KR101586648B1 - 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법 - Google Patents

간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법은, 획득된 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 바탕으로 모선 분리 후보지 중 감도 정보와 부합하지 않는 모선 분리 후보지를 선택하여 모선 분리하는 단계; 모선 분리에 따른 전력 시스템의 안전도 검토를 위해 최적 조류계산을 수행하는 단계; 수행된 최적 조류계산을 바탕으로 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌는지를 판별하는 단계; 의사 결정이 이루어졌으면, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료하는 단계; 의사 결정이 이루어지지 않았으면, 고장 해석을 수행하고, 고장 전류 제약에 대한 위반 여부를 판별하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 조류계산 제약을 포함하지 않으면서 고장전류제약 위반을 해소할 수 있는 간략화된 FLC-OPT(고장전류제약 최적화) 기반의 전력망 재구성 방안을 제공할 수 있다.

Description

간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법{Simplified fault level constrained optimization-based network reconfiguration method}
본 발명은 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 관한 것으로서, 특히 조류계산 제약을 포함하지 않고, 고장전류제약 위반을 해소할 수 있는 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 관한 것이다.
산업의 발전과 국민생활 수준의 향상으로 우리나라 전력계통의 수요는 지난 2001년에 43,123MW, 2013년 8월 현재 7,870만kW에 이르기까지 지속적으로 증가하고 있다. 특히 서울을 포함한 수도권에서의 전력 수요 증가는 대규모 발전 설비가 없는 부하지역의 특성으로 인해 대규모 전력의 장거리 송전이 요구된다. 이에 따라 송전 시스템의 확충 및 수도권의 신뢰도를 향상시키기 위한 다중 루프화가 도입되고 있다.
그러나, 그와 같은 다중 루프화는 차단 용량의 증대라는 문제를 수반한다. 또한, 우리나라의 경인지역과 울산지역은 전원단지의 집중으로 인하여 고장전류 초과 개소가 다른 지역에 비해 많고, 이를 극복하기 위해서 송전망의 일부를 분리하여 운영함으로써 송전설비를 효율적으로 이용하지 못하고 있는 실정이다.
고장전류 초과 문제를 해소하기 위해서는 고장전류 계산, 조류계산, 송전망 변경 등의 과정을 반복적으로 수행하여 전력계통 재구성, 차단기 용량 대체 등의 방안을 지속적으로 도출할 필요가 있다. 그러나, 이와 같은 반복적 계산 방식 대신 고장전류 계산과 조류계산을 동시에 고려하면서 계통 운영의 효율성을 극대화시킬 수 있는 알고리즘을 개발함으로써, 보다 최적화된 계통운영 계획으로 기존의 송전망을 효율적으로 이용할 수 있는 방안을 모색하는 것이 더욱 바람직하다고 할 수 있다. 따라서 계통 운영에 필수적인 고려 요소에 해당하는 고장전류 및 과부하 제약을 고려한 체계적인 전력 계통 재구성 알고리즘의 개발이 요구되고 있다. 이러한 요구에 부응하여 FLC-OPF(Fault Level Constrained Optimal Power Flow; 고장전류제약 최적조류 계산) 기반 NRA(Network Reconfiguration Algorithm; 전력망 재구성 알고리즘)가 개발되었다. 이에 대해 조금 더 설명을 부가해 보기로 한다.
먼저, FLC-OPF(고장전류제약 최적조류계산) 개념을 하나의 목적함수로 정의하여 수식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure 112014033402461-pat00001
........(1)
Figure 112014033402461-pat00002
Figure 112014033402461-pat00003
또한, X는 연속변수로서의 직렬 리액턴스를 나타낸다.
위의 식 (1)로 나타낸 목적함수의 첫 번째 항은 초기 발전량에 대한 유효전력발전량의 편차 최소화를 의미하는 것으로, 2차 식으로 표현되므로 이것을 약간 변형시켜 2차로 표현되는 발전비용의 함수로 이용할 수도 있다. 그리고 두 번째 항은 연속변수 X를 모선 통합을 나타내는 아주 작은 값 또는 모선 분리를 나타내는 큰 값 (예를 들면, 10 [pu] 사용)으로 이동하도록 하는 패널티 함수 또는 추가 목적함수를 나타낸다.
또한, FLC-OPF에 있어서 고려된 제약조건을 수식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure 112014033402461-pat00004
......(2)
Figure 112014033402461-pat00005

이상과 같은 수식 (1) 및 (2) 등을 바탕으로 고장전류제약 최적 조류계산을 수행할 수 있다.
FLC-OPF 기반 NRA는 이상과 같은 FLC-OPF를 기반으로 하여 개발된 네트워크 재구성 알고리즘으로서, FLC-OPF를 부 알고리즘(sub-algorithm)으로 하여 적용한 결과로부터 제공된 RA(대책방안) 후보지 중 어떤 RA를 선택하여 모선 분리 여부에 대한 의사결정을 할 것인지에 대해 주안점을 두고 있다.
그러나, 이상과 같은 FLC-OPF 기반 NRA를 실제적 규모의 계통에 적용할 시, 반복적 계산으로 인한 과다한 시간이 소요된다는 것이 하나의 문제점으로 지적되고 있다.
한국 공개특허공보 제10-2010-000000호(2010.10.15 공개) 한국 공개특허공보 제10-2012-000000호(2012.02.17 공개)
본 발명은 상기와 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 조류계산 제약을 포함하지 않고, 고장전류제약 위반을 해소할 수 있는 간략화된 FLC-OPT(고장전류제약 최적화) 기반 전력망 재구성 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법은,
a) 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 필요한, 적어도 모선 분리 후보지 데이터를 포함하는 기초 데이터를 전력 시스템의 입력부를 통해 입력받는 단계;
b) 상기 기초 데이터의 입력에 따라 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 미리 작성한 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램을 상기 전력 시스템의 제1 연산부에 의해 실행하는 단계;
c) 상기 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램의 실행에 따라 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 상기 제1 연산부에 의해 획득하는 단계;
d) 상기 획득된 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 바탕으로 제어부에 의해 모선 분리 후보지 중 감도 정보와 부합하지 않는 모선 분리 후보지를 선택하여 모선 분리하는 단계;
e) 상기 모선 분리에 따른 전력 시스템의 안전도 검토를 위해 제2 연산부에 의해 최적 조류계산을 수행하는 단계;
f) 상기 수행된 최적 조류계산을 바탕으로 상기 제어부에 의해 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌는지를 판별하는 단계; 및
g) 상기 판별에서, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌으면, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 단계 f)의 판별에서, h) 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어지지 않았으면, 상기 제어부에 의해 고장 해석을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 고장 해석을 수행한 후, i) 상기 제어부에 의해 고장 전류 제약에 대한 위반 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 단계 i)의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 없을 경우, 상기 제어부에 의해 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료한다.
그리고, 상기 단계 i)의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 있을 경우, 상기 제어부에 의해 프로그램 진행을 상기 단계 b)로 회귀시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 조류계산 제약을 포함하지 않으면서 고장전류제약 위반을 해소할 수 있는 간략화된 FLC-OPT(고장전류제약 최적화) 기반의 전력망 재구성 방안을 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 구현을 위해 채용되는 전력 시스템의 구성을 개략적으로 보여주는 도면.
도 2는 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 근간을 이루는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성의 분해법 적용방안을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 있어서의 고장전류제약 최적화에 적용된 페널티 함수 곡선을 보여주는 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도.
도 5는 본 발명의 FLC-OPT 기반 NRA 방법이 적용된 수정된 28모선 계통을 보여주는 도면.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 구현을 위해 채용되는 전력 시스템의 구성을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 간략화된 고장전류제약 최적화(Fault Level Constrained Optimization; FLC-OPT) 기반 전력망 재구성(Network Reconfiguration Algorithm; NRA) 방법의 구현을 위해 채용되는 전력 시스템(100)은 입력부(110), 제1 연산부(120), 제어부(130), 제2 연산부(140) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 입력부(110)는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 필요한 데이터 및 전력망 운영을 위한 각종 데이터와 정보를 시스템 운영자 또는 외부의 다른 시스템으로부터 입력받을 수 있다. 이때, 입력되는 데이터(기초 데이터)는 모선 분리 후보지 데이터(RA data), 전력망 데이터(network data), 고장전류제약 데이터 (FLC data), 정상 시퀀스 데이터(positive sequence data) 등을 포함할 수 있다.
상기 제1 연산부(120)는 상기 입력부(110)를 통해 기초 데이터가 입력되면, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 시스템 운영자 또는 시스템 개발자에 의해 미리 작성되어 저장되어 있는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 알고리즘(일종의 소프트웨어 프로그램)을 실행한다. 그리고, 제1 연산부(120)는 그 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 알고리즘의 실행에 따라 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 획득한다.
상기 제어부(130)는 상기 획득된 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 바탕으로 모선 분리 후보지 중 감도 정보와 부합하지 않는 모선 분리 후보지를 선택하여 모선 분리를 행한다.
또한, 상기 제어부(130)는 후술하는 제2 연산부(140)에 의해 수행된 최적 조류계산을 바탕으로, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌는지를 판별한다. 이 판별에서, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어지지 않았으면, 제어부(130)는 고장 해석을 수행하고, 고장 전류 제약에 대한 위반 여부를 판별한다. 이 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 있을 경우, 제어부(130)는 알고리즘(프로그램) 진행을 초기 단계로 회귀시킨다. 그리고, 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 없을 경우, 제어부(130)는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 알고리즘의 실행을 완료한다.
상기 제2 연산부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 행해진 모선 분리에 따른 전력 시스템의 안전도 검토를 위해 최적 조류계산을 수행한다.
한편, 이상과 같은 전력 시스템(100)은 상기 입력부(110)를 통해 입력된 데이터나 정보를 화면에 표시하고, 외부의 다른 시스템이나 전자기기로 데이터나 정보를 전송하는 출력부(150)와, 상기 입력부(110)를 통해 입력된 데이터나 정보, 시스템 운영을 위한 각종 프로그램을 저장하는 메모리부(160)를 더 포함할 수 있다. 그러면, 이상과 같은 구성을 갖는 전력 시스템을 바탕으로 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 대하여 설명해 보기로 한다.
여기서, 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 대하여 본격적으로 설명하기에 앞서, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성의 기본 개념에 대하여 먼저 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 근간을 이루는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성의 분해법 적용방안을 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 그림에서 설명하고 있는 FLC-OPT 기반 NRA는 고장전류제약과 대책방안 RA(모선 분리)에 초점을 맞추고 있는 것으로서, 최적조류계산(Optimal Power Flow; OPF) 제약을 포함하고 있지 않으며, 고장전류제약 위반이 해소되도록 하는 RA를 찾는 실용적인 해를 제공하는 알고리즘이다. 이러한 FLC-OPT 기반 NRA는 전력 계통의 AC 네트워크 구조에 따라 적절한 모선 분리(대책방안)를 결정할 수 있도록 개발되었다. 여기서, FLC-OPT 정식에 대하여 간략하게 설명해 보기로 한다.
FLC-OPT의 목적함수는 FLC-OPF의 정식의 목적함수(수식 (1) 참조)의 2번째 항만을 취한다.
Figure 112014033402461-pat00006
...................................(3)
여기서, 적용된 Penk(·)(페널티 함수)는 도 3에 도시된 바와 같다. FLC-OPF에서의 Penk(·)(페널티 함수)는 이진수(binary) 프로그래밍을 위하여 역"U"자 페널티 함수가 적용되었으나, FLC-OPT에서는 될 수 있는 대로 투입된 X의 값을 최소화하도록 하는 선형 함수(301)가 적용되었다. 그리고 해당 X가 모선 분리로 의사결정되는 경우, 이를 Xmax로 가두어 둘 수 있도록 "U"자 형태의 함수(302)를 적용하였다.
제약조건으로는 다음과 같은 고장전류제약 조건이 적용되었다.
Figure 112014033402461-pat00007
...................................(4)
여기에서 Vmax는 해당 모선에서 경험할 수 있는 최대 전압으로 정의하였으며, 일반적으로 1.0의 값을 적용할 수 있다. 그 외의 정의는 고장전류제약에 적용된 다음의 식 (5)와 동일하다.
Figure 112014033402461-pat00008
....................................(5)
또한, 추가적으로 네트워크에서 X값의 변화에 따라 테브난 임피던스(Zff)가 외부에서 변동될 수 있도록 하였다.
위 정식을 살펴 볼 때, FLC-OPT는 기본적으로 네트워크 구조 변화에 따라 모선 임피던스 행렬의 변화에 따른 고장전류 제약 위반 개소의 고장전류를 저감시킬 수 있는 모선 분리 후보지의 가장 작은 X값의 합을 찾는 문제라 할 수 있다.
본 발명에서는 네트워크 변화에 따른 고장전류 저감에 초점을 맞춘 FLC-OPT의 개발을 위하여 KNITRO 라이브러리를 적용하였으며, 연속변수(X)에 따른 고장전류제약의 자코비안 및 헤시안을 그대로 적용하였다. 그러나 본 발명에서는 최적조류계산 시 필요한 변수들(모선 전압크기, 위상각, PG, QG)은 상태변수로 포함시키지 않았다. 즉 헤시안 행렬의 사이즈는 nra×nra이다.
그러면, 이제 이상과 같은 개념들 및 사항들을 바탕으로 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 대하여 설명해 보기로 한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법에 따라, 먼저 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 필요한, 적어도 모선 분리 후보지 데이터를 포함하는 기초 데이터를 전력 시스템(100)의 입력부(110)를 통해 입력받는다(단계 S401). 이때, 전술한 바와 같이, 입력되는 데이터(기초 데이터)는 모선 분리 후보지 데이터(RA data), 전력망 데이터(network data), 고장전류제약 데이터(FLC data), 정상 시퀀스 데이터(positive sequence data) 등을 포함할 수 있다.
이상과 같이, 기초 데이터의 입력에 따라 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 미리 작성한 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램(알고리즘)을 상기 전력 시스템의 제1 연산부(120)에 의해 실행한다(단계 S402).
그리고, 상기 제1 연산부(120)는 그와 같은 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램의 실행에 따라 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 획득한다(단계 S403).
그러면, 제어부(130)는 그 획득된 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 바탕으로 모선 분리 후보지 중 감도 정보와 부합하지 않는 모선 분리 후보지를 선택하여 모선 분리한다(단계 S404).
이렇게 하여 제어부(130)에 의한 모선 분리가 완료되면, 그 모선 분리에 따른 전력 시스템(100)의 안전도 검토를 위해 제2 연산부(140)에 의해 최적 조류계산을 수행한다(단계 S405).
그러면, 제어부(130)는 제2 연산부(140)에 의해 수행된 최적 조류계산을 바탕으로 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌는지를 판별한다(단계 S406).
상기 판별에서, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌으면, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료한다(단계 S407).
여기서, 상기 단계 S406의 판별에서, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어지지 않았으면, 상기 제어부(130)에 의해 고장 해석을 수행하는 단계(S408)를 더 포함할 수 있다.
또한, 그와 같이 고장 해석을 수행한 후, 상기 제어부(130)에 의해 고장 전류 제약에 대한 위반 여부를 판별하는 단계(S409)를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 단계 S409의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 없을 경우, 제어부(130)는 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료한다(단계 S407).
그리고, 상기 단계 S409의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 있을 경우, 상기 제어부(130)에 의해 프로그램 진행을 상기 단계 S402로 회귀시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
이상의 설명에서와 같은 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA) 방법은 FLC-OPF 기반 NRA 방법과 수렴 판정에 있어서 차이가 있다. 즉, FLC-OPF 기반 NRA에서는 FLC-OPF에서 결정된 X값이 모두 의사결정 영역에 도달해 있는지를 판단하여 모든 대책방안(모선 분리)에 대한 의사결정이 완료되면 수렴했다고 판단하고 프로그램을 종료한다. 그러나 본 발명에서의 FLC-OPT 기반 NRA는 기본적으로 X에 대한 Pen k (·)가 고장전류제약을 만족하는 범위 내에서 선형의 형태로 X를 최소화하도록 구성되어 있다. 따라서 모든 RA(대책방안,모선분리)가 분리된 상태가 되거나 고장전류제약이 모두 해소가 될 경우, 해에 도달했다고 판단한다.
또한, 본 발명에서의 FLC-OPT 기반 NRA는, 앞에서 전술한 바와 같이 안전도를 검토하기 위하여 최적조류계산을 수행한다. 만약 해당 RA 적용 시(즉, 모선 분리 시), 최적조류계산이 발산하면 다른 RA(모선 분리)를 선택하도록 구성하였으나, 시뮬레이션 결과 RA 적용 시 최적조류계산이 발산되는 경우는 없었다.
또한 본 발명에서의 FLC-OPT 기반 NRA는 고장전류제약을 지역별로 입력할 수 있도록 구성하고, 입력 고장전류제약에 따라 순차적으로 모선 분리에 대한 의사결정을 하여 최종해를 구할 수 있도록 알고리즘이 구성되어 있다.
한편, 본 발명의 FLC-OPT 기반 NRA 방법을 도 5에 도시된 바와 같은 수정된 28모선 계통에 적용하여 고장전류만 고려한 상태에서 X투입을 최소화하도록 하는 모선 분리 방안을 수립하여 보았다. <표 2>는 그 적용 결과를 설명하고 있다. 이와 관련하여 <표 1>은 FLC-OPF 기반 NRA의 적용 결과를 보여주는 표이다.
<표 1> FLC-OPF 기반 NRA의 적용 결과
Figure 112014033402461-pat00009
<표 2> FLC-OPT 기반 NRA의 적용 결과
Figure 112014033402461-pat00010

<표 2>를 참조하면, 의사결정을 하는데 있어서 계산 시간은 본 발명에서의 FLC-OPT 기반 NRA가, <표 1>에 그 결과를 설명하고 있는 FLC-OPF 기반 NRA에 비하여 더 짧음을 알 수 있다. 표 2에서 굵은(진한) 글씨로 표현된 부분은 가해진 고장전류 제약 해소를 위해 모선 분리가 필요한 개소를 나타내고 있다. 상당히 많은 경우 (1-2)와 (21-28) 개소가 분리되어야 함을 나타내고 있음을 알 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 FLC-OPT 기반 NRA 방법을 적용하여, 고장전류제약만을 해소시키는 RA(모선 분리) 후보지의 가장 최소의 X 값의 조합을 제공하는 FLC-OPT의 결과로부터 계통 안전도에 심각한 영향을 미치지 않는 분리안을 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다.
이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법은 조류계산 제약을 포함하지 않으면서 고장전류제약 위반을 해소할 수 있는 간략화된 FLC-OPT(고장전류제약 최적화) 기반의 전력망 재구성 방안을 제공할 수 있는 장점이 있다.
이상, 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100...전력 시스템 110...입력부
120...제1 연산부 130...제어부
140...제2 연산부 150...출력부 160...메모리부

Claims (6)

  1. a) 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 필요한, 적어도 모선 분리 후보지 데이터를 포함하는 기초 데이터를 전력 시스템의 입력부를 통해 입력받는 단계;
    b) 상기 기초 데이터의 입력에 따라 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성을 위해 미리 작성한 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램을 상기 전력 시스템의 제1 연산부에 의해 실행하는 단계;
    c) 상기 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 프로그램의 실행에 따라 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 상기 제1 연산부에 의해 획득하는 단계;
    d) 상기 획득된 각 모선 분리 후보지의 연속변수(X) 값과 관련된 감도 정보를 바탕으로 제어부에 의해 모선 분리 후보지 중 감도 정보와 부합하지 않는 모선 분리 후보지를 선택하여 모선 분리하는 단계;
    e) 상기 모선 분리에 따른 전력 시스템의 안전도 검토를 위해 제2 연산부에 의해 최적 조류계산을 수행하는 단계;
    f) 상기 수행된 최적 조류계산을 바탕으로 상기 제어부에 의해 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌는지를 판별하는 단계; 및
    g) 상기 판별에서, 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어졌으면, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 f)의 판별에서, h) 모든 모선 분리 개소에 대해 모선 분리에 대한 의사 결정이 이루어지지 않았으면, 상기 제어부에 의해 고장 해석을 수행하는 단계를 더 포함하는 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 고장 해석을 수행한 후, i) 상기 제어부에 의해 고장 전류 제약에 대한 위반 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 단계 i)의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 없을 경우, 상기 제어부에 의해 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성(FLC-OPT 기반 NRA)을 완료하는, 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 단계 i)의 판별에서 고장 전류 제약에 대한 위반 사항이 있을 경우, 상기 제어부에 의해 프로그램 진행을 상기 단계 b)로 회귀시키는 단계를 더 포함하는 간략화된 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 입력부에 입력되는 기초 데이터는 모선 분리 후보지 데이터(RA data), 전력망 데이터(network data), 고장전류제약 데이터(FLC data), 정상 시퀀스 데이터(positive sequence data) 중 적어도 하나를 포함하는, 고장전류제약 최적화 기반 전력망 재구성 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107482622A (zh) * 2017-08-07 2017-12-15 国网天津节能服务有限公司 一种电力系统恢复过程中的网架重构效率计算方法
CN109713694A (zh) * 2019-01-25 2019-05-03 南方电网科学研究院有限责任公司 一种三相不对称配电网的网络动态重构方法
CN110661264B (zh) * 2019-09-03 2023-03-24 吉林大学 基于带惯性权重粒子群算法的安全约束最优潮流计算方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001339861A (ja) 2000-05-31 2001-12-07 Rakunan Chin 送電可能容量計算システム、最適潮流計算方法及び発電機の負荷配分を計算する方法並びにプログラム
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100397377B1 (ko) * 2000-10-25 2003-09-13 한국전력공사 최적화 조류측정방법을 이용한 전압안정도 해석방법 및 그시스템
KR20120137612A (ko) * 2011-05-25 2012-12-24 주식회사 파워이십일 조류 계산을 이용한 배전 계통의 최적화 시스템 및 그 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001339861A (ja) 2000-05-31 2001-12-07 Rakunan Chin 送電可能容量計算システム、最適潮流計算方法及び発電機の負荷配分を計算する方法並びにプログラム
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