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  1. (Dept. of Electrical Engineering, Jeonbuk National University, Korea.)



Battery Energy Storage System(BESS), Hosting Capacity, Power Flow Control, Real-Time simulation, Variable Energy Resources (VER), Voltage Control

1. 서 론

온실가스 배출 감축과 지속 가능한 에너지원의 확보에 대한 해결책으로 변동성 신재생전원이 전 세계적으로 적극적으로 확충 됨에 따라, 국내에서도 재생에너지 3020 이행 계획에 따른 전력수급계획 등을 통해 변동성 신재생전원의 비중을 크게 확대시킬 계획이며, 이를 위해 신재생에너지 의무 할당제, 신재생에너지 공급 인증서, 소규모 태양광 발전기 접속 보장 등의 변동성 신재생전원 확충 정책을 적극적으로 추진하고 있다(1-4). 더욱이 최근의 변동성 신재생전원의 기술개발 및 지속적인 발전단가 감소는 추후 배전계통의 변동성 신재생전원의 수용율이 더 높아질 것으로 예상된다.

송전계통과 전력수요를 연결하는 배전계통에서는 전력조류가 일반적으로 주변압기 2차 측으로부터 배전선로 말단 방향으로 흘러 선로 말단의 저전압 해소가 운영방안의 주요 관심 대상이었으나, 태양광 발전기와 같은 변동성 신재생전원의 배전계통 연계가 급증할 경우 신재생전원 출력의 증감에 따라 배전계통의 전력조류 분포가 크게 변동하고, 배전계통을 통해 공급하는 전력수요를 초과할 경우에는 역조류의 초래를 통해 다양한 문제들을 야기하게 된다(5-9). 특히 배전계통의 과전압과 선로 과부하는 운영기준 위반에 직결되는 문제임에 따라 이를 방지하기 위해 배전계통에 연계 가능한 변동성 신재생전원의 수용용량을 제한하게 된다(10,11).

배전계통의 과전압 및 선로 과부하위반에 대해서는 이를 해결하기 위하여 다양한 해결책들이 제안되어왔다. 기존의 전압조정장치인 부하 시 전압조정기 OLTC (On Load Tap Changer)를 통하여 주변압기 2차 측의 탭의 설정값을 변경함으로써 전압을 조정하는 방법은 가장 일반적인 방법이다(12-16). 하지만 이는 수 분의 시 지연 특성이 있어 변동성 신재생전원의 출력변동에 따라 빠르게 변동되는 전압을 제어하는 데에는 한계가 있을 뿐만 아니라 주변압기 2차 측 이후의 전압이 탭 단위로 제어되기 때문에 과보상 될 수 있다. 또 다른 방법은 변동성 신재생전원의 출력량을 감축하는 방법과 인버터에 의하여 무효전력을 제어하는 방법이 있으나 이는 변동성 신재생전원의 발전량 효율을 감소시키며, 인버터의 지능화나 배전선로의 보강은 변동성 신재생전원 연계용량의 증가 속도를 따라가지 못하거나 경제성 확보에 어려움이 있을 수 있다(17).

반면, 전기저장장치 BESS (Energy Storage System)의 경우 응답속도가 매우 빠르고 애플리케이션에 따라 다양한 제어가 가능하다는 장점이 있어 향후 배전계통의 과전압 및 선로 과부하위반 문제를 효과적으로 해소함으로써 배전계통의 변동성 신재생전원 수용용량을 효과적으로 증대 할 수 있는 방법으로 제안되었다(18-24). 배전계통의 변동성 신재생전원 수용용량 증대를 위한 BESS 전압제어 알고리즘으로는 전압제어에 무효전력이 효과적인 것을 고려하여 V-Q 드룹제어가 제안되었다(25-27). 더욱이 BESS의 충방전 출력과 모선전압 사이의 관계가 배전계통의 조건에 따라 지속적으로 변경되는 점을 고려한 제어알고리즘도 제안되었으며(28) BESS가 설치된 위치와 과전압 발생 모선 사이의 P-V 민감도를 사용하여 전압제어에 적합한 BESS의 출력을 결정하는 알고리즘도 제안되었다. 다만 분산 BESS의 출력을 전압 민감도를 사용하여 결정한 알고리즘의 경우 BESS가 과충전될 가능성이 있고(29) 전압제어에 효과적인 무효전력을 공급하는 경우 BESS의 역률 운전범위를 초과할 가능성이 있다(30). 한편, 이러한 BESS의 충·방전을 통한 전압제어 효과는 배전계통의 운영 조건에 따라 지속적으로 달라지게 되고, 상용되어 있는 BESS의 경우 역률 운전범위도 제한되어있기 때문에 제한된 용량과 운전범위 내에서 효율적으로 전압제어를 수행하기 위해서는 배전계통의 운영 조건을 고려하여 효율적으로 BESS의 충·방전 양을 결정해야 한다.

이를 위해 본 논문에서는 배전계통의 변동성 신재생전원 수용 증대의 제한요소인 과전압 및 선로 과부하를 응답속도가 빠른 BESS로 해소하며 배전계통의 운영 조건 및 BESS의 특성을 고려한 알고리즘을 제안하였다. 또한 국내 변동성 신재생전원 수용율이 높은 배전계통을 모델링하여 시계열 모의 해석을 수행함으로써 제안한 알고리즘의 유효성 및 변동성 신재생전원 수용용량 증대 효과를 검증하였다. 이때 제안한 알고리즘은 실시간, 실 계통에서 제한된 시간 내에 정확한 제어가 이루어져야 하므로 실시간 모의를 통해 실시간 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

2. 배전계통의 변동성 신재생전원 수용과 BESS의 적용

2.1 변동성 신재생전원 연계 배전계통의 제약사항

변동성 신재생전원의 연계가 없는 배전계통의 경우 변전소에서 공급되는 전력으로 부하 수요가 충족되며 전력 흐름은 순조류가 흐르고 있어 계통의 전압은 선로 임피던스와 부하 수요로 인해 거리가 멀어질수록 감소로 형성되었다. 이러한 경우 전압강하가 일어나며 말단 모선에 저전압이 발생하여 OLTC를 사용하여 배전계통의 전압을 관리하고 있다. 하지만 배전계통에 변동성 신재생전원이 연계될 경우 배전계통에 공급되는 전력을 보상하고 전압강하에 대응하며 변동성 신재생전원의 용량이 부하 수요를 초과할 만큼 연계된다면 역조류가 발생하게 되어 주변압기 2차 측의 첫 번째 연계선로에서 선로 과부하가 발생할 수 있으며, 배전계통의 전압이 더 높아져 과전압이 발생할 수 있다.

선로 과부하 및 과전압은 국내 변동성 신재생전원과 함께 배전계통을 운영하는데 중요한 요소 중 하나로 간주되며 한국전력공사는 변동성 신재생전원을 배전계통에 통합하기 위해 계통이 전력 조류 및 전압에 미치는 영향을 평가해야 한다고 규정하였다(31).

그림 1은 배전계통의 변동성 신재생전원 연계용량 증가로 인해 역조류가 발생함을 보여주며 그림 2는 기존 변동성 신재생전원 연계용량을 100%로 하여 변동성 신재생 전원의 용량이 변경되었을 때 배전계통의 전압과 전류 분포의 변동을 보여준다. 이는 변동성 신재생전원의 연계용량이 증가함에 따라 주변압기 2차 측 첫 번째 연계선로의 전류와 말단 모선에 전압이 상승함을 보여준다. 이러한 전압과 선로 조류의 제약조건 위반에 의해 변동성 신재생전원의 접속이 제한될 수 있으며 변동성 신재생전원의 수용용량 증대를 위해서는 이러한 제한사항이 해소되어야 한다.

그림. 1. 변동성 신재생전원 출력 증대에 따른 전력 조류 흐름

Fig. 1. Power flow according to increased VER output

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그림. 2. 변동성 신재생전원 출력 증대에 따른 선로 전압 및 전류 프로파일

Fig. 2. Feeder Voltage and Current profile according to increased VER output

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이때 변동성 신재생전원의 출력은 그림 3과 같이 변동성이 크며 이에 따라 전압 및 선로 과부하가 급속하게 변동될 수 있어 이를 제어하기 위한 제어기는 수 초 이내로 빠르게 응동해야 할 필요가 있다.

그림. 3. 태양광 발전량과 프로파일

Fig. 3. VER generation Profile

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2.2 VER 수용용량 증대를 위한 BESS 적용

변동성 신재생전원의 수용을 제한하는 과전압 및 선로 과부하 제어를 위한 다양한 제어 방법 중 하나는 분산형 BESS이며 빠르고 유연한 제어 기능을 사용하여 변동성 신재생전원 수용용량이 높은 배전계통 운영에 효과적으로 기여할 수 있다. 그러나 BESS의 전압 완화 효과는 부하 수요, 변동성 신재생전원 출력, 연결 지점 및 배전계통의 선로의 구성성분과 같은 작동 조건에 따라 다를 수 있다.

특고압과 고압의 배전계통의 선로는 저항보다 리액턴스가 크며, 저압 배전계통의 선로는 리액턴스보다 저항이 크기 때문에 특고압 및 고압 배전계통에서는 모선 전압의 크기는 유효전력보다 무효전력이 더욱 관련이 있을 것이며 저압 배전계통에서는 유효전력이 더욱 관련이 있을 것이다. 따라서 배전계통의 운영 조건에 따라 계통의 전압을 효과적으로 제어할 수 있는 파라미터를 도출해야 한다. 또한, 실제 국내 상용 중인 BESS의 역률 운전범위는 0.9~0.99 이상으로 제한되어 있으며 BESS의 출력은 역률 운전범위 이내에서 도출되어야 할 것이다.

따라서 본 논문에서는 변동성 신재생전원의 수용용량 증대를 위해 변동성 신재생전원의 수용용량 증대 시 나타나는 과전압 및 선로 과부하를 배전계통의 동작 조건을 고려한 전압 민감도와 제한된 역률 운전범위 내에서 효율적으로 전압 및 조류제어를 하기 위한 BESS의 출력을 결정하고자 한다.

3. 변동성 신재생전원 수용용량 증대를 위한 BESS 제어 전략

본 논문에서는 배전계통의 변동성 신재생전원 수용용량 산정 시 변동성 신재생전원 연계용량 증가에 따른 계통 영향평가 지표 중 가장 주요한 전압과 선로 조류를 속응성이 뛰어난 BESS의 출력을 제어함으로써 변동성 신재생전원 수용용량을 증대하고자 한다. 본 제안 방안에서는 배전계통의 특성에 따라 과전압 및 선로 과부하 발생 시 제한된 역률 운전범위를 고려한 BESS의 출력을 산정하는 방안을 제시하였다.

3.1 BESS 제어 전략 개요

변동성 신재생전원 계통연계 시 변동성 신재생전원의 출력에 의한 배전선로의 전력 조류 흐름 변경 및 역조류가 발생함에 따라 전압변동이 야기되므로 선로 과부하를 우선으로 제어하고 모선 전압을 제어하는 방식으로 알고리즘을 구현했으며 이에 대한 순서도는 그림 4와 같다.

그림. 4. 분산 BESS의 전압 및 선로 조류제어 알고리즘 순서도

Fig. 4. The flow chart of voltage and power flow control algorithm of the distributed BESSs

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그림. 5. 분산 BESS의 전압 및 선로 조류제어 알고리즘 제어 구조

Fig. 5. The control structure of the voltage and power flow control algorithm of the distributed BESSs

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변동성 신재생전원의 출력량이 높은 낮 시간대에 선로 과부하 여부를 검토하여 선로 조류제어를 수행하고, 그 이후에 전압 위반 여부를 검토하여 전압제어를 수행하였다. 추가적으로 변동성 신재생전원의 출력이 낮거나 없는 밤 시간대에는 방전제어를 수행함으로써 제어 가용성을 확보하였다.

또한, 실제 배전계통은 계통에 다수 BESS가 연계되어 있어 BESS 간 협조제어가 필요하다. 제안한 방법은 중앙 제어장치가 t 시간의 배전계통의 정보$(P^{t},\:Q^{t},\:\left | V^{t}\right | ,\:\theta^{t})$를 취득하고, 각각의 BESS에 제어 게인 값과 전압 및 전류 할당치를 설정해 줌으로써 이루어진다. 배전계통의 과전압 및 선로 과부하 제어를 위한 분산형 BESS의 전압제어 수행을 위한 전체 제어 구조는 그림 5와 같다.

중앙 제어장치는 실시간으로 계통의 정보를 취득한다. $j$모선의 전압 또는 전류가 상한치를 초과할 때 다음 식 (1), (2)와 같이 과전압 및 선로 전류제어를 위한 제어 타겟값이 계산되어진다.

(1)
$V_{violated,\:j}^{t}=V_{j}^{t}-V_{thr_{c}}$

(2)
$I_{violated,\:j}^{t}=I_{j}^{t}-I_{thr_{c}}$

여기서 $V_{violated,\:j}^{t}$, $I_{violated,\:j}^{t}$는 과전압, 선로 과부하를 완화하기 위한 제어 요구량이며 $V_{j}^{t}$, $I_{j}^{t}$는 $j$ 모선의 전압, 전류, $V_{thr_{c}}$, $I_{thr_{c}}$는 충전제어 목표값이다. 이 제어 요구량은 계통의 전압 및 전류를 운영범위 이내로 확보하기 위해 BESS의 충전제어를 통하여 완화돼야만 한다. 따라서 $i$모선에 연계된 BESS의 제어 게인 및 $j$모선에서 발생한 과전압 및 선로 과부하를 완화하기 위해 할당된 $V_{violated,\:j}^{t}$, $I_{violated,\:j}^{t}$를 제어하기 위해서 충전 요구량을 결정해야 한다.

이때, 일반적인 방사상 형식의 배전계통은 변동성 신재생전원의 수용이 증대될 경우 선로 말단지점에서 계통의 최대 전압이 형성되고, 전류의 경우 주변압기 2차 측 연계선로의 첫 번째 노드에서 계통의 최대전류가 발생하므로 선로 말단의 전압과 주변압기 2차 측 연계선로의 첫 번째 연계 노드 전류를 운영범위 이내로 유지된다면 계통의 모든 전압과 선로 조류가 안정적으로 운영됐다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 선로 말단의 전압과 주변압기 2차 측의 첫 번째 연계 선로 전류를 모니터링 하여 분산 BESS의 출력을 통해 운영범위 이내로 유지하고자 한다.

3.2 계통운영 및 BESS 운전 조건을 고려한 전압제어 게인 설정

본 절에서는 배전계통의 전압 민감도를 기반으로 한 BESS 전압제어 게인과 역률 운전범위를 고려한 전압제어 방안을 제안하였다. 계통의 모선별 전압 민감도는 전력 조류계산 방정식의 자코비안 행렬을 역행렬 함으로써 도출할 수 있으며 전력 조류계산 방정식은 식 (3)와 같다(32,33).

(3)
\begin{align*} [\begin{aligned}\Delta P\\\Delta Q\end{aligned}]=J[\begin{aligned}\Delta\delta \\\Delta V\end{aligned}]=\begin{bmatrix}\dfrac{\partial P}{\partial\delta}&\dfrac{\partial P}{\partial V}\\\dfrac{\partial Q}{\partial\delta}&\dfrac{\partial Q}{\partial V}\end{bmatrix}[\begin{aligned}\Delta\delta \\\Delta V\end{aligned}] \end{align*}

(4)
\begin{align*} [\begin{aligned}\Delta\delta \\\Delta V\end{aligned}]=J^{-1}[\begin{aligned}\Delta P\\\Delta Q\end{aligned}]=\begin{bmatrix}\dfrac{\partial\delta}{\partial P}&\dfrac{\partial\delta}{\partial Q}\\\dfrac{\partial V}{\partial P}&\dfrac{\partial V}{\partial Q}\end{bmatrix}[\begin{aligned}\Delta P\\\Delta Q\end{aligned}] \end{align*}

식 (4)의 자코비안 역행렬을 통하여 유효전력에 대한 전압의 민감도와 무효전력에 대한 전압의 민감도를 도출할 수 있으며 유효전력과 무효전력의 전압 사이의 선형성을 가정하면 $i$모선의 유효전력에 대한 $j$ 모선의 유효전력, 무효전력 변동량에 대한 $j$ 모선의 전압변동량을 계산할 수 있다.

(5)
$\Delta V_{ji}=S_{P,\:ji}\times\Delta P_{i}+S_{Q,\:ji}\times\Delta Q_{i}$

$S_{P,\:ji}$는 $\dfrac{\partial V_{j}}{\partial P_{i}}$로 유효전력에 대한 전압의 민감도를 나타내며, $S_{Q,\:ji}$는 $\dfrac{\partial V_{j}}{\partial Q_{i}}$로 무효전력에 대한 전압의 민감도를 나타낸다.

이때, 배전계통의 선로 구성성분에 따라 제어에 효과적인 요소에 차이가 존재함에 따라 본 논문에서는 배전계통의 전압 민감도를 기반으로 BESS의 전압제어 운영전략을 제안하였다. 초고압 및 고압 배전계통은 선로의 리액턴스 성분이 높아 무효전력에 의한 전압제어가 효과적이기 때문에 무효전력에 의한 전압 민감도가 유효전력에 의한 전압 민감도보다 높게 도출되며 무효전력을 최대로 사용해야 한다. 하지만 BESS의 설비 용량과 현재 국내 사용되고 있는 BESS의 역률 운전범위는 제한되어있어 이를 고려한 BESS의 무효전력 출력을 고려해야 한다(34).

그림. 6. 제한된 역률 운전범위 내의 BESS 가용 출력

Fig. 6. BESS available output within power factor operating range

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그림 6은 설치된 BESS의 설비 용량에 대한 운전 점을 나타내며 제한된 역률 운전범위에 의해 BESS의 유·무효 전력 출력은 음영 영역에서만 가능하다. 식 (5)을 통해 원하는 전압변동을 하기 위한 BESS의 유·무효 전력 출력 사이의 관계는 다음과 같은 식 (6)으로 나타낼 수 있다.

(6)
$\Delta Q=-\dfrac{S_{P,\:ji}}{S_{Q,\:ji}}\times\Delta P+\dfrac{\Delta V_{ji}}{S_{Q,\:ji}}$

$\Delta V$는 BESS의 출력제어를 통해 해소하고자 하는 전압 타겟값이며 $\Delta P$는 BESS의 유효전력 출력 변동량, $\Delta Q$는 BESS의 무효전력 출력 변동량을 나타낸다. 이는 그림 6에 직선으로 나타낼 수 있다.

이때 연계된 BESS의 설비 용량과 전압 제어 요구량 만큼의 전압변동을 하기 위한 BESS 출력 결정 시, 무효전력은 최대이며 유효전력은 최소가 되는 운전조건이 BESS의 SoC 사용을 최소화할 수 있다. 따라서 BESS의 출력은 최소역률 운전조건으로 제어하도록 운전 점을 선정하였다. $\theta$의 역률각을 갖는 원선도를 통해 $Q$는 $\tan\theta$와 $P$의 곱으로 나타낼 수 있으며 이를 식 (6)에 적용하여 BESS의 출력을 계산하면 식 (7), (8)과 같다. 또한, 제어설비의 계산 및 통신 과정상의 시간 지연 요소 등을 고려하여 이전 단위 시간에서의 계통 운영 조건을 기반으로 전압 민감도를 계산하고자 한다.

(7)
$P_{ch,\:i}^{t}=\begin{cases} \dfrac{1}{S_{P,\:ji}^{t-1}+\tan\theta\times S_{P,\:ji}^{t-1}}\times V_{ji}^{t}&S_{P,\:ji}^{t-1}\le S_{Q,\:ji}^{t-1}\\ \dfrac{1}{S_{P,\:ji}^{t-1}}\times V_{ji}^{t}&S_{P,\:ji}^{t-1}>S_{Q,\:ji}^{t-1} \end{cases}$

(8)
$Q_{ch,\:i}^{t}=\begin{cases} \tan\theta\times P_{ch,\:i}^{t}&S_{P,\:ji}^{t-1}\le S_{Q,\:ji}^{t-1}\\ 0&S_{P,\:ji}^{t-1}>S_{Q,\:ji}^{t-1} \end{cases}$

t-1 시간의 운영 조건을 기반으로 도출한 $j$ 모선의 전압을 완화하기 위한 BESS의 연계 위치($i$ 모선)별 전압 민감도($S_{P,\:ji}^{t-1}$, $S_{Q,\:ji}^{t-1}$)를 통하여 t 시간대의 BESS 별 유·무효 전력 출력 ($P_{ch,\:i}^{t}$, $Q_{ch,\:i}^{t}$)이 산정된다.

3.3 SoC 밸런싱을 위한 분산 BESS의 협조제어

전압 민감도는 계통의 운영 조건이 같더라도 BESS의 연계 위치별로 크게 다르다. 일반적으로 과전압이 발생한 모선의 인근에 BESS가 위치할수록 전압 민감도가 높으므로 BESS가 같은 양을 충전하더라도 전압 감소량은 다를 수 있다.

그러므로 이러한 특성을 고려하지 않고 전압 할당치가 BESS 별로 동등하면 선로 말단에 연계된 BESS의 충전량은 다른 BESS보다 작아진다. 결과적으로 일부 BESS만 포화되어 가용 용량은 줄어들기 때문에 계통에서 사용 용량을 극대화하기 위해서는 BESS 별 전압 민감도를 고려하여 결정돼야 한다.

가중치 $\epsilon_{i}^{t}$는 BESS의 전압 민감도를 고려하기 위해서 사용되고 이 가중치와 전압 민감도를 고려한 전압 할당치는 다음 식과 같이 계산된다.

(9)
$\epsilon_{i}^{t}=\begin{cases} S_{p,\:ji}^{t-1}+\tan\theta\times S_{p,\:ji}^{t-1}&S_{p,\:ji}^{t-1}\le S_{q,\:ji}^{t-1}\\ S_{p,\:ji}^{t-1}&S_{p,\:ji}^{t-1}>S_{q,\:ji}^{t-1} \end{cases}$

(10)
$V_{ess,\:i}=\dfrac{\epsilon_{i}^{t}}{\sum_{i=1}^{n}(\epsilon_{i}^{t})}\times V_{violated,\:t otal}$

t-1 시간의 운영 조건을 기반으로 도출한 BESS의 연계 위치별 전압 민감도를 통하여 t 시간대의 BESS 별 가중치 $\epsilon_{i}^{t}$가 산정된다. 이 가중치의 주요 목표는 전압 민감도가 높은 BESS의 전압 할당치를 더 크게 하여 BESS 별로 충전량을 동일하게 하는 것이다.

그렇지만 BESS 별 가용 용량이 다르다면 BESS 별 충전량이 같더라도 SoC는 균형적이지 않기 때문에 SoC 편차를 고려한 가중치$\mu$를 통하여 보완하고자 한다.

(11)
$So C_{avg}^{t}=\dfrac{\sum_{i=1}^{n}So C_{i}^{t}}{n}$

(12)
$\mu_{i}^{t}=\begin{cases} 1+\dfrac{So C_{avg}^{t}-So C_{i}^{t}}{100}&,\:So C_{i}^{t}<So C_{\max}\\ 0&,\:So C_{i}^{t}\ge So C_{\max} \end{cases}$

BESS의 SoC가 평균값보다 작을수록 $\mu_{i}^{t}$는 크게 선정되며, 이것은 충전제어를 위한 가용 SoC에 비례하게 $\mu_{i}^{t}$가 계산됨을 의미한다.

최종적으로 전압 민감도와 SoC 편차를 고려한 전압 할당치는 다음 식 (13)과 같다.

(13)
$V_{ji}^{t}=\dfrac{\epsilon_{i}^{t}\times\mu_{i}^{t}}{\sum_{i=1}^{n}(\epsilon_{i}^{t}\times\mu_{i}^{t})}\times V_{violated,\:j}^{t}$

두 가중치의 곱을 정규화하여 완화해야 할 전압에 곱함으로써 BESS 별 전압 할당치가 결정된다. 전압 민감도에 의한 가중치 $\epsilon_{i}^{t}$는 전압 민감도에 비례하게 전압 할당치를 배분함으로써 BESS의 충전용량을 같게 하고, 가중치 $\mu_{i}^{t}$는 가용 SoC에 비례하게 전압 할당치를 배분함으로써 SoC 불균형 문제를 개선시킨다.

3.4 선로 과부하 해소를 위한 BESS 제어

변동성 신재생전원의 출력량이 증대됨에 따라 주변압기 2차 측의 첫 번째 연계선로에서 발생하는 과부하를 다수 BESS의 충전으로 해소하고자 하며, 이때 선로 과부하 해소를 위한 BESS의 총 제어 요구량은 허용전류 위반량과 계통 전압을 기반으로 환산하여 계산되며 이를 가용 SoC에 비례하게 BESS 별로 배분함으로써 선로 조류제어를 위한 BESS 별 제어 요구량을 산정한다.

선로 조류제어를 위한 BESS 별 제어 요구량을 가용 SoC와 비례하게 산정하기 위한 가중계수와 이를 기반으로 한 BESS 별 제어 요구량은 다음과 같다.

(14)
$P_{ess,\:i}=\dfrac{\mu_{i}^{t}}{\sum_{i=1}^{n}(\mu_{i}^{t})}\times I_{violated,\:t otal}\times | V |\times c os\theta$

(15)
$Q_{ess,\:i}=0$

여기서 $\mu_{i}^{t}$는 가용 SoC를 기반으로 한 $i$모선에 연계된 BESS의 가중계수, $I_{violated,\:t otal}$는 시험계통의 선로 조류위반량, $| V |$는 위반된 모선의 전압 크기 그리고 $\theta$는 위반된 모선의 전압과 전류의 위상차를 의미한다.

3.5 BESS의 SoC 회복제어

전압제어, 선로 과부하 제어를 통한 BESS 충전제어를 수행함으로써 포화된 BESS의 SoC는 방전제어를 수행하여 추후의 제어를 위한 가용 SoC를 확보해야 한다. 만약 다수의 BESS가 동시에 많은 양의 전력량을 방전하게 되면 과전압 및 역조류와 같은 악영향을 초래할 수 있기 때문에 계통에 끼치는 영향을 최소화하며 방전제어를 수행하고자 한다.

본 논문에서의 배전계통에 연계되는 변동성 신재생전원은 국내의 가장 많은 비중을 차지하는 태양광 발전기로 가정하였다. 따라서, 계통에 연계된 변동성 신재생전원의 출력량이 없는 밤 시간대에 균등하게 방전됨으로써 계통에 끼치는 영향을 최소화하며 가용 SoC는 확보된다. 식(3.16)는 BESS의 방전 전력을 나타낸다.

(16)
$P_{dis,\:i}=\dfrac{So C_{i}-So C_{mi n,\:i}}{t_{dis}/C_{rate,\:i}}$

여기서 $t_{dis}$는 방전 시간이며, 밤 10시부터 다음 날 아침 6시까지 총 8시간으로 설정하였고, $C_{rate,\:i}$는 BESS 별 방전율을 의미한다.

4. 사례연구

본 사례연구에서는 국내 배전계통 중 변동성 신재생전원 연계용량이 높은 배전계통을 대상으로 하였으며 변동성 신재생전원 수용에 제한이 되는 전압 및 선로 과부하를 완화하기 위해 본 논문에서 제안한 전압 민감도 도출 방법 및 분산형 BESS의 제어를 적용하여 그 유효성을 검증하였다.

4.1 BESS 제어에 따른 VER 수용용량 증대 검증

4.1.1 시험계통

시뮬레이션을 수행하기 위해 배전계통 해석 프로그램인 OpenDSS와 Matlab을 사용하여 국내 변동성 신재생전원 연계용량이 가장 높은 배전계통을 모델링 하였다(35).

그림. 7. 분석 대상 배전계통 계통도

Fig. 7. Distribution system model

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그림. 8. 연간 태양광 발전량과 부하 수요 프로파일

Fig. 8. Annual data of PV generation and Load demand

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig8.png

실제 조건에서의 방법론을 검증하기 위해 부하량과 변동성 신재생전원의 패턴은 그림 8인 17년도 연간 이력 데이터를 통하여 모델링 하였다. 이 계통은 변전소의 154kV/22.9kV 주변압기에서 분기된 선로로써 총 길이는 약 30[km]이고, 역률 0.9의 최대 부하량 6.5[MW]를 갖는 부하와 총 9.856[MW] 용량을 갖는 72개소의 변동성 신재생전원이 연계되어 있다. 그림 8과 같이 태양광 발전량과 부하 수요는 매시간 지속적으로 변동하여 배전계통에 전압 및 선로 조류 등을 위반할 수 있다.

본 사례연구에서 과전압 기준은 한국전력공사의 변동성 신재생전원 연계 기술기준 지침에 따라 1.02[p.u.]로 설정되어있으며 배전계통 운영 조건의 변동성을 고려하여 1.018[p.u.]로 설정되어 실제 배전계통에서 요구하는 전압 제한보다 3% 더 강화되었다. 배전선로의 허용전류는 주변압기 뱅크 내 변동성 신재생전원의 최대 누적 연계용량인 15[MVA]를 환산한 전류인 378[A]로 적용하였으며, 제어 목표 허용전류는 운영기준보다 5% 강화한 360[A]으로 선정하였다. 본 계통의 변동성 신재생전원 수용용량은 전압은 1.0199[p.u.], 선로의 부하율은 79.44%가 도출되는 19.13[MW]로 결정되었다.

4.1.2 BESS의 VER 수용용량 증대 효과 검증

변동성 신재생전원의 수용용량 증대 시 발생하는 선로 과부하 및 과전압을 해소하기 위해 5개의 BESS를 연계하였으며 SoC 운영범위는 10~90%로 가정하였고, 역률 운전범위는 국내 상용되고 있는 BESS의 역률 운전범위인 0.9로 적용하였으며 BESS의 위치는 그림 7, 정격은 표 1에 설명된 사양대로 모델링 하였다.

표 1. 설치 위치별 BESS 설비 사양

Table 1. BESS specification

BESS 1

BESS 2

BESS 3

BESS 4

BESS 5

Connection point (km)

5

10

15

20

25

PCS Capacity (MW)

0.5

0.75

1

1.25

1.5

Battery Capacity (MWh)

1

1.5

2

2.5

3

그림 9는 BESS 설치 위치와 과전압 발생 모선과의 연간 전압 민감도를 나타낸 것이며, BESS의 설치 위치가 과전압 발생 모선과 가까울수록 BESS의 출력에 대한 전압 변동이 크기 때문에 전압 민감도가 높다. 또한 무효전력에 대한 전압 민감도가 유효전력에 대한 전압 민감도가 크기 때문에 최대역률각을 적용하여 BESS의 출력을 결정하였다.

표 2는 전압 및 선로의 부하율 기준을 초과하지 않은 BESS 연계 전 최대 수용용량과 BESS의 역률 운전범위 고려 여부에 따른 전압과 선로 조류제어를 수행했을 시 최대 수용용량을 나타낸다.

BESS가 역률 운전범위를 고려하지 않고 유효전력 출력을 제어하여 계통의 전압과 선로 조류제어를 수행했을 시의 최대 수용용량은 BESS 연계 전보다 5.31[MW] 증가했음을 확인할 수 있고, 제안한 알고리즘으로 BESS 출력제어를 한 경우 5.71[MW] 증가하였다. 동일한 용량의 BESS로 변동성 신재생전원의 수용용량을 제한하는 전압 및 선로 조류제약 해소 시 제안한 알고리즘이 수용용량 증대에 효과적임을 검증하였다.

그림. 9. 연간 전압 민감도

Fig. 9. Annual data of Voltage sensitivity

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig9.png

표 2. 연간 BESS 제어에 따른 변동성 신재생전원 수용용량

Table 2. Hosting Capacity according to annual BESS control

without

BESS

BESS Active Power control

Proposed

Algorithm

control

Hosting Capacity [MW]

19.13

24.44

24.84

Increased Hosting Capacity [%]

0

27.76

29.85

Maximum Voltage [p.u.]

1.0199

1.0198

1.0186

Maximum Line Loading [%]

79.44

96.4

99.4

이때 BESS의 제어 결과는 그림 10과 같으며 11시와 16시의 경우 과전압이 발생하여 BESS의 최대역률각을 적용하여 유효전력, 무효전력을 충전하여 전압제어를 수행함을 알 수 있으며, 13시의 경우 과전류가 발생하여 이는 BESS의 유효전력 출력만을 통해 과전류를 해소했음을 확인할 수 있다.

그림 11은 연간 시계열 모의 운영을 통해 제안한 알고리즘을 수행한 결과이며 BESS 연계 전 37시간의 과전류와 322시간의 과전압이 발생하였으나 제안한 알고리즘으로 BESS의 출력을 제어한 결과 최대 전압은 1.0186[p.u], 최대전류는 377.859[A]로 변동성 신재생전원의 수용용량 증대를 제한하는 과전압 및 과전류가 해소되었음을 확인할 수 있다.

그림. 10. 전압 및 선로 조류제어 결과

Fig. 10. Voltage and Power flow control results

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig10_1.png../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig10_2.png

그림. 11. 연간 전류 및 전압 지속 곡선

Fig. 11. Annual data of Current and Voltage duration curve

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig11.png

4.2 실시간 모의 운영 기반 검증

4.2.1 실시간 시험계통

실시간 시뮬레이션을 수행하기 위해 실시간 시뮬레이터인 OPAL-RT와 Simulink를 사용하여 154kV/22.9kV로부터 분기되는 간선과 변동성 신재생 설비 용량은 10[MW], 첨두부하는 8[MW]로 모델링 하였으며, 이는 그림 12와 같이 실시간 시뮬레이터인 Opal-RT와 Matlab Simulink를 사용했다.

그림. 12. 실시간 시뮬레이션 환경

Fig. 12. Real-Time Simulation Setting

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig12.png

그림. 13. 분석 대상 배전계통 계통도

Fig. 13. Distribution system model

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig13.png

본 사례연구는 4.1절과 같이 최대 전압 허용치는 1.02[p.u.]로 선정하였으며, 선로 허용전류는 선종에 따라 460[A]로 선정하였다. 실시간 시뮬레이션 시 제어설비의 계산 및 통신 과정상의 시간 지연이 발생하기 때문에 제어 목표 전압 및 전류의 제어 목표는 3% 강화한 1.018[p.u.], 446.2[A]로 강화하여 선정하였다. 변동성 신재생전원의 발전량과 부하 수요 데이터는 그림 14와 같은 데이터를 사용하였으며 변동성 신재생전원의 발전량은 국내 설치된 PV의 출력데이터를 사용하였으며, 부하 수요는 국내 부하종 별 데이터를 사용하였다.

그림. 14. 태양광 발전량과 부하 수요 프로파일

Fig. 14. PV generation and Load demand

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig14.png

4.2.2 실시간 BESS 제어에 따른 VER 수용용량 증대 효과

변동성 신재생전원의 수용용량 증대 시 발생하는 선로 과부하 및 과전압을 해소하기 위해 1개의 BESS를 연계하였으며 정격은 5[MW]/10[MWh], 연계 위치는 그림 13에 표시하였으며 다른 운전조건은 4.1절과 같은 사양으로 모델링하였다.

이때 실시간 BESS 제어 결과는 그림 15와 같으며 유효전력 출력으로 BESS 출력 제어 시 설치된 BESS의 PCS 용량으로 전압제어를 수행할 수 없을 뿐 아니라 전압 및 선로 과부하 제어 중 BESS의 배터리 용량을 모두 소모하여 800분 이후에 발생하는 과전압 및 선로 과부하를 제어하지 못한다. 그러나 제안한 알고리즘으로 BESS 출력 제어 시 동일한 BESS 용량으로 과전압 및 선로 과부하 제어를 수행함으로써 제안한 알고리즘이 효과적임을 확인하였다.

그림. 15. 실시간 BESS 제어 결과

Fig. 15. Real-Time data of BESS control results

../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig15_1.png../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/fig15_2.png

표 3은 전압 및 선로의 부하율 기준을 초과하지 않은 BESS 연계 전 최대 수용용량과 BESS의 역률 운전범위 고려 여부에 따른 전압과 선로 조류제어를 수행했을 시 최대 수용용량을 나타낸다.

표 3. 실시간 BESS 제어에 따른 변동성 신재생전원 수용용량

Table 3. Hosting Capacity according to Real-Time BESS control

without

BESS

BESS Active Power control

Proposed

Algorithm

control

Hosting Capacity [MW]

17.0

21.8

27.2

Increased Hosting Capacity [%]

0

23.5

54.7

BESS가 역률 운전범위를 고려하지 않고 유효전력 출력 제어하여 계통의 전압과 선로 조류제어를 수행했을 시의 최대 수용용량은 BESS 연계 전보다 4.8[MW] 증가했음을 확인할 수 있고, 제안한 알고리즘으로 BESS 출력제어를 한 경우 10.2[MW] 증가하여 설치된 ESS의 용량 당 변동성 신재생전원 수용용량은 유효전력 출력 제어한 경우 1.3배, 제안한 알고리즘의 경우 2.6배로 도출되었다. 따라서 동일한 용량의 BESS로 변동성 신재생전원의 수용용량을 제한하는 전압 및 선로 조류제약 해소 시 제안한 알고리즘이 수용용량 증대에 효과적임을 검증하였다.

5. 결 론

본 논문에서는 변동성 신재생전원의 증대에 제한이 되는 요소인 배전계통의 과전압 및 선로 과부하를 완화하기 위해서 분산형 BESS 활용 시 분산형 BESS의 제어 게인 설정 방법과 BESS의 역률 운전범위를 고려한 BESS의 출력을 결정하였다. 전력 조류계산의 자코비안 역행렬로 배전계통의 운영 조건에 따라 변경되는 전압 민감도를 계산하여 BESS의 적절한 전압제어 게인을 설정하였고, 유효전력 출력에 대한 전류 변동량으로 BESS의 적절한 전류제어 게인을 설정하였다.

또한, 실시간 시뮬레이션을 통해 변동성 신재생전원 수용이 높은 배전계통을 모델링하고 분산 BESS의 연계를 가정하여 모의 운영을 수행함으로써 제안한 알고리즘의 유효성 및 변동성 신재생전원의 수용용량 증대를 검증하였다. 즉, 제안한 방법을 통하여 변동성 신재생전원이 연계된 배전계통의 과전압 및 선로 과부하 발생 시 배전계통의 BESS의 SoC 변동률을 줄이고 전압과 선로 조류가 운영 목표값과 유사하게 도출됨으로써 BESS의 역률 운전범위 고려 제어 효과 및 제어 게인의 정확성을 확인하였고 BESS 설치 유무 및 BESS 제어 방법에 따른 변동성 신재생전원의 수용용량을 확인하여 수용용량 증대 효과를 검증하였다.

Acknowledgements

This research was supported by Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP) grant funded by the Korea Government. (MOTIE) (A Study on the Improvement of Grid Code and Power Market System for Renewable Energy Expansion, 20193710100061)

This research was partially supported by Korea Electric Power Corporation. (A Preliminary Study on the Effect Analysis and Application Method of the Electric Vehicle VGI Service as a System Resource, R20XO03-05)

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저자소개

Han Nim Yu
../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/au1.png

She received her B.S. degree and M.S. degree in Electrical Engineering from Jeonbuk National University in 2018 and 2021.

Her research interests include Power Systems Analysis, Dis- tribution System, and Energy Storage System.

E-mail : ww5516@jbnu.ac.kr

Woo Yeong Choi
../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/au2.png

He is currently a Ph.D. student in the Depart- ment of Electrical Engineering at Jeonbuk National University, Jeon-ju, Korea.

He received his B.S. degree and M.S. degree from Jeonbuk National University in 2014 and 2016, respec- tively.

His research interests include Power System Analysis, Renewable Energy Source, Frequency Regulation, and Battery Energy Storage System.

E-mail : ventus666 @jbnu.ac.kr

Kyung Soo Kook
../../Resources/kiee/KIEE.2021.70.4.599/au3.png

He received his B.S and M.S. degree in Electrical Engineering from Korea University, Seoul, South Korea, in 1996 and 1998, respectively.

He obtained a Ph.D. degree in the same field from the Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech.), USA, in 2007.

From 1998 to 2004, he served as resear- cher and senior researcher at the Korea ElectroTechnology Research Institute (KERI).

From 2007 to 2010, he worked at the Electric Power Research Institute (EPRI) as a senior project engineer.

In May 2010, he joined Jeon- buk National University at the Department of Electrical Engineering where he is a Professor now.

His research interests include the Power System Operations and Controls, Renewable Energy Sources, Smart Grid, and Energy Storage Systems.

E-mail : kskook@jbnu.ac.kr