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순차적 클러스터링기법을 이용한 송전 계통의 지역별 그룹핑
Regional Grouping of Transmission System Using the Sequential Clustering Technique 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.58 no.5, 2009년, pp.911 - 917  

김현홍 (건국대학 전기공학과) ,  이우남 (건국대학 전기공학과) ,  박종배 (건국대학 전기공학과) ,  신중린 (건국대학 전기공학과) ,  김진호 (경원대학 전기정보공학)

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This paper introduces a sequential clustering technique as a tool for an effective grouping of transmission systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나, 단순히 송전선 이용률 기준으로 클러스터링을 수행하게 되면 송전선 용량과 같은 물리적 특성을 반영할 수 없다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위하여 송전선 규격별로 클러스터링을 수행한다. 위의 설명을 요약하면, 송전선 용량별로 송전선 이용률이 가장 큰 선로의 모선을 기준으로 가장 먼 모선 간을 클러스터링 기준점으로 가정 한다.
  • 그림 8에서 볼 수 있듯이 한국 전력시스템은 강원 일부지역과 충청일부지역이 포함된 수도권 지 역, 충청 지 역, 호남지역, 경북 일부지역과 강원지역으로 구성된 영동지역, 경북일부지역과 경남지역으로 구성된 영남지역, 제주도로 클러스터링 되고 있음을 알 수 있다. 논문에서 제시한 방법론을 통하여 자의적으로 움직이는 모선에 대하여 클러스터링을 위한 기준을 제시하였다’
  • 본 논문에서는 IEEE RTS시스템을 이용하여 본 논문에서 제안한 순차적인 클러스터링 방법을 검증한다[12]. 또한 검증된 결과를 바탕으로 한국 전력시스템에 대한 클러스터링을 수행한다.
  • 본 논문에서는 한지역내에서는 동일한 지역 신호를 갖는 순차적인 클러스터링 방법을 제시하였다. 기존의 연구에서 가중치에 의해 자의적으로 움직이는 모선들에 대해서 순차적인 클러스터링 방법을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시하였으며, 송전망이용률, 퍼지엔트로피 측도에 의한 거리 측도 및 지역정보를 이용하였다.
  • 또한 가격과 지역에 의한 이해 관계 등에 의해 최적의 가중치를 찾기는 굉장히 어려운 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 다음과 같은 순차적이 클러스터링 방법을 제안한다.

가설 설정

  • 각 모선의 모선별 한계가격은 28.53부터 55.00까지 분포되어 있으며, 39모선의 위치정보는 그림 3에 도시되어 있는 모선의 위치를 2차 평면 좌표로 가정하여 산출하였다. 1차적으로 39개의 모선을 송전망 이용률을 중심으로 3개의 그룹으로 클러스터링 하였다.
  • 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위하여 송전선 규격별로 클러스터링을 수행한다. 위의 설명을 요약하면, 송전선 용량별로 송전선 이용률이 가장 큰 선로의 모선을 기준으로 가장 먼 모선 간을 클러스터링 기준점으로 가정 한다. 클러스터링의 경계는 송전망 이용률이 가장 큰 선로를 이용하지 않고 전력을 받는 모선으로 보낸다고 가정하였을 때 송전망 이용률이 큰 모선을 순차적으로 경계지점으로 정의하여 클러스터링을 수행한다.
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참고문헌 (15)

  1. Perez-Arriga, et al., 'Marginal pricing of transmission service: An analysis of cost recovery', IEEE Transactions on power system, Vol. 10, No.1, February 1995 

  2. Francois Leveque, 'Transport pricing of electricity networks' 

  3. L. Chen, H. Suzuki, T. Wachi, and Y. Shimura, 'Components of Nodal Prices for Electric Power Systems', IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 17, no. 1, Feb. 2002 

  4. T. Wu, Z. Alaywan, and A. Papalexopoulos, 'Locational Marginal Price Calculation Using the Distributed-Slack Power Flow Formulation', IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 20, no. 2, May. 2005 

  5. W. Li and A. Bose, 'A coherency based rescheduling method for dynamic security', IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 13, No.3, 810-815, 1998 

  6. A.M. Gallai and R.J. Thomas, 'Coherency Identification for large electric power system', IEEE Trans. on Circuits and Systems, Vol. Cas-29, No. 11, 777-782, 1982 

  7. Liu Xuecheng, 'Entropy, distance measure and similarity measure of fuzzy sets and their relations, Fuzzy Sets and Systems, 52, 305-318, 1992 

  8. Jiulun Fan, Weizin Xie, 'Distance measure and induced fuzzy entropy', Fuzzy Sets and Systems, 104, 305-314, 1999 

  9. S.H. Lee, J.H. Kim, S.H. Jang, J.B. Park, Y. H. Jeon, S. Y. Sohn, 'An Advanced Fuzzy C-Mean Algorithm for Regional Clusering of Interconnected Systems', LNAI, pp606-615, 2007 

  10. J.C. Bezdek, Fuzzy Mathematics in Pattern Classification, PhD Thesis, Applied Math. Center, cornell Univ., Ithaca, 1973 

  11. J.S.R. Jang, C.T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, 1997 

  12. The IEEE Reliability Test System-1996, A report prepared by the Reliability Test System Task Force of the Application of Probability Methods Subcommite, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 14, Issue3, 1999 

  13. 한국 전력시스템 Kpx.or.kr 

  14. 연구보고서, '지역별 전력수급 계획 수립기준 정립에 관한 연구', 2008.3. kpx.or.kr 

  15. Y.S. Cho, G.S. Jang, 'Korean Power System Security Analysis Using Benchmark Systems', KIEE International Trans. on Power Engineering. Vol. 5-A, No. 3, 99.207-213, 2005 

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