[논문]Synchrophasor를 이용한 한전계통의 저주파 진동 스펙트럴 해석

심관식; 최준호; 김상태

doi:10.5207/jieie.2013.27.12.063

[국내논문] Synchrophasor를 이용한 한전계통의 저주파 진동 스펙트럴 해석
Spectral Analysis of LFO Using Synchrophasor in KEPCO Systems 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.27 no.12, 2013년, pp.63 - 73

심관식 (전남대학교 전기공학과) , 최준호 (전남대학교 전기공학과) , 김상태 (한전KDN 전력IT연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

The parameters of electromechanical modes offer considerable insight into the dynamic stability properties of a power system. This paper presents a results of a LFO(low-frequency oscillation) based on the time-synchronized signals measured by synchrophasor in the rolling blackout. Spectral analysis was performed, and critical parameters were estimated using the data acquired from synchrophasors installed in the KEPCO system. As significant modes, a 0.68 Hz oscillation mode that occurred prior to the forced load shedding in the rolling blackout was estimated. Such an oscillation mode can cause an uncontrollable blackout. Therefore, the system should be operated so that significant oscillation modes are not activated. This results can serve as a reference in the future for reliable system operation in the event of a similar blackout.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

최근 전력기술에서 GPS 기반으로 위상동기신호를 측정하고 계통해석과 운용에 적용하는 synchrophasor 기술이 많은 관심을 받고 있다[1-4]. 이 기술은 인공위성 GPS의 시간정보를 이용하여 측정데이터의 시간을 정밀하게 동기화시킴으로써 신호들의 위상을 측정하는 기술이다. 그러므로 광역계통의 정보를 보다 정밀하게 취득할 수 있을 뿐만 아니라 상호비교를 통하여 새로운 계통해석 정보를 얻을 수 있다.
본 논문은 한전계통에 설치된 K-WAMS에서 계측한 synchrophasor 신호에 대해서 저주파수 대역의 스펙트럴 해석 결과를 기술하고 있다. 순환정전 전후에 실측한 synchrophasor 데이터에서 전력스펙트럼밀도와 상호스펙트럼밀도를 계산하여 스펙트럴 해석을 하였다.
이 논문은 한전계통의 synchrophasor에서 측정한 데이터에서 저주파수 진동을 검출하는데 주요 목적이 있고, 또한 데이터를 측정한 장소가 변전소이므로 제동계수와 위상차는 큰 의미가 없다. 그러므로 PSD만 계산하고, 이를 이용하여 순환정전 시 발생한 저주파 진동을 해석하였다.
이들 중에서 동서울 변전소와 아산변전소에는 각각 다른 선로를 감시하기 위해서 2기가 설치되어 있고, 청양변전소와 신제천 변전소에는 각각 1기가 설치되어 있다. 본 논문에서는 동서울 변전소에 설치된 synchrophasor로부터 취득한 데이터를 이용하여 스펙트럴 해석을 수행하였다.
예비력이 400만 kW 이하로 감소한 오전 10시 50분부터 비상계통운전상황으로 인식하면, 이번 순환정전은 9시간 동안 지속된 계통고장으로 생각할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 계통에 중요한 이벤트가 발생한 시간대를 중심으로 스펙트럴 해석을 수행한다.
이 논문에서는 한전계통에 설치된 synchrophasor에서 취득한 데이터를 이용하여 광역순환정전에 대한 스펙트럴 해석을 기술하였다. 계측한 신호의 전력스펙트럼 분석을 통하여 한전계통의 중요 모드와 동적 특성을 해석하였다.

제안 방법

본 논문은 한전계통에 설치된 K-WAMS에서 계측한 synchrophasor 신호에 대해서 저주파수 대역의 스펙트럴 해석 결과를 기술하고 있다. 순환정전 전후에 실측한 synchrophasor 데이터에서 전력스펙트럼밀도와 상호스펙트럼밀도를 계산하여 스펙트럴 해석을 하였다. 스펙트럴 해석 결과, 한전계통의 중요 모드의 주파수를 검출하고, 순환정전 과정에서 중요 주파수와 모드의 변화를 분석하였다.
순환정전 전후에 실측한 synchrophasor 데이터에서 전력스펙트럼밀도와 상호스펙트럼밀도를 계산하여 스펙트럴 해석을 하였다. 스펙트럴 해석 결과, 한전계통의 중요 모드의 주파수를 검출하고, 순환정전 과정에서 중요 주파수와 모드의 변화를 분석하였다. 순환정전 과정에서 스펙트럴 해석을 통하여 긴급부하차단과 재투입이 광역계통의 안정성에 주는 영향을 확인할 수 있어 유사한 고장이 발생하였을 때, 좋은 참고자료가 될 수 있다.
이 논문은 한전계통의 synchrophasor에서 측정한 데이터에서 저주파수 진동을 검출하는데 주요 목적이 있고, 또한 데이터를 측정한 장소가 변전소이므로 제동계수와 위상차는 큰 의미가 없다. 그러므로 PSD만 계산하고, 이를 이용하여 순환정전 시 발생한 저주파 진동을 해석하였다.
그리고 예비력 부족이 예상됨에 따라 오후 15:11분 처음 긴급부하조정을 시행한 후, 순차적으로 총 500만 KW 긴급부하조정을 시행하였다.
본 논문에서는 순환정전 당일 동서울 변전소에서 측정한 시각동기 신호에 대해서 스펙트럴 해석을 적용하였다. 발전소에 측정한 신호와 달리 변전소에서 측정한 신호이므로 CSD는 큰 의미가 없으므로 이 논문에서는 PSD만 계산하고 이를 이용하여 계통을 해석하였다.
본 논문에서는 순환정전 당일 동서울 변전소에서 측정한 시각동기 신호에 대해서 스펙트럴 해석을 적용하였다. 발전소에 측정한 신호와 달리 변전소에서 측정한 신호이므로 CSD는 큰 의미가 없으므로 이 논문에서는 PSD만 계산하고 이를 이용하여 계통을 해석하였다.
앞에서 한전계통에 설치된 synchrophasor에서 취득한 데이터의 스펙트럴 해석을 기술하였다. 예비력이 400만kW 이하로 감소한 11시 이후, 주파수 0.
이 논문에서는 한전계통에 설치된 synchrophasor에서 취득한 데이터를 이용하여 광역순환정전에 대한 스펙트럴 해석을 기술하였다. 계측한 신호의 전력스펙트럼 분석을 통하여 한전계통의 중요 모드와 동적 특성을 해석하였다. 그리고 보령지역의 발전기 탈락 고장시 synchrophasor에서 취득한 데이터와 비교를 통하여 잠재적인 한전계통의 모드를 검출하였다.
계측한 신호의 전력스펙트럼 분석을 통하여 한전계통의 중요 모드와 동적 특성을 해석하였다. 그리고 보령지역의 발전기 탈락 고장시 synchrophasor에서 취득한 데이터와 비교를 통하여 잠재적인 한전계통의 모드를 검출하였다.

대상 데이터

이 논문에서 적용한 synchrophasor 데이터는 모두 변전소에서 취득한 데이터들이다. 따라서 발전기의 고유한 특성인 저주파수 동요와 광역 계통의 동적특성을 관찰하기에 적당한 데이터는 아니다.

이론/모형

반면에 파라메트릭 법은 이산데이터를 자동회귀이동평균 모델로 변환하여 복소지수함수를 추정하고 이를 이용하여 파라미터를 추정하므로 비파라메트릭법보다 비교적 정확한 반면에 계산시간이 많이 소요 된다. 스펙트럴 해석은 계측한 신호에 파라미터법이나 비파라미터법을 적용하여 주파수에 대한 스펙트럼 분포를 구하여 중요 주파수를 추정한다[20-21].

성능/효과

당일 공급능력 7,071만kW이고, 예측한 최대수요는 6,400만kW로 오전 11시까지 정상적으로 계통은 운용되고 있었다. 무더운 날씨로 부하수요는 오전부터 지속적으로 증가하였고, 오전 8시부터 가동한 양수발전의 발전량도 지속적으로 증가하였다. 10시 50분 예비력이 400만kW 이하로 저하된 뒤, 11시 35분 예비력이 300만kW 이하로 저하되었다.
순환정전 당일 오전 10시 30분부터 긴급부하조정과 해제 단계를 포함한 오후 18시까지의 데이터에 대한 스펙트럴 분석한 결과, 전력예비력 부족으로 인한 계통주파수 변동뿐만 아니라 저주파수 동요와 관련된 동적특성도 민감하게 변화함을 알 수 있다. 결과적으로 순환정전은 오전 11시 20분에 발생하여 25분 정도 지속한 광역진동과 오후 14시 이후부터 오후 16시 15분까지 지속된 매우 큰 계통주파수 변동을 극복하고 광역정전으로 확대되지 않게 안정적으로 계통을 운용한 것은 향후 예비력 부족에 대한 좋은 대응 방안이 될 것이다.
스펙트럴 해석 결과, 순환정전에서 긴급부하차단과 재투입으로 한전계통의 진동 모드가 활성화되지는 않았다. 만일 발전기 탈락이나 중요 선로고장 또는 특정지역부하만 집중적으로 차단하거나 투입하여 중요 진동모드가 활성화되면, 이로 인하여 광역불안정이 발생하여 제어 불가능한 광역정전으로 확대될 수 있다.
92Hz 모드는 보령지역 발전기들의 지역 모드나 서해안 지역발전기들의 모드로 생각할 수 있다. 그러므로 아산변전소의 결과와 동서울 변전소의 결과를 비교해보면 보령지역 500MW 발전기 탈락 고장으로 동서울 변전소의 동적특성은 크게 변화하지 않았음을 알 수 있다.

후속연구

그러므로 원자력발전소를 비롯한 중요 발전소의 발전기 동요나 광역진동, 수도권 전압 문제를 판별하는데 한계가 있다. 향후 한전계통의 중요 발전소와 변전소에 synchrophasor가 설치되면 계통해석과 운용에 필요한 충분한 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상한다. 그림 1은 한전계통도와 synchrophasor의 위치를 나타내고 있는데, 붉은색 사각형이 현재 설치된 위치를 나타내고 있다.
순환정전 당일 오전 10시 30분부터 긴급부하조정과 해제 단계를 포함한 오후 18시까지의 데이터에 대한 스펙트럴 분석한 결과, 전력예비력 부족으로 인한 계통주파수 변동뿐만 아니라 저주파수 동요와 관련된 동적특성도 민감하게 변화함을 알 수 있다. 결과적으로 순환정전은 오전 11시 20분에 발생하여 25분 정도 지속한 광역진동과 오후 14시 이후부터 오후 16시 15분까지 지속된 매우 큰 계통주파수 변동을 극복하고 광역정전으로 확대되지 않게 안정적으로 계통을 운용한 것은 향후 예비력 부족에 대한 좋은 대응 방안이 될 것이다.
만일 긴급부하조정 초기단계에서 보다 많은 예비력을 확보하기 위해서 긴급부하조정량을 단계별 일정하게 100만kW씩 조정하는 것이 아니라 초기에 보다 많은 부하조정을 수행하면 계통주파수 제어가 용이하고 주파수 급변동을 막을 수 있어 보다 안정하게 계통운용을 할 수 있다. 긴급부하조정량에 대한 것은 추가적인 연구가 필요하므로 이 논문에서는 기술하지 않는다.
순환정전과 같이 예비력이 부족한 경우, 계통을 안정하게 운용하고, 광역계통 붕괴를 막기 위하여 순차적인 부하차단과 재투입을 시행하는데, 한전계통에 잠재해 있는 중요 진동모드들이 활성화되지 않게 시행해야 한다. 순환정전에 대한 스펙트럴 분석은 향후 유사한 순환정전시 안정적인 계통운용에 참고 자료가 될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	synchrophasor 기술이란?	최근 전력기술에서 GPS 기반으로 위상동기신호를 측정하고 계통해석과 운용에 적용하는 synchrophasor 기술이 많은 관심을 받고 있다[1-4]. 이 기술은 인공위성 GPS의 시간정보를 이용하여 측정데이터의 시간을 정밀하게 동기화시킴으로써 신호들의 위상을 측정하는 기술이다. 그러므로 광역계통의 정보를 보다 정밀 하게 취득할 수 있을 뿐만 아니라 상호비교를 통하여 새로운 계통해석 정보를 얻을 수 있다.
	K-WAMS란?	최근 우리나라에서도 광역계통을 감시하기 위해서 전력기술과 ICT를 접목한 K-WAMS(Korea wide area monitoring system)를 개발하였다. K-WAMS는 동기위상측정장치인 synchrophasor를 한전계통의 중요변전소에 설치하고, 한국전력 본사와 전력거래소에서 실시간으로 계통 상태를 감시할 수 있는 시스템이다[8-10].
	통계신호 처리에 기반을 둔 알고리즘들을 포함한 방법에는 크게 파라미터법과 비파라미터법으로 분류할 수 있다, 각각의 특징은?	이들은 주로 통계신호 처리에 기반을 둔 알고리즘들을 포함한 방법들로 크게 파라미터법(parametric method)과 비파라미터법 (non-parametric method)으로 분류할 수 있다[18]. 비파라메트릭법은 푸리에변환에 기반을 두고 파라미터를 추정하므로 계산시간이 빠르고 알고리즘이 단순하다[19]. 반면에 파라메트릭법은 이산데이터를 자동회귀이동평균 모델로 변환하여 복소지수함수를 추정하고 이를 이용하여 파라미터를 추정하므로 비파라메트릭법보다 비교적 정확한 반면에 계산시간이 많이 소요된다. 스펙트럴 해석은 계측한 신호에 파라미터법이나 비파라미터법을 적용하여 주파수에 대한 스펙트럼 분포를 구하여 중요 주파수를 추정한다[20-21].

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