KR102657277B1 - 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법 - Google Patents

초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법 Download PDF

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Abstract

초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법이 개시된다. 본 발명의 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법은 식별부가 초전도케이블이 도입될 수 있는 후보 위치에 대한 수요를 예측하고 식별하는 단계; 시스템 분석부가 상기 식별부에 의해 식별된 상기 후보 위치에 대한 시스템 분석을 통해 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계; 및 최적해 도출부가 상기 시스템 분석부의 분석 결과에 따른 후보선로의 HTS 케이블 유형과 시스템 제약 후보로부터, 설치될 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DERIVATING NEW EXPANSION OPTIMIZATION OF SUPERCONDUCTING CABLE}
본 발명은 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 Three-Stage TEP(Transmission Expansion Planning) 프레임워크 알고리즘으로 초전도 케이블을 TEP 문제의 최적화에 미치는 영향을 분석하여 최적해(Optimum)를 도출하는, 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법에 관한 것이다.
초전도는 저항이 ‘0’인 초전도체를 사용하여 저손실 대용량 친환경 송전이 가능한 기술이다. 초전도는 기존 케이블 대비 손실 1/2배, 송전용량 6배의 장점을 가지고, 기존의 송전케이블에 비해 전력손실(1/20배)과 선로 건설비용을 대폭 저감할 수 있으며, 전력계통 신뢰도 향상에도 기여할 수 있다. 이에, 초전도케이블 및 초전도한류기에 대한 기술 개발이 이루어지고 있다.
초전도체를 전력분야에 응용한 초전도케이블은 대용량, 저손실, 저전압송전, 케이블의 소형화, 장거리 송전가능 등의 장점을 가지고 있으며 그 활용가치는 매우 높다. 특히 부하밀도가 빠르게 증가하는 광역도시 (Metropolitan city)에서는 부하증가에 대응하여 대용량 송전선로로 대체하여야 하지만 대용량 송전선로의 건설은 대도심 지하 공간 제약과 같은 많은 과제에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 덕트의 한정된 공간에 설치할 수 있을 뿐만 아니라 충분히 대용량을 갖는 고온 초전도 케이블 (High-Temperature Superconducting Cable, HTS cable)에 상당한 관심이 기울여졌다.
그러나 계통증대로 인한 고장용량 초과에 대한 고려는 반드시 필요하며 이러한 점에서, 초전도 케이블은 낮은 임피던스로 인해 전력 시스템의 고장전류 레벨을 더 증가시키는 데 기여하기 때문에 단락 레벨의 마진이 불충분한 시스템에 대해서는 초전도 케이블 활용에 한계가 있다.
이러한 문제와 관련해서 한류기능이 내장된 초전도 케이블(Fault Current Limiting HTS cable, FCL-HTS cable)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 케이블은 타당성 조사를 수행하기 위해 처음 제안되었으며 실계통 적용에 대한 기술적 타당성은 여러 프로젝트에서 검증되었다. 많은 연구 결과, FCL-HTS 케이블이 전력 용량 및 고장 전류 보호뿐만 아니라 전력 시스템의 보안 및 신뢰성을 향상시킨다는 것을 보여주고 있다.
이에, FCL-HTS 케이블이 실계통 적용에 한발 나아가고 있음에도 불구하고 종류별 초전도케이블 건설 및 이와 관련한 전력계통 설계 및 계획(Power System Design and Transmission Expansion Planning, TEP)에 대한 연구는 거의 진행되지 않고 있는 실정이다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 10-2012-0071915호(2012.07.03)의 '초전도케이블 분포정수회로 해석모델 설계장치 및 설계방법'에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 Three-Stage TEP(Transmission Expansion Planning) 프레임워크 알고리즘으로 초전도 케이블을 TEP 문제의 최적화에 미치는 영향을 분석하여 최적해(Optimum)를 도출하는, 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법은 식별부가 초전도케이블이 도입될 수 있는 후보 위치에 대한 수요를 예측하고 식별하는 단계; 시스템 분석부가 상기 식별부에 의해 식별된 상기 후보 위치에 대한 시스템 분석을 통해 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계; 및 최적해 도출부가 상기 시스템 분석부의 분석 결과에 따른 후보선로의 HTS 케이블 유형과 시스템 제약 후보로부터, 설치될 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 후보 위치에 대한 수요를 예측하고 식별하는 단계에서, 상기 식별부는 기 설정된 후보 신증설 위치를 선택하는 기준에 따라 상기 후보 설치를 식별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 후보 신증설 위치를 선택하기 위한 기준은 두 모선의 전압 레벨, 상기 초전도케이블의 길이, 및 상기 초전도케이블의 수전단 전압과 무효전력량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계에서, 상기 시스템 분석부는 두 모선을 연결하는 선로에서의 고장 전류를 계산하고, 상기 고장 전류가 제약 조건을 만족하는 가공송전선로의 후보선로들을 시스템 제약 후보 라인으로 정의하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계에서, 상기 시스템 분석부는 고장 위치에서 테브난 등가 회로를 이용하여 상기 고장 전류를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 고장 전류는 기 설정된 암페어 차단 용량보다 작거나 같은 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 암페어 차단 용량은 시스템 전류를 제어하기 위한 고속 제어 회로 차단기가 고장없이 동작할 수 있는 최대 고장 전류인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서, 상기 최적해 도출부는 인덱스, 설정값, 파라미터, 및 변수 중 적어도 하나를 이용하여 상기 최적해를 도출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서, 상기 최적해 도출부는 제약조건으로 신규건설 선로와 HTS 케이블의 생산 비용과 건설 비용을 포함하는 총 운영비용, 후보선로의 선택, Plain-HTS 케이블과 FCL-HTS 케이블을 동시에 설치할 수 없는 제약 조건, 초전도케이블 유형에 따른 신규 가공송전선로, 각 모선에서의 전력, 발전기의 출력 한계, 기 설치된 송전선로의 전력조류, 새로이 건설된 가공송전선로와 초전도케이블의 전력 조류, 및 전력조류 한계를 도출하고, 상기 제약조건을 토대로 상기 최적해를 도출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서, 상기 최적해 도출부는 상기 새로이 건설된 가공송전선로와 초전도케이블의 전력 조류를 big-M 방법을 사용하여 도출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법은 Three-Stage TEP(Transmission Expansion Planning) 프레임워크 알고리즘으로 초전도 케이블을 TEP 문제의 최적화에 미치는 영향을 분석하여 최적해(Optimum)를 도출한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법은 태양광, 풍력 등 신재생에너지와 같은 시스템의 불확실성을 다루기 위한 확률론적 문제(stochastic problems)와 같은 비교적 복잡한 TEP 문제로 쉽게 확장될 수 있으며, 대규모 전원 네트워크를 위한 TEP에도 쉽게 적용될 수 있으므로, 계통 계획뿐만 아니라 계통 해석에서의 활용도가 매우 높다.
도 1 은 정상시와 고장시의 FCL-HTS 초전도케이블 동작 원리를 도시한 도면이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 장치의 블럭 구성도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법의 순서도이다.
도 4 는 IEEE 39-Bus Test System을 도시한 도면이다.
도 5 는 발전기 유형별 발전 용량을 비교한 도면이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야할 것이다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
도 1 은 정상시와 고장시의 FCL-HTS 초전도케이블 동작 원리를 도시한 도면이고, 도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 장치의 블럭 구성도이며, 도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법의 순서도이며, 도 4 는 IEEE 39-Bus Test System을 도시한 도면이며, 도 5 는 발전기 유형별 발전 용량을 비교한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법은 TEP 문제의 최적화에 미치는 영향을 분석하고 최적해(Optimum)를 구한다. 해당 전력계의 시스템 상태 예를 들어, 최대고장전류, 차단기 용량, 전압범위, 전력조류, 위상각에 따라서 수백에서 수천가지의 경우의 수가 도출되고 이를 통해서 모든 주어진 제약조건(Constraints)을 고려하여 최적화된 조건을 도출할 수 있다.
본 실시예에서는 Three-Stage TEP 프레임워크 알고리즘을 설계하고 고안된 알고리즘의 유효성 평가를 위해 시뮬레이션 테스트 셋업을 통해서 검증을 수행하고, 최적화(Optimization) 문제는 big-M 방법을 사용하는 Mixed Integer Linear Program(MILP)으로 수학적 공식화를 수행한다.
도 1 의 (a)를 참조하면, 정상상태(superconducting mode)에서는 4싸이클(cycle) 내에 트립할 수 있는 고속 제어 회로 차단기(S)는 닫혀있고 시스템 전류의 대부분은 실선으로 표시된 바와 같이 복합 테이프의 고온 초전도 선재(Zsc)를 통해서만 흐르게 되어 액체 질소 상태에서 초전도 상태를 유지하게 된다.
고장 상태의 첫 번째 단계는 도 1 의 (a)에 파선으로 도시된다. 고장이 발생하면 고장전류는 최초 고온 초전도 선재(Zsc)만을 지나게 된다. 그러나 일정시간이 경과하여 고온 초전도 선재(Zsc)에 ??치가 일어난 후, 고속 제어 회로 차단기(S)가 열리기 전에 전류는 안정기(Stabilizer)로도 흐르게 된다.
고장 상태의 두 번째 단계에서 고속 제어 회로 차단기(S)는 도 1 의 (b)에 도시된 바와 같이 특정 지점 t1+Δt에서 트립된다. Δt의 값은 초전도 케이블과 바이패스(Bypass) 라인 사이의 임피던스의 크기 및 초전도 케이블의 구조, 급냉 특성, 안정기(stabilizer)의 직경 및 작동 압력과 같은 몇 가지 요인에 의해 결정된다. 동시에, 고장 전류는 바이패스 임피던스(Zb)를 통해 흐르므로 남은 고장 전류가 제한된다.
궁극적으로, FCL-HTS 케이블 시스템은 케이블의 온도 증가 그에 따른 초전도 ??치 및 고장 전류 흐름을 줄이는 데 도움이 된다.
도 2 를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 장치는 식별부(10), 시스템 분석부(20), 및 최적해 도출부(30)를 포함한다.
식별부(10), 시스템 분석부(20) 및 최적해 도출부(30)는 각각이 Three-Stage TEP(Transmission Expansion Planning) 프레임워크 알고리즘을 토대로 동작하며, 초전도 케이블을 TEP 문제의 최적화에 미치는 영향을 분석하고 최적해를 도출한다.
도 3 에는 TEP 방법의 3 단계 프레임워크가 도시된다. 제안된 계통계획 가이드라인은 초전도 케이블 신증설시 고려해야하는 많은 제약조건(부하, 송수전단 위상각, 송수전단 전압, 전력조류, 선로용량, 고장전류 등)하에서 초전도케이블 설치를 결정하기 위한 최적해를 도출하는 알고리즘으로 매우 중요한 과정이다.
초전도케이블의 유형, 신증설 장소 외에도 주어진 전력시스템의 조건에 따라서 예를 들면 고장용량 및 전력조류의 제약 등, 다른 위치에 여러 개의 새로운 가공송전선로가 설치될 수 있는 조건 역시도 고려하고 있다. 이를 통해 단순히 초전도케이블뿐만 아니라 일반 가공송전선로의 계통계획수립 역시도 다각적으로 검토될 수 있는 알고리즘이다. 그러므로 본 실시예를 통해서 초전도케이블의 유형 외에도 가공 송전선로의 증설 여부 역시 판단하게 되어 초전도케이블과 이와 관련된 가공송전선로의 설치 여부 및 대상선로 등을 선정하기 위한 최적해를 구할 수 있다.
도 2 및 도 3 을 참조하면, 식별부(10)는 고온초전도 케이블의 잠재적인 후보 설치 위치를 정의(S10)하는 것으로써, 초전도케이블이 도입될 수 있는 후보 위치에 대한 수요 예측 및 식별을 수행하게 된다.
이 경우, 수요 분석은 과거의 동시와 비동시 피크 수요, 및 전력 판매 예측을 기반으로 수행되며 다음 단계는 특정 지역에서 증가하는 수요를 충족시키기 위해 초전도케이블을 설치할 위치를 결정하게 되며 후보 신증설 위치를 선택하기 위해 다음 기준을 고려해서 선정하게 된다.
후보 신증설 위치를 선택하기 위한 기준으로는 연결된 두 모선의 전압 레벨을 동일하고, 초전도케이블의 길이는 경제성을 고려하여 설정길이, 예컨데 10km 이내이며, 고캐패시턴스와 저저항을 고려한 수전단 전압(VR) 및 필요한 무효전력량(QR)을 고려하는 것이 포함될 수 있다.
수전단 전압(VR)과 무효전력량(QR)은 아래의 수식을 통해 결정될 수 있다.
시스템 분석부(20)는 식별부(10)에 의해 식별된 후보 위치에 대한 시스템 분석을 통해 전력 시스템의 신뢰성(Reliability) 및 적정성(Adequacy)을 분석한다(S20). 시스템 단계에서 계통의 안정도 및 신뢰성 문제를 야기할 수 있는 송전선로 신증설 후보들은 최적해 도출부(30)에서 최적화 문제에 대한 후보 목록(Candidate lists)에서 확인되어 삭제된다. 그러나 최적해 도출부(30)는 고장 전류 레벨을 재검사하여 고장전류가 과도하게 상승할 수 있는 계통계획 옵션에 대해서는 선로 후보에서 제외시킨다.
시스템 분석부(20)는 두 모선을 연결하는 선로에서 고장이 발생하면 고장위치에서의 테브난(Thevenin) 등가 임피던스()가 모선에서 고장전류를 계산하는데 필요한 유일한 요소가 되고, 따라서 고장 위치에서의 고장 전류()는 고장 모선의 고장 전 모선전압()을 아래의 수식 1과 같이 계산된다.
(1)
상기한 수식 1을 통해 계산된 모든 모선에서의 고장 전류는 고속 제어 회로 차단기(S)의 고장없이 동작할 수 있는 최대 고장 전류인 암페어 차단 용량(AIC)보다 작거나 같아야 하며, 따라서 이러한 기준은 다음과 같이 충족되어야 한다.
(2)
시스템 분석부(20)는 상기한 바와 같이 고장 전류를 계산하면, 제약 조건을 만족하는 가공송전선로의 후보선로들을 시스템 제약 후보 라인들(system-constrained candidate lines)로 정의한다.
최적해 도출부(30)는 시스템 분석부(20)에 의해 결정된 후보 선로를 통해 최적해를 도출한다(S30).
최적해 도출부(30)는 시스템 분석부(20)의 분석 결과에 따른 후보선로의 HTS 케이블 유형과 시스템 제약 후보(System constrained candidate)로부터 설치될 가공송전선로의 최적해, 즉 최적 조합을 도출하게 된다. 인덱스들(Indices), 설정값(Sets), 파라미터들(Parameters), 및 변수(Variables)을 포함한 최적화 문제에 대한 알고리즘은 다음과 같이 구성된다.
목적 함수는 수식 3과 같다. 목적 함수는 신규건설 선로와 HTS 케이블의 생산 비용과 건설 비용을 포함하는 총 운영비용을 최소화하기 위해 정의된다.
후보 선로의 선택은 수식 4a 내지 4d와 같이 이진 변수(Binary variables)를 사용하여 나타낼 수 있으며 후보 선로가 선택되는 경우는 1로 나타내고 그렇지 않은 경우는 0으로 나타낸다.
제약조건은 수식 5와 같으며, 물리적 제약으로 인해 Plain-HTS 케이블과 FCL-HTS 케이블을 동시에 설치할 수 없는 조건을 나타낸다.
시스템에 증설될 수 있는 신규 가공송전선로는 수식 6a 내지 수식 6b와 같이 건설된 초전도케이블 유형에 따라 다르게 된다.
각 모선에서의 전력식은 수식 7과 같이 나타내어진다.
발전기의 출력 한계는 수식 8과 같이 나타내어진다.
수식 9에 나타난 제약 조건은 t기간 동안 기 설치된 송전선로의 전력조류이며, DC 전력 조류 방정식으로 나타내어진다.
새로이 건설된 가공송전선로와 초전도케이블의 전력 조류는 설비 조건에 의해, 즉 설치 상태에 의해 결정되기 때문에, 수식 10a와 10b, 수식 11a와 수식 11b, 수식 12a와 수식 12b, 및 수식 13a와 수식 13b에 나타낸 바와 같이, 새로운 전력 조류를 나타내기 위해 big-M 방법이 사용된다.
마지막으로, 전력조류 한계는 수식 14a 내지 수식 14e와 같다.
참고로 본 실시예에 따른 Three-Stage TEP(Transmission Expansion Planning) 프레임워크의 경우 목적함수 및 제약조건 등 주어진 시스템의 조건에 맞게 변경하면 어떤 상황에서도 활용 가능하도록 확장성이 고려되어 설계될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법의 성능은 도 4 에 도시된 성능은 IEEE 39-Bus Test System을 통한 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
전력 계통의 발전기 정수 데이터는 표 1에 제시되어 있고, 고장 조건에서의 선로정수 및 케이블의 용량은 표 2에 나타나있다. 정상 조건에서 HTS 케이블 정수는 R = 00001Ω/km, L = 015mH/km 및 C = 150nF/km로 설정된다.
상기한 선로 정수의 경우 해당 케이블에 설정된 정보이다.
시스템 분석부(20)의 시스템 분석을 위해 상정한 고장은 가장 가혹한 조건인 3상 단락고장이 발생한다고 가정하였고, 시스템 분석은 시스템의 모든 회선에 대해서 수행하였다. 아래의 표 1은 발전기 정수 데이터이고, 표 2 는 초전도 케이블 선로 정수이다.
PSS/E 소프트웨어는 시스템 분석부(20)의 시스템 분석 단계에서 단락 수준 분석을 수행하는 데 사용되었고, 식별부(10)의 식별단계 및 최적화 도출부의 최적화 도출 단계에서는 230GHz 인텔 ® 코어 i5 CPU가 장착된 PC에서 최적화 프로그램인 GAMS/Gurobi 소프트웨어를 사용하였다. Dual gap은 01 %로 설정되었다.
아래의 표 3 은 상정고장을 고려한 Feasibility Test 결과이다.
표 3의 마지막 행은 각각의 경우에 시스템 기준을 충족시키는 TEP에 대한 시스템 제약 가공송전선로를 요약한 것이다. 총 35개 및 54개의 후보 선로가 결정되었고 이 후보선로는 각각의 초전도케이블의 모든 제약조건을 충족하게 된다.
FCL-HTS 경우에만 구축할 수 있는 가공송전선로는 도 4에서 점선으로 표시되어있으며 표 3에서 명확히 알 수 있듯이, FCL-HTS의 경우에는 더 많은 후보 선로가 고장전류 제약조건을 만족하게 됨을 볼 수 있다.
아래의 표 4 는 8번 가공송전선로 증설한 경우의 시스템 해석이다. 표 4는 8번 가공송전선로를 증설할 경우의 시스템 분석 결과를 보여주고 있다. 본 케이스는 초전도케이블을 신규 설치시 Plain-HTS의 경우 시스템 고장용량 초과로 인한 신뢰도 문제가 야기될 수 있음을 보여준다. 이 경우 Bus 20에서 3상 단락 고장이 발생하면 고장 전류는 5341kA임을 보여 주는 반면 FCL-HTS의 경우 4622kA로 이는 차단기 용량 제약 조건을 충족하게 되어 본 실시예를 통해서 계통계획 수립시 자동적으로 최적해를 선정하게 된다.
다음의 시뮬레이션을 통한 효과 분석 결과이다.
최적의 계통계획 수립 결과와 Plain-HTS 케이블이 설치된 경우를 비교하기 위해 Plain-HTS 케이블이 시스템에 구축되도록 미리 결정된 최적화 즉, Xsp가 1로 설정된 최적화를 반복했다. 최적 Case 및 Plain-HTS 설치 사례는 각각 Case A 및 Case B로 표시된다. Case B에서는 증설할 가공송전선로의 수와 설치비용이 줄었음에도 불구하고 그 비용보다 생산비용의 증가가 휠씬 크다는 것을 알 수 있다. 결국 본 실시예의 TEP 프레임워크 알고리즘을 통해서 주어진 모든 제약조건을 고려해야 최적의 해를 찾아줌을 보여준다. 표 5 는 Case A의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 표 6 은Case B의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 5 에는 발전기 유형별 발전 용량의 비교 결과가 도시된다. 표 1에서 알 수 있듯이 G1과 G3은 기저부하 발전기이며 중간부하 발전기이다. 시뮬레이션 전체기간에서 기저부하발전기의 총 발전량은 Case B에서 감소했다. 반대로 상대적으로 운영비용이 높은 피크부하 발전기인 G3의 발전양은 522%에서 986%로 증가했다. 결국 Case A에서의 최적값 도출은 알고리즘을 통해서 각 송전선로의 용량 등 각종 제약조건을 고려하여 최적의 전력계통 설계에 기인한다. 뿐만 아니라 목적함수인 총 운영비용의 해의 경우, Case A의 경우 총 운영비용이 $70963M임에 비해 Case B의 경우 $71990M으로 최적해(CaseA)의 경우 훨씬 경제적인 초전도 케이블 및 가공송전선로를 결정함으로써 주어진 조건에서 최적해를 구할 수 있게 되었다.
마지막으로, TEP 최적화 문제를 해결하는 데 필요한 계산 시간은 표 7 에 나타난다. 표 7 은 계산시간 비교(Comparison of computational time)가 나타내어진다. 표 7 을 참조하면, 기존에 사용하고 있는 MINLP에 비해 최적화해를 찾는 시간은 현저하게 줄었으며 이는 Case A와 Case B에서 모두 적용된다. 전력계통계획 설계의 문제를 big-M 방법을 적용하여 MILP의 형태로 알고리즘을 구성하였기 때문에 단시간에 복잡한 비선형문제를 풀 수 있게 되었다.
본 실시예의 경우, Stage 별로 각각 수행하는 임무를 나누고 초전도케이블의 종류에 따라 세분화되어 있는 장점으로 목적 함수 및 제약 조건은 TEP 문제의 목적에 따라 어떤 형태로든 손쉽게 변형 및 확장이 가능하다. 상기한 바와 같이 본 알고리즘에서는 대규모 문제에 대한 적용 가능성을 높이기 위해 big-M 방법을 사용하여 MILP 형태로 TEP 문제를 공식화하였다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
10: 식별부
20: 시스템 분석부
30: 최적해 도출부

Claims (10)

  1. 식별부가 초전도케이블이 도입될 수 있는 후보 위치에 대한 수요를 예측하고 식별하는 단계;
    시스템 분석부가 상기 식별부에 의해 식별된 상기 후보 위치에 대한 시스템 분석을 통해 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계; 및
    최적해 도출부가 상기 시스템 분석부의 분석 결과에 따른 후보선로의 HTS 케이블 유형과 시스템 제약 후보로부터, 설치될 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계를 포함하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 후보 위치에 대한 수요를 예측하고 식별하는 단계에서,
    상기 식별부는 기 설정된 후보 신증설 위치를 선택하는 기준에 따라 상기 후보 설치를 식별하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 후보 신증설 위치를 선택하기 위한 기준은 두 모선의 전압 레벨, 상기 초전도케이블의 길이, 및 상기 초전도케이블의 수전단 전압과 무효전력량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계에서,
    상기 시스템 분석부는 두 모선을 연결하는 선로에서의 고장 전류를 계산하고, 상기 고장 전류가 제약 조건을 만족하는 가공송전선로의 후보선로들을 시스템 제약 후보 라인으로 정의하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 전력 시스템의 신뢰성 및 적정성을 분석하는 단계에서,
    상기 시스템 분석부는 고장 위치에서 테브난 등가 회로를 이용하여 상기 고장 전류를 계산하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 고장 전류는
    기 설정된 암페어 차단 용량보다 작거나 같은 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 암페어 차단 용량은
    시스템 전류를 제어하기 위한 고속 제어 회로 차단기가 고장없이 동작할 수 있는 최대 고장 전류인 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서,
    상기 최적해 도출부는 인덱스, 설정값, 파라미터, 및 변수 중 적어도 하나를 이용하여 상기 최적해를 도출하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서,
    상기 최적해 도출부는 제약조건으로 신규건설 선로와 HTS 케이블의 생산 비용과 건설 비용을 포함하는 총 운영비용, 후보선로의 선택, Plain-HTS 케이블과 FCL-HTS 케이블을 동시에 설치할 수 없는 제약 조건, 초전도케이블 유형에 따른 신규 가공송전선로, 각 모선에서의 전력, 발전기의 출력 한계, 기 설치된 송전선로의 전력조류, 새로이 건설된 가공송전선로와 초전도케이블의 전력 조류, 및 전력조류 한계를 도출하고, 상기 제약조건을 토대로 상기 최적해를 도출하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 가공송전선로의 최적해를 도출하는 단계에서,
    상기 최적해 도출부는 상기 새로이 건설된 가공송전선로와 초전도케이블의 전력 조류를 big-M 방법을 사용하여 도출하는 것을 특징으로 하는 초전도케이블 신증설 최적해 도출 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4399770B2 (ja) * 2003-09-19 2010-01-20 住友電気工業株式会社 超電導ケーブルの運転方法および超電導ケーブルシステム
KR20110077365A (ko) * 2009-12-30 2011-07-07 한국전기연구원 Ｅｍｔｄｃ를 이용한 한류형 초전도 케이블 설계방법
JP5807849B2 (ja) * 2014-03-13 2015-11-10 住友電気工業株式会社 超電導ケーブルの中間接続部材及び超電導ケーブルの中間接続構造

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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