3.1 보호 방법 적용을 위한 배전계통 구성

위 2장에서 close loop 배전계통에서 보호 측면에서의 문제점을 분석하였다. 본 논문에서는 해결방법으로써 고장발생 선로(그림 1의 경우 i 배전선로 혹은 j 배전선로)를 가능한 한 빠르게 알아낸 후 tie switch를 제어하고 보호기기에 동작 명령을 내려주는 알고리즘을 제안하고자 한다.

그림 2는 본 논문에서 제안하는 IoT 기반의 loop 배전계통에서 보호 방법을 위한 계통 구성도이다. 그림 2와 같이 Control center가 존재하여야 한다. Control center에서는 양 배전선로(i 배전선로와 j 배전선로)로부터 전류(i1, i2)를 입력으로 받는다. 그 이후 제어센터에서는 일정한 연산을 수행한 후 tie switch에는 open/close 신호를 전송하게 된다. 또한, 각종 보호기기에는 정상동작(operation) 혹은blocking 신호를 전송하게 된다. 이 방법 적용 시 양 배전선로부터 전류를 입력으로 빠르게 받아야 하므로 IoT 기술이 동반되어야 한다. 또한, 각종 보호기기 및 tie switch에 명령을 빠르게 전송하여야 하므로 이 경우에도 반드시 IoT 기술이 동반되어야 한다.

현재 전 세계적으로 IoT에 대한 기술개발이 활발히 진행되고 있다. 시장 파급력이 높은 공장자동화, 스마트그리드, 지능형 교통시스템과 같은 산업들은 IoT 기술 적용 시 유선 인프라 수준의 초고신뢰 저지연 통신 성능을 요구하고 있다 ⁽⁸⁾. ⁽⁸⁾에서 스마트그리드의 경우에는 대략 10ms의 시간지연 내에 10-7 수준의 전송 실패율을 보장하여야 한다고 하고 있다. 따라서, IoT 기술은 본 논문에서 제안한 알고리즘의 구현을 위하여 반드시 필요하다.

3.2 동작 알고리즘

그림 2의 control center의 동작 알고리즘은 그림 3과 같다. 우선 양 배전선로로부터 전류(i1, i2)를 입력으로 받는다. 그 다음으로 i1과 i2의 실효치를 계산하고 두 전류의 차(Inormal=i1rms-i2rms)를 구한다. 그 다음 단계로 i1rms가 i 배전선로의 고장발생 판단을 위한 threshold값(그림 3에서 α) 보다 크거나 혹은 i2rms가 j 배전선로의 고장발생 판단을 위한 threshold값(그림 3에서 β) 보다 큰지 판단한다. 만약 이 조건이 성립한다면 고장이 발생한 것으로 판단하고 양 배전선로의 전류 차이(i1rms-i2rms)와 고장이전 정상상태의 전류 차(Inormal)를 비교한다.

만약 i 배전선로에서 발생한 고장이라면 source1로부터 고장점까지의 임피던스가 source2로부터 고장점까지의 임피던스보다 작게 되므로, 고장전류 증가가 i1 값이 i2보다 더욱 크게 된다. 따라서, 고장 시 양 배전선로의 고장전류의 차이(i1rms-i2rms)는 정상상태의 전류 차(Inormal)보다 크게 된다. 따라서, i1rms-i2rms > Inormal 조건이 만족하게 되고 i 배전선로에서 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 반대의 경우로써 j 배전선로에서 발생한 고장이라면 source2로부터 고장점까지의 임피던스가 source1로부터 고장점까지의 임피던스보다 작게 되므로, 고장전류 증가가 i2 값이 i1보다 더욱 크게 된다. 따라서, 고장 시 양 배전선로의 고장전류의 차이(i1rms-i2rms)는 정상상태의 전류 차(Inormal)보다 작게 된다. 따라서, i1rms-i2rms < Inormal 조건이 만족하게 되고 j 배전선로에서 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다.

Control center에서는 위와 같은 조건으로 i 배전선로 혹은 j 배전선로의 고장을 판단하게 된다. 판단 후 지속적인 고장전류 주입을 방지하기 위하여 tie switch를 open한다. 또한, i 배전선로 고장의 경우에는 i 배전선로의 보호기기에는 정상동작 명령을 j 배전선로의 보호기기에는 blocking 명령을 내리게 된다. 반대로 j 배전선로 고장의 경우에는 j 배전선로의 보호기기에는 정상동작 명령을 i 배전선로의 보호기기에는 blocking 명령을 내리게 된다.

본 논문에서 제안한 IoT 기반의 closed loop 보호 방법의 적용 시 고장선로를 판단하고 tie switch를 통한 고장전류 주입을 방지함으로써 고장이 발생한 배전선로에서는 보호기기 오동작을 방지하고 고장이 아닌 타 정상 배전선로에서는 정상전류 공급이 가능하다. 따라서, 정전구간이 확대되지 않고 전력공급의 신뢰성을 유지할 수 있는 장점이 있다.

4.1 Loop 배전계통 모델

그림 4는 제안하는 방법을 검증하기 위한 loop 배전계통 모델을 나타낸다. 양 배전선로가 말단에 위치한 tie switch를 통하여 연결되어 있다. tie switch는 정상상태에서는 close 되어 있다. 양 배전선로의 선로 길이 및 부하의 크기 또한 그림 4에 표시되어 있다. 부하의 역률은 동일하게 0.9를 적용하였다.

제안하는 방법을 검증하기 위하여 그림 4의 배전계통 및 그림 2와 3에 제안한 방법을 EMTP/ATPDraw를 이용하여 모델링하였다. 배전선로는 EMTP/LINE CONSTANTS 보조 루틴을 사용하여 모델링 되었다. 그림 3에 나타난 IoT 기반의 loop 배전계통에서 보호 방법의 흐름도는 EMTP/MODELS를 이용하여 모델링을 수행하였다 ^(9-10). 정보 전송을 위한 IoT 또한 EMTP/MODELS를 이용하여 입력으로써 전류를 받고 출력으로써 각종 스위치(타이 스위치 및 각종 보호기기)에 정보 전송이 가능하도록 간단하게 모델링을 수행하였다. IoT 기반 데이터 전송을 위한 시간 지연으로 10ms를 설정하였다⁽⁸⁾. 고장 발생을 확인하기 위한 threshold 값인 α 및 β는 모두 150으로 설정하였다. 또한, 1cycle당 120samples를 받도록 설정하였다.

4.2 시뮬레이션 조건

제안하는 IoT 기반의 보호 방법을 검증하기 위한 시뮬레이션 조건은 표 1과 같다. 표 1에서 Case 1 – Case 6은 i 배전선로의 고장이며, Case 7 – Case 12는 j 배전선로의 고장이다. 각 case 에 대하여 고장저항을 1Ω과 100Ω으로 다르게 설정하였다.

공통적인 조건으로는 고장종류는 가장 흔히 발생하는 1선 지락고장으로 정하였으며 고장발생시간은 0.15초이다.

4.3 시뮬레이션 결과 분석

시뮬레이션 결과를 분석하기 위하여 알고리즘에 따라 판정된 고장선로 판정 결과 및 tie switch 동작 그래프를 나타내었다. 또한, tie switch 동작 이후 두 배전선로의 전류를 나타내었다. 고장선로 판정 그래프에서 1은 i 배전선로에서의 고장을 의미하며, 2는 j 배전선로에서의 고장을 의미한다. tie switch 동작 그래프에서 1은 close 상태를 0은 open 상태를 의미한다.

그림 5는 Case 1과 2의 고장선로 판정 결과를 나타낸 그래프이다. 두 경우 모두 결과가 1을 가리키고 있으므로 i 배전선로 고장임을 정확하게 판별하였다. Case 1의 경우 0.16초, case 2의 경우 0.166초에 고장선로 판정 결과가 나타났다. 차이가 발생한 이유는 case 2의 고장저항이 100Ω으로 고장저항이 Case 1보다 크기 때문에 고장발생을 탐지하는 threshold 값을 초과하는 시간이 느리기 때문이다.

그림 6은 Case 1과 2의 tie switch 동작 그래프를 나타낸다. 그림 5에서 나타난 고장선로 판정과 같은 시간인 Case 1에서는 0.16초, case 2에서는 0.166초에 tie switch의 open 신호가 발생하였다. 이 신호가 전송되면, tie switch가 open 되고 전류 파형의 변화가 발생한다.

그림 7과 8에서는 고장상인 A상의 전류를 나타내었다. 그림 7은 Case 1에서 i와 j 배전선로의 전류를 나타낸다. i 배전선로의 경우 0.15초에 고장이 발생하고 그 이후 제안된 알고리즘에 따라 i 배전선로의 고장으로 판별 되므로 보호계전기가 정상적으로 동작하게 된다. 따라서, 고장구간에 가장 가까운 차단기인 그림 4에서 CBi1이 동작하게 되고 선로에 흐르는 전류는 0이 됨을 알 수 있다. j 배전선로의 경우 제안된 알고리즘에 따라 tie switch의 동작 이후 정상전류가 다시 흐르게 됨을 알 수 있다.

그림 8은 Case 2에서 i와 j 배전선로의 전류를 나타낸다. 고장저항이 크기 때문에 고장전류가 그림 7보다는 작은 크기를 나타내고 있다. Case 1과 동일하게 i 배전선로의 경우 제안된 알고리즘에 따라 고장선로 판별 후 CBi1이 동작하여 고장전류를 차단하게 되며, j 배전선로의 경우 tie switch의 open 이후 정상전류가 다시 흐르는 것을 알 수 있다.

그림 7과 8의 결과와는 달리 만약 본 연구에서 제안한 방법이 적용되지 않고 기존의 단방향 배전계통의 보호 방식을 적용하였다면 j 배전선로에서는 기존의 보호계전기가 동작하여 전력 공급이 중단되며 따라서 정전 구간 역시 확대될 것이다.

그림 9는 Case 9와 10의 고장선로 판정 결과를 나타낸 그래프이다. 두 경우 모두 제안된 알고리즘에 따라 j 배전선로 (그래프에서 값은 2)의 고장으로 판별하였다. Case 9의 경우 0.16초, Case 10의 경우 0.174초에 고장선로 판정을 하였다. 이렇게 차이가 발생한 이유는 Case 9보다 Case 10에서 고장저항이 더 크기 때문에 고장전류가 threshold 값 이상으로 증가하는 시간이 더 느리기 때문이다.

그림 10은 Case 9와 10의 tie switch 동작 그래프를 나타낸다. Case 9에서는 0.16초, Case 10에서는 0.174초에 tie switch의 open 신호가 발생하였다. 이 신호가 tie switch에 전송되고 tie switch는 open 동작을 수행한다.

그림 11과 12에서는 고장상인 A상의 전류를 나타내었다. 그림 11은 Case 9에서 i와 j 배전선로의 전류를 나타낸다. i와 j 배전선로의 경우 0.15초에 고장이 발생한 후 큰 고장전류를 보이고 있다. 그 이후 제안된 알고리즘에 따라 j 배전선로의 고장으로 판별된다. 따라서, j 배전선로에서는 고장위치에 가장 가까운 CBj2 차단기가 open 되어 고장전류를 차단하게 된다. 그 이후 앞단에 부하가 존재하므로 앞단의 부하에는 정상전류가 공급되고 있음을 알 수 있다. i배전선로의 경우 제안된 알고리즘에 따라 tie switch의 동작 이후 정상전류가 다시 흐르게 됨을 알 수 있다.

그림 12는 Case 10에서 i와 j 배전선로의 전류를 나타낸다. 고장저항의 차이로 인하여 0.15초에 고장 발생 이후 고장전류가 그림 11보다는 작은 크기를 나타내고 있다. 고장이 발생한 j 배전선로의 경우 제안된 알고리즘에 따라 고장선로 판별 후 CBj2가 동작하여 고장전류를 차단하게 된다. i 배전선로의 경우 tie switch의 open 이후 정상전류가 다시 흐르게 된다.

그림 11과 12의 결과와는 달리 만약 본 연구에서 제안한 방법이 적용되지 않고 기존의 단방향 배전계통의 보호 방식을 적용하였다면 i 배전선로에서는 기존의 보호계전기가 동작하여 전력 공급이 중단되며 따라서 정전 구간 역시 확대될 것이다.

위와 같이 대표적인 case에 대하여 결과 그래프를 나타내었다. 전체 시뮬레이션 case에 대하여 결과를 정리하면 표 2와 같다. 고장선로 판정결과 Case 1에서 6까지는 1의 결과를 나타내어 i 배전선로 고장임을 정확하게 판별하였다. Case 7에서 12까지는 2의 결과를 나타내어 j 배전선로 고장임을 정확하게 판별하였다. 고장저항이 1인 Case 1, 3, 5, 7, 9, 11에서는 고장전류가 급격하게 증가하므로 제안된 알고리즘에 따라 threshold 값 이상으로 증가한 후 고장선로를 판단하고 tie switch를 동작시키는 시간이 모두 동일함을 알 수 있다. 그렇지만, 고장저항이 100인 경우를 보면 다른 양상이 나타난다. i 배전선로 고장 사례인 Case 2, 4, 6과 j 배전선로 고장 사례인 Case 8, 10, 12를 살펴보면 고장점이 전원에서 멀어질수록 tie switch 동작 시간이 길어지는 것을 알 수 있다. 이것은 고장거리가 전원에서 멀어질수록 전원에서부터 고장점까지의 임피던스가 증가하여 고장전류가 작아지므로 threshold 값 이상으로 증가하는데 걸리는 시간은 길어지기 때문이다.