박준수
(Junsu Park)
1iD
문승필
(Seungpil Moon)
2iD
윤민한
(Minhan Yoon)
†iD
-
(Dept. of Electrical Engineering, Kwangwoon University, Korea)
-
(Korea Electric Power Corporation Research Institute, Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Grid Following Inverter(GFLI), Grid Forming Inverter(GFMI), System Frequency Response(SFR), Jeju System
1. 서 론
전 세계적으로 신재생 에너지 공급 구조로의 전환 기조가 확대되고 있다. 신재생 에너지원은 전력전자 기반의 설비로 기존의 동기 발전기를 빠르게 대체하고
있으나 많은 양의 신재생에너지원 투입은 다양한 문제들을 일으키고 있다. 동기기처럼 물리적인 관성 에너지 공급 제한으로 계통의 관성 하락과 이에 따라
주파수 하락에 대한 이슈, Short Circuit Ratio(SCR)가 낮은 상황에서 Grid Following Inverter(GFLI) 기반으로
동작하는 인버터의 안정도 이슈 등이 존재한다. GFLI의 경우 Phase Locked Loop(PLL)을 이용해 계통 전압의 위상각을 이용하여 출력을
주입한다. 이때 계통 외란 발생 시 불안정한 위상각에 따른 센싱 이슈, 주파수 보조 제어를 위한 주파수 측정 시 PLL의 delay로 인한 순간적인
관성 출력의 한계가 존재한다. 이러한 상황 속에서 동기기의 출력을 모사할 수 있는 Grid Forming Inverter(GFMI)는 계통의 안정도
증대와 관성 출력을 기여할 수 있는 자원으로 주목받고 있다[1,2].
계통 연계형 GFMI는 동기기와 같이 위상각과 전압을 제어하는 상위 제어기로 구성된다. 상위 제어기 중 Active Power Control(APC)를
통해 자체적인 위상각을 생성하며 다음의 APC 기법들이 제시되고 있다. 가장 기본적이고 선형 제어 시스템으로서 출력 메커니즘의 해석이 쉬운 Droop
Control 제어가 APC로 적용된 연구가 선행되었다[3,4]. 전압의 동적 특성까지 고려된 dVOC 제어에 대한 출력이 비교 검증되었다[5]. 동기기의 Swing Equation에서 관성과 댐핑을 모사할 수 있는 Synchronous Power Control(SPC)을 통해 관성 출력을
기대할 수 있다[6,7]. 기존 선형적인 특성의 APC 제어에서 벗어나 비선형적인 Nonlinear 기법을 통해 더 많은 양의 출력을 주입하는 방법론이 제시되었다[8]. APC 제어를 통해 GFMI의 자체적인 위상각을 생성한 후, Reactive Power Control(RPC)을 통해 자체적인 전압 지령치를 생성해야
한다. RPC에서도 유사하게 Droop Control의 일종인 Q Droop을 이용하여 선형적으로 전압 제어를 수행할 수 있다. Q Droop의 경우,
정상상태 오차가 발생할 수 있어 Q PI 제어기를 통해 제어 특성을 향상 시킬 수 있다. 마지막으로 AC 전압제어를 수행함으로써 계통의 전압 안정도를
높이는 AC Voltage 기법이 있으며 Q
Droop, Q PI, AC Voltage 세 가지의 RPC 기법이 널리 사용되고 있다[9]. APC와 RPC를 통해 상위 제어기를 구성하고 하위 제어기에 해당되는 Voltage Control Loop를 통해 최종적인 GFMI 모델이 구성되며
실계통에 투입하여 그 효과를 검증할 필요가 있다.
해외의 경우 호주 ESCRI-SA에서 가상 동기기 방식의 GFMI 인버터가 적용된 30MW, 8MWh급 ESS의 계통 연계 연구가 진행되었으며[10], 유럽 OSMOSE 프로젝트에서는 GFMI 운전의 제어 알고리즘, 하드웨어 개발 및 성능 시험이 이루어지고 있다[11]. 최근 국내에서도 GFMI 실증 사업과 제주 계통 시뮬레이션을 통해 그 효과를 검증하고 있다. EMT 기반의 PSCAD 시뮬레이션을 통해 제주 계통을
모델링하고 GFMI 제어모드가 적용된 ESS에 따른 주파수 안정화 증대 효과를 제시하였다[12]. 추가로, GFMI와 동기조상기를 투입했을 때의 그 특성을 비교 및 적절한 용량이 산정되었다[13]. GFMI를 활용한 Black Start 기법[14], 계통 대상으로 Black Start 시 계통의 신뢰성 및 경제성 측면에서의 GFMI ESS의 최적 위치 및 용량 산정론이 제시되었다[15]. 이를 통해 최근 국내 GFMI을 이용한 실계통 해석은 EMT 기반의 PSCAD 제주 계통을 대상으로 한 연구가 이루어졌다.
하지만 GFMI의 출력 특성 연구는 대부분 EMT 기반의 시뮬레이션으로 이루어졌으며, EMT 기반의 시뮬레이션은 서지나 스위칭 주파수에 의한 고조파
성분 등을 해석하는데 용이하나 대규모의 계통 시뮬레이션 진행 시 시간 소요가 크기에 RMS 기반의 시뮬레이션 툴로 해석할 필요가 있다. 따라서 본
논문에서는 RMS 기반의 PSS/e 툴에서 GFMI ESS 제어 모드를 이용한 제주 계통에서의 출력 영향을 분석하고자 한다. 하지만 아직 PSS/e
재생에너지 동적 모델에 GFMI를 모의할 수 없기에 User Defined Model(UDM)을 이용한 GFMI 제어 모델을 개발하여 국내 제주에
투입하여 그 영향을 분석하였다. GFMI UDM 모델의 검증을 위해 System Frequency Response(SFR)를 이용하여 해당 모델의
동특성을 검증하였으며 Per Unit(PU) 기반의 인버터 제어기 구성을 통해 향후 인버터 자원의 용량이 변경될 경우 제어 파라미터 수정 없이 사용할
수 있도록 개발하였다. 해당 UDM 모델을 활용하여 제주 계통에 GFLI 또는 GFMI ESS 투입 시 발전기 탈락과 지락 사고 시의 유/무효 전력의
출력 특성을 비교하였다. 추가로 장주기 ESS 투입 계획에 따라 ESS 용량이 증가했을 때 제주 계통의 최소 주파수와 주파수 기울기 Rate of
Change of Frequency(RoCoF) 결과를 분석하였다.
GFMI의 경우 위상각과 전압을 제어하기에 전압원으로 동작한다. 이는 기존의 전류원으로 동작하는 GFLI과 같이 전류 지령치에 직접적으로 유/무효
전력의 제한을 둘 수 없다[16,17]. GFMI가 생성하는 전류 지령치는 APC와 RPC에 의해 생성되는 자체적인 위상각을 가지는 전압으로 전류 지령치를 생성하기에 다른 방식으로 출력
제한을 적용해야 한다. 본 논문에서는 외란 발생 후 GFMI ESS의 출력이 계통 운영자가 세팅한 출력 제한에 다달으면, Mode Shift를 통해
GFLI 전류원으로 동작함으로서 전류 지령 제한을 적용하여 현실적인 GFMI 운영 방안을 제시하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 GFMI APC 및 RPC에 적용된 제어기법과 Voltage Control Loop에 대해 분석하였다.
3장에서는 RMS 툴 기반의 PSS/e 시뮬레이션을 위한 GFMI UDM 모델 개발 과정과 SFR 및 PU 기반 제어기 구성을 통한 모델 동적 특성
검증을 보였다. 4장에서는 GFMI에 추가로 구성할 수 있는 Nonlinear APC 기법과 출력 제한을 할 수 있는 Mode Shift 기법을 제시하였다.
5장에서는 제주 계통 대상으로 외란 발생 시 PSS/e 시뮬레이션을 통한 GFMI 출력 특성을 분석하였으며 이를 통한 결론을 6장에 정리하였다.
그림 1. 계통 연계형 GFMI 제어 구조
Fig. 1. Grid-connected GFMI control structure
2. GFMI 모델링
2.1 APC 제어
일반적인 계통 연계형 GFMI의 제어 구조는 그림 1과 같다. 상위 제어기에서 위상각을 제어하는 APC 파트에서는 유효전력 지령치 $P_{ref}$와 유효전력 측정값 $P_{meas}$값과의 오차를
이용한다. 제어기법별로 시지연 또는 여러 파라미터를 통해 자체적인 위상각을 생성한다. 동기기 Governor 특성을 모방한 일차식 형태의 Droop,
전압의 동적 특성까지 반영할 수 있는 dVOC, 동기기의 Swing Equation 및 Damping을 모사할 수 있는 SPC 총 세 가지의 제어기법을
이용하였다.
Droop 수식은 다음과 같다.
dVOC 수식은 다음과 같다.
SPC 수식은 다음과 같다.
세 가지의 기법으로 구성된 APC의 제어블록 다이어그램은 그림 2와 같다.
그림 2. GFMI APC 제어기 구조
Fig. 2. GFMI APC controller structure
2.2 RPC 제어
상위제어기에서 전압을 제어하는 RPC 파트에는 무효전력 지령치 $Q_{ref}$와 무효전력 측정값 $Q_{meas}$값과의 오차 또는 AC 전압 지령치
$V_{ref}$와 측정값 $V_{meas}$값과의 오차를 이용한다. APC Droop과 유사하게 RPC에서도 Droop을 이용한 Q Droop 제어,
무효전력의 오차를 Proportional Integral(PI)을 적용한 통한 Q PI 제어, AC 전압의 오차에 PI를 적용한 AC Voltage
제어가 존재한다.
Q Droop 제어의 수식은 다음과 같다.
Q PI 제어의 수식은 다음과 같다.
AC Voltage 제어의 수식은 다음과 같다.
그림 3. GFMI RPC 제어기 구조
Fig. 3. GFMI RPC controller structure
세 가지의 기법으로 구성된 RPC의 제어블록 다이어그램은 그림 3과 같다.
2.3 Voltage Control Loop
상위제어기를 통해 GFMI의 자체적인 Angle과 전압제어가 구성되었으면 하위 제어기를 구성해야 한다. 본 논문에서는 Voltage Control
Loop을 하위 제어기에 적용하였다. 계통과 연계되는 인버터는 DQ 변환을 통해 두 개의 D, Q축 직류 성분으로 나누어 독립적으로 제어가 이루어진다.
D축 전압 지령치 $V_{d,\: ref}$와 Q축 전압 지령치 $V_{q,\: ref}$ 는 각각 측정되는 값과의 오차를 PI 제어기를 통해 전류
지령치를 생성한다. 이때 각 축 간의 커패시터 필터 성분에 의해 영향을 주는 상호 간섭(Cross-Coupling) $\omega C_{f}$을 전향
보상하여 Voltage Control Loop를 구성하였으며 그림 4와 같다.
그림 4. GFMI 전압 제어 루프
Fig. 4. GFMI Voltage Control Loop
3. PSS/e UDM 모델 구축 및 검증
3.1 UDM 모델 구축
본 논문에서는 ESS 제어 모드에 따른 계통 시뮬레이션을 위해 PSS/e를 사용하였다. PSS/e 라이브러리에서는 재생에너지원에 적용할 수 있는 GFMI
Generic 동적 모델이 존재하지 않기에 GFMI 출력 특성을 모의할 수 있는 UDM 모델을 개발하였다. PSS/e 내 ‘Generator’ 탭에
UDM을 구성하였으며 해당 제어 구조와 네트워크는 그림 5와 같다. Park Transformation을 이용한 정지좌표계의 회전좌표계 변환을 통해 DQ 전압 제어를 수행한 후, 유/무효 전력에 해당하는
DQ 전류 지령치를 Network에 주입한다. 이때 사용되는 GFMI의 Angle 및 전압 지령치는 APC 및 RPC 파트의 각 제어기를 선택하여
생성한다.
그림 5. PSS/e GFMI UDM 제어 구조 및 네트워크
Fig. 5. PSS/e GFMI UDM control structure and network
3.2 GFMI 모델 검증 - SFR
발전기 탈락이나 부하 증가와 같은 외란 발생 시 GFMI의 유효전력 출력 응동 특성과 이에 따른 계통 주파수 변화양상을 분석해야 하며 본 논문에서는
System Frequency Response(SFR)를 이용하였다. GFMI은 외란 발생 시 APC 제어에 따라 MATLAB을 이용한 SFR 식
구성을 통해 유효전력에 대한 출력 특성을 분석할 수 있다. SFR 모델에서는 시스템을 등가 모의할 수 있는 동기기 1기와 GFMI 1기로 해석을 진행한다.
PSS/e dynamic 시뮬레이션에서 제공하는 모듈을 활용하여 발전기 모델은 GENCLS, 조속기는 TGOV1 모델을 적용하였다. GENCLS의
경우 발전기 회전체의 관성과 댐핑을 모사할 수 있으며 TGOV1의 경우 일반적인 화력기를 모의할 수 있다. 간략화된 SFR 모델 해석을 위해 부하와
발전기의 Damping 요소는 고려하지 않았으며 그 전달함수는 그림 6과 같다.
그림 6. 주파수 응동 특성 SFR 모델
Fig. 6. Frequency Response Characteristic SFR Model
먼저, MATLAB을 이용하여 구성한 SFR 전달함수 모델과 PSS/e 툴에서 개발한 GFMI 모델의 주파수 응동 특성 결과를 검증하였다. 테스트
계통에서 GFMI Droop 5%, 10%일 때 발전기 탈락 비율이 10%인 외란 상황에서 주파수 변화양상을 비교하였다.
그림 7. GFMI Droop 5%, PSS/e SFR 주파수 비교
Fig. 7. GFMI Droop 5%, PSS/e SFR Frequency Comparison
그림 8. GFMI Droop 5%, PSS/e SFR 주파수 비교
Fig. 8. GFMI Droop 10%, PSS/e SFR Frequency Comparison
GFMI Droop 5%가 적용된 시뮬레이션 결과 그림 7과 10\%가 적용된 그림 8을 비교했을 때 MATLAB과 PSS/e 시뮬레이션 결과가 같다. 이를 통해 구성한 GFMI UDM과 SFR 수식이 오류가 없으며 GFMI 동적 모델을
이용한 계통의 외란 발생 시나리오 및 주파수 해석을 위해 사용할 수 있다.
3.3 GFMI 모델 검증 – Per Unit
인버터 자원이 투입된 계통 해석 진행 시, 계통 연계용 인버터는 PU 기반의 제어기로 구성한다. PU 기반으로 인버터 모델링을 구성해야 향후 재생에너지
자원의 용량이 변동됐을 때 제어 파라미터를 수정하지 않고 사용할 수 있다. 이는 GFMI 모델링을 진행할 때 변동할 수 있는 인버터 용량을 고려하여
PU 기반으로 모든 제어기를 구성해야 함을 알 수 있다. 따라서 본 절에서는 다른 용량 및 Droop 값이 적용된 GFMI UDM 모델의 발전기 탈락
시 유효전력 출력 특성을 통해 PU 제어기를 검증하고자 한다. 테스트 계통은 발전기 1기 및 GFMI 1기로 구성하여 진행하였다. GFMI 200MW일
때 Droop 10%, 100MW일 때 Droop 5%, 50MW일 때 Droop 2.5%인 세 가지 케이스에서 동일한 발전기 탈락 시 유효전력의
출력 특성이 같아야 한다. 그 시뮬레이션 결과는 다음과 같다.
그림 9. PU 기반의 제어기 GFMI 유효전력 출력
Fig. 9. GFMI active power output based on PU
그림 10. PU 기반의 제어기 GFMI 주파수 결과
Fig. 10. GFMI frequency result based on PU
유효전력 출력 그림 9와 주파수 변화 양상 그림 10을 비교했을 때 유효전력 출력의 동특성이 거의 같고 이에 따른 주파수 변화 양상 역시 같은 것을 알 수 있다. 따라서 개발한 GFMI UDM 모델이
PU 기반의 제어기임을 검증하였으며 향후 인버터 자원의 용량이 변동하였을 때 해당 모델을 사용하여 시스템을 구성할 수 있다.
4. GFMI 출력 Limit 및 추가 기법
4.1 Mode Shift를 통한 출력 제한
전압과 위상각을 제어하여 출력을 하는 GFMI의 특성상 Voltage Control Loop을 통해 인가하는 전류 지령치에 직접적으로 Limiter을
추가하여 제한할 수 없다. GFMI 출력 제한을 위해서는 전압이나 위상각을 제한하는 방향으로 이루어져야 한다. 본 논문에서는 발전기 탈락 시 GFMI의
과도한 유효전력 출력을 방지하기 위해 유효전력 출력 제한을 위한 Mode Shift 기법을 적용하였으며 그림 11과 같다.
해당 기법은 발전기 탈락과 같은 외란 상황에서 GFMI의 유효전력 출력이 Limit 값에 다다르면 Mode Shift가 발동하여 GFLI 모드로 전환하는
메커니즘이다. 자체적으로 Angle을 생성하는 GFMI 모드가 아닌 계통 전압을 PLL로 위상각을 추종하여 전류원인 GFLI로 동작하기에 전류 지령치에
바로 Limiter을 두어 출력을 제한할 수 있다. 이 역시 테스트 계통에서 발전기 탈락 시 GFMI의 Mode Shift를 적용하여 유효전력 출력을
비교하였다.
그림 11. GFMI 출력 제한을 위한 Mode Shift
Fig. 11. Mode Shift for limiting GFMI output
그림 12. Mode Shift GFMI 출력 제한 및 주파수 결과
Fig. 12. GFMI output and frequency through Mode Shift
그림 12 왼쪽 그래프 에서 유효전력 출력 제한값이 10MW, 30MW, 제한이 없을 때 Mode Shift를 통한 출력 변화양상이며 그림 12 오른쪽은 이에 따른 주파수 결과이다. 제한값을 적용한 빨간색 및 파란색 결과에서는 GFMI가 GFLI 모드로 전환하여 출력 제한하는 것을 알 수
있으며 제한이 없을 때는 Mode Shift가 발동하지 않아 GFMI 모드로 계속 출력하는 것을 알 수 있다. 따라서, 인버터의 내부 소자 보호 또는
예비력 확보를 위해서 Mode Shift를 통한 출력 제한 기법을 사용할 수 있다.
4.2 APC Nonlinear 기법 적용
GFMI APC 제어에 기존의 선형 기법이 아닌 비선형 Nonlinear 기법을 적용하여 그 효과가 검증되었다[8]. 해당 논문에서 제시한 Nonlinear 기법을 본 GFMI APC 제어기에도 적용하여 테스트 계통에서 발전기 탈락 시의 유효전력 출력 특성을 비교하였다.
적용된 Nonlinear 기법에는 2차식의 형태인 Quadratic과 자연 로그인 Exponential, 유효전력 오차를 지수의 형태로 제어하는 Power를
적용하였으며 제어 구조는 그림 13과 같으며 그림 13 Nonlinear 블록에는 표 1의 Function과 Constant가 적용되어 시뮬레이션을 진행하였다. 여기서 $P_{m,\: I}=P_{ref}-P_{meas}$ 이다.
기존의 선형 제어 형태인 Droop과 Nonlinear 세 가지 기법의 유효전력 출력 그림 14 왼쪽과 이에 따른 주파수 결과 그림 14 오른쪽을 비교하였다. Nonlinear 기법들은 대체로 출력을 비선형적 형태의 2차식 또는 지수 형태로 Angle을 제어하기에 출력 변화율이 더
높다. 이에 따라 Nonlinear 기법들이 전반적으로 발전기 탈락 시 GFMI 유효전력 출력을 더 크게 보상하며 이에 따라 주파수 역시 더 안정적으로
유지가 된다. 일반적으로 APC 파트에 적용되는 제어 파라메터가 민감하게 세팅될 경우 GFMI는 발전기 탈락 시 순간적으로 많은 유효전력을 계통에
주입하게 된다. GFMI APC 제어의 파라메터가 일반적인 범위 내에 세팅되지 않으면 System Frequency Response 전달함수 특성
분석에 따라 유효전력 출력이 불안정 영역에 들어 발산할 수 있다[18,19]. 일반적으로 APC 제어 파라메터 중 Droop이 1%보다 작게 0.01%~0.1%로 민감하게 세팅되면 출력이 발산한다. Nonlinear 기법에
경우 GFMI APC 제어 파라메터를 다른 기법들보다 비선형적으로 더 민감하게 세팅하기에 출력이 불안정하다. 따라서 Nonlinear 기법을 적용할
경우 계통 상황과 인버터 용량에 맞게 파라메터의 범위를 조절해야 한다.
그림 13. GFMI APC Nonlinear 기법 구조
Fig. 13. GFMI APC Nonlinear method structure
표 1 APC Nonlinear 기법에 적용되는 함수 및 상수
Table 1 Function and constant applied to APC nonlinear
|
|
Function
|
Constant
|
|
Droop
|
$M _{p} (P _{m,I} )$
|
$M _{p} =0.05$
|
|
Quadratic
|
$Q_{\alpha}(P_{m,\: I})^{2}+Q_{\beta}(P_{m,\: I})$
|
$Q_{\alpha}=0.02$
$Q_{\beta}=0.05$
|
|
Exponential
|
$E_{\alpha}e^{E_{\beta}*P_{m,\: I}}$
|
$E_{\alpha}=0.02$
$E_{\beta}=0.05$
|
|
Power
|
$P_{\alpha}(P_{m,\: I})^{P_{\beta}}$
|
$P_{\alpha}=0.02$
$P_{\beta}=0.05$
|
그림 14. GFMI Nonlinear 유효전력 출력 및 주파수
Fig. 14. GFMI Nonlinear active power output and frequency
그림 15. 제주 전력시스템 구성도
Fig. 15. Jeju power system configuration
5. 시뮬레이션 결과
5.1 제주 계통 구성
PSS/e 제주 시스템 구성도는 그림 15와 같다. 사용된 PSS/e 제주 DB는 제주TP, 제주GT 2기, 남제주 TP로 4대의 발전기가 투입되었다. 2기의 LCC(700MW)와 1기의
VSC(200MW), ESS(90MW)로 구성되며 육지에서 제주로 정송인 조건에서 LCC는 400MW, VSC는 180MW의 운전점으로 세팅하였다.
Dynamic 시뮬레이션의 안정화를 위해 LCC는 Generic 모델인 CDC4T를, VSC는 VSCDCT를 이용하였으며, GFMI 및 GFLI의
출력 특성을 검토하기 위해 HVDC에 주파수 제어를 적용하지 않았으며, 인버터 기반 자원의 주파수 및 전압 제어는 ESS에 투입된 GFMI 및 GFLI
모델만 수행한다. GFLI 주파수제어에는 GFMI과의 비교를 위해 주파수 불감대 구역인 Deadband를 미적용했다.
5.2 발전기 탈락 시 ESS 제어 모드 별 출력
제주 TP 발전기 탈락 시 GFMI APC에 적용된 Droop, dVOC, SPC와 Droop Control이 적용된 GFLI는 모두 5%의 Droop을
적용하였다. Nonlinear 기법 중 Quadratic과 Exponential 2가지 기법을 추가로 구성하여 이에 따른 영향을 보였다. Nonlinear
Power 기법의 경우 현 제주 계통 대상 시뮬레이션에서 GFMI 유효전력 유효전력의 과도한 출력에 따른 불안정으로 생략하였다. Quadratic
및 Exponential 제어 파라메터는 표 1를 참고하였으나 Exponential $E_{\alpha}$ 값은 0.5로 조정하였다. 외란 발생 후 제주 주파수 및 전압과 ESS 제어모드에 따른
유/무효전력 출력을 비교하였다.
발전기 탈락 시 유효전력의 제어 모드 별 출력은 그림 16과 같다. 그림 16에서 GFMI Droop, dVOC, SPC는 거의 유사한 출력양상을 보였다. Nonlinear Quadratic 및 Exponential은 기존
기법들보다 제어 파라메터를 민감하게 세팅함으로서 유효전력의 더 큰 순간출력과 주파수 안정 효과를 기대할 수 있다. GFLI Droop의 경우 GFMI보다
초기에 상대적으로 느린 출력을 보였다. 이는 같은 Droop이나 비슷한 주파수 제어기법이 적용되었더라도 GFMI는 동기기처럼 관성 출력을 투입할 수
있으므로 GFLI 대비 초기에 더 빠르고 가파르게 출력을 낸다. 초기에 관성 출력을 더 보장할 수 있는 GFMI의 특징으로 그림 17와 같이 GFMI 제어 모드가 적용된 ESS가 GFLI 대비 더 높은 최소 주파수와 더 낮은 RoCoF를 보였다.
그림 16. 발전기 탈락 시 ESS 제어모드 별 유효전력
Fig. 16. Active power by ESS control mode in generator trip
그림 17. 발전기 탈락 시 제어모드 별 주파수
Fig. 17. Frequency by ESS control mode in generator trip
그림 18. 발전기 탈락 시 ESS 제어모드 별 무효전력
Fig. 18. Reactive power by ESS control mode in generator trip
발전기가 탈락할 경우, 순간적으로 계통에 주입되고 있던 전류가 감소하여 모선의 전압이 감소하여 그림 19와 같다. 이는 계통에 유/무효 전력을 출력하는 발전기가 탈락할 경우 순간적으로 주입하는 무효전력이 감소하여 연계점의 전압이 감소한다. 전압이 감소함에
따라 RPC에서 AC Voltage 제어를 수행하는 GFMI와 Q축 전류 지령을 계통 AC Voltage 제어로 적용한 GFLI 모두 떨어진 전압을
보상하기 위해 그림 18과 같이 무효전력을 출력한다. ESS 무효전력이 주입됨에도 그림 19에서 ESS 연계단의 전압이 초기 전압으로 바로 수렴하지 못하는 상황이기에 ESS는 초기 AC 전압값을 유지하기 위해 무효전력을 지속적으로 인가한다.
그림 19. 발전기 탈락 시 ESS 제어모드 별 전압
Fig. 19. Voltage by ESS control mode in generator trip
5.3 지락사고 시 ESS 제어 모드 별 출력
지락사고 시 계통 전압 강하에 따른 GFMI 및 GFLI의 무효전력 출력 특성에 따른 전압 안정도를 분석하기 위해 서제주 310번 Bus에 지락 사고를
적용하였다. RPC에서 AC 전압 제어를 수행하는 ESS의 무효전력 출력 특성을 비교하기 위해 APC에는 Droop, dVOC, SPC만 적용하였다.
ESS 제어 모드 별 서제주 전압 및 무효전력 출력 특성은 다음과 같다.
그림 20. 지락 사고 시 ESS 제어모드 별 무효전력
Fig. 20. Rective power by ESS control mode in ground fault
지락 사고에 따른 전압이 떨어짐에 따라 AC Voltage 제어를 수행하는 GFMI 및 GFLI ESS가 그림 20과 같이 순간적으로 무효전력을 계통에 주입한다. 모든 제어 모드가 순간적으로 빠르게 무효전력을 출력하고 사고가 제거될 때 GFMI Droop과 dVOC는
동일한 출력을, GFMI SPC와 GFLI Droop은 상이한 출력을 내며 전압의 변화양상은 그림 21과 같다. 사고 후 전압이 초기값으로 안정화되나 AC Voltage 제어를 수행하는 GFLI 및 GFMI ESS는 PI 제어기로 구성된 AC Voltage
제어 루프의 특성 때문에 AC 전압 오차값의 누적된 값이 순간적으로 0이 되지 않는다. ESS는 순간적으로 출력하던 최대 무효전력 값에서 점차 감소하는
방향으로 출력하여 결과적으로 그림 20의 결과를 보인다.
그림 21. 지락 사고 시 ESS 제어모드 별 전압
Fig. 21. Voltage by ESS control mode in ground fault
5.4 ESS 장주기 계획에 따른 GFMI 적용 시 주파수 검토
2036년 제주 지역 내 목표 설비량 143.9GW에 제주 수급 관리 및 FR용 장주기 ESS 600MW가 투입될 예정이다[20]. 따라서 본 장에서는 제주 지역에 투입될 ESS의 용량이 증가함에 따라 기여할 수 있는 주파수 안정도를 시뮬레이션 결과를 통해 정리하고자 한다.
적용된 시스템은 앞서 진행한 시뮬레이션의 같은 제주 DB이며, ESS 용량은 90, 160, 300, 600MW일 때 발전기 탈락 시 주파수 결과를
통해 최소 주파수와 초기 주파수 기울기인 RoCoF는 식 (7)을 이용하여 비교하였다[21]. 투입된 ESS의 제어모드는 모두 Droop 5%가 적용된 GFLI와 GFMI이며 GFLI 주파수 제어의 경우 deadband를 미적용하였다.
그림 22와 ESS 제어모드 및 용량별 최소 주파수와 RoCoF 비교 표 2를 통해 ESS 용량이 증가할 때 최소 주파수 지점이 증가하여 주파수 안정도에 기여함을 알 수 있다. 추가로, 그림 23을 통해 용량이 증가할수록 GFMI 제어가 적용된 ESS가 GFLI 대비 RoCoF가 작은 것을 알 수 있다. 이는 앞으로 제주 지역에 투입될 ESS
또는 인버터 기반 자원에 GFMI가 적용될 경우 GFLI 대비 더 많은 관성 출력을 주입할 수 있다. 이에 따라 초기 주파수 기울기가 줄어들어 최소
주파수 지점 역시 높아져 안정적인 계통 운영을 기대할 수 있을 것이다.
그림 22. 발전기 탙락 시 GFLI/GFMI ESS 용량 별 주파수
Fig. 22. Frequency by GFLI/GFMI ESS capacity in generator trip
표 2 ESS 제어모드 및 용량 별 최소 주파수, RoCoF
Table 2 Nadir frequency and RoCoF by ESS control mode and capacity
|
|
최소 주파수
|
RoCoF
|
|
GFLI 90MW
|
59.228Hz
|
0.986
|
|
GFMI 90MW
|
59.266Hz
|
0.933
|
|
GFLI 160MW
|
59.417Hz
|
0.888
|
|
GFMI 160MW
|
59.456Hz
|
0.82
|
|
GFLI 300MW
|
59.602Hz
|
0.727
|
|
GFMI 300MW
|
59.647Hz
|
0.666
|
|
GFLI 600MW
|
59.754Hz
|
0.495
|
|
GFMI 600MW
|
59.798Hz
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0.369
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그림 23. GFLI/GFMI ESS 용량 별 RoCoF 비교
Fig. 23. RoCoF comparison by GFLI/GFMI ESS capacity
6. 결 론
PSS/e GFMI UDM 개발을 수행한 후, SFR 모델과 PU기반의 제어기 비교를 통해 해당 모델을 검증하였다. GFMI의 위상각을 제어하는 APC
파트에 Droop, dVOC, SPC를 적용하였으며 전압을 제어하는 RPC 파트에는 Q Droop, Q PI, AC Voltage 제어를 적용하였다.
전압원으로 동작하는 GFMI의 출력 제한을 위한 Mode Shift 기법과 Nonlinear 기법의 APC를 적용한 GFMI 테스트 계통 시뮬레이션
결과를 통해 향후 해당 기법들을 적용할 수 있음을 제시하였다. 제주 시스템 내 ESS에 GFLI 및 GFMI 제어 모드를 적용하여 발전기 탈락 및
지락 사고 시 유/무효전력 출력 특성을 비교하였다. GFMI 및 GFLI 모두 계통의 관성 및 강건도 증대를 확인하였으며, GFMI의 경우 GFLI
대비 최소 주파수 지점이 모두 상승한 것을 알 수 있었다. 추가로, 2036년까지 투입될 제주 장주기 ESS를 고려하여 ESS 제어 모드 및 용량별
RoCoF를 비교했을 때, 용량이 증가할수록 GFMI가 GFLI 대비 RoCoF가 작아 관성 출력에 더 많은 기여분이 있음을 확인하였다. 향후 인버터
자원의 GFMI 또는 GFLI 운전 모드의 적절 비율에 따른 계통 안정도 분석과 계통 상황에 따른 적응형 제어 모드를 연구하여 접목하고자 한다.
Acknowledgements
This work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded
by the Korea government (MSIT) (RS-2023-00280250) and the Korea Electric Power Corporation
grant (R22XO05-02)
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저자소개
He received BS degree from the Department of Electrical Engineering, Kwangwoon University,
Seoul, Korea, in 2022. Currently, master’s student at Kwangwoon University, South
Korea. His research interests include dynamic analysis of IBRs, impedance modeling
of inverters and power system operation stability.
He received his Ph.D. degree from the Department of Electrical Engineering, Gyeongsang
National University, Korea in 2003. Currently, he is a principal researcher in KEPCO
Research Institute, Power System Research Laboratory. His research interests include
power system modeling and analysis.
He received his Ph.D. degree from the Department of Electrical Engineering, Korea
University, Seoul, Korea in 2015. He was a Post-doctoral Research Associate in Seoul
National University, Seoul, Korea, in 2015, and a Senior Engineer with Korea Electrotechnology
Research Institute(KERI) during 2015-2017. Currently, he is Associate Professor in
Kwangwoon University, department of electrical engineering. His research interests
include power system transients and AC-DC system interactions.