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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김학만
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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1970년대 이후 우리나라는 경제 규모가 기하급수적인 발전을 거듭함에 따라 전력수요 또한 급격히 증가하였다. 급격한 부하 증가는 국내전력 계통에 고장전류, 과부하 등의 이슈를 야기해왔다.
특히, 2회선 환상망 구조로 구성된 수도권 지역의 전원집중으로 인한 고장전류 문제가 대두되고 있으며, 고장전류는 계통의 신뢰도와 안정성을 저하시키는 요인으로 작용한다. 이와 같은 문제를 해결하고자 한류 리액터, 차단기 용량 증대와 같은 해결 방안이 제시되지만 여전히 해결되어야 할 문제로 남아있다.
현재 수도권 지역의 고장전류 저감을 목적으로 BTB HVDC(Back to back High Voltage Direct Current) 적용이 검토 중이다. 이때, BTB HVDC의 적용 시 최적위치 선정은 중요한 문제로 여겨 지고 있다.
본 논문에서는 수도권 지역의 고장전류를 저감시키기 위한 수도권 지역의 BTB HVDC 최적위치를 선정하는 기법을 제안하고자 한다. 최적위치 선정기법에 대해서는 임의의 해를 통해 빠른 시간 내에 해를 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 활용하였다. 또한, Python을 이용하여 PSS/E 고장전류 및 과부하 계산을 자동화 할수 있는 프로그램을 개발하였으며, 실제 계획계통 데이터를 적용하여 제안하는 BTB HVDC 최적위치 선정 기법의 효과를 검증하고자 한다.
특히, 2회선 환상망 구조로 구성된 수도권 지역의 전원집중으로 인한 고장전류 문제가 대두되고 있으며, 고장전류는 계통의 신뢰도와 안정성을 저하시키는 요인으로 작용한다. 이와 같은 문제를 해결하고자 한류 리액터, 차단기 용량 증대와 같은 해결 방안이 제시되지만 여전히 해결되어야 할 문제로 남아있다.
현재 수도권 지역의 고장전류 저감을 목적으로 BTB HVDC(Back to back High Voltage Direct Current) 적용이 검토 중이다. 이때, BTB HVDC의 적용 시 최적위치 선정은 중요한 문제로 여겨 지고 있다.
본 논문에서는 수도권 지역의 고장전류를 저감시키기 위한 수도권 지역의 BTB HVDC 최적위치를 선정하는 기법을 제안하고자 한다. 최적위치 선정기법에 대해서는 임의의 해를 통해 빠른 시간 내에 해를 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 활용하였다. 또한, Python을 이용하여 PSS/E 고장전류 및 과부하 계산을 자동화 할수 있는 프로그램을 개발하였으며, 실제 계획계통 데이터를 적용하여 제안하는 BTB HVDC 최적위치 선정 기법의 효과를 검증하고자 한다.
목차
목 차국문초록…………………………………………………………………………………… i 목 차…………………………………………………………………………………… ii표 목 차……………………………………………………………………………………ⅳ그림목차…………………………………………………………………………………… v제 1 장 서 론1.1 연구 배경 ··············································································· 11.2 연구 내용 ·············································································· 21.3 논문의 구성 ··········································································· 3제 2 장 HVDC 시스템2.1 개 요 ····················································································· 42.2 HVDC 시스템 특징 ·································································· 42.3. BTB HVDC 적용에 따른 고장전류 저감 ······································ 7제 3 장 고장 계산3.1 개 요 ···················································································· 93.2 대칭 단락전류 ········································································ 93.3 3 상 단락회로 교류성분의 감쇠 ················································ 133.4 3 상 단락회로 고장전류 계산 ··················································· 143.5 PSS/E ASCC(Auto Sequencing Short Circuit Calculation) ····················· 16제 4 장 유전 알고리즘 기반의 BTB HVDC 최적위치 선정 기법4.1 개 요 ·················································································· 184.2 유전 알고리즘 ······································································ 184.3 BTB HVDC 최적위치 선정 기법 ··············································· 224.3.1 염색체 결정 ······························································· 254.3.2 적합도 함수 ······························································· 264.3.3 자식 염색체 생성 및 대치 ··········································· 304.4 API 기능을 이용한 Python 과 PSS/E 의 상호작용 ·························· 30제 5 장 시뮬레이션5.1 개 요 ·················································································· 355.2 시뮬레이션 조건 ··································································· 355.3 시뮬레이션 결과 ··································································· 395.3.1 Case 1 에 대한 결과 ····················································· 395.3.2 Case 2 에 대한 결과 ····················································· 425.3.3 Case 3 에 대한 결과 ····················································· 465.3.4 교차율에 따른 결과비교(Case 2, Case 4, Case 5) ·················· 495.3.5 변이율에 따른 결과비교(Case 2, Case 6, Case 7) ·················· 505.3 시뮬레이션 결과 정리 ···························································· 52제 6 장 결 론6.1 결 론 ·················································································· 536.2 추후연구 계획 ······································································ 54참 고 문 헌 ……………………………………………………………………………… 54Abstract …………………………………………………………………………………… 58발표 논문 리스트 ……………………………………………………………………… 60감 사 의 글 ……………………………………………………………………………… 61
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