$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

신재생에너지 모니터링 시스템 구축을 위한 예측기술 동향 원문보기

전기의 세계 = The proceedings of KIEE, v.68 no.2, 2019년, pp.6 - 11  

허진 (한국전력공사 전력연구원) ,  백자현 (한국전력공사 전력연구원) ,  최영도 (한국전력공사 전력연구원) ,  박상호 (한국전력공사 전력연구원) ,  윤기갑 (한국전력공사 전력연구원)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 기존에는 전력회사들이 부하 변동이나 갑작스런 발전기 및 송전설비 고장 등에 대한 변동성 및 불확실성을 다루었다면, 최근에는 신재생에너지가 확대되면서 기상 변동에 따른 신재생에너지 출력의 불확실성 및 변동성을 해결하기 위해 신재생에너지 출력 예측 기술을 향상시키고 있다. 또한, 북미 서부지역의 SPSC(State-Provincial Steering Committee)에서 신재생에너지의 연계 비용을 최소화할 수 있는 주요 방안으로 변동성 전원에 대한 예측 기술을 향상시키고자 하였다. 미국 서부 지역의 13개 전력계통 운영기관 및 전력회사가 변동성 전원 예측 프로젝트에 참여하였으며, 각 기관별 운영현황은 표 7과 같다.
  • 본 고에서는 신재생에너지 모니터링 시스템 개발의 핵심인 예측기술의 해외 동향을 살펴보았다. 다양한 예측 기술 중 확률론적 예측 모델은 예측 결과가 최종적인 예측 값(결정론적 예측)뿐만 아니라, 예측 값에 대한 예상 범위(확률론적 예측)를 함께 도출한다.
  • 본 절에서는 미국 서부 전력회사의 태양광 발전 예측 모형[2]에 대해 분석하였다. 기존에는 전력회사들이 부하 변동이나 갑작스런 발전기 및 송전설비 고장 등에 대한 변동성 및 불확실성을 다루었다면, 최근에는 신재생에너지가 확대되면서 기상 변동에 따른 신재생에너지 출력의 불확실성 및 변동성을 해결하기 위해 신재생에너지 출력 예측 기술을 향상시키고 있다.
  • 본 절에서는 북미 서부지역의 전력계통 운영기관 및 전력회사의 풍력발전 예측모형 현황에 대해 기술한다. 미국 SPSC(State-Provincial Steering Committee)에서는 풍력발전을 포함한 변동성전원의 연계 비용을 최소화할 수 있는 방안을 탐색하였으며, 주요 방안으로 변동성 전원에 대한 예측 기술을 향상시키고자 하였다.

가설 설정

  • Total Sky Imagery 모델은 실시간이나 15-30분 전 예측을 수행하며, 하늘 이미지를 가공하고 구름 추적 기법을 활용한 모델이다. 구름의 투명함, 방향, 이동속도가 일정하다고 가정하여 일사량에 대한 예측을 수행한다. Satellite Imagery는 Total Sky Imagery와 유사하며, 구름의 투과율을 이용하여 빛의 양을 계산하는 방법이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
신재생에너지 모니터링 기술의 적용의 장점은? 신재생에너지 통합 감시 및 운영기술은 전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터(전압, 전류, 유무효전력, 주파수, 고조파, 플리커 등)를 실시간 감시하여 신재생에너지계통 영향(주파수변동, 전압변동, 고조파) 및 운전특성 파악을 통해 전력계통 신뢰성을 향상시켜 신재생에너지 수용향상을 목적으로 하는 기술이다. 신재생에너지 모니터링 기술의 적용으로 지역단위 신재생에너지 운전정보 확보를 통해 정확한 계통영향 분석이 가능하여 안정적인 계통운영을 위한 설비보강, 보상 기기 적용 등 체계적인 계통계획수립 및 계통운영 문제발생시 원인분석을 통한 대처가 가능하다. 신재생에너지 모니터링 시스템으로부터 취득된 데이터를 기반으로 예측 응용기술의 고도화를 통해 모니터링 시스템 구축의 기반을 확립할 수 있다.
전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터에는 무엇이 있는가? 신재생에너지 통합 감시 및 운영기술은 전력계통에 연계되는 신재생에너지의 출력데이터(전압, 전류, 유무효전력, 주파수, 고조파, 플리커 등)를 실시간 감시하여 신재생에너지계통 영향(주파수변동, 전압변동, 고조파) 및 운전특성 파악을 통해 전력계통 신뢰성을 향상시켜 신재생에너지 수용향상을 목적으로 하는 기술이다. 신재생에너지 모니터링 기술의 적용으로 지역단위 신재생에너지 운전정보 확보를 통해 정확한 계통영향 분석이 가능하여 안정적인 계통운영을 위한 설비보강, 보상 기기 적용 등 체계적인 계통계획수립 및 계통운영 문제발생시 원인분석을 통한 대처가 가능하다.
California ISO에서 태양광발전 출력 예측에 활용하고 있는 예측 모델 유형을 4가지로 분류하면? 미국 California ISO에서 태양광발전 출력 예측에 활용하고 있는 예측 모델 유형은 4가지로 분류된다. 예측 모델 유형으로는 Persistence 모델, Total Sky Imagery 모델, Satellite Imagery 모델, NWP(Numerical Weather Prediction) 모델을 사용하고 있다. Persistence 모델은 현재 값을 다음 시점의 미래 예측 값으로 사용하는 예측 모델로, 태양광 발전 출력의 최근 값을 그대로 사용하는 것이 일반적이며, 운량이 변함에 따라 예측 정확성이 급격하게 감소한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로