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Real-time Operation Analysis for Stand-alone Microgrid using RTDS
Real-time Operation Analysis for Stand-alone Microgrid using RTDS
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers. 2014. Oct, 63(10): 1393-1401
Copyright © 2014, The Korean Institute of Electrical Engineers
  • Received : May 27, 2014
  • Accepted : September 25, 2014
  • Published : October 01, 2014
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윤 석 이
Dept. of Electrical Engineering, Myongji University, Korea.
병 문 한
Corresponding Author : Dept. of Electrical Engineering, Myongji University, Korea. E-mail :erichan@mju.ac.kr
동 준 원
Dept. of Electrical Engineering, Inha University, Korea.
학 주 이
Korea Electri Power Research Institute, senior researcher

Abstract
In this paper the operational characteristics of stand-alone microgrid was analyzed using RTDS simulation models. The accuracy of developed simulation models were verified by comparing with the analysis results using the PSCAD/EMTDC simulation models. The proper scenarios and operation algorithms were developed and analyzed in accordance with various situations that can occur in the actual system, so as to establish operation scheme for the stand-alone microgrid system. The developed simulation models can be effectively utilized to design a newly installed stand-alone microgrid and to develop various operation scenarios for stand-alone microgrid. And these models can be applied for analyzing the transient phenomena due to system fault so that system protection can be properly designed.
Keywords
1. 서 론
분산전원, 에너지저장, 부하가 선로를 통해 결합된 마이크로그리드는 구성요소를 연결하는 방식에 따라 교류형과 직류형으로 구분된다. 교류형은 직류형에 비해 무효전력보상과 주파수 동기화라는 단점은 가지고 있으나 표준규격으로 책정된 배전망을 그대로 활용하는 장점이 있다 [1] .
마이크로그리드는 상용 그리드와 연결하여 운용하는 연계형과 도서지방과 같이 고립된 지역에서 독자적으로 운용하는 독립형으로 구분된다. 연계형에서는 상용 그리드에서 주파수와 전압을 유지하므로 분산전원과 에너지저장은 전력의 흐름에 따라 전류제어만 수행한다. 반면에 독립형에서는 분산전원 중 하나 또는 에너지저장이 주파수와 전압을 유지하는 기능을 수행하고 나머지가 전력의 흐름에 따라 전류제어를 수행하여야 한다 [2 - 3] .
독립형 마이크로그리드의 동작을 분석하는 시뮬레이션 모델은 보통 PSCAD/EMTDC와 같은 Off-line 시뮬레이션 프로그램으로 PC 상에서 개발되어 왔다. 이 경우 마이크로그 리드를 구성하는 분산전원이나 에너지저장이 전력변환기를 포함하고 있어 샘플링 타임을 스위칭주기의 1/5 정도로 설정하고 있어 긴 연산시간을 소모한다. 또한 마이크로그리드의 각 구성요소들은 병렬로 동작하나 PC에 내장된 하나의 프로세서로 처리하므로 연산시간이 증가할 수밖에 없다. 그러나 RTDS와 같은 실시간 시뮬레이터를 사용하는 경우 다수의 프로세서로 병렬처리가 가능하고 전력변환기와 같이 고속스위칭으로 동작하는 부분은 샘플링 타임을 작게 설정하고 동작이 느린 부분은 샘플링 타임을 크게 설정하여 실시간 시뮬레이션이 가능하다 [4 - 5] .
RTDS를 이용하여 계통과 연계된 분산전원을 모델링하고 그 특성을 분석한 연구는 국내외에서 다양하게 추진된 바 있다 [6 - 8] . 그러나 마이크로그리드에 대해 RTDS를 이용하여 다양한 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 Off-line 시뮬레이션 결과와 상호 비교분석한 내용은 발표되어 있지 못하다. 특히 마이크로그리드와 같이 상위제어기로 전력관리와 시스템보호를 수행하고 하위제어기로 분산전원과 에너지저장의 전압, 주파수, 전류를 제어하는 실시간 모델을 개발하고 그 특성을 분석한 내용은 많이 발표되어 있지 못하다 [9 - 10] .
본 논문에서는 디젤엔진발전기, 배터리에너지저장, 풍력발전, 태양광발전, 부하로 구성된 독립형 마이크로그리드의 운용기법을 제시하고, 그 동작성능을 체계적으로 분석하기 위해 RTDS를 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하였다.
2. 독립형 마이크로그리드
- 2.1 시스템 구성
도서지역, 산간지역, 사막지역 등에서는 기존 전력망과 연계가 불가능하여 자체적으로 전력을 공급하는 소규모 전력망을 필요로 한다. 국내 도서지역의 경우 그동안 디젤엔진발전기로 전력을 공급하여 왔고, 최근에는 풍력발전이나 태양광발전에 의한 전력공급도 다양하게 시행하여 왔다. 전자의 경우 발전량에 따른 연료비가 발생되고 대기오염의 문제를 야기한다. 후자의 경우 연료비가 없고 친환경적이기는 하나 효율적인 운용이 어렵다.
본 논문에서 다루는 독립형 마이크로그리드는 그림 1 에 보인 것처럼 디젤엔진발전, 배터리에너지저장, 태양광발전, 풍력발전, 수용가(부하)로 구성되어 있다. 또한 전체시스템의 에너지와 전력을 관리하고 고장발생 시 시스템을 보호하 는 기능을 하는 운영시스템이 포함되어 있고, 각 분산전원과 배터리에너지저장은 운영시스템과 통신으로 연계되어 있다.
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독립형 마이크로그리드의 구성 Fig. 1 Configuration of Stand-alone Microgrid
디젤엔진발전은 열효율이 높고, 단시간 내에 기동이 가능하고, 설치와 정비가 용이한 장점을 가지고 있다. 디젤엔진 발전은 그동안 도서지역에서 가장 보편적으로 운전되어 왔으므로 이를 기반으로 하여 여기에 부하, 풍력발전, 태양광 발전 그리고 배터리에너지저장을 추가한 형태가 가장 보편적인 독립형 마이크로그리드가 될 것으로 판단된다. 디젤엔진발전을 기반으로 하는 독립형 마이크로그리드에서 디젤엔진발전은 그리드의 전압과 주파수를 유지하는 기능을 한다.
디젤엔진발전이 그리드의 전압과 주파수를 일정하게 유지하기 위해서는 CVCF(constant voltage constant frequency)로 출력을 제어한다. 이 경우 디젤엔진발전이 공급하는 전력의 크기는 부하에서 소모되는 전력과 풍력발전과 태양광 발전에서 생산된 전력을 고려하여 최적화하여 설정한다. 이때 출력조절이 불가능한 풍력발전과 태양광발전은 최대출력이 발생되도록 제어하고, 배터리에너지저장은 SOC(state of charge)에 따라 방전 또는 충전을 하게 된다.
풍력발전과 태양광발전에서 생산되는 일일 평균전력이 부하에서 소모되는 일일 평균전력에 비해 상대적으로 크면 배터리에너지저장의 용량을 적정하게 구비하여 디젤엔진발전이 없이도 동작이 가능하다. 이 경우 배터리에너지저장은 CVCF로 출력을 제어하여 부하에 전력을 공급하고 풍력발전과 태양광발전은 최대출력으로 동작한다. 풍력발전과 태양광발전에서 생산되는 전력으로 부하에 전력을 공급하고 생산되는 전력이 부하에서 소모되는 전력보다 크면 배터리 에너지저장에 충전하고 반대의 경우에는 배터리에너지저장을 방전하여 모자라는 전력을 공급한다.
- 2.2 운용 알고리즘
- 2.2.1 저탄소 동작모드
그림 2 는 디젤엔진발전을 기반으로 한 독립형 마이크로그리드의 운용 알고리즘을 나타낸 것이다. 이 동작모드에서는 디젤엔진발전은 CVCF로 동작하고 배터리에너지저장은 P-Q 제어를 그리고 풍력과 태양광 발전은 MPPT 제어를 수행하는 것으로 하였다. 또한 디젤엔진발전은 최소출력 150kW로 운전되는 것으로 가정하였다. 동작은 배터리에너지저장의 SOC를 측정하여 90% 이상인 경우, 10%에서 90% 사이인 경우, 그리고 10% 이하인 경우로 나누어 경로를 선택하게 되어 있다.
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디젤엔진발전을 기반으로 한 독립형 마이크로그리드 운용 알고리즘 Fig. 2 Operational Algorithm for Stand-alone Microgrid based on Diesel Engine Generator
  • (1) SOC>90% 경우 부하전력에서 150kW를 삭감한 값이 풍력과 태양광 두 분산전원의 출력보다 크면 그 차는 배터리에너지저장에 충전된다. 그러나 이 값이 작으면 관성계수가 큰 풍력발전보다는 태양광발전을 먼저 차단한다. 그리고 난후 부하전력에서 150kW를 삭감한 값이 풍력발전의 출력보다 크면 그 차는 배터리에너지저장에 충전된다. 그러나 이 값이 작으면 풍력발전을 차단하고 배터리에너지저장을 방전하여 전력을 공급한다.
  • (2) 10%
  • (3) SOC<10% 경우 디젤엔진발전의 출력을 추가로200kW 더 증가시켜 배터리를 충전하고 SOC가 60% 이하인 경우 계속해서 충전을 시행한다. 만일 SOC가 60% 이상으로 회복되면 두 분산전원의 공급전력과 부하전력에서 150kW를 삭감한 값의 차이만큼 배터리에너지저장에 충전된다.
- 2.2.2 청정 동작모드
그림 3 은 배터리에너지저장을 기반으로 한 독립형 마이크로그리드의 운용 알고리즘을 나타낸 것이다. 이 동작모드에서는 디젤엔진발전은 차단하고 배터리에너지저장은 CVCF 제어를 그리고 풍력과 태양광 발전은 MPPT 제어를 수행하는 것으로 하였다. 동작은 배터리에너지저장의 SOC를 측정하여 90% 이상인 경우, 10%에서 90% 사이인 경우, 그리고 10% 이하인 경우로 나누어 경로를 선택하게 되어 있다.
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배터리에너지저장을 기반으로 한 독립형 마이크로그리드 운용 알고리즘 Fig. 3 Operational Algorithm for Stand-alone Microgrid based on Battery Energy Storage
  • (1) SOC>90% 경우 부하전력이 풍력과 태양광 두 분산전원의 출력보다 크면 그 차는 배터리에너지저장에 충전된다. 그러나 이 값이 작으면 관성계수가 큰 풍력발전보다는 태양광발전을 먼저 차단한다. 그리고 난후 부하전력이 풍력발전의 출력보다 크면 그 차는 배터리에너지저장에 충전된다. 그러나 이 값이 작으면 풍력발전을 차단하고 배터리에너지 저장을 방전하여 전력을 공급한다.
  • (2) 10%
  • (3) SOC<10% 경우는 과방전 상태인 경우이며 배터리 에너지저장에 의한 CVCF제어를 포기하여 독립형 마이크로그리드의 전체 시스템을 차단한다.
3. 구성요소 모델링
- 3.1 태양광발전
그림 4(a) 는 태양전지의 등가회로를 나타낸 것이다. 일조량에 따른 전기적인 출력을 전류원으로 표시하고, 접촉저항과 표면층의 sheet 저항을 나타내기 위해 직렬저항 Rs와 병렬저항 Rsh를 고려한다. 또한 출력이 외부로 방출하지 않을때 전류원을 바이패스 할 목적으로 병렬로 다이오드를 연결한다 [11] .
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태양전지의 성능특성 Fig. 4 Performance Characteristics of Photovoltaic Cell
위의 등가회로에서 출력전류 I 는 아래와 같이 정의된다.
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다이오드의 전류-전압 관계식과 식(2)를 대입하면 출력전류는 다음 수식으로 표현된다.
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여기서, ISC : 단락전류 [A] ID : 다이오드 전류 [A] Ish : 누설전류 [A] VD : 접합전압 [V] q : 전하량 [C] Rs : 직렬저항 [Ω] T : 온도 [K] Rsh : 병렬저항 [Ω] kB : 볼쯔만 상수 [JK-1] Io : 다이오드 포화전류 [A] A : Ideality Factor [m2]
식(3)에서 단락전류 Isc에 대한 세부 관계식을 정리하면 아래와 같다.
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여기서, Tref = 기준온도 (=298[K]) Isco = 기준온도에서의 단락전류 [A ] S = 일사량 [W/m2 ] J = 단락전류 온도계수 [A/K ] Eg = band 에너지 갭 [eV ] A = 포화전류 온도계수 [A/K ]
이 방정식을 가지고 일조량과 온도의 변화에 따른 전압-전류의 변화를 나타내면 그림 4(b) 와 같다. 이 그림에서 주어진 일조량과 온도에서 최대출력을 생성하는 전압과 전류가 존재함을 나타내고 있다. 이점을 최대출력점 (maximum power point)이라고 하는데, 이점을 찾는 방법 중incremental conductance 방식의 원리를 설명하면 아래와 같다.
최대출력 점에서 dP/dV는 0이 되므로 다음관계식이 성립한다.
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이 수식에서 최대출력 점에서는 미분으로 구한 컨덕턴스 값이 그 점에서 구한 컨덕턴스 값에 마이너스 부호를 붙인 값과 동일함을 유도할 수 있다.
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그런데 만일 전압변동분 dV가 0이면 위 관계식으로 최대점을 찾는 것이 불가능하다. 이경우를 피하기 위해 식 (6)에서 다음 수식을 얻는다.
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따라서 dV가 0인 경우에는 전류변동분이 전력변동분을 결정함을 알 수 있다.
태양광발전에 사용되는 PV array에는 다수의 PV module이 존재하여 정격 전압과 전류의 용량을 고려하여 직렬과 병렬 개수를 정하고 이를 결합하여 출력을 생성한다. 생성된 직류전력은 인버터를 통해 교류계통과 연계된다. 그림 5 는 교류계통과 연계된 태양광발전의 3상 인버터 회로도와 그 제어기의 구성을 나타낸 것이다. 계통연계 인버터는 모듈레이션 인덱스와 위상각을 제어하여 PV array의 최대출력 점을 추적하면서 전력을 공급한다.
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태양광발전 시스템의 구성 Fig. 5 Configuration of PV Power System
- 3.2 풍력발전
그림 6(a) 는 풍력발전에서 바람이 갖고 있는 운동에너지 중 일부가 기계적 회전에너지로 변환되는 공력을 나타낸 것이다. 회전반경이 Rblade인 블레이드에 풍속 Vwind인 바람이 불어올 때 블레이드의 회전 단면을 통과하는 바람이 가 지는 운동에너지에 의한 출력 Pwind는 식(9)와 같다 [12] .
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풍력터빈의 성능특성 Fig. 6 Performance Characteristics of Wind Turbine
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바람이 가지고 있는 운동에너지는 풍력터빈에 의해 회전하는 운동에너지로 변환된다. 이때 풍속에 의해 터빈에서 발생되는 기계적인 출력은 아래 수식으로 표현된다.
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여기서, A : 블레이드의 회전 면적 Cp : 출력계수 p : 공기의 밀도 Vwind : 풍속
한편 발전기의 축을 회전하는 풍력터빈의 토크는 아래와 같이 표현된다.
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여기서, ωblade : 터빈의 각속도
출력계수 Cp는 그림 6(b) 와 같이 주속비와 피치각의 함수로 표현되고 주속비는 아래와 같이 정의된다
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여기서, Rblade : 터빈의 반경
이 그래프에서 피치각이 정해지면 Cp가 최대가 되는 점에서의 최대 주속비 λ max 를 구할 수 있고 이 값에 해당하는 터빈 축의 기준속도
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를 다음 방정식으로 구할 수 있다.
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따라서 주어진 풍속에서 최대출력을 얻기 위해서는 터빈의 각속도를
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에 추종하도록 제어를 수행한다.
그림 7 은 PMSG 풍력발전시스템의 시스템구성을 나타낸 것이다. 풍속에 따라 변하는 풍력터빈의 회전력이 발전기를 회전하고 여기서 생산된 가변주파수의 교류전력은 BTB(Back To Back) 컨버터에 의해 교류계통에 공급된다. BTB 컨버터의 발전기 측 인버터는 주어진 풍속에서 터빈의 출력이 최대가 되는 점을 산출하고, 이점에서 터빈의 회전속도 기준치를 도출하여, 실제 터빈의 회전속도가 이 기준치를 추종하도록 제어한다. 그리고 계통 측 인버터는 직류링크전압을 일정하게 제어하고 연계된 교류계통의 무효전력을 제어한다.
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PMSG 풍력발전시스템의 구성 Fig. 7 Configuration of PMSG Wind Power System
- 3.3 배터리에너지저장
배터리의 특성을 분석하는 모델에는 다양한 종류가 있으나, 본 논문에서는 RTDS의 라이브러리에서 제공되는 리튬-이온 배터리 모델을 사용하였다 [13] .
그림 8(a) 는 리튬-이온 배터리의 전압-SOC 특성을 나타낸 그래프이다. 이 그래프에서 배터리 전압은 SOC가 증가함과 동시에 비선형적으로 증가한다. 그림 8(b) 는 그래프로 나타낸 배터리의 출력특성을 시뮬레이션에 적용하기 용이하도록 등가회로로 표현한 것이다.
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리튬-이온 배터리의 모델링 Fig. 8 Modeling of Lithium-Ion Battery
이 그림에서 배터리의 개방전압은 주어진 SOC에 대해 curve-fitting에 의해 아래 수식으로 표현된다.
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한편, 정상직렬저항, 과도직렬저항, 과도커패시턴스, 과도직렬저항, 과도커패시턴스의 값을 SOC 변동에 따른 비선형 함수로 curve-fitting한 수식은 각각 아래와 같다.
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그림 9 는 배터리에너지저장의 시스템구성을 나타낸 것이다. 배터리의 단자전압은 계통연계 인버터에 의해 교류계통에 연결된다. 방전 시에는 계통연계 인버터는 단자전압이 감소함에 따라 모듈레이션 인덱스를 높여 교류계통에는 원하는 전압을 공급하고 충전 시에는 계통연계 인버터는 단자전압이 증가함에 따라 모듈레이션 인덱스를 낮추어 배터리에 원하는 전압을 공급한다. 한편 계통연계 인버터는 모듈레이션 인덱스와 점호각을 제어하여 계통으로 전달되는 유무효전력을 조절한다.
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배터리에너지저장의 시스템 구성 Fig. 9 Configuration of Battery Energy Storage System
- 3.4 디젤엔진발전
그림 10 은 계통과 연계된 디젤-엔진 발전기의 시스템구성을 나타낸 것이다. 이 발전기는 대형 발전기와 마찬가지로 유효전력을 제어하는 조속기와 단자전압을 제어하는 여자기를 가지고 있다. 발전기가 일정 주파수를 유지하도록 조속기는 60Hz에 해당하는 회전속도를 기준 값으로 하여 실제 발전기의 속도가 이 기준 값을 추종하도록 제어를 수행한다. 또한 발전기의 단자전압이 일정하게 유지되도록 측정한 단자전압이 기준 값을 추종하도록 제어를 수행한다.
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디젤엔진발전의 시스템 구성 Fig. 10 Configuration of Diesel-Engine Generator
4. 분산전원 동작분석
그림 11 은 앞장에 기술한 태양광발전을 RTDS 상에서 모델링하여 일사량을 1000[W/㎡]에서 800[W/㎡]로 변동할 때 계통전압, 계통전류, q-축전류, d-축전류, 태양광 출력전압, 그리고 유효전력의 변동을 시뮬레이션 한 결과이다. 편의상 단위역률을 유지하도록 무효전력은 0kVar로 제어되는 것으로 가정하였다. 태양광발전의 출력전압은 큰 변화가 없이 일정한 값을 유지하고 있으며, 방향설정은 반대로 되어 있지만 일조량이 감소함에 따라 유효전류와 유효전력은 감소함을 알 수 있다.
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일사량 변화에 따른 태양광발전의 동작분석(계통전압, 계통전류, Iqe, Ide, DC전압, 유효전력) Fig. 11 Operation Analysis of PV Generation w.r.t. Insolation Change(Grid Voltage, Grid Current, Iqe, Ide, DC-link Voltage, Active Power)
그림 12 는 앞장에서 기술한 풍력발전을 RTDS 상에서 모델링하여 풍속이 12m/s에서 8m/s로 변동할 때 각속도, 토크, 유효전력, 무효전력 결과이다. 풍속이 12m/s에서 8m/s로 변동할 때 풍력발전의 출력은 2MW에서 1.7MW로 변하는 것을 확인 할 수 있다. 각속도와 토크는 풍속이 감소함에 따라 줄어들고 있으며 블레이드의 관성이 있어서 풍속이 갑자기 변동하더라도 출력은 바로 변하지 않고 서서히 변함을 알 수 있다.
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풍속변화에 따른 풍력발전의 동작분석(각속도, 토크, 유효전력, 무효전력) Fig. 12 Operation Analysis of Wind Generation w.r.t. Wind Speed Change(Angular velocity, Torque, Active Power, Reactive Power)
그림 13 은 앞장에서 기술한 배터리에너지저장을 RTDS상에서 모델링하여 100kW에서 300kW로 방전량을 증가시킬 때 계통전압, 계통전류, d-축전류, q-축전류, d-축전압, q-축전압, SOC에 관한 시뮬레이션 한 결과이다. 계통전압은 일정하게 유지되고 계통으로 유입되는 전류는 방전전력이 증가하면서 같이 증가한다. 또한 방전되는 전력량이 증가함에 따라 SOC의 감소가 빨라짐을 알 수 있다.
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유효전력 지령변화에 따른 배터리에너지저장 동작분석(계통전압, 계통전류, Ide, Iqe, Vds, Vqs, SOC) Fig. 13 Operation Analysis of Battery Energy Storage w.r.t. Active Power Command Change(Grid Voltage, Grid Current, Ide, Iqe, Vds, Vqs, SOC)
그림 14 는 앞장에서 기술한 디젤엔진발전을 RTDS 상에서 모델링하여 CVCF 제어특성을 시뮬레이션 한 결과이다. 시뮬레이션에 사용한 동기발전기의 정격용량은 500kW, 정격전압 6.6kV, 정격주파수 60Hz이고 임의 배전계통과 연계된 것으로 가정하여 시뮬레이션을 실시하였다.
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CVCF 제어에 따른 디젤엔진발전의 동작분석(부하량, 발전량, 계통전압, 계통주파수) Fig. 14 Operation Analysis of Diesel-Engine Generation w.r.t. CVCF Control(Load Power, DE Power, Grid Voltage, Grid Frequency)
부하가 150kW에서 300kW로 증가할 경우 디젤엔진발전기는 발전기의 출력전압과 주파수를 일정하게 유지 하도록 AVR과 Governor를 제어한다. 따라서 부하가 순간적으로 증가할 때 전압과 주파수는 순간적으로 강하하다가 제어에 의해 일정 값을 유지한다.
5. 마이크로그리드 동작분석
전력계통과 연계된 태양광발전, 풍력발전, 디젤엔진발전과 배터리에너지저장의 동작을 개별적으로 분석한 내용을 기반으로 독립형 마이크로그리드를 구성하여 전체 시스템의 동작을 분석하였다. 그림 15 는 시뮬레이션에서 고려한 독립형 마이크로그리드의 구성을 나타낸 것이고 표 1 은 구성요소의 용량을 청정모드와 저탄소모드 2가지 운전방안에 대해 나타낸 것이다.
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독립형 마이크로그리드의 구성 Fig. 15 Configuration of Stand-alone Microgrid
구성요소의 용량 및 운전방안Table 1 Circuit Parameters for Two Operation Modes
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구성요소의 용량 및 운전방안 Table 1 Circuit Parameters for Two Operation Modes
본 논문에서는 RTDS의 RSCAD를 이용한 시뮬레이션의 결과가 실제 상황을 잘 분석하고 있는지를 검증하기 위해 청정모드와 저탄소모드에 대해 동일한 시뮬레이션 조건과 시나리오를 가지고 PSCAD로 시뮬레이션을 실시하여 그 결과를 상호비교 분석하였다.
- 5.1 청정모드 동작
청정모드의 경우 배터리에너지저장이 CVCF를 통해 마이크로그리드에서 전력평형을 유지한다. 따라서 풍력과 태양광이 MPPT 제어에 의해 생산하는 전력이 우선적으로 부하에 공급되고 만일 전력이 남으면 배터리에너지저장에 충전되고 모자라면 배터리에너지저장이 공급한다. 야간의 경우 태양광의 출력이 없으므로 이에 대비해 배터리 용량을 크게 설정하였다.
그림 16 은 SOC에 따른 독립형 마이크로그리드의 청정모드 동작을 RSCAD와 PSCAD로 분석한 내용이다. 시뮬레이션의 부하가 300kW, 150kW, 50kW, 300kW로 계단적으로 변할 때 분산전원의 출력과 배터리에너지저장의 출력, 그리고 배터리 SOC의 변동을 나타낸 것이다. t 1 구간은 에너지저장장치가 정전압·정주파수 제어를 한 후에, 태양광발전 및 풍력발전기가 가동하여 각각 최대출력제어를 통해 일사량, 풍속에 대한 전력을 생산하는 구간이며 SOC는 100%에서 96.5%로 감소한다. t 2 에서는 부하가 150kW로 감소하여 속응성이 빠른 태양광을 차단하고 풍력이 80kW를 공급하고 나머지 70kW는 배터리가 공급한다. 따라서 배터리의 SOC는 더욱 감소하여 93.5%에 도달한다.
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청정모드 동작분석 결과 Fig. 16 Operation Analysis Result of Clean Mode
t3 에서는 부하가 50kW로 동작하는 구간으로 풍력에서 생산되는 80kW 전력 중 30kW를 충전할 수 있으나 과충전을 방지할 목적으로 풍력발전을 차단한다. 따라서 이 구간에서 완만한 배터리 방전이 나타난다. t 4 구간에서는 태양광, 풍력발전 제어기 모두 OFF 되어 부하량 300kW 전력을 에너지저장장치가 모두 분담하여 전력을 공급한다. t 5 구간에서 SOC가 70%가 되면서 과방전을 방지하기 위해 분산전원(태양광, 풍력발전)의 제어기를 ON 하여 최대출력을 공급하도록 운영한다. t 6 구간에서 에너지저장장치의 SOC가 10% 이상인 구간으로써 풍력, 태양광 발전기가 모두 최대출력제어를 통해 전력을 공급하고 있으며, 분산전원의 출력이 200kW 공급하지만 부하량이 300kW 소모되므로, 나머지 부족한 전력을 에너지저장장치에서 분담하여 계속 방전이 진행되어 에너지저장장치의 SOC가 계속 낮아지는 것을 볼 수 있다. t 7 구간에서는 에너지저장장치의 SOC가 10% 이하가 되는 상황으로써 더 이상 가상계통을 유지할 수 없다고 판단, 에너지저장장치의 CVCF제어를 포기하고 계통을 탈락시키는 동작을 수행한다. 또한 분산전원에서 최대출력제어를 통해 부하측에 전력이 전달되는 것을 방지하기 위해 풍력, 태양광발전 최대출력제어 또한 OFF 시켜서 부하에 부담이 가지 않도록 동작한다
결론적으로 RSCAD와 PSCAD의 시뮬레이션 결과를 종합해 보면 과도특성은 그 크기에 있어 약간의 차이를 보이나 원천적으로 시나리오에 따른 기본동작은 그 크기와 변화가 동일한 특성을 갖고 있음을 알 수 있다.
- 5.2 저탄소모드 동작
저탄소 모드의 경우 디젤엔진발전이 CVCF를 통해 마이크로그리드에서 전력평형을 유지하고 배터리에너지저장은 SOC 관리를 위해 P-Q제어를 수행한다. 풍력과 태양광은 MPPT 제어에 의해 최대전력을 생산하고 풍력이나 태양광의 출력이 없어도 디젤엔진발전이 있어 배터리 용량을 적게 설정하였고 디젤엔진발전은 150kW를 최소공급전력으로 출력하는 것으로 시뮬레이션 하였다.
그림 17 은 SOC에 따른 독립형 마이크로그리드의 저탄소 모드 동작을 RSCAD와 PSCAD로 분석한 내용이다. 부하가 400kW, 250kW, 200kW로 계단적으로 변할 때 분산전원의 출력과 배터리에너지저장의 출력, 그리고 배터리 SOC의 변동을 나타낸 것이다.
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저탄소모드 동작분석 결과 Fig. 17 Operation Analysis Result of Low-Carbon Mode
t 1 구간은 배터리에너지저장이 CVCF 제어를 수행한 후에 부하량이 400kW에서 250kW 로 감소하며 운영 알고리즘에 의해 속응성이 빠른 태양광발전 제어기가 OFF된다. t 2 구간에서는 부하량이 200kW로 감소함에 따라 디젤엔진발전이 최소전력 150kW를 공급하고 풍력발전이 80kW를 공급하므로 부하전력을 제외한 잉여전력 30kW에 의해 배터리가 과충전 되는 것을 방지하고자 풍력발전 제어기 또한 OFF된다. t 3 구간에서는 부하전력을 디젤엔진발전기와 에너지저장장치가 감당하게 되고 에너지저장장치가 빠르게 방전되는 단계이다. t 4 구간에서 에너지저장장치의 SOC가 70%이하로 방전되면 운영알고리즘에 의해 태양광 발전 및 풍력발전 제어기를 ON 하여 에너지저장장치의 SOC 가 완만한 기울기로 방전하는 것을 확인할 수 있다. t 5 구간에서 에너지저장장치의 SOC가 10%가 되면 에너지저장장치가 과방전 상태라고 판단, 200kW의 전력 지령값으로 디젤엔진발전기로부터 전력을 받아 60%의 SOC로 충전하게 된다. t 6 구간에서 에너지저장장치의 SOC가 60%로 충전이 되면 에너지저장장치는 디젤엔진발전기 및 분산전원의 출력전력과 부하의 소모전력의 차이만큼을 다시 방전하게 된다. t 7 , t 8 구간에서는 소모전력 50kW만큼을 에너지저장장치가 공급하여서 SOC가 다시 낮아져서 t 5 , t 6 구간을 반복하는 결과를 볼 수 있다.
결론적으로 RSCAD와 PSCAD의 시뮬레이션 결과를 종합해 보면 과도특성은 그 크기에 있어 약간의 차이를 보이나 원천적으로 시나리오에 따른 기본동작은 그 크기와 변화가 동일한 특성을 갖고 있음을 알 수 있다.
6. 결 론
본 논문에서는 고립지역에서 전력공급의 신뢰도와 품질을 향상하는 독립형 마이크로그리드의 RTDS 시뮬레이션 모델을 개발하고 그 성능을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다.
개발한 시뮬레이션 모델의 정확성을 검증할 목적으로 PSCAD/EMTDC를 이용한 시뮬레이션 모델을 별도로 개발하여 두 시뮬레이션 결과를 상호비교 하였다. 또한 실제 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 마련하여 시뮬레이션을 실시하여 실용성을 높이도록 하였다.
개발한 시뮬레이션 모델은 새로운 독립형 마이크로그리드를 설계하거나 기존 독립형 마이크로그리드의 성능을 분석하는데 효과적으로 활용 가능하다. 또한 시스템의 보호협조를 설계하기 위해 과도현상을 분석하는데 활용 가능하다.
Acknowledgements
본 연구는 한국전력공사의 재원으로 기초전력연구원의 2012년 선정 기초연구개발과제(No. R13DA01)의 지원 및 2013년도 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제(No. 20134030200310)입니다.
BIO
이 윤 석(Yoon-Seok Lee)
1987년 6월 27일생. 2012년 명지대 전기공학과 졸업. 2012∼현재 동 대학원 전기공학과 석·박사 통합과정.
한 병 문 (Byung-Moon Han)
1976년 서울대 공대 전기공학과 졸업. 1988년 미국 Arizona State University 전기공학과 졸업(석사). 1992년 동 대학원 전기공학과 졸업(공박). 미국 Westinghouse 중앙연구소 선임연구원. 인천대 전기공학과 조교수. 현재 명지대 전기공학과 교수.
원 동 준(Dong-Jun Won)
1975년 1월 1일생. 1998년 서울대 공대 전기공학 졸업, 2000년 동 대학원 전기공학 석사 졸업, 2004년 동 대학원 전기공학 박사 졸업, 2006년∼현재 인하대 전기공학부 부교수
이 학 주(Hak Ju Lee)
1989년 충남대학교 전기공학과 졸업.
1991년 동 대학원 전기공학 석사 졸업.
2003년 동 대학원 전기공학 박사 졸업.
1995년 한전 전력연구원 선임연구원
2014년∼현재 한전 전력연구원 책임연구원
References
2002 “Distributed Renewable Energy Generation Impacts on Microgrid Operation and Reliability”, EPRI Interim Report
Lasseter R. , Paigi P. 2004 “Microgrid : a conceptual solution” Proceeding of IEEE 35th Annual Power Electronics Specialists Conference 6 4285 - 4290
Lee J. H. , Kim H. J. , Han B. M. 2013 “Operation Analysis of a Communication-Based DC Micro-Grid Using a Hardware Simulator’ Trans. of JPE 13 (2) 313 - 321    DOI : 10.6113/JPE.2013.13.2.313
Pogaku N. , Prodanovic M. , Green T.C. 2007 “Modeling, Analysis and Testing of Autonomous Operation of an Inverter-Based Microgrid” Power Electronics, IEEE Transactions on 22 613 - 625
Pecas Lopes J.A. , Moreira C.L. , Madureira A. G. 2004 “Defining control strategies for microgrids island operation” IEEE Transactions on Power Systems 21 916 - 924
Kim E. S. , Kim S. K. , Jeon J. H. , Ahn J. B. 2007 “A Study on Performance Test of a Photovoltaic System Inverter using Real Time Digital Simulator (RTDS)” Trans. of KIEE 56 (2) 325 - 333
Jin-Hong Jeon , Jong-Yul Kim , Hak-Man Kim , Seul-Ki Kim 2010 “Development of Hardware In-the-Loop Simulation System for Testing Operation and Control Functions of Microgrid” IEEE Transactions on Power Electronics 25 2919 - 2929
Hwang C. S. , Kim G. H. , Kim N. W. , Lee H. G. , Seo H. R. , Park J. D. , Yi D. Y. , Lee S. J. , Park M. W. , Yu I. K. 2011 “RTDS based Transient Analysis of PMSG Type wind Power Generation System” Trans. of KIEE 60 (3) 572 - 576    DOI : 10.5370/KIEE.2011.60.3.572
Heo Se-Rim , Kim Gyeong-Hun , Lee Hyo-Guen , Hwang Chul-Sang , Park Min-Won , Yu In-Keun , Park Jung-Do , Yi Dong-Young , Lee Sang-Jin 2011 “Simulation Analysis of a Renewable Energy Based Microgrid using RTDS” Trans. of KIEE 60 (12) 2190 - 2195    DOI : 10.5370/KIEE.2011.60.12.2190
Kim J.Y. , Jeon J.H. , Kim S.K. , Kwon S.M. 2011 “Test result of microgrid management function in KERI pilot plant” IEEE Intl. Conf. Power Electronics and ECCE Asia 825 - 832
Kim I. S. 2009 “Nonlinear Controller Design for Noise Reduction and State Estimation in the Photovoltaic Power Generation System” Trans. of JPE 14 (4) 261 - 267
Oh S. J. , Cha M. Y. , Kim J. W. , Jeong J. K. , Han B. M. , Chang B. H. 2011 “Development of Hardware Simulator for DFIG Wind Power System Composed of Anemometer and Motor-Generator Set” Trans. of JPE 16 (1) 11 - 19    DOI : 10.6113/TKPE.2011.16.1.11
Min C. , Rincon-Mora G.A. 2006 “Accurate electrical battery model capable of predicting runtime and I-V performance” IEEE Transactions on Energy Conversion 21 504 - 511