본 연구에서는 다중 단말 에너지 저장이 통합된 소프트 오픈 포인트(ES-SOP)에 대해 분산 에너지 관리 전략을 제안하여, 재생에너지 침투율이 높은 연계 배전망(DNs)을 유연하고 협조적으로 운전할 수 있도록 하고자 한다. 본 연구는 전체 조정 문제를 로컬 DN 운영과 글로벌 ES-SOP 관리를 각각으로 분해하기 위해 2계층 분산 최적화 프레임워크를 설계하였다. 각 DN의 운영 비용은 분산강건 확률제약분산화(distributionally robust chance-constrained, DRCC) 정식화를 사용하고 완화된 신뢰도 제약 하에서 최소화된다. 조정 계층은 컨버터 및 배터리 손실을 최소화하고 배터리와 소프트 오픈 포인트(SOP) 간의 전력 균형을 보장한다. DRCC 접근법은 특정 분포를 가정하지 않으면서 PV 및 부하 예측 불확실성을 다룬다. 최적화 문제는 분석적 목표 연계(analytical target cascading) 접근법을 통해 구현되었으며, 확장 가능한 수렴성과 DN의 독립성을 보존한다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 사례 연구를 수행하였고, DRCC 프레임워크의 핵심 매개변수(즉, 모호성 집합 반경과 위험 매개변수)를 변화시켜 DN의 운영 비용 균형과 전력계통 신뢰성 간의 효과를 확인하였다.

에너지 저장 시스템(ESS)은 전력 계통의 주파수 안정성에 크게 기여할 수 있으며, 이 주제는 연구에서 상당한 관심을 받아왔다. 그러나 에너지 관리 시스템(EMS)이 연계된 대규모 전력 시스템에서 1차 주파수 조정(primary frequency regulation)에 ESS를 활용할 경우, ESS의 빠른 응답은 다른 발전기 조속기(governor)의 주파수 제어 능력을 저하시켜 제어 상호작용과 진동을 초래할 수 있다. 주파수 조정을 위한 ESS의 도입이 증가함에 따라 제어 상호작용과 진동 문제는 더욱 시급해지고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안이 운영 수준에서 요구된다. 하지만 한국에서는 EMS를 통해 실시간 네트워크 운영을 담당하는 주체가 ESS와 같은 설비를 제어하는 주체와 다르다. 따라서 운영 관점과 제어 관점 모두에서 더 고도화된 협조 제어 전략이 필요하다. 제안된 적응 제어 전략의 효과를 평가하기 위해 한국 전력계통 자료를 사용하여 다수의 시뮬레이션 시나리오를 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 전략이 1차 주파수 조정과 과도 안정성을 향상시키는 동시에 진동을 효과적으로 완화함을 보여준다.

이 논문은 태양전지 발전기(SCGs)가 현대 전력계통에 기여하는 바를 정량적으로 평가하기 위한 확률론적 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 단순한 두 상태로 모델링되는 저장 가능한 연료를 사용하는 기존 발전기와 달리, 태양광 발전은 저장이 불가능하며 본질적으로 불확실하므로 보다 현실적인 접근이 요구된다. 이에 따라 단일 고정 구조가 아니라 태양 자원의 변동성을 직접적으로 반영하는 다중 상태 확률 모델을 개발하였다. PV 출력 곡선을 태양 복사의 경험적 확률밀도함수(pdf)에 통합함으로써, 모델은 기상 의존적 발전 행태를 포착한다. 조정된 제주도 시스템을 대상으로 한 사례 연구는 신뢰도(LOLE, EENS), 생산 비용 및 CO₂ 배출을 평가하는 데 있어 그 효과를 검증하고, 태양광 침투율 증가에 따른 시나리오 기반 계획에 대한 그 가치를 보여준다. 제안된 프레임워크는 결정론적 가정에서 확률론적 현실성으로의 전환을 강조하며, 지속가능하고 데이터 기반의 에너지 계획을 위한 견고한 기반을 제공한다.

증가하는 재생에너지자원(RESs)을 수반하는 현대 배전 네트워크의 유연한 운영을 달성하기 위해, 본 연구는 에너지저장장치와 전력흐름 제어기를 결합한 새로운 에너지 관리 플랫폼에 대한 확률적 운영 방법을 제안하며, 이는 다단자 소프트 오픈 포인트(MT-SOP)로 제시된다. 부하 및 RES 출력에 대한 예측오차의 분포에 관한 사전 지식이 없다는 가정 하에, MT-SOP의 운영을 위해 Wasserstein 지표 기반의 분포강건 확률 제약 최적화를 제안한다. 제안된 방법은 버스 전압과 분기 전력 흐름에 대한 신뢰도 제약을 확률적으로 완화함으로써 배전계통운영자(DSO)의 비용-편익을 극대화한다. 제안 문제는 조건부 가치-위험(conditional value-at-risk) 개념을 활용하여 풀기 쉬운(tractable) 볼록 계획 문제로 재구성하였다. 변형된 IEEE-33 시스템을 사용한 사례연구를 통해, 위험 수준 및 모호성 집합(ambiguity set)의 반경에 관한 매개변수를 바탕으로 운영 위험과 비용–편익 간의 상충관계를 분석하였다. 시뮬레이션 결과에 대한 수치 비교를 통해, DSO는 배전 네트워크 신뢰성에 대한 보수성을 완화함으로써 수입 전력에 대해 경제적 효율을 달성할 수 있음을 보인다.

최근 분산형 재생에너지자원(RES)의 보급이 확대됨에 따라, 분배 네트워크(DN)는 내재된 불확실성으로 인해 계통 운영에 중대한 도전에 직면하고 있다. 본 논문은 분배계통운영자(DSO)가 여러 DN에 걸쳐 동종 간(P2P) 에너지 거래를 능동적으로 조정함으로써 이러한 도전 과제를 효과적으로 관리하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 분포에 기반한 강건 확률제약(distributionally robust chance-constrained) 최적화(DRCCO) 2단계 모델을 정식화하여, 계산 효율적인 강건 접근법을 사용하면서 계통 전체의 총 운영비용을 최소화하는 동시에 Wasserstein-metric 기반 DRCC를 통해 네트워크 보안을 동시에 보장한다. 이러한 고도화된 방법론은 특정한 확률분포에 의존하거나 지나치게 보수적인 해를 택하지 않으면서, RES 및 부하 불확실성 하에서의 전압 위반을 강건하게 관리한다. 해의 도출 가능성(tractability)을 보장하기 위한 핵심 혁신은 전압 민감도 분석을 사용하여 비선형 전압 DRCC를 선형화함으로써, 원래의 풀기 어려운 문제를 효율적인 결정론적 등가 제약으로 변환하는 데 있다. 제안한 프레임워크의 유효성은 수정된 IEEE 85-버스 및 69-버스 시험 계통에 대한 포괄적 사례 연구를 통해 검증되었으며, 연계된 다중 네트워크 환경에서 경제적 효율성과 운영 신뢰성을 동시에 달성하기 위한 실용적인 접근법을 보여준다. 수치 결과는 제안된 방법이 기준 사례(base case) 대비 총 운영비용을 10.7% 절감함을 나타낸다. 또한 미리 정의된 확률 수준 5%를 만족하는, 외부 표본(out-of-sample) 위반율 4.8%를 달성한다. • 다중 DN에서 DSO가 조정하는 P2P 에너지 거래를 위한 새로운 프레임워크. • 분포에 기반한 강건 확률제약 모델이 불확실성을 효과적으로 관리. • 경제적 효율성과 전압 보안을 균형 있게 고려하는 2단계 하이브리드 최적화 모델. • 쌍대성 이론과 중첩 이분 탐색을 통한 다루기 쉬운 DRCC 재정식화. • 다양한 위반 확률에 대한 결과 비교를 통해 제안 방법 검증.

광전 발전기의 통합은 배전망(DN) 운영에 상당한 불확실성을 도입한다. 본 연구는 재생에너지 발전 및 부하 수요의 내재된 변동성을 다루면서, 다중 DN을 위한 새로운 분포적으로 강건한 에너지 관리 전략을 제시한다. 불확실성 하에서 전체 시스템에 걸친 최적 에너지 관리를 달성하기 위해, 본 연구는 새 개념인 조정된 비용 영향 참여계수(ACPF)를 도입한다. 배전 시스템 운영자는 전체 시스템의 순전력, 각 DN의 위치한 한계가격, 발전 유닛의 정격 용량과 같은 핵심 구성요소를 통합하여 ACPF를 산출한다. 또한 제안된 분포적으로 강건한 확률 제약을 쌍대성 이론과 중첩 이분 탐색(nested bisection search) 방법을 활용하여 결정론적 선형 제약으로 재정식화한다. 수정된 IEEE 시험 시스템에 대한 포괄적 사례 연구는 제안된 방법론을 검증하며, 다양한 매개변수와 시나리오에서 향상된 운영 효율과 감소된 발전 비용을 보여준다. 본 접근법은 다중 DN 간 에너지 거래를 최적화하기 위한 강건한 프레임워크를 제공한다.

본 연구는 배전망(DNs) 내에서 유연한 중전압 직류(flexible medium-voltage DC, MVDC) 링크 시스템의 전력 흐름을 효과적으로 관리하기 위한 확률론적 최적화 프레임워크를 제안한다. 제안된 접근법은 배터리 에너지 저장 시스템(BESS)과 협조하여 전력 분배의 전반적인 효율 및 신뢰성을 향상시키도록 설계되었다. 태양광(PV) 발전과 부하 수요에 관한 예측 오차가 내재적으로 갖는 불확실한 특성으로 인해, 본 연구에서는 잠재적 운영 위험을 완화하기 위해 분포강건 확률제약 최적화(distributionally robust chance-constrained optimization) 기법을 활용한다. MVDC 링크 시스템과 BESS를 위한 협동적이고 최적화된 제어 전략을 달성하기 위해, 제안 방법은 버스 전압에 대한 신뢰도 제약의 확률론적 완화를 포함한다. 이러한 제약의 보수성(conservativeness)을 전략적으로 조정함으로써, 제안된 프레임워크는 DN 운영의 비용 효율성을 최대화하고자 한다. 수치 시뮬레이션 결과, 엄격한 신뢰도 제약을 완화하면 배전계통 운영자는 전력 수입을 보다 경제적으로 최적화할 수 있어, 시스템 신뢰성을 유지하면서도 전반적인 재무 성과를 향상시키는 것으로 나타났다. 사례 연구를 통해, 본 방법은 PV 및 부하 출력 전력의 불확실성 하에서도 버스 전압 신뢰도를 96.83%로 유지하면서 운영 비용을 최대 44.7%까지 개선함을 보였다.

본 연구에서는 다중 단말 에너지 저장이 통합된 소프트 오픈 포인트(ES-SOP)에 대해 분산 에너지 관리 전략을 제안하여, 재생에너지 침투율이 높은 연계 배전망(DNs)을 유연하고 협조적으로 운전할 수 있도록 하고자 한다. 본 연구는 전체 조정 문제를 로컬 DN 운영과 글로벌 ES-SOP 관리를 각각으로 분해하기 위해 2계층 분산 최적화 프레임워크를 설계하였다. 각 DN의 운영 비용은 분산강건 확률제약분산화(distributionally robust chance-constrained, DRCC) 정식화를 사용하고 완화된 신뢰도 제약 하에서 최소화된다. 조정 계층은 컨버터 및 배터리 손실을 최소화하고 배터리와 소프트 오픈 포인트(SOP) 간의 전력 균형을 보장한다. DRCC 접근법은 특정 분포를 가정하지 않으면서 PV 및 부하 예측 불확실성을 다룬다. 최적화 문제는 분석적 목표 연계(analytical target cascading) 접근법을 통해 구현되었으며, 확장 가능한 수렴성과 DN의 독립성을 보존한다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 사례 연구를 수행하였고, DRCC 프레임워크의 핵심 매개변수(즉, 모호성 집합 반경과 위험 매개변수)를 변화시켜 DN의 운영 비용 균형과 전력계통 신뢰성 간의 효과를 확인하였다.

에너지 저장 시스템(ESS)은 전력 계통의 주파수 안정성에 크게 기여할 수 있으며, 이 주제는 연구에서 상당한 관심을 받아왔다. 그러나 에너지 관리 시스템(EMS)이 연계된 대규모 전력 시스템에서 1차 주파수 조정(primary frequency regulation)에 ESS를 활용할 경우, ESS의 빠른 응답은 다른 발전기 조속기(governor)의 주파수 제어 능력을 저하시켜 제어 상호작용과 진동을 초래할 수 있다. 주파수 조정을 위한 ESS의 도입이 증가함에 따라 제어 상호작용과 진동 문제는 더욱 시급해지고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안이 운영 수준에서 요구된다. 하지만 한국에서는 EMS를 통해 실시간 네트워크 운영을 담당하는 주체가 ESS와 같은 설비를 제어하는 주체와 다르다. 따라서 운영 관점과 제어 관점 모두에서 더 고도화된 협조 제어 전략이 필요하다. 제안된 적응 제어 전략의 효과를 평가하기 위해 한국 전력계통 자료를 사용하여 다수의 시뮬레이션 시나리오를 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 전략이 1차 주파수 조정과 과도 안정성을 향상시키는 동시에 진동을 효과적으로 완화함을 보여준다.

이 논문은 태양전지 발전기(SCGs)가 현대 전력계통에 기여하는 바를 정량적으로 평가하기 위한 확률론적 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 단순한 두 상태로 모델링되는 저장 가능한 연료를 사용하는 기존 발전기와 달리, 태양광 발전은 저장이 불가능하며 본질적으로 불확실하므로 보다 현실적인 접근이 요구된다. 이에 따라 단일 고정 구조가 아니라 태양 자원의 변동성을 직접적으로 반영하는 다중 상태 확률 모델을 개발하였다. PV 출력 곡선을 태양 복사의 경험적 확률밀도함수(pdf)에 통합함으로써, 모델은 기상 의존적 발전 행태를 포착한다. 조정된 제주도 시스템을 대상으로 한 사례 연구는 신뢰도(LOLE, EENS), 생산 비용 및 CO₂ 배출을 평가하는 데 있어 그 효과를 검증하고, 태양광 침투율 증가에 따른 시나리오 기반 계획에 대한 그 가치를 보여준다. 제안된 프레임워크는 결정론적 가정에서 확률론적 현실성으로의 전환을 강조하며, 지속가능하고 데이터 기반의 에너지 계획을 위한 견고한 기반을 제공한다.

증가하는 재생에너지자원(RESs)을 수반하는 현대 배전 네트워크의 유연한 운영을 달성하기 위해, 본 연구는 에너지저장장치와 전력흐름 제어기를 결합한 새로운 에너지 관리 플랫폼에 대한 확률적 운영 방법을 제안하며, 이는 다단자 소프트 오픈 포인트(MT-SOP)로 제시된다. 부하 및 RES 출력에 대한 예측오차의 분포에 관한 사전 지식이 없다는 가정 하에, MT-SOP의 운영을 위해 Wasserstein 지표 기반의 분포강건 확률 제약 최적화를 제안한다. 제안된 방법은 버스 전압과 분기 전력 흐름에 대한 신뢰도 제약을 확률적으로 완화함으로써 배전계통운영자(DSO)의 비용-편익을 극대화한다. 제안 문제는 조건부 가치-위험(conditional value-at-risk) 개념을 활용하여 풀기 쉬운(tractable) 볼록 계획 문제로 재구성하였다. 변형된 IEEE-33 시스템을 사용한 사례연구를 통해, 위험 수준 및 모호성 집합(ambiguity set)의 반경에 관한 매개변수를 바탕으로 운영 위험과 비용–편익 간의 상충관계를 분석하였다. 시뮬레이션 결과에 대한 수치 비교를 통해, DSO는 배전 네트워크 신뢰성에 대한 보수성을 완화함으로써 수입 전력에 대해 경제적 효율을 달성할 수 있음을 보인다.