송·배전시스템에서 사고나 장애는 결코 완벽하게 피할 수 없으며, 단락 및 지락사고는 계통운영자의 노력에도 불구하고 발생한다. 최근 대용량 신재생 분산전원의 송·배전계통에 연계가 급증하여 계통 운영에 다양한 영향을 주고 있어, 이를 최소화하기 위해 FRT(Fault-Ride-Through)와 같은 연계기준을 마련하여 풍력터빈 또는 태양광 인버터가 계통의 중대 장애 시 연계유지 또는 신속한 계통분리 등을 원활히 수행하여 운영자가 안정적으로 계통을 운영할 수 있도록 지원을 하여야 한다. 본 논문에서는 대표적인 신재생 분산전원의 계통연계 기준인 FRT 조건의 충족여부를 적절하게 판단하기 위하여 동기페이저 측정을 하는 PMU(Phasor Measurement Unit)를 사용한 검출 시스템을 설계 및 구축하고 발전기 탈락으로 인한 계통사고 사례를 기반으로 제시한 시스템을 분석하고 평가한다.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
The present study examines an efficient congestion management system compatible with the evolving environment. The key is to build an information model shared and exchanged for marketbased solutions to alleviate congestion. Traditional methods for congestion management can be classified into two categories, i.e., the centralized scheme and the decentralized scheme, depending on the extent to which the independent system operator (ISO) is involved in market participants' (MPs) activities. Although the centralized scheme is more appropriate for providing reliable system operation and relieving congestion in near real-time, the decentralized scheme is preferred for supporting efficient market operation. The minimum set of information between the ISO and MPs for decentralized scheme is identified: i) congestion-based zone, ii) Power Transfer Distribution Factors, and iii) transmission congestion cost. The mathematical modeling of the proposed information is expressed, considering its process of making effective use of information. Numerical analysis is conducted to demonstrate both cost minimization from the MP perspective and the reliability enhancement from the ISO perspective based on the proposed information exchange scheme.
This study proposes an electric vehicle (EV) smart panel board and its control method on the basis of charging scheduling. The proposed system consists of batteries, a three-phase battery charger, three single-phase inverters, transfer switches for electric power distribution, and a controller. The three-phase battery charger usually charges the batteries at midnight when electric rates are cheap and in light load. When the electric power consumption of the EV standard chargers connected to one phase of the power line is relatively large or when a blackout occurs, the electric power stored in the battery is supplied by discharging through the inverters to the EV standard chargers. As a result, the value of peak load and the charging electric power quantity supplied from a utility grid are reduced, and the current unbalance is improved. The usefulness of the proposed system is confirmed through simulations, experiments, and case studies.
본 논문에서는 국내 환경에서 설정된 가정 하에 지능형 전력망 기술이 지능형 송배전, 소비자, 전력서비스, 신재생 에너지 및 운송 등의 5가지 분야에 적용될 경우 2030년까지의 연도별 국내 에너지 절감 및 $CO_2$ 감축 효과와 그 상대적 기여도를 예측, 분석하였다. 2030년 지능형 전력망 운용에 따른 총 에너지 절감량은 103,121 GWh로 계산되며 이는 당해 소비전력량 전망치의 약 13.1%로 2025년 이후 이 비율은 약 10% 이상으로 유지될 것으로 예측되었다. 이를 토대로 계산된 2030년 $CO_2$ 배출 감축량은 5,538만 $tCO_2$로 계산되었고 이는 당해 온실가스 감축 목표량인 3억 1,500만 $tCO_2$에 17.6%에 해당하는 값이다. 이러한 $CO_2$ 배출 감축량은 에너지 절감량과는 다르게 해가 거듭될수록 전체 배출 감축량에 대한 그 비율이 감소하는데 이는 향후 온실가스 배출량의 대부분을 차지하는 석탄화력 발전량의 지속적인 증가와 국가의 목표 배출 감축 속도가 매우 빠르게 설정되었기 때문으로 판단된다. 2030년 5가지 각 분야에서의 에너지 절감 및 $CO_2$ 배출 감축 기여 비율은 지능형 소비자 44.37%, 신재생 에너지 29.16%, 전력서비스 20.12%, 송배전 5.11%, 운송 1.24%로 계산되고 시간에 따른 상대적 에너지 절감 속도는 지능형 소비자 분야가 가장 빠르며 신재생 에너지 및 전력서비스로 순서를 이룬다. 송배전 분야에서의 절감 속도는 송배전 손실률 향상의 한계 때문에 낮고, 전기자동차 예상 보급 대수의 증가율이 낮아 운송 부분의 절감 속도가 가장 느리므로 이에 대한 대책이 필요할 것으로 판단된다.
Dae-Kug Lee;Seok-Ho Yoon;Jae-Hyeok Kwak;Choong-Ho Cho;Dong-Hoon Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1123-1146
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2023
In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.
재생에너지 자원은 비용감소, 정부 보조금, 지속가능성 등의 목적에 연계되어 전 세계적으로 전기를 생산하는 설비의 필수적인 영역으로 급속하게 진행되고 있다. 풍력, 태양광 및 부하가 상호작용하여 발생하는 예측오차는 배전계통, 선로 혼잡도, 전압과 무효전력 안정도 여유 등 예기치 않은 심각한 충격을 발생시킬 수가 있다. 이 충격은 전력계통에서 변동성 재생에너지의 보급이 증가함에 따라 더 커질 것이다. 우리나라는 배전선로에 연결될 수 있는 재생에너지의 최대 용량은 송배전용전기설비이용규정에 의해 제한된다. 이 연구는 기존 송전설비의 중대한 설비 개조가 필요하지 않는 배전선로에 대한 연계용량 결정방안을 기술한다. 특히 선로 케이블의 연계용량 기준과 배전선로의 최소부하 계산에 관하여 제안과 검토를 한다.
선로를 따라 흐르는 전력흐름은 장기간에 걸쳐서 차단되지 않는 연속성을 갖는 것이 바람직하다. 배전선로에서 재폐로기의 최적 기준은 전력계통의 신뢰성을 개선하는 것으로 알려져 있으며, 배전계통에서 보호기능은 이러한 재폐로기의 수량과 위치가 매우 중요하다. 본 연구에서는 배전망 사고 동안 발생되는 손실을 줄이기 위하여 재폐로 동작 횟수를 포함한 보호기법의 사용 효과를 검토한다. 본 연구의 최종 목적은 표준 배전망에 대한 PSCAD/EMTDC의 모의데이터를 기반으로 사고전류 조건과 재폐로 동작 횟수를 결정하는 것이다. 피더의 보호기능인 재폐로기에서 동작횟수 결정은 배전망의 최적 운영과 신뢰성 확보에 도움이 된다.
In this paper, a power flow simulator, which visualizes power flow and system configuration, is proposed and implemented. Generally, it is necessary to prepare a text file with power-system descriptions, which is one of the barriers for power-flow simulations. The proposed simulator has a function of automatic generations of IEEE common data format files from user-drawn power-system diagrams. Therefore, it is possible for users to carry out simulations only by drawing power system on display. In addition, the proposed simulator also has a function that power-system diagram is illustrated automatically from an IEEE common data format file. By using this function, it is possible to visualize amounts and directions of power flows on the bus-system diagram, which helps users to comprehend network dynamics intuitively. Because the proposed simulator allows including renewable-resource generators in power systems, it is useful to evaluate the power distribution system. It is shown in this paper that the proposed simulator can make IEEE common data format files correctly and illustrate intuitive power flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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