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  1. (Dept. of Electrical Engineering, Daegu Catholic University, Republic of Korea.)
  2. (Korea Electric Power Corporation(KEPCO), Republic of Korea.)



Dynamic Line Rating, Seasonal Line Rating, Static Line Rating, Non-Wire Alternatives, Grid Enhancing Technologies

1. 서 론

전력 수요의 지속적인 증가와 함께 재생에너지 발전원 비중 확대에 따라 전력 계통의 안정적 운영을 위해 설비 보강과 확충의 필요성이 강조되고 있다. 그러나 국내외적으로 전력망 적기 준공은 환경적, 사회적 문제로 어려움을 겪고 있다[1]. 이러한 문제를 해결하기 위해, 추가적인 망 건설 없이 기존 전력망 인프라의 효율성을 극대화하기 위해 전력망 건설의 대안으로 NWAs(Non -Wire Alternatives)기술이 대두되고 있다[2].

NWAs 기술은 그림 1과 같이 구분할 수 있다. 열적 한계 증대기술로 동적송전용량 기술(DLR, Dynamic Line Rating)과 증용량전선(AOHCs, Advanced Overhead Conductors)이 있다. 동적송전용량 기술은 선로 주변의 기상 조건을 실시간으로 반영하여 송전선로의 용량을 산정하는 기술로, 기존 송전망의 활용도를 높여 향후 새로운 송전설비의 건설 필요성을 줄이거나 대체할 수 있는 대표적인 열적 한계 개선 기술이다. AOHCs는 신소재를 활용하여 기존 전선 대비 전선의 저항과 무게를 줄여 송전용량과 처짐을 개선한 전선이다. 이 기술은 송전용량 증대가 필요한 구간의 전선 교체나 선로 신설 시 확대 적용되고 있다. 안정도 한계 증대 기술은 에너지 저장 장치(ESS, Energy Storage System)와 유연전송시스템(FACTS, Flexible AC Transmission System), 전력흐름제어 기술(PFC, Power Flow Control)이 있다. ESS의 경우 전력변환설비와 배터리로 구성되어 전력변환설비는 충방전 전력의 크기, 배터리는 충방전 시간을 결정한다. 국내 ESS는 주로 발전제약 완화와 주파수 조정예비력으로 활용되고 있다. 또한, 해외에서는 두 개 이상의 ESS 충방전을 통한 가상선로(VPL, Virtual Power Line)기술로도 활용되고 있다[3]. 전력흐름제어기술은 전력전자 소자를 사용하여 계통 고장 시 송전용량을 증대시키는 기술로 TCSC, SSSC, PST, BTB 등이 있다. 마지막 운영·제도적 기술은 과도안정도 확보용으로 운영 중인 고장파급방지장치(SPS, Special Protection Scheme), 에너지 효율 의무화제도, 토폴로지 최적화(TO, Topology Optimization), 발전기 계통 접속 대기 최소화를 위한 그룹(Cluster) 단위의 계통 검토 등이 있다. 이 중 기존 선로를 활용하여 열적 한계를 증대시키는 기술로 동적송전용량은 전력 계통 운영 효율성을 높이기 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 미국 에너지부(DOE, Department of Energy)는 기존 계통 시스템의 운영을 보완하고 개선하는 프로그램 및 기술인 GETs(Grid Enhancing Technologies)중 하나로 DLR을 선정하였다[4]. 여러 국가에서 동적송전용량 기술은 연구 및 운영되고 있다. 대표적인 연구 결과로, AEP(American Electric Power)는 345kV선로 3개에 동적등급 적용 결과 약 400만 달러의 비용 절감 효과를 확인하였다[5].

그림 1. 전력망 건설 대안기술 분류

Fig. 1. Classification of Non-Transmission Alternatives

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선로의 등급을 결정하는 방식은 크게 4단계로 정적등급(SLR, Static Line Rating), 계절등급(SAR, Seasonal Line Rating), 주변온도 예측등급(AAR, Ambient-Adjusted Rating), 동적등급으로 분류된다. 미국 연방 에너지 규제 위원회(FERC, Federal Energy Regulatory Commission)는 각 선로등급을 결정하는 각 단계를 표 1로 정의하였다[6].

표 1 FERC 선로등급 구분

Table 1 FERC Transmission Line Rating Classification

선로등급

정의

SLR(정적등급)

최악의 외기환경 조건으로 선로 등급 결정

SAR (계절등급)

일반적으로 여름과 겨울로 구분하여 선로 등급 결정

AAR(주변온도예측등급)

최소 매 시간, 주변 대기온도 예측값으로 선로 등급 결정

DLR (동적등급)

센서를 통한 대기온도, 풍속 및 풍향 등 실시간 데이터를 활용한 선로등급 결정

정적등급은 과거 관측된 최악의 환경 조건을 반영하여 용량을 결정하는 방식이다. 계절등급은 일반적으로 주변 환경 조건을 여름(5월~10월)과 겨울(11월~4월)로 나누어 선로등급을 결정한다. 주변 온도 예측등급은 SLR, SAR보다 더 동적이며, 온라인 기상 모니터링 서비스의 대기 온도 데이터를 활용하여 선로등급 결정한다. 마지막으로, 동적등급은 센서를 통해 실시간 대기 온도, 풍속, 풍향 등 선로 인근의 실시간 외기 환경을반영하여 선로용량을 적용하는 기술이다.

이러한 기술은 선로용량을 실시간으로 계산하여 선로의 활용도를 높이고 열적제약을 완화하여 망 보강을 지연시킬 수 있는 잠재력을 지닌다. 실제 2022년 미국 최초로 DLR 적용 결과 이전 겨울 대비 약 6,500만 달러의 혼잡비용이 감소하였다. 또한, 망 보강의 필요성을 지연하여 약 5,000만 달러의 비용 절감 효과를 확인하였다[7]. 국내에서도 시범적으로 DLR 센서를 활용한 동적등급 적용 시 송전 용량 증대 효과를 입증한 바 있다[8].

다만, AAR과 DLR은 실시간 데이터 활용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 실시간 데이터 활용이 어려운 상황을 고려하여, 과거 기상청 데이터를 활용하여 PSS/E에서 계절별 등급(SAR)을 적용할 시 송전선로의 열적 제약 완화 효과를 분석하고자 한다.

2. 선로등급 산정 방식

2.1 해외사례

그림 2과 같이, 북미지역 계통 운영을 담당하는 ISO/RTO는 계절별등급(SAR) 이상의 선로등급 선정 방식을 채택하고 있다[9]. 또한 미국은 2021년 FERC Order 881에 의해 선로등급을 결정하는 방식 중 하나인 주변온도 예측 등급(AAR) 사용을 2025년 7월까지 의무화하였다[10].

그림 2. 북미 ISO/RTO별 선로등급 적용 방안

Fig. 2. Line Rating Classification by North American ISO/RTO

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해당 기술 도입을 위해 ISO/RTO는 TO가 최소 매시간 선로등급을 전자적으로 업데이트할 수 있는 OASIS와 같은 시스템과 절차 구축이 필요하며, TO가 제출한 선로등급의 정합성을 검토한다. 만약 데이터 오류 및 통신 불량으로 제출된 선로등급을 사용할 수 없을 경우, 사전 계산된 계절별 등급을 대체 등급으로 활용한다. 북미 뿐만이 아닌 해외 여러 국가에서 DLR 도입을 위한 연구를 진행하고 있으며 사례는 표 2와 같다[5].

표 2 해외 DLR 적용 사례

Table 2 International DLR Application Cases

국가

내용

슬로베니아

94%의 시간 동안 정격 대비 15~20% 이상의 용량 증가, N에서 20개의 사고와 N-1에서 500개 이상의 사고 예방 가능

이탈리아

송전운영자는 중요한 선로 일부를 DLR 구현 시작하였으며, 망 보강 이전의 임시 대책으로 활용

캐나다

2015년 DLR을 풍력발전소 인근 설치 분석, 발전기 발전 시 선로 동시 냉각 효과로

망 보강 회피로 약 200만 달러 절감과 정격 대비 76%의 시간 동안 평균 22% 용량 증가 확인

벨기에

TSO인 Elia가 “Ampacity Monitoring” 프로젝트 하에 벨기에 내 27개 송전선에 적용

2.2 열용량 산정 방식

선로의 허용전류를 구하는 방식은 크게 두 가지로, 식 (1) CIGRE와 식 (2) 국제전기전자기술자협회(IEEE) 방식으로 분류된다.

(1)
$q_{j}+q_{m}+q_{s}+q_{i}=q_{c}+q_{r}+q_{w}$
(2)
$I^{2}R_{ac}(T_{a})+q_{s}=q_{c}+q_{r}$
(3)
$I=\sqrt{\dfrac{(q_{c}+q_{r}-q_{s})}{R_{ac}(T_{a})}}$

여기에서, $q_{c}$는 단위 길이당 대류열 손실[W/m]

$q_{cf1}$는 저풍속영역의 손실

$q_{cf2}$는 고풍속영역의 손실

$q_{cn}$는 무풍시의 손실

$q_{r}$은 단위 길이당 복사열 손실[W/m]

$q_{s}$는 태양으로부터의 열 획득 [W/m]

$q_{j}$는 도체 내부의 전류로 인한 저항 발열[W/m]

($q_{j}$ = $I^{2}R_{ac}(T_{a})$)

$q_{m}$은 자기에 의한 열 획득[W/m]

$q_{w}$는 증발에 의한 열 손실[W/m]

$q_{i}$는 코로나에 의한 열 손실[W/m]

$k_{\phi}$는 풍향각 보정계수

$T_{a}$는 주위 공기온도[°C]

$T_{s}$는 도체 온도[°C]

$R_{ac}$는 교류저항[Ω/km]

열용량 $P$ = $\sqrt{3}$ V I

위 열평형방정식은 (1)의 CIGRE방식이 더욱 정밀하지만, $q_{m}$, $q_{w}$, $q_{i}$는 평가가 어렵고 발생 또한 드물어 일반적으로 열평형방정식에서 제외 사용된다. 결과적으로 동일한 식이 산출되며, 위 식 (3)으로 허용전류와 선로용량을 산정할 수 있다[11].

대류열 손실 $q_{c}$는 (4-6)으로 계산되며, 저풍속, 고풍속, 무풍시 중 가장 큰 값을 적용한다. $p_{f}$는 공기의 밀도, $V_{w}$는 풍속,$\mu_{f}$는 공기의 점도이다. 복사열 손실 $q_{r}$는 식 (8)와 같으며 $D_{0}$는 도체의 직경, $\epsilon$은 방사계수이다. 태양으로부터의 열 획득은 식 (9)로 계산되며 태양의 위도와 경도, 도체의 방향 및 도체의 표면 상태에 따라 달라진다. $\alpha$는 태양열 흡수계수,$Q_{se}$는 일사량, $\theta$는 태양광선의 유효 입사각, $A^{'}$는 선종에 따른 도체 투영 면적이다.

(4)
$q_{cf1}=[1.01+0.0372(\dfrac{D\bullet p_{f}\bullet V_{W}}{\mu_{f}})^{0.52}]\bullet k_{f}(T_{c}-T_{a})$
(5)
$q_{cf2}=0.0119(\dfrac{D\bullet p_{f}\bullet V_{W}}{\mu_{f}})^{0.6}]\bullet k_{f}(T_{c}-T_{a})$
(6)
$q_{cn}=0.0205(p_{f}^{^{0.5}}\bullet D^{0.75}\bullet(T_{c}-T_{a})^{1.25}$
(7)
$k_{\phi}= 1.194-\cos(\phi)+0.194\bullet\cos(2\phi)+\sin(2\phi)$
(8)
$q_{r}= 0.0178D_{0}\epsilon[(\dfrac{T_{S}+273}{100})^{4}-(\dfrac{T_{a}+273}{100})^{4}]$
(9)
$q_{s}=\alpha Q_{se}\sin(\theta)A^{'}$

2.3 국내 열용량 적용 기준

본 논문에서의 도체 허용전류는 IEEE의 허용전류 계산 방식과 한전 가공송전선 선정기준에서 제시된 JCS 방식의 교류저항 표 3의 데이터를 적용하였다[12].

주위온도의 경우 1977년 대구지역에서 기록된 39.5[°C]에 마진을 둔 40[°C]가 적용되었으며, 풍속의 경우 35[°C] 이상과 풍속 0.5[m/s] 이하, 일사량 0.1[W/m²] 이상일 확률은 0%로 분석하여 0.5[m/s]의 풍속이 적용되고 있다.

표 3 ACSR의 교류저항

Table 3 Static Rating Application Factors in Korea

공칭 단면적

20[°C] 직류저항 [Ω/km]

AC 저항 [Ω/km]

90 [°C]

100 [°C]

240

0.1200

0.1540

0.3980

330

0.0888

0.1142

0.2450

410

0.0702

0.0905

0.1588

480R

0.05994

0.0806

0.1178

480C

0.0599

0.0804

0.0934

520

0.0599

0.0751

0.0832

표 4 국내 정적등급 적용 계수

Table 4 Static Rating Application Factors in Korea

항목

적용치

비고

주위온도[°C]

40

기상청 실적치 최대온도 39.5[°C]

풍속[m/s]

0.5

-

풍향각[°]

90

선로에 직각방향

해발고도[m]

500

-

선로 방위각[°]

90

동서선로

위도[°N]

35

남한 33~38[°N]

앞서 설명한 식 (3)을 이용하여 계산한 전선별 연속허용전류는 상기의 표 5와 같으며, 그 값의 차이는 일부 오차를 제외하고 실제 연속허용전류와 거의 동일한 값이 산출된다.

표 5 ACSR 연속허용전류 실제값과 계산값 비교

Table 5 Comparison of Actual and Calculated Values of ACSR Ampacity

공칭단면적 (선종)

실제 허용전류

계산 허용전류

ACSR240[mm2]

610A

610A

ACSR310[mm2]

730A

731A

ACSR410[mm2]

848A

848A

그림 3, 4의 결과 대기온도의 경우 4~8[℃] 구간에서 19.4A로 가장 큰 증가량을 보였으며, 풍속의 경우 0.05~1[m/s]에서 55.84A로 허용전류 증가량이 가장 높게 분석된다.

그림 3. ACSR240 풍속 변화에 따른 허용전류

Fig. 3. Allowable Current of ACSR 240 with Wind Speed Variations

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그림 4. ACSR240 대기온도 변화에 따른 허용전류

Fig. 4. Allowable Current of ACSR 240 with Ambient Temperature Variations

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3. 사례연구

3.1 SAR 적용 대상 선로 선정 절차

본 사례 연구에서는 SAR의 계통 안정화 효과 분석을 위해 재생에너지의 급격한 증가와 많은 선로 보강이 예상되는 가까운 미래인 2026년을 기준으로 분석하였다. 계시별 DB의 시간대는 춘하추동*조주석야 6시간, 하계피크(17~21시), 동계피크(10~16시), 오프피크(춘계야간, 22~4시)로 구분하였고, 1년을 춘하추동*조주석야 16개와 피크 3개로 총 19개로 구분하였다.

SAR 적용을 위한 선로 우선순위 선정 절차는 그림 5과 같다. 과부하 여부는 상정고장시 정격용량의 120%로 초과 여부를 기준으로 판단하였다. 지중선로와 혼합선로(지중-가공)는 도체표면온도 정보 부족, 센서의 부정확성, 지중-가공선로의 구분에 어려움으로 인해 SAR 적용 대상에서 제외하였다. 또한, 열적제약만을 고려하기 위해 과도안정도 모의를 통해 발산 선로는 제외하였다. 최종적으로, DB별 과부하가 발생한 선로의 빈도를 합산하여 SAR 적용 우선순위를 선정하였다.

그림 5. SAR 적용 우선순위 선정 절차

Fig. 5. Procedure for Prioritizing SAR Application

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검토 DB내 상정고장 분석을 통해 확인된 과부하 선로는 총 117개이며, 이 중 지중선로와 혼합선로를 제외하면 23개의 선로가 선정되었다. 또한, 과부하가 발생한 모든 선로는 154kV로 과도불안정으로 발산한 선로는 존재하지 않았다. 그림 6은 과도안정도 수렴 여부를 판단하기 위한 예시로 ‘정공s-담양’선로의 과도안정도 분석 결과이다. 상기의 방식으로 SAR 적용을 위한 과부하 발생 선로의 과도안정도 분석을 통해 열적제약 선로만을 선정하였다.

그림 6. “정공s-담양” Angle Spread

Fig. 6. "Jeonggong S-Damyang" Angle Spread

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SAR 적용 효과가 높을 선로 분석 시, 과부하 빈도가 많은 선로를 높은 우선순위로 두었다. 또한, 동일한 과부하 발생 빈도의 선로는 발생 과부하율이 높은 선로를 우선순위로 두었다.

표 6 SAR적용 우선순위 선정 결과

Table 6 Results of SAR Application Priority Selection

순위

지역

선로명

총 과부하 빈도

1

전라

정읍-담양

51

2

전라

정공-담양

36

3

충청-경북

보은-화동

28

4

충청

옥천-보은

21

5

전라

남전주-북임실

20

6

전라

북임실-임실

20

7

전라

신김제-남전주

14

8

전라

군산-영등

10

9

경남

한림정-진영

8

10

강원

철원-화천

8

11

전라

칠보HP-정공

7

12

경북

선산-청리

6

13

강원

화천-화천HP

6

14

전라

북전주-용담HP

4

15

전라

용담HP-무주

4

16

충청

신계룡-은진

4

17

경남

한림정-삼계

4

18

전라

진안-무주

3

19

충청

태안TP-태안

2

20

충청

신옥천1-추부

1

21

전라

서순천-벌교

1

22

전라

소라-여수

1

23

충청

신옥천-용운

1

‘정읍-담양’ 선로의 경우 19개 분석 DB에서 N-1, N-2 상정고장 시 총 51번의 과부하로 가장 많은 과부하가 발생하였다. 우선순위 산정 결과는 표 6과 같다.

3.2 기상 시나리오 구성

기상청 종관기상관측(ASOS)의 국내 과거 기상 데이터를 활용하여 SAR 적용에 따른 열적제약 완화 효과 분석을 위해 표 7의 시나리오를 구성하였다. 시나리오1과 2는 22년간의 대기온도 데이터와 보수적으로 산정된 국내 풍속기준 0.5m/s에서 0.1m/s 증가에 따른 효과를 분석하였다. 시나리오3은 보다 정밀한 대기온도 적용을 위해 전국을 6개 권역 ‘서울-경기’, ‘강원’, ‘대구-경북’, ‘경남-부산-울산’, ‘광주-전라’, ‘대전-세종-충청’으로 구분하였다. 풍속·풍향의 경우 종관기상관측에서도 제공되지만, 기상 관측소와 실제 선로 간의 거리 차이로 인해 오차 발생 가능성이 크다. 따라서 풍속·풍향을 제외하고 대기온도만을 기준으로 분석하였다.

표 7 SAR 적용 시나리오 구분

Table 7 SAR Application Scenario Classification

구분

조건

시나리오 1

2000~22년 계절별 최고기온 + 0.5m/s

시나리오 2

2000~22년 계절별 최고기온 + 0.6m/s

시나리오 3

2022년 권역별 최고기온 + 0.5m/s

시나리오1, 2에서 사용될 2000~2022년 계절별 최고 기온은 표 8과 같다[13].

표 8 시나리오 1, 2 2000~2022년 계절별 최고기온

Table 8 Co Scenario 1, 2: Seasonal Maximum Temperatures (2000–2022)

계절

기간

최고온도[°C]

3월 20일~6월 19일

34.5

여름

6월 20일~9월 19일

37.7

가을

9월 20일~12월 19일

32.7

겨울

12월 20일~3월 19일

25.9

시나리오3에서 사용된 2022년 권역별 최고기온은 그림 7과 같다. 최고기온은 하계주간 대구의 37.7°C이며, 최저기온은 동계야간 서울의 13.2°C이다. 앞서 선정한 우선순위 중 ‘보은-화동’은 “충청-경북”의 지역간 연계선로로, 보수적인 선로용량 재산정을 위해 두 지역 중 최고기온이 높은 값을 적용하였다.

그림 7. 시나리오 3 2022년 권역별 최고기온

Fig. 7. Scenario 3, Regional Maximum Temperatures in 2022

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3.3 시나리오별 선로용량 재산정

그림 8와 같이 시나리오 1 적용 결과 ‘철원-화천’선로의 정격용량 195[MVA]이며 최대용량은 ‘동계’ 223[MVA], 최소용량은 ‘하계’ 199[MVA]로 2~14%의 여유용량이 확보되었다.

그림 8. 시나리오 1, ‘철원-화천’ 선로용량 재산정 결과

Fig. 8. Scenario 1: Reassessment Results of Line Capacity for “Cheorwon- Hwacheon”

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.7.1167/fig8.png

그림 9은 ‘정읍-담양’ 선로의 권역별 최고기온 적용 시나리오이다. 정격용량은 165[MVA]이며 최대용량은 동계야간의 적용온도 17.1[°C]로 200[MVA]이다. 최소용량은 하계주간 35.4[°C]로 171[MVA]이다. 시나리오 3은 시나리오 1에 비해 세분화된 최고온도를 적용할 수 있다.

그림 9. 시나리오3, ‘정읍-담양’ 선로용량 재산정 결과

Fig. 9. Scenario 3: Reassessment Results of Line Capacity for “Jeongeup -Damyang”

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.7.1167/fig9.png

그림 10은 각 시나리오 적용에 따른 선로용량 변화를 비교하였다. 그 결과 전국을 동일한 계절별 온도로 적용한 시나리오 1이 가장 용량 변화가 적었고, 풍속 기준을 0.1[m/s] 증가시킨 시나리오 2가 용량 변화가 가장 컸다.

그림 10. 시나리오별 선로용량 비교

Fig. 10. Comparison of Line Capacity by Scenario

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.7.1167/fig10.png

표 9와 같이 시나리오별 과부하 빈도는 Basecase에서 260개가 발생하였고, 재산정한 선로용량을 토대로 상정사고 시 과부하 발생 빈도를 분석하였다. 그 결과 모든 시나리오에서 30 ~45%의 과부하 발생 빈도가 감소하였으며, 그 중 시나리오2에서 139개로 가장 큰 과부하 발생 빈도 감소 효과를 확인하였다.

표 9 시나리오별 120% 과부하 빈도 비교

Table 9 Comparison of Overload Frequency by Scenario

구분

Basecase

SAR 적용

시나리오1

260

180

시나리오2

260

139

시나리오3

260

156

표 10의 150% 과부하 분석은 ‘전력계통 신뢰도 및 전기품질 유지기준 및 전력시장 운영규칙’에 따라, 상정사고 시 송변전설비의 정격용량 150% 미만으로 유지하는 기준을 적용하여 검토하였다. 그 결과, 150%를 기준을 적용한 경우, 과부하 발생 빈도가 50~64% 감소한 것으로 나타났다. 특히, ‘칠보HP-정공’선로는 Basecase에서 4회 발생했던 과부하가 시나리오2에서 모두 해소되었다.

표 10 시나리오별 150% 과부하 빈도 비교

Table 10 Comparison of Overload Frequency by Scenario

구분

Basecase

SAR 적용

시나리오1

70

33

시나리오2

70

25

시나리오3

70

26

4. 결 론

본 논문은 국내 실측 기상 데이터를 활용하여 계절별 선로 등급(SAR) 적용 시 가공 송전선의 열적 제약 완화 효과를 분석하였다. 선로용량 재산정을 위해 대기온도를 주요 변수로 설정하였으며, 기상청 종관기상관측(ASOS)의 데이터를 활용하여 분석하였다. 또한, IEEE Stan dard 738 방식을 사용하여 선로용량을 재산정하였다.

기존 정적선로등급(SLR)은 국내에서 발생한 최악의 기상 조건을 가정하여 가장 보수적으로 선로용량을 산정하는 방식이다. 이 방식은 선로의 여유 마진을 크게 두는 특징이 있으나, 실제 가공선로에서 해당 기상 조건이 나타날 확률은 희박하다. 이에 전력망 건설에 어려움이 있는 상황에서 기존 전력망 인프라의 최대 활용을 위해 SAR적용 시 열적제약 완화 효과를 분석하였다.

분석 결과, 계절별 기온의 상·하한은 여름 37.7[°C], 겨울 25.9[°C]로 분석된다. 권역별 기온의 상·하한은 경북권 하계 주간 37.7[°C], 충청권 동계 야간 15.3[°C]로 기존 기준인 대기온도 40[°C]보다 모든 구간 낮았다. 풍속의 경우, 기상 관측소와 실제 선로 간 거리 차이로 인한 오차 가능성을 고려하여 분석에서 제외하였다. 또한, 2022년 3월~2023년 3월 동안의 35[°C]이상의 대기온도와 0.6[m/s]의 풍속이 발생할 확률은 0.00084%로 분석되었다. 이 조건은 모두 여름철에만 발생한 것이다. 이에 따라, 겨울철의 상대적 낮은 대기온도를 반영하여 동절기 기간에 한해 선로등급 산정 기준 온도를 조정할 경우, 계통 운영의 탄력성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 계절별 선로등급을 8760시간 시계열로 분석함으로써 재생에너지 밀집 지역에서 발생하는 과부하 문제를 해소하고, 재생에너지 수용성을 확대할 수 있는 계절별 선로등급 적용 효과를 추가적으로 분석하고자 한다.

Acknowledgements

This work was supported by research grants from Daegu Catholic University in 2024.

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저자소개

구은규(Eun-Gyu Gu)
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He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Daegu Catholic University, Korea, and is currently pursuing his M.S. degree at the same university.

E-mail : dmswk9817@naver.com

김현진(Hyun-jin Kim)
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He received B.S. degree in Electrical engineering from Jeju University, Jeju, Korea, in 2000. Also, he completed the MBA course at Alto University School of Economics in 2013. Currently, he is a General Manager in the department of Power System Planning of Korea Electric Power Corporation (KEPCO), Naju, Korea.

김국태(Guk-Tae Kim)
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He received B.S. degree in Electrical Engineering from Kyungpook National University in 2012 and became a certified Professional Engineer in 2021. Currently, he is a senior manager in Power System Operations Team of Korea Electric Power Corporation(KEPCO), Daegu, Korea.

조윤성(Yoon-Sung Cho)
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He recived Ph.D degree in Electrical Engineering from Korea Univ, Korea in 2008. At present, he is an associate professor of deagu catholic university. His research interests include power system analysis and operation.

Tel : 053-850-2782

E-mail : philos@cu.ac.kr