전압원변환기와 배터리 저장시스템이 저관성 전력망에 미치는 영향

본 논문은 전력 시스템에 점점 늘어나는 전력전자 기반 자원(특히 풍력·태양광)으로 인한 관성 감소 문제를 해결하기 위한 방안으로, 전압원변환기(VSC)와 배터리 에너지 저장시스템(BESS)의 결합을 제안하고, 그 동적 영향을 정밀하게 분석한다. 연구는 크게 네 단계로 진행된다. 첫 번째 단계에서는 IEEE 39버스 표준 테스트 시스템을 기반으로 저관성 모델을 구축한다. 기존 10대 동기발전기 중 4대를 타입‑3 DFIG 기반 풍력발전소로 교체함으로써 전체 관성 상수를 784.7 s에서 197.9 s로 감소시켰다. 풍력발전소는 DFIG와 백투백 VSC를 포함한 평균화 모델을 사용했으며, 풍력 입력은 1 s 해상도의 통계적 재샘플링 데이터를 적용하였다. 두 번째 단계에서는 저관성 네트워크에 대규모 BESS를 추가한다. BESS는 400 MW·400 MWh 규모이며, 배터리 셀 스택은 3‑시간 상수(R‑C) 전기 등가회로로 모델링하였다. 각 SOC 구간(0‑20 %~80‑100 %)에 따라 전압·내부 저항 파라미터가 달라지며, 이는 실제 EPFL 리튬‑타이타네이트 배터리 데이터를 기반으로 회귀식으로 구현되었다. 배터리 전압 동역학은 상태공간 형태(A, B, C, D 행렬)로 표현되어, 실시간 시뮬레이션에서 DC‑버스 전압을 정확히 추적한다. 세 번째 단계에서는 VSC 제어 전략을 두 가지로 설정한다. (1) 그리드‑팔로잉 제어는 전압·주파수 위상을 PLL로 측정하고, 전류 기준으로 P‑Q를 조절한다. 이 방식은 기존 전력 전자 장치에서 널리 사용되지만, 급격한 전압·주파수 변동 시 PLL 오차가 커져 제어 지연이 발생한다. (2) 그리드‑포밍 제어는 PLL 없이 전압 레퍼런스를 직접 생성하고, 가상 관성 및 droop 특성을 부여한다. 전압‑droop과 주파수‑droop을 결합한 복합 제어식은 전압·주파수를 동시에 조절하며, 전력 흐름에 따라 자동으로 가상 관성을 조정한다. 두 제어 모두 전력 변환기의 스위칭은 PWM 기반으로 모델링되었으며, 전압·전류 제한을 고려하였다. 네 번째 단계에서는 OPAL‑RT 실시간 시뮬레이터를 활용해 사후 사고(post‑contingency) 시나리오를 수행한다. 주요 사고는 대형 발전기 정전이며, 원본 39버스와 저관성 39버스 각각에 대해 BESS‑VSC 미연결·연결 상태를 비교한다. 시뮬레이션 결과는 다음과 같다. - 관성 감소는 ROCOF를 평균 3배 이상 상승시키고, 전압 강하를 심화시켰다. 이는 저관성 전력망의 고유 취약성을 확인시킨다. - 그리드‑포밍 VSC‑BESS는 전압·주파수 회복 시간을 약 45 % 단축하고, 최대 주파수 편차를 0.12 Hz에서 0.05 Hz로 감소시켰다. 전압 레퍼런스가 직접 제어되므로 급변 구간에서도 전력 주입이 즉시 이루어진다. - 그리드‑팔로잉 VSC‑BESS는 PLL 오차와 전류 제한으로 인해 초기 전력 주입이 지연되어, 주파수 회복에 크게 기여하지 못했다. 전압 보조 효과도 제한적이었다. - 전압‑droop 제어가 적용된 그리드‑포밍은 전압 레벨을 5 % 이상 유지했으며, 그리드‑팔로잉은 2 % 이하로 감소하였다. 이는 전압‑droop이 전압 강하를 직접 보상하는 메커니즘을 보여준다. - 배터리 SOC가 낮을수록 내부 저항이 증가해 전압 강하가 심해지지만, 가상 관성을 강화한 그리드‑포밍 제어가 이러한 상황에서도 안정성을 유지한다. 논문은 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 저관성 전력망에서 VSC‑BESS를 활용하려면 그리드‑포밍 제어가 필수적이며, PLL‑프리 설계가 급변 상황에서의 제어 지연을 최소화한다. 둘째, 배터리 SOC와 전압 특성을 고려한 동적 모델링이 제어 성능 평가에 중요하다. 셋째, 다중 VSC‑BESS 간 협조 제어와 전력망 전반에 걸친 최적 배치가 향후 연구 과제로 남는다.