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목표 및 비 목표 모선의 분산전원 최대 Hosting capacity 간의 상관관계 분석
Correlation Analysis between Distributed Generation Maximum Hosting Capacity of Target and Non-Target Bus 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.66 no.9, 2017년, pp.1317 - 1324  

김지수 (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ,  오윤식 (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ,  조규정 (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ,  김민성 (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ,  김철환 (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

These days, a penetration of distributed generation(DG) has increased in power system. Due to increased penetration of DG, a whole system is forced to install the maximum hosting capacity of DG. Therefore analysis between the maximum hosting capacity of DG at the target bus and the whole system is i...

주제어

#Correlation coefficient   #Distributed generation   #Genetic algorithm   #Maximum hosting capacity   #Optimization  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 계통 내 maximum hosting capacity가 고정된 상태에서 목표 모선에 많은 분산전원들이 설치가 된다면 목표 모선이 아닌 곳에 설치된 분산전원들은 그 용량이저감된다. 그에 따른 모선마다의 상관관계를 파악하고 실제 분산전원의 용량 증감량을 비교하여 검증하는 것이 본 논문의 목적이다. 본 논문에서 사용된 계통은 전력조류 계산프로그램 Open source Distribution System Simulator (OpenDSS)[5]에서 제공하는 IEEE 34 node test system을 사용하였으며, 유전알고리즘은 최적화 프로그램인 Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications(DAKOTA)[6]를 사용하였다.
  • 본 논문에서는 계통 내에 존재할 수 있는 분산전원의 maximum hosting capacity를 제시하고자 하며 또한 부하마다 설치될 수 있는 분산전원의 최대용량을 제시하고자 한다. 본 논문의 목적은 계통 전체와 각각의 부하에 대한 분산전원의 maximum hosting capacity를 계산하는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
분산전원이란? 분산전원이란 기존에 사용되고 있는 에너지 자원과 다르게 계통내에서 분산되어 있는 형태로 에너지를 공급하는 전원을 칭한다. 분산전원의 종류로는 태양광, 풍력 등이 있으며 이러한 에너지 자원들은 기존 사용되고 있는 화력에너지의 자원인 석유와 석탄이 고갈됨에 따라 필요 불가결한 존재가 되고 있다[1].
미래에는 배전계통 내에서 최대 분산전원 용량이 왜 중요해지는가? 그에 따라 미국, 일본 등 여러 나라에서 분산전원의 도입을 증가시키고자 노력하고 있으며, 우리나라 또한 이러한 세계적인 추세에 따라 많은 연구를 진행하고 있다[2]. 미래에는 현재 사용되고 있는 화력에너지의 문제점으로 인하여 분산전원의 점유율은 증가할 것이며 최종적으로는 대다수의 전력을 분산전원이 책임질 것으로 예측된다. 그렇기 때문에 종래의 배전계통 내에서 분산전원의 용량이 얼마나 증가할 수 있는지 또한 중요한 문제이며 이때 계통 내에 존재할 수 있는 최대 분산전원 용량을 maximum hosting capacity라고 한다.
태양광, 풍력 등이 필요 불가결한 존재가 되고 있는 이유는? 분산전원이란 기존에 사용되고 있는 에너지 자원과 다르게 계통내에서 분산되어 있는 형태로 에너지를 공급하는 전원을 칭한다. 분산전원의 종류로는 태양광, 풍력 등이 있으며 이러한 에너지 자원들은 기존 사용되고 있는 화력에너지의 자원인 석유와 석탄이 고갈됨에 따라 필요 불가결한 존재가 되고 있다[1]. 그에 따라 미국, 일본 등 여러 나라에서 분산전원의 도입을 증가시키고자 노력하고 있으며, 우리나라 또한 이러한 세계적인 추세에 따라 많은 연구를 진행하고 있다[2].
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참고문헌 (12)

  1. Thomas Ackermann, Goran Andersson, Lennart Soder, "Distributed generation: a definition," December 2000. 

  2. Frede Blaabjerg, Remus Teodorescu, Marco Liserre, Adrian V. Timbus, "Overview of Control and Grid Synchronization for Distributed Power Generation Systems," IEEE Transactions on industrial electronics, vol. 53, no. 5, pp. 1398-1409, October 2006. 

    상세보기

  3. EPRI, Distribution Feeder Hosting Capacity: "What Matters When Planning for DER?", April 2015. 

  4. Fei Ding, Barry Mather, Nathan Ainsworth, Peter Gotseff, Kyri Baker, "Locational Sensitivity Investigation on PV Hosting Capacity and Fast Track PV Screening," Transmission and Distribution Conference and Exposition, July 2016. 

  5. Brian M. Adams et al., "Dakota, A Multilevel Parallel Object-Oriented Framework for Design Optimization, Parameter Estimation, Uncertainty Quantification, and Sensitivity Analysis: Version 6.4 User's Manual," July 2008. 

  6. EPRI, "Reference Guide The Open Distribution System Simulator", March 2016 

  7. John Byrne, Job Taminiau, Lado Kurdgelashvili, Kyung Nam Kim, "A review of the solar city concept and methods to assess rooftop solar electric potential, with an illustrative application to the city of Seoul," Renewable and Sustainable Energy Reviews 41, August 2014. 

  8. NREL Solar Radiation Research Laboratory (http://www.nrel.gov/midc/srrl_bms/) 

  9. Barry A. Mather, "Quasi-Static Time-Series Test Feeder for PV Integration Analysis on Distribution Systems," Power and Energy Society General Meeting, 2012 IEEE, July 2012. 

  10. Attia A. El-Fergany, Almoataz Y. Abdelaziz, "Efficient heuristic-based approach for multi-objective capacitor allocation in radial distribution networks," IET Generation, Transmission & Distribution, May 2013. 

  11. Bonface Oduor Ngoko, Hideharu Sugihara, Tsuyoshi Funaki, "A Short-Term Dynamic Thermal Rating for Accommodating Increased Fluctuations in Conductor Current due to Intermittent Renewable Energy," 2016 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Conference, Engineering in Japan, Vol. 161, No. 2, December 2016. 

  12. J. S. Kim et al., "Development of ESS Control Algorithm for Smoothing the Output of Renewable Energy using Pearson's Correlation Coefficient", The Transactions of the KIIEE, vol. 30, no. 9, pp. 33-39, September, 2016. 

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