본 논문에서는 사고나 계획정전 등으로 인한 건전 정전구간에 신속하게 전원을 공급하는 방안을 제시하였다. 제시한 부하복구방안은 연계개폐기로부터 공급피더 방향으로 계통을 역방향으로 탐색하고 탐색시 저장된 경로와의 조합을 이용하여 구해짐으로써 계통의 탐색공간이 대폭 줄어들게 되어 신속한 복구방안의 제시가 가능하다. 또한 공급 여유량을 미리 확보하는 2단계의 부하복구, 모든 구간에 대한 복구가 불가능한 경우 부하를 차단하는 방안 등이 포함되어 있으므로 광역정전이나 다중사고 및 중요수용가를 고려한 부하복구, 배전자동화시스템과 연계된 부하 복구에도 이용할 수 있다.
신경회로망을 이용한 변압기의 단기 부하예측 알고리즘을 제안한다. 변압기에 대한 단기부하예측은 그 필요성에도 불구하고 연구자들에게 많은 관심을 받지 못했다. 제안된 알고리즘은 입력값으로 예측일 이전의 변압기 최대부하와 해당지역의 최고온도, 최저온도 그리고 예측일의 최고온도, 최저온도로 구성하고 적절한 학습케이스를 선택하여 신경회로망의 학습을 통해 배전용 변압기의 단기부하예측을 수행하였다. 제안된 방법은 서울 남현동의 배전용 변압기를 샘플로 추출하여 예측하였다. 예측결과 배전용 변압기의 부하예측에 대한 정확도의 우수성을 확인했다. 제안된 알고리즘은 배전용 변압기의 과부하에 의한 사고 예방에 도움을 줄 것이다.
본 연구에서는 배전계통에서 부하불평형을 고려한 분산형 전원의 운영에 대한 계획을 제안하였다. 또한, 배전계통의 실제 부하구성 분포를 고려하기 위하여 부하모형은 가정용, 산업용, 상업용, 사무용 및 농업용 부하 등의 집단 부하로 모형화 하였다. 또한, 목적함수로는 계통 유효전력손실을 사용하였고 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선 전압을 제약조건으로 정식화하였으며, 이 목적함수와 제약조건에 대한 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, GA를 사용하여 최적해를 탐색하였다.
일반 가정집 부하는 컴퓨터, 비디오, 냉장고, 마이크로웨이브 오븐, TV, 오디오 등의 많은 비선형 부하를 가지고 있다. 이들 비선형 부하는 고조파 전류를 발생시키고, 전력계통의 정현파 전압을 왜곡시킨다. 고조파 측정 결과로 고조파는 시간에 따라 변하는 특성이 관측되었다. 시간에 따라 변하는 고조파를 해결하기 위해서 쓰이는 가장 보편적인 방법은 누적확률을 사용하는 것이다. 본 논문에서는 일년동안 일반 가정집 부하의 고조파 측정을 하고, 현존하는 가정집 부하의 고조파 수준과 미래의 고조파 영향을 예측하기 위한 목적의 조사를 심도 있게 다루고자 하였다.
현재 운용되고 있는 직접부하제어 알고리즘은 직접부하제어 사업에 참여에 따른 수용가의 개별 부하별 우선순위가 고려되지 않고 있고, 또한 제어 시간도 수용가의 불편을 고려되지 않고 획일적으로 일정 시간대에 일률적으로 수용가의 부하를 제어함으로써 참여 수용가의 불편 증대로 참여율이 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 참여 수용가의 불편을 최소화시키고 또한 개별 부하에 대한 우선순위 요구를 최대한으로 반영하기 위해 우선순위 기반 동적 프로그래밍을 이용한 직접부하제어 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 직접부하제어가 발생되기 1시간 전에 참여 수용가가 스스로 해당 부하의 우선순위를 결정하여 직접부하제어 센터로 I-Mail 등으로 보네면 센터에서는 현재 부하의 전력량과 우선순위 그리고 OFF주기 등을 고려하여 동적 프로그래밍을 수행하여 OFF되어야 할 부하들을 선택하게 된다.
본 논문은 주상변압기의 부하관리를 위한 부하 상관식 조정에 관한 실증적 연구 결과를 제시하였다. 부하 상관식 조정을 위하여 주상 변압기의 사용전력량[kWh]과 최대 부하[A] 사이의 상관 관계를 분석하였다. 또한 상관식의 정확성을 높이기 위하여 12개의 지역 패턴으로 분류하였다. 그리고 각 지역 패턴에 24개씩의 표본 주상 변압기를 선정하였다. 부하 상관식에 사용된 데이터의 신뢰성을 위하여 표본 주상변압기에 부하관리기를 설치하였다. 온-라인 데이터 취득을 통하여, 데이터 베이스를 구축하였다. 부하 상관식 조정에 있어서 본 논문에서는 두 부분에 대해 고려를 하였다. 그중 하나는 부하 상관식의 적합성 또 하나는 과부하로 인한 주상변압기 손실 방지이다. 최종적으로 1, 2차 상관함수를 병용하는 상관식올 제안하였다. 또한 사례 연구를 통하여 제안한 부하 상관식이 기존에 사용하는 상관식 보다 오차 비율이 감소했음을 입증하였다.
전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다. 신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년 (1985∼1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1∼2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다. 두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.
본 연구에서는 우선순위기반의 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 제안된 기존의 직접부하제어 알고리즘과 본 연구에서 제시되는 능동 데이터베이스를 연동시킨 직접부하제어시스템을 제안하였다. 능동 데이터베이스 구축을 위해, 데이터베이스의 요구 사항을 분석하여 E-R Diagram을 이용한 개념을 도입하여 데이터베이스를 설계 후 이를 시스템으로 구현하였다. 그 후 현재 부하량 또는 15분 후의 부하량이 목적 부하량을 초과하는 경우에 사용자의 개입 없이 직접부하제어가 이루어지도록 하기 위해 기존의 직접부하제어 알고리즘을 능동 규칙으로 모델링 하여 데이터베이스에 부과하였다. 그 결과, 직접부하제어 시스템의 데이터 관리에서 빈번한 부하의 ON/OFF에 따른 이들 데이터의 갱신 등이 발생할 경우 반드시 지켜져야 되는 무결성 검증과 현재 전력량 또는 15분 후의 전력량이 갑작스럽게 증가할 경우, 이를 해결하기 위해 사용자의 개입 없는 시스템이 자동적으로 대처할 수 있도록 하였다.
일반 가정집 부하는 컴퓨터, 비디오, 냉장고, 마이크로웨이브 오븐, TV, 오디오 등의 많은 비선형 부하를 가지고 있다. 이들 비선형 부하는 고조파 전류를 발생시키고, 전력계통의 정현파 전압을 왜곡시킨다. 고조파 측정 결과로 고조파는 시간에 따라 변하는 특성이 관측되었다. 시간에 따라 변하는 고조파를 해결하기 위해서 쓰이는 가장 보편적인 방법은 누적확률을 사용하는 것이다. 본 논문에서는 가정집 부하의 고조파 현장 측정과 EDSA 프로그램을 사용한 고조파 시뮬레이션을 심도 있게 다루고자 하였다.
본 연구에서는 현 직접부하제어사업의 실태 및 문제점을 도출하고 국내 실정에 맞는 직접부하제어 활용 및 개선을 위하여 직접부하제어 사업 계약자를 대상으로 제도 개선사항, 지원금액 개선사항 및 제도 실시 등에 대한 설문조사를 하였다. 대표적으로 개선되어야 할 방안으로는 직접부하제어사업 참여 업체 증가를 위하여 기본지원금 및 제어지원금의 검토 방안과 소비자의 의견을 반영한 수요측 입찰 실시 방안이 필요하며, 시장운영과 계통운영에 있어서 페널티, 차단시간, 차단 횟수, 통보시간, 계약기간 등에 대한 기준을 정립할 필요가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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