New methodology for probabilistic reliability based grid expansion planning of HVDC in power system including Wind Turbine Generators(WTG) is developed in this paper. This problem is focused on scenario based optimal selection technique to decide best connection bus of new transmission lines of HVDC in view point of adequacy reliability in power system including WTG. This requires two kinds of modeling and simulation for reliability evaluation. One is how is reliability evaluation model and simulation of WTG. Another is to develop a failure model of HVDC. First, reliability evaluation of power system including WTG needs multi-state simulation methodology because of intermittent characteristics of wind speed and nonlinear generation curve of WTG. Reliability methodology of power system including WTG has already been developed with considering multi-state simulation over the years in the world. The multi-state model already developed by authors is used for WTG reliability simulation in this study. Second, the power system including HVDC includes AC/DC converter and DC/AC inverter substation. The substation is composed of a lot of thyristor devices, in which devices have possibility of failure occurrence in potential. Failure model of AC/DC converter and DC/AC inverter substation in order to simulate HVDC reliability is newly proposed in this paper. Furthermore, this problem should be formulated in hierarchical level II(HLII) reliability evaluation because of best bus choice problem for connecting new HVDC and transmission lines consideration. HLII reliability simulation technique is not simple but difficult and complex. CmRel program, which is adequacy reliability evaluation program developed by authors, is extended and developed for this study. Using proposed method, new HVDC connected bus point is able to be decided at best reliability level successfully. Methodology proposed in this paper is applied to small sized model power system.
최근 전 세계적으로 에너지 고갈과 기후변화 문제로 인하여, 재생 가능하고 친환경적인 태양광전원에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나, 이러한 태양광전원은 주변 환경에 따라 출력이 크게 변동되는데, 일부 모듈에만 음영이 발생하여도 태양광전원의 전체적인 운용 효율이 상당히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 즉, 기존의 제어방식에서는 모듈을 직렬로 연결된 스트링들이 인버터에 연계되어 있으므로, 일부 모듈에 부분 음영이 발생하면 해당 스트링의 전압이 인버터의 동작전압범위를 벗어나게 되어, 해당 스트링이 인버터에서 탈락되는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 음영에 의하여 태양광 스트링이 인버터에서 탈락되는 것을 방지하기 위하여, 태양광스트링에 리튬이온전지를 연결한 태양광전원 운용효율 향상장치의 제어알고리즘을 제안한다. 또한, 전력전자 회로해석 상용 프로그램인 PSIM S/W를 이용하여 태양광스트링, 리튬이온전지, 계통연계형 인버터로 구성된 태양광전원의 운용효율향상장치의 모델링을 수행하여 운용 특성을 분석한 결과, 직렬로 연결된 리튬이온전지가 부분 음영에 의하여 전압 저하를 발생한 해당 스트링의 전압을 보상함으로서, 해당 스트링이 인버터에서 탈락되는 현상을 개선하여 태양광전원의 운용효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
전세계적으로 화석연료의 고갈위험과 환경오염에 대한 에너지의 부족 문제를 해결하기 위하여, 신재생에너지에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 우리나라에서도 2030년까지 신재생에너지의 비중을 전체 발전량의 20[%]인 63.8[GW]까지 확대하기 위하여 정책 및 제도가 추진되고 있다. 하지만, 태양의 위치 변화에 따라 주변 고층 건물 및 나무 등에 의하여 태양광 어레이에 음영이 발생하면, 해당 어레이의 출력 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 음영으로 인한 출력 손실을 개선하기 위하여, 음영이 발생하지 않은 영역의 태양광모듈을 와이어와 스위치에 의해 전기적으로 회로 구성을 변경하는 태양광 어레이의 출력향상 알고리즘을 제안한다. 또한, 전력전자 회로해석 상용 프로그램인 PSIM S/W를 이용하여, 태양광 어레이, 와이어 및 절체스위치, 계통연계형 인버터로 구성된 태양광전원의 모델링을 제시한다. 이를 바탕으로 태양광전원의 운용 특성을 분석한 결과, 음영이 50%가 발생하면 기존에 방식에서는 출력이 발생하지 않지만 제안한 방식에서는 음영이 발생한 어레이와 발생하지 않은 어레이를 분리시켜, 전압을 246[V]로 회복시키고 지속적으로 출력을 유지할 수 있어, 태양광전원의 운용효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 지속 가능한 도시시스템 구축을 위해 신, 재생에너지 시스템에 대한 사회적 관심이 집중되고 있으며, 이에 따른 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 전체 에너지 소비의 40% 이상을 차지하고 있는 건설부문 또한 이러한 경향이 두드러지고 있다. 조경부문도 재생에너지설비가 적용된 다양한 조경시설물이 제작, 설치되고 있으나, 계획, 설계단계에서 활용 가능한 체계적인 연구가 아직 국내에 보고되고 있지 않다. 본 연구는 조경시설물에 재생에너지 시스템을 적용하면서 발생되는 에너지, 경제적 효과를 정량적으로 도출하여 조경계획 및 설계에 활용하고자 한다. 이를 위해 서울, 인천, 대구의 도시공원 내 가로등 전력을 계통연계형 태양광시스템으로 대체하는 스마트 가로등 적용 시나리오를 적용하여 에너지, 경제적 해석을 수행하였다. 전산모의는 NASA Satellite Meteorological Data를 이용한 청정에너지 전산모의 프로그램인 RETScreen$^{(R)}$을 적용하였다. 결과적으로 해당 도시의 기후적 특성에 따라 발전량 및 경제성의 차이를 보였으며, 본 연구결과는 향후 조경계획 및 설계에 건전한 재생에너지 시스템 적용을 위한 의사결정에 활용될 것으로 사료된다.
최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
자율신경계는 불수의적 활동 기능을 조절해 주는 신경계통으로, 자율신경계의 활성 정도를 정량적으로 평가하기 위해 심박 변이도가 이용된다. 그러나 심박 변이도는 환경 변화나 심리 상태의 변화 등에 민감하게 반응하며, 자세와 수면 박탈에 의해서도 심박 변이도가 달라질 수 있다. 특히 전자파 자원자 연구에서는 자각 증상 및 인지 여부에 의한 수면 박탈로 심박 변이도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자세에 따른 수면 박탈 횟수와 심박 변이도를 30분간 6 stage에서 측정하였고, 앉은 자세와 누운 자세에서 측정된 심박 변이도를 비교하여 앉은 자세나 누운 자세에서 심박 변이도를 측정하는 실험에 어떠한 자세가 적합한지 결정하고자 하였다. 심박 변이도 분석은 전력 스펙트럼을 이용한 주파수 영역에서의 LF (low frequency) / HF(high frequency)를 이용하였고, stage 1을 100%로 하여 개인 및 성별에 따른 초기 LF/HF 차이를 상쇄시켜 주었다. LF/HF 증가는 교감 신경의 활성 증가를 나타내고 감소는 교감 신경의 활성 감소를 나타낸다. 교차 분석 결과 수면 박탈은 자세의 영향을 받는 것으로 나타났으며 (p=0.002), LF/HF에 대하여 자세만을 변수로 고려하였다. 앉은 자세에서 수면 박탈 횟수는 모든 stage에서 누운 자세보다 유의하게 적었다 (p<0.05). 자세는 LF/HF에 유의한 영향을 끼쳤으며 (p=0.033), 앉은 자세에서는 stage 1과 비교하여 LF/HF가 stage 4, 5, 6에서 유의하게 증가하였고 (p<0.05), 누운 자세에서는 stage 1과 비교하여 모든 stage에서 LF/HF가 유의하게 증가하였다 (p<0.05). 따라서 앉은 자세가 누운 자세보다 수면 박탈 횟수가 적고 LF/HF 변화가 작기 때문에 피험자가 깨어 있어야 하는 심박 변이도 측정 실험에 있어서 더 적합한 자세라고 사료된다.
현 단계에서 우리의 양계농은 효율적인 계분건조기의 개발을 절실히 필요로 하며, 이를 위한 설계 및 개발에 필요한 계분의 물성 및 건조특성의 구명이 또한 시급한 선결과제로 대두되고 있다. 이와 같은 시대적 요청에 따라 본 연구는 다음과 같은 목적을 가지고 연구를 수행하였다. 1. 환경공해의 주원인인 계분의 비료화 적정처리를 위한 계분건조기의 설계 및 개발에 필요로 하는 계분의 건조특성을 구명한다. 2. 이를 위하여 시작기를 제작하고 시작기의 건조특성과 성능을 분석하고 발전방향을 제안하는 데 있다. 상기와 같은 연구목적을 달성하고자 본 연구에서는 시작기를 제작하였으며, 1992년 3월 13일과 14일 양일에 걸쳐 시작기를 이용하여 건조시험을 3회 실시하였다. 시험결과의 분석에 따라 다음과 같은 결론을 유도할 수 있겠다. 1. 시작기는 계분건조작업을 연속적으로 아무런 문제없이 수행할 수 있었으며, 건조작업 중에 배기가스로부터 예상되는 악취의 발생은 감지하기가 어려울 정도의 수준으로 나타났으므로 대기오염 공해는 문제가 되지 않을 것이 예상되었다. 2. 비료로서의 가치 및 영양적 가치를 지닌 계분의 건조특성을 보면, 함수율 80%에서 50%까지는 1단계 항률건조를 하며, 그 후 50%에서 40%까지는 1단계 감률건조를 한다. 다시 40%에서 23%까지 2단계 항률건조가 있고, 그 뒤에 2단계 감률건조가 있다. 3. 일반적으로 물 1kg을 제거하는데 필요한 소요열량을 2,512kJ/kg(600kcal/kg)로 계산하여 건조기를 설계하면 적정설계를 할 수 있겠다. 4. 계분의 건조에 따른 성분변화를 분석하고자 실험실에서 건조에 사용된 생계분의 샘플을 사용하여 함수율 70%, 30%, 15%, 0%로 건조하여 각각의 성분변화를 분석하였다. 5. 함수율 79.2%의 생계분을 건조할 때, 시작기에 의하여 건조된 계분의 최종함수율은 건조조건의 변화에 따라 38.7~57.9%의 범위를 나타났으며, 이때의 건조작업능률은 189.8~197.0 kg/h로 분석되었다. 6. 건조작업 중에 소요되는 전력은 9.5~19.3 Wh/kg이었으며, 연료효율 6.9~9.3kg-$H_2$O/L와 열효율 50.2~65.1%에 의한 수분증발량은 124.0~125.4 kg-$H_2$O/h 로 나타났다. 7. 건조기의 열효율을 70%를 기준으로 평가한다면, 시작기의 열효율은 조금 낮은 수준이며, 열관리 계통의 개선을 필요로 하였다. 8. 제작된 계분건조기의 시작기를 15,000수 규모의 양계농장에서 사용한다면 관행의 계분처리 방법에 비하여 약 590,700(원/월)의 비용을 절감할 수 있을 것으로 추정되었다
ESS는 각 제품의 품질 및 안전성이 보장되더라도 현장에서 조립하는 사람 혹은 환경에 따라 완성 품질이 달라지므로, 설치공정의 표준화 및 현장에 설치된 ESS에 대한 안전성 시험평가기술의 개발이 요구되고 있다. 또한, 선진국에서는 ESS의 성능을 보다 정확하고 신뢰성 있게 검증하기 위하여, H/W에 의한 성능 시험뿐만 아니라 S/W에 의한 성능검증도 요구하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현장에 설치되어 있는 ESS의 성능을 평가하기 위하여 SAT(Site Acceptance Test)용 평가알고리즘을 제안하였다. 또한, 전력계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 ESS의 SAT용 시험장치를 모델링 하고, 이를 바탕으로 30[kW]급 시험장치를 구현하였다. 상기에서 제안한 평가알고리즘을 이용하여 다양한 시뮬레이션과 특성시험을 비교한 결과, 용량 및 Round-trip 효율, Duty-cycle 추종특성, LVRT 특성, Anti-islanding특성에 대한 ESS의 성능을 정확하게 평가할 수 있었고, 모델링에 의한 특성과 시험장치에 의한 특성이 거의 동일하게 나타나, 본 논문에서 제안한 평가알고리즘의 유용성을 확인하였다.
유럽과 북미에서는 건물 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 가정용 에너지저장시스템(ESS)에 주목하고 있다. ESS는 배터리의 충전 및 방전을 통해 전력량을 저장 및 관리하는 시스템이다. ESS는 주파수 조정용, 신재생에너지 연계용 및 피크 저감을 위한 건물용으로 사용된다. PV 연계형 ESS는 발전 시간대의 부하에 공급하고 남은 PV 발전량을 저장하여 비발전 시간대의 부하에 공급함으로써 신재생 발전출력의 안정화를 기할 수 있다. 국내에서의 ESS 시장은 주파수 조정용, 신재생 발전출력 안정용 및 건물용으로 보급되고 있으나, 가정용 ESS는 시장이 아직까지는 형성되지 않고 있다. 낮은 전기요금, 가정용 누진요금체계 및 ESS의 높은 가격 때문인 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 가정용 ESS의 보급방안을 검토하고자, HOMER를 이용하여 가정용 전기요금, 가정용 ESS 가격, PV 모듈 가격을 변수로 국내 공동주택 세대 단위에서 활용할 수 있는 PV연계 가정용 ESS의 경제성을 분석하고자 한다. 분석결과, 현재 가격 조건에서는 PV 연계 ESS를 설치하는 것보다 저렴한 계통전기를 사용하는 것이 경제적이므로 보조금 없이 ESS를 활용하기에는 어렵다. 공동주택용 ESS의 시장은 세대 PV 발전용량이 증가해야 하며, 소용량의 ESS가 개발되어야만, 시장이 열릴 것으로 판단된다.
최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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