이종훈
(JongHoon Lee)
1iD
손다빈
(Dabin Son)
1iD
한상욱
(Sangwook Han)
†iD
-
(Dept. of Electrical Engineering, Gachon University, Korea. E-mail : save8569@gachon.ac.kr,
lighthouse9303@gachon.ac.kr)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers
Key Words
Governor-Free response, GGOV1, frequency stability, low-inertia system, ancillary service, Electricity market
1. Introduction
최근 전력계통의 전원 구성이 급격히 변화함에 따라, 세계 각국의 전력계통 운영기관들은 인버터 기반 자원(Inverter-Based Resources,
IBR)의 확산에 대응하기 위한 다양한 기술적·운영적 전략을 도입하고 있다[1]
[2]. 태양광, 풍력, 배터리 에너지저장장치와 같은 IBR은 전력변환기를 매개로 계통에 연계되므로, 전통적인 동기발전기와 달리 회전체에 저장된 물리적
관성에너지를 직접적으로 제공하지 않는다. 이로 인해 계통 사고 발생 시 초기 주파수 변화율(Rate of Change of Frequency, RoCoF)이
증가하고[3], 주파수 최저점(Frequency Nadir)이 더 낮아질 가능성이 커지며[4], 결과적으로 계통의 주파수 안정도는 더욱 취약해질 수 있다. 특히 IBR 비중이 증가할수록 기존 동기발전기 중심으로 설계된 안정도 평가 기준과 운영
가이드라인의 유효성은 점차 제한될 수밖에 없으며, 이에 따라 전통적 발전원이 제공해 오던 관성 및 1차 주파수 조정 기능을 보완하거나 대체할 수 있는
새로운 주파수 안정화 기법의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다[5].
이러한 문제에 대한 대표적인 대응방안으로는 동기조상기(synchronous condenser)와 같은 회전기를 계통에 병입하여 물리적 관성을 보강하는
방식이 있다[6]. 이 방식은 사고 직후의 초기 RoCoF를 완화하고 계통 관성을 증가시키는 데 효과적일 수 있다. 그러나 동기조상기는 유효전력을 직접 공급하지 않음에도
지속적인 운전 비용과 계통 운영 부담을 수반하며, 사고 이후 주파수 회복 과정에서는 추가적인 에너지 지원이 요구될 수 있다는 한계를 가진다[7]
[8]. 또한 ESS와 동기조상기를 결합한 하이브리드 운영방안 역시 대안으로 고려될 수 있으나[9], 추가 설비 구축과 제어 복잡도 증가 측면에서 계통운영자에게 부담으로 작용할 수 있다. 따라서 단순히 새로운 설비를 추가하는 접근뿐 아니라, 기존
동기발전기가 제공하는 주파수 조정 성능을 보다 정확하고 공정하게 평가할 수 있는 체계의 정립 또한 중요하다.
일반적으로 계통 사고 이후의 주파수 응답은 초기 관성 응답, Governor-Free(GF) 응답, 그리고 Automatic Generation Control(AGC)
응답이 시간에 따라 순차적·중첩적으로 작용하는 계층적 구조를 가진다.
그림 1. 계통 사고 이후 초기 관성, GF 및 AGC 응답으로 구성되는 계층적 주파수 응답 구조
Fig. 1. Hierarchical frequency response structure after a system disturbance, consisting
of inertia, GF, and AGC responses.
계통 사고 직후의 주파수 거동은 계통 내 총 관성과 사고 규모에 의해 초기 하락 기울기가 결정되며, 이후 주파수 최저점에 도달하게 된다. 이 과정에서
주파수 회복을 위해 GF 및 AGC응답이 순차적·중첩적으로 개입한다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 주파수 회복 과정은 시간대별로 상이한 제어 자원이 복합적으로 작용하는 구조를 가지므로, 특정 자원의 성능을 엄밀히 평가하기 위해서는
각 자원이 지배적인 영향을 미치는 시간 구간을 합리적으로 획정하는 것이 필수적이다.
그림 2. 사고 후 주파수 조정을 위한 관성, GF 및 AGC의 복합 응동 체계
Fig. 2. Composite response mechanism of inertia, GF, and AGC for post-contingency
frequency regulation
국내 계통 운영에서는 발전기의 GF 응답 성능을 정량화하기 위해 전통적으로 GFRQ(Governor-Free Responsive Quantity)
지표를 활용해 왔다[10]. GFRQ는 주파수가 정격 대비 0.2 Hz 변동할 때 발전기가 속도조정률(Droop)에 따라 이론적으로 제공해야 하는 주파수 추종 응동량을 의미한다.
현행 평가 체계는 그림 2의 파란색 영역으로 표현된 이론적 GFRQ 응동량(Theoretical GFRQ Output)을 기준으로, 실제 출력 이력(Measured History)과의
비교를 통해 해당 설비의 성능지수(Performance Index, PI)를 도출하고 이를 보조서비스 정산의 근거로 활용한다[10]
[11]
식 (1).
그러나 현행 이행평가 방식은 특정 주파수 도달 시점을 기준으로 일률적인 유예 구간과 고정된 평가창(Evaluation Window)을 적용하고 있어
몇 가지 한계를 지닌다[12]. 그림 2의 황색 영역(Error Area)에서 나타나듯, 실제 운전 환경에서는 발전기별 거버너 모델, 시정수, 연료 및 제어계통의 물리적 특성 차이로 인해
응답 지연이나 편차가 발생한다. 특히 GF와 AGC 응답의 개입 시점이 모호하게 겹치는 구간에서는 순수 GF 응답만을 분리하여 평가하기 어렵다. 결과적으로
모든 설비를 동일한 시간 기준으로 평가하는 방식은 특정 발전기의 기여도를 과대 혹은 과소평가할 우려가 있으며, 이는 보조서비스 성능평가의 형평성과
계통 운영의 신뢰성 측면에서 개선이 필요한 핵심 요소로 작용한다.
이와 관련하여 Son 등은 “Frequency Nadir Estimation Using the Linear Characteristics of Frequency
Control in Power Systems”[13]에서 관성, 주파수조정예비력(FRRS), GF 예비력 간의 선형 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 Frequency Nadir Index(FNI)를
정의하여 계통 수준의 주파수 안정도를 평가하였다. 해당 연구는 실제 계통 데이터를 기반으로 Nadir를 예측할 수 있는 계통 차원의 정량지표를 제시하였다는
점에서 중요한 의의를 가진다. 그러나 이 연구의 초점은 주파수 최저점의 예측과 계통 전체의 안정도 평가에 있으며, GF와 AGC 응답이 시간축 상에서
어떻게 중첩되는지를 개별 발전기 단위의 평가창 수준에서 분리하는 문제까지 다루지는 않는다. 반면 본 논문은 계통 전체의 Nadir 예측이 아니라,
개별 발전기의 GF-only 성능을 공정하게 평가하기 위한 시간 구간을 발전기 동특성으로부터 직접 도출한다는 점에서 차별성을 가진다. 즉, 기존 연구가
계통 차원에서 얼마만큼의 GF 및 예비력이 필요한가를 설명한다면, 본 연구는 주어진 거버너 파라미터를 가진 발전기의 순수 GF 응답을 어느 시점부터
어느 구간까지 인정할 것인가를 규정하는 발전기 단위의 평가 방법론을 제안한다.
한편 Hosseinalizadeh 등은 “Improvement of Identification Procedure Using Hybrid Cuckoo
Search Algorithm for Turbine-Governor and Excitation System”[14]에서 실제 가스터빈 발전기를 대상으로 GGOV1 및 ST6B 표준모델을 적용하고, 계측 데이터를 기반으로 Cuckoo Search 알고리즘을 이용한
파라미터 식별 및 검증 방법을 제안하였다. 이 연구는 실측 데이터에 기반하여 GGOV1 파라미터를 정밀하게 추정하고, 모델이 실제 현장 응답을 얼마나
정확히 재현하는지를 검증하는 데 초점을 둔다. 즉, 거버너 및 여자기 모델을 실제 설비 특성에 맞게 식별하는 방법론을 제시한다는 점에서 의미가 크다.
그러나 식별된 파라미터를 활용하여 GF 응답의 유효 평가구간을 설정하거나, GF와 AGC의 응답을 분리하여 성능평가 및 정산체계에 반영하는 문제는
다루지 않는다. 이에 비해 본 연구는 GGOV1 파라미터가 이미 주어졌거나 선행 연구를 통해 확보되었다는 전제하에, 액추에이터 지연, 연료계통 시정수,
터빈 시정수 및 Kimw 등의 조합으로부터 발전기별 GF 응답의 개시 시점과 유효 응답 지속시간을 산정하고, 이를 이용해 GF 전용 평가창을 구성하는
데 초점을 둔다. 따라서 본 연구는 기존의 파라미터 식별 연구를 계승하면서도, 이를 실제 성능평가와 보상체계 설계에 연결하는 응용적 확장성을 가진다.
실제 계통 이벤트 데이터를 분석한 결과, 일부 발전기는 사고 직후부터 출력 증가를 시작하는 반면, 일부 발전기는 동일 구간에서 출력 감소를 보이거나
늦은 시점에 응답하는 등 발전기별 동특성이 크게 상이한 것으로 확인되었다. 이러한 현상은 사고 직후 과도응답, 거버너 모델 특성, 운전점 차이, 그리고
AGC 개입 시점의 차이에 의해 발생할 수 있으며, 동일한 평가구간을 일괄 적용할 경우 발전기의 실제 GF 기여도를 정확히 반영하기 어렵다는 점을
시사한다. 즉, 발전기의 절대 출력량이나 설비용량만으로는 계통 주파수 안정화에 대한 실질적 기여를 충분히 설명할 수 없으며, 사고 시점 이후 시간대별
출력 변화 특성을 반영한 동적 평가체계가 필요하다[8].
따라서 본 논문에서는 GGOV1 기반 거버너 모델의 동특성 파라미터를 이용하여 발전기별 GF 응답의 실질적 개시 시점과 최대 유효 응답 구간을 도출하고,
이를 바탕으로 GF-only 평가를 위한 새로운 시간창을 제안한다. 또한 실제 복합발전기 계통 이벤트 데이터를 이용하여 현행 평가기준과 제안 기준을
비교함으로써, 기존 방식이 발전기별 GF 성능을 과대 또는 과소 평가할 수 있음을 검증하고자 한다. 본 연구는 발전기 단위의 공정한 GF 성능평가
체계를 제시함으로써, 향후 보조서비스 정산의 합리성 제고와 저관성 전력계통에서의 주파수 안정도 관리 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
2. Problem Formulation
2.1 Conventional GF Response Assessment Framework
현행 평가 방식에서는 계통 주파수가 특정 기준값에 도달한 시점을 기준으로 평가구간이 설정된다. 일반적으로 주파수 저하 이벤트 발생 이후 평가 개시
조건이 충족되면 일정 시간의 유예구간을 부여하고, 이후 정해진 시간구간 동안의 발전기 출력 증가량을 측정하여 GF 응동 성능을 산정한다[15].
그림 3. 주파수 이벤트에 따른 시간대별 출력 평가 프레임 구성도
Fig. 3. Time-segmented output evaluation framework in response to a frequency event
이러한 방식은 제도 운영 측면에서 명확성과 적용 용이성을 가지며, 다수의 발전기를 동일한 기준으로 일괄 평가할 수 있다는 장점을 가진다.
현행 GF 출력 이행평가의 시간적 구조를 도식화하면 그림 3과 같다. 주파수 이벤트 발생 이후 평가 개시 기준에 도달하면 유예시간이 부여되며, 이후 평가구간 동안의 출력 증가량이 성능평가의 기준으로 사용된다.
2.2 Structural Limitations of the Fixed Evaluation Window
현행 평가 방식의 핵심 한계는 모든 발전기에 동일한 고정 평가구간을 적용한다는 점에 있다. 실제 발전기의 GF 응답은 사고 직후 즉시 나타나는 것이
아니라, 조속기 입력 인지, 액추에이터 동작, 연료 유량 변화, 터빈 기계적 출력 증가와 같은 일련의 동특성을 거쳐 형성된다. 따라서 응답 개시 시점과
최대 응답 도달 시간은 발전기 모델, 운전조건, 제어계 설정에 따라 서로 다르게 나타날 수 있다.
이와 같은 상황에서 모든 발전기에 동일한 유예시간과 동일한 평가구간을 적용할 경우, 발전기 고유의 응답 특성이 평가 결과에 충분히 반영되지 않을 수
있다. 특히 응답이 빠른 발전기의 경우 실제 GF 기여가 평가구간 이전에 이미 상당 부분 발생할 수 있으며, 반대로 응답이 느리거나 후속 제어의 영향이
큰 발전기의 경우 평가구간 내 출력 증가분 중 일부가 GF가 아니라 AGC 또는 기타 운전제어의 영향일 수 있다. 결과적으로 현행 방식은 순수 GF
응답과 후속 제어 응답을 명확히 구분하지 못할 가능성을 가진다.
이러한 한계는 실제 계통 이벤트 데이터에서도 확인된다. 그림 4는 태양광 발전단지 탈락사고 이후 계통 주파수와 일부 발전기들의 유효전력 출력 변화를 시계열로 나타낸 것이다. 동일한 주파수 이벤트에 대해서도 발전기별
출력 응답의 개시 시점, 변화 방향, 회복 양상은 서로 다르게 나타난다. 일부 발전기는 사고 직후 즉시 출력을 증가시키는 반면, 일부 발전기는 동일
구간에서 출력 감소 또는 지연 응답을 보인다. 이는 실제 발전기 응답이 단일한 시간기준으로 설명되기 어렵고, 동일 평가창을 일괄 적용하는 방식이 발전기의
실질적 GF 기여도를 왜곡할 수 있음을 시사한다.
그림 4. 계통 주파수 변화에 대응하는 발전기 유효전력 출력의 시계열 응답
Fig. 4. Time-series responses of generator active power outputs corresponding to system
frequency variation.
또한 기존 평가 방식은 장시간 평가구간 내 누적 출력 증가량을 중심으로 성능을 판단하므로, 발전기 용량 자체의 영향이 상대적으로 크게 반영될 수 있다.
그러나 실제 주파수 안정도 측면에서 중요한 것은 단순한 출력 규모뿐 아니라, 사고 직후 어떤 발전기가 얼마나 신속하고 유효하게 주파수 하락을 저지하는
방향으로 기여하였는가이다. 따라서 발전기 응답의 실질적 기여도를 평가하기 위해서는 고정된 시간구간 내 누적 출력량뿐 아니라, 시간대별 출력 변화 특성과
응답의 물리적 기원을 함께 고려할 필요가 있다.
2.3 Problem Statement for a Generator-Specific GF-Only Window
이상의 논의를 종합하면, 현행 GF 성능평가 방식은 발전기별 상이한 동특성을 충분히 반영하지 못하며, 그 결과 GF 응답과 AGC 응답이 혼재된 출력
변화를 동일한 평가량으로 취급할 가능성이 있다. 따라서 발전기별 실제 응답 구조에 기반하여 순수 GF 응답에 해당하는 시간구간을 별도로 식별하고,
그 구간 내 응답만을 평가 대상으로 설정할 필요가 있다.
이를 위해서는 발전기 거버너 모델의 구조와 주요 파라미터가 응답 개시 시점 및 유효 응답 구간에 어떠한 영향을 미치는지를 정량적으로 해석해야 한다.
본 연구에서는 이러한 목적을 위해 GGOV1 기반 거버너 모델을 적용하였다. GGOV1은 액추에이터 지연, 연료계통 시정수, 터빈 응답 및 제어루프
특성을 반영할 수 있으므로, 발전기별 실제 GF 응답 개시 시점과 유효 응답 지속시간을 추정하는 데 적합하다.
따라서 본 연구의 문제는 다음과 같이 정의될 수 있다. 첫째, 현행 고정 평가구간이 발전기별 GF 응답을 얼마나 정확하게 반영하는가. 둘째, GGOV1
동특성을 이용하여 발전기별 순수 GF 응답 구간을 식별할 수 있는가. 셋째, 이렇게 도출된 발전기별 GF-only 평가창이 기존 방식보다 공정하고
물리적으로 타당한 성능평가 기준이 될 수 있는가. 다음 절에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 GGOV1 모델 기반의 유효 GF 응답 구간 도출 방법을
제시한다.
3. Determination of the GF-Only Evaluation Window Based on GGOV1 Dynamics
3.1 Dynamic Interpretation of the GGOV1 Governor Model
앞 절에서 논의한 바와 같이, 현행 GF 성능평가 방식은 모든 발전기에 동일한 고정 평가구간을 적용함으로써 발전기별 동특성 차이를 충분히 반영하지
못한다. 따라서 순수한 GF 응답만을 평가하기 위해서는 발전기 고유의 거버너 응답 특성을 기반으로 실제 출력 응답의 개시 시점과 유효 응답 구간을
합리적으로 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해 국내 복합발전기 및 가스터빈 계통 해석에 널리 활용되는 GGOV1 모델을 적용하였다.
GGOV1은 속도 편차 입력에 대한 조속기 응답, 전기출력 필터, 액추에이터 지연, 연료계통 동특성, 터빈 출력 형성과정, 그리고 출력 제한 및 제어루프를
포함하는 대표적인 표준 거버너 모델이다[16]
[17]. 이 모델은 실제 발전기의 1차 주파수조정 응답을 비교적 충실하게 모사할 수 있으므로, GF 응답의 시간적 특성을 해석하는 데 적합하다. 특히 액추에이터
지연, 연료계통 시정수, 터빈 시정수 및 출력 변화율 제한과 같은 파라미터들은 사고 이후 발전기 출력이 언제부터 실질적으로 증가하기 시작하는지, 그리고
어느 시점까지를 GF 고유 응답으로 볼 수 있는지를 결정하는 핵심 요소로 작용한다.
GF 응답은 주파수 편차가 발생하는 즉시 전기적으로 검출될 수 있으나, 기계적 출력의 실제 증가는 제어계와 기계계의 동적 지연을 거친 뒤에 나타난다.
따라서 계통 사고 발생 시점과 발전기 유효출력 증가 시점 사이에는 불가피한 시간지연이 존재한다. 또한 출력 증가는 무한정 지속되지 않으며, 일정 시간이
경과하면 연료계통 및 터빈 응답이 포화되거나 후속 제어계의 영향이 중첩되기 시작한다. 그러므로 GF-only 평가창은 단순히 사고 시점이나 임의의
고정시간으로 정의될 수 없으며, 거버너 모델의 물리적 응답 특성에 기반하여 도출되어야 한다.
3.2 Determination of the Response Initiation Time
발전기의 GF 응답 개시 시점은 사고 발생 이후 주파수 편차가 거버너 입력으로 전달되고, 액추에이터 및 연료계통을 거쳐 실제 기계적 출력 증가로 이어지기까지의
누적 지연시간으로 정의할 수 있다. GGOV1 모델에서 이 지연시간은 주로 전기출력 필터 지연, 액추에이터 응답지연, 터빈 반응 지연, 연료 수송
지연, 그리고 제한기 동작지연의 조합에 의해 결정된다. 즉, 응답 개시 시점은 단순한 제어 입력 시점이 아니라, 계통 주파수 하락에 대응하여 발전기
출력이 유의미하게 증가하기 시작하는 시점으로 해석되어야 한다.
본 연구에서는 대표적인 220 MVA급 GGOV1 적용 복합발전기를 대상으로, 주요 시정수 파라미터를 바탕으로 초기 응답 지연을 산정하였다. 표 1은 거버너 모델의 주요 구성 요소별 지연 시간과 제어 파라미터를 정리한 것이다.
표 1. 거버너 모델의 구성 요소별 지연 시간 및 제어 파라미터 정리
Table 1. Delay times and control parameters by component of the governor model
|
구성 요소
|
파라미터
|
값(초)
|
역할
|
Electrical Power
Filter
|
Tpelec
|
1.0
|
전기출력 필터
시간 지연
|
|
Actuator
|
Tact
|
0.05
|
밸브
응답 시간
|
Turbine
Lag
|
Tb
|
0.23
|
터빈
반응 지연
|
Turbine
Lead
|
Tc
|
0.5
|
선행
보상기
|
Diesel
Transport
Delay
|
Teng
|
1.5
|
연료 출력
전달 지연
|
Load
Limiter
|
Tfload
|
0.2
|
과부하 제한
응답 시간
|
Acceleration
Limiter
|
Ta
|
0.1
|
가속도 제어
응답 시간
|
Valve Rate
Limits
|
Ropen/Rcl
ose
|
±0.1
pu/sec
|
출력 변화
제한 속도
|
표 1에 제시된 파라미터를 바탕으로, 대표적인 지배 지연 요소인 액추에이터 지연 Tact = 0.05s, 터빈 반응 지연 및 보상기(Tb, Tc), 연료
수송 지연 Teng = 1.5s 등을 종합하면, 해당 발전기의 실질적인 거버너 출력 개시는 사고 이후 약 2.3 s 부근에서 나타나는 것으로 해석할
수 있다. 이는 사고 직후 수 초간의 구간이 물리적 관성 응답과 내부 제어 지연이 지배하는 영역이며, 해당 구간 이전의 출력 변화는 순수한 GF 응답량
평가에 직접 포함하기 어렵다는 점을 의미한다.
따라서 본 연구에서는 발전기별 GF 응답의 시작점을 고정 유예시간이 아닌 거버너 모델 기반 응답 개시 시점으로 정의하고, 이를 평가창의 시작점으로
설정하였다. 이러한 접근은 모든 설비에 동일한 기준시간을 적용하는 기존 방식과 달리, 각 발전기의 실제 동적 응답 구조를 평가기준에 반영할 수 있다는
장점을 가진다.
3.3 Determination of the Maximum Effective GF Response Interval
GF 응답의 평가 종료 시점 역시 중요하다. 발전기 출력은 응답 개시 이후 일정 시간 동안 증가하지만, 이후에는 연료계통 및 터빈 응답의 점진적 수렴,
출력 변화율 제한의 영향, 그리고 AGC와 같은 후속 제어의 개입으로 인해 순수한 GF 응답만을 분리하기 어려워진다. 따라서 평가 종료 시점은 단순히
응답이 끝나는 시점이 아니라, GF 고유 응답이 지배적이라고 판단할 수 있는 최대 유효 시간으로 정의되어야 한다.
이를 위해 본 연구에서는 먼저 220MVA 급 GGOV1 모델의 최대 기계적 출력과 출력 변화 경사를 산정하였다. 표 2는 최대 출력 산정에 활용된 주요 파라미터를 정리한 것이다.
표 2. 최대 출력 산정에 활용된 주요 파라미터 정리
Table 2. Key parameters used in calculating the maximum output of the GGOV1 model
|
항목
|
파라미터
|
값
|
의미
|
|
vmax
|
CON
(J+8)
|
0.82
|
밸브 최대 개도율 (pu)
|
|
Kturb
|
CON
(J+11)
|
0.67
|
터빈 게인
(밸브 위치 $\rightarrow$ 출력 변환
계수)
|
|
Trate
|
CON
(J+27)
|
220
|
터빈 정격 출력 (MW)
|
표 2의 파라미터를 이용하면 거버너의 최대 기계적 출력 $P_{MECH,max}$는 다음과 같이 표현할 수 있다.
식 (2)에 표 2의 값을 대입하면, 해당 발전기의 최대 기계적 출력은 약 121 MW로 산정된다.
다음으로 출력의 변화 속도와 최대 출력 도달시간을 추정하기 위해 제어기 주요 파라미터를 검토하였다. 표 3은 GGOV1 제어기의 주요 설정값을 정리한 것이다.
표 3. 제어기 주요 제어 파라미터 및 설정값 요약
Table 3. Summary of key control parameters and settings for the GGOV1 controller
|
항목
|
번호
|
값
|
의미
|
R
(droop)
|
J
|
0.064
|
속도-출력
관계 경사
|
|
Tpelec
|
J+1
|
1.0
|
전기 출력
필터 지연
|
|
PID
|
J+4~J+7
|
10, 2,
0, 0
|
비례, 적분, 미분
없음
|
|
Tact
|
J+10
|
0.05
|
액추에이터
시간 상수
|
|
Kturb
|
J+11
|
0.67
|
터빈
이득
|
표 1부터 표 3까지 제시된 파라미터를 종합하면, 220MVA 급 GGOV1 모델이 적용된 거버너의 출력 응답 특성, 특히 이상적인 출력 변화 경사(ramp rate)를
추정할 수 있다. 출력의 변화 속도는 식 (3)와 같이 계산할 수 있으며, 이 경사를 기준으로 최대 출력 도달까지 소요되는 시간은 식 (4)을 통해 추정할 수 있다.
식 (2)-(4)을 통해 산정한 결과, 해당 발전기의 최대 출력 도달시간은 약 5.5 s로 추정되었다. 여기에 앞 절에서 도출한 초기 응답 개시 지연 2.3 s를
함께 고려하면, GGOV1 모델 기반 거버너의 순수 응답이 최대 출력 수준에 도달하기까지의 전체 시간은 약 6~7 s 범위로 해석할 수 있다.
결과적으로, 사고 이후 약 2.3 s 이후부터 약 7 s 이전까지의 구간은 해당 발전기의 실질적 GF 응답이 지배적으로 나타나는 시간영역으로 볼 수
있다. 반면 이 구간 이후의 출력 변화는 GF 응답의 잔여 성분뿐 아니라 AGC 또는 운전점 복귀 특성이 혼재될 수 있으므로, 순수 GF 성능평가를
위한 구간으로는 적절하지 않을 수 있다.
3.4 Proposed GF-Only Evaluation Window
이상의 해석을 바탕으로 본 연구에서는 발전기별 GF-only 평가를 위한 새로운 시간창을 제안한다. 제안 평가창은 GGOV1 기반 동특성 파라미터를
이용하여 도출된 실질적 응답 개시 시점과 최대 유효 응답 시점을 기준으로 설정되며, 대상 발전기의 경우 약 2.3 s에서 7 s까지의 구간으로 정의된다.
이 구간은 사고 직후의 관성 지배영역과 후속 AGC 개입 가능성이 높은 후반 응답영역을 배제하고, 발전기의 1차 주파수추종 응답이 가장 뚜렷하게 나타나는
구간만을 평가 대상으로 포함한다.
제안 방식의 핵심은 발전기의 출력 증가량 전체를 평가하는 것이 아니라, 발전기 고유의 거버너 동특성에 기반하여 순수 GF 응답으로 인정할 수 있는
구간만을 별도로 식별한다는 데 있다. 이를 통해 응답이 빠른 발전기의 초기 기여를 누락하지 않으면서도, 응답 후반부에 중첩되는 AGC 또는 기타 운전제어의
영향을 최소화할 수 있다. 결과적으로 제안 평가창은 현행 고정형 평가구간보다 발전기별 실제 GF 응답 특성을 더 충실히 반영할 수 있으며, 발전기
단위의 공정한 성능평가 및 보조서비스 정산체계 마련에 유리한 기준이 될 수 있다.
그림 5는 현행 평가구간과 제안 평가구간의 개념적 차이를 나타낸다. 현행 방식은 동일한 시간지연과 장시간 평가구간을 모든 발전기에 일괄 적용하는 반면, 제안
방식은 발전기 고유의 동특성으로부터 응답 개시 시점과 종료 시점을 도출하여 GF-only 응답만을 평가 대상으로 설정한다. 이러한 차이는 발전기별
응답속도와 제어특성 차이를 반영할 수 있다는 점에서 본질적인 의미를 가진다.
그림 5. 현행 고정형 평가구간과 제안된 GF-only 평가구간의 개념적 비교
Fig. 5. Conceptual comparison between the conventional fixed evaluation window and
the proposed GF-only evaluation window
3.5 Summary of the Proposed Procedure
결과적으로 본 연구의 제안 방법은 다음과 같은 절차로 요약될 수 있다. 첫째, GGOV1 모델의 주요 동특성 파라미터를 이용하여 발전기별 실질적 GF
응답 개시 시점을 산정한다. 둘째, 최대 기계적 출력과 출력 변화 경사를 바탕으로 최대 유효 응답 시간을 도출한다. 셋째, 이 두 시점을 조합하여
GF 고유 응답이 지배적인 시간구간을 정의하고, 해당 구간 내에서의 출력 변화량만을 GF 성능평가 대상으로 설정한다. 이러한 절차는 발전기별 상이한
동특성을 반영할 수 있을 뿐 아니라, 기존 방식에서 발생할 수 있는 GF 및 AGC 응답 혼재 문제를 완화하는 데 유효하다.
본 연구의 대상 발전기에 적용한 결과, GGOV1 기반 발전기의 순수 GF 응답이 지배적인 구간은 약 2.3–7 s 범위로 도출되었다. 다음 장에서는
실제 계통 이벤트 데이터를 이용하여 현행 평가방식과 제안 평가방식을 비교하고, 발전기별 성능평가 결과가 어떻게 달라지는지를 정량적으로 분석한다.
4. Case Study and Comparative Evaluation
4.1 Description of the System Event and Study Generators
본 장에서는 제안한 GF-only 평가창의 유효성을 검증하기 위하여 실제 계통 이벤트 데이터를 활용한 사례분석을 수행하였다. 분석 대상 이벤트는 태양광
발전단지 탈락에 따라 계통 주파수 저하가 발생한 사례로, 사고 이후 계통 주파수와 개별 발전기의 유효전력 출력 변화를 시계열로 확보할 수 있는 사건이다.
본 연구에서는 사고 시점 전후의 계통 주파수 이력과 함께, 서로 다른 응답 특성을 나타내는 복수의 발전기를 선정하여 비교 분석을 수행하였다.
분석 대상 발전기는 발전기 A, B, C 및 D로 정의하였다. 각 발전기는 서로 다른 설비 용량, 운전점, 입지 특성 및 동특성을 가지며, 동일한
주파수 이벤트에 대하여 상이한 출력 변화 양상을 나타낸다. 이러한 발전기들을 함께 비교함으로써, 현행 고정형 평가구간이 발전기별 응답 특성을 충분히
반영하는지, 그리고 제안한 GF-only 평가창이 실제 GF 기여도를 보다 합리적으로 평가할 수 있는지를 검토하고자 한다.
그림 6. 계통 주파수 변화에 대응하는 발전기 A, B, C, D의 유효전력 출력 시계열 응답
Fig. 6. Time-series active power output responses of Generators A, B, C, and D to
system frequency variation
그림 6은 사고 이후 계통 주파수와 발전기 A, B, C, D의 유효전력 출력 변화를 나타낸다. 그림에서 확인할 수 있듯이, 동일한 주파수 저하 이벤트에
대해서도 발전기별 응답 개시 시점, 출력 변화 방향 및 회복 속도는 서로 다르게 나타난다. 일부 발전기는 사고 직후 출력 증가를 보이는 반면, 일부
발전기는 동일 구간에서 출력 감소 또는 지연 응답을 보인다. 이러한 차이는 단일한 고정 시간구간으로 모든 발전기의 GF 성능을 평가하는 방식이 가지는
한계를 직관적으로 보여주며, 발전기별 동특성과 제어 응답 특성을 충분히 반영할 수 있는 보다 유연한 평가 접근이 필요함을 시사한다.
4.2 Evaluation Based on the Conventional Method
먼저 현행 GF 출력 이행평가 방식을 기준으로 발전기별 응답을 분석하였다. 현행 방식에서는 주파수가 평가 개시 조건에 도달한 이후 일정 유예시간을
부여하고, 이후 정해진 장시간 평가구간 동안의 출력 증가량을 기준으로 GF 응동 성능을 평가한다. 이 방법은 제도 운영상 명확한 기준을 제공하지만,
발전기별 응답 시점 차이와 후속 제어의 개입 가능성을 충분히 반영하지 못할 수 있다.
그림 7. Evaluation Interval 1에서의 발전기 유효전력 출력 응답
Fig. 7. Generator active power output responses during Evaluation Interval 1
그림 8. Evaluation Interval 2에서의 발전기 유효전력 출력 응답
Fig. 8. Generator active power output responses during Evaluation Interval 2
이를 확인하기 위하여 본 연구에서는 현행 평가 프레임에 대응하는 세 개의 시간구간을 설정하였다. 첫 번째 구간인 Evaluation Interval
1은 사고 직후부터 평가 개시 전까지의 구간으로, 발전기의 초기 응답 특성을 확인하기 위한 구간이다(그림 7).
두 번째 구간인 Evaluation Interval 2는 평가 개시 이후 실제 성능평가가 시작되기 전까지의 유예구간이다(그림 8). 세 번째 구간인 Evaluation Interval 3은 현행 기준에서 실제 출력 이행평가가 수행되는 구간이다(그림 9). 각 구간에 대하여 발전기별 누적 출력량, 설비용량 대비 출력 증가율, 그리고 전체 대비 구간 기여율을 비교하였다.
그림 9. Evaluation Interval 3에서의 발전기 유효전력 출력 응답
Fig. 9. Generator active power output responses during Evaluation Interval 3
표 4는 사고 직후부터 평가 개시 전까지 구간에서의 발전기별 출력 특성을 나타낸다. 해당 구간은 현행 기준상 공식적인 평가구간은 아니지만, 실제 계통 주파수
하락을 저지하는 초기 응답이 나타날 수 있는 시간영역이라는 점에서 의미가 있다. 분석 결과, 일부 발전기는 이 구간에서 이미 유의미한 출력 증가를
보인 반면, 일부 발전기는 오히려 출력 감소를 나타냈다. 이는 사고 직후 발전기별 동특성이 동일하지 않으며, 실제 주파수 방어 기여가 평가 개시 이전에도
발생할 수 있음을 시사한다.
표 4. 사고 직후 초기 구간에서의 발전기별 출력 특성 및 기여율 분석 (Evaluation Interval 1)
Table 4. Analysis of generator output characteristics and contribution ratios during
the initial period immediately after the disturbance (Evaluation Interval 1)
|
구분
|
출력량
[MW*s]
|
출력 증가율
[%]
|
구간 기여율$_1$
[%]
|
Generator
A
|
5124
|
10.92
|
42.42
|
Generator
B
|
2811
|
0.24
|
23.27
|
Generator
C
|
3755
|
-1.86
|
31.09
|
Generator
D
|
389
|
-0.60
|
3.22
|
|
총계
|
12079
|
-
|
100
|
표 5는 현행 기준에서 유예시간으로 간주되는 구간에서의 발전기별 응답 특성을 정리한 것이다. 이 구간은 거버너 시정수와 발전기 응답 지연을 고려하여 공식
평가에서는 제외되지만, 실제로는 일부 발전기의 GF 응답이 본격적으로 형성되는 시간영역일 수 있다. 분석 결과, 발전기별 출력 변화 방향과 증가율이
상이하게 나타났으며, 동일한 유예구간이라 하더라도 발전기마다 의미가 다를 수 있음을 확인할 수 있었다.
표 5. 현행 평가방식의 유예구간에서 나타난 발전기별 출력 특성 및 기여율 분석 (Evaluation Interval 2)
Table 5. Analysis of generator output characteristics and contribution ratios during
the grace period of the conventional assessment framework (Evaluation Interval 2)
|
구분
|
출력량
[MW*s]
|
출력 증가율
[%]
|
구간 기여율$_2$
[%]
|
Generator
A
|
5189
|
-0.15
|
42.82
|
Generator
B
|
2788
|
-0.31
|
23.00
|
Generator
C
|
3751
|
-3.33
|
30.95
|
Generator
D
|
391
|
0.98
|
3.23
|
|
총계
|
12119
|
-
|
-
|
표 6은 현행 기준상 실제 GF 출력 이행평가가 수행되는 구간의 분석 결과를 나타낸다. 해당 구간에서는 모든 발전기에 동일한 시간창이 적용되므로, 각 발전기의
누적 출력 증가량과 기여율을 기준으로 성능이 평가된다. 그러나 분석 결과, 일부 발전기는 이 구간에서 높은 누적 출력량을 보이더라도 실제 초기 주파수
방어에 직접 기여한 응답과는 시간적으로 분리되어 있을 가능성이 존재하였다. 반대로 사고 직후 빠르게 응답한 발전기는 현행 장시간 평가구간 내에서 상대적으로
낮은 평가를 받을 가능성도 확인되었다.
표 6. 현행 GF 출력 이행평가 구간에서의 발전기별 출력 특성 및 기여율 분석 (Evaluation Interval 3)
Table 6. Analysis of generator output characteristics and contribution ratios during
the conventional GF output assessment interval (Evaluation Interval 3)
|
구분
|
출력량
[MW*s]
|
출력 증가율
[%]
|
구간 기여율$_3$
[%]
|
Generator
A
|
25815
|
-4.58
|
42.43
|
Generator
B
|
13960
|
-0.31
|
22.94
|
Generator
C
|
19086
|
17.54
|
31.37
|
Generator
D
|
1983
|
1.02
|
3.26
|
|
총계
|
60844
|
-
|
100
|
세 구간의 분석 결과를 종합하면, 절대 출력량 기준의 기여율은 비교적 유사한 경향을 보이지만, 설비용량 대비 출력 증가율 또는 시간대별 출력 변화
방향까지 함께 고려할 경우 발전기별 실질적 기여도는 크게 달라질 수 있음을 확인할 수 있다. 이는 기존 평가 방식이 장시간 누적 출력량에 상대적으로
큰 비중을 두기 때문에 발전기 용량 자체의 영향을 크게 받을 수 있음을 의미한다.
기존 평가방식의 결과 해석은 그림 6에서 확인할 수 있으며, 표 7은 현행 GF 출력 이행평가 기준을 적용한 발전기별 출력 이행률 산정 결과를 나타낸다. 여기서 사고 발생 시점은 $t = t_{event}$[s]이며,
변화출력을 계산하는 기준 시점 $t = t_{ref}$[s]는 그림 3에 도시된 평가 개시 시점을 따른다. 즉, 표 7의 이행률은 현행 제도에서 정의된 기준 시점 이후의 출력 변화량을 기반으로 산정된 결과이다.
표 7. 기존평가방안을 적용한 출력이행 평가 결과
Table 7. Assessment of generator output ramping using the conventional evaluation
method
|
발전기
|
기존출력
[MW]
|
평가구간
출력변화량
[MW]
|
평가
이행률
|
|
A
|
10.117
|
44.445
|
4.348
|
|
B
|
24.257
|
15.043
|
0.130
|
|
C
|
120.945
|
111.327
|
0.897
|
표 7은 현행 평가방식에 따라 산정된 발전기별 출력 이행평가 결과를 나타낸다. 발전기 A는 이행률이 4.348로 나타나, 기준값 대비 400% 이상의 높은
성능을 보인 것으로 평가된다. 표면적으로는 사고 시점에서 계통에 매우 큰 기여를 한 것으로 해석될 수 있으나, 이는 그림 6에서 제시한 발전기 출력 시계열과 함께 재검토할 필요가 있다. 실제로 발전기 A의 출력은 사고 직후보다 후반부 구간에서 AGC 또는 지연된 GF 응답이
누적되며 상승하는 양상을 보였으며, 이로 인해 기존 평가방식에서는 실제 초기 주파수 방어 기여도에 비해 우호적인 평가가 부여되었을 가능성이 있다.
반면 발전기 B는 이행률이 0.130으로 매우 낮게 나타나, GF 응답과 후속 제어 응답 모두 제한적인 사례로 해석할 수 있다. 이는 어떤 평가 기준을
적용하더라도 상대적으로 낮은 성능 평가를 받을 가능성이 큰 사례에 해당한다.
흥미로운 사례는 발전기 C이다. 발전기 C의 이행률은 0.897로 기준값에 다소 미달하는 것으로 평가되었으나, 그림 6에서 확인할 수 있듯이 사고 직후 유효출력이 빠르게 증가하며 초기 주파수 하락 억제에 실질적으로 기여한 것으로 해석된다. 그러나 기존 평가방식은 장시간
평가구간 내 누적 출력 변화량을 기준으로 하기 때문에, 후반부 AGC 응답이 상대적으로 충분하지 않았던 발전기 C의 초기 GF 기여를 충분히 반영하지
못한 것으로 볼 수 있다. 즉, 발전기 C는 AGC 응답 측면에서는 보완이 필요할 수 있으나, GF 고유 응답의 관점에서는 발전기 A보다도 사고 직후
계통 주파수 안정화에 더 직접적으로 기여했을 가능성이 있다.
또한 발전기 A와 같이 이행률이 100%를 현저히 초과하는 사례가 존재한다는 점은, 현행 GF 응동 평가체계가 실제 응답 성능과 완전히 일치하지 않을
수 있음을 시사한다. 이는 특정 시간구간 이후 누적된 출력 증가가 GF 고유 응답을 초과하여 평가에 반영될 수 있으며, 결과적으로 일정 수준 이상의
출력 변화에 대해 과도한 보상이 이루어질 가능성이 있음을 의미한다. 따라서 기존 평가방식은 발전기별 초기 응답속도와 순수 GF 기여를 충분히 반영하는지에
대한 재검토가 필요하며, 이러한 문제의식은 본 연구에서 제안하는 GF-only 평가창의 필요성을 뒷받침한다.
4.3 Dynamic Contribution Analysis Based on Output Variation Rate
발전기의 실제 주파수 안정화 기여도를 보다 직접적으로 해석하기 위하여, 본 연구에서는 절대 출력량뿐 아니라 설비용량 대비 출력 증가율을 기반으로 발전기별
동적 기여도를 추가적으로 분석하였다. 출력 변화율은 동일한 MW 증가량이라 하더라도 발전기 용량과 운전점에 따라 실제 응답 강도가 다르게 해석될 수
있다는 점을 보완하기 위한 지표이다. 즉, 절대 출력량은 발전기 규모의 영향을 크게 받는 반면, 출력 변화율은 사고 시점에서 해당 발전기가 자기 용량
대비 얼마나 능동적으로 반응했는지를 보여주는 데 유리하다.
표 8은 각 시간구간별 발전기 출력 증가율과 이를 기반으로 산정한 구간 기여율을 나타낸다. 분석 결과, 일부 발전기는 절대 출력량 기준에서는 높은 비중을
차지하더라도 출력 증가율 기준에서는 상대적으로 제한적인 기여를 보였으며, 반대로 절대 출력 규모는 작더라도 단위 용량당 빠른 응답을 보이는 발전기가
존재하였다. 또한 일부 발전기는 특정 구간에서 음의 출력 변화율을 나타내어, 해당 시간영역에서는 오히려 계통 주파수 안정화에 부정적인 방향으로 작용했을
가능성도 확인되었다.
표 8. 출력 증가율 기반 발전기별 동적 기여도 분석 결과
Table 8. Dynamic contribution analysis based on generator output variation rates
|
구 간
|
발전기
|
출력 증가율
[%]
|
구간 기여율
[%]
|
|
$A - A_1$
|
A
|
10.92
|
87.64
|
|
B
|
0.24
|
1.06
|
|
C
|
-1.86
|
-10.94
|
|
D
|
-0.60
|
-0.36
|
|
계
|
8.70
|
100.00
|
|
$A_1 - A_2$
|
A
|
-0.15
|
-5.36
|
|
B
|
-0.31
|
-5.95
|
|
C
|
-3.33
|
-86.04
|
|
D
|
0.98
|
2.64
|
|
계
|
-2.81
|
100.00
|
|
$A_2 - A_3$
|
A
|
-4.58
|
-25.74
|
|
B
|
-0.31
|
-0.94
|
|
C
|
17.54
|
72.88
|
|
D
|
1.02
|
0.44
|
|
계
|
13.67
|
100.00
|
|
총 계
|
19.56
|
-
|
이러한 결과는 계통 주파수 안정도 평가에서 단순 누적 출력량만으로 발전기 기여도를 판단하는 데 한계가 있음을 보여준다. 특히 실제 주파수 방어에 중요한
것은 사고 직후의 유효 응답 여부와 응답 속도이며, 이러한 특성은 절대 출력량보다 시간대별 출력 변화율에서 보다 직접적으로 드러난다. 따라서 발전기별
GF 성능평가의 공정성을 확보하기 위해서는 절대량 중심의 고정형 평가뿐 아니라, 동특성을 반영한 시간창 설정과 동적 응답 해석이 함께 고려되어야 한다.
4.4 Evaluation Based on the Proposed GF-Only Window
다음으로 본 연구에서는 제안한 GF-only 평가창을 적용하여 발전기별 응답을 재평가하였다. 표 9는 제안한 GF-only 평가창을 적용하여 산정한 발전기별 기준출력, GF-only 구간 출력변화량, 그리고 평가 이행률을 나타낸다.제안 방식에서는
GGOV1 기반 동특성 해석을 통해 도출된 유효 응답 구간만을 평가 대상으로 설정하며, 대상 발전기의 경우 약 2.3 s에서 7 s까지의 구간을 GF-only
응답 구간으로 정의하였다. 이 구간은 사고 직후 관성 지배영역과 후속 AGC 개입 가능성이 높은 후반 응답영역을 제외하고, 발전기의 실질적 1차 주파수추종
응답이 가장 두드러지는 시간영역만을 포함한다.
표 9. 제안하는 평가방안을 적용한 출력이행 평가 결과
Table 9. Evaluation of generator output ramping performance using the proposed GF
response assessment criteria
|
발전기
|
기존출력
[MW]
|
GF-only 구간
출력변화량
[MW]
|
평가
이행률
|
|
A
|
10.117
|
11.243
|
1.10
|
|
B
|
24.257
|
24.3
|
0.210
|
|
C
|
120.945
|
126.241
|
1.019
|
제안 평가창을 적용한 결과, 기존 장시간 평가구간에서는 충분히 반영되지 않던 초기 응답 발전기의 기여가 보다 명확하게 드러났으며, 반대로 후행 출력
증가가 포함되어 상대적으로 높게 평가되던 발전기의 기여는 재조정되는 경향을 보였다. 이는 제안 방식이 발전기별 실제 GF 응답 특성을 보다 충실히
반영할 수 있음을 보여준다. 특히 현행 기준에서는 동일한 시간구간에 포함되던 출력 변화 중 일부가 제안 방식에서는 GF 응답으로 인정되지 않음으로써,
GF와 AGC의 혼재 문제를 완화할 수 있었다.
또한 제안 방식은 발전기별 응답 개시 시점과 유효 응답 지속시간을 기반으로 평가창을 설정하므로, 발전기 간 응답속도 차이를 보다 공정하게 반영할 수
있다. 이는 응답이 빠른 발전기의 초기 기여를 누락하지 않으면서도, 응답 후반에 개입하는 후속 제어의 영향을 최소화할 수 있다는 점에서 기존 방식과
구별된다.
4.5 Comparative Discussion
현행 평가방식과 제안 평가방식의 비교 결과, 두 방법은 동일한 주파수 이벤트와 동일한 발전기 출력 데이터를 사용하더라도 발전기별 성능평가 결과에 유의미한
차이를 나타냈다. 현행 방식은 운영상 단순성과 일관성을 갖는 반면, 모든 발전기에 동일한 평가구간을 적용함으로써 발전기별 응답 지연 및 후속 제어
영향의 차이를 충분히 반영하지 못하는 한계를 가진다. 반면 제안 방식은 발전기 고유의 거버너 동특성에 기반하여 GF-only 응답 구간을 정의함으로써,
실제 주파수 안정화 기여도에 보다 근접한 평가 결과를 제공한다.
또한 본 연구의 비교 분석은 발전기 기여도의 해석 기준이 단순 절대 출력량에서 시간대별 동적 응답 특성으로 확장되어야 함을 보여준다. 이는 저관성
계통 환경에서 전통적 동기발전기의 1차 주파수조정 기능을 보다 정밀하게 평가하기 위한 중요한 방향성을 제시한다. 결과적으로 제안된 GF-only 평가창은
발전기 단위의 성능평가와 보조서비스 정산의 공정성을 높이는 동시에, 향후 계통운영 및 주파수조정 자원 관리체계의 고도화에도 기여할 수 있을 것으로
판단된다.
5. Conclusion
본 논문은 인버터 기반 자원(Inverter-Based Resources, IBR)의 증가로 저관성 계통 환경이 심화되는 상황에서, 국내 전력계통의
Governor-Free(GF) 응동 성능평가 방식이 가지는 구조적 한계를 분석하고, 발전기 고유의 동특성을 반영한 GF-only 평가창을 제안하였다.
기존의 GF 성능평가 방식은 주파수 저하 이후 10 s의 유예시간과 50 s의 고정 평가구간을 적용함으로써 제도 운영상 단순성과 일관성을 제공하였으나,
발전기별 상이한 거버너 동특성과 실제 운전환경에서의 AGC 개입 시점 차이를 충분히 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 따라 현행 방식은 일부 발전기의
실제 GF 응답을 과대평가하거나 과소평가할 가능성이 있으며, 이는 보조서비스 성능평가와 정산의 공정성 측면에서도 중요한 문제를 야기할 수 있다.
이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 계통 사고 이후의 주파수 응답을 초기 관성 응답, GF 응답, AGC 응답으로 구성되는 계층적 구조로 해석하고,
발전기 고유의 GF 응답만을 분리하여 평가할 필요성을 제시하였다. 또한 국내 복합발전기 및 가스터빈 계통 해석에 널리 활용되는 GGOV1 거버너 모델을
기반으로, 액추에이터 지연, 연료계통 시정수, 터빈 응답 특성 및 제어루프의 영향을 고려하여 발전기별 실질적 GF 응답 개시 시점과 최대 유효 응답
구간을 도출하였다. 그 결과, 대상 발전기에 대하여 약 2.3 s에서 7 s까지의 구간이 순수 GF 응답을 가장 잘 반영하는 유효 평가창으로 도출되었으며,
이는 사고 직후 관성 지배영역과 후속 AGC 개입 가능성이 높은 후반 응답영역을 배제한 시간구간에 해당한다.
실제 태양광 발전단지 탈락사고 데이터를 이용한 사례분석 결과, 동일한 주파수 이벤트에 대해서도 발전기별 출력 응답의 개시 시점, 변화 방향 및 응답
속도는 상이하게 나타났다. 일부 발전기는 사고 직후부터 유의미한 출력 증가를 보인 반면, 일부 발전기는 동일 구간에서 출력 감소 또는 지연 응답을
나타내었다. 특히 현행 평가에서 제외되는 초기 구간과 유예구간에서도 발전기별로 서로 다른 출력 변화가 관측되었으며, 이는 고정형 평가구간이 실제 GF
응답의 시간적 특성을 충분히 반영하지 못함을 보여준다. 또한 절대 출력량 중심의 평가에서는 발전기 용량의 영향이 크게 반영되는 반면, 출력 증가율
기반의 동적 기여도 분석에서는 발전기별 실제 주파수 방어 기여 특성이 보다 명확하게 드러남을 확인하였다.
제안한 GF-only 평가창을 적용한 결과, 기존 평가구간에서 상대적으로 누락되거나 왜곡될 수 있었던 초기 GF 응답의 기여가 보다 명확하게 반영되었으며,
후행 출력 증가에 포함될 수 있는 AGC 또는 기타 운전제어의 영향을 일정 부분 배제할 수 있었다. 특히 본 연구의 대상 사례에서는 현행 고정형 평가구간이
포함하는 장시간 응답 성분이 순수 GF 응답을 직접적으로 대변하지 못할 가능성이 확인되었으며, 제안 방식은 이를 2.3–7 s의 유효 응답 구간으로
재정의함으로써 발전기별 응답속도와 동특성 차이를 보다 합리적으로 반영할 수 있음을 보였다. 또한 본문 분석 결과와 같이, 기존 방식에서 일부 발전기에
대해 나타난 과대·과소평가 경향을 완화함으로써 발전기 단위의 공정한 성능평가에 유리한 기준이 될 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한
방법은 향후 보조서비스 정산의 합리성 제고뿐 아니라, 저관성 전력계통에서의 주파수 안정도 관리 및 1차 주파수조정 자원 평가체계 고도화에도 기여할
수 있을 것으로 기대된다.
다만 본 연구는 특정 계통 이벤트와 일부 발전기 사례를 중심으로 분석을 수행하였으므로, 향후에는 보다 다양한 사고 유형, 발전원 조합 및 계통 운전조건에
대한 추가 검증이 필요하다. 또한 GGOV1 이외의 거버너 모델을 적용하는 발전기에 대해서도 제안 평가창의 적용 가능성을 검토할 필요가 있으며, 향후에는
실시간 계통 운영 데이터와 연계한 자동화된 GF 평가 알고리즘으로의 확장도 가능할 것으로 판단된다. 이러한 후속 연구는 저관성 계통에서 발전기 단위의
주파수조정 성능을 보다 정밀하게 평가하고, 이를 실제 운영 및 정산체계에 반영하기 위한 실질적 기반이 될 것이다.
Acknowledgements
본 연구는 한국전력공사 의 지원을 받아 수행된 기초연구과제 (과제번호 : R25XO03-4) 및 연구용역사업 (계약번호:제CX72240027호)의
지원에 의하여 이루어진 연구로서, 관계부처에 감사드립니다.
References
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저자소개
Sangwook Han was born in Seoul, Korea, in 1982. He received B.S., M.S. and Ph.D degrees
in Electrical Engineering from Korea University, Seoul, Korea in 2004, 2006 and 2012
respectively. He worked as a senior researcher in KEPRI, Daejeon, Korea, which was
research institute of KEPCO from 2012 to 2016. He worked as an assistant professor
in Dong Seoul University, Seongnam-si, Korea, from 2016 to 2021. He is currently an
assistant professor in Gachon University, Seongnam-si, Korea, since 2021. His current
research interest includes analysis, planning, calculation of power systems.
JongHoon Lee was born in Seongnam, Republic of Korea, in 1995. He received the B.S.
degree in Electrical Information Control from Dongseoul University, Seongnam, Republic
of Korea, and the M.S. degree in Next-Generation Smart Energy System Convergence from
Gachon University, Seongnam, Republic of Korea, where he is currently pursuing the
Ph.D. degree. Since 2017, he has been involved in research as both an undergraduate
and graduate researcher in the field of power systems. His research interests include
power system analysis, impact assessment, and real-ime transient stability estimation.
Dabin Son was born in Seoul, Korea, in 1993. He received B.S degree in Electrical
Information Control from Dong-Seoul University and M.S course in Department of Next-Generation
Smart Energy Convergence from Gachon University. He is currently a Ph.D student at
Gachon University. He worked as a undergraduate research student in Dongseoul University
research room, Seongnam-si, Korea, from 2018 to 2021. He is currently graduate research
student in Gachon University 2021 to current. His current research Power system analysis
and impact assessment, System real-time stability estimation of power system.