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  1. (Dept. of Electrical Eng., Myongji University, Korea.)
  2. (Dept. of Electrical Eng., Myongji University, Korea.)



Line fault detection, PI observer, Out-of-Step, Swing equation, Single-machine infinite-bus power system

1. 서 론

현대 사회의 전력 수요 증가와 전원의 원격화, 편재화, 대용량화에 따라 계통의 복잡성과 송전 용량의 증가로 전력 계통의 안정성 및 보호에 관한 연구는 지속적인 관심을 받고 있다(1-7). 전력 시스템의 전기-기계적인 진동은 발전기의 기계적인 입력과 전기적 출력 사이의 불균형으로 인해 발생하고, 계통에 인가된 외란이 심한 경우에 진동은 감쇠하지 않아서 탈조(out-of-step)라고 하는 불안정한 상태가 된다(1-4). 전력 시스템이 안정도를 유지한다는 것은 외란이 발생한 경우에도 시스템이 일정 주파수로 동기화를 유지하는 것을 의미하고, 시스템이 동기를 유지하지 못하고 탈조하게 되면 넓은 지역에 정전이 파급되는 등의 문제가 발생하기 때문에 동기탈조 보호 문제는 많은 시스템 공학자의 관심을 받아왔다[1-4, 8-10].

본 논문에서는 시스템의 불확실성에 대한 강인성 향상 기법으로 많은 연구자들이 활용하고 있는 외란 관측기(11-13)를 사용하여 계통의 선로 고장 감지 문제를 다룬다. 외란 관측기로는 비례적분(PI) 관측기를 이용하였고(11), 1기 무한모선(Single-Machine Infinite Bus; SMIB) 계통을 대상으로 매우 큰 부하 혹은 기타 요인에 의해 고장이 발생했을 때 선로 임피던스의 변화에 따른 전기적 출력의 변화량을 외란으로 고려하였다. 추정된 외란의 활용 예로 동기 탈조 보호 문제를 다룬다. 사고에 따른 고장 선로 차단 시간 이후 새로운 동작점에서 평형을 이룰 것인지 혹은 전력 동요 후에 동기 탈조로 이어질 것인지 빠르게 판단할 수 있도록 관측기 이득을 결정하였고, 추정한 외란에 따른 임계 고장 시간과의 비교를 바탕으로 탈조 여부를 예측하는 새로운 방법을 제안한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2.1절에서 1기 무한모선 계통 모델을 설명하고, 2.2절에서는 본 논문에서 고려하는 외란에 대해 설명한다. 2.3절은 외란 추정을 위해 PI 관측기를 설계한다. 2.4절에서는 설계한 외란 관측기의 성능 확인을 위한 모의실험을 진행하고 추정된 외란을 바탕으로 동기탈조 예측 방법을 설명한다. 3장 결론으로 논문을 끝맺는다.

2. 본 론

2.1 1기 무한모선 계통

본 논문에서는 그림 1과 같은 1기 무한모선 계통의 선로 고장 감지 문제를 다룬다. 고장으로 인한 임피던스 변화를 외란으로 정의하고 그 크기를 추정하여 고장을 감지하기 위한 PI관측기를 설계한다. 그림에서 $F$로 표시된 곳은 고장 발생 지점이다.

그림 1 1기 무한 모선 계통

Fig. 1 Single Machine Infinite Bus System

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/fig1.png

1기 무한모선(SMIB) 계통은 다음과 같은 비선형 2계 미분 방정식을 통해 해석이 가능하다 (1-4).

(1)
$\dfrac{H}{\pi f_{0}}\ddot\delta = P_{m}-P_{e}(\delta)+ P_{d}$

위 식에서 $\delta$는 전력각, $P_{m}$은 발전기에 인가되는 기계적 입력, $P_{e}$는 발전기의 전기적 출력, $P_{d}$는 추가적인 외란, $H$는 단위 관성 계수이고, $f_{0}$는 동기 주파수이다. 식(1)에서 발전기의 전기적 출력은 아래 식과 같다 (1).

(2)
$P_{e}(\delta)=\dfrac{| E | | V |}{X}\sin(\delta)=: P_{\max}\sin(\delta)$

이 때 $X$는 발전기와 무한모선 사이의 리액턴스, $E$는 발전기 유기 기전력, $V$는 무한모선 전압이다. 무한모선에서는 전압의 크기가 일정하며 위상은 0이고 언제나 충분한 양의 발전량과 부하량을 가진다 (3).

고장으로 인한 과도현상 이후 계통의 상태가 새로운 평형점으로 수렴하는 과정을 표현하기 위해 댐핑항을 추가하고 식(1)-(2)를 상태 공간 방정식으로 고쳐 쓰면 아래와 같다. 댐핑 계수 $D$는 보통 $0\sim 2$[pu] 범위의 값을 갖는다 (4).

(3a)
$\dot{\delta}=\omega_{\Delta}$

(3b)
$\dot{\omega}_{\Delta}=\frac{\pi f_{0}}{H}\left(P_{m}-P_{\max } \sin (\delta)+P_{d}-\frac{D}{\omega_{0}} \omega_{\Delta}\right)$

위 식에서 $\omega_{\Delta}$는 동기 주파수에 대한 각주파수 편차이며, 고장 발생 이전에는 동기 주파수를 유지하고 있다고 가정한다. 선로에 고장이 발생하기 전에는 발전기의 기계적 출력과 전기적 출력이 평형을 이루고 있고, 동기 각속도로 회전하므로 전력각 $\delta$는 일정 값으로 평형 운전을 한다. 따라서 사고 발생 직전($P_{d}= 0$)의 초기 상태는 아래와 같다.

(4)
$\delta(0)=\sin ^{-1}\left(\frac{P_{m}}{P_{\max }}\right), \omega_{\Delta}(0)=0$

선로에 고장이 발생하면($P_{d}ne 0$) 발전기와 무한모선 사이의 리액턴스 $X$가 변하고, 식(2)에 따라 $P_{\max}$가 변하므로 발전기의 전기적 출력($P_{e}$)이 바뀌게 된다. 다음 절에서는 고장 위치에 따른 외란 $P_{d}$를 정의한다.

2.2 고장 위치에 따른 외란의 크기

선로의 고장 지점에 따라 리액턴스 $X$의 변화량이 다르다. 그림 1의 발전 모선(1번 모선)에서 고장 지점까지의 거리 비율을 $\lambda(0\le\lambda\le 1)$라고 하면 고장 지점이 발전 모선과 가까울수록 $\lambda$는 0에 가깝고 멀수록 1에 가깝다. 3상 단락 고장시 고장 후의 $X$를 $X_{post}$라고 정의하면 다음과 같다 (1).

(5)
$X_{post}=X_{s}+X_{L1}+ X_{s}X_{L1}/(\lambda X_{L2})$

위 식에서 $X_{s}$는 변압기 및 발전기 d축 과도 리액턴스, $X_{L1}$과 $X_{L2}$는 각각 건전 선로 및 고장 선로의 리액턴스이다.

고장 거리 비율 $\lambda$가 0에 가까우면 $X_{post}$가 무한대의 값을 가지므로 고장 지점이 발전 모선 근처이면 $P_{\max}$는 0에 가까워 전력을 거의 공급하지 못하는 상황이 된다. 반대로 고장 지점이 무한 모선에 가까울수록($\lambda\approx 1$) $X_{post}$는 $X_{s}+X_{L1}+ X_{s}X_{L1}/X_{L2}$에 가깝다. 한편 고장 선로가 차단된 후의 $X_{post}$는 $X_{s}+X_{L1}$이므로 고장 중의 $P_{\max}$는 차단 후의 $P_{\max}$보다 커질 수 없다.

본 논문은 고장으로 인한 $P_{\max}$의 변화량을 외란의 크기($d$)로 가정한다. 식(2)에서 고장 전후 $E$와 $V$는 동일하고 고장 전후의 리액턴스가 각각 $X_{pre}$ 및 $X_{post}$라면 $P_{\max}$의 크기 변화량 $d$와 외란 $P_{d}$는 아래 식과 같다.

(6a)
$d =\dfrac{| E | | V |}{X_{pre}}-\dfrac{| E | | V |}{X_{post}}$,

(6b)
$P_{d}= d\sin(\delta)$.

따라서 본 논문에서 고려하는 SMIB 계통은 아래와 같이 표현할 수 있다.

(7a)
$\dot{\delta}=\omega_{\Delta}$

(7b)
$\dot{\omega}_{\Delta}=\frac{\pi f_{0}}{H}\left(P_{m}-\left(P_{\max }-d\right) \sin (\delta)-\frac{D}{\omega_{0}} \omega_{\Delta}\right)$

(7c)
$\dot{d}=0$

한편, 식(5)식 (6a)로부터 $\lambda$와 $d$의 관계식을 구하면 아래와 같다. 이는 관측기가 추정한 외란이 참값과 유사하다면 근사적으로 고장 위치를 결정할 수 있음을 의미한다.

(8)
$\lambda =\dfrac{X_{s}X_{L1}}{X_{L2}\left(\dfrac{| E | | V |}{P_{\max}- d}-X_{s}-X_{L1}\right)}.$

다음 절에서는 외란의 크기 $d$를 추정하기 위한 외란 관측기를 설계한다.

2.3 외란 추정을 위한 PI 관측기 설계

본 절에서는 참고문헌 (11)(14)를 참고하여 외란의 크기 $d$를 추정하는 PI 관측기를 설계한다. 전력각 $\delta$는 측정 가능하다고 가정하면(9), 식(7)에 대해 제안하는 관측기는 다음과 같다.

(9a)
$\dot{\hat{\delta}}=\hat{\omega}_{\Delta}+l_{1}(\delta-\hat{\delta})$

(9b)
$\dot{\hat{\omega}}_{\Delta}=\frac{\pi f_{0}}{H}\left(P_{m}-\left(P_{\max }-\hat{d}\right) \sin (\delta)-\frac{D}{\omega_{0}} \hat{\omega}_{\Delta}\right)+l_{2}(\delta-\hat{\delta})$

(9c)
$\dot{\hat{d}}=l_{3}(\delta-\hat{\delta})$

위 식에서 $L =\left[l_{1}l_{2}l_{3}\right]^{T}$은 결정해야할 관측기 이득이다. 식(7)식(9)에 따라 관측 오차 시스템은 아래와 같이 나타난다. 이때 $\left[\begin{array}{lll}{\tilde{\delta},} & {\tilde{\omega}_{\Delta},} & {\tilde{d}]=\left[\begin{array}{ccc}{\delta-\hat{\delta},} & {\omega_{\Delta}-\hat{\omega}_{\Delta},} & {d-\hat{d}}\end{array}\right]}\end{array}\right.$이다.

(10a)
$\dot{\tilde{\delta}}=-l_{1} \tilde{\delta}+\tilde{\omega}_{\Delta}$

(10b)
$\dot{\tilde{\omega}}_{\Delta}=-l_{2} \tilde{\delta}+\frac{\pi f_{0}}{H}\left(-\frac{D}{\omega_{0}} \tilde{\omega}_{\Delta}+\tilde{d} \sin (\delta)\right)$

(10c)
$\dot{\hat{d}}=-l_{3} \tilde{\delta}$

평형점 $\delta_{o}$에서의 오차 시스템 행렬 $A_{L}$은 아래와 같다.

(11)
$A_{L}=\left[\begin{array}{ccc}{-l_{1}} & {1} & {0} \\ {-l_{2}} & {-\frac{D}{2 H}} & {\frac{\pi f_{0}}{H} \sin \left(\delta_{o}\right)} \\ {-l_{3}} & {0} & {0}\end{array}\right]$

식(9)의 관측기가 상태를 잘 추정하기 위해서는 행렬 $A_{L}$이 안정해야 하므로 그 특성 방정식을 구하면 다음과 같다.

(12)
$s^{3}+\left(\dfrac{D}{2H}+l_{1}\right)s^{2}+\left(\dfrac{D l_{1}}{2H}+l_{2}\right)s +\dfrac{\omega_{0}l_{3}}{2H}\beta =0.$

단, $\beta =\sin(\delta_{0})$이다. 위 식이 안정하려면 Routh-Hurwitz 판별법에 의해 아래 식들이 만족되어야한다.

(13)
$\dfrac{D}{2H}+l_{1}>0$, $l_{3}\beta >0$, $\left(\dfrac{D}{2H}+l_{1}\right)\left(\dfrac{D l_{1}}{2H}+l_{2}\right)>\dfrac{\omega_{0}l_{3}}{2H}\beta$.

위 식에서 $\delta_{0}$가 $\delta_{0}\in\{\theta | 0 <\theta <\pi\}$을 만족한다면, 시스템 행렬 $A_{L}$을 점근적으로 안정하게 만드는 관측기 이득 $L$을 항상 찾을 수 있다. 이 때 시스템 행렬 $A_{L}$이 점근적으로 안정하다는 의미는 계통의 상태가 안정하다는 뜻이 아니라 제안하는 관측기가 외란의 영향 하에서도 시스템의 상태를 잘 추정한다는 의미이다.

2.4 모의실험 연구

본 절에서는 표 1([Ex. 11.5, 2])의 파라미터를 가진 계통에 대해 앞 절에서 설계한 관측기의 추정 성능을 모의실험 한다. 단, 댐핑 계수는 계통 상태가 새로운 평형점으로 수렴하는 모의시간을 줄이기 위해 일반적인 범위보다 큰 값을 사용하였다. 표 1의 파라미터에 의한 초기 상태 (4)는 $\left[\begin{array}{llll}{0.46055} & {0}\end{array}\right]^{T}$이다.

관측기 모의실험에 앞서 식(5)에 고장 위치($\lambda$)를 대입하여 구한 $X_{post}$와 식(6)을 통해 표 2의 외란의 크기를 계산하고 식(7)의 모의실험을 통해 임계고장제거 시각(Critical Clearing Time; CCT)을 구하였다. 선로 고장시 계통의 탈조를 보호하기 위해서는 CCT 이전에 차단기가 동작해야한다.

표 1 모의실험 파라미터 [Ex. 11.5, 2]

Table 1 Simulation Parameters [Ex. 11.5, 2]

$P_{\max}$

$1.8[{pu}]$

$P_{m}$

$0.8[{pu}]$

$D$

12.5

$H$

$5[{MJ}/{MVA}]$

$| E |$

$1.17[{pu}]$

$| V |$

$1[{pu}]$

$\omega_{0}$

$120\pi[{rad}/\sec]$

$f_{0}$

$60[{Hz}]$

$X_{s}$

$j0.5[{ohm}]$

$X_{L1},\: X_{L2}$

$j0.3[{ohm}]$

표 2 고장 거리에 따른 임계고장제거 시각

Table 2 CCT for Various Fault Locations

고장 위치($\lambda$)

외란 크기

CCT

$\lambda_{0}=0.00$

$d=1.8000[{pu}]$

$0.27[\sec]$

$\lambda_{1}=0.25$

$d=1.3821[{pu}]$

$0.38[\sec]$

$\lambda_{2}=0.50$

$d=1.1500[{pu}]$

$0.52[\sec]$

$\lambda_{3}=0.75$

$d=1.0023[{pu}]$

$0.81[\sec]$

$\lambda_{4}= 1$

$d=0.9000[{pu}]$

-

관측기가 추정한 외란이 충분히 빨리 수렴한다면 추정한 외란에 해당하는 CCT와 차단기의 동작 시간을 사용하여 차단기 동작 후 계통의 탈조 여부를 판단할 수 있다. 본 모의실험에서는 외란의 추정치가 계통 전압 주파수 60[Hz]의 5사이클 이내에 수렴할 수 있도록 관측기 (9)의 특성다항식이 $\gamma(s)=(s+400)(s+100\pm j200)$가 되도록 다음과 같이 관측기 이득을 결정하였다.

(14)
$l_{1}=598.75,\: l_{2}=129.25\times 10^{3},\: l_{3}=530.52\times 10^{3}$.

그림 2는 3상 단락이 발생했을 때, 1.2초에 차단기가 동작한 모의실험 결과이다. 그림 2의 위에서부터 차례대로 $\delta$, $\omega_{\Delta}$, $d$와 그 추정치를 함께 표시하였다. 제안하는 관측기가 상태 및 외란을 모두 잘 추정하고 있음을 확인할 수 있다. 그림 2의 세 번째 외란 추정과정에서 볼 수 있듯이 외란은 1초 이후 증가하기 시작해서 1.06초 이전에 1.15[pu]로 수렴한다. 이때 수렴 여부 판단은 추정치의 변화율이 충분히 작아지는 순간으로 결정한다 (내부 확대 그림 참조). 그와 동시에 외란의 추정치(1.15[pu])에 해당하는 CCT는 0.52초이다. 한편 차단기는 1.2초에 동작했으므로 추정된 외란이 증가하기 시작한 시간으로부터 차단기는 0.2초 만에 동작했음을 알 수 있다. 이 값은 CCT보다 작으므로 계통은 일시적인 동요를 거쳐 새로운 평형점으로 수렴함을 예상할 수 있다. 결과적으로 제안하는 관측기로 추정한 외란의 크기로 탈조 예측이 가능함을 알 수 있다.

그림 2 정상 차단 후 동요 시 상태 및 외란 추정 성능

Fig. 2 State and Disturbance Estimation Performance in Stable Swing State

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/fig2.png

그림 3은 3상 단락이 발생했을 때, 1.6초에 차단기가 동작한 모의실험 결과이다. 0.6초 만에 차단기가 동작하였고 이는 CCT를 초과한 시간이므로 그림 3과 같이 탈조한다. 계통이 탈조하는 과정에서도 상태 및 외란이 잘 추정되고 있음을 확인할 수 있다. 결국 그림 3의 계통은 1차 차단 후 탈조할 것으로 예상되어 건전 선로도 차단이 필요함을 알 수 있다.

그림 2그림 3의 모의실험 결과를 통해 설계한 외란 관측기가 상태와 외란을 모두 성공적으로 추정하고 있음을 확인할 수 있고, 관측기가 추정한 외란이 실제 외란에 충분히 빨리 수렴한다면, 추정된 외란에 해당하는 CCT와 차단기의 동작 시간을 비교하여 동기 탈조 여부를 예측할 수 있음을 알 수 있다. 이때 선로 위치에 따른 CCT 정보가 필요하다.

그림 3 차단 지연 후 탈조 시 상태 및 외란 추정 성능

Fig. 3 State and Disturbance Estimation Performance in Unstable Out-of-Step State

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/fig3.png

3. 결 론

본 논문은 1기 무한모선 계통의 선로 고장을 판별하기 위한 외란을 정의하고 외란의 크기를 추정하는 외란 관측기 설계 방법을 제안하였다. 제안하는 관측기는 3상 단락 고장으로 차단기가 동작한 이후 일시적인 동요 중이거나 차단 지연으로 탈조하는 상황 모두에서 상태 및 외란을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다. 모의실험을 통해 제안하는 외란 관측기가 빠른 시간 내에 외란의 크기를 추정함으로써 고장 발생 시간 및 CCT 정보를 활용하여 계통의 동기 탈조진행 여부를 예측할 수 있음을 확인하였다. 모델 불확실성에 대비한 추가 연구와 추정된 외란의 추가적인 활용 가능성에 대한 연구가 진행될 예정이다.

Acknowledgements

본 연구는 한국전력공사의 2016년 선정 기초연구개발과제 연구비에 의해 지원되었음 (과제번호 : R17XA05-2)

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저자소개

장수영
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/au1.png

2018년 명지대학교 전기공학과 졸업.

2018년~현재 명지대학교 대학원 전기공학과 석사과정 재학.

관심분야는 강인제어기법, 인공지능을 이용한 적응제어 기법, 산업 전자 응용.

김준우
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/au2.png

2017년 명지대학교 전기공학과 졸업.

2019년~현재 명지대학교 대학원 전기공학과 석박통합과정 재학.

관심분야는 강인제어기법, 인공지능을 이용한 적응제어 기법, 산업 전자 응용.

손영익
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/au3.png

1995년 서울대학교 전기공학과 졸업.

2002년 동 대학원 전기·컴퓨터공학부졸업(공학박사).

2007년~2008년 코넬 대학교 및 2016~2017년 코네티컷 대학교 방문연구원.

2003년~현재 명지대학교 전기공학과 교수.

관심분야는 강인 제어 기법, 산업 전자 응용.

남순열
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/au4.png

1996년 서울대학교 전기공학과 졸업.

1998년 동 대학원 전기공학과 졸업(공학석사).

2002년 동 대학원 전기공학과 졸업(공학박사).

2002~2005년 효성 중공업 연구소 책임연구원.

2005~2007년 명지대학교 전기공학과 연구교수.

2007년 텍사스 A&M 대학교 박사후 연구원.

2007~2009년 전남대학교 전기공학과 조교수.

2009~현재 명지대학교 전기공학과 교수.

관심분야는 전력시스템의 IT 기반 보호 및 자동화 기술.

강상희
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.10.1184/au5.png

1985년 서울대학교 전기공학과 졸업.

1987년 동 대학원 전기공학과 졸업(공학석사).

1993년 동 대학원 전기공학과 졸업(공학박사).

1991년 및 1999년 영국 배스 대학교 방문연구원.

2007년 맨체스터 대학교 방문연구원.

1994년~현재 명지대학교 전기공학과 교수.

관심분야는 전력시스템 보호 및 디지털 신호처리.