Research on Voltage Regulation and Power System Protection Integration Based on Distribution/Substation Automation
연구 내용
배전 변압기 2차 계측과 DMS 상태추정 라벨을 활용해 1차 중압 전압을 추정하고, 분산전원 전압제어 및 계통보호 연계를 위한 배전 자동화 기법을 구축하는 연구
배전망에서 전압을 규정 범위 내로 유지하기 위해 분산전원 계통연계 인버터의 무효전력 제어가 활용됩니다. 이때 전압제어량 산정에 필요한 변압기 1차 중압 정보는 배전망 현장에서는 직접 측정이 어렵고, 철심 특성으로 인한 전압강하 및 탭 위치 불확실성 때문에 저전압 계측만으로 중압을 정확히 계산하기 어렵습니다. 본 연구는 배전 변압기의 1차·2차 전압 간 관계를 인공신경망으로 학습하고, DMS 상태추정으로 생성한 라벨을 통해 실시간 전압 추정 성능을 검증함으로써 배전 자동화와 계통보호 기능의 실무 적용성을 높입니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
배전 변압기에서 1차 중압 전압을 저전압 계측으로 추정할 때, 철심에 의한 전압강하와 미지의 탭 위치가 오차를 유발한다는 문제를 정의하였습니다. 이후 ANN을 이용해 1차·2차 전압의 상관관계를 학습하도록 학습 데이터와 정답 라벨을 구성하고, DMS의 상태추정 결과를 라벨로 활용하는 구조를 제안하였습니다. 마지막으로 실시간 전력계통 시뮬레이터와 DMS를 연계하여 제안 기법의 타당성을 검증하는 흐름으로 연구를 수행하였습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A Neural Network to Estimate the Primary Voltage from Secondary Measurements in the Distribution Transformer