U_{i}$

0.4602

0.280

합성표준불확도($U_{cal.P_{fe}}$)

0.9691

1

일정 손실은 식(7)과 같으므로 측정불확도는 마찰 및 풍손 손실의 불확도($U_{P_{fw}}$)와 보간된 철손의 불확도($U_{cal.P_{fe}}$)를 합성하여 계산했다.

표 15. 일정 손실의 측정불확도($U_{P_{c}}$)

Table 15. Measurement uncertainty of constant loss($U_{P_{c}}$)

입력량

기호

측정불확도

감도계수

마찰 및 풍손 손실

$P_{fw}$

1.1998

1

보간된 철손

$cal.P_{fe}$

0.9691

1

합성표준불확도($U_{P_{c}}$)

1.5423

0.0401

2.4.2 효율의 측정불확도 추정

2.4.1의 측정불확도 추정 방식으로 나머지 요인인 온도 보정된 입력전력($P_{1,\:\theta}$), 25℃ 온도 보정 고정자 손실($P_{s,\:\theta}$), 25℃ 온도 보정 회전자 손실($P_{r,\:\theta}$), 추가 부하 손실($P_{LL}$)을 산출하였다. 효율에 대한 유효 자유도가 28로 t-분포표에 따라 신뢰수준 약 95%일 때, 확장불확도를 구하기 위해 포함인자(k)는 2이다. 따라서 확장불확도($U$)는 식(19)과 같이 구했다.

(19)
$U = u_{c}\times k =0.19%$

KS규격의 손실 분리법에 의한 전동기의 효율 산출과정에 영향을 끼친 불확도에 대하여 표 17과 같이 불확도 총괄표를 정리하였다.

표 16. 불확도 총괄표

Table 16. uncertainty summaries

불확도 성분

단위

추정값

표준불확도

감도계수

기여량

자유도

$P_{c}$

$U_{fw}$

W

25.4

1.2

1

1.200

2

$U_{fe}$

W

59.9

0.969

1

0.969

$U_{P_{c}}$

W

85.3

1.542

0.040

0.062

5

$P_{s,\:\theta}$

$U_{I}$

A

4.272

0.017

57.013

0.992

52,566

$U_{R}$

Ω

4.428

0.001

27.501

0.014

$U_{\theta_{c}}$

23.6

0.05

0.406

0.020

$U_{\theta_{w}}$

63.5

0.05

0.001

0.00007

$U_{P_{s,\:\theta}}$

W

121.8

0.992

0.040

0.040

52,630

$P_{r,\:\theta}$

$U_{P_{1}}$

W

2,492.0

7.173

0.023

0.167

887

$U_{P_{s}}$

W

121.8

0.992

0.023

0.023

52,630

$U_{P_{fe}}$

W

59.9

1.954

0.023

0.023

7

$U_{N}$

min-1

1,758

0.843

1.290

1.087

10

$U_{\theta_{c}}$

23.6

0.05

7.562

0.378

$U_{\theta_{w}}$

63.5

0.05

0.035

0.002

$U_{P_{r,\:\theta}}$

W

53.7

1.164

0.040

0.047

1,246,989

$P_{LL}$

$U_{A}$

-

0.207

0.0005

142.707

0.069

18,307

$U_{T}$

N·m

11.95

0.006

4.937

0.029

18

$U_{P_{LL}}$

W

29.5

0.074

0.040

0.003

800

$P_{1}$

$U_{P_{1}}$

W

2,492.8

7.173

0.005

0.034

887

$u_{\eta}$

%

88.36

0.09

-

-

28

$U_{\eta}$

%

88.36

0.19

-

-

-

측정된 효율에 대한 불확도 보고는 다음과 같이 할 수 있다.

효율 : (88.36 ± 0.19) % (신뢰수준 약 95 %, k = 2)

위의 불확도 추정 절차에 따라 측정된 값은 약 95%의 확률로 (88.17~88.55)% 사이에 존재한다고 해석할 수 있다.

2.5 손실 분리법에 의한 효율의 측정불확도 해석

2.5.1 측정불확도가 고려된 효율의 합부 판정

시험에 사용된 2.2kW 4극의 삼상유도전동기를 국내에 판매하기 위해 요구되는 최소 효율은 89.5%이다. 단순히 손실분리법에 의한 시험방법으로 얻은 효율값은 88.36%로 최저효율 미만이기 때문에 국내에 판매할 수 없다. 그러나 회전기기의 정격 및 성능에 대한 KS표준인 KSCIEC60034-1에서 제시하는 허용 오차에 따르면, 전동기가 150kW 이하라면 효율의 기준이 89.5%가 (1-η)×(-15)% 계산에 따라 87.93%까지 측정되는 것을 허용할 수 있도록 명시되어있다(9). 따라서 불확도를 고려한 효율값이 구간 88.17~88.55%에 참값이 있고 허용 오차 범위 내에 있으므로 이 제품은 최저소비효율을 만족한다고 판정해야 한다.

2.5.2 시험결과의 정확성 제고 방안

효율 시험결과에 대한 정확성을 높이기 위해서는 표준불확도와 감도계수의 곱으로 얻어지는 기여량을 확인하고, 기여량이 큰 것부터 줄여나가야 한다.

효율을 구하는 식에서 사용된 요인들을 1차 불확도 요인 이라고 하고 각 1차 불확도 요인에서 고려된 요인들을 2차 불확도 요인이라고 한다면 표 17과 같이 구분할 수 있다. 각 요인들이 차지하는 비율을 구하기 위해 각 요인들의 기여량과 효율의 합성불확도로 식(20)과 같이 기여율을 구했다.

(20)
기여율 $(\%)=\frac{(\text { 겨여량 })^{2}}{u_{\eta}^{2}} \times 100(\%)$

여기서, $u_{\eta}$ : 효율의 합성불확도

표 17. 불확도 기여율

Table 17. Uncertainty Contribution Rate

효율

1차 요인

2차 요인

기여율

$u_{\eta}$

$U_{P_{c}}$

43.9%

$U_{fw}$

60.52%

26.6%

$U_{fe}$

39.48%

17.3%

$U_{P_{s,\:\theta}}$

18.2%

$U_{I}$

99.94%

18.2%

$U_{R}$

0.02%

≈0%

$U_{\theta_{c}}$

0.04%

≈0%

$U_{\theta_{w}}$

≈0%

≈0%

$U_{P_{r,\:\theta}}$

25.0%

$U_{P_{1}}$

2.05%

0.5%

$U_{P_{s}}$

0.04%

≈0%

$U_{P_{fe}}$

0.15%

≈0%

$U_{N}$

87.20%

21.8%

$U_{\theta_{c}}$

10.56%

2.6%

$U_{\theta_{w}}$

≈0%

≈0%

$U_{P_{LL}}$

0.1%

$U_{A}$

85.44%

0.1%

$U_{T}$

14.56%

≈0%

$U_{P_{1}}$

12.9%

-

12.9%

표 17과 같이 효율을 산출하는데 마찰 및 풍손 손실($P_{fw}$)과 회전속도($N$)의 비중이 크기 때문에 측정횟수를 늘리거나 좀 더 정밀한 시험장비를 이용하는 등의 노력으로 시험결과의 정확성을 높일 수 있다. 만약 기여율이 상대적으로 큰 비중을 차지하는 요인이 있다면 그에 대한 시험방법의 오류 또는 장비에 대한 적정성 검토를 해야 한다.

3. 결 론

본 논문에서는 삼상유도전동기의 효율측정 방법 중 하나인 손실 분리법을 통하여 산출된 결과값에 대하여 측정불확도를 산출하는 방법을 제안하였다. 손실 분리법에 의한 효율 측정불확도를 구하기 위해서는 먼저 각 입력량을 구하는데 영향을 미치는 인자들에 대하여 불확도를 산출한 다음 수학적 모델을 이용하여 표 2의 알고리즘에 따른다. 효율은 KS규격에 따라 손실 분리법을 통하여 필요한 시험결과를 산출하였고, 불확도 부분은 KS규격에서 제외되었기에 효율 시험결과를 이용하여 불확도를 평가하는 방법을 제안하였다.

효율의 완전한 측정은 불가능하기 때문에 KS규격에서도 허용 오차를 제시하고 있어, 효율에 대한 평가를 할 때에는 논문에서 제안한 절차에 따라 측정불확도가 고려되어야 타당하다.

그러므로 본 논문에서 제안한 손실 분리법을 통하여 산출된 결과값에 대한 측정불확도 추정 절차가 효율의 측정결과값에 대해 합부판정을 정하는 기준이 될 수 있기를 기대한다.

Acknowledgements

이 논문은 2022년도 중소기업 모터시험 인증지원사업 연구비 지원으로 수행된 연구결과임

References

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Ministry of Trade, Industry and Energy, May 13 2022, Regulations on Equipment and Materials/Machinery for Management of EfficiencyGoogle Search
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H. D. Jun, H.-S. Park, D.-K. Kim, K.-I. Woo, April 2015, Study on the Evaluation of Uncertainty for the Efficiency of 0.75[kW] Class Three Phase Induction Motor, The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 64, No. 4, pp. 653-659DOI
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Korean Standard Association KS C IEC 60034-1, 2017, Rotating electrical machines-Part 1:Rating and performanceGoogle Search

저자소개

박용준 (Yong-Joon Park)
../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.6.863/au1.png

He received the M.S. degree in embedded systems engineering from Incheon National University, Incheon, Korea, in 2014, where he has been working toward the Ph.D. degree in electrical engineering since 2017.

His research interests include motor test and motor standard.

Since July 2016, he has been a researcher with the Green Industry center, at the Incheon Technopark, Incheon, South Korea.

허진 (Jin Hur)
../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.6.863/au2.png

He received the Ph.D. degree in electrical engineering from Hanyang University, Seoul, South Korea, in 1999.

From 1999 to 2000, he was with the Department of Electric Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA, as a Postdoctoral Research Associate.

From 2000 to 2001, he was a Research Professor of Electrical Engineering for BK21 projects at Hanyang University.

From 2002 to 2007, he was a Director of Intelligent Mechatronics Research Center, Korea Electronics Technology Institute (KETI), Puchon, Korea, where he worked on the development of special electric machines and systems.

From 2008 to August, 2015, he was an Associate Professor with the School of Electric Engineering, at the University of Ulsan, Ulsan, South Korea.

Since August, 2015, he has been a Professor with the Department of Electrical Engineering, at the Incheon National University, Incheon, South Korea.

He has authored and coauthored over 140 publications on electric machine design, analysis and control, and power electronics.

He has one pending US patent and 20 pending Korean patents. His current research interests include high performance electrical machines, modeling, drives, new concept actuators for special purposes, and numerical analysis of electromagnetic fields.

Dr. Hur is an IEEE Fellow and is also Associate Editor for IEEE TRANSACTION ON POWER ELECTRONICS.