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Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

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The Transactions P of the Korean Institute of Electrical Engineers

KIEEP Vol. 70P, No. 3, p.180-186

ISSN (print) :

1229-800X

ISSN (online) :

2586-7792

Received : 16 August 2021Revised : 23 August 2021Accepted : 29 August 2021

DOI :

http://doi.org/10.5370/KIEEP.2021.70.3.180

Power-Sensitivity-Based STATCOM Operation To Minimize Grid Impact from Measurement Noise

측정오차로 인한 계통 영향 최소화를 위한 전력 민감도 기반 STATCOM 운영

이수형 (Soo Hyoung Lee) ^†iD

^†Dept. of Electrical and Control Engineering, Mokpo National University, Korea. E-mail: slee82@mokpo.ac.kr

License :

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.(www.kiee.or.kr).

Abstract

In recent, renewable energy has received considerable attention worldwide due to the ‘Global Warming of 1.5oC’. There are still many challenges to be solved, however, to increase the penetration rate of renewable energy in the power system. Above all, most of the renewable energy DGs even aggravate the grid voltage from the intermittency of variable renewable energy sources rather than regulate the voltage as the conventional generators did. This paper proposes power-sensitivity-based STATCOM operation to minimize grid impact from measurement noise. The proposed method realizes seamless control of the voltage by compensating with the reactive power when the power generation or load consumption is changed. To achieve the proposed method, the reactive power references of the STATCOMs are operated based on the power sensitivities. As the result, it can be accomplished that constant voltage control even if high penetration of renewable energies. The proposed method is verified with several case studies that are based on a microgrid with practical data from a real island power system. The verification is carried out using the power system computer aided design and electromagnetic transient including DC (PSCAD/EMTDCTM) simulation software.

Key words

Distributed Generation, High Penetration of Renewable Energies, Microgrid, Power-Sensitivity, STATCOM

1. 서 론

전세계의 기후학자들은 향후 20년 이내에 지구의 기온이 한계 상황인 1.5oC 상승할 것으로 전망한다. 이에 대응하여, 우리나라는 ‘2050 탄소중립’ 및 ‘재생에너지 3020 이행계획’을 통해 기후 변화에 대처하려고 노력하고 있다. 재생에너지의 80% 이상이 태양광 발전 및 풍력발전으로 간헐적 출력 특성을 갖는데, 이는 전력계통 운영에 전례 없는 어려운 문제를 발생시킨다.

재생에너지로의 전환이 매우 시급하지만, 재생에너지의 투입 비중을 높임과 동시에 전력계통 운영의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해 해결해야 할 수많은 기술적 문제가 남아있다. 특히, 전압제어 능력이 부족한 재생에너지를 보완할 다양한 무효전력 보상 장치의 제어 및 운영은 기존의 단일기기 운용 수준을 넘어선 획기적인 기술이 필요하다. 예를 들어, 기존의 단일 무효전력 보상 장치에서의 직접적인 전압 측정 및 제어는 복수의 무효전력 보상 장치에서는 측정 오차 및 복수 기기 간 제어의 간섭으로 인해 적용이 어려울 수 있다.

출력이 간헐적인 재생에너지를 전력계통에 연계하기 위해 연계기술 개발 및 기기제어 기술 등 다양한 연구가 진행 중이며, 무효전력 공급능력, 전압/무효전력 제어 및 고장에 대한 저항성(FRT) 등 다양한 연계조건들이 규정되었다 ⁽¹⁾. 여기에 더해, 병렬로 연결된 복수의 무효전력 보상 장치는 적절한 제어체계에 의해 통합적으로 제어되어야 한다. 제어 전략은 중앙 집중식 제어 방식, 분산 제어 방식, 마스터/슬레이브 제어 방식 및 드룹 기반 제어 방식으로 분류되며, 각각의 장단점이 있다. 예를 들어 중앙 집중식 제어는 대역폭과 구현 비용이 많이 드나 과도 및 정상상태 모두에서 부하 분담 특성이 좋다.

드룹 제어 방식은 구현의 용이성과 플러그-앤드-플레이 동작의 장점 때문에 널리 연구되고 적용되었다. 특히 재생에너지로 인한 전압 안정성 문제의 해결을 위한 다양한 드룹 제어에 관한 논문이 있다. 유연한 P-f 및 Q-V 제어를 위한 가상 임피던스 기반의 드룹제어⁽²⁾가 제안된 바 있고, d-q축 성분의 드룹제어 방법⁽³⁾도 제안된 바 있다. 전류를 제한하는 드룹제어 방법도 제안되었는데⁽⁴⁾, 이는 매우 큰 전류로부터 장치를 보호하는 것을 주목적으로 한다. 또한, 기존의 P-f 및 Q-V 드룹 제어의 드룹 계수 비율을 조정하여 안정 영역을 결정하는 것 ^(5,⁶⁾과 동요를 줄이기 위해 자동으로 감쇠비를 계산하는 방법에 관한 안정성 연구⁽⁷⁾가 있다. 그러나 제안된 방법은 복잡한 실계통에 적용하기에는 적합하지 않으며 계통 구성이 변경될 때마다 드룹 계수를 재평가하고 갱신해야 한다. 기존 드룹 제어의 한계를 극복하기 위해 드룹 프리 분산 제어 방법⁽⁸⁾과 확률적 제어 방법⁽⁹⁾이 개발되었다. 그러나 이러한 방법은 높은 통신 의존도와 수학적 불확실성의 단점이 있다.

한편, 조류 해석 기반의 제어 방법이 있는데, 드룹 방법의 약점을 완화할 수 있다 ^(10,¹¹⁾. 이러한 방법은 작은 계통의 대수적 해석에 중점을 두고 있는데, 대수적 해석에 필요한 연산량으로 인해 복잡한 대규모 실계통에서의 예기치 않은 과도 상태에 대처하는 것이 어렵다.

전력 민감도를 기반으로 하는 조류 제어 방법도 개발되었는데, 준정상 상태 응답을 고려한 복수 기기의 감도를 기반으로 작동한다 ⁽¹²⁾. 이 방법은 다중 모선의 전압제어가 아닌 몇몇 특정 송전 선로에 집중된 전력 조류를 완화하는 데 중점을 둔다. 전력 민감도를 기반으로 태양광 발전량 감발을 최소화하기 위한 연구가 있는데 ⁽¹³⁾, 여기서 전력 민감도는 모선 전압제어에는 사용할 수 없는 송전 선로의 전력 손실을 나타낸다. 여러 무효전력-전압 민감도 기반 제어가 연구되었는데 ^(14-¹⁸⁾, 이 방법들의 정확도는 전압 측정 성능에 의해 제한된다. 가상 동기 발전기^(19-²²⁾ 기술 연구도 있는데, 이는 동기 발전기 수준으로 전력변환기의 응답 성능을 제한하지만, 전력변환기의 강인성은 향상시킬 수 없는 문제가 있다.

본 논문은 전력 민감도 기반의 STATCOM 운영 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전압을 직접 측정하지 않고 부하나 발전기의 전력 변동을 토대로 복수 STATCOM의 무효전력을 제어하여, 전압 측정 오차로 인해 발생할 수 있는 과도한 조류 변동을 억제함과 동시에 정확하게 전압을 제어한다.

2. 전력 민감도의 수학적 도출

일반적으로, 전력계통은 식 (1)의 조류계산을 통해 해석한다.

(1)

$\left[\begin{array}{c}\Delta \delta \\ \Delta \mathrm{V}\end{array}\right]=\mathrm{J}^{-1}\left[\begin{array}{l}\Delta \mathrm{P} \\ \Delta \mathrm{Q}\end{array}\right]=\mathrm{K}\left[\begin{array}{l}\Delta \mathrm{P} \\ \Delta \mathbf{Q}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}\mathrm{K}_{11} & \mathrm{~K}_{12} \\ \mathrm{~K}_{21} & \mathrm{~K}_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}\Delta \mathrm{P} \\ \Delta \mathrm{Q}\end{array}\right]$

여기서 자코비안 행렬 J(∈${bold R}^{2(n-1)\times 2(n-1)}$)는 위상각의 미소변동, $\triangle\delta_{i}$ 및 전압의 미소 변동, $\triangle |V_{i}|$와 유효 및 무효전력의 미소 변동, $\triangle P_{i}$ 및 $\triangle Q_{i}$와의 선형화된 관계를 나타낸다. 여기서 $bold{K}_{11}$, $bold{K}_{12}$, $bold{K}_{21}$ 및 $bold{K}_{22}$ (∈$bold{R}^{(n-1)\times(n-1)}$)는 K의 서브행렬이다. 그러면, 발전기가 연계된 모선은 발전기와 부하를 포함한 기타 성분으로 나누어 표현할 수 있다. 즉, 발전기가 연계된 모선의 위상각과 전압 크기 미소 변동은 식 (2)와 같이 발전기 출력의 미소변동과 기타 성분에서 전력의 미소변동에 대해 나타낼 수 있다.

(2)

\begin{align*} \left[\dfrac{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle\delta_{2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle\delta_{m}\end{aligned}}{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle V_{2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle V_{m}\end{aligned}}\right]= bold{K}^{sq}\left[\dfrac{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle P_{G,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle P_{G,\:m}\end{aligned}}{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle Q_{G,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle Q_{G,\:m}\end{aligned}}\right]+ bold{K}^{row}\left[\dfrac{\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}-\triangle P_{L,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\-\triangle P_{L,\:m}\end{aligned}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle P_{n}\end{aligned}}{\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}-\triangle Q_{L,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\-\triangle Q_{L,\:m}\end{aligned}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle Q_{n}\end{aligned}}\right] \end{align*}

여기서 아래 첨자 n과 m은 각각 전체 모선의 수와 발전기가 연계된 모선의 수를 의미한다. 아래 첨자 G 및 L은 각각 발전기가 연계된 모선에서의 발전량과 부하 소모량을 의미한다. 발전기가 연계되지 않은 모선에서는 성분을 나누지 않고 모선에서의 미소 전력 변동을 합하여 나타낸다. ${bold K}^{sq}$ (∈$bold{R}^{2(m-1)\times 2(m-1)}$)와 $bold{K}^{row}$ (∈$bold{R}^{2(m-1)\times 2(n-1)}$)는 식 (1)의 K 성분을 이용하여 재구성한 행렬이다. 발전기가 슬랙으로 동작하는 경우에는 연계모선의 전압 변동은 항상 0이 되어야 한다. 즉 식 (2)의 좌측은 항상 0이 되어야 한다. 따라서, 식 (2)는 식 (3)과 같이 정리할 수 있다.

(3)

\begin{align*} \left[\dfrac{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle P_{G,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle P_{G,\:m}\end{aligned}}{\begin{aligned}\begin{aligned}\triangle Q_{G,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle Q_{G,\:m}\end{aligned}}\right]= -[bold{K}^{sq}]^{-1}bold{K}^{row}\left[\dfrac{\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}-\triangle P_{L,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\-\triangle P_{L,\:m}\end{aligned}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle P_{n}\end{aligned}}{\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}\begin{aligned}-\triangle Q_{L,\:2}\\\vdots\end{aligned}\\-\triangle Q_{L,\:m}\end{aligned}\\\vdots\end{aligned}\\\triangle Q_{n}\end{aligned}}\right] \end{align*}

수식 전개의 편의를 위해 발전 미소 변동과 부하 미소 변동의 관계를 식 (4)와 같이 정의할 수 있다.

(4)

$\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}\mathrm{A}_{11} & \mathrm{~A}_{12} \\ \mathrm{~A}_{21} & \mathrm{~A}_{22}\end{array}\right]=\left[\mathrm{K}^{s q}\right]^{-1} \mathrm{~K}^{\mathrm{row}}$

여기서 $bold{A}_{11}$, $bold{A}_{12}$, $bold{A}_{21}$ 및 $bold{A}_{22}$ (∈$bold{R}^{(m-1)\times(n-1)}$)는 A의 서브 행렬이다. 그러면, 부하 변동에 대응하여 모선 i에서 요구되는 발전량 변동은 식 (5) 및 (6)에 의해 결정된다.

(5)

$\triangle P_{G,\:i}=\sum_{j=1}^{n}(A_{11,\:ij}\triangle P_{L,\:j}+A_{12,\:ij}\triangle Q_{L,\:j})$

(6)

$\triangle Q_{G,\:i}=\sum_{j=1}^{n}(A_{21,\:ij}\triangle P_{L,\:j}+A_{22,\:ij}\triangle Q_{L,\:j})$

여기서 $A_{11,\:ij}$, $A_{12,\:ij}$, $A_{21,\:ij}$ 및 $A_{22,\:ij}$는 각각 서브 행렬 $bold{A}_{11}$, $bold{A}_{12}$, $bold{A}_{21}$ 및 $bold{A}_{22}$에서 i번째 발전기와 j번째 모선 사이의 관계를 의미한다.

발전기가 유효전력과 무효전력을 모두 공급할 수 있는 능력을 갖춘 것과 대조적으로, STATCOM은 진상 또는 지상의 무효전력만을 공급 할 수 있다. 따라서, 식 (5)의 유효전력 발전량 변동을 만족할 수 없으며, 발전량 부족분은 항상 $-\triangle P_{G,\:i}$이 된다. 따라서, 식 (1)에 의해 STATCOM 연계 모선 전압에 변동이 생기며, 변동량은 식 (7)과 같다.

(7)

$\triangle V_{P,\:i}=K_{21,\:ii}(-\triangle P_{G,\:i})$

마찬가지 방법으로, i번째 STATCOM의 무효전력 추가 변동에 의한 전압 연계 모선 변동은 식 (8)과 같다.

(8)

$\triangle V_{Q,\:i}=K_{22,\:ii}\triangle Q_{G,\:i}^{add}$

여기서 $\triangle Q_{G,\:i}^{add}$는 모선 i에서의 전압 변동에 대응하는 무효전력 추가 변동분이다. 따라서, 식 (7)의 $\triangle V_{P,\:i}$를 상쇄하기 위한 조건은 다음과 같다.

(9)

$\triangle V_{Q,\:i}=-\triangle V_{P,\:i}$

이에 따라, 모선 전압을 일정하게 유지하기 위한 무효전력 추가량은 다음과 같이 정리된다.

(10)

$\triangle Q_{G,\:i}^{add}=\dfrac{K_{21,\:ii}}{K_{22,\:ii}}\triangle P_{G,\:i}$

결과적으로, 무효전력 변동 총량은 식 (6)과 식 (10)을 합하여 다음과 같이 산출한다.

(11)

$\triangle Q_{G,\:i}^{tot}=\triangle Q_{G,\:i}+\triangle Q_{G,\:i}^{add}$

복수의 분산전원이 연계된 전력계통에서는 무효전력 변동 총량은 식 (12)에 의해 결정된다.

(12)

$\triangle bold{Q}_{G}^{tot}=\triangle bold{Q}_{G}+\triangle bold{Q}_{G}^{add}$

여기서

(13)

$\triangle bold{Q}_{G}= bold{A}_{21}\triangle bold{P}_{L}+ bold{A}_{22}\triangle bold{Q}_{L}$

(14)

$\triangle bold{Q}_{G}^{add}=[{bold K}_{22}^{sq}]^{-1}{bold K}_{21}^{sq}\triangle{bold P}_{G}$

여기서 $bold{K}_{21}^{sq}$ (∈$bold{R}^{(m-1)\times(m-1)}$) 및 $bold{K}_{22}^{sq}$ (∈$bold{R}^{(m-1)\times(m-1)}$)는 각각 식 (1)의 행렬 $bold{K}_{21}$과 $bold{K}_{22}$의 성분을 이용하여 재조합한 행렬로, 행과 열은 STATCOM이 연계된 모선 성분으로 구성되어 있다.

수식 전개의 편의를 위해 유·무효전력 발전량 관계를 다음과 같이 정의할 수 있다.

(15)

$bold{A}_{PQ}=[bold{K}_{22}^{sq}]^{-1}bold{K}_{21}^{sq}$

따라서, 식 (12)-(14)은 다음과 같이 정리할 수 있다.

(16)

$\triangle bold{Q}_{G}^{tot}= bold{S}\left[\begin{aligned}\triangle bold{P}_{L}\\\triangle bold{Q}_{L}\end{aligned}\right]$

여기서 전력 민감도 행렬, S는 다음과 같다.

(17)

$bold{S}=[bold{A}_{21}+ bold{A}_{PQ}bold{A}_{11}| bold{A}_{22}+ bold{A}_{PQ}bold{A}_{12}]$

결과적으로, STATCOM에서 공급하는 무효전력은 다음과 같이 결정된다.

(18)

$bold{Q}_{G}^{{STAT}}= bold{Q}_{G,\:{o}}+\triangle bold{Q}_{G}^{tot}$

여기서 $bold{Q}_{G,\:{o}}$는 초기 운전점의 무효전력 값을 의미하며, 에너지관리시스템에서 조류해석에 의해 간헐적으로 결정된다.

제안된 STATCOM 운영은 그림 1과 같이 전력계통에 적용된다. 전력 조류해석 결과를 기반을 전력 민감도가 갱신되며, 다음 전력 조류해석이 완료되기 전까지 전력 민감도에 의존하여 계통이 운영된다. 민감도에 의한 운전점 산출은 실시간으로 수행되므로, 실계통 운영에서의 시지연은 계통 데이터 수집과 운전점 전달에 소요되는 통신 시간 수준으로 매우 짧다.

그림 1 전력민감도 기반 STATCOM 운영

Fig. 1 Power sensitivity based STATCOM operation

3. 전력 민감도 해석

제안된 전력 민감도 기반 STATCOM 운영을 검증하기 위해, 그림 2와 같이 국내 도서 지역에서 운용 중인 1.8MW급 실제 전력계통을 기반으로 구성된 마이크로그리드 모델에 적용하였다. 제안된 방법을 6개의 독립적인 DG에 적용하여 일반 Q-V 드룹 제어와 비교하였다.

3.1 발전 및 부하의 상관관계

그림 2 국내 도서 지역의 실제 전력계통을 기반으로 구성된 37모선 마이크로그리드 모델

Fig. 2 Microgrid model with 37 buses consisting of real island power system data in South Korea

그림 2의 마이크로그리드 모델에서 발전 및 부하 상관관계 행렬, A의 값은 그림 3과 같다. x축은 모선 번호를 의미하며, y축은 STATCOM의 번호를 의미한다. 유·무효 전력 발전은 유·무효 전력 부하에 대해 각각 높은 상관관계를 갖는다. 이와 대조적으로 유효전력과 무효전력은 서로에 대한 상관관계가 작게 나타난다. STATCOM과 관련된 높은 상관관계는 STATCOM이 연계된 모선과 전기적으로 가까운 특정 모선에 군집 되어 나타난다. 이것은 전기적으로 가장 가까운 STATCOM이 임의의 부하 변화와 관련하여 가장 효과적으로 전압을 지지할 수 있음을 의미한다.

3.2 유효전력과 무효전력의 상관관계

그림 2의 마이크로그리드 모델에서 STATCOM이 연계된 모선에 투입되는 유효전력과 무효전력의 상관관계 행렬, APQ는 그림 4와 같이 나타나며, STATCOM 1이 투입하는 무효전력은 STATCOM 2-6이 연계된 모선에 투입되는 유효전력과 강한 양의 상관관계를 갖는다. 반면 STATCOM 2-6이 연계된 모선은 유효전력과 무효전력 간에 강한 음의 상관관계가 있다. STATCOM의 무효전력 공급과 유효전력 부하 사이의 민감도는 그림 5의 열지도와 같다.

4. 사례연구

4.1 측정 오차에 대한 영향

그림 2의 마이크로그리드에서, 모든 STATCOM이 0.1%의 측정 오차를 갖도록 상정하였다. 즉, STATCOM 1, 3 및 5에서는 실제 값의 99.9%의 값이 측정되고, STATCOM 2, 4 및 6에서는 실제 값의 100.1%의 값이 측정되는 것을 상정하였다.

그림 3 STATCOM과 부하 상관관계 열지도

Fig. 3 Correlation between STATCOM and load

그림 4 STATCOM 연계모선의 유·무효전력 상관관계

Fig. 4 Correlation between real and reactive power

그림 5 STATCOM 출력과 부하의 민감도 열지도

Fig. 5 Heatmap between STATCOM and Load

그림 6 측정오차 0.1% 적용 시의 전압 및 무효전력

Fig. 6 Voltages and reactive powers according to 0.1% measurement error

그림 7 성능 비교를 위한 대표 부하 변동

Fig. 7 Representative load changes for performance comparison

그림 8 부하 변동에 대한 전압 및 무효전력 응답

Fig. 8 Voltages and reactive power responses respecting to load changes

모든 사례의 운전점은 전력 조류 해석을 사전에 수행하여 결정하였다. 두 가지 다른 제어 방식의 결과 비교는 그림 6과 같다. 전압을 직접 제어한 경우는 인접한 STATCOM 간의 간섭으로 인해, 각 STATCOM의 연계 모선 전압이 제어 목표인 1pu를 크게 벗어나는 것을 확인할 수 있다. 이것은 측정 오차로 상정한 0.1%를 크게 벗어나는 것으로, 마이크로그리드 내의 인접한 다수의 STATCOM을 전압제어 방식으로 운영하는 것은 좋은 해법이 아님을 의미한다. 이와 대조적으로, 제안된 민감도 기반의 STATCOM 운영은 전력 측정에 동일 비율의 오차가 발생하더라도, 전체 STATCOM의 연계점 전압을 1pu에 매우 근접하여 유지한다. 무효전력의 경우에도, 직접 전압제어 방식은 전압의 리플이 상당하여 이에 영향을 받은 무효전력도 큰 리플을 보인다. 반면, 제안된 민감도 기반의 STATCOM 운영은 리플이 매우 억제된 안정적인 무효전력 출력을 보인다.

4.2 부하 변동에 대한 응답

부하가 변동하는 동안 STATCOM이 연계된 모선의 전압은 초기에 설정된 전압 근처에서 일정하게 유지되어야 한다. 제안된 방법의 검증을 위해, 임의의 부하가 그림 7과 같이 각각 변하는 상황을 상정하였다. 이때 STATCOM 응답은 그림 8과 같다. 드룹제어를 통해 전압을 직접 제어하는 경우에는 드룹 계수의 한계로 인해 충분한 양의 무효전력이 공급되지 못하였으나, 제안된 민감도 기반 STATCOM 제어의 경우에는 전압 변동이 1% 이내로 유지되어 상대적으로 전압이 일정하게 유지되는 것을 확인할 수 있다. 이는 V-Q 드룹의 경우에는 드룹계수의 비율을 무한대로 하기 전에는 전압의 변동을 0으로 하는 것이 단일 모선에서 조차 이론적으로도 불가능하기 때문이며, 제안된 민감도의 산출물은 Q-Q 드룹으로 Q 소모 변동에 대한 Q 발전량 변동을 맞춰주면 이론적으로 크지 않은 유한한 드룹으로 전압 변동을 0으로 할 수 있기 때문이다. 즉, 제안된 방법은 기존의 드룹 기반 STATCOM 제어와 비교할 때, 측정 오차에 의한 제어성능 저하를 완화함과 동시에 계통 전압제어의 정밀도를 향상 시킨다.

5. 결 론

본 논문에서 제안된 전력 민감도 기반의 STATCOM 운영은 실제 국내 도서 지역에서 운영 중인 계통 데이터를 기반으로 마이크로그리드 모델을 구현하여 검증하였다. 제안된 방법을 적용한 STATCOM은 연계 모선의 전압을 직접 측정하여 드룹계수를 기반으로 운영하는 방식과 비교할 때 더 우수한 응답 성능을 나타내었으며, 동시에 측정 오차에 대해서 매우 강인한 특성을 보여주었다. 즉, 연계 모선에서 측정한 전압을 통해 직접 제어되는 STATCOM은 전압 측정 오차에 취약한 모습을 보였으나, 제안된 방법은 부하에서 측정한 전력량의 오차에 대해 매우 강인한 특성을 보여주었다.

본 논문은 계통 운영자가 직접 개입할 수 없는 개별 사업자가 소유한 재생에너지가 확대될 때 발생하는 전압 이상을 복수의 STATCOM을 투입하여 안정화 할 수 있는 이론적, 실험적 근거를 제공함으로써, ‘재생에너지 3020 이행계획’ 및 ‘2050 탄소중립’의 달성에 이바지할 것으로 기대된다.

Acknowledgements

This work was supported in part by the National Research Foundation (NRF) of Korea funded by the Korea Government under Grant 2019R1G1A1094387, and in part by the Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP) grant funded by the Korea Government (MOTIE) (Development of DC Power Trade Platform System in Public Community Which is Connected by EV-Renewable Based on Block Chain Technology) under Grant 20192010107050.

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저자소개

Soo Hyoung Lee

He received the B.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from the School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea, in 2008 and 2012, respectively.

During 2012–2014, he was a Postdoctoral Research Associate with the School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA.

During 2014–2018, he was a Senior Researcher in the Advanced Power Grid Research Division, Korea Electrotechnology Research Institute, Uiwang, South Korea.

He is currently an Assistant Professor with the Department of Electrical and Control Engineering in Mokpo National University, Mokpo, South Korea.

His research interests include converter-based microgrid, optimal coordination of distributed generation systems, converter control for distributed generation systems, implementation of multi-level converters for low voltage AC systems, and non-isolated DC-DC converters for high voltage applications.

KIEEThe Transactions P ofthe Korean Institute of Electrical Engineers

Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

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측정오차로 인한 계통 영향 최소화를 위한 전력 민감도 기반 STATCOM 운영

Abstract

Key words

1. 서 론

2. 전력 민감도의 수학적 도출

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(8)

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(15)

(16)

(17)

(18)

3. 전력 민감도 해석

3.1 발전 및 부하의 상관관계

3.2 유효전력과 무효전력의 상관관계

4. 사례연구

4.1 측정 오차에 대한 영향

4.2 부하 변동에 대한 응답

5. 결 론

Acknowledgements

References

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Soo Hyoung Lee

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KIEEThe Transactions P of
the Korean Institute of Electrical Engineers