관성 없는 계통을 위한 동적 가상 관성 및 제동 제어 - 실시간 디지털 시뮬레이터 기반 사례 연구 포함

핵심 개념

본 논문에서는 계통 형성 인버터(GFM)로 운영되는 저관성 및 무관성 계통에 적용되는 가상 동기 발전기(VSG) 제어 방식을 제안하고, 동적 관성 및 제동 상수를 도입하여 계통 안정성을 향상시키는 방법을 제시합니다.

초록

본 연구 논문에서는 계통 형성 인버터(GFM)로 운영되는 저관성 및 무관성 계통의 동적 성능 향상을 위해 가상 동기 발전기(VSG) 제어 방식을 심층적으로 다룹니다. 저자들은 다양한 유형의 고장, 계통 분할, 대규모 전력 불균형 상황에서 계통 안정성을 유지하기 위해 동적 관성 및 제동 상수를 VSG에 도입하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다.

주요 연구 내용

1. 동적 매개변수 기반 VSG 제어:
   • 기존 VSG 제어 방식의 한계점을 지적하며, 동적 관성 및 제동 상수를 활용하여 계통 상황 변화에 효과적으로 대응하는 새로운 제어 시스템을 제안합니다.
   • 주파수 및 위상각 변이 함수를 VSG에 통합하여 동적 가상 발전기 매개변수를 효과적으로 활용하는 방법을 제시합니다.
2. 실시간 디지털 시뮬레이터(RTDS) 기반 검증:
   • 제안된 제어 방식의 실효성 검증을 위해 RTDS NovaCor 1.0 환경에서 IEEE 9-bus 시스템 모델을 구축하여 다양한 시나리오에 대한 사례 연구를 수행합니다.
   • 1~3 마이크로초 단위의 시간 단계로 GFM 인버터의 동적 특성을 시뮬레이션하여 제어 시스템의 성능을 정밀하게 평가합니다.
3. 다양한 시나리오 기반 성능 평가:
   • 고장 유형, 계통 분할, 부하 변동 등 다양한 시나리오에서 제안된 제어 시스템의 견고성을 평가합니다.
   • 기존 동기 발전기 기반 시스템과 비교하여 제안된 VSG 제어 시스템의 우수한 성능을 실험적으로 입증합니다.

주요 연구 결과

• 제안된 동적 VSG 제어 방식은 계통의 동적 관성 및 제동 용량을 효과적으로 향상시켜 다양한 운영 조건에서 계통 안정성을 향상시킵니다.
• RTDS 기반 시뮬레이션 결과, 제안된 제어 시스템은 기존 동기 발전기와 비교하여 향상된 견고성과 생존성을 보여줍니다.
• 본 연구는 무관성 계통의 안정적인 운영을 위한 핵심 기술인 GFM 인버터 기반 VSG 제어 시스템 설계에 대한 가이드라인을 제시합니다.

연구의 의의

본 연구는 증가하는 재생에너지원의 통합으로 인해 발생하는 계통 안정성 문제에 대한 해결책을 제시하는 데 중요한 의의를 지닙니다. 특히, 동적 VSG 제어 방식을 통해 무관성 계통의 안정성과 견고성을 향상시키는 실용적인 방법론을 제시하여 미래 전력 시스템의 안정적인 운영에 기여할 것으로 기대됩니다.

통계

시뮬레이션에 사용된 IEEE 9-bus 시스템은 3개의 동기 발전기(SG)를 포함하며, 각 발전기는 23.64 MWs/MVAR의 관성과 68.95 MW/rad의 제동 용량을 가집니다.
VSG 기반 인버터는 25~100 MWs/MVAR 범위의 가변 관성과 50~200 MW/rad 범위의 가변 제동 용량을 제공하도록 설계되었습니다.
라인 5-7에서 발생하는 고장은 15ms(고속 라인 보호 작동 가정) 및 300ms(주 보호 단계 고장 시 가능)의 두 가지 지속 시간으로 시뮬레이션되었습니다.
부하 연결 시나리오에서 각 부하 버스에 30MW의 추가 부하가 연결되어 주파수 하락 및 복구 성능을 분석했습니다.
계통 분할 시나리오에서는 라인 5-7 및 6-9를 분리하여 인버터 2와 3이 버스 8의 부하에 전력을 공급하고, 인버터 1이 버스 5와 6의 부하에 전력을 분배하는 상황을 모의했습니다.

인용구

"In all experiments inverters with the developed control demonstrate superior dynamics performance and increased robustness in comparison to standard SGs."

핵심 통찰 요약

Dynamic Virtual Inertia and Damping Control for Zero-Inertia Grids

by Oleg O. Kham... 게시일 arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03998.pdf

더 깊은 질문

본 연구에서 제안된 동적 VSG 제어 방식을 실제 전력 시스템에 적용하기 위한 추가적인 기술적 과제는 무엇이며, 이를 해결하기 위한 연구 방향은 무엇일까요?

본 연구에서 제안된 동적 가상 동기 발전기(VSG) 제어 방식은 저관성 및 제로 관성 그리드의 안정성과 견고성을 향상시키는 데 효과적인 것으로 나타났습니다. 그러나 실제 전력 시스템에 적용하기 위해서는 다음과 같은 추가적인 기술적 과제와 연구 방향을 고려해야 합니다.
1. 실제 계통 환경 고려:

다양한 유형의 분산 전원: 실제 전력 시스템은 태양광, 풍력, 에너지 저장 장치 등 다양한 유형의 분산 전원이 연계되어 있습니다. 제안된 제어 방식은 다양한 분산 전원의 특성과 제어 방식을 고려하여 실제 환경에서의 적용성을 검증해야 합니다.

연구 방향: 다양한 분산 전원 모델을 포함한 시뮬레이션 환경 구축 및 제어 성능 검증, 실제 분산 전원 기반 마이크로그리드 실증 실험 등을 통해 실제 환경 적응성을 높일 수 있습니다.

계통 외란 및 불확실성: 실제 계통은 부하 변동, 고장 발생, 통신 지연 등 다양한 외란과 불확실성에 노출되어 있습니다. 제안된 제어 방식은 이러한 외란과 불확실성에 강 robust 하도록 설계되어야 하며, 실제 계통 데이터를 기반으로 성능 검증이 이루어져야 합니다.

연구 방향: 외란 관측기, 강인 제어 기법 등을 활용하여 외란 및 불확실성에 강건한 제어 알고리즘 개발, 실시간 시뮬레이션 또는 하드웨어-인-더-루프 (Hardware-in-the-Loop, HIL) 시뮬레이션을 활용한 실시간 제어 성능 검증 연구가 필요합니다.

계통 운영과의 연동: VSG는 기존 계통 운영 시스템과 안정적으로 연동되어야 합니다.

연구 방향: 기존 Automatic Generation Control (AGC), Power System Stabilizer (PSS) 등과의 연동성 확보를 위한 제어 알고리즘 개발, 실시간 시뮬레이션 환경에서 기존 계통 운영 시스템과의 연동 시험 및 안정성 평가 연구가 필요합니다.
2. 경제성 확보:

제어 시스템 구현 비용: 제안된 제어 방식은 고속 통신, 실시간 데이터 처리, 고성능 프로세서 등을 필요로 할 수 있습니다. 실제 적용을 위해서는 제어 시스템 구현 비용을 최소화하고 경제성을 확보하는 것이 중요합니다.

연구 방향: 저비용 하드웨어 기반 제어 시스템 구현 연구, 경제성 평가 및 최적화 연구를 통해 실제 적용 가능성을 높일 수 있습니다.
3. 사이버 보안:

통신 네트워크 보안: VSG는 통신 네트워크를 통해 데이터를 주고받기 때문에 사이버 공격에 취약할 수 있습니다.

연구 방향: 통신 네트워크 보안 취약점 분석 및 대응 방안 연구, 블록체인 등의 최신 보안 기술 적용 연구를 통해 사이버 공격으로부터 안전하게 VSG를 운영할 수 있습니다.
결론적으로, 동적 VSG 제어 방식을 실제 전력 시스템에 적용하기 위해서는 실제 계통 환경을 고려한 추가적인 연구 개발과 경제성 및 사이버 보안과 같은 현실적인 문제들을 해결하기 위한 노력이 필요합니다.

대규모 전력 시스템에서 VSG의 수가 증가함에 따라 발생할 수 있는 계통 안정성 문제는 무엇이며, 이를 해결하기 위한 제어 전략은 무엇일까요?

대규모 전력 시스템에서 VSG의 수가 증가하면 다음과 같은 계통 안정성 문제가 발생할 수 있습니다.
1. 저주파 진동:

문제점: VSG는 동기 발전기와 달리 실제 관성을 가지고 있지 않기 때문에, 다수의 VSG가 계통에 연계될 경우 계통의 전체적인 관성이 감소하여 저주파 진동이 발생할 가능성이 높아집니다. 저주파 진동은 계통의 안정성을 저해하고, 심각한 경우 계통 붕괴로 이어질 수 있습니다.
제어 전략:

VSG의 가상 관성 및 댐핑 제어 파라미터 최적화: VSG의 가상 관성 및 댐핑 제어 파라미터를 적절히 조정하여 저주파 진동을 효과적으로 감쇠할 수 있습니다.

연구 방향: 계통 조건 변화에 따라 VSG의 가상 관성 및 댐핑 제어 파라미터를 실시간으로 조정하는 적응 제어 기법 개발, 전력 시스템 해석 소프트웨어를 활용한 최적의 제어 파라미터 도출 및 검증 연구가 필요합니다.

광역 계통 감시 시스템 기반 제어: 광역 계통 감시 시스템 (Wide Area Monitoring System, WAMS)을 통해 저주파 진동을 실시간으로 감측하고, 이를 기반으로 VSG의 출력을 제어하여 진동을 효과적으로 억제할 수 있습니다.

연구 방향: WAMS 데이터를 활용한 저주파 진동 예측 및 조기 감지 알고리즘 개발, VSG와 WAMS 간의 실시간 데이터 통신 및 제어 시스템 구축 연구가 필요합니다.
2. 전압 불안정:

문제점: VSG는 전압 제어 능력을 가지고 있지만, 다수의 VSG가 계통에 연계될 경우 전압 제어 루프 간의 상호 작용으로 인해 전압 불안정이 발생할 수 있습니다.
제어 전략:

VSG의 전압 제어 루프의 안정성 향상: VSG의 전압 제어 루프에 적절한 보상기를 추가하거나 제어 파라미터를 최적화하여 전압 제어 루프의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

연구 방향: VSG 전압 제어 루프의 안정성 분석 및 보상 기법 연구, 계통 조건 변화에 따른 전압 제어 파라미터의 적응형 제어 기법 개발이 필요합니다.

분산형 전압 제어: 중앙 집중식 전압 제어 방식 대신, 각 VSG가 주변 계통 정보를 기반으로 자율적으로 전압을 제어하는 분산형 전압 제어 방식을 적용하여 전압 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

연구 방향: 멀티 에이전트 시스템, 분산 최적화 이론 등을 활용한 분산형 전압 제어 알고리즘 개발, 통신 제약 및 시간 지연을 고려한 분산형 제어 알고리즘 설계 및 성능 검증 연구가 필요합니다.
3. 동기화 문제:

문제점: 다수의 VSG가 계통에 연계될 경우, VSG 간의 동기화 문제가 발생할 수 있습니다. 동기화 문제는 계통의 안정적인 운영을 방해하고, 전력 품질을 저하시킬 수 있습니다.
제어 전략:

고성능 동기화 기법 적용: 기존의 위상 고정 루프 (Phase-Locked Loop, PLL) 기반 동기화 기법 대신, 계통 외란에 강인하고 빠른 응답 특성을 갖는 고성능 동기화 기법 (예: 가상 동기 발전기 기반 동기화, Droop-free 제어 기반 동기화)을 적용하여 동기화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

연구 방향: 다양한 동기화 기법의 성능 비교 분석 연구, 계통 조건 및 외란에 강인한 최적 동기화 기법 개발 및 적용 연구가 필요합니다.

계층적 동기화 구조 설계: VSG를 그룹화하고, 그룹 내부에서는 빠른 동기화를 수행하고, 그룹 간에는 상대적으로 느린 동기화를 수행하는 계층적 동기화 구조를 설계하여 동기화 문제를 완화할 수 있습니다.

연구 방향: 계통 토폴로지 및 VSG 용량을 고려한 최적의 계층적 동기화 구조 설계, 각 계층별 동기화 알고리즘 개발 및 안정성 분석 연구가 필요합니다.
결론적으로, 대규모 전력 시스템에서 VSG의 수가 증가함에 따라 발생할 수 있는 계통 안정성 문제를 해결하기 위해서는 VSG의 제어 전략을 개선하고, 계통 운영 시스템과의 연동성을 강화하는 등 다각적인 노력이 필요합니다.

인공지능 및 머신러닝 기술을 활용하여 VSG 제어 시스템의 성능을 더욱 향상시키는 방법은 무엇일까요?

인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술은 VSG 제어 시스템의 성능을 향상시키는 데 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.
1. 데이터 기반 VSG 모델링 및 파라미터 최적화:

문제점: VSG의 동적 특성은 계통 조건, VSG 제어 파라미터, 인버터 특성 등 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다. 기존의 물리 모델 기반 방식으로는 VSG의 정확한 동적 특성을 모델링하고 제어 파라미터를 최적화하는 데 한계가 있습니다.
AI/ML 적용:

데이터 기반 VSG 모델링: 실제 VSG 운전 데이터 (전압, 전류, 주파수, 위상 등)를 활용하여 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 등의 ML 알고리즘을 통해 VSG의 동적 특성을 정확하게 모델링할 수 있습니다.
강화 학습 기반 파라미터 최적화: 계통 시뮬레이션 환경에서 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 에이전트를 통해 VSG 제어 파라미터를 학습시키고, 다양한 계통 조건에서 최적의 제어 성능을 달성하는 파라미터를 찾을 수 있습니다.
2. 계통 상황 인지 및 예측 기반 적응형 VSG 제어:

문제점: 계통 외란, 부하 변동, 분산 전원 출력 변동 등 계통 상황 변화에 따라 VSG 제어 성능이 저하될 수 있습니다.
AI/ML 적용:

계통 상황 인지: 계통 데이터를 실시간으로 분석하여 계통 외란, 부하 변동, 전압 불안정 등의 상황을 정확하게 인지하고, 이를 기반으로 VSG 제어 전략을 수정할 수 있습니다.

활용 가능한 AI/ML 기술: 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크 등 시계열 데이터 분석에 유용한 딥러닝 모델을 활용하여 계통 상황 변화를 실시간으로 예측할 수 있습니다.

예측 기반 제어: 과거 데이터와 현재 계통 상황을 기반으로 미래의 계통 상황을 예측하고, 예측된 상황에 선제적으로 대응하는 VSG 제어 전략을 수립하여 계통 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

활용 가능한 AI/ML 기술: 딥러닝 기반 시계열 예측 모델, 강화 학습 등을 활용하여 미래 계통 상황을 예측하고, 예측 불확실성을 고려한 강인한 제어 전략을 수립할 수 있습니다.
3. 분산형 VSG 제어 및 협조 제어:

문제점: 대규모 전력 시스템에서 VSG의 수가 증가하면 중앙 집중식 제어 방식은 통신 부하 증가, 단일 장애점 발생 가능성 증가 등의 문제를 야기할 수 있습니다.
AI/ML 적용:

멀티 에이전트 강화 학습 기반 분산 제어: 각 VSG를 에이전트로 모델링하고, 에이전트 간의 정보 교환 및 협력 학습을 통해 계통 전체의 안정성을 극대화하는 분산형 VSG 제어 시스템을 구축할 수 있습니다.

장점: 중앙 집중식 제어 방식의 단점을 극복하고, 계통의 확장성 및 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

연합 학습 기반 협조 제어: 여러 VSG가 개별 데이터를 공유하지 않고도 공통의 학습 모델을 구축하는 연합 학습 (Federated Learning) 기법을 활용하여 VSG 간의 협조 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다.

장점: 데이터 프라이버시 및 보안 문제를 해결하면서도 VSG 간의 협력을 통한 계통 안정성 향상 효과를 얻을 수 있습니다.
결론적으로 AI 및 ML 기술은 데이터 분석, 모델링, 예측, 제어 등 다양한 분야에서 VSG 제어 시스템의 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있으며, 이는 미래 전력 시스템의 안정성과 효율성을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다.