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  1. (KEPCO Research Institute, Korea)



Interconnection power flow, DC power flow calculation, Carbon neutrality, Energy mix, Renewable energy

1. 서 론

오늘날 이산화탄소 증가로 인해 지구온난화 등 환경문제가 심각해지면서 여러 차례의 환경 규약을 맺어 왔다. 2015년 파리기후협정 채택 이후 세계의 각 국가는 이산화탄소를 줄이기 위해 다양한 조치를 하고 있다[1~2]. 대표적으로 독일에서는 2016년 11월 14일 ‘기후보호계획2050’을 수립했고, 표 1, 2와 같이 온실가스 배출량이 가장 많았던 1990년(약 12억 4천만 톤) 대비 2050년까지 85%로 단계적으로 줄여나가는 감축안을 발표했다. 또한, 2019년 12월 12일에 연방기후보호법을 제정했고 제3조 제1항에서는 1990년 대비 온실가스배출량을 2030년까지 최소 65%, 2040년까지 최소 88% 감소할 것을 명시하고 있다[3~4]. 한국도 표 3과 같이 2030 국가온실가스감축목표(NDC)를 2018년(약 7억 2천만 톤) 기준 대비 40% 감축하는 상향 안을 발표했고, 2050년까지 탄소중립을 달성하기 위해 산업 분야별 탄소중립 달성 시나리오를 수립했다[2, 5~9].

표 1 독일의 2020-2030 온실가스 배출량 목표

Table 1 Germany's 2020-2030 Greenhouse Gas Emission Targets

Co2 연간 배출량 [백만 톤]

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

에너지

280

-

257

-

-

-

-

-

-

-

108

산업

186

182

177

172

165

157

149

140

132

125

118

건물

118

113

108

102

97

92

87

82

77

72

67

수송

150

145

139

134

128

123

117

112

105

96

85

농업

70

68

67

66

65

63

62

61

59

57

56

폐기물 및 기타

9

9

8

8

7

7

6

6

5

5

4

표 2 독일 2031-2040년의 온실가스 감축 목표(1990년 대비)

Table 2 Greenhouse Gas Reduction Targets of Germany for 2031-2040 (Compared to 1990 Levels)

연도

2031

2032

2033

2034

2035

2036

2037

2038

2039

2040

1990년 대비 Co2

감축 목표

67%

70%

72%

74%

77%

79%

81%

83%

86%

88%

표 3 독일의 2020-2030 온실가스 배출량 목표

Table 3 Germany's 2020-2030 Greenhouse Gas Emission Targets

구분

배출량

배출 [백만 톤]

흡수 및 제거 [백만 톤]

부문

전환

산업

건물

수송

농축수산

폐기물

수소

탈루

흡수원

CCUS

DAC

국외감축

'18년

(Co2 배출 최고점)

686.3

269.6

260.5

52.1

98.1

24.7

17.1

-

5.6

-41.3

-

-

-

'30년 NDC

상향안

436.6

149.9

222.6

35

61

18.3

9.1

7.6

5.2

-26.7

-10.3

-

-35.1

'50년 탄소중립

A안

0

0

51.1

6.2

2.8

15.4

4.4

0

0.5

-25.3

-55.1

-

-

'50년 탄소중립

B안

0

20.7

51.1

6.2

9.2

15.4

4.4

9

1.3

-25.3

-84.6

-7.4

-

이러한 추세로 그림 1, 2와 같이 국내의 재생에너지원은 점차 증가하고 있으며[10], 에너지 전환의 영향으로 초장기 미래 계통의 전력조류 크기와 방향이 변하게 될 것이다. 이는 기존의 발전단지와 재생에너지원 단지의 밀집된 위치가 다르기에 발생하는 현상이다. 이 밖에도 국내 계통은 수요지와 공급지가 떨어져 있는 지리적 특성으로 융통전력에 대한 다양한 연구와 분석이 진행되었다[11~13]. 해외 또한 융통 조류에 대한 실시간 모니터링 및 분석의 중요성을 강조하고 있다[14~16]. 이런 계통 변화에 대비하기 위해 한국전력공사는 미래의 전력계통을 안정적으로 설계하고 운영될 수 있도록 2년마다 송·변전 설비계획을 수립하며, 단기부터 중장기의 전력계통을 분석하고 설계하고 있다. 10차 송·변전 설비계획에는 2036년까지의 전력계통 보강 사항에 대해 포함되어 있다[17]. 이와 같이 탄소중립 달성을 목표로 하는 2050년의 전력계통에 대해서도 실현가능성을 분석할 필요가 있다. 하지만 기존 방식대로 상세분석을 통해 불확실한 2050년 계통을 계획하는 것은 과한 작업량의 투자로 판단된다.

그림 1. 국내 재생에너지원 누적 설비용량(2011-2021)

Fig. 1. Cumulative Installed Capacity of Renewable Energy Sources in Korea (2011-2021)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig1.png

그림 2. 국내 재생에너지 연간 발전량 (2011-2021)

Fig. 2. Annual Generation of Renewable Energy in Korea (2011-2021)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig2.png

이에 본 논문은 융통 전력의 안정도 한계 분석보다는 2050년과 같이 초장기의 불확실한 계통에서 다양한 수급 구성 정책에 따라 융통 전력의 경향성을 간단하게 분석하는 방법을 제안한다. 직류 조류계산 이론으로 융통 전력 계산에 필요한 입력값을 줄였고, 많은 사용자가 간단히 활용할 수 있는 분석 도구를 개발했다. 사례연구는 2050 탄소중립 시나리오를 활용해 국내 초장기계통의 융통 전력 분석 결과를 포함했다.

또한, 본 연구를 통한 기여점은 다음과 같다. 세계적인 환경조약으로 에너지정책이 변하고 에너지원이 전환되는 등 급변하는 전력계통 상황에 대해 유효전력의 경향성을 빠르게 분석하여 실현 가능성을 확인 할 수 있다. 이를 통해 불확실한 전력계통계획 시, 모든 시나리오에 대한 DB를 어렵게 구성하고 분석하기 보다는 본 연구의 기술을 통해 실현가능성을 빠르게 분석하고 시나리오를 선별하여 효과적인 상세분석을 통해 계통계획 업무 효율을 향상할 수 있다. 다음으로 본 연구의 방법과 분석 결과를 소개한다.

2. 직류 전력조류계산 알고리즘 및 모델링

본 장에서는 연구에 사용된 이론과 알고리즘 그리고 모델링 방법을 소개한다.

장기 계통 분석에는 권역 내의 전력조류 문제보다 권역 간의 융통 전력에 대해 분석하는 것이 적합하다고 보인다. 발전원과 수요지가 장거리로 떨어져 있는 국내 계통에서는 융통 선로의 대규모 유효전력 흐름은 주된 관심사이다. 반면 무효전력은 상대적으로 길이가 긴 융통 선로의 큰 임피던스 값으로 인해 무효전력의 전달이 잘되지 않으며, 일반적으로 권역 내 또는 인근 계통의 전압을 안정화하는 것에 기여하므로 본 논문의 분석 목적과는 다르다. 이에 본 논문에서는 여러 사용자의 접근성과 이용성을 복합적으로 고려하여 직류 전력조류계산과 계통 등가화를 활용했다.

첫째, 동기화되어 있는 (광역) 전력 계통을 특정 기준(지역별, 계통 토폴로지별, 수급 자립화 수준 등)에 따라 권역으로 구분한다. 본 논문에서는 345kV 이상의 전력망을 환상망 기준으로 5개 권역으로 구분했다.

둘째, 구분된 권역의 발전량 및 부하량과 권역 간을 연계하는 융통 선로의 데이터를 입력한다. 본 논문에서는 실제 계통 데이터에 기반하여 권역 간 수급량 및 선로 정수에 대한 자세한 모델링이 이루어졌다.

셋째, 직류 전력조류계산에 기반한 도구을 활용해 권역 간 융통 조류를 계산하고 선로의 부하율 분석한다.

넷째, 선로의 열용량 과부하 발생 시, 이를 해소하기 위해 입력된 보강 선로 정보를 바탕으로 AC 선로의 보강필요량을 계산하여 제공한다.

융통 조류 분석 알고리즘은 그림 3의 순서도와 같다.

그림 3. 초장기 전력 계통의 권역 간 융통 조류 분석 알고리즘 순서도

Fig. 3. Algorithm Flowchart for Analyzing Inter-area Power Flow in Long-Term Power Systems

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig3.png

2.1 직류 전력조류계산 이론

직류 전력조류계산은 전력조류 방정식에서 무효전력 부분을 제외하고 계산하기에 취약한 계통이나 상정사고 분석에 대해 쉽고 빠르게 해석할 수 있다. 다만, 모선 수가 증가함에 따라(계통이 커짐에 따라) 해석의 오차가 커질 수 있다.

그러나 본 논문에서 분석한 초장기 대규모 전력 계통은 한정된 데이터로 분석해야 하며, 권역 내의 문제보다는 권역 간 융통 조류에 대해 분석하는 것을 목적하기 때문에 계통을 등가화했다.

이에 권역 간 융통 조류를 간단하게 분석하는 것에 있어 직류 전력조류계산 방법은 적합하다고 판단한다. 직류 전력조류계산의 순서도는 다음 그림 4와 같다[18~24].

그림 4. 직류 전력조류계산 순서도

Fig. 4. Flowchart for DC Power Flow Calculation

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig4.png

직류 전력조류계산 이론은 그림 5의 예제를 통해 간략히 소개한다[25].

그림 5. 직류 전력조류계산 4모선 예제계통

Fig. 5. Flowchart for DC Power Flow Calculation

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig5.png

우선, 식 (1)을 통해 모선별 유효전력 방정식을 계산하여 행렬 형식으로 재구성하면 아래의 식 (2)과 같이 표현된다.

(1)
$ P_{k}=\sum_{j=1\\ j\ne k}^{N}B_{kj}(\theta_{k}-\theta_{j})\\ \\ \begin{bmatrix}P_{k}: k모선의 전력\\ B_{kj}: k와 j모선을 잇는 선로의 서셉턴스\\ \theta_{k}: k모선의 위상각\end{bmatrix} $
(2)
$\begin{bmatrix}P_{1}\\P_{2}\\P_{3}\\P_{4}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}B_{12}+B_{13}+B_{14}&-B_{12}&-B_{13}&-B_{14}\\-B_{21}&B_{21}+B_{23}+B_{24}&-B_{23}&-B_{24}\\-B_{31}&-B_{32}&B_{31}+B_{32}+B_{34}&-B_{34}\\-B_{41}&-B_{42}&-B_{43}&B_{41}+B_{42}+B_{43}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\theta_{1}\\\theta_{2}\\\theta_{3}\\\theta_{4}\end{bmatrix}$

Y matrix는 예제계통의 선로의 임피던스 값을 통해 구성하고 각 모선의 발전과 부하량을 통해 수급 차를 계산할 수 있다. 계산된 P, Y 값을 식 (2)에 적용하면 다음과 같다.

$\begin{bmatrix}2\\1\\-4\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}30&-10&-10&-10\\-10&20&-10&0\\-10&-10&30&-10\\-10&0&-10&20\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\theta_{1}\\\theta_{2}\\\theta_{3}\\\theta_{4}\end{bmatrix}$

위의 행렬식을 다시 풀어 각 모선의 위상각을 구한다. 이후 식 (3)을 이용하여 모선 사이에 흐르는 전력조류의 양과 방향을 계산한다. 예제계통의 모선 간 전력조류량과 방향은 그림 6과 같다.

(3)
$ P_{kj}=B_{kj}(\theta_{k}-\theta_{j})\\ \\ \left[\begin{aligned}\left. P_{kj}: k와j 선로에 흐르는 전력\right]\end{aligned}\right. $

그림 6. 4모선 예제계통의 직류 전력조류계산 결과

Fig. 6. Results of DC Power Flow Calculation for a 4-Bus Example System

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig6.png

2.2 직류 전력조류계산 도구

본 논문에서는 앞선 직류 전력조류계산 이론 적용해 초장기 전력망에 대해 권역 간 융통 전력은 간략하게 분석할 수 있는 도구를 개발했다. 직류 조류계산 도구의 제안기술은 전력계통의 구성이 불확실하거나 안정도가 취약한 계통 등 조류계산의 수렴이 어려운 경우에 대해 간단한 입력 값으로도 유효전력 경향성을 쉽게 분석할 수 있는 기술을 제안했다. 대표적으로 불확실성이 높은 초장기 계통을 계획하고 분석하는 것에 있어, 다양한 시나리오(수급 구성, 송전 선로 계획, 상정사고 등)가 고려되는 상황에서 본 연구에서 제안한 도구를 통해 유효전력의 경향성에 대해 빠르게 분석해 실현가능성을 확인하고 필요한 시나리오에 대한 선별하여 업무 효율 향상에 기여할 것으로 생각한다.

도구를 활용한 결과물은 그림 7과 같으며 에서 요구되는 입·출력 데이터는 표 4와 같다.

그림 7. 직류 전력조류계산 도구의 출력 결과 (2050 탄소중립 A 안)

Fig. 7. Results of the DC Power Flow Calculation Tool (Carbon Neutrality Scenario A for 2050)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig7.png

표 4 직류 전력조류계산 도구의 입·출력 데이터

Table 4 I&O Data of the DC Power Flow Calculation Tool

구분

직류 전력조류계산 도구 데이터

입력 값

권역별 수요 및 발전량[GW]

권역 간 융통 선로 정보(From, To) - 열용량[MVA] - 리액턴스 값 [pu] - 선로의 개폐 상태 - HVDC 전송량[GW]

선로 과부하 검토 기준[%]

보강 선로 정보

선로용량 무효전력 부분의 보상마진

출력 값

권역별 수급차[GW]

권역 간 융통 조류량[GW] 및 방향

융통 선로의 부하량[%]

융통 선로의 초과 열용량[GW]

융통 선로의 보강 필요 루트[Route]

출력 데이터의 ‘융통 선로의 보강 필요량[Route]’은 융통 선로의 열용량 초과량, 보강 선로의 열용량, 무효전력 부분 보상 마진값을 통해 계산된다. 또한, 보강필요량의 단위를 Route로 구성한 이유는 345kV 이상의 송전선로는 1회선의 상정사고를 고려하여 일반적으로 병행 2회선의 송전선로를 보강하기에 Route를 단위로 했다. 직류 전력조류계산 도구의 보강필요량은 다음과 같이 산정된다. 특정 융통 선로에 흐르는 융통 조류 초과량이 2[GW]이고 보강하려는 선로의 열용량이 2[GVA]일 때, (2[GW] ÷ (2[GVA]*0.9[무효전력 부분 보상마진])) ÷ 2[1개의 Route는 2회선으로 구성]와 같이 보강 필요 루트 수[Route]가 계산되며 소수점 첫째 자리는 반올림하여 계산한다. 본 논문에서는 AC 보강 선로에 대한 필요량만 출력값으로 나타내었지만, 초과하는 열용량을 바탕으로 HVDC 선로의 보강 조합 등을 고려할 수 있다.

덧붙여, 일반적인 융통전력의 안정도는 열적한계량보다 전압안정도의 한계량이 더 낮고 불안정한 상황을 야기한다. 하지만 초장기 계통의 실현가능성을 분석함에 있어, 불확실한 정보를 바탕으로 많은 시나리오를 어렵게 상세 분석하는 것보다, 간단한 DB 구성을 통해 융통 유효전력의 경향성과 열적한계량을 분석해 실현가능성을 확인하고 시나리오를 선별하는 것이 적합하다 생각해 직류조류계산방식과 열적용량을 기준으로 본 연구를 수행했다.

2.3 국내 융통 전력분석 계통 등가 모델링

본 논문에서는 2050 탄소중립의 계통을 대상으로 가정했고 해당 계통에 대한 모델링 방법은 다음과 같다.

해당 계통에 대한 모델링 방법은 다음과 같다. 권역별 수요와 발전량은 2050 탄소 중립 보고서의 세부 산출내역과 에너지 경제연구원 주관 기술작업반의 전원구성(안) 분석 결과를 바탕으로 구성했다.

그림 8. 국내 전력계통도(345kV 이상)

Fig. 8. Power System Map of Korea (345kV and Above)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig8.png

본 논문에서는 2.1절에서 언급한 것과 같이 융통 조류를 목적으로 분석하기에 전국 계통을 5개 권역으로 등가화했다. 이때 권역의 구분은 행정상의 구역으로 구분하지 않고 전력계통의 지리적 특성과 환상망 형태를 기준으로 5개의 구역으로 나누었고, 수요량과 발전량이 재구분 되었다. 그림 8은 전국 전력계통을 나타내는 개략도이며, 그림 9은 전력계통을 환상망을 기준으로 5개 권역으로 구분한 개략도이다.

그림 9. 환상망 기준의 5개 권역 구분도(345kV 이상)

Fig. 9. Map of 5 Areas Based on Ring Network (345kV and Above)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig9.png

표 5는 2050 탄소중립 A 안의 최대부하 시 행정구역 기준에 따른 권역별 수급량이며, 표 6은 환상망 기준에 따른 수급량과 행정구역 기준 대비 변동량이다.

표 5 2050 탄소중립 A 안 최대부하 시 권역별 수요 및 발전량(행정구역 기준)

Table 5 Regional Demand and Generation at Peak Load for Carbon Neutrality Scenario A in 2050(by Administrative Area)

구분

권역별 수요

권역별 발전

수요량

[GW]

점유율

[%]

발전량

[GW]

점유율

[%]

수도권

88.6

42

27.9

13

강원권

6.3

3

17.3

8

중부권

31.7

15

48.0

23

호남권

23.2

11

50.8

24

영남권

61.2

29

67.0

32

표 6 2050 탄소중립 A 안 최대부하 시 권역별 수요 및 발전량(환상망 기준)

Table 6 Regional Demand and Generation at Peak Load for Carbon Neutrality Scenario A in 2050(Network Area)

구분

권역별 수요

권역별 발전

수요량

[GW]

점유율

[%]

발전량

[GW]

점유율

[%]

수도권

88.6

42

27.9

13

강원권

6.3

3

17.3

8

중부권

31.7

15

48.0

23

호남권

23.2

11

50.8

24

영남권

61.2

29

67.0

32

마지막으로 선로 정수는 전력 수급계획의 실제 선로의 요솟값(설비용량, 임피던스 등)을 사용했고, 보강 선로의 정수는 345kV급의 주로 사용되는 ACSR 선로를 기준으로 적용했다. 권역 간 연계되는 HVDC의 경우 송전단은 부하, 수전단은 발전의 형태로 간략히 모델링 했다.

2.4 오차율 분석

본 연구에서는 전국 계통을 345kV 이상의 송변전 설비에 대해 5개 권역으로 등가화하고 직류 전력조류계산을 활용하기에, 결괏값에 대한 오차와 적정성을 검토할 필요가 있다. 이에 2030년 대상 계통의 PSS/E DB를 통해 권역 간 융통 조류 결괏값을 비교분석 했다. 오차율의 비교분석 결과는 표 7과 같다. 일부 구간에서 약간의 오차 값을 보이나, 융통전력의 대부분은 345kV 이상의 선로를 통해 흐르지만, 154kV 이하의 권역간 연계 선로의 전력흐름도 일부 존재하기에 이와 같은 오차가 발생하는 것을 확인했습니다. 하지만 초장기 계통의 전원구성에 따른 융통 조류와 실현가능성을 확인한다는 관점에서 해당 오차량은 사전 검토 및 시나리오 선별을 하는 것에 있어 허용 가능 수준으로 보았다.

표 7 PSS/E와 직류 전력조류계산 도구의 권역 간 융통 조류 결괏값 차이

Table 7 Difference in Inter-area Power Flow Results between PSS/E and DC Power Flow Calculation Tools

                      분석 방법

융통 선로                      

9차

[GW]

등가계통

[GW]

오차량

[GW]

중부권 - 수도권

7.75

7.93

0.18

강원권 - 수도권

5.13

5.80

0.67

호남권 - 중부권

11.07

11.08

0.01

호남권 - 영남권

4.49

4.95

0.46

영남권 - 강원권

0.81

0.40

0.41

3. 사례연구

본 장에서는 직류 전력 조류 계산의 분석 결과를 소개한다. 사례연구 시 정상상태와 상정사고를 모두 고려했으며, 권역 간 융통 조류 분석 결괏값 토대로, 시나리오별 융통 선로 보강필요량에 대해 도출했다.

3.1 시나리오 구성

시나리오는 2050년 탄소중립 A, B 안과 10차 전력 수급계획의 발전원 구성 방향성을 반영한 A 안을 추가하여 시나리오를 구성했다. 시나리오별 수요량의 차이는 없으며, 전원구성 차이에 따른 5개 권역의 발전량 차이는 다음 표 8과 같다.

표 8 시나리오별 5개 권역의 발전량

Table 8 Generation of Five Areas by Scenario

                      시나리오

권역 구분                      

A안

[GW]

B안

[GW]

A안+10차

[GW]

수도권

34.67

31.54

33.77

강원권

31.17

31.73

35.05

중부권

23.93

25.59

22.91

호남권

61.21

67.05

60.15

영남권

60.2

55.28

59.31

융통 선로 열용량에 대한 과부하 검토 기준은 직류 전력조류계산에 무효전력 부분이 제외된 것을 고려하여 보수적으로 산정했다. 정상상태 시 80%, 상정사고 시 100%의 이용률을 초과했을 때 위반으로 검토했다.

3.2 시나리오 분석결과

분석 결과는 표 9, 10, 11, 12 그리고 그림 10, 11, 12과 같다. 표 9, 10, 11에서 보이는 것과 같이 권역 간 융통 선로의 상정사고를 모두 고려하여 분석하였고, 전력조류 초과량의 양수 값은 권역 간 융통 선로의 총 열용량 대비 초과분을 나타내며, 음수 값은 여유분을 나타낸다. 또한, 각 융통 선로의 최소 보강필요량은 선로 열용량을 가장 많이 초과하는 경우를 필요한 양으로 산정했다. 시나리오별 융통 선로의 전력 초과량 최댓값 및 보강필요량은 표 12과 같다.

표 9 시나리오 A 안의 상정사고별 융통 선로 전력조류 초과량[GW] 및 보강필요량

Table 9 Power Flow Excess [GW] and Reinforcement Routes Needed for Each Contingency in Scenario A

                      융통 선로

상정사고                      

중부

수도

강원

수도

호남

중부

호남

영남

영남

강원

Base case

8.9 (3)

-3.0 (0)

10.8 (3)

-7.8 (0)

-1.2 (0)

중부-수도권

16.6 (5)

-6.1 (0)

3.7 (1)

-8.6 (0)

-0.8 (0)

강원-수도권

6.2 (2)

4.3 (2)

7.2 (2)

-8.7 (0)

-4.0 (0)

호남-중부권

3.4 (1)

-6.7 (0)

10.5 (3)

-9.2 (0)

-1.4 (0)

호남-영남권

4.1 (2)

-7.5 (0)

5.1 (2)

-5.8 (0)

-2.1 (0)

영남-강원권

6.1 (2)

-9.5 (0)

7.1 (2)

-8.8 (0)

0.0 (0)

최소 보강

필요루트 수

5

2

3

0

0

표 10 시나리오 A 안의 상정사고별 융통 선로 전력조류 초과량[GW] 및 보강필요량

Table 10 Power Flow Excess [GW] and Reinforcement Routes Needed for Each Contingency in Scenario A

                      융통 선로

상정사고                      

중부

수도

강원

수도

호남

중부

호남

영남

영남

강원

Base case

8.9 (3)

-3.0 (0)

10.8 (3)

-7.8 (0)

-1.2 (0)

중부-수도권

16.6 (5)

-6.1 (0)

3.7 (1)

-8.6 (0)

-0.8 (0)

강원-수도권

6.2 (2)

4.3 (2)

7.2 (2)

-8.7 (0)

-4.0 (0)

호남-중부권

3.4 (1)

-6.7 (0)

10.5 (3)

-9.2 (0)

-1.4 (0)

호남-영남권

4.1 (2)

-7.5 (0)

5.1 (2)

-5.8 (0)

-2.1 (0)

영남-강원권

6.1 (2)

-9.5 (0)

7.1 (2)

-8.8 (0)

0.0 (0)

최소 보강

필요루트 수

5

2

3

0

0

표 11 시나리오 A 안의 상정사고별 융통 선로 전력조류 초과량[GW] 및 보강필요량

Table 11 Power Flow Excess [GW] and Reinforcement Routes Needed for Each Contingency in Scenario A

                      융통 선로

상정사고                      

중부

수도

강원

수도

호남

중부

호남

영남

영남

강원

Base case

8.9 (3)

-3.0 (0)

10.8 (3)

-7.8 (0)

-1.2 (0)

중부-수도권

16.6 (5)

-6.1 (0)

3.7 (1)

-8.6 (0)

-0.8 (0)

강원-수도권

6.2 (2)

4.3 (2)

7.2 (2)

-8.7 (0)

-4.0 (0)

호남-중부권

3.4 (1)

-6.7 (0)

10.5 (3)

-9.2 (0)

-1.4 (0)

호남-영남권

4.1 (2)

-7.5 (0)

5.1 (2)

-5.8 (0)

-2.1 (0)

영남-강원권

6.1 (2)

-9.5 (0)

7.1 (2)

-8.8 (0)

0.0 (0)

최소 보강

필요루트 수

5

2

3

0

0

표 12 시나리오 A 안의 상정사고별 융통 선로 전력조류 초과량[GW] 및 보강필요 루트 수

Table 12 Maximum Power Flow Excess [GW] and Reinforcement Routes Needed for Each Scenario

                      융통 선로

상정사고                      

중부

수도

강원

수도

호남

중부

호남

영남

영남

강원

A안

16.6 (5)

4.3 (2)

10.8 (3)

0.0 (0)

0.0 (0)

B안

19.4 (5)

4.5 (2)

12.0 (3)

0.0 (0)

0.0 (0)

A안+10차 반영

14.3 (4)

7.2 (2)

9.3 (3)

0.0 (0)

0.0 (0)

분석 결과 A, B 안 시나리오의 융통 조류 양상은 유사했다. 하지만 A 안+10차의 시나리오에서는 재생에너지원이 감소하고 영동과 영남의 원자력 발전원이 증가함에 따라 호남권에서 수도권으로 송전하는 융통 조류량은 감소했고, 영동권에서 수도권으로 송전하는 융통 조류량이 증가했다.

그림 10. 탄소중립 A 안의 정상상태 융통 전력값

Fig. 10. Steady-State Inter-Area Power Flow in Scenario A

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig10.png

그림 11. 탄소중립 B 안의 정상상태 융통 전력값

Fig. 11. Steady-State Inter-Area Power Flow in Scenario B

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig11.png

그림 12. 탄소중립 A 안+10차의 정상상태 융통 전력값

Fig. 12. Steady-State Inter-Area Power Flow in Scenario A+10th

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/fig12.png

이처럼 모든 시나리오에서 전반적으로 호남권과 수도권 사이에 흐르는 융통 조류가 가장 많았으며 이는 호남권에 많은 양의 재생에너지원이 유입되고, 수도권으로 전력 수요 부하가 집중되면서 전력조류가 북상하는 현상이다. 이러한 융통전력 과부하 문제를 해결하기 위해서는 송·변전 설비 보강, P2X, 수급 계획의 재배치 등의 방법이 존재힌다.

4. 결 론

본 논문에서는 직류 조류 계산을 활용하여 초장기 전력 계통에 대해 간단히 융통 조류의 방향성을 분석할 수 있는 Tool을 개발했고, 2050년의 탄소중립 계통에 대한 3가지 시나리오를 간략히 분석했다. 분석 결과는 시나리오별 약간의 차이는 존재했지만, 전반적으로 호남권에서 수도권으로 흐르는 큰 북상 조류로 인해 융통 선로에 과부하가 야기될 수 있음을 확인했다. 다만 본 논문의 분석 결과는 2034년을 목표로 계획된 송·변전 설비계획을 적용했기에 2050년 계통을 대상으로 분석하는 것은 상당히 악조건의 분석 결과이며, 선종 교체 등의 추가적인 송·변전 설비가 반영된다면 보다 안정적인 값으로 분석된다.

그럼에도 발생하는 송전용량 부족의 문제점을 해결하기 위해서는 송·변전 설비 보강, P2X, 수급원의 재배치 등 다양한 방법이 존재하며, 본 논문에서도 10차 전력수급기본계획의 전원구성계획을 반영 시 호남권에서 수도권의 융통 조류가 감소하는 것을 확인했다.

본 논문에서는 간단한 데이터의 입력만으로도 계통의 전반적인 융통 전력 흐름을 신속하게 분석할 수 있음을 확인했고, 이를 활용하여 초장기 계통계획에서 고려해야 할 많은 시나리오를 분석하거나, 상세 검토가 필요한 주요 시나리오를 선별하는 것에 활용할 수 있음을 확인했다. 이는 효율적으로 계통을 계획하고 분석하는데 기여할 수 있다.

향후 이를 확장하여 해당 발전원 구성에 따른 예비력과 관성의 예상치를 분석하여 주파수 안정도에 대해서도 추가할 계획에 있다.

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저자소개

권혁일 (Hyuk-Il Kwon)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/au1.png

He received his B.S. and M.Sc. degrees in Electrical Engineering from Daegu Catholic University, Gyeongsan, Korea, in 2018 and 2021, respectively. Currently, he is an Assistant Researcher at the Research Institute of Korea Electric Power Corporation (KEPCO), Daejeon, Korea. His research interests include power systems analysis and HVDC supervisory control.

구현근 (Hyun-Keun Ku)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/au2.png

He received his B.S. and Ph.D. degrees in Electrical and Computer Engineering from Pusan National University, Busan, Korea, in 2009 and 2016, respectively. Currently, he is a Senior Researcher at the Research Institute of Korea Electric Power Corporation (KEPCO), Daejeon, Korea. His research interests include HVDC/FACTS, controls, and power electronics in power systems.

오승찬 (Seung-Chan Oh)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/au3.png

He received his B.S. and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Korea University, Seoul, Korea, in 2011 and 2018, respectively. Currently, he is a Senior Researcher at the Research Institute of Korea Electric Power Corporation (KEPCO), Daejeon, Korea. His research interests include power systems analysis transmission hosting capacity, and HVDC operation strategy.

이재걸 (Jae-Gul Lee)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/au4.png

He received his B.S. and Ph.D. degrees from Incheon National University (Incheon, Korea) and Korea University (Seoul, Korea) in 2004 and 2024, respectively. Currently, he is a Principal Researcher at the Research Institute of Korea Electric Power Corporation (KEPCO), Daejeon, Korea. His research interests include power systems and energy storage mix.

신정훈 (Jeong-Hoon Shin)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.8.1271/au5.png

He received his B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Kyungpook National University, Daegu, Korea, in 1993, 1995, and 2006, respectively. Since 1995, he has been with Korea Electric Power Corporation Research Institute (KEPRI), the research institute of Korea Electric Power Corporation. He is currently a Chief Researcher and leads the Power System Research Laboratory in KEPRI. From March 2003 to February 2004, he was a Visiting Scholar in EPRI(Electric Power Research Institute), Palo Alto, CA, USA. His research interests include IBR integration into power systems, wide area monitoring, protection and control systems based on synchro-phasor data, real-time digital simulations, and dynamic stability studies.