임현옥
(Hyeonok Lim)
1iD
김현진
(Hyeonjin Kim)
1iD
심준보
(Junbo Sim)
†iD
조성수
(Seongsoo Cho)
1iD
-
(Korea Electric Power Corporation(KEPCO), Research Institute, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Distributed Energy Resources(DER), Renewable Energy, Hosting Capacity, Distributed Generation, Distribution Lines, Distribution system
1. 서 론
국내 신재생에너지의 확산과 보급을 위해 정부는 다양한 정책을 제시하고 있다. 2017년 12월 19일 ‘제 2회 재생에너지 정책 협의회’ 개최를
통해 발표한 ‘재생에너지 3020 이행계획(안)’은 2030년까지 발전 부분의 재생에너지 비율을 20[%]까지 확보하기 위한 계획으로서, 신재생에너지에
의한 발전 확대를 주도하고 있다. 이와 더불어 같은 해 12월 29일에 ‘제8차 전력수급기본계획’이 개정되면서 재생에너지 확산을 위해 2030년까지의
신재생에너지 보급 비율에 대한 목표를 정해두고 있다. 이는 7차 전력수급기본계획 대비 약 6[%] 상승한 수치로 2030년까지 총발전량의 18.4[%]를
분산전원을 통해 보급하고자 전망하고 있으며 상세 내용은 다음 표 1과 같다(1).
이에 앞서 한국전력공사(이하 “한전”)는 2016년 10월 ‘송배전용 전기설비 이용규정’ 개정에 따라 1[MW] 이하 소규모 분산전원에 대한 공용
전력설비 공사비를 지원하기 시작하면서 소규모 분산전원을 확산하고자 기여하고 있다. 실제로 2016년 10월 전후의 분산전원 접속신청 현황을 살펴보면
다음 표 2와 같이 2016년 10월 이후의 연계신청 건수가 2016년 10월 31일 이전의 약 10년간 연계신청 건수의 2.4배 정도 되는 것으로 확인된다(2).
표 1. 제8차 전력수급기본계획의 분산전원 보급전망
Table 1. Prospect of DER Supply in 8th Basic Plan
구 분
|
‘17년
|
‘18년
|
‘19년
|
‘20년
|
분산형
발전량
[TWh]
|
신재생(사업용)
|
12.2
|
27.3
|
59.3
|
61.8 (9.4%)
|
자가용
|
신재생
|
13.9
|
14.9
|
17.1
|
17.1 (2.6%)
|
기타
|
7.3
|
7.3
|
7.3
|
7.3 (1.1%)
|
집단 에너지
(구역전기포함)
|
31.0
|
37.3
|
37.3
|
37.3 (5.6%)
|
합 계
|
64.4
|
86.7
|
120.9
|
123.4
|
분산형 비중
|
11.2%
|
13.8%
|
18.4%
|
18.7%
|
최근에는 모든 에너지 관련된 정부 계획 중 가장 상위 계획인 ‘제 3차 에너지 기본계획’이 2019년 6월에 발표 되었으며, 2040년까지 재생에너지
발전 비중을 30~35[%]까지 확대하는 것을 목표로 하고 있어서 재생에너지 보급은 더욱 확산될 전망이다(3).
표 2. 분산전원 접속신청 현황
Table 2. The current status of DER interconnection
구 분
|
배 전
|
송 전
|
소 계
|
합 계
|
건수
(건)
|
‘16.10.30 이전
|
29,968
|
142
|
30,110
|
(29%)
|
102,261
|
(100%)
|
‘16.10.30 이후
|
71,535
|
616
|
72,151
|
(71%)
|
용량
(MW)
|
‘16.10.30 이전
|
6,941
|
5,333
|
12,274
|
(28%)
|
43,321
|
(100%)
|
‘16.10.30 이후
|
15,790
|
15,257
|
31,047
|
(72%)
|
다만, 다수의 분산전원이 연계되는 배전계통은 관리가 매우 복잡해지고 있으며, 연계용량 급증에 따른 접속지연 문제도 발생하고 있다. 배전선로가 분산전원을
수용할 수 있는 설비 부족으로 약 2.8[GW] 규모 분산전원의 접속지연이 일어나고 있으며, 이는 전체 접속 대기 중인 물량의 16[%]를 점유하고
있다.
한전은 분산전원 접속지연을 해결하기 위해 새로운 배전선로 증설과 함께 신규 설비 투자비 절감 방안을 도출할 필요가 있다. 현행 배전계통에 연계할 수
있는 분산전원 총 용량은 설비용량 기준으로 단일 배전선로 기준 10[MW]이며, 이는 3분할 3연계 배전계통 운영 방식을 기준으로 고장 시 부하 전환에
따라 건전선로의 과부하가 발생하지 않도록 요구되고 있는 기준이다. 즉, 현재 운영되고 있는 분산전원 연계기준을 토대로 새로운 선로 신설을 줄이면서
분산전원을 추가 연계할 방안을 도출해야 한다.
따라서 본 논문에서는 현재 배전계통의 선로 특성, 분산전원 연계현황, 태양광 최대 출력 실적, 최소부하 분석 등을 통해 추가적인 설비를 증설하지 않고
배전선로의 분산전원 연계용량 기준 상향 방안을 도출하고 검토하였으며, 이러한 결과를 토대로 배전선로의 운영 안정성을 초과하지 않는 범위에서 적정 상향
가능 용량을 제시하였다.
2. 분산전원 연계용량 기준 상향 요소
본 절에서는 분산전원 연계용량 기준을 상향하기 위해 배전계통 구성요소인 분산전원, 부하, 선로 종류에 대해 분석한 결과를 제시하였다.
2.1 태양광 최대 출력률
현재 배전선로에 연계되어 발전하고 있는 분산전원은 태양광 발전이 95[%] 이상 차지하고 있으며, 태양광 발전의 경우 기상상태와 일사량에 따라 일자별
출력이 변동하므로 실제 발전실적을 분산전원 연계용량으로 반영한다면 추가로 연계될 수 있는 분산전원에 대해 여유를 확보할 수 있다. 예를 들면, 설비용량
1,000[kW]인 태양광 발전기의 연간 발전실적을 검토한 결과, 최대 발전일의 출력이 900[kW]로 확인된다면 100[kW] 만큼의 여유를 확보할
수 있다. 즉, 해당 태양광 발전기의 실효용량은 900[kW]로 볼 수 있으며, 확보된 100[kW] 용량만큼의 태양광 발전기를 추가로 연계할 수
있는 원리이다. 이러한 실효용량을 적용하기 위해 본 논문에서는 다음 식과 같이 분산전원 설비용량 대비 최대 발전출력 실적의 비율을 최대 출력률(wpr,
Watt-Peak Ratio)로 정의하였다.
$w p r =\dfrac{최대 발전실적[k W]}{설비용량[k W]}\times 100[\%]$
배전선로에 연계되는 분산전원은 설비용량 기준으로 누적용량을 결정하고 있어 실제 발전을 통해 계통에 공급되는 전력량과 차이가 있을 수 있다. 실제 발전량보다
더 큰 값, 즉, 설비용량이 연계용량으로 반영되고 있으므로 분산전원의 발전 특성에 관한 세부적인 검토가 수행되어야 하며, 검토 결과는 다음 장에서
서술하였다.
2.2 배전선로의 최소부하 크기 분석
배전선로는 과거 단방향 형태의 소비 부하만 존재했던 것과 달리, 분산전원 고객의 증가로 양방향 형태의 부하 흐름으로 변모해 가고 있으며, 현재 전력부하
측정 시스템에서 추출할 수 있는 부하 데이터도 분산전원 발전량과 부하 데이터가 혼재된 순 부하(Net Load) 형태로 나타나고 있다. 이러한 형태는
정확한 부하 데이터로 보기 어려우며, 분산전원 연계를 위한 기술 검토를 수행하기 위해 현재 측정되고 있는 순 부하 데이터를 적용할 경우 분산전원 추가
연계를 위한 여유가 줄어들게 된다.
그림. 1. 분산전원의 배전계통 연계 전·후 전압 변화
Fig. 1. Variation of voltage before and after interconnection of DER
예를 들면, 현재 분산전원 연계 전 기술 검토는 모든 분산전원의 발전용량을 정격용량으로 상정하여 도출되는 전압 프로파일을 기준으로 규정 전압 상한
여부를 위 그림 1과 같이 판단하고 있다. 이러한 검토 과정에서 입력하는 최소부하는 분산전원 발전량이 상쇄되지 않은 총 총 부하(Gross Load) 값이 되어야 하나,
실제로 검토에 사용되고 있는 부하 데이터는 해당 배전선로의 순 부하(Net Load)를 기반으로 검토되다 보니 실제 부하와 차이가 있을 수밖에 없으며,
추가로 확보할 수 있는 분산전원 연계용량에 대해 제한이 발생할 수밖에 없다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 최소부하의 개념을 제시한다. 배전선로의 최소부하란 선로에 상시 존재하고 있는 최소한의 부하 크기를 의미한다.
선로마다 상시에 소비하고 있는 최소부하 크기를 파악할 수 있으면 해당 부하의 크기만큼 분산전원을 추가로 연계할 수 있다. 단, 최소부하를 파악하기
위해서는 선로 단위의 총 부하(Gross Load) 데이터가 먼저 파악되어야 하며, 세부적인 산정 절차는 3장에서 다룬다.
2.3 배전선로의 열적 허용용량
도체에 전류가 흐르면 줄열(I2R)이 발생하여 전선의 온도가 상승하게 되는데, 도체의 온도가 90[℃]를 초과하면 절연물이 손상되거나 화재가 발생할
수 있고 도체의 인장강도가 약해져 전선의 설계수명(약 30년)을 보장할 수 없게 된다. 다시 말하면, 배전선로의 수명 및 열적 허용용량은 선로의 임피던스와
전류에 의한 줄열에 의해 결정된다고 볼 수 있다. 현재 배전선로에 주로 쓰이는 선종 ACSR-OC 160[mm$^{2}$]과 CN-CV 325[mm$^{2}$]의
허용전류 및 열적 허용용량을 정리하면 다음 표 3과 같다.
표 3. 선로 종류별 허용전류 및 열적 허용용량
Table 3. The Thermal capacity by type of Distribution Lines
선로 종류
|
적용기준
|
허용전류
[A]
|
허용
용량
[MVA]
|
조건
|
ACSR-OC 160mm$^{2}$
(가공)
|
연속 허용전류
|
398
|
15.7
|
연속 사용온도 90℃
주위온도 : 40℃
|
CN-CV 325mm$^{2}$
(지중)
|
단시간 허용전류
(10시간)
|
398
|
15.7
|
부하율 0.73
9공 중심부
|
연속 허용전류
(손실률 0.6)
|
315
|
12.5
|
선종에 따른 열적 허용용량만 고려하여 배전선로의 분산전원 연계용량을 결정한다면 15.7[MVA]를 초과하지 않아야 한다. 그러나 배전계통 운영자는
실제로 배전계통을 운영하면서 발생될 수 있는 경년 열화와 불평형 전류에 대한 영향, 비상시 계통 운영 등을 고려한 3분할 3연계 방식 토대로 다음
표 4와 같이 상시 및 비상시 분산전원 연계용량을 적용하고 있다(4).
표 4. 배전선로 상시 및 비상시 운전용량
Table 4. The general Hosting Capacity of Distribution lines
선로 구분
|
비상시 운전용량
|
상시 운전용량
|
ACSR-OC 160mm$^{2}$
(가공)
CN-CV 325mm$^{2}$
(지중)
|
15.7[MVA] × 0.89* = 14[MW]
* 경년열화, 불평형 고려한 마진
|
14[MW] × 3/4** = 10[MW]
** 3분할 3연계 고려
|
다만, 위 표와 같은 배전선로의 상시와 비상시 운전용량을 결정하기 위해 적용된 ACSR-OC 160[mm$^{2}$]의 허용전류 시험을 위한 주위온도는
40[℃] 기준으로 상정한 것이며, 다음 표 5와 같이 주위온도가 5[℃]씩 낮아지면 전선의 연속 허용전류와 허용용량도 점차 증가하는 것을 확인할 수 있다.
표 5. 주위온도에 따른 가공선로의 연속 허용전류
Table 5. The Thermal Current of ACSR-OC 160mm$^{2}$ by temperature
주위온도 [℃]
|
연속허용전류[A]
|
허용용량 [MVA]
|
비 율[%]
|
40 (기준)
|
398
|
15.7
|
100
|
35 (계산값)
|
423
|
16.7
|
106
|
30 (계산값)
|
446
|
17.6
|
112
|
25 (계산값)
|
468
|
18.5
|
118
|
20 (계산값)
|
489
|
19.3
|
123
|
15 (계산값)
|
509
|
20.1
|
128
|
10 (계산값)
|
528
|
20.9
|
133
|
5 (계산값)
|
546
|
21.6
|
137
|
0 (계산값)
|
563
|
22.2
|
141
|
-5 (계산값)
|
580
|
22.9
|
146
|
-10 (계산값)
|
596
|
23.6
|
150
|
-15 (계산값)
|
612
|
24.2
|
154
|
표 5는 2016년 선행된 연구결과인 (4)에서 분석한 주위온도에 따른 선로의 연속 허용전류와 허용용량을 나타낸 것이다. 최대온도 40[℃]를 기준으로 온도가 점차 낮아질수록 연속 허용 전류와
허용용량은 점차 높아지는 것을 확인할 수 있다. 우리나라의 경우, 주위온도가 40[℃]가 되는 날은 여름에 한시적으로 발생하므로 다른 계절을 고려하면
분산전원 연계용량을 결정하는데 적용되는 배전선로의 열적 허용용량에 여유가 존재할 수 있다는 것을 추정할 수 있다.
동일한 관점에서 CN-CV 325[mm$^{2}$]의 열적 허용전류 산정 기준을 살펴보면, 3단 3열 형태의 9공 관로에 매설되는 지중 케이블이 평형
조건일 때 가장 가운데 관로에 흐르는 지중케이블의 최대 허용전류는 다음 표 6과 같다(5).
표 6. 지중선로 종류에 따른 배전선로 허용용량
Table 6. The thermal capacity by type of CN-CV cable
전선 종류
|
기준용량
[MW]
|
상시 허용용량
[MW]
|
비상시 허용용량
[MW]
|
연속 허용용량
[MVA]
|
단시간 허용용량
[MVA]
|
CN-CV 325㎟
(지중 일반)
|
10
|
10
|
14
|
9.75
|
18.91)
15.72)
16.83)
14.34)
|
CN-CV 600㎟
(지중 대용량)
|
15
|
15
|
20
|
11.1
|
23.83)
18.04)
|
1) 도체 최고 허용온도 100[℃]/연간 누적시간 100시간
2) 도체 최고 허용온도 130[℃]
3) 9공(3단3열) 중 5번 관로, 부하율 0.73, 열저항율 0.9(지속시간 2시간)
4) 9공(3단3열) 중 5번 관로, 부하율 0.73, 열저항율 0.9(지속시간 10시간)
관로 9공 중 중앙 관로를 기준으로 주변 관로의 케이블 도체 온도가 90[℃]로 유지되는 전류가 흐를 경우, 중앙 관로 케이블에 흐를 수 있는 최대
전류를 고려하여 최대 허용용량을 10[MVA]로 제한하였다. 그러나 실제 한전 배전 관로 구성은 6공 이하인 경우가 약 90[%]에 해당이며, 6공(3단
2열) 케이블 송전 용량을 검토한 결과, 최대 송전 용량은 12[MVA]로 나타났다(3).
위의 선행 연구결과를 통해 가공 및 지중 선로에서 배전선로 상시 운전용량에 대한 여유를 확보한 것으로 파악된다. 구체적인 열적 허용용량 여유에 관한
분석은 다음 장에서 다루기로 한다.
3. 데이터 분석 기반 분산전원 연계용량 기준 상향 가능성 검토
본 절에서는 2장에서 제시한 분산전원 연계용량 기준 상향 요소에 대해 실측 데이터를 분석하여 배전선로에 추가 연계할 수 있는 분산전원 연계용량을 산정하였다.
태양광 발전 최대 출력률, 배전선로 최소부하 크기의 경우 연간 전력 데이터 분석을 통해 추가 연계할 수 있는 분산전원 용량을 파악하였고, 열적 허용용량의
경우 기존에 제시된 온도별 선로 특성에 따른 열적 허용용량 기준에 대해 지역별 연간 주위온도 데이터를 적용함으로써 분산전원 연계 가능 용량을 추정하였다.
3.1 태양광 최대 출력률
배전계통에 연계되는 태양광 발전 고객은 대표적으로 시장거래 고객과 PPA(Power Purchase Agreement) 고객으로 나눌 수 있는데,
PPA 고객의 경우 계측 장비 부재로 실측 데이터가 존재하지 않아 시장거래 태양광 발전기 1,057개의 2017년 연간 발전량 데이터 실적(1시간
단위 8,760개 데이터)을 기반으로 월별 최대 출력률을 산정하였다. 태양광 발전기 주소 데이터를 활용하여 동일 ‘도’에 속한 태양광 발전기끼리 분류한
후, 일별 최대 출력률을 산정하였고, 그 중에서 최댓값을 월 최대 출력률로 나타냈다. 예를 들면, 특정 ‘도’에 속한 태양광 발전기가 x대 존재한다면
해당 지역의 1월 1시간 단위 출력률 데이터는 744x개가 추출될 수 있으며, 이 중에서 최댓값을 월 최대 출력률로 적용하였다. 그 결과는 다음 표 7과 같다.
표 7. 월별 및 지역별 태양광 발전기 최대 출력률 분포
Table 7. The monthly and regional Watt-Peak ratio of PV
지역
|
1월
|
2월
|
3월
|
4월
|
5월
|
6월
|
7월
|
8월
|
9월
|
10월
|
11월
|
12월
|
전남
|
80%
|
86%
|
88%
|
83%
|
84%
|
80%
|
73%
|
77%
|
78%
|
80%
|
75%
|
74%
|
전북
|
73%
|
81%
|
85%
|
82%
|
83%
|
78%
|
68%
|
75%
|
73%
|
74%
|
69%
|
6%
|
경남
|
76%
|
83%
|
83%
|
81%
|
79%
|
77%
|
72%
|
75%
|
75%
|
76%
|
71%
|
70%
|
경북
|
75%
|
84%
|
85%
|
83%
|
81%
|
79%
|
72%
|
75%
|
75%
|
74%
|
70%
|
71%
|
제주
|
79%
|
90%
|
93%
|
89%
|
87%
|
84%
|
74%
|
78%
|
79%
|
82%
|
79%
|
71%
|
충남
|
79%
|
83%
|
89%
|
84%
|
84%
|
80%
|
71%
|
75%
|
77%
|
75%
|
74%
|
70%
|
충북
|
75%
|
82%
|
82%
|
82%
|
76%
|
78%
|
68%
|
76%
|
75%
|
74%
|
69%
|
68%
|
강원
|
76%
|
84%
|
85%
|
83%
|
79%
|
78%
|
72%
|
74%
|
75%
|
74%
|
72%
|
70%
|
경기
|
71%
|
80%
|
84%
|
84%
|
80%
|
75%
|
70%
|
73%
|
74%
|
70%
|
69%
|
66%
|
전국 태양광 발전기 최대 출력률을 살펴보면, 제주 지역을 제외한 모든 지역에서 연간 wpr 90[%]를 초과하는 지역이 없었다. 즉, 태양광 발전기
최대출력 실적 기반으로 검토한 결과, 제주 지역을 제외한 모든 지역에 약 10[%] 만큼 태양광 발전기를 추가로 연계할 수 있는 가능성이 존재한다.
3.2 배전선로의 최소부하 분석
일반적으로 단일 배전선로에 연계할 수 있는 분산전원 연계용량 누적 합계는 약 10[MW]로 배전선로의 상시 운전용량과 동일한 기준으로 적용되고 있다.
다만, 특정 선로에서 1년 동안 꾸준히 3[MW] 이상 소비하고 있는 상황이라면, 3[MW] 크기의 분산전원을 추가로 연계하더라도 선로의 순수 부하는
10[MW]가 되므로 선로의 상시 운전용량 기준을 초과하지 않는다. 단, 규정 전압을 초과하는지 추가적인 검토는 요구될 수 있다.
전압 문제를 위반하지 않는다는 가정 하에 선로의 최소부하 원리를 적용하는 것은 배전 설비의 추가적 증설 없이도 분산전원을 연계할 수 있는 방식이다.
최소부하의 크기를 분석하기 위해서는 다량의 데이터 가공 절차가 요구되므로 본 연구를 통해 개발한 ‘배전선로 총 부하 산정 프로그램’을 활용하여 배전선로의
최소부하를 분석하고 검토하였다.
절차는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 총 부하를 산정하기 위해서는 배전선로의 분산전원 발전량 데이터와 순 부하 데이터에 대한 파악이 이루어져야 한다.
순 부하 데이터의 경우 전력 부하 측정 시스템에서 취득할 수 있지만, 분산전원 발전량 데이터는 취득 가능한 경우와 그렇지 않는 경우로 나누어지므로
측정 데이터를 활용하여 계측 데이터가 없는 분산전원의 발전량을 추정하였다. 이후, 발전량 추정 데이터와 순 부하 데이터를 합산하여 배전선로의 총 부하
데이터 및 최소부하를 산정하고 검증하였다.
3.2.1 태양광 발전량 추정
배전선로의 총 부하를 산출하기 위한 첫 번째 단계는 단위 지역별 태양광 발전기 표준출력 곡선을 산출하는 것이다. 먼저, 동일 군에 속해 운전되고
있는 태양광 발전기의 1시간 단위 연간 발전량 데이터를 분산전원 발전량 측정 시스템에서 추출한다. 수집된 데이터는 k-means 통계함수를 사용하여
유사도가 높은 태양광 발전량 데이터끼리 군집화한다. 즉, 표준과 비표준의 2개 그룹으로 분류를 수행하며 데이터가 많은 그룹을 표준 그룹으로 선택하여
해당 그룹의 데이터 평균값을 소속 군을 대표하는 1시간 단위 태양광 표준 출력곡선[p.u]으로 정의한다. 다음 그림 2는 2017년 1월 15일 J시의 출력 데이터를 토대로 표준곡선(파란색)과 비표준곡선(빨간색)을 산정한 것이다. 이러한 시간대별 태양광 표준 출력곡선은
[p.u] 단위로 되어 있으므로 해당 지역에 속한 이력 데이터가 없는 태양광 발전기의 설비용량과 곱해지면 시간대별 출력곡선을 산정할 수 있다.
단, 이러한 방식을 정의하기 위해 다음의 전제를 둔다. 첫 번째, 단위 지역에 속한 태양광 발전량은 유사한 일사량을 가지므로 유사한
그림. 2. 시간대별 태양광 표준 출력곡선[p.u] 산정 결과
Fig. 2. The result of calculating hourly PV output curve[p.u]
출력 특성을 갖는다는 조건이며, 두 번째, 측정에 의한 데이터 취득이 불가능한 태양광 발전기의 출력에 대해서만 프로그램을 이용하여 표준 출력곡선을
적용하므로 오차는 더욱 줄어들 수 있다. 최소부하 산정 프로그램을 토대로 충북 지역의 2017년 연간 태양광 표준 출력곡선을 산정한 결과는 다음 그림 3과 같다.
그림. 3. 연간 태양광 표준 출력곡선(8,760h) 산정 사례
Fig. 3. The example of annual PV output(8,760h) curve
그림 3과 같이 산출된 태양광 표준 출력곡선은 발전량 이력 데이터가 없는 태양광 발전기의 설비용량과 곱하여 해당 발전기의 연간 발전량 데이터로 추정 적용한다.
추정된 데이터의 정확도를 높이기 위해 내부 시스템에서 상업운전 개시일 정보를 취득함으로써 군 단위 표준 출력곡선 데이터가 해당 일자부터 반영될 수
있도록 설정하였고, 시스템에서 정보 취득이 어려운 고객은 접수 일자를 상업운전 개시일로 적용하였다.
3.2.2 배전선로의 최소부하 산정
배전선로의 최소부하를 산정하기 위해서는 다음 그림 4와 같이 배전선로의 총 부하(Gross Load) 산정이 먼저 이루어 져야 한다. 먼저, 태양광 발전량 계측 데이터의 존재 여부에 따라 두 가지 방식으로
나누어 절차가 진행된다. 계측 데이터가 있는 경우, 발전량 측정 시스템에서 해당 배전선로에 속해 있는 태양광 발전량 데이터를 불러오며, 계측 데이터가
없는 경우 해당 발전기가 속한 군의 태양광 표준 출력곡선 데이터를 불러온 다음 설비용량과 곱하여 발전량으로 산정한다.
그림. 4. 배전선로의 최소부하 산정 절차
Fig. 4. The procedure for calculating the minimum load of a Distribution Line
그렇게 특정 배전선로의 총 태양광 발전량 추정이 완료되면 변전소에서 취득된 배전선로 단위의 순 부하 데이터와 태양광 발전량 추정 데이터를 결합하여
배전선로의 총 부하가 산정된다. 해당 프로그램을 활용하여 산정된 특정 지역의 최소부하를 나타내면 다음 표 8과 같다. 하루 단위의 최소부하와 태양광 최대 출력 시간대(11-14시)의 최소부하로 나누어 결과를 비교하였다.
예를 들어, Sub #1 DL #1의 최소부하가 태양광 최대 발전 시간 기준으로 1.7[MW]로 나타났다면 해당 배전선로는 상시에 1.7[MW]를
소비하고 있다는 의미로 판단하여 해당 용량만큼 분산전원을 연계할 수 있는 것으로 추정할 수 있다.
표 8. 일반선로 기준 최소부하 산정 결과
Table 8. The result for calculating the minimum load on Distribution lines (10[MW])
No.
|
S/S
|
D/L
|
분산전원 설비용량
[kW]
|
연간 최소부하 [MW]
|
24시간
|
PV 피크시간대
|
1
|
Sub #1
|
DL #1
|
1,151
|
2.1
|
1.7
|
2
|
Sub #1
|
DL #2
|
8,555
|
2.9
|
2.9
|
3
|
Sub #1
|
DL #3
|
8,286
|
3.7
|
3.7
|
4
|
Sub #1
|
DL #4
|
7,522
|
3.7
|
3.7
|
5
|
Sub #1
|
DL #5
|
8,698
|
2.9
|
3.1
|
6
|
Sub #1
|
DL #6
|
5,906
|
2.1
|
2.3
|
7
|
Sub #1
|
DL #7
|
10,190
|
4.1
|
3.7
|
8
|
Sub #1
|
DL #8
|
10,063
|
2.1
|
2.5
|
9
|
Sub #1
|
DL #9
|
4,456
|
4.1
|
3.9
|
10
|
Sub #1
|
DL #10
|
70
|
3.3
|
3.5
|
11
|
Sub #2
|
DL #1
|
3,845
|
3.5
|
3.9
|
12
|
Sub #2
|
DL #2
|
99
|
3.5
|
3.5
|
13
|
Sub #2
|
DL #3
|
1,121
|
1.3
|
1.5
|
14
|
Sub #2
|
DL #4
|
7,140
|
6.1
|
6.3
|
15
|
Sub #2
|
DL #5
|
941
|
4.1
|
3.7
|
16
|
Sub #2
|
DL #6
|
745
|
4.1
|
4.1
|
17
|
Sub #2
|
DL #7
|
7,174
|
6.5
|
5.5
|
18
|
Sub #2
|
DL #8
|
474
|
3.9
|
3.5
|
19
|
Sub #2
|
DL #9
|
99
|
4.1
|
4.3
|
20
|
Sub #2
|
DL #10
|
6,918
|
3.3
|
1.9
|
21
|
Sub #2
|
DL #11
|
1,565
|
4.3
|
4.7
|
22
|
Sub #2
|
DL #12
|
4,795
|
3.7
|
3.9
|
3.3 배전선로의 열적 허용용량 검토
2장에서 서술된 선로의 열적 허용용량은 주위온도에 따라 영향을 받는 것으로 확인되며, 본 절에서는 3.1에서 정리한 태양광 최대 출력률과 주위온도를
고려하여 선로의 열적 허용용량 여유분을 검토하였다. 먼저, 주위온도에 따른 선로의 열적허용용량 여유 검토를 위해 2017년의 지역별 및 월별 온도를
수집하고 분석하였다.
표 9. 2017년 지역별 월 최대온도 5℃ 단위 환산결과
Table 9. The maximum monthly temperature of 5℃ unit by region in 2017
월
|
전남
|
전북
|
경남
|
경북
|
제주
|
충남
|
충북
|
강원
|
경기
|
1
|
15
|
15
|
20
|
15
|
20
|
15
|
15
|
10
|
15
|
2
|
15
|
15
|
20
|
20
|
20
|
15
|
20
|
15
|
15
|
3
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
4
|
30
|
30
|
30
|
35
|
25
|
25
|
30
|
30
|
30
|
5
|
35
|
35
|
35
|
40
|
30
|
30
|
35
|
35
|
35
|
6
|
35
|
35
|
35
|
40
|
30
|
35
|
35
|
35
|
35
|
7
|
35
|
40
|
40
|
40
|
40
|
35
|
35
|
35
|
35
|
8
|
40
|
40
|
40
|
40
|
40
|
40
|
40
|
40
|
40
|
9
|
30
|
35
|
35
|
35
|
35
|
30
|
30
|
30
|
30
|
10
|
30
|
30
|
30
|
35
|
30
|
30
|
30
|
30
|
30
|
11
|
25
|
25
|
25
|
25
|
25
|
25
|
25
|
20
|
20
|
12
|
15
|
15
|
15
|
20
|
20
|
15
|
15
|
10
|
10
|
표 9는 지역별 열적 허용용량을 산정하기 위해 수집된 월별 최대온도를 5[℃] 단위로 환산한 결과이다. 표 5의 온도에 따른 열적 허용용량 수치를 적용하기 위해 수집된 온도 데이터를 다시 환산한 것이다. 예를 들어, 전남의 1월 최대온도가 12[℃]였다면
15[℃]로 다시 환산한 것이다. 지역별 월간 최대온도는 40[℃]를 초과하지 않는 것으로 확인하였다.
지역별 월 최대 출력률은 표 7의 2017년 지역별 발전량 데이터를 적용하였다. 최대온도 40[℃]인 지역 및 해당 월의 최대 출력률을 검토해보면 경북에서 5월에 81[%]로 가장
높은 것을 확인할 수 있다. 해당 결과를 토대로 ACSR-OC 160[mm$^{2}$] 선로 기준에서 가장 보수적인 값인 12.3[MW]를 분산전원
연계용량 기준으로 산정할 수 있다. 즉, 상시 운전용량 기준 10[MW] 대비 2.3[MW] 확보된 값이며, 약 23[%] 상향할 수 있다.
한편, 지중선로의 경우 주위온도에 의한 영향이 거의 없는 것으로 확인되나, 가공전선과 다르게 온도포화에 많은 시간이 소요된다. 즉, 단시간 특성이
매우 우수하며 단시간(2시간) 정격을 별도로 관리하고 있다. 지중 케이블의 단시간 허용용량은 다음 표 10과 같이 정의하고 있다.
또한, 태양광 발전기 출력 특성을 고려한 선로의 단시간 허용전류까지 검토한다면 열적 허용용량 여유분은 더욱 증가할 수 있을 것으로 판단된다.
예를 들어, 그림 5와 같이 전남지역의 연간 최대 발전일의 태양광 발전 출력 특성을 살펴보면, 실제 태양광 발전기의 최대 발전 지속시간은 하루 중 일사량이 가장 높은
12~14시 사이로 약 2시간 지속되는 것으로 확인된다. 태양광 발전기의 최대 발전 지속시간을 고려할 때, 배전선로가 단시간 최대 출력을 감당할 수
있다면 배전선로의 열적 허용용량 여유는 더욱 클 것이다. 지중선로의 단시간 정격을 고려하여 가공 전선 대비 지중 케이블의 분산전원 연계용량은 다음
그림 6과 같이 제시할 수 있다.
표 10. 지중 케이블 단시간 허용용량 기준
Table 10. The CN-CV cable short-time thermal capacity criteria
지중 케이블 종류
|
단시간(2시간) 정격
|
조건
|
허용전류[A]
|
허용용량[MVA]
|
CN-CV 325mm$^{2}$
|
423.6
|
16.8
|
부하율 1.0
열저항률 1.0
9공 중 5번 관로
|
CN-CV 600mm$^{2}$
|
599.6
|
23.8
|
그림. 5. 연간 최대 발전일의 최대 발전출력 지속시간
Fig. 5. The maximum power duration time of maximum output day per year
그림. 6. 지중 케이블의 연계용량 상향 기준(안) 제시
Fig. 6. The proposal for increasing DER interconnection capacity standard
4. 종합 분석결과
배전계통 구성 요소의 이력 데이터 분석결과를 토대로 분산전원 연계용량 기준 상향(안)을 수식화하여 제시하면 다음 수식과 같이 정리할 수 있다. 태양광
최대 출력률 90[%], 배전선로의 최소부하 1[MW]를 적용하여 분산전원 연계용량 기준은 12[MW]까지 상향할 수 있을 것으로 분석되며, 선로에
상시 존재하는 열적 허용용량 분석결과를 고려하면 여유 용량은 충분할 것으로 판단된다.
\begin{align*}
연계용량 기준(안)=[\dfrac{상시운전용량(10MW)+최소부하(1MW)}{태양광 발전 월별 최대 출력률(90%)}]\\
=12[MW]
\end{align*}
5. 결 론
본 논문에서는 분산전원 연계용량 기준 상향을 위해 배전계통에서 취득될 수 있는 다양한 요소 데이터를 분석한 후, 일반용 10[MW] 선로를 기준으로
실측 데이터 기반의 분산전원 연계용량 기준을 12[MW]로 제시하였다. 1시간 단위의 태양광 발전 연간 실적 데이터, 연간 부하 데이터, 연간 온도
데이터 8,760개를 활용함으로써 데이터 기반 분석결과에 대해 신뢰도를 높이고자 하였다.
배전선로 연계용량 기준 상향이 반영된다면 현재 배전선로 접속 대기 중인 약 0.7[GW] 규모의 분산전원을 즉시 접속할 수 있을 것이며, 이러한 추세로
보면 2031년까지 총 31[GW] 규모의 분산전원을 배전계통에 접속할 것으로 기대된다. 또한, 배전선로 설비 투자비 측면에서 약 7천억 절감할 수
있을 것으로 전망된다.
다만, 제안된 결과 관련으로 본 논문에서 제시되지 않은 태양광 발전 외에 소수력 발전, 풍력 발전, 바이오 에너지와 같이 비태양광 분산전원이 연계된
선로도 존재할 수 있음을 충분히 고려될 수 있으며, 최소부하의 경우 특성상 1[MW]를 초과하지 않는 선로가 충분히 존재할 수 있음을 고려될 수 있으나
선로의 열적 허용용량 여유 분석결과를 추가로 제시했으므로 특정한 경우에 대해서도 분산전원 연계용량 기준 상향(안)에 대한 추가 여유를 확보하고 있음을
알 수 있다.
향후, 배전 설비의 추가적 증설 없이 분산전원 연계용량 기준의 추가 상향을 위해 분산전원 출력을 제어할 수 있는 기술 개발을 수행함으로써 분산전원
접속지연 문제의 조속한 해결과 설비 투자비 절감을 위한 연구를 수행할 예정이다.
Acknowledgements
본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다. (No. R19DG05)
References
Dec. 2017, The 8th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand, MOTIE
July. 2019, Regulations for the Use of Transmission and Distribution electrical facilities,
KEPCO
June. 2019, The 3rd Energy Basic Plan(2019-2040), MOTIE
May 2016, The Reestablishment of Current Carrying Capacity of Distribution Lines Using
an Information of Distribution Network, KEPRI Internal Research Project Final Report
Oct. 1994, A study on the selection of the basis of proper operating capacity of 22.9kV-Y
distribution lines, KEPRI Internal Research Project Final Report
저자소개
She received the B.S. and M.S. degree in Electrical Engineering from Jeonbuk National
University in 2018.
Since 2018, she has worked as a researcher at the KEPCO Research Institute.
Her research interest is DER integration in distribution system.
He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Konkuk University in 2014
and the M.S. degree in Electrical Engineering from Korea University in 2016.
He worked at LSIS from 2016 to 2018.
Since 2018, he has worked as a researcher at the KEPCO Research Institute.
His research interest is DER integration in distribution system.
He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Dong-Eui University in
2010 and M.S. degree in electrical engineering from Pohang university of science and
technology, Pohang, Korea in 2012.
He worked at Hyundai Heavy Industries Corporation Research Institute from 2012 to
2015.
Since 2015, he has worked as a senior researcher at the KEPCO Research Institute.
His research interest is DER integration in distribution system.
He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Konkuk University in 1994
and the M.S. and Ph. D. degree from Chungnam National University in 2009.
Since 1993, he has worked as a Principal researcher at the KEPCO Research Institute.
His research interests are DER integration technologies and increase of DER hosting
capacity in distribution system.