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제1장 머신러닝(Machine Learning-기계학습)을 이용한 전력계통 안정도 평가 모듈 개발
제1절 실시간 상황인식 기반 의사결정지원시스템 설계
1. 상황인식용 계통 안정도 이벤트 분류
○ 전력계통 안정도 평가를 위한 이벤트(고장) 분류를 다음 그림 1-1과 같이 진행함
- 이벤트 분류는 크게 전압, 주파수, 위상각 이벤트 3가지로 분류함
- 전압 이벤트는 순시전압강하·상승·정전과 같은 순시 특성이 강한 이벤트와 저전압/고전압과 같이 일정 시간 이상 지속되는 이벤트로 분류함
- 주파수 이벤트는

제1장 머신러닝(Machine Learning-기계학습)을 이용한 전력계통 안정도 평가 모듈 개발
제1절 실시간 상황인식 기반 의사결정지원시스템 설계
1. 상황인식용 계통 안정도 이벤트 분류
○ 전력계통 안정도 평가를 위한 이벤트(고장) 분류를 다음 그림 1-1과 같이 진행함
- 이벤트 분류는 크게 전압, 주파수, 위상각 이벤트 3가지로 분류함
- 전압 이벤트는 순시전압강하·상승·정전과 같은 순시 특성이 강한 이벤트와 저전압/고전압과 같이 일정 시간 이상 지속되는 이벤트로 분류함
- 주파수 이벤트는 저주파수와 고주파수 이벤트로 분류함
- 위상각 이벤트는 정상상태 미소 진동과 과도상태 진동 현상으로 분류함

2. 망 관련 상황인식 현황
○ 전력계통망 관련 상황인식 요소를 다음 그림 1-2와 같이 도출함
- 전력계통망 상황인식 요소에는 기본적으로 계통 전압과 설비의 열용량을 감시 요소로 선정하였으며, 관련 데이터 취득에는 SCADA/EMS 시스템을 활용함
- EMS의 해석기능으로는 상태추정, 조류계산, 상정 고장해석, 안정도 해석을 통하여 감시 요소를 상황인식에 활용함

(출처 : 본문 제1장 머신러닝(Machine Learning-기계학습)을 이용한 전력계통 안정도 평가 모듈 개발 20p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 10
• 제 1 장 머신러닝(Machine Learning-기계학습)을 이용한 전력계통 안정도 평가 모듈 개발 ... 20
• 제 1 절 실시간 상황인식 기반 의사결정지원시스템 설계 ... 20
• 1. 상황인식용 계통 안정도 이벤트 분류 ... 20
• 2. 망 관련 상황인식 현황 ... 20
• 3. 수급 관련 상황인식 현황 ... 21
• 4. 신재생발전원 상황인식 시스템 감시 요소 설계 ... 21
• 5. PMU 측정기반 계통 관성 계수 추정 ... 22
• 6. 상황인식 시스템 상위 계층 시스템 데이터 흐름 ... 23
• 제 2 절 PMU 측정기반 상황인식 시스템 기반 기술 ... 24
• 1. 주요 감시 요소 분석 ... 24
• 2. 과도안정도 분석 ... 24
• 3. 전압안정도 분석 ... 31
• 4. 미소신호안정도 분석 ... 34
• 제 3 절 실시간 상황인식 기반 의사결정지원시스템 구축 ... 36
• 1. 실시간 상황인식 시스템 구현 ... 36
• 제 4 절 PMU 측정기반 상황인식 시스템 안정도 평가 모듈 ... 40
• 1. 안정도 평가 모듈 구축 ... 40
• 제 2 장 PMU 데이터 생성을 위한 실시간 시뮬레이터 모델 개발 ... 55
• 제 1 절 실시간 시뮬레이션 모델 구성 ... 55
• 1. 계통 모델 구성 ... 55
• 2. PMU 계측 모선 및 신호 ... 57
• 3. PMU 모델 구성 ... 60
• 4. 실시간 시뮬레이션 모델과 PMU 성능시험 ... 64
• 5. 구현된 PMU 데이터 생성을 위한 실시간 시뮬레이터와 PDC 시스템 ... 67
• 제 3 장 재생에너지 출력 예측 및 변동성 대응 기술 ... 73
• 제 1 절 재생에너지 출력 예측 기술 ... 73
• 1. 기계 학습 기반 재생에너지 출력 예측 ... 73
• 2. 대규모 재생에너지 발전량 예측 기술 검증 및 고도화 ... 79
• 3. 딥러닝 예측 모델을 활용한 재생에너지 단기 출력 예측 ... 82
• 제 2 절 재생에너지 출력 변동성 대응 기술 ... 84
• 1. 재생에너지 출력 예측 범위 최적화 기술 ... 84
• 2. 재생에너지 출력 예측의 변동성 최적화 고도화 ... 87
• 제 4 장 재생에너지 출력을 반영한 미래계통 모델링 기술 개발 ... 94
• 제 1 절 신재생에너지원 변동성을 고려한 안정도 평가기술 개발 ... 94
• 1. 신재생 출력변동성을 고려한 미래계통 모델링 모듈 ... 94
• 2. 발전기 및 설비 과부하, 송배전 혼잡, 고장전류 검토 모듈 ... 96
• 3. 과도 안정도, 전압 유지범위 검토 모듈 ... 97
• 4. 신재생에너지원 변동성을 고려한 안정도 평가기술 개발 ... 98
• 5. 신재생 출력제한 검토 모듈 ... 100
• 6. 전기적 거리 계산 모듈 ... 101
• 7. 검토 결과 통합 모듈 ... 101
• 제 5 장 발전기 축진동 해석 기술 개발 ... 102
• 제 1 절 기술 개발 개요 ... 102
• 1. 발전기 축진동 모드 해석의 필요성 ... 102
• 2. 기존 해석의 한계 ... 102
• 3. 연구 개발 목표 ... 103
• 제 2 절 축진동 해석을 위한 시간영역 알고리즘 개발: K-TDSSO 프로그램 ... 104
• 1. SSO/SSR 해석용 발전시스템과 네트워크 모델링 ... 104
• 2. High-Frequency용 GENROU 모델 ... 105
• 3. 발전시스템 다중-축 모델링 ... 106
• 4. RLC 네트워크 모델링 ... 106
• 제 3 절 축진동 모드 측정 PMU 기술 개발: KGDR 계측 기술 ... 108
• 1. 축속도 측정 방법 및 해석 방법 ... 108
• 2. 축진동 측정 시스템 ... 108
• 제 4 절 KGDR을 이용한 대형 화력기 축진동 모드 분석 ... 110
• 1. 축진동 분석 DFT 분석 알고리즘 ... 110
• 2. KGDR 적용 및 축진동 모드 분석 ... 111
• 3. 한빛#5 축속도 측정 ... 111
• 4. 한빛#5 축진동 모드 분석 ... 111
• 제 5 절 Matlab/Simulink를 이용한 시간영역 축진동 해석 ... 113
• 1. IEEE SSR 1st Benchmark 시스템 ... 113
• 2. KTDSSO 프로그램 단락사고 모의 ... 115
• 제 6 절 소결론 ... 118
• 제 6 장 미래 전력계통의 PMU 기반 동적 상태 추정 기술 ... 119
• 제 1 절 연구 개발 목표 및 연구 내용 ... 119
• 1. 연구 개발 목표 ... 119
• 2. 연구 개발 내용 ... 123
• 제 2 절 모델 기반 발전기 동적 상태 추정 ... 126
• 1. 동적 상태 추정 기법 ... 126
• 2. 동적 상태추정을 위한 시뮬레이션 데이터 취득 ... 131
• 3. 발전기 동적 상태추정 결과 ... 138
• 제 3 절 Unknown Input을 고려한 발전기 동적 상태추정 ... 149
• 1. Unknown Input을 고려한 칼만 필터 기법 ... 149
• 2. 상태추정 대상 및 Unknown Input 조건 ... 156
• 3. SUKPF-UI 기반 동적 상태추정 결과 ... 157
• 제 4 절 차동기공진현상 분석 및 완화기술 ... 162
• 1. 차동기공진현상 사례 분석 ... 162
• 2. 풍력발전설비 모델링 ... 165
• 3. 차동기공진현상 분석 ... 171
• 4. 상 불균형 TCSC ... 176
• 5. ESS 제어를 통한 차동기공진현상 완화 ... 181
• 제 5 절 Oscillation Parameter 추정 ... 188
• 1. State-Space 모델링 ... 188
• 2. PMU 주파수 특성 분석 ... 191
• 3. 계통 연계형 풍력발전설비 ... 193
• 4. OG&E 전력계통 데이터 ... 200
• 제 6 절 소결론 ... 206
• 1. 연구 성과 요약 ... 206
• 2. 향후 연구수행 계획 ... 209
• 제 7 장 결 론 ... 211
• 참고문헌 ... 215
• 끝페이지 ... 219