김태환
(Tae-Hwan Kim)
1iD
박중성
(Jung-Sung Park)
1iD
오준석
(Joon-Seok Oh)
1iD
고민식
(Min-Sik KO)
1iD
김정웅
(Jeong-Woong Kim)
1iD
김건호
(Geon-Ho Kim)
1iD
남승우
(Seung-Woo Nam)
1iD
황성욱
(Sung-Wook Hwang)
†iD
-
(Korea Electric Power Corporation(KEPCO), Republic of Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
ISO?DSO?VPP coordination, prequalification, non-wires alternatives (NWAs), distribution network constraints, flexible resources
1. 서 론
정부의 전력수급계획은 재생에너지 확대와 계통유연성 확보를 핵심 방향으로 유지하고 있으며, 제11차 전력수급기본계획에 2038년까지 115.5GW의
재생 확대를 목표로 하고 있다[1]. 이러한 재생에너지 설비의 다수는 소규모 분산형 설비로 배전선로에 접속되며, 소규모 접속 집중으로 접속대기와 선로포화가 구조적으로 누적되고 있다[2-3]. 이로 인해 배전망에서는 운전제약과 함께 출력제어 빈발하며, 이는 전력수급 불균형과 계통운영의 불안정성으로 직결된다[4]. 이를 해결하기 위해 선로 증설을 추진해 왔지만, 장기 공사기간, 경과지 확보의 어려움, 사회적 갈등 증가 등 회선 신설만으로는 접속 대기 물량
해소에 한계가 있다[5]. 이러한 배경에서 2023년 「분산에너지 활성화 특별법」이 시행되며, 배전사업자가 배전망의 안정적 운영과 적정 설비 확보·관리 의무를 지게 되었다.
또한 배전망 관리방침 수립과 분산에너지사업자와의 정보공유 범위도 규정되어 배전사업자의 배전망 운영이 필요한 상황이 되었다[6].
소규모 분산에너지자원의 시장참여 제약(규모·규칙·계측요건 등)을 완화하기 위해 중개사업자 기반의 VPP(Virtual Power Plant) 모델이
대두되었고, 2019년 ‘소규모 전력중개시장’ 개설로 국내에서도 공급기반 VPP 참여 여건이 마련되었다[7-8]. 다만 VPP 자원은 물리적으로 배전망에 위치하면서도 거래는 도매시장(ISO/KPX)에서 이루어지므로, 배전망 제약을 반영하지 못한 입찰·급전은
현장 제약과 충돌할 소지가 있다. 실제로 발전사업자·전력거래소가 배전망 상태를 충분히 고려하기 어려워 계획 대비 강제제어·차단이 발생할 수 있고,
이는 패널티·수익 저하 및 신뢰성 저하로 이어진다. 이러한 운영의 이원화 문제는 TSO(ISO), DSO, VPP 간 협조를 전제로 한 정보교환·사전검토·제약반영형
재입찰 절차의 제도화를 요구하고 있다.[9-10]. 한편, 안정적인 배전선로 운영과 분산에너지자원의 수용력(hosting capacity) 확대를 위해, 혼잡·전압제약을 유연자원(특히 ESS·DR
등)으로 관리하여 설비 증설을 지연·회피하는 비선로 대안(NWAs, Non-Wires Alternatives)이 유틸리티 계획·규제 프레임과 실증에서
도입·확산되고 있다 [11].
본 논문은 이러한 정책·제도적 변화를 고려하여, 국내 배전선로를 대상으로 DSO와 VPP 간 사전검토·실시간 급전을 통해 ISO-DSO-VPP 협조방안을
제시하고, 실계통(광주전남·제주) 적용으로 효과를 검증하였다. 또한, 제주도에서 단독형 ESS를 활용한 NWAs 실증을 수행하여 피크저감을 통한 선로
증설 회피 가능성을 확인하였다.
2. 배전선로 발전자원 운영계획 수립 방안
본 논문에서는 Total DSO 가정 하에, ISO가 시장운영·정산을 담당하고 DSO가 사전검토, 급전, 실시간 관제까지 포괄하는 운영 책임을 진다고
가정한다. VPP사업자는 배전망에 위치한 분산에너지자원을 통합하여 ISO에 입찰·거래하며, DSO와 VPP 사업자 간 인터페이스를 통해 입찰정보,
제약정보, 급전지시 및 계측정보가 교환된다. 입찰정보의 사전관제는 입찰 및 급전 이행이 배전망 제약(전압·조류)을 유발하지 않도록 빌전 계획을 검토하는
것이다. 본 논문에서는 제약 기준을 전압 0.95–1.05 p.u., 선로 열한계 10 MVA를 기준으로 한다.
2.1 DSO 운영체계(전일, 실시간 관제)
관제 운영체계는 전일과 실시간으로 구분된다. 전일 사전검토 단계에서는 1시간 단위의 발전계획 해상도를 총 3회에 걸쳐서 VPP 사업자간 검토 및 발전계획
변경을 통해 제약을 해소하게 된다. 실시간 사전검토 단계에서는 15분 단위의 발전계획 해상도를 ISO의 실시간시장 개설 시 배전의 제약검토를 수행한다.
실시간 급전 단계에서는 1분 주기 상태감시 중 제약이 감지된 경우 발전사업자에게 출력조정 요청을 통해 간접적 출력제어를 수행한다.
(i) 전일(D-1) 사전검토에서의 발전계획 적합성을 확인하고 제약위반 시 위반량과 민감도를 제시한다.
Step 0 (데이터수집) : VPP사업자는 ISO 입찰 이전에 개별 발전기의 발전안을 DSO-MD에 전달
Step 1 (제약검토) : DSO-MD는 부하/분산발전 예측을 바탕으로 조류해석을 수행하고, 불확실성을 고려하여 계통 제약을 가장 크게 위반하는
최악의 상황을 탐색
Step 2 (위반량제공) : 식별된 제약을 위반량과 민감도를 환산하여 VPP사업자에 통보
Step 3 (재입찰·재검토) : VPP사업자는 위반량을 반영한 발전계획을 제출하고, DSO-MD는 재검토 수행. 이 과정을 최대 3회차까지 필수
반복하여 제약 해소상태를 확보
(ii) 실시간(D-day) 관제에서의 1분 급전주기 관리 및 실시간 입찰 사전검토를 시행한다. 실시간에서도 전일관제와 같은 단계로 15분 단위의
해상도를 1시간마다 검토 수행한다. 추가로 실시간에서는 계통관제 및 급전을 다음과 같이 수행한다. 1분 주기로 상태추정–조류검토–위반예측을 수행하여
제약을 탐지하면, 즉시 출력조정에 대한 출력 지시를 EMS에 통보한다. 그림 1은 Total DSO의 운영체계에 대한 절차도를 나타낸다.
그림 1. DSO-VPP 협조운영체계 절차도
Fig. 1. Workflow of the coordinated DSO–VPP operation
3. 유연자원을 활용한 설비 증설 지연·대체 방안
3.1 설비 증설 지연·대체(NWAs) 개요
NWAs(Non-Wires Alternatives)는 선로·변전소 증설(회선 신설, 증용량) 대신 유연자원을 활용하여 혼잡·전압 문제를 완화하고 투자
지연/회피와 수용성 제고를 도모하는 접근이다. 유연자원에는 ESS, EV(V2G), 수요자원(DR) 등이 있으나, 본 논문은 ESS 단독을 대상으로
한다. NWAs의 경제성 프레임은 3개 편익(공사비, 유지보수비, 금융편익)과 두 가지 비용(자원 참여 인센티브, 운영비)으로 개념화하였다. 적합한
NWAs의 대상을 선정하기 위해 배전선로의 중장기 과부하 전망을 하고 후보군 산정(GNA, Grid Need Assessment)을 한다. 이를 바탕으로
경제성(LNBA 계열 지표: $/kW-yr, $/MWh), 시장성(부족시간/참여가능시간 비율), 확실성(부족량·발생시점의 불확실성) 기준으로 Tier
1/2/3를 구분한다.
3.2 NWAs 운영체계
NWAs 운영체계는 GNA로 대상선로와 필요 용량·시간대를 특정한다. 그 후, DSO가 유연성 공급을 산정·공고하고 발전사업자는 범위 내 스케줄을
제출·이행하는 절차로 구성된다.
(i) NWAs 후보군 산정
Step 0 (과부하 전망) : 최대부하, 순부하 예측치를 기반으로 과부하 및 과전압 발생이 전망대는 선로 개소 산정
Step 1 (후보군 선정) : 2년 이내에 과부하가 발생이 예측되어서 선로 투자 지연 및 대체한 개소와 2년 이후 중장기에서 발생할 수 있는 후보군을
분류하여 선정
Step 2 (우선순위평가) : 설비투자 회피 편익의 정도(경제성), 용량 부족 시간 즉 유연거래 참여의 정도(시장성), 선로에 과부하가 발생할 가능성(확실성)의
3개 항목을 평가하여 우선순위 산정. (각 항목별 상세내용은 표 1 참고)
Step 3 (대상선정) : 3개 성능평가지표의 합산이 양수인 경우 Tier1, 0점인 경우 Tier2, 음수인 경우 Teir3로 분류
(ii) 전일운영계획(D-1) 배전선로 제약 임계(전압 0.95–1.05 p.u., 선로 10 MVA)를 침범하지 않도록 ESS 충·방전 스케줄을
설계하여 피크 시프트와 컷을 통해 혼잡 완화를 달성한다. 부하·순부하 예측으로 과부하 시간대를 식별하고, ESS의 허용 충·방전 범위를 공고한다.
유연자원을 가지고있는 VPP 사업자는 해당 선로의 운전계획을 공고에 맞춰 수립한다.
표 1 NWAs 성능평가 지표
Table 1 Performance evaluation metrics for NWAs
|
NWAs 성능
|
내용
|
|
경제성 (Cost Effectiveness Assessment)
|
∙유연성 필요량 대비 과부하 발생 선로의 신설 시 발생하는 설비보강 지연 편익 지표를 기준으로 경제성 평가
|
경제성 지표
|
계산식
|
|
LNBA #1
($/MW)
|
$\dfrac{회피 편익*}{최대 수요감축 필요량\times 회피 기간}$
|
|
LNBA #2
($/MWh)
|
$\dfrac{회피 편익}{전체수요감축 필요량}$
|
∙LNBA가 높은 상위 25%에 +1점 상위 25-75%에 0점, 하위 25%에 –1점
* 회피 편익 = 공사비 지연 편익 + 유지보수비 편익
|
|
시장성 (Market Assessment)
|
∙연간 용량 부족시간이 긴 경우 유연자원을 활용하는 것보다 선로투자가 더 합리적이므로 수요감축 발생시간을 기준으로 시장성을 상대평가
∙연간 용량 부족시간이 낮은 상위 25%에 +1점 상위 25-75%에 0점, 하위 25%에 -1점
|
|
확실성 (Forecast Certainty Assessment)
|
∙용량 부족이 매우 적거나 너무 먼 시점에 과부하가 예측되는 경우 예측오차로 인한 과투자 위험이 있으므로, 해당 기준을 이용하여 확실성 평가
∙용량 부족량이 높은 상위 25%에 +1점 상위 25-75%에 0점, 하위 25%에 -1점
|
4. 실증현장 적용사례
실증 사례는 Total DSO의 운영체계를 광주전남에 3개의 배전선로에서 전일입찰관제와 실시간관제에 대해 운영한 사례를 나타낸다[12]. 모든 분산에너지자원은 급전 가능한 자원으로 가정하였다. NWAs 기술의 현장 적용사례는 제주지역의 한 개의 선로에서 10회차에 걸쳐 실증을 통해
제시하였다.
4.1 DSO 운영체계 적용사례
DSO 운영체계 적용은 광주전남본부에 산하의 비아변전소 내 청사, 오룡, 산단 3개의 배전선로에서 실증하였다. 실증 당시 접속제한 정책으로 인해 각
배전선로의 분산에너지자원 용량은 배전제약을 유발할 수준에 미치지 않았다. 이에 제약 상황을 구현하기 위해 각 선로에 임의 자원의 존재를 가정하기 위해
가상자원을 추가하였다. 가상자원과 실제자원으로 인해 배전제약이 발생한 경우 Total DSO 운영체계에서 실제자원을 제어하여 운영하였다.
4.1.1 전일관제 운영사례
실증 기간 중 겨울철 맑은 날 청사 선로에서 전일입찰 관제를 수행하였다. 각 배전선로는 임의의 가상자원과 실제 VPP가 보유한 자원으로 구분되며 설비의
종류와 용량은 표 2에서 확인할 수 있다. 통합발전소의 입찰에 대해 모든 시간에서 버스 전압 위험 기준 위반은 없었으나 3시, 13시, 14시에는 순방향 과조류, 10시,
11시, 17시, 18시에는 역방향 과조류가 발생하였다. 가장 위반이 심한 시간은 11시였으며 총 5개 선로에 대해 조류 위험 기준 10MVA를 초과하였다.
관제시스템 수행 결과로 11시에 통합발전소에 전달된 입찰수정지침은 표 3에 정리하였으며, 통합발전소의 재입찰에 따른 위반 해소 결과는 그림 2에서 확인할 수 있다.
표 2 실증설비와 종류
Table 2 Demonstration assets and types by feeder
|
선로명
|
설비구분
|
설비종류
|
대
|
용량
|
|
청사
|
실제자원
|
ESS
|
1
|
3 MW
|
|
PV
|
2
|
106 kW
|
|
가상자원
|
ESS
|
12
|
15.2 MW
|
|
PV
|
2
|
2 MW
|
|
오룡
|
실제자원
|
ESS
|
1
|
100 kW
|
|
PV
|
2
|
470 kW
|
|
가상자원
|
ESS
|
-
|
-
|
|
PV
|
19
|
23.2 MW
|
|
산단
|
실제자원
|
ESS
|
1
|
100 kW
|
|
PV
|
2
|
68 kW
|
|
가상자원
|
ESS
|
10
|
16.3 MW
|
|
PV
|
8
|
8.8 MW
|
표 3 DSO의 입찰수정지침(11시)
Table 3 DSO bid-modification guidance at 11:00
|
DER
번호
|
DER
유형
|
최대 발전 가능 용량 (MW)
|
최대 방전 가능 용량 (MW)
|
최대 충전 가능 용량 (MW)
|
|
21
|
ESS
|
-
|
1.94
|
1.94
|
|
24
|
ESS
|
-
|
0.893
|
0.97
|
|
31
|
PV
|
0.261
|
-
|
-
|
그림 2. 입찰 수정을 통한 과부하 해소결과
Fig. 2. Overload clearance by rebidding
입찰수정지침을 반영하여 통합발전소가 제출한 수정입찰에 대해 관제 시스템에서 배전계통 제약 위반이 검출되지 않았다. 이러한 실증을 통해, 관제 시스템의
배전계통 신뢰도 확보 성능을 검증하였으며, 관제를 통과한 통합발전소의 입찰은 배전계통에 위반을 발생시키지 않는 것을 확인하였다.
4.1.2 실시간관제 운영사례
실증 기간 중 임의의 맑은 날을 지정하여 산단 선로에서 실시간 관제를 수행하였다. 배전계통의 계측 지점은 산단선로의 15곳으로 유무효 전력데이터와
전압데이터를 활용하였다. 제약발생상황을 상정하기 위해 가상자원의 출력이 발생했다고 가정하였다.
계통의 운영조건은 최대전압 1.05p.u., 최대선로조류 10MW로 설정하였다. 가상자원으로 인해 14시에 선로조류 1MW가 초과하는 제약이 발생하였다.
이를 해소하기 위해 VPP사업자의 실제 자원과 가상자원 일부에 제어지령을 내렸다.이를통해서 모든 선로의 조류가 10MW 이내로 유지됨을 확인 할 수
있다. 그림 3과 그림 4는 각각 실시간 제어를 통한 제약해소 결과에 대해서 나타낸다.
그림 3. 실시간 과조류 제약해소 결과
Fig. 3. Real-time overload mitigation results
그림 4. 실시간 분산전원 출력제어 결과
Fig. 4. Real-time curtailment/dispatch results
4.2 NWAs 운영체계 적용사례
NWAs 운영체계 적용 사례로, 후보군 산정을 위해 제주 지역 172개 배전선로를 GNA 방식으로 분석하였다. 또한 전일운영계획 실증을 위해 제주본부
표선변전소 산하의 표선 배전선로에 있는 유연자원을 활용하여 진행되었다.
4.2.1 제주지역 NWAs 후보군 산정
후보군 산정을 위해 2025년–2034년(8개년) 기간에 대해 과부하 분석을 수행하였다. 부하증가율은 2021년–2024년의 증가율을 동계 증가율과
일반 증가율로 구분하여 각 평균을 예측 증가율로 가정하였다. 일반 과부하는 10 MW, 동계 과부하는 12 MW로 가정하고 과부하 개소를 분석하였다.
표 4는 과부하가 전망된 배전선로의 수를 나타낸다.
표 4 과부하 개소 전망(2025년-2034년)
Table 4 Forecast Number of Overload D/L (2025–2034)
|
연도
|
’25
|
’26
|
’27
|
’28
|
’29
|
’30
|
’31
|
’32
|
’33
|
’34
|
|
과부하 개소
(개)
|
25
|
29
|
38
|
39
|
45
|
52
|
57
|
62
|
66
|
75
|
과부하 개소 중 3년 이후에 과부하가 예측되는 선로를 분류하여 우선순위 평가를 수행하였다. 먼저 경제성 평가를 위해 각 배전선로의 8개년 기간에 대해
과부하 해소를 위한 건설비를 산정하고 회피 편익을 계산하였다. 이어 연도별 수요 감축에 필요한 용량(kW)과 에너지량(kWh)을 산정하였다. 이를
통해 LNBA#1과 LNBA#2를 산출하고, 3년 이후 과부하 개소와 비교하여 경제성 분석을 수행하였다. 표 5는 제주 지역 경제성 분석 결과 중 상위 5개 선로를 나타낸다. 다음으로 각 배전선로별 과부하 지속시간과 연간 감축 필요 총시간을 산정하여 시장성
분석을 수행하였다. 마지막으로 연도별 감축 필요 총량을 기반으로 확실성 분석을 수행하였다.
표 5 경제성 평가 결과
Table 5 Cost effectiveness assessment result
|
구분
|
LNBA #1
|
LNBA #2
|
총합
|
순위
|
|
서부
|
0.9573
|
1
|
1.9573
|
1
|
|
한일
|
1
|
0.0520
|
1.0520
|
2
|
|
첨단
|
0.5722
|
0.0197
|
0.5919
|
3
|
|
월랑
|
0.5413
|
0.0120
|
0.5532
|
4
|
|
신엄
|
0.4187
|
0.0061
|
0.4248
|
5
|
4.2.2 NWAs 전일운영계획 실증사례
제주본부 내 142개 선로를 대상으로 2022년도에서 2023년도의 실제 최대부하를 기반으로 2024년도에서 2026년도의 예측부하를 추출하였다.
추출된 예측부하 중 선로용량기준(10MW)을 1MW 초과 시 검토 대상 선로로 선별한다. 실증에 활용된 표선 D/L은 동계 전기난방의 증가로 인해
계약전력이 3.6배 증가하였고 현재에도 최대부하 10.2MW로 한계용량에 다다랐으며 가공경과지 확보, 지중선로 투자 부담으로 인해 선로 신설에도 한계가
있다. 이를 통해 2025년 1월부터 시작하여 총 10회에 걸친 일시적 과부화 해소를 통해 NWAs를 실증하였다. 실증시나리오는 과부하 선로패턴을
분석을 기반으로 하여 ESS의 방전량과 방전시간을 조정하여 실증하였다. 시나리오는 ESS의 SOC 내에서 이행 가능한 방전시간과 방전량을 다각화 하여
구성하였다. 표 6은 각 시나리오별 운영조건 및 결과에 대해서 나타낸다. 그림 5는 전체 시나리오에 대한 운영 결과를 나타낸다.
초기 2회(1·4회차)에는 스케줄 충돌/운전시간 외 과방전으로 비정상 수행이 발생했으나, 이후 8회는 정상이행되어 목표 시간대 피크를 안정적으로 저감하였다.
총 10회를 거친 실증 결과 누적 방전량은 35.1 MW로 예측부하 대비 200-1500 kW 피크 저감 효과를 확인 할 수 있다. ESS를 운영
조건에 맞추어 운전한 결과, 해당 배전선로의 동계 과부하 해소가 가능함을 확인하였으며, NWAs의 효과를 검증하였다.
표 6 NWAs 운영 시나리오
Table 6 NWAs operation scenarios
|
회차
|
ESS 운영조건
|
최대부하 저감효과
|
|
총방전
(MWh)
|
운전시간(h)
|
|
출력량(MW)
|
|
1회차
|
1.5 MWh
|
3H
|
￭(前)5.6MW⇒(後)5.4MW
|
|
0.3-0.7 MW
|
|
2회차
|
1.5 MWh
|
3H
|
￭(前)8.1MW⇒(後)7.1MW
|
|
0.5 MW
|
|
3회차
|
3.0 MWh
|
3H
|
￭(前)5.7MW⇒(後)5.3MW
|
|
1.0 MW
|
|
4회차
|
3.0 MWh
|
3H
|
￭(前)7.2MW⇒(後)6.2MW
|
|
1.0 MW
|
|
5회차
|
4.5 MWh
|
3H
|
￭(前)8.2MW⇒(後)6.7MW
|
|
1.5 MW
|
|
6회차
|
4.0 MWh
|
3H
|
￭(前)7.5MW⇒(後)6.0MW
|
|
1-1.5 MW
|
|
7회차
|
4.5 MWh
|
5H
|
￭(前)8.5MW⇒(後)7.5MW
|
|
1.0 MW
|
|
8회차
|
3.3 MWh
|
7H
|
￭(前)7.4MW⇒(後)6.9MW
|
|
0.5 MW
|
|
9회차
|
5.2 MWh
|
7h
|
￭(前)6.8MW⇒(後)5.8MW
|
|
0.8 MW
|
|
10회차
|
4.6 MWh
|
4h
|
￭(前)6.0MW⇒(後)4.8MW
|
|
1.2 MW
|
그림 5. NWAs 시나리오별 결과
Fig. 5. NWAs opearation results by scenarios
5. 결 론
본 논문에서는 Total DSO 가정 하 ISO–DSO–VPP 협조운영체계를 제안하고, 국내 배전망에서의 전일(1 h)/실시간(15 min) 관제
절차 및 민감도 기반 위반량 안내를 통해 재검토를 실증적으로 검토하였다. 광주전남 3개 배전선로 적용 결과, 전일 관제에서 과전류/과전압 위반 검출–입찰수정–재검토를
통해 제약 해소가 가능함을 확인하였고, 실시간 단계에서는 1분 주기 감시–제어지령을 통해 슬롯 내부 제약을 사전 억제할 수 있음을 보였다.
또한, 제주권 1개 배전선로에서 ESS 단독 NWAs를 10회 시나리오로 운영한 결과, 피크 0.2–1.5 MW 저감을 달성하여 선로 증설 지연·대체
가능성을 확인하였다. 이때 NWAs 대상선정은 GNA–경제성(LNBA)–시장성–확실성에 기반한 Tier 체계로 정리하였다.
향후에는 EV(V2G), DR을 포함한 유연자원 포트폴리오 확대와 육지계통에서의 NWAs 운영체계 적용을 통해 추가적인 연구가 필요하다. 이를 통해
국내 전력계통에 적합한 후보군 산정 모델을 개발하고 계획 및 조달 절차 정교화에 관한 연구가 추가로 필요하다. 또한, ISO의 도매시장 신호와 DSO
제약검토 결과가 상호 간 구속력 있는 연계가 요구된다. 본 논문을 기반으로 실증 범위·표본을 육지계통으로의 확대하여 불확실성(예측오차)을 고려한 강건성
검증도 추가적으로 수행할 예정이다.
Acknowledgements
This work was supported by the Korea Institute of Energy Technology Evaluation and
Planning (KETEP) grant funded by the Ministry of Trade, Industry & Energy (MOTIE),
Republic of Korea (No. RS-2023-00237679), under the projects titled “Virtual Power
Plant integrated platform for system flexible resource service” and “Development of
ISO-DSO cooperation system operating system.”
References
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저자소개
He received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from Yeungnam Univer-
sity, South Korea in 2021 and 2023. Currently, he is a researcher at KEPCO Research
Institute (KEPRI), Daejeon, Korea. His interests include distribution system operation.
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Hongik
University, Seoul, Korea, in 2004, 2006, and 2024, respectively. He is currently a
Principal Researcher with the Distribution System Laboratory, KEPCO Research Institute
(KEPRI), Daejeon, Korea. His current research interests include the development of
policy and operation models for TSO–DSO coordination for virtual power plants (VPPs)
in distribution systems.
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Chungbuk
National University, Korea, in 2014, 2016, and 2022, respectively. He joined Korea
Electric Power Corporation (KEPCO) in 2016. He served as a Senior Manager in the Department
of Distribution Planning at KEPCO from 2020 to 2023, and he is currently a General
Manager in the Department of Distribution System Business. His research interests
include distributed generation, distribution system operation, and flexibility markets
in distribution grids.
He received the B.S. degree in Mathematics Education from Jeju National University,
Jeju, Korea, in 1998. He joined KEPCO in 1999 and is a Deputy General Manager. His
interests include distribution system operation, planning, and market mechanisms for
flexibility resources.
He received the M.S. degree in Electrical Engineering from Jeju National University,
Jeju, Korea, in 2003. He joined Korea Electric Power Corporation (KEPCO) in 2005 and
works as a manager in the Power Distribution System Business. His interests include
distribution planning and flexibility services.
He received the B.S. degree from Ajou University, Suwon, Korea, in 2015, and the M.S.
degree from Chungnam National University, Daejeon, Korea, in 2021. He joined KEPCO
in 2014 and has worked as a manager in the Power Distribution System Business. He
is currently a Senior Researcher. His interests include distribution system planning
and the development of policy and operation models for TSO–DSO coordination for virtual
power plants (VPPs) in distribution systems.
He received the B.S. and M.S. degrees in Electrical Engineering from Inha University,
Incheon, Korea, in 2023 and 2025, respectively. He is currently a Researcher with
the KEPCO Research Institute (KEPRI), Daejeon, Korea. His research interests include
electric-vehicle applications in power systems, virtual power plants, distributed
energy resources, and active distribution networks.
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Hongik
University, Seoul, Korea, in 1997, 1999, and 2012, respectively. He has been a Senior
Researcher at KEPCO since 2008. His research interests include distribution planning,
flexibility, microgrids, and power system resilience.