정진용
(Jin-Yong Jung)
1
조윤성
(Yoon-Sung Cho)
†iD
-
(Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Daegu Catholic University, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Renewable Energy, System Inertia, Frequency Stability, Governor Droop, ESS, FFR
1. 서 론
환경오염문제가 심각해짐에 따라 세계적으로 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 독일, 영국, 아일랜드, 스페인 등을 비롯한 국가들은 신재생에너지
수용률을 확대하고 있으며, 향후 탄소 제로 달성을 위한 시나리오를 기반으로 추진하고 있다. 국내에서도 에너지 정책 달성을 위해 풍력 및 태양광 중심의
변동성 신재생에너지 비율을 확대하고 있다. 표 1에서 보는 바와 같이 신재생에너지가 증가하며 동기발전기가 감소하고 인버터 기반 발전기가 증가하고 있다. 9차 전력수급기본계획에서는 원전⋅석탄 등의
동기 발전기 감축과 신재생에너지 확대를 계획하고 있다 (1). 2022년 29.4GW, 30년 58GW 및 34년 77.8GW로 증가할 것으로 예상되고 있다.
신재생에너지가 증가함에 따라 전력계통 안정도 측면에서도 다양한 연구들이 수행되고 있다. 신재생에너지 모델링, 전력설비 최적 보강안 수립, 신재생에너지
계통연계 기준 수립 및 다양한 시나리오에 대한 안정도(전압/과도/주파수) 분석에 대해 연구들이 진행되고 있다. 안정도 측면에서는 계통 고장 발생에
따른 신재생에너지의 탈락 등에 대한 사례 분석을 통해 신재생에너지 단지에 설치된 설비들의 설정값(Momentary Cessation Function
등) 분석 및 수정 등에 진행하고 있다(2-3).
표 1. 9차 전력수급기본계획 내 연도별 전원구성 전망[1]
Table 1. Prospect of power composition by year in the 9th Basic Plan for Power Supply
and Demand[1]
|
연도
|
구분
|
신재생
|
LNG
|
원자력
|
석탄
|
양수
|
기타
|
계
|
|
2022
|
용량(GW)
|
29.4
|
43.3
|
26.1
|
38.3
|
4.7
|
1.4
|
143.2
|
|
비중(%)
|
20.6
|
30.3
|
18.2
|
26.8
|
3.3
|
0.8
|
100
|
|
2030
|
용량(GW)
|
58.0
|
55.5
|
20.4
|
32.6
|
5.2
|
1.3
|
173.0
|
|
비중(%)
|
33.6
|
32.1
|
11.8
|
18.9
|
3.0
|
0.6
|
100
|
|
2034
|
용량(GW)
|
77.8
|
59.1
|
19.4
|
29.0
|
6.5
|
1.2
|
193.0
|
|
비중(%)
|
40.3
|
30.6
|
10.1
|
15.0
|
3.4
|
0.6
|
100
|
최근 국내에서도 신재생에너지의 증가로 인한 다양한 계통 문제가 발생하고 있다. 2020년 3월 신보령 1호기(석탄화력, 805MW)가 불시 정지하자
약 10초 뒤 계통 주파수가 59.8Hz로 하락하였고, 태양광 인버터들이 저주파수로 판단해 정지하면서 약 10여초 뒤 전체 계통 주파수가 59.67Hz까지
하락하였다. 최근 발생한 사례에서는 대규모 발전기 탈락 발생 시 주파수가 정상 범위를 벗어나면 태양광에 연계된 인버터의 저주파수 동작 설정값에 따라
태양광이 계통에서 탈락될 수 있음을 인식하게 되었다.
그림. 1. 동기기 관성 변화에 따른 주파수 응동 특성(참고문헌 기반 주파수 모의 특성)[4-5]
Fig. 1. Frequency response characteristics according to synchronous machine inertia
change (a) Frequency Nadir Drop (b) RoCoF Increase
동기 발전기 감소 및 인버터 기반의 신재생에너지 확대는 동기기 관성 감소, 계통 강건도 감소 및 동적 안정성이 약화 될 수 있다 (4-5). 동기기 관성의 저하는 최저 주파수 하락 및 주파수 변동률(Rate of Change of Frequency, RoCoF) 등에 영향을 미칠 수
있다. 그림 1은 동기기 관성 변화에 따른 주파수 응답 특성을 나타내고 있다. 그림 1에서 보는 바와 같이 저관성 계통은 상대적으로 동기발전기가 적기 때문에 동기기 관성이 감소하고 RoCoF가 증가하며 최저주파수가 감소한다.
조속기 Droop 및 신재생에너지 주파수제어 특성 등에 의해 일부 상이할 수는 있으나 동기기 감소로 인해 동기기 관성이 감소하고 조속기 Droop
영향도 줄어들어 최저주파수가 하락될 수 있다. RoCoF는 “df/dt”로서 “≃1/System Inertia” 로 표현할 수 있다. RoCoF는
관성 및 사고 발생 정도(탈락양) 등에 의해 결정될 수 있다. 사고 발생시 높은 RoCoF로 인해 최저 주파수에 도달하는 시간이 단축될 수 있다.
주파수 응답에 있어 중요 요인으로는 사고 발생 정도, 동기기 관성, 계통 예비력, 조속기 Droop 등이 있다.
그림. 2. 관성, FFR 및 PFR의 주파수 응답 기여[7]
Fig. 2. Frequency response contribution of synchronous inertia, FFR and PFR [7]
그림. 3. NGESO의 일일 관성 감시[8]
Fig. 3. Daily inertial monitoring of NGESO[8]
최근 신재생에너지 확대에 따른 주파수 안정도 개선에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 첫째, NERC 및 북미 ISO 등에서는 신재생에너지 수용률
확대에 따른 주파수 안정도 하락 및 계통 현황에 대해 분석하였다 (6-8). FFR(Fast Frequency Response)을 활용한 주파수 안정도 향상에 대해 연구를 진행하고 있다. 계통 사고 발생 시 1차 예비력
추가확보를 활용한 최저 주파수 개선은 미흡하기 때문에 주파수 안정도 확보를 위해선 FFR의 고속응답을 활용한 주파수 개선이 필요하다. 동기기 관성
저하에 따라 주파수가 빠르게 하락하게 되면서 이를 방지하기 위해 초고속 주파수 응답을 제공할 수 있는 방안에 대해 연구 중에 있다. 그림 2와 같이 FFR은 Primary Frequency Response (PFR)와 같이 최저 주파수에 도달하기 전 추가 전력을 공급하는 방식으로 다양한
방안을 통해 제공될 수 있다. FFR 제공 방안으로는 동기 발전기의 관성, 풍력 발전기 제어, ESS 및 태양광 발전기의 빠른 응답제어 등이 있다(6). 둘째, 신재생에너지 확대에 따른 조속기 Droop 조정 및 임계 관성 산정에 대한 연구를 진행하고 있다. 동기 발전기의 조속기 Droop 및 불감대
조정을 통해 주파수 응답을 개선하고 있다. 동기 발전기 조속기 Droop을 3%로 변경 시 주파수 응답이 개선되며, 신재생에너지 수용률 80% 시나리오에서는
신재생에너지 확대에 따라 동기 발전기의 조속기가 감소하여 Droop 조정을 통한 최저 주파수 개선효과가 감소되었다(7). 임계 동기기 관성 산정에 대한 연구는 가장 심각한 계통 사고발생시 주파수 응답 예비력(FFR, PFR)이 작동될 충분한 시간을 확보하고 주파수
안정도 기준을 만족하는데 필요한 최소 계통 관성에 대해 연구하였다. 모의 결과 관성 하락에 따라 최저 주파수가 감소하였다. 계통 안정성을 위하여 일정
수준의 동기기 관성 유지가 필요하며 임계 동기기 관성 증가를 위해서는 FFR과 같은 초고속 주파수 응답과 UFLS의 완화 및 계통 사고 규모의 축소가
필요하다(4-5). 영국 NGESO는 실계통 데이터를 기반으로 Daily 관성 감시를 통해 계통을 운영하고 있다(8). 그림 3에서 보는 바와 같이 오전 12에서 6시 사이에 풍력 증가로 인해 전체 관성이 감소함을 확인 할 수 있다.
본 논문은 신재생에너지 확대에 따른 주파수 응답 변화를 분석하고 주파수 안정도 개선 방안에 관해 소개하였다. 첫째, 신재생에너지 확대에 따라 시나리오
및 데이터베이스를 구축하였다. 풍력 및 태양광 등의 신재생에너지에 대한 정적 및 동적 모델을 구성하였다. 둘째, 신재생에너지 수용률 확대에 따라 주파수
응답을 분석하였다. 국내 신뢰도 기준을 기반으로 주파수 예비력 및 안정도 기준을 기반으로 안정도 평가를 진행하였다. 셋째, 주파수 안정도 개선을 위해
조속기 Droop 조정, 동기기 변경, 예비력 변경 및 BESS 적용에 따른 주파수 안정도를 평가하였다. 계통 관성은 동기발전기, 부하(산업용 회전)
및 풍력(유도전동기형)으로 구성되어 있으며, 본 논문에서는 동기발전기의 관성의 영향성을 분석하였다. 마지막으로 주파수 안정도 개선 효과를 분석하여
신재생에너지 수용률에 따른 주파수 안정도 개선 방안을 분석하였다.
2. 주파수 응답 분석 기술
계통 사고 후 주파수 응답은 관성, FFR/PFR, 경제급전 등에 의해 최저 주파수 도달 이후 정상 주파수로 복귀한다. 그림 4는 사고 발생 후 시간에 따른 계통 특성 및 제어에 따른 주파수 회복 단계를 나타내고 있다. 이와 같이 주파수 제어는 1차, 2차, 3차 제어의 3가지
범주로 구분된다. 최저 주파수까지 하락하는 구간을 Arresting Period 정의하며 이후 주파수 제어를 통해 주파수를 회복한다. Primary
Control에서는 Governor를 통해 주파수 제어를 하며 Secondary Control에서는 AGC(Automatic Generation Control)를
통한 발전기 제어를 통해 주파수 제어를 시행하여 회복한다. 주파수 안정도 향상을 위해 Arresting Period에서 최저 주파수를 높이는 방안도
고려하고 있다(6). 사고 발생 후 주파수 초기 변화율인 RoCoF 관련 요인으로는 동기기 관성, 응답 속도 및 크기, 상정사고 규모가 있다. NERC에서 RoCoF
계산 기준점은 사고 발생 시점의 주파수 응답과 사고 발생 후 0.5초경과 시점의 주파수 응답의 변화율로 규정하였다(6). 그림 5에서 보는 바와 같이 주파수 회복은 3대 요소(“How Much”, “How Fast”, “How Long”)에 의해 결정될 수 있다. 국내외 전력회사는
3대 요소를 기반으로 주파수 예비력량 산정, 조속기 응답, EMS 기반의 AGC/ED, ESS 설치 등을 통해 계통을 운영하고 있다.
그림. 4. 시간별 계통 회복에 관련된 요소[9]
Fig. 4. Factors involved in system recovery over time[9]
그림. 5. 계통 회복 3대 요소 개념도[9]
Fig. 5. Conceptual diagram of the three elements of system recovery[9]
2.1 국내외 주파수 응답 분석 기준
표 2는 국가별 주파수 응답 범위를 나타낸다. 아래 표에서 보는 바와 같이 Droop은 5%내, 불감대는 ±36mHz를 가장 많이 적용하고 있다(10). ERCOT의 경우 수력 등은 ±34mHz의 불감대를 다른 전원들은 ±17mHz의 불감대를 적용하고 있다. 신재생에너지의 수용률이 높은 EIRGRID는
±15mHz의 불감대을 적용하고 있다.
표 2. 국가별 주파수 응답 범위[10]
Table 2. Frequency response ranges by country[10]
|
기관
|
Droop
|
불감대
|
기관
|
Droop
|
불감대
|
|
FERC
|
최대 5%
|
±36mHz
|
Eirgrid
|
4%
(2-10%)
|
±15mHz
|
|
Eastern Inter.
|
최대 5%
|
±36mHz
|
CAISO
|
최대 5%
|
±36mHz
|
|
ERCOT
|
최대 5%
|
±34/±17mHz
|
PJM
|
최대 5%
|
±36mHz
|
|
Western Inter.
|
3%~5%
|
±36mHz
|
IESO
|
최대 4%
|
±36mHz
|
국가별 주파수 응답 이외에 전력회사들은 신뢰도 기준들을 바탕으로 계통을 운영하고 있다. 표 3에서 보는 바와 같이 북미 MISO는 타 연계 주파수 응답 기준, 자체 전력망 주파수 응답 기준 및 UFLS(Under Frequency Load
Shedding) 기준을 기반으로 주파수 해석을 수행한다(11).
표 3. 북미 ISO(MISO) 주파수 안정도 분석 요소[11]
Table 3. MISO Frequency Stability Analysis Elements[11]
|
안정도 분석 요소
|
평가 지표
|
기준
|
잠재적
해결방안
|
|
동부연계 주파수 응답
|
-1002 MW/0.1Hz
|
NERC BAL-003 Standard
|
예비력 확보
초고속응답
|
|
MISO 주파수 응답
|
-200 MW/0.1Hz
|
NERC BAL-003 Standard
|
|
최저 주파수
|
59.5Hz
|
UFLS(NERC PRC-006)
|
아일랜드의 EIRGRID는 신재생에너지의 수용률을 확대하기 위해 4대 지표를 구성하여 해당 지표를 기반으로 실계통 운영, 단기 및 장기 계획 구축,
출력제어 등에 활용한다. System Non-Synchronous Penetration(SNSP)는 신재생에너지 수용률을 나타내며, 21년 SNSP
75% 및 25년 SNSP 85% 달성 목표를 설정하였다. RoCoF 및 관성은 20년~24년 1.0[Hz/s] 및 17.5[GWs]로 각각 설정하였으며
최소발전기는 7대로 설정하였다(12). EIRGRID는 4대 지표를 바탕으로 안정도 검토 등을 수행하여 신재생에너지 수용성을 분석하고 있다.
국내 주파수 응답 범위는 Droop 5%내, 불감대 ±36mHz로 해외 기준과 유사하며, 최저 주파수는 최대용량 발전 2기 탈락시 59.2Hz를 기준으로
분석하고 있다. 국내 및 해외 주파수 분석 기준에서 보는 바와 같이 RoCoF에 대한 기준은 아직 수립되지 않았다.
2.2 주파수 안정도 분석 기법
신재생에너지 확대에 따른 주파수 응답 분석은 동적모의 기반의 해석과 Aggregation 모델 기반의 해석으로 구분할 수 있으며 다음과 같다. 동적모의
해석은 상용툴(PSS/E, TSAT 등) 기반으로 부하모델을 적용해서 주파수 응답을 분석한다. 동적모의 해석은 정밀한 주파수 응답을 분석하기 위해
연산시간이 오래 걸린다. Aggregation 모델 해석은 전력망의 네크워크 성분은 미적용하고 발전기 관성상수 및 조속기 정보 등을 기반으로 주파수
응답을 분석하며, 고속 연산이 가능하다.
신재생에너지가 확대됨에 따라 전력계통 분석에 활용되는 시나리오가 기존의 최대부하, 중부하 및 경부하 시나리오에서 계절별/시간별 특성을 고려하여 다수의
시나리오를 분석한다. 정밀한 주파수 응답 분석에는 동적모의를 적용할 수 있으며, 다수 시나리오 주파수 응답 분석에는 Aggregation 해석을 적용할
수 있다.
3. 신재생에너지 확대에 따른 주파수 안정도 평가 절차
그림 6은 신재생에너지 확대 시나리오에 따른 주파수 응답 분석 및 개선 절차로서 다음과 같은 요소로 구성되어 있다.
DB 및 시나리오 구축 : 신재생에너지 수용률 확대에 따른 계통해석 데이터베이스 구축, 신재생에너지 정적 및 동적 모델링 구축, 신재생에너지 수용률
분석 시나리오 구축
주파수 안정도 평가 절차 : 주파수 안정도 분석을 위한 예비력 설정, 주파수 의존 부하모델 적용, 최대 발전기 탈락, RoCoF 연산 등 안정도 평가
절차 구성
주파수 개선 방안 : 예비력 조정, 조속기 Droop 조정, 동기기 관성증가 및 BESS 투입을 통한 주파수 안정도 개선 방안 분석
그림. 6. 주파수 안정도 분석절차
Fig. 6. Frequency stability analysis procedure
3.1 데이터베이스 및 시나리오 구축
본 논문에서는 8차 전력수급기본계획을 기반으로 신재생에너지 실효용량(출력량/설비용량)에 따라 시나리오를 구성하였다. 구성된 데이터베이스 시나리오는
아래와 같은 특징을 갖고 있다.
34년 중부하 기준 데이터베이스 구축 : 34년 최대부하(101.1 GW)의 100% 수요 구성
WECC 신재생에너지 모델링 기준 적용 : 34년 신재생에너지 설비용량 약 77.8GW 구성, 신재생에너지는 발전기로 모델링되었으며 동적 분석을 위해
WECC 2nd Generation 모델 적용(13)
- 신재생에너지 연계방식: 발전기, 변압기 및 송전선로를 이용하여 연계모선에 연계
- 태양광: 역률제어(역률 1.0), 풍력: 전압제어(역률 ∓0.95)
- 태양광 동적 모델: REGC_A, REEC_A 모델, 풍력 동적 모델: REGC_A, REEC_A, WTDT_A 모델
- 주파수 제어 기능 미적용: 외부 제어기(REPC_A) 비활성화
신재생에너지 확대에 따른 양향 분석 데이터베이스 구축 : 신재생에너지 발전량 증가 및 동기 발전량 감소에 따른 데이터베이스 구축
- 신재생에너지 실효용량 증가에 따른 데이터베이스 구성 (시나리오 A, B, C)
- 발전기 Merit order에 따른 발전기 정지
- 표 4에서 보는 바와 같이 신재생에너지 비율을 40% ~ 50%로 구성
- 관성은 개별발전기 관성정수와 설비용량의 합으로 구성 후 운전중인 모든 동기발전기의 합으로 산정
표 4. 각 시나리오별 발전원 구성
Table 4. Power source configuration for each scenario
|
기본
시나
리오
|
동기발전기 발전량
(GW)
|
신재생e
발전량
(GW)
|
신재생e 비율
(신재생량/
전체발전량, %)
|
관성
(GW·s)
|
|
A
|
59.4
|
40.6
|
40.6
|
344.5
|
|
B
|
49.3
|
49.7
|
49.7
|
287.0
|
|
C
|
43.8
|
55.7
|
55.7
|
263.3
|
3.2 주파수 응답 분석 절차
본 논문에서는 PSS/E 동적모의 분석 툴을 기반으로 주파수 응답을 다음과 같이 분석하였다.
주파수 예비력 설정 : 최대 3.1GW 설정
발전 최대기(1.5GW) 2대 탈락 조건 적용
사고 이벤트 : 5초 발전기 탈락, 50초 모의 종료
모의 종료 후 최저주파수, RoCoF, 조속기 Droop 계수(β, Frequency Bias Coefficient), 관성 등 산정
여기서 f0 및 f0.5는 사고 발전 전 주파수 및 사고 발생 후 0.5초 후 주파수이며, Ri 및 Pi는 개별 발전기의 Droop 및 최대출력이다(6,14). β 연산시 예비력이 없는 발전기는 제외하였다. 본 논문에서 계산되는 β는 조속기 동적모델 데이터를 기반으로 계산되며 계산되는 값은 실측값과 차이가
존재한다.
3.3 주파수 부하 의존 모델 및 BESS 모델
동적모의 관점에서 과도안정도 분석과 주파수안정도 분석의 주요한 차이점은 주파수 의존 모델 적용이다. 과도안정도 모의시에는 ZIP 부하 모델(Constant
Impedance, Current, Power Load)을 적용하며, 주파수안정도 분석시에는 주파수 의존 부하모델을 적용한다. 논 논문에서는 Load
Frequency Model (LDFR)을 사용하여 분석하였다(13). 식(2)에서 m, n, r, s는 유효전력, 무효전력 및 유무효 전류에 대한 주파수 의존 계수이다.
본 논문에서는 BESS의 주파수 응답 개선 효과를 분석하기 위해 PSS/E 사용자정의모델(User Defined Model, UDM)으로 구성하였다.
그림 7은 PSS/E UDM 기반의 BESS 모델의 전체적인 구조를 나타낸다. 본 논문에 적용된 BESS 모델의 특징은 다음과 같다.
BESS 연계방식: 발전기 모델링, 발전기 및 변압기 이용하여 연계모선에 연계
국내에 적용된 FR BESS 구성 방안 적용, PMS 중심의 모델링
BESS 기능 : 주파수 취득 후 주파수 변화(RoCoF)를 판단하며 4개 영역으로 제어
- SOC 제어 : 불감대 이내 제어, 속도조정률에 따른 출력 또는 미출력
- 정상상태 제어 : 불감대 초과 후 주파수 변화율이 설정값 이내 제어, 속도조정률에 따른 출력
- 과도상태 제어 : 불감대 초과 후 주파수 변화율이 설정값 초과 시 제어, 계통정수 적용 최대 출력
- 출구상태 제어 : 과도상태에서 주파수가 증가하며 증가시간이 설정값 이상 시 제어, 속도조정률에 따른 출력
BESS 파라미터 : 국내 적용 BESS 파라미터 적용
- 불감대 0.06%, RoCoF 0.028(MW/0.1Hz), 계통정수 787(MW/0.1Hz)
- 정상상태/출구상태 속도조정률 0.28/0.33%, 출구제어 유지시간 1초
BESS 응동 시지연 : PMS와 PCS 통신지연, PCS 지연등 최대 200msec 설정
그림. 7. 각 영역별 제어 조건을 통한 BESS 동작 제어
Fig. 7. BESS operation control through control conditions for each area
4. 사례 연구
본 논문에서는 신재생에너지 확대에 따른 계통 파라미터에 의한 주파수 응답을 분석하였다. 표 5는 주파수 응답 분석 시나리오를 나타낸다. Basecase 분석을 통해 최저주파수가 59.2Hz 미만의 Critical 시나리오에 대해 예비력, Droop(β),
관성, BESS, 신재생에너지 주파수제어기능에 따른 주파수 응답 특성을 분석하였다.
4.1 Base case 분석
Basecase 분석 목적은 신재생에너지 실효용량 변경에 따른 주파수 응답 특성 분석이다. 신재생에너지 출력 증가에 따른 발전기 정지는 발전기 Merit
order에 따라 조정되었으며, 주파수 예비력은 3.1GW로 모두 동일하다. 표 6에서 보는 바와 같이 신재생에너지가 증가함에 따라 동기기 관성과 β는 감소하며 사고 직후 최대 RoCoF는 증가하는 특성을 보인다. 그림 8에서 보는 바와 같이 시나리오 1-3은 최저 주파수가 59.2Hz 이하로 떨어지는 불안성 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 시나리오 1-3에 대해 예비력
변경, Droop 조정, 동기기 관성 및 BESS 투입 특성을 분석하였다. 시나리오 1-3의 화력/가스/수력의 β는 각각 460.2/235.6/16.2(MW/0.1Hz)으로
구성되어 있다.
표 5. 주파수 응답 분석 시나리오
Table 5. Frequency Response Analysis Scenarios
|
순번
|
시나리오
|
상세 내용
|
|
1
|
Basecase 분석
|
- 신재생에너지 실효용량에 따른 분석, 최저주파수 분석, 예비력 3.1GW*
|
|
2
|
주파수 예비력
|
- 예비력 3.1[GW] ~ 4.5[GW] 변경
- 59.2Hz 미만시 주파수 예비력 증대에 따른 분석
- Key point : 주파수 예비력 영향성 분석을 위해 다른 파라미터 동일 유지
→ 시나리오별 관성 및 Droop(β) 불변
→ 동적데이터 조속기 상한 변경을 통한 예비력 변경
|
|
3
|
조속기 Droop
|
- 조속기 Droop 조정(3%)
- Key point : 동일한 시나리오에 대한 Droop 변경
→ 시나리오별 관성 및 예비력 불편
→ 동적데이터 조속기 Droop 변경을 통한 예비력 변경
|
|
4
|
동기기 관성
|
- 발전기 관성정수 변경
- Key point : 동일한 시나리오에 대한 관성정수 변경
→ 시나리오별 Droop(β) 및 예비력 불변
→ 발전기 관성정수 변경을 통한 관성 변경
|
|
5
|
BESS 투입
|
- 1.4GWh 규모 BESS(12개소) 투입
- BESS 투입량 변화(200MWh ~ 1400MW)에 따른 주파수 응답 변화 분석
- 3.1GW 예비력 중 1.4GW를 BESS 대체
|
|
* 주파수제어예비력(700MW)+1차예비력(1,000MW)+2차예비력(1,400MW)
|
표 6. Basecase 시나리오에 대한 주파수 응답 특성
Table 6. Frequency Response Characteristics for Scenarios
|
시나
리오
|
최저
주파수
(Hz)
|
신재생
발전량
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/
0.1Hz)
|
최대
RoCoF
(Hz/sec)
|
|
1-1
|
59.35
|
40.6
|
344.5
|
1007.7
|
0.2621
|
|
1-2
|
59.26
|
49.7
|
287.0
|
803.5
|
0.2747
|
|
1-3
|
59.18
|
55.7
|
263.3
|
711.9
|
0.2847
|
그림. 8. Basecase 시나리오별 주파수 응답 비교
Fig. 8. BESS operation control through control conditions for each area
4.2 주파수 예비력 영향성 분석
본 시나리오는 주파수 예비력에 따른 주파수 응답을 분석하였다. Basecase의 시나리오 1-3의 주파수 예비력을 4.5GW로 증가하여 주파수 응답을
분석하였다. 동적 데이터의 조속기 상한을 변경하여 예비력을 확보하였다. 표 7은 주파수 예비력에 따른 주파수 응답 특성을 나타내고 있다. 시나리오 1-3과 시나리오 2-1은 동일한 시나리오이다. 표 7 및 그림 9에서 보는바와 같이 3차 예비력(1,400MW) 증가에 따른 최저 주파수가 59.18Hz에서 59.31Hz로 개선됨을 확인할 수 있다. 그림 10는 주파수예비력을 3500MW, 4000MW로 변경하면서 최저 주파수 변화를 나타낸다.
표 7. 주파수 예비력에 따른 주파수 응답 변화
Table 7. Frequency response change according to frequency reserve
|
시나
리오
|
최저
주파수
(Hz)
|
신재생
발전량
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/
0.1Hz)
|
최대
RoCoF
(Hz/sec)
|
|
2-1*
|
59.18
|
3.1
|
263.3
|
711.9
|
0.2847
|
|
2-2
|
59.31
|
4.5
|
263.3
|
711.9
|
0.2849
|
|
* 시나리오 2-1(예비력 변경 無)은 시나리오 1-3과 동일
|
그림. 9. 예비력에 따른 주파수 응답 변화
Fig. 9. Frequency response change according to frequency reserve
그림. 10. 예비력에 따른 최저 주파수 변화
Fig. 10. Frequency response change according to frequency reserve
본 연구에서는 동적예비력(조속기 상한-발전기 출력)을 산정하고 있으며 조속기 상한 파라미터 변경을 통해 동적예비력을 조정하였다. 그림 11은 조속기 상한 조정에 따른 발전기 출력을 나타낸다. 아래 그림에서 보는 바와 같이 계통 동기기 예비력 증가 시 화력기(IEEEG1) 및 가스터빈(GAST2A)는
동적 예비력 조정 이후 발전기 출력이 증가함을 확인할 수 있다. 사고 직후 발전기 출력량 증가로 인하여 최저 주파수가 향상되었으며 이후 발전기 출력량이
비슷해짐에 따라 Settling 주파수에서 두 시나리오의 주파수 차이가 감소하고 있다.
두 번째 시나리오 결과에서 보는 바와 같이 상정고장 규모(3.1GW)의 예비력을 갖는 경우는 최저주파수 한계에 도달하며, 예비력을 증가 시 최저주파수가
향상됨을 확인할 수 있다. 본 시나리오는 예비력을 증가를 통해 최저 주파수 향상이 가능한 범위를 확인할 수 있다.
그림. 11. 예비력 변화에 따른 발전기 변화
Fig. 11. Generator output change according to frequency reserve change (a) Governor
: IEEEG1 (b) Governor : GAST2A
4.3 조속기 Droop 조정 영향성 분석
세 번째 시나리오는 조속기 Droop 변경에 따른 주파수 응답 특성을 분석하였다. 모든 조속기의 Droop을 3% 변경후 주파수 응답 특성을 분석하였다.
3-2 시나리오는 동적 데이터 내 조속기 유형별 Droop을 3%로 변경하였다. 시나리오 3-1의 조속기 Droop은 특성시험 데이터이며 발전 단지
및 조속기 유형별 3~6%의 Droop 으로 설정되어 있다.
표 8. 조속기 Droop 조정에 따른 주파수 응답 변화
Table 8. Frequency response change according to governor droop adjustment
|
시나
리오
|
최저
주파수
(Hz)
|
신재생
발전량
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/
0.1Hz)
|
최대
RoCoF
(Hz/sec)
|
|
3-1*
|
59.18
|
3.1
|
263.3
|
711.9
|
0.2847
|
|
3-2+
|
59.22
|
3.1
|
263.3
|
1376.9
|
0.2826
|
|
* 시나리오 3-1(Droop 조정 無)는 시나리오 1-3과 동일,
+ 시나리오 3-2은 조속기 Droop 3% 일괄설정
|
그림. 12. 조속기 Droop 조정에 따른 주파수 응답 변화
Fig. 12. Frequency response change according to governor droop adjustment
그림. 13. 조속기 Droop 조정에 따른 발전기 출력 변화
Fig. 13. Generator output change according to governor droop adjustment
표 8 및 그림 12에서 보는 바와 같이 시나리오 3-2의 조속기의 Droop을 3% 변경에 따라 Droop 계수(β)가 증가 하였고 최저 주파수도 증가하였다. 모든
조속기 Droop은 각 발전기 특성에 맞게 설정하므로 일괄적인 변경은 불가능하지만, 조속기 Droop의 영향성을 분석하기 위해 다른 파라미터는 동일하게
유지하면서 Droop을 일괄로 변경하면서 분석하였다. 본 시나리오는 조속기 Droop 수정 시 β가 증가하는 특성을 활용하여 발전기 특성에 맞게 Droop
조정 시 최저 주파수 개선을 분석할 수 있다.
표 8에서 보는 바와 같이 β가 두 배 증가함에도 불구하고 최저주파수 증가폭이 적은 이유는 다음과 같다. 본 연구에서는 조속기 동적 파라미터의 Droop
변경에 따른 주파수 응답을 분석하였다. 그림 13(a)에서 보는 바와 같이 화력기(IEEEG1)의 Droop을 일괄 변경함에도 불구하고 사고 발생 후 발전기 출력 변동이 적다. 그림 13(b)의 가스(GAST2A)는 화력기 보다 출력 변동이 상대적으로 크다. 시나리오 3-1의 화력/가스/수력의 β는 각각 460.2/235.6/16.2(MW/0.1Hz)으로
구성되어 있으며 가장 많은 화력기의 Droop을 변경해도 출력 변동이 적기 때문에 최저 주파수가 작게 증가한다. 그림 13에서 보는 바와 같이 화력기의 경우 30초 이후 출력이 증가하므로 그림 12에서 보는 바와 같이 30초 이후 시나리오 3-2의 주파수 증가폭이 크다.
4.4 동기기 관선 변경 영향성 분석
네 번째 시나리오는 동기기 관성 정수 변경에 따른 주파수 응답 특성을 분석하였다. 동적 데이터 내 발전기 관성정수를 감소 및 증가 시켜 동적 데이터를
생성하였다. 표 9는 동기기 관성 감소 및 증가에 따른 주파수 응답 특성을 나타낸다. 시나리오 4-1은 동기기 관성 감소에 따라 RoCoF는 증가되며 최저 주파수가
하락되었으며, 시나리오 4-3 및 4-5는 동기기 관성 증가에 따라 최대 RoCoF는 감소되며 최저 주파수는 개선되었다. 그림 14 및 15에서 보는 바와 같이 시나리오 4-3 및 4-5는 최저 주파수는 개선되지만 주파수 회복 과정에서 응답특성이 Droop 및 예비력 변경에 비해 상대적으로
적음을 확인 할 수 있다.
표 9. 동기기 관성 변화에 따른 주파수 응답 변화
Table 9. Frequency response change according to synchronous inertia change
|
시나
리오
|
최저
주파수
(Hz)
|
신재생
발전량
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/
0.1Hz)
|
최대
RoCoF
(Hz/sec)
|
|
4-1
|
59.16
|
3.1
|
211.0
|
711.9
|
0.3436
|
|
4-2*
|
59.18
|
3.1
|
263.3
|
711.9
|
0.2847
|
|
4-3
|
59.20
|
3.1
|
315.6
|
711.9
|
0.2435
|
|
4-4
|
59.23
|
3.1
|
368.0
|
711.9
|
0.2131
|
|
* 시나리오 4-2(관성 변경 無)는 시나리오 1-3과 동일
|
그림. 14. 동기기 관성 변화에 따른 주파수 응답 변화
Fig. 14. Frequency response change according to synchronous inertia change
그림. 15. 동기기 관성 증가에 따른 최저 주파수 변화
Fig. 15. Frequency nadir change according to synchronous inertia change
4.5 BESS 투입에 따른 주파수 응답 특성
본 시나리오는 BESS 투입에 따른 주파수 응답 특성을 분석하였다. 표 10은 BESS 투입에 따른 주파수 응답 변화를 나타낸다. BESS 투입에 따른 주파수 응답 특성은 다음과 같다.
· BESS 투입 설비용량은 최대 1.4GWh로 설정
· 주파수 예비력 및 관성은 동일
· Droop 계수(β)는 조속기 Droop 711.9(MW/0.1Hz)에 BESS의 Droop 계수를 합산
· FR BESS는 정상상태 Droop 0.28%, 출구제어 Droop 0.16%, 과도상태 787(MW/0.1Hz) 적용
· 표 10의 Droop 계수(β)는 정상상태 적용값
표 10에서 보는 바와 같이 BESS 투입 시 사고 직후 최대 RoCoF를 비롯하여 최저 주파수가 개선되었다. 그림 16(a)에서 보는 바와 같이 BESS 투입량 증가에 따라 최저 주파수 도달 시간이 단축되었으며 최저 주파수가 개선되었다. 다음으로 BESS 투입량을 주파수
예비력에서 감소시킨 후 주파수 응답 특성을 분석하였다. 표 11은 주파수 동기기 예비력 1.7GW 설정에 따른 주파수 응답 특성을 나타낸다.
표 10. BESS 투입에 따른 주파수 응답 변화
Table 10. Frequency response change according to BESS input
|
시나
리오
|
BESS 투입량
(MWh)
|
최저
주파수
(Hz)
|
동기기 예비력
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/0.1Hz)
|
|
5-1
|
X
|
59.18
|
3.1
|
263.3
|
711.9
|
|
5-2
|
300
|
59.34
|
3.1
|
263.3
|
911.9
|
|
5-3
|
600
|
59.44
|
3.1
|
263.3
|
1077.9
|
|
5-4
|
1000
|
59.59
|
3.1
|
263.3
|
1344.9
|
|
5-5
|
1400
|
59.65
|
3.1
|
263.3
|
1544.9
|
|
* 시나리오 5-1(BESS 無)는 시나리오 1-3과 동일
|
표 11. 주파수 예비력 1.7GW에 대한 BESS 투입에 따른 주파수 응답 변화
Table 11. Frequency response change according to BESS input for frequency reserve
of 1.7GW
|
시나
리오
|
BESS 투입량
(MWh)
|
최저
주파수
(Hz)
|
동기기 예비력
[GW]
|
관성
(GWs)
|
β
(MW/0.1Hz)
|
|
5-6
|
1400
|
59.63
|
1.7
|
255.7
|
1510.9
|
|
5-7
|
X
|
58.97
|
1.7
|
255.7
|
677.9
|
그림. 16. BESS 투입에 따른 주파수 응답 변화
Fig. 16. Frequency response change according to BESS input
그림 16(b)에서 보는 바와 같이 예비력을 1.7GW로 유지시 상정고장크기 보다 작기 때문에 최저주파수가 59Hz이하로 하락하며 50초 인근에서 발산 특성을 나타낸다.
예비력 1.7GW와 BESS 1.4GWh를 투입함으로써 최저주파수가 회복함을 알 수 있다. 시나리오 5-7에서 보는 바와 같이 주파수 예비력을 1.7GW로
최소화함으로써 50초 인근에서 주파수 변동을 나타내며 BESS 투입에 따라 주파수 변동이 감소됨을 확인할 수 있다.
4.6 주파수 안정도 개선 방안 비교 및 분석
Basecase 시나리오 1-3에 대해 주파수 예비력 변경, 조속기 Droop 변경, 동기기 관성 변경 및 BESS 투입에 따른 주파수 개선 효과를
분석하였다. 주파수 특성과 분석 파라미터의 영향성을 분석하기 위해 다른 파라미터는 고정을 시킨 후 분석하였다. 그림 16에서 보는 바와 같이 초고속 응답자원인 BESS 투입 시 가장 높은 효율을 보이며 Droop 조정 및 예비력 증가 시에도 주파수 안정도 문제가 해소됨을
확인할 수 있다. 동기기 관성 증가 시에도 최저 주파수는 개선되었으나 회복과정에서 상대적으로 효과가 적게 나타났다. 신재생에너지 실효용량이 높은 경우는
발전기 정지가 증가됨에 따라 동기기 관성 감소, 조속기 Droop 계수 감소 및 주파수 예비력 감소되므로 초고속 응답자원을 활용하여 주파수 응답 개선에
활용하면 주파수 응답이 개선된다. 또한 주파수 응답이 빠른 발전기 자원의 Droop을 변경하는 방안도 주파수 개선에 효과적이다. 신재생에너지 실효용량이
낮은 경우에는 BESS 및 Droop 뿐만 아니라 예비력 조정도 주파수 개선에 효과적이다.
5. 결 론
본 논문은 신재생에너지 확대에 따른 주파수 응답 특성 분석 및 개선방안에 대해 소개하였다. 주파수 응답 특성 분석을 위해 계통 파라미터(주파수 예비력,
조속기 Droop, 동기기 관성 및 BESS 투입) 변경에 따른 최저 주파수 변화를 검토 하였다. 주파수 응답 특성과 계통 파라미터의 영향성을 분석하기
위해 관심 파라미터를 분석 시에는 다른 파라미터는 고정을 시킨 후 분석하였다. 주파수 응답 특성 분석을 위해 9차 전력수급기본계획 정보를 기반으로
신재생에너지를 모델링하였다. 신재생에너지는 발전기를 통해 계통에 연계되며 2nd Generic 동적 모델이 적용되었다. BESS는 FR BESS의
특성을 반영하여 PSS/E UDM으로 모델링하였다. 주파수의 응답 특성에 따라 정상상태, 과도상태 및 출구제어 상태로 동작한다.
신재생에너지 발전량 40.6(GW), 49.7(GW) 및 55.7(GW) 시나리오에 대해 주파수 응답 특성을 분석하였다. 신재생에너지 55.7(GW)
시나리오에서 최저 주파수가 59.2 미만으로 하락하였다. 본 논문에서는 55.7(GW) 시나리오를 임계 시나리오로 선정하여 주파수 예비력, 조속기
Droop, 동기기 관성 및 BESS 투입에 따른 주파수 개선 특성을 분석하였다. 3차 예비력 1,400(MW)를 고려하여 예비력 증가 및 조속기
Droop을 3%로 변경시 최저 주파수가 회복되었다. 동기기 관성 증가 시 최저 주파수는 개선되나 회복 주파수는 예비력 및 Droop에 비해 상대적으로
효과가 적었다. 초고속 응답자원인 BESS 투입은 주파수 예비력 3,100(MW) 및 1,700(MW)에서도 주파수가 가장 크게 개선되었다.
신재생에너지 설비용량 확대 및 출력량이 증가되는 미래 전력계통의 주파수 안정도 확보를 위해 BESS 등과 같은 초고속 응답자원이 우선적으로 필요하며
신재생에너지 자원의 특성 및 제어 기술(풍력 발전-합성관성(Synthetic inertia), 태양광 발전-가상 관성(Virtual inertia)
등) 등을 활용하여 주파수 개선 방안이 필요하다. 신재생 에너지 확대된 미래계통에선 동기기 발전기가 감소되는 만큼 신재생 발전기의 제어기술 및 초고속
응답 기여방안 등 신재생에너지 자원을 통한 주파수 안정도 확보방안이 필수적으로 필요하다. 향후 연구에서는 신재생에너지의 주파수 제어 기능을 모델링하여
주파수 개선 효과를 분석 후 임계 관성/주파수 예비력/RoCoF 산정에 관한 알고리즘 개발 등에 연구할 것이다. 또한 초고속 응답자원인 BESS 이외에
빠른 응답특성을 갖는 연료전지 모델링 및 동기조상기를 활요한 주파수 개선 효과에 대해 연구할 것이다.
Acknowledgements
This work was supported by the sabbatical research grant from Daegu Catholic University
in 2020
References
Dec 2020, The 9th basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand, Ministry
of Trade, Industry and Energy
June 2017, 1,200 MW Fault Induced Solar Photovoltaic Resource Interruption Disturbance
Report, NERC
Feb 2018, Modeling Notification: Recommended Practices for Modeling Momentary Cessation,
NERC
April 2018, Inertia: Basic Concepts and Impacts on the ERCOT Grid, ERCOT
Feb 2018, Nordic Report: Future System Inertia, ENTSO-E
Mar 2020, Fast Frequency Response Concepts and Bulk Power System Reliability Needs,
NERC
S. You, Y. Liu, J. Tan, T. G. Melanie, X. Zhang, Y. Zhang, Yilu. Liu, Apr 2019, Comparative
Assessment of Tactics to Improve Primary Frequency Response Without Curtailing Solar
Output in High Photovoltaic Interconnection Grids, IEEE Trans. Sustainable Energy,
Vol. 10, No. 2, pp. 3-5
Feb 2020, Operating a Low Inertia System, NGESO
P. Denholm, Y. Sun, T. Mai, Jan 2019, An Introduction to Grid Services: Concepts,
Technical Requirements, and Provision from Wind, NREL
Oct 2019, A Study on Improvement of Reliability Standard for Enhancing Power System
Operation Reliability following Renewable Generation Resources, KPX
Sep 2018, Renewable Integration Impact Assessment, MISO
Dec 2018, DS3 Programme Transition Plan, ERIGRID and SONI
Dec 2018, PSS/E Model Library, SIEMENS
A. D. Hansen, P. Sørensen, L. Zeni, M, Müfit, Jan 2016, Frequency control modelling-basics
저자소개
He received a B.S. degree in Electrical Engineering from Daegu Catholic University,
Korea in 2019.
He is currently a M.S. student in the Dep. of Electrical Engineering at Daegu Catholic
University.
E-mail : jjy778132@gmail.com
He received Ph.D degree in Electrical Engineering from Korea University, Korea in
2008.
At present, he is an associate professor of Daegu Catholic University.
His research interests include power system analysis and operation.
Tel: 053-850-2782, E-mail : philos@cu.ac.kr