우현
(Hyeon Woo)
1iD
박성준
(SeongJun Park)
2iD
최승연
(Sungyun Choi)
†iD
-
(School of Electrical Engineering, Korea University, Republic of Korea.)
-
(KEPCO Research Institute, Republic of Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Offshore windfarms, Embedded high voltage direct current (HVDC), Multi-terminal DC (MTDC)
1. 서 론
최근 에너지 전환 기조에 따라, 재생에너지의 보급률이 급증하고 있다[1]. 그중, 해상풍력은 육상풍력에 비해 이용률이 높은 특성으로 인해 세계적으로 각광받고 있는 에너지원이다[2]. 그러나 해상풍력 발전단지는 일반적으로, 대규모로 건설되며 수도권과 같은 부하집중지에서 멀리 떨어진 지역에 설치되기 때문에, 대규모 발전력 수송을
위한 선로 증설 및 HVDC와 같은 AC/DC 계통망 증설 방안이 필요하다[3-5]. 한국의 경우 호남권에 대규모 태양광 및 해상풍력 발전력이 수도권으로 융통되는 북상송전 형태를 띄며, 호남권의 재생에너지 발전력과 수도권 부하가
지속적으로 증가함에 따라 북상 송전량 증가를 위한 방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 「제10차 전력수급 기본계획」에서는 북상송전량 및 호남권 재생에너지
수용력 향상 방안의 일환으로 서해안-수도권 MTDC (Multi-Terminal DC) 건설 계획을 수립한 바 있다[6]. 해당 MTDC는 전기적으로 분리된 육지계통과 제주계통을 연계하는 제주 HVDC와는 달리 단일 육지 계통 내에 연계되는 Embedded 형 HVDC이며,
이는 HVDC AC계통과 유기적인 영향을 주고받기에 운전전략이나 송전량에 따라 계통안정도에 큰 영향을 미칠 수 있다[7]. 또한, DC망을 통한 전력 송전뿐만 아니라 AC망을 통한 송전 한계량 향상과 고장 상황에서의 계통안정도 향상을 위해서 FACTS (Flexible
AC Transmission System) 설치와 같은 AC 망 보강방안도 필수적으로 함께 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 연구에서는 송전능력 향상을
위한 AC/DC 하이브리드 계획방법론보다 송전능력 향상을 위한 AC망 계획방법론을 위주로 제안해왔으며[8-10], 특히 Embedded HVDC가 AC/DC 선로 고장에 따른 과도안정도에 미치는 영향성을 고려하지 않는다.
이에 따라 본 논문에서는 호남권 재생에너지의 수용력 및 북상송전량 향상을 위한 하이브리드 AC/DC망 계획을 제안하며, 본 연구의 기여점은 아래와
같다.
1) DC망에서는 과도안정도 향상을 위한 운영 계획 측면에서의 서해안 MTDC 적정 운전점 산정 방법론을 제안한다. 이를 위해 Embedded HVDC
특성과 AC/DC 상정고장이 모두 고려되며, AC/DC 선로 상정고장에 따른 AC/DC망의 상호 영향성을 반영한다.
2) AC 망에서는 융통조류 한계량 증가를 위한 FACTS의 최적 위치 선정 방법론을 제안하며, 해당 방법론은 FV (Flow-Voltage) 모의를
통해 구현된다.
제안하는 하이브리드 AC/DC 방법론은 PSS/E를 통해 국내 육지계통을 대상으로 모의 되었으며, 과도안정도 확보 여부 및 융통조류 한계량 증가를
통해 방법론의 유효성을 입증한다.
2. 국내 해상풍력 및 송변전설비 주요 계획 현황
상술한 바와 같이 주요 대규모 해상풍력 발전단지는 주로 호남권에 밀집해 있으며, 2036년을 기준으로 설비용량 약 22GW의 대규모 해상풍력 발전단지가
연계될 것으로 예상된다. 반면 수도권의 주요 석탄화력발전기는 설비 노후의 문제로 총 5.5GW가 폐지될 전망이다. 이에 따라, 수도권과 호남권의 발전력
편차가 더욱 심화하며, 두 권역 간 융통되는 북상조류량이 증가할 것으로 보인다. 이러한 전망에 따라 망 증설 및 보강이 수반되지 않는다면 계통 안정도
확보를 위해 호남권 재생에너지원의 출력제한이 필수 불가결하다. 이는 재생에너지 발전사업자의 수익성을 저해하며, 나아가 탄소중립 목표를 달성하지 못할
우려가 있다. 호남권의 발전력을 수송하기 위해 다수의 AC선로를 건설하는 것은 낮은 주민 수용성과 장거리 수송에 있어 경제적으로 비효율적이라는 단점이
있다. 이에 대한 대안으로 세계 각국에서는 대규모 발전력을 직접 부하집중지를 송전하는 HVDC를 채택하는 추세이다[11]. 이에 따라,「제10차 전력수급 기본계획」 장기 송·변전 설비 계획에서는 서해·호남의 잉여전력을 수도권으로 송전하기 위한 서해안-수도권 HVDC
계획을 발표한 바 있다. 해당 설비는 다단자 형태로 연계된 MTDC로, 호남권-충청권-수도권을 연계하는 4GW 2기로 구성되어 총용량은 8GW이다.
아래 그림 1에 국내 해상풍력 및 송·변전 설비 주요 계획 현황을 나타내었다.
그림 1. 국내 MTDC 설비 계획 및 해상풍력 발전력 수급현황
Fig. 1. MTDC facility planning and offshore wind power generation and supply in Korea
3. FACTS 위치 선정
호남권의 잉여전력은 DC망 뿐 아니라 AC망을 통해서도 수도권으로 융통되기 때문에 AC망에 대한 분석 및 대안 또한 필요하다. 본 논문에서는 계통안정도
향상 및 융통조류 한계량 증대를 위한 대안의 일환으로 FACTS 설치를 제안하며, 이때 FACTS의 최적 위치를 선정하도록 한다. FV 모의란 융통될
수 있는 최대 조류량을 결정하기 위한 시뮬레이션으로, 일반적으로 두 개의 지역 간 융통될 수 있는 조류량을 산출한다.
주요 상정고장 리스트는 호남권의 발전력이 수송되는 345kV급 융통선로와 수도권의 765kV급 선로들로 구성하였다[12]. 각 상정고장에 대한 융통조류 한계량은 PSS/E의 PV analysis를 활용하여 산출하였다. 전압붕괴 지점까지 부하량을 점차 증가시키는 일반적인
PV해석과는 달리, 두 권역 간 융통조류를 구하기 위해서는 현재 계통운전점에서 호남권의 발전력을 증가시키고 수도권의 발전력을 감소시킴으로써 전압붕괴
지점까지의 융통조류 한계량을 구한다. 이를 해당 방법론의 개념도는 그림 2에 나타내었다. 이를 통해 수도권으로의 융통선로 내 조류가 점점 증가하게 되고, 이에 따라 전압붕괴지점에 도달할 때까지 서서히 전압강하가 나타난다.
전압붕괴지점에서의 융통조류량을 융통조류 한계량으로 칭하며, 융통조류 한계량과 기존의 융통조류량의 차이를 융통조류 여유량이라 통칭한다[13]. 본 논문에서는 융통선로 고장과 FACTS 위치별로 융통조류한계량을 산출하며, 융통조류 한계량이 가장 크게 산출되는 위치를 FACTS 최적 위치로
선정한다. 그림 3은 고장 전과 상정고장별 PV 커브 개념도를 나타낸 그림으로, 고장 이후 융통조류 한계량이 낮아지는 것을 알 수 있다. 이때, 융통조류 한계량이 가장
낮아지는 상정고장을 가장 심각한 고장으로 도출한다. 본 논문에서는 FACTS 설치를 통해 융통조류 한계량 증대를 도모하며, 본 논문에서 제안하는 FACTS
최적위치 선정을 위한 시뮬레이션 순서도를 그림 4에 나타내었다. FACTS 위치 후보군은 주요 융통선로가 위치한 모선들로 구성되며, 위치별로 융통조류 한계량을 산출한다. 이후 융통조류 한계량이 가장
증대된 FACTS 위치를 최적위치로 도출한다. 해당 시뮬레이션은 PSS/E 내 PV analysis를 활용하였으며, 호남권 발전력의 송전능력 향상이
본 연구의 주안점이기에 전남/전북의 경우 재생에너지 발전력, 수도권의 경우 부하를 증가시키며 모의하였다.
그림 2. FV 시뮬레이션 모의를 위한 유효전력 수급조정
Fig. 2. Active power supply-demand adjustment for FV simulation
그림 3. 고장 전 및 상정고장 별 PV커브
Fig. 3. PV curve for pre-fault and contingency
그림 4. FACTS 최적위치 도출을 위한 프레임워크
Fig. 4. The Framework for determining the optimal location of FACTS
4. MTDC 적정 운전점 산정 방법론
AC 또는 MTDC 선로 고장 상황에서 MTDC 운전점은 과도안정도에 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 MTDC는 두 고장상황에서 모두 과도안정도를
확보할 수 있도록 적절히 운전될 필요가 있다. 아래 그림 5는 MTDC 운전점에 따른 과도안정도 영향을 설명하기 위해 MTDC가 포함된 하이브리드 AC/DC망 1기 무한 모선 다이어그램을 나타낸 그림이다.
그림 5. 하이브리드 AC/DC망 1기 무한 모선 다이어그램
Fig. 5. Single-line diagram for hybrid AC/DC grid
하이브리드 AC/DC망 1기 무한모선에서 고장전 P-δ 커브는 아래 수식으로 나타낼 수 있다[14].
위 수식은 기존의 AC망 1기 무한모선 다이어그램의 P-δ수식에서 MTDC의 유효전력 출력이 더해진 것으로, Ppre는 고장 전 발전기 전력위상각
δ의 사인함수이다. Es, Vg, PMTDC는 각각 발전기 내부전압, 무한모선 전압, 그리고 MTDC 유효전력 출력량을 의미한다. $X$는 발전기
내부전압과 무한모선 사이의 등가 리액턴스이며, 정상상태에서 XL1=XL2=XL일때, X =Xs+XT+XL/2로 표현된다. AC 선로 고장 발생 시
$X=X_{fault}$로 $X_{fault}$는 고장 임피던스를 나타내며, 선로 트립을 통한 고장제거 후에는 $X=X_{s}+X_{T}+X_{L1}$
로 고장 후 임피던스를 나타낸다. 본 연구에서는 위 모델을 기반으로 적정운전범위 산정 방법론의 개념에 대해 설명한다.
4.1 AC선로 상정고장 해석을 통한 하한 운전점 산정
상술한 수식 (1)에서 AC 선로 정상상태 및 고장 상황에서 MTDC의 유효전력 출력은 위상각과 무관하게 일정하게 운전되기 때문에 수식 (1)에서 상수 $P_{MTDC}$로 표현된다[9]. 개념 설명을 위해 그림 6에 AC망 1기 무한모선의 고장 전/후, 고장제거 시 P-δ 커브 그래프, 그림 7에 AC/DC 하이브리드망 1기 무한모선의 고장 전/후, 고장제거 시 P-δ 커브 그래프를 나타내었다.
그림 6. AC선로 고장 시 AC망 1기 무한 모선 P-δ커브
Fig. 6. P-δ curve for AC grid in AC line fault
그림 7의 하이브리드 AC/DC 계통의 경우 상술한 바와 같이 수식 (1)에 따라 그림 6의 AC 망 P-δ 커브를 MTDC 출력만큼 평행이동한 그래프를 띈다. 각 그림의 노란색 영역은 회전자 가속 영역, 푸른색 영역은 회전자 감속 영역을
나타내며, 고장 시 회전자 가속영역이 감속영역의 면적을 초과할 시, 동기발전기의 회전자가 빠르게 가속하여 탈조될 수 있다. 위 그림 6, 7에서 볼 수 있듯이 같은 계통 운전점에서 AC 선로 고장에 따른 회전자 가속 영역의 면적이 줄어들어 과도안정도가 향상됨을 확인할 수 있다. 이는
직관적으로도 이해할 수 있는데, 발전력의 일부를 MTDC로 수송하게 됨에 따라 AC선로로 흐르는 조류량이 줄어들기 때문에 AC 선로 고장 시에도 과도
안정도 확보에 유리하다. 그러므로 AC 선로 고장 측면에서 높은 MTDC 운전점은 과도안정도 향상에 도움이 될 수 있다.
따라서 본 연구에서는 AC 상정사고 모의 기반 과도안정도 해석을 통해 MTDC 하한 운전점을 산정한다. 운전점 산정에 앞서 과도안정도가 확보되지 않는
주요 융통선로 고장을 도출하며, 모의 과정에서 345kV급 선로는 2회선, 765kV급 모선은 1회선 고장을 모의하였다. MTDC 운전상황의 경우
발전력 집중지인 호남권에서 송전하고, 충청권 및 수도권에서 각각 호남권 송전량의 50%를 수급받는 조건으로 시뮬레이션을 진행하였다.
그림 7. AC 선로 고장 시 하이브리드 AC/DC망 1기 무한 모선 P-δ커브
Fig. 7. P-δ curve for hybrid AC/DC grid in AC line fault
4.2 DC선로 상정고장 해석을 통한 상한 운전점 산정
한편, 상술한 바와 같이 높은 MTDC 운전점은 AC 선로 고장 시 과도안정도 확보 측면에서 유리하지만, DC 선로 고장 시 과도안정도 확보에 대해서는
다소 불리할 수 있다. 이는 MTDC 운전점이 과도하게 높은 경우 DC 선로 고장시 DC망을 통해 흐르던 조류가 AC선로로 우회하면서 동기탈조를 유발할
수 있기 때문이다. 아래 수식은 DC 선로 고장 발생 시 P-δ커브를 나타낸 수식이다.
상기 서술한 기존 수식 (1)에서 DC선로 고장으로 인해 상수 $P_{MTDC}$가 삭제되어 AC망 P-δ커브 형태를 띄게 된다. 아래 그림 8, 9는 위 수식 (2)에 따라 DC선로 고장 상황에서 MTDC 운전점에 따른 과도안정도 확보 여부를 나타낸 그림들이다. AC 선로 고장상황과는 달리, P-δ커브 개형은
바뀌지 않지만 고장 후 MTDC 출력 $P_{MTDC}$ 만큼 그래프는 아래로 평행이동 하게 된다.
MTDC 운전점을 높게 운전할 경우 그림 8과 같이 계통운전점이 정상상태 안정도 한계량을 초과하거나, 초과하지 않더라도 회전자 가속영역의 면적이 감속영역 면적을 초과하여 동기 탈조를 유발할
우려가 있다. 반면에 MTDC 출력을 낮게 운전할 경우, 그림 9와 같이 고장상황에서 회전자가속 면적이 운전점이 높은 경우에 비해 상대적으로 작기 때문에 과도안정도를 확보할 수 있음을 알 수 있다. 이는 DC 선로로
흐르는 조류가 적은 경우, DC선로 고장 시 AC선로로 흐르는 우회조류가 상대적으로 작기 때문에, 과도안정도에 미치는 고장 영향성이 적음을 직관적으로
이해할 수 있다. 즉, AC선로 고장 측면과는 반대로 DC선로 고장 측면에서는 DC 선로 조류가 작을수록 과도안정도 확보에 있어 유리함을 의미한다.
따라서, 본 논문에서는 DC선로 고장 모의를 통해 MTDC 상한 운전점을 결정한다. 즉, AC선로 고장을 통한 MTDC 하한운전점 산정과 DC선로
고장을 통한 상한운전점 산정을 통해 MTDC 적정 운전 범위를 산정한다.
그림 8. MTDC 상향 운전시 DC 선로 고장에 대한 하이브리드 AC/DC망 1기 무한 모선 P-δ커브
Fig. 8. P-δ curve for hybrid AC/DC grid with the high HVDC operation point in DC line
fault
그림 9. MTDC 하향 운전시 DC 선로 고장에 대한 하이브리드 AC/DC망 1기 무한 모선 P-δ커브
Fig. 9. P-δ curve for hybrid AC/DC grid with the low HVDC operation point in DC line
fault
5. 사례 연구
본 연구에서는 호남권의 발전력 수송능력 향상이 주안점이므로, 재생에너지 발전량이 많은 춘계주간 DB를 테스트계통으로 활용하였으며, PSS/E및 Python을
활용하여 시뮬레이션을 모의하였다. 그림 10은 호남권 발전력 수송을 위한 주요 융통선로를 나타낸 지도로, 현재 호남권의 발전력은 충청권을 거쳐 수도권으로 송전되는 형태이다.
그림 10. 호남권 잉여전력 수송을 위한 주요 융통선로 현황
Fig. 10. Interface lines for transmitting surplus power
5.1 FACTS 설치를 통한 융통조류 한계량 향상
융통조류 한계량은 융통조류 여유량과 현재 계통운전점을 통해 산출한다. 17개의 융통선로를 대상으로 FV 해석을 수행하였으며, 이를 통해 가장 심각한
상정고장이 도출된다. FACTS 위치 후보군은 주요 융통선로 양단의 모선들이며, FACTS 위치별로 도출된 가장 심각한 상정고장에 대해 융통조류 한계량을
다시 산출한다. 표 1은 FACTS 최적 설치 전과 후의 융통조류 한계량 및 여유량에 대한 비교표이다.
표 1 FACTS 설치 전/후 융통조류 한계량 및 융통조류 여유량 비교표
Table 1 Comparison of line limit flow and marging before and after FACTS installation
FACTS 위치
|
가장 심각한 상정고장
|
융통조류 여유량
[MW]
|
융통조류 한계량
[MW]
|
-
|
진천-세종
|
1,193.75
|
20,660.75
|
청양
|
영동-세종
|
1,900
|
21,367
|
융통조류 한계량을 결정하는 가장 심각한 상정사고는 진천-세종 선로로, 중부지방에 위치한 융통선로이다. 영동-세종 선로를 제외한 나머지 융통선로 고장에
대해서는 융통조류 한계량이 모두 약 4GW 내외로 산출되었으며, 진천-세종 선로 고장에 대한 융통조류 한계량은 약 1,193.75GW로 타 고장에
비해 현저하게 낮은 것으로 나타났다. 이는 호남권의 북상조류로 인해 해당선로에서의 조류 병목현상에 기인한 것으로 사료된다. 제안하는 FACTS 최적
위치 산정 방법론을 적용하였을 때, 청양 모선에 FACTS 설치 시 융통조류 한계량이 가장 향상됨을 확인하였다. 해당 모선은 제천-세종 선로의 인근
모선이며, 동일 상정고장에 대해 융통조류 한계량이 1,900MW로 약 59.7\% 향상되는 것으로 나타났다. 가장 심각한 상정사고의 경우, 진천-세종
선로에서 차순위로 심각한 상정고장이였던 영동-세종 선로로 변경되었다.
5.2 MTDC 적정 운전 범위 산정을 통한 과도안정도 향상
상술한 바와 같이 주요 융통선로 고장을 통해 과도안정도가 확보되지 않는 상정고장을 산출하였고, 해당 상정고장들과 상정고장별로 산출된 적정 운전범위를
표 2에 나열하였다. 해당 상정고장들에 대해 MTDC 출력을 1GW씩 증가시키며 과도안정도 시뮬레이션을 수행하였고, MTDC의 최대 출력은 MTDC 1기당
4GW, 총 8GW이다. PSS/E내 정적 해석 모델은 LCC-MTDC 모델을 활용하였고, VSC-MTDC의 무효전력 제어능력를 모사하기 위해 변환소별로
FACTS를 연계하였다. 동적모델의 경우, VSC-MTDC의 특성을 반영하기 위한 UDM (User Defined Model)을 적용하였다.
표 2 상정고장별 과도안정도 확보를 위한 MTDC 운전범위
Table 2 Operating point achieving transient stability for each contingency
상정사고
|
전압 레벨 (kV)
|
MTDC 운전범위 (GW)
|
안성-중부
|
765
|
2-8
|
한빛-정읍
|
345
|
5-8
|
남원-한빛
|
3-8
|
남원-광주
|
1-8
|
군산-청양
|
3-8
|
위 상정고장 중 수도권에 위치한 안성-중부 선로를 제외한 나머지 선로들은 호남권에 위치한 융통선로이다. 남원-광주 선로 상정고장은 MTDC 1~8GW
북상송전을 통해 과도안정도를 확보할 수 있었다. 반면, 한빛-정읍의 경우 5GW 미만으로 송전할 경우 과도안정도가 확보되지 않음으로써, 과도안정도
측면에서 가장 심각한 상정사고로 산출되었다. 상정사고 별로 운전점 하하선은 상이하나 상한선의 경우 최대 북상송전량인 8GW로 모두 동일하게 나타났다.
이는 해당 DB에 DC선로 고장에 대응하기에 충분한 AC망이 구축되었음을 의미한다. 그러나 DB의 재생에너지 발전량 및 부하 수준에 따라서 운전 상한선이
제한될 수 있기에 이에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
그림 11. MTDC 운전점에 따른 가장 심각한 AC선로 상정고장에서의 과도안정도 미확보
Fig. 11. Angle spread for the most severe AC line contingency depending on MTDC operating
point
위 그림 11은 MTDC 설치 전 한빛-정읍 선로 상정사고와 MTDC 설치 후에도 과도안정도가 확보되지 않은 케이스에 대한 위상차를 나타낸 것으로, MTDC 설치
전을 붉은색. 설치 후 4GW 북상송전 케이스를 푸른색 선으로 표시하였다. 앞서 기술한 바와 같이 한빛-정읍 선로 고장에 대해서 MTDC를 5GW
이하로 운전할 경우에 과도안정도가 확보되진 않으나, 설치 전과 비교하여 회전자 가속도, 즉 동기탈조 속도가 현저히 느려짐을 확인할 수 있다. 그림 6과 7에서도 확인할 수 있듯이, DC망 추가로 인해 계통운전점이 상대적으로 낮아져 회전자 가속영역이 상대적으로 좁아져 동기탈조 속도가 줄어든 것으로 사료된다.
이는 추후 적절한 MTDC 출력 조정이나 고장파급 방지 장치를 통해 충분히 과도안정도를 확보할 수 있음을 시사한다.
그림 12는 동일 상정사고에 대해 MTDC 북상송전량 5GW 이상 운전 중인 케이스들의 위상차를 나타낸 것으로, 송전량이 높을수록 빠르게 과도안정 상황으로
복구되는 것을 확인할 수 있다.
그림 12. MTDC 운전점에 따른 가장 심각한 AC선로 상정고장에서의 과도안정도 확보
Fig. 12. Angle spread for the most severe AC line contingency depending on MTDC operating
point
이와 반대로 그림 13에서 보이듯이, DC선로 고장에는 MTDC 송전량이 적을수록 위상차가 빠르게 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이는 앞서 기술한 바와 같이 MTDC를
통한 송전량이 줄어듦에 따라 DC 선로 고장상황에서 AC로 우회하는 조류량도 줄어들기 때문이다. 즉, DC 망을 제외한 AC망에서의 계통운전점이 낮아,
그림 7에서 확인할 수 있듯이 회전자 가속영역이 상대적으로 작아짐에 따라 동기화력이 개선된다.
그림 13. MTDC 운전점에 따른 DC선로 상정고장에서의 과도안정도 확보
Fig. 13. Angle spread for the DC line contingency depending on MTDC operating point
최종적으로 모든 상정고장에서 과도안정도를 확보하기 위한 적정 운전범위는 5-8GW로 도출되었다. 적용된 DB는 호남권의 재생에너지 발전량이 기구축된
AC망으로 대응하기에 충분하였기에, 과도안정도 미확보에 따른 동기탈조 현상은 발생하지 않았다. 그러나 현재 수준에서 발전량이 증가한다면 DC 선로
고장으로 인한 우회조류로 인해 과도안정도 확보가 어려울 수 있다. 또한, MTDC 송전량이 증가함에 따라 DC선로 고장 전 초기 위상차가 기하급수적으로
증가하는 것을 확인할 수 있는데, 이는 MTDC 북상조류량이 호남권의 잉여전력을 초과하여 MTDC 송전을 위해 타 권역에서 호남권으로 조류가 융통되는
것으로 추론된다. 이는 불필요한 계통손실을 초래할 수 있어 추후 MTDC 상한선 산정에 있어 추가로 고려될 필요가 있다.
6. 결 론
본 연구에서는 해상풍력 발전단지의 수용성 증대와 잉여전력 수송능력 향상을 위한 하이브리드 AC/DC 계획 방법론을 제안한다. 해당 방법론은 융통조류
한계량 극대화를 위한 FACTS 최적 위치 선정 방법론과 안정적인 과도 안정도 확보를 위한 MTDC 적정 운전범위 산정 방법론으로 구성된다. FACTS
최적 위치의 경우 설비계획 관점에서 융통조류 한계량을 증대시키기 위한 방안으로 제안되었으며, MTDC는 운영계획 관점에서 과도안정도 확보를 위한 적정운영범위를
도출하였다. 제안된 방법론의 유효성은 한국 전력계통을 대상으로 검증되었으며, FACTS 설치를 통해 융통조류 한계량은 59.7%향상됨을 확인하였다.
MTDC 또한 적정 운영범위 산정을 통해 과도안정도가 확보됨을 확인할 수 있었다.
향후 연구에서는 계통안정도 향상을 위한 VSC-MTDC의 그리드포밍 기술 적용과 FACTS 최적 위치 용량산정도 추가로 수행될 예정이다.
감사의 글
This research was supported in part by the KEPCO under the project entitled by “Development
of GW class voltage sourced DC linkage technology for improved interconnectivity and
carrying capacity of wind power in the Sinan and southwest regions(R22TA12), in part
by the Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP) and the
Ministry of Trade, Industry and Energy (MOTIE) of the Republic of Korea (No. 20225500000110),
and in part by a Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP)
grant funded by the Korea government (MOTIE) (No. RS-2023-00234707)
References
Y. Son, H. Woo, J. Noh, P. Dehghanian, X. Zhang and S. Choi, “Optimization of energy
storage scheduling considering variable-type minimum SOC for enhanced disaster preparednesss,”
Journal of Energy Storage, vol. 93, pp. 112366, Jul. 2024. DOI:10.1016/j.est.2024.112366

J. Yoo, Y. Son, M. Yoon and S. Choi, “A wind power scenario generation method based
on copula functions and forecast errors,” Sustainability, vol. 15, no. 23, pp. 16536,
Dec. 2023. DOI:10.3390/su152316536

H. Xiao, K. Sun, J. Pan, Y. Li and Y. Liu, “Review of hybrid HVDC systems combining
line communicated converter and voltage source converter,” International Journal of
Electrical Power & Energy Systems, vol. 129, pp. 106713. Jul. 2021. DOI:10.1016/j.ijepes.2020.106713

A. Bidadfar, O. Saborío-Romano, N. A. Cutululis and P. E. Sørensen, “Control of offshore
wind turbines connected to diode-rectifier-based HVdc systems,” IEEE Trans. Sustain.
Energy, vol. 12, no. 1, pp. 514-523, Jan. 2021 DOI:10.1109/TSTE.2020.3008606

H. Woo, S. Choi, S. Kim, S. Kim and J. Kwak, “Hybrid AC/DC Transmission Expansion
Planning Considering Offshore Windfarms in Korea,” 2024 IEEE Power & Energy Society
General Meeting (PESGM), Seattle, WA, USA, pp. 1-5, 2024. DOI:10.1109/PESGM51994.2024.10688499

Ministry of Trade, Industry and Energy, “the 10th Basic Plan for Electricity Supply
and Demand,” Jan. 2023.

H. Kim, H. Woo, Y. Yoon, H.-T. Kim, Y. J. Kim, M. Kang, X. Zhang and S. Choi, “An
enhanced continuation power flow method using hybrid parameterization, Sustainability,”
vol. 16, no. 17, pp. 7595, Sep. 2024. DOI:10.3390/su16177595

M. Mahdavi, C. Antunez, M. Ajalli and R. Romero, “Transmission expansion planning:
Literature review and classification,” IEEE Syst. J., vol. 13, no. 3, pp. 3129-3140,
Sep. 2019.

A. Baharvandi, J. Aghaei, T. Niknam, M. Shafie-Khah, R. Godina and J. P. S. Catalão,
“Bundled generation and transmission planning under demand and wind generation uncertainty
based on a combination of robust and stochastic optimization,” IEEE Trans. Sustain.
Energy, vol. 9, no. 3, pp. 1477-1486, Jul. 2018.

M. Rahmani, R. Romero and M. J. Rider, “Strategies to reduce the number of variables
and the combinatorial search space of the multi-stage transmission expansion planning
problem,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 3, pp. 2164-2173, Aug. 2013.

Xiao, H., Sun, K., Pan, J., Li, Y. & Liu, Y., “Review of hybrid HVDC systems combining
line communicated converter and voltage source converter,” International Journal of
Electrical Power & Energy Systems, 129, 106713, 2021.

Y. Jung et al., “Transient Stability Data Driven Special Protection Scheme Using Deep
Reinforcement Learning,” 2024 13th International Conference on Renewable Energy Research
and Applications (ICRERA), Nagasaki, Japan, pp. 857-863, 2024. DOI:10.1109/ICRERA62673.2024.10815587

S. Han, “Calculating the Interface Flow Limits for the Expanded Use of High-Voltage
Direct Current in Power Systems,” Energies, vol. 13, no. 11, pp. 2863, Jun. 2020.
DOI:10.3390/en13112863

Meegahapola, Lasantha, Siqi Bu and Mingchen Gu, “Hybrid AC/DC Power Grids: Stability
and Control Aspects,” Springer, 2022.

저자소개
She received the B.S. degree in electrical engineering from Sangmyung University,
Seoul, South Korea, in 2021. Since 2021, she is currently pursuing the M.S./Ph.D.
degree in Electrical Engineering from Korea University, Seoul, South Korea. Her research
interests include microgrid optimization and AC/DC/ hybrid transmission planning.
He received his B.S., M.S degree in Electronic and Electrical Engineering from Daegu
Catholic University, South Korea, in 2017 and 2019, respectively. He is presently
an researcher in KEPCO Research Institute.
He received the B.E. degree in electrical engineering from Korea University, Seoul,
South Korea, in 2002, and the M.S. and Ph.D. degrees in electrical and computer engineering
from the Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA, in 2009 and 2013, respectively.
From 2002 to 2005, he was a Network and System Engineer. From 2014 to 2018, he was
a Senior Researcher with Smart Power Grid Research Center, Korea Electrotechnology
Research