KR102230468B1 - 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치 및 그 방법 - Google Patents

계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 고장 데이터 기록부; 상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 고장 데이터 추출부; 및 상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 모델 검증부를 포함하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치와 이를 이용한 방법이 제공된다.

Description

계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치 및 그 방법{Model Calibration Apparatus for Power Facilities using Power System Disturbance Data and method thereof}
본 발명은 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
보다 상세하게는 전력 계통에서 고장이 발생되었을 때 측정한 전력 계통의 동요 기록 데이터를 분석하여 운전 중인 전력 설비 모델을 정밀하게 변경할 수 있도록 한 검증 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
전력 계통은 발전기와 송전선, 그리고 다양한 전력 기기와 제어 장치들이 조합되어 운영되고 있으며, 전력 설비의 수학 모델을 사용하여 전력 공급의 안전성과 경제성을 확보하고 있다.
특히 전력 계통에서 발생하는 고장에 대비하여, 전력 설비 계획과 공급 안전성을 검토하기 위해서는 전력 설비인 발전기-제어시스템의 특성을 정밀하게 나타내는 수학적 모델이 매우 중요하다.
이에 따라 종래에는 발전소 현장에서 측정 장비를 설치하여 필요한 단계별 특성시험을 수행하여 얻은 데이터를 기반으로 하여 동기 발전기와 여자 시스템 및 터빈 시스템의 수리 모델을 산정하고 있다.
그러나, 발전소 현장에서 수행되는 특성 시험 방법은 발전기 운전의 안전성을 확보하는 차원에서 저출력 또는 계통에 병입되지 않은 무부하 상태에서 비교적 작은 제어 신호 변동을 주어 발전기 동특성을 구한다는 한계가 있다.
뿐만 아니라 현장 특성 시험을 위한 경비가 발생하며 시험 과정에서 발전기의 출력을 차단해야 하는 상황이 필요하므로 발전을 하지 못하는 시간 동안은 전력 판매 수입이 감소하고 또한 시험시 설비 고장의 위험의 가능성이 존재하고 있다.
따라서 발전소 현장 특성 시험 데이터를 이용한 발전기-제어시스템의 수학 모델은 시험 방법의 한계로 인하여 실제 계통 상황의 대규모 동요 상태에서 비선형적인 발전기 과도 특성을 온전히 나타내지 못하는 문제점이 있었다.
아울러 발전기 뿐 아니라 최근 계통에 활발히 적용되기 시작한 유연 송전 설비(FACTS 설비: STATCOM, SVC, TCSC, UPFC 포함)과 고압 직류 송전 시스템(HVDC), 그리고 풍력 발전 플랜트 등의 전력 설비에 대한 수학 모델 작성이 시급히 요구되고 있으나 시스템의 동특성에 관한 시험 규격과 방법이 현재 마련되어 있지 않다.
따라서 전력 계통 외란 발생시 측정되는 데이터는 이들의 동특성에 관한 수학 모델을 구하기 위하여 매우 요긴하게 사용될 수 있다. 즉, 전력 설비의 동특성 기록 데이터를 이용하여 해당 전력 설비에 적합한 수학 모델의 파라미터 값에 대하여 정밀한 검증(Calibration)이 가능하다.
(1) 국내특허 등록번호 10-1034259 (2) 국내특허 등록번호 10-1386015
(1) 한국전기연구원, 발전기 안정도 해석 파라메터 도출 및 검증 기법 표준화 연구, 한국전력거래소, 서울, 2006. (2) 산업통상자원부, "전력계통 신뢰도 및 전기품질 유지기준 고시 " 제2012-296, 전력산업과, ed., 2012, p. 제32조. (3) CWG, and MVWG, Test Guidelines for Synchronous Unit Dynamic Testing and Model Validation, WSCC, 1997. (4) IEEE Task Force on Generator Model Validation Testing, Guidelines for Generator Stability Model Validation Testing, in Proc. IEEE Power Eng. Soc. General Meeting, Tempa, FL, Jun. 2007 (5) F. P. deMello, and J. R. Ribeiro, Derivation of Synchronous Machine parameters from Tests, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. PAS-96, no. 4, pp. 1211-1218, July/August, 1977. (6) PTI, Determination of Synchronous Machine Stability Constants, vol. 3, EPRI EL-1424, 1980. (7) Ontario-Hydro, Determination of Synchronous Machine Stability Constants, vol. 2, EPRI EL-1424, 1980. (8) P. Pourbeik, Parameter Derivation for Power Plant Models From System Disturbance Data, IEEE Power & Energy Society General Meeting, 2009
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로 실제 전력 계통에서 고장 발생시 기록된 계통 동요 데이터를 이용하여 전력 설비인 발전기-제어시스템의 다이나믹 특성을 나타내는 수학 모델을 검증할 수 있는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일측면은, 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 고장 데이터 기록부; 상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 고장 데이터 추출부; 및 상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 모델 검증부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 고장 데이터 기록부는 시스템 동특성 계측기인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 고장 데이터 기록부가 기록하는 고장 데이터는 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 포함한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 고장 데이터 기록부는 디지털 고장 기록 장치인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 고장 데이터 기록부는 동기 페이저 유닛인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 고장 데이터는 통상 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효전력과 무효전력만을 포함하지만 발전기 여자시스템 및 터빈시스템의 제어신호 및 회전속도, 부하각의 측정이 가능할 경우에는 보다 정밀한 발전플랜트 모델정수 선정이 가능하다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 모델 검증부는 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터에러를 계산할 경우에 발전기 정수를 고정하고 여자시스템 정수를 최적화하며, 계통주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기시스템 정수를 최적화하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일측면의 상기 모델 검증부는 발전기 모델의 초기 운전조건을 구하고 발전기의 미분방정식과 대수방정식의 해를 구하며, 브러시리스 방식을 포함한 여자시스템의 모델 정수를 최적화하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 다른 측면은 (A) 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터 기록부가 고장 데이터를 기록하는 단계; (B) 고장 데이터 추출부가 상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 단계; 및 (C) 모델 검증부가 상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면의 상기 (A) 단계의 상기 고장 데이터 기록부는 시스템 동특성 계측기이며, 기록하는 고장 데이터는 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면의 상기 고장 데이터 기록부는 디지털 고장 기록 장치 또는 동기 페이저 유닛이며, 상기 고장 데이터는 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효전력과 무효전력만을 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면의 상기 시스템 동특성 계측기는 계통에서 고장 발생시 모델링에 필요한 계측 기록하여야 할 측정신호와 그 기록주기 및 측정 시작값의 지정에 관한 정보를 포함하고, 조속기 터빈시스템 제어신호 취득이 곤란할 경우에 회전속도는 발전기 동요방정식을 통하여 구하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 다른 측면의 상기 (C) 단계는, (C-1) 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터에러를 계산하는 단계; (C-2) 동요 기록데이터를 이용하여 발전기 정수를 최적화하는 단계; (C-3) 발전기 정수를 고정하고 여자시스템 정수를 최적화하는 단계; 및 (C-4) 계통주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기 시스템 정수를 최적화하는 단계를 포함한다.
한편, 본 발명의 또 다른 측면은 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 다수의 시스템 동특성 계측기; 상기 다수의 시스템 동특성 계측기가 기록한 고장 데이터를 온라인을 통하여 전송받는 온라인 고장 데이터 추출부; 및 상기 온라인 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 온라인 모델 검증부를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면의 상기 다수의 시스템 동특성 계측기는 해당하는 발전 플랜트에 설치되며, 상기 온라인 고장 데이터 추출부와 온라인 모델 검증부는 전력 계통 운영 시스템에 설치가 가능하다.
본 발명에 의하면 전력계통의 합리적인 계획과 안정적인 운전을 위하여 필수적으로 요구되는 다양한 발전기-제어시스템 및 송전설비의 수학적 모델의 정밀도를 효율적으로 개선할 수 있다.
특히 본 발명에 의하면 발전기 또는 송전설비를 정지시키지 않으면서 계통의 동요 상황의 기록 데이터만을 사용하여 발전기-제어시스템과 송전설비의 정확하고 빠르게 대신호 제어 특성 모델링을 할 수 있는 효과가 있다.
즉, 실제 발생된 고장의 실측 데이터를 통하여 발전기 및 송전 제어 시스템의 수학 모델, 특히 대신호 과도 특성과 터빈-조속기의 동특성 수학 모델의 정확성을 향상시킬 수 있다. 더불어 전체 발전기에 대한 온라인 계측과 통신이 이루어질 수 있다면 모델 개선이 보다 신속히 이루어질 수 있어서 이를 전력 계통 운영 시스템(EMS : Energy Management System) 온라인 안정도 해석에 적용함으로써 총 발전 비용의 경제성과 계통 운영의 신뢰성 향상이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 발전기 및 제어 시스템 (AVR-여자 시스템과 터빈-조속기 시스템 포함)의 모델 검증을 위해 필요한 계측신호는 나타낸 참고도이다.
도 3은 본 발명이 적용되는 발전기-제어시스템에 시스템 동특성 계측기가 포함된 구성도이다.
도 4는 본 발명이 적용되는 발전기-제어시스템의 시스템 동특성 계측기가 측정하는 신호들을 포함한 구성도이다.
도 5는 본 발명이 다수의 발전 플랜트에 적용되는 경우에 온라인을 통하여 계통 동요 데이터를 획득하여 전력 설비 모델을 검증하는 온라인 검증 장치를 나타내는 구성도이다.
도 6은 본 발명에서 사용하는 발전기 동특성 데이터 취득을 위한 시스템 동특성 계측기의 기능 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법의 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
전력 계통의 계획과 운영을 위하여 발전기를 포함한 전력 설비의 수학 모델이 매우 중요하며 이를 위해서는 현장에서의 시험 데이터를 이용하거나 전력 계통에서 외란이 발생되는 동안 취득한 동특성 데이터를 이용하여 적정한 정확성을 갖는 수학 모델을 작성할 수 있다.
그동안 발전기 및 제어 시스템의 경우 대부분 발전기 현장의 특성 시험을 통한 수학 모델 작성에 있어서 발전기의 동특성과 시뮬레이션 결과를 비교하여 파라미터를 수동으로 결정하고 검증해오고 있다.
그러나 발전기 현장에서 수행되는 동특성 시험은 스텝 신호 변동 등 소신호 입력에 대한 반응 데이터만 구할 수 있고 발전기 차단 시험 역시 비상시 제어 특성만 나타내므로 실제 발전기가 정상적인 운전 상태 운전 중일 때의 주파수 제어 특성과 대신호 과도 현상 특성에 관한 비선형 파라미터를 구할 수 없는 단점이 존재하고 있다.
본 발명은 전력 계통의 고장 상황에서 계측된 발전기-제어시스템의 다양한 동특성 데이터를 이용하여 그 수학 모델의 시뮬레이션 결과를 최적화 알고리즘을 통하여 비교하면서 발전기-제어시스템의 정확한 수학 모델 파라미터를 자동으로 검증하는 방법이다. 즉, 그동안은 발전기 현장에서의 필수 동특성 시험을 수행하여 취득한 데이터를 이용하여 발전기 수학 모델을 구하였으나 현장 시험 대신에 전력계통에서의 불시 고장상황에서 기록되는 발전기-제어시스템의 동특성을 이용하여 기존의 수학 모델을 더욱 정교하게 최적화기법을 적용하여 검증하는 방법이다.
실제 발생된 고장의 실측 데이터를 통하여 발전기 제어 시스템의 수학 모델, 특히 대신호 과도 특성과 터빈-조속기의 동특성 수학 모델의 정확성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
더불어 전체 발전기에 대한 계측이 이루어질 수 있다면 모델 개선이 신속히 이루어질 수 있어서 이를 EMS 온라인 안정도 해석 Tool에 적용함으로써 총 발전비용의 경제성과 계통운영의 신뢰성 향상을 기할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치는 고장 데이터 기록부(1)와, 고장 데이터 추출부(2) 및 모델 검증부(3)를 포함한다.
상기 고장 데이터 기록부(1)는 전력 설비 계통에서 고장 발생시 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 기록한다.
이때, 고장 데이터 기록부(1)는 계통에서 고장이 발생시 모델링에 필요하여 계측 기록하여야 할 측정 신호 종류와 그 기록 주기 및 측정 시작값의 지정에 관한 정보를 포함하고 있으며, 만일 조속기 터빈 시스템의 제어신호 취득이 곤란할 경우에는 회전 속도를 발전기 동요방정식을 통하여 구한다.
이와 같은 고장 데이터 기록부(1)는 고장 데이터를 기록할 때에 계통에서 발생한 고장의 종류 정보와 고장 발생 시간 정보를 포함한다.
이러한 고장 데이터 기록부(1)는 시스템 동특성 계측기(Dynamic System Monitor), 디지털 고장 기록 장치(DFR) 또는 동기 페이저 유닛(SPU: Synchro-Phasor Unit)이 사용될 수 있으며, 디지털 고장 기록 장치와 동기 페이저 유닛의 경우에는 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효 전력과 무효 전력만을 측정하여 사용한다.
여기에서, 동기 페이저 유닛은 GPS신호를 이용하여 계통 전압, 전류, 주파수, 유효/무효전력 등 전력계통 상황을 정밀 계측하는 장비이다.
그리고, 여기에서 고장은 발전기 차단 또는 직류송전 스텝 변동 등 계통 설비 조작을 통한 인위적인 계통 외란에 의한 고장을 포함한다.
한편, 고장 데이터 추출부(2)는 전력 계통에서 고장 상황 발생 후에 고장 데이터 기록부(1)가 기록한 고장 데이터를 추출한다.
이때, 고장 데이터 추출부(2)는 고장 데이터 기록부(1)에서 기록한 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 추출하며, 계통에서 발생한 고장의 종류 정보와 고장 발생 시간 정보를 포함한다.
이러한 고장 데이터 추출부(2)의 고장 데이터 추출은 고장 데이터 기록부(1)에서 자동 전송하는 경우에 수신하여 획득하거나 수동으로 고장 데이터 기록부(1)에 접속하여 획득할 수 있다.
이와 같은 획득 과정에서 고장 데이터 기록부(1)에서 전송되는 고장 데이터는 분석 소프트웨어 입력을 위해 COMTRADE format으로부터 ASCII로 변환되어야 하며, 모델 검증을 위해 Aliasing방지를 위해 (특히 계자측정값) 초당 60회 이상 데이터 샘플링되어 있어야 하고, 적어도 20초 이상의 외란 데이터 기록하여 pu데이터로 변환되어야 한다.
이때, 고장 데이터 추출부(2)에 의해 확보가 필요한 필수 데이터에는 발전기 MVA 및 kV 정격, 발전기 PT 비율 및 CT 비율과 발전기 정격속도(RPM), 그리고 1 pu 계자전류 (또는 계자전압) 정보가 포함된다.
다음으로, 모델 검증부(3)는 발전기와 여자 시스템, 그리고 터빈-조속기 시스템 그리고 기타 송배전용 전력설비들을 모델링할 수 있는 독립된 소프트웨어를 이용하여 그 수학 모델을 시뮬레이션으로 검증하고 자동 반복모의를 통하여 파라미터를 최적화한다.
이와 같은 모델 검증부(3)는 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터 에러를 계산할 경우에 발전기 정수를 고정하고 여자 시스템 정수를 최적화하며, 아울러 계통 주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기 시스템 정수를 최적화한다.
또한, 모델 검증부(3)는 발전기 모델의 초기 운전조건을 구하고 발전기의 미분방정식과 대수방정식의 해를 구하며, 브러시리스 방식을 포함한 여자시스템의 모델 정수를 최적화한다.
한편, 상기 기술을 응용할 경우 송배전용 전력 설비의 모델에 관한 온라인 자동 검증이 가능하며 여기에는 FACTS기기(SVC, STATCOM, TCSC, UPFC 포함), HVDC, 풍력발전기, 태양광발전소, 에너지저장장치(ESS), 연료전지 등 최신의 전력전자 기반의 전력설비가 포함된다.
도 2는 본 발명이 적용되는 발전기 및 제어 시스템 (AVR-여자 시스템과 터빈-조속기 시스템 포함)의 모델 검증을 위해 필요한 계측 신호는 나타낸 참고도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명이 적용되는 발전기-제어시스템은 조속기(speed governor)(10)와, 자동 전압 조정기(AVR:Automatic voltage regulator)(20)와, 여자기(30)와, 전력계통 안정화 장치(PSS:Power System Stabilizer)(40)와, 터빈(50)과, 발전기(60)와, 발전기 승압 변압기(70) 및 전기 전력 시스템(80)으로 이루어져 있다.
상기 조속기(10)는 속도 기준을 입력받아 터빈(50)의 속도를 제어하며, 자동 전압 조정기(20)는 전압 기준을 입력받아 자동으로 전압을 조정하며 여기에는 전력계통 안정화 장치(40)로부터의 보조제어신호를 포함한다.
그리고, 여자기(30)는 자동 전압 조정기(20)로부터 입력되는 전압에 따라 계자 코일에 전류를 공급하여 전자석으로 동작하도록 한다.
이와 같이 계자 코일에 전류가 공급되고 터빈(50)이 회전하면 발전기(60)는 전류를 발전하여 출력한다.
상기와 같은 발전기와 그 제어 시스템의 동요 데이터를 이용하여 수학 모델을 검증하려면 도 2에 도시된 바와 발전기 승압 변압기(70)와 전기 전력 시스템(80)의 선로에서 고장이 발생한 경우에 발전기 및 제어 시스템 변수들(속도 기준, 제어 밸브 또는 수문 위치, 회전 속도, 계자 전압, 계자 전류, 고정자 전압, 고정자 전류 등)을 측정하여 기록하여야 한다.
이러한 신호의 계측을 위해서는 시스템 동특성 계측기 (Dynamic System Monitor)를 사용하여 3상의 고정자 단자 전압과 전류, 여자 전압과 전류, 발전기 회전속도, 조속기 터빈 제어 신호 (제어밸브 또는 수문위치와 배기가스 온도)의 측정이 요구된다.
도 3은 본 발명이 적용되는 발전기-제어시스템에 시스템 동특성 계측기가 포함된 구성도이고, 도 4는 본 발명이 적용되는 발전기-제어시스템의 시스템 동특성 계측기가 측정하는 신호들을 포함한 구성도이다.
도 3과 4에 도시되어 있는 바와 같이, 시스템 동특성 계측기(400)는 터빈-조속기 시스템(100)에서 부하 기준 신호, 속도 기준 신호를 계측하며, 화력 발전소의 경우에 제어 밸브 위치를, 수력 발전소의 경우에 수문 위치를 그리고 가스 발전소의 경우에 연료 유입량과 온도를 계측한다. 여기에서, 제어 밸브 위치와 수문 위치 그리고 연료 유입량과 온도 등은 출력 제어 신호에 해당한다.
또한, 시스템 동특성 계측기(400)는 터빈-조속기 시스템(100)과 발전기(200) 사이에서 회전 속도(축치차 신호)()를 계측한다.
그리고, 시스템 동특성 계측기(400)는 AVR-여자 시스템(300)의 계자 전압과, 계자 전류를 계측한다.
다음으로, 시스템 동특성 계측기(400)는 발전기의 출력단자에서 단자 전압(고정자 전압)과 단자 전류(고정자 전류)를 계측한다.
이와 같은 시스템 동특성 계측기(400)와 관련하여 브러시리스 여자기의 경우에는 주여자기의 계자전압을 측정할 수 없으므로 파일럿(pilot) 여자기의 계자전압과 계자전류를 측정한다.
한편, 시스템 동특성 계측기(400)는 데이터를 1초에 60번 이상의 주기로 기록하고, 회전자축의 치차신호를 이용하여 부하각(Power angle) 신호를 생성하여 이를 계측함으로써 1~2회만 부하차단을 시행하여 단자전압의 과도특성을 기록하면 고정자 권선 관련 정수들의 산정이 가능하다.
이와 같이 시스템 동특성 계측기(400)가 발전기의 회전 속도 신호로서 속도 제어용 치차 신호를 측정함으로써 부하각 계측기(Power angle meter)를 이용한 고정자 전압의 실수부 페이저값과 허수부 페이저값을 포함하는 페이저(d-q축 신호)로 분리가 가능하도록 한다.
상기와 같은 발전기 제어 시스템 이외의 송배전설비의 모델링을 위해서는 다이나믹 특성을 표현할 수 있는 적정한 수학 모델을 선정하고 모델에서 사용하는 파라미터의 산정을 위해 필요한 측정점을 정하여 동적 반응을 기록한다. 이 때, 측정하여야 할 신호에는 전압과 전류, 주파수, 유효전력, 무효전력이 포함되며 보다 정밀한 모델링을 위해서는 송배전설비의 내부 제어신호를 포함할 수 있다.
아울러 계통 외란은 불시적으로 나타나므로 이러한 설비를 발전소에 상시 설치하여 고장 발생 상황이 나타나면 자동으로 20초 이상 20분까지 측정 기록하는 것이 바람직하다. 이는 국내 전력 계통의 주파수 조정과 관련하여 규정되어 있는 10분 운전 예비력과 20분 대체 예비력을 고려한 것이다.
도 5는 본 발명이 다수의 발전 플랜트에 적용되는 경우에 온라인을 통하여 계통 동요 데이터를 획득하여 전력 설비 모델을 검증하는 온라인 검증 장치를 나타내는 구성도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 온라인 검증 시스템은 다수의 발전 플랜트 1 내지 발전 플랜트 n에 각각 설치되는 다수의 시스템 동특성 계측기(510-1~510-n)와, 전력 계통 운영 시스템(600)에 설치되는 온라인 고장 데이터 추출부(520) 및 온라인 모델 검증부(530)를 포함한다.
상기 시스템 동특성 계측기(510-1~510-n)는 고장 데이터 기록부의 일형태이다. 상기 고장 데이터 기록부로는 이와 같은 시스템 동특성 계측기 이외에 고장기록 장치 또는 동기 페이저 유닛일 수 있다.
한편, 상기 시스템 동특성 계측기(510-1~510-n)는 해당하는 발전 플랜트에 설치되어 고장 발생시에 고장 데이터를 검출하여 검출된 고장 데이터를 기록하고, 온라인을 통하여 온라인 고장 데이터 추출부(520)로 전송한다.
여기에서, 시스템 동특성 계측기(510-1~510-n)가 사용하는 온라인이란 유선과 무선을 모두 포함한다.
다음으로, 온라인 고장 데이터 추출부(520)는 고장 데이터를 온라인으로 획득하는 점에서 도 1에 도시된 고장 데이터 추출부와 상이하며 그외의 점에 있어서는 동일하다.
또한, 온라인 모델 검증부(530)는 고장 데이터를 온라인으로 획득하여 처리하는 점에서 도 1에 도시된 모델 검증부와 상이할 뿐 그 외의 점에 있어서는 동일하다.
상기 온라인 고장 데이터 추출부(520)와 온라인 모델 검증부(530)는 전력 계통 운영 시스템(EMS)(600)에 설치될 수 있다.
여기에서, 전력 계통 운영 시스템(EMS)(600)은 전력계통의 실시간 운영상황에서 전력공급의 경제성과 상정 고장을 고려하면서 전체 발전기의 출력을 제어하는 시스템이다.
이처럼 본 발명의 온라인 검증 장치(500)는 발전소에 시스템 동특성 계측기(DSM)또는 동기 페이저 유닛을 설치하여 계통 불시 고장 발생시 외란 데이터를 온라인으로 취득하여 발전기 안정도 해석용 수학 모델을 실시간으로 검증할 수 있다.
이러한 과정을 통하여 보다 정밀한 모델을 기반으로 전력 계통의 안전한 운영을 위한 정확한 상정 고장 해석이 가능하여 경제적으로도 발전 제어의 효율성 향상이 가능하다.
상기 온라인 전력설비 모델 검증 장치(500)는 발전기 제어 시스템 이외에도 FACTS기기(SVC, STATCOM, TCSC, UPFC 포함), HVDC, 풍력발전기, 태양광발전소, 에너지 저장 시스템(ESS), 연료 전지 시스템 등 최신의 전력 전자 기반의 전력 설비의 모델도 계통 외란시 측정된 데이터를 이용하여 안정도 해석을 위한 다이나믹 수학 모델의 정밀도 향상이 가능하다.
도 6은 본 발명에서 사용하는 발전기 동특성 데이터 취득을 위한 시스템 동특성 계측기의 기능 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 이용되는 시스템 동특성 계측기의 기능 블럭은 GPS 수신부(410)와, 타임 클락(Time clock)(412)과, 타임 클락/동기부(Time clock/sync)(414)와, 부하각 변환 및 출력 장치(416)와, 절연 신호 입력 및 처리 인터페이스(420)와, 표본화 및 디지털 변환부(430)와, 전력 신호 및 동특성 데이터 연산부(440)와, 계측 데이터 기록 및 저장부(450)와, 발전기 모델링 분석 결과부(460)와, 발전기 특성시험 데이터베이스화부(470)와, 이전 분석 결과와 비교 및 판정부(480)를 포함하고 있다.
이와 같은 시스템 동특성 계측기는 발전기 특성시험에서 계측한 데이터 신호의 절연과 A/D 신호의 샘플링 변환처리, 페이저 데이터 및 부하각(Power angle)의 연산, 그리고 데이터 저장기능을 갖는다.
특히 계통의 주파수가 변하는 과도상태에서의 정확한 교류전압과 전류의 계측을 위하여 고속샘플링과 DFT 알고리즘이 적용되며, 수 mV에서 최대 1,000Vdc 전압의 측정이 가능하여야 한다. 정밀한 계측시간의 기록을 위해서 GPS 신호를 포함한다.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법의 개념도이다.
먼저, 실제 발전기-제어시스템에 대하여 얻어진 발전기 특성 현장시험 데이터를 이용하여 발전기 수학 모델의 파라미터를 산출하여 모델 발전기-제어시스템을 구성한 후에 실제 발전기-제어시스템에 대하여 고장 상황이 발생한 경우에 고장 상황을 기록한다(S10).
그리고, 모델 발전기-제어시스템에 대해서도 기록된 고장 상황에 근거하여 고장 상황을 재현하여 반응을 산출한다(S20).
이와 같이 실제 발전기-제어시스템에 대하여 반응이 도출되고, 모델 발전기-제어시스템에 대하여 반응이 도출되면 이를 비교하여(S30), 정확하게 일치하는가를 판단한다(S40).
판단 결과, 일치하지 않으면 모델 파라미터를 변경하고(S50), 상기 S10 단계부터 반복하며, 일치하면 최종 모델 파라미터로 선정하고(S60) 종료한다.
이때, 본 발명은 전력 계통 시뮬레이션을 위한 과도안정도해석 프로그램과 함께 모델정수 결정을 위한 최적화 프로그램을 사용하게 되는데, 그 과정은 전력계통 시뮬레이션 프로그램의 표준 모델과 초기 모델 정수값으로 모의한 다음 그 결과를 발전기 특성 시험 데이터와 비교하여 발전기 수학 모델의 파라미터를 최적으로 산정한다.
여기서, 전력 계통 시뮬레이션을 반복 모의하면서 모델 파라미터를 산정할 때에는 반드시 발전기 특성 시험시 초기 운전 조건과 현장에서의 제어기 조작 상황을 정확히 반영하여야 한다.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일실시 예에 따른 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법은 시스템 동특성 계측기, 고장 기록 장치 또는 동기 페이저 유닛이 포함된 고장 데이터 기록부가 전력 설비 계통에서 고장 발생시 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 기록한다.
이때, 고장 데이터 기록부는 계통에서 고장이 발생시 모델링에 필요하여 계측 기록하여야 할 측정 신호 종류와 그 기록 주기 및 측정 시작시간의 지정에 관한 정보를 포함하고 있으며, 만일 조속기 터빈 시스템의 제어신호 취득이 곤란할 경우에는 회전 속도를 발전기 동요방정식을 통하여 구한다.
이와 같은 고장 데이터 기록부는 고장 데이터를 기록할 때에 계통에서 발생한 고장의 종류 정보와 고장 발생 시간 정보를 포함한다.
이러한 고장 데이터 기록부는 시스템 동특성 계측기(Dynamic System Monitor), 디지털 고장기록장치(DFR) 또는 동기 페이저 유닛(SPU: Synchro-Phasor Unit)이 사용될 수 있으며, 디지털 고장 기록 장치와 동기 페이저 유닛의 경우에는 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효 전력과 무효 전력만을 측정하여 사용한다.
그리고, 여기에서 고장은 발전기 차단 또는 직류송전 스텝 변동 등 계통 설비 조작을 통한 인위적인 계통 외란에 의한 동요를 포함한다.
한편, S100에서 고장 데이터 추출부는 전력 계통에서 고장 상황 발생 후에 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출한다.
이때, 고장 데이터 추출부는 고장 데이터 기록부에서 기록한 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 추출하며, 계통에서 발생한 고장의 종류 정보와 고장 발생 시간 정보를 포함한다.
이러한 고장 데이터 추출부의 고장 데이터 추출은 고장 데이터 기록부에서 자동 전송하는 경우에 수신하여 획득하거나 수동으로 고장 데이터 기록부에 접속하여 획득할 수 있다.
이와 같은 획득 과정에서 고장 데이터 기록부에서 전송되는 고장 데이터는 분석 소프트웨어 입력을 위해 COMTRADE format으로부터 ASCII로 변환되어야 하며, 모델 검증을 위해 Aliasing방지를 위해 (특히 계자측정값) 초당 60회 이상 데이터 샘플링되어 있어야 하고, S110에서 적어도 20초 이상의 외란 데이터 기록하여 pu데이터로 변환되어 과도 안정도 해석 소프트웨어로 송출된다.
이때, 고장 데이터 추출부에 의해 확보가 필요한 필수 데이터에는 발전기 MVA 및 kV 정격, 발전기 PT 비율 및 CT 비율과 발전기 정격속도(RPM), 그리고 1 pu 계자전류 (또는 계자전압) 정보가 포함된다.
다음으로, S120 내지 S140에서 모델 검증부는 발전기와 여자 시스템, 그리고 터빈-조속기 시스템 그리고 기타 송배전용 전력설비들을 모델링할 수 있는 독립된 소프트웨어를 이용하여 그 수학 모델을 과도 안정도 시뮬레이션으로 검증하고 자동 반복모의를 통하여 파라미터를 최적화한다.
이와 같은 모델 검증부는 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터에러를 계산할 경우에 발전기 정수를 고정하고 여자시스템 정수를 최적화하며, 계통주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기시스템 정수를 최적화한다.
또한, 모델 검증부는 발전기 모델의 초기 운전조건을 구하고 발전기의 미분방정식과 대수방정식의 해를 구하며, 브러시리스 여자시스템의 모델 정수를 최적화한다.
이를 좀더 구체적으로 나타내면 S120에서 모델 검증부는 계통 고장시 과도 안정도 시뮬레이션을 수행하며, S130에서 시뮬레이션 결과와 측정 데이터가 일치하는지를 판단한다.
판단 결과 시뮬레이션 결과와 측정 데이터가 일치하지 않으면 S140에서 모델 파라미터를 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 수정한 후에 S120부터 반복한다.
이와 달리 판단 결과 시뮬레이션 결과와 측정 데이터가 일치하면 S140에서 최적 모델 파라미터를 산출하고 종료한다.
한편, 상기 기타 송배전용 전력 설비는 FACTS기기(SVC, STATCOM, TCSC, UPFC 포함), HVDC, 풍력발전기, 태양광발전소, 에너지저장 시스템 (ESS), 연료전지 시스템 등 최신의 전력전자 기반의 전력설비가 포함된다.
한편, 발전기 파라미터의 최적화 검증 과정을 상세히 살펴보면 다음과 같다.
● 발전기 파라미터의 최적화 검증 과정
우선 발전기 및 제어시스템의 수학모델의 최적 산정을 위하여 다음과 같은 벡터를 고려한다.
Figure 112015085913398-pat00001
여기서
Figure 112015085913398-pat00002
는 산정하고자 하는 발전기 고정자 권선의 파라미터 벡터이며
Figure 112015085913398-pat00003
는 출력벡터이다.
Figure 112015085913398-pat00004
는 시뮬레이션 상에서 계산되는 단자전압과 계자전류의 벡터이고,
Figure 112015085913398-pat00005
는 계통 시뮬레이션 프로그램에서 계산된 내부 상태변수 벡터이며,
Figure 112015085913398-pat00006
는 측정된 계자전압, 회전속도, d-q축 단자전류 벡터이다. 원통형 발전기의 경우 q축과 d축의 초기과도임피던스는 같다고 가정한다. (
Figure 112015085913398-pat00007
)
출력벡터
Figure 112015085913398-pat00008
에는 유효전력(
Figure 112015085913398-pat00009
), 유효전력(
Figure 112015085913398-pat00010
), 유효전력(
Figure 112015085913398-pat00011
), 초기회전속도 (
Figure 112015085913398-pat00012
)가 포함되며 이를 이용하여 발전기 모델의 초기조건을 구하고 이를 발전기 안정도해석 프로그램을 이용하여 내부 상태변수들이 계산된다. 전력계통 안정도 모의해석 프로그램에서 계산되는 내부 상태변수 벡터
Figure 112015085913398-pat00013
에는 고정자 d-q 축 쇄교자속과 계자 쇄교자속, 3개의 제동권선 쇄교자속, 부하각, 그리고 계자전류가 포함된다.
●최적화 절차
먼저 발전기 동특성시험 기록데이터를 이용하여 발전기 고정자권선 파라미터를 최적화 선정한다. 이를 위하여 시뮬레이션의 매 시간스텝별로 측정된 계자전압(
Figure 112015085913398-pat00014
), 고정자 전류(
Figure 112015085913398-pat00015
,
Figure 112015085913398-pat00016
), 회전속도(ω)를 입력으로 주입하는 기법을 적용하고 이렇게 구해진 시뮬레이션 결과인 계자전류(
Figure 112015085913398-pat00017
)와 고정자 전압(
Figure 112015085913398-pat00018
)을 측정치와 비교한다. 동특성시험의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터 에러를 다음과 같이 계산할 수 있다.
Figure 112015085913398-pat00019
위에서 첨자
Figure 112015085913398-pat00020
는 시간
Figure 112015085913398-pat00021
초일 때의 값을 표시하기 위해 사용한다.
여기서 비선형 반복 최소자승법으로 다음과 같이 출력벡터를 최적화하여 발전기 고정자권선 파라미터 값인 벡터
Figure 112015085913398-pat00022
를 결정한다. 이 때 결정되는 파라미터 값의 범위를 미리 정해줌으로써 최적화 시간단축과 산정결과의 정밀성 향상기할 수 있다.
Figure 112015085913398-pat00023
여기서 발전기 고정자권선 관련 파라미터가 최적화 결과로 결정되면 이를 고정시키고 시뮬레이션 결과와 비교하여 자동전압조정장치(AVR) 및 여자시스템 관련 모델정수를 최적화하여 도출한다. 즉, 시뮬레이션에서는 인위적으로 고정자 전류(I d , I q ) , 회전속도 (ω) 측정값을 매 계산시간(t) 때마다 적용시켜서 고정자 전압(V t )과 계자전류 (I fd )를 측정값과 비교하여 여자제어시스템의 최적 모델정수를 반복 수정하여 도출한다. 만일 전력계통안정화장치(PSS)의 운전상태가 가동상태였다면 이와 PSS 모델정수를 여자시스템 모델정수에 같이 포함시켜 최적화하여 도출한다. 이 때 관련 모델정수 값의 범위를 미리 지정함으로써 계산시간 단축과 정밀성을 기할 수 있다.
AVR/여자시스템의 모델정수가 최적화 결과로 도출되면 이 값들을 고정시킨 상태에서 터빈-조속기 시스템 모델 정수를 최적화 계산한다. 즉, 시뮬레이션에서는 측정된 회전속도(ω)를 측정값을 매 계산시간(t) 때마다 적용하여 발전기 전기출력(P)를 계산한 다음 이를 측정값과 비교하여 오차를 최소화함으로써 터빈-조속기 모델 파라미터 값을 도출한다. 여자시스템의 모델정수 검증을 위해서는 측정 샘플링 주기를 20ms 이하로 하는 것이 필요하다.
만일 디지털고장기록장치(DFR)의 데이터를 활용할 경우에는 계자전류와 계자전압이 기록되지 않으므로 발전기 파라미터는 기존의 값들을 적용하여 여자시스템 모델정수를 최적화하여 도출한다.
한편 터빈-조속기 시스템 모델에 대해서는 기계적 방정식만으로 표현하여 시뮬레이션을 수행한다. 이 경우 시뮬레이션에서는 인위적으로 계통주파수(f)를 측정값을 주입시켜서 발전기 전기출력(P)를 계산하여 이를 측정값과 비교하여 오차를 최소화함으로써 최적 파라미터 값을 도출한다. 다만 고장 후 약 30초 이후에는 자동발전제어 (AGC) 신호가 작용하여 전기출력에 영향을 줄 수 있으므로 약 20~30초간의 출력변동 동특성에 대해 모델 정수를 산정한다. 터빈-조속기 반응을 검증하기 위해서는 초당 1개 이상의 데이터가 필요하다.
●온라인 전력설비 Calibration 시스템
발전소에 동특성계측장비(DSM)또는 SPU를 설치하여 계통 불시고장 발생시 외란 데이터를 온라인으로 취득하여 이를 전력계통운영시스템(EMS)로 전송함으로써 발전기 안정도해석용 수학모델을 실시간 Calibration을 중앙 EMS에서 수행하여 데이터베이스를 갱신하는 시스템이다. (도6 참조) 고장발생시 EMS로부터 계통의 운전상황 Snapshot을 받아 이를 안정도해석의 초기 조건으로 생성하여 안정도 시뮬레이션을 수행한다. 이 때 측정한 데이터를 사용하여 고장 시뮬레이션 결과와 비교하여 전력설비 모델의 파라미터를 반복 수정하면서 해당 모델의 최적 파라미터를 도출한다.
이러한 전체 전력설비에 대해 온라인으로 정확한 모델을 신속하게 도출하여 전력계통의 안전 운영에 기여하고 경제적으로도 발전제어의 효율성 향상으로 발전비용을 절감할 수 있다.
더불어 온라인 전력설비 Calibration 시스템은 발전기 제어시스템 뿐 아니라 FACTS기기(SVC, STATCOM, TCSC, UPFC 포함), HVDC, 풍력발전단지, 태양광발전소, 에너지저장장치시스템 (ESS), 연료전지 시스템 등 최신의 전력전자 기반의 전력설비의 모델도 계통 외란시 측정된 데이터를 이용하여 안정도해석을 위한 다이나믹 수학모델의 정밀도 향상이 가능하다.
이럴 경우 모델링해야 하는 전력 설비 또는 시스템의 반드시 측정해야 할 신호에는 계통 동요시 계통연계지점에서의 주파수와 전압, 유효 및 무효전력 출력이 포함되며 기타 제어신호를 추가한다면 모델의 정확성 향상에 도움이 된다. 이를 이용하여 시험한 전력 설비 또는 시스템의 적정한 수학모델을 선정하여 각 파라미터의 초기값을 선정한 다음 과도안정도 시뮬레이션을 하는데 이 때 매 계산시간(t) 때마다 측정된 주파수와 전압을 적용하여 출력되는 유효 및 무효전력을 계산하고 그 결과와 측정치와의 오차를 최소화하도록 파라미터를 수정하고 다시 시뮬레이션을 반복하여 관련 파라미터들을 최적화하여 도출한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경, 및 치환이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면들에 의해서 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 고장 데이터 기록부 2 : 고장 데이터 추출부
3 : 모델 검증부 10 : 조속기
20 : 자동 전압 조정기 30 : 여자기
40 : 전력계통 안정화 장치 50 : 터빈
60 : 발전기 70 : 발전기 승압 변압기
100 : 터빈-조속기 시스템 200 : 발전기 300 : AVR-여자 시스템
400, 510-1~510-n : 시스템 동특성 계측기
410 : GPS 수신부 412 : 타임 클락
414 : 타임 클락/동기부 416 : 부하각 변환 및 출력 장치
420 : 절연 신호 입력 및 처리 인터페이스
430 : 표본화 및 디지털 변환부
440 : 전력 신호 및 동특성 데이터 연산부
450 : 계측 데이터 기록 및 저장부
460 : 발전기 모델링 분석 결과부
470 : 발전기 특성 시험 데이터베이스화부
480 : 이전 분석 결과와 비교 및 판정부
520 : 온라인 고장 데이터 추출부 530 : 온라인 모델 검증부

Claims (15)

  1. 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 고장 데이터 기록부;
    상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 고장 데이터 추출부; 및
    상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 모델 검증부를 포함하고,
    상기 고장 데이터 기록부는 동기 페이저 유닛인, 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  2. 청구항 1항에 있어서,
    상기 고장 데이터 기록부는 시스템 동특성 계측기인 것을 특징으로 하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  3. 청구항 2항에 있어서,
    상기 고장 데이터 기록부가 기록하는 고장 데이터는 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 포함하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  4. 청구항 1항에 있어서,
    상기 고장 데이터 기록부는 디지털 고장 기록 장치인 것을 특징으로 하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  5. 삭제
  6. 청구항 1항에 있어서,
    상기 고장 데이터는 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효전력과 무효전력을 포함하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  7. 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 고장 데이터 기록부;
    상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 고장 데이터 추출부; 및
    상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 모델 검증부를 포함하고,
    상기 모델 검증부는 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터에러를 계산할 경우에 발전기 정수를 고정하고 여자시스템 정수를 최적화하며, 계통주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기시스템 정수를 최적화하는 것을 특징으로 하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  8. 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 고장 데이터 기록부;
    상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 고장 데이터 추출부; 및
    상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 모델 검증부를 포함하고,
    상기 모델 검증부는 발전기 모델의 초기 운전조건을 구하고 발전기의 미분방정식과 대수방정식의 해를 구하며, AVR과 PSS를 포함한 여자시스템의 모델 정수를 최적화하는 것을 특징으로 하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 장치.
  9. (A) 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터 기록부가 고장상황을 인지하여 데이터를 기록하는 단계;
    (B) 고장 데이터 추출부가 상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 단계; 및
    (C) 모델 검증부가 상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 단계를 포함하고,
    상기 고장 데이터 기록부는 디지털 고장 기록 장치 또는 동기 페이저 유닛이며, 상기 고장 데이터는 발전기의 3상 단자 전압과 전류, 유효전력과 무효전력을 포함하는, 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법.
  10. 청구항 9항에 있어서,
    상기 (A) 단계의 상기 고장 데이터 기록부는 시스템 동특성 계측기이며, 기록하는 고장 데이터는 동기 발전기의 단자 전압, 유효 전력, 무효 전력, 회전 속도 및 여자 전류-여자 전압, 조속기-터빈 제어 신호들을 포함하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법.
  11. 삭제
  12. 청구항 10항에 있어서,
    상기 시스템 동특성 계측기는 계통에서 고장이 발생시 계측 기록하여야 할 측정신호와 그 기록주기 및 측정 시작값의 지정에 관한 정보를 포함하고, 조속기 터빈시스템 제어신호 취득이 곤란할 경우에 회전속도는 발전기 동요방정식을 통하여 구하는 것을 특징으로 하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법.
  13. (A) 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터 기록부가 고장상황을 인지하여 데이터를 기록하는 단계;
    (B) 고장 데이터 추출부가 상기 고장 데이터 기록부가 기록한 고장 데이터를 추출하는 단계; 및
    (C) 모델 검증부가 상기 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 전력 설비 모델을 검증하는 단계를 포함하고,
    상기 (C) 단계는,
    (C-1) 고장의 시뮬레이션 결과와 계측값을 통하여 출력 벡터에러를 계산하는 단계;
    (C-2) 동요 기록데이터를 이용하여 발전기 정수를 최적화하는 단계;
    (C-3) 발전기 정수를 고정하고 여자시스템 정수를 최적화하는 단계; 및
    (C-4) 계통주파수가 변동하는 고장 발생시의 데이터를 이용하여 터빈-조속기시스템 정수를 최적화하는 단계를 포함하는 계통 동요 데이터를 이용한 전력 설비 모델의 검증 방법.
  14. 전력 계통에서 고장 발생시 고장 데이터를 기록하는 다수의 시스템 동특성 계측기;
    상기 다수의 시스템 동특성 계측기가 정해진 조건에 따라 계통 고장발생을 인지하여 기록한 고장 데이터를 기록하고 이를 온라인을 통하여 전송하는 온라인 고장 데이터 추출부; 및
    상기 온라인 고장 데이터 추출부가 추출한 고장 데이터를 이용하여 계통고장시 다수 전력설비의 동요 상황을 시뮬레이션 한 결과와 비교하여 반응이 기록 데이터에 근접할 때까지 전력 설비 모델 파라미터들을 변경하면서 그 최적값을 자동으로 검증하는 전력 설비 모델의 온라인 검증 장치.
  15. 청구항 14항에 있어서,
    상기 다수의 시스템 동특성 계측기를 다수의 발전 플랜트 또는 송전설비에 설치하고, 상기 온라인 고장 데이터 추출부와 온라인 모델 검증부는 중앙의 전력계통 운영시스템에 설치하여 계통운영상태 Snapshot 데이터를 이용하여, 모델 파라미터 검증용 계통 구성과 그 초기 운전조건을 생성하는 전력 설비 모델의 온라인 검증 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220245063A1 (en) * 2021-01-29 2022-08-04 Airbus Operations Limited Method of testing a system model

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102245440B1 (ko) * 2017-08-17 2021-04-29 한국전력공사 보호계전기의 고장 시험 장치 및 방법
US10809683B2 (en) 2017-10-26 2020-10-20 General Electric Company Power system model parameter conditioning tool
KR102484001B1 (ko) * 2020-11-30 2022-12-30 연세대학교 산학협력단 주파수 응답 과도 상태 최적화 방법 및 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100033277A1 (en) 2008-08-11 2010-02-11 Davis Edward L Peakpower energy management and control system method and apparatus

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100225470B1 (ko) * 1997-05-22 1999-10-15 이호림 전력공급선의 신호분석을 통한 전동기 비정상상태 감시시스템
KR100361868B1 (ko) * 2000-11-06 2002-11-23 한국전기연구원 에이브이알 제어설비용 진단시스템
KR101034259B1 (ko) 2009-10-29 2011-05-16 한국전기연구원 재샘플링 기법이 적용된 시각 동기화 페이저 측정장치
KR101268474B1 (ko) * 2011-10-28 2013-06-04 한국전력공사 발전기 고정자의 건전성 예측 방법 및 그 시스템
KR101327225B1 (ko) * 2012-03-20 2013-11-11 한국에너지기술연구원 등가 가동시간 개념을 이용한 계통연계형 태양광발전 시스템의 고장 진단 방법 및 장치
DK2725370T3 (en) * 2012-10-26 2015-03-30 Abb Technology Ag Method for diagnosis of electro-mechanical system based on impedance analysis
KR101386015B1 (ko) 2012-11-12 2014-04-16 한국전기연구원 발전기 부하각 측정을 포함하는 발전기 외란 페이져 기록 방법 및 장치
KR101485051B1 (ko) * 2013-03-12 2015-01-22 주식회사 케이디파워 태양광 발전 시스템의 발전진단 장치
KR101639861B1 (ko) * 2014-03-17 2016-07-14 엘에스산전 주식회사 에너지 관리 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100033277A1 (en) 2008-08-11 2010-02-11 Davis Edward L Peakpower energy management and control system method and apparatus

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220245063A1 (en) * 2021-01-29 2022-08-04 Airbus Operations Limited Method of testing a system model
US11816024B2 (en) * 2021-01-29 2023-11-14 Airbus Operations Limited Method of testing a system model

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