그림 3.3과 같은 경우, 풍력발전량의 수준을 Class 1부터 Class 5까지 다 섯 단계로 나눈 후, 각 단계마다 다른 확률분포를 적용하여 시간대별로 달라지는 풍력발전 예측오차의 확률분포를 나타내었다.
그림 3.3 하루의 시간대별 풍력발전량 예측치 및 Class 분류
본 논문에서는 1시간 단위로 발전력 탈락 확률분포를 구하기 때문에, 사고정지율은 1시간 이내에 발전기가 운용 불가능한 상태에 있을 확률로 정의한다. 이 때 계통에 병입되어 발전하고 있는 발전기가 탈락할 확률 은 그 발전기의 FOR 값이 되며, 반대로 발전기가 병입된 시간대에 탈락 하지 않을 확률은 (1-FOR)의 값을 가지게 된다.
시간 t에 대하여 발전기가 발전하는 발전량과 그 발전기의 사고정지 율의 곱을 통해 발전력 탈락의 확률분포를 구할 수 있다.
발전량 [㎿] 사고정지율(FOR)
G1 100 0.02
G2 150 0.05
G3 150 0.01
G4 200 0.03
표 3.1 발전기의 발전량과 사고정지율(FOR)의 예시
예로 임의의 시간에 대해 각 발전기가 발전하는 발전량과 사고정지 율이 표 3.1과 같은 경우, 발전기 사고에 의해 150㎿ 만큼의 공급력이 탈 락할 확률은 4기의 발전기(G1∼G4) 중에서 G2 또는 G3가 탈락하고 나 머지 발전기는 정상동작할 확률이다. 따라서 시간 내에서 발전기 사고에 의해 150㎿가 탈락할 확률은 식 (9)과 같다.
그림 3.4. 발전기 발전량 및 FOR을 토대로 만든 발전력 탈락의 이산확률분포
×× ×
× × ×
동일한 방법으로 시간 t에서 발전력이 탈락할 수 있는 모든 경우에 대해 확률분포를 구하면, 그림 3.4와 같다.
그림 3.4와 같이, 발전력 탈락 확률분포는 수요예측오차나 풍력발전 예측오차의 확률분포와는 다르게 0㎿ 이상의 범위에서 이산확률분포 형 태를 가지게 된다. 이는 발전기기동정지계획의 결과로 각 발전기의 발전
량이 정해진 상태에서, 발전량의 조합을 토대로 탈락 용량이 결정되기 때문이다.
이 때 발전력 탈락 확률분포는 시간 t에 대하여 발전기의 사고정지 율은 일정하다고 가정하더라도 시간대별로 다르게 모델링 된다. 이는 시 간대별로 변하는 수요에 맞춰 발전기기동정지계획이 변하고, 그 결과 각 발전기가 발전하는 발전량도 시간에 따라 변하기 때문이다. 시간 t에서 발전기의 탈락사고로 인해 발전력 탈락이 발생한 경우, 사고에 의해 탈 락할 발전력은 탈락한 발전기의 총 발전가능용량이 아니고, 그 시간의 발전기기동정지계획에 의해 정해진 급전결과 만큼 발전력이 탈락한 것이 다. 따라서 발전기의 병입상황과 각 발전기의 급전결과가 각 시간대의 전력 수요 및 계통의 상황에 따라 시시각각으로 변하기 때문에, 발전력 탈락의 확률분포 또한 시간대별로 다르게 모델링이 된다.