이경민
(Kyung-Min Lee)
1iD
박철원
(Chul-Won Park)
†iD
-
(Professor, Dept. of Electrical Engineering, Dongshin University, Korea)
Copyright © The Korean Institute of Illuminating and Electrical Engineers(KIIEE)
Key words
ESCR(Equivalent short circuit ratio), Hybrid power grid, SCR(Short circuit ratio), SM(Strength measures), VRES(Variable renewable energy sources)
1. 서 론
최근 전 세계적으로 탄소중립을 위한 에너지전환 정책에 따라 풍력(WP) 및 태양광(PV) 시스템과 같은 가변재생에너지원(VRES)이 급속히 확산되고
있다. 정부에서는 탄소중립기본법이라고 약칭되는 탄소중립기본법 기후위기 대응을 위한 탄소중립ㆍ녹색성장 기본법을 개정하여, 기후위기의 심각한 영향을 예방하기
위한 온실가스 감축 및 기후위기 적응대책을 강화하고 탄소중립 사회로 이행하고 있다[1, 2].
한편, AI 시대에 급증하는 전기 에너지 수요에 부응하기 위하여 대비해야 하기에 혼재(hybrid) AC/DC 송전 확장 계획(TEP, Transmission
Expansion Planning)의 솔루션 도출, 신뢰성과 경제적 평가 등이 요구된다. VRES의 연계 운전에 따른 전력 변동은 전압 안정성에 더
큰 문제가 발생함으로 인버터 기반 전원(IBRS, Inverter Based Resources) 기반 VRES의 침투에 따른 혼재 전력 시스템의 강도가
악화되기 때문에 대책이 요구된다. 따라서 VRES가 설치될 때 전력 시스템의 강건도(Strength Measures)를 정확하게 평가하여 AC/DC
전력망의 안정적인 운영을 보장하여야 한다[3].
국내의 관련된 연구에서 DC 전압레벨을 고려한 하이브리드 AC/DC 송전망 확충계획에 관한 연구[4], AC/DC 전력 네트워크를 위한 개선된 전력조류 알고리즘이 출판되었다[5]. 계통 강건도 변화에 따른 전자과도(EMT), 실효치(RMS) 모델 간의 반응 차이 및 영향성 분석[6], PSS/E ASCC 기능을 활용하여 개량된 강건도 지표를 기반으로 전남 WP 단지의 강건도가 검토되었고[7], 단락 회로 비율(SCR, Short Circuit Ratio) Metrics와 계통해석프로그램를 이용하여 제주계통의 강건성이 분석되었고, VRES가
최대인 off-peak 수요와 최소인 peak 수요에서 IBRS를 수용할 수 있는 필수운전발전기(Must-Run)가 제시되었다[8]. 최근에는 PSS/E에서 PSCAD로 변환하여 Frequency Scan 기능을 활용하고 모델링과 GSIM(Grid Strength Impedance
Matrix) 지수를 활용하여 강건도를 평가할 수 있었다[9].
해외의 관련된 연구에서 AC 시스템 강도 측면에서 VRES의 최대 허용 용량(MAC, Maximum Allowable Capacity)을 계산하는
방법이 제시되었고[10], 재생에너지 발전(REG)의 높은 침투율을 가진 전력 시스템의 중요 강도 평가를 위하여, 임계 단락 회로 비율(CSCR, Critical Short
Circuit Ratio)를 정의하고 ADPSS에서 정확성과 합리성이 검증되었다[11]. IBRS 기반 전력 시스템에 대한 적용 가능성을 설명하기 위해 전력 시스템 강도 평가 지수 및 사례연구가 수행되었고[12], 다수의 VRES이 통합되면 관련 방식이 저하될 때 VRES를 이용한 전력 시스템의 전류 유도 강도 평가 방법(Current-Induced Strength
Evaluation Method)이 제시되었다[13]. 최근에는 SC의 무효 전력 응답을 포함하는 동적 단락 회로 비율(DSCR, Dynamic Short Circuit Ratio)을 제안하여 고장
후 시스템 강도가 정량화되었다[14].
기존 연구들은 단일 VRES 계통의 강건도 평가에 주로 집중되어 있었다. 그러나 다수의 VRES가 연계되는 MIRES (Multi-Infeed Renewable
Energy Sources)에서는 전압 상호작용이 계통 안정성에 큰 영향을 미치기 때문에 기존 SCR의 한계를 보완한 ESCR(Equivalent
Short Circuit Ratio) 등을 고려해야 한다.
본 논문에서는 IBRS 기반 VRES 전력망의 강도를 정확하게 평가하기 위하여, SCR, ESCR 등의 강건도 지수를 제시한다. 여러 가지 파라미터
및 사양을 수집한 PV, WP, HVDC 등으로 구성된 모델계통을 선정한 후, 두 가지 사례연구를 수행한다. 끝으로 각 모델계통에 대하여 제시한 강건도
지수를 산정하고, 그 성능을 평가한다.
2. 강건도 지수
본 논문은 시스템 강도를 평가하는 SCC(Short Circuit Capacity) 기반의 SCR과 ESCR의 두 가지 강건도 지수를 다룬다.
2.1 SCR
SCC는 식 (1)로 같이 정의된다.
여기서, ${SCC}$는 단락 회로 용량, ${Z}_{{th}}$는 전력망의 테브난 등가 임피던스, ${E}_{{pcc}}$는 원래는 공통 연결점(PCC,
Point of Common Coupling)의 전압이다.
i번째 모선의 SCR은 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.
여기서, ${SCR}_{{i}}$는 단락 회로 비, ${P}_{{rate},\: {i}}$는 해당 연계점(POI, Point of Interconnetion)에
연결된 VRES의 정격 유효 전력이다[11].
2.2 ESCR
i번째 모선의 ESCR은 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $\omega_{{p}}$는 POI 집합, ${NVIF}_{{j},\:{i}}$는 i번째와 j번째 POI 간의 상호작용을 나타낸다.
전압 상호작용 인자(NVIF, Nodal Voltage Interaction Factor)는 식 (4)와 같이 정의된다.
여기서, $\triangle{V}_{{i}}$및 $\triangle{V}_{{j}}$는 i번째 및 j번째 POI의 전압 변화, ${Z}_{{j},\:{i}}$및
${Z}_{{i},\:{i}}$는 각각 임피던스 행렬의 (j, i) 및 (i, i) 성분의 크기이다[11, 12].
3. 사례 연구 및 성능 평가
SCR과 ESCR의 산정과 성능을 평가하기 위하여 두 가지 사례연구를 다룬다.
3.1 사례연구 1
Fig. 1은 VRES 연계 3모선 모델계통을 나타낸다. Fig. 1과 같이, VRES1은 WP, VRES2는 PV이다. AC 발전원은 송전선로 임피던스가 ($\widetilde{Z_{1}},\: \widetilde{Z_{2}}$)인 2포트 등가 모델이고
두 VRES 간의 임피던스는 $\widetilde{Z_{3}}$ 로서 모든 임피던스는 동일하다. 각 POI의 단락 회로 용량은 500MVA이다. VRES1과 VRES2의 SCR은 각각 4.54, 10.00이었다.
Fig. 1. 3 Bus model system with two VRES
Fig. 2는 VRES1 용량에 따른 3모선 모델계통의 ESCR을 나타낸다. Fig. 2와 같이, Prate,2를 50MW로 유지시키고 Prate,1가 50MW에서 300MW로 증가함에 따라 ESCR이 감소하였다. ESCR의 최소값을 3.0으로 설정하면 Prate,1가 142MW 일때 ESCR1이 해당 경계에 도달하며, Prate,1가 233MW 일때 ESCR2가 해당 경계에 도달한다. 따라서 Prate,1의 최대 용량은 142MW이다. 즉 ESCR이 3.0이라는 것은 VRES가 AC 계통에 연계될 때 전압안정도 측면에서 안정영역에 속하므로 VRES를
안정적으로 운전할 수 있다는 의미가 된다.
Fig. 2. ESCR of 3 bus model according to capacity of VRES1
Fig. 3은 VRES2 용량에 따른 3모선 모델계통의 ESCR을 나타낸다. Fig. 3과 같이, Prate,1를 50MW로 유지시키고 Prate,2가 50MW에서 300MW로 증가함에 따라 ESCR이 감소하였다. ESCR의 최소값을 3.0으로 설정하면 Prate,2가 142MW 일때 ESCR2이 해당 경계에 도달하며, Prate,2가 233MW 일때 ESCR1가 해당 경계에 도달한다. 따라서 Prate,2의 최대 용량은 142MW이다. 즉 PV를 142MW이내로 연계할 경우, 안정적으로 운전할 수 있다.
Fig. 3. ESCR of 3 bus model according to capacity of VRES2
Table 1은 VRES 용량에 따른 SCR 및 ESCR 결과를 나타낸다. Case 1은 WP의 용량이 최대일 경우, Case 2는 PV의 용량이 최대일 경우,
Case 3은 총 VRES의 용량이 최대일 경우이다. 사례 분석 결과, 각 POI별 ESCR 조건을 충족하는 범위 내에서 VRES 용량을 조절함으로써
총 연계 가능 용량을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 즉 전력망의 강건도 측정을 기반으로 VRES의 용량을 결정할 수 있다.
Table 1. Results of SCR and ESCR according to capacity of VRES
|
|
Prate,1
[MW]
|
Prate,2
[MW]
|
SCR1
|
SCR2
|
ESCR1
|
ESCR2
|
|
Case 1
|
142
|
50
|
3.5
|
10
|
3.0
|
4.1
|
|
Case 2
|
50
|
142
|
10
|
3.5
|
4.1
|
3.0
|
|
Case 3
|
110
|
110
|
4.5
|
4.5
|
3.0
|
3.0
|
3.2 사례연구 2
Fig. 4는 VRES 연계 6모선 모델계통을 나타낸다. Fig. 4와 같이, 6모선에 3개의 VRES가 연계되어 있다. VRES1은 PV1, VRES2는 WP, VRES3는 PV2이다. VRES1, VRES2 및 VRES3의 SCR은 각각 41309.24, 5437.54 및 7662.94 이었다.
Fig. 4. 6 Bus model system with three VRES
Table 2는 송전선로 데이터를, Table 3은 VRES 데이터를 각각 나타낸다.
Table 2. Transmission line data
|
From
bus
|
To
bus
|
X
[p.u.]
|
Flow limit [MW]
|
|
1
|
2
|
0.17
|
700
|
|
1
|
4
|
0.258
|
700
|
|
2
|
4
|
0.097
|
800
|
|
2
|
3
|
0.037
|
600
|
|
3
|
6
|
0.018
|
800
|
|
4
|
5
|
0.037
|
500
|
|
5
|
6
|
0.014
|
500
|
Table 3. VRES data
|
Unit
|
Bus no.
|
Pmin [MW]
|
Pmax
[MW]
|
|
VRES1
|
1
|
100
|
1,200
|
|
VRES2
|
2
|
200
|
2,500
|
|
VRES3
|
6
|
100
|
1,300
|
Fig. 5는 VRES1 용량에 따른 6모선 모델계통의 ESCR을 나타낸다. Fig. 5와 같이, Prate,2를 200MW, Prate,3를 100MW로 유지시키고, Prate,1가 100MW에서 1,200MW로 증가함에 따라 ESCR이 감소하였다. ESCR의 최소값을 3.0으로 설정하면 Prate,1가 417MW 일때 ESCR1이 해당 경계에 도달한다. 따라서 Prate,1의 최대 용량은 417MW이다. 즉 PV를 417MW이내로 연계할 경우, 안정적으로 운전할 수 있다.
Fig. 5. ESCR of 6 bus model according to capacity of VRES1
Fig. 6은 VRES2 용량에 따른 6모선 모델계통의 ESCR을 나타낸다. Fig. 6과 같이, Prate,1를 100MW, Prate,3를 100MW로 유지시키고, Prate,2가 200MW에서 2,500MW로 증가함에 따라 ESCR이 감소하였다. ESCR의 최소값을 3.0으로 설정하면 Prate,2가 1,772MW 일때 ESCR2이 해당 경계에 도달한다. 따라서 Prate,2의 최대 용량은 1,772MW이다. 즉 PV를 1,772MW이내로 연계할 경우, 안정적으로 운전할 수 있다.
Fig. 6. ESCR of 6 bus model according to capacity of VRES2
Fig. 7은 VRES3 용량에 따른 6모선 모델계통의 ESCR을 나타낸다. Fig. 7과 같이, Prate,1를 100MW, Prate,2를 200MW로 유지시키고, Prate,3가 100MW에서 1,300MW로 증가함에 따라 ESCR이 감소하였다. ESCR의 최소값을 3.0으로 설정하면 Prate,3가 1,021MW 일때 ESCR3이 해당 경계에 도달한다. 따라서 Prate,3의 최대 용량은 1,021MW이다. 즉 PV를 1,021MW이내로 연계할 경우, 안정적으로 운전할 수 있다.
Fig. 7. ESCR of 6 bus model according to capacity of VRES3
Table 4는 VRES 용량에 따른 SCR 및 ESCR 결과를 나타낸다. Case 1은 PV1의 용량이 최대일 경우, Case 2는 WP의 용량이 최대일 경우, Case 3은 PV2의 용량이 최대일 경우, Case 4는 총 VRES의 용량이 최대일 경우이다. 사례 분석 결과, 각 POI별 ESCR 조건을 충족하는 범위 내에서
VRES 용량을 조절함으로써 총 연계 가능 용량을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 즉 MIRES(Multi-infeed RES) 전력망의 강건도 측정을
기반으로 VRES의 용량을 결정할 수 있다.
Table 4. Results of SCR and ESCR according to capacity of VRES
|
|
Case 1
|
Case 2
|
Case 3
|
Case 4
|
|
Prate,1
[MW]
|
417
|
100
|
100
|
270
|
|
Prate,2
[MW]
|
200
|
1,772
|
200
|
1,703
|
|
Prate,3
[MW]
|
100
|
100
|
1,021
|
1,021
|
|
SCR1
|
3.1
|
13.1
|
13.1
|
4.8
|
|
SCR2
|
27.2
|
3.1
|
27.2
|
3.2
|
|
SCR3
|
30.7
|
30.7
|
3.0
|
3.0
|
|
ESCR1
|
3.0
|
4.8
|
10.9
|
3.0
|
|
ESCR2
|
14.8
|
3.0
|
22.6
|
3.0
|
|
ESCR3
|
30.7
|
30.7
|
3.0
|
3.0
|
|
Total
Capacity
[MW]
|
617
|
1,972
|
1,321
|
2,994
|
3.3 결과 및 고찰
VRES 연계 전력망을 안정적으로 운영하기 위해서는 VRES에 연결된 POI의 시스템 강도가 일정값 이상으로 유지되어야 한다. 강건도를 판단하는 기준으로
SCR < 2.0인 경우 매우 약한 계통, 2.0 < SCR < 3.0인 경우 약한 계통, SCR > 3.0인 경우 강한 계통이 된다. 즉 MIRES
전력망의 강건도 측정을 통하여, 모든 POI에 대한 ESCR이 3.0 이상인 경우 강한 계통을 구성할 수 있다. 그런데, 사례연구 3모선 모델계통에서는
WP 110MW PV 110MW로 연계할 경우, 총 220MW의 전력을 안정적으로 공급할 수 있었다. 6모선 모델계통에서는 PV1 270MW, WP 1,703MW, PV2 1,021MW로 연계할 경우, 총 2,994MW의 전력을 안정적으로 공급할 수 있었다. 다시 말해 MIRES 전력망의 강건도 측정을 ESCR을 이용할
경우, 최적의 VRES 연계 용량을 결정할 수 있었다.
4. 결 론
본 논문은 VRES 기반 전력망의 강도를 정확하게 평가하기 위하여 SCR 및 ESCR의 강건도 지수를 제시하였다. 선정한 두 사례연구에 대하여 제시한
강건도 지수의 성능을 평가하고 안정적 운영을 위한 최적의 용량을 결정하였다.
SCR의 경우 단일 RES를 평가하는데 국한되고 효과적이나, MIRES의 상호작용을 처리할 수 없다. 따라서 인접한 RES의 상호작용을 고려한 강건도
지수인 ESCR을 제시하였다. RES 연계 3모선 모델계통과 6모선 모델계통에 대한 ESCR를 산정한 후, 최적의 VRES 연계 용량을 결정하여 강한
계통을 구성할 수 있음을 확인하였다.
ESCR은 여러 RES가 있는 시스템의 강도를 분석하는 데 가장 적합하다. 그러나 ESCR의 정의를 고려할 때 IBRS의 정격 유효 전력만 고려되기
때문에 IBRS의 무효 전력 제어 기능을 정의하기 위한 추가 연구가 요구된다.
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mode with synchronous condenser by enhancing post-fault system strength,” IEEE Transactions
on Power Delivery, Early Access Article, 2025.
Biography
He was born in Korea in 1990. He received his B.S., M.S. and Ph.D. degrees in Electrical
Engineering from Gangneung-Wonju National University, Wonju, Korea, in 2014, 2017,
and 2023, respectively. He was a post-doctor at Gangneung-Wonju National University,
since 2023. He was a lecturer at Myongji College, since 2024. He is an assistant professor
at Dongshin University, since 2025. His research interests include Smartgrid, LVDC,
Microgrid, RES, PMU, AI application of power system, power system modeling & control,
and power system protection. He is a member of the KIEE, KIIEE, and IEEE. Dr. Lee
was awarded the Paper Prize of KIIEE in 2020, the Best Paper of the APAP in 2021,
and the Best Paper of KOWEPO in 2021, 2022, and the Best Paper of KHNP in 2023, and
Namchon Kim Jae-Chul Academic Award of KIIEE in 2024, and the Best Paper of KERI in
2024.
He was born in Korea. He received his B.S., M.S. and Ph.D. degrees in Electrical Engineering
from Sungkyunkwan University, Seoul, Korea, in 1988, 1990, and 1996, respectively.
From 1989 to 1993 he was an associate researcher at Lucky GoldStar Industrial Systems.
From 1993 to 1996, he was a senior researcher at PROCOM system and lecturer at S.K.K.
University. At present, he is a professor in the Department of Electrical Engineering
at Gangneung-Wonju National University, since 1997. His research interests include
power IT, IED, LVDC, MVDC, Microgrid, Hybrid, RES, PMU, Water ESS, AI application
to power grid, power system modeling & control, and computer application in power
system. He is a member of the KIEE, KIIEE, and IEEE. Dr. Park was awarded the Paper
Prize of KIEE in 2010, 2020, the Paper Prize of the KOFST in 2017, the Best Paper
of the APAP in 2021, the Best Paper of KOWEPO in 2021, 2022, and the Best Paper of
KHNP in 2023, and Recognition Award of JEET in 2023, and the Best Paper of KERI in
2024.