KR102501414B1 - 전력 계통의 agc 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치 - Google Patents

전력 계통의 agc 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 일 측면에 따른 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치는, 전력 시스템 데이터와 AGC 주파수 제어에 참여하는 발전기들의 데이터를 입력 받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하는, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델; 및 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력받고, 입력받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산한 후, 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는, AGC 프로세싱부;를 포함한다. 여기에서, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, 상기 전력 시스템 동적 모델과 연동될 수 있다.

Description

전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치{AGC FREQUENCY CONTROL SIMULATION METHOD AND APPARATUS FOR POWER SYSTEM}
본 발명은 AGC 주파수 제어와 조속기 응답을 모두 고려한 모의 해석을 가능케 하는, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치에 관한 것이다.
현대의 대규모 전력 계통에 대한 해석은 객관성과 신뢰성을 전제로 수행되어야 하며 이를 뒷받침해주기 위해서는 계통 해석 시 정확한 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라 정확한 전력계통 해석 프로그램을 사용하는 것이 중요하다.
이를 위해 AGC(Automatic Generation Control) 주파수 제어와 관련된 대부분의 연구들은 MATLAB SIMULINK 프로그램을 사용하여 전력 계통을 해석하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 방대한 규모의 전력계통 모델을 축약시켜 검토하며, 전력 계통의 운전 조건이 변경될 때마다 전력계통의 동특성을 다시 모델링 해야 하므로 정확한 분석에는 한계가 있다.
한편, 현재 상용화된 프로그램 중 Simens PTI(Power Technologies International) 사가 개발한 PSS/E(Power System Simulator for Engineer)가 전세계적으로 널리 사용되고 있으며, 이를 이용해 조류 계산, 고장 계산, 과도 안정도 해석 등 다양한 계통 검토를 수행할 수 있다. 또한, PSS/E는 사용자의 편의를 위해 PSS/E 기능들에 대한 API를 Python, Fotran 등의 특정 프로그램을 통해 제공하는데, 이들 중 Python은 PSS/E에서 제공하는 API들을 자유롭게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 Python 내의 라이브러리 함수도 다양하게 이용할 수 있다는 장점이 있다. 더욱이, 국내 [전력시장 운영 규칙]에서 [전력계통 검토시 전력 계통 해석 프로그램 간 의미 있는 결과의 차이가 있는 경우에는 PSS/E 프로그램의 결과를 우선으로 한다]라는 기준이 명시되어 있어, 현재 PSS/E 프로그램은 높은 신뢰성을 갖고 있다고 할 수 있다.
그러나, 기존 PSS/E 시모의는 수 초 내에 응답하는 발전기의 조속기 응답까지만 계통 해석이 가능하여 발전기 탈락시 계통 주파수가 기준 주파수인 60Hz까지 복구하는데 기여하는 AGC 주파수 제어의 영향을 평가할 수 없는 단점이 있다.
이에, 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어에 대한 해석이 모두 가능한 시뮬레이션 기술의 개발이 필요한 실정이다.
한국등록특허 10-0543543호
본 발명은 상술된 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어에 대한 모의 해석이 모두 가능한, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명에 일 측면에 따른 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치는, 전력 시스템 데이터와 AGC 주파수 제어에 참여하는 발전기들의 데이터를 입력 받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하는, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델; 및 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력 받고, 입력 받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산한 후, 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는, AGC 프로세싱부;를 포함한다. 여기에서, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, 상기 전력 시스템 동적 모델과 연동될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델은, 상기 AGC 타겟값에 따라 조정된 전력 시스템 동적 모델에 대한 다음 계통 운영 조건을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 상기 AGC 프로세싱부로 출력하는 과정을 기설정된 단위 시간마다 반복할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 AGC 프로세싱부는 상기 입력받은 시스템 주파수를 기초로 발전기와 전력 시스템의 부하 간 불균형 지수를 나타내는 ACE(area control error)를 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 AGC 프로세싱부는 상기 ACE의 비례 성분(ACEP)과 적분 성분(ACEI)을 기정의된 각 수학식에 기초하여 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 AGC 프로세싱부는 상기 계산된 ACE를 기정의된 동적 데드밴드 필터(dynamic deadband filter)를 통해 필터링하여 조정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 AGC 프로세싱부는 상기 조정된 ACE에 기초하여 제어 모드를 결정하고, 결정된 제어 모드에 따른 제어 이득의 크기를 결정하여 ACE의 활성화 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 AGC 프로세싱부는 조정된 ACEP 및 ACEI와 외부에서 입력되는 램프율(RPF) 및 발전 단가(EPF)를 기초로 각 발전기에 대한 요구 응답(Regulationi)을 할당하며, 외부에서 입력되는 경제 급전(ED)과 할당된 요구 응답(Regulationi)을 기초로 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산할 수 있다.
본 발명의 다른 일측면에 따른 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법은, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부를 포함하여 구성되는 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치에서 수행된다. 여기에서, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법은, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델이, 전력 시스템 데이터와 AGC 주파수 제어에 참여하는 발전기들의 데이터를 입력 받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하는 단계; 상기 AGC 프로세싱부가, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력받는 단계; 상기 AGC 프로세싱부가, 상기 입력받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산하는 단계; 및 상기 AGC 프로세싱부가, 상기 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, 상기 전력 시스템 동적 모델과 연동될 수 있고 AGC 주파수제어 알고리즘의 제어 파라미터들을 제어전략에 따라 조정 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법은 상기 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는 단계; 이후, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델이, 상기 AGC 타겟값에 따라 조정된 전력 시스템 동적 모델에 대한 다음 계통 운영 조건을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 상기 AGC 프로세싱부로 출력하는 과정을 기설정된 단위 시간마다 반복할 수 있다.
본 발명은, 동적 모델 기반의 모의해석 프로그램인 PSS/E와 PSS/E의 API인 Python을 사용하여 모델링됨에 따라, 조속기 응답과 AGC 주파수 제어 응답을 모두 고려한 모의 해석이 가능하며, 이에, 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어 간의 협조 제어를 검토하여 효율적인 운용 전략을 수립할 수 있도록 지원한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AGC 주파수 제어 방법을 설명하기 위한 참조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 데드밴드 필터를 설명하기 위한 참조도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 시스템의 보조 서비스(ancillary service)를 설명하기 위한 참조도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 모델 기반 AGC 주파수 제어를 위한 시뮬레이션 프레임워크를 설명하기 위한 참조도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 AGC 프로세싱 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6 내지 9는 PLC 기능이 구현된 발전기 동적 모델을 설명하기 위한 참조도이다.
도 10은 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델에 의한 시뮬레이션 결과의 예시이다.
도 11은 본 발명에 따른 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
1. 서론
일반적으로, 전력 계통에서는 전력 수급의 균형을 나타내는 지표인 주파수를 규정 범위 이내로 유지하기 위해 주파수 제어 예비력을 제공하고 있다. 주파수 제어 예비력은 크게 조속기 응답(Governor Response)과 자동 발전 제어(AGC, Automatic Generation Control)에 의해 제공된다. 여기에서, 조속기 응답은 발전기 탈락과 같은 상정 고장으로 인한 주파수 하락시 수 초 내에 응동하는 반면, AGC 주파수 제어는 EMS(Energy Management System)에 의해 계산된 경제 급전 결과에 전력 계통 주파수를 규정 범위 내로 유지하기 위한 주파수 제어 신호를 추가하여 각 발전기에 출력 제어 신호를 송출하는 기능을 수행하며, 수분 내에 응동한다. 이와 같이, 조속기 응답과 AGC는 주파수 제어는 각각의 역할과 응답 시간이 달라 서로 간의 효율적인 협조 제어가 중요하다고 할 것이다.
더욱이 최근 기존 화석 연료를 중심으로 전력을 생산하던 전력 계통에서 배터리나 신재생 에너지원과 같은 신전원 설비의 비중이 커짐에 따라 전력계통의 주파수 응답 특성은 저하되고 이를 제공할 가용자원은 줄어들어 전력계통 주파수 제어를 위한 운영 예비력의 효율적 운영에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 반면 이들 간의 협조 제어를 통해 전력 계통을 보다 경제적이고 효율적으로 운영하기 위해서는 주파수 제어에 대한 통합적이고 상세한 검토가 이루어져야 한다. 그러나 기존의 검토 방법들은 계통 운영자의 축적된 경험과 시행 착오를 통해서 수행될 수 밖에 없어 변화하는 미래 계통에 대해 적용하는데 한계가 있다.
이러한 종래 기술의 한계를 극복하기 위하여, 본 출원인은 발전기 동적 모델과 전력망 데이터 기반의 모의해석 프로그램인 PSS/E와 PSS/E의 API인 Python을 사용하여, 전력 계통의 동특성을 고려한 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 기술인 본 발명을 안출하게 되었다. 기존의 AGC 주파수 제어와 관련된 연구들은 EMS의 AGC 주파수 제어 알고리즘과 계통 간의 현상을 해석하기 위하여 MATLAB SIMULINK 프로그램으로 구현된 축약형 등가 모델을 사용하여 검토해왔으나, 이는 조속기 응답과의 협조를 고려하는데 제한적이다. 반면, 대부분 전력회사에서는 발전회사가 신고한 발전기의 특성 파라미터 값들을 대규모 전력 계통 해석 프로그램인 PSS/E 형식으로 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용해 다양한 조건에서 전력계통의 주파수 안정성을 검토하지만, 기존의 PSS/E에는 AGC 주파수 제어 모델이 구현되어 있지 않아, EMS의 AGC 주파수 제어 시스템과의 협조를 고려하는데 제한적이다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 출원인은 동적 모델 기반의 모의해석 프로그램인 PSS/E와 PSS/E의 API인 Python을 사용하여 모델링될 수 있는 본 발명을 제안한다. 여기에서, 조속기 응답과 AGC 주파수 제어 응답이 동시에 구현될 수 있도록, AGC 주파수 제어 운영 방식은 Python으로 구현될 수 있으며, 이는 동적 모델 기반의 모의 해석 프로그램인 PSS/E와 연계를 통해 발전기의 조속기 응답이 고려된 AGC 주파수 제어 모의 운영을 가능케 한다.
이하에서 설명하는 본 발명에 따르면, 발전소 단위에서의 발전기 주파수 응답 특성을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 계통 운영 기관이 필요한 전력 시스템 단위에서 EMS의 AGC 주파수 제어 전략을 검토할 수 있으며, 이를 통해 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어 간의 협조 제어를 확인할 수 있다.
2. AGC 주파수 제어
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 AGC 주파수 제어 방법에 대하여 설명한다.
2.1. AGC 동작(AGC Operation)
AGC의 목적은, 1) 시스템 주파수를 노멀 주파수 값(nominal frequency value) 또는 이에 매우 가까운 값으로 유지하고, 2) 제어 영역 사이에서 전력 융통(interchange power)의 정확한 값을 유지하고, 3) 각 발전기의 전력 출력을 가장 경제적인 값으로 유지하는 것이다. 여기에서, 한국 전력 시스템은 주변국과의 상호 연계가 없는 격리된 시스템이기 때문에, AGC 주파수 제어는 정주파 제어 모드(constant-frequency control mode)에서만 작동된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AGC 주파수 제어 방법을 설명하기 위한 참조도이다. 도 1을 참조하면, 전력 시스템의 AGC 주파수 제어는 EMS에 의해 수행될 수 있다. 시스템 주파수는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)를 통해 2초마다 샘플링되며, 빠른 주파수 변동을 완화시키는 저역 통과 필터(LPF)를 통해 필터링될 수 있다. 이후, 아래 수학식 (1)에 따라 ACE(area control error)가 계산될 수 있다.
[수학식 (1)]
Figure 112021003955201-pat00001
여기에서, FA는 측정된 시스템 주파수, FS는 노멀 시스템 주파수(60Hz)이며, B는 MW/0.1 Hz의 주파수 바이어스(2019년에 913 MW/0.1 Hz로 설정되었음)이고, TE는 시간 에러(time error)이다.
즉, ACE는 발전기와 전력 시스템의 부하 간 불균형 지수를 의미한다. 여기에서, 정상적인 작동 조건에서 AGC 주파수 제어가 자주 활성화되면 발전기의 마모 및 파손에 영향을 미칠 수 있으므로, AGC 주파수 제어는 순간적인 무작위 변동에 대응하지 않아야 한다. 또한 AGC가 과도 작동 조건 하에서 조속기 응답과 충돌하면 안되므로, AGC 주파수 제어는 느리게 응답해야 한다. 이에, 장비 보호를 위해 AGC는 LPF 또는 ACE 처리 알고리즘을 통해 필터링되거나 지연되어야 하며, 조속기 응답과 협조해야 한다. AGC는 제어 매개변수를 조정함으로써 이러한 협조 동작을 수행할 수 있어야 하며, 본 발명에서 이러한 AGC의 요구 특성은 AGC 주파수 제어의 유연성(flexibility)으로 정의된다. 한편, ACE는 유틸리티나 제어 정책에 따라 다양한 방식으로 처리될 수 있다. 예를 들어, AGC 주파수 제어를 유연하게 운용하기 위해 데드밴드 필터(deadband filter)가 적용될 수 있다. (동적 데드밴드 필터에 대한 설명은 후술함)
이후, 동적 데드밴드 필터를 사용하여 조정된 ACE는 각 발전기에 요구되는 MW 전력을 분배할 수 있다. 여기에서, 조정된 ACE는 비례 성분(proportional component)과 적분 성분(integral component)으로부터 유도될 수 있다. 여기에서, ACE의 비례 성분은 ACEP이며 수학식 (1)을 통해 계산될 수 있다. ACE의 적분 성분은 ACEINT으로, 시간이 지남에 따라 시스템 주파수 편차를 누적하며, 아래 수학식 (2)를 통해 계산될 수 있다.
[수학식 (2)]
Figure 112021003955201-pat00002
ACEINTpre는 ACE 누적값(integrated value)의 이전 값이며, ACEINTpro는 ACE 누적값의 현재 값이다. AGC cycle은 ACE의 계산 시간(calculating time)으로, 예를 들어 2초로 설정될 수 있다.
ACE의 비례 성분은 각각의 램프율(ramping power factor, RPF)을 고려하여 각 발전기에 분배되며, ACE의 적분 성분은 각각의 발전단가(economic power factor, EPF)를 고려하여 분배된다. 각 발전기의 요구 MW 전력은 LPF를 통해 필터링될 수 있다.
AGC 신호는 경제 급전(economic dispatch, ED)과 희망 주파수를 유지하기 위해 각 발전기에 필요한 MW 전력을 포함하며, SCADA를 통해 발전기의 PLC로 기설정된 시간 단위(예: 4초)마다 전송될 수 있다. 여기에서, ED는 기설정된 시간 단위(예: 5분)마다 계산될 수 있다.
2.2. AGC 주파수 제어의 데드밴드 필터(Deadband Filter of AGC Frequency Control)
AGC 주파수 제어의 유연성은 데드밴드 필터를 이용해 구현될 수 있다. 데드밴드 필터의 주요 기능은 동적 데드 밴드(dynamic deadband)를 사용하여 ACE 활성화를 지연시키고, 전력계통의 주파수가 떨어질 때 시스템 작동 상태에 따라 다른 이득을 적용하여 그 양을 조절하는 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 데드밴드 필터를 설명하기 위한 참조도이다. 도 2를 참조하면, 동적 데드밴드 필터의 제어 모드는 계산된 ACE의 크기에 따라 데드밴드(D), 정상(N), 어시스트(A), 비상(E)으로 분류될 수 있다. 여기에서, 위의 범주 중 첫 번째 범주는 정적(static) 및 동적(dynamic) 데드밴드로 구성될 수 있다. 계산된 ACE 값이 증가함에 따라 제어 모드가 N, A, E 모드로 변경되며, 이에 따라 AGC 주파수 제어에 따른 발전기의 반응은 제어 이득의 크기가 ACE에 곱하며 증가함에 따라 증가된다. 제어 모드는 계산된 ACE의 양에 따라 단계별로 결정될 수 있다.
계산된 ACE가 정적 데드밴드보다 작으면 ACE가 활성화되지 않는다. 다만, 계산된 ACE가 정적 데드밴드를 초과하더라도 동적 데드밴드의 영향으로 ACE가 활성화되지 않는다. 이에, 정적 또는 동적 데드밴드의 이득은 ACE 값을 0으로 만든다.
주파수가 여전히 예상 주파수로 복구되지 않으면 동적 데드밴드는 정적 데드밴드에 근접하기 위해 감소하기 시작한다. ACE가 감소하는 동적 데드밴드를 초과할 경우, 제어 모드의 게인을 적용함으로써 활성화된다. 이 때, 제어 모드에 따라 이득이 다르게 적용될 수 있다. 주파수가 복구되고 ACE가 정적 데드밴드보다 작으면, 동적 데드밴드는 초기화되고 ACE는 비활성화된다.
2.3. 조속기 응답과 AGC의 협조(Coordination of Governor Response and AGC)
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 시스템의 보조 서비스(ancillary service)를 설명하기 위한 참조도이다.
도 3을 참조하면, 조속기 응답과 AGC 주파수 제어를 통합하여 얻어지는 주파수 조정 예비력(frequency regulation reserve)은, 정상 운전 상태를 위한 700 MW의 주파수 제어 예비력(frequency control reserve)과 과도 운전 상태를 위한 주파수 회복 예비력(frequency recovery reserve)으로 분류될 수 있다. 주파수 회복 예비력은 1000 MW의 1차 예비력(primary reserve)과, 1400 MW의 2차 예비력(secondary reserve),1400 MW의 3차 예비력(tertiary reserve)으로 세분될 수 있다.
예를 들어, 전력 시스템의 1차 예비력은 원자력 발전소를 제외한 발전기의 조속기에 의해 활성화될 수 있다. 전력 시스템에서 대규모 발전기가 주행할 경우 1000㎿로 확보된 1차 예비력을 10초 이내에 작동시켜 5분 이상 지속해야 주파수 감소가 유지될 수 있다. 이 경우 시스템 주파수는 59.7Hz의 주파수로 유지되며 1분 이내에 59.8Hz 이상의 주파수로 복원될 수 있다.
일반적으로 [AGC]라고 불리는 주파수 제어 예비력(frequency control reserve)은 시스템 주파수를 활성화하여 정상 작동 상태에서 부하 변동성을 매끄럽게 한다. 예를 들어, 700 MW의 주파수 제어 예비력은 5분 이내에 활성화하고 30분 이상 지속되어야 한다. 2차 예비력은 [AGC]라고도 불리지만 우발적인 경우에만 사용되며, 1차 예비력을 지원하는 기능을 수행할 수 있다. 2차 예비력은 10분이내에 작동해야 하며, 전력계통에 발전기 트립이 발생할 경우 30분 이상 지속되어야 한다.
3. AGC의 동적 시뮬레이션 모델(Dynamic Simulation Model of AGC)
전력 시스템의 분석에 일반적으로 사용되는 동적 모델 기반 시뮬레이션 프레임워크는 조속기 응답만을 기반으로 시뮬레이션 모델을 구현하기 때문에 AGC 주파수 제어를 포함하도록 조정된다. 일반적으로 전력 시스템의 데이터베이스가 PSS/E의 프레임워크에서 구현됨에 따라, AGC 주파수 제어를 구현하고 PSS/E를 이용한 동적 모델 기반 시뮬레이션에 대한 대응을 인터페이싱하기 위해 Python이 활용될 수 있다. 이에, 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델은 AGC 주파수 제어를 유연하게 구현하고 기존 전력 시스템 모델을 효과적으로 사용할 수 있다. 이하에서는, 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델의 세부사항을 AGC 작동을 구현하는 시스템 측면과 이를 동적 시뮬레이션에 연결하는 발전기 측면으로 나누어 설명한다.
3.1. AGC 주파수 제어를 위한 동적 시뮬레이션 모델
AGC는 주파수 편차(frequency deviations)에 기초한 발전 목표(generation targets)를 조정하여 전력 시스템 주파수를 제어하므로, 시뮬레이션 모델은 교란에 의한 요구 LFC(Load Frequency Control)의 양을 계산하여 각 발전기에 할당할 수 있어야 한다. AGC 주파수 제어의 동작 메커니즘은 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델의 유연성과 호환성을 위해 PSS/E의 API 프로그램인 Python으로 구현될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 모델 기반 AGC 주파수 제어를 위한 시뮬레이션 프레임워크를 설명하기 위한 참조도이다. 도 4를 참조하면, AGC 사이클마다 Python API는 PSS/E 프로그램을 호출하여 주어진 데이터를 이용해 전력 시스템에 대한 동적 시뮬레이션을 실행하고, 시뮬레이션 결과를 이용하여 AGC 주파수 제어를 수행할 수 있다. 이러한 프로세스를 반복함으로써, 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델은 전력 시스템의 동적 모델을 기반으로 AGC 주파수 제어를 시뮬레이션할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 AGC 프로세싱 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델은 AGC 주기마다 ACEP 및 ACEI를 계산(수학식 (1) 및 (2))한다. 이후, 계산된 ACEP 및 ACEI는 동적 데드밴드 필터에 의해 계통 상황에 따라 조정되며, 발전기의 증감발률(RPF) 및 발전 단가(EPF)에 따라 각 발전기에 대한 요구 응답(Regulationi)이 할당된다. 이후, 입력되는 경제 급전(ED)과 할당된 Regulationi를 기초로 AGC targeti가 도출(즉, 각 발전기의 증감발 능력과 경제 비용을 고려하여 AGC target 값이 할당)되며, 할당된 각 발전기의 AGC target 값을 기준으로 API를 통해 PSS/E 동적 모델의 설정치가 조정되고, PSS/E는 이를 반영하여 다음 계통 운영 조건에 대해 계산한다.
3.2. AGC 시뮬레이션을 위한 발전기의 모델링
기존 발전기 동적 모델은 발전기 자체의 동적 반응을 시뮬레이션하기 위해 구현된 것으로, 이러한 모델은 본 발명에 따른 시뮬레이션 프레임워크와 연계(AGC 명령의 수신 및 처리)되기 위해 수정될 필요가 있다. 운영 시스템에서 각 발전기는 PLC를 통해 AGC 신호를 수신한다. 여기에서, PLC의 역할은 조속기 응답과의 협조를 위해 AGC 목표를 조정하는 것이다. 예를 들어, 각 발전기의 조속기가 우발 상황에 의한 주파수 감소 직후에 전력 출력의 증가를 지시하지만, 현재 AGC 타겟이 AGC 업데이트 사이클로 인해 이전의 명령으로부터 변경되지 않은 경우를 가정한다. 이 때, 각 발전기는 기본 주파수 응답을 제공할 수 없다. 이에, PLC는 조속기가 교란에 응답할 때 AGC 목표를 조정하여 응답이 지속되도록 한다.
본 발명에 따른 시뮬레이션 프레임워크에서 PLC 기능은 기존 발전기의 동적 모델에서 구현될 수 있다. 주로 사용되는 발전기의 동적 모델로서 GGOV1, GAST, TGOV1 또는 IEEEG1를 예로 들 수 있다. 도 6 내지 9는 PLC 기능이 구현된 발전기 동적 모델을 설명하기 위한 참조도이다. 우선 도 6을 참조하면, GGOV1 모델에 PLC 기능(빨간색 원)이 구현될 수 있다. Python-API를 통해 GGOV1 모델의 Pmwset에 AGC 타겟을 전송하면, GGOV1 모델은 조속기 응답과 협조하여 AGC 주파수 제어에 반응한다.
나머지 모델의 경우, 도 7(IEEEG1), 도 8(TGOV1) 및 도 9(GAST)에 도시된 바와 같이, PSS/E 프로그램에서 조속기를 위한 표준 터빈 부하 컨트롤러 모델(standard turbine load controller model)인 LCFB1 모델이 추가됨으로써, AGC 명령을 조속기와 연결하기 위한 PLC 기능(빨간색 원)이 구현될 수 있다. 여기에서, 추가된 LCFB1 모델은 수신된 AGC 타겟과 발전기의 실제 전력 출력 간의 차이를 기초로 AGC 타겟을 수정한다. 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델은 수정된 AGC 타겟을 LCFB1 모델에서 조속기 모델에 출력 참조(output reference)로 공급함으로써, 장애가 구현된 직후 AGC 주파수 제어와 조속기 응답 사이의 협조를 위한 PLC 기능을 제공할 수 있다.
3. 본 발명의 구성
이하에서는, 상술한 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델이 구현된, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치 및 방법에 대하여 설명한다.
도 11은 본 발명에 따른 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다. 도 11을 참조하면, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치(100)는 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110) 및 AGC 프로세싱부(120)를 포함하여 구성될 수 있다.
전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110)은 전력 시스템에 관한 데이터를 입력받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행한다. 여기에서, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110)은 도 4에 도시된 Simulation of Power System Dynamics in PSS/E Program과 대응되는 구성이다.
AGC 프로세싱부(120)는 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110)로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력받고, 입력받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산한 후, 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델(200)에 제공한다. 여기에서, AGC 프로세싱부(120)는 도 4에 도시된 AGC Processing Alorithm과 대응되는 구성이며, 전력 시스템 동적 모델(200)은 도 4에 도시된 Power System Dynamic Models과 대응되는 구성이다.
일 실시예에서, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110) 및 AGC 프로세싱부(120)는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델(200)과 연동될 수 있다.
일 실시예에서, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델(110)은 상기 AGC 타겟값에 따라 조정된 전력 시스템 동적 모델(200)에 대한 다음 계통 운영 조건을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 AGC 프로세싱부(120)로 출력하는 과정을 기설정된 단위 시간마다 반복(도 5 참조)할 수 있다.
일 실시예에서, AGC 프로세싱부(120)는 입력받은 시스템 주파수를 기초로 발전기와 전력 시스템의 부하 간 불균형 지수를 나타내는 ACE(area control error)를 계산할 수 있다. 여기에서, AGC 프로세싱부(120)는 ACE의 비례 성분(ACEP)과 적분 성분(ACEI)을 각각 수학식(1) 및 (2)에 기초하여 계산할 수 있다.
일 실시예에서, AGC 프로세싱부(120)는 계산된 ACE를 기정의된 동적 데드밴드 필터(dynamic deadband filter)를 통해 필터링하여 조정할 수 있으며, 조정된 ACE에 기초하여 제어 모드를 결정하고, 결정된 제어 모드에 따른 제어 이득의 크기를 결정하여 ACE의 활성화 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, AGC 프로세싱부(120)는 조정된 ACEP 및 ACEI와 외부에서 입력되는 램프율(RPF) 및 발전 단가(EPF)를 기초로 각 발전기에 대한 요구 응답(Regulationi)을 할당하며, 외부에서 입력되는 경제 급전(ED)과 할당된 요구 응답(Regulationi)을 기초로 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산할 수 있다.
4. 결론
본 발명은 발전기의 조속기 응답까지 통합한 동적 모델 기반의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법에 관한 것이다. 상술한 바와 같이, 본 발명은 AGC 주파수 제어와 조속기 응답을 모두 고려한 시뮬레이션이 가능하다. 도 10은 본 발명에 따른 시뮬레이션 모델에 의한 시뮬레이션 결과의 예시이다. 도 10을 참조하면, 본 발명에 따르면 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어에 대한 해석이 모두 가능하며, 이에 발전기의 조속기 응답과 AGC 주파수 제어 간의 협조 제어를 검토하여 전력계통의 주파수 안정성을 향상을 위한 주파수 제어 전략을 수립할 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
100 : 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치
110 : 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델
120 : AGC 프로세싱부
200 : 전력 시스템 동적 모델

Claims (9)

  1. 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치에 있어서,
    전력 시스템 데이터와 AGC 주파수 제어에 참여하는 발전기들의 데이터를 입력 받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하는, 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델; 및
    상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력받고, 입력받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산한 후, 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는, AGC 프로세싱부;를 포함하며,
    상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, 상기 전력 시스템 동적 모델과 연동되며,
    상기 AGC 프로세싱부는
    상기 입력받은 시스템 주파수를 기초로 발전기와 전력 시스템의 부하 간 불균형 지수를 나타내는 ACE(area control error)를 계산한 후 기정의된 동적 데드밴드 필터(dynamic deadband filter)를 통해 필터링하여 조정하고, 조정된 ACEP 및 ACEI와 외부에서 입력되는 램프율(RPF) 및 발전 단가(EPF)를 기초로 각 발전기에 대한 요구 응답(Regulationi)을 할당하며, 외부에서 입력되는 경제 급전(ED)과 할당된 요구 응답(Regulationi)을 기초로 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델은,
    상기 AGC 타겟값에 따라 조정된 전력 시스템 동적 모델에 대한 다음 계통 운영 조건을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 상기 AGC 프로세싱부로 출력하는 과정을 기설정된 단위 시간마다 반복하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 AGC 프로세싱부는
    상기 ACE의 비례 성분(ACEP)과 적분 성분(ACEI)을 기정의된 각 수학식에 기초하여 계산하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치.
  5. 삭제
  6. 제4항에 있어서, 상기 AGC 프로세싱부는
    상기 조정된 ACE에 기초하여 제어 모드를 결정하고, 결정된 제어 모드에 따른 제어 이득의 크기를 결정하여 ACE의 활성화 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치.
  7. 삭제
  8. 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부를 포함하여 구성되는 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 장치에서 수행되는, 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법에 있어서,
    상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델이, 전력 시스템 데이터와 AGC 주파수 제어에 참여하는 발전기들의 데이터를 입력 받아 입력된 데이터에 기초하여 전력 시스템의 계통 운영 조건에 대한 시뮬레이션을 수행하는 단계;
    상기 AGC 프로세싱부가, 상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델로부터 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 입력받는 단계;
    상기 AGC 프로세싱부가, 상기 입력받은 시스템 주파수에 기초하여 기정의된 AGC 프로세싱 알고리즘에 따라 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산하는 단계; 및
    상기 AGC 프로세싱부가, 상기 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델 및 AGC 프로세싱부는 PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python으로 구현되어, 상기 전력 시스템 동적 모델과 연동되며,
    상기 AGC 프로세싱부는
    상기 입력받은 시스템 주파수를 기초로 발전기와 전력 시스템의 부하 간 불균형 지수를 나타내는 ACE(area control error)를 계산한 후 기정의된 동적 데드밴드 필터(dynamic deadband filter)를 통해 필터링하여 조정하고, 조정된 ACEP 및 ACEI와 외부에서 입력되는 램프율(RPF) 및 발전 단가(EPF)를 기초로 각 발전기에 대한 요구 응답(Regulationi)을 할당하며, 외부에서 입력되는 경제 급전(ED)과 할당된 요구 응답(Regulationi)을 기초로 각 발전기에 대한 AGC 타겟값을 계산하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법은
    상기 계산된 AGC 타겟값을 PSS/E로 구현된 전력 시스템 동적 모델에 제공하는 단계; 이후
    상기 전력 시스템 동적 시뮬레이션 모델이, 상기 AGC 타겟값에 따라 조정된 전력 시스템 동적 모델에 대한 다음 계통 운영 조건을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과인 시스템 주파수를 상기 AGC 프로세싱부로 출력하는 과정을 기설정된 단위 시간마다 반복하는 것을 특징으로 하는,
    전력 계통의 AGC 주파수 제어 시뮬레이션 방법.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101830582B1 (ko) * 2017-07-31 2018-02-21 전북대학교산학협력단 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100543543B1 (ko) 2003-10-30 2006-01-20 한국전력공사 전력계통 고장복구 교육훈련 알고리즘이 적용된 교육훈련시스템의 운용방법
KR101420234B1 (ko) * 2012-11-26 2014-08-21 한국전기연구원 에너지 저장장치에 누적된 에너지를 주기적으로 해소하는 자동발전제어 신호의 생성 방법 및 이를 이용한 계통운영시스템
KR101545143B1 (ko) * 2013-11-22 2015-08-19 한국전기연구원 송전 한계를 고려한 자동 발전 제어 방법
KR102225611B1 (ko) * 2019-06-18 2021-03-12 연세대학교 산학협력단 주파수 안정도 향상을 위한 재생에너지 발전기의 제어 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101830582B1 (ko) * 2017-07-31 2018-02-21 전북대학교산학협력단 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램

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