배전선의 전압을 규정된 범위 내에서 유지하기 위해 DG의 계통연계 인버터(grid tie inverter)는 무효전력을 제어한다. 무효전력 제어량은 배전 변압기의 1차측 중간전압에 의해 결정되며, DG의 측정은 설치된 2차측 저전압에서 수행된다. 철심(iron core)의 특성으로 인해 전압 강하 및 미지의 탭(tap) 위치가 존재하므로, 권선비를 적용하여 저전압 측정으로부터 중간전압을 정확히 계산할 수 없다. 본 논문은 1차측과 2차측 전압 간의 관계를 학습함으로써 ANN(Artificial Neural Network)을 활용한 새로운 중간전압 추정 방법을 제안한다. 변압기의 양측 전압은 각각 ANN의 라벨(label)과 입력(input)으로 사용된다. 학습 입력은 DG에 의해 측정되고, 라벨은 DMS(Distribution Management System)의 상태추정기(state estimator)에 의해 계산된다. 제안된 방법의 타당성(feasibility)은 실시간 전력계통 시뮬레이터와 DMS를 사용하여 검증한다.

고장 표시기(FI)가 있는 개폐기와 FI가 없는 개폐기 사이의 구간을 한국의 배전망에서 고장 구간으로 일반적으로 정의한다. 그러나 기존 방법은 고장 위치의 부하 측에서 흐르는 고장 전류에 의해 생성되는 오인(誤認) FI 때문에 분산전원(DG)이 연계된 배전망에는 적용할 수 없다. 오인 FI를 식별하고 기존 방법을 적용 가능하게 하기 위해, 본 논문은 수학적 식으로는 판별하기 어려운 FI를 검증하기 위해 인공신경망(ANN) 모델을 활용하여 고장 구간을 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 ANN 모델은 표본 배전 시스템에 대해 다수의 시뮬레이션을 통해 획득한 측정된 A, B, C 및 N상 고장전류 간의 관계를 학습하여 구축되며, 시험 데이터에 대해 100% FI 검증을 보장한다. 제안된 방법은 ANN 모델의 능력을 활용함으로써 진짜 FI와 오인 FI를 정확히 구별할 수 있으며, 이에 따라 어떠한 설비 및 통신 인프라의 변경 없이 DG 연계 배전망에도 종래의 FI 기반 방법을 적용할 수 있다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 MATLAB을 사용하여 한국의 배전망 환경에서 실제 고장 조건을 고려한 다양한 사례 연구를 수행한다.

전기기술 분야 국제표준화기구 IEC 기술위원회 57(IEC TC57)이 정의한 공통 정보 모델(Common Information Model, CIM)은 전력 산업에서 표준화된 인터페이스를 달성하기 위해 정준(canonical) 데이터 모델 전략을 활용함으로써 상호운용성을 확보하는 데 사용되어 왔다. 데이터 교환을 위해 CIM 프레임워크를 채택하는 경우, 동일한 객체에 대해 서로 다른 두 가지 로컬 식별자(ID)와 같은 식별자에 관한 문제가 발생할 수 있으며, 데이터 교환 이전에 객체 식별을 위해 로컬 ID 매핑 테이블이 필요하다. 본 논문은 전력 시스템 자원의 고유한 특성을 나타내는 위상 지문(topological fingerprint, TF)을 활용한 새로운 로컬 ID 매핑 방식을 제안한다. 데이터 교환을 위해 고려된 모든 시스템이 공통으로 갖는 공통 데이터로 정의되는 표준 정보(standard information)의 개념을 도입하여 중복된 TF를 구별 가능하게 한다. 분산 관리 시스템(distribution management system, DMS)에서 다수의 전력 시스템 자원을 고려한 사례 연구를 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 로컬 ID 매핑을 통해 시스템 내 모든 자원에 대해 고유한 TF를 생성하고, 각 시스템에서 서로 다르게 발급된 로컬 ID에 대해 정확한 매핑 테이블을 자동으로 생성할 수 있음을 확인하였다.

배전 공급기(distribution feeder)에서 고장이 발생하면, 배전계통 운영자는 계통의 상태를 인지하고 ADMS(Advanced Distribution Management System)로 전달되는 알람을 기반으로 해당 고장에 대응하기 위한 복구 계획을 수립한다. 고장으로 인해 동시에 다수의 알람이 생성되므로, 계통의 운전 상태를 신속하게 파악하는 것은 어렵다. 본 논문은 ADMS에 많은 알람이 전달되는 상황을 고려하여 배전 공급기의 고장을 탐지하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 현장 알람의 특성을 분석하고 필터링함으로써 배전계통 운영자가 상황을 직관적으로 판단할 수 있도록 지원한다. 알람을 순차적으로 처리하고, 그 특성에 따라 서로 다른 처리 알고리즘을 설계함으로써 고장을 신속하게 판정할 수 있다. 제안된 고장 진단 방법의 타당성을 검증하기 위해 다양한 고장 조건에서 사례 연구를 수행하였다.

태양광 발전과 에너지 저장 시스템이 배전망과 빠르게 연계되고 있다. 이는 DG의 PCC(Point of Common Coupling)에서 역전류가 흐르기 때문에 배전선에서 전압 상승 문제가 발생하게 되었다. 이러한 추가 분산발전으로 인한 과전압 문제 때문에 침투 한계가 제약된다. 본 연구에서는 전압 문제를 해결하고 배전선의 DG 수용성을 향상시키기 위해 전류 측정에 기반한 무효전력 제어 방법을 제안하였다. DG가 배전망에 침투되더라도 DG 접속 이전의 전압 프로파일을 유지할 수 있다. Matlab Simulink 전력 시스템 툴박스를 사용하여 다양한 사례 연구를 통해 새로운 무효전력 제어 방법의 타당성을 검증하였다.

최근 전압 제어는 배전계통 운영에서 가장 중요한 이슈로 부상하고 있다. 분산전원의 역방향 전력흐름으로 인해 발생하는 전압 상승은 배전계통 설비의 절연 파괴를 유발한다. IEC TC57 WG17은 IEC61850 정보 모델을 기반으로 하는 배전계통에 대한 여러 국제 표준을 발표하였다. IEC61850-90-7에는 분산전원(DG)의 무효전력 제어를 위한 정보 교환 아키텍처가 포함되어 있으며, 이를 통해 전압 프로파일을 규정된 범위 내에서 유지한다. 본 논문은 IEC61850 계통 연계 인버터를 위한 새로운 Volt-Var 곡선 설정 방법을 제시한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 Matlab 전력계통 툴박스를 사용한 시뮬레이션 사례 연구를 수행하였다.

배전망은 정상 상태에서 방사형(radial)으로 운전된다. 또한 인접 급전선(adjacent feeders) 간 실시간 부하 전환(live load transfer)이 필요한 경우, 루프(loop) 구성을 일시적으로도 구성해야 한다. 루프 구조의 배전 급전선에서 전력 흐름을 계산하기 위해서는 각 변전소 버스의 전압 위상각(voltage angles)이 매우 중요한 데이터이다. 본 논문은 통상적으로 개방되어 있는 타이 스위치(normally open tie switches)에서 측정된 전압 위상각 차이를 이용한 변전소 버스 전압 위상각 계산 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 입증하기 위해 Matlab Simulink를 이용한 시뮬레이션 사례 연구를 수행하였다.