안상진
(Sang-Jin Ahn)
1iD
김우중
(Woo-Jung Kim)
1iD
이유석
(Yu-Seok Lee)
1iD
전영환
(Yeong-Han Chun)
†iD
-
(Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Hongik University, Korea)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Combined Heat and Power, Electric Boiler, Frequency Stability, Power-to-Heat, Spinning Reserve, Variable Renewable Energy
1. 서 론
온실가스 감축목표에 따라, 화석연료 기반의 전원에서 저탄소 전원으로의 전환이 가속화되고 있다. “제 10차 전력수급기본계획”에 따르면 재생에너지와
원자력의 발전량 비중은 지속적으로 증가할 것으로 예상된다 [1]. 하지만, 재생에너지 증가에 따라 동기발전기의 비중이 지속적으로 줄어들어 전력계통의 관성에너지가 감소하며, 재생에너지의 출력 변동성과 불확실성으로
인해 운영 여건이 악화되는 문제가 발생한다. 동시에, 운전예비력, 부하추종 그리고 기동정지 상태를 유연하게 전환할 수 없는 원자력 발전기의 비중 증가는
안정적인 계통 운영을 더 어렵게 한다.
겨울철에는 열병합 발전기(CHP, combined heat and power)가 열공급을 위한 제약발전으로 전력시장에 참여한다. 열제약 발전은 CHP가
열공급을 위해 하한 출력으로 계통에 참여하는 것으로 필요시 기동정지나 하한값 아래로 출력을 조절하는 것이 어렵다. 또한, 열공급 운전 중인 열병합
발전기는 자동발전제어 운전에 참여하지 않는다 [2]. 이러한 열공급 CHP 운전 특성으로 인해 겨울철에 원전과 함께 경직성 전원의 비중이 증가하게 된다. 참고문헌 [3]에서는 열공급 운전 CHP가 유연성을 확보함에 따라, 경직성 전원인 원자력의 발전 비중이 증가하는 결과를 도출하였다. 운영발전계획에서 재생에너지원을
계획대로 수용한다는 가정하에 경직성 전원인 겨울철 열병합 발전기와 원자력발전기는 경쟁관계에 있다고 볼 수 있다. 따라서, 열병합 발전기를 운영하는
집단에너지 사업자 입장에서 안정적인 열공급을 하기 위해서는 열병합 발전기의 유연성 확보가 필수적이다.
열병합 발전기의 유연성 확보방안으로, 열공급 운전 시 출력 유연성을 확보하거나 전기보일러를 통해 전력을 열로 변환하여 사용하는 P2H(power-to-heat)
기술이 주목받고 있다. P2H 기술은 열병합 발전기의 열 공급 방식을 다양화하여 열제약 발전을 완화시킬 수 있으며, 전기보일러가 계통의 상황에 따라
입력 전력을 조절하여 발전기의 예비력을 대체할 수 있는 효과를 제공할 것으로 기대된다 [4]. 또한, 전기보일러가 낮 시간대에 태양광발전의 잉여전력을 흡수하여 경제성 효과까지 갖출 수 있을 것으로 기대되며, 이러한 장점을 바탕으로 P2H에
대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있다 [5][6][7]. 해당 연구들에서는 P2H를 통한 재생에너지 수용성 증가와 P2H의 전력시장 참여를 통해 발생하는 경제성에 대한 효과를 연구하였다.
본 논문에서는 우리나라 전력계통이 주파수 안정도에 매우 취약한 독립계통인 점을 고려해 P2H가 기존 발전기의 운전예비력을 대체함으로써 전력계통 주파수
안정도 측면에서 발생하는 효과를 분석하고자 하였다. 2장에서는 계통주파수 안정도 해석을 위해서, 전통적인 동요방정식 및 동기발전기, 원동기-조속기(turbine-governor),
부하 모델에 대한 설명과 전기보일러의 간단한 주파수응답 모델을 소개한다. 3장에서는 주파수 안정도 시뮬레이션을 수행할 운전점을 도출하기 위해서, P2H의
운전을 고려한 발전계획 시뮬레이션을 수행하였다. 주파수 안정도 해석 시나리오는 2030년을 대상으로 최악의 상황(worst case)를 가정하여 수립하였다.
4장에서는 3장에서 도출한 시나리오로부터 상정사고에 대한 주파수 변화 시뮬레이션을 수행하였으며, 결과를 분석하였다. 마지막으로, 5장에서는 시뮬레이션
결과의 시사점과 향후 연구 방향을 소개하였다.
2. 전력계통 모델링
공급과 수요가 항상 일치해야 하는 특성을 가지는 전력계통은 발전기 정지, 부하 변동 등의 사고에 대비하여 예비력을 확보하여 운영한다. 일반적으로 계통
사고 발생 시 운전 중인 동기발전기는 계통에 관성 에너지를 제공하게 되고, 계통주파수가 하락한다. 주파수 하락에 따라 동기발전기는 조속기를 통해 1차
예비력을 제공하여 주파수의 하락을 방지한다.
그러나, 재생에너지가 증가함에 따라 동기발전기의 비중이 감소하여 전력계통의 관성이 감소하게 되며, 동시에 재생에너지의 변동성을 대비한 예비력 요구량이
증가하는 상황이 발생한다 [8][9]. 예비력 요구량 증가에 따른 추가 예비력 확보 방안으로, 발전기를 통해 예비력을 확보하는 방안 외에 인버터와 같은 전력전자 설비를 사용하여 1차
예비력을 제공하는 FFR(fast frequency response) 기술이 연구되고 있다 [10]. FFR 기술은 전력계통에 직접적으로 관성에너지를 제공하지 못하지만, 적절한 제어기 설계를 통해 동기발전기의 1차 예비력보다 더욱 빠른 응답을 제공할
수 있다. 전력전자를 통해 계통에 연계되는 전기보일러 역시 동일한 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 장에서는 P2H 기술의 계통에 주파수응답
제공 효과를 분석하기 위해서 발전기 동요방정식과 발전기, 부하, P2H의 주파수응답 모델을 설명하였다.
2.1 Average System Frequency 동특성
전력계통의 수급 불균형에 따른 계통주파수 변화를 모의하기 위해, 발전기의 동요방정식(swing equation)을 이용한 ASF(average system
frequency) 모델로 전력계통의 주파수 변화 특성을 모델링하였다 [11]. 발전기들의 기계적 출력과 전기적 출력의 차에 의한 계통 주파수 특성인 동요방정식은 수식 (1)과 같이 표현된다 [12].
$H$는 발전기의 관성정수, $\omega_{s}$는 발전기의 동기각속도, $\delta$는 발전기 회전자 위상각을 나타낸다. $P_{m}$은 동기발전기에서
조속기를 통하여 회전자에 공급되는 기계적 출력을 나타내고, $P_{e}$는 동기발전기 및 재생에너지원의 전기적 출력으로 전력전자 장치를 통해 계통에
연계되는 DC 전원 기반의 P2H 설비와 부하에 의해 결정된다.
정상상태에서는 발전기의 기계적 출력과 전기적 출력의 차가 0으로 주파수 변화가 일어나지 않지만, 발전기 탈락 사고($P_{m}$ 감소), 부하 변화($P_{e}$
변화) 등의 외란 발생 시 주파수가 변화한다.
2.2 터빈-조속기 주파수응답 모델
계통 주파수 변화 발생 시, 동기발전기는 조속기의 주파수응답을 통해서 발전기의 출력을 제어한다. 시뮬레이션을 위한 조속기의 주파수응답 모델은 전력계통
해석 프로그램인 PSS/E에서 제공하는 원동기-조속기 모델을 기반으로 구현하였다 [13].
원자력 발전기, 석탄 발전기의 스팀터빈 조속기 모델은 IEEEG1 모델을 사용하였으며, 원자력 발전기는 설비 특성상 주파수응답에 참여하지 않도록 모델링하였다.
가스터빈과 스팀터빈을 같이 사용하는 복합 발전기는 가스터빈은 GAST 모델, 스팀터빈은 IEEEG1 모델을 사용하여 모델링하였다. 수력발전기와 정속형
양수발전기의 모델은 HYGOV 모델을 사용하였다.
2.3 Load Damping 주파수응답 모델
일반적으로, 동요방정식의 부하 특성은 전기적 출력 $P_{e}$로 표현되지만, 주파수 변화 발생 시 기계적 마찰과 유도성 부하 등의 요인으로 부하
변동이 발생한다. 계통주파수가 기준주파수를 벗어날 때, 속도 편차에 따라 발생하는 댐핑 부하 특성을 부하정수 $D$로 표현할 수 있으며, 부하정수
$D$를 고려하는 경우 수식 (1)을 수식 (2)와 같이 표현할 수 있다.
2.4 전기보일러 주파수응답 모델
그림 1은 본 논문에서 활용한 P2H의 주파수응답 모델을 나타낸다. P2H는 전력전자 설비를 통해 계통에 연계되어, 전기보일러의 입력 전력 조절을 통해 주파수
변화에 빠르게 응답하도록 모델링하였다. 본 논문에서는 전기보일러가 속도조정율(droop) 제어를 통해 계통주파수 편차에 대한 목표값을 출력하고, 응답
특성은 전력전자 제어를 고려해 1차 시스템으로 간략화하였다.
그림 1. 전기보일러 주파수응답 모델
Fig. 1. Electic boiler’s Frequency Response Model
최종적으로, 발전기 동요방정식과 주파수응답 모델을 반영한 전력계통의 주파수 변화 모델은 그림 2와 같이 표현할 수 있다.
그림 2. 전력계통 주파수 변화 모델
Fig. 2. Power System frequency variation model
3. 안정도 해석 시나리오
일반적으로, 전력계통 안정도 해석은 정상상태 운전점에서 수행되며, 정상상태 운전점을 도출하기 위해 전력조류 해석 방법을 사용한다. 하지만, 미래에
분산화되어 투입되는 재생에너지의 위치, 위치별 용량 그리고 송배전 선로 등을 모두 고려하여 운전점을 도출하는 것은 많은 시간이 소요되기 때문에 그림 3과 같이 우리나라의 송전선로를 고려하지 않은 1 모선 계통을 가정하였다.
그림 3. 전력계통의 1모선 모델링
Fig. 3. Power System 1 bus modeling
그리고 재생에너지의 비중이 증가할수록 전력계통의 부하곡선은 duck-curve 형태로 나타나게 된다. 부하곡선의 duck-curve 현상은 동기발전기의
기동정지 운전이 빈번해지고, 양수발전의 양수운전 등 다양한 변수가 발생하게 되어 지금과는 다른 운전 패턴을 가지게 될 것이다. 따라서, 주파수 안정도
해석을 하기 위해, 단순히 merit order로 발전기 운전점을 도출하는 경우 부하곡선의 duck-curve 현상에 따른 발전기의 운전 패턴을 반영하지
못해 비현실적인 운전점을 도출할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 안정도 해석을 위한 운전점을 도출하기 위해서 미래 전원구성을 가정한 1 모선 계통의
발전계획 시뮬레이션을 수행하였고, 전기보일러의 운전점을 결정하기 위해 전력 뿐만 아니라 열의 수급균형도 함께 고려하였다.
3.1 발전계획 모델
본 논문에서는 최적화 문제의 정식화와 상세 설명은 생략하였다. 발전계획은 혼합정수계획법 기반으로 전력계통 운전비용을 최소화하는 목적함수 아래 정식화하였다.
상세한 전력계통 제약을 반영한 정식화는 [14]에서 참조하였다.
수급균형 제약식은 양수발전의 충방전, 전기보일러 그리고 열저장장치(TES, thermal energy storage)의 설비 특성을 고려하여 전력
수요와 열 수요를 모두 만족시킬 수 있도록 모델링하였다. 전력계통의 수급균형과 제약식과 열공급계통의 수급균형 제약식은 수식 (3), 수식 (4)와 같이 표현할 수 있다.
$P_{G}$는 화력, 원자력 등 발전기 발전량합계이고, $P_{pp(gen)}$와 $P_{pp(pump)}$는 양수발전의 발전모드와 양수운전 모드에서의
발전량과 부하량을 나타낸다. $P_{p2h}$는 전기보일러가 열생산시 충전량으로 전기적 부하에 해당한다. 부하에서 재생에너지 발전량을 제외한 $P_{D}$-$P_{RES}$는
순부하를 의미한다. $Q_{CHP}$는 CHP의 열생산량, $Q_{TES(discharge)}$와 $Q_{TES(charge)}$는 TES의 열공급
및 열충전량, $Q_{p2h}$는 전기보일러에서 생산된 열생산량 그리고 $Q_{D}$는 지역난방 열 수요량을 의미한다.
마지막으로, 전력계통 운영예비력 제약식은 표 1의 우리나라 전력시장 운영규칙에서 명시하는 운영예비력 분류인 1차 예비력, 2차 예비력, 주파수제어 예비력으로 구분하여 각각의 요구량을 모델링하였다.
대한민국 전력시장의 경우 1차 예비력 요구량은 정상상태에서의 응답량으로 산정되었다 [15].
표 1 우리나라 전력시장 운전예비력 요구량 [16]
Table 1 Requirements for spinning reserve capacity in Korea's electricity market
운전 예비력
Spinning Reserve
|
요구량
Requirement
|
확보 목적
Purpose
|
1차 예비력
Primary Reserve
|
1,000 MW
|
Frequency
Containment for
N-1 Contingency
|
2차 예비력
Secondary Reserve
|
1,400 MW
|
Frequency
Restoration for
N-1 Contingency
|
주파수제어 예비력
Frequency
Regulation Reserve
|
700 MW
|
Frequency
Regulation for
normal operation
|
3.2 시나리오 설정
미래 계통에서 재생에너지 비중이 높은 시점의 영향과 열제약 발전의 영향을 고려하기 위해 2030년 겨울철을 발전계획 시뮬레이션 대상으로 설정하였다.
전력계통의 전원별 설비용량과 부하량은 “제10차 전력수급기본계획”을 기반하여 구성하였다. 미래 전력계통의 재생에너지 출력은 참고문헌 [14]에서 제안한 모델을 활용하여 산정하였다. 해당 모델은 기상데이터를 활용해 풍력터빈의 출력곡선(power curve) 모델 그리고 태양광 패널의 유효전력
출력을 산정 가능하다. 우리나라 전원계획을 고려해 풍력단지는 대규모 육상 풍력과 해상 풍력 단지를 고려했고, 태양광발전은 분산전원임을 고려하여 지역적으로
분산화하여 전체 재생에너지 출력을 산정하였다. 부하는 과거 실적을 기반으로 2030년 부하곡선을 추정하였다.
계통의 순부하가 낮을수록 계통에 투입되는 유연성 자원의 비중이 줄어들어, 관성이 감소하고 운전예비력을 확보하는 발전기 비중이 하락할 수 있다. 긴
연휴가 포함된 특수일은 제외하였다. 그림 4는 2030년의 1주일 단위의 겨울철 순부하 곡선이다.
그림 4. 2030년 겨울철 주간 순부하 곡선
Fig. 4. Weekly Net-load Profile in Winter 2030
주파수 안정도 해석을 최악의 상황에 대해 수행하기 위해 발전계획 시뮬레이션을 수행하는 시점으로 순부하가 가장 낮은 주말을 선정하였다. 그림 5는 발전계획 시뮬레이션 대상인 1일 순부하 곡선을 보여준다. 그림 5의 시점으로부터 표 1의 현행 운영예비력 기준을 반영한 시나리오를 Base 시나리오로 설정하여 추가 예비력 요구량과 확보 방법에 따라 세부 시나리오를 분류하였다. 여기에,
관성저하 및 재생에너지 단주기 변동성을 대응하기 위해 추가적인 예비력을 확보하는 시나리오를 구성하였다. 발전기 탈락과 같은 계통 주파수 안정도에 영향을
확인하기 위해 추가 예비력 요구량은 1차 예비력에 대해서만 반영하였다.
그림 5. 2030년 겨울철 주말 1일 순부하 곡선
Fig. 5. Daily Net-load Profile in Winter 2030 Weekend
Base 시나리오를 기준으로 1차 예비력 추가확보량에 따라, 현재와 같이 발전기를 통해서만 1차 예비력을 추가로 확보하는 경우를 시나리오 1로 설정하였으며,
발전기와 P2H 설비를 함께 사용하여 1차 예비력을 추가로 확보하는 경우를 시나리오 2로 설정하였다. 1차 예비력 추가 확보량은 Base 시나리오로부터
100MW씩 증가시켜 최대 500MW의 추가 예비력 확보에 따른 세부 시나리오를 분류하였다. 정리하면, Base 시나리오로부터 1차 예비력 추가 확보
방법에 따라 각각 5개씩, 총 10개의 세부 시나리오를 설정하였으며, 표 3를 통해서 시나리오를 요약하여 나타내었다.
분류한 시나리오의 1차 예비력 요구량을 반영하여 발전기 기동정지계획 시뮬레이션을 수행하였다. 전기보일러의 1차 예비력 제공 가능 용량은 전기보일러
설비용량의 50%로 가정하여, 1차 예비력 추가 확보량이 100MW 증가할 때마다 전기보일러 설비용량이 200MW 증가하도록 설정하여 시뮬레이션을
수행하였다.
표 2 1차 예비력 추가 확보에 따른 시나리오 분류
Table 2 The Scenario Description According to Additional Primary Reserve
시나리오 분류
|
1차 예비력 요구량
|
Base Scenario
|
1,000 MW
|
Scenario 1
발전기를 통해 1차 예비력을 제공
|
Scenario 2
발전기 + P2H를 통해 1차 예비력을 제공
|
1차 예비력 요구량
|
Scenario 1-1
|
Scenario 2-1
|
1,100 MW
|
Scenario 1-2
|
Scenario 2-2
|
1,200 MW
|
Scenario 1-3
|
Scenario 2-3
|
1,300 MW
|
Scenario 1-4
|
Scenario 2-4
|
1,400 MW
|
Scenario 1-5
|
Scenario 2-5
|
1,500 MW
|
표 3 시나리오 1, 2 발전계획 시뮬레이션 결과
Table 3 Scenario 1, 2 Unit Commitment Simulation results
3.3 발전계획수립 결과
발전기 기동정지계획 결과에서 재생에너지 발전량이 높은 낮 시간대 예비력 요구량을 만족하기 위해 경직성 전원인 원자력 발전기 또는 열병합 발전기가 출력을
감소하는 결과가 나타났으며, 시나리오의 예비력 요구량이 높아질수록 경직성 전원의 출력 감소가 더 크게 나타났다.
발전기를 통해 예비력을 제공하는 시나리오 1의 경우 예비력 요구량이 증가할 때, 열병합 발전기가 열 공급을 위해 운전하여 예비력 요구량을 만족시키기
위해 원자력 발전기가 출력을 감소하는 결과가 나타났으며, P2H를 통해 예비력을 제공하는 시나리오 2의 경우 P2H가 열병합 발전기의 열 공급을 대체함과
동시에, 예비력을 제공하여 원자력 발전의 출력 감소가 크게 나타나지 않는 결과가 나타났다.
발전기 기동정지계획 결과에서, 주파수 안정도 해석을 수행하기 위해 재생에너지 발전량이 높은 13시를 안정도 해석의 운전점으로 설정하였다. 표 4에는 24시간의 발전계획 결과 중 13시의 발전계획 시뮬레이션 결과이다.
표 4 Scenario 1, 2의 13시 시점의 운전점
Table 4 Operating Points at 13:00 for Scenario 1 and 2
시나리오
|
Base
|
1-1
|
1-2
|
1-3
|
1-4
|
1-5
|
원자력
|
15.4 GW
|
14.9 GW
|
13.8 GW
|
12.9 GW
|
11.3 GW
|
11.0 GW
|
석탄
|
10.4 GW
|
10.7 GW
|
11.7 GW
|
12.0 GW
|
14.1 GW
|
13.7 GW
|
복합, 집단
(열제약 O)
|
1.6 GW
|
1.6 GW
|
1.8 GW
|
1.6 GW
|
1.7 GW
|
1.7 GW
|
복합, 집단
(열제약 X)
|
1.8 GW
|
2.5 GW
|
2.5 GW
|
3.2 GW
|
2.7 GW
|
3.5 GW
|
양수(발전)
|
0.1 GW
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
양수(펌핑)
|
5.3 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
시나리오
|
Base
|
2-1
|
2-2
|
2-3
|
2-4
|
2-5
|
원자력
|
15.4 GW
|
16.5 GW
|
17.4 GW
|
17.3 GW
|
17.3 GW
|
17.4 GW
|
석탄
|
10.4 GW
|
10.8 GW
|
9.4 GW
|
9.9 GW
|
10.3 GW
|
10.3 GW
|
복합, 집단
(열제약 O)
|
1.6 GW
|
0.8 GW
|
0.7 GW
|
0.8 GW
|
0.7 GW
|
0.6 GW
|
복합, 집단
(열제약 X)
|
1.8 GW
|
0.2 GW
|
0.3 GW
|
0.2 GW
|
0.2 GW
|
0.2 GW
|
양수(발전)
|
0.1 GW
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
양수(펌핑)
|
5.3 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
5.7 GW
|
4. 전력계통 주파수 시뮬레이션
발전기 기동정지계획 시뮬레이션을 통해 도출한 시나리오의 운전점에서 상정사고를 가정하여 전력계통 주파수 시뮬레이션을 수행하였다.
4.1 시뮬레이션 설정
상정사고는 현행 1차 예비력 용량 산정 기준인 1,400MW 원자력 발전기의 탈락사고를 가정하여 상정사고 후의 계통주파수 변화를 분석하였다. 전기보일러
제어 모델의 droop 값은 기준주파수 변화에 대한 입력 전력 변화의 비로 수식 (5)와 같이 나타낼 수 있다 [17].
$K_{g}$는 전기보일러 droop의 역수이고, $R$은 droop값이다. $\triangle\omega$는 계통 주파수 변화고, $\triangle
P_{boiler}$는 전기보일러의 입력 전력의 변화를 나타낸다. 본 논문에서는 계통주파수가 0.2Hz 변화할 때, 전기보일러가 입력 전력의 100%를
조절하여 주파수응답에 참여할 수 있도록, $K_{g}$값을 300으로 설정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
4.2 시뮬레이션 결과
표 6은 시나리오에 따른 상정사고 발생 시의 전력계통 최저 주파수(frequency nadir) 결과를 나타낸다.
시뮬레이션 주파수 변화는 그림 6과 그림 7에 각각 나타냈었다.
그림 6. 시나리오 1 동적 시뮬레이션 결과
Fig. 6. Scenario 1 Dynamic Simulation Result
그림 7. 시나리오 2 동적 시뮬레이션 결과
Fig. 7. Scenario 2 Dynamic Simulation Result
표 5 시나리오 1, 2 시뮬레이션 최저주파수
Table 5 Frequency Nadir from Scenario 1 and 2 Simulations
시나리오
|
최저주파수
[Hz]
|
시나리오
|
최저주파수
[Hz]
|
BASE
|
59.7062
|
1-1
|
59.7265
|
2-1
|
59.7358
|
1-2
|
59.7310
|
2-2
|
59.7569
|
1-3
|
59.7498
|
2-3
|
59.7719
|
1-4
|
59.7514
|
2-4
|
59.7904
|
1-5
|
59.7614
|
2-5
|
59.8083
|
4.3 시뮬레이션 분석
시나리오 1과 시나리오 2의 주파수 시뮬레이션 결과, P2H를 통해서 전력계통에 예비력을 제공하는 시나리오 2의 경우 발전기를 통해 예비력을 제공하는
시나리오 1보다 사고 발생 시 최저주파수가 더 개선되는 결과가 나타났다.
그림 8. 시나리오 1-1과 2-1 결과 비교
Fig. 8. Comparison of Scenario 1-1 and 2-1
그림 9. 시나리오 1-2와 2-2 결과 비교
Fig. 9. Comparison of Scenario 1-2 and 2-2
그림 10. 시나리오 1-3과 2-3 결과 비교
Fig. 10. Comparison of Scenario 1-3 and 2-3
그림 11. 시나리오 1-4와 2-4 결과 비교
Fig. 11. Comparison of Scenario 1-4 and 2-4
그림 12. 시나리오 1-5와 2-5 결과 비교
Fig. 12. Comparison of Scenario 1-5 and 2-5
Base 시나리오로부터 동일 용량의 추가 예비력을 제공하는 시나리오별 결과 비교 시, 발전기와 P2H를 통해 예비력을 제공하는 시나리오 2의 최저주파수
결과가 발전기를 통해서 예비력을 제공하는 시나리오 1의 최저주파수 결과보다 평균적으로 0.03 Hz 높게 나타났다.
동일 예비력 제공량에 따른 시나리오별 주파수 시뮬레이션 결과를 그림 10 ~ 14를 통해 나타내었다.
시나리오 1과 시나리오 2의 시뮬레이션 결과 비교 시, 추가 예비력 제공 용량이 증가할수록 P2H를 통해 추가 예비력을 제공하는 시나리오 2의 최저주파수
결과가 시나리오 1의 최저주파수 결과보다 더 크게 개선되는 결과를 확인할 수 있다. 이는 사고 발생 시, P2H가 매우 빠르게 출력을 조정하여 주파수
하락에 대응할 수 있기 때문으로 분석된다. 그림 15는 Base 시나리오의 최저주파수를 기준으로 추가 예비력 제공량에 따른 최저주파수 개선을 그래프로
나타낸 것이다.
그림 13. 1차 예비력 추가에 따른 최저주파수 결과 비교
Fig. 13. Comparison of Frequency Nadir Improvement Results According to Additional
Primary Reserve
5. 결 론
본 논문에서는 재생에너지가 증가한 2030년의 우리나라 전력계통을 대상으로, P2H 기술인 전기보일러가 전력계통에 연계되었을 때를 가정하여 계통 기여도를
분석하였다. 이를 위해, 발전기 동요방정식에 의한 전력계통 주파수 안정도 해석 모델에 droop 제어 방식의 간단한 전기보일러 주파수응답 모델을 추가하여
동적 시뮬레이션을 수행하였다.
주파수 안정도 해석을 수행하기 위한 운전점은 열 계통과 전기보일러의 운전 특성을 고려한 발전계획 시뮬레이션을 통해 도출한 결과에서 선정하였다. 발전계획
시뮬레이션은 재생에너지 비중 증가에 따른 전력계통 관성에너지의 감소를 고려하여, 1차 예비력 요구량이 증가하는 상황을 고려한 시나리오를 고려하여 수행하였다.
추가적인 1차 예비력 요구량을 현행과 같이 발전기로 확보하는 경우를 시나리오 1로 가정하였고, P2H 기술에 의한 전기보일러를 통해 확보하는 경우를
시나리오 2로 가정하였다. 분류한 시나리오의 발전계획 시뮬레이션 결과로부터, 전력계통의 주파수 안정도가 가장 낮아지는 시점인 순부하가 가장 낮은 시점의
발전계획 결과를 운전점으로 설정하였다.
주파수 시뮬레이션 결과, P2H를 통해 추가 예비력을 제공하는 시나리오 2의 계통주파수 특성이 시나리오 1보다 좋게 나타나는 결과를 확인하였다.
본 논문의 시뮬레이션 결과를 통해서, 주파수 안정도 측면에서 P2H 기술이 전력계통에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이는 전기보일러가 전력전자 방식의
빠른 제어를 통해 사고 초기에 빠르게 응답할 수 있기 때문으로 분석된다.
또한, 발전계획 시뮬레이션에서 P2H를 통해 예비력을 제공 시, 전기보일러를 통해 열을 생산하여 열병합 발전기의 열제약 운전이 완화되는 결과를 확인할
수 있다. 따라서, 향후 연구에서는 전기보일러의 상세한 운전 특성과 이에 따른 경제성 평가를 통해서, P2H 기술 도입 시 우리나라 전력계통에 제공되는
편익을 분석하고자 한다.
Acknowledgements
This work was supported by the Korea Institute of Energy Technology Evaluation
and Planning (KETEP) and the Ministry of Trade, Industry & Energy (MOTIE) of the Republic
of Korea (No. 20226210100100).
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저자소개
He received his B.S. degree from Hongik University, Seoul, Korea, in 2023. He is currently
working towards his M.S. degree at the same university. His research interests include
power system optimization.
He received his B.S. and M.S. degrees from Hongik University, Seoul, Korea in 2016
and 2018, respectively. He is currently working toward the Ph.D. degree in the same
university. His research interests are power system control and stability.
He received his B.S. and M.S. degrees from Hongik University, Seoul, Korea in 2015
and 2017, respectively. He is currently working toward the Ph.D. degree in the same
university. His research interests are power system analysis and optimization.
He received his B.S. and M.S. degrees in Electrical Engineering from Seoul National
University, Seoul, Korea, in 1983 and 1985, respectively. He then worked as a researcher
at the Korea Electrotechnology Research Institute (KERI) from 1985 to 1994. Between
1996 and 1998, he served as a research assistant at the University of Tokyo, where
he also obtained his Ph.D. degree in Electrical Engineering in 1997. Following his
doctorate, he returned to KERI and worked as a lead researcher in the FACTS & Power
Quality division from 1998 to 2002. Since 2002, he has been a professor at the Department
of Electrical and Electronic Engineering at Hongik University. His research interests
include power system analysis, control, and stability.