이종욱
(Jong-Uk Lee)
†iD
김영일
(Young-Il Kim)
1iD
-
(Digital Solution Laboratory, KEPCO Research Institute, Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Flexible interconnection, Renewable energy capacity, Output control
1. 서 론
정부의 탄소중립을 위한 신재생에너지 지원정책으로 국내 신재생 설비용량은 급증하였다. 그러나 재생에너지 보급속도를 전력망 신규건설이 따라가지 못하여
많은 신재생 발전설비가 접속 대기상태에 머물고 있다. 이를 해결하기 위해 정부는 신재생 유연접속 제도를 통한 신재생 발전설비의 접속확대를 추진하고
있다[1,2]. 기존에는 신재생 발전설비의 접속가능 용량이 변전소의 주변압기 수용용량을 초과하지 못하지만, 유연접속 제도 하에서는 신재생 발전량이 과다할 경우
출력제어를 시행하는 조건부 접속을 통해 신재생의 계통 접속이 가능하다. 출력제어가 원활히 이루어지기 위해서는 신재생 발전설비를 관제할 수 있는 장치가
구축되어야 하며, 이를 위한 정부의 지원 사업 및 규제가 추진되고 있다[3]. 신재생 유연접속은 접속대기 물량을 해소하고 설비 이용률을 높일 수 있다는 장점이 있지만, 지나치게 많은 신재생이 접속될 경우 잦은 출력제어로 인해
신재생 발전사업자의 손실이 커지고 전력계통 운영의 복잡성이 증가한다[4,5]. 또한 변전소는 2개∼4개의 주변압기로 구성되어 있어, 고장이나 유지보수 시 나머지 주변압기가 과도한 부하를 감당해야 하는 부담이 생길 수 있다.
따라서 과도한 출력제어와 전력설비 과부하를 피할 수 있도록 적정 수준의 신재생 접속용량 산정 기준을 마련하는 것이 필요하다.
선행연구[6]에서는 유연접속 정책 하에서 주변압기의 고장상황을 고려한 최대 접속 가능 신재생 용량을 산정을 수행하였다. 그러나 모든 신재생 발전설비의 출력제어가
가능하다는 가정을 바탕으로 진행되어 접속가능 용량이 과대 산정되는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 출력제어가 가능한 설비의 비중을 고려한 산정
방식을 적용하였다. 또한 2023년 데이터를 활용하여 사례연구를 수행하였으며, 연간 출력제어가 예상되는 일자와 시간을 함께 산정하였다.
2. 변전소의 최대 접속가능 신재생 용량 산정 절차
신재생 발전원이 변전소의 수용용량을 초과하여 연계될 경우, 역송되는 발전량이 주변압기의 수용한계를 초과할 수 있다. 이러한 경우 그림 1과 같이 계통에 연계된 발전설비의 출력제어를 통해 문제를 해결할 수 있다.
그림 1. 신재생 출력제어를 통한 변전소 수용용량 초과량 해소 개념도
Fig. 1. Conceptual diagram of resolving substation overcapacity through renewable
energy output control
그러나 과도한 출력제어는 신재생 발전사업자의 경제성을 저해할 수 있기 때문에 계통운영자는 발전사업자의 연간 출력제어 비율을 미리 설정하고 이 값을
초과하지 않는 범위에서 신재생 출력제어를 시행한다. 이러한 방식은 신재생 발전사업자의 경제적 손실을 최소화하는 동시에 계통 운영자가 출력제어를 효과적으로
관리할 수 있도록 한다. 연간 출력제어율은 계통 운영자가 정책적으로 결정하거나 신재생 발전사업자와의 계약을 통해 결정될 수 있으며, 그 계산은 식
(1)과 같이 이루어진다.
여기서, 연간 출력제어량은 신재생 발전사업자가 연간 출력제어를 통해 줄여야 하는 발전량을 의미하며, 연간 발전량은 해당 기간 동안 출력제어를 수행하지
않았을 때의 신재생발전량을 의미한다.
식 (1)을 활용하면 변전소의 최대 신재생 접속가능 용량을 산정할 수 있다. 연계된 신재생 용량이 증가할수록 연간 총발전량이 증가하면서 출력제어가 빈번해지고,
과다한 신재생이 연계된다면 연간 출력제어율이 계약된 값을 초과한다. 이러한 관계를 활용하면 신재생 용량을 증가시킴에 따라 연간 출력제어량과 발전량의
비율이 목표 출력제어율과 같아지는 지점을 변전소의 최대 접속 가능한 신재생 용량으로 정의할 수 있다.
이때 주변압기의 유지보수나 고장발생이 발생하게 되는 경우 더 많은 출력제어가 이루어 질 수 있기 때문에 이를 고려해 주어야 하며, 그림 2는 이러한 조건을 반영한 최대 접속가능 신재생 용량 산정 절차이다.
그림 2. 변전소의 신재생 최대 접속 가능용량 산정 절차
Fig. 2. Procedure for calculating the maximum renewable connection capacity of a substation
2.1 미래 순 부하 패턴 생성
변전소에서 측정된 데이터는 순 부하(Net Load)로 발전량과 실제 부하량인 총 부하(Gross Load)가 합쳐져 있는 값이다. 그러므로 식 (2)와 같이 총 부하에 신재생 발전원이 추가 연계되었을 때의 신재생 발전량을 더함으로써 새로운 주변압기 순 부하 패턴을 생성할 수 있다.
여기서 $n et L_{t}^{i,\: \alpha}$는 주변압기 $i$에 신재생이 $\alpha^{i}$만큼 연계되었을 때 $t$시간의 순 부하다.
$n et L_{t}^{i}$와 $P_{t}^{i}$는 기존 순 부하와 신재생 발전량을 의미하며, $C^{i}$는 주변압기 $i$에 연계된 신재생
용량을 의미한다.
2.2 주변압기의 고장 및 유지보수 영향 분석
변전소는 그림 3과 같이 2∼4개의 주변압기로 구성이 되어 있으며 각각의 주변압기에는 다수의 신재생 발전원과 전력부하가 연계되어 있다.
그림 3. 변전소 구성과 주변압기 고장 시 역송량 분배 개요도
Fig. 3. Schematic diagram of substation configuration and power distribution in case
of main transformer failure
만일 변전소 내의 주변압기 고장 또는 유지보수로 인해 다른 주변압기가 부하를 넘겨받을 경우를 고려하여 신재생 발전설비 연계 가능 용량을 산정해야 한다.
제안된 알고리즘에서는 1개의 주변압기 고장을 가정하며(N-1 고장), 고장으로 인해 분배되는 순 부하는 동일 변전소내 다른 주변압기로 동일하게 분배된다고
가정한다. 주변압기 $i$에 대해 분석을 수행하는 경우 가장 큰 영향을 주는 주변압기 고장에 대해 고려하며 이때, 분석 대상 주변압기로 넘어오는 순
부하 중 가장 큰 값은 식 (3)과 같이 계산한다.
여기서 $rec L_{t}^{i}$은 주변압기 $i$를 기준으로 주변압기 $j$가 고장이 났을 때 가장 큰 영향을 주는 부하량을 의미한다. $N$은
변전소를 구성하고 있는 주변압기의 수를 의미하며, $i$와 $j$는 정수이다.
2.3 주변압기 출력제어 지시량 산정
주변압기의 허용용량을 초과한 순 부하량은 식 (4)와 같이 계산한다.
여기서 $exc L_{t}^{i}$은 주변압기 $i$의 $t$시간에 허용용량($R$)을 초과한 순 부하량이다. 그리고 $u^{i}(t)$는 허용용량
초과여부를 의미하며 다음과 같이 정의된다.
신재생 발전원이 출력제어 지시를 100% 이행할 수 있다면 식 (4)에서 얻어진 값을 출력제어 지시량이라고 생각할 수 있다. 하지만 통신이상, 제어장비 고장등 다수의 신재생을 운용하는 과정에서 출력제어를 실패하는 경우가
발생할 수 있다. 그렇기 때문에 출력제어 이행률을 고려하여 식 (5)와 같이 출력제어 지시량을 산정한다.
여기서 $curt L_{t}^{i}$는 주변압기 $i$의 $t$시간에 이행해야하는 출력제어량을 의미하고, $r_{curt}$는 출력제어 이행률을 의미한다.
2.4 연간 신재생 출력제어율 기준 접속가능 설비용량 산정
연 발전량 대비 신재생 출력제어율을 만족하는 $\alpha^{i}$를 구한다. 연간 출력제어율은 식 (6)과 같다.
여기서 $r$은 정책적으로 결정된 연간 출력제어율이고, $T$는 분석대상 시간을 의미한다. $r_{control}$은 변전소에 연계된 신재생 중에서
출력제어가 가능한 발전원의 설비용량 비율을 의미한다.
임의의 신재생 접속용량을 기준으로 식 (6)를 만족시킬 수 없으므로 $\alpha^{i}$를 증가/감소시키는 반복연산을 통하여 결과를 얻을 수 있다. 더욱 빠르게 수렴해를 찾기 $\alpha^{i}$의
증감 값인 $\partial\alpha$를 찾기 위한 방법은 식 (7)과 같다. 이는 식 (6)을 편미분하여 얻은 결과이다.
식 (7)에서 $\partial r$은 연간 출력제어율($r$)과 주변압기별 신재생 접속용량 입력값을 통해 얻은 연간 출력제어율의 차이를 의미한다. $\partial\alpha$는
신재생 접속용량 입력값인 $\alpha^{i}$와 분석을 통해 추정되는 신재생 접속용량과의 차이를 의미한다. $\partial\alpha$가 편차
$\epsilon$보다 작다면 $\alpha^{i}$를 최대 접속 가능용량으로 결정한다. 그렇지 않을 땐 $\alpha^{i}$를 $\alpha^{i}+\partial\alpha$로
갱신하여 처음부터 계산을 다시 시작한다.
3. 사례 연구
사례연구에서는 제안한 방법을 활용하여 시나리오별 접속가능 신재생 용량을 산정한다. 이를 위해 신재생이 최대로 접속된 전라남도에 위치한 변전소의 2023년
데이터를 활용하였다. 총 4개의 주변압기로 구성되어 있고 주변압기 용량은 60㎿이지만 여유용량을 두어 50㎿까지 연계할 수 있기 때문에 접속 허용용량은
200㎿이다. 하지만 한차례 접속용량이 상향되어 총 3,016고객의 신재생 213.9㎿가 접속되어 있다. 모든 신재생 발전설비의 출력제어가 가능한
것은 아니기 때문에 분석에서는 출력제어가 가능한 신재생 설비 비중을 고려해야한다. 최근 신재생 관제를 위해 제주도에서는 설비 용량 100㎾ 이상,
육지에서는 500㎾ 이상을 기준으로 관제 장치 설치를 유도하고 있으며[3], 이를 기준으로 제어 가능한 설비용량 비중을 분석에 활용하였다. 제어장치 설치 기준에 따른 신재생 설비 용량을 분석한 결과는 표 1과 같다.
표 1 제어장치 설치 기준에 따른 분석 대상 변전소의 신재생 설비용량
Table 1 Renewable energy facility capacity of the substation to be analyzed based
on facility capacity criteria
구분
|
설비용량
|
비율
|
100㎾ 이상
|
128.6㎿
|
(189고객)
|
60%
|
100㎾ 이하
|
85.3㎿
|
(2,933고객)
|
40%
|
500㎾ 이상
|
90.9㎿
|
(83고객)
|
42%
|
500㎾ 이하
|
123.0㎿
|
(2,933고객)
|
58%
|
먼저 출력제어율 변화에 따른 신재생 접속 가능 용량 산정을 수행하였다. 분석을 위해 설비용량 500㎾ 이상 신재생 발전설비는 제어가 가능하다고 가정하여
40%를 적용하고, 출력제어 이행률은 100%로 설정하였다. 분석 결과, 그림 4와 같이 목표 출력제어율이 증가할수록 접속가능 용량이 선형적으로 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 목표 출력제어율이 0%인 경우에도 접속가능 용량이
231.3㎿로 기존보다 더 많은 신재생을 접속할 수 있다. 이것은 신재생이 발전한 발전량이 부하에 의해 소비되기 때문에 신재생을 추가 접속하더라도
주변압기의 허용용량을 초과하지 않기 때문이다. 목표 출력제어율이 3%일 때 신재생 접속 가능 용량은 276.8㎿로, 유연접속을 적용하지 않은 경우보다
45.5㎿ 더 접속할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 출력제어가 필요한 날은 연간 119일로 연간 30% 이상을 차지한다. 이는 매우 빈번한 수치로
자동화된 시스템을 통한 운영이 필요함을 시사한다.
목표 출력제어율이 3%일 때 출력제어 가능설비 비중 변화에 따라 접속가능 신재생 설비용량을 산정한 결과는 그림 5에 나타나 있다. 출력제어가 가능한 설비의 비중이 증가할수록 접속 가능한 설비용량이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 이와 동시에 출력제어가
발생하는 일수도 증가하는 경향을 보였다.
그림 4. 목표 출력제어율 변화에 따른 접속가능 신재생 용량 산정결과 (출력제어 가능 설비 : 40%)
Fig. 4. Results of calculating the accessible renewable energy capacity according
to changes in target output control rate (equipment with output control: 40%)
그림 5. 출력제어 가능설비 비중 변화에 따른 접속가능 신재생 용량 산정결과(목표 출력제어율 : 3%)
Fig. 5. Results of calculating the accessible renewable energy capacity according
to the change in the proportion of output controllable facilities (target output control
rate: 3%)
신재생 발전설비가 지시받은 출력제어를 정확히 수행하는 것이 이상적이지만, 실제로는 그렇지 않을 가능성도 존재하므로 이를 고려하여 출력제어량을 추가할당
해야 한다. 목표 출력제어율 3%, 출력제어 가능설비 비중 40%에서 출력제어 이행률 변화에 따른 접속가능 신재생 용량 산정결과 출력제어 이행률 50%에서
접속가능 신재생 용량은 267.3㎿, 이행률 100%에서는 276.3㎿로 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다.
출력제어를 위한 관제장치 설치 기준 변화에 따른 접속 가능 용량을 산정하였다. 이때 목표 출력제어율은 3%, 출력제어 이행률은 90%로 가정하였으며,
출력제어 가능 설비 비중은 40%와 60%로 설정하여 비교하였다. 분석 결과는 표 2에 제시되어 있으며, 접속 가능 용량은 각각 275.1㎿와 282.2㎿로, 7.1㎿의 차이가 발생하는 것으로 나타났다.
주변압기별 신재생 접속용량 산정 상세 분석결과는 표 3과 같다. 부하 수준에 따라서 접속가능한 용량이 다르게 산정되는 것을 확인할 수 있다. 하지만 주변압기 사이에 제어일과 제어시간 차이는 크지 않다.
고장이나 유지보수가 발생하지 않더라도, 신재생 발전량이 충분히 많은 경우에는 출력제어가 필요한 상황이 발생할 수 있는 것으로 나타났다.
표 2 출력제어 가능 설비 비중별 신재생 접속가능 용량 분석
Table 2 Analysis of renewable energy connection capacity by output controllable equipment
ratio
출력제어 가능
설비 비중
|
접속가능 용량
|
출력제어일
|
출력제어시간
|
40%
|
275.1㎿
|
111일
(30.4%)
|
329시간
(3.8%)
|
60%
|
282.2㎿
|
132일
(36.2%)
|
400시간
(4.6%)
|
표 3 각 주변압기별 신재생 접속 가능 용량 산정
Table 3 Calculating the renewable energy connection capacity for each main transformer
산정 조건
|
산정결과
|
구분
|
#1
|
#2
|
#3
|
#4
|
출력제어 가능 설비 비중 40%
|
N-1 고장 고려
|
접속가능용량
(MW)
|
80.6
|
71.5
|
68.5
|
54.5
|
제어일
|
87
|
85
|
91
|
86
|
제어시간
|
228
|
225
|
241
|
228
|
N-1 고장 미고려
|
연간 출력제어율
(%)
|
0.00
|
0.00
|
0.03
|
0.00
|
출력제어 가능 설비 비중 60%
|
N-1 고장 고려
|
접속가능용량
(MW)
|
82.7
|
73.6
|
70.2
|
55.7
|
제어일
|
132
|
130
|
135
|
132
|
제어시간
|
395
|
390
|
422
|
394
|
N-1 고장 미고려
|
연간 출력제어율
(%)
|
0.01
|
0.03
|
0.05
|
0.00
|
보다 보수적인 접근을 위해 주변압기 2기의 고장 또는 유지보수를 가정한 N-2 고장 상황에서 접속 가능 용량을 산정하였다. 목표 출력제어율은 3%,
출력제어 가능 설비 비중은 40%, 출력제어 이행률은 3%로 설정하였다. 분석 결과 신재생 접속 가능 용량은 224.4㎿로 동일 조건에서 N-1 고장
상황의 275.1㎿보다 크게 낮은 수치를 보였다. 출력제어가 필요한 날은 97일, 출력제어 시간은 284시간으로 분석되었다.
4. 결 론
본 논문에서는 유연접속 정책 하에서 주변압기의 최대 접속 가능 신재생 용량을 산정하는 절차를 제안하였다. 용량을 산정하기 위해 연간 출력제어율, 주변압기의
고장상황, 출력제어 가능설비 비중, 출력제어 이행률등을 고려하였다.
제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 신재생 접속용량이 포화된 전라남도에 위치한 변전소를 대상으로 사례 연구를 수행하였다. 연구 결과 연간 출력제어율과
출력제어 가능 설비 비중이 증가할수록 접속가능 신재생 용량도 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한 출력제어 이행률이 높을수록 접속 가능한 신재생
용량이 증가하는 것으로 나타났으나, 그 영향은 크지 않은 것으로 분석되었다. 다양한 조건에서도 대부분 출력제어가 필요한 날이 100일 이상인 것으로
나타났으며, 다수의 신재생 설비를 빈번하게 관제하다 보니 유연접속 운영의 복잡성이 높아질 것으로 예상된다. 분석에서는 주변압기의 고장이나 유지보수
상황을 고려하였는데, 고장이 발생하지 않더라도 많은 신재생 발전이 이루어지는 경우에는 출력제어가 필요한 것으로 나타났다.
본 논문에서 제안된 방법을 활용하여 계통 계획 및 신재생 접속 정책 결정 과정에서 실질적인 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는
보다 정확한 접속가능 신재생 용량을 산정하기 위해 부하와 발전량의 불확실성을 함께 고려한 시뮬레이션 수행할 계획이다.
Acknowledgements
This paper is the research result of the “Development of a Realtime Data Platform
and Flexible Interconnection Operating System on Renewable Energy” project, which
has been conducted by Korea Electric Power Corporation since 2022.
References
Ministry of Trade, Industry, and Energy, “Power System Innovation Plan,” 2023.
Ja-Hyun Back, “Flexible Interconnection Technologies based on Renewable Forecasting,”
The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 71, no. 7, pp. 27-32, 2022.
Ministry of Trade, Industry, and Energy, “Distributed Energy Activation Strategy,”
2021.
EPRI, “Principles of Access for Flexible Interconnection: Cost Allocation Mechanisms
and Financial Risk Management,” Technical White Paper, 2020.
Laura Kane, Graham Ault, “A Review and Analysis of Renewable Energy Curtailment Schemes
and Principles of Access: Transitioning towards business as usual,” Energy Policy,
vol. 72, pp. 67-77, 2014.
Jong-Uk Lee, A-Ran Nam, YeRi Kim & Young-Il Kim, “Calculating the Maximum Connectable
Renewable Capacity of Main Transformers Considering Renewable Output Control,” in
Proceedings of the KIEE Summer Annual Conference, 2024.
저자소개
He received his Ph.D. and Master degree in electricity power system from Korea University,
Seoul, Korea in 2024 and 2012.
He is currently Senior Manager of Energy Solution Team at KEPCO Research Institute,
Korea.
He received his Ph.D. degree in computer engineering from Chungnam National University,
Daejeon, Korea in 2012.
He is currently General Manager of Energy Solution Team at KEPCO Research Institute,
Korea.