본 논문의 사례 연구에서는 CES의 출력과 OLTC의 협조 제어방안이 계통손실과 부하전력을 감소시키는 것을 검증하기 위해 다음의 두 가지 경우를 비교하였다. 배전계통에 단일로 연계되어 있는 ESS가 OLTC와 협조제어를 통해 계통전압을 제어하는 경우와 본 논문에서 제안하는 것과 같이 배전계통에 분산되어 있는 다수의 CES가 OLTC와 협조제어를 통해 계통전압을 제어하는 경우이다. 이때 단일 ESS의 용량과 최대 출력은 각 CES의 용량과 최대 출력의 합과 같으며 ESS가 연계된 지점은 사례 연구를 통해 계통손실과 부하전력을 가장 많이 감소시키는 지점인 13번 모선으로 결정하였으며 해당 계통은 그림 7과 같다.
ESS
1 2
5
3 9
4
6
7
10
12 11 8
13 PV PV
PV
표 5 CES와 OLTC의 스케줄링 결과
Case Case 1 Case 2 Case1 – Case2 Case1 – Case 2 Case 1 [%]
Total load [MW] 26.225 26.193 0.03 0.114
Loss [MW] 0.438 0.417 0.02 4.566
Total load + Loss
[MW] 26.663 26.61 0.053 0.199
표 5는 배전계통에 ESS가 단일로 연계된 경우와 다수의 CES가 연계된 경우의 최적 스케줄링 결과이며 각각 Case 1과 Case 2로 나타내었다. 표 5에서 보는 것과 같이 다수의 CES가 계통에 분산되어 연계되어 있는 경우의 소비전력이 ESS가 단일로 연계되어 있는 경우에 비해 감소하였다. 부하전력은 약 0.114% 감소하였으며 선로 손실은 약
4.566%, 부하전력과 선로 손실의 합은 약 0.199% 감소하였다.
그림 8과 9는 ESS가 단일로 연계된 경우와 다수의 CES가 연계된 경우에서 하루 동안 계통의 부하가 가장 많은 시간과 가장 적은 시간의 계통전압을 보여준다. 그림 8로부터 부하가 가장 많은 시간에서 ESS가 단일로 연계된 경우보다 다수의 CES가 연계된 경우의 계통전압이 더 낮음을 알 수 있다. 이는 5번 모선의 전압이 허용 범위내의 최소값이 되어 OLTC의 tap 위치를 더 이상 낮출 수 없는 경우이다. ESS는 13번 모선에 연계되어 있으므로 5번 모선의 전압을 효과적으로 보상해주지 못하여 더 이상 OLTC의 tap을 낮추지 못하고 있다. 반면 다수의 CES가 연계된 경우는 5번 모선에 위치한 CES가 해당 모선의 전압을 보상하여
OLTC의 tap을 더 낮추었기 때문에 계통전압이 ESS가 연계된 경우에
비해 낮게 유지되고 있다. 부하가 가장 적은 시간에서는 두 경우의 계통전압이 비슷하게 유지되고 있으며 ESS가 연계된 경우가 다소 낮게
전압이 유지되고 있다. 이는 해당 시간, 즉 5시에서 5번 모선의 부하보다 13번 모선의 부하가 더 많고 따라서 13번 모선의 전압이 5번 모선보다 낮은 경우이다. ESS의 경우 13번 모선에 위치하며 용량과 최대출력은 해당 모선에 위치한 CES의 용량, 최대출력보다 크기 때문에 CES에 비해 효과적으로 전압을 보상할 수 있었고 따라서 OLTC의 tap을 더 낮출 수 있기 때문에 계통전압이 미세하게 낮게 유지되고 있다.
그림 8 부하가 가장 많은 시간에서의 모선 별 전압 0.94
0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 1.01
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Voltage [p.u.]
Bus number
ESS CES
0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 1.01
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Voltage [p.u.]
Bus number
ESS CES
그림 10은 두 경우의 OLTC tap의 위치를 보여준다. 대부분의 시간에서 CES가 연계된 경우의 tap위치가 ESS가 연계된 경우보다 낮게 유지됨을 알 수 있다. 이는 계통에 분산되어 있는 CES가 각 모선의 전압을 효과적으로 보상하여 계통전압을 평탄화 할 수 있었고 그로 인해
OLTC의 tap의 위치를 더 낮출 수 있기 때문이다.
그림 10 OLTC의 tap 위치
그림 11은 ESS와 CES 전체의 유효전력 출력을 보여준다. 양의 값은 유효전력을 방전하는 것을 의미하며 음의 값은 유효전력을 충전하는 것을 의미한다. 두 경우 모두 계통손실을 줄이기 위해 계통 전체 부하가 적은 시간과 태양광 출력이 높은 시간에 충전하여 부하가 상대적으로 많은 시간대에 방전하는 것을 알 수 있다.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Tap position
Time [hour]
ESS CES
그림 11 ESS 및 CES의 유효전력 출력
그림 12는 각 CES의 유효전력 출력을 보여준다. CES의 유효전력 출력은 해당 CES가 위치한 모선의 부하 패턴과 유사한 형태를 보인다.
계통손실을 줄이기 위해 CES가 위치한 모선의 부하가 적을 때 충전하고 많을 때 방전하는 것을 알 수 있다.
그림 13은 ESS와 CES 전체의 무효전력 출력을 나타낸다. 두 경우 모두 계통전압의 평탄화를 위해 무효전력을 공급함으로써 계통전압을 제어하고 있음을 알 수 있다.
-0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ESS & CES active power [MWh]
Time [hour]
ESS CES
그림 12 CES 별 유효전력 출력
그림 13 ESS 및 CES의 무효전력 출력 -0.06
-0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
CES active power [MWh]
Time [hour]
CES1 CES2 CES3
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ESS & CES reactive power [MVAr]
Time [hour]
ESS CES
제 5 장 결 론
신재생에너지원이 배전계통에 직접 연계되면서 원활한 계통 연계를 위해 ESS가 배전계통에 분산되어 설치되고 있다. 배전계통에 분산되어 있는 ESS는 신재생에너지원의 간헐적인 출력을 완화시켜 줄 뿐만 아니라 계통전압 제어, 주파수 조정, 수요반응 등에 활용 가능하다.
최근에는 신재생에너지원이 소비자에게 가까워짐에 따라 ESS역시 소비자 가까이에 위치한 CES 형태로 설치되고 있다. CES는 배전용 변압기의 2차측에 설치되어 소규모 부하를 담당하는 소규모 ESS로 피크전력 감소, 계통 운영 비용 감소 및 계통전압 제어 등에 활용 가능하다.
한편 계통에 분산되어 있는 CES는 부가적으로 CVR에 활용 가능하다. 기존의 CVR은 변압기의 OLTC, feeder의 SVR, ShC 등으로 계통의 전압을 제어하였다. 즉, 계통에 분산되어 있는 SVR과 ShC를 이용하여 계통전압을 평탄하게 만들어 CVR을 적용하고 있다. CES 역시 계통에 분산되어 있으며 전압을 제어할 수 있으므로 계통전압의 평탄화를 통한 CVR 효과 극대화에 이용 가능하다.
이에 본 논문에서는 CES의 유효전력 및 무효전력의 출력으로 계통 연계지점의 전압을 제어할 수 있는 능력을 이용하여 CVR을 통한 소비전력 저감을 위한 CES 출력과 OLTC 동작의 협조 제어방안을 제안하였다. 즉, 하루 전에 예측된 부하를 바탕으로 CES의 유효전력과 무효전력의 출력 및 OLTC의 tap 위치를 스케줄링 함으로써 계통손실과
또한 본 논문에서 제안한 제어방안이 가지는 장점을 이론적으로 분석하였고 이를 검증하기 위한 사례연구를 진행하였다. 사례연구를 통해 제안된 제어방안이 기존의 제어방안에 비해 계통손실과 부하전력을 감소시키는 것을 확인하였다.
따라서 본 논문에서 제안한 협조 제어방안은 CES가 연계된 배전계통에서 신재생에너지원과의 연계뿐만 아니라 CVR을 통하여 계통 운영의 효율을 높여줄 것이라고 기대한다.
참고 문헌
[1] L. Freris, D. Infield, Renewable energy in power system, John Wiley & Sons, 2008.
[2] M. Stadler, M. Kloess, M. Groissbock, G. Cardoso, R. Sharma, M. C. Bozchalui, et al, “Electric storage in California’s commercial buildings,” Applied Energy, vol.104, pp. 711-722, April 2013.
[3] A. Schroeder, “Modeling storage and demand management in power distribution grids." Applied Energy, vol. 88, pp. 4700-4712, Dec. 2011.
[4] J. Jung, Y. Cho, D. Cheng, A. Onen, R. Arghandeh, M. Dilek, et al, “Monte Carlo analysis of plug-in hybrid vehicles and distributed energy resource growth with residential energy storage in Michigan,” Applied Energy, vol. 108, pp. 218-235, Aug.
2013.
[5] A. Nourai, R. Sastry, T. Walker, “A vision & strategy for deployment of energy storage in electric utilities,” Power and Energy Society General Meeting, 2010 IEEE, pp. 1-4, July 2010.
[6] D. Parra, M. Gillott, S. A. Norman, G. S. Walker, “Optimum community energy storage system for PV energy time-shift,” Applied Energy, vol. 137, pp.576-587, Jan.
2015.
[7] W. Zhu, D. Garrett, J. Butkowski, Y. Wang, “Overview of distributed energy storage systems for residential communities,” Energytech, 2012 IEEE, pp. 1-6, May 2012.
[8] K. M. M. Huq, M. E. Baran, S. Lukic, O. E. Nare, “An energy management system for a community energy storage system,” Energy Conversion Congress and Exposition, 2012 IEEE, pp. 2759-2763, Sept. 2012.
Smart Grid, vol.4, no. 4, pp.2266-2273, Aug. 2013.
[10] R. Arghandeh, J. Woyak, A. Onen, J. Jung, R. P. Broadwater, “Economic optimal operation of community energy storage systems in competitive energy markets,” Applied Energy, vol. 135, pp. 71-80, Dec.2014.
[11] H. Sugihara, K. Yokoyama, O. Saeki, K. Tsuji, T. Funaki, “Economic and efficient voltage management using customer-owned energy storage systems in a distribution networks with high penetration of photovoltaic systems,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 1, pp. 102-111, June 2012.
[12] J. H. Chow, F. F. Wu, J. A. Momh, Applied mathematics for restructured electric power systems: optimization, control, and computational intelligence, Springer, Nov.
2004.
[13] K. B. Song, Y. S. Baek, D. H. Hong, G. S. Jang, “Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linear regression method,” IEEE Transaction on Power Systems, vol.20, no. 1, pp. 96-101, Feb. 2005.
[14] R. Arghandeh, A. Onen, R. P. Broadwater, “Distributed energy storage system control for optimal adoption of electric vehicles,” Power and Energy Society General Meeting, 2012 IEEE, pp. 1-8, July 2012.
[15] L. M. Hajagos, B. Danai, “Laboratory measurements and models of modern loads and their effect on voltage stability studies,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, no. 2, pp. 584-592, May 1998.
[16] Z. Wang, J. Wang, “Review on implementation and assessment of conservation voltage reduction,” IEEE Transaction on Power Systems, vol. 29, no. 3, pp. 1306- 1315, May 2014.
[17] Functional specification for community energy storage (CES) unit, American Electric Power, 2009.
[18] R. Preiss, V. Warnock, “Impact of voltage reduction on energy and demand,”
IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. 97, no. 5, pp. 1665-1671, Sept. 1978.
[19] J. F. K. Schneider, F. Tuffner, R. “Singh, Evaluation of conservation voltage reduction on a national level,” available online at <
http://www.pnl.gov/main/publications/external/technical_reports/PNNL- 19596.pdf>.
[20] V. Dabic, S. Cheong, J. Peralta, D. Acebedo, “BC Hydro’s experience on voltage VAR optimization in distribution system,” Transmission and Distribution Conference and Exposition, 2010 IEEE PES, pp. 1-7, April 2010.
[21] A. Bokhari, A. Alkan, R. Dogan, M. Diaz-Aguilo et al, “Experimental determination of the ZIP coefficients for modern residential, commercial, and industrial loads,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 29, no. 3, pp.1372- 1381, Dec. 2013.
Abstract
Control of Community Energy Storage and OLTC for Loss and Load
Reduction in the Distribution System
Kihoon Kang Department of Electrical and Computer Engineering The Graduate School Seoul National University
Renewable energy sources are usually integrated at the distribution system because of the small generator size and low voltage level. As a consequence, distributed energy storage systems have been connected to the distribution system to help with renewable energy resources integration. Community energy storage (CES), a small distributed energy storage connected to the secondary of transformer, is the advanced energy storage system close to the customer. It provides many benefits such as peak shaving, load shifting and volt/var control. Meanwhile, distribution system operators conduct conservation voltage reduction (CVR) to reduce power consumption in the system. To implement CVR on the system, flat voltage profile is required. CES is distributed in the distribution system and it is capable of controlling system voltage. In this paper, therefore, a control method of CES is proposed in order to implement CVR. Based on the day-ahead load forecasting, power consumption including load demand and active power loss is reduced by optimal schedule of CES output power and OLTC operation. With case study using Matpower, this paper validate the effect of the proposed method.