1. 서 론

대한민국은 경제규모의 성장과 생활수준의 향상에 의해 전력수요가 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이에 맞추어 발전력도 크게 증가하고 있는 추세이다. 특히, 동해안 지역에는 현재 8.2GW에 해당하는 발전력이 18GW로 늘어나고, 서해안지역에는 8GW인 발전력이 15GW로 늘어날 계획이며, 남해안지역에도 6.5GW였던 발전력이 10GW로 확대될 예정이다^[1]. 이에 따라 발전력의 집중 정도는 더욱 심화되고 있는 반면에 부하의 위치는 지속적으로 수도권에 집중되고 있으며 그 정도가 더 심화되고 있는 상황이다. 따라서 발전력과 부하의 위치적인 불균형은 더욱 심화될 수밖에 없는 상황이다.

발전력과 부하의 위치적 불균형은 대규모 장거리 송전을 요구하게 되며, 이에 따라 대규모 송전을 위해서는 송전선로 및 변압기 등 전력설비를 증설해야 한다. 전력설비가 늘어남에 따라 전력계통의 안정도는 증가하게 되는데 이는 전력설비 증설로 인한 전력계통의 송전 임피던스가 작아지는 것으로부터 기인한다. 계통의 송전 임피던스가 작아지기 때문에 송전손실 또한 줄어들게 되고 그에 따라 계통의 전압안정도와 과도안정도는 개선된다.

하지만, 송전임피던스가 감소하게 되면 그와 반대로 고장전류의 크기는 증가하게 된다. 이는 전력계통의 규모가 커짐에 따라 발전력이 집중되고 도시가 과밀화되면서 겪게 되는 자연스러운 현상이다. 이때 늘어나는 고장전류의 크기는 상상이상으로 커지기 때문에 이를 그대로 두게 되면 현재의 차단기 개발 수준으로는 고장전류를 차단할 수 없게 된다. 실제로 KEPCO 계통을 모선분리 또는 선로분리 없이 모두 통합하여 운영하게 되는 경우, 154kV 모선의 고장전류는 최대 187kA 까지 증가하게되고, 345kV 모선의 고장전류는 최대 86kA 까지 상승하는 것을 확인한바 있다^[2]. 현재까지 개발된 차단기의 최대크기는 80kA 수준이기 때문에 345kV 및 154kV 모두 고장전류를 막아 내기에는 부족한 현실이다. 또한 개발을 한다 하더라도 그 크기가 너무나도 클 것이기 때문에 실제로 설치하는 것은 불가능에 가깝다.

이와 같은 이유로 인하여 전력계통의 고장전류는 계획적으로 관리할 수 밖에 없다. 고장전류를 줄이기 위한 방법은 다양하게 존재하는데, 그 중 전통적이며 기본적인 방법으로는 모선 분리 및 선로 분리가 있다^[3-5]. 모선분리와 선로분리의 경우에는 기존의 설비를 이용하여, 그 운영 방법만을 바꾸는 것이기 때문에 추가적인 비용이 들어가지 않고, 현재의 상황에서 즉각적으로 수행할 수 있기 때문에 계통의 운영측면에서 유연하게 활용이 가능하다. 다만 모선분리와 선로분리는 전력계통을 보강하기 위해 계통에 설치된 설비를 임의로 사용하지 않는 것이기 때문에 인근의 선로 및 변압기 등에 과부하를 발생시킬 수 있으며, 계통의 안정도를 저하시키는 단점이 있다. 하지만 기본적으로 비용과 시간이 소요되지 않기 때문에 고장전류를 저감하기 위하여 가장 많이 활용되는 방법이다. 관련한 연구로서는 Ring-bus형태로 연결된 계통을 최적의 형태로 끊어 내는 “splitting” function을 이용하여 계통을 분할하는 방법이 있다^[6-8]. 본 방안은 상당히 오래전에 개발된 방식으로써 계통을 분할하는데 있어서 필요한 breaker의 수를 고려하여 가장 경제적으로 고장전류를 분리하는 방안에 대하여 제시하였다. 다만 본 방안에서는 경제성을 주로 고려하였으며, 고장전류의 양을 줄이는 것과 인근 선로 및 변압기의 과부하 여부는 판단하지 않았다. 또한 “Splitting”을 수행하는데 있어서 임피던스를 반영하는 등 계산적인 기법을 사용한 것이 아닌 반복수행을 통한 결과만을 제시하였다.

고장전류를 줄이는 또 다른 전통적인 방법에는 강제적으로 선로의 임피던스를 늘리는 한류 리액터 설치 방법이 있다. 한류 리액터는 송전선로에 강제적으로 직렬로 Inductor(L)성분을 집어 넣어 계통의 임피던스를 증가시켜 고장전류가 줄어들게 하는 것이다. 고장전류가 많이 흘러들어 올 것으로 예산되는 선로의 임피던스를 늘림으로써, 고장전류의 유입을 줄어들게 하고 상대적으로 임피던스가 작은 다른 선로로 고장전류를 분산시키는 효과가 있다. 관련된 연구는 지속적으로 수행되고 있으며, 일반적으로 어느 위치에 얼마의 용량을 설치하여 최적의 효과를 볼 수 있는지에 대한 연구이다^[9-14]. 한류리액터를 설치하는 방안은 비교적 적은 비용과 짧은 공사기간으로 인하여 많이 활용되고 있는 방안이지만, 직렬로 임피던스를 투입하기 때문에 송전선로를 끊어야만 투입과 제거가 가능하다는 운영상의 불리한 점이 있다. 또한 임피던스가 늘어나기 때문에 계통의 안정도를 저하시킨다는 단점이 있다.

최근에는 고장전류를 줄이기 위한 방법으로 다양한 특수설비들이 등장하고 있는데, 가장 대표적인 것이 HVDC를 이용한 BTB(Back-to-Back) System이다. 일반적으로 AC선로의 고장전류는 DC선로를 통과하지 못한다는 점을 이용하여 고장전류가 크게 흐르는 선로에 BTB을 설치함으로써 고장전류를 줄이는 방법이다^[15-18]. BTB을 이용하는 방법은 설치하는 경우 그 쪽에서 고장전류가 이론상으로는 전혀 통과하지 않기 때문에 고장전류를 줄일 수 있는 아주 강력한 방법이며 안정도도 저하시키지 않는 매우 우수한 기술이지만, 비용이 매우 비싸고 건설기간도 길다는 단점이 있다.

본 논문에서는 고장전류를 줄이기 위한 많은 기법 중, 비용이 추가되지 않고 즉각적으로 수행할 수 있기 때문에 계통운영에 가장 널리 이용되고 있는 모선분리와 선로분리 기법을 보다 체계적으로 수행하기 위하여 유전프로그래밍 (Genetic Programming, GP)^[19-23]을 도입하고자 한다. 계통에 모선과 선로는 무수히 많기 때문에 고장전류를 저감하는 방안은 무수히 많고, 특히 모선분리의 경우에는 모선 분리 이후 변압기와 선로를 어떻게 분리하여 연결하는지에 따라 결과가 달라지기 때문에 고장전류 저감 방안은 더욱 많아지게 된다. 이렇게 무수히 많은 모선/선로 분리 방안은 고장전류를 저감하는 최적의 방안을 찾아내기 어렵게 할 뿐만 아니라 시간도 훨씬 많이 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 모선/선로 분리 방안의 집단을 단순하게 설정하지 않고, 변압기 및 선로의 과부하를 판단하고 고장전류를 효과적으로 줄이는; 실제로 전력계통 운영에 활용될 수 있는 방안만을 선택하여 GP에서 사용되는 부모 집단을 제한적으로 구성한다. 이와 같은 방법을 이용하면 고장전류를 저감하는 최적의 해를 정확히 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라, 계산시간도 크게 단축시킬 수 있다.

2. GP의 도입

GP는 1992년에 John Koza에 의해 처음 제안되었으며, 최적화 문제를 해결하는 기법 중 하나인 유전알고리즘 (genetic algorithm, GA)에 그 근본을 두고 있다^[24-17]. GA는 자연세계의 진화과정에 기초를 두고 있다^[14]. GP가 GA와 다른 점은, GA가 염색체의 길이를 고정한 상태에서 진화를 하는 것과는 달리, GP는 염색체의 길이를 가변적으로 하는 Tree 구조 형태를 하고 있으며, 구조 자체를 진화시키는 것에 차이점이 있다. GP는 특히 이상적인 해가 없는 문제에서 그 우수성을 발휘하는데, 이는 전력계통에서 고장전류를 저감하는 방안을 결정하는 문제에 적합하다고 할 수 있다.

본 논문에서는 모선분리와 선로분리 방안을 선정하는데 있어서 유전자의 길이에 해당하는 모선분리 수와 선로분리 수를 고정하지 않고, 최적화에 사용되는 변수로 활용하기 때문에 유전자의 길이를 가변적으로 가져갈 수 있는 전역 최적화 알고리즘으로 GP를 사용하도록 한다.

GP의 여러 단계 중, initialize 단계에 해당하는 염색체의 집합을 어떻게 설정할 것인지 결정하는 것은 최적화를 수렴시키게 하는 동시에 적합도 함수를 만족하는 좋은 결과를 얻어내는데 매우 중요한 영향을 미치게 된다. 따라서 염색체 집합을 설정하는 부분에 있어서도 세심한 결정이 필요하다. 전력계통에 있어서 고장전류를 저감하는 방안에서 모선분리와 선로분리만 하더라도 방안이 너무나도 많기 때문에 이를 염색체로 모두 선정하여 혜를 수행하면, 수렴확률이 떨어질 뿐만 아니라 시간도 매우 많이 소모하게 된다. 따라서 염색체를 선정하는 방안을 실제 계통을 운영하는데 있어서 가능한 형태만을 도입하여 염색체 집합을 결정하도록 한다.

2.1 염색체 생성

GP의 initialize 단계에서는 GP를 수행하기 위하여 임의의 초기 염색체 집단을 생성한다. 본 논문에서는 모선분리와 선로분리 방안을 고장전류 저감 방안으로 사용할 것이며, 한전계통에서 고장전류 초과가 가장 크게 일어나는 154kV 모선 및 송전선로를 대상으로 한다. 한전계통에 2020년 기준으로 154kV 모선 수는 1,213개 이며, 송전선로 수는 변압기를 포함하여 총 2,784개 이다. 이들을 모두 분리하는 방안으로 선택하게 되면 가능한 염색체의 수는 너무나도 많다. 특히 모선 분리의 경우에는 모선 분리 이후 연결되어 있는 변압기와 선로를 어떻게 분배하여 연결할 것인지도 또 다른 선택지가 되기 때문에 염색체의 수는 더욱 늘어날 수밖에 없다.

그렇기 때문에 염색체를 생성할 때 모선 분리 및 선로 분리 방안을 효과적으로 제한하여 염색체 수를 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 모선분리 방안에서는 변압기의 용량과 여유를 고려하여 고장전류를 효과적으로 저감하는 방안만을 채택하도록 하며, 선로분리 방안에서는 계통을 방사식으로 만들지 않으면서 독립적인 계통으로 분할하는 동시에 과부하가 발생되지 않는 방안만을 선별하여 염색체 집단으로 선택하도록 한다. 상세 선택 방안을 모선 분리 방안과 선로 분리방안으로 구별하여 설명하도록 한다.

2.1.1 모선 분리 방안

고장전류를 저감하기 위한 방안을 수립하기전, 해당 모선의 고장전류가 왜 크게 나타나는 지 살펴볼 필요가 있다. 고장전류의 크기는 임피던스 크기에 반비례하기 때문에, 일반적으로 송전선로가 가장 많이 존재하는 전압레벨에서 최대의 고장전류가 발생한다. KEPCO 계통의 경우에는 154kV 전압레벨에서 가장 큰 고장전류가 발생한다. 154kV 모선에서 고장전류의 유입 경로를 살펴보면 일반적으로 고장전류가 크게 나타나는 상황은 상위 전압레벨인 345kV에서 변압기를 통해 유입되는 고장전류가 가장 크게 나타난다. 따라서 이를 저감하기 위해서는 154kV 모선을 모선분리 하여 연결되어 있는 345kV/154kV 변압기를 분리하는 것이 주요하다. 예를 들어 총4개의 345kV/154kV 변압기가 있는 경우 154kV 모선을 1st와 2nd로 분리하고, 각각 2개의 변압기를 접속시켜 154kV 한 모선당 유입되는 고장전류를 줄이는 것이다.

이와 같이 변압기를 분리할 경우 유의해야하는 점이 있는데, 변압기의 과부하 여부이다. 이 부분을 충족시키기 위해서는 변압기의 용량이 기존의 전력사용량 대비하여 여유가 있어야 한다. 만약에 여유가 있다면 둘을 쪼는 동시에 154kV 전압 레벨의 구성을 독립적으로 구성하여 고장전류를 훨씬 더 강력하게 줄일 수 있다. 하지만 여유가 없는 경우에는 변압기가 고장날 경우 신뢰도 고시를 위반할 수 있기 때문에 154kV 레벨의 송전선으로 후단을 연결하여 문제가 없게끔 구성해야한다. 이와 같은 내용을 정리하여 다음 그림에 나타냈다.

그림 1의 경우에는 변압기 용량에 여유가 있기 때문에 154kV 하위 계통을 독립적으로 구성하여 고장전류의 추가적인 유입경로를 차단하여 고장전류를 획기적으로 줄일 수 있다. 또한 변압기 하나가 고장 나더라도 계통의 안정성을 그대로 유지 할 수 있기 때문에 신뢰도 고시 또한 위반하지 않는다. 따라서 변압기의 용량에 여유가 있는 상황일 경우에는 하위단이 연결되지 않도록 적절한 위치에서 선로 분리 방안을 추가로 시행하여 계통의 고장전류를 줄이는 방안을 선택한다.

그림 2의 경우에는 변압기 용량에 여유가 없는 상황이기 때문에 154kV 하위 계통을 독립적으로 구성하게 되면 변압기가 한 대 고장나는 경우 신뢰도 고시를 위반할 수 있게 된다. 따라서 이러한 경우에는 하위단을 연계하여 계통의 안정도를 유지하도록 한다. 이와 같이 모선분리를 시행하는 경우에는 추가적인 선로 분리를 시행하지 않기 때문에 고장전류를 줄이는 정도는 제한적이지만 변압기를 분리 하는 것만으로도 고장전류를 상당히 줄일 수 있기 때문에 모선 분리 방안으로 활용하도록 한다.

그림 1. 변압기 용량이 충분할 때 모선 분리 방안

Fig. 1 Bus separation method when the transformer capacity is enough

그림 2. 변압기 용량이 충분하지 않을 때 모선 분리 방안

Fig. 2 Bus separation method when the transformer capacity is insufficient

2.1.2 선로 분리 방안

선로 분리 방안은 해당 모선의 고장전류를 줄일 수 있는 효과적인 방법이지만, 선로를 끊는 것이기 때문에 안정도를 저하시킬 우려가 있다. 또한 변압기 과부하 및 선로 과부하를 발생시켜서 신뢰도 고시를 위반할 수 있다. 따라서 선로 분리방안은 최소한으로 시행해야 하며, 변압기 분리 방안과 연계하여 사용하는 방법이 효과적이다. 변압기 용량에 문제가 없다면 그 하위단에서 고장전류가 가장 크게 나타나는 모선의 선로를 분리하여 계통을 독립적으로 구성하게 함으로써 고장전류를 최대한으로 줄이는 방안을 선택하여 염색체 집단으로 선택하도록 한다. 이에 대한 개념을 그림 3에 나타내었다.

그림 3. 변압기 용량이 충분할 때 선로 분리 방안

Fig. 3 Line separation method when the transformer capacity is enough

그림 4. 변압기 용량이 충분하지 않을 때 선로 분리 방안

Fig. 4 Line separation method when the transformer capacity is insufficient

그림 4는 변압기의 용량이 충분하지 않을 경우에의 선로 분리방안을 표현하였다. 변압기 용량이 충분하지 않을 때는 모선분리를 수행하면서 변압기를 한쪽으로 몰고, 하위단에서 선로 분리를 하여 각각이 독립적인 계통이 되도록 하는 동시에 전력계통 신뢰도 고시를 위반하지 않도록 구성하였다.

변압기와 선로의 분할방안을 포함하여 전체적인 분할 개념을 표현하면 다음 그림 5와 같다. 아래와 같이 분리를 수행하는 경우, 신뢰도 고시상의 계통 안정성을 확보하는 동시에 고장전류를 크게 저감시킬 수 있다. 이와 같은 방안을 바탕으로 계통에서 분리가 가능한 모선과 선로를 선별하여 염색체 집단으로 선정하도록 한다. 염색체 집단을 모선 분리와 선로 분리에 대한 모든 경우의 수를 사용하지 않고 한정적으로 사용함으로써 GP알고리즘의 수렴 가능성을 더욱 높이고 빠르게 최적의 해를 구하는데 활용하도록 한다.

그림 5. 고장전류 저감을 위한 모선 및 선로 분리 방안

Fig. 5 Bus and line separation method for reducing fault current

2.1.3 염색체 집단 생성

위에서 언급한 모선 분리 방안과 선로 분리방안들을 나열하고 이중 모선분리 방안 R개와 선로분리 방안 S개를 동시에 선택하여 R + S개의 분리 방안을 가지는 하나의 부모 염색체를 생성한다. 즉 모선분리 방안과 선로분리 방안을 하나의 유전자로 가정하고, 이를 배열로 표현한 후 이중 임의로 R개의 모선분리 유전자와 S개의 선로분리 유전자를 뽑아 염색체를 생성하고, 해집단 수에 따라서 부모염색체 수를 결정한다. 그림 6에 모선분리 방안과 선로 분리 방안을 배열로 표현한 후 R+S개의 유전자를 선택하여 부모 염색체를 생성하는 과정을 나타냈다.

그림 6. 모선 및 선로 분리방안에 대한 염색체 생성 과정

Fig. 6 Gene array configuration plan with bus and line separation method on GP

GP에서는 이와 같이 구성된 부모 염색체를 크로스오버 연산을 하거나 뮤테이션 연산을 수행하여 새로운 염색체를 만들어 낸다. 이때 같은 길이의 염색체를 만들기도 하지만 경우에 따라서는 길이가 달라지는 염색체를 생성해 내게 된다. 그림 7은 두개의 부모 염색체를 크로스오버 하여 새로운 염색체를 만들어내는 과정을 그림으로 표현하였다. 그림 8은 부모 염색체에 랜덤 염색체를 추가하여 새로운 뮤테이션을 만들어내는 과정을 그림으로 표현하였다. 이 두 가지 과정을 서로 조합하여 새로운 형태의 염색체를 다양하게 만들어 내게 되고 이중 가장 적합한 형태를 최적화 결과로 얻어내게 된다. 가장 적합한지를 판단하기 위해서는 적합도 함수를 도입하여, 최적의 결과를 얻어 내도록 한다.

그림 7. GP에서의 크로스 오버 기법

Fig. 7 Concept of crossover method on GP

그림 8. GP에서의 뮤테이션 기법

Fig. 8 Concept of mutation method on GP

3. 적용 시스템 및 시뮬레이션

고장용량을 초과하는 개소를 최소화 하기 위한 계통 해석에는 8차 전력계통 수급계획을 사용하고, ‘18년부터 ‘25년까지의 전력계통 데이터를 이용하여 제시하는 방안의 효용성을 검증해 보도록 한다. 계통 데이터에서 345kV 모선의 경우는 최소한의 모선 분리 및 선로 분리를 미리 수행하여 345kV 모선의 고장전류 초과 개소는 없도록 하고, 154kV 모선의 경우에는 모선분리와 선로분리를 모두 제거하고 통합된 계통을 만들도록 한다. 또한 고장전류 해석을 위하여 전력계통에 포함되어 있는 모든 발전기를 켜고, 발전기 임피던스를 차과도 임피던스를 사용하여 고장전류가 최대한 크게 나오도록 설정한다.

다양한 시뮬레이션을 수행해본 결과 실제 전력계통 운영에 활용될 수 있는 유의미한 최적화 결과를 얻기 위해서는 각 변수에 대한 범위를 설정해야 한다. 먼저 고장전류의 차단기용량 초과 모선 개수에 해당하는 Tn의 경우에는 차단기 초과 개소가 하나라도 있게 되면 신뢰도 고시를 위반하는 상황이 되기 때문에 Tn은 반드시 0이 되어야 한다. 또한 과부하 선로 및 변압기의 수(Un)역시 하나라도 초과하게 되면 신뢰도 고시를 위반하는 것이기 때문에 Un역시 반드시 0이 되어야 한다. 모선 분리 수 R과 선로 분리 수 S의 경우에는 범위를 1부터 시작하게 되면 너무 많은 양의 시뮬레이션을 수행해야하기 때문에, 7차 전력계통 수급계획에서 활용되었던 기존의 전력계통 운영방안의 모선 분리 수와 선로 분리 수를 참고하여 적당한 범위를 결정하여 사용하도록 한다. 7차 전력계통 수급계획의 경우에는 154kV 모선의 모선분리 수는 37개에서 44개의 범위였으며, 선로 분리 수는 64개에서 80개의 범위에 해당하였다. 본 해석에서는 모선분리 수의 범위를 ±20 정도로 하여, 모선분리 수 R은 30 ~ 70개로 설정하고 선로분리 수 S는 40 ~ 80개로 설정하여 시뮬레이션을 수행하도록 한다.

또한, 모선 분리 방안과 선로 분리방안을 2.1.1과 2.1.2에서 언급한 방법대로 선택적으로 염색체를 만든 방안(Selected gene method)과 모선 분리 방안과 선로 분리방안을 계통 전체에 속해 있는 모든 염색체를 이용하는 방안(Whole gene method) 두가지로 분류하여 시뮬레이션을 수행하였다.

시뮬레이션에서 사용된 크로스오버율은 95%, 뮤테이션율은 1%로 설정하였으며, 500세대까지 반복적으로 수행하였다. 시뮬레이션은 ‘22년부터 ‘25년까지 총 4개 연도에 대하여 수행하였으며, 매 반복 마다 적합도 함수의 조건을 확인하여 최적화 결론을 가지도록 수행하였다.

그림 9. 2022년 계통에 GP를 적용한 결과

Fig. 9 Result of GP for minimize fitness function (2022)

그림 10. 2023년 계통에 GP를 적용한 결과

Fig. 10 Result of GP for minimize fitness function (2023)

그림 11. 2024년 계통에 GP를 적용한 결과

Fig. 11 Result of GP for minimize fitness function (2024)

그림 12. 2025년 계통에 GP를 적용한 결과

Fig. 12 Result of GP for minimize fitness function (2025)

그림 9에서 그림 12는 각 연도별 계통에 GP를 적용한 결과이다. 그림의 X축은 interation 수를 의미하며, Y축은 Tn+Un 값을 의미한다. 그림에서 볼 수 있듯이 모든 그래프에서 selected gene method를 사용하였을 경우 Tn + Un 의 값을 0으로 가져가게 할 수 있었지만, whole gene method를 사용할 경우에는 500세대의 iteration을 수행하여도 Tn+Un을 0으로 만들지 못하였다. 더 많은 양의 iteration을 수행한다면 whole gene method도 Tn+Un을 0에 가깝게 만들 수 있겠지만 GP의 특성상 시간이 매우 오래 소요되기 때문에 이는 바람직하지 못하다고 할 수 있다.

최종적으로 얻어진 각 연도의 모선분리방안 수(R)과 선로분리방안 수(S)를 살펴보면 아래 표1과 같다. 각 연도별로 R값과 S값은 56 ~ 69개의 수 정도로 최적화 결과를 가지게 되었다. 이는 7차 전력계통 수급계획에 비하면 다소 늘어난 수치이며, 이는 전력계통의 규모가 더 커졌기 때문에 나타나는 현상으로 판단된다.

고장전류를 줄여 차단기 용량을 초과하는 모선을 줄이는 방안은 무수히 많은 방안이 존재하며, 이를 해석하기 위해서는 수많은 시뮬레이션을 수동으로 수행하는 것을 필요로 한다. 하지만 본 논문에서 제시하는 바와 같이 이를 GP 형태로 수식을 정의하고, 염색체의 수를 계통에 실제 가능한 방안들로 구성하여 제한하면 GP에 의해 최적화된 결과를 얻어 낼 수 있다. GP를 고장전류 저감 방안을 체계적으로 구성한다면 향후 9차 전력계통 수급계획에서도 효과적인 고장전류 저감 방안을 얻을 수 있을 것이며, 계속적으로 활용이 가능할 것이다.

4. 결 론

본 논문에서는 고장전류를 저감하는 방안 중 전통적인 방안이라 할 수 있는 모선 분리 방안과 선로 분리 방안을 보다 체계적으로 정리하여 전력계통의 고장전류를 저감하는 최적화된 방안을 선택할 수 있도록 하는 GP 기반의 최적화 기법을 제안하였다. 염색체의 길이라고 할 수 있는 모선분리 방안 수와 선로 분리 방안 수를 GA기법과는 다르게 가변적으로 정의하고 이를 통해 최적화를 수행함으로써 수많은 방안 중 최적화된 고장전류 저감 방안을 얻어 낼 수 있었다. 특히 수많은 모선 분리 방안과 선로 분리 방안 중 계통에 실제로 운영될 수 있는 방안을 선택하는 방안을 체계적으로 제시하였다. 이를 통해 염색체 집단의 수를 줄임으로써 GP 최적화의 결과가 더욱 빠르게 최적화된 결과를 얻어 낼 수 있었다.

GP기법은 이상적인 해가 없는 방안을 결정하는데 효과적인 최적화 방안이며, 특히 염색체의 길이를 가변적으로 가져가기 때문에 모선분리 방안과 선로 분리 방안을 이용하여 고장전류를 저감하는 방안에 사용되기 매우 적합한 것으로 판단된다. 향후 GP의 적합도 함수를 더욱 개선하고 염색체를 선택하는 방안을 보다 구체화하고 제한한다면 GP의 성능을 더욱 높일 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 앞으로 계속적으로 수행하게 될 전력계통 수급계획 DB를 만들어 내는 대에 크게 도움이 될 것으로 판단된다.