풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특성을 고려하여 시뮬레이션하기 위한 방법 연구(A study on a method to simulate the effect of a wind farm on the power system in consideration of turbine characteristics)
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(2) 지현호․김태형․임정택․함경선 다. 전력계통이 순간적인 출력 변동성을 제대로 수용 하지 못하게 된다면 계통의 안정성을 해칠 수 있고, 주파수와 전압 등에 영향을 주어 전력 품질의 저하로 직결 될 수 있기 때문에 이러한 큰 변동성은 계통을 운영하는 계통운영자(Trans-mission System Operator, TSO) 입장에서도 심각한 문제로 받아들여질 수 있다. 또한, 순간적인 과도한 출력은 전력계통의 불안정을 만들 수 있고 계통의 과부하로 인해 블랙아웃과 같은 심각한 문제를 발생시켜 전력공급 안정성을 크게 해칠 수 있다. 계통의 안정성을 유지하기 위해 발전단지에서 생산 하는 유효전력과 무효전력의 출력량을 제어하는 방법 을 사용할 수 있다. 국내에서도 순간적으로 과도한 출 력이 예상될 때 계통의 안정성을 확보하기 위해 출력 제한 상황이 발생하고 있다 [1-3]. 특히, 신재생에너지 의 비율이 높은 제주도의 경우 다른 지역보다 변동성 이 크기 때문에 풍력발전단지의 발전량 출력제한을 통 해 전력계통의 안정성을 유지하고 있다. Fig. 1과 같이 제주도에서 2019년을 기준으로 출력제한이 17회 정도 발생한 것에 비해 2020년에는 상반기에 이미 3배 정도 에 해당하는 45회가 발생하였고, 출력제한으로 인해 생산하지 못한 발전량은 10배 가까이 증가하였다. 이 러한 출력제한 상황은 신재생에너지 발전설비가 늘어 나고 있는 현 상황에서 지속적으로 증가할 것으로 예 상된다. 제주도의 경우 Fig. 2와 같이 전력계통이 원형 으로 구성되어 있고, 내륙에 비해 전력계통의 크기가 작다. 이러한 구성은 하나의 지역에서의 변화가 다른 지역에까지 큰 영향을 미치기 때문에 계통의 안정성이 더욱 중요하다. 그렇기 때문에 다양한 경우의 상황을. Fig. 1 Status of power curtailment of wind power generation in Jeju island during last 6 years 6. Fig. 2 Schematic diagram of Jeju Island power system. 설정하여 정밀하게 전력계통의 안정성을 평가할 수 있 는 방법이 필요하다. 제주뿐만 아니라 국내외에 새로 건설되고 있는 풍력발전단지가 계속 대형화되고 있기 때문에 하나의 발전단지가 전력계통에 미치는 영향도 함께 증가하고 있다. 그렇기 때문에 풍력발전단지가 전력계통에 어떤 영향을 줄 수 있는지 평가해 보는 것 이 중요하다 [4]. 기존 전력계통의 안정성 평가는 일반적으로 상용 시뮬레이터인 RTDS나 PSCAD 상에서 간단한 형태의 모델링을 통해 수행한다 [5]. 이러한 방법은 계통에 대 한 시뮬레이션을 진행할 수는 있지만 시뮬레이션 되는 풍력발전단지가 터빈의 특성을 고려하지 않기 때문에 전력계통에 미칠 수 있는 영향에 대해서는 정밀하게 시뮬레이션하기 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 다양한 영향을 평가해 볼 수 있는 정밀한 전력계통 안정성 평가 방법을 연구한다. 실험 을 위해 전력계통이 비교적 작아 상대적으로 변동성의 영향을 많이 받는 제주도를 실험의 대상으로 선정하여 진행하였다. 이를 위해 제주 지역의 풍력발전단지를 모사하는 시뮬레이터와 풍력발전단지 제어시스템, 제 주도 전력계통을 모사하는 RTDS를 연동하여 전력계 통의 영향을 정밀하게 평가할 수 있는 시스템을 구현 한다. 본 논문에서는 2장에서 기존의 전력계통 시뮬레이 션 방법과 한계점에 대해 설명하고, 3장에서 제안하는 평가방법을 수행하기 위한 시스템 구성에 대해 설명한 다. 4장에서는 정밀한 전력계통 평가 방법을 제시하고, 해당 방법을 통한 실험의 결과를 보인다. 5장에서는 결론을 통해 본 연구를 평가한다. 풍력에너지저널 : 제12권, 제2호, 2021.
(3) 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특성을 고려하여 시뮬레이션하기 위한 방법 연구 템의 실제 출력을 모사하게 된다 [9, 10]. RTDS와 함께 전력계통 시뮬레이션을 위해 많이 사 용되는 상용 솔루션으로 PSCAD가 있다. PSCAD는 2.1 기존 전력계통 시뮬레이션 제공되는 여러 라이브러리를 통해 다양한 형태의 장치 전력계통의 시뮬레이션을 위한 도구에는 다양한 종 를 포함하는 전력계통 시뮬레이션이 가능하다. 류가 있다. 일반적으로 MATLAB을 활용한 도구를 이 PSCAD를 이용해 풍력 발전에서 유도 발전기를 포함 용하거나 RTDS나 PSCAD와 같이 실시간 디지털 시 하는 전력계통의 과도 안정성에 대한 시뮬레이션 등을 진행할 수 있다 [11, 12]. 뮬레이션을 지원하는 상용 솔루션을 이용한다. MATLAB을 이용해 전력계통의 시뮬레이션을 위한 다양한 도구들이 존재한다. 전력계통에서 전력의 흐름 2.2 기존 전력계통 시뮬레이션의 한계점 을 시뮬레이션하기 위한 도구로 MATPOWER가 사용 된다. MATPOWER는 다양한 전력의 흐름을 시뮬레이 MATLAB을 이용한 패키지나 RTDS, PSCAD를 이 션 해볼 수 있는 오픈소스 도구로 MATLAB 기반의 용한 시뮬레이션은 전력계통을 시뮬레이션하기 위해 패키지 형태로 제공된다. MATLAB으로 구현되어 있 일반적으로 많이 사용되는 방법으로 전력계통을 평가 기 때문에 수식을 이용하여 구성되어 있다 [6, 7]. 하는 좋은 도구이다. 하지만 해당 도구들은 전력계통 MatDyn은 일시적인 안정성 분석과 전력계통의 시간 을 시뮬레이션하기 위한 도구이기 때문에 풍력발전단 영역 시뮬레이션을 위해 사용 된다. MatDyn 역시 지의 다양한 변수들에 의해 생산되는 유·무효전력 발 MATLAB 패키지 형태로 제공되며, 오픈소스로 제공 전량까지 시뮬레이션하기 어렵다. 특히, 값의 변화에 된다 [8]. 해당 패키지들 모두 MATLAB을 이용한 패 있어서 풍력터빈의 기계적인 특성이 잘 모사되어야 하 키지라는 점에서 간단하게 사용해 볼 수 있다는 장점 지만 이러한 일반적인 도구를 이용하여 결과를 얻는 것에는 한계가 있다. 을 갖는다. 상용 솔루션인 RTDS를 이용하여 다양한 형태의 전 풍력터빈의 경우 기계적인 특성으로 인해 유효전력 력계통 시뮬레이션이 가능하다. RTDS는 RTDS 발전량을 제어하게 되면 Fig. 4의 P_OUT(유효전력 발 Technologies 사에서 개발한 실시간 디지털 시뮬레이 전량) 값처럼 아날로그 파형 형태의 모습으로 발전량 터(Real Time Digital Simulator)로 Fig. 3과 같이 전 을 맞추어가는 특성을 갖고 있다. 하지만 이러한 특성 력계통 시뮬레이션을 위해 하드웨어(a)와 소프트웨어 이 반영되지 않게 되면 Fig. 5와 같이 유효전력 발전 (b)로 이루어진다. 해당 솔루션을 이용하여 사용자가 량의 변화를 주었을 때 값의 변화가 터빈의 특성이 반 구성하는 다양한 형태의 전력계통을 시뮬레이션 할 수 영되지 못하고 디지털 형태로 바로 변화하게 된다. 이 있다. RTDS는 복잡한 전력계통을 시뮬레이션 할 수 러한 발전량의 변화 차이는 계통을 시뮬레이션 할 때 있기 때문에 PHILS(Power Hardware in the Loop 그대로 반영되어 결과를 산출하게 된다. 그렇기 때문 Simulator) 구성에 사용 될 수 있다. PHILS는 전력계 에 전력계통의 정밀한 시뮬레이션뿐만 아니라 풍력발 통을 시뮬레이션하기 위해 제어 시스템과 인터페이스 전단지의 정밀한 모사가 동반되어야 풍력발전단지가 하는 물리적 시스템을 리얼타임 하드웨어에서 시뮬레 이션하며, 시뮬레이터에서 나오는 결과가 물리적 시스 2. 기존 전력계통 평가 방법. (a) RTDS (b) RSCAD Fig. 3 RTDS and RSCAD for simulation of power system 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. Fig. 4 Active power output of wind farm 7.
(4) 지현호․김태형․임정택․함경선. Fig. 5 Active power output of wind farm in RTDS. 계통에 미치는 영향을 정밀하게 평가할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 보완하기 위해 풍력 발전단지를 정밀하게 모사하는 시뮬레이터와 풍력발전 단지 제어시스템, 전력계통을 모사하는 RTDS를 연동하 여 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특 성을 고려하여 시뮬레이션하기 위한 시스템을 구현한다. 3. 전력계통 평가를 위한 시스템 설계 3.1 시스템 전체 구조. 시스템 설계를 위해 전력계통의 안정성을 평가하기 위한 지역으로 제주도를 선정하고, 발전량의 변화에 따라 전력계통에 미치는 영향을 평가하기 위해 제주 동복·북촌 발전단지를 대상으로 한다. 제주도는 전력계 통의 크기가 비교적 작고, 원형으로 구성되어 있어서 한곳에서의 변화가 전력계통에 영향을 미칠 수 있기 때문에 본 연구를 진행하기에 적합하다. 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특 성을 고려하여 시뮬레이션하기 위해 Fig. 6과 같이 풍 력발전단지 시뮬레이터(Wind Farm Simulator, WFS) 와 풍력발전단지 제어시스템(Wind Farm Controller, WFC), RTDS (Real-time digital simulation)를 연동하 여 구성한다. WFS는 자체 개발한 시뮬레이터로 모델 기반의 풍력발전단지 시뮬레이터이다. 모델 기반이기. RTDS. Modbus TCP. KETI WFS. Modbus TCP. Fig. 6 Structure of system interlocking 8. 때문에 다양한 풍력발전단지로 재구성할 수 있다. 실 험을 위해 제주도 전력계통에 연결되어 있는 제주 동 복·북촌 발전단지를 모사하도록 구성하였다. WFC도 자체 연구를 통해 개발한 제어시스템으로 풍력발전단 지의 유·무효전력 발전량 제어를 가능하게 한다. RTDS는 계통의 시뮬레이션을 위해 일반적으로 사용 되는 디지털 시뮬레이터로 제주도의 전력계통을 모델 링하여 시스템을 구성한다. 연동 된 세 개의 시스템을 통해 동복·북촌 발전단지 가 연결되어 있는 제주 지역의 전력계통을 시뮬레이션 한다. WFC가 풍력발전단지의 유·무효전력 발전량을 제어하고, WFS는 제어된 발전량에 따라 풍력발전단지 의 발전량을 시뮬레이션 한다. 시뮬레이션 된 발전량 이 제주계통을 모사하는 RTDS에 연동되어 계통의 상 황을 시뮬레이션 한다. 3.2 Wind Farm Simulator. WFS는 모델 기반의 시뮬레이터로 대상이 되는 풍 력발전단지를 정밀하게 모사한다. 풍력터빈 모델과 후 류를 포함하는 바람모델을 통해 구성되기 때문에 각 모델의 확보를 통해 정밀한 풍력발전단지 시뮬레이션 이 가능하다 [13]. Fig. 7과 같이 터빈과 터빈의 후류 영역, 풍속에 따른 후류의 변화가 시각화 되어 시뮬레 이션 된다. 각각의 모델을 확보하여 다양한 풍력발전 단지를 구성하고 시뮬레이션 할 수 있기 때문에 사용 자가 원하는 풍력발전단지를 구성할 수 있다. 터빈의 모델링은 상용 프로그램인 GH Bladed의 프 로젝트 파일을 통해 MATLAB 모델을 만들고, 만들어 진 MATLAB 모델을 C코드화하여 실제 실시간 시뮬 레이터에서 사용 가능한 실행모델을 만들어 활용한다. 이렇게 만들어진 터빈모델의 경우 99 %의 정확도를. KETI WFC. Fig. 7 Wind Farm Simulator 풍력에너지저널 : 제12권, 제2호, 2021.
(5) 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특성을 고려하여 시뮬레이션하기 위한 방법 연구 확보하였다. 후류 모델링은 MATLAB으로 구현된 Ainslie eddy viscosity 후류 모델을 C코드화된 실행모 델로 만들어 적용하였다. 본 논문에서는 제주지역의 동복·북촌 풍력발전단지 의 풍력터빈과 바람을 모델링하여 시뮬레이터를 구성 하였다. 동복·북촌 풍력발전단지는 한진산업의 2MW터 빈 15개로 이루어진 발전단지이고, 북촌변전소를 통해 제주 전력계통과 접속된다. WFS는 RTDS와 Modbus TCP를 활용하여 연동 가능하도록 개발하였고, 이를 통해 풍력발전단지의 실시간적인 출력 변화가 계통에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있도록 한다. 3.3 Wind Farm Controller. Fig. 9 Structure of arrays in Dongbok·bukchon wind farm. WFC는 풍력발전단지를 운영하기 위한 제어시스템 으로 가용 발전량의 범위 내에서 원하는 대로 유효전 력과 무효전력의 출력을 제어할 수 있다 [14]. WFC는 Fig. 8과 같은 WFC UI를 이용하여 유효전력 발전량 과 무효전력 발전량을 풍력발전단지에 할당하여 발전 량을 제어할 수 있고, 제어를 통한 결과를 다시 전달 받아 WFC에서 지속적으로 모니터링 할 수 있다. WFC의 경우 발전단지의 유효발전량 제어를 위해 다양한 발전량 할당 정책을 제공한다. 터빈의 발전량 할당은 인위적으로 발전량을 조절하는 것이기 때문에 대부분 출력 제한이 발생할 때 사용되게 된다. 출력 제한의 양에 따라 각 터빈에 총 량의 1/n로 할당하는 방법(Equally Distribution)과 비율에 따라 할당하는 방 법(Proportional Distribution), Closed Loop 형태로 PID제어가 이루어지는 할당 방법을 제공한다. WFC는 무효전력 발전량도 제어가 가능하다. 풍력 발전단지에 설치되어 있는 풍력터빈들은 거의 대부분 여러개의 묶음(Array)으로 선로가 구성된다. 무효전력. 제어는 이러한 Array 별로 사용자가 설정한 발전량만 큼 연산되어 할당된다. WFC는 Modbus 통신을 이용해 WFS와 연동된다. Modbus의 경우 산업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 프로토콜이기 때문에 WFC를 실제 풍력발전단지 에 적용 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.. Fig. 8 Wind Farm Controller. Fig. 10 Jeju power system modeled on RTDS. 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. 3.4 RTDS를 이용한 전력계통 모사. RTDS에는 다양한 형태의 계통을 사용자가 원하는 형태로 구성하여 시뮬레이션 할 수 있다는 장점이 있 다. RSCAD를 이용하여 RTDS에 풍력 발전단지의 풍 력터빈 각 각의 내부 계통을 모사하도록 하는 것이 가 능하다. 동복·북촌 풍력발전단지는 15개의 터빈이 4개 의 array로 구성되어 있기 때문에 내부 계통을 Fig. 9 와 같이 4개의 array로 구성하였다. 본 실험에서는 제주 전체의 전력계통 평가를 위해 Fig. 10과 같이 RTDS 상에 제주 전체 계통을 등가모 델로 구성하여 진행한다. WFS는 RTDS에 모사된 제 주 전력계통을 실제 전력계통으로 인식하여 PHILS를 구성한다.. 9.
(6) 지현호․김태형․임정택․함경선 4. 시스템을 이용한 전력계통 시뮬레이션 4.1 평가를 위한 변수 선정. 일반적으로 전력계통의 안정성은 주파수와 전압 값 을 이용하여 평가할 수 있다. 두 가지 모두 전력의 품 질에 매우 중요한 요소이기 때문에 전력계통의 안정성 을 대표하기에 적합하다. 주파수의 경우 유효전력에 영향을 받고, 전압의 경우 무효전력에 영향을 받는다. 본 논문에서는 풍력발전단지에서 생산하는 유·무효전 력 발전량에 따라 제주 전력계통과 접속된 PCC(Point of Common Coupling) 지점에서 주파수와 전압의 변 동이 어떻게 발생하는지 평가한다. 4.2 전력계통 평가 방법. 전력계통 평가를 진행하기 위해 Fig. 11과 같이 실 험 환경을 구성하였다. 해당 실험환경을 통해 실험 조 건 변화에 따른 전력계통의 변화를 확인할 수 있다. 실험을 위해 WFC를 이용하여 다양하게 유·무효 발전 량을 변화시켜 실험의 조건을 구성한다. WFC를 통해 WFS에서 시뮬레이션 되는 풍력발전단지의 발전량을 제어하고, 제어된 발전량을 기반으로 WFS와 연동되어 있는 RTDS에서 시뮬레이션 되는 계통의 주파수 값과 전압 값을 확인할 수 있다. 본 실험에서 전력계통의 평가를 위해 유효전력과 무효전력을 조정하여 진행한다. 풍력발전단지에서 생 산되는 유효전력 발전량의 변화에 따라 제주 전력계통 과 연계되어 있는 PCC 지점에서 주파수 변화와 무효 전력 발전량의 변화에 따라 PCC 지점에서의 전압 변 동을 RTDS를 통해 평가한다.. Fig. 11 Test environment of power system stability evaluation 10. 4.3 전력계통 평가. 전력계통의 평가는 유효전력 제어를 통한 주파수 변화와 무효전력 제어를 통한 전압 변화를 진행하고, 이를 통해 해당 시뮬레이션이 풍력터빈의 기계적 특성 을 반영하여 시뮬레이션 됨을 확인한다. 동복·북촌 풍력발전단지는 총 30MW의 발전이 가능 한 발전단지로 WFC를 통해 유효전력을 변화시키면서 실험하였다. Fig. 12는 풍력발전단지를 모사하는 WFS 에서 유효전력 출력량이 변화하는 것을 보이고 있다. 가장 앞부분은 시뮬레이터의 시뮬레이션을 위한 과도 구간으로 무시되어지는 값이다. 빨간색 박스는 값의 발전량 제어로 인해 값이 변화하는 것을 나타내고 파 란색 박스는 제어가 이루어져 일정한 값으로 동작하는 것을 볼 수 있다. WFC를 통해 첫 번째 빨간 박스에서 유효전력을 20MW로 제어하고, 두 번째에서 6MW로 제어하여 진행하였다. 마지막 빨간 박스는 다시 25MW로 풍력발전단지의 유효전력 발전량을 제어하였 다. 파란 박스의 값이 일정하지 않은 것은 제어된 발 전량을 추종하기 위함과 후류의 영향으로 발전 가능한 발전량이 달라지기 때문이다.. Fig. 12 The active power output of each turbine. Fig. 13 The result of frequency fluctuation 풍력에너지저널 : 제12권, 제2호, 2021.
(7) 풍력발전단지가 전력계통에 미치는 영향을 터빈 특성을 고려하여 시뮬레이션하기 위한 방법 연구 유효전력을 제어하며 실험을 진행한 결과 Fig. 13과 같이 PCC 지점에서 주파수가 출렁이는 상황을 확인할 수 있었다. 유효전력량이 증·감함에 따라 주파수의 변 동이 발생함을 볼 수 있다. 특히 유효전력의 급격한 변화에 주파수가 더 크게 변화함을 확인할 수 있다. Fig. 14는 풍력발전단지에서 무효전력 출력량을 제 어하여 발전하는 상황을 나타낸다. 동복·북촌 풍력발전 단지의 경우 15개의 터빈이 4개의 Array로 구성되어 있기 때문에 각 각의 Array 별로 무효전력 출력량을 WFC가 제어하여 실험하였다. 실험을 통해 Fig. 15와 같이 무효전력 제어에 따라 생산되는 무효전력을 통해 전압이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 실험을 통해 WFC의 제어를 통해 WFS에서의 발전 량이 제어되어 다양한 실험 조건을 구성하는 것과 이 를 통해 시뮬레이션 된 발전량을 통해 RTDS에서 주 파수 값과 전압값의 변화를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 유효전력량의 변화에 따라 주파수 의 변화가 생기는 것과 무효 전력량의 변화를 통해 전 압의 변화가 생기는 것을 확인할 수 있었다.. 5. 결 론. 본 논문에서 제안하는 터빈 특성을 고려한 전력계 통 시뮬레이션은 풍력발전단지와 전력계통의 고도화 된 시뮬레이션을 통해 기존의 전력계통 시뮬레이션보 다 더욱 정밀한 전력계통 평가를 진행할 수 있었다. 실험을 통해 WFC의 제어를 통해 WFS에서 시뮬레이 션 된 전력량에 따라 RTDS에서 모사 된 전력계통의 주파수 값과 전압값이 변동하는 것을 확인할 수 있었 다. 이를 통해 향후 다양한 조건과 상황에서 풍력발전 단지가 전력계통에 어떠한 영향을 미치는지 확인할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 제안하는 전력계통 평가 시스템을 이용하면 풍력발전단지를 제어하는 제어시스템을 개발 단계에서 정밀하게 시험 해볼 수 있다. 이를 통해 풍력발전단지 에 직접 시험할 때 발생할 수 있는 위험을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 후기. 이 논문은 2018년도 정부(산업통상자원부)의 재원으 로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행된 연구 임 (20183010025440, 대용량 풍력터빈 및 단지 연계형 통합제어시스템 실시간 시뮬레이터 기술개발) 참고문헌. Fig. 14 The reactive power output of each turbine. Fig. 15 The result of voltage change 풍력에너지저널: 제12권, 제2호, 2021. [1] Lee, W. H. and Song, S. H., 2003, “A study of the frequency characteristic about our power system,” The Korean Institute of Electrical Engineers Conference(2003), pp. 358～360. (in Korean). [2] Byun, S. H., Shin, J. S., and Joo, H. R., 2009, “A Research of frequency quality evaluation in power system using standard deviation,” The Korean Institute of Electrical Engineers Conference(2009), pp. 133～134. (in Korean). [3] Kwon, O. R., Kim, S. B., and Song, S. H., 2018, “Status and Cases of Wind Power Curtailment of Overseas Grid Operator with a High Penetration of Wind Power Generation,” The Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 90 11.
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