2.1 풍력발전단지 제어시스템

풍력발전의 점유율이 확대됨에 따라 계통과의 연계성을 고려하지 않고 운전할 시, 전체 계통의 안전성에 큰 문제를 야기할 수 있다. 풍력발전 제어구조를 확립하기 위해서는 고시된 국가별 Grid code를 필수적으로 고려해야 한다. 현재 국내에서는 20 MW 이상의 용량의 신재생 설비를 대규모 신재생발전단지로 정의하고 있으며, 대규모 풍력발전단지의 경우 Type 3 이상의 풍력설비로 구성되도록 명시되어 있다⁽⁴⁾. 본 논문에서 시뮬레이션을 위해 모의할 동복풍력발전단지의 경우 Type 3의 풍력설비로 구성되어 있다. Type 3 풍력설비의 경우 이중여자 유도형(DFIG, Double fed induction generation) 풍력발전기로 Back to Back(BTB) 기능을 탑재한 전압형 컨버터(VSC)를 통해 발전기 출력, 무효전력, 모선전압을 제어할 수 있다. Type 3 풍력발전기 모델의 주요 구성은 그림 1에 나타내었다. Type 3 풍력발전기의 컨버터 제어모델은 전력계통으로 전달 될 유효 및 무효전력을 산정하는 모델로, 계통의 전압상황에 기반하여, 무효전력을 지령을 생성한다⁽⁵⁾.

전압 관련 기본 요구사항으로 풍력발전기 연계 계통의 정상상태 전압 변동이 특정 범위 내에서 유지되도록 명시되어 있다. 이를 위해 풍력발전기의 무효전력 공급능력을 활용할 수 있으며, 무효전력 제어신호를 입력하여 계통의 연계 지점(PCC, Point of common coupling)을 중심으로 역률 범위 내 효율적인 공급을 수행할 수 있다. 일정 규모 이상의 풍력발전단지가 계통에 접속되어 계통관리자(TSO, Transmission system operator)의 요구에 따라 유기적으로 동작하기 위해서는 풍력발전단지 내 개별 터빈에 대해, 중앙관리시스템에서 제어가 가능하도록 구성되어야 한다. 또한 계통의 전압 강하 등 Disturbance에 대해 연계 운전을 유지할 수 있도록 기술적 요건(Ride through 등)을 갖춘 제어시스템이 구성되어야 한다⁽⁶⁾. TSO는 풍력발전단지 제어시스템(WFMS, Wind farm management system)을 통하여 계통에 풍력발전단지가 공급할 수 있는 가용전력을 판단하고 이를 계통운영에 활용할 수 있다. 일반적으로 유효전력 제어의 경우, 발전되는 전력 값이 Maximum power point tracking(MPPT, 최대 전력 출력 곡선)을 추종하도록 하며, 계통 내 잉여전력 발생 시 출력제한(Curtailment)과 같은 TSO의 지시에 대응하도록 한다. 무효전력 제어의 경우 계통 내 전압변동을 완화하기 위해, 유효전력 출력 최대치에 따라 계산된 가용전력량 내에서 풍력발전단지에 공급되어야 할 무효전력 지령을 결정하고 이에 따른 제어신호가 생성‧입력 된다. 현재 이용되고 있는 WFMS는 다수의 풍력터빈을 하나의 전원으로 등가화 시켜 제어하는 것이 일반적이다. 하지만 본 논문에서는 개별 터빈 제어에 주목하고자 한다. 이는 기존 방법과 비교하였을 때, 편리성은 감소하지만 손실저감 측면에서 효과적이다. 적용한 제어시스템을 도시화하여 나타내면 그림 2와 같다.

본 논문에서는 계통상황에 기반하여 TSO에서 요구되는 풍력발전단지 무효전력 지령에 따라, 개별 터빈의 출력량을 조절하여 무효전력 제어신호를 생성하고자 한다. PCC에서부터 풍력발전기의 각 연계지점을 순차적으로 무효전력을 분배하게 된다. 이 때, 연계 거리와 이에 따른 저항성분을 고려하여 분배 값을 산정하도록 한다. 계통상황에 기반하여 무효전력 지령이 필요하다고 판단되는 상황의 경우, 식 (1)에 따라서 풍력발전단지에서 추가로 출력되어야 하는 전체 무효전력 값($Q_{ref}$)에 대한 식은 (1)로 표현된다.

여기서, $Q_{TSO}$는 TSO에 의하여 풍력단지에 요구되는 무효전력 값이며, $Q_{WF}$는 현재 풍력발전단지에서 출력되고 있는 무효전력 값을 나타낸다.

개별 터빈 제어를 위한 풍력단지 무효전력 출력 제어는 식 (2)로 표현이 가능하다. 전체 풍력발전단지에서 출력되는 무효전력 값은 각 풍력터빈에서 출력되는 무효전력의 합과 단지 내의 커패시터에 의해 생성되는 무효전력의 합으로 표현할 수 있다.

여기서, $Q_{{WT}_{n}}$은 $n$번째 터빈에서 출력되는 무효전력 값이며, $Q_{C}$는 단지 내의 커패시터에 의해 생성되는 무효전력 값이다.

2.2 풍력발전기 무효전력 제어 일반

기존에 풍력발전단지의 무효전력 제어를 위한 다양한 제어방식이 제시되어 있다. 제시된 무효전력 제어방식으로는 역률제어(PF, Power Factor) 방법, 자동 Droop제어 방법 그리고 TSO 중심의 Hierarchical 방법이 대표적이다. PF 방법은 유효전력 출력에 기반하여, 계통연계기준에 명시된 역률제한 운전 조건 내에서 계통의 역률을 제어하여 전압변동을 완화하는 방법이다. TSO에서 지령하는 유효전력 투입량을 기반으로 변동하는 역률에 따라 무효전력 지령을 결정한다. 일반적으로 역률에 따른 무효전력 지령은 식 (3)과 같다.

여기서, $P_{G}$는 발전기에서 출력되는 유효전력 출력 값, $pf$는 명시된 역률제한 기준 내의 역률을 나타낸다.

PF 방법을 통해 풍력발전기를 제어하는 경우, 배전계통에 연계 되어있는 발전원의 변동을 고려하지 않고 유효전력 출력에 기반하여 설정된 PF 값을 일정하게 제어하기 때문에 계통의 부하 변동에 따른 전압변동에 적절하게 대응하기에는 한계가 있는 것으로 평가된다⁽⁷⁾.

자동 Droop제어는 분산전원 용량에 따라 Droop 계수가 정해져 특성 곡선 기울기가 설정되는 제어 방법이다. PCC의 전압 기준을 설정하고 PCC의 전압이 설정한 범위를 벗어나는 경우, 기울기에 따라 풍력단지의 무효전력 공급량을 결정한다. PCC의 전압을 측정하여 설정된 기준보다 클 경우 무효전력 흡수를, 반대로 설정된 기준보다 적을 경우 무효전력 보상을 통해 설정된 범위를 충족하도록 설계된다. 일반적으로 대규모 풍력발전단지에 적용중이며, 통신선이 필요하지 않다는 장점으로 갑작스런 사고 상황을 예방하기 용이하다⁽⁸⁾. 그러나 추가적인 무효전력 보상이 필요할 시, 보다 복잡한 제어가 요구된다.

TSO 중심의 Hierarchical 제어 기법은 풍력발전기의 무효전력 가용량 내에서 TSO가 요구하는 무효전력 지령에 맞춰, 설정한 기준에 따라 개별 터빈에 요구되는 무효전력 값을 분배하도록 구성된다⁽⁹⁾. 간단하고 효과적으로, 풍력발전단지의 무효전력 분배 시 일반적으로 적용되고 있으며 이러한 무효전력을 개별 터빈에 배분하는 과정에 대한 다양한 최적화 기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 아직까지 무효전력 할당 값을 정확히 산정하기에는 계산적인 한계로 인한 어려움이 존재한다.

본 논문에서는 Hierarchical 기법을 이용한 무효전력 제어 시, 계통 손실을 최소화하여 개별 터빈에 무효전력을 분배하는 기법을 제시하고자 한다. 풍력발전단지에 추가적인 무효전력 지령이 TSO에 의해 요구되었을 때, 전체 지령 값에 따라 분배되는 개별 터빈 출력 값을 MCS를 통하여 빠르고 정확하게 산정하고자 한다. 앞서 제시된 기존에 수행하던 무효전력 제어 방법들과 비교하였을 때, 제안된 방법을 이용하여 계통 손실 저감 측면에서 성능을 개선하고자 한다.

3.1 무효전력 지령에 따른 손실 계산

무효전력 제어는 일반적으로 전압 변동을 보상하기 위한 목적이나, TSO에서 비상시에 무효전력 지령을 추가적으로 요구할 때 수행한다⁽¹⁰⁾. PCC 전압정보에 기반해 가용 무효전력 내에서 TSO에서 요구하는 무효전력을 개별 터빈에 배분한다. 본 논문에서는 개별 터빈에 배분하는 과정에 주목하여, 개별 터빈의 무효전력 지령을 산정하여 출력 값을 확인하고자 한다. 추가적인 무효전력 지령이 요구될 시, 풍력발전단지에 출력되는 추가적인 무효전력 값을 개별 터빈에 출력되는 무효전력 값을 활용하여 식 (4)와 같이 표현할 수 있다. 이 때, 케이블에서 생성되는 무효전력 값은 제외한다.

여기서, $Q_{WT_{n}}$은 $n$번째 터빈에서 출력되고 있는 무효전력이다.

본 논문에서는 식 (4)에 따른 개별 터빈의 무효전력 값을 산정하는 과정에서 무효전력을 배분할 시, 불가피하게 발생하는 손실을 감소시키는 것에 주목하였다. 이 때 발생하는 손실을 목적함수로 나타내면 식 (5)와 같다.

여기서, $P_{n}$, $Q_{n}$은 풍력 터빈의 유효 및 무효전력 출력 값을 나타내고, $V_{n}$은 $n$모선에서의 전압을 나타내며, $r_{n}$은 $n$모선의 저항 부하를 나타낸다.

3.2 Monte-Carlo Simulation(MCS)

본 논문에서는 Monte-Carlo를 기반으로 시뮬레이션을 진행한다. Monte-Carlo는 확률분포에 따라 반복적으로 난수를 발생시켜 표본을 획득하는 모의 표본 추출 기법으로, 불확실한 입력변수에 대해 확률분포를 결정하고 추출된 무작위표본에 의해서 설정한 시뮬레이션 반복에 따라 결과를 도출한다. 무작위 난수의 반복을 기반으로 하기 때문에, 난수의 개수가 증가할수록 확률분포가 좁혀져 정확도가 늘어나는 특성을 갖고 있다. 수치적으로 해를 구하기 불가능하거나 까다로운 상황에서 근사해를 찾는데 유용한 접근방법이다. 본 논문에서는 손실 목적함수를 기반으로 입력변수를 정의하고, 시뮬레이션 반복횟수를 설정해 MCS를 수행하기 위한 알고리즘을 작성하였다.

제안된 MCS 과정의 알고리즘은 그림 3과 같다. 제안된 MCS의 경우, 풍력발전단지의 전체 무효전력 지령을 개별 터빈에 분배할 시, 개별 터빈의 값을 상이하게 분배하여 이를 표본으로 설정하였다. 일반적으로 MCS는 원하는 값을 도출하기 위하여 난수의 무작위표본추출을 기반으로 수행하지만, 본 논문에서 수행하려는 시뮬레이션은 풍력발전단지 특성 상 무효전력 배분 시 터빈의 연계거리와 손실증가량이 비례하는 상관관계를 지니고 있다. 이를 기반으로 표본을 추출하여 시뮬레이션을 수행하면 Compact storage와 수행시간 감축의 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 우선 무작위 난수표본을 추출하고, 풍력발전단지의 특성을 고려하여 표본을 재추출한다. 추출한 표본(Case)에 기반하여 식 (5)를 활용한 총 1200회의 Iteration을 수행하여 손실 값을 도출하였다. 반복횟수의 경우, 그 이상의 반복에서 더 진보된 결과가 도출되지 않아 1200회로 고정하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과에 기반하여 최적 무효전력 분배 값을 산정하였다.

MCS를 수행한 결과를 그림 4에 그래프로 나타내었다. 풍력발전단지에 설정된 총 무효전력 지령은 3 MVAR이며, x축은 무효전력 분배 값에 따른 Case이고, y축은 해당 Case를 활용했을 시, 그에 따른 손실 값이다.

4.1 풍력발전단지 구성 모의

동복풍력발전단지는 Type III 형태의 풍력발전기로 이루어져 있고, 총 30 MW급 풍력발전단지로 연간 약 66,659 MWh의 전력을 생산(이용률 26.7% 기준)하고 있다. 2 MW급 풍력발전기 15기가 설치되어 있으며, 3기 혹은 4기가 하나의 Array로 연결되어 총 4개의 Array로 구성되어 있다. 각 Array 별로 주변압기와 연계가 진행되어, 22.9 kV의 배전급 계통에 연계되어 있다⁽¹¹⁾. 그림 5는 동복풍력발전단지의 평면도를 이용하여 도시화한 계통도를 나타낸다.

그림상의 숫자표시는 풍력발전단지 내 연계된 풍력발전기의 운영상의 번호를 의미하며, 단지 내부의 Ring main unit(RMU)과 주변압기(S/S)를 표시하여 모선을 구분하였다. 표 1은 손실기반 목적함수를 도출하기 위한 동복풍력발전단지 내부 필수 선로 정보를 나타낸 것이다.

본 논문에서는 유효성 검증을 진행하기 위해, 구성된 RTDS 상에 제시한 기법을 적용하고자 한다. 이를 위해, 기상정보와 고려해야 할 후류정보를 기반으로 개별 터빈별 유효전력 데이터를 도출하고자 한다. 풍력단지로 불어오는 바람은 풍력터빈을 통과하는 과정에서 운동에너지가 감속되어 후측 터빈에 전달되기 때문에, 유효전력 출력 데이터를 산정하는 과정에서 후류효과의 고려는 필수적이다⁽¹²⁾. 1, 5, 6, 7, 11, 12, 13, 14, 15번 터빈의 경우, 주 풍향을 고려하였을 때, 전면에 위치한 터빈으로 후류의 영향을 받지 않아 초기바람이 입력되어 출력 데이터가 도출된다. 그 외의 터빈의 경우, 후류를 고려한 출력 데이터가 입력되었다. 사례연구를 수행하기 위한 정보는 표 2에 나타내었다.

표 2에 주어진 조건을 활용해 MCS를 수행하여 산정된 무효전력 지령은 표 3에 나타내었다. 터빈의 연계거리와 그에 따른 저항 값을 고려하여 무효전력을 산정하였다. 예를 들어 Array 1의 경우, 첫 번째 터빈(WT1)이 두 번째 터빈(WT2)보다 연계 거리가 길기 때문에, 케이블 길이와 저항성분을 고려하였을 때, 무효전력 지령 값이 더 적게 산정된 것을 확인할 수 있다. 이는 PCC까지 송전하는 전류가 감소되어 손실 감소 효과를 야기할 것으로 예상된다.

4.2 시뮬레이션 결과

제시한 무효전력 분배 기법의 손실 개선효과를 확인하기 위해, 개별 터빈별 무효전력 지령이 각각 다른 두 개의 사례연구를 배분기법에 차이를 두어 시뮬레이션을 수행하였다. 초기 안정화 단계(2.4초)를 포함하여 12초 동안의 시뮬레이션을 수행하였다. 초기 단계 후 설정한 무효전력 지령이 입력되도록 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저 무효전력 지령을 입력하였을 때의 출력 확인을 위해서 터빈에 입력되는 출력에 대한 그래프를 도출하였다. 그림 6은 일반적인 분배 방법인 Even dispatch 방법을 적용하여 각 터빈에서 공급되는 무효전력 출력 그래프를 나타낸다. Even dispatch 방법에 의한 출력 지령이 입력되어 개별 터빈의 무효전력 출력이 풍력 터빈의 수에 따라 결정되므로, 15개의 터빈에 3 MVAR가 일정하게 분배되어 무효전력 지령이 개별 터빈에 동일하게 나타나게 된다. 본 논문에서 제시한 손실기반 무효전력 할당 기법의 경우, MCS를 활용하여 산정된 표 3의 무효전력 지령을 입력하므로 각 터빈에 입력되는 무효전력 출력 값이 상이하게 나타난다. 그림 7은 제시한 기법을 활용하여 산정된 무효전력 지령을 입력했을 시 출력을 나타낸다. 사례연구를 진행하는 과정에서의 총 무효전력 출력과 계통의 전압변동을 그림 8에 나타내었다. 두 사례연구의 총 무효전력 지령과 전압이 동일하게 상승하여 출력되는 것을 확인할 수 있다. 설정 무효전력 공급 시, 두 사례연구 상에서 나타나는 풍력발전단지의 PCC 전력 출력 값을 그림 9에 나타내었다. 안정화 단계 후, 무효전력 값이 입력됨에 따라, PCC 출력 값이 변화하는 것을 확인할 수 있다. 제시한 기법을 적용하였을 경우, 풍력발전단지 출력 값이 더 상승되어 나타난다. 두 사례연구에서의 손실 개선 효과를 확인하기 위해, 각 사례연구를 비교한 결과 값을 데이터화하여 표 4에 나타내었다. 총 12초의 시뮬레이션을 수행하고, 끝난 시점의 두 사례연구 상에서 나타나는 손실을 측정하였다. 측정된 손실의 평균 값을 표 4에 기재하였다. 전체 무효전력 지령과 전압 변동이 동일하게 출력되는 반면, 제시한 기법을 적용하였을 때 평균 손실이 감소되는 것을 확인하여 제시한 기법의 손실 개선 효과를 확인하였다. 이는 전체 용량이 증가할 경우 더 큰 효과를 나타낼 것이며, 풍력발전단지 특성상 가동되는 운영시간을 감안할 때, 전력량 측면에서의 개선 효과는 더욱 커질 것으로 판단된다.