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Multi-agent system을 이용한 배전계통의 전압 제어와 고조파 보상 방법에 관한 연구
Voltage Control and Harmonic Compensation in Distribution System based on Multi-agent System

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Authors
강현구
Advisor
문승일
Major
공과대학 전기·컴퓨터공학부
Issue Date
2013-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
고조파 보상분산전원전압 제어퍼지 논리Multi-agent system
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 2. 문승일.
Abstract
본 논문에서는 multi-agent system 환경을 기반으로 하는 배전계통 운영 방식에서 다수의 분산전원을 이용한 전압 제어와 고조파 전류 보상 방법을 제안하였다.
먼저, 배전계통에서의 전압 제어와 고조파 전류 보상 제어를 위해 분산제어를 기반으로 하는 multi-agent system을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 multi-agent system은 계통의 전압이나 고조파 문제를 인식하기 위한 monitoring agent, 분산전원이 계통 운영에 참여하기 위한 DR agent, 각 agent들과 정보를 공유하며 효율적인 동작을 수행할 수 있도록 coordinator의 역할을 담당하는 moderator로 구성되어 있다. 이러한 agent들은 계통 구성 요소 중 일부분에 대해서만 측정 및 제어를 수행할 수 있지만, 상호 간의 통신을 통해 계통에서 발생하는 문제점을 공유하고 협조하여 문제를 해결하는 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 agent들이 문제 해결 과정에서 일을 공유하고 분배하여 해결하는 방법으로 multi-agent system에서 일반적으로 많이 사용되는 방법 중 하나인contract net protocol (CNP)을 이용하였다.
본 논문에서 제안하는 전압 제어 방법에서는 전압 문제가 발생했을 때, moderator가 분산전원에 설치된 DR agent들로부터 받은 무효전력 민감도(reactive power sensitivity)와 무효전력 출력 여유량(reactive power margin)에 대한 정보를 기반으로 각 분산전원이 전압 제어를 위해 조정해야 할 무효전력 출력량을 결정한다. 다수의 분산전원이 효율적으로 전압 제어를 분담하기 위해 moderator의 의사결정과정에서 인공지능 기술 중 하나인 퍼지 전문가 시스템을 사용하였다. 퍼지 전문가 시스템은 무효전력 민감도와 무효전력 출력 여유량을 기준으로 분산전원의 전압 제어 참여도를 결정한다. 퍼지 전문가 시스템이 대상 계통에서 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 particle swarm optimization (PSO)를 통해 최적화 하였으며, 각 분산전원이 전압 제어를 위해 증가해야 하는 무효전력 출력량의 합을 최소화함과 동시에 무효전력 출력 여유량에 대한 비용 함수를 고려하였으며 전압 제어 후에 계통의 전체적인 전압 프로파일의 개선 정도를 최대화하는 것을 목적으로 설계하였다. 한편, 사례 연구를 통해 제안하는 전압 제어 과정을 검증하였다.
둘째로, 본 논문에서는 계통에 존재하는 비선형 부하에 의한 고조파 전류를 인버터로 계통과 연계된 분산전원의 출력 제어를 통해 보상하는 방법을 제안하였으며, 고조파 보상의 크기를 결정하는데 있어서 다양한 이해관계자들의 의견을 반영하기 위해 multi-agent system 환경을 이용하였다. Multi-agent system에서 agent로 표현되는 고조파 보상 과정에 참여하는 기기들이 자신의 운영 전략이나 고조파 보상에 대한 참여 의사를 표현하기 위해 만족도를 나타낼 수 있는 퍼지 함수를 이용하였다. 먼저, monitoring agent는 계통에 존재하는 고조파의 크기를 측정할 뿐 아니라 계통 운영자의 입장을 반영하여 계통에 존재하는 고조파의 크기에 대한 만족도 함수를 생성한다. 또한, 각 분산전원의 운영 전략을 반영하는 기능을 가진 DR agent는 해당 분산전원의 출력 비용(output cost)와 여유량(output margin) 등을 고려하여 고조파 보상 참여에 대한 만족도 함수를 생성한다. 한편, 다른 분산전원과 달리 에너지 용량에 대한 제약이 있는 배터리 시스템의 경우 SOC (state-of-charge)로 표현되는 에너지 여유용량(energy margin) 도 고려하게끔 하였다. 최종적으로 moderator는 각 agent들로부터 받은 만족도 함수를 기준으로 절충해를 찾기 위해 다목적 퍼지 함수의 의사결정모델에 사용되는 max-min principle을 이용하였다. 마지막으로 제안하는 고조파 전류의 보상 과정은 MATLAB/Simulink를 이용한 동적 모의를 통해 검증하였다.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/118905
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Electrical and Computer Engineering (전기·정보공학부)Theses (Ph.D. / Sc.D._전기·정보공학부)
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