3.2.1 WSCR 강건 지수 계산

Python 시뮬레이터를 통해 지역별 WSCR 강건 지수를 계산하여 표 5와 같은 결과를 확인하였다. 표 5에서 보는 바와 같이 전남지역을 제외한 지역은 강건 지수가 기준치 1.5 이상을 유지하는 것을 확인할 수 있다. 또한 대체적으로 신재생 연계 용량 및 연계 비율이 높은 지역의 WSCR 지수가 적은 지역의 WSCR지수 보다 낮게 계산되는 것을 확인할 수 있다. 이를 토대로 WSCR지수가 약 0.9477으로 계산된 전남지역을 취약지역으로 선정하였다. 이에 따라 2장에서 모델링 된 바와 같이 전남지역의 WSCR 지수를 높이기 위해, SCR 지수를 기반으로 선로연계를 고려하였다.

3.2.2 SCR 강건 지수 계산

WSCR 강건 지수 해석과 마찬가지로 모델링된 시뮬레이터를 통해 취약지역의 신재생 연계 모선 SCR 지수를 계산한다. 선정된 취약 지역 전남의 신재생 연계모선 SCR 지수를 계산하였을 때 다음과 같은 결과를 확인하였다.

위 표 6과 7에서 보는 바와 같이 표 6는 전남지역에서 상정고장 시 최소 SCR지수가 낮은 모선 4개의 결과를 나타내고 표 7은 SCR 지수가 높은 모선 6개의 결과를 나타내었다. 표 6에서 나타낸 바와 같이 신안 영암 모선의 최소 SCR 지수가 기준치인 3이하로 계산되는 것을 확인하였다. 2장 모델링에 서술된 바와 같이 계산식에 따라 SCR 지수가 높은 모선은 융통 전력이 많아 단락용량이 높고, 신재생 연계 용량이 적다. 이와같이 SCR 지수가 낮은 지역은 융통전력이 적고 신재생 연계 용량이 높다. 따라서 SCR 지수가 높은 모선과 낮은 모선의 연계를 통해 SCR지수가 낮은 신재생 모선에 단락 용량을 증가시킬 수 있다. 이에 따라 SCR 및 WSCR 강건 지수를 높이기 위한 선로연계 시나리오를 선정한다. 또한 선로 연계를 통해 발전 전력을 부하측으로 송전하여 선로 과부하를 해소하기 위한방안으로 사용할 수 있다.

154kV 모선간의 연계만으로 WSCR 지수를 증가시키기 위해서는 추가되는 선로의 개수가 많아 경제적인 측면에서 좋지 않다. 또한 SCR 지수가 높은 154kV 모선의 특징은 345kV 모선과 연계 되어 있거나 인접해 있는 것으로 확인된다. 따라서 345kV 모선 연계 및 지역간 선로연계를 위해 SCR 지수가 낮은 신안 및 영암 모선에 345kV 모선을 신설하여 345kV 모선간의 선로 연계를 고려한다. 따라서 전남지역 및 전북, 경남지역의 인접 345kV 모선의 SCR 계산 결과는 다음과 같다.

표 8에서 보는 바와 같이 전남 지역과 인접한 지역의 345kV 모선의 SCR 지수를 계산하였을 때, 경남지역의 고성 모선의 최소 SCR 지수는 낮으므로 연계를 고려하지 않고, 전북지역과의 선로 연계 및 전남지역 내의 선로 연계를 고려한다.

3.2.3 선로 연계 시나리오 선정

3.2.2에서 서술한 바와 같이 SCR지수에 따라 그리고 모선 승압을 통한 선로 융통전력 증가를 모의하였을 때, 표 9와 같은 연계선로 WSCR 강건 지수 증가를 확인하였다.

표 9는 각 선로를 개별로 추가하였을 때 계산되는 WSCR 및 증가량을 나타낸다. 표에서 서술된 바와 같이 추가된 연계 선로 데이터 정보는 각 지역 간 물리적 거리를 계산하여 기존 계통에 근사한 길이와 동일한 전압을 갖는 모선의 선로 데이터를 기반으로 입력하였다. 신안 및 영암의 경우 SCR 강건 지수가 기준 이하로 계산되었으므로, 345kV 모선을 신설하여 선로의 단락용량을 큰 폭으로 증가시키기 위한 선로연계를 모의하였다. 계산된 WSCR 증가량을 기반으로 하여 최소한의 선로연계를 통해 WSCR 지수를 회복하기 위한 시나리오를 선정하였다.

추가된 연계 선로의 WSCR 강건 지수 증가량이 높더라도 154kV 선로의 길이가 길어 인접지역 신안-광주 345kV선로로 대체할 수 있는 1번 추가선로 신안-송정 선로는 시나리오 선정에서 제외하였다. 또한 결과를 토대로 154kV 선로연계보다 345kV선로 연계를 통한 WSCR 강건 지수 회복량이 큰 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 신안 및 영암지역에 신규 345kV 모선을 생성한 경우와 생성하지 않을 경우를 비교하였을 때, 345kV모선을 신규로 생성하여 선로 연계를 고려하면 추가 선로 개수가 감소하는 것을 확인하였다. 추가될 연계 선로개수가 줄어들게 되면 경제적인 측면에서도 유리하므로 표에서 나타낸 봐와 같이 시나리오를 선정하였다. 이에 따라 선정된 6개의 선로를 신재생 연계계통에 추가하였을 때 WSCR지수 약 1.5689로 서술된 기준치 이상으로 회복된 것을 확인하였다. 선로 연계 모의를 통해 강건 지수가 안정된 계통 생성 후 안정도 해석을 수행한다.

3.3.1 정상상태 해석

신재생 연계 및 WSCR 강건 시나리오와 같이 선로를 추가한 뒤 정상상태 해석을 수행하여 선로과부하 비율의 100% 초과여부를 확인한다[7]. 정상상태 해석을 수행하여 기존 미래계통과 비교하였을 때 선로과부하에 대해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있다.

표 10에서 보는 바와 같이 신재생 연계로 인한 정상상태 과부하 여부를 확인하였을 때, 4개의 선로의 과부하 발생을 확인할 수 있었고, WSCR 강건 시나리오에 따라 선로를 추가한 후 정상상태 선로 과부하가 해소되는 것을 확인하였다. 정상상태 과부하 해소가 되지 않을 경우, 과부하 발생 선로 모선의 선로 연계를 고려하거나 신재생 발전량 조절을 통해 선로 과부하 해소를 도모할 수 있다.

3.3.2 고장전류 해석

2장 모델링에서 서술된 바와 같이 고장계산(ASCC)을 수행하여 선정된 시나리오와 같이 선로를 추가한 모선 및 주변 모선의 3상 단락전류 계산결과는 표 11과 같다.

고장계산은 모델링된 Python 기반 시뮬레이터를 통해 자동으로 PSS/E ASCC 3상단락 해석을 수행하였고, 기존 계통과 비교를 위해 선로 추가 전, 후 계통을 모두 수행하여 고장전류 변화량을 확인하였다. 표 11에서 보는 바와 같이 선로연계로 인한 단락전류의 증가로 고장전류량이 증가한 것을 확인할 수 있다. 특히, 신재생 발전용량의 추가가 많고, 추가 선로 연계가 많은 신안 및 영암지역의 고장전류 증가량이 큰 것을 확인하였다. 선로연계를 통해 고장전류가 증가하였으나 고장전류 차단기 용량 허용기준을 초과하지 않는 것을 확인하였다. 고장전류 허용기준 초과 시 2장에 서술된 바와 같이 모선분리 등을 통해 고장전류를 감소시켜준다. 서술된 바와 같이 계통 고장전류 안정도를 확인하였고, 시뮬레이터를 통해 상정고장 해석을 수행한다.

3.3.3 상정고장 해석

신재생 연계 후 WSCR 강건 시나리오에 따라 선로 추가 시 상정고장 해석을 수행하기 위해 상정고장 List를 생성하여야 한다. Python 기반 자동화 시뮬레이터를 통해 WSCR 강건 시나리오에 따라 선로가 추가된 전남지역의 상정고장 List를 생성하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 수행 결과 전남지역의 상정고장은 1회선 237개 2회선 98개 총 335개의 상정고장 List가 생성되었다. List에 따라 상정고장 해석을 수행하여, 선로 추가 전 후로 나누어 상정고장 시 발생하는 과부하 선로를 확인하였다. 시뮬레이터는 List에 따라 계통 강건 지수 안정화 시나리오에 따른 선로추가 전 후 각각 사고를 발생시켜 자동으로 비교하여 Python 수행 창에 표기한다. 상정고장 시 120% 이상 발생되는 선로 과부하를 확인하여 새로 발생하는 선로과부하 및 선로추가로 인해 해소되는 선로과부하를 확인한다. 이에 따라 다음과 같은 시뮬레이션 결과를 확인하였다.

시뮬레이션 결과에 따라, 상정고장 시 신규 생성되는 과부하는 추가로 발생하지 않았고, 기존 미래계통 전남지역의 과부하선로의 해소를 확인하였다. 정상상태에서 확인된 바와 같이 선로 추가에 따른 송전용량의 분배로 선로가 추가된 상정고장 지역 주변의 선로 과부하는 발생하지 않았다. 이에 따라 2장에서 모델링된 바와 같이 상정고장 해석을 종료하고, 구축된 미래계통 DB를 저장하며 계통 안정도 해석 사례연구를 종료하였다.