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저항력이 낮은 전력 시스템에서 MPC 기반 인버터 전력 제어를 이용한 주파수 안정성

읽는 시간: 5 분
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📝 원문 정보

  • Title: Frequency Stability Using MPC-based Inverter Power Control in Low-Inertia Power Systems
  • ArXiv ID: 1909.12810
  • 발행일: 2020-07-29
  • 저자: Atinuke Ademola-Idowu and Baosen Zhang

📝 초록 (Abstract)

전기 그리드는 대부분 동기 기계로 구성된 네트워크에서, 풍력, 태양광, 에너지 저장 장치 등과 같은 인버터 기반 자원(IBR)을 포함하는 혼합 네트워크로 진화하고 있습니다. 이 변화는 시스템 내의 기계적 관성량이 감소하면서, 새로운 리소스가 인버터 인터페이스를 통해 주파수 반응을 제공해야 함을 필요로 합니다. 본 논문에서는 시스템에서 장애가 발생할 경우 인버터에 대한 최적의 활성 전력 설정점을 결정하기 위해 모델 예측 제어(MPC) 기반의 새로운 전략을 제안하였습니다. 우리의 프레임워크는 전력과 에너지에 대한 하드 제약 조건을 명시적으로 고려하며, 관찰자를 사용하여 실시간으로 모델 불일치를 추정함으로써 측정 잡음, 통신 제한 및 지연에 대해 강건성을 보여줍니다. 우리는 표준 39-버스 시스템에서 다양한 시나리오 하에서 최적 조정된 가상 동기 기계와 비교하여 제안된 컨트롤러가 크게 우수함을 입증하였습니다. 이는 최적화된 인버터 기반 리소스가 전통적인 동기 기계보다 더 나은 주파수 반응을 제공할 수 있음을 암시합니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

This paper addresses the evolving landscape of power grids as they transition from networks dominated by synchronous machines to those incorporating inverter-based resources (IBRs) like wind and solar. This shift reduces system inertia, necessitating a new control strategy for IBRs to respond effectively to frequency changes. The authors propose a novel approach using Model Predictive Control (MPC) to optimize the active power set points of inverters during disturbances. Their method explicitly accounts for hard constraints on power and energy and uses an observer to estimate model mismatches in real-time, showing robustness against measurement noise and communication delays. Demonstrated through simulations on a standard 39-bus system, this approach outperforms optimally tuned Virtual Synchronous Machines (VSMs). The paper highlights the potential for optimized IBRs to provide superior frequency responses compared to traditional synchronous machines, paving the way for more efficient use of renewable energy resources in power systems and enhancing grid stability.

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

전력 시스템은 동기 기계에 의해 완전히 지배되었던 네트워크에서, 동기 기계와 인버터 기반 자원(IBR)을 포함한 혼합 네트워크로 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 시스템 내의 기계적 관성이 감소함으로써, 그리드에서 장애나 고장에 대한 주파수 반응이 더 두드러지게 됩니다. 동시에, 태양광, 풍력 및 에너지 저장과 같은 IBR들은 전자 회로의 속도 덕분에 전통적인 회전 질량을 갖춘 발생기보다 그리드에서의 주파수 변화에 훨씬 빠르게 응답할 수 있습니다. 이러한 새로운 기능을 최대한 활용하는 방법을 찾는 것은 최근 몇 년간 많은 연구 관심을 받았습니다.

다양한 제어 전략들이 IBR들을 이용하여 주파수 조절 서비스를 제공하도록 설계되었습니다. 이들 전략의 목표는 그리드에서 발생하는 주파수 변화에 대해 IBR들의 활성 전력을 어떻게 설정할 것인지 결정하면서, 일부 주파수 반응 지표를 최소화하는 것입니다. 예를 들어, 관심있는 표준 목표들은 주파수 편차의 크기, ROCOF(주파수 변화율) 및 정지 시간입니다. IBR들의 제어에서 고유한 과제 중 하나는 그들이 전통적인 기계들보다 훨씬 더 엄격한 한도를 가지고 있다는 것입니다. 예를 들어, 태양광과 풍력 자원은 최대 출력 추적 점을 초과하여 전력을 증가시킬 수 없기 때문에, 인버터의 동작에 대해 강하고 비대칭적인 제약 조건이 발생합니다. 저장 단위는 장애를 대응하기 위해 사용할 수 있는 에너지량이 한정되어 있습니다.

제안된 IBR을 위한 다양한 제어 전략 중에서 드롭 컨트롤과 *가상 동기 기계(VSM)*가 가장 인기가 높습니다. 이들은 각각 주파수 변화에 따른 활성 전력의 증감량을 주파수 편차 비례로 주입/흡수하고, 기본 구성에서 VSM은 그리드에 관성과 감쇠를 제공하기 위해 2차 진동기를 구현합니다. 이러한 전략에서 사용되는 매개변수(드롭 슬로프, 관성 및 감쇠 상수)는 다양한 기법을 통해 최적화될 수 있습니다.

VSM의 구조적인 단순함은 기본 VSM 구성에서 조정할 수 있는 매개변수가 두 개(inertia와 damping)뿐이기 때문에 제한점을 가지게 됩니다. 이로 인해 서로 다른 목표들 사이에 내재된 상호 배타성이 발생하며, 주파수 편차, ROCOF 및 정지 시간을 동시에 작게 만드는 매개변수 조합은 없습니다. VSM의 성능을 개선하기 위해 가상 속도 제어기와 가상 자극기 등 다양한 전력 시스템 컨트롤러를 그들의 가상 형태로 통합할 수 있지만, 여러 파라미터를 동시에 튜닝하는 것은 각각의 성능이 서로 부정적인 영향을 미칠 수 있어 어려움이 있습니다. 또한 강한 제약 조건을 포함시키는 것도 어렵습니다. 이러한 문제점을 완화하기 위해 적응 규칙을 사용할 수 있지만, 실시간으로 이러한 매개변수를 최적으로 업데이트하는 규칙을 찾기는 어렵습니다.

본 연구에서는 모델 예측 제어(MPC)에 기반한 새로운 제어 전략인 MPC 기반 인버터 전력 제어(MIPC)를 제안합니다. 이는 IBR의 활성 전력 설정점을 최적화하여 주파수 편차와 ROCOF를 최소화하는 문제를 명시적으로 형식화합니다. 실제로 이러한 접근법은 시스템의 정지 시간을 간접적으로도 최소화합니다. 구체적으로, 각 타임 스텝에서 우리는 시스템 동작을 유한한 지평선으로 시뮬레이션하고, 그 지평선 내에서 목표를 최적화하는 가장 좋은 설정점을 찾아냅니다. 그런 다음 현재 타임 스텝에 첫 번째 행동을 적용하고 프로세스는 반복됩니다. 이 접근법은 의존성과 유사한 방식으로 주어진 목표를 온라인으로 최적화하려고 합니다. 하지만 매개변수 대신 직접적인 전력 설정점을 찾습니다. 이 방법은 더 쉬운 최적화 문제와 더 나은 제어 성능을 제공합니다. 즉, IBR에 대한 강한 제약 조건이 최적화 과정에서 명시적으로 포함됩니다.

MPC의 요구 사항 중 하나는 인버터가 최적화할 시스템 모델을 가지고 있어야 한다는 것입니다. 광역 측정 장치(WAMS)가 사용 가능하면, 시스템 상태를 이러한 측정에서 얻을 수 있습니다. 일부 시스템에서는 측정 장치(PMUs)가 몇몇 버스들에만 설치되어 있습니다. 우리는 제안된 MIPC 프레임워크가 이러한 시스템에도 적용될 수 있음을 보여주기 위해, 불량 측정 및 상태를 추정하기 위한 관찰자를 구축했습니다. 시뮬레이션 연구를 통해 우리는 MIPC가 통신이 제한되고 큰 측정 잡음이 있는 경우에도 최적 조정된 VSM보다 엄격하게 우수한 성능을 보여주었음을 입증하였습니다.

제안된 컨트롤러는 실용적으로 적용될 수 있으며, 이를 통해 IBR들이 주파수 조절 서비스에 참여하는 능력을 강화할 수 있습니다. 추가 전력은 태양광의 최대 전력 점에서 아래로 운영하여 충분한 여유를 만들거나, 분리된 회전 풍력 발전기로부터 관성을 활용하고, 배터리 내부에 저장된 에너지를 활용함으로써 얻을 수 있습니다. MPC 공식에서 전력 및 에너지에 대한 강한 제약 조건과 비용을 명시적으로 고려함으로써 경제적 요인도 고려할 수 있습니다.

Reference

이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다. 저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.

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