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순간전압강하 보상을 위한 확률론적 위험도 분석 연구
Probabilistic Method of Risk Assessment in Voltage Sag Mitigation Studies 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.14 no.3, 2010년, pp.236 - 243  

한종훈 (고려대학교 전기전자전파공학부) ,  장길수 (고려대학교 전기전자전파공학부) ,  박창현 (부경대학교 전기공학부)

초록
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전력품질 문제는 다양한 산업분야에서 중요한 역할을 차지한다. 전력품질솔루션 선택의 폭은 점점 다양해지고 있으며, 특히 순간전압강하와 정전에 대한 보상장치를 선정하는 것은 전력회사나 수용가 모두에게 중요한 과제이다. 이것은 기술적인 관점에서 뿐만 아니라 경제적인 관점에서도 같이 고려되어야 하는데 불행히도 지금까지는 주로 경험에 의해 결정되어졌다. 본 논문에서는 순간전압강하 보상장치 선정을 위한 위험도 분석을 확정적 방법과 확률론적 방법으로 수명비용을 계산하여 두 가지 방법의 결과 해석에 대한 차이점을 모의사례를 통하여 비교하고자한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Power quality mitigation devices play an important role in lots of industrial segments. Although there were many devices available in the market, the selection of an appropriate device specially for voltage sags and interruptions mitigation has been a challenge in the utility and customer for severa...

주제어

#Custom power devices   #power quality   #probabilistic analysis   #voltage sags  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 여기서 전력품질문제 개선을 위한 비용을 누가 지불할 것인가에 대한 논쟁이 있을 수 있으나, 전력회사 혹은 수용가 모두가 공통적으로 전력 품질 향상을 위한 최적의 솔루션이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 전력회사와 수용가 모두에게 적용 가능한 고가의 순간전압강하 보상장치들을 효과적으로 적용하기 위해 현실에서 발생할 수 있는 불확실성과 변동성을 고려한 확률론적 위험도 평가 방법을 제안하고자 한다.
  • 본 논문에서는 순간전압강하 보상장치의 수명비용을 분석하기 위해 투자비용의 순현재가치(Net Present Value, NPV) 방법을 이용하고자 한다. NPV는 프로젝트가 원하는 수익률보다 수익이 많을지 적을지를 판단하므로 프로젝트의 수익성이 있을 것인지 위험도 여부를 판단할 수 있다.
  • 실제 데이터를 이용하기에 앞서 본 논문에서는 가상의 데이터를 이용하여 표 3과 같이 다섯 가지 모의 사례를 통해 확률론적 위험도 분석결과의 유용성을 살펴보고자 한다. 입력변수에 대한 데이터는 참고문헌 [12]의 예제 모델을 참조하였으며, 사례 5에서는 Matlab을 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 10,000번 반복 수행하였다.

가설 설정

  • 사례 1에서 모든 입력 변수는 단일 값을 갖으며, UPS, Dynamic Sag Corrector(Dysc) 그리고 Static Switch 세 가지 종류의 순간전압강하 보상장치에 대한 NPV 분석을 수행하여 비교한다. 계산의 단순화를 위하여 세 가지 장비들 모두 모든 크기의 순간전압강하를 보상할 수 있고 순간전압강하 지속시간 동안 항상 고장 없이 동작한다고 가정한다. 표 4는 확정적 방법을 이용한 수명비용 분석 결과로 UPS, Dysc, Static Switch에 대한 NPV를 분석한 결과이고, 예상 손익분기점은 그림 4의 그래프를 통해 확인할 수 있다.
  • 사례 2에서는 사례 1의 경우와 동일한 조건에서 UPS 장비의 고장률이 순간전압강하 지속시간동안에 21.95%라고 가정하여 순간전압강하의 발생빈도가 보상장비의 고장률에 비례하여 증가하게 된다. 사례 1의 결과와 비교해보면 사례 2의 UPS 장비에 대한 NPV 값이 감소했음을 표 5에서 보여준다.
  • 사례 3에서는 사례 1에서와 동일한 조건에서 순간전압강하 발생빈도가 95%의 신뢰 구간에서 순간전압강하 발생빈도는 평균 18.22회이고, 상하한값은 각각 25.23, 12.75회인 포아송 분포를 이루고 있다고 가정하였다. 표 6에서는 이에 따른 Dysc 장비에 대한 NPV 결과값의 상하한값을 보여주며, 손익분기점에 대해서도 그림 6과 같이 변동성을 보여 준다.
  • 하지만 xi가 정확히 알려져 있지 않고 다만 어떤 공차(tolerance) 한계의 범위 내에 있다는 것만이 규명되었다고 가정하자. 가령 y를 최소값 ymin과 최대값 ymax으로 하는 xi, i= 1,2,⋯ n값을 찾을 수 있다면, y 의 한계를 다음 식 (4)와 같이 표현할 수 있다.
  • 하지만 사례 4에서는 Dysc 장비가 보상할 수 있는 범위가 공칭전압의 50%까지 제한되며, 공칭전압의 50% 이하의 크기를 갖는 순간전압강하 발생빈도는 평균 6.58회이고 상하한값이 각각 11.2, 3.5회로 95% 신뢰 구간에 있다고 가정하였다. 이로 인하여 순간전압강하 지장회피비용은 줄어들기 때문에 편익 비용도 감소하게 된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
순간전압강하는 무엇으로부터 기인하는가? 전력품질 문제가 디지털 설비환경에 미치는 영향을 감안하면 대부분의 국가들이 심각한 전력 품질 문제로 인한 생산성 손실을 경험하고 있다. 다양한 전력품질 요소 중에 순간전압강하는 가장 흔히 발생되는 외란으로 대용량 모터를 포함하는 큰 부하가 기동된다거나 전력계통의 사고나 순간적인 과부하로부터 기인한다. 대규모 산업단지 밀집지역에서 인입 지점의 경우 이러한 현상은 일 년에 수차례 발생하며, 설비가 직접 맞물린 단자에서는 이보다 더 빈번하게 발생한다.
순간전압강하는 어디서 빈번하게 발생하는가? 다양한 전력품질 요소 중에 순간전압강하는 가장 흔히 발생되는 외란으로 대용량 모터를 포함하는 큰 부하가 기동된다거나 전력계통의 사고나 순간적인 과부하로부터 기인한다. 대규모 산업단지 밀집지역에서 인입 지점의 경우 이러한 현상은 일 년에 수차례 발생하며, 설비가 직접 맞물린 단자에서는 이보다 더 빈번하게 발생한다. 순간전압강하 현상은 주로 예측이 불가능한 이벤트에 의해 발생하므로 전력계통에서의 연간 순간전압강하 발생횟수는 매년 다르게 나타난다.
예측하지 못한 순간전압강하 현상이 기대값 이상으로 발생한다면 어떤 문제가 발생하는가? 가령, 순간전압강하에 민감한 서버단지들의 위치를 결정함에 있어 깨끗하고 신뢰성이 보장되는 전력의 공급은 필수적인 고려사항이기 때문에 그림 1과 같은 순간전압강하 조사 결과에 의거하여 마이크로소프트나 야후의 서버단지의 최적 위치가 선정될 수 있다[1]. 하지만 최적의 위치가 선정되었다고 하더라도 예측하지 못한 순간전압강하 현상이 기대값 이상으로 발생한다면, 이로 인해 야기되는 상업용 및 산업용 수용가의 생산성 손실은 경제적으로 그 피해가 막대하다. 미국 EPRI 보고서에 의하면 전력품질 문제로 인하여 미국 경제는 연간 1억 5천에서 2억 4천U$ 사이의 비용 손실을 가져올 수 있다고 한다[2].
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참고문헌 (16)

  1. National Energy Technology Laboratory, Provides power quality for 21st century needs, Jan. 2007. 

  2. Primen, "The Cost of Power Distubances to Industrial & Digital Economy Companies," EPRI, Palo Alto, CA, Jun. 2001. 

  3. KEMA consulting, "Benchmarking on PQ desk survey: What PQ levels do different types of customer need?," Jun. 2007. 

  4. M.H.J. Bollen, Understanding power quality problems: voltage sags and interruptions. New York: Wiley-IEEE press, 2000. 

  5. 이상훈, "배전계통에서의 전력품질 개선을 위한 순시전압강하 보상 장치," 충북대학교 전기공학과, 2001. 

  6. M. Didden, R. Belmans, W. D'haeseleer, "Cost-Benefit Analysis of Voltage Sag Mitigation Methods in Fiber Extrusion Plants," ETEP, Vol. 13, No. 2, pp.73-77, 2003. 

    상세보기 crossref

  7. D. V. Hertem, M. Didden, J. Driesen, and R. Belmans, "Choosing the Correct Mitigation Method Against Voltage Dips and Interruptions: A Customer-Based Approach," IEEE Trans. Power Delivery, vol. 22, no. 1, Jan. 2007. 

  8. A. K. Goswami, C. P. Gupta, and G. K. Signh, "Assessment of Financial Losses due to Voltage Sags in an Indian Ditribution System," IEEE Conf. on Industrial and Information Systems, INDIA, Dec. 2008. 

  9. Jovica. V. Milanovic, and Yan Zhang, "Global Minimization of Financial Losses Due to Voltage Sags With FACTS BAsed Devices," IEEE Tran. on Power Delivery, Vol. 25, No. 1, Jan. 2010. 

  10. Jovica V. Milanovic, and Chandra P. Gupta, "Probabilistic Assessment of Financial Losses due to Interruptions and Voltage Sags-Part I: The Methodology," IEEE Trans. on Power Delivery, Vol. 21, No. 2, Apr. 2006. 

  11. Jovica V. Milanovic, and Chandra P. Gupta, "Probabilistic Assessment of Financial Losses due to Interruptions and Voltage Sags-Part II: Practical Implementation," IEEE Trans. on Power Delivery, Vol. 21, No. 2, Apr. 2006. 

  12. A. Maitra, A. Gaikwad, and A. Mansoor, "Probabilistic Model of Risk Assessment of Offering Premium Power Services," EPRI, Palo Alto, CA, March 2003. 

  13. B. Vairamohan and M. Howard, "Life Cycle Cost Analysis of Power Quality Mitigation Devices," EPRI, Palo Alto, CA, March 2003 

  14. Jong-Hoon Han, Gilsoo Jang, "Probabilistic Life Cycle Cost Analysis of Custom Power Devices for Voltage Sags and Interruptions Mitigation," IEEE T&D Asia, Oct. 2009. 

  15. 한종훈, 장길수, "전력품질 향상을 위한 확률론적 위험도 평가 방안," 대한전기학회 하계학술대회, Jul. 2009 

  16. 박대철, 확률과 통계, GS인터비전, 2010. 

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