[논문]마이크로그리드의 비상상황시 자율 대처 운전 방안에 관한 실증적 연구

홍지송; 김현우; 안선주; 최준호; 윤상윤

doi:10.5370/kiee.2018.67.12.1595

마이크로그리드의 비상상황시 자율 대처 운전 방안에 관한 실증적 연구
An Empirical Study on Autonomous Operation in Emergency Situation of Microgrids 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.12, 2018년, pp.1595 - 1601

홍지송 (Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University) , 김현우 (Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University) , 안선주 (Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University) , 최준호 (Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University) , 윤상윤 (Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University)

Abstract ▼ AI-Helper

The biggest obstacle to the commercialization of small and medium size microgrid (MG) is the reliability and economics of MG operation and maintenance. In this paper, we propose an autonomous operation method that is implemented as an application program installed in the MG operating system in emergency situations. The proposed algorithm consists of four steps of distinction, recognition, determination and control of emergency situations that can occur in MG. A fuzzy-based situation decision algorithm has been proposed to eliminate the barriers of autonomous operation in actual emergency situation such as occurrence of bad data and communication delay. In addition, countermeasures have been suggested for cases where multiple emergency situations have occurred in combination. The proposed algorithm was tested in a 500kW actual microgrid site of a university. Through the test, the validity of the proposed method and its applicability to practical MG operation are verified.

주제어

표/그림 (14)

그림 그림 1 알람 데이터를 이용한 비상상황 판단의 고려사항 Fig. 1 Considerations for emergency situation using alarm data
그림 그림 2 EMC의 전체적인 운영 전략 Fig. 2 Operation strategy of the EMC
그림 그림 3 퍼지모듈의 멤버쉽 함수 Fig. 3 Membership function of Fuzzy module
표 표 1 제안한 퍼지모듈의 규칙 Table 1 Rules of fuzzy module
그림 그림 4 퍼지 모듈의 흐름도 Fig. 4 Flowchart of fuzzy module
표 표 2 다중비상상황을 위한 규칙 Table 2 Processing rules for multiple emergency
그림 그림 5 기능시험 계통도 Fig. 5 Network diagram for functional test
그림 그림 6 사례 1의 퍼지 모듈 결과 Fig. 6 Results of fuzzy module in case1
그림 그림 7 사례 2의 퍼지 모듈 결과 Fig. 7 Results of fuzzy module in case2
표 표 3 사례 1의 입력 알람데이터 Table 3 Input alarm data of case1
표 표 4 사례 2의 입력 알람데이터 Table 4 Input alarm data of case2
그림 그림 8 실증 시험 계통도 Fig. 8 Network diagram for field test
그림 그림 9 MG 내부 비상상황 발생에 대한 자율운영 결과 Fig. 9 Operation results for inside emergency
그림 그림 10 외부고장에 대한 자율운영 결과 Fig. 10 Autonomous operation results for external fault

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

첫째, MG 내부 전력사용량 및 피크전력의 감소를 통해 직접적인 경제적 이익을 얻기 위한 것으로 주로 에너지 저장장치(energy storage system, ESS) 등의 제어 전원 최적 스케쥴 수립과 수요반응(demand response, DR) 자원을 이용한 시장 참여를 통해 이러한 목적을 달성한다. 둘째, MG 외부에서의 외란 발생시 독립적인 운영을 통해 전력공급의 지속성(resiliency)을 증가시키기 위한 것이다. 그러나 중소규모 MG의 경우 구축비용, 운영 및 유지보수 등을 고려한 다양한 비즈니스 모델의 확보가 필요하다[1].
본 논문에서는 MG의 비상상황에 대한 자율적 대처 운영방안을 제안하였으며 이를 MG 운영시스템에 탑재할 수 있는 응용프로그램 형태로 개발하였다. 제안한 알고리즘은 비주기성을 가진 알람데이터를 사용하였으며 크게 두 가지 특성을 가지고 있다.
본 논문에서는 중소규모 MG의 비상상황에 대한 자율제어 알고리즘 및 그 실증내용에 대해 다루었다. 본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 실제 계통의 운영자와 유사하게 계통에서 발생하는 알람데이터를 기반으로 비상상황을 인지, 판정, 제어 과정을 수행하도록 고안되었다.
일반적으로 MG는 크게 두가지 목적으로 구축된다. 첫째, MG 내부 전력사용량 및 피크전력의 감소를 통해 직접적인 경제적 이익을 얻기 위한 것으로 주로 에너지 저장장치(energy storage system, ESS) 등의 제어 전원 최적 스케쥴 수립과 수요반응(demand response, DR) 자원을 이용한 시장 참여를 통해 이러한 목적을 달성한다. 둘째, MG 외부에서의 외란 발생시 독립적인 운영을 통해 전력공급의 지속성(resiliency)을 증가시키기 위한 것이다.

가설 설정

알람데이터는 주기성을 가지는 일반적인 계측데이터와 달리 비주기적이며 비순차적으로 발생하게 된다. 본 논문에서 비상상황을 판단하기 위해 가정한 알람데이터는 개폐기기의 투입/개방 상태 변화, 저전압, 과전류, 통신장애이며 개폐기기의 현재 상태 계측치를 함께 사용한다.
실제 운전상황에서의 알람 기반의 비상상황 판단 문제를 그림 1을 통해 설명한다. 본 논문에서는 보호기기는 방향성 판별기능을 가지고 있다고 가정하였다. 그림 1(a)는 비상상황을 판단할 수 있는 모든 알람데이터가 동시에 정상적으로 발생된 경우를 나타내며, 이러한 경우 CB4 하단에 고장이 일어난 것을 즉시 인지할 수 있다.
그림 3은 퍼지 모듈의 저전압과 과전류 알람에 대한 멤버쉽 함수를 나타내었다. 중소 규모 MG의 경우 각 경로 당 보호기기의 직렬 개수는 최대 4대로 가정하고 그 이상일 경우는 동일한 값을 가진다고 가정하였다. 또한, 해당 모듈에서 퍼지화를 통해 비상상황을 판단할 수 있는 규칙은 표 1과 같으며, 비상상황에 대한 확정, 재식별, 없음으로 구분하였다.

제안 방법

첫째, 비상상황 식별 모듈은 계통에서 발생한 알람데이터를 수집하고 비상상황을 식별할 수 있는 형태로 데이터를 구성한다. 구성된 데이터 셋을 통해 비상상황 종류와 위치에 대한 가(provisional) 판정을 수행한다. 둘째, 퍼지 모듈에서는 가 판정된 비상상황에 대한 확신도(certainty factor, CF)를 산출하여 최종 확정 또는 비상상황 식별 모듈의 재수행 여부를 결정한다.
이 중에 통신장애는 기기에서 발생한 알람을 그대로 사용하여 판정하므로 퍼지 로직에서는 고려하지 않는다. 나머지 3개의 비상상황은 공통적으로 저전압과 과전류 현상이 알람으로 발생하게 되므로 제안한 퍼지 모듈에서는 앞서 비상상황 식별 모듈에서 가판단된 정보와 구분된 경로에서 발생하는 저전압과 과전류 알람 갯수를 종합하여 최종 판정을 수행한다. 그림 3은 퍼지 모듈의 저전압과 과전류 알람에 대한 멤버쉽 함수를 나타내었다.
첫째, 실제 운영과 같이 비순차적으로 발생되는 알람데이터를 통해 비상상황을 인지하고 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 자율적 대처를 수행한다. 둘째, 비상상황과 연관성이 없는 오류데이터가 발생하였을 경우 퍼지로직을 적용하여 실제 운영원과 유사한 판단을 통해 오류데이터 처리를 수행한다. 또한, MG에서 발생하는 복합적 비상상황을 대응하기 위해 부하복구 중심의 룰을 적용하여 비상상황에 대한 우선순위를 부여하였다.
둘째, 외부외란 발생시 MG의 운전 모드 전환(연계 운전 ↔ 독립운전), 독립운전 수행(부하제어)과 같은 실질적 기기제어를 수행을 통해 비상상황을 대응한다.
또한, 공급되는 데이터의 변화에 따라 임시적 판단에서 확정적 판정으로 진행되는 일련의 과정을 수행할 것이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 MG 비상제어(emergency controller, EMC) 알고리즘도 운영원이 수행하는 과정과 유사한 비상상황의 가 판정 및 확정단계를 수행하도록 제안되었다.
둘째, 비상상황과 연관성이 없는 오류데이터가 발생하였을 경우 퍼지로직을 적용하여 실제 운영원과 유사한 판단을 통해 오류데이터 처리를 수행한다. 또한, MG에서 발생하는 복합적 비상상황을 대응하기 위해 부하복구 중심의 룰을 적용하여 비상상황에 대한 우선순위를 부여하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 대학교 구내에 구축된 캠퍼스 MG사이트 중 500kW 규모의 사무형 MG에 실증시험을 수행하여 알고리즘의 실제 적용성 여부를 검증하였다.
둘째, 퍼지 모듈에서는 가 판정된 비상상황에 대한 확신도(certainty factor, CF)를 산출하여 최종 확정 또는 비상상황 식별 모듈의 재수행 여부를 결정한다. 또한, 산출된 확신도를 통해 비상상황과의 연관성을 판단하여 오류데이터 검출을 수행한다. 셋째, 다중비상상황 처리 모듈에서는 비상상황이 복합적으로 발생하였을 경우 설정된 룰에 의해 비상상황에 대한 우선순위를 부여한다.
본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 실제 계통의 운영자와 유사하게 계통에서 발생하는 알람데이터를 기반으로 비상상황을 인지, 판정, 제어 과정을 수행하도록 고안되었다. 또한, 오류데이터 처리, 비상상황 확정과 같은 자율운전의 취약점을 퍼지로직을 통해 해결하고자 하였으며, 복합적 비상상황 발생시 우선순위를 부여하여 복합 비상상황을 대응한다. 본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 대학 구내에 구축되어 있는 사무형 MG에 EMS의 응용프로그램형태로 적용하여 실제 비상상황에 대응방안과 실제 적용성 여부를 검증하였다.
중소 규모 MG의 경우 각 경로 당 보호기기의 직렬 개수는 최대 4대로 가정하고 그 이상일 경우는 동일한 값을 가진다고 가정하였다. 또한, 해당 모듈에서 퍼지화를 통해 비상상황을 판단할 수 있는 규칙은 표 1과 같으며, 비상상황에 대한 확정, 재식별, 없음으로 구분하였다.
본 논문에서 제안한 비상상황 식별 모듈과 퍼지모듈에 대한 타당성을 검증하기 위해 임의의 시험 계통에서 기능시험을 수행하였다. 그림 5는 기능시험 계통도를 나타내고 있다.
또한, 오류데이터 처리, 비상상황 확정과 같은 자율운전의 취약점을 퍼지로직을 통해 해결하고자 하였으며, 복합적 비상상황 발생시 우선순위를 부여하여 복합 비상상황을 대응한다. 본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 대학 구내에 구축되어 있는 사무형 MG에 EMS의 응용프로그램형태로 적용하여 실제 비상상황에 대응방안과 실제 적용성 여부를 검증하였다. 검증 결과, 비상상황 식별, 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 기능을 적합하게 수행함을 확인하였다.
본 논문에서는 중소규모 MG의 비상상황에 대한 자율제어 알고리즘 및 그 실증내용에 대해 다루었다. 본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 실제 계통의 운영자와 유사하게 계통에서 발생하는 알람데이터를 기반으로 비상상황을 인지, 판정, 제어 과정을 수행하도록 고안되었다. 또한, 오류데이터 처리, 비상상황 확정과 같은 자율운전의 취약점을 퍼지로직을 통해 해결하고자 하였으며, 복합적 비상상황 발생시 우선순위를 부여하여 복합 비상상황을 대응한다.
본 논문에서는 MG 내 선로 및 설비고장에 따른 내부고장, 보호기기의 오동작, 외부고장(fault)에 따른 MG 이용불가 상태, 계측정보 전송장치(remote terminal unit, RTU)오류에 따른 통신장애를 비상상황으로 정의하였다. 제안한 EMC 알고리즘은 크게 4개의 모듈로 구성되어 있으며, 그림 2에는 EMC의 전체적인 흐름도를 도시하였다.
본 논문에서는 연계형 마이크로그리드의 시작점 보호기기부터 부하 또는 설비의 말단지점까지를 하나의 경로(path)로 설정하고 각 경로 및 경로간 알람 발생 상황을 고려하여 비상상황의 인지 및 식별을 수행한다.
사례 1은 시험계통에서 복합적 비상상황 발생과 알람데이터의 누락, 비순차적 발생시 정확한 비상상황 식별 기능에 대한 시험을 수행하였다. 사례1에서는 위 기능을 시험하기 위해 그림 5의 계통에서 보호기기 9번 하단의 내부고장 및 12번 보호기기의 오동작을 모의하였다.
사례 2는 비상상황 식별과정 중 판단 중간에 발생하는 오류데이터에 대한 처리 기능을 시험하였다. 사례 2에서 해당 기능을 검증하기 위해 보호기기 6, 13 하단 내부고장 및 오류데이터 발생 상황을 모의하였다. 표 4는 이 경우의 입력 알람데이터를 나타내었으며 그림 7은 사례 2의 퍼지모듈 수행 결과를 나타내었다.
사례 1은 시험계통에서 복합적 비상상황 발생과 알람데이터의 누락, 비순차적 발생시 정확한 비상상황 식별 기능에 대한 시험을 수행하였다. 사례1에서는 위 기능을 시험하기 위해 그림 5의 계통에서 보호기기 9번 하단의 내부고장 및 12번 보호기기의 오동작을 모의하였다. 표 3은 이 경우의 입력 알람데이터를 나타내었다.
실증시험 1에서는 앞서 수행했던 기능시험에 대한 식별 정보를 유지보수원에게 메시지로 출력하는 대처 기능에 대한 시험을 수행하였다. 해당 기능을 수행하기 위해 #1 MCCB(LV7)하단의 내부고장, #2ACB(RTU5)의 통신장애 및 오류데이터 발생을 모의하였다.
실증시험 2에서는 MG의 외부고장 발생시 기기제어를 통한 자율적 대응 기능에 대한 시험을 수행을 하였으며, 그림 9는 자율 운영 결과를 나타낸다. 제안한 EMC에 의해 외부외란 감지(17:19) 후 독립운전지점의 보호기기 및 발전원 기동과 같은 제어를 통해 독립운전을 수행한다.
하지만, 알람데이터가 초기 발생 후 추가적으로 발생하지 않을 경우 확신도가 일정 값에 고정되는 문제가 발생한다. 이러한 문제와 비상상황 식별 연산을 촉진시키기 위해 가식별 결과 여부에 따라 가속 요소(acceleraion factor, ACF)를 적용하여 해당 문제를 해결하였다. 제안한 퍼지 모듈의 확신도 계산은 식 (1)과 같다.
본 논문에서는 MG 내 선로 및 설비고장에 따른 내부고장, 보호기기의 오동작, 외부고장(fault)에 따른 MG 이용불가 상태, 계측정보 전송장치(remote terminal unit, RTU)오류에 따른 통신장애를 비상상황으로 정의하였다. 제안한 EMC 알고리즘은 크게 4개의 모듈로 구성되어 있으며, 그림 2에는 EMC의 전체적인 흐름도를 도시하였다. 첫째, 비상상황 식별 모듈은 계통에서 발생한 알람데이터를 수집하고 비상상황을 식별할 수 있는 형태로 데이터를 구성한다.
실증시험 2에서는 MG의 외부고장 발생시 기기제어를 통한 자율적 대응 기능에 대한 시험을 수행을 하였으며, 그림 9는 자율 운영 결과를 나타낸다. 제안한 EMC에 의해 외부외란 감지(17:19) 후 독립운전지점의 보호기기 및 발전원 기동과 같은 제어를 통해 독립운전을 수행한다. 또한, 독립운전 수행 중 식 (3)을 통해 부하제어를 수행함에 따라 1단계 부하 제어시 초기 부하대비 약 111%의 전원공급시간 증대, 2단계 부하 제어시 약 171%의 중요부하에 대한 전원공급시간이 증대되는 것을 확인할 수 있다.
제안한 EMC의 실제 적용성 여부를 판단하기 위해 MG EMS에 응용프로그램 형태로 탑재하여 실계통 적용 시험을 수행하였다. 실증 계통은 대학 구내에 구축된 사무형 마이크로그리드를 대상으로 수행하였다.
다중 비상상황 처리 모듈은 자율 운전 알고리즘에서 비상상황이 복합적으로 일어날 경우 비상 상황의 중요도에 따라 우선순위를 부여하는 모듈이다. 제안한 다중비상상황 모듈에서는 부하 복구를 우선 시하는 룰(rule)을 설정하였다. 표 2는 본 논문에서 가정하는 비상상황에 대한 전체적인 룰을 나타내고 있다.
본 논문에서는 MG의 비상상황에 대한 자율적 대처 운영방안을 제안하였으며 이를 MG 운영시스템에 탑재할 수 있는 응용프로그램 형태로 개발하였다. 제안한 알고리즘은 비주기성을 가진 알람데이터를 사용하였으며 크게 두 가지 특성을 가지고 있다. 첫째, 실제 운영과 같이 비순차적으로 발생되는 알람데이터를 통해 비상상황을 인지하고 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 자율적 대처를 수행한다.
또한, MG에서 발생하는 복합적 비상상황을 대응하기 위해 부하복구 중심의 룰을 적용하여 비상상황에 대한 우선순위를 부여하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 대학교 구내에 구축된 캠퍼스 MG사이트 중 500kW 규모의 사무형 MG에 실증시험을 수행하여 알고리즘의 실제 적용성 여부를 검증하였다.
그림 4는 제안한 퍼지 모듈의 알고리즘을 나타내고 있다. 제안한 퍼지 모듈에서는 MG 내 모든 경로에 대한 확신도를 산출하여 비상상황에 대한 최종 판정 및 오류 데이터 검출을 수행한다. 확신도가 작은 경로는 알람데이터를 재 수집하여 비상상황 식별 모듈을 재 수행하며, 최종적으로 확신도가 설정 값 보다 작아지게 될 경우 해당 경로의 알람을 비상상황과의 연관성이 없는 오류데이터로 검출하게 된다.
제안한 퍼지 모듈은 앞서 2.1절에서 설명한바와 같이 계통에서 발생하는 알람데이터를 기반으로 비상상황의 개연성을 판단하고 최종확정 및 오류데이터를 검출한다. 앞서 설명한 바와 같이 본 논문에서 정의한 MG의 비상상황은 내부고장, 외부고장, 내부 기기오동작, 통신장애이다.
제안한 알고리즘은 비주기성을 가진 알람데이터를 사용하였으며 크게 두 가지 특성을 가지고 있다. 첫째, 실제 운영과 같이 비순차적으로 발생되는 알람데이터를 통해 비상상황을 인지하고 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 자율적 대처를 수행한다. 둘째, 비상상황과 연관성이 없는 오류데이터가 발생하였을 경우 퍼지로직을 적용하여 실제 운영원과 유사한 판단을 통해 오류데이터 처리를 수행한다.

대상 데이터

사례 2는 비상상황 식별과정 중 판단 중간에 발생하는 오류데이터에 대한 처리 기능을 시험하였다. 사례 2에서 해당 기능을 검증하기 위해 보호기기 6, 13 하단 내부고장 및 오류데이터 발생 상황을 모의하였다.
제안한 EMC의 실제 적용성 여부를 판단하기 위해 MG EMS에 응용프로그램 형태로 탑재하여 실계통 적용 시험을 수행하였다. 실증 계통은 대학 구내에 구축된 사무형 마이크로그리드를 대상으로 수행하였다. 사무형 마이크로그리드의 연중 일 최대부하는 약 250kW이며, 전체적인 계통도는 그림 8과 같다.

이론/모형

앞서 설명한 바와 같이 가 판단된 비상상황 식별 모듈의 결과를 운영원과 유사한 판단을 내리기위해, 시간이 지남에 따라 추가로 발생하는 알람 데이터 처리와 오류데이터 필터링 등을 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 퍼지 기반의 판정 알고리즘을 사용하였다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 자율 대응 방안은 대학 구내에 구축되어 있는 사무형 MG에 EMS의 응용프로그램형태로 적용하여 실제 비상상황에 대응방안과 실제 적용성 여부를 검증하였다. 검증 결과, 비상상황 식별, 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 기능을 적합하게 수행함을 확인하였다. 본 논문의 연구결과는 향후 중소규모 MG의 운영 시스템에 적용될 수 있을 것으로 생각되며, 운영 및 유지보수 비용 절감 및 계통 운영의 신뢰도 증진 등을 통해 MG의 확대보급에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
경로 1, 4, 6 등은 비상상황과 개연성이 없는 데이터로 판단하여 해당데이터를 의미 없는 데이터로 처리하게 된다. 결과적으로, 복합 비상상황 인지 및 비순차적 알람데이터 발생에 대한 문제를 해결하는 것을 확인하였다.
경로 3과 7은 사례 1과 같이 6, 13의 하단의 내부고장을 식별하는 것을 확인할 수 있다. 결과적으로, 비상상황 식별 과정 중 발생하는 비상상황과 연관성이 없는 데이터는 최종적으로 오류데이터 처리가 되는 것을 확인하였다.
해당 시험에서는 T는 120분, 최소 SoC는 0으로 설정하였다. 마지막으로, 외부 계통 복구를 감지(19:29) 후 독립운전 지점의 보호기기, 부하 복원과 같은 계통 재연계를 자율적으로 수행하는 것을 확인할 수 있다.
그림 9는 실증시험 1의 최종 결과를 나타내고 있다. 비상상황 발생시 제안한 EMC를 통해 실제 운영화면상에 식별된 정보를 표기하며 최종적으로 유지보수원에게 #1 MCCB 하단의 내부고장과 #2ACB(RTU5)의 통신장애에 대한 메시지를 출력하는 것을 확인할 수 있다.
또한, 산출된 확신도를 통해 비상상황과의 연관성을 판단하여 오류데이터 검출을 수행한다. 셋째, 다중비상상황 처리 모듈에서는 비상상황이 복합적으로 발생하였을 경우 설정된 룰에 의해 비상상황에 대한 우선순위를 부여한다. 마지막으로 자율 처리 모듈에서는 판정된 비상상황에 대한 유지 보수원 메시지 출력 및기기 제어와 같은 실질적인 대처를 수행한다.
y축(CF_path)은 해당 경로의 비상상황 확신도, x축(Iteration)은 퍼지 모듈의 반복횟수를 나타낸다. 퍼지 모듈 결과, 경로 5는 초기 알람데이터 발생시 비상상황을 식별하지 못하지만 퍼지모듈 수행 중 신규 알람데이터가 발생하여 보호기기 9하단의 내부고장을 가식별하고 반복횟수 6에서 최종확정하는 것을 확인할 수 있다. 경로 7은 초기 알람데이터를 통해 보호기기 12의 기기오동작을 가식별하고 반복횟수 3에서 최종확정하는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

유인운전의 경우 앞서 설명한 바와 같이, 비순차적으로 발생되는 알람데이터의 종류 및 발생위치 등을 이용하여 비상상황에 대한 판단을 수행한다. 또한, 공급되는 데이터의 변화에 따라 임시적 판단에서 확정적 판정으로 진행되는 일련의 과정을 수행할 것이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 MG 비상제어(emergency controller, EMC) 알고리즘도 운영원이 수행하는 과정과 유사한 비상상황의 가 판정 및 확정단계를 수행하도록 제안되었다.
검증 결과, 비상상황 식별, 기기제어 및 유지보수원 메시지 출력과 같은 기능을 적합하게 수행함을 확인하였다. 본 논문의 연구결과는 향후 중소규모 MG의 운영 시스템에 적용될 수 있을 것으로 생각되며, 운영 및 유지보수 비용 절감 및 계통 운영의 신뢰도 증진 등을 통해 MG의 확대보급에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
앞서 설명한 바와 같이 가 판단된 비상상황 식별 모듈의 결과를 운영원과 유사한 판단을 내리기위해, 시간이 지남에 따라 추가로 발생하는 알람 데이터 처리와 오류데이터 필터링 등을 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 퍼지 기반의 판정 알고리즘을 사용하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존 배전계통 및 대규모 마이크로그리드의 기능은?	기존 배전계통 및 대규모 마이크로그리드는 비상상황이 발생할 경우 운영센터에 상주하는 운영원이 계통에서 발생하는 과전류, 저전압 등과 같은 알람데이터와 계측데이터를 기반으로 비상상황에 대한 인지, 판단 및 조치를 수행한다. 알람데이터는 주기성을 가지는 일반적인 계측데이터와 달리 비주기적이며 비순차적으로 발생하게 된다.
	알람데이터의 특징은?	기존 배전계통 및 대규모 마이크로그리드는 비상상황이 발생할 경우 운영센터에 상주하는 운영원이 계통에서 발생하는 과전류, 저전압 등과 같은 알람데이터와 계측데이터를 기반으로 비상상황에 대한 인지, 판단 및 조치를 수행한다. 알람데이터는 주기성을 가지는 일반적인 계측데이터와 달리 비주기적이며 비순차적으로 발생하게 된다. 본 논문에서 비상상황을 판단하기 위해 가정한 알람데이터는 개폐기기의 투입/개방 상태 변화, 저전압, 과전류, 통신장애이며 개폐기기의 현재 상태 계측치를 함께 사용한다.
	비상상황 식별 모듈단계의 예는?	비상상황 식별 모듈은 단일 또는 복합적 비상상황 발생시 계통에서 발생하는 비순차적 알람데이터를 수집하고 비상상황에 대한 종류와 위치를 가식별하는 단계이다. 예를 들어, 어떤 경로에서 과전류 알람, 저전압 알람 및 보호기기 동작상태 알람 등이 동시에 수집된 경우 비상상황의 식별여부를 판단하는 식별자(ESCM_flag)가 1로 처리되며 이는 가식별이 되었음을 나타낸다.

참고문헌 (12)

Microgrid multi-client study, Navigant, Nov. 2015.
B. J. Brearley and R. R. Prabu, "A review on issues and approaches for microgrid protection", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 67, pp. 988-997, Jan. 2017.

상세보기
C. Li, C. Cao, Y. Kuang, L. Zeng, and B. Fang, "A review of islanding detection methods for microgrid", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 35, pp. 211-220, Jul. 2014.

상세보기
W. El-khattam and T.S. Sidhu, "Resolving the impact of distributed renewable generation on directional overcurrent relay coordination: a case study", IET Renewable Power Generation, vol. 3, no. 4, pp. 415-425, Dec. 2009.

상세보기
M. A. Zamani, A. Yazdani, and T. S. Sidhu, "A communication-assisted protection strategy for inverterbased medium-voltage microgrids", IEEE Trans. on Smart Grid, vol. 3, no. 4, pp. 2088-2099, Dec. 2012.
T. S. Ustun, C. Ozansoy, and A. Zayegh, "Fault current coefficient and time delay assignment for microgrid protection system with central protection unit", IEEE Trans. on Power Systems, vol. 28, no. 2, pp. 598-606, May 2013.
T. Kato et al., "Priority-based hierarchical operational management for multiagent-based microgrids," Energies, vol. 7, no. 4, pp. 2051-2078, Mar. 2014.

상세보기
D. Q. Oliverira et al., "A fuzzy-based approach for microgrids islanded operation", Electric Power Systems Research, pp. 178-189, vol. 149, Aug. 2017.

상세보기
G. Kyriakarakos et al., "A fuzzy logic energy management system for polygeneration microgrids", Renewable Energy, vol. 41, pp. 315-327, May 2012.

상세보기
O. V. G. Swathika et al., "Fuzzy decision and graph algorithms aided adaptive protection of microgrid", Energy Procedia: 1st International Conference on Power Engineering, india (chennai), vol. 117, pp. 1078-1084, Jun. 2017.
Z. Liu et al., "A multiagent system-based protection and control scheme for distribution system with distributed-generation integration", IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 32, no. 1, pp. 536-545, Feb. 2017.
F. Coffele, C. Booth, and A. Dysko, "An adaptive overcurrent protection scheme for distribution networks", IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 30, no. 2, pp. 561-568, Apr. 2015.

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증