| 초록 |
본 연구과제는 대규모 풍력발전단지의 특성을 고려한 발·송전 통합 전력계획 수립 기술 개발을 최종목표로 하고 있다. 본 과제에서 수행한 연구내용을 항목별로 정리하여 소개하면 다음과 같다. (1) 투자리스크를 고려한 확률론적 발·송전 통합 전력계획 수립기법 개발 본 연구과제에서는 풍력발전 출력의 불확실성을 확률론적 샘플링 기법을 적용하여 모델링하고 설비투자에 따르는 경제적 리스크를 반영한 통합 전력계획 수립기법을 개발하였다. 본 연구과제에서 고려하는 발·송전 통합 전력계획은 기존 순차적 전력계획과는 달리 발전설비와 송전설비의 경합성을 고려하여 동시통합적 최적화를 수행하기 때문에 전체 전력계획의 합리화를 도모할 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 확률론적 변수는 확정적인 변수와 동일한 최적화 문제 내에서 동시에 다루어 질 수 없기에 본 연구과제에서는 확률적인 형태의 최적화 문제풀이에 적용될 수 있는 2단계 확률론적 계획 모델을 도입하였다. 2단계 확률론적 계획법은 확률론적 최적화 계획법 중 하나로써, Dantzig-Wolfe의 분해원리에 따라 원 문제를 확정론적 문제와 확률론적 문제로 재정의하는 접근방법이 제시된다. 그리고 복잡성이 높은 확률론적 전력계획 최적화 문제를 계산하기 위하여 SALC 분산처리 기법을 도입하였다. SALC 기법은 전력계획 문제와 같은 혼합정수형 문제에 대하여 전역해의 최적성이 뛰어나며 병렬연산이 가능하여 연산속도를 대폭적으로 향상시킬 수 있다. 하나의 문제로 구성된 전력계획 최적화 문제에서 제약조건들을 쌍대화시켜 분산 최적화 문제를 유도할 수 있으며, 분산처리된 최적화 문제들은 서로 제약함수 정보를 비동기식으로 주고받으며 최종 전역해에 도달할 수 있다. 본 연구과제에서는 발·송전 통합 전력계획의 투자리스크를 평가하기 위해 CVaR을 도입하였다. CVaR은 공리적 위험측도 기법 중 하나로 convex형태의 수렴영역을 생성하여 계산을 수행하기 때문에, VaR 리스크 평가기법 적용 시 문제가 되었던 복잡한 차수의 문제에 적용되더라도 정확한 리스크를 측정할 수 있으며 계산효율이 뛰어나다는 장점이 있다. (2) 대규모 풍력단지 및 발·송전계통의 특성을 고려한 전력계통 신뢰도산정 기법 개발 전력계통의 공급신뢰도 평가는 계통설비의 계획정지, 비 계획정지를 고려하여 언제라도 수요자의 총 전력수요에 대해 전력을 공급할 수 있는 능력을 진단하는 것이다. 본 연구과제에서는 공급지장전력량기대치(EENS) 지수를 바탕으로 통합 전력계통의 공급신뢰도를 평가한다. 확률론적 공급신뢰도를 평가하는 EENS 지수는 계통환경 변화를 반영하는 형태로 정의된다. EENS 산정에 반영되는 계통설비는 발전기, 송전선로 및 풍력발전 설비등이 포함되며, 일반적으로 고장확률에 따른 다수 설비의 동시고장이 고려되어 공급능력이 평가된다. 본 연구과제에서 EENS 지수 평가에 적용한 방법은 확률론적 샘플링 기법의 rare-event 시뮬레이션을 이용한 진단기법으로 복잡성이 높아진 전력시스템을 대상으로 우수성이 입증되었다. Monte-Carlo 시뮬레이션의 장점을 최대한 활용하며 모의횟수가 커지는 단점을 보완하기 위해서 기존의 랜덤 샘플링을 대체하는 LHRS 기법을 도입하였다. LHRS 기법은 입력변수 공간에서 값을 추출할 때 골고루 추출되도록 사용자가 영역에 대한 확률을 정의할 수 있어 확률론적 시뮬레이션 시 모의횟수의 감소 및 정확한 분포추정을 기대할 수 있다. 매 반복연산의 수정된 파라미터의 확 |
