KR20090055061A - 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법 - Google Patents
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Abstract
관성정수의 분류 및 통합 모델링, 발전기시험시 추가적으로 계통접속점에 측정장비를 부가하여 인위적인 외란 시험을 수행하여 풍력발전단지 모델링이 가능하고 지속적으로 측정장비를 운용하여 모델링 검증에 대한 정확도를 높이는 방법으로 경제적이고 효율적인 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법이 제공된다.풍력 발전 단지를 시험한다. 인위적인 외란을 발생하여 표준적인 풍력발전기에 대해 사이트 시험을 수행한다. 관성 정수를 특성별로 나누어 통합하는 모델링 및 모델 정수 유도를 수행한다. 상기 풍력발전단지의 계통 접속점에 측정 장비를 지속적으로 설치하여 유효한 데이터 및 응답 결과를 얻어 검증한다.
풍력 발전 단지, 파라미터 시험
Description
본 발명은 풍력발전단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 관성정수의 분류 및 통합 모델링, 발전기시험시 추가적으로 계통접속점에 측정장비를 부가하여 인위적인 외란 시험을 수행하여 풍력발전단지 모델링이 가능하고 지속적으로 측정장비를 운용하여 모델링 검증에 대한 정확도를 높이는 방법으로 경제적이고 효율적인 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법에 관한 것이다.
발전기 한대에 대하여 정상상태 V-Curve 시험, 무부하 포화곡선 시험, AVR Step 시험, PSS 응동시험, 부하 차단 시험 등으로 모델링과 모델 정수를 유도하는 과정을 거치지만 이를 풍력 발전 단지에 적용하기 어려운 문제가 있다.
종래 기술의 문제점은 다음과 같다.
첫째, 한 대의 풍력발전기 시험을 통하여 scale factor를 적용하여 실제 풍력발전단지 모델링을 하는 것은 대단히 어려운 일이다.
둘째, 종래의 시험방법은 풍력발전기를 한 대 시험하는 경우로 한정되어 있 어 풍력발전단지 모델링 적용에 어려움이 있다.
셋째, 풍력발전단지가 설치된 지리적인 특성이나 바람의 영향, 발전기 특성이 약간씩 상이한 경우에 대하여 정확한 모델링 및 검증이 어렵다.
넷째, 향후 전력거래소에서 주기적인 검증데이터 제출 요구에 대해 추가적인 시험비용과 시험으로 인한 발전기 정지 등 경제적으로 불리하다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 관성정수의 분류 및 통합 모델링, 발전기시험시 추가적으로 계통접속점에 측정장비를 부가하여 인위적인 외란 시험을 수행하여 풍력발전단지 모델링이 가능하고 지속적으로 측정장비를 운용하여 모델링 검증에 대한 정확도를 높이는 방법으로 경제적이고 효율적인 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법은 (i) 풍력 발전 단지를 시험하는 단계; (ii) 인위적인 외란을 발생하여 표준적인 풍력발전기에 대해 사이트 시험을 수행하는 단계; (iii) 관성정수를 특성별로 나누어 통합하는 모델링 및 모델 정수 유도를 수행하는 단계; 및 (iv) 상기 풍력발전단지의 계통 접속점에 측정 장비를 지속적으로 설치하여 유효한 데이터 및 응답 결과를 얻어 검증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
단계 (i)에서, 풍력발전기 한 대를 시험하는 경우와 병행하여 계통접속점에 측정장비를 추가하여 시험하는 것이 바람직하다. 단계 (ii)는 계통에 영향을 미치지 않으면서 수행되고, 계통접속점의 변압기 탭 절환, 선로 개방, 커패시터 뱅크스 스위칭, 인근 발전소 병해의 방법이 적용되며, 외란의 신호범위는 전압변동 2%이상, 무효전력 정격의 10%이상으로 발전기-여자기 모델링을 수행하며, 0.05Hz이상의 주파수 변동을 이용하여 조속기-터빈 모델링을 수행하는 것이 더욱 바람직하다.
더욱 바람직하게는, 단계 (iii)는 N(N은 양의 정수)개의 풍력발전기 관성정수를 속응형, 표준형, 지연형의 세가지로 분류하여 통합하는 모델링 단계; 및 표준형에 대해 상하 10%이내에서 분류하여 최적화하는 단계를 포함한다. 또한, 단계 (iv)에서, 계통 접속점에 외란이 발생한 경우 이벤트 저장 및 통보기능을 가진 측정장비를 지속적으로 설치하여 유효한 데이터 및 응답 결과를 얻어 검증한다.
본 발명의 효과는 아래와 같다.
첫째, 한 대의 풍력발전기 시험을 통하여 scale factor를 적용하여 실제 풍력발전단지 모델링을 하는 것은 대단히 어려운 일이나 본 알고리즘을 적용하면 손쉽게 모델링이 가능하다.
둘째, 풍력발전기를 한 대 시험하는 경우와 병행하여 계통외란을 발생시켜 보다 쉽게 풍력발전단지 모델링을 할 수 있다.
셋째, 지리적인 특성이나 발전기 특성이 약간씩 상이한 경우에 대하여서도 가중치 계수를 적용하여 정확한 모델링 및 검증이 가능하다.
넷째, 지속적인 외란 모니터링을 통해 정확도 높은 모델링 및 검증이 가능하다.
다섯째, 향후 주기적인 검증데이터 제출 요구에 대해 추가적인 시험비용이나 시험으로 인한 발전기 정지가 필요없어 경제적이다. .
이하, 첨부된 예시 도면에 의거하여 본 발명의 실시예에 따른 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법을 상세히 설명한다.
도 1은 풍력발전기(110, 111, 112)가 다수의 발전기군으로 이루어져 변압기(130)와 연결되고 변압기는 풍력발전단지 접속점(140)을 통해 계통(160)과 연결된다. 계통은 변전소 모선(142)과 선로(143)로 연결되고 인근에 부하(150)와 다른 발전기(170)가 선로와 모선에 연결된 일반적인 구성을 나타낸다. 풍력발전기에서 발전되는 전력이 접속점을 통해 인근의 부하 또는 계통에 공급되는 형태이다.
도 2는 도 1의 구성에서 표준적인 풍력발전기(11)를 시험하기 위한 제1 측정장비(20)과 계통접속점(40)에서의 장기 모니터링을 위한 제2 측정장비(21)로 구성된다. 여기서 제1 측정장비(20)는 과도상태를 측정할 수 있는 실효치 측정 장비로 발전기 정수와 시정수, 제어계 정수와 시정수를 검증하기 위해 4samples/cycle 정도가 필요하다. 제2 측정 장비는 계통접속점에서 장기 모니터링을 통하여 외란 발생후 유효한 데이터를 얻기 위한 측정장비로 보호계전 모니터링용이 아닌 동특성 모니터링이므로 1sample/cycle 정도의 데이터 취득이 필요하다. 검증을 위한 이벤트 저장주기는 발생전 10초, 발생후 30초 이상이 필요하다.
도 3은 시험기법 및 검증의 전 과정을 나타낸다. 제작사 시험부에서 시영역과 주파수 영역에 대해 초기 시험이 이루어지고(단계 S302), 여기서 얻어진 모델링 및 파라미터를 이용하여 초기 계통 모의부에서 특정한 조건의 계통모의가 이루어진다(단계 S304).
전 항목 검증이 완료되었는 지의 여부를 판단한다(단계 S306).
만약 전 항목이 검증되었다면 모델 정확도를 만족하는가(단계S308)에 따라 시험 및 검증이 종료될 수 있다.
이후, 초기 모의에서 전 항목에 대해 검증하기는 대단히 어려우므로 사이트 시험부로 이행된다(단계 S310).
단계 S308에서, 모델 정확도의 판단은 계통 접속점에서 유/무효전력에 대해 발전단지 응답이 10% 이내의 오차여야 하며, 전압에 대해 발전단지 응답이 5% 이내의 오차여야 한다. 또한 계통 접속점에서 유/무효전력에 대해 발전단지 정상상태 응답이 용량에 대해 ±2% 또는 총 변화의 ±10% 이내의 오차여야 하며 전압에 대해 발전단지 정상상태 응답이 정격에 대해 ±1% 또는 총 변화의 ±10% 이내의 오차이어야 한다.
전 항목 검증이 완료되지 않은 경우, 사이트 시험부에서 인위적인 외란을 발생하여 표준적인 풍력발전기에 대한 사이트 시험을 수행한다(단계 S310). 사이트 시험 후, 결과를 바탕으로 통합 모델링부에서 세 개의 모델을 가진 통합 모델링 및 모델 정수 유도가 이루어 진다(단계 S312).
본 발명에 있어서 문제점을 해결하기 위한 수단을 터빈과 발전기의 시스템 관성정수의 표준형, 속응형, 지연형의 세가지 관성정수를 표현하고 반복적인 외란 데이터를 적용하여 가중치를 보정해 나가는 형태의 통합 모델링을 구현하여 모델 검증의 난점을 해결한다. 상세한 내용은 다음과 같다.
풍력발전기의 특성 중에서 공기역학적인 부분은 과도상태인 경우 시정수가 길기 때문에 생략가능하고 터빈속도의 변화도 발전기의 임피던스와 시정수에 비해 상대 적으로 적어 상수로 취급 가능하다. 또한 유도발전기의 경우 슬립이 큰 경우만 표피효과가 존재하고 정격 범위 내에서는 포화정수도 무시할 수 있다. 그러므로 이러한 가정을 통해 가장 지배적인 임피던스와 시정수를 고려한 풍력발전기의 고정자측과 회전자측의 전압을 나타내면 다음 수학 식 1 및 수학식 2와 같다.
여기서, 아래 첨자 S는 고정자를 나타내고 r은 회전자를 나타내며, E는 전압, I는 전류, Z는 임피던스, Φ는 자속, ω는 회전속도를 나타낸다. 그리고 모든 단위는 per unit 이며 영문기호 위의 bar(-) 벡터를 의미한다.
한편 발전기에 의해 발생되는 전기적 토크는 다음 수학 식 3과 같다.
결국 발전기에 의한 전력은 다음과 같다.
풍력발전기의 발전기와 터빈의 기계적인 토크와 전기적인 토크는 다음과 같다.
여기서 H는 관성정수이며 k는 축 계수이고 t는 터빈, g는 발전기, m은 기계적 토크를 나타낸다.
위 수학식에서 축 계수를 무시하고 터빈과 발전기 토크의 차이를 나타내면 다음과 같다.
수학식 8에서 터빈과 발전기의 통합 관성정수에 대해 표준적인 값(첨자 De)과 속응형 값(Dd), 지연형 값(Df)의 3항목을 도입하고 가중치(Wd, We, Wf)를 적용하면 다음과 같다.
또한 각 계수별 상관관계는 다음과 같다.
즉 표준적인 값의 상하 10% 범위 내에서 H, D계수를 조정하며 이때 초기 값은 각 ±7%, ±3%이다. 지속적인 계통의 외란 조건에 의해 W 계수를 보정하여 최종 통합 모델링이 완성된다. 각 계수를 조정하기 위한 최적화 함수는 다음과 같다.
여기서 msr은 측정된 값을 나타내고 sml은 모델링을 통한 모의된 값을 나타낸다. 결국 전력과 전압에 대해 실제 측정된 값과 모의된 값의 오차가 가장 적은 계수를 구하게 된다.
최종 모델링은 다음과 같이 관성정수가 포함된 세 개의 모델을 가진 통합형 모델이 된다.
그러나 한 대의 풍력발전기를 시험하여 풍력발전단지 전체를 모델링하는 것은 대단히 어렵다. 또한 사이트 시험은 계통에 영향을 미칠 수 있으므로 계통 안정도에 이상이 없는 범위 내에서 시험이 수행되어야 한다. 이로 인해 원하는 조건의 시험이나 측정 결과를 얻을 수 없는 경우도 발생한다. 그러므로 계통 접속점에 측정장비를 추가하여 병행하는 것이 필요하다. 이러한 경우 시험 방법은 인위적으로 외란을 발생시키기 위하여 외란 시험이 필요하며 외란 시험 방법은 변압기 탭 절환, 선로 개방, 커패시터 뱅크스(banks) 스위칭, 인근 발전소 병해 등의 방법이 적용되며 외란의 신호범위는 전압변동 2% 이상, 무효전력 정격의 10%이상으로 발전기-여자기 모델링을 수행하며, 0.05Hz이상의 주파수 변동을 이용하여 조속기-터빈 모델링을 수행한다. 또한 계통조건에 따라 이러한 외란은 변동가능하므로 사전에 계통안정도 프로그램에 의해 외란의 용량을 확인하여 진행한다.
사이트 시험 결과 비교부에서 실제 측정된 데이터와 통합 모델링에서 구현된 모델을 바탕으로 모의된 결과와 비교 검증이 이루어진다(단계 S314).
전력과 전압의 파형 비교에 의해 정확도가 만족되었는 지의 여부를 판단한다(단계 S316).
단계 S316의 판단 결과, 전력과 전압의 파형 비교에 의해 정확도가 만족되면, 검증은 종료된다(단계 S326). 그러나 원하는 조건의 시험이나 측정 결과를 얻을 수 없는 경우에 이러한 부분을 보완하기 위해 장기 모니터링 장비를 계통 접속 점에 설치하여 계통외란에 의한 데이터 취득을 수행하게 된다(단계 S318).
측정 장비에 외란에 의한 이벤트가 발생하였는 지의 여부를 판단한다(단계S320). 단계 S320의 판단 결과, 측정 장비에 외란에 의한 이벤트가 발생하면 데이터를 기록하고 사용자에게 통보하는 한편, 이 데이터를 이용하여 모의하여 비교 검증하게 된다(단계 S322).
단계 S322의 비교 검증에서 정확도가 만족되었는 지의 여부를 판단한다(단계 S324).
단계 S324에서 정확도가 만족된 경우 검증이 완료된다(단계 S326). 하지만, 상기 S324의 판단에서 정확도가 만족하지 못하는 경우 가중치 계수를 보정하고(단계 S328), 단계 S312로 복귀하여 통합 모델링 및 정수 유도가 다시 이루어진다. 계통의 외란에 의한 데이터 취득이 많으면 많을수록 가중치 계수가 보완되어 더욱 정확한 검증이 이루어진다.
이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형이 가능할 것이다.
본 발명에 따른 풍력 발전 단지 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법은 풍력 발전 분야에 사용될 수 있다.
도 1은 풍력발전단지 모델링 및 시험 구성도이다.
도 2는 통상적인 풍력발전단지의 구성도이다.
도 3은 풍력발전단지 시험 및 검증 알고리즘을 나타낸 도면이다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
10 : 풍력발전기(속응형) 11 : 풍력발전기(표준형)
12 : 풍력발전기(지연형) 20 : 제1 발전기시험용 측정 장비
21 : 제2 장기 모니터링 및 시험용 측정 장비
30 : 변압기 40 : 계통 접속점
42 : 변전소 버스 43 : 선로
60 : 전력계통 70 : 인근 발전기
Claims (9)
- (i) 풍력 발전 단지를 시험하는 단계;(ii) 인위적인 외란을 발생하여 표준적인 풍력발전기에 대해 사이트 시험을 수행하는 단계;(iii) 관성정수를 특성별로 나누어 통합하는 모델링 및 모델 정수 유도를 수행하는 단계; 및(iv) 상기 풍력발전단지의 계통 접속점에 측정 장비를 지속적으로 설치하여 유효한 데이터 및 응답 결과를 얻어 검증하는 단계를 포함하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 (i)에서, 풍력발전기 한 대를 시험하는 경우와 병행하여 계통접속점에 측정장비를 추가하여 시험하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 (ii)는 계통에 영향을 미치지 않으면서 수행되고,계통접속점의 변압기 탭 절환, 선로 개방, 커패시터 뱅크스 스위칭, 인근 발전소 병해의 방법이 적용되며, 외란의 신호범위는 전압변동 2%이상, 무효전력 정격의 10%이상으로 발전기-여자기 모델링을 수행하며, 0.05Hz이상의 주파수 변동을 이용하여 조속기-터빈 모델링을 수행하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 (iii)는 N(N은 양의 정수)개의 풍력발전기 관성정수를 속응형, 표준형, 지연형의 세가지로 분류하여 통합하는 모델링 단계; 및 표준형에 대해 상하 10%이내에서 분류하여 최적화하는 단계를 포함하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 (iv)에서, 계통 접속점에 외란이 발생한 경우 이벤트 저장 및 통보기능을 가진 측정장비를 지속적으로 설치하여 유효한 데이터 및 응답 결과를 얻어 검증하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제1항에 있어서, 단계 (iv)는사이트 시험 결과 비교부에서 실제 측정된 데이터와 통합 모델링에서 구현된 모델을 바탕으로 모의된 결과와 비교 검증을 수행하는 단계;전력과 전압의 파형 비교에 의해 정확도가 만족되었는 지의 여부를 판단하는 단계;상기 전력과 전압의 파형 비교에 의해 정확도가 만족되면, 검증을 종료하고,원하는 조건의 시험이나 측정 결과를 얻을 수 없는 경우에 이러한 부분을 보완하기 위해 장기 모니터링 장비를 계통 접속점에 설치하여 계통외란에 의한 데이터 취득을 수행하는 단계를 포함하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방 법.
- 제1 항에 있어서, (v) 가중치를 지속적으로 보완하는 단계를 더 포함하는 풍력 발전 단지 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제5 항에 있어서, 단계 (v)에서, 상기 가중치 계수는 전압변동 2% 이상, 무효전력 10% 이상의 변화분에 대해 축적된 데이터를 바탕으로 지속적으로 보완하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
- 제7 항에 있어서, 단계 (v)는(v-1) 측정 장비에 외란에 의한 이벤트가 발생하였는 지의 여부를 판단하는 단계;(v-2) 상기 측정 장비에 외란에 의한 이벤트가 발생한 경우 데이터를 기록하고 사용자에게 통보하고, 상기 데이터를 이용하여 모의하여 비교 검증하는 단계;(v-3) 단계 (v-2)의 비교 검증에서 정확도가 만족되었는 지의 여부를 판단하는 단계; 및(v-4) 상기 검증이 완료되지만 정확도가 만족하지 못하는 경우 가중치 계수를 보정하고, 단계 (iii)을 수행하는 단계를 포함하는 풍력 발전 단지의 모델링 및 해석 파라미터 시험 방법.
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| KR101400338B1 (ko) * | 2013-05-03 | 2014-05-28 | 삼성중공업 주식회사 | 풍력 발전 단지의 풍력 발전기 제어 시스템 및 방법 |
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