[논문]스마트그리드 빅데이터 기반 지역별 배전선로 부하손실 분석

조재훈; 이해성; 임한민; 이병성; 문채주

doi:10.13067/jkiecs.2022.17.6.1013

스마트그리드 빅데이터 기반 지역별 배전선로 부하손실 분석
Regional Analysis of Load Loss in Power Distribution Lines Based on Smartgrid Big Data 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.17 no.6, 2022년, pp.1013 - 1024

조재훈 (국립목포대학교 대학원) , 이해성 (한국전력공사 전력연구원) , 임한민 (한국전력공사 전력연구원) , 이병성 (한국전력공사 전력연구원) , 문채주 (국립목포대학교 스마트그리드연구소)

초록
AI-Helper

전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In addition to the assessment measure of electric quality levels, load loss are also a factor in hindering the financial profits of electrical sales companies. Therefore, accurate analysis of load losses generated from distributed power networks is very important. The accurate calculation of load losses in the distribution line has been carried out for a long time in many research institutes as well as power utilities around the world. But it is increasingly difficult to calculate the exact amount of loss due to the increase in the congestion of distribution power network due to the linkage of distributed energy resources(DER). In this paper, we develop smart grid big data infrastructure in order to accurately analyze the load loss of the distribution power network due to the connection of DERs. Through the preprocess of data selected from the smart grid big data, we develop a load loss analysis model that eliminated 'veracity' which is one of the characteristics of smart grid big data. Our analysis results can be used for facility investment plans or network operation plans to maintain stable supply reliability and power quality.

주제어

표/그림 (15)

그림 그림 1. 스마트그리드 빅데이터의 특성, 4V Fig. 1 Smart grid big data characteristics, 4V
그림 그림 2. 하둡 에코시스템 Fig. 2 Hadoop eco-system
표 표 1. 스마트그리드 데이터 오류 원인 및 정제 방법 Table 1. Smart grid data error causes and cleansing methods
표 표 2. 지역별 배전선로 부하손실 분석 변수 정의 Table 2. The definition of feature for analysing load loss of distribution lines
그림 그림 3. 분석용 입력 데이터세트의 생성과정 Fig. 3 Creation process of input data set for analysis
표 표 3. 구현환경 Table 3. Implementation environment
표 표 4. 2차 데이터 정제과정과 단계별 데이터 개수 Table 4. Secondary data preprocessing and number of data by step by step
그림 그림 4. 배전선로 이용률 및 부하손실 분포 Fig. 4 The current status of utilization and load loss of power distribution lines
그림 그림 5. 전국 부하율과 손실계수 간 상관관계도 Fig. 5 Correlation between national load factor and loss factor
그림 그림 6. 부하율, 손실계수 a, 선로 이용률 간 상관계수 히트맵 Fig. 6 Correlation heat map between load factor, loss factor, loss coefficient(a) and feeder's use rate
그림 그림 7. 부하율, 손실계수, 부하특성계수 a의 월별 경향 Fig. 7 Monthly trend visualization of load factor,loss factor and loss coefficient(a)
그림 그림 8. 부하율 및 손실계수 사분위수 분포 Fig. 8 Visualization of Interquartile distribution of load factor(u) and loss factor(w)
표 표 5. 월 부하율 및 월 손실계수 사분위수 Table 5. The Interquartile range of monthly load factor and loss factor
표 표 6. 지역별 월 부하율 및 월 손실계수 Table 6. Regional monthly load factor and loss factor
표 표 7. 지역별 부하특성계수 a의 최소·최대값 및 사분위수 Table 7. The minimum and maximum value of 'a' and number of quadrants of 'a' by region

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저자의 다른 논문 :

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].

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