최승호
(Seungho Choi)
1iD
강용철
(Yong Cheol Kang)
†iD
김욱원
(Wook-won Kim)
1
홍준희
(Junhee Hong)
1
-
(Dept. of Energy IT, Gachon Univerity, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Synchronous generator, Frequency regulation, Rotor speed control, Back-to-back converter
1. 서 론
안정적인 전력계통 운영을 위해서는 정상 운전 시나 이벤트 발생 시에도 주파수가 일정한 범위 내로 유지되어야 한다. 이를 위해서는 전력계통은 적절한
크기의 예비력을 보유하고 있어야 한다(1). 정상 운전 시에도 지속적인 부하 변동으로 주파수가 변동하게 되는데, 주파수를 일정한 범위내로 유지하는 것을 주파수 평활화(Frequency regulation)라고
한다. 만약 정상 운전 시에 주파수 편차가 조속기 부동대를 초과하게 되면, 이벤트에 대비해서 보유하고 있던 1차 예비력이 방출하게 되므로, 전력계통
안정도를 위협하게 된다(2).
풍력 및 태양광 등 변동성 재생발전원(Variable renewable energy, VRE)이 포함된 전력계통에서는 부하 변동뿐만 아니라 VRE의
출력변동에 의해서도 주파수가 변동하게 된다. VRE가 다수 포함된 현대의 전력계통에서 정상 운전 시에 주파수의 변동폭을 좁은 범위 내로 유지하는 방법으로는
다양한 방법이 있다(3). 그중 배터리, 슈퍼 커패시터 등의 에너지저장장치(ESS)를 이용하는 방법(4-7)과 풍력발전기의 주파수 평활화 기술(8-10) 등이 주로 연구되었다.
ESS를 이용하는 방법은 주파수를 평활화할 수 있지만, 설치 비용 및 운영 비용이 고가이다. 또한, 최근 국내에서 빈번하게 발생한 계통 연계형 ESS의
화재로 인하여 ESS가 전력계통의 주요 설비로서 자리 잡기 위해 충분한 신뢰성을 얻기 위해서는 시간이 더 필요할 것으로 예상한다.
풍력발전기 주파수 평활화 기술은 회전체를 ESS처럼 활용하여 주파수가 60Hz 이상일 때는 풍력발전기가 출력을 감소시키고, 60Hz 이하일 때는 출력을
증가시켜 주파수를 평활화하는 기술이다. 이 방식은 별도의 ESS를 사용하지 않으므로 설치 비용이나 운영 비용이 요구되지 않는다. 하지만, 풍력발전기
회전자 속도의 안정적인 범위를 초과하여 운전할 수는 없으므로 이를 고려하여 운전하여야 하며, 바람이 불지 않으면 이러한 기능을 제공할 수 없다.
부하가 변동하거나 풍력/태양광 출력이 변동하면 주파수가 변동하게 되며, 계통 운영자는 주파수 편차를 없애기 위해 중앙급전발전기에게 출력변동에 대한
명령을 보내는데, 이를 자동발전제어(Automatic generation control)라 한다.
만약 주파수 변동폭이 조속기 부동대를 초과하면 주파수 편차에 비례하여 기계적 입력(Pm)을 증가시킨다. 동기발전기 Pm을 제어하기 위해서 조속기 밸브를
조절하면, 유체(스팀 또는 가스)가 터빈을 지나는 과정에서 지연이 발생하므로 Pm의 증가속도가 느려 주파수 평활화 성능이 낮다. 하지만, 동기발전기
앞단에 백투백(Back-to-Back, BTB) 컨버터를 연결하면 계통 주파수 제어에 큰 기여를 할 수 있다.
본 논문에서는 동기발전기 앞단에 백투백(Back-to-Back, BTB) 컨버터를 연결하고 BTB 컨버터에 주파수 평활화 기능을 구현한 주파수 평활화
제어 방식을 제안한다. 동기발전기가 주파수 평활화 기능을 수행할 때 동기발전기의 회전자 속도가 변동할 수 있는데, 이를 좁은 범위내로 유지하기 위하여,
회전자 속도 편차에 따라 Pm을 제어한다. 제안한 방식의 성능을 IEEE 14 모선 계통에서 EMTP를 이용하여 검증하였다.
2. 동기발전기-BTB(SG-BTB)의 주파수 제어와 속도 제어
제안한 방식은 MSC(Machine-side converter)의 주파수 제어와 회전자 속도 제어로 구성되어 있다. MSC에서 계통 주파수 변동을
감지하고, 동기발전기 유효전력을 증가시키거나 감소시켜 주파수를 평활화한다. 또한, MSC에서 유효전력을 제어하면 동기발전기 회전자 속도가 변동하고,
이에 따라 동기발전기는 회전자 속도를 좁은 범위 내로 유지하는 제어를 수행한다. 제안한 방식은 동기발전기 터빈에 기계적인 스트레스를 주지 않으면서
주파수를 제어할 수 있으므로 주파수 평활화 성능이 매우 우수하다.
SG-BTB의 구성은 그림 1과 같이 SG 앞단에 BTB 컨버터가 연결되고 변압기를 거쳐 계통에 연계된다.
그림. 1. SG-BTB의 구성
Fig. 1. Configuration of the SG-BTB
2.1 BTB의 제어 로직
BTB의 제어는 MSC 제어와 GSC(Grid-side converter) 제어 로 나뉜다. MSC는 SG의 유효전력과 무효전력을 제어하고, GSC
제어는 DC 링크단 전압(Vdc) 제어와 무효전력을 제어한다. 본 논문에서는 주파수 평활화를 위해 유효전력을 제어하므로, MSC와 GSC에서 Qref
= 0으로 설정하였다.
MSC의 유효전력/무효전력 제어기의 구조를 그림 2에 나타내었다. 위의 루프가 유효전력 제어를 나타내며, 아래 루프는 무효전력 제어를 나타낸다.
그림. 2. MSC 제어 로직
Fig. 2. Control logic of the MSC
MSC에서 주파수 평활화를 위한 유효전력 제어에 대한 기준값(Pref)은
식(1)과 같다.
식(1)에서 Pcmd는 계통 운영자로부터 경제급전의 결과로 전달되는 유효전력 지령치를 나타낸다. ΔP는 주파수 변동에 따라 결정되는 유효전력 변화량이며
식(2)와 같이 주어진다.
식(2)에서 Δf는 주파수 편차이며, 측정한 주파수에서 정격주파수를 뺀 값이다. Gain(게인)은 양수이므로 과주파수 구간에서는 ΔP가 양수가 된다. 그
결과 Pref는 Pcmd보다 작아져 유효전력이 작아지므로, 계통 주파수를 감소시켜 주파수를 평활화한다. 저주파수 구간에서는 ΔP가 음수가 된다. Pref는
Pcmd보다 커져 SG의 유효전력이 증가하므로, 주파수를 증가시켜 주파수를 평활화한다.
그림 3에 GSC 제어기의 구조를 나타낸다. 위의 루프는 Vdc 제어 루프를 나타내며, 아래 루프는 무효전력 제어 루프를 나타낸다.
그림. 3. GSC 제어 로직
Fig. 3. Control logic of the GSC
2.2 동기발전기 조속기의 속도 제어
그림 4에 나타난 바와 같이, 회전자 속도를 측정하여 이의 편차에 비례하여 Pm을 제어한다.
그림. 4. SG의 Pm 제어 로직
Fig. 4. Control logic of the SG
Pm 제어의 기준값은
식(3)과 같이 나타낸다.
Pm_cmd는 Pcmd에 대응하는 Pm의 기준값이다. ΔPm은 SG의 회전자 속도 편차에 따른 Pm의 변화량이며,
식(4)와 같이 나타낸다.
식(4)에서 Δωr은 회전자 속도의 편차이며, 측정한 회전자 속도에서 정격 회전자 속도를 뺀 값이다.
SG의 조속기 제어의 구조는 타 동기발전기 조속기 제어구조와 같다. 하지만, SG-BTB의 조속기 제어구조는 계통 주파수 평활화에 상당히 기여할 수
있는데, 그 이유는 다음과 같다. MSC에서 주파수 평활화를 위해 SG의 유효전력을 신속하게 증가시키거나 감소시키면 회전자 속도는 빠르게 증가하거나
감소한다. 이에 따라 회전자 속도의 변동폭이 커져 터빈에 기계적 스트레스를 주는 범위까지 이를 수 있다. 타 동기발전기의 회전자 속도는 계통 주파수와
동기화 있으므로, 조속기 게인을 계통 운영자가 설정하는 값으로 설정하여야 한다. 하지만, 본 논문에서 제안하는 SG-BTB의 구조에서는, 동기발전기
회전자 속도가 계통 주파수와 동기화되어 있지 않기 때문에 조속기 게인을 조속기-터빈의 안정성을 유지하기 위하여 전력계통 운영기준에서 정한 범위보다
넓게 설정할 수 있다. 따라서 조속기의 게인을 높은 주파수 평활화 성능을 유지하면서도 터빈에 무리가 가지 않도록 적절하게 설정할 수 있다.
3. IEEE 14 모선 계통에서 성능 검토
본 논문에서 제안한 주파수 평활화 방식의 성능을 그림 5의 IEEE 14 모선 계통에서 검증하였다. 모델 계통은 동기 발전기 4대와 BTB가 설치된 동기발전기 1대, 풍력발전기(DFIG) 1대로 구성되어
있다. 각 발전기 SG1(설치용량 40MW), SG2(설치용량 40MW), SG3(설치용량 30MW), SG4(설치용량 30MW), DFIG(설치용량
5MW), SG-BTB(설치용량 5MW)의 정상상태 발전량은 각각 35.6MW, 26.6MW, 20.0MW, 20.0MW, 1.7MW, 3.0MW(SG-BTB)이다.
그림. 5. 모델 계통 구성도
Fig. 5. One-line diagram of the model system
본 논문에서는 스팀터빈 동기발전기를 사용하였다.
그림 6의 조속기-터빈 모델은 Governor IEEEG1의 IEEE Type 1 Speed-Governing Model 중 Tandem-compound
single-reheat(Type B)의 파라미터를 사용하였고,
표 1에 나타내었다
(11). T1~T7은 Time Constant, Uc와 Uo는 각각 Maximum valve closing velocity와 Maximum valve opening
velocity, Pmax와 Pmin은 각각 Maximum valve opening과 Minimum valve opening, K1~K8은 Fractions,
K는 조속기 게인이다.
그림. 6. Type B의 조속기-터빈 모델
Fig. 6. Governor-turbine model of Type B
표 1. 터빈 Type B의 파라미터
Table 1. Parameters of the Type B turbine
|
T1
|
T2
|
T3
|
T4
|
T5
|
T6
|
T7
|
Uc
|
U0
|
Pmax
|
Pmin
|
|
0.1
|
0.3
|
0.1
|
0.1
|
3
|
0.3
|
0
|
0.1
|
-0.2
|
1
|
0.25
|
|
K1
|
K2
|
K3
|
K4
|
K5
|
K6
|
K7
|
K8
|
K
|
|
0.3
|
0
|
0.4
|
0
|
0.3
|
0
|
0
|
0
|
5(NoCtrl)
|
30(f-PmCtrl)
|
제안한 주파수 평활화 기술의 성능을 DFIG 평균 풍속과 수용률을 다르게 하여 검증하였다(
표 2 참조). 본 논문에서는 SG-BTB 수용률은 SG 설비용량을 총 부하로 나눈 값으로 정의하고, DFIG 수용률은 DFIG 설비용량을 총 부하로 나눈
값으로 정의한다. 모든 사례에서 DFIG는 MPPT(최대출력추종)제어를 수행하고 있으므로, 평균 풍속이 증가하면 DFIG 출력이 커지고 출력의 변동성
또한 커져 주파수 변동폭이 커진다.
표 2. 4가지 사례 조건
Table 2. Conditions of four cases
|
|
총부하
(MW)
|
SG-BTB
|
DFIG
|
평균 풍속(m/s)
|
|
용량(MW)
|
수용률(%)
|
용량(MW)
|
수용률(%)
|
|
사례 1
|
98.4
|
5
|
5.1
|
5
|
5.1
|
7.5
|
|
사례 2
|
98.4
|
5
|
5.1
|
5
|
5.1
|
9.5
|
|
사례 3
|
105.8
|
5
|
4.7
|
30
|
28.4
|
7.5
|
|
사례 4
|
126.4
|
5
|
4.0
|
60
|
47.5
|
7.5
|
(1) 사례 1
그림 7에 사례 1의 결과를 나타내었다. 사례 1에서는 MSC 제어기 게인은 700으로 설정하였고, 조속기 속도 제어 게인은 30으로 설정하였다. 풍속이
300초 동안 지속해서 변동하여 DFIG 출력이 지속해서 변동한다. SG-BTB가 주파수 제어를 수행하지 않는 경우 계통 주파수는 지속해서 변동하고,
최대 주파수가 60.03Hz에 이른다. 하지만, 제안한 제어를 수행하게 되면 주파수 변동폭이 많이 감소하고, 최대 주파수가 60.01Hz까지 감소한다.
그 이유는 DFIG 출력이 증가하여 주파수가 높은 기간에는 제안한 방식이 SG 출력을 감소하고, DFIG 출력이 감소하여 주파수가 올라가는 동안에는
SG 출력을 증가하기 때문이다.
MSC 제어로 SG 회전자 속도 제어를 하지 않으면 회전자 속도의 변동폭이 심하지만, 회전자 속도를 제어하면 회전자 속도가 1% 이내로 유지되는 것을
확인할 수 있다.
사례 1의 결과, SG-BTB의 수용률이 5.1%로 낮지만 제안한 SG-BTB 주파수 평활화 기술은 계통 주파수의 변동폭을 큰 폭으로 완화하는 데
크게 기여하는 것을 확인하였다.
그림. 7. 사례 1의 시뮬레이션 결과
Fig. 7. Simulation results for Case 1
(2) 사례 2
사례 2는 사례 1에서 평균 풍속을 9.5m/s로 증가한 사례이다. 모델 계통의 구성 및 발전기 용량, 정상상태 발전량, DFIG 수용률과 SG-BTB
수용률은 사례 1과 같다. 사례 2의 결과를 그림 8에 나타내었다. 사례 2에서 MSC 제어기 게인은 500으로 설정하였고, 조속기 제어 게인은 30으로 설정하였다.
그림. 8. 사례 2의 시뮬레이션 결과
Fig. 8. Simulation results for Case 2
평균 풍속이 사례 1보다 2m/s 증가하면서 DFIG 출력이 증가하였고, 이에 따라 주파수 변동폭이 커졌다. SG-BTB가 주파수 제어를 수행하지
않는 경우는 주파수의 변동폭도 많이 증가하여, 최대 주파수가 60.5Hz에 이르렀다. 하지만, 제안한 방식은 주파수 편차에 따라 SG의 출력을 상당히
변동시켜, 주파수 제어를 하지 않는 경우와 비해 주파수 변동폭을 1/3 정도 감소하였다.
조속기 속도 제어를 통하여 회전자 속도를 거의 일정하게 유지할 수 있다. 사례 2는 풍속이 증가하여 DFIG에 의한 주파수 변동폭이 커진 경우에도
제안된 방식의 우수한 주파수 제어 성능을 확인하였다.
(3) 사례 3
사례 3은 사례 1에서 DFIG 용량을 30MW, 부하를 105.8MW로 증가하였고, 그 결과 DFIG 수용률은 28.4%로 증가하였다. 각 발전기의
정상상태 발전량은 33.4MW(SG1), 27.5MW(SG2), 21.0MW(SG3), 21.0MW(SG4), 9.1MW(DFIG), 3.0MW(SG-BTB)이다.
사례 3과 같이 DFIG 수용률이 28%로 증가한 경우에는 주파수 변동폭이 매우 커진다. 따라서 큰 게인을 사용하면 회전자 속도 변동폭이 증가한다.
회전자 속도를 좁은 범위 내로 유지하기 위해서는 MSC 주파수 제어 게인을 사례 1의 700에서 50으로 감소하였고, 조속기 제어 게인은 이전 사례와
같이 30으로 설정하였다.
그림 9에 사례 3의 결과를 나타내었다. DFIG 용량이 늘어났기 때문에 DFIG 전체 출력이 증가하여 계통 내에서 DFIG 영향력이 더욱 커진다. 계통
전체 발전량과 부하량의 균형을 맞추기 위해 부하량을 증가시켰으며, 그 결과 SG-BTB 수용률이 5.1%에서 4.7%로 작아졌다. 따라서 SG-BTB
제어의 기여가 사례 1, 사례 2에 비해 약간 감소한다. 하지만, SG-BTB가 주파수 제어를 수행하지 않는 경우와 비교하면, 주파수 변동폭이 감소한
것을 확인할 수 있었다.
그림. 9. 사례 3의 시뮬레이션 결과
Fig. 9. Simulation results for Case 3
DFIG 용량이 사례 1보다 6배 증가하여 제어하지 않은 경우 주파수 변동폭이 매우 크게 상승하였고, 최대 주파수가 60.19Hz에 이른다. 주파수
평활화 성능은 사례 1, 2에 비해 낮아졌으나, 제어하지 않는 경우보다는 주파수 변동폭이 감소하였다. 예를 들면, 80초 부근에서 증가한 주파수를
감소시키고자 SG 출력을 1.7MW까지 감소하였으나, SG의 용량이 증가한 주파수 변동폭을 제어하기에는 SG의 용량이 적으므로, 주파수 변동폭 완화
효과가 사례 1, 사례 2에 비해 적다.
(4) 사례 4
사례 4에서는 DFIG 용량을 60MW, SG1 용량을 70MW, 부하를 126.4MW로 변경하였다. 각 발전기의 정상상태 발전량은 50.9MW(SG1),
25.9MW(SG2), 19.5MW(SG3), 19.5MW(SG4), 18.2MW(DFIG), 3.0MW(SG-BTB)이며, DFIG 수용률은 47.5%로
증가하였다.
그림 10에 사례 4의 결과를 나타내었다. DFIG 출력이 사례 1에 비해 12배 증가하였기 때문에, SG-BTB가 주파수 제어를 수행하지 않는 경우 DFIG
출력변동으로 인하여 주파수 변동폭이 커졌으며, 최대 주파수는 60.30Hz까지 증가하였다. 주파수 제어 게인이 사례 3의 100에서 50으로 감소하면서
주파수 제어 성능이 사례 3보다 다소 낮아졌으나, 제어하지 않은 경우보다는 주파수 변동폭이 감소하였다.
주파수 제어가 이루어지면서 회전자 속도가 변화하지만, Pm 제어를 통해 회전자 속도를 좁은 범위 내로 유지하기 때문에 주파수 제어 성능을 유지할 수
있다.
사례 4와 같이 DFIG 수용률이 47.5%로 증가하여 주파수 변동폭이 매우 심하게 증가한 때도, 용량이 적은 SG-BTB의 제어로도 주파수 변동폭을
최대 5% 정도 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
그림. 10. 사례 4의 시뮬레이션 결과
Fig. 10. Simulation results for Case 4
표 3에 4가지 사례 결과를 요약해서 나타내었다. SG-BTB 수용률이 DFIG 수용률과 유사한 경우에는, 주파수 편차의 실효값과 최대값을 50% 정도까지
감소할 수 있다. SG-BTB의 수용률이 DFIG의 수용률의 10% 정도 될 때도, 주파수 편차의 실효값과 최대값을 5% 정도는 감소할 수 있음을
확인하였다.
표 4. 4가지 사례 결과 요약
Table 4. Summary of the four cases
|
|
No control
|
Proposed control
|
|
사례 1
|
RMS {Δf} (Hz)
|
0.0092 (100%)
|
0.0047 (51%)
|
|
Δfmax (Hz)
|
0.0321 (100%)
|
0.0130 (40%)
|
|
사례 2
|
RMS {Δf} (Hz)
|
0.0150 (100%)
|
0.0087 (58%)
|
|
Δfmax (Hz)
|
0.0534 (100%)
|
0.0273 (51%)
|
|
사례 3
|
RMS {Δf} (Hz)
|
0.0541 (100%)
|
0.0503 (93%)
|
|
Δfmax (Hz)
|
0.1940 (100%)
|
0.1784 (92%)
|
|
사례 4
|
RMS {Δf} (Hz)
|
0.0903 (100%)
|
0.0856 (95%)
|
|
Δfmax (Hz)
|
0.3034 (100%)
|
0.2885 (95%)
|
4. 결 론
본 논문은 동기발전기 앞단에 BTB 컨버터를 부착하여, BTB에 주파수 평활화 기능을 구현하여, 동기발전기 관성 에너지를 활용하여 주파수 변동폭을
감소시키는 기술을 제안한다. 제안된 방식은 BTB 컨버터의 MSC에서 주파수가 60Hz보다 높아지면 SG 출력을 감소시키고, 주파수가 60Hz보다
낮아지면 SG 출력을 증가시킨다. 또한, SG 출력변동에 따라 회전자 속도가 변동되었을 때, 속도 제어를 통해 회전자 속도를 일정하게 유지하여, 터빈에
가해지는 기계적 스트레스를 최소화할 수 있다.
제안한 방식의 성능을 IEEE 14 모선 계통에서 검증하였다. SG-BTB 수용률이 DFIG 수용률과 유사한 경우에는 평균 풍속과 관계없이 약 50%
정도 주파수 변동폭을 감소하였고, SG-BTB 수용률이 DFIG 수용률의 10% 정도 될 때는 주파수 변동폭을 5%까지 감소시켰다.
제안된 방식은 기존 동기발전기에 BTB를 부착하여 동기발전기 관성 에너지를 활용하여 출력을 조절함으로써 주파수를 평활화할 수 있다. 또한, 풍력발전기처럼
기후 조건에 영향을 받지 않으므로 주파수 평활화 기술의 신뢰성이 높다. 따라서 섬 계통과 같이 풍력발전기/태양광발전기 수용률이 높은 경우에 제안한
방식은 ESS를 사용하지 않고도 주파수를 평활화하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
Acknowledgements
This research was supported by Energy Cloud R&D Program through the National Research
Foundation of Korea(NRF) funded by the Ministry of Science, ICT (2019M3F2A1073164)
References
B. J. Kirby, 2013, The value of flexible generation,, PowerGen
Lawrence Berkeley National Laboratory report, Dec 2010, Use of frequency response
metrics to assess the planning and operating requirements for reliable integration
of variable renewable generation, Lawrence Berkeley National Laboratory, LBNL-4142E
J. Cochran, P. Denholm, B. Speer, M. Miller, Apr 2015, Grid integration and the carrying
capacity of the us grid to incorporate variable renewable energy, NREL/TP-6A20- 62607.
National Renewable Energy Laboratory
J. Pegueroles-Queralt, F. D. Bianchi, O. Gomis-Bellmunt, Jan 2015, A power smoothing
system based on supercapacitors for renewable distributed generation, IEEE Trans.
Ind. Electron., Vol. 62, No. 1, pp. 343-350
X. Zhao, Z. Yan, X.-P. Zhang, Nov 2016, A wind-wave farm system with self-energy storage
and smoothed power output, IEEE Access, Vol. 4, pp. 8634-8642
C. Wang, J. Li, Y. Hu, Aug 2019, Frequency control of isolated wind-diesel microgrid
power system by double equivalent- input-disturbance controllers, IEEE Access, Vol.
7, pp. 105617-105626
X. Zhao, Z. Yan, Y. Xue, X.-P. Zhang, Sep 2017, Wind power smoothing by controlling
the inertial energy of turbines with optimized energy yield, IEEE Access., Vol. 5,
pp. 23374-23382
M. Wang-hansen, R. Josefsson, H. Mehmendovic, Oct 2013, Frequency controlling wind
power modeling of control strategies,, IEEE Trans. Sust. Energy, Vol. 4, No. 4, pp.
954-959
Y. Kim, M. Kang, E. Muljadi, J. W. Park, Y. C. Kang, Jul 2017, Power smoothing of
a variable-speed wind turbine generator in association with the rotor speed- dependent
gain, IEEE Trans. Sustain. Energy, Vol. 8, No. 3, pp. 990-999
J. I. Yoo, Y. C. Kang, Dejian Yang, K. H. Kim, J.-W. Park, Oct 2020, Power smoothing
of a variable-speed generator based on a two-valued control gain,, IEEE Trans. Sust.
Energy, Vol. 11, No. 4, pp. 2765-2774
R.T. Byerly, O. Aanstad, D.H. Berry, R.D. Dunlop, D.N. Ewart, B.M. Fox, L.H. Johnson,
D.W. Tschappat, Jan 1973, Dynamic models for steam and hydro turbines in power system
studies, IEEE Trans Power Appar Syst., pp. 1904-1915
저자소개
He is a Ph.D. candidate in the department of Energy IT at Gachon University, Korea.
He received B.S. and M.S. degrees from Gachon University in 2015 and 2017, respectively.
His research interests are power grid, renewable energy and energy policy.
His B.S., M.S., and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul National University,
Korea, in 1991, 1993, and 1997, respectively.
From 1999 to 2017, he was a professor with the Department of Electrical Engineering,
Chonbuk National University, Jeonju, Korea.
He was the director of the WeGAT Research Center supported by the MSIP, Korea.
Since 2018, he has joined Yonsei University, Seoul, Korea.
His research interests include the development of control and protection techniques
for wind power plants.
He received the Ph.D. in electrical engineering from Seoul National University, Seoul,
Republic of Korea, in 2019.
He is currently a research professor in the Department of Energy IT at Gachon University,
Seoul, Korea.
His interests include analysis of hosting capacity of renewable generation, 100% renewable
electric power system, and network planning for such systems.
He received his B.Sc., M.Sc., and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul
National University, Korea, in 1987, 1989, and 1995, respectively.
He has been a professor of electrical power engineering at Gachon University, Sungnam,
Korea, since 1995.
His research interests include the smart grid, supergrid, renewable energy, digitalization
of electric power, and energy policy.