2.1 재생에너지원 투입에 따른 계통 관성 및 예비력 변화

재생에너지원을 포함하여 계통관성에 기여하지 못하는 자원의 증가에 따라 동기발전기의 비중이 줄어들고 이는 계통관성의 감소 및 동기발전기가 확보하고 있는 예비력 감소로 이어진다. 이러한 현상을 계통 예비력과 계통 관성의 관계로 표현하면 그림 2와 같으며, 본 논문에서 진행한 재생에너지 확대 시나리오는 경제급전(Merit Order)에 의한 동기발전기 dispatch로 진행하였다.

2.2 계통 관성별 적정 예비력 영역

2.1절에서 소개한 재생에너지 확대에 따른 관성 및 예비력 감소는 동기발전기가 줄어듦에 따라 계통의 관성에너지와 예비력이 감소하는 형태의 곡선으로 나타나는 것을 확인하였다. 2.2절에서는 일정 수준의 관성에너지를 가진 계통에서 예비력을 감소시켜 작아지는 계통 관성에너지에 따라 발전기 탈락 시 최저주파수가 신뢰도 기준 범위를 유지하기 위한 필요 예비력은 증가하는 형태의 곡선으로 표현된다. 즉, 아래 그림 3에서 나타낸 곡선은 신뢰도 유지 범위의 같은 주파수를 나타내고 있으며 곡선의 위의 영역으로 표시된 부분은 최저 주파수를 보장하는 관성에너지와 예비력이 확보된 경우이며, 안정한 영역으로 정의할 수 있다.

2.3 계통 특성을 고려한 최대 재생에너지원 투입량

앞서 분석한 두 그래프를 활용하면 재생에너지 확대에 따른 신뢰도 기준을 유지하기 위한 최소 관성에너지, 필요예비력 및 신재생발전원의 최대 연계용량을 도출할 수 있다. 산정 방안은 그림 4와 같이 앞서 분석된 2.1절과 2.2절 그래프들의 교점이 생성되는 지점에 해당하며, 이는 저하된 일정 관성에너지 수준에서 확보된 예비력이 신뢰도 기준을 준수하기 위한 필요예비력과 같아지는 지점으로, 주파수 신뢰도 기준을 만족할 수 있는 최소한의 관성에너지 및 필요예비력과 재생에너지 최대 한계수용량을 의미한다. 도출된 교점보다 많은 재생에너지원이 투입 되는 경우 확보된 예비력이 필요한 예비력보다 적어지기 때문에 주파수 신뢰도 기준을 벗어나는 결과가 나타나게 된다. 앞서 분석한 최저관성에너지와 신재생 한계수용량을 도출하기까지의 과정을 본 논문에서는 Python 기반의 자동화 프로그램으로 구현하여 계통상황 및 고장 시나리오에 따른 관성에너지, 필요예비력 및 신재생 한계 수용량에 대해 검토하였다.

3.1 자동화 프로그램 전제 조건

앞서 2장에서 분석한 최저관성에너지 도출 과정에 대해 Python 기반의 자동화 프로그램을 구성하여 국내 미래계통에 대한 최저관성에너지를 도출하였다. 해당 프로그램은 미래 계통상황 변화에 대해 계통관성 운영 측면에서 최저관성에너지 판별기준을 통해 안정적인 운영방안 제공에 그 목적이 있다.

자동화 프로그램의 전제조건으로 첫 번째로, 재생에너지 확대시나리오의 경우 경제급전 순으로 계통에 병입되어 있는 동기발전기를 Off 시켰고 재생에너지는 Negative Load로 모델링하여 수급조정을 하였다. 이때 신재생 연계모선에는 기존 동기발전기 Off로 인한 지역적인 전압문제를 해결하기 위해 연계모선에 Switched Shunt도 같이 투입하였다. 두 번째로, 2.1절의 그림 2에 해당하는 모의의 경우 재생에너지 투입용량에 대해 Off되는 동기발전기의 관성에너지 수준인 20GWs에 해당되는 용량만큼 재생에너지를 확대시켰으며 단계별 감소된 관성에너지와 예비력의 점들로 그래프를 나타낼 수 있다. 세 번째로, 2.2절의 그림 3에 해당하는 모의를 위해 앞서 2.1절에서 도출된 점들에서 관성에너지는 유지한 채 발전기의 조속기 운전모드를 off 시키면서 발전기 1기, 2기 탈락 시 최저 주파수가 국내 신뢰도 고시 기준에 따른 59.7Hz, 59.2Hz에 각각 도달할 때까지 발전기가 가지고 있는 예비력를 감소시켰다. 이때 감소되는 예비력은 용량이 작은 순으로 500MW씩 줄여가며 모의를 진행하였다. 모의 과정 중 계산된 관성에너지는 동적데이터에 반영된 개별 발전기의 관성상수(H)와 설비용량(S)을 곱하여 나타내었고 예비력의 경우는 조속기 데이터의 Valve_max와 설비용량(Mbase)을 이용하여 현 발전기출력(Pgen)을 뺀 값으로 반영하였다.

3.2 자동화 프로그램 알고리즘

3.1절의 전제조건을 바탕으로 재생에너지 확대에 따른 최저관성에너지 산정방안에 대해 Python 기반의 자동화 프로그램 알고리즘을 구성하였다. 우선 계통 정적데이터와 발전기들의 동적데이터를 불러들이고 상정고장 검토에 반영될 고장 List와 Merit Order를 입력한다. 이후 Base 상태에서의 계통 관성에너지와 예비력을 계산한 후 발전기 탈락 주파수 모의를 진행한다. 모의 결과 최저 주파수가 신뢰도 고시 기준 최대 단위용량 1기 탈락 시 기준 59.7Hz, 2기 탈락 시 기준 59.2Hz 보다 높은 주파수 결과인 경우 발전기의 조속기를 Off 시켜 해당 기준을 만족할 때까지 예비력를 감소시킨다. 감소된 예비력 수준에서 주파수 유지기준까지 도달하였다면 Base – N Point에서 재생에너지를 투입시켜 이전과 동일한 발전기 탈락 모의를 진행하고 만족하는 주파수 기준까지 예비력을 감소시키는 반복적인 모의를 진행한다. 따라서 아래 그림 5에서 누적된 빨간점들로부터 관성저하에 따른 필요예비력 곡선이 도출되고 재생에너지 시나리오 투입에 따른 Base – N Point들의 누적된 곡선과 만나는 지점을 산정하게 되는데 본 논문에서는 호주의 방식을 반영하여 아래 그림 5에서 Base – N Point들을 직선으로 선형화하여 만나는 교점을 도출하게 구성하였다. 또한 많은 신재생 발전원의 투입으로 동적 모의 진행 상 수렴이 되지 않아 최저관성에너지 도출이 어려운 경우를 고려하여 아래 그림 6에서 보이는 빨간색 점들을 외삽법을 통한 곡선을 도출하여 앞서 가정한 선형화된 직선과의 교점을 통해 산정하도록 구성하였다.

4.1 발전기 1기 탈락 기준 최저관성에너지 산정 결과

Python 기반의 자동화프로그램을 이용하여 2024년 국내 미래계획 DB에 대해 최저관성에너지를 산정하였다. 상정고장의 경우 신고리 3호기 탈락을 가정하였고 관성에너지 저하에 따른 최저 주파수 59.7Hz를 만족시키기 위한 필요예비력을 산정하였다. 모의 결과 Base 491GWs 관성에너지 수준에서 모의를 진행하여 최저관성에너지 358GWs, 필요예비력 5153MW가 도출되었고, 관성저하에 따른 필요예비력이 증가하는 형태의 경향성을 나타내었다. 관성에너지가 작고 필요예비력이 많은 계통 상황에서는 관성에너지가 큰 계통보다 최저주파수 도달 시점이 약 4초가량 앞당겨 진 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로 최저관성에너지 수준에서의 신재생 한계 수용량은 전체 발전량 기준으로 약 21GW 가량 수준으로 도출되었다.

앞서 도출된 계통 관성에너지 별 필요예비력으로 산정된 결과에 대해 시간영역에서 실질적으로 응동한 예비력에 대해 분석을 진행하였다. 국내 예비력 기준에 따라 1차 예비력에 해당되는 10초 이내 응동이 가능 자원에 대해 시간 프레임에서의 고장 전/후 발전기 출력 차이를 분석하였다.

그림 7에서 관성에너지 491GWs, 필요예비력 2916MW 계통 상황과 최저관성에너지 도출되기 전 step에서의 관성에너지 373GWs, 필요예비력 4995MW 계통에서의 사용예비력을 검토하였다. 이는 고장 전 확보된 예비력에서 고장 이후 실제 사용된 예비력을 검토함으로서 관성에너지 수준별 고장 시 주파수 신뢰도 기준을 유지할 수 있는 실질적인 필요 예비량을 제안할 수 있다.

그림 8의 결과에서 보면 큰 관성에너지를 가진 계통이 관성에너지가 작은 계통보다 ROCOF가 작지만 확보된 예비력이 작고, 또한 고장 후 10초 동안 사용된 예비력도 1121MW로 작아 최저주파수 도달이 늦어지고, 주파수 회복 역시 낮은 주파수 영역에서 수렴하였다. 반면 작은 관성에너지 계통에서는 초기 ROCOF는 더 크지만 확보예비력 및 사용예비력이 더 많으므로 최저 주파수가 더 크고, 최저 주파수 도달 이후 빠른 주파수 회복을 확인할 수 있었다.

4.2 발전기 2기 탈락 기준 최저관성에너지 산정 결과

앞서 검토한 4.1의 발전기 1기 탈락 기준에서 2기 탈락 기준으로 Python 기반의 자동화프로그램을 이용하여 2021년 국내 미래계획 DB에 대해 최저관성에너지를 검토하였다. 상정고장의 경우 신고리 3,4호기 탈락을 가정하였고 관성에너지 저하에 따른 최저 주파수 59.2Hz를 만족하는 범위 내 필요예비력을 산정하였다.

모의 결과 그림 9와 같이 Base 491GWs 관성에너지 수준에서 모의를 진행하여 최저관성에너지 359GWs, 필요예비력 4934MW가 도출되었고 발전기 1기 탈락 시와 동일하게 관성저하에 따른 필요예비력이 증가하는 형태의 경향성을 나타내었다. 관성에너지가 작고 필요예비력이 많은 계통 상황에서 최저주파수는 동일하지만 조속기 운전대수가 많으므로 최저주파수 도달 시점이 약 2초가량 앞당겨 진 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로 최저관성에너지 수준에서의 신재생 한계 수용량은 전체 발전량 기준으로 약 22GW 수준으로 도출되었다. 발전기 2기 탈락 시 10초 사용예비력 분석은 1기 탈락 시의 분석과 동일하게 최대 관성에너지 수준에서 필요예비력이 최소인 계통과 최소 관성에너지 수준에서 필요예비력이 최대인 계통상황에서 검토를 진행하였다. 검토 결과 관성에너지 491GWs, 필요예비력 2916MW 계통 상황에서는 확보 예비력이 적은 만큼 사용 예비력도 약 2111MW 수준으로 확인되었고 관성에너지 373GWs, 필요예비력 4515MW 계통 상황에서는 확보 예비력이 많은 만큼 사용예비력도 약 2287MW 수준으로 보다 많은 예비력이 사용되었다.