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문제 정의
- 본 논문에서는 계통 부하량과 풍속이 비슷한 주기를 갖는 시간의 함수임에 착안하여 계통 부하량과 풍력발전량간의 상관확률행렬을 만들고, 이를 이용하여 계통 부하량에 부합하는 풍력발전량을 확률적으로 결정할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 IEEE RTS의 발전량 적정성 평가에 적용하여 타당성을 확인하였다.
- 본 논문에서는 상태샘플링(state sampling 법으로써 풍력발전단지를 포함흐}는 전력 시스템의 발전량 적정성 해석을 하기 위한 풍력발전량 모형을 제안하였다.
가설 설정
- - 상태샘플링에서 부하량과 풍속의 연관관계를 고려하여야 한다. 그림 6에는 풍속과 이에 의한 풍력발전량을 함께 도시하였는더K점선이 풍속임), 풍력발전의 정격출력은 25[MW]로 가정하였으며, cut-in, cut-out, 정격 풍속은 각각 4[m/s], 25血匂, 15[n"s]로 가정하였고, cut-in 풍속과 정격풍속 사이에서의 발전량은 그림 2의 특성곡선을 가정하여 결정하였다.
- . 간단한 기본 신뢰도 정보만으로 신뢰도 평가가 가능하다.
- 4) 신뢰도 지수가 충분히 수렴할 때까지 다음 과정을 반복한다.
- IEEERTSI9] 에 가상의 풍력발전단지를 가정하여 제시한 방법으로 발전량 적정성을 평가하였다. IEEE RTS의 연간 첨두부하는 2, 850[MW]이며, 연중 시간별 첨두부하의 그래프는 그림 3과 같다.
- 표 4에는 각 발전기의 기본 신뢰도 데이터가 수록되어 있다. 본 사례연구에서는 표 4의 발전기 외에 정격발전량이 25[MW]인 풍력발전단지를 RTS에 추가하였으며, 발전단지의 시간별 평균 풍속은 그림 4와 같다고 가정하였고, 최대 풍속은 18[m/s]이다. 그림 3과 4를 비교하면 부하곡선과 풍속곡선이 대체적으로 비슷한 양상인데, 이는 본 논문의 사례연구를 위하여 저자가 가정한 것이며, 풍속곡선이 부하곡선과 전혀 다른 경향을 보이더라도 제시한 방법을 적용하는 데는 문제가 없다.
- 사례연구 시스템에서 첫 3일간의 부하곡선과 풍속 곡선을 그림 5에 함께 나타내었는데(점선이 풍속임), 그림에서 알 수 있듯이 부하곡선과 풍속곡선은 시간에 따른 주기적 특성을 보이므로 - 일년간의 시간별 풍속 곡선 데이터를 함수로 구현하고자 이와 같이 가정하였으며, 실제 풍속데이터는 일별로 다소 불규칙하다. 그러나 이 또한 제시한 방법을 적용하는 데는 문제가 되지 않는다.
- 풍력발전량은 풍속과 매우 밀접한 관계가 있으며 풍력발전량과 풍속의 관계는 타 논문에서 자세히 언급하고 있으므로[7], 본 논문에서도 같은 형태인 그림 2의 관계를 이용하여 풍속으로부터 풍력발전량을 결정할 수 있다고 가정하였다. 사례연구의 풍력발전단지의 경우에는 발전량의 범위가 0~25[MW]이지만, 풍속의 범위를 고려하면 실제 발전량의 범위는 대략 15~25[MW]이다.
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