이진오
(Jin-Oh Lee)
†iD
유형준
(Hyeong-Jun Yoo)
1iD
정소슬
(So-Seul Jung)
1iD
-
(Distributed Power System Research Center, Korea Electrotechnology Research Institute,
Korea
E-mail:hjyoo@keri.re.kr; jss928@keri.re.kr)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Grid-forming inverter, Grid-following inverter, Small-signal stability, State-space model, Virtual inertia
1. 서 론
전력전자 기술의 발전에 따라 인버터가 대용량화되고 이에 따라 계통연계형 인버터에 대한 관심도 및 관련 기술이 성숙하고 있으며 전력망에서의 활용도 또한
급속도로 증가하고 있다. 특히, 사람들의 환경문제에 대한 인식 증대와 탄소중립을 달성하려는 국내외 상황에 따라 배터리를 기반으로 하는 에너지 저장장치뿐만
아니라 태양광, 풍력발전과 같은 신재생에너지원의 계통 접속이 증가하고 있다. 재생에너지 접속 초기 시점에는 배전망 내에서 지역적으로 발생하는 전압
상승 또는 하강 문제를 해결하기 위한 연구들이 다수 진행되었다 [1], [2]. 하지만, 인버터 접속률이 점점 증가함에 따라 전체 전력망의 주파수 안정도에도 영향을 미치기 시작하였다. 이는 신재생에너지원의 변동성과 예측할 수
없는 불확실성에서 기인한 부분뿐만 아니라, 기존에 운전중인 동기발전기 수를 줄임으로써 계통 내 회전관성량을 감소시켰기 때문에 발생하는 문제이다. 회전관성은
어떠한 형태의 외란이 발생해서 발전과 부하량이 순간적으로 일치하지 않는 상황에서 에너지 버퍼와 같은 역할을 하기 때문에, 회전관성의 크기가 작아지게
되면 주파수가 빠르게 흔들리며 감소하는 속도 또한 커질 수 있다. 특히 신재생에너지원이나 배터리와 같은 자원들은 기계적인 관성에너지를 제공하지 않는
전력전자설비를 통해 계통에 연계되기 때문에, 향후 탄소중립 달성을 위해 점차 변하는 전력망에서는 이러한 관성 감소에 따른 영향이 더욱 커질 것으로
예상이 된다 [3], [4].
기존에 재생에너지나 에너지 저장장치를 전력망에 연계하기 위해 널리 사용된 인버터는 Phase Locked Loop (PLL)을 사용하여 전력망 연계
지점의 위상각을 추정하고 그것을 기반으로 출력이 제어된다. 이러한 특성 때문에 그리드팔로잉 인버터라고 불린다. 하지만, 그리드팔로잉 인버터의 제어
방식은 외란이 발생해서 전력망 주파수가 변동한 상황이 되어서야 그것을 추정하고 그에 따른 출력 조정을 하기 때문에 순간적으로 발생하는 불균형에 대해
전력망 안정도에 기여하기 어렵다. 하지만, 최근들어 활발하게 연구가 진행되고 있는 그리드포밍 인버터는 그리드팔로잉 제어와는 다르게 PLL을 사용하지
않고 즉각적으로 전압을 형성하기 때문에 즉각적으로 출력이 조절되어 전력망 외란에 반응할 수 있다 [5]-[8].
그리드포밍 인버터에 대한 연구 초기에는 단일 설비에 초점을 맞추어 토폴로지 및 제어 방식 개발이 활발히 진행되었다. 인버터를 전압원으로 제어하는 기법은
독립형 마이크로그리드 관련 연구에서 진행 및 실증이 되었기 때문에 기존과는 다른 완전히 새로운 제어기법이 제안된 것은 아니다. 하지만, 그리드포밍
인버터가 대규모 전력망에 연계되는 상황에 대한 연구는 아직까지도 미진한 실정이며, 특히 기존 동기발전기 기반으로 동작하고 있는 전력망에 대한 특성을
고려해서 인버터의 제어 및 운영 방식을 결정하는 것이 중요하다. 그리드포밍 인버터는 기존 그리드팔로잉 인버터와 유사하게 출력과 생성하는 전압의 선형
관계를 이용한 드룹제어를 채택할 수 있으며, 최근들어 그리드포밍 인버터의 기능을 더욱 잘 나타내기 위해 가상관성제어를 채택하기도 한다 [9], [10]. 이는 동기발전기와 유사하게 동특성을 가지도록 구현한 제어이기 때문에 기계적인 관성과 가상으로 구현한 관성 사이에 안정도 문제가 발생할 수 있다.
또한, 관성의 상호 영향뿐만 아니라 그리드팔로잉 인버터의 PLL을 통한 위상각 측정에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그리드포밍 및
그리드팔로잉 인버터 도입량이 많은 전력망에 대해 동특성을 분석할 수 있는 상태공간 모델을 수립하고, 이를 통해 소신호 안정도 여부를 검토한다.
인버터 기반 자원이 많아짐에 따라 발생할 수 있는 전력망 안정도를 분석하기 위해 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성된다. 2장에서는 전력망 구성
요소의 동특성을 분석할 수 있는 상태공간 모델이 소개된다. 이후 전체 전력망이 하나의 수리 모델로 표현되도록 통합되는 방법이 3장에 소개된다. 4장에서는
사례연구를 통해 인버터 기반 전력망의 안정도 분석 유효성을 보여주고, 5장에서는 결론 및 향후 연구 방향을 제시한다.
2. 전력망 구성요소 수리 모델
본 연구에서 고려하고자 하는 전력망 구성요소는 동기발전기, 그리드포밍 인버터, 그리드팔로잉 인버터, 선로, 그리로 부하이다. 특히, 동기발전기와 인버터
사이에 동적으로 발생하는 상호 영향을 분석해야 하기 때문에 해당 자원들에 대해서는 동특성을 표현할 수 있는 모델을 채택하였다.
2.1 동기발전기
동기발전기는 그림 1과 같이 기기의 특성을 나타내는 부분과 발전기를 제어하기 위한 부분으로 나뉘어진다. 제어 부분은 거버너, 익사이터, 그리고 전력계통 안정화 장치로
구성되며, 동기발전기는 전력망 해석에서 분석하고자 하는 동특성 시간 영역에 따라 3차, 6차, 8차 모델 등이 주로 사용된다 [11], [12]. 본 연구에서는 응동이 매우 빠른 인버터 자원과의 상호 영향을 분석하기 때문에 기기 특성을 잘 모의할 수 있는 8차 모델을 사용하였다. 8차 모델에
사용되는 발전기 상태변수는 stator와 rotor의 전압방정식으로부터 얻을 수 있으며 아래와 같다.
위 상태변수는 순서대로 q, d축 stator측 전류, q축 damping권선 1, 2의 전류, d축 field 전류, d축 damping 전류,
rotor 회전속도, 그리고 rotor의 위상각을 말한다.
그림 1의 제어 블록도에서 Rg, Tg, Tr는 각각 발전기 드룹계수, 거버너 시정수, 터빈 시정수를 말하며, Ks, Tw, T1, T2, T3, T4는
안정화 이득, washout 시정수, 1차 및 2차 lead-lag 시정수를 말하며, KA와 TR은 전압제어기 이득과 시정수를 말한다. 주파수 변화에
대해 드룹제어를 통해 유효전력 출력을 조정하며 거버너와 터빈은 1차 필터 형태로 동특성을 근사하였다. 여자기도 마찬가지로 1차 필터 형태로 근사하였으며,
전력계통 안정화 장치는 washout과 2개의 phase compensation을 가지는 구조를 채택하였다 [12].
그림 1. 동기발전기 제어 블록도
Fig. 1. Control block diagram of SG
2.2 그리드포밍 인버터
그리드포밍 및 그리드팔로잉 인버터는 제어 방법 및 필터에 의한 동특성을 수리 모델로 구성하였으며, 스위칭 동특성은 매우 짧은 시간에 발생하기 때문에
본 연구에서 주목하고자 하는 동기발전기와의 상호 작용에는 영향을 미치지 않고 이상적으로 동작한다고 가정하였다. 또한, 강건한 DC 전압원을 가정하여
DC측 동특성은 무시하였다. 따라서 그림 2의 제어 블록도와 같이 전력제어 (Power Controller), 전압제어 (Voltage Controller), 전류제어 (Current Controller),
그리고 필터 특성을 고려해서 그리드포밍 인버터 상태공간 모델을 만들었다 [13].
그림 2. 그리드포밍 인버터 제어 블록도
Fig. 2. Control block diagram of GFM inverter
여기서 Zf1, Zf2, Zc는 LC 필터 파라미터와 연계점 리액턴스이다. 그리드포밍 인버터는 전력제어부에서 유·무효전력에 따라 생성할 전압 크기와
주파수를 결정하며, 유효전력 제어는 드룹제어와 가상관성 제어를 고려하였으며 무효전력은 드룹제어를 고려하였다. 유효전력에 대한 드룹제어와 가상관성제어
식은 각각 아래와 같다.
여기서 ω, ω*, ωc, Dp는 주파수, 주파수 set-point, 측정 필터 cut-off 주파수, 드룹 기울기를 말하며, P, P*, H, Kd는
유효전력 출력, 유효전력 set-point, 가상관성 계수, 가상 댐핑 계수를 말한다. 무효전력에 대한 드룹제어 식은 아래와 같다.
여기서 V, V*, Dq는 전압, 전압 set-point, 전압 드룹 계수를 말하며, Q, Q*는 무효전력 출력, 무효전력 set-point를 말한다.
그리드포밍 인버터는 유·무효전력 출력에 기반해서 교류 전압을 생성하기 때문에 (2)와 (4)가 주파수와 전압크기에 대한 closed form으로 표현되었으며, (3)에서는 가상관성 제어로 주파수의 변화율을 제어하기 때문에 에 대한 식으로 표현하였다. 이와 같이 결정된 주파수 및 전압 크기는 전압제어기와 전류제어기를
통해 인버터 스위칭 제어로 원하는 교류 전압을 생성한다. 전압제어와 전류제어는 dq축에 대해 각각 feedforward 제어를 포함하는 proportional
integral (PI) 제어 방식을 채택하였다. 그리드포밍 인버터의 상태변수는 아래와 같다.
위 상태변수는 순서대로 위상각, 유효전력, 무효전력, dq축 전압제어 루프 PI 제어기 상태변수, dq축 전류제어 루프 PI 제어기 상태변수, 필터
인덕턴스와 커패시턴스에 의한 dq축 전류 및 전압, 그리고 변압기 인덕턴스에 의한 dq축 전류를 말한다.
2.3 그리드팔로잉 인버터
그리드팔로잉 인버터는 그림 3과 같이 앞선 그리드포밍 인버터와 전류제어, 스위칭 하드웨어, 그리고 LCL 필터 부분은 동일하며, 연계점 위상각을 측정하는 PLL과 출력 전력 동작점을
계산하는 제어 (PLL & Power Calculation), 그리고 출력 동작점을 맞추기 위한 전력제어 (Power Controller)로 이루어져있다
[14].
PLL은 synchronous reference frame (SRF) 방식을 채택하였다. SRF는 단일 PI 제어기로 q축 전압이 0이 되는 위상각을
찾는다. SRF 제어에 의한 추종 주파수 수식은 아래와 같다.
그림 3. 그리드팔로잉 인버터 제어 블록도
Fig. 3. Control block diagram of GFL inverter
여기서 kpL, kiL은 q축 전압인 voq를 0으로 제어하기 위한 PI 제어기 이득을 말한다. 그리드팔로잉 인버터는 PLL을 사용하여 측정한 주파수
및 전압크기에 대해 아래와 같은 드룹 제어를 수행한다.
여기서 kp, kq는 유·무효전력에 대한 드룹 계수를 말한다. 전력제어부에서는 1차 필터를 통해 측정한 유·무효전력이 (8), (9)에 의해 계산된 식과 일치하도록 PI 제어를 수행하는데, 이는 그리드포밍 인버터에서 전압제어기와 유사한 역할을 한다. 만약 전력망 상황에 따른 출력
제어를 하지 않고 일정 유·무효전력을 출력하는 상황이라면 드룹 계수를 0으로 설정하면 된다.
그리드팔로잉 인버터의 상태변수는 아래와 같다.
여기서 εL는 PLL의 PI 제어기에 의한 상태변수이고, φd, φq는 dq축 전력제어 루프 PI 제어기 상태변수이다. 나머지 상태변수는 그리드포밍
인버터와 동일하다.
2.4 선로 및 부하
동기발전기와 인버터들은 일반적으로 전력망 내에서 서로 다른 모선에 연계되어 동작한다. 전력망 전체에 대한 모델을 통합하기 위해서는 각 발전원들을 선로
모델을 통해 통합해야 하며, 이를 위한 선로 모델은 다음과 같다.
여기서 ΔI, ΔV는 각각 d, q축 유입전력과 모선 전압 벡터를 말하며, Y는 어드미턴스 행렬을 말한다. 이는 조류해석시 계산되는 방식과 유사하며,
앞선 발전원들이 d, q축을 기준으로 상태공간 모델이 만들어졌기 때문에 Y또한 d, q축 전압 및 전류에 대한 어드미턴스 성분으로 이루어져야 한다.
선로 모델뿐만 아니라 부하 모델 또한 전력망 통합 모델 구축을 위해 반드시 필요하며, 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서 ΔIL는 d, q축 부하 전류 벡터이며, DL은 부하의 전압의존도를 나타내는 ZIP (Z: 일정 임피던스, I: 일정 전류, P: 일정 전력)
모델의 선형화된 값을 나타낸다. 정전력 부하는 전압과 전류가 서로 반비례하는 형태로 나타나기 때문에 전력망 안정도에 악영향을 미친다. 다만, 본 연구에서는
발전원의 동특성과 특히 그리드포밍 인버터의 제어가 전력망 안정도에 영향을 미치기 때문에 정전력 부하의 비율은 적다고 가정하였다 [15]. 또한, 선로와 부하의 동특성은 무시한다.
3. 전력망 상태공간 모델 통합
전력망 상태공간 모델을 통합하기 위해서 우선 모델을 구성요소를 발전원, 부하, 그리고 네트워크와 같이 세 그룹으로 나눈다. 발전원은 동기발전기와 그리드포밍
및 그리드팔로잉 인버터에 대해 다음과 같이 상태변수의 변화 및 전력망 유입전류를 표현할 수 있다.
여기서 아래첨자 var={SG, GFM, GFL}이며, Avar, Bvar, Cvar, Dvar에 대한 구성요소는 [12]-[14]로부터 계산할 수 있다. 개별 발전원에 대한 상태공간 모델들은 발전원 전체 동특성을 모의할 수 있는 상태변수 벡터 ΔX를 정의하여 아래와 같이 표현
하나의 상태공간 식으로 표현할 수 있다.
여기서 ΔX, ΔIG, AG, BG, CG, DG는 발전원 전체 상태변수, 모든 모선에 대한 발전원의 유입전류 벡터, 그리고 상태공간 모델의 행렬
구성요소들을 나타낸다. ΔX는 발전원 대수별로 ΔxSG, ΔxGFM, ΔxGFL을 열벡터로 나열한다. AG는 Avar 블록이 대각 성분이 되도록 블록대각행렬로
구성하고, BG는 Bvar 블록을 열벡터 형태로 나열하고, CG는 Cvar 블록을 행벡터 형태로 나열하고, DG는 Dvar 블록을 모두 더한 형태로부터
계산이 가능하다. 이 때, 동기발전기와 인버터들은 개별로 연계된 지점에 대한 전압 reference frame에 대하여 dq 변환을 수행했기 때문에
dq frame이 모두 다른 상황이며, 이를 전력망 전체에 대한 global reference frame으로 일치시킬 필요가 있다. 이를 위해서는
그림 4와 특정 기준 frame에 대한 회전변환을 수행해야 하며, 회전변환 행렬은 다음과 같다.
여기서 δ0은 동작점에서 개별 dq frame과 global reference frame과의 위상각 차이를 말한다. AG, BG, CG, DG를 계산할
때에 회전변환을 통해 계통으로 유입되는 global dq축 전류와 전압을 일치시켜야 하며 이에 대한 계산식은 [13]에 정리되어있다.
그림 4. global reference frame 회전변환 [13]
Fig. 4. global reference frame transformation
부하 모델은 (12)을 그대로 사용하며, 발전과 부하의 전류 차이는 키르히호프 전류법칙을 통해 아래와 같이 표현된다.
좌변은 전력망 유입전류에 대한 식으로서 (11)을 (18)에 대입할 수 있고, 마찬가지로 (12), (15), 그리고 (16)을 통합하면 아래와 같이 전력망 전체에 대해 발전원 동특성을 종합적으로 모의할 수 있는 전력망 상태공간 방정식을 세울 수 있다.
여기서 Δu는 전력망 내에서 발생하는 외란을 말한다. 본 연구에서 외란은 모선에서 발생할 수 있는 유입전류 변화를 말한다 (부하의 급격한 변동).
통합 상태공간 모델을 통해 외란 발생시 상태변수에 해당하거나, 상태변수의 값으로부터 계산 가능한 값들 모두에 대해서 동특성 분석이 가능하며, (19) 우변의 첫 번째 항인 행렬 ${A}_{{G}}+{B}_{{G}}\left({Y}+{D}_{{L}}\right)^{-1}{C}_{{G}}$의 고윳값
분석을 통해 소신호 안정도를 판별할 수 있다. 해당 행렬에는 발전원, 선로, 그리고 부하에 대한 모델을 모두 포함하기 때문에 단일 설비의 안정도 해석이
아니라 발전원들이 전력망 전체에 통합되었을 때의 영향을 확인할 수 있다.
4. 사례 연구
전력망 통합 상태공간 모델의 정확도와 소신호 안정도 분석을 수행하기 위한 사례 연구의 대상 계통으로 축소 및 변형한 제주지역 전력망을 선정하였다 [16]. 제주지역 전력망은 동기발전기가 존재하지만 인버터 기반으로 연계되는 재생에너지가 다수 도입되어있다. 특히 기존 그리드팔로잉 인버터 연계뿐만 아니라
최근 국내 프로젝트를 통해 그리드포밍 인버터의 계통 연계 실증을 계획 중에 있다. 간략화된 제주 계통도는 그림 5와 같다.
간략화된 제주계통도에서는 동기발전기 2기, 그리드포밍 인버터 3기, 그리드팔로잉 인버터 2기가 존재하는 상황을 모의했으며, 인버터의 DC측 소스는
이상적인 배터리를 가정하였다. 본 연구에서는 동기발전기와 그리드포밍 및 그리드팔로잉 인버터의 상호 영향성과 안정도에 초점을 맞췄기 때문에, high
voltage direct current (HVDC) 동특성을 무시하였으며, 마찬가지로 DC측 소스의 동특성 또한 무시하였다. 동기발전기, 그리드포밍,
그리드팔로잉 인버터의 주요 파라미터는 표 1, 2와 같다. 동기발전기는 그림 1의 파라미터와 관성 Mg 및 댐핑 Dg가 주요 동특성 파라미터이며, 인버터는 출력제어, 필터, PI 제어기 이득, cut-off 주파수가 주요 동특성
파라미터이다. 사례연구는 H와 Kd의 영향을 보기 위함이므로 두 값은 변수(variable)로 표기하였다.
그림 5. 간략화된 제주 계통도
Fig. 5. Reduced Jeju island model
표 1 동기발전기 파라미터
Table 1 Synchronous generator parameters
|
동기발전기
|
|
Parameter
|
Value [p.u.]
|
Parameter
|
Value [p.u.]
|
|
Rg
|
0.05
|
Ks
|
5
|
|
Tg
|
0.03
|
Tw
|
2
|
|
Tr
|
0.3
|
T1
|
0.25
|
|
KA
|
100
|
T2
|
0.01
|
|
TR
|
0.02
|
T3
|
0.15
|
|
Mg
|
10
|
T4
|
0.01
|
|
Dg
|
0
|
-
|
-
|
표 2 그리드포밍 및 그리드팔로잉 인버터 파라미터
Table 2 Inverter parameters
|
그리드포밍 인버터
|
그리드팔로잉 인버터
|
|
Parameter
|
Value [p.u.]
|
Parameter
|
Value [p.u.]
|
|
H, Kd
|
variable
|
kp
|
20
|
|
Dq
|
0.05
|
kq
|
20
|
|
Zf1
|
0.0015+
j0.45
|
Zf1
|
0.0015+
j0.45
|
|
Zf2
|
-j20
|
Zf2
|
-j20
|
|
전압제어 P 이득
|
2
|
전력제어 P 이득
|
2
|
|
전압제어 I 이득
|
12
|
전력제어 I 이득
|
12
|
|
전류제어 P 이득
|
0.3
|
전류제어 P 이득
|
0.3
|
|
전류제어 I 이득
|
20
|
전류제어 I 이득
|
20
|
|
ωc
|
2π×10Hz
|
kpL
|
0.084
|
|
-
|
|
kiL
|
0.0625
|
4.1 상태공간 모델 정확도 검증
소신호 안정도 분석의 유효성을 확보하기 위해서는 전력망 통합 상태공간 모델의 정확도를 우선 검증해야 한다. 특정 동작점으로 운전하는 상황에서 부하
변동을 발생시켰을 때를 모의해서 상태공간 모델의 정확도를 검증하였다. 앞선 2장에서 소개한 발전원들의 제어 특성을 Matlab/Simulink에 그림 5와 같은 계통도를 대상으로 구현하였으며, 상태공간 모델도 Matlab 환경에서 구현되었다. 상태공간 모델은 동작점이 특정되어야 수치적으로 계산이 가능하며,
조류계산 알고리즘을 통해 상태공간 모델의 동작점을 결정하였다. 그림 6과 7은 한라 모선에서 약 10%의 유효전력 부하 증가가 발생했을 때 상태공간 모델과 Simulink의 결과를 보여준다.
그림 6. 상태공간 모델과 Matlab/Simulink 결과 비교
Fig. 6. Comparison of state-space model and Simulink
그림 7. 상태공간 모델과 Matlab/Simulink 결과 비교
Fig. 7. Comparison of state-space model and Simulink
그림 6(a)를 보면 주파수, 전압, 그리고 각 자원들의 출력전압에 대해 통합 상태공간 모델의 결과가 상용 소프트웨어와 거의 일치하는 모습을 보였다. 이 때 3기
그리드포밍 인버터의 H는 0.5, Kd는 20으로 설정되었다. 여기서 주파수는 center of inertia (CoI)를 말한다. 그리드포밍뿐만
아니라 그리드팔로잉 인버터도 드룹제어를 채택하기 때문에 인버터들 모두 유효전력 출력을 증가시켰으며, 그리드포밍의 경우 위상각 차이에 의해 출력이 즉각적으로
증가하기 때문에 응동이 매우 빠른 모습을 보였다. 그림 6(b)는 그리드포밍 인버터의 제어 파라미터가 소신호 안정도가 붕괴되는 값으로 설정되었을 때의 결과이다. 앞선 그림 6(a)의 경우와 Kd는 모두 동일하며 H만 모두 1.0으로 설정하였다. 이 경우에는 고윳값 분석을 통해 소신호 안정도가 불안정한 상황이었으며, 주파수와
유효전력은 시뮬레이션 시간 내에서는 안정한 것처럼 보이나 약간의 진동이 생겼으며, 무효전력 파형을 보면 이러한 진동이 더욱 잘 보이는 것을 알 수
있다. 이 때는 상태공간 모델이 수립되는 특정 동작점으로부터 많이 벗어나기 때문에 파형 일치율이 떨어지나, 소신호 불안정 판단은 가능하였다. 따라서,
본 연구에서 소개한 상태공간 모델을 통해 계산할 수 있는 소신호 안정도 분석이 유효하다고 말할 수 있다.
그림 7(a)와 7(b)는 각각 그리드포밍 인버터들이 최대 가상관성 계수와 최대 댐핑 계수를 가질 때의 파형을 보여준다. 여기서 최댓값이 존재하는 이유는 소신호
안정도를 유지하는 범위 내에서 가장 큰 값들을 찾아야 하기 때문이다. 그림 7(a)에서는 3기 그리드포밍 인버터의 H가 각각 0.96, 0.64, 1.0으로 설정되었고, 그림 7(b)에서는 Kd가 각각 58.3, 96.1, 54.6으로 설정되었다. 두 경우 모두 앞선 그림 6과 마찬가지로 상태공간 모델의 정확도가 높았으며, 가상관성
계수가 높을 때는 CoI 주파수가 천천히 감소하며 댐핑이 높을 경우에는 정상상태 주파수가 60Hz에서 크게 벗어나지 않음을 확인할 수 있다.
4.2 소신호 안정도 분석
앞선 그림 6(b)에서 본 바와 같이 그리드포밍 인버터의 제어 파라미터 선정에 따라 전력망의 소신호 안정도가 유지되지 않을 수 있으므로, 가상관성 제어 하에서 관성
파라미터와 댐핑 파라미터의 값을 바꿔가면서 근궤적을 분석하였다. 그림 8과 9는 이에 대한 근궤적 결과를 보여준다. 여기서 근 궤적은 실수부가 0에 충분히 가까운 값들에 대해서만 표기하였다.
그림 8을 보면 가상관성 계수가 증가할수록 소신호 불안정 영역으로 진입하는 것을 볼 수 있다. 그리드포밍 인버터가 관성을 모의해서 실제 동기발전기의 회전관성에
대응되는 파라미터인 H를 증가시키면 주파수 변화를 느리게 하기 때문에 주파수안정도를 향상시킨다고 볼 수 있으나, 어느 임계점을 넘어가게 되면 소신호
불안정으로 외란 발생시 발산하는 현상이 발생한다. 또한, 댐핑 계수 Kd는 값이 커지면 정상상태 주파수 변동량을 줄일 수 있으나 소신호 불안정을 유발할
수 있고, 반대로 Kd값을 작게 해도 다른 동기발전기와 그리드팔로잉 인버터들과의 유효전력 출력의 상호 영향으로 인해 소신호 불안정이 발생할 수 있다.
소신호 안정도 분석을 통해 그리드포밍 인버터가 기존 설치되어있는 동기발전기 및 그리드팔로잉 인버터들과 함께 안정적으로 동작하기 위해서는 적절한 관성
파라미터 설정이 필요함을 알 수 있다. 특히, 본 연구에서는 그리드포밍 인버터의 가상관성 제어 파라미터만을 대상으로 사례연구를 수행하였는데, 전력망
소신호 안정도에는 모든 구성요소의 파라미터들이 영향을 미치고 있기 때문에 제어 가능한 파라미터들의 영향을 분석해서 안정적인 동작점에서의 운전이 필요하다.
본 사례연구에서는 그리드포밍 인버터의 가상관성 제어 (3) 파라미터인 H와 Kd에 따른 동특성 영향을 살펴보았다. 전력망 통합 상태공간 모델에는 표 1, 2를 포함한 다양한 전력망 구성요소의 파라미터들이 포함된다. 다시 말해, 동기발전기 특성, 제어기 시정수, 부하의 전압 의존도 등이 모두 소신호
안정도에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 그리드포밍 인버터가 가상관성 제어를 채택하였을 때 제어 파라미터에 따른 안정도 영향을 보는 것에 초점을
맞췄으며, 본 모델을 활용하면 다양한 파라미터 변화에 대해 소신호 안정도 분석을 할 수 있다.
그림 8. 관성 파라미터에 따른 근궤적
Fig. 8. Root locus for virtual inertia H
그림 9. 댐핑 파라미터에 따른 근궤적
Fig. 9. Root locus for damping Kd
5. 결 론
인버터를 통해 전력망에 연계되는 에너지원은 계속해서 증가하고 있고, 그리드팔로잉 제어뿐만 아니라 그리드포밍 제어가 추가됨에 따라 전력망 내에서 동기발전기와의
상호 영향 분석이 필요하다. 본 연구에서는 동기발전기, 그리드팔로잉, 그리드포밍 제어에 대한 동적 특성을 해석할 수 있는 개별 상태공간 모델을 전력망
전체에 대한 상태공간 모델로 통합하였다. 해당 모델에 기반하여 그리드포밍 인버터가 가상관성 제어를 하는 상황에서의 소신호 안정도를 분석했으며, 가상관성
제어 파라미터에 따라 소신호 안정도를 유지하거나 안정도가 붕괴되는 현상을 발견할 수 있었다.
본 연구는 관성 저하에 대응하기 위한 그리드포밍 인버터가 전체 전력망의 불안정을 유발하지 않으면서 안정적으로 접속할 수 있도록 최적의 관성 및 댐핑
파라미터를 결정하는 연구로 확장이 가능하다. 상용 소프트웨어를 통한 동특성 현상을 시나리오별로 확인하는 것이 아니라, 동특성에 대한 수리모델을 활용할
수 있기 때문에 최적화 문제로 정식화하기 용이하다. 따라서, 추후 최적의 관성 파라미터 결정 문제와 연계한다면 그리드포밍 인버터의 안정적인 도입과
전력망의 안정도가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.
Acknowledgements
이 연구는 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 국가과학기술연구회의 지원을 받아 수행된 한국전기연구원 기본사업임(No. 24A01002).
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저자소개
2013년, 2019년 서울대학교 공학사, 공학박사
2020년∼현재 한국전기연구원 선임연구원
※ 관심분야 : 마이크로그리드, 직류전력망, 분산자원, 신재생에너지, 최적 제어 및 운영
2018년 인천대학교 공학박사
2019년∼현재 한국전기연구원 선임연구원
※ 관심분야 : 마이크로그리드, 분산전원제어, 직류배전망
2017년, 2023년 고려대학교 공학사, 공학박사
2023년∼현재 한국전기연구원 선임연구원
※ 관심분야 : 전력계통 안정도 해석, 컨버터 제어기 설계