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문제 정의
- 본 논문에서는 최근 부하 변화에 적합한 부하 상관 식을 산출하기 위한 실증적 연구결과를 제시하였다. 이를 위해 수용가 특성 지역을 12개로 세분화한 후 표본 변압기를 선정하여 부하관리기를 설치하였다.
- 본 논문은 최근 전력사용 패턴이 다양화되어 가고 전력량이 증가하는 상황에 적합한 주상변압기 부하 상관식 조정에 관한 실증적 연구를 다루었다 주상 변압기의 정확한 부하 상관식을 도출하기 위해 수용가 특성을 12개 지역으로 세분화하였다. 주택가, 번화가, 농어촌의 주상변압기 사용전력량 및 부하전류 등 정보를 취득하기 위하여 표본으로 선정된 주상변압기에 부하관리기를 설치하여 온-라인으로 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 취득하였다.
제안 방법
- 취득한 데이터를 데이터 베이스화하여 부하 상 관식산출 시 상관식의 정확성과 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 또한 기존에 사용하던 1차 상관함수 뿐만 아니라 통계적인 방법으로 다양한 상관함수를 적용하였으며, 각각의 상관함수 식에 허용오차 범위를 고려하여 최종적인 부하 상관식을 제시하였다. 제시한 상관 식을 97, 98년도 전력요금 내역상의 사용전력량 데이터를 이용한 사례 연구를 통해 기존 상관식과 비교함으로써, 오차율이 감소되며 주상변압기의 교체 및 과부하 소손 사고를 방지할 수 있는 주상 변압기 부하 관리에 이용할 수 있음을 보였다.
- 이를 위해 수용가 특성 지역을 12개로 세분화한 후 표본 변압기를 선정하여 부하관리기를 설치하였다. 또한 설치된 부하관리기를 통하여 주상 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 분석하였고, 사용전력량 구분은 계절에 따른 사용전력량과 변압기 개소 비율에 따라 구분하였다. 부하 상관식은 사용 전력량과 부하 전류사이의 상관관계를 기존에 사용하는 1차 상관함수 뿐만 아니라 지수함수, 2차 함수 등 다양한 함수를 적용하여 시뮬레이션한 결과 2차 함수가 가장 적합도가 크다는 것을 알게 되었으며 2 차 상관함수에 변압기 소손 및 사고 예방을 위하여 표준편차 +2。를 보정 하였고 사용전력량이 적은 부분과 큰 부분에 오차를 줄이기 위한 방안으로 1차 함수를 병용하여 최종적으로 상관함수를 산정 하였다.
- 선정기준은 96년 기준으로 하계 전산 이용률 &)[%] 이상인 변압기로 하였다. 또한 지역별로 동일 용량의 주상변압기만 선정되지 않도록 용량별로 분배하였다. 선정된 264대의 주상변압기 전체에 온-라인 데이터 취득을 위해서 표본 주상변압기에 부하관리기를 설치하였다.
- 또한 설치된 부하관리기를 통하여 주상 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 분석하였고, 사용전력량 구분은 계절에 따른 사용전력량과 변압기 개소 비율에 따라 구분하였다. 부하 상관식은 사용 전력량과 부하 전류사이의 상관관계를 기존에 사용하는 1차 상관함수 뿐만 아니라 지수함수, 2차 함수 등 다양한 함수를 적용하여 시뮬레이션한 결과 2차 함수가 가장 적합도가 크다는 것을 알게 되었으며 2 차 상관함수에 변압기 소손 및 사고 예방을 위하여 표준편차 +2。를 보정 하였고 사용전력량이 적은 부분과 큰 부분에 오차를 줄이기 위한 방안으로 1차 함수를 병용하여 최종적으로 상관함수를 산정 하였다.
- 또한 지역별로 동일 용량의 주상변압기만 선정되지 않도록 용량별로 분배하였다. 선정된 264대의 주상변압기 전체에 온-라인 데이터 취득을 위해서 표본 주상변압기에 부하관리기를 설치하였다. 본 논문에서 전체 집단의 특성을 나타내기 위한 최소 표본 주상변압기 수의 결정은 식 (2)를 이용하였다.
- 수리모형 결정은 각 부하상관 함수별 적합도(goodness of Wt)를 비교함으로써 이루어졌다. 적합도 값은 추정된 회귀식에 의한 최대부하 전류 의기 대값에서 실측된 최대부하 전류의 평균값을 뺀 나머지를 제곱한 값의 총 변동에 대한 비율로 정의되며 식 (3)⑹과 같이 표현된다.
- 포화로 인해 최대부하 전류 값이 감소하는경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 사용전력량이 비교적 적거나 매우 큰 구간에는 1 차함수를 적용하여 최종적인 부하 상관식을 작성하였다.
- 이를 위해 수용가 특성 지역을 12개로 세분화한 후 표본 변압기를 선정하여 부하관리기를 설치하였다. 또한 설치된 부하관리기를 통하여 주상 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 분석하였고, 사용전력량 구분은 계절에 따른 사용전력량과 변압기 개소 비율에 따라 구분하였다.
- 주상변압기의 사용전력량과 최대부하 전류 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 본 논문에서는 전체 110만 여대에 달하는 주상변압기의 특성을 대변할 수 있도록 수용가 지역패턴을 12개로 구분[1]하여 각 패턴별로 24대씩 서울과 충남지역의 총 264대의 주상변압기를 표본 변압기로 선정하였다. 선정기준은 96년 기준으로 하계 전산 이용률 &)[%] 이상인 변압기로 하였다.
- 특성을 12개 지역으로 세분화하였다. 주택가, 번화가, 농어촌의 주상변압기 사용전력량 및 부하전류 등 정보를 취득하기 위하여 표본으로 선정된 주상변압기에 부하관리기를 설치하여 온-라인으로 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 취득하였다. 취득한 데이터를 데이터 베이스화하여 부하 상 관식산출 시 상관식의 정확성과 데이터의 신뢰성을 확보하였다.
- 표준정규분포에 의해서 제거된 데이터들로부터 표본 변압기의 최대전류와 사용전력량 사이의 부하 상관 식을 위한 모델은 기존에 사용하는 1차함수 뿐만 아니라 2차함수, 지수함수, 로그함수, 멱함수 등의 비선형 함수모델들을 최적의 상관식 수리모형 결정에 이용하였다. 수리모형 결정은 각 부하상관 함수별 적합도(goodness of Wt)를 비교함으로써 이루어졌다.
대상 데이터
- 이러한 작업을 위해서는 확률밀도 함수를 이용하여 표본을 선정하게 된다. [6], 본 논문에서는 97년 9월~98년 8월까지 부하 관리로부터 취득한 데이터 중 일부에 실측 오차가 존재한다고 가정하고 모집단의 전체 특성을 잘 나타내기 위하여 정규분포곡선에서 신뢰도 범위 99.7[%]( + 3。)를 벗어나는 데이터를 제거한 나머지 데이터를 부하 상관식 산출에 사용하였다. ±3 a 를 벗어나는 데이터는 각 부하 특성별 데이터 중 전체의 0.
- 이를 위하여 98년 한국 전력연구원의 통계 자료[1, 4]를 이용하여 동절기 및 하절기의 사용전력량 구간을 구분하였다. 그림 3에는 번화가, 주택가의 하절기 사용 전력량 구간 구분을 나타내었다.
- 96으로 하고 표본 산출을 위한 추정오차인 Za를 20[%]로 하였다. 이에 따라 최소 표본 주상 변압기 수는 24대로 선정되었다.
- 표본 주상변압기는 220[V] 단상 2선식과 220/110[V] 단상 3선식 결선인 변압기 중 전등용 변압기만을 대상으로 선정하였다. 그림 1은 서울 지역 (상도동)의 주택가 주상변압기에 설치된 부하관리기 모습을 나타내었다.
성능/효과
- 식 (5) 를 이용한 오차계산 결과 기존 1차 상관계수에 비해 조정된 상관계수를 적용할 경우 오차가 감소됨을 알 수 있었으며 그 결과는 표 3에 나타내었다. 대부분 주상변압기 수용가의 사용전력량이 크게 증가되어, 기존의 상관 식에서 구분된 사용전력량 보다 크게 증가되었으므로 일부 사용전력량 구간에 대해서만 비교한 결과 전반적으로 오차가 크게 개선됨을 알 수 있다.
- 사례 연구를 통하여 본 논문에서 제시한 상관 함수가 최대부하 전류 추정 시 기존의 단수 1차 상관 함수에 비해 실측값과의 오차가 감소됨을 알 수 있었다 또한 제시한 부하 상관함수가 기존에 비해 실측된 데이터 추세를 잘 반영하고 있음을 볼 수 있었으며 특히, 사용전력량이 커질수록 그 경향이 뚜렷해짐을 알 수 있었다. 이를 통해, 본 논문에서 제시한 부하 상관함수가 전력회사의 유지보수 비용을 감소시키는 동시에 주상변압기의 교체시기 결정 및 과부하소손 사고 방지를 통한 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 보였다.
- 알 수 있었다. 이를 통해, 본 논문에서 제시한 부하 상관함수가 전력회사의 유지보수 비용을 감소시키는 동시에 주상변압기의 교체시기 결정 및 과부하소손 사고 방지를 통한 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 보였다. 최종적으로 작성된 부하 상관함수는 한국 전력 공사의 주상변압기 부하관리를 위한 부하 상관계수 조정에 직접 사용될 것이다.
- 전체적으로 제시한 부하 상관함수가 기존에 비해 데이터 추세를 잘 반영하고 있음을 볼 수 있으며, 특히 사용 전력량이 커질수록 확실해짐을 알 수 있다
- 또한 기존에 사용하던 1차 상관함수 뿐만 아니라 통계적인 방법으로 다양한 상관함수를 적용하였으며, 각각의 상관함수 식에 허용오차 범위를 고려하여 최종적인 부하 상관식을 제시하였다. 제시한 상관 식을 97, 98년도 전력요금 내역상의 사용전력량 데이터를 이용한 사례 연구를 통해 기존 상관식과 비교함으로써, 오차율이 감소되며 주상변압기의 교체 및 과부하 소손 사고를 방지할 수 있는 주상 변압기 부하 관리에 이용할 수 있음을 보였다. 본 논문의 결과는 전압품질의 정량적 영향분석을 위한 참고자료로 이용할 수 있을 것이다.
- 주택가, 번화가, 농어촌의 주상변압기 사용전력량 및 부하전류 등 정보를 취득하기 위하여 표본으로 선정된 주상변압기에 부하관리기를 설치하여 온-라인으로 변압기의 전력량, 전압, 전류, 역률 등의 정보를 취득하였다. 취득한 데이터를 데이터 베이스화하여 부하 상 관식산출 시 상관식의 정확성과 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 또한 기존에 사용하던 1차 상관함수 뿐만 아니라 통계적인 방법으로 다양한 상관함수를 적용하였으며, 각각의 상관함수 식에 허용오차 범위를 고려하여 최종적인 부하 상관식을 제시하였다.
- 예와 각 모형의 계수를 나타내었다. 표 1에서 알 수 있듯이 5개의 함수 모델 중 2차함수의 적합 도가 가장 크게 나타나며 ±3a를 벗어나는 데이터를 제거하였을 때 적합도가 높게 나오는 것을 알 수 있다.
후속연구
- 제시한 상관 식을 97, 98년도 전력요금 내역상의 사용전력량 데이터를 이용한 사례 연구를 통해 기존 상관식과 비교함으로써, 오차율이 감소되며 주상변압기의 교체 및 과부하 소손 사고를 방지할 수 있는 주상 변압기 부하 관리에 이용할 수 있음을 보였다. 본 논문의 결과는 전압품질의 정량적 영향분석을 위한 참고자료로 이용할 수 있을 것이다.
- 이를 통해, 본 논문에서 제시한 부하 상관함수가 전력회사의 유지보수 비용을 감소시키는 동시에 주상변압기의 교체시기 결정 및 과부하소손 사고 방지를 통한 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 보였다. 최종적으로 작성된 부하 상관함수는 한국 전력 공사의 주상변압기 부하관리를 위한 부하 상관계수 조정에 직접 사용될 것이다.
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