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A supervisory control method of hybrid AC/DC microgrids considering uncertainty in loads and renewable energy sources : 부하와 신재생에너지 불확실성을 고려한 혼합형 AC/DC 마이크로그리드의 감시제어에 관한 연구

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Authors

이진오

Advisor
문승일
Major
공과대학 전기·컴퓨터공학부
Issue Date
2019-02
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2019. 2. 문승일.
Abstract
As the power system has recently become smaller and more decentralized and the DC technology is developed, the hybrid AC/DC microgrid (HMG) has been constructed. In addition, with interests in environmental issues and efforts to obtain sustainable energy sources, the penetration level of renewable energy sources (RESs) is significantly increasing. However, it inevitably increases the uncertainty in the system. If the microgrid operates in grid-connected mode, the power imbalance caused by the uncertainty leads to the burden of the main grid. It becomes more severe under the high uncertainty and multi-microgrid. In islanded mode, the droop control results in the frequency and voltage deviations, and the output power of resources may be far from the cost-effective operating point.

This dissertation presents the supervisory control method of HMG for grid-connected and islanded mode in order to obtain the reliable and cost-effective operation under the high uncertainty. In grid-connected mode, to operate as a single controllable entity, the internal net load fluctuation within a HMG should be compensated by itself. To this end, bus-dependent participation factor (BDPF)-based generation adjustment method is proposed. The conventional participation factor considers only the generators
however, the location of the variation may also affect the operation performance owing to the line loss. To accurately reflect the cost change of output variation, the generation-load incremental cost (GLIC) which is the total cost variation that considers both the generator and load position is introduced. Using the GLIC and its derivative, the optimal participation factor can be calculated for each bus. The GLIC can fairly reflect line loss changes
in addition, the second-order loss sensitivity is used to improve the accuracy of the BDPF. The output power can be easily adjusted from the base point, using each load variation and the corresponding BDPF. Subsequently, re-adjustment is performed if constraint violations exist. Since the BDPF that was previously obtained at the base point is used, the amount of generation adjustment can be calculated instantly.

In islanded mode, the operation method is divided into two stage, long-term and short-term, in order to maintain the power balance using only internal resources. Regarding the long-term operation, the on/off decision of DGs and controllable loads is decided. In this process, the machine learning-based forecasting algorithm is used for net load prediction and the HMG is linearized to solve the mixed integer linear programming. In the short-term operation where the final set-point is determined, an MPC-based operation method is proposed. The problem for restoring the frequency, AC and DC voltage and reducing the generation cost is formulated using the sensitivities of the AC and DC grids considering the droop control. In addition, second-order frequency sensitivity, which can accurately account for the influence of the reactive power on the frequency, is selectively utilized. In this case, the performance for frequency restoration and cost reduction can be enhanced with slight modification of only the frequency constraint.

The proposed method was implemented and case studies were conducted in MATLAB. Its effectiveness is verified by comparing with conventional methods for grid-connected and islanded mode, respectively. The proposed method is helpful to increase the penetration level of intermittent RESs and the utilization of the DC technology into the power system. Further, the system operation can be more reliable and economical, particularly in situations, where frequent and rapid variations in the load demand and RES output power occur.
최근들어 전력계통이 소규모화 되고 분산화됨과 동시에 직류 기술의 발전으로 혼합형 마이크로그리드가 구축되고 있다. 또한, 환경 문제에 대한 지속적인 관심과 지속 가능한 에너지원을 얻고자 하는 노력으로 신∙재생에너지원 보급률이 점차 증가하고 있다. 하지만, 이러한 상황은 계통에 불확실성을 증가시킨다. 마이크로그리드가 계통연계형으로 동작하는 경우, 불확실성으로 인한 수급 불균형은 주 계통에 부담을 줄 수 있다. 이러한 현상은 불확실성이 커지고 마이크로그리드 수가 늘어날수록 더욱 심화된다. 또한, 독립운전시에는 droop 제어 수행의 결과로 주파수와 전압의 편차가 발생할 수밖에 없으며 출력 또한 비용 효율적인 지점에서 멀어질 수 있다.

본 논문에서는 높은 불확실성 하에서 혼합형 마이크로그리드의 계통연계운전과 독립운전시 신뢰성과 경제성을 동시에 얻을 수 있는 운영방안을 제안한다. 계통연계운전시 하나의 제어 가능한 시스템으로 동작하기 위해서는 내부에서 발생하는 실시간 불확실성을 스스로 처리해야 한다. 참여율 기반 발전량 분배방법은 시스템 구성에 관계 없이 상위 운영시스템이 있으면 적용 가능한 방법이다. 기존의 참여율 계산은 발전기의 입장만 고려한 증분비용을 활용했기 때문에 그 정확도가 떨어진다. 이를 개선하고 분산전원의 출력 변동에 대한 비용 변화를 더욱 정확하게 표현하기 위해 본 논문에서는 발전원과 부하 쌍에 대한 증분비용을 새롭게 도입한다. 이 증분비용은 부하 위치에 대한 영향을 반영하기 때문에 손실이 더 정확하게 반영되며, 발전비용 최소화를 위한 최적의 발전기 참여율이 각 모선별로 계산이 된다. 최적 참여율 계산 과정에서 일차 손실민감도뿐만 아니라 이차 손실민감도까지 활용하여 그 정확도를 더욱 향상시켰다. 이 과정에서 AC와 DC 계통을 모두 고려하는 자코비안 행렬이 활용되었다. 참여율을 통한 발전량 조절은 지속적이고 빠르게 발생하는 순부하 변동에 대해 즉각적으로 대응할 수 있기 때문에 높은 불확실성 하에서 적용하기 적합한 방법이다. 또한, 손실을 더욱 정확히 반영하였기 때문에 주계통과의 연계선로 조류를 더욱 정확히 제어할 수 있다. 분산전원이 출력제한에 도달한 상황에서는 재분배를 통해 위배를 해소하는 방안이 제안되었다.

독립운전시에는 내부 자원만을 활용해서 수급균형이 유지되어야 하기 때문에 운영방안이 장주기와 단주기로 나눠진다. 장주기 운영에서는 분산전원과 제어가능한 부하의 동작 여부가 결정되며, 이 과정에서 순부하 예측을 위해 기계학습 기반의 알고리즘이 활용되고 시스템을 선형화하여 혼합정수선형계획법으로 문제를 해결하였다. 최종 출력이 결정되는 단주기 운영에서는 모델예측제어 기반의 운영방안이 제안되었다. Droop 제어에 의해 발생한 주파수와 전압 편차를 회복시키는 것과 동시에 발전비용까지 줄이기 위한 문제가 정식화 되었으며, 짧은 주기로 set-point를 갱신하는 모델예측제어에 적합하도록 주파수와 AC, DC 전압 민감도가 활용되었다. Droop 제어를 포함한 자코비안 행렬을 통해 주파수와 AC, DC 전압 민감도를 계산할 수 있다. 또한, AC 계통에서 주파수에 대한 무효전력의 영향을 반영하기 위해 주파수에 대한 이차 민감도를 선택적으로 활용할 수 있도록 하였다. 이 때, 주파수 제약조건이 2차식으로 표현되나, 더 좋은 효과를 얻을 수 있다. 짧은 주기로 문제가 반복 해결되기 때문에 모델예측제어 내 예측 알고리즘으로 지속 모델 (persistence model)이 적용되어 그 상황에서의 문제와 해결 방안이 제안되었다.

마지막으로 제안한 방법은 MATLAB상에서 알고리즘이 구현되었고 사례연구가 수행되었다. 기존 방법들과 비교하여 혼합형 마이크로그리드 운영시 계통연계운전과 독립운전 각각에 대해 경제성과 신뢰성 두 가지 측면에서 그 효과를 검증할 수 있었다. 제안한 방법을 활용함으로써 전력계통 내에 간헐적인 출력 특성을 가지는 신∙재생에너지원의 수용률과 DC 기술의 활용도를 증가시킬 수 있을 것으로 기대한다. 특히 부하와 신∙재생에너지 출력이 빈번하고 빠르게 변화하는 상황에서, 마이크로그리드를 더욱 신뢰성있고 비용 효율적으로 운영할 수 있을 것이다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/151890
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