박성준
(Seong-Jun Park)
1iD
남태양
(Tae-Yang Nam)
1iD
조동일
(Dong-Il Cho)
1iD
이지원
(Ji-Won Lee)
1iD
이승민
(Seung-Min Lee)
2iD
김병기
(Byung-Ki Kim)
3iD
김재철
(Jae-Chul Kim)
1iD
문원식
(Won-Sik Moon)
†iD
-
(Dept. of Electrical Engineering, Soongsil University, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Energy Storage System(ESS), Volt-VAR Curve, Photovoltaic Hosting Capacity, Reactive Power Control
1. 서 론
재생에너지 3020 이행계획에 따라 전력계통에 신재생 발전원의 연계가 증가하고 있으며 그에 따라 배전계통에서도 태양광발전을 중심으로 분산형전원의 연계
용량이 증가하고 있다(1). 태양광발전의 연계 용량이 증가함에 따라 배전계통의 역조류 현상이 심화되어 배전선로에서의 과전압으로 인한 태양광발전 접속에 한계가 발생하고 있다.
국내 배전계통에서는 이미 태양광발전 한계 접속 용량에 이른 지역이 다수 발생하고 있다. 현재 전남 지역의 시·군·구 기준으로 접속 여유율이 60~
80[%]인 지역은 한 곳, 40~60[%]인 지역은 세 곳, 20~40[%]인 지역은 네 곳, 0~20[%]인 지역은 일곱, 그리고 0[%]인 지역은
일곱으로 태양광발전의 접속 여유율은 포화 상태에 이른 것으로 판단할 수 있다(2). 여유율 포화에 따라 신청 대기 중인 태양광발전을 수용하기 어려운 상황이며 이를 수용하기 위한 전력설비의 신증설에는 많은 비용과 시간이 소요되는
문제로 인해 태양광발전 수용성 향상에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다(3).
태양광발전의 수용성을 향상시키기 위한 연구로는 스마트 인버터를 활용한 유/무효전력 제어(4-9), 배전선로에 SVR(Step Voltage Regulator) 설치(10) 등이 있다. 2016년 10월부터 100[㎾] 미만의 태양광발전에 대해 수익보장과 절차 간소화 정책을 시행했으며 이에 따라 배전계통에 100[㎾]미만의
태양광발전의 증가로 인해 다수의 스마트 인버터를 보급하기에는 비용적인 측면에서 제약이 발생한다. 하지만 SVR을 이용한 제어방법은 전압 문제가 발생되는
모든 선로의 각 상에 설치해야 하므로 배전계통 운영자의 경제적인 부담이 증가한다. 그리고 ESS(Energy Storage System)의 SOC(State
of Charge)를 고려한 유효전력 충/방전 방식의 전압 제어 방식이 있다(11). 하지만 ESS의 유효전력 충/방전으로 전압 문제 해소를 하기 위해서는 많은 ESS 용량이 필요하기 때문에 경제성 확보가 어렵다.
따라서 본 논문에서는 태양광발전이 연계되어 있는 배전계통에서 ESS의 SOC를 고려한 유효전력 제어가 아닌 무효전력 제어를 통한 태양광발전의 수용성
향상 방안을 제시한다. ESS의 무효전력 제어는 기존 스마트 인버터의 전압-무효전력 제어 곡선과 제안하는 전압-무효전력 제어 곡선을 통해 이루어진다.
제어 곡선 방식에 따른 효과를 검증하기 위해 배전계통에서 발생하는 최대 전압과 수용 가능한 태양광발전 용량의 비교 분석을 통해 효과를 검증하였다.
2. 배전계통 모델링
2.1 배전계통 구성
그림 1은 본 연구에 활용하기 위한 축약된 배전계통 단선도이다. 모델링을 위해 전남지역 배전계통의 데이터를 활용하였으며 전압 분포 및 태양광발전의 연계 용량
분석을 위해 10개 노드로 구분하였다.
그림 1 배전계통 단선도
Fig. 1 Distribution System Diagram
표 1은 그림 1에서 제시된 배전계통 구성 설비에 대한 파라미터이다. 구성 설비로는 주변압기, 부하, 태양광발전 그리고 선로로 구성되어 있다. 시뮬레이션을 진행할
배전계통에서 주변압기의 정격전압은 154/22.9[㎸], 정격 용량은 45/60[㎹Α]이다. 부하의 기준용량은 17.5[㎿]이며 역률은 0.95,
그리고 배전계통에 연계가 되어있는 태양광발전의 용량은 11.7[㎿]이다.
표 1 배전계통 설비 파라미터
Table 1 Distribution System Components
설비
|
구분
|
파라미터
|
주변압기
|
정격전압
|
154/22.9[㎸]
|
정격용량
|
45/60[㎹Α]
|
부하
|
기준용량
|
17.5[㎿]
|
역률
|
0.95
|
태양광발전
|
선로 연계용량
|
11.7[㎿]
|
선로
|
선종
|
ACSR-160[㎟]
|
ACSR-95[㎟]
|
ACSR-58[㎟]
|
긍장
|
22.6[㎞]
|
선종은 총 3가지로 ACSR-160[㎟], ACSR-95[㎟] 그리고 ACSR- 58[㎟]로 구성되어 있으며 선로의 총 긍장은 22.6[㎞]로 구성되어
있다.
부하 및 태양광발전의 연계에 따른 전압 확인을 위해 10개 노드로 구분했으며, 노드 간격 및 선종에 대한 정보는 표 2에 제시하였다. 전압 분석 및 태양광발전의 수용성을 확인하기 위한 분석 프로그램은 EPRI에서 제공하는 OpenDSS를 활용하였다(12).
표 2 노드별 간격 및 선종
Table 2 Node Spacing and Line Type
노드 번호
|
노드 간격 [㎞]
|
선종
|
Node 1
|
2.25
|
ACSR-160[㎟]
|
Node 2
|
1.46
|
Node 3
|
2.25
|
Node 4
|
1.38
|
Node 5
|
3.40
|
Node 6
|
2.59
|
ACSR-95[㎟]
|
Node 7
|
2.11
|
Node 8
|
3.17
|
Node 9
|
1.23
|
ACSR-58[㎟]
|
Node 10
|
2.79
|
2.2 태양광발전 출력 및 부하 특성
그림 2는 전남 지역 4월 중 태양광발전 출력이 가장 높은 특정일의 출력을 나타낸 특성 곡선이다. 태양광발전 피크 출력은 설비 용량 대비 83[%]로 12시에
발생한다(3). 그림 3은 본 연구에서 사용한 부하의 출력 특성을 나타내는 그래프이다(13). 부하 출력 특성 곡선의 특징으로는 최대 부하 출력은 11시에 4.9[㎿] 발생하였으며 최소 부하 출력은 3시에 2.6[㎿]가 발생하였다.
그림 2 태양광발전 출력 특성 곡선
Fig. 2 Photovoltaic Output Characteristic Curve
그림 3 부하 특성 곡선
Fig. 3 Load Characteristic Curve
3. 배전계통 전압 제어를 위한 전압-무효전력 제어
3.1 태양광발전이 연계된 배전계통의 전압 특성
특고압 배전선로에서 한국전력공사에서 규정하는 전압유지범위를 만족하여야 하며 이때의 범위는 표 3에 제시되어있다. 22.9[㎸]인 특고압 배전선로에서 전압 상한치는 표준전압보다 +3.9[%]인 전압과 하한치는 -9.1[%]인 전압 범위로 규정하고
있다(14). 그러나 태양광발전에 따른 역조류 증가로 인해 배전선로의 전압변동이 한전 기준을 초과하게 되었다. 한전 기준을 초과하는 전압변동은 태양광발전의 배전계통
연계를 제한하는 주요한 요인이며, 이러한 한전 기준을 초과하는 과전압 현상은 주로 배전선로의 말단에서 나타난다.
표 3 한국전력공사의 특고압 배전선로 전압유지범위
Table 3 Maximum Voltage Rise per Node Based on ESS Terminal Interconnection Scenarios
표준전압 [V]
|
전압유지범위 [V]
|
13,200/22,900
(상전압/선간전압)
|
12,00∼13,800/20,80∼23,800
(상전압/선간전압)
0.909∼1.039 [p.u.]
|
분산형전원 인버터의 전압-유·무효전력 관계도는 그림 4와 같다. 파라미터는 P와 Q는 인버터의 유·무효전력, V와 θ는 인버터 연계점의 크기와 위상각, Z와 φ는 인버터의 외부 임피던스 및 위상각, 그리고
E는 외부 전압원의 전압 크기이다. 이는 태양광발전의 인버터를 통해 배전계통 접속점에서의 전압 제어를 위한 유·무효전력 제어 요소를 나타낸다(15). 한전의 전압유지범위를 만족하기 위해서 전압-유·무효전력 제어 기능, 고정 역률 제어 기능, 출력 중단 기능 등과 같은 기능을 갖춘 스마트 인버터를
분산형전원에 설치하도록 규정하고 있다(14).
그림 4 전압-유·무효전력 관계도
Fig. 4 Voltage and Active/Reactive Power Relationship
3.2 스마트 인버터의 전압-무효전력 제어 성능
배전계통에 연계된 태양광발전의 역조류로 인한 배전선로 전압상승을 억제하기 위해서는 전압-무효전력 제어가 필수적이다. 분산형전원 배전계통 연계 기술기준을
통해 향후 배전계통에 연계되는 모든 분산형전원은 스마트 인버터 기능을 갖춘 발전기만 연계가 가능하다. 이는 분산형전원이 배전계통의 전압에 따라 개별
발전기에서 무효전력 제어를 담당하게 된다는 의미이다.
그림 5 전압-무효전력 제어 곡선
Fig. 5 Volt-Var control curve
표 4 전압-무효전력 제어 기본 파라미터
Table 4 Basic Parameters of the Volt-Var Control Curve
운전점
|
전압 목표점
|
전압값[p.u.]
|
무효전력
목표점
|
무효전력
동작값[%]
|
동작
|
Q1
|
V1
|
0.92
|
Q2
|
+44
|
무효전력 공급
|
Q2
|
V2
|
0.98
|
Q3
|
0
|
단위 역률
|
Q3
|
V3
|
1.02
|
Q4
|
0
|
단위 역률
|
Q4
|
V4
|
1.08
|
Q5
|
-44
|
무효전력 흡수
|
식 (1)은 연계점(Point Common Coupling, PCC) 전압에 따른 지령 무효전력을 나타낸다. 전압이 일정 지령 값보다 낮을 경우 무효전력을
공급함으로써 전압을 상승시키고 반대로 전압이 일정 지령 값보다 높을 경우 무효전력을 소모함으로써 전압 상승을 억제한다. 그림 5는 스마트 인버터의 전압-무효전력 제어 특성 곡선을 나타낸 것이며, 표 4는 전압-무효전력 제어 파라미터를 나타낸 것이다(16).
3.3 Aggressive 전압-무효전력 제어 성능
제안하는 Aggressive 전압-무효전력 제어 곡선은 그림 6과 그림 7과 같다. 제안하는 Aggressive 전압-무효전력 곡선의 특징은 연계점 전압이 ±2[%]를 넘어갔을 때 즉각적인 무효전력 소모 및 흡수를 통해
전압 안정화 반응의 속도를 빠르게 한다는 특징이 있다. 이때 무효전력 제어 용량에 따른 전압 변동의 크기를 비교하기 위해 정격용량 대비 ±22[%]와
±44[%]로 설정하여 제안하는 Aggressive 전압-무효전력 파라미터의 차이로 인한 배전계통 전압에 대한 영향을 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
그림 6 Aggressive 방식의 ±22[%] 전압-무효전력 제어 곡선
Fig. 6 ±22[%] Volt-VAR control curve with aggressive method
그림 7 Aggressive 방식의 ±44[%] 전압-무효전력 제어 곡선
Fig. 7 ±44[%] Volt-VAR control curve with aggressive method
4. ESS 무효전력을 통한 계통 전압 및 태양광발전 수용성 분석
4.1 전압-무효전력제어를 위한 ESS 위치 및 사례 분류
ESS의 설치 위치를 전압상승률이 가장 높은 노드에 설치하기 위해 기존 배전계통에서 시뮬레이션을 진행하여 노드별 전압을 확인하였다. 그림 8은 기존 배전계통에서의 시뮬레이션을 통해 발생한 노드별 전압 분포도이다. 이때의 전압 상승률은 Node 10 즉 선로 말단에서 최대 전압상승이 발생하였으며
이때의 전압상승률은 3.88[%]이다. 최대 전압상승률이 발생하는 시간은 태양광발전의 최대 출력이 발생하는 시간인 12시에 발생하였다.
그림 8 배전계통에서의 노드별 전압 분포도
Fig. 8 Voltage Profile at Distribution System
그림 9는 ESS가 연계된 배전계통 단선도이다. ESS를 최대 전압상승률이 발생하는 선로 말단에 설치하였으며 이때 ESS의 PCS 용량은 1[㎿]이며 배터리
용량은 2[㎿h]로 설정하였다.
그림 9 ESS 말단 연계 시 배전계통 단선도
Fig. 9 Distribution System Diagram for ESS Terminal Interconnection
표 5 배전계통에서의 ESS 전압-무효전력 제어 사례 분류
Table 5 Case Classification of ESS Volt-VAR control in the Distribution System
구분
|
사례 분류
|
Case 1
|
스마트 인버터의 무효전력 제어와 동일한 성능을 지닌 ESS를 연계하여 노드별 전압 안정 분석
|
Case 2
|
Aggressive 방식의 ±22[%] 무효전력 제어 성능을 지닌 ESS를 연계하여 노드별 전압 안정 분석
|
Case 3
|
Aggressive 방식의 ±44[%] 무효전력 제어 성능을 지닌 ESS를 연계하여 노드별 전압 안정 분석
|
표 5는 기존 배전계통에 ESS를 연계하였을 때의 사례 분류이다. Case 1에서는 기존 스마트 인버터의 전압-무효전력 제어 곡선을 활용한 사례이며 Case
2는 제안하는 Aggressive 방식의 ±22[%] 무효전력 제어 성능을 지닌 ESS를 연계한 사례, 그리고 Case 3은 제안하는 Aggressive
방식의 ±44[%] 무효전력 제어 성능을 지닌 ESS를 연계한 사례이다.
4.2 배전계통 전압 분석
사례별로 시뮬레이션을 진행하여 최대 전압상승률을 분석하였으며 그에 따른 결과는 표 6에 제시하였다. Case 1은 3.69[%],
표 6 사례별 최대 전압 상승률 및 전압여유율
Table 6 Max Voltage Rise and Voltage Margin Rate per Case
구분
|
Max Voltage Rise [%]
|
Voltage Margin [%]
|
Case 1
|
3.69
|
0.21
|
Case 2
|
3.51
|
0.39
|
Case 3
|
3.12
|
0.78
|
그림 10 Case 1에서의 전압 분포도
Fig. 10 Voltage Profile in Case 1
그림 11 Case 2에서의 전압 분포도
Fig. 11 Voltage Profile in Case 2
그림 12 Case 3에서의 전압 분포도
Fig. 12 Voltage Profile in Case 3
Case 2는 3.51[%], 그리고 Case 3에서 3.12[%]의 전압 상승률이 발생하는 것을 확인하였으며 이때 전압유지범위의 상한선인 3.9[%]까지
각각 0.21[%], 0.39[%], 0.78[%]의 여유율이 발생하였다. 이때 최대 전압상승률은 모든 사례에서 공통으로 말단에서 발생하였다. Case
1에서의 전압 분포도는 그림 10과 같고 Case 2에서의 전압 분포도는 그림 11과 같으며 Case 3에서의 전압 분포도는 그림 12와 같다.
4.3 사례별 태양광발전 수용 가능 용량
한국전력공사의 특고압 배전선로 전압유지범위를 만족하는 기준으로 태양광발전의 수용성 분석을 진행하였다. 각 노드별 태양광발전 균등 연계 시 전압유지범위를
만족하는 전압 내에서의 최대 수용 가능 용량을 분석하였으며 표 7과 같이 Case 1은 0.5[㎿], Case 2는 0.9[㎿], 그리고 Case 3은 1.9[㎿]의 태양광발전을 추가로 수용할 수 있었다.
표 7 사례별 태양광발전 연계 가능 용량 구분
Table 7 Photovoltaic Hosting Capacity per Case
구분
|
Photovoltaic Hosting Capacity [㎿]
|
Case 1
|
0.5
|
Case 2
|
0.9
|
Case 3
|
1.9
|
그림 13은 Case 1에서의 태양광발전 0.5[㎿] 추가 연계 시, 그림 14는 Case 2에서의 태양광발전 0.9[㎿] 연계 시, 그리고 그림 15는 Case 3에서의 태양광발전 1.9[㎿] 연계 시 전압 분포도이다. 이때의 최대 전압 상승률은 동일하게 3.87%가 상승하는 것을 확인하였으며
이는 한국전력공사에서 제공하는 전압유지범위를 초과하지 않는다.
그림 13 Case 1에서의 태양광발전 0.5[㎿] 연계 시 전압 분포도
Fig. 13 Voltage Profile when Integrating Photovoltaic 0.5[㎿] in Case 1
그림 14 Case 2에서의 태양광발전 0.9[㎿] 연계 시 전압 분포도
Fig. 14 Voltage Profile when Integrating Photovoltaic 0.9[㎿] in Case 2
그림 15 Case 3에서의 태양광발전 1.9[㎿] 연계 시 전압 분포도
Fig. 15 Voltage Profile when Integrating Photovoltaic 1.9[㎿] in Case 3
5. 결 론
본 논문은 전남 지역의 배전계통을 부하, 태양광발전, 그리고 선로 데이터를 활용하여 OpenDSS로 모델링 하였고 시뮬레이션을 통해 ESS의 무효전력
제어 시 배전계통에서의 전압 분석 및 태양광발전의 수용성을 분석하였다. 그리고 제안하는 전압-무효전력 곡선을 활용하여 그에 따른 배전계통의 전압분석
및 태양광발전 수용성을 분석하였다.
ESS 무효전력 제어 유무에 따른 배전계통 전압 비교 연구를 통해 ESS 무효전력 제어가 배전선로 전압 상승을 억제함을 알 수 있었다. 또한 감소한
최대 전압만큼 태양광발전의 추가 연계 가능 용량을 통해 배전계통의 수용성 향상에 기여함을 확인할 수 있었다.
ESS로 무효전력을 제어하였을 시 수용성 향상을 위한 선로 증설을 하지 않아도 된다는 장점이 있다. 태양광발전의 수용성이 증가하면 이는 수익 창출에
효과적인 방법일 것으로 보인다. 향후 연구로는 광범위하게 분포되어 있는 태양광발전의 인버터를 교체하는 비용과 비교하였을 때의 경제적 비교 검토가 필요할
것으로 보인다.
Acknowledgements
본 연구는 2023년도 한국에너지기술연구원의 기본사업(C3-2416)을 재원으로 수행한 연구과제입니다.
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of Electrical Engineers, Vol. 72, No. 6, pp. 739-746
저자소개
He received his B.S. degree from Soongsil University, Seoul, Korea, in 2023, Currently
he is a student of Soongsil University graduate school masters course.
He received his B.S. degree from Anyang University, Anyang, Korea, in 2017, Currently
he is a student of Soongsil University graduate school masters and doctoral course.
He received his B.S. degree in Material Science Engineering from Korea University,
Seoul, Korea, in 2023.
At present, he is a student working towards his M.S. degree at Soongsil University.
He received his B.S. degree from Soongsil University, Seoul, Korea, in 2022, Currently
he is a student of Soongsil University graduate school masters course.
He received Ph.D degree in KOREATECH His research interests include operation of power
distribution system, dispersed storage, generation systems and power quality
He received his M.S. degree in Electrical Engineering from Jeju National University
in 2016.
He works at KEPCO Research Institute since 2016.
His research interests include PV system, power electronics and power system.
He received his B.S. degree from Electrical Engineering at Soongsil University in
1979 and his M.S. and Ph.D. degrees from Seoul National University in 1983 and 1987,
respectively.
Currently he is a professor in the Dept. of Electrical Engineering at Soongsil University.
He received the B.S., M.S, and Ph.D. degrees in electrical engineering from Soongsil
Univer- sity, Seoul, Korea, in 2009, 2011, and 2016, respectively.
He worked at LG Electronics from 2016 to 2019 in the field of Microgrid.
He is currently an Associate Professor with Soonsil University since 2019.
His research interests include application of Renewable Energy and Microgrid Technologies
to Power Systems.