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문제 정의
- 있다. 따라서 본 연구에서는 고장 파급의 시나리오를 구성함에 있어 보호계통의 잠재고장 (hidden failure) 가능성을 반영하도록 한다.
- 본 연구에서는 고장 발생 가능성을 주로 확률적인 방법에 기초하여 산정하는 방법을 제안하였다. 정확한 확률산정을 위하여 운전조건을 악천후 (태풍, 낙뢰 등) 및 중부하 같은 가혹 운전조건 상태와 정상 운전조건 상태로 구분하여 각각 별도의 확률분포를 사용하고 이러한 조건들이 중첩되어 발생되는 경우에 대한 처리방안도 함께 제시하였다.
- 본 연구에서는 광역정전이 주로 일련의 연관된 고장들이 파급되어 발생하는 점에 주목하여 고장파급 시나리오를 수립하여 광역정전을 해석하기 위한 접근기법의 틀 (Framework)을 제시하였다. 이를 위하여 파급고장 시나리오의 발단이 되는 초기고장을 해당 설비가 처한 다양한 실시간 운전환경을 반영한 확률적 해석에 기초하여 선정할 수 있는 기법과 후속파급고장 시나리오의 수립과 해석을 지원하기 위한 자료구조로써 PS-BEST를 제 안하여 광역 정전의 발생 가능성 평가를 체계적으로 수행하기 위한 수단을 마련하였다.
- 본 연구에서는 특히 송전선로가 중부하로 운전되거나 선로 주변의 날씨가 악천후일 경우 고장이 발생될 확률이 현저히 증가되며 일단 하나의 고장이 발생되면 그로 인해 연관된 다른 고장들이 발생될 가능성 역시 크게 증가되는 전력계통의 특성에 기초하여 초기고장 발생과 그로 인해 발생될 확률이 높아지는 후속 고장이나 전개 상황들을 정밀 데이터 수집에 기초하여 체계적으로 발견하고 해석해 나가는 시나리오 기반의 광역정전 해석접근기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 고장 발생 가능성을 주로 확률적인 방법에 기초하여 산정하는 방법을 제안하였다.
가설 설정
- 2.1 과도안정토 해석 결과 계통이 적정 안정도 마진을 가지고 "안정”으로 평가되면 단계 3으로 간다.
- 간주하기로 한다. 또한 일단 고장수리나 유지보수 작업이 끝나고 재운전을 시작할 경우 선로 수명기간 중에는 항상 원 상태대로 복구되는 것으로 가정한다. L값을 최대화하는 #와 n값을 산정하기위해 상기 (2)식에 자연대수를 취하여 #와 n에 관하여 편미분하면 다음과 같이 B와 n의 표현을 구할 수 있다.
- 본 연구에서는 그림 3의 RTS-79 24모선 계통의 경우를 적용하였다[181 모든 선로 운전 시점을 임의의 일시인 6월 1일 13시로 가정하고, 24모선 전체가 태풍의 영향권에 있은지 10시간 후이고, 7번, 14번, 16번 모선의 부하가 증가되어 송전선로 11과 23번이 중부하 상태로 운전된 지 2시간 후라는 사고 제고요인이 중첩된 상황을 가정하여 보았다. 이러한 상황 하에서 각 선로별 n값과 z\T동안의 고장확률을 기반으로 상정사고순위를 결정하면 표 1과 같이 나타낼 수 있다.
- 같이 선로의 고장 확률분포를 산정하였다. 선로별 운전 및 고장 데이터가 충분치 않아 본 예시에서는 전체 선로가 각 가혹조건에 대하여 동일한 고장 확률분포 형태를 가지며 특성 수명은 각 선로의 길이에 반비례하는 것으로 가정하였다.
- 이러한 상황 하에서 각 선로별 n값과 z\T동안의 고장확률을 기반으로 상정사고순위를 결정하면 표 1과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, 시나리오 검토 주기인 AT는 통상 AGC 신호발생 주기로 쓰이는 5분으로 설정하였다.
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