선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- HOMER Pro는 마이크로그리드 내 분산형전원 구성용량 산정을 위해 사용되고 있는 상용 프로그램이다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 통해 산정된 결과와 HOMER Pro의 시뮬레이션 결과를 비교해 알고리즘의 정합성을 판단하고자 한다.
- 본 논문에서는 국내 도서 지역 마이크로그리드에 보다 적합한 분산형전원의 구성과 용량을 산정하는 방법을 제시한다. 특히, 확률론적 최적화 기법 중 하나인 유전자알고리즘을 이용하며, 부조일로 인한 정전 등 계통신뢰도를 고려한다.
- 본 논문에서는 확률론적으로 함숫값을 이용해 최적해를 탐색하는 유전자알고리즘을 활용해 독립형 마이크로그리드 내 분산형전원의 최적구성용량을 산정하는 방법을 제시하고, 실제 국내도서지역의 부하데이터와 기상데이터를 이용해 사례연구를 진행하였다. 유전자알고리즘을 이용해 산정한 분산형전원의 용량 산정 결과와, 일반적으로 널리 이용되는 HOMER Pro의 시뮬레이션 결과를 비교하였다.
- 앞서 언급한 유전자알고리즘을 이용해 독립형 마이크로그리드 내 분산형전원의 구성을 결정하고자 한다. 대상으로 하는 마이크로그리드 시스템은 태양광발전, 풍력발전 그리고 ESS를 분산형전원으로 포함하는 시스템이다.
- 이러한 점을 고려하여, 부조일로 인해 발전량이 부족할 경우를 정전으로 판단하고, 이로 인한 계통신뢰도저하를 감안하는 경우에 대한 최적화 모델을 추가로 제시하고자 한다. 정전으로 판단된 시간에 대해서는 기존에 설치된 디젤발전기를 가동하거나 다른 종류의 ESS를 추가로 설치하는 등의 방법으로 대처하는 것을 권장한다.
가설 설정
- 일반적으로 알려진 레독스흐름전지의 효율인 75%와비교할 경우, 방전량이 작을수록 우수한 효율을 보인다. ESS를 충전하는 상황에서는 충전 전류량에 따른 전압강하 폭이 크지 않으므로, 97%의 일관된 효율로 가정한다. 이 외에 태양광발전기의인버터 효율은 95%, PCS의 효율은 96%로 가정한다.
- 태양광발전, 풍력발전 그리고 ESS의 용량은 최적화 풀이를 통해 계산되며, 태양광발전 인버터의 정격출력은 태양광발전 설치용량과 동일하다고 가정한다. ESS의 전 전력변환장치(Power Conditioning System, PCS)의 정격출력은 배터리의 최대 방전률을 1C로 가정해, 배터리 용량과 동일한 값으로 정한다.
- 연간 시간대별 평균 수요를 나타내는 그림 5를 통해 대상 부하가 일반적인 도서 지역 가정의 전력수요 패턴을 가지는 것을 확인할 수 있다.또한, 명목이자율은 3%로, 인플레이션율은 2015년을 기준으로 0.7%로 설정하였으며, 이에 따른 실질이자율은 연 2.28%로 가정한다. 신재생발전량에 데이터의 경우, 실측데이터를 정규화하여 연간 발전량 패턴을 생성하였다.
- SAIDI란 전력계통의 신뢰도를 평가하는 일반적인 지표로, 연간 정전을 느낀 고객의 수와 고객이 경험한 정전시간을 기준의 곱에 대한 전체 고객의 수의 비로 나타난다. 본 논문은 독립형 마이크로리드를 대상으로 하며, 부조일로 인해 발전량이 부족하고, ESS 내에 저장된 전력이 없을 경우 마이크로그리드 내 전체 수용가가 정전을 경험하게 된다고 가정해, 신뢰도의 지표를 연간 정전시간에 대한 전체시간의 비로 정한다. 이를 반영한 제약조건은 식 (21)과 같이 표현 가능하다.
- ESS를 충전하는 상황에서는 충전 전류량에 따른 전압강하 폭이 크지 않으므로, 97%의 일관된 효율로 가정한다. 이 외에 태양광발전기의인버터 효율은 95%, PCS의 효율은 96%로 가정한다.
- 태양광발전, 풍력발전 그리고 ESS의 용량은 최적화 풀이를 통해 계산되며, 태양광발전 인버터의 정격출력은 태양광발전 설치용량과 동일하다고 가정한다. ESS의 전 전력변환장치(Power Conditioning System, PCS)의 정격출력은 배터리의 최대 방전률을 1C로 가정해, 배터리 용량과 동일한 값으로 정한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.