KR20200055554A - 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치 - Google Patents

스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20200055554A
KR20200055554A KR1020180139322A KR20180139322A KR20200055554A KR 20200055554 A KR20200055554 A KR 20200055554A KR 1020180139322 A KR1020180139322 A KR 1020180139322A KR 20180139322 A KR20180139322 A KR 20180139322A KR 20200055554 A KR20200055554 A KR 20200055554A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
voltage
local
storage system
energy storage
control unit
Prior art date
Application number
KR1020180139322A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102188207B1 (ko
Inventor
최대현
마크 데브이
Original Assignee
중앙대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 중앙대학교 산학협력단 filed Critical 중앙대학교 산학협력단
Priority to KR1020180139322A priority Critical patent/KR102188207B1/ko
Publication of KR20200055554A publication Critical patent/KR20200055554A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102188207B1 publication Critical patent/KR102188207B1/ko

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381Dispersed generators
    • H02J3/383
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/12Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation
    • Y04S10/123Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation the energy generation units being or involving renewable energy sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

본 발명은 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 CVR 프레임워크 시스템 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 네트워크 토폴로지, 예측 부하, 신재생에너지 발전 예측 출력, 부하 모델, 전압 조정기 및 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 분산 에너지 자원의 동작 파라미터 중 적어도 하나를 이용하여 보존 전압 감소의 최적화를 위해 미리 설정된 시간 단위로 캐패시터 뱅크, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값, 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 적어도 하나를 포함하는 최적값을 결정하는 글로벌 제어부 및 현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는 경우, 상기 글로벌 제어부에서 결정된 최소 전압과의 차이 임계값, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력을 이용하여 결정된 드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 분산 에너지 자원의 스마트 인버터를 이용하여 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 로컬 제어부를 포함하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템이 제공된다.

Description

스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 CVR 프레임워크 시스템 및 장치{Hierarchical multi-time scale look-ahead CVR framework system for smart distribution system and apparatus therefor}
본 발명은 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 CVR 프레임워크 시스템 및 장치에 관한 것이다.
보존 전압 감소(Conservation Voltage Reduction: CVR)는 배전 관리 시스템(distribution management systems, DMS)의 Volt/VAR 최적화(VVO)의 주된 응용 분야 중 하나이다.
CVR은 소비자로의 배전 전압을 허용 전압 범위 내의 최소 전압에 근접하게 유지하여 소비자 에너지 절감 및 최대 수요 감소가 가능하도록 한다.
기존의 CVR 스킴에서, 배전 전압을 낮추기 위해 계단식 전압 조정기(step-type voltage regulators, SVRs), 캐패시터 뱅크(CB) 및 부하시 탭 절환기(on-load tap changers, OLTC)와 같은 전압 조정기(voltage regulator, VR)를 중앙 집중식으로 조정한다.
최근 다양한 수요반응프로그램(demand response (DR) programs)과 같이 태양광 발전 시스템(solar photovoltaic(PV)), 에너지 저장 시스템(Energy Storage System: ESS) 및 전기 자동차와 같은 다양한 분산 에너지 자원(Distributed Energy Resource: DER)으로 인해 간헐적인 분산 에너지 자원 전력 출력 및 불확실한 부하 소비가 배전 피더(distribution feeder)에서 예상치 못한 전압 변화를 초래할 수 있다.
이러한 상황에서 느린 응답의 전압 조정기를 사용하는 중앙 집중식 CVR 방법은 원하는 CVR 이점을 얻을 수 없다. 이는 통상적인 전압 조정 동작이 분산 에너지 자원 및 수요반응으로 인해 빠르게 변경되는 전압을 조정할 수 있는 만큼 빠르지 않기 때문이다.
한국공개특허 10-2015-0003174
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 배전 그리드의 신뢰성을 높이고, 전력 공급 손실을 최소화하며 소비자에게 고품질의 전력 및 에너지 절약을 유도할 수 있는 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 CVR 프레임워크 시스템 및 장치를 제안하고자 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 프레임워크 시스템으로서, 네트워크 토폴로지, 예측 부하, 신재생에너지 발전 예측 출력, 부하 모델, 전압 조정기 및 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 분산 에너지 자원의 동작 파라미터 중 적어도 하나를 이용하여 보존 전압 감소의 최적화를 위해 미리 설정된 시간 단위로 캐패시터 뱅크, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값, 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 적어도 하나를 포함하는 최적값을 결정하는 글로벌 제어부; 및 현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는 경우, 상기 글로벌 제어부에서 결정된 최소 전압과의 차이 임계값, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력을 이용하여 결정된 드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 분산 에너지 자원의 스마트 인버터를 이용하여 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 로컬 제어부를 포함하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템이 제공된다.
상기 드룹 커브는 비대칭 형상을 가질 수 있다.
상기 미리 설정된 시간 단위로 상기 드룹 커브는 상기 글로벌 제어부에서 계산된 최적값 중 일부를 이용하여 생성될 수 있다.
상기 드룹 커브는 상기 분산 에너지 자원의 무효 전력을 통해 생성된 Volt-VAR 커브와 상기 에너지 저장 시스템의 유효 전력을 통해 생성된 Volt-Watt 커브를 포함할 수 있다.
상기 로컬 제어부는 전압 위반의 발생 시, 상기 분산 에너지 자원의 무효 전력의 주입 또는 흡수를 통해 상기 로컬 전압을 조정하고, 이후 상기 에너지 저장 시스템의 유효 전력의 충전 또는 방전을 통해 상기 로컬 전압을 조정할 수 있다.
상기 분산 에너지 자원은 태양광 발전 시스템을 포함할 수 있다.
상기 로컬 제어부는 상기 글로벌 제어부의 미리 설정된 시간 단위보다 짧은 시간 단위로 상기 전압 위반의 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 글로벌 제어부는 변전소 측에 제공되며, 상기 로컬 제어부는 상기 분산 에너지 자원 측에 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치로서, 네트워크 토폴로지, 예측 부하, 신재생에너지 발전 예측 출력, 부하 모델, 전압 조정기 및 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 분산 에너지 자원의 동작 파라미터 중 적어도 하나를 저장하는 저장부; 및 상기 저장부에 저장된 정보를 이용하여 보존 전압 감소의 최적화를 위해 미리 설정된 시간 단위로 캐패시터 뱅크, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값, 상기 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 적어도 하나를 포함하는 값을 결정하는 최적값 결정부를 포함하되, 상기 최적값 중 일부는 로컬 제어 레벨에서 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는 경우 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 최소 전압에 근접하도록 하는 드룹 커브(droop curve)를 생성하는 정보인 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치로서, 글로벌 제어부로부터 보존 전압 감소를 위해 결정된 최적값을 수신하여 저장하는 최적값 저장부-상기 최적값은 신재생에너지 발전의 무효 전력, 에너지 저장 시스템 무효/유효 전력 및 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값 중 적어도 하나를 포함함-; 상기 최적값을 이용하여 드룹 커브를 생성하는 드룹 커브 생성부; 미리 설정된 시간 단위로 현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는지 여부를 판단하는 전압 위반 판단부; 및 드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템의 스마트 인버터를 이용하여 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 전압 조정부를 포함하는 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치가 제공된다.
본 발명에 따르면, 글로벌 제어 스킴과 로컬 제어 스킴을 통해 배전 그리드의 전압 안정도 및 신뢰성을 높이고, 전력 공급 손실을 최소화하며 소비자에게 고품질의 전력을 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스마트 배전 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 글로벌 제어 스킴과 로컬 제어 스킴의 동작 과정을 도시한 것이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 글로벌 제어부의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로컬 제어부의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 드룹 커브를 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 CVR 프레임워크(hierarchical multi-time scale look-ahead CVR framework)를 제안한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스마트 배전 시스템을 도시한 도면이다.
도 1은 복수의 노드 중 일부에는 캐패시터 뱅크(CB)가 연결되고, 일부에는 태양광 발전 시스템(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)을 포함하는 분산 에너지 자원(DER)이 연결된 구성을 도시한 도면이다.
도 1에서 변전소에는 부하시 탭 절환기가 연결되고, 분산 에너지 자원에는 스마트 인버터가 연결된다.
이하에서는 분산 에너지 자원이 태양광 발전 시스템 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 것을 설명할 것이나, 그밖에 풍력 발전 등 다른 신재생에너지 발전 시스템이 포함될 수 있다는 점을 통상의 기술자는 이해하여야 할 것이다.
본 실시예에 따른 스마트 배전 시스템을 위한 보존 전압 감소 프레임워크 시스템에는 글로벌 제어 스킴을 위한 장치(글로벌 제어부) 및 로컬 제어 스킴을 위한 장치(로컬 제어부)가 제공된다.
여기서, 글로벌 제어부는 변전소 측에 제공되며, 스마트 배전 시스템 전체적으로 각 노드로의 배전 전압이 허용 전압 범위 내에 있으면서 최소 전압에 근접하도록 제어한다.
만일 노드로의 배전 전압에 대해 불규칙한 분산 에너지 자원의 출력으로 전압 위반이 발생하는 경우, 즉 노드로의 배전 전압이 허용 전압 범위를 벗어나는 경우, 로컬 제어부가 동작하게 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 글로벌 제어 스킴과 로컬 제어 스킴의 동작 과정을 도시한 것이다.
또한, 도 3는 글로벌 제어부의 구성을 도시한 도면이고, 도 4는 로컬 제어부의 구성을 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 글로벌 제어부는 네트워크 토폴로지(network topology), 노드의 예측 부하(Predicted Load), 신재생에너지 예측 출력(태양광 발전 출력), 부하 모델(Load model), 전압 조정기 및 분산 에너지 자원의 동작 파라미터(Operation parameters of VR(Voltage Regulator) and DER) 중 적어도 하나를 저장하는 저장부(300) 및 저장부(300)에 저장된 정보를 이용하여 미리 설정된 시간 단위로 보존 전압 감소의 최적화를 위한 값(최적값)을 결정하는 최적값 결정부(302)를 포함할 수 있다.
여기서, 최적값은 캐패시터 뱅크의 무효 전력, 태양광 발전의 무효 전력, 에너지 저장 시스템의 유효/무효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 허용 전압 범위 내에서 최소 전압과의 차이값, 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 하나를 포함할 수 있다.
최적값(솔루션)은 이하에서 수학식을 통해 다시 상세하게 설명될 것이다.
글로벌 제어부는 예를 들어, 1시간 단위로 CVR을 위한 최적값을 결정할 수 있다.
태양광 발전에서 구름의 과도상태 등으로 인해 노드로의 배전 전압이 허용 전압 범위를 벗어나는 경우, 즉 전압 위반이 발생하는 경우, 로컬 제어부의 제어 과정이 수행된다.
도 2에 도시된 바와 같이, 로컬 제어부는 분산 에너지 자원에 포함된 인버터로부터 실시간으로 로컬 전압(각 노드로의 배전 전압)을 측정한다.
또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 로컬 제어부는 글로벌 제어부로부터 보존 전압 감소를 위해 결정된 최적값을 수신하여 저장하는 최적값 저장부(400), 최적값을 이용하여 드룹 커브를 생성하는 드룹 커브 생성부(402), 미리 설정된 시간 단위로 현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는지 여부를 판단하는 전압 위반 판단부(404) 및 드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 전압 조정부(406)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 로컬 제어부는 매초 단위로 전압 위반이 발생하는지 여부를 판단할 수 있다.
만일 로컬 전압에 대해 전압 위반이 발생하는 경우, 로컬 제어부는 상기한 글로벌 제어부에서 결정된 최적값 중 일부를 이용하여 생성된 드룹 커브(droop curve)를 이용하여 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에 포함되도록 하고, 나아가 로컬 전압이 상기한 차이값 이내에서 최소 전압에 근접하도록 제어한다.
도 5는 본 실시예에 따른 드룹 커브를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 드룹 커브는 비대칭 형상을 가지며, 글로벌 제어부에서 결정된 최소 전압과의 차이값, 분산 에너지 자원의 무효 전력 및 에너지 저장 시스템의 유효 전력을 이용하여 결정된다.
본 실시예에 따른 드룹 커브는 글로벌 제어부의 최적값 결정 주기에 따라 갱신될 수 있다.
도 5a는 분산 에너지 자원의 무효 전력을 통해 생성된 Volt-VAR 커브이고, 도 5b는 에너지 저장 시스템의 유효 전력을 통해 생성된 Volt-Watt 커브이다.
전압 위반의 발생 시, 분산 에너지 자원의 무효 전력의 주입 또는 흡수를 통한 로컬 전압의 조정이 우선 이루어지고, 이후 에너지 저장 시스템의 유효 전력의 충전 또는 방전을 통해 로컬 전압의 조정이 이루어진다.
이하 글로벌 제어 레벨 및 로컬 제어 레벨을 상세하게 설명한다.
글로벌 제어 레벨은 다음과 같이 다목적 최적화 문제로 표현된다.
Figure pat00001
각각의 노드 i, 스케줄링 주기 h, 예측기준 수평선 Nh에 대해, MILP(Mixed-Integer Linear Programming) 기반 CVR 최적화 문제의 목표는 상기한 다목적 함수의 최소화이다.
수학식 1에서 첫 번째 항은 예측기준 수평선에서 모든 노드에 대한 전압과 그 최하위 한계 사이의 총 차이이고, 여기서 각 노드의 전압 편차가 음이 아닌 값을 갖는다.
두 번째 항은 에너지 저장 시스템의 다양한 충전 상태(State of Charge: SOC)와 충전 상태의 중간 수준 사이의 총 차이이다.
따라서 최적화 문제는 충전 상태가 상한 또는 하한에 신속하게 도달하는 것을 방지하면서 전압 감소를 통해 원하는 CVR 이익을 얻으려는 동시에 앞서 언급한 두 가지 목적함수를 최소화하는 초점을 맞춘다.
양의 파라미터
Figure pat00002
(0=
Figure pat00003
=1) 및 1-
Figure pat00004
은 각각 전압 감소 및 충전 상태 규제에 대한 불이익(패널티) 파라미터이다.
Figure pat00005
이 클수록 더 큰 전압 감소에 따라
Figure pat00006
(허용 전압 범위 내에서 최소 전압과의 차이값)가 더 커지고, 결과적으로 소비자의 에너지 절감은 커지지만, 더 작은 불이익 파라미터 1-
Figure pat00007
으로 인해 전압 조정을 위한 에너지 저장 시스템의 충전 및 방전을 제한한다.
수학식 1과 같은 목적 함수를 사용하여, 제안된 CVR 최적화 문제는 다음의 선형 등식/부등식 제약조건과 함께 공식화된다.
ANSI(American National Standards Institute) 표준 C84.1에 따르면, 주거 고객의 전압은 120V±5% (114~126V)를 유지해야 한다. CVR의 핵심 원리는 전압 프로파일을 하반부 범위(114~120V)에 유지하여 에너지 소비를 줄이고 원하는 전압 품질을 달성하는 것이다.
CVR 동작을 고려한 전압 제약은 다음과 같이 정의된다.
Figure pat00008
수학식 1에서
Figure pat00009
의 최소화는 모든 노드 i에서의 배전 전압이 허용 전압 범위 내에서 최소 전압에 가능한 근접하는 것을 보장하며, 결과적으로 CVR 효과를 최대화한다.
다음의 수학식 3 내지 5는 각각 기간 h에서의 노드 i에 대한 선형화된 실제 전력 흐름, 무효 전력 흐름 및 전압을 나타낸다.
Figure pat00010
Figure pat00011
Figure pat00012
아래의 제약 조건 수학식 6은 부하시 탭 절환기의 탭 위치
Figure pat00013
에 의해 결정될 수 있는 변전소 전압을 나타내며, 탭 위치 aOLTC를 변경하기 위한 스텝 크기와 함께 나타난다.
Figure pat00014
각 노드 i에 대해 유효 및 무효 전력 균형 방정식은 다음과 같이 부하, 캐패시터 뱅크 및 분산 에너지 자원의 유효 및/또는 무효 전력의 관점에서 표현될 수 있다.
Figure pat00015
Figure pat00016
수학식 7 내지 8에서, 부하 소비의 유효 및 무효 전력은 아래와 같이 지수 부하 모델(exponential load model)을 기반으로 정의된다.
Figure pat00017
Figure pat00018
여기서, 유효 및 무효 부하 소비는 각각 해당 전압 및 특정 지수
Figure pat00019
에 따라 다르다.
수학식 9 내지 10에서,
Figure pat00020
는 수요반응프로그램을 통해 얻은 [0, 1] 내의 부하 감소량을 나타낸다.
에어컨과 같은 제어 가능한 기기로 부하 감소를 수행할 수 있다.
예를 들어,
Figure pat00021
= 0 인 경우, 기간 h에서 노드 i에 대한 부하 감소가 발생하지 않는다. 일부 제어 가능한 기기는
Figure pat00022
가 0보다 커지면 꺼야 한다.
MILP 최적화 문제에서 제안된 CVR 알고리즘을 구현하기 위해서는 수학식 9 내지 10의 부하 소비량에 대한 비선형 방정식을 선형화해야 한다. 이를 위해, 구간별 선형 근사법이 다음과 같이 채택된다.
Figure pat00023
Figure pat00024
Figure pat00025
Figure pat00026
Figure pat00027
Figure pat00028
Figure pat00029
Figure pat00030
Figure pat00031
수학식 9와 10에서 유효 및 무효 부하 소비에 대한 지수 전압항은 수학식 11과 12로 표현된 구간별 선형화를 통해 근사될 수 있다.
총 K개의 한계점(breaking point)에 대해,
Figure pat00032
는 수학식 13에서의 k번째 구간 간격 (k = 1, ... ,K)에서의 Vh,i의 증가분이고, 모든 구간별 블록에 대한
Figure pat00033
의 합은 수학식 14에서 Vh,i로 정의된다. 제약조건 수학식 15 내지 17은 각 구간별 선형 블록이
Figure pat00034
로 순차적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 채워지도록 보장한다.
노드 i에서의 에너지 저장 시스템에 대해, 아래의 수학식 20은 이전 시간 h-1에서의 충전 상태(SOC), 배터리 용량
Figure pat00035
, 충전 및 방전 효율
Figure pat00036
Figure pat00037
, 충전 및 방전 전력
Figure pat00038
Figure pat00039
의 관점에서 현재 시간 h에서의 동작 역학(operational dynamics)을 정의한다.
SOC의 용량 제한 조건은 수학식 21과 같다.
Figure pat00040
Figure pat00041
그리고, 에너지 저장 시스템의 충전 및 방전 전력에 대한 제한 조건은 다음과 같다.
Figure pat00042
Figure pat00043
여기서
Figure pat00044
는 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 바이너리 결정 변수를 나타낸다.
수학식 21에서 충전 상태는 다음과 같다.
Figure pat00045
Figure pat00046
Figure pat00047
여기서, 충전 상태의 규제 변수 ζth는 매 시간 h마다 노드 i에 대한 사전 정의된 임계값 ζth를 갖는 충전 상태의 범위를 결정한다.
상기한 수학식 22에서 예약된 실제 충전은 필요하지 않다. 한편, 최대 방전 유효 전력은 수학식 23에서 다음과 같이 제한된다.
Figure pat00048
여기서
Figure pat00049
는 이하에서 설명하는 로컬 제어 레벨을 위한 유효 전력이다
노드 i에서의 태양광 발전 시스템(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력은 최소 역률(PFPV,min, PFESS,min), 예측된 PV 유효 전력(
Figure pat00050
), ESS의 충전/방전 전력(
Figure pat00051
,
Figure pat00052
) 및 예약된 무효 전력(
Figure pat00053
,
Figure pat00054
)의 관점에서 설명될 수 있다.
특히 글로벌 제어 레벨에서 분산 에너지 자원의 무효 전력 해는 로컬 드룹 커브에 포함된다.
이를 식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure pat00055
Figure pat00056
Figure pat00057
Figure pat00058
Figure pat00059
본 실시예에서 그리드와 분산 에너지 자원 사이의 모든 상호 연결된 지점의 역률은 0.9 리딩(leading)과 0.9 래깅(lagging) 사이에 있다고 가정한다.
태양광 발전 출력의 무효 전력 및 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력은 로컬 제어를 위해 글로벌 레벨에서 산출된다.
태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템에 예약된 전력이 없으면 모든 전압 조절 기능이 글로벌 제어 레벨에 포함되기 때문에 구름 과도상태로 인한 빠른 로컬 전압 위반 문제를 해결할 수 없다. 로컬 제어를 위해 예약된 전력은 다음 방정식을 사용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00060
Figure pat00061
여기서 로컬 드룹 커브의
Figure pat00062
는 각 분산 에너지 자원에 대한 전력을 결정하도록 설정된다.
Figure pat00063
의 값이 감소(또는 증가)함에 따라 더 많은(또는 적은) 전력이 요구된다.
더 많은 예비 전원은 로컬 CVR 제어에서 더 많은 유연성을 허용한다. 그러나 글로벌 제어 레벨에서 분산 에너지 자원에 대한 제한된 전압 규제 기능을 허용하므로 글로벌 최적화의 성능을 저하시킨다.
Figure pat00064
의 값은 날씨 및 부하 조건에 따라 시스템 운영자가 결정할 수 있다.
또한, 글로벌 제어 레벨에서 계산된
Figure pat00065
는 로컬 드룹 커브에도 포함되어 있으며 전압은 Vmin+
Figure pat00066
값보다 작게 유지된다.
노드 i에서 캐패시터 뱅크에 대해, 무효 출력(reactive output)은 다음과 같이 모든 스케줄링 주기 h에서 계산된다.
Figure pat00067
Figure pat00068
는 캐패시터의 크기이고,
Figure pat00069
는 캐패시터의 스위치 상태를 결정하는 바이너리 결정 변수이다.
예측 수평선 Nh 동안 부하시 탭 절환기 및 캐패시터 뱅크에 대한 총 스위칭 동작 수는 해당 스위칭 임계값
Figure pat00070
Figure pat00071
에 의해 제한된다.
Figure pat00072
Figure pat00073
MILP 최적화 문제서, 수학식 36 내지 37에 표현된 비선형 제약 조건은 다음과 같이 선형화될 수 있다.
Figure pat00074
Figure pat00075
Figure pat00076
Figure pat00077
Figure pat00078
Figure pat00079
여기서 수학식 38 내지 43의 선형 제약은 각각 수학식 36과 37에 표시된 비선형 제약 조건에 대응된다.
마지막으로, 모든 노드에 허용되는 전압의 범위는 다음과 같다.
여기서 Vmin 및 Vmax는 0.95p.u.와 1.05p.u.로 선택될 수 있다.
이하에서는 로컬 전압 제어에 관하여 설명한다. 제안된 드룹 제어 기능에 기반한 태양광 발전 시스템 및 에너지 저장 시스템의 스마트 인버터의 동작에 의해 유효 및 무효 전력 출력이 국부적으로 흡수 또는 주입된다.
갑자기 기후 변화가 발생하면(예: 간헐적인 구름 움직임) 불확실한 태양광 발전 시스템 출력 변동이 발생하여 그리드와 태양광 발전 시스템 간의 상호 연결 지점에서 빠르고 예상치 못한 전압 위반이 발생한다.
이러한 일시적인 구름 상황에서 분산 에너지 자원의 응답이 빠른 스마트 인버터는 느리게 응답하는 전압 조정기보다 전압 위반을 신속하게 완화하는데 더 효과적이다.
본 실시예에 따른 로컬 제어는 스마트 인버터에서 실시간 로컬 전압 측정을 통해 전압 위반이 감지될 때 시작된다. 스마트 인버터는 수집된 로컬 전압 측정 및 제어 설정에 따라 빠른 방식으로 추가 전력 지원을 제공한다.
원하는 CVR 연산을 수행하기 위해 태양광 발전 시스템과 분산 에너지 자원의 Volt-VAR 제어 및 에너지 저장 시스템의 Volt-Watt 제어에 해당하는 두 개의 새로운 드룹 커브가 상기한 도 5a와 도 5b와 같이 제안된다.
도 5a와 5b는 태양광 발전 시스템의 무효 전력과 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력에 각각 관련된 구간별 드룹 제어 곡선을 도시한 것이다. 드룹 제어 곡선은 매시간 글로벌 제어 레벨 (
Figure pat00080
,
Figure pat00081
,
Figure pat00082
)의 최적화를 위한 값으로 갱신된다.
로컬 제어 레벨에서 태양광 발전의 무효 전력과 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력은 로컬 전압과 함께 드룹 커브을 사용하여 계산된다. 로컬 전압 측정이 허용 전압 범위(음영 처리된 영역)이면 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템의 전력은 글로벌 제어 레벨에서 얻은 결과와 동일하게 유지된다.
그렇지 않으면 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템의 출력 전력이 드룹 커브을 기반으로 다시 계산된다. 도 5a 내지 도 5b의 Volt-VAR 및 Volt-Watt 드룹 커브은 각각 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00083
Figure pat00084
도 5b에서 볼 수 있듯이 앞서 언급한 예비 전력은 에너지 저장 시스템의 방전 모드에만 관련되어 있기 때문에 도 5b의 Volt-Watt 드룹 커브은 도 5a에 나타난 Volt-VAR 드룹 커브보다 비대칭적이다.
전압 허용 범위 (Vmin+
Figure pat00085
Vmax) 내에서 최대 CVR 전압 한계를 벗어나지만 에너지 저장 시스템은 로컬 제어 프로세스 중에 유효 전력을 절대로 충전하지 않는다.
이 설계는 변압기에 유입된 유효 전력을 최소화하고 에너지 저장 시스템의 충전 및 방전 사이클 횟수를 줄이기 위해 (CVR 에너지 절감을 고려하지 않은) 상위 전압 한도 위반 완화만 고려한 것이다.
그러나 유효 전력 충전 프로세스에서 Volt-Watt 곡선이 일정한 기울기를 갖도록 설계된 경우, 이는 무효 전력 흡수 프로세스에 대한 Volt-VAR 곡선과 유사하며, Vmin
Figure pat00086
Vmi+
Figure pat00087
의 범위를 벗어나는 에너지 저장 시스템의 충전 및 방전 사이클이 더 자주 필요함에 따라 더 많은 CVR 에너지 절감을 달성할 수 있다.
마지막으로 로컬 제어의 경우 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템의 무효 전력을 먼저 사용하여 태양광 발전 시스템이 에너지 저장 시스템보다 전압을 조정하는 우선 순위가 높은 CVR을 달성할 수 있다고 가정한다. 태양광 발전 시스템과 에너지 저장 시스템에서 주입 및/또는 흡수하는 무효 전력의 양이 전압 조정에 충분하지 않은 경우 에너지 저장 시스템의 유효 전력 용량이 사용된다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 프레임워크 시스템으로서,
    네트워크 토폴로지, 예측 부하, 신재생에너지 발전 예측 출력, 부하 모델, 전압 조정기 및 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 분산 에너지 자원의 동작 파라미터 중 적어도 하나를 이용하여 보존 전압 감소의 최적화를 위해 미리 설정된 시간 단위로 캐패시터 뱅크, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값, 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 적어도 하나를 포함하는 최적값을 결정하는 글로벌 제어부; 및
    현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는 경우, 상기 글로벌 제어부에서 결정된 최소 전압과의 차이 임계값, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력을 이용하여 결정된 드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 분산 에너지 자원의 스마트 인버터를 이용하여 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 로컬 제어부를 포함하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 드룹 커브는 비대칭 형상을 갖는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 시간 단위로 상기 드룹 커브는 상기 글로벌 제어부에서 계산된 최적값 중 일부를 이용하여 생성되는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 드룹 커브는 상기 분산 에너지 자원의 무효 전력을 통해 생성된 Volt-VAR 커브와 상기 에너지 저장 시스템의 유효 전력을 통해 생성된 Volt-Watt 커브를 포함하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 제어부는 전압 위반의 발생 시, 상기 분산 에너지 자원의 무효 전력의 주입 또는 흡수를 통해 상기 로컬 전압을 조정하고, 이후 상기 에너지 저장 시스템의 유효 전력의 충전 또는 방전을 통해 상기 로컬 전압을 조정하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 분산 에너지 자원은 태양광 발전 시스템을 포함하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 제어부는 상기 글로벌 제어부의 미리 설정된 시간 단위보다 짧은 시간 단위로 상기 전압 위반의 발생 여부를 판단하는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 글로벌 제어부는 변전소 측에 제공되며, 상기 로컬 제어부는 상기 분산 에너지 자원 측에 제공되는 보존 전압 감소 프레임워크 시스템.
  9. 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치로서,
    네트워크 토폴로지, 예측 부하, 신재생에너지 발전 예측 출력, 부하 모델, 전압 조정기 및 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템을 포함하는 분산 에너지 자원의 동작 파라미터 중 적어도 하나를 저장하는 저장부; 및
    상기 저장부에 저장된 정보를 이용하여 보존 전압 감소의 최적화를 위해 미리 설정된 시간 단위로 캐패시터 뱅크, 상기 신재생에너지 발전의 무효 전력, 상기 에너지 저장 시스템의 무효/유효 전력, 부하시 탭 절환기의 탭 위치, 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값, 상기 에너지 저장 시스템의 온/오프 상태를 결정하는 변수 중 적어도 하나를 포함하는 값을 결정하는 최적값 결정부를 포함하되,
    상기 최적값 중 일부는 로컬 제어 레벨에서 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는 경우 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 최소 전압에 근접하도록 하는 드룹 커브(droop curve)를 생성하는 정보인 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치.
  10. 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치로서,
    글로벌 제어부로부터 보존 전압 감소를 위해 결정된 최적값을 수신하여 저장하는 최적값 저장부-상기 최적값은 신재생에너지 발전의 무효 전력, 에너지 저장 시스템 무효/유효 전력 및 보존 전압 감소 최적화를 위한 허용 전압 범위 중 최소 전압과의 차이 임계값 중 적어도 하나를 포함함-;
    상기 최적값을 이용하여 드룹 커브를 생성하는 드룹 커브 생성부;
    미리 설정된 시간 단위로 현재 로컬 전압에 대한 전압 위반이 발생하는지 여부를 판단하는 전압 위반 판단부; 및
    드룹 커브(droop curve) 기반으로 상기 로컬 전압이 허용 전압 범위 내에서 상기 신재생에너지 발전 및 에너지 저장 시스템의 스마트 인버터를 이용하여 상기 최소 전압에 근접하도록 제어하는 전압 조정부를 포함하는 스마트 배전 시스템의 보존 전압 감소 제어 장치.
KR1020180139322A 2018-11-13 2018-11-13 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치 KR102188207B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180139322A KR102188207B1 (ko) 2018-11-13 2018-11-13 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180139322A KR102188207B1 (ko) 2018-11-13 2018-11-13 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200055554A true KR20200055554A (ko) 2020-05-21
KR102188207B1 KR102188207B1 (ko) 2020-12-08

Family

ID=70910714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180139322A KR102188207B1 (ko) 2018-11-13 2018-11-13 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102188207B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111796523A (zh) * 2020-07-30 2020-10-20 武汉大学 一种基于微扰动法的柔性负荷可控特性在线建模方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150003174A (ko) 2012-03-01 2015-01-08 유틸리데이터, 인크. 보존 전압 감소(cvr) 시스템 및 volt/var 최적화 시스템의 성능 메트릭을 추정하기 위한 시스템 및 방법
KR20180072991A (ko) * 2016-12-22 2018-07-02 한국전기연구원 예측정보를 이용한 배전계통 전압안정도 향상 방법, 그 방법을 수행하는 장치 및 기록매체

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150003174A (ko) 2012-03-01 2015-01-08 유틸리데이터, 인크. 보존 전압 감소(cvr) 시스템 및 volt/var 최적화 시스템의 성능 메트릭을 추정하기 위한 시스템 및 방법
KR20180072991A (ko) * 2016-12-22 2018-07-02 한국전기연구원 예측정보를 이용한 배전계통 전압안정도 향상 방법, 그 방법을 수행하는 장치 및 기록매체

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111796523A (zh) * 2020-07-30 2020-10-20 武汉大学 一种基于微扰动法的柔性负荷可控特性在线建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR102188207B1 (ko) 2020-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11157031B2 (en) Systems and methods for volt/VAR control in electric power management and automation systems
Jiang et al. Energy management of microgrid in grid-connected and stand-alone modes
EP2506384B1 (en) System and method for operating a tap changer
JP6978572B2 (ja) バーチャルパワープラント
KR101806041B1 (ko) 스케줄링 기반 배전선로 전압제어 방법 및 전압제어 시스템
CN108565887B (zh) 储能环节维持微电网母线电压分区曲线动态下垂控制方法
Deshmukh et al. An adaptive approach for effective power management in DC microgrid based on virtual generation in distributed energy sources
WO2013065114A1 (ja) 配電系統電圧制御システム、配電系統電圧制御方法、及び集中電圧制御装置
Hu et al. Coordinated active and reactive power control for distribution networks with high penetrations of photovoltaic systems
US11303127B2 (en) Method for intelligent load management in off-grid AC systems
CN112952848B (zh) 一种基于综合识别指标的储能多场景应用切换控制方法
US20230294544A1 (en) Method of Controlling of Battery Energy Storage System of Power System with High Dynamic Loads
CN110808616B (zh) 一种基于功率缺额分配的微电网频率控制方法
KR102188207B1 (ko) 스마트 배전 시스템을 위한 계층적 다중시간 사전예측 cvr 프레임워크 시스템 및 장치
US20170366009A1 (en) Systems and methods for controlling performance parameters of an energy storage device
CN113346474B (zh) 一种直流微电网双储能协调控制方法及存储介质
CN115663791A (zh) 基于运行环境时变性的智能配电网多目标自适应调度方法
KR102234527B1 (ko) 발전 연계형 ESS의 주파수 추종 제어를 이용하는 SoC 관리 장치 및 방법
Khan et al. Real-time coordinated control of voltage regulation devices in a high PV penetrated weak distribution network
Aboelsoud et al. Cooperative decentralized hierarchical based voltage control of DC microgrids
Rahimi et al. Dynamic control of volt-var control devices: an effective approach to overcome associated issues with high penetration of solar photovoltaic resources
KR102234526B1 (ko) 발전 연계형 ESS의 주파수 추종 제어 및 적응제어를 이용하는 SoC 관리 장치 및 방법
US20230369889A1 (en) Power control device, power control method, and power control program
WO2024095615A1 (ja) 低圧配電系統における電圧調整方法および電力システム
US20210344198A1 (en) Reactive Power Control Method for an Integrated Wind and Solar Power System

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant