전력설비 합리화 및 전압 최적화를 위한 데이터 기반 제어 연구

Research on Data-Driven Control for Power Equipment Rationalization and Voltage Optimization

연구 내용

중압 전압 정보의 정확한 산출을 2차 계측 기반 추정으로 대체하여 전압 최적화 제어와 전력설비 합리화 관점을 동시에 지원하는 연구

전압 품질과 설비 운영 효율은 상시적으로 전압 수준과 제어량 산정에 의해 좌우됩니다. 그러나 배전 현장에서는 중압 전압을 직접 계측하지 못하거나 계측 구성이 제한되어, 전압제어 알고리즘이 저전압 기반의 부정확한 중압 추정에 의존하는 문제가 발생할 수 있습니다. 본 연구는 ANN 기반 중압 전압 추정으로 필요한 제어 입력을 생성하고, DG의 무효전력 제어가 전압 규정 범위를 만족하도록 지원하는 방향으로 설계되었습니다. 이를 통해 중압 계측 부담을 낮추고 전력설비 합리화와 전압 최적화의 연계 활용 가능성을 제시합니다.

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연구 흐름

2021년 연구에서는 배전 변압기 전압 제어를 수행할 때 중압 전압을 정확히 산정하지 못하는 구조적 원인을 먼저 정리하였습니다. 이후 DG 측정으로부터 학습 입력을 구성하고, DMS 상태추정으로 생성한 라벨을 이용해 ANN 기반 추정 모델을 학습하는 접근을 수행하였습니다. 마지막으로 실시간 전력계통 시뮬레이터 및 DMS를 사용하여 추정 결과가 전압제어 가능성 검증에 활용될 수 있는지를 확인하는 절차로 연구를 마무리하였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

전력설비 계측 구성 합리화
전압 최적화 입력 산출
전압 규정 범위 만족 제어
DG 무효전력 제어 고도화
중압 정보 대체 추정
DMS 운영 보조
배전 운영 비용 절감 시나리오
전압 품질 개선 평가
계측 의존도 감소 설계
전력설비 효율 운영 가이드