각 송전선로의 임피던스 변화에 대한 과부하 선로 조류의 민감도를 통하여 과부하 선로를 해소하기 위한 여유 송전선로의 투입과 운전 중인 선로의 차단을 한꺼번에 체계적으로 수행하는 민감도와 스위치 상태변경을 최소화하는 스위칭의 알고리즘이 제시된다. 이를 통해 수많은 케이스의 스위칭 경우의 수를 대폭적으로 줄임으로써 효율적으로 선로 스위칭을 수행하여 효과적인 과부하 해소 대책을 세우는 기법을 제시한다. 이 기법을 IEEE 39 모선 시스템에 적용하여 제시된 알고리즘의 효과를 보여준다.
기존 배전계통에 있어서의 조류는 변전소에서 선로말단을 향한 단방향이지만, 분산전원이 연계된 배전계통의 경우에는 그 출력 용량의 여부에 따라 양방향의 전력조류가 발생할 가능성이 있어, 계통운용상 여러가지의 문제점이 야기될 수 있다. 특히, 태양광발전이 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 동일 뱅크의 타배전선로에서 사고가 발생하면 태양광발전이 연계된 건전한 배전선로의 보호협조기기(리클로져)가 오동작하는 사고가 발생하는 경우가 실 계통에서 빈번하게 발생하고 있다. 이에 의하여 건전한 선로의 부하가 정전을 경험하는 심각한 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 MATLAB/SIMULINK을 이용하여 모델링과 시뮬레이션을 수행하여, 상기의 보호협조기의 오동작 문제점을 분석하고 해석하였다.
대규모 배전계통 설비의 합리적인 운용과 안전성을 제고하기 위해서는 시스템의 불평형 상태를 정확하게 파악하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 전송선로와 부하의 불평을 고려한 3상 조류계산에 의하여 시스템의 불평형상태를 평가하였다. 이를 위하여, 먼저 전송선로에서는 선로정수에 상호결합과 상배치 및 연가의 영향을 고려하여 모델링하였고, 변압기는 1, 2차의 결선방식에 대하여 상호결합관계를 고려하였고 변압기 철손도 전압의 함수로 표현하여 계산하였다. 발전기모델에서는 돌극효과를 고려할 수 있도록 하였으며, 전력조류계산 알고리즘에서는 전력방정식을 상전압으로 표현하여 뉴톤-랩슨법으로 프로그램화 하였다.
본 논문에서는 분산전원을 포함하는 배전계통을 위한 3상 조류계산 프로그램에 대하여 소개한다. 이 프로그램은 배전계통의 방사상 구조를 가정하여 개발된 것이 아니므로 어떠한 구조로 구성된 배전계통이라도 모두 사용이 가능하며, 불평형 부하 및 불평형 선로를 포함하는 계통에 대해서도 해를 구할 수 있도록 고안되었다. Voltage regulator는 각 상별로 tap을 조정할 수 있는 3상 변압기로 모델링하였으며, 분산전원은 계통 내 다양한 위치에 배치하여 수렴특성을 확인하였다. 3상 불평형 부하와 단상 및 2상 선로를 포함하는 20모선 시험 계통을 구성하여 수행한 사례연구에서 조류계산 프로그램은 가혹한 중부하 환경에서도 훌륭한 수렴특성을 보여 주었다.
종래의 배전계통에 있어서의 전력조류는 변전소에서 선로말단을 향한 단방향이었지만, 분산형전원이 연계된 배전계통의 경우에는 그 출력용량의 여부에 따라 양방향의 전력조류가 발생할 가능성이 있어, 계통운용상 여러 가지의 문제점이 야기될 수 있다. 분산형전원에 대규모전원의 보완적 역할과 배전선로상의 국부적 부하 감당 역할을 부과하여 그의 적극적 활용을 꾀하기 위해서는, 분산형전원으로부터 배전계통에 전력을 공급하는 역조류의 기능을 허용할 수 있는 양방향 보호협조방식의 체제를 확립할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 상기에서 지적된 문제점들에 대해서 배전계통의 보호체제와 분산형전원의 보호장치가 서로 협조하여 대처할 수 있는 보호협조방안을 제시한다.
This paper presents an application of artificial neural networks(ANN) to assess the dynamic security of power systems. The basic role of ANN is to provide assessment of the system's stability based on training samples from off-line analysi. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of ANN is a mapping of the pre-fault, fault-on, and post-fault system conditions into the CCT's. In previous work, a feed forward neural network is used to learn this mapping by using the generation outputs during the fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault considered. In order to enhance the speed of security assessment, the bus data and line powers are used as the input data of the ANN in thil paper. Test results show that the proposed neural networks have the reasonable accuracy and can be used in on-line security assenssment efficiently.
복잡화된 국내 전력계통의 부하는 지속적으로 증가하는 반면 새로운 설비의 건설이 어렵고, 지역 편중화된 발전설비 때문에 선로 과부하, 고장전류, 전압안정도 문제가 발생하고 있다. 초고압 선로의 고장은 계통을 크게 불안정하게 하기 때문에 고장에 의해 영향을 받는 지역과 고장 후 계통의 조류변화를 분석하는 것은 중요하다. 현재 고장의 영향을 분석하기 위하여 조류계산을 통한 정적해석과 시모의를 통한 동적해석을 사용하다. 그리고 좀 더 큰 그림을 그리기 위하여 각종 전압안정도 지수를 사용한다. 하지만 일반적으로는 고장이후 계통에서 유효전력 흐름에 변화가 있는 지역을 분석하기 위해서는 번거로운 작업이 필요한 단점이 있다. Generation loass coefficient(GLC)는 transmmision loss factor(TLF)에서 발생한 문제를 분석하기 위해 제안되었고, load loss coefficient(LLC)는 각 부하에 전력을 공급하기 위해 발생하는 손실을 발전기별로 분석하기 위해 제안되었다. 위의 두 지수는 계통해석을 위해서 제안된 것은 아니었으나 전력조류추적기법을 기반으로하여 개발되었기 때문에 계통의 전력조류 흐름 변화에 대한 정보를 담고 있다는 특징이 있다. 본 논문에서는 GLC와 LLC의 개념에 대하여 설명하고 계통에서 발생하는 고장의 영향을 해석하는 관점에서 GLC와 LLC를 활용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 GLC와 LLC지수로 계통에 대한 이해를 높이는 방안에 대하여 제안한다.
이 논문은 극좌표이 선로조류방정식을 이용하여 전압안정성 여유전력을 평가하는 고속계산법을 제안한다. 여기서, 선로조류방정식은 상태변수 Vi, $\delta$i, Vj와 $\delta$i 그리고, 선로정수 r과 x로 구성되는데 극좌표계의 특징을 이용하면 이것은 두 개의 변수 Vi와 Vj를 가진 하나의 식이 된다. 그리고, j 모선이 조류계산에서 전압크기로 지정되는 발전기 또는 slack 모선이라면, 변수 Vi만을 가진 하나의 식 즉, {{{{ { V}`_{i } ^{2 } }}에 대한 2차 방정식으로 정식화된다. 그러므로, 전력조류다근은 간단한 계산을 통해 구할 수가 있는데 이와 같이 구해진 다근은 감도해석 또는 다근의 근접도를 통해 전압안정도를 평가할 수 가 있었다. 또한, 전압안정도 평가시에 중요한 요소인 전력용 콘덴서와 같은 조상설비를 고려하여 전압안정성 여유전력을 평가하는 방법을 개발하였다. 제안한 방법을 시험계통에 적용하여 유효성을 입증하였다.
조류계산은 전력계통해석에서 가장 기본적인 것이다. 일반적으로 조류계산은 선로의 3상을 평형으로 간주하여 한상에 대해서만 해석하였다. 삼상조류계산의 복잡함에 비해 그 필요성은 크지 않았기 때문이었다. 한편, 80년대에 소프트웨어 위기의 대안으로 제시되었던 객체지향기법(OOP)은 객체의 효율적인 모델링을 통해 복잡하고 거대한 프로그램의 작성을 보다 용이하게 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 전력계통의 콤포넌트와 그 콤포넌트로 구성된 전력계통을 모델링하였고 계산에서 사용하는 수학적 모델을 모델링하였다. 또한 본 논문에서 사용한 객체지향 언어인 C++의 큰 특징인 template을 적응하였다. 결과적으로 기존의 단상 조류계산과 삼상조류계산이 사용되는 콤포넌트의 모델이 다른 것을 제외하고는 전체적인 구조를 동일하게 할 수 있었다.
종래의 배전계통에 있어서의 전력조류는 변전소에서 선로 말단을 향한 단방향이었지만, 태양광전원이 연계된 경우에는 그 출력용량의 여부에 따라 양방향의 전력조류가 발생할 가능성이 있어, 계통운용상 여러 가지의 문제점이 야기될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 전원 연계에 따른 정상상태 시와 각종 전력품질에 대한 문제점을 상세히 분석하기 위하여, 실계통의 특성을 모의한 태양광전원 평가 시뮬레이터를 제작하였다. 그리고 이 장치를 이용하여 역률, 선로길이, 태양광발 전량의 변동에 따른 계통의 다양한 운용특성시험을 수행하여 제안한 평가 시뮬레이터의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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