Demonstration of Voltage Control of DC Distribution System Using Real-time DC Network Analysis Applications

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Manuscript received July 18, 2019, Revised October 4, Accepted October 14, 2019

1 KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation, 105 Munji-ro Yuseong-gu, Daejeon 34056, Republic of Korea

† [email protected]

Demonstration of Voltage Control of DC Distribution System Using Real- time DC Network Analysis Applications

실시간 DC 계통해석 응용프로그램을 이용한 DC 배전망 전압제어 실증 연구

Hong-joo Kim

^1†

, Young-pyo Cho

¹

, Jin-tae Cho

¹

, Ju-yong Kim

¹

김홍주

^1†

, 조영표

¹

, 조진태

¹

, 김주용

¹

Abstract

This paper presents real-time Direct Current (DC) network analysis applications for operation of DC distribution system or DC microgrid. These applications are installed on central Energy Management System (EMS) and provide solutions of DC network operation. To analysis DC distribution network, this paper proposes composition and sequence of applications.

Algorithm of applications is presented in this paper. Demonstration tests are performed on DC distribution site in Gochang Power Testing Center of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). To verify the performance, developed DC applications installed on EMS. Scenarios for demonstration test of voltage control are presented. Finally, measured data, application output data and simulation data (by PSCAD/EMTDC) are compared and analyze accuracy of applications.

본 논문은 DC (Direct Current) 배전망 혹은 DC 마이크로그리드 운영을 위한 실시간 DC 계통해석 응용프로그램의 개발 에 대한 내용을 다룬다. 응용프로그램은 중앙 에너지 관리시스템(EMS: Energy Management System)에 탑재되어 운영자에게 실시간으로 운영 솔루션을 제공한다. DC 배전계통을 해석하기 위한 프로그램의 구성 및 시퀀스를 제안한다. 각 프로그램의 알고리즘과 AC 계통 프로세스와의 차이점을 분석한다. 한국전력공사 고창전력시험센터 내 DC 배전망 실증사이트를 소개하 고, EMS 구축 내용을 기술한다. 개발된 DC 계통해석 응용프로그램을 실증 사이트 EMS에 탑재하여, 검증 시험을 수행한다.

DC 배전망 전압 제어를 위한 시험 시나리오를 구성에 대해 논한다. 마지막으로 실증시험 결과 측정 데이터, 응용프로그램 결과 데이터를 PSCAD/EMTDC를 이용한 오프라인 시뮬레이션 결과값과 비교 분석하여 정합성을 검증한다.

Keywords: LVDC Distribution System, DC Microgrid, Energy Management System, Voltage Control, Network Analysis

I. INTRODUCTION

배전계통 내 증가하는 에너지저장시스템(ESS: Energy Storage System), 태양광발전시스템(PV: Photovoltaic System) 과 같은 DC 분산전원과 IDC (Internet Data Center)와 같은 대용량 DC 부하의 연계용량 증대와 효율 향상을 위한 솔루

션으로 DC 배전기술이 주목받고 있다. 전력용 반도체 소자

를 이용한 전력변환 기술이 발전함에 따라 AC의 DC 변환,

DC의 승압/감압이 가능해져 다양한 형태로 배전망에 적용

이 가능하게 되었다. 이에 따라 DC 전원과 DC 부하를 직접

연계하여 AC로 변환하는 과정에서 발생하는 손실을 줄이고,

전력전송 용량과 거리를 증가시키기 위한 설계 및 운영에

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대한 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다 [1]-[4].

한국전력공사 전력연구원에서는 DC 배전을 위한 요소 기기부터 계통의 보호 및 운영까지 상용화를 위한 연구를 진행해 왔으며, 실증사이트를 구축하고 운영 시험을 수행하 고 있다. 광주에 장거리 저부하를 대상으로 DC 배전 실선로 를 국내 최조로 적용하여 운영중에 있다 [5]. 전력연구원 고 창전력시험센터에는 6 km 긍장의 DC 배전 실증사이트를 구 축하여, 직류배전기기 및 운영 기술에 대한 시험이 가능한 인프라를 확보하였다. 최근에는 진도군 서거차도에 신재생 발전원 및 부하를 5 km 긍장의 DC 선로에 연계한 DC 배전 망 독립섬(DC Island)를 준공하였다 [6].

DC 배전망에 연계되는 분산전원과 부하의 개수가 증가 하면서, 배전망이 단순 선로(Line)의 형태에서 망(Network) 형태로 복잡하게 구성이 되고 있다. 이러한 망 형태의 DC 계통에서는 메인 컨버터의 정전압 운전만으로 안정성이 확 보되는 운영을 하기가 어렵다. 과전압과 같은 위반사항이 계통내 발생 시 운영자에게 어떤 제어를 수행해야 하는지를 알려주는 솔루션이 필요하다. 이에 따라 DC 배전망을 운영 하기 위한 에너지 관리시스템(EMS)의 중요성이 크다.

송전계통에서는 대규모 계통을 운영을 위한 다수의 응 용프로그램을 EMS에 탑재하여 운영중에 있으며, 배전계통 에서도 분산전원의 증가로 이에 대응할 수 있는 시스템과 응용프로그램을 확보하기 위한 연구를 진행해오고 있다. DC 계통은 설비의 운전 특성과 계통의 파라미터 등 AC 계통과 는 많은 차이가 있다. 따라서, DC 계통의 특성을 고려하여 계통을 해석하고 운영 솔루션을 제공할 수 있는 DC 계통용 EMS 및 응용프로그램이 별도로 필요하다. 본 논문에서는 DC 배전망 혹은 DC 마이크로그리드의 운영을 위한 EMS에 탑재되어 실시간으로 DC 계통을 해석할 수 있는 응용프로 그램의 개발에 대한 내용을 기술한다. DC 계통해석 응용프로 그램의 구성 및 알고리즘에 대해 제안하고, 실증사이트 DC 배전망 구축 내용을 다루어 본다. 마지막으로 실증 시험 내 용과 결과에 대한 분석을 수행한다.

II. DC 계통해석 응용프로그램

A. 프로그램 구성 및 시퀀스

AC계통의 EMS에서 운영되고 있는 응용프로그램으로는 대표적으로 아래와 같은 프로그램들이 있다.

○ 토폴로지처리(TP: Topology Process)

○ 상태추정(SE: State Estimation)

○ 조류계산(PF: Power Flow)

○ 상정고장해석(CA: Contingency Analysis)

○ 고장전류해석(SCA: Short Circuit Analysis)

○ 최적조류계산(OPF: Optimal Power Flow)

위의 프로그램 외에도 계통해석에 사용되는 EMS 프로 그램들은 많이 있다. 특히 대규모 AC계통을 운영하는 송전 용 EMS의 경우에는 계통의 안정도를 해석하기 위한 다양한 응용프로그램들이 개발되어 운영되고 있으며, 검증된 외부 상용 프로그램을 EMS와 연계하여 실시간으로 운영하기도 한다. 최근에는 배전망이나 마이크로그리드에도 계통해석을 위한 응용프로그램들을 개발하여 배전계통 측면의 안정성을 높이기 위한 연구가 진행이 되고 있다.

EMS의 계통해석 프로그램 중 가장 기본이 되는 프로그 램은 토폴로지처리와 상태추정이다. 이 두 프로그램은 다른 계통해석 응용프로그램이 동작하기 위해 반드시 선행이 되 어야 하는 프로그램으로 정합성이 확보가 되어야 나머지 응 용프로그램들의 결과도 신뢰성을 가지게 된다.

토폴로지처리는 설비의 연결 관계 및 차단기의 개폐상 태를 파악하여 Node를 그룹화 하여 Bus 정보를 생성하는 프로그램이다. 차단기, 선로 등 모든 설비의 양단에는 Node 가 존재한다. 이 Node를 기준으로 데이터베이스의 설비 링 크 관계를 추적하여, 같은 전위를 가지는 Node별로 Bus Number를 부여하게 되며 Node-Bus Mapping이라고도 한다.

Fig. 1은 토폴로지처리의 개념을 나타낸 그림이다.

Fig. 1에서 왼쪽의 실계통 모델을 오른쪽과 같이 계통해 석이 가능한 수학적 모델로 구성하게 된다. 모든 계통해석 알고리즘의 입력 파라미터라 할 수 있는 Bus 및 연결정보를

Fig. 1. Concept of topology process.

Fig. 2. Concept of state estimation.

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생성하는 프로세스로서 가장 먼저 수행되는 계통해석 프로 그램이다. 실측 데이터를 입력으로 사용하는 프로그램으로 토폴로지 오류 분석과 같은 다양한 사전처리도 수행한다.

실측 데이터는 통신장비의 오류나 비동기화 문제 등 여 러 가지 현장 상황으로 인하여 오류를 어느 정도 포함하고 있다. 따라서 이러한 취득데이터를 정제 없이 그대로 계통 해석의 입력데이터로 사용하기에는 어려움이 있다. 이를 보 정하여 계통해석용 입력데이터를 생성하는 프로그램이 상태 추정이다.

Fig 2는 상태추정의 필요성을 보여주기 위한 개념도이 다. Fig 2의 그래프를 전력조류방정식이라 한다면, 이상적인 경우에는 모든 측정데이터가 하나의 전력조류방정식에 포함 이 되어야 한다. 하지만 측정데이터는 현실적으로 일부 오 류를 포함하고 있다. 따라서 모든 측정데이터로 하나의 전 력조류방정식을 도출하는 것을 불가능하다. 이를 위해 상태 추정은 Error를 최소화하는 전력조류방정식을 도출하고, 그 방정식 위에 존재하는 새로운 상태추정 결과 데이터를 계산 한다. Error를 최소화하는 방법으로 최소자승법(Least Square Method)이 사용된다. 상태추정 이후에 수행되는 프로그램들 은 모두 측정데이터가 아닌 상태추정 결과 데이터를 입력으 로 사용하게 된다.

토폴로지 처리와 상태추정은 실시간으로 운영되는 응용 프로그램에서 계통해석의 기본이 되는 프로세스이다. 이후 에 수행되는 응용프로그램들은 계통운영 전략에 따라 선별 적으로 탑재하여 사용하게 된다. 앞에서 언급한 바 있듯이 DC계통에서는 Slack Bus가 수급균형을 유지하는 역할을 하 지만, 지역적으로 과부하 혹은 과출력에 의한 전압위반 현 상이 나타날 수 있다. DC 계통에서 전압은 오직 유효전력과 상관관계를 가진다. 따라서 전압위반을 해소하기 위해서는 전압 회복을 위한 솔루션을 제공할 수 있는 전압제어 프로 그램이 필요하다.

본 연구에서는 DC 계통해석을 위한 프로그램으로 사전 처리 프로그램 3종(DC 토폴로지 처리, DC 상태추정, DC 조 류계산)과 DC 전압제어 프로그램 1종으로 구성하였으며, 프 로그램 명을 아래와 같이 명명하였다.

○ DCTP: DC Network Topology Process

○ DCSE: DC Network State Estimation

○ DCPF: DC Network Power Flow

○ DCVC: DC Network Voltage Control

4개의 프로그램 동작 시퀀스는 Fig. 3과 같다. DCTP,

DCSE, DCPF는 사전처리 프로그램으로 DC 계통해석이 가능 하도록 데이터를 가공한다. 이후 전압위반이 발생하면, DCVC 프로그램은 전압제어를 위한 솔루션을 운영자에게 제공한 다.

B. DC 계통해석 알고리즘

Table 1은 계통해석 관점에서 AC 계통과 DC 계통의 차 이을 보여준다.

DC 계통에는 주파수와 무효전력이 존재하지 않는다. 또 한 변압기 대신 DC/DC 컨버터가 존재하는데, 이 컨버터는 AC 변압기와 달리 임피던스 처리를 하기가 어렵다. 따라서 Per Unit 법으로 서로다른 전압레벨의 계통도 하나의 Matrix 로 해석하는 AC 계통과는 달리 DC 계통에서는 다른 전압레 벨은 별도 Matrix로 해석할 수 밖에 없다. 즉, 전압레벨이 다른 계통은 별도의 독립계통으로 간주해고 해석해야 하는 것이다.

AC 계통에 대한 상태추정, 조류계산 등 개별 프로세스 의 기본 알고리즘은 많은 서적 및 논문에서 소개가 되고 있 다. 본 논문에서는 DC 계통에 적용하기 위해 고려해야할 사 항과 수식상의 차이점을 중심으로 기술한다.

1) DC Network Topology Process (DCTP)

DC 계통의 토폴로지 처리는 AC 계통의 것과 크게 다르 지 않다. 하지만, AC 계통에는 없는 아래의 설비들은 데이터 베이스 및 프로그램 내에서 별도로 처리가 필요하다.

○ 분산전원 연계용 컨버터 → Source, Load로 처리

○ DC/DC 컨버터 → 독립계통으로 처리

○ Bipolar DC Network → +, - Pole의 데이터베이스화 위와 같이 DC 계통에서는 컨버터에 대한 Source 혹은 Load 처리, 독립계통 처리가 중요하다. 아래는 DC 계통 상 태추정 프로세스이다.

Fig. 3. Sequence of DC network analysis program.

Table 1

Analysis Parameter of DC and AC Network

구분 AC 계통 DC 계통

변수 f, V, I, θ V, I

선로 모델링 R, X, B R

계통 모델링 R, S, T, N (+), (-), N

수급 제어 f V

부하 대응 CVCF(or Droop) CV(or Droop)

접지 다중 접지 비접지

전압 레벨 TR ▶ 통합 해석(P.U.) DC/DC 컨버터 ▶ 분리 해석

전압 제어 조상설비, 승압용 TR 기준전압 조정, 출력 조정

허용 전압 송전: ±5 %, 배전: ±10 % ± 10 %(컨버터 허용 입력)

알고리즘 상태추정 및 조류계산의 기본 알고리즘은 동일

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[Step 1] 모선 1개를 선택함

[Step 2] 모선과 연결성이 있는 선로 정보를 이용하여 모선 그룹핑을 수행함

[Step 3] 모든 모선이 그룹핑 되었지 확인

[Step 4] 앞 단계 Step 3 만족 시 Step 5로 이동, 아니면 Step 1 - Step 2 반복

[Step 5] 그룹 내 다음과 같은 조건이 있는지 확인

○ 적어도 2개 이상의 모선이 존재하는지 확인

○ 측정 데이터 중 모선 전압이 취득 되는지 확인

○ 발전기와 부하가 적어도 1개 있는지 또는 AC/DC Converter 2개 이상으로 되어 있는지 확인

[Step 6] 앞 단계 Step 5를 만족하면 해당 그룹에 독립

계통(Island) 번호 할당

[Step 7] 앞 단계 Step 6에서 할당 받지 못한 Island에 속한 설비는 정지 설비로 설정

2) DC Network State Estimation (DCSE)

상태 추정의 전체 프로세스는 AC의 것과 유사하다. 다 만, AC 계통 파라미터 대신 DC 계통 파라미터을 이용하여, 행렬을 구성하여야 한다. Fig. 4는 AC와 DC 계통의 상태 추 정 행렬 방정식의 차이점을 나타낸다.

DC 계통 상태 추정의 수행도는 Fig. 5와 같다.

3) DC Network Power Flow (DCPF)

조류 계산 알고리즘 역시 전체 프로세스는 AC의 것과 유사하나, DC 조류방정식을 사용하여 연산을 수행하여야 한 다. Fig. 6는 AC 전력방정식과 DC 전력방정식의 차이를 나타 낸다. DC 계통 조류 계산의 수행도는 Fig. 7과 같다.

상태 추정은 모선 주입 전력의 불일치를 해소시키기 위 한 최적화 함수의 해를 구하는 것이며, 조류 계산은 전력조 류방정식을 만족하는 방정식의 해를 구하는 것이다. 두 프 로그램은 목적과 행렬의 구성부터 수렴기준까지 많은 차이 점이 있다. Table 2는 DC 계통의 상태 추정과 조류 계산 프 로그램의 차이점을 나타낸다.

Fig. 6. Equation of DC network power flow.

Fig. 7. Flow chart of DC network power flow.

Fig. 4. Equation of DC network state estimation.

Fig. 5. Flow chart of DC network state estimation.

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4) DC Network Voltage Control(DCVC)

DC 계통에는 위상각과 무효전력이 존재하지 않기 때문 에 전압은 유효전력과만 상관관계를 가진다. 따라서 전압과 분산전원의 유효전력 출력과의 상관계수는 민감도 계산을 통해 얻을 수 있다. 이 민감도를 활용하면 어느 분산전원의 출력을 얼마나 조정했을 경우 전압이 위반이 해소되는지를 계산할 수 있다. 전체 알고리즘 수행도는 Fig. 8과 같다 [8].

III. DC 배전망 실증 사이트 구축

A. 실증 사이트 계통 및 기기

Fig. 9은 전력연구원 고창전력시험센터 내 DC 배전 실증 사이트의 구성도이다. 가공 및 지중케이블로 구성된 ±750 Vdc 계통으로 긍장은 약 6 km에 달한다.

AC 계통 연계를 위한 정류기, ESS, 디젤발전기 등 DC 배전용 전원장치들이 DC 선로에 연계되어 있으며, 신재생원

의 DC 배전망 연계를 모의하기 위한 태양광/풍력 시뮬레이 터가 다수 구축되어 있다. 시험용 선로이기 때문에 실제 부 하가 연계되어 있지 않으며, 시험을 위한 가변 모의 부하가 선로에 다수 연계되어 있다 [7].

B. 실증 사이트 EMS 구축

실증사이트는 광케이블 Ring으로 구성이 되어, 현장기 기들이 EMS와 통신을 한다. 현장의 각 기기들이 설치 위치 에 따라 네트워크 그룹이 구성되어 그룹마다 광단말장치 (RT: Remote Terminal)가 설치되어 광케이블로 연결된다. 광 케이블 Ring은 4-Core로 구성이 되어, 통신망이 한 군데가 단절되어도 정상적으로 통신이 가능하다. 광케이블 Ring은 30개의 RT까지 수용이 가능하며, COT (Central Office Terminal)가 EMS의 주 장치들과 연계가 된다. Fig. 11은 DC

(a)

(b) (c)

Fig. 10. DC components of DC demonstration site. (a) Energy storage system. (b) Rectifier. (c) DC load.

Fig. 11. System configuration of DC EMS.

Fig. 8. Flow chart of DC network voltage control.

Fig. 9. DC demonstration site in Gochang Power Testing Center.

Table 2

Difference Between DC Power Flow and DC State Estimation

상태 추정 조류 계산

변수 모든 측정 데이터(V, P) V(발전/부하 모선), P(Slack 모선) 입력 모든 측정 데이터(V, P) P(발전/부하 모선), V(Slcak 모선) 수식 X=[H^TR^-1H]^-1·[H^T][R^-1]Zmeas X=J^-1·B

제어 불량 데이터 처리 V(발전/부하 모선), P(Slack 모선)

수렴 기준 Threshold > 모선 불일치 Threshold > 변수 갱신값

모선 불일치 존재 없음

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배전망 EMS의 시스템 구성도를 나타낸다.

EMS의 주 장치는 메인 서버(2중화), FEP 서버, HMI Workstation으로 구성이 된다. 각 장치는 Middleware S/W 를 통하여 데이터를 교환한다. 2대의 메인 서버와 FEP서버 는 서버실 19 인치 랙에 위치하며, HMI Workstation은 PC 형태로 운영실의 운영 콘솔에 설치가 된다. EMS는 DC 배전 망에 연계된 분산 전원 및 모의 부하와 선로 중간중간 설치 된 측정용 단말 장치를 통해 계통 전체를 감시하며, 설비에 대한 제어가 가능하다.

응용프로그램을 구동하기 위해 전용 데이터베이스가 존 재하며, DBMS (Database Management System)로부터 고정 데이터를 입력으로 받고, 미들웨어(Middleware)로부터 실시 간 측정 데이터를 입력으로 받아 연산 결과를 다시 미들웨 어로 전송할 수 있도록 구성되었다. HMI는 미들웨어로부터 데이터를 가져와 화면에 표출하므로 운영자는 응용프로그램 의 수행 결과를 실시간으로 HMI를 통해 감시가 가능하다.

C. 실증 시험 설비 구성

고창 DC 배전 실증사이트는 그물망(Mesh) 구조의 계통

으로 구성이 되어 있고, 다수의 분산 전원 및 모의 부하가 연계되어 있다. 따라서 계통해석에 의한 전압 제어 프로그 램의 실증 결과를 분석하기 적합한 계통구성이다.

22.9 kV AC 배전선로로부터 전원을 공급받아 ±750 Vdc 의 DC전압 출력이 가능한 정전압 정류기는 총 4대(100 kW, 150 kW, 300 kW, 500 kW)가 있다. 4대의 정류기 중에서 중앙 EMS로 제어 및 감시가 가능한 정류기는 시험동 내에 있는 500 kW급 정류기이다. 따라서 응용프로그램 실증시험을 위 한 DC 정전압원으로는 500 kW급 정류기를 활용하고, 제어 충돌을 방지하기 위해 나머지 정류기는 모두 정지시켜 놓는 다.

다수의 모의 부하가 DC계통에 연계되어 운전이 가능하 지만, 역시 중앙 EMS에서 감시가 가능한 부하를 대상으로 실증 시험용 부하를 4대(각 150 kW급) 선정하였다.

분산 전원 역시 다수의 신재생원 시뮬레이터, CHP 시뮬 레이터, V2G 시뮬레이터, 디젤발전기, ESS가 연계되어 있다.

모든 분산 전원을 투입한 상태에서 실증시험을 하면 이상적 이나, 기동 및 결과 검증을 효과적으로 하기 위해 선정된 모의 부하와 같은 노드에 연계되어 있으며 중앙 EMS에서 감시/제어가 가능하고, 용량이 충분한 2 MWh급(최대 500

Fig. 12. Network diagram of DC demonstration site.

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kW 출력) ESS를 활용하기로 한다. 이 ESS는 정전압과 정전 력 운전이 모두 가능하나, 정류기가 정전압 운전을 하므로 정전력 운전을 하도록 설정한다.

IV. 실증시험 및 결과 분석

A. 실증시험 시나리오 구성

DC계통 토폴로지 처리 > 상태 추정 > 조류 계산 > 전 압 제어의 시퀀스로 구동되는 프로그램을 검증하기 위해 설 비의 출력을 조정하여, 저전압을 발생시킨 후 전압 제어 지 령에 의해 저전압이 해소되는 시나리오를 구성하였다. 아래 와 같이 3가지 시나리오를 통해 전압 제어 실증시험을 수행 하도록 한다.

시나리오 #1: 전압 위반이 없는 정상 상태

시나리오 #2: 부하 증가에 의한 저전압 위반 발생 시나리오 #3: ESS 출력 조정을 통한 전압 위반 해소 실증시험 전 위반이 발생하는 분산 전원 및 모의 부하 의 출력을 계산하기 위해 PSCAD로 고창 직류배전선로를 모 델링 하였다. Fig. 13은 PSCAD로 모델링한 고창 DC계통 모 델이다. 응용프로그램의 계통해석 알고리즘들은 정상상태에 대한 해석만을 수행하므로 편의상 선로의 L과 C성분은 표현 하지 않고 R성분만을 선로 파라미터로 모델링 하였다. 선로 의 R성분은 선로의 선종에 따른 단위 길이당 DC 환경의 R 값을 이용하여 선로 길이를 곱하여 전체 R값을 계산 후 반 영하였다. 실제 현장에서 시험을 할 계획이므로 안전성을 고려하여 전압 위반의 기준 범위를 ±5 %로 설정하였다. 전 압 레벨이 750 V이므로 과전압의 기준은 787.7 V이며, 저전 압의 기준은 712.5 V이다.

실증 시험에 활용할 정류기, ESS 및 모의 부하만 모의하 였다. 정상상태 해석만 수행할 것이므로 정류기는 Fig. 14과 같이 이상적인 정전압원으로 모델링하였다. 모의 부하는 실 제 모의 부하 특성과 동일하게 저항으로 모델링하였다.

Fig. 15은 ESS와 같은 노드에 연결된 모의 부하 2기를 모델링한 것이다. 실증시험 시 운전할 정전력 모드로 표현

Fig. 13. PSCAD/EMTDC model for network of DC demonstration site.

Fig. 14. PSCAD/EMTDC model for rectifier and load.

Fig. 15. PSCAD/EMTDC model for ESS and load.

Fig. 16. PSCAD/EMTDC simulation result of rectifier output.

Fig. 17. PSCAD/EMTDC simulation result of voltage.

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하기 위해 PSCAD에는 이상적 정전류원으로 모델링하였다.

PSCAD 모델을 기반으로 3가지 시나리오에 대하여 시뮬 레이션을 수행하였다. 주요 포인트에 전압 및 전류계를 찍 어 결과값을 확인하였다. Fig. 16은 각각의 시나리오에 대한 정류기의 출력 변화를 나타낸다.

정류기는 정전압 운전을 하므로 계통의 발전, 부하 및

손실에 따라 자동으로 출력량이 계산된다. Fig. 17은 부하 말 단에서 각각의 시나리오에 따른 전압 변동을 나타낸다.

Fig. 17의 정상상태인 시나리오#1에서 부하를 40 kW 증 가시킨 것이 시나리오#2이다. 시나리오#2에서 최저 전압은 705.9로 5 % 이상 떨어져 전압 위반이 발생한 것을 볼 수 있다. 시나리오#3은 시나리오#2에서 ESS의 출력을 15 kW 증가시킨 것으로 전압이 705.9에서 712.8로 상승하여 5 % 하한기준에 만족하는 것을 볼 수 있다. Fig. 18부터 Fig. 20은 이를 계통도에 표현한 것이다. 그림의 계통도는 Positive 상 만 나타낸 것으로 모든 시나리오는 평형조건으로 시뮬레이 션을 수행하였다.

시뮬레이션 결과를 기반으로 고창 실증 사이트 현장에

Fig. 21. Scenario #1: Demonstration test result (HMI-Network diagram).

Fig. 22. Scenario #1: Demonstration test result (HMI-Analysis result).

Fig. 18. Scenario #1: Normal state (PSCAD/EMTDC result).

Fig. 19. Scenario #2: Voltage violation state (PSCAD/EMTDC result).

Fig. 20. Scenario #3: Violation removal state (PSCAD/EMTDC result).

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서 동일한 조건으로 실증하여 응용프로그램 성능 검증을 수 행한다.

B. 실증시험 결과 분석 1) 전압 제어 시험 결과

구성된 3가지 시나리오를 바탕으로 고창 실증사이트에 서 동일한 계통 상황을 모의 하였다. 시나리오#1에서 DC 토폴로지 처리 > 상태 추정 > 조류 계산 > 전압 제어 프 로그램이 구동 후 조류계산 결과값을 기준으로 모든 노드의 전압값이 ±5 % 이내에 드는지 확인한다. 실증시험 결과는 Fig. 21과 같으며, 계통해석 화면에서 전압 위반이 0으로 표

시되는 것을 확인할 수 있다. PSCAD의 시나리오#1 시뮬레 이션 결과와 비교해 보면, 어느 정도 유사한 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 실제 현장의 특성상 제어의 오차, 측 정장비의 오차 등으로 인해 약간의 편차는 발생할 수 있다.

계통도에서 녹색 라인은 활선 상태의 선로를 나타내며, 적색 라인은 비활선 상태의 선로를 나타낸다. 차단기는 반 대로 녹색이면 개방, 적색이면 투입의 상태를 나타낸다.

시나리오#1에 대해 계통해석 화면을 통해 DC 토폴로지 처리, 상태 추정, 조류 계산, 전압 제어의 4개 프로그램이 모두 수렴했음을 확인할 수 있다. 전압 제어는 위반이 발생 하지 않았으므로, 수렴은 했으나 아무 결과도 출력하지 않 는다.

Fig. 23의 계통도 화면은 모의 부하를 증가시켜 시나리 오#2에 따라 계통을 실증한 것이다. 역시 PSCAD의 시나리 오#2 시뮬레이션 결과와 유사한 결과를 나타내는 것을 볼 수 있다.

시나리오#2에 대해 계통해석 화면을 통해 DC 토폴로지 처리, 상태 추정, 조류 계산, 전압 제어의 4개 프로그램이 모두 수렴했음을 확인할 수 있다. 전압 제어는 위반이 19개 의 노드에서 발생한 것을 볼 수 있다. 전압 제어 프로그램 이 전압 위반을 해소하기 위한 해를 연산하였으며, 그 결과 를 4번 발전기(ESS) 출력을 12.6 kW 조정(증발)하는 것으로 해를 도출한 것을 확인할 수 있다.

시나리오#2에서 전압 제어 프로그램이 도출한 해에 따 라 4번 발전기인 ESS의 출력 지령을 13 kW 증가시켰다. 그 결과 Fig. 25과 같이 나타났다.

위의 시나리오#3 계통도에서 ESS의 출력은 33.8 kW로 20 kW 대비 약 13 kW 증가한 것을 확인할 수 있다. 이는 시나리오#2에서 전압 제어 프로그램의 계산값에 따라 운전 한 결과이다. 모의 부하는 시나리오#2의 설정값에서 변경하 지 않았으나, 저항 부하이므로 계통도와 같이 약간의 차이 가 있을 수 있다.

Fig. 26은 전압 제어 수행 후인 시나리오#3의 계통해석 결과 화면이다. 그림에서 볼 수 있듯이 ESS의 출력 조정 후 전압 위반이 모두 사라진 것을 확인할 수 있으며, 다시 정 상상태로 돌아 갔으므로 전압 제어는 아무 해도 출력하지 않는 것을 볼 수 있다.

PSCAD에서 시뮬레이션한 결과를 바탕으로 구성한 3가 지 시나리오에 대해 실제 계통에서 EMS을 통해 시험한 결 과를 살펴보았다. 실증 결과가 시뮬레이션과 어느 정도 유 사한 패턴을 가지며, 이에 따라 전압 제어 프로그램이 정합 성을 가지는 것으로 볼 수 있다.

2) 계통해석 프로그램 정합성 분석

앞서 실증한 3가지 시나리오의 실증 결과를 EMS에서 파일(CSV)로 출력하여, 측정값/상태 추정값/조류 계산값/시 뮬레이션값에 대하여 비교 분석을 수행하였다.

Fig. 24. Scenario #24: Demonstration test result (HMI-Analysis result).

Fig. 26. Scenario #3: Demonstration test result(HMI-Analysis result).

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전압값은 측정값이 존재하며, 활선 상태(Energized)인 노드들을 대상으로 시뮬레이션 값과 프로그램 연산 결과값 을 비교하였다. 고창 DC 계통의 76개(Positive Pole 38개, Negative Pole 28개) 노드 중에서 실제 측정 장비가 존재하 여 데이터가 EMS로 올라오며 0 V가 아닌 활선 상태의 노드 수는 32개이다.

전력값은 실증 시험에 투입된 분산전원 및 모의 부하의 전력량으로 비교를 하였다. 실증 시험에 사용된 분산 전원 은 ESS (500 kW, 2 MWh)와 정류기(500 kW)이며, 응용프로그 램용 데이터베이스에서는 각 Pole 마다 전원을 모델링 하였 으므로 총 4개의 분산 전원이 존재한다. 모의 부하도 2개를 시험에 사용하였으나, 실제 데이터베이스에는 Positive Pole 과 Negative Pole에 각각 2개의 부하가 모델링되어 총 4개 의 부하가 존재한다. 따라서 전력값 비교는 총 8개의 설비 출력(혹은 소모량)에 대해 비교 분석을 수행하였다.

Table 3부터 Table 5은 3개의 시나리오에 대하여 실제 측정값, 상태 추정 프로그램 결과값, 조류 계산 프로그램 결 과값, PSCAD 시뮬레이션 결과값을 리스트한 것이며, PSCAD 시뮬레이션 결과값을 기준으로 측정값, 상태 추정 값, 조류 계산 값과의 오차를 비교 분석한 것이다.

Table에서 보면 3개 데이터의 PSCAD 결과와의 오차 평

균이 0.2-0.4 % 사이인 것을 볼 수 있다. 또한 단일 데이터 의 오차도 1 %가 넘는 것이 없는 것을 확인할 수 있다. 이 는 상태 추정과 조류 계산의 값도 정확하지만, 측정값 또한 매우 정확한 값을 가지는 것으로 볼 수 있다. 측정값의 오 차가 매우 작아서, 이를 입력값으로 가지는 상태 추정 및 조류 계산의 결과 역시 측정값과 큰 차이를 가지지 않는다.

측정 > 상태 추정 > 조류계산으로 갈수록 오차가 약간씩 줄 어드는 것을 확인할 수 있다. 이는 두 프로그램이 데이터를 조류 계산 방정식에 맞추기 위해 측정데이터를 가공하는 과 정으로 볼 수 있다. 두 프로그램의 결과 데이터가 측정값 및 PSCAD 결과값과 비교하여 근소한 오차만을 가지는 것을 확인할 수 있으며, 이를 통해 두 프로그램이 정합성을 가지 며 데이터베이스 작업 및 PSCAD 시뮬레이션까지 정확하게 수행되었음을 확인할 수 있다.

Table 6부터 Table 8은 분산 전원 및 모의 부하의 전력 데이터에 대한 비교 테이블이다. 1 % 이내의 오차를 가졌던 전압에 비해 전력은 1 %가 넘는 오차를 가지는 것을 볼 수 있다. 이는 두 가지 이유가 있을 수 있는데, 첫 번째는 측정 장비의 정밀도이다. 현장에 설치된 측정장비 및 단말 장치 사양을 살펴보면, 전압 계측의 경우에는 0.1 %급 정밀도를 가지는데 반해 전력(전류) 계측의 경우에는 1.0 %급 정밀도

13 723.75 726.16 726.18 726.21 0.3387 0.0072 0.0046 14 742.54 743.21 743.22 743.94 0.1886 0.0979 0.0972 19 742.10 743.21 743.22 743.94 0.2471 0.0979 0.0972 22 741.90 743.21 743.22 743.94 0.2738 0.0979 0.0972 25 724.08 726.46 726.48 726.52 0.3357 0.0086 0.0060 28 -727.80 726.46 726.48 726.52 0.1761 0.0086 0.0060 31 722.47 725.21 725.23 725.22 0.3786 0.0019 0.0009 32 722.00 725.21 725.23 725.22 0.4437 0.0019 0.0009 37 721.01 722.97 722.97 722.89 0.2598 0.0105 0.0105 38 749.04 749.04 749.04 750.00 0.1285 0.1285 0.1285 39 -731.37 -733.57 -733.58 -730.15 0.1675 0.4680 0.4696 41 -731.33 -733.57 -733.58 -730.15 0.1613 0.4680 0.4696 42 -731.56 -733.57 -733.58 -730.15 0.1927 0.4680 0.4696 45 -728.44 -730.50 -730.51 -727.03 0.1938 0.4768 0.4786 48 -728.22 -730.50 -730.51 -727.03 0.1637 0.4768 0.4786 49 -727.58 -729.68 -729.70 -726.21 0.1884 0.4785 0.4803 51 -727.15 -729.68 -729.70 -726.21 0.1300 0.4785 0.4803 52 -746.71 747.18 -747.18 -743.94 0.3727 0.4350 0.4354 57 -746.45 -747.18 -747.18 -743.94 0.3372 0.4350 0.4354 60 -746.57 -747.18 -747.18 -743.94 0.3534 0.4350 0.4354 63 -727.37 -729.99 -730.01 -726.52 0.1165 0.4779 0.4798 66 723.94 -729.99 -730.01 -726.52 0.3549 0.4779 0.4798 69 -726.43 -728.71 -728.72 -725.22 0.1665 0.4811 0.4831 70 -725.99 -728.71 -728.72 -725.22 0.1055 0.4811 0.4831 75 -723.88 -726.41 -726.41 -722.89 0.1371 0.4871 0.4871 76 -753.15 -753.15 -753.15 -750.00 0.4200 0.4200 0.4200

오차 평균(%) 0.2700 0.2506 0.2505

13 707.20 711.12 711.07 711.29 0.5755 0.0241 0.0311 14 738.21 739.06 739.17 740.15 0.2623 0.1471 0.1323 19 737.70 739.06 739.17 740.15 0.3314 0.1471 0.1323 22 737.34 739.06 739.17 740.15 0.3803 0.1471 0.1323 25 707.80 711.61 711.56 711.80 0.5621 0.0268 0.0334 28 -711.93 711.61 711.56 711.80 0.0185 0.0268 0.0334 31 705.17 709.56 709.50 709.69 0.6365 0.0184 0.0266 32 704.96 709.56 709.50 709.69 0.6665 0.0184 0.0266 37 702.30 705.89 705.74 705.90 0.5105 0.0016 0.0223 38 748.77 748.60 748.77 750.00 0.1641 0.186 0.1641 39 -717.53 -721.46 -721.31 717.70 0.0231 0.5233 0.5022 41 -717.52 -721.46 -721.31 717.70 0.0250 0.5233 0.5022 42 -717.63 -721.46 -721.31 717.70 0.0092 0.5233 0.5022 45 -712.81 -716.55 -716.38 712.63 0.0248 0.5498 0.5264 48 -712.49 -716.55 -716.38 712.63 0.0197 0.5498 0.5264 49 -711.01 -715.25 -715.08 711.29 0.0390 0.5567 0.5328 51 -710.87 -715.25 -715.08 711.29 0.0597 0.5567 0.5328 52 -742.43 743.21 -743.12 740.15 0.3082 0.4129 0.4015 57 -742.12 -743.21 -743.12 740.15 0.2657 0.4129 0.4015 60 -742.05 -743.21 -743.12 740.15 0.2572 0.4129 0.4015 63 -711.44 -715.74 -715.57 711.80 0.0508 0.5537 0.5300 66 707.62 -715.74 -715.57 711.80 0.5875 0.5537 0.5300 69 -709.34 -713.69 -713.52 709.69 0.0487 0.5637 0.5391 70 -709.09 -713.69 -713.52 709.69 0.0841 0.5637 0.5391 75 -705.52 -710.02 -709.80 705.90 0.0537 0.5834 0.5530 76 -752.70 -752.75 -752.70 750.00 0.3599 0.3672 0.3599

오차 평균(%) 0.3109 0.2873 0.2776

(11)

를 가진다. 따라서 EMS에서 감시하는 전력값은 전압값에 비해 10배 부정확하다고 볼 수 있다. 두 번째 이유는 상태 추정 프로그램의 가중치이다. 상태 추정 프로그램 내 가중 치 설정 시 전력보다는 전압에 더 높은 가중치를 부여하였 다. 이는 상태 추정 계산과정에서 전력방정식에 부합하지 않는 상충되는 데이터가 존재할 시 전압보다 전력을 더 조 정하여 결과를 내겠다는 의미이다. 이러한 두 가지 이유로 실제 측정 데이터도 전압보다는 큰 오차를 가지며, 상태 추 정 및 조류 계산 데이터 역시 전압보다 큰 오차를 가지는 것을 볼 수 있다.

V. CONCLUSION

본 논문에서는 DC 배전망 운영에 있어서 중요한 요소 라 할 수 있는 전압을 유지하기 위한 중앙 제어 방안을 제 시하였다. 전압 제어를 위해 중앙 EMS에서 구동되는 DC 계 통해석 응용프로그램의 구성 및 시퀀스를 제시하였다. DC 계 통의 설비간 연결 관계를 추적하여 해석용 모델을 출력하는 DC 토폴로지처리(DCTP: DC Topology Process), 측정데이터 의 오류를 보정하는 DC 상태 추정(DCSE: DC State

Estimation), 전력 조류 방정식을 해석하는 DC 조류 계산 (DCPF: DC Power Flow), 전압 위반 발생 시 해소하는 솔루 션을 제공하는 DC 전압 제어(DCVC: DC Voltage Control의 4 개 프로그램에 대한 알고리즘 및 프로그램 개발 완료하였 다. 고창 DC 배전망 실증사이트를 대상으로 전압 위반 시나 리오를 구성하고 응용프로그램 실증시험을 수행하였다. 실 증시험 결과 측정값, 프로그램 결과값, PSCAD/EMTDC 시뮬 레이션 값의 비교 분석을 통해 정합성을 검증하였다. 개발 된 응용프로그램은 DC 배전망 혹은 DC 마이크로그리드의 현장 데이터베이스 구축만 되면, 어떤 사이트에도 EMS 탑 재 및 운영이 가능하다. 이 프로그램을 활용한 DC 배전망 운영은 복잡한 DC 계통에서도 전압 유지율을 확보할 수 있 을 것으로 기대된다.

Table 5

Demonstration Test Result of Voltage (Scenario #3) 노드

No.

측정값 (Vdc)

상태추정 (Vdc)

조류계산 (Vdc)

PSCAD (Vdc)

측정값 /PSCAD 간 편차 (%)

상태추정 /PSCAD 간 편차 (%)

조류계산 /PSCAD 간 편차 (%) 1 718.60 722.19 722.22 722.79 0.5792 0.0831 0.0787 3 719.06 722.19 722.22 722.79 0.5162 0.0831 0.0787 4 718.61 722.19 722.22 722.79 0.5778 0.0831 0.0787 7 715.17 718.00 718.04 718.57 0.4736 0.0791 0.0740 10 714.79 718.00 718.04 718.57 0.5263 0.0791 0.0740 11 713.34 716.89 716.93 717.40 0.5662 0.0705 0.0652 13 713.79 716.89 716.93 717.40 0.5027 0.0705 0.0652 14 739.89 740.75 740.76 741.70 0.2445 0.1282 0.1269 19 739.38 740.75 740.76 741.70 0.3125 0.1282 0.1269 22 739.28 740.75 740.76 741.70 0.3269 0.1282 0.1269 25 714.30 717.31 717.35 717.83 0.4913 0.0720 0.0667 28 -718.17 717.31 717.35 717.83 0.0480 0.0720 0.0667 31 712.11 715.56 715.60 716.04 0.5485 0.0665 0.0609 32 711.84 715.56 715.60 716.04 0.5859 0.0665 0.0609 37 709.79 712.43 712.43 712.85 0.4288 0.0590 0.0590 38 748.90 748.90 748.90 750.00 0.1471 0.1471 0.1471 39 -722.95 -726.09 -726.09 722.79 0.0217 0.4564 0.4569 41 -723.17 -726.09 -726.09 722.79 0.0529 0.4564 0.4569 42 -722.91 -726.09 -726.09 722.79 0.0163 0.4564 0.4569 45 -719.04 -721.88 -721.89 718.57 0.0653 0.4611 0.4617 48 -718.67 -721.88 -721.89 718.57 0.0143 0.4611 0.4617 49 -717.35 -720.77 -720.78 717.40 0.0070 0.4700 0.4705 51 -717.24 -720.77 -720.78 717.40 0.0227 0.4700 0.4705 52 -744.20 744.73 -744.73 741.70 0.3375 0.4079 0.4080 57 -743.81 -744.73 -744.73 741.70 0.2842 0.4079 0.4080 60 -743.62 -744.73 -744.73 741.70 0.2582 0.4079 0.4080 63 -717.79 -721.19 -721.20 717.83 0.0063 0.4684 0.4690 66 714.17 -721.19 -721.20 717.83 0.5101 0.4684 0.4690 69 -716.19 -719.44 -719.44 716.04 0.0214 0.4742 0.4748 70 -715.69 -719.44 -719.44 716.04 0.0491 0.4742 0.4748 75 -712.76 -716.29 -716.29 712.85 0.0124 0.4824 0.4824 76 -752.91 -752.91 -752.91 750.00 0.3875 0.3875 0.3875 오차 평균(%) 0.2794 0.2696 0.2679

Table 6

Demonstration Test Result of Power (Scenario #1)

설비 측정값

(kW)

상태추정 (kW)

조류계산 (kW)

PSCAD (kW)

상태추정/P SCAD 간 편차

(%)

조류계산 /PSCAD 간 편차 (%) 정류기(P) 54.20 54.13 54.09 56.36 3.8325 3.9540 4.0355

ESS(P) 20.30 20.40 20.29 20.00 1.5110 1.9875 1.4700 정류기(N) 56.00 55.82 55.79 56.36 0.6388 0.9514 1.0092 ESS(N) 20.66 20.72 20.65 20.00 3.2910 3.5960 3.2355 LD1(P) -36.50 -36.32 -36.51 -37.16 1.7874 2.2489 1.7530 LD2(P) -36.50 -36.32 -36.51 -37.16 1.7874 2.2489 1.7530 LD1(N) -37.39 -37.28 -37.41 -37.16 0.6254 0.3280 0.6773 LD2(N) -37.39 -37.28 -37.41 -37.16 0.6254 0.3280 0.6773

오차 평균(%) 1.7624 1.9554 1.8264

Table 7

설비 측정값

(kW)

상태추정 (kW)

조류계산 (kW)

PSCAD (kW)

오차 평균(%) 1.5494 2.2387 1.9492

Table 8

설비 측정값

(kW)

상태추정 (kW)

조류계산 (kW)

PSCAD (kW)

오차 평균(%) 1.5730 1.7876 1.6963

(12)

DC 토폴로지 처리 > DC 상태 추정 > DC 조류계산으로 이어지는 데이터 선처리 프로그램 계통 해석을 위한 기반 데이터를 제공하기 때문에 향후 다른 목적의 응용프로그램 이 개발되어도 기본 프로그램으로 활용이 가능하다. DC 배전 망의 운영에는 전 압제어 외에도 보호 협조, 멀티 터미널

REFERENCES

[1] Lana, A., Pinomaa, A., Nuutinen, “Control and monitoring solution for the LVDC power distribution network research site,” IEEE First Int.

Conf. DC Microgrids (ICDCM), Atlanta, USA, Jun. 2015, pp. 7–10.

[2] Kaipia, T., Nuutinen, P., Lohjala, “Field test environment for LVDC distribution - Implementation experiences,” CIRED Workshop, Lisbon, Xi’an, China, 29–30 May 2012.

[3] Nuutinen, P., Kaipia, T., Peltoniemi, “Research site for low-voltage direct current distribution in a utility network - structure, functions, and operation,” IEEE Trans. Smart Grid, 2014, 5, (5), pp. 2574–2582.

[4] Dragi cevi’c, T., Lu, X., Vasquez, “DC microgrids - Part I: A review of control strategies and stabilization techniques,” IEEE Trans. Power Electron., 2016, 31, (7), pp. 4876–4891.

[5] Youngpyo Cho, Hongjoo Kim, Jaehan Kim, Jintae Cho, Juyong Kim,

“Construction of Actual LVDC Distribution Line,” 2017 CIRED Conference.

[6] Hongjoo Kim, Youngpyo Cho, Jaehan Kim, Jintae Cho, Juyong Kim,

“Demonstration of LVDC Distribution System in Island,” 2017 CIRED Conference.

[7] 김홍주, 조영표, 조진태, 김주용, "직류배전설비 연계 직류배전망 통합 운영 실증 연구", 2019년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집.

[8] Trinh Phi Hai , Il-Yop Chung , “A Novel Voltage Control Scheme for Low- Voltage DC Distribution Systems Using Multi-Agent Systems,” Energies 10(1):41, Jan. 2017.

Fig. 27. Advanced DC network applications.