박보현
(Bohyun Park)
1iD
김지훈
(Jihun Kim)
†iD
-
(Dept. of Fire Safety Management, Dongyang Mirae University, Korea. E-mail: wind833@dongyang.ac.kr)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Inverter-based resources(IBR), power system stability, stability classfication, response factors
1. Introduction
지구온난화 위기의 심각성이 고조되고 세계적으로 탄소중립을 표방하며 재생에너지, 계통선진화, 에너지 저장, 고효율화, 수소화 등 전력산업 전반에 걸쳐
큰 변화를 가져오고 있다 [1-3]. 국내의 경우에도 ‘10차 전력수급기본계획’을 통해 전원 믹스 측면에서 석탄화력 발전의 감소, 재생에너지 및 천연가스 발전원의 비중을 증가시키는
계획을 확인할 수 있다 [4]. 태양광·풍력 발전기 등 재생에너지원으로 대표되는 Inverter Based Resource(IBR)의 경우 기존 동기발전기와 달리 변동성이 크고,
컨버터 설비를 통해 계통에 연계됨에 따라 매우 빠른 응답속도와 동특성을 가진다. IBR은 풍력 및 태양광 자원 분포에 따라 일부지역에 보급이 집중되기도
하고, 계통에 참여하는 동기발전기의 수와 분포에도 영향을 준다. 이러한 영향들에 대해 demand response(DR)와 같은 수요관리, 전원믹스,
ESS, HVDC 등 신설비를 통한 유연하고 안정적인 전력망 체계, 실시간·보조서비스 시장 등을 통해 다방면으로 대비하고 있다. 또한 IBR을 포함하여
ESS, HVDC, TCSC등 신설비의 설치는 전력계통의 복잡성을 증가시키며 안정도 측면에서도 이전에 경험하지 못한 다양한 패턴들을 발생시키고 있다.
해석을 위해 필요한 정보들도 기존의 SCADA시스템으로부터 얻을 수 있던 데이터 이외에도 더 빠르고 고해상도의 정보를 필요로 한다. 따라서 전력계통을
안정적으로 운영하기 위해 고려해야 할 사항들을 새로이 발생시키며 계통 안정도 재해석의 필요성을 증가시키고 있다. 해외의 경우 2020년 IEEE PES가
컨버터 기반 설비증가에 따라 기존 안정도의 재 분류와 함께 resonance stability, converter-driven stability 등의
신규 안정도 분류를 추가했다 [5]. 국내외적으로 컨버터기반 설비에 의해 고장이후에 기존과 다른 경향성을 보이는 사례들을 확인할 수 있고, 어러한 사례들은 어떤 부분들을 대응해야할지
방향성에 대한 실마리를 준다. 예를들어 동기에너지의 감소에 의해 관성에너지가 저하되고 급격한 주파수 변화를 가져올 수 있으며, 지역적인 무효전력 공급량의
변화는 경부하시 과전압 또는 상정고장 시 전압변화 증가 및 회복능력 감소 등을 발생시킬 수 있다. 그리고 전력전자 설비 제어기의 증가로 설비간 제어특성의
충돌로 인한 강제적인 진동이나 기존계통과의 상호작용에 의한 진동 발생 빈도가 높아질 수 있다.
본 논문에서는 IBR의 증가로 생긴 변화가 계통안정도 분야에 주는 영향에 대해 분석한다. 기존의 안정도분야에 영향을 주는 부분과 신규 안정도로 분류되는
부분에 대하여 살펴보고자 한다. 3장에서는 IBR 설비가 증가함에 따라 새롭게 발생되거나 기존의 상정고장과 경향이 다른 국내외 사례를 검토했다. 4장은
IBR 증가로 인하여 변화하는 전력계통 안정도 문제에 대응하고자 계획하고있는 해외의 사례들을 기반으로 필요한 대응요소를 분석한다. 5장에서는 국내외
상황을 고려하여 미래 전력계통 안정도를 위한 시사점과 결론을 제안했다.
2. IBR이 계통안정도에 주는 영향
전력계통의 안정도는 정상상태 운전조건에서 전력계통에 외란이 발생하였을 때, 전력계통이 이를 극복하고 안정적으로 유지할 수 있도록 새로운 정상상태 운전조건에
도달하는 능력을 말하고 있다. 전세계적으로 화석연료에 의한 기후변화에 대응하기 위하여 기존의 화석연료 기반의 동기발전기의 발전량을 줄이고, 탄소를
발생시키지 않는 재생에너지 에너지로의 전환이 빠르게 이루어지고 있다. 이러한 재생에너지는 전력반도체로 구성된 인버터를 통하여 계통과 연계되고 있는데,
IBR 기반의 에너지원은 기존의 동기기가 가지는 계통 안정화 능력과는 상이한 특성을 지니고 있다. 이러한 IBR기기가 계통에 다수 유입하게 되면서
기존의 계통 안정도 분류의 변경 및 신규 개념이 도입되었다. 2020년 IEEE PES는 전력계통 안정도 분류에 있어 컨버터 기반 설비 증가에 따른
기존 안정도 재정의 및 신규 안정도를 추가하였다. 이는 HVDC 및 FACTS의 출력 변동으로 인한 기존 동기기의 축 비틀림과 IBR의 빠른 제어로
계통에 발생하는 전기적 진동 등이 포함된다 [5].
2.1 Angle stability
위상각 안정도는 전력계통 내의 발전기 사이에 동기운전 유지에 관련된 안정도이다. 이는 발전기 회전자의 입출력 차이에 의해 변화하는 발전기의 관성체
속도와 관련이 있다. 정상상태에서는 기계적 입력 에너지와 전기적 출력 에너지가 서로 간에 균형을 이루게 되어 회전자의 속도는 일정하게 된다. 전력계통에서
외란이 발생하여 회전체가 가속되거나 감속되게 되었을 때, 충분한 동기 능력을 가지고 있으면 새롭게 안정된 속도로 유지하게 된다. Small Disturbance
위상각 안정도는 계통에 작은 외란시 동기를 유지하는 능력을 의미하여, Transient 위상각 안정도는 계통에 급격한 외란시 동기를 유지하는 능력을
의미한다.
그림 1. IEEE PES 전력계통 안정도 분류
Fig. 1. IEEE PES power system stability classification
IBR이 다수 투입하게 되면서 위상각 안정도의 기본 정의는 변화하지 않았다. 하지만 IBR 증가로 계통 특성 또는 토폴로지가 변화하였고 이를 통해
계통의 전체 관성 감소로 인한 동기 능력의 저하를 일으키게 된다. 이로 인해 발전기가 외란에 의한 주파수 변화에 더 민감하게 반응하여 동기 탈조의
가능성이 높아진다.
2.2 Voltage stability
전압안정도는 정상상태 및 과도상태에서 계통 모선의 전압을 유지하는 능력을 의미한다. 일반적으로 계통의 부하가 증가하거나 외란이 발생하게 되어 모선
전압이 떨어지게 되는데, 지속적으로 전압이 떨어지면 계통은 전압불안정 현상을 겪게 되어 광역정전을 일으킬 가능성이 높아진다. Small Disturbance
전압안정도는 부하 단에서 미소 외란이 발생하였을 때 모선 전압이 안정될 수 있는가를 나타내는 능력을 말하며, Large Disturbance 전압안정도는
삼상단락사고와 같은 큰 규모의 외란이 발생한 후 모선 전압이 정상적으로 안정될 수 있는가를 나타내는 능력이다 [6]. 기존의 전압안정도 개념에서는 Small Disturbance와 Large Disturbance 모두 사고가 유지되는 시간에 따라 단기 현상(Short
Term)과 장기 현상(Long Term)으로 분류되었으나, 개정된 안정도 개념에서는 Small Disturbance 전압안정도에서는 선형화 해석
방법에 관한 부분이 축소되어 단기 현상이 삭제되고, 비선형적 특성을 고려한 장기 현상 해석의 중요성이 강조되었다.
2.3 Frequency stability
주파수 안정도는 전력계통에서 외란이 발생하였을 때 계통의 주파수를 유지하는 능력을 의미한다. 이는 계통의 주파수를 형성하는 발전기와 소비하는 부하간의
주파수 균형에 의해서 형성된다. 계통의 주파수를 유지하는 제어는 주파수에 반응하는 시간영역에 따라 다양한 자원들이 참여한다.
그림 2. 전력계통의 시간에 따른 주파수 제어
Fig. 2. Frequency control according to time of power system
그림 3. National Grid 주파수 불안정 사례[7]
Fig. 3. National Grid frequency instability case
IBR이 다수 투입하게 되면서 주파수를 유지, 회복하는 주파수 안정도의 정의는 변화되지 않았다. 다만, IBR이 증가하면서 시간이 가장 빠른 영역인
관성 제어 특성이 변화되어 주파수안정도가 변화하였다. IBR이 증가하게 되면 기존의 동기기를 IBR이 대체하게 되면서 계통의 관성에너지 및 주파수
대응자원이 감소하게 된다. 계통의 관성에너지 감소는 외란이 발생하였을 때 짧은 시간에 더 많은 주파수 변동을 야기하게 된다. 짧은 시간 안에 큰 주파수
변동은 예상치 못한 설비 보호시스템 및 부하의 UFLS(Under Frequency Load Shedding)동작 가능성이 높아지게 되어 광역정전의
위험성이 높아진다.
2.4 Resonance stability
기존의 전력계통 안정도 분류에서는 시간대가 매우 빠른 SSO(Sub-Synchronous Oscillation) 분류가 포함되지 않았다. 하지만,
IBR과 같이 매우 빠른 동특성을 가진 기기의 증가로 전자기 과도 영역의 관심이 확대하게 되어, 새로운 안정도 개념으로 공진안정도(Resonance
Stability)이 포함되었다. 공진안정도는 공진의 원인에 따라 Torsional Resonance와 Electrical Resonance로 분류된다.
Torsional Resonance는 전력계통의 직렬보상에 따른 전기적 주파수와 터빈-발전기의 기계적 주파수가 일치할 때, 터빈-발전기 축의 진동이
지속 및 증폭되는 현상을 의미한다. Electrical Resonance는 전력계통의 직렬보상에 따른 전기적 주파수와 발전기의 전기적 주파수가 일치할
때, 발전기 전기적 출력의 진동이 지속 및 증폭되는 현상을 의미한다.
2.5 Converter-driven stability
IBR은 전력반도체의 매우 빠른 스위칭 특성에 의해 제어 동특성이 매우 빠른 특징을 가지고 있다. 이러한 IBR이 전력계통 내에 다수를 차지하게 되면서,
IBR의 빠른 동특성 및 기존 기기의 특성과의 상호 영향성을 반영하기 위해 Converter Driven 안정도가 도입되었다. 이러한 Converter
Driven 안정도는 컨버터 내의 제어 특성에 따라 넓은 주파수 영역에서 현상이 발생한다.
Fast Interaction은 컨버터 제어 동특성이 약 10Hz에서 0.1kHz 사이의 영역으로 매우 빠른 고주파수의 불안정도 진동현상을 나타낸다.
Slow Interaction은 약 10Hz 미만의 영역으로 상대적으로 저주파수의 불안정 진동현상이 포함된다.
3. IBR증가와 관련된 계통 불안정 사례검토
3.1 영국(National Grid) 주파수 불안정 사례
2019년 8월 9일 영국의 캠브리지셔에서 16시 52분 경 400kV 공중 전송선에 번개가 쳐서 정전이 발생하였다 [7]. 번개가 친 후에는 지역에서 약 2,100MW의 발전량 탈락이 거의 동시에 발생했다. 이는 배전계통에 연계된 소규모 재생 에너지 및 디젤 발전소에서
기기보호를 위해 자동 보호 시스템에 의해 발전소가 중단된 것이다.
Hornsea One 해상 풍력 발전소에서의 탈락 발전량과 Little Barford 발전소의 증기 터빈 및 지역에 연계된 발전기의 탈락량의 총합이
Electricity System Operator (ESO)가 보유하고 있는 1,000MW의 예비력을 초과했다. 이에 따라 계통 주파수가 하락하기
시작해서 주파수 응답 자원이 자동으로 작동하기 전까지 계통 주파수는 49.1Hz까지 하락했다. 이후 계통 주파수는 회복되기 시작했지만, Little
Barford 가스 터빈의 210MW 추가 탈락으로 인해 주파수가 48.8Hz로 다시 하락했다. 이는 Low Frequency Demand Disconnection
Scheme (LFDD)이라는 자동 보호 시스템의 작동을 야기했다. 이 보호 시스템 동작으로 인해 계통 주파수에 대한 추가 하락을 막을 수 있었다.
그 후 3분 동안 National Grid Electricity System Operator (NGESO)는 주파수를 50Hz로 복원하기 위해 추가로
1,240MW의 예비 및 주파수 응답을 운영했습니다. 초기 낙뢰가 친 후 약 4분 42초내에 계통 주파수는 정상상태로 회복되었다.
3.2 남호주 광역정전 사례
2016년 9월 28일 남호주의 빅토리아 지역에서는 광역정전사례가 발생하였다 [8]. 당시 남호주 지역은 총 14개의 풍력단지가 있어 전체 발전 용량의 48%를 풍력 발전에 의지하고 있는 상황이었다. 광역정전이 발생한 당일 120km/h의
강한 돌풍이 예고된 상황이라 풍력 발전기의 발전량을 감소시키고 모니터링을 강화하였으나 87초 동안 연속된 번개 및 강한 돌풍으로 인하여 남호주 지역에
총 5개의 송전선로 고장이 발생하였고 총 6번의 전압외란이 야기되었다. 그림2는 남호주 지역 Davenport 275kV 모선의 100초 동안의 전압
프로파일을 보여준다. 그림에서 볼 수 있듯이 연속된 전압 강하로 인하여 정전이 발생된 것을 알 수 있다.
기존 Conventional 발전기와 마찬가지로 풍력발전기 또한 고장 시에도 전력계통 안정도에 기여하기 위하여 LVRT(Low Voltage Ride-Through)
기능을 탑재하고 있다.
그림 4. 호주 Davenport 275kV 모선의 전압 프로파일[8]
Fig. 4. Voltage profile of the Davenport 275kV bus
LVRT 기능은 모선에서 저전압(0.9pu 이하)이 감지되면 정상 상태 제어가 일시 중지되고 ‘Ride-Through’ 모드로 전환하여 계통 안정도에
기여하는 기능이다. 남호주에 설치된 모든 풍력발전기는 LVRT 기능을 탑재하고 있어 6번의 전압외란이 야기되었을 때 매번 LVRT 모드로 전환되었다.
풍력발전기 제조사에서는 LVRT 모드로 전환될 경우 풍력발전기 및 제어시스템의 안전을 위하여 Pre-set Limit이라는 Protection system을
구비하고 있다. Pre-set Limit은 일정시간 동안 LVRT모드로 전환하는 횟수를 제한하는 보호 시스템이다. 남호주의 경우 87초 동안 6번의
LVRT 모드 전환이 발생했고, 이로 인해 Pre-set Limit 기능이 동작하여 지역 내 거의 모든 풍력발전단지의 출력이 멈춰 최종적으론 광역정전을
야기했다.
3.3 신보령1호기 탈락 후 태양광 추가 정지
2020년 3월28일에는 태양광 발전기가 정지하여 주파수가 추가 하락하는 사례가 발생하였다 [9]. 원전·석탄화력과 같은 대용량발전기가 고장을 일으켜 전력망 주파수가 정상범위(60.0Hz)를 벗어나면, 태양광발전기 내부의 인버터(전력변환기)는
내부 보호를 위해 전력생산을 중단한다. 우리나라에 설치된 태양광 약 15.8GW는 주파수가 59.3~59.8Hz로 떨어지면 이를 비정상 주파수로 인식해
발전을 중단한다. 한전의 배전계통 연계 가이드라인에 의해 각 인버터마다 주파수 기준값이 입력돼 있는데, 조건 충족 시 이 기능이 자동 동작한다. 2020년
3월 28일 신보령 1호기(석탄화력, 805 MW)가 불시 정지하자 약 10초 뒤 계통 주파수가 59.8Hz로 하락했고, 이를 태양광 인버터들이 저주파수로
판단해 정지하면서 약 10여초 뒤 전체 계통 주파수가 59.67Hz까지 추가 하락한 것으로 나타났다. 우리나라는 한전 연계기준에 따라 2005년부터
이런 저주파수 기준을 적용하고 있다. 59.8Hz에 발전을 중단하는 인버터만 전체 설비의 10%에 이르는 것으로 알려져 있고 기설치 된 설비가 계통지원
능력이 부족하고 저주파수 기준을 관행적으로 적용된 부분이 크게 작용한 것으로 분석된다.
그림 5. 신보령 1호기 정지에 따른 주파수 파형[9]
Fig. 5. Frequency waveform due to trip of Shinboryeong Unit 1
3.4 신광주 과전압 발생
2018년 11월 4일 광주에서는 과전압 빈도가 과도하게 발생하는 사례가 발생하였다. 당시 2018년 기준, 누적 태양광 설치량(약 7,800MW)의
약 3분의 1(33.2%)이 전라지역에 집중되어 있는 상태였다. 당일 일조량이 양호한 상태로 인해 태양광 발전량의 증가로 순부하(Net Load)
감소하였고 리액터의 무효전력 흡수가 불가능한 상황과 겹쳐 신광주 변전소의 과전압이 과도하게 발생하였다. 또한 한빛원전 5GW 정지에 따라 무효전력
제어 능력이 부족하여 결국 345kV 유지 범위 초과한 364.86kV까지 치솟는 전압 불안정 상황이 발생했다.
그림 6. 2018년11월4일 신광주 변전소 전압 프로파일
Fig. 6. Shin Gwangju substation voltage profile on Nov. 4, 2018
3.5 동해안 산불이후 진동발생 사례
동해안 지역에는 원전과 화력발전소가 있어 수도권 및 도심에 대규모 송전을 하고 있으며, 이를 위해 765kV와 345kV 송변전 설비가 설치되어 있다.
2022년 3월 4일, 경북 울진에서 발생한 산불이 강원 삼척으로 번지면서 N-6 상정사고가 발생하여 삼척그린파워 발전기의 Sub-Synchronous
Resonance(SSR) 계전기에서 약 1.2초 동안 SSO 현상이 검출되었다 [10]. 삼척그린파워 1, 2호기 계전기에서 30.9Hz, 34.4Hz, 85.6Hz, 89.1Hz의 진동이 약 1.22초 동안 지속되었다. 즉, 이 경우에는
약 25.6Hz와 29.1Hz의 발전기 축 고유주파수가 전력계통에 발현되었다고 볼 수 있다. 또한, 계전기에서 SSR 검출 이후 트립 동작이 없었기
때문에 진동은 전기적 또는 기계적 감쇄에 의해 소멸된 것으로 판단된다. 실제 계통 운영 시 N-6 상정사고가 발생할 확률은 매우 낮으나, 계통 감쇄
능력이 현저히 낮을 때 동해안 사례와 같은 사고가 발생한다면 발전기 추가 탈락 및 진동으로 인한 계통 불안정을 야기할 수 있다.
그림 7. 산불 당시 동해안 지역 계통 [10]
Fig. 7. East coast power system network at the time of the forest fire
4. IBR 증가에 따른 대응요소 분석
앞의 사례와 같이 IBR의 증가는 상정고장 발생 시 기존의 전력계통에서 관찰됐던 것과 다른 양상을 보이거나 기존에 관찰되지 않았던 문제점을 야기함을
알 수 있다. 위의 사례 외에도 과도안정도,등 다양한 부분에서 예상치 못한 문제들이 예상되고 있는 상황이다. 이와같은 전력계통의 상황변화에 대응하기
위해서는 계획 및 운영 양 측면에서 적응이 필요하고 장기적인 관점에서의 개선과 발전을 필요로 한다. 2019년 National Grid ESO(NGESO),
Ireland’s EirGrid, Energinet, California’s Independent System Operator (CAISO), The
Australian Energy Market Operator (AEMO), The Electric Reliability Council of Texas
(ERCOT) 등의 기관들을 시작으로 구성된 Gobal Power System Transformation Consortium(G-PST)에서 계통의
안정적 운영을 위한 Control room에 대한 비전을 제안하면서 장기적으로 변화하는 계통에 필요한 요소들을 제시했다[11]. 그 중 AEMO의 경우 G-PST의 결과를 기반으로 일시적으로 도달 혹은 향후 가능성이 있는 재생에너지 100% 운영상황에 대응하기 위한 로드맵을
작성하고 단계적으로 진행하고 있다 [12]. 해당 보고서를 통해 100% 재생에너지 전환 과정에서 계통 안정성을 확보하기 위한 사전조건(precondition)과 이를 위한 조치(action)을
명시하고 있으며 재생에너지가 증가하는 국내 상황을 고려할 때 AEMO에서 수립한 장기적인 계획 및 과정에 담겨있는 방향성과 조치사항 등에는 미래계통에
대응하기 위한 현실적인 방안 도출에 기여할 수 있는 부분이 존재한다. 보고서에 제시된 안정적인 계통운영을 위한 우선적인 요소들을 요약하면, 실시간으로
계통을 이해할 수 있는 감시기술을의 개발은 전제로 하여 계통검토를 위한 모델링의 확장, 계통강건성 · 주파수안정도 · 진동 등 안정도 평가 기술 및
툴 개발 등이 있다. 이외에도 계통운영 절차의 개선, 송배전망의 정보통합, 발전기 급전패턴 및 수요예측의 정확성 등을 필요로 한다. 이 중 전력계통의
안정도 확보를 위한 필요 요소를 위주로 하여 분석을 진행했다.
4.1 Power system modeling
해외 운영기관의 경우에도 컨버터 기반 신설비들이 계통에 투입됨에 따라 계통검토 결과의 신뢰성 확보를 위한 모델링 능력의 향상을 매우 중요하게 여기고
있다. 모델링은 계통운영자 뿐 아니라 설비사업자 및 참여자 전반에 걸쳐 큰 노력과 투자가 필요한 분야이다. AEMO의 경우 다양한 현상과 시나리오를
분석하고 연구하기 위한 모델링의 ‘확보속도’와 ‘정확성’의 향상을 목표로 장기적인 로드맵을 수립했다.
신설비의 계통연계로 계통의 복잡성이 증가한 것과 반대로 모델링의 정합성(quality)은 오히려 저하되고 있다고 받아들여지고 있는 상황에서 현재 계통검토를
위해 사용가능한 모델의 부정확성에 대비하기 위해 더 큰 불확실성 마진을 필요로 하고 있다. 이를 위해 제도적 관리체계를 마련하고 AEMO와 NSPs(Network
Service Provider) 간의 협의를 통한 모델품질 및 성능 요구사항과 기준을 설정하고 있다. 이후에는 데이터의 추출, 변환, PMU 데이터를
사용한 검증 등의 내부적 프로세스의 확립을 계획하고 있다.
표 1 전력계통 해석을 위해 필요한 전력전자 모델링 수준 분석
Table 1 Breakdown of deepness with which power electronic components may be modeled
for power system studies
Deepness
|
Converter
|
Power System
|
Power converter representation
|
Thernal Model
|
Inner control loop
|
Outer control loop
|
PLL
|
Filter
|
DC link capacitor
|
A+
|
Switching Model
|
Included
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Included
|
Included
|
Physics component modeling
|
A
|
Switching Model
|
Not included
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Included
|
Included
|
Physics component modeling
|
A-
|
Average Model
|
Not included
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Included
|
Included
|
Multi-machine
|
B
|
Average Model
|
Not included
|
Detailed model
|
Detailed model
|
Simplified model
|
Simplified model
|
Included
|
Multi-machine
|
C
|
Average Model
|
Not included
|
Simplified model
|
Detailed model
|
Simplified model
|
Not included
|
Included
|
Multi-machine
|
D
|
Average Model
|
Not included
|
Simplified model
|
Detailed model
|
Simplified model
|
Not included
|
Not included
|
Multi-machine
|
D-
|
Phasor Model
|
Not included
|
Simplified model
|
Detailed model
|
Simplified model
|
Simplified model
|
Simplified model
|
Multi-machine
|
E
|
Phasor Model
|
Not included
|
Simplified model
|
Detailed model
|
Not included
|
Not included
|
Not included
|
Multi-machine
|
F
|
Phasor Model
|
Not included
|
Not included
|
Simplified model
|
Not included
|
Not included
|
Not included
|
Infinite bus
|
안정적인 미래계통 운영을 위해서는 실시간 취득데이터와 예측 정보 활용의 중요성이 증가하고 있다. 안정도 평가 측면에서도 미래계통을 구성하여 분석하거나
실시간 또는 수요예측 값을 반영한 주기적인 분석 등이 필요하다. 하지만 통합적이고 빠른 주기의 안정도 평가의 필요성이 증대되고 있는 반면 복잡한 동적모델에
대한 의존도의 증가와 함께 검토를 위한 스냅샷 데이터의 생성의 난이도가 크게 높아지고 있다. AEMO는 이와같은 문제를 인식하여 대부분 수동으로 이뤄지고
있는 안정도 평가를 위한 계통데이터의 생성을 자동화 하는 툴 개발을 진행하고 있으며, 발전기의 급전패턴이나 수요예측을 반영할 수 있는 프로세스를 마련하고
있다. 국내의 경우에도 안정도 분석을 위한 미래계통데이터의 생성과 수정, 동적데이터의 정합성 확보 등의 과정을 위해 투입되는 인적·물적 자원의 개선을
고려해 보는 것과 동시에 동적설비 모델링의 정확도 향상을 위한 지속적인 관심이 필요할 것으로 보인다.
4.1.1 검토목적에 따른 EMT 모델링의 필요수준
계통에 투입된 다양한 설비의 모델링은 검토목적에 따라 크게 RMS(실효치)기반 모델과 EMT(순시치)기반 모델로 분류할 수 있다. 기존 안정도 분류인
과도안정도, 전압안정도, 주파수안정도 등을 검토할 경우 RMS 모델을 기반으로 하는 분석으로 충분히 원하는 수준의 현상을 관찰하고 결과를 얻을 수
있었다.
표 2 전압·주파수 레벨 및 검토목적에 따른 모델링 수준 분류
Table 2 Modeling deepness Classification according to voltage and frequency range
Problem
|
Sub-Problem
|
Voltage range
|
Frequency range
|
HV
|
MV
|
LV
|
From
|
to
|
Elecromagnetic Transient (EMT)
|
High frequency harmonics/resonances
|
A+
|
A+
|
A+
|
DC
|
kHz
|
Small-signal stability
|
Harmonic stability
|
A
|
A
|
A
|
55Hz
|
kHz
|
Syb-synchronous resonances
|
B
|
B
|
NA
|
5Hz
|
55Hz
|
Inter-area oscillations
|
C
|
NA
|
NA
|
0,1Hz
|
5Hz
|
DC Voltage stability
|
C
|
C
|
C
|
DC
|
Hundreds Hz
|
Transient stability
|
Angle and voltage stability
|
E
|
D
|
C
|
0,2Hz
|
1,2Hz
|
Frequency stability
|
Primary frequency control
|
E
|
D
|
C
|
DC
|
1,2Hz
|
Scheduling & Optimization
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하지만 IBR 등의 컨버터 기반 설비들의 경우 resonance, converter- driven 안정도와 관련하여 매우 낮은 time step과
전력전자 설비의 상세한 제어특성 등을 반영하기 위해서는 EMT 수준의 분석이 필요하다. 이와 관련해서 IEEE PES에서는 전력계통 해석을 위해서
목적에 따라 필요한 전력전자 소자의 모델링 수준을 제시했다 [13].
이는 향후 EMT 모델링 수준의 향상을 계획할 때 단계적으로 접근할 수 있는 정보로 사용 가능하다. 위의 표는 전력전자 모델링의 정확도를 등급을 나누어
표현한 것으로 가장 자세하고 구현도가 높은 모델 수준을 A+로 하여 정상상태의 정전압을 사용하는 가장 간단한 모델을 F로 분류했다.
Power converter representation은 다양한 반도체 기술(IGBT, Thyristors, MOSFET 등)을 고려하여 가장 느린
dynamics를 포함한 전류원 및 제어기로 모델링 하는 것을 의미하고, Thermal model은 컨버터에 있는 반도체 및 패시브 소자의 열 동작을
특성화한 것이다. Inner · Outer control loop의 경우 종종 전류 제어기로 모델링되는 내부제어기의 형태와 내부제어기를 기준으로 생성되는
외부제어기의 수준을 말한다. PLL은 불평형 또는 고조파 등을 고려할 때 상세한 모델링을 요구하고, 컨버터 제어기 영향에 관심이 있을 경우 단순모델을
사용할 수 있다. DC link capacitor와 Filter는 내부 제어기 및 빠른 동작특성(1kHz 이상)이 포함된 경우에만 filter를 모델링하고,
수 Hz 보다 빠른 동적특성을 갖는 과도현상을 고려할 때 dc link capacitor의 세부모델링이 필요하다. 표2 는 분석하고자 하는 목적에
따라 필요한 모델링 수준을 제시한 것으로 전압 레벨에 따라 다른 수준을 필요로 한다. 국내에서 송전급 이상의 계통을 기준으로 한다면 스케쥴링이나 최적화는
가장 단순한 모델로도 해석 가능하고 주파수, 과도안정도 등 전통적으로 수행하던 해석에서 컨버터 설비는 출력값에 영향을 주는 내·외부 제어기의 모델이
반영되야 한다고 제시하고 있다.
컨버터 설비 증가에 따라 검토를 위한 동특성 모델링의 수준이 높아지고 해석 툴의 종류도 다양해 지고 있다. 이에 따라 충분하다고 여겨졌던 컴퓨팅 파워나
연산능력의 향상, 시뮬레이션 방법의 개선, 새로운 해석툴의 개발 등에도 관심이 높아지고 있다. 국내 계통의 복잡성도 특수성 있게 높아지고 있으므로
모델링의 확보속도와 정확성 양 측면에서의 대응책 마련이 필요한 시점으로 보인다.
4.2 System strength and Voltage control
계통강건성은 풍력, 태양광 발전과 같은 IBR이 증가함에 따라 고장전류, 전압변동성 등과 연관되어 중요하게 사용되는 지표이다. IBR은 주로 부하중심지에서
멀리 떨어진 곳에 위치하기 때문에 상대적으로 동기발전기의 수가 적고 신재생 발전 자원이 풍부한 지역적 특성이 있는 곳에 설치된다. 그리고 IBR의
증가는 계통에 참여하는 동기발전기의 수를 감소시키기 때문에 일반적으로 동기발전기가 담당하던 무효전력 출력량 감소와 위치에 따른 국지적 전압 유지능력
저하를 야기할 수 있다. 전력전자 기술의 발전으로 인버터를 기반으로 한 제어방식을 갖춘 IBR은 접속점의 전압 변화에 거의 즉각적으로 반응한다. 이러한
기존설비 대비 빠른 동적 응답 특성은 전력계통 강건성이 약할 경우 유효 및 무효전력에 대한 높은 전압 민감도로 이어질 수 있다. 특정 모선의 계통
구성의 특성으로 인해 모선에서 바라보는 계통의 테브난 임피던스가 클수록 전압민감도가 크다고 판단할 수 있고, 무효전력의 작은 변화가 큰 전압변동으로
이어질 수 있다.
전력계통 강건성 평가는 전력계통을 계획하는 단계에서 반드시 필요한 사전평가이기 때문에 미국, 유럽 등에서는 다양한 평가기법을 사용하여 평가하고 있다.
미국의 NERC(North American Electric Reliability Corporation)에서는 SCR(Short Circuit Ratio)
평가를 먼저 진행하고 3이하일 경우 WSCR(Weighted Short Circuit Ratio) 평가방법을 추가로 진행한다. ERCOT(Electric
Reliability Council of Texas)의 경우에는 WSCR 평가를 진행하여 1.5이하 수준이 나올 경우 추가 동적 시뮬레이션을 진행하는
검토 프로세서를 가지고 있다. 호주의 AEMO(Australian Energy Market Operator)의 경우 IBR이 접속 예정된 모선에서
필요한 최소 단락용량을 결정하여 강건성을 확보한다 [14-16].
AEMO는 SCR 지수를 기본으로하여 강건성을 평가하고 강건성의 감소에 의해 전압파형의 안정성을 저해, 보호시스템의 오작동 또는 작동실패, 여러 IBR
사이 또는 IBR과 계통간의 상호작용을 약화, 전력품질 저하, HVDC 연결 안정성의 감소 등 계통에 다양한 영향을 줄 것으로 인지하고 있다. 따라서
안정적인 계통운영을 위해 최소 Must-run 동기기에 해당하는 계통 강건성 능력 갖추는 것을 목표로 하고 있다. 우선적으로 10년 뒤를 목표로 최소
계통 강건성 요구량을 산정하기 위한 연구를 진행하며 계통 설비 참여자와 함께 실질적인 설비계획을 수립한다. 그리고 강건성 확보를 위해 기존 동기발전기를
동기조상기 기능겸용으로 전환 가능한지 검토하고 있다. 또한 계통 강건성 확보를 위한 그리드포밍(grid forming converter, GFM)컨버터의
도입 검토 및 시험을 진행함과 동시에 접속규정 간소화, 요구기능 가이드라인의 배포를 진행하고 있다. SCR을 기반으로 한 다양한 강건성 평가기법은
잠재적 문제를 야기하는 장치들이 명확하게 파악되기 어렵고, 수많은 운영 시나리오와 상정고장이 고려되어야 하기 때문에 지수가 낮을 경우 반드시 문제가
발생한다고 결론 짓기는 어렵다. 따라서 SCR과 같은 스크리닝 기법은 잠재된 위험을 평가하는 동시에 잠재적인 문제가 안전한 상황으로 분류되는 위험을
최소화하는 방법으로 사용되어야 한다. 따라서 SCR을 기반으로 한 다양한 평가기법을 통해 잠재적인 문제가 발생될 수 있음을 인지하고 정확한 평가를
위해서는 EMT영역에서의 Detailed Simulation을 수행이 필요하다. AEMO는 power system stability guidelines에서
계통 강건성은 CIGRE의 문장을 인용하여 SCR값이 3 이하일 경우 EMT 모델을 기반으로 시뮬레이션 할 것을 제안하고 있으며 조금 더 세부적인
사항은 system strength impact assessment guidelines 을 통해 설명하고 있다 [17-18].
전압안정도 측면에서는 계통의 필요 무효전력 요구량을 비동기기가 완벽하게 공급할 수 있는 상황을 목표로 제시하고 있으며 인버터 설비가 무효전력 공급을
유지하기 위한 요구조건을 규정하고 IBR을 포함한 운영절차를 수립하고 있다. 국내의 경우 공급능력 곡선에 무효전력 공급을 명시하고 있지만 계통운영상
포함되지 않고 있기 때문에 향후 무효전력을 공급하는 설비로서의 역할을 더욱 명확히 해야 할 필요성이 있다. AEMO의 경우 상정고장 이후 순시전압
강하시 발전원의 연계 운전 기능을 의미하는 fault ride through(FRT)에 대한 검토를 진행 할 때 EMT 모의를 통해 분석 할 것을
제안하고 있으며 계통검토시 가용한 무효전력 장치를 확대적용 하고, 전압안정도 분석 툴 개발을 통해 미래 자동전압제어를 통한 전압관리 시스템을 구현하고자
한다.
그림 8. 관성자원 감소에 따른 주파수 차이
Fig. 8. Frequency difference due to reduction of inertia resources
4.3 Frequency stability
IBR의 증가로 인해 동기발전기가 감소함에 따라 계통강건성과 함께 계통관성 저하가 주요 문제로 다뤄졌다. 주파수 안정도 측면에서 동기발전기의 감소는
관성에너지와 조속기 응동자원의 감소를 의미하고 외란 발생 시 Rate of change of frequency (RoCoF)가 가파라짐에 따라 급격한
주파수의 하락을 발생시킬 수 있다. 이는 under frequency relay (UFR)를 통한 부하차단을 발생시키거나 주파수 회복문제를 야기할
수 있다. 장기적으로는 RoCoF의 증가가 RoCoF relay 가 없는 국내와 같은 환경에서도 예상하지 못한 설비의 연쇄동작(cascading)으로
인해 광역 정전발생 가능성도 우려되고 있다 [19].
주파수 안정도 및 관성저하에 대응하기 위하여 국내외적으로 다양한 연구가 진행되었다. 주파수 및 관성에너지의 감시를 위한 관성평가 및 추정 측면에서는
크게 EMS 데이터를 사용한 SCADA 기반 시스템과 PMU와 같은 고해상도 측정데이터를 기반으로하는 추정방법이 있다. SCADA 기반 관성추정 방법으로는
대표적으로 북유럽의 Centre of inertia frequency를 통한 방법이 있고, 측정 데이터를 기반으로는 Reactive technology에서
개발되어 NG ESO에서 검증중인 계통관성 모니터링 시스템이 있다. Reactive technology의 기술의 경우 일반적으로 상정고장 등의 이벤트를
기반으로 해석하는 것과 달리 정상상태에서도 계통의 관성을 추정할 수 있는 방법으로 소개된다 [20-21].
그림 10. Converter-driven 안정도 확보를 위한 조치사항[12]
Fig. 10. Actions to secure converter-driven stability
주파수 불안정을 방지하기 위한 또다른 측면은 관성 및 예비력자원의 확보를 생각해 볼 수 있다. 관성과 예비력 자원은 주파수 하락 및 회복을 결정짓는데
기여하는 자원으로서 응답자원 별 특성에 따라 기여하는 방법과 영역에 차이가 있다. 한 예시로 MISO는 고장직후 수 초내로 기여하는 관성 영역에서의
자원을 물리적 특성에 의한 주파수 응동 자원(natural response)과 제어특성에 의한 주파수 응동 자원(artificial response)으로
분류하는 방법을 제시했다. natural response의 경우 동기발전기와 같이 계통의 전압, 위상각 변화에 즉각적으로 대응하는 touque responsive
inertia와 동기조상기, 전동기 부하 등 주파수 변화에 따라 전기에너지를 방출 또는 흡수하는 특성을 갖는 frequency responsive
inertia를 의미하고, artificial response는 ESS, HVDC 등 주파수 제어틀성에 따라 동작하는 자원을 의미한다. 이 영역에서
컨버터 기반 제어설비의 자연스러운 기여를 위해 가상관성(synthetic inertia) 등의 기술을 탑재하고 제어한다.
예비력 자원은 동기조상기의 조속기가 응동하여 주파수 변화율을 감소시키고 고장 후 일시적 평형점(최저주파수, nadir point)를 형성하는데 영향을
준다. 이 영역에서 조속기 응동과 같은 제어를 하기위해 ESS, HVDC 등을 속응성 주파수 응답자원(fast frequency response resource,
FFR)으로 활용하여 다양한 국가의 계통적, 제도적 상황에 따라 개선 및 적용하고 있다 [22-23]. 국내에서도 주파수 추정과 필요 자원용량, 주파수 안정도 확보를 위한 임계관성 등 다양한 연구가 진행되어 왔다.
그림 9. FCAS와 관성의 관계성을 통한 관성평가[24]
Fig. 9. Inertia evaluation through the relationship between FCAS and inertia
AEMO의 경우 호주의 예비력 체계인 frequency control ancillary service(FCAS)와 관성에너지 간의 상관관계를 이용하여
최저 관성에너지를 평가하고, 연간 운영 실적과 비교하여 관성의 부족분을 분석한다 [24]. 또한 동기조상기와 같은 자원을 고려하여 분석을 진행하기도 한다. 이에따라 AEMO는 기존에 수행해 왔던 분석방법을 포함하여 계통이 견딜 수 있는
RoCoF의 한계기준과 관성요구 조건을 지속적으로 파악하며 5년 계획으로 매년 산정한다. 또한 동기기의 관성에너지 역할 및 동기기 설치 위치등에 대한
연구를 수행하며 경제성을 기반으로 동기조상기와 플라이휠을 결합한 해법을 검토중이다. 그리고 현재 부하측면의 관성기여를 고려하지 못하는 부분을 개선하기
위해 PMU 기반 동적 관성감시 및 평가를 계통운영에 반영하기 위한 단계를 밟고 있다. 계통 강건성에도 기여하는 GFM의 가상관성 기술 등을 기반으로
IBR의 관성능력 표준화 및 관성서비스 시장 참여를 확대할 계획을 가지고 있다.
4.4 Oscillatory and converter-driven stability
Converter-driven stability 상에서 발생하는 진동은 전력전자설비의 빠른 동특성 또는 느린 동특성과 전력설비 및 계통과의 상호영향으로
발생하기 때문에 진동 주파수가 0.01Hz부터 수 kHz까지 다양하게 발현될 수 있다. 2020년 7월 1일, 태양광 자원들이 연계된 Dominion
Energy의 변전소 및 인근 모선에서 하나의 모드를 검출했는데 원인으로는 낮은 강건도 계통에서 태양광 발전기와 계통 상호영향으로 인해 발생한 모드였다[25]. 이를 분석하기 위해 당시에 취득된 PMU 데이터 및 Point-on-wave (POW) 데이터로부터 Power Spectrum Density (PSD)
해석을 통해 모드를 분석했다. 2021년 8월 24일 스코틀랜드 송전계통에서 전압 진동이 관측되었고 진동은 약 30분 간격으로 20~25초 동안 지속되었다
[26]. 이때 진동 주파수는 약 8Hz였으며 원인은 낮은 강건도 계통에서 풍력발전기와 HVDC 상호영향이다. 이를 해석 하기 위해 EMT 모의 및 분석을
수행하였다.
Converter-driven stability에서 발현할 수 있는 진동을 분석하기 위해서는 크게 모델링 기반 해석 방안과 측정데이터 기반 해석 방안의
구축이 필요하다. 모델링 기반 해석 방안은 converter-driven stability의 원인인 전력전자설비의 동특성을 제대로 반영할 수 있는
EMT 수준의 모의 해석 환경이 필요하다. 반면에, 측정데이터 기반 해석 방안은 고해상도의 측정데이터가 요구되며, Nyquist 샘플링 이론에 따라
진동 주파수의 3배에서 4배에 해당하는 샘플링 주파수가 요구된다. 따라서 PMU 데이터 또는 POW 데이터를 취득할 수 있는 측정설비 구축이 필요하다.
AEMO는 동기발전기 감소에 의한 댐핑토크의 감소와 IBR의 증가로 인한 계통 구성(topology)의 변화, IBR제어와 계통을 구성하는 요소 사이에
발생하는 제어의 불확실성이 증가함에 따라 local, inter-area 진동을 포함하여 원인을 파악하기 어려운 새로운 진동 모드가 발생할 수 있음을
우려하고 있고, 이를 위한 감시방법과 원인분석에 한계를 인지하고 있다. 이에 따라 미소신호(small-signal) 안정도 및 converter-driven
안정도를 관찰하기 위한 고속 감시시스템을 적용하고, 실시간으로 진동을 분석 및 제어하기 위한 툴을 개발하고자 프로세스를 수립했다.
5. 결론 및 시사점
본 논문에서는 IBR과 컨버터 설비 증가에 따른 전력계통 불안정 사례를 살펴보고, 신규 안정도 분류를 포함하여 장기적으로 대응해야하는 사항에 대해서
분석했다. AEMO 등의 해외 계통운영기관의 장기계획을 기반으로 하여 계통안정도 해석을 위한 모델링의 확보속도와 정확도 측면에서 필요한 요소를 분석했다.
그리고 전압안정도와 계통강건성 측면에서 실효치 해석기반 스크리닝 이후 EMT 해석의 필요성을 확인했다. 주파수 안정도 측면에서 추정방안과 주파수자원
측면에서 필요한 요소를 파악했고, resonance와 converter-driven 안정도 측면에서 실시간성 데이터의 중요성과 새로운 해석툴의 필요성을
확인했다. 향후 지속적으로 전력계통에 추가적으로 반영 될 수 있는 multi-terminal HVDC와 해상풍력과 같은 대규모 신설비 뿐만 아니라
동기조상기, 전기화 수요 등 전력계통 안정도 해석에 포함되는 설비의 종류를 확장시키고, 고해상도의 실시간 측정설비의 확대와 각 안정도 평가에 적절한
해석방법 및 툴의 개발에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.
Acknowledgements
This work was researched with support from the Korea Institute of Energy Technology
Evaluation and Planning (KETEP) grant funded by the Korea government Ministry of Trade,
Industry and Energy.(No. 20223A10100030)
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저자소개
He received B.S., and Ph.D degrees in Electrical Engineering from Korea University,
Seoul, Korea in 2011 and 2021 respectively. He worked as Associate Professor of Occupational
Health and Safety Engineering from 2021 to 2022. He is currently an Associate Professor
of Dept. of fire safety management at Dongyang Mirae University, Seoul, Korea since
2022. He is currently researching the power system stability analysis includes IBR
integration and electrical safety with fire facilities.
E-mail : wind833@dongyang.ac.kr
He received B.S., M.S. and Ph.D degrees in Electrical Engineering from Korea University,
Seoul, Korea in 2007, 2009 and 2014 respectively. He worked as a principal Manager
in HYOSUNG Power& Industrial System R&D Center, which was research institute of HYOSUNG
Corporation from 2014 to 2020. He is currently an assistant professor in Dong Seoul
University, Seongnam-si, Korea, since 2020. He is currently researching the stability
problem of the power system through IBR connection.
E-mail : jihunkim@du.ac.kr