노승길
(Seung Gil Noh)
1iD
최우영
(Woo Yeong Choi)
1iD
유한님
(Han Nim Yu)
1iD
국경수
(Kyung Soo Kook)
†iD
-
(Smart Grid Research Center, Dept. of Electrical Engineering, Jeonbuk National University,
Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Hosting Capacity, Variable Energy Resource, Renewable Energy Source, Distribution System
1. 서 론
최근 온실가스 배출감축을 위해 전력계통에도 신재생전원이 적극적으로 확충되어 오고 있다. 신재생전원은 기상조건에 대한 의존성으로 인해 출력의 불확실성과
변동성이 크고 반도체 소자와 전력변환장치로 구성됨에 따라 기존의 동기화력발전기와는 특성과 운전방식이 상이하여 신재생전원의 수용률이 높아질 경우 전력계통의
특성과 운영방식에도 큰 변화가 나타나게 된다. 특히 신재생전원 중 가장 큰 비중을 차지해 오고 있는 태양광 발전기의 경우 소규모로 배전계통에 연계되는
경우가 많아 송전계통에 비해 비교적 간단한 구조와 단순한 조건에서 운영되어 오던 배전계통은 최근 신재생전원의 급증으로 이를 위한 연계검토와 운영에서
매우 큰 전환기를 맞이하고 있다.
국내 전력계통의 경우도 ‘재생에너지 3020 이행계획’에 따라 2030년까지 총 발전량의 20%를 신재생전원이 공급하는 것을 목표로 하여 이를 위한
다양한 신재생전원 발전설비 보급정책들이 추진되고 있다(1). 그에 따라 배전계통에 연계되는 변동성 전원 용량은 크게 급증하여 배전계통의 운전조건의 변동성이 커질 뿐 아니라 계통 운영 측면에서의 다양한 문제점들이
야기된다(2-5). 하지만 변동성 전원을 수용하기 위한 배전계통의 확충은 제한적이기 때문에 배전계통이 수용할 수 있는 변동성 전원의 한계를 정확히 산정하는 것은 중요하며
이를 위한, 다양한 연구들은 진행되어져 왔다(6-9).
국내의 경우, 배전계통의 변동성 전원 연계를 검토하기 위해 전력수요는 낮고 변동성 전원의 출력은 정격 수준인 특정 운영조건을 가정하여 운전조건의 만족여부를
분석하고 있다. 하지만, 이는 배전계통의 전력수요와 변동성 전원의 출력 사이의 개연성을 고려한 운영조건을 효과적으로 고려하지 못하며, 더욱이 이러한
연계검토는 배전계통의 수용 가능한 변동성 전원 한계를 보수적으로 산정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기상조건에 직접 또는 간접적으로 의존되는 변동성
전원의 출력과 전력수요 간에 나타날 수밖에 없는 개연성을 고려하기 위해 변동성 전원의 출력량 및 전력수요를 이력 데이터를 기반으로 시계열로 모델링하고
배전계통 전문 해석 프로그램인 OpenDSS (Open Source Distribution System Simulator)를 이용한 시계열 모의운영을
통해 다양한 계통영향평가를 수행하여 배전계통의 운영조건의 개연성을 고려한 변동성 전원 수용한계 산정방법을 제안하고자 한다.
2. 관련 선행연구
2.1 ITAE 튜닝 방법
배전계통의 변동성 전원 수용한계란 계통의 확충 없이 전력 품질과 안정성에 영향을 미치지 않으면서 변동성 전원을 수용할 수 있는 용량으로 정의하며,
이는 다음 그림 1로 표현할 수 있다(10). 즉, 변동성 전원의 연계용량 증가로 인한 계통의 영향이 지속적으로 증가하여 계통에서 허용할 수 있는 운영범위에 도달하는 지점이 수용한계이며, 여기서
영향 지표는 계통의 구성 및 조건에 따라 다르게 고려될 수 있다. 특히 변동성 전원의 연계에 따라 발생하는 다양한 문제 중 과전압 현상은 가장 주요한
문제이기 때문에 주로 변동성 전원 연계검토 시 기준 전압을 초과하지 않는 변동성 전원의 최대 연계용량이 수용한계로 정의된다.
그림. 1. 변동성 전원의 수용한계 개념
Fig. 1. Concept of the VER hosting capacity
이때, 변동성 전원 연계검토 수행 시 적용되는 조건에 따라 변동성 전원의 수용한계는 다르게 선정될 수 있으며 제한된 계통 내에서 현실적인 수용한계를
도출하기 위해서는 변동성 전원 연계검토 시 적용되는 조건이 합리적으로 고려되어야 한다. 이를 위해 배전계통 운영조건의 개연성을 고려하여 영향평가를
수행하고, 이를 기반으로 배전계통의 변동성 전원 수용한계를 산정할 필요가 있다.
2.2 유전자 알고리즘
변동성 전원을 배전계통에 연계하고자 할 경우 배전계통의 운영기준을 만족하기 위해서는 변동성 전원의 수용한계 이내에서 접속을 허용해야 한다. 이를 위해
전력사들은 접속이 신청된 변동성 전원의 계통영향을 평가하기 위한 절차와 기준을 수립하여 적용하고 있는데 국내의 경우 한국전력공사의 ‘분산형전원 배전계통
연계 기술 가이드라인’을 기준으로 계통영향평가를 수행하여 변동성 전원의 접속 허용여부를 결정한다. 이러한 가이드라인에서 적용하고 있는 가장 일반적인
변동성 전원의 배전계통 영향평가 절차를 살펴보면 다음 그림 2와 같다.
그림. 2. 국내 변동성 전원 연계검토 순서도
Fig. 2. The flowchart of the VER integration in Korea
그림 2와 같이 주변압기 및 선로에 연계되어 있는 변동성 전원의 용량이 해당 설비용량의 15% 이하일 때, 즉, 계통 설비의 운영한계 대비 기존에 연계된
변동성 전원 용량이 작을 경우 간소화된 절차에 따라 순시전압변동률과 보호기기 오동작만을 검토한다. 반면 기존의 변동성 전원의 용량이 해당 설비용량의
15% 이상일 경우에는 상세 검토 절차에 따라 송출전압변동, 단락용량 상회 여부, 적정전압 이탈 가능성 및 보호기기 부동작을 추가적으로 검토한다.
이때 가이드라인에서 적용하고 있는 적정전압 이탈가능성은 변동성 전원의 배전계통연계를 제한하는 주요인으로 나타나고 있으며(11), (12), 국내의 경우, 과전압 검토 수행 시 가장 가혹한 조건을 적용하기 위해 경부하의 전력수요 수준과 변동성 전원의 정격출력 조건을 가정한다. 이때,
전압 유지기준은 전압강하 5% 이내 선로일 경우 1.02p.u., 전압강하 5% 초과 선로일 경우 0.975p.u.이며, 이의 초과유무에 따라 변동성
전원 연계가 결정된다(13). 반면 이러한 경부하의 전력수요 수준과 변동성 전원의 정격출력 조건은 일반적인 배전계통 운전 조건에서 나타나기 어려운 가혹한 특정 조건으로써 이를
기준으로 산정된 배전계통의 변동성 전원 수용 용량은 보수적일 가능성이 높다.
3. 다변수 최적화 기반 PID 제어 파라미터 튜닝 기법
3.1 제안 알고리즘
변동성 전원의 출력과 전력수요는 기상조건에 직접 또는 간접적으로 의존됨에 따라 상호간의 상관관계가 나타나며 특히 국내에 주로 연계되고 있는 태양광
발전기는 다른 변동성 전원 보다 더 높은 상관관계를 가지고 있다(14). 변동성 전원의 연계용량이 높은 국내 배전계통에 대해 일간 전력수요와 변동성 전원 출력의 패턴을 비교하면 다음 그림 3과 같다.
그림. 3. 국내 일간 전력수요와 변동성 전원 출력 패턴
Fig. 3. Daily pattern of VER generation and load in Korea
변동성 전원의 출력량은 오전 7시부터 증가하기 시작하여 일사량이 가장 많은 13시에 정격의 50% 수준으로 최대 발전량을 출력하고 밤 시간대에 다시
낮아짐을 확인할 수 있고, 전력수요는 변동성 전원의 출력량과 유사하게 낮 시간에 최대치를 보이며 새벽과 밤 시간은 피크 수요의 50 ~ 70% 수준으로
낮아짐을 확인할 수 있다. 이는 국내 배전계통의 변동성 전원 연계검토 시에 가정되는 경부하의 전력수요 수준과 변동성 전원의 정격출력 조건이 발생할
확률은 매우 낮으며 그에 따라 변동성 전원 수용한계가 보수적으로 산정될 것으로 예상된다. 따라서 배전계통의 변동성 전원 수용한계를 합리적으로 산정하기
위해서는 전력수요 및 변동성 전원 출력량의 개연성이 고려되어야 한다.
3.2 다변수 기반 유전자 알고리즘 적용
본 장에서는 배전계통의 운영 조건의 개연성을 고려하기 위해 부하량 및 변동성 전원의 출력량 운영 패턴을 고려하여 시계열 모의운영 기반의 변동성 전원
수용한계 산정방안을 제안한다. 이를 위해, 변동성 전원의 연계용량 증가에 따른 전압 영향검토를 수행하고, 설비의 운영한계를 고려하기 위해 주변압기
및 선로 부하율을 추가적으로 검토하여 보다 합리적인 변동성 전원의 수용한계를 산정하고자 하며 이에 대한 배전계통의 변동성 전원 수용한계 산정 순서도는
다음 그림 4와 같다.
제안하는 시계열 모의운영 기반의 변동성 전원 수용한계 산정절차는 연간 모의운영을 통하여 변동성 전원의 배전계통 영향평가를 수행하고 영향지표들이 한계에
도달할 때 까지 연계된 각 변동성 전원의 정격용량$(P_{DER,\:n})$을 5%씩 단계적으로 증가시킴으로써 배전계통의 전력 품질 및 안정성에 영향을
미치지 않는 최대 변동성 전원 용량을 수용한계$(P_{l im})$로 정의한다. 이때, 전압과 주변압기 및 선로의 허용 기준은 국내 배전계통 연계
기술 가이드라인 및 기기의 정격을 고려하여 전압은 1.02p.u., 주변압기 허용전력은 20MW 그리고 선로 허용전류는 선종 별로 각 330, 460,
567A로 선정하였다.
그림. 4. 배전계통 변동성 전원 수용한계 산정 순서도
Fig. 4. The flowchart for calculating the VER hosting capacity of the distribution
system
위의 시계열 모의운영 기반의 변동성 전원 수용한계 산정방법을 적용하기 위해 배전계통 해석 프로그램인 OpenDSS (Open Distribution
System Simulator)와 Matlab과의 API (Application Program Interface)를 구성하여 다음 그림 5와 같이 모의운영 플랫폼을 구축하였다. 이때, OpenDSS는 배전계통 데이터를 기반으로 시계열 모의운영을 수행하여 연간 조류 계산 결과를 도출하고,
Matlab은 도출된 결과를 기반으로 영향지표들의 초과여부 판단 및 VER 연계용량을 수정하고, 최종적으로 수용한계를 도출한다.
그림. 5. 배전계통 변동성 전원 수용한계 산정 모의운영 플랫폼
Fig. 5. The operation simulation platform for calculating the VER hosting capacity
of the distribution system
4. 화력발전소 시뮬레이터를 활용한 알고리즘 검증
4.1 노내압력 제어루프의 검증
본 사례연구에서는 제안한 배전계통의 변동성 전원 수용한계 산정 방안을 기반으로 기존 배전계통의 변동성 전원 연계검토 방법을 통한 결과와의 비교를 통하여
분석을 수행하였다. 이를 위해, 154kV/22.9kV 주변압기에서 분기된 간선과 첨두부하 13,413kW의 수요 및 총 9,856kW 용량의 72개소
변동성 전원으로 이루어진 실계통의 데이터를 기반으로 모의운영 계통을 모델링 하였으며 이는 그림 6과 같다. 모의운영 계통의 선로는 총 3가지로 구성되었으며, 이에 대한 파라미터는 표 1과 같다.
그림. 6. 모의운영 계통도
Fig. 6. Distribution system for the operation simulation
표 1. 선로 파라미터
Table 1. Parameters of distribution lines
|
CNCV-W325
|
AWOC-160
|
AWOC-095
|
Resistance $(\Omega /km)$
|
0.075
|
0.304
|
0.182
|
Reactance $(\Omega /km)$
|
0.125
|
0.441
|
0.391
|
Distance $(\Omega /km)$
|
1.66
|
14.31
|
13.69
|
배전계통의 실제 운영조건을 기반으로 제안한 배전계통의 변동성 전원 수용한계 방법을 검증하기 위해서 부하량 및 변동성 전원 출력량 패턴은 대상 모델
계통에서 도출된 2017년도 시계열 이력데이터를 적용하였다. 다음 그림 7은 부하량 및 변동성 전원 출력량 연간 패턴이며, 이의 일간 평균 패턴은 그림 8과 같다. 변동성 전원 및 부하량은 지속적으로 변하며, 변동성 전원의 최대 출력량은 정격의 86%, 평균 출력량은 16%로 변동성 전원의 발전량은
매우 간헐적이고, 부하량의 평균은 첨두수요의 39%로 변동성 전원의 평균 출력량에 비해 높음을 확인할 수 있다. 또한, 변동성 전원의 출력량과 부하량
간의 일간 평균패턴을 비교해 보면, 두 패턴의 최대 및 최솟값에서 상당한 상관관계를 확인할 수 있다. 이는 기존의 배전계통의 변동성 전원 연계검토
시의 적용되는 변동성 전원의 정격출력 및 최소 부하량 조건이 가혹함을 간접적으로 확인할 수 있다.
그림. 7. 부하량 및 변동성 전원 출력량 연간 패턴
Fig. 7. Annual patterns of the load and VER generation
그림. 8. 전력수요 및 변동성 전원 출력의 일간 평균패턴
Fig. 8. Daily average patterns of the load and VER generation
4.2 주증기 온도 제어루프의 검증
모의운영 계통의 시계열 모의운영 기반의 변동성 전원 수용한계를 산정하기에 앞서, 배전계통의 변동성 전원 연계검토를 수행하였다. 이를 위해, 부하량은
변동성 전원 발전시간대를 제외한 하위 5%에 해당하는 부하 값의 평균치 625.39kW, 변동성 전원 출력량은 정격출력 9,856kW를 적용하여 전압
프로파일을 도출하였으며 이는 그림 9와 같다.
모의운영 계통의 변동성 전원 연계검토 시 8,986kW의 역방향의 전력조류가 형성되며, 그에 따라 주변압기 2차 측으로부터 거리가 멀어질수록 전압이
상승하여 선로 말단지점에서 1.025p.u.로 과전압이 발생됨을 확인할 수 있다. 이는 모의운영 계통의 변동성 전원이 이미 수용한계를 초과하였으며,
그에 따라 추가적인 변동성 전원의 연계가 제한됨을 의미한다.
그림. 9. 모의운영 계통 변동성 전원 연계검토 결과
Fig. 9. Analysis results for integrating VER into the distribution system
4.3 배전계통의 변동성 전원 수용한계
본 절에서는 시계열 모의운영 기반의 배전계통 변동성 전원 수용한계를 산출하고자 한다. 이때, 변동선 전원의 배전계통 연계위치를 가정하기 위해 모의운영
계통의 주변압기 2차 측으로부터 배전계통 말단까지인 구간(30km)을 10km씩 1, 2, 3 구간으로 구분하고 각 구간에 변동성 전원이 연계되는
경우(시나리오1~3)와 배전계통 전체에 고르게 연계되는 경우(시나리오4)로 총 4가지 시나리오를 가정하였다. 각 시나리오 별로 도출된 수용한계 결과는
표 2와 같으며, 이때 수용한계가 결정된 일간 배전계통 운전조건은 그림 10과 같다.
변동성 전원 연계 위치를 선로 초반으로 가정한 시나리오 1의 경우 선로 부하율에 의하여 수용한계가 31MW로 결정되었으며 수용한계 조건에서의 선로
및 주변압기 부하율은 그림 11과 같다.
표 2. 시나리오 별 수용한계 결과
Table 2. Hosting capacities by the scenarios
|
Scenario 1
|
Scenario 2
|
Scenario 3
|
Scenario 4
|
Hosting Capacity
(MW)
|
31
|
27.1
|
18.3
|
30
|
Limiting Factor
|
Line
Overloading
|
Overvoltage
|
Overvoltage
|
Overvoltage
|
Maximum
MTr. Loading
(%)
|
84
|
66
|
46
|
76
|
Maximum
Line Loading
(%)
|
99
|
83
|
59
|
95
|
Maximum Voltage
(p.u.)
|
1.01
|
1.02
|
1.02
|
1.02
|
그림. 10. 수용한계 조건의 일간 배전계통 운전조건
Fig. 10. Daily operation conditions of the distribution system at hosting capacity
condition
변동성 전원의 출력량이 부하수준보다 높아 계통에 역방향의 전력조류가 형성됨에 따라 주변압기와 가까운 선로 일수록 전력조류의 양이 증가하여 선로 초반에서
최대 458.25A의 전류가 흐르며, 이때 선로의 부하율은 99%로 변동성 전원의 연계용량이 수용한계에 도달함을 확인할 수 있다.
그림. 11. 수용한계 조건의 선로 및 주변압기 부하율
Fig. 11. Loadings of the lines and a main transformer at hosting capacity condition
그 외의 시나리오 2, 3, 4의 수용한계는 각 27.1, 18.3, 30MW로 모두 전압에 의하여 결정되며 시나리오 별 수용한계 조건에서의 일간
시계열 전압 프로파일은 그림 12와 같다. 변동성 전원의 연계용량 증대 위치가 다르므로 전압 프로파일이 상이하게 도출되나 3가지 시나리오 모두 변동성 전원의 출력이 높은 시간대에
주변압기로부터 거리가 멀어질수록 전압이 증가하여 선로 말단에서 1.02p.u.로 최대전압이 도출되며 이는 변동성 전원의 연계용량이 수용한계에 도달함을
확인할 수 있다. 기존 배전계통의 변동성 전원 연계검토 조건과 시계열 모의운영 기반의 변동성 전원 수용한계 시의 계통운영 조건을 비교한 결과는 표 3과 같다. 기존의 연계검토 시 적용되는 계통운영 조건의 경우 부하량은 첨두부하 13.4MW 중 0.63MW로 매우 작고, 변동성 전원은 정격출력인
9.86MW로 실계통에서 발생하기 어려운 가혹한 조건임을 확인할 수 있다. 하지만 시계열 모의운영 기반의 수용한계 도출 결과는 수용한계가 결정된 계통운영
조건의 경우 첨두수요가 13.4MW인 조건에서 시나리오 1은 부하수준이 9.13MW, 나머지 시나리오는 부하수준이 4.03MW로 도출되었다. 또한
변동성 전원의 출력량은 각 시나리오 별 최대 연계용량이 31MW, 27.1MW, 18.3MW, 30MW인 조건에서 최대 출력은 각각 26.52MW,
15.32MW, 10.35MW 16.96MW로 도출되어 기존의 연계검토 시의 단편적인 조건보다 더 현실적인 조건에서 수용한계가 산정되고 그 결과가
기존 방법에 의한 결과보다 높아짐을 확인할 수 있다.
그림. 12. 수용한계 조건의 시나리오 별 일간 전압 프로파일
Fig. 12. Daily voltage profiles in scenarios at the hosting capacity condition
5. 결 론
표 3. 기존 연계검토 조건과 수용한계 시 계통 조건
Table 3. System operating conditions at the conventional interconnection analysis
and the hosting capacity
|
Peak Load
(MW)
|
VER Integrated Capacity
(MW)
|
Load
(MW)
|
VER generation
(MW)
|
Conventional
Review
|
13.4
|
9.86
|
0.63
|
9.86
|
Scenario 1
|
13.4
|
31
|
9.13
|
26.52
|
Scenario 2
|
13.4
|
27.1
|
4.03
|
15.32
|
Scenario 3
|
13.4
|
18.3
|
4.03
|
10.35
|
Scenario 4
|
13.4
|
30
|
4.03
|
16.96
|
안정적 전력공급을 최우선 목표로 운영해 오고 있는 전력계통에서 변동성과 불확실성이 높은 변동성 전원의 적극적인 확충은 그동안의 전력계통 계획 및 운영
방식을 크게 변화시킬 것이다. 이러한 변동성 전원의 출력은 기상조건에 의존할 수밖에 없어 기존의 발전기와는 특성이 매우 다르지만 이력데이터가 충분하지
않아 기존의 발전기를 기반으로 적용해 오던 전력계통의 운영방식이 변동성 전원에 동일하게 적용되는 경우가 많다.
특히 배전계통에 연계되는 변동성 전원의 경우 연계허가 여부를 기존 발전기에 대한 연계검토와 같은 방식으로 분석하게 되면 기상조건에 대한 의존성으로
나타나게 되는 변동성 전원의 출력과 전력수요 사이의 상관관계가 고려되지 못함에 따라 실제 운전조건과는 개연성이 낮은 운영조건을 기반으로 분석하게 될
것이다.
이에 대해 본 논문에서는 전력수요와 변동성 전원의 출력을 이력 데이터를 통하여 시계열로 모델링 한 후 연간 시계열 모의운영을 기반으로 배전계통의 변동성
전원에 대한 수용한계를 산정하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 기상조건에 의존되는 변동성 전원의 출력과 전력수요 패턴과의 개연성을 고려하여 배전계통의
변동성 전원 수용한계를 산정할 수 있다. 또한 제안된 방법을 실계통과 유사한 모의운영 계통에 적용하여 기존 배전계통의 변동성 전원 연계검토 결과와
수용한계 산정 결과를 비교함으로써 보다 현실적인 조건에서 수용한계 결과가 도출됨을 확인하였다.
Acknowledgements
This research was supported by Korea Electric Power Corporation. (Grant number:R18XA04)
References
The 8th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand, MOTIE, Dec. 2017.
130 1002-1020
Pezeshki Houman, J. Wolfs Peter, Ledwich Gerard, Jun 2014, Impact of High PV Penetration
on Distribution Transformer Insulation Life, IEEE Trans. Power Delivery, Vol. 29,
pp. 1212-1220
P. Mohammadi, S. Mehraeen, Feb 2017, Challenges of PV Integration in Low-Voltage Secondary
Networks, IEEE Trans. Power Delivery, Vol. 32, pp. 525-535
Cheng Danling, Mather Barry, Seguin Richard, Hambrick Joshua, P. Broadwater Robert,
Jan 2016, Photovoltaic (PV) Impact Assessment for Very High Penetration Levels, IEEE
Trans. Photovoltaics, Vol. 6, pp. 295-300
M. Karimi, H. Mokhlis, K. Naidu, S. Uddin, A. H. A Bakar, Jan 2016, Photovoltaic penetration
issues and impacts in distribution network–A review, Renewable Sustainable Energy
Reviews, Vol. 53, pp. 594-605
Dec 2012, Stochastic Analysis to Determine Feeder Hosting Capacity for Distributed
Solar PV, EPRI
Ding Fei, Mather Barry, Jul 2017, On Distributed PV Hosting Capacity Estimation, Sensitivity
Study, and Improvement, IEEE Trans. Sustainable Energy, Vol. 8, pp. 1010-1020
Al-saadi Hassan, Zivanovic Rastko, F. Al-Sarawi Said, Oct 2017, Probabilistic Hosting
Capacity for Active Distribution Networks, IEEE Trans. Industrial Informatics, Vol.
13, pp. 2519-2532
Capitanescu Florin, F. Ochoa Luis, Margossian Harag, D. Hatziargyriou Nikos, Jan 2015,
Assessing the Potential of Network Reconfiguration to Improve Distributed Generation
Hosting Capacity in Active Distribution Systems, IEEE Trans. Power system, Vol. 30,
pp. 346-356
M. Ismael Sherif, H. E. Abdel Aleem Shady, Y. Abdelaziz Almoataz, F. Zobaa Ahmed,
Jul 2018, State-of-the-art of hosting capacity in modern power systems with distributed
generation, Renewable Energy, Vol. 130, pp. 1002-1020
Zeraati Mehdi, Esmail Hamedani Golshan Mohamad, M. Guerrero Josep, Jul 2018, Distributed
Control of Battery Energy Storage Systems for Voltage Regulation in Distribution Networks
With High PV Penetration, IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 9, pp. 3582-3593
Y. Wang, K. T. Tan, X. Y. Peng, Jun 2016, Coordinated Control of Distributed Energy
Storage Systems for Voltage Regulation in Distribution Networks, IEEE Trans. Power
Delivery, Vol. 3, pp. 1132-1141
Apr 2018, Technical Guideline for Connecting Distributed Generator to Distribution
System, KEPCO
P. J. F. Torres, L. Ekonomou, P. Karampelas, Mar 2016, The Correlation Between Renewable
Generation and Electricity Demand: A Case Study of Portugal, Electricity Distribution,
pp. 119-151
저자소개
He is currently a M.S. student in the Department of Electrical Engineering at Jeonbuk
National University, Jeon-ju, South Korea.
He is received his B.S. degree from Jeonbuk National University in 2018.
His research interests include power systems analysis, distribution system and Energy
Storage System.
His e-mail address is tmdrlf93@jbnu.ac.kr
He is currently a Ph.D. student in the Department of Electrical Engineering at Jeonbuk
National University, Jeon-ju, South Korea. He is received his B.S. degree and M.S.
degree from Jeonbuk National University in 2014 and 2016, respectively.
His research interests include power systems analysis, Renewable Energy Source, Frequency
Regulation, and Battery Energy Storage System.
His e-mail address is ventus666@jbnu.ac.kr
She is currently a M.S. student in the Department of Electrical Engineering at Jeonbuk
National University, Jeon-ju, South Korea. She is received her B.S. degree from Jeonbuk
National University in 2018.
Her research interests include power systems analysis, distribution system, and Energy
Storage System.
Her e-mail address is ww516@jbnu.ac.kr
He received his B.S and M.S. degree in Electrical Engineering from Korea University,
Seoul, South Korea, in 1996 and 1998, respectively.
He obtained a Ph.D. degree in the same field from the Virginia Polytechnic Institute
and State University (Virginia Tech.), USA, in 2007.
From 1998 to 2004, he served as researcher and senior researcher at the Korea Electro-Technology
Research Institute (KERI).
From 2007 to 2010, he worked with the Electric Power Research Institute (EPRI) as
a senior project engineer. In May 2010, he joined Jeonbuk National University at the
Department of Electrical Engineering.
His research interests include the power system operations and controls, Renewable
Energy Sources, Smart Grid, and Energy Storage Systems.
His e-mail address is kskook@jbnu.ac.kr