1. 서 론

기후 온난화가 가속화됨에 따라 탄소 중립에 대한 관심은 나날이 커지고 있으며, 전력 설비 관점에서 탄소 중립을 달성하기 위해서는 에너지 효율화를 이룰 수 있는 지능형 전력망을 구축하는 것이 가장 현실적인 방법으로 여겨지고 있다. 이는 전력망을 스마트화함으로써 전력 수요와 공급을 조정하고 전력망의 안정성을 향상할 수 있기 때문이다.

지능형 전력망을 구축하기 위해서는 현장의 다양한 설비들의 상태 정보를 실시간으로 수집하고 관리하는 기술이 필요하며, 그 대표 기술로 IoT를 언급할 수 있다. IoT는 현장의 특수성과 다양한 요구 사항에 따라 적절한 기술을 선택적으로 적용해야 한다. 전력 분야의 경우 현장에서 사고 발생 시 빠르게 정보를 인지하고 실시간 제어를 통해 대규모 사고를 방지하거나 최소화하는 것이 매우 중요하다. 이를 구현하기 위해서는 안정된 통신망 기술이 필요하며, 신뢰성과 안정성 등을 고려하였을 때 광통신 기술이 가장 선호되는 통신망 기술로써 활용되고 있다^[1]. 그러나 최근 분산 전원 수용 등으로 현장의 통신 수요가 증가하면서 통신 케이블 포설의 어려움, 장기간 소요되는 구축 기간, 구축 비용의 증가 등 다양한 문제점이 부각되면서 무선 통신 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 무선 통신망은 유선에 비해 사용의 편의성이 뛰어나다는 강점을 토대로, 비면허 대역을 활용, Zigbee 방식과 Wi-Sun 방식을 결합한 AWB(Advanced Wireless Bridge) 기술에 대한 연구^[2] 및 면허 대역의 TETRA 현장 적용 연구^[3] 등이 진행되었다. 이러한 노력에도 불구하고, 언제 어디서나 안정된 성능을 제공해야 하는 전력망의 요구 사항을 완벽히 만족시키기에는 여전히 부족함이 있다.

본 논문에서는 배전 현장에서 증가하고 있는 무선 기술 수요에 대응하기 위해 저지연, 고신뢰 전력제어용 무선통신 기술(Wireless Sensor Network in the Electrical-Energy Domain, 이하 e-WSN)을 제안하고자 한다. 이를 위해 지능형 전력망에서 정의한 통신망 요구사항을 확인하고, e-WSN 기술을 활용하여 전력 설비를 관리하는 방법을 소개하고자 한다. 더 나아가 배전 현장에서 제안한 기술의 성능을 검증하여 무선 기술의 배전망 적용 가능성을 확인하고자 한다.

Licensed-band Wireless Communication

2.2 e-WSN

상기 언급된 요구사항을 만족시키기 위해서는 전력망 전용으로 사용할 수 있는 무선 주파수 자원이 필요하며, 국내의 경우 25㎑ 대역폭의 380㎒ 면허 대역이 활용 가능하다. 이 대역에서 사용할 수 있는 무선 기술로는 ETSI 표준의 TETRA와 TTA 표준의 e-WSN이 있다^[7]. TETRA는 공공안전 통신을 위해 개발된 유럽형 디지털 주파수 공용 통신(Trunked Radio System) 기술로, 음성과 데이터를 동시에 전송할 수 있으며 데이터 전송 시 최대 7.2kbps 속도를 지원한다. 반면, e-WSN은 실시간성을 요구하는 전력 데이터 전송을 목적으로 개발된 무선통신 기술로, 최대 114kbps의 속도를 제공한다. 따라서, 지능형 전력망의 통신 요구사항을 충족시킬 수 있는 기술로 e-WSN이 효과적이다.

e-WSN 기술은 중속 이상의 데이터 전송을 위해 QAM 변조 방식을 사용하며, 다수의 단말을 대상으로 자원 할당 및 스케줄링을 위해 TDMA 방식을 사용한다. 특히 10㎳ 단위의 리소스 블록을 활용하여 자원을 배분함으로써, 데이터 전송 시 지능형 전력망에서 요구하는 실시간성을 확보할 수 있다. 운영 구조 관점에서는 Master와 Slave 구조로 동작하며, Full Duplex의 FDD 방식의 UL, DL 구조를 지원하여 현장의 상태 정보 수집과 운영시스템의 제어 정보를 양방향 동시 처리할 수 있다. Master 기준 셀 커버리지 측면에서는 전용 대역을 사용하여 고출력 전송이 가능하며, Slave는 최대 10W 출력을 통해 수 킬로미터 장거리 전송도 가능하다. 이러한 장점을 가진 e-WSN 기술은 전력 제어망에서 최적의 무선 기술로 활용될 수 있다. e-WSN 기술을 다른 상용 기술과 비교한 내용은 표 2와 같다.

3. e-IoT

3.1 Communication System Model

지능형 전력망 중에서도 신재생 에너지 연계 및 분산 전원의 수용에 대한 망 연계 요구가 증가하고 있다. 앞서 제안한 e-WSN 무선통신을 활용할 경우, 그림 1과 같은 통신망 구성을 통해 현장의 전력 설비를 수용할 수 있다.

그림 1. 배전현장 전력통신망 구성도

Fig. 1. Comm. System Model in the Distribution Grid

통신망 구성은 배전자동화 통신망으로 구성된 Ring 형태의 광 망을 중심으로 광 선로가 도달하지 않는 인근의 FRTU를 대상으로 e-WSN 통신망을 연계하여 구성할 수 있다. 이 경우 광 망에는 e-WSN용 Master 단말을, 전력 설비로써 FRTU에는 Slave 단말을 설치하고, 각 구성 장치 간 연결을 수행한다.

전력 설비는 외부의 보안 위협에 대응하기 위한 정책으로 IP 사용을 원칙적으로 금하고 있으며, 배전 현장에서 사용되는 장치는 보안성 확보를 위해 FRTU 및 광모뎀과 e-WSN 장치 간에는 RS-232 Serial 통신을 통해 상호 연결한다. 이를 토대로 FRTU단에서 생성되는 현장 정보(상태 정보, 전류/전압, 고장 유무 등)는 DNP 프로토콜을 활용하여 상위 단에 전송된다.

3.2 Device Management

안정된 통신망을 통해 현장의 설비 상태 정보를 실시간 전달하는 것뿐만 아니라, 통신망 상태를 정확하고 빠르게 인지하는 것은 지능형 전력망의 안정된 서비스 제공 측면에서 무엇보다 중요하다. 이를 위해 e-WSN 장치에서는 장치의 상태뿐만 아니라, 통신망 상태 정보를 상위 EMS에 주기적으로 보고하게 되며, 이때 사용되는 기술로서 IoT 분야 대표적인 표준기술인 LwM2M을 사용하고자 한다^[8]. LwM2M은 IoT 장치를 관리하기 위해 OMA에서 정의한 표준으로 CoAP 프로토콜과 DTLS 보안을 사용하여 IP/UDP로 전달된다. 앞서 언급한 바와 같이 지능형 전력망에서는 보안 관점에서 Serial 통신을 권고하고 있기 때문에 상기 기술을 현장에 적용할 경우 보안 준수사항에 위배 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전력망에서는 LwM2M 기술 적용 시 IP 방식의 통신이 아닌, NIDD(Non-IP Data Delivery) 방식을 통해 데이터 연계를 수행한다. 이를 계층별 연계 관점에서 표현하면 그림 2와 같다.

그림 2. 연계 구성도

Fig. 2. Data Flow

Slave 단에서 데이터 전송을 하고자 할 경우, 물리적 포트 또는 데이터 종류에 따라 서비스 ID를 사전에 정의하고 이를 Master 단말에 등록한다. Master 단말은 IP 기반 외부망 연계를 위해 이미 등록된 서비스 ID와 연계되는 UDP Port를 임시 지정하여, 라우팅 테이블을 생성하고 관리한다. 외부망에서 UDP 기반 데이터 전송을 진행할 경우 Master 단말은 기 정의된 라우팅 테이블을 참조하여 UDP/Port 이후의 Payload에 대해서 e-WSN 통신 기술을 통해 Slave 단말에 데이터를 전송함으로써 IP – Serial 데이터를 상호 연계할 수 있다.

무선 기술의 가장 취약점으로는 현장에서 무선 채널 변화에 따라 통신성능이 변화되는 부분일 것이다. 이에 따라 원격에서 e-WSN 통신상태 및 단말의 상태 정보 수집 및 관리 기술은 무엇보다 중요하다. 채널의 무선 상태를 실시간 감시하기 위해 IPSO Alliance에서 정의한 Object/Resource 이외에 e-WSN 용의 Resource를 정의하고, 이를 관리하기 위한 절차를 그림 3과 같이 정의하였다.

하위 Slave 단말 관리를 위해 Gateway Monitoring Object를 신규 정의하고, 이에 포함되는 관리정보와 관련해서는 e-WSN의 무선 특성에 해당하는 정보(예. 단말 EUI, 사용 주파수(UL, DL), 마지막 통신 시간, 신호 품질과 관련된 RSSI/SNR/Noise Floor/MCS, Packet Count(Pass, Fail))를 정의해서 운영한다. 특히 {Object ID} / {Object Instance ID} / {Resource ID} / {Resource Instance ID} 형태로 표현되는 LwM2M 관점에서 Object는 Gateway Monitoring Object이며, Object ID는 Slave 단의 단말 ID로 지정하여 Slave 단말 간 무선 품질을 개별 관리할 수 있도록 하였다. 이처럼 정의된 값은 실시간 변화량에 따라 값을 업데이트하게 되며, 주기적 보고 및 임계치 설정에 따른 이벤트 보고 등의 설정에 의해 원격에서 상태를 모니터링 할 수 있다.

그림 3. e-WSN용 데이터 모델링

Fig. 3. Data Modeling

4. Experiment Results

4.1 Spectrum Measurement under Regulation

전력 현장에서 안정된 무선 서비스를 제공하기 위해 사용되는 면허 대역은 고출력의 신호 생성 시 인접 주파수에 간섭 신호로서 영향을 미칠 수 있으며, 이를 방지하고자 출력 신호에 대한 엄격한 Emission 관리를 수행하고 있다. 제안된 e-WSN 기술이 법적으로 정의된 규정을 준수하는지 확인하기 위해 스펙트럼을 측정하였으며, 결과는 그림 4와 같다.

그림 4. 스펙트럼 측정 결과

Fig. 4. Spectrum Measurement Result

측정 결과, e-WSN 송신신호는 25㎑ 대역폭에서 생성되며, 인접 신호는 정의된 Emission Mask를 준수하여 인접 채널에 영향을 미치지 않는 것을 확인할 수 있었다.

4.2 Performance Measurement in the Field

현장에서 e-WSN 기술을 적용하여 통신망 요구사항을 만족시키고, e-IoT를 통한 통신망 원격관리가 가능한지 검증하기 위해 그림 5와 같은 실증환경을 구축하였다. 대상 FRTU는 도심 지역으로, 광케이블 포설이 어려워 통신망 미개통 지역으로 분류되는 곳이다. 이곳에 인근 광망에는 Master 장치를 설치하고, 미개통 지역에는 Slave를 설치하여 통신망 서비스 제공 가능 여부를 실험하였다. 사용된 장치의 출력은 0.5W로, Master에서 Slave로 무선 구간의 ping을 통해 통신망 요구사항에 명시된 통신속도와 지연시간을 측정하고 이를 e-IoT를 통해 관리 서버에서 취합, 분석하였다.

현장에서 측정된 통신 성능은 표 3과 같다. 통신 도달거리는 Master 기준 가장 가까운 Slave와는 230m, 가장 먼 Slave는 1,680m까지 통신이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 무선 구간 속도는 34 ∼ 90kbps가 측정되었다. 무선의 경우 주변 환경에 따라 전송 거리 및 속도에 차이가 발생할 수 있으나, 상기 현장 실증을 통해 최소 수백 m에서도 안정적인 통신이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 특히 Master – Slave 구조를 갖는 비면허대역의 다른 통신 기술과 비교했을 때 넓은 커버지리를 제공함을 확인할 수 있다. 지능형 전력망에서 중요한 고려 요소인 지연시간은 무선 구간에서 400㎳ 이내로 측정되었다. 무선의 취약점으로 언급되는 통신 성능의 안정성 측면에서도 e-WSN 기술 적용 시 유사한 지연시간이 측정되어, 유선과 유사한 안정된 무선 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.

그림 5. e-WSN 통신망 실증 현장

Fig. 5. Experimental Site for Verifying the e-WSN Performance

무선 구간 측정 데이터를 바탕으로, 배전자동화 망에서의 서비스 운영 가능성을 확인하기 위해 배전자동화 운영 시 사용되는 전력제어 프로토콜인 DNP를 기반으로 전체 계측, 이벤트 계측, 상전류 계측 정보를 1일 동안 측정하였다. 이에 대한 결과는 표 4와 같다.

총 6개소를 대상으로 FEP 기준 통신 성공률은 99.67%로, 안정된 서비스 품질을 제공할 수 있음을 확인하였다. 전력 제어망에서는 사고 정보를 얼마나 빠르게 인지하고 이를 처리할 수 있는지가 중요한 요소로 구간별 Latency를 측정하였다. 각 구성 관점에서는 유선망, 유선망과 무선망을 연계하기 위한 Serial 구간, 무선망으로 구분하였으며 측정 결과는 표 4와 같다. FEP – FRTU간 End to End 전체 지연시간은 평균적으로 이벤트 정보 0.73초, 상전류 0.99초, 전체 계측 3.41초가 측정되었다. 측정 결과, 전송 데이터양에 따라 지연시간이 비례적으로 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 무선 구간에서의 지연시간은 데이터양에 비례하여 증가하는 것으로 측정되었으며, 이를 통해 무선망도 유선망과 유사한 안정적인 통신성능을 제공하고 관리될 수 있음을 검증하였다. 이는 TDMA 방식을 통해 자원을 관리하는 e-WSN 기술의 특징으로 균등한 자원 분배와 엄격한 Latency 관리가 현장에서도 가능함을 확인할 수 있었다.

End to End 지연시간을 최소화하기 위해 FRTU 또는 광모뎀과의 Serial 속도를 개선한다면, 일부 지연시간을 줄여 통신망 성능을 더욱 개선할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 현장에서 사고 발생 시 1초 이내에 이벤트 정보를 수신하여, 전력 자동화 관점에서 원격으로 자동화 개폐기를 제어하고 고장 구간을 신속히 분리함으로써 정전 구간을 최소화하는 데 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

5. 결 론

지능형 전력망 구축을 위해서는 안정된 통신망이 필요하다. 특히, 현장에서 발생할 수 있는 사고 정보를 실시간 확인하고 제어하기 위해서는 고신뢰도와 저지연 특성이 요구된다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 광통신과 같은 유선 기술이 선호되었으나, 최근에는 신재생 에너지 연계 서비스의 확대로 인해 유선과 유사한 성능을 제공하면서도 손쉽게 구축·활용할 수 있는 무선 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위한 기술로 e-WSN을 제안하고, 현장 실증을 통해 무선 기술의 성능을 검증하였다. e-WSN 기술은 전용 주파수를 사용하여 독립망을 구성함으로써 안정된 서비스를 제공하며, TDMA 방식을 활용해 41Byte 데이터 전송 시 무선 구간은 433㎳ 시간이 소요되었으며, FEP과 FRTU간 전체 지연시간은 총 725㎳로 지능형 전력망 통신망 요구사항을 만족하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 e-WSN 기술은 배전 전력현장의 통신망 기술로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.