KR100576511B1 - 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도위험지수 계산 시스템 및 방법 - Google Patents

시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도위험지수 계산 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 측정된 전압값을 사용하기 때문에 정확하고 실시간으로 모선의 과도 전압안정도를 감시할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템은 계통으로부터 데이터를 측정하여 전압의 실효값을 계산하고 분석하여 전압안정도 위험지수를 계산한 후, 상기 데이터를 전송하는 실시간 페이저 측정장치; 및 상기 실시간 페이저 측정장치로부터 계산된 전압안정도 위험지수를 취합하고, 각 모선의 전압안정도의 위험지수를 서열화하는 상위 전압안정도 감시시스템을 포함하여 이루어짐에 기술적 특징이 있다.
따라서, 본 발명의 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법은 실시간으로 전압안정도 위험지표를 제공함으로써 계통운영자가 보다 빠르게 외란에 대처하여 적절한 전압제어를 수행할 수 있다. 또한, 과도상태에서 나타나는 전압안정도를 실시간으로 감시하는 것이 가능하고, 빠르게 진행되는 전압붕괴 현상에 대처할 수 있기 때문에 대형정전사고를 방지할 수 있다.
실시간, 전압안정도, 위험지수

Description

시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법{System and method for calculating real-time voltage stability risk index in power system using time series data}
도 1은 전압안정도 위험지수 계산 구조도를 나타낸 도면이다.
도 2는 전압안정도 위험지수 시스템 구성도를 나타낸 도면이다.
도 3은 전압안정도 위험지수 연산 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 4는 측정된 모선전압 데이터와 N 이동평균을 나타낸 도면이다.
도 5는 도 4의 %이격률과 전압안정도 위험지수를 나타낸 도면이다.
도 6은 England 39 모선 시스템을 나타낸 도면이다.
도 7은 발전기 모선 트립 사고시의 A지역의 부하모선 전압응답을 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7의 전압안정도 위험지수 분석을 나타낸 도면이다.
(도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명)
10: 실시간 페이저 측정장치 20: 상위 전압안정도 감시시스템
본 발명은 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 측정된 전압값을 사용하기 때문에 정확하고 실시간으로 모선의 과도 전압안정도를 감시할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래에는 전력회사가 실계통을 운용함에 있어 보통 두 가지의 방법으로 전압을 제어하였다. 첫 번째 방법은 각 중요 모선으로부터 측정되어 전송된 전압값을 계통 현황판에 표시하고, 표시된 전압값이 정격전압의 95%에서 105%사이로 유지되도록 제어하는 고전적인 수동제어 방법이다. 이러한 제어방법은 정상상태에서 전압을 제어하는 데에 있어서 가장 간단하고 효과적인 방법이 될 수 있으나, 외란에 의한 계통사고시에 긴급하게 전압을 제어해야 하는 상황에서는 크게 도움이 되지 않는다. 또한, 이러한 방법은 모선전압의 감도 정보를 알 수 없다.
두 번째 방법은 전력조류계산법을 이용한 정상상태에서의 모선전압 감도해석과 전압붕괴점 계산방법이다. 조류계산법을 이용하기 위해서는 전력계통에 관련된 모든 데이터가 입력으로 주어져야 한다. 송전선로의 임피이던스 데이터는 미리 준비될 수 있고, 송전선로의 토폴로지(topology)에 따라 변경될 수 있다. 그러나, 발전량에 대한 데이터와 부하량에 대한 데이터는 시시각각으로 변화하는 계통조건을 반영하기 위해서 직접 측정되어 전송되어야 한다. 여기서, 수백 또는 수천의 모선 으로 이루어진 계통에서 모든 모선의 발전량과 부하량의 측정이 불가능한 것이 문제이다. 따라서, 중요 모선의 발전량과 부하량, 그리고 전압 등을 측정하여 측정되지 않은 모선의 상태를 추정하게 된다. 이렇게 미리 알고 있는 데이터, 측정된 데이터, 그리고 추정된 데이터로 구성된 데이터는 조류계산 프로그램에 입력되어 사용되며, 계산주기는 십 여분 이상이다.
조류계산을 기본으로 하는 전압안정도 해석기법 중의 하나는 모선전압의 감도해석으로서 관심 모선에서 미소한 무효전력(Q) 변동에 대한 미소한 전압(V)의 변동을 나타내는 감도치를 계산한다. V-Q 감도치가 양의 값이면 전압안정도는 안정함을 나타내며, 그 감도치가 작을수록 모선전압은 더 강건하다. 전압안정도가 감소하면, V-Q 감도치는 상승하며 전압붕괴점에서는 무한대의 값을 갖는다. 만약, 이 값이 음의 값을 갖는다면, 전압안정도 측면에서 불안정함을 나타낸다. 다른 하나의 전압안정도 해석은 전압붕괴점을 계산하는 기법이다. 전압 붕괴점은 전력계통 송전선로가 전송할 수 있는 최대 전력전송점이면서, 전압이 붕괴되는 점이다. 계산된 전압붕괴점과 현재의 계통 운전점과의 거리는 전압안정도 마진(margin)으로 사용하기도 한다. 전압 붕괴점 계산은 미리 부하량과 발전량을 알 수 없기 때문에 시나리오를 상정해서 계산된다.
그러나, 상기와 같은 종래의 전압안정도 해석기법은 전력계통 전압안정도 향상을 위해서 단지 중요한 모선에서 측정된 부분 데이터만으로 전압을 감시할 수 없으며, 실계통 전압특성이 그대로 반영되지 않는 문제점이 있다. 또한, 거의 실시간으로 계통전압을 감시할 수 없으며, 과도상태에서도 모선의 전압건전성을 나타낼 수 없는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 실시간 페이저(phasor) 장치에서 측정되는 이산치 시계열 실효치 전압 데이터로부터 계산된 실시간 전압안정도 위험지수를 계통운용자에게 제공하여 부하의 모선전압을 실시간 감시하고 계통의 전압안정도가 향상되도록 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법을 제공함에 본 발명의 목적이 있다.
본 발명의 상기 목적은 계통으로부터 데이터를 측정하여 전압의 실효값을 계산하고 분석하여 전압안정도 위험지수를 계산한 후, 상기 데이터를 전송하는 실시간 페이저 측정장치; 및 상기 실시간 페이저 측정장치로부터 계산된 전압안정도 위험지수를 취합하고, 각 모선의 전압안정도의 위험지수를 서열화하는 상위 전압안정도 감시시스템에 의해 달성된다.
또한, 본 발명의 상기 목적은 실시간 페이저 측정장치가 모선전압을 측정하여 실효치 전압값을 계산하고, 상기 실효치 전압값은 다음의 단계를 위하여 저장되는 제1단계; 실시간 페이저 측정장치가 상기 측정된 전압의 유효치의 N 이동평균값을 계산하는 제2단계; 실시간 페이저 측정장치가 상기 측정된 모선전압과 N 이동평 균값의 % 이격률
Figure 112004019635518-pat00001
을 계산하는 제3단계; 실시간 페이저 측정장치가 상기 % 이격률이 나타내는 면적을 구간의 개수로 나누어서 전압안정도 위험지수를 계산하는 제4단계; 실시간 페이저 측정장치가 상기 전압안정도 위험지수를 인터넷 또는 통신시설을 통하여 상위 감시시스템에 전송하는 제5단계; 상위 감시시스템이 상기 전송된 전압안정도 위험지수를 취득하고, 계산하여 전송하는 제6단계; 및 상위 감시시스템이 상기 취득한 위험지수를 서열화하는 제7단계에 의해 달성된다.
본 발명의 상기 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 바람직한 실시예를 도시하고 있는 도면을 참조한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 1은 전압안정도 위험지수 계산 구조도를 나타낸 도면이고, 도 2는 전압안정도 위험지수 시스템 구성도를 나타낸 도면이다. 도 1 및 도 2와 같은 실시간 페이저 측정장치(10)를 이용하면 조류계산을 이용한 전압안정도 해석의 데이터 문제를 해결할 수 있다. 실시간 페이저 측정장치(10)는 계통으로부터 데이터를 측정하여 전압의 실효값을 계산하고 분석하여 전압안정도 위험지수를 계산한 후, 상기 데이터를 인터넷 또는 통신장비로 전송한다. 중요 모선에 각각 설치된 실시간 페이저 측정장치(10)에서 측정된 시계열 모선전압값을 분석함으로써 종래의 조류계산을 이용한 방법과 같이 모든 모선에 대한 측정된 발전량과 부하량 데이터를 구성하지 않아도 된다. 실제로 측정된 시계열 데이터를 분석하기 때문에 운전 중인 계통특성이 그대로 반영되며, 정확한 전압안정도 감시를 수행할 수 있다.
도 3은 전압안정도 위험지수 계산 알고리즘을 나타낸 도면이다. 실시간으로 중요 모선의 전압안정도를 감시하는 방법은 도 2와 같이 중요모선에 설치된 각각의 실시간 페이저 측정장치(10)로부터 계산된 위험지수를 상위 전압안정도 감시시스템 (20)에서 취합하고, 각 모선의 전압안정도의 위험지수를 서열화한다. 이러한 과정을 수행하는 데 실시간 페이저 측정장치(10)의 성능이나 데이터의 전송속도에 따라 수 초 내에 분석이 가능하다. 따라서, 중요모선의 전압안정도를 실시간으로 감시할 수 있다.
상세한 실시간 모선 전압안정도 위험지수를 계산하는 방법은 다음과 같다.
제1단계는 모선전압을 측정하는 것이다. 실시간 페이저 측정장치(10)에서 계산되는 실효치 전압값은 측정된 순시치 전압을 이용하여 보통 8 msec ~ 40 msec의 속도로 계산된다. 상기 실시간으로 측정된 유효치 전압값들은 다음의 단계를 위해서 저장된다.
제2단계는 N 이동평균값(vj)를 계산하는 것이다. N 이동평균은 다음과 같이구할 수 있다. M개의 입력 데이터
Figure 112004019635518-pat00002
는 벡터
Figure 112004019635518-pat00003
로 나타낼 수 있다. N 이동평균값은 수학식 1 및 수학식 2와 같은 두 가지의 경우를 생각해서 구한다.
j≤N인 경우, vj값의 초기화
Figure 112004019635518-pat00004
j>N 인 경우, N 이동평균값 계산
Figure 112004019635518-pat00005
제3단계는 % 이격율(di)을 계산하는 것이다. 측정된 i번째 데이터 yi 값이 이동 평균값 vi에 얼마나 멀리 떨어져 있는가를 나타내는 것이다. % 이격율은 순간의 전압감도를 나타낸다.
Figure 112004019635518-pat00006
제4단계는 전압안정도 위험지수(zi)를 계산하는 것이다. % 이격율이 나타내는 면적은 모선전압의 건전성을 나타낼 수 있다. 위험지수는 N개의 구간으로 이루어진 % 이격율이 만들어 내는 면적을 N으로 나눈 값이다. 면적이 적을수록 모선전압은 강건하며, 면적이 클수록 모선전압의 안정도는 감소한다. 사다리꼴 적분방식에 의해서 수학식 4 및 수학식 5와 같이 위험지수를 계산하는 것이다.
j≤N인 경우, zj값의 초기화
Figure 112004019635518-pat00007
여기서,
Figure 112004019635518-pat00008
는 샘플링 주기로 가정한다.
j>N인 경우, 전압안정도 위험지수 계산
Figure 112004019635518-pat00009
제5단계는 전압안정도 위험지수를 전송하는 것이다. 상기 계산된 위험지수를 인터넷 등을 이용하여 상위 전압안정도 감시시스템(20)에 전송한다.
제6단계는 전송된 전압안정도 위험지수를 취득하는 것이다. 상위 전압안정도 감시시스템(20)이
Figure 112004019635518-pat00010
의 주기로 다시 실시간 페이저 측정장치(10)에서 측정된 데이터를 취득하고 위험지수를 계산하여 전송한다.
제7단계는 전압안정도 위험지수를 서열화하는 것이다. i번째 실시간 페이저 측정장치(10)에서 전송된 위험지수 zi는 다른 장치에서 전송된 위험지수와 더불어 상위전압안정도 감시시스템(20)에서 벡터 z=[z1,z2,...,zk]T 로 구성된다. 위험지수 벡터는 크기에 따라 서열화가 된다. 가장 큰 양의 값을 갖는 위험지수의 모선은 과전압의 위험이 내재해 있고, 가장 적은 음의 값을 갖는 위험지수 모선은 저전압의 위험이 내재해 있다.
다음의 제1단계 ~ 제4단계는 위험지수를 계산하는 예이다.
[제1단계]
임의의 입력데이터 벡터, y=[2, 4, 6, 8, 10], 이동평균 N=4, 데이터 개수 M=5,
Figure 112004019635518-pat00011
[제2단계]
수학식 1및 수학식 2를 이용한 N 이동평균값: v1=2/1, v2=(2+4)/2, v3=(2+4+6)/3, v4=(2+4+6+8)/4, v5=(4+6+8+10)/4, N 이동평균벡터, v=[2, 3, 4, 5, 7]
[제3단계]
수학식 3을 이용한 % 이격율 계산: d=[0, 33.0, 50.0, 60.0, 42.9]
[제4단계]
수학식 4및 수학식 5를 이용한 위험지수: z1=0.0, z2=33/4=8.25, z3=(0+33+83)/6=19.33, z4=(0+33+83+110)/8=28.25, z5=(33+83+110+102.9)/8=41.11. 위험지수 벡터: z=[0, 8.25, 19.33, 28.25, 41.11]
본 발명을 이용하면 과도상태에서도 실시간으로 전압안정도를 위험지수로 정량화할 수 있다. 이러한 시계열 데이터분석은 주식시장의 실시간 주가 분석에서 성 공적으로 적용되어 왔고, 전력계통의 전압안정도에 확대하여 적용할 수 있다.
중요 모선에 설치된 실시간 페이저 장치는 전압을 초당 60개 이상 샘플링하여 유효치 전압값을 계산하고 계산된 데이터를 저장한다. 성능이 우수한 실시간 페이저 장치라면 제안된 위험지수를 계산하고 인터넷 또는 통신장비를 통해서 수 초 주기로 상위 전압안정도 감시시스템에 전송할 수 있다. 상위 전압안정도 감시시스템(20)에서는 중요모선에서 전송된 위험지수들을 취합하여 서열화한다. 위험지수의 서열화를 통해 순위가 가장 낮은 모선은 전압안정도 위험이 가장 큰 모선으로 결정할 수 있다. 상기와 같이 본 발명이 제한하는 기법은 전압안정도에 취약한 모선을 실시간으로 감시할 수 있다.
도 4는 측정된 모선전압 데이터와 N 이동평균을 나타낸 도면이다. 측정된 실효치 전압은 디지털 페이저 측정장치로 실제로 계산되어 저장된 값이다. 사용된 페이저 측정장치는 240Hz로 순시치 전압을 측정하고, 측정된 순시치 전압을 페이저 계산방법에 의해서 1초에 60개의 실효치 전압을 계산한다. 여기서, 이동평균 개수는 N=300이다. 저장된 측정된 유효치 전압을 이용하여 이동평균값을 계산할 수 있다.
도 5는 도 4의 %이격률과 전압안정도 위험지수를 나타낸 도면이다. 도 4와 도 5는 하나의 모선에서 측정된 전압만을 분석한 것이다. 본 발명의 시스템을 다모선 계통에 적용하면 더 효과적이다.
도 6은 England 39 모선 시스템을 나타낸 도면이고, 도 7은 발전기 모선 트립 사고시의 A지역의 부하모선 전압응답을 나타낸 도면이며. 도 8은 도 7의 전압안 정도 위험지수 분석을 나타낸 도면이다. 제안된 위험지수 계산 시스템을 다모선 계통에 검증하기 위해서 도 6과 같은 10기 39모선 시스템을 상정하여 시뮬레이션 하였다. 상정사고는 A지역의 발전기 모선 35가 갑자기 트립이 되는 것으로 하였다. 이 시스템의 네트워크 데이터와 발전기 데이터는 Small signal stability analysis program package: version 3.0,Volume 1, EPRI TR-101850, February 1993에서 참고로 하였다. 이 시스템은 원래 미소 신호 안정도(small signal stability)에 매우 취약한 계통인데 전압안정도만 관찰하기 위해서 여자시스템과 조속기/터어빈 시스템을 다소 변경하였다. 여자시스템은 정지형 여자기, PSS 제어장치, 그리고 계자전압 리미터(OEL)로 구성되어 있고, 조속기/터어빈 시스템은 화력발전기 모델로 가정하였다. 시뮬레이션은 실효치 해석 프로그램인 상용 과도안정도 프로그램을 사용하였다. 발전기 모선 35의 트립인 경우, A 지역의 중요 부하모선 전압응동특성은 도 7과 같다. 도 7의 데이터는 1초에 60개의 실효치 전압데이터로 구성된다. 도 7의 데이터를 N=180으로 하여 분석하고 매 1초(
Figure 112004019635518-pat00012
)마다 위험지수를 상위 전압안정도 감시시스템(20)으로 전송한다고 가정했을 때, 위험지수 비교는 도 8과 같다.
모선 부하(MW+jMVar) 전압(p.u.)
16 329.4+j32.3 1.035
20 680.0+j103.0 0.9915
21 274.0+j115.0 1.034
23 247.0+j84.0 1.046
사고 전의 A지역의 부하모선의 운전조건은 상기 표 1과 같고, 가장 낮은 전압을 보여주고 있는 것은 모선 20이다. 도 7로부터 알 수 있는 정보는 매우 제한적이다. 그러나, 본 발명에서 제안한 알고리즘에 의해서 계산된 위험지수를 분석하면 쉽게 과도 전압안정도에 취약한 모선을 분석할 수 있다. 도 8로부터 발전기 모선 35가 트립이 발생하고 나서 가장 과도 전압안정도에 취약한 모선은 발전기 인근모선인 모선 23이고, 다음으로 모선 21이라는 것을 알 수 있다. 모선 20은 다른 모선에 비하여 전압이 가장 낮으나, 다른 모선에 비해 전압감도는 덜 민감하다. 이러한 결과는 과도 전압안정도에 취약한 모선은 사고 전의 모선운전 전압값보다는 사고시의 인근 무효전력원의 운전상태에 더 영향을 받는다는 것을 의미한다. 도 8에서 8초 이후의 위험지수가 제로 값으로 수렴하고 있어, 모선전압이 안정되는 것을 알 수 있다.
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명의 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템 및 방법은 실시간으로 전압안정도 위험지표를 제공함으로써 계통운영자가 보다 빠르게 외란에 대처하여 적절한 전압제어를 수행할 수 있다. 또 한, 과도상태에서 나타나는 전압안정도를 실시간으로 감시하는 것이 가능하고, 빠르게 진행되는 전압붕괴 현상에 대처할 수 있기 때문에 대형정전사고를 방지할 수 있다.

Claims (10)

  1. 계통으로부터 순시치 모선전압 데이터를 측정하여 전압의 실효값을 계산하고, 상기 측정된 실효치 시계열 모선전압의 이동평균값을 계산하며, 상기 측정된 실효치 시계열 모선전압과 이동평균값의 이격률을 계산하고, 상기 이격률이 나타내는 면적을 구간의 개수로 나누어서 전압안정도 위험지수를 계산한 후, 상기 데이터를 전송하는 실시간 페이저 측정장치; 및
    상기 실시간 페이저 측정장치로부터 계산된 전압안정도 위험지수를 취합하고, 각 모선의 전압안정도의 위험지수를 서열화하는 상위 전압안정도 감시시스템
    을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터의 전송은 인터넷 또는 통신장비를 이용하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 실시간 페이저 측정장치는 중요모선에 각각 설치됨을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 시스템.
  4. 실시간 페이저 측정장치가 모선전압을 측정하여 실효치 전압값을 계산하고, 상기 실효치 전압값은 다음의 단계를 위하여 저장되는 제1단계;
    실시간 페이저 측정장치가 상기 측정된 전압의 유효치의 N 이동평균값을 계산하는 제2단계;
    실시간 페이저 측정장치가 상기 측정된 모선전압(yi )과 N 이동평균값(vi )의 % 이격률(di )
    Figure 112006008071118-pat00013
    을 계산하는 제3단계;
    실시간 페이저 측정장치가 상기 % 이격률이 나타내는 면적을 구간의 개수로 나누어서 전압안정도 위험지수를 계산하는 제4단계;
    실시간 페이저 측정장치가 상기 전압안정도 위험지수를 인터넷 또는 통신시설을 통하여 상위 감시시스템에 전송하는 제5단계;
    상위 감시시스템이 상기 전송된 전압안정도 위험지수를 취득하고, 계산하여 전송하는 제6단계; 및
    상위 감시시스템이 상기 취득한 위험지수를 서열화하는 제7단계
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계를 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 실효치 전압의 계산은 측정된 순시치 전압을 이용하여 8~40 msec의 속 도로 계산되는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 N 이동평균값의 계산은 j≤N인 경우,
    Figure 112004019635518-pat00014
    인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 N 이동평균값의 계산은 j>N인 경우,
    Figure 112004019635518-pat00015
    인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 전압안정도 위험지수(Zj )의 계산은 j≤N인 경우,
    Figure 112006008071118-pat00016
    인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  9. 제 4 항에 있어서,
    상기 전압안정도 위험지수(Zj )의 계산은 j>N인 경우,
    Figure 112006008071118-pat00017
    인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
  10. 제 4 항에 있어서,
    상기 제6단계는
    Figure 112004019635518-pat00018
    를 주기로 하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터를 이용한 전력계통 실시간 전압안정도 위험지수 계산 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100903453B1 (ko) * 2004-07-30 2009-06-18 교세라 가부시키가이샤 무선 통신 단말 및 그 제어 방법
US7315790B2 (en) * 2005-11-22 2008-01-01 Rx Monitoring Services, Llc System, and method for quantifying voltage anomalies
KR100816061B1 (ko) * 2006-03-16 2008-03-24 엘에스산전 주식회사 이동 평균을 이용한 새그 검출 방법
KR100948582B1 (ko) * 2007-10-23 2010-03-18 고려대학교 산학협력단 전력 계통의 전압 제어 지역 분할 시스템, 방법, 및 상기방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을기록한 매체
US8126667B2 (en) * 2008-06-03 2012-02-28 Electric Power Research Institute, Inc. Measurement based voltage stability monitoring and control
KR101030701B1 (ko) * 2009-06-25 2011-04-26 고려대학교 산학협력단 전력 계통 전압 안정도 감시 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 매체
WO2011032579A1 (de) * 2009-09-15 2011-03-24 Siemens Aktiengesellschaft Überwachung eines elektrischen energieversorgungsnetzes
CN102222909B (zh) * 2011-06-13 2013-02-27 哈尔滨工业大学 一种用于计算电压稳定边界的混合连续潮流方法
US20130116947A1 (en) * 2011-11-09 2013-05-09 Zafer Sahinoglu Method and System for Detecting Unbalance in Power Grids
US8941372B2 (en) * 2011-12-20 2015-01-27 General Electric Company Systems and methods for predicting power system instability
CN102981071B (zh) * 2012-09-18 2015-09-16 广东电网公司佛山供电局 应用于电网调度自动化***的电力***主要参数监测方法
JP6244255B2 (ja) * 2014-04-25 2017-12-06 株式会社日立製作所 電圧安定度監視装置および方法
KR101686296B1 (ko) 2014-09-04 2016-12-28 한국전력공사 전력 계통의 전압 안정도 관리 장치 및 그 방법
CN113495225B (zh) * 2021-09-06 2021-12-07 苏州浪潮智能科技有限公司 一种电源稳定性测试方法、***及设备

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5181026A (en) * 1990-01-12 1993-01-19 Granville Group, Inc., The Power transmission line monitoring system
JP2001025168A (ja) * 1999-07-09 2001-01-26 Fuji Electric Co Ltd 電力系統の電圧信頼度解析における並列処理方法
DE60041385D1 (de) * 2000-03-10 2009-03-05 Abb Schweiz Ag Verfahren und Vorrichtung zur Stabilitätsbewertung eines elektrischen Energieversorgungsnetzes
KR100397377B1 (ko) 2000-10-25 2003-09-13 한국전력공사 최적화 조류측정방법을 이용한 전압안정도 해석방법 및 그시스템
DE60012193D1 (de) * 2000-12-01 2004-08-19 Abb Schweiz Ag Verfahren und Vorrichtung zur Stabilitätsauswertung eines Energieübertragungssystem
EP1217709A1 (en) * 2000-12-22 2002-06-26 ABB Schweiz AG Method and device for assessing the stability of an electric power transmission network
ATE504969T1 (de) 2001-05-21 2011-04-15 Abb Research Ltd Stabilität-vorhersage für elektrisches energieversorgungsnetz
JP3795783B2 (ja) 2001-09-21 2006-07-12 三菱電機株式会社 電圧安定化制御方法

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