인공지능 기반의 가상동기발전기를 이용한 전력계통의 주파수 제어
The Frequency Control of Power System Using Virtual Synchronous Generator Based on Artificial Intelligence Controller
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초록
전 세계적으로 환경 문제가 청정 에너지로의 전환을 가속화하고 있다. 국내에서는“2030년까지 20대 재생 에너지 추진 계획”을 발표했다. 2030년까지 전력 믹스의 20%를 신재생 에너지로 대체할 계획이다. 이에 따라 신재생 에너지 발전원이 확대 될 것으로 예상된다. 태양광 발전과 같은 신재생 에너지 발전원은 인버터를 통해 계통에 연결되어있어 기존 발전기와는 다른 특성을 가지고 있다. 이러한 신재생 에너지 발전원의 특성으로 인해 시스템의 관성이 작아져 급격한 부하 변화시 주파수 응답이 저하된다. 기존 전력계통에서는 발전기 내부 제어와 PSS (Power System Stabilizer)를 이용하여 주파수 안정성 문제에 대응하였다. 그러나 신재생 에너지 발전원이 증가하는 미래의 전력계통에서는 발전기와 PSS만으로 제어하는 데 한계가 있다. 이 현상에 대한 대안으로 BESS(Battery Energy Storage System)에 기반한 가상 관성이 제안되었다. 가상 관성 시스템은 동기식 발전기의 제어를 모방한 제어모델을 사용하여 BESS의 유효전력 출력을 제어하는 시스템이다. 이러한 시스템을 운용할 때 제어모델을 구성하는 다양한 매개 변수의 값을 적절하게 조정하는 것이 중요하다. 그러나 매 순간 변화하는 전력 시스템에서는 매개 변수 튜닝이 매우 어렵다. 본 논문에서는 매 순간 변화하는 전력계통의 상태에 즉시 대응할 수 있는 인공지능 기반 가상 관성 시스템을 제안하였다.
Abstract
Globally environmental concerns are accelerating the transition to clean energy. In South Korea, ‘Implementation plans for renewable 20 by 2030’ was announced. The plan is to replace 20% of the power mix with renewable energy by 2030. As a result, the renewable energy source is expected to expand. Renewable energy sources such as photovoltaic power generation are connected to the grid through inverters, so they have different characteristics from existing power generators. This characteristic of the renewable energy source causes the inertia of the system to become small, thereby deteriorating the frequency response at the time of sudden change of the load. In the existing power system, the frequency stability problem was responded to by using the internal control of the generator and PSS (Power System Stabilizer). However, in the future power system with increased renewable energy generation sources, there is a limit to control using only the generator and PSS. A virtual inertia based on BESS(Battery Energy Storgae System) have been proposed as an alternative to this phenomenon. The virtual inertial system is a system that controls the active power output of the BESS using a control model that mimics the control of a synchronous generator. When operating such a system, it is important to properly tune the values of various parameters constituting the control model. However, parameter tuning is very difficult in the power system that changes every moment. This paper proposed a virtual inertia system based on artificial intelligence to immediately respond to the state of the power system that changes every moment.
참고문헌 (15)
- Renewable energy 3020 implementation plan, "Ministry of Trade, Industry and Energy", ~ (2017)
- H. Bevrani, "Renewable enrgy sources and frequency regulation: survey and new perspectives", IET Renewable Power Generation, 4(5), pp.438~457 (2010)
- M. P. Musau, "Effect of renewable energy on frequency stabillity:A proposed case study of the Kenyan grid", IEEE PES PowerAfrica, pp.12~15 (2017)
- Q. C. Zhong, "Synchronverters : Inverters that mimic synchronous generators", IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(4), pp.1259~1276 (2010)
- K. Sakimoto, "Stabilization of a power system with a distributed generator by a Virtual Synchronous Generator function", 8th International Conference on Power Electronics-ECCE Asia, pp.1498~1505 (2011)
- M. Torres, "Virtual synchronous generator control in autonomous wind-diesel power systems", IEEE Elecrical Power & Energy Conference, pp.1~6 (2009)
- J. Matevosyan, "Proposed future ancillary services in electric reliability council of texas", IEEE Eindhoven PowerTech, pp.1~6 (2015)
- U. Tamrakar, "Virtual Inertia: Current trends and future directions", Applied Sciences, MDPI, 7(7), pp.654~ (2017)
- V. Karapanos, "Real time simulation of power system with VSG hardware in the loop", 37th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics society, pp.3748~3754 (2011)
- T. Kerdphol, "Virtual inertia control application to enhance frequency stabillity of interconnected power systems with high renewable energy penetration", Enegies, MDPI, 11(4), pp.981~ (2018)
- North America Electric Reliability Corporation, "Balancing and frequency control", North America Electric Reliability Corporation, ~ (2011)
- G. J. Chiou, "Application of DQ axis transformation control strategy for three-phase AC", DC converter, 2013, 856~861
- M. Saitou, "A control strategy of single-phase active fillter using a novel dq transformation", IEEE 38th IAS Annual Meeting on Conference Record of the industry Applications Conference, pp.1222~1227 (2003)
- H. J. Lee, "Artificial neural network control of battery energy storage system to damp-out inter-area oscillation in power system", Energies, MDPI, 12(17), pp.3372~ (2019)
- W. T. Miller, "Nerral network for control" (1995), MIT press