전력은 현대 사회를 구성하는데 있어 필수적인 자원이다. 최근, 전력에 대한 수요가 급격하게 증가하였으며 전력 수요 증가는 전력 품질의 저하를 야기하였다. 현대 사회에서 전력 품질은 일반 가정과 산업 전반에 걸쳐 큰 문제를 일으킬 수 있는 중요한 요소가 되었다. 전력 품질 문제를 예방하기 위해서는 전력 품질에 대한 계측과 초기 대응이 중요하다. 본 논문에서는 실시간으로 전력 품질을 계측하고 고조파를 분석하여 모니터링 할 수 있는 시스템 제안한다. 마이크로칩의 dsPIC33FJ256GP710A칩을 이용한 DM240001보드를 이용하여 최대 3상 3선에 해당하는 배선 방식의 전력 품질을 계측하는 시스템을 설계하였고, 계측 알고리즘의 최적화로 전력 품질의 순간적인 변화를 측정할 수 있도록 하였다. 또한, 최대 31차에 해당하는 고조파들에 대하여 전압과 전류의 왜율과 수요 전류 왜율에 대해서도 측정 가능하도록 설계하였다.
최근 정보통신산업의 발전에 따른 첨단 정보통신기기의 사용증가와 정밀제어기기, 연속공정기기의 증가는 이전의 고전적인 품질규제나 신뢰도 규정보다 더욱 엄격한 전력품질 관리기준을 요구하고 있으며, 또한 전력산업구조개편을 통한 경쟁체제 도입은 전력품질을 기반으로 한 전력거래와 계약을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 전력품질을 측정하기 위한 계측 장비들의 최근 기술 동향 및 새롭게 대두되고 있는 전력품질 모니터링 및 알고리즘에 대해 살펴본다. IEEE 1159표준을 중심으로 한 전력품질 표준에 대해 살펴보고 이를 측정하기 위한 소프트웨어와 알고리즘을 분석하도록 한다. 마지막으로 현재 (주)LG산전이 공동 개발하고 있는 전력품질 분석시스템과 소프트웨어의 구조와 기능에 대해 살펴보기로 한다.
전력품질에 대한 관심과 요구가 증가되고 있는 최근의 상황하에서 기존의 전력품질 관리방 법의 개선과 새롭게 대두되는 전력품질 사항에 대한 정확한 정의와 대책이 필요하게 되었 다. 국내에서는 아직 대비가 미비한 실정이며 외국의 경우에는 장비의 도입비용이 고가이며 고정형이 대부분인 문제가 있다. 본 논문에서는 새롭게 대두되는 미소 외란에 의한 전력품 질 사항에 대해 명확하게 판단하고 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 개발된 측정장 치는 이동형으로 만들어졌으며 제작소요비용이 몇십 만원대로 그 기능이나 성능에 비해 저 렴하다. 그리고 500$\mu\textrm{s}$의 샘플링 시간에 의해 만들어진 입력 데이터로 실험을 하고 결과를 분석하여 장치의 효용성을 입증하였다.
S-Transform은 어떠한 신호의 변환 후 원 신호의 주파수 및 크기를 모두 알 수 있는 효과적인 방법이다. 따라서, 본 논문에서는 IEEE에서 제시한 전력품질 이벤트의 분류를 기반으로 S-Transform 기반의 전력품질 이벤트의 측정지수를 제안하였다. 제안한 측정지수의 효율성을 검증하기 위하여, ATPDraw를 이용하여 고장 및 비선형 부하를 모의하였다. 그 결과를 이용하여 S-Transform을 수행하여 제안된 측정지수의 효율성을 검증하였다.
현대중공업은 2009년 충북 음성에 500kW급 태양광 발전소를 건설하여 태양광 인버터 개발품에 대한 실증시험을 진행하고 있다. 본 연구의 목적은 태양광 발전소내에서의 실제 발전 전력을 분석하여 고품질의 전력을 발전하는 제품을 만들고자 하는 데 있다. 전력의 품질은 태양광 인버터의 제어특성 뿐만 아니라 일사량이나, 구름의 움직임, 온도 그리고, 계통의 부하에 따라 변화하므로 발전량 전영역에서 고품질의 전력을 생산하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 전력의 품질을 확인하기 위하여 역률 및 고조파를 측정하여 나타내었다. 연구 결과 저전력에서의 역률 및 고조파의 큰 변화를 확인할 수 있다.
태양광발전, 풍력발전등의 분산형 전원의 보급, 전력전자기기의 보급 확대, 부하설비의 다양화등에 의해, 교류 계통의 전력품질에 대한 관심이 높아지고 있다. 전력품질로서 지금까지 전압, 주파수, 평균정전회수, 정전시간, 순간전압강하, 고조파에 주안점을 두고 있었다. 여기서는 전력품질 국제규격의 현재의 적용규격과 장래의 발전방향에 대하여 비교, 검토한 사례를 소개하고자 한다.
본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.
고도화, 정보화시대를 맞이하여 대형인버터, 컴퓨터 등 전력풀질을 저하시키는 비선형 부하의 보급이 확대되고 있으며, 이들 비선형부하에 의한 전력품질 저하시 공정제어기, 마이크로프로세서 등과 같이 전력품질에 매우 민감한 기기의 오동작 등으로 경제적 피해가 증대되고 있다. 따라서 중요부하 및 계통을 보호하기 위한 전력전자 기술을 응용한 전력품질 보상기기 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 전력품질 향상기기 성능평가 텐 실증기술 개발을 위한 전력풀질 실증시험장 구축 및 전력풀질 향상기기 실계통 적용시 효과분석을 위한 해석기법을 확보하고자 하였다. DSTATCOM, DVR, SSTS 등 전력품질 향상기기의 성능평가를 위해서 실계통에서 발생되는 외란을 모의할 수 있는 외란발생장치 등 시험설비와 전력품질 향상기기 및 실증시험설비를 제어하는 S/W와 시험결과를 분석하기 위한 전력품질 측정 및 분석시스템을 구축하였다. 순간전압강하, 순간전압 상승 파형을 외란발생장치를 구현하고 전력품질 향상기기의 보강효과를 분석하였다. 또한 전력품질 향상기기(DVR, DSTATCOM, SSTS)와 부하 등 시험설비에 대하여 EMTDC 프로그램용 모델 및 해석기법을 개발하였다.
전력 계통에서 발생하는 고조파는 전동기 등 기기 오동작 및 고장, 불필요한 전력 소모 등을 야기시킨다. 고조파 발생에 대한 근본적인 대책은 고조파 발생 원인을 찾아 제거하는 것이며 본 논문에서는 아날로그 디바이스사의 ADE7880을 이용하여 고조파 발생 원인을 실시간으로 파악할 수 있는 전력품질 측정장치를 제작하고 동작을 검증하여 다양한 전력 품질 측정 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 전력은 일반적으로 45Hz에서 66Hz까지의 라인 주파수를 가지고 있는데, 본 연구에서 사용한 ADE7880 필터대역인 2.8kHz 밴드 내에서 분석될 수 있는 고조파의 수는 2800/f로 최대 2800/45 = 63차 고조파까지 가능하며, 라인주파수가 60Hz인 한국에서의 최대 고조파차수는 2800/60 = 46차까지 측정할 수 있었다. 또한 전압, 전류, 전력 측정의 정확도는 0.1%이내의 오차를 가져 매우 정밀한 수준임을 확인하였다.
사회의 발달로 인하여 전력에 대한 수요가 증가함과 동시에 전력의 품질 관리가 중요한 문제로 부상하였다. 이러한 전력관리를 효율적으로 수행하기 위하여 본 논문에서는 다선로 전력 계측을 위한 DSP 기반 전력 측정 시스템을 제안한다. 종래의 전력 계측 시스템이 하나의 선로의 전력만을 측정 할 수 있었기 때문에, 개별 선로에 대한 전력 품질 측정을 위해서는 선로마다 전력 품질 측정 장치가 필요로 하였으며 이는 비용적인 문제로 인하여 시스템의 실제 구현이 불가능한 구조였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 디지털 신호 처리 알고리즘을 이용하여 최대 12개소의 전력 품질을 실시간 계측 할 수 있는 시스템을 제안하며, 이를 토대로 한 시제품을 한국전기연구원의 공인시험 성적서를 통하여 그 성능을 평가 받았다. 성능 시험결과 정밀 계측의 오차 범위 ${\pm}0.3%$의 우수한 성능임을 평가 받았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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