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  1. (Electric Power System Research Laboratory, Korea Institute of Energy Research, Korea)
  2. (Dept. of Electrical Engineering, Jeju International University, Korea)



Stand-alone microgrid, EV hosting capacity, Energy storage system, Matlab/Simulink simulation

1. 서 론

최근 정부에서는 온실가스 저감을 위하여 2030년까지 신재생에너지원의 비중을 전체 에너지원의 20%로 확대하는 보급 사업을 적극적으로 수행하고 있다. 이와 더불어 제주특별자치도는 “Carbon Free Island(CFI) Jeju by 2030” 계획에 따라 2030년까지 신재생에너지 4GW 보급 및 모든 자동차를 전기자동차(EV, Electric Vehicle)로 전환하는 정책을 펼치고 있다. 이에 따라 신재생에너지, 에너지저장장치(ESS, Energy Storage System), EV의 보급 확산을 위한 정책이 활발히 펼쳐지고 있으며 전력 산업 또한 기존의 중앙 집중식 전력공급시스템에서 수요자 중심의 분산형 전력공급시스템으로 재편되기 위한 정책이 추진되어지고 있다. EV의 경우 2010년부터 보급이 시작되어 가파른 성장세를 보이고 있으며 정부도 친환경 전기자동차의 확대보급을 위한 정책을 활발히 추진 중이다(1).

한편 상용 전력망을 연계하기 어려운 지역에서는 디젤발전기가 전압 및 주파수를 제어하는 독립형 마이크로그리드로 구성되며 현재 대다수 섬에서는 디젤발전기(DG, Diesel Generator)를 보조 및 대체하기 위해 태양광, 풍력발전기 및 ESS를 설치하여 운영되고 있다. 그러나 독립형 마이크로그리드에서 친환경 발전원으로 많이 사용되는 태양광(PV, Photovoltaic)과 풍력발전기(WT, Wind Turbine)는 간헐적인 출력 특성으로 인해 부하에 전력을 공급하는 디젤발전기 용량을 줄이는데 기여하지 못한다(2). ESS의 경우 피크 전력, 주파수 및 전압 조정 등 다양한 용도로 사용되긴 하나, 이 또한 디젤발전기의 용량을 줄이기 위한 용도로는 한계가 있기 때문에, 독립형 마이크로그리드에서 디젤발전기 자체의 용량에 따라 부하의 크기가 결정되고 있다(3).

본 논문에서는 비양도를 대상으로 독립형 마이크로그리드를 구성하고 현재 주어진 조건에서 전압을 규정치 이내로 유지하면서 연계될 수 있는 EV의 최대 용량을 산출하기 위해 계통도를 바탕으로 Matlab/Simulink를 이용하여 상세 모델링을 수행하고, EV 수용성을 더욱 향상시키는 방안을 제시한다.

2. 독립형 마이크로그리드 모델링

2.1 분산전원에 연계된 배전계통의 전압특성 분석

정부의 신재생에너지 보급 정책에 따라 활성화에 따라 기관 및 발전사업자 중심으로 신재생에너지의 설치 용량을 확대하고 있다. 그러나 기존의 변전소에서 수용가로 흐르는 단방향 조류가 아닌, 신재생에너지의 연계로 인한 양방향 조류로 인해 다양한 문제가 발생되고 있다(4). 최근 실계통의 문제점은 대용량 신재생에너지의 불안정한 운전으로 인한 고조파 발생 및 이로 인한 보호계전기의 오동작 문제, 사고 시에 보호기기의 오/부동작 현상을 들 수 있는데, 특히 그림 1과 같이 태양광과 풍력발전기 연계에 의한 수용가의 과전압 현상은 신재생에너지로 인해 발생되는 대표적인 문제라 할 수 있다(5).

그림. 1. 전압상승 발생구간 개념도

Fig. 1. Diagram of voltage rise occurrence section

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig1.png

2.2 배전계통 부하 모델링

일반적으로 배전선로는 수백 개의 주상변압기와 고압 수용가 등의 부하 모선을 가지고 있어서 각 모선의 부하를 측정하거나 구한다는 것은 현실적으로 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 그림 2와 같이 독립형 마이크로그리드로 운영되는 비양도의 실계통의 회선별 단선도를 바탕으로 배전선로의 부하 분포를 구한다. 이를 위해 배전선로를 전선의 선종이 바뀌는 지점이나 분기 선로가 접속되는 지점, 분산전원이 설치되어 있는 지점 등의 주요지점을 기준으로 구간(Section)을 정의한다(6).

그림. 2. 실계통의 회선별 단면도

Fig. 2. Cross-sectional diagram of the real power system

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig2.png

상기에서 정의한 구간을 기준으로 각 구간에 포함된 고압수용가의 계약 전력(kW)과 저압수용가에 공급하는 주상변압기의 용량을 합산하여 각 구간의 부하 설비용량을 구한다. 이 때, 고압 수용가는 계약 용량(kW)을 이용하여 합산하고, 저압수용가는 주상변압기의 용량에 역률과 이용률을 곱하여 부하 설비용량을 계산한다.

한편, 종래의 배전계통에 있어서 전압강하 계산은 변전소에서 선로 말단을 향한 단방향만 고려하였으나, 역조류를 발생시키는 분산전원이 배전계통에 연계되는 경우, 조류 방향(유효전력의 방향)과 무효전력을 적정하게 반영해서 전압강하 뿐만 아니라 전압상승도 고려해야 한다. 그림 3은 간단한 배전선로를 나타내며, 수용가 전압은 키르히호프 법칙에 따라 배전용 변전소로부터 멀어질수록 선로의 길이가 선로임피던스를 증가시켜서 수용가 전압은 감소하고, 반대로 분산전원이 연계되어 있다면 역조류에 의해 전압은 증가한다(7).

그림. 3. 전압강하 계산을 위한 배전선로의 간략 구성도

Fig. 3. Simplified diagram of distribution line for calculating voltage drop

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig3.png

그림 4는 배전계통의 전압강하 계산을 위한 페이저도(Phasor Diagram)를 나타낸다.

그림. 4. 전압강하계산을 위한 페이저도

Fig. 4. Phasor diagram for calculationg voltage drop

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig4.png

그림 4에서 부하는 저항성 및 유도성 성분을 갖게 되므로 부하에 공급되는 전류는 식 (1)로 주어진다.

(1)
$\widetilde I =\widetilde I_{R}+j\widetilde I_{X}$

이 때, 부하에 걸리는 전압은 식 (2)와 같고,

(2)
$\widetilde E_{S}=\widetilde E_{R}+ R\widetilde I_{R}+ X\widetilde I_{X}-j\widetilde I_{X}R + j\widetilde I_{R}X$

허수부는 일반적으로 생략하므로 전압강하는 식 (3)과 나타낼 수 있다.

(3)
\begin{align*} \widetilde E_{S}-\widetilde E_{R} & = R\widetilde I_{R}+X\widetilde I_{X}\\ & = I(R\cos\theta + X\sin\theta) \end{align*}

그림 2에서 배전계통에 연계된 전기충전인프라의 수용성을 개선하는 VPL용 ESS의 최적용량은 수용가 전압을 규정전압 이내로 유지시키는 ESS의 충전량 및 방전량에 의해 결정된다(6). 먼저, 주상변압기 2차측의 직하 및 말단 수용가전압은 주상변압기 1차측 전압을 변압기 탭에 의해 저압측으로 환산한 값, 수용가 인입점까지의 전압강하분 및 수용가 부하율을 고려하여 식 (4)식 (5)와 같이 산정된다.

(4)
$V_{f}(n,\: t)=V_{pri}(n,\: t)\times\dfrac{230}{V_{tap}(n)}-\triangle V_{d}\times f_{c}(t)$

(5)
$V_{l}(n,\: t)=V_{pri}(n,\: t)\times\dfrac{230}{V_{tap}(n)}-\triangle V_{e}\times f_{c}(t)$

여기서, $n$은 주상변압기 1차측 구간, $t$는 시간대, $V_{f}(n,\: t)$는 $n$번째 구간에서의 직하 수용가 전압 [V], $V_{l}(n,\: t)$는 $n$번째 구간에서의 말단 수용가 전압, $V_{pri}(n,\: t)$는 $n$번째 구간에서의 주상변압기 1차측 전압[V], $V_{tap}(n)$는 주상변압기의 탭전압[V], $\triangle V_{d}$는 직하 수용가까지의 전압강하분[V], $\triangle V_{e}$는 말단 수용가까지의 전압강하분, 그리고 $f_{c}(t)$는 부하율[%]이다.

또한, 전체 구간에서 각 시간대 규정전압(220±13V) 범위를 벗어난 수용가 전압을 고압측으로 환산하면 식 (6)식 (7)로 나타낼 수 있다.

(6)
$V_{\max}(t)=V_{1\max}(t)+\triangle V_{d}\times f_{c}(t)\times\dfrac{V_{tap}}{230}$

(7)
$V_{\min}(t)=V_{2\min}(t)+\triangle V_{e}\times f_{c}(t)\times\dfrac{V_{tap}}{230}$

여기서, $V_{\max}(t)$는 허용전압 범위를 벗어난 최대 직하 수용가 전압을 고압측으로 환산한 값[V], $V_{\min}(t)$는 허용전압 범위를 벗어난 최소 말단 수용가 전압을 고압측으로 환산한 값[V], $V_{1\max}(t)$는 최대 직하 수용가 전압[V], 그리고 $V_{2\min}(t)$는 최소 말단 수용가 전압[V]이다(8).

2.3 ESS 운영제어 알고리즘

저압 배전계통에서 전압은 EV를 포함한 부하 및 태양광 발전 패턴에 따라 달라질 수 있다. 즉, 낮 시간동안 태양광 발전이 많은 경우에 역조류에 의해 수용가는 과전압이 발생할 수 있고, 저녁 시간대에 EV 충전이 많은 경우에 수용가는 저전압 현상이 발생할 수 있다(9). 이와 같은 상황에서 ESS를 활용하여 적절한 충/방전 운용을 수행하면 전압 및 선로용량 문제를 해결함과 동시에 수용성을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 재생에너지에 의한 전압이 상한치를 벗어날 경우 ESS를 충전시키고, EV의 전력소모에 의해 전압이 하한치를 벗어날 경우 ESS를 방전시켜 허용범위 이내로 전압을 조정하고 동시에 저압선로의 한계용량을 유지하기 위한 알고리즘을 그림 5와 같이 제시한다.

ESS의 제어 알고리즘에서 충/방전 모드, 동작시점 및 운용용량 결정은 각 부하가 연계된 버스에서 측정된 데이터를 기반으로 결정된다. 우선 계통내의 총 부하량과 재생에너지의 합산 용량을 비교하여 ESS의 충/방전 모드가 결정되고, 원하는 디젤발전기의 용량을 고려하여 설정값을 만족할 경우 ESS는 충전 및 방전동작을 수행하게 된다.

그림. 5. ESS 제어 알고리즘

Fig. 5. Control algorithm of ESS

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig5.png

이 때, ESS의 충전 및 방전 운용값은 식 (8)식 (9)에 따라 결정되며, 충전상태(SOC, State of Charge) 범위 이내에서 안정적으로 운영하도록 구성된다.

(8)
$P_{dischg}(t)= P_{Load}(t)-P_{RES}(t)-P_{Set}(t)$

(9)
$P_{chg}(t)= P_{RES}(t)+ P_{Set}(t)- P_{Load}(t)$

여기서, $P_{dischg}$는 ESS의 방전용량, $P_{chg}$는 ESS의 충전용량, $P_{Load}$는 부하의 합산 용량, $P_{RES}$는 재생에너지 합산용량, $P_{Set}$는 설정된 디젤발전기 출력이다.

2.4 Matlab/Simulink를 이용한 마이크로그리드 모델링

그림 6에서 비양도는 주상변압기가 4대 설치되어 있고, 각 구간 부하는 디젤발전기부터 말단지점까지 주상변압기가 설치된 지점을 기준으로 5개 구간으로 나누어 모델링한다. 부하는 구간별 연계된 개별 호수에 일반적인 가정용 평균전력인 3[kW]를 곱하여 구하고, 비양도 내 계통의 부하분포 특성을 분석하면 선로의 말단지점에 대부분의 부하가 집중되어 있음을 알 수 있다.

비양도 마이크로그리드에서 최대 수용 가능한 EV 용량을 산출하기 Matlab/Simulink를 사용하여 ESS, 태양광, 풍력발전기, 일반 수용가 및 EV 충전기가 있는 시스템은 그림 6과 같다. 2개의 디젤발전기, 배전선로, 부하, EV 충전기, PV, WT 및 ESS로 구성된 독립형 마이크로그리드의 시뮬레이션 모델이며 ESS는 디젤발전기와 가깝게 연계 되어있다.

그림. 6. 비양도 마이크로그리드 시뮬레이션 모델

Fig. 6. Biyangdo microgrid simulation model

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig6.png

독립형 마이크로그리드에서 전압과 주파수를 제어하는 디젤발전기는 그림 7과 같이 디젤엔진, 동기발전기, 여자시스템 및 변압기로 구성된다.

그림. 7. 디젤발전기 모델

Fig. 7. Diesel generator model

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig7.png

부하, EV, 태양광 및 풍력발전기 모델은 그림 8과 같이 Matlab/Simulink 라이브러리의 3 phase dynamic load를 사용하여 나타낸다. 입력은 유효전력 및 무효전력이며, 모델은 유효전력 및 무효전력의 기호에 따라 전력을 소비하거나 생성한다. 또한 이 모델에서는 영상 및 역상 전류가 시뮬레이션 되지 않기 때문에 불균형 조건에서도 3상의 전류가 균형을 이룬다.

그림. 8. 태양광, 풍력발전기, EV, 부하 모델

Fig. 8. PV, WT, EV, and load model

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ESS 모델은 그림 9와 같이 구현된다. 이 모델은 전력변환장치가 없는 모델로 페이져 시뮬레이션에 유용하게 사용된다. ESS의 입력은 지령된 유효전력과 무효전력이며, 효율 및 충전 및 방전율에 따라 충전상태를 확인할 수 있다.

그림. 9. ESS 모델

Fig. 9. ESS model

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig9.png

3. ESS 위치에 따른 수용성 향상 시뮬레이션

3.1 시뮬레이션 조건

비양도를 대상으로 독립형 마이크로그리드 시뮬레이션을 위한 제원은 표 1과 같다. 비양도 계통모델은 디젤발전기에서 부하로의 단방향으로 신재생에너지의 발전량 혹은 부하의 전력 소비량이 많은 경우에 전압이 허용치를 벗어날 우려가 있다.

ESS는 배전 변전소의 주파수 조정, 전력 평활화 등 매우 다양하게 활용될 수 있으며, ESS의 위치를 변경하게 되면 수용성 향상에서 더욱 큰 효과를 낼 수 있다. 현재 비양도 계통에서 EV의 최대 연계 용량을 파악하기 위해서는 계통 전압이 허용치인 220±6%를 벗어나지 않는 상태에서 공급원인 디젤발전기, ESS, 태양광, 풍력발전기의 출력을 합산하여 EV에 공급할 수 있는 전력량을 파악해야 한다. 이 때, 부하는 실계통의 부하분포를 바탕으로 비율을 설정하였으며, 각 구간별 최대 부하는 27.79kW, 35.96kW, 96.44kW, 9.81kW이다. 태양광은 실계통과 동일하게 발전되도록 설정하여 구간별 최대 발전 용량이 20kW, 25kW, 55.5kW, 2.5kW이고, 풍력은 풍속에 따른 최대 발전용량이 20kW이다.

표 1. 독립형 마이크로그리드의 모델 파라미터

Table 1. Model parameters of a stand-alone microgrid

Category

Parameters

DG [kW]

80 × 2

Grid voltage [V]

HV: 6,600, LV: 220

Line impedance [ohm/km]

1.968 + j0.15

Line length [km]

7.2

load [kW]

170

EV [kW]

0 ~ 119

PV [kW]

103

WT [kW]

20

ESS [kW/1MWh]

500/1000

본 논문에서는 모델 계통에서의 EV의 수용성을 확인하기 위해 그림 10과 같이 ESS 연계지점 변경에 따른 EV 수용성에 대한 시뮬레이션을 수행한다. 첫 번째 시뮬레이션에서는 기존 모델과 동일하게 하여 허용 전압범위 이내에서의 EV 추가 용량을 확인하고, 두 번째 시뮬레이션에서는 ESS의 위치를 변경하여 연계될 수 있는 EV의 최대 용량을 확인한다.

그림. 10. 시뮬레이션 모델

Fig. 10. Simulation model

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그림 11은 제주지역의 주택용(가을) 부하, EV의 충전, 태양광과 풍력발전기의 발전 패턴을 나타낸다. EV의 충전은 낮 시간대에와 밤 시간대에 운영되며, 밤 시간대에 최대 충전하도록 가정한다.

그림. 11. 부하, EV 충전, PV 및 WT 발전 패턴

Fig. 11. Power generation patterns of load, EV charging, PV, and WT

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig11.png

3.2 Case 1: 기존 계통 시뮬레이션

기존 전력 시스템에서 ESS는 디젤발전기의 인접 지역에 설치되어 운용된다. 본 절에서는 시뮬레이션 조건에 따라 결과를 분석하며, 해당 결과는 그림 12와 같다. 그림 12(a)는 24시간 동안의 디젤발전기, 태양광 발전, 풍력 발전, 그리고 부하의 소비 전력을 나타낸다. 이를 분석해보면, 태양광 발전이 특히 낮 시간에 증가함에 따라, 디젤발전기의 출력이 감소하는 경향을 보이며, 태양광이 전력 공급의 상당 부분을 담당하는 것을 알 수 있다. 또한, ESS는 제어 알고리즘을 통해 재생에너지의 발전량을 고려하여 운용되며, 부하의 소비 전력이 140kW를 초과하면 활성화된다. 주로 전력 소비가 최대가 되는 밤 시간에 방전되어 디젤발전기의 부담을 경감시키는 역할을 함을 확인할 수 있다. 그림 12(b)는 부하가 연결된 지점의 전압을 나타내며, 이는 모든 시간대에 안정적인 운영을 보장하는 허용치를 충족함을 확인할 수 있다.

그림. 12. EV 연계 전 시뮬레이션 결과

Fig. 12. Simulation results before EV linkage

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.170/fig12.png

3.3 Case 2: 기존 계통에서의 EV 수용성

Case 1에서 수행된 시뮬레이션 조건을 기반으로 EV의 수용성을 확인하기 위해 각 부하의 비율에 맞게 EV를 추가한다. 이 때, EV는 완속 충전(7kW)을 기준으로 총 63kW가 연계되며, 각 구간별로 BUS6에 14kW, BUS7에 14kW, BUS8에 28kW, BUS 9에 7kW가 연계된다.

그림. 13. 63kW EV 연계 후 시뮬레이션 결과

Fig. 13. Simulation results after linking 63kW EV

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그림 13은 BUS1과 BUS2 사이에 ESS를 설치하고 신재생에너지 127kW 및 부하 170kW가 연계된 상태에서 EV 9대를 연계할 경우의 시뮬레이션 결과를 보여준다. 우선 그림 13(a)는 계통의 전력특성을 나타내는데 기존 부하에 EV의 용량이 더해지기 때문에 ESS는 Case1에 비해 더 이른 시간에 방전운영 됨을 확인할 수 있다. 그림 13(b)는 각 BUS의 전압분포를 보여주는데 BUS8의 전압이 하한치에 도달한 것을 보여준다. 따라서 ESS를 디젤발전기 인접지역에 연계할 경우 EV의 연계 용량은 63kW(9대)보다 작아야 함을 알 수 있다.

3.4 Case 3: ESS 위치 변경에 따른 EV 수용성

그림 14는 ESS를 계통 말단인 BUS5에 연계했을 때의 시뮬레이션 결과를 보여준다. 이 때, EV의 연계용량은 기존 63kW에서 119kW까지 증가시켰으며, 부하 분포를 고려하여 각 구간별로 BUS6에 28kW, BUS7에 28kW, BUS8에 56kW, BUS 9에 7kW가 연계된다. 우선 그림 14(a)는 계통의 전력특성을 나타내는데 기존 부하에 EV의 용량이 더해지기 때문에 ESS는 Case1에 비해 더 이른 시간에 방전운영되며 방전 용량도 증가함을 확인할 수 있다. 그림 14(b)는 각 BUS의 전압분포를 보여주는데 24시간 동안 각 BUS 전압이 모두 허용치를 만족함을 확인할 수 있다.

그림. 14. 119kW EV 연계 후 시뮬레이션 결과

Fig. 14. Simulation results after linking 119kW EV

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그림 15는 ESS의 충전상태를 보여준다. ESS의 용량은 1MWh로 SOC의 운영 범위인 10%에 도달할 경우에는 ESS의 운전은 멈추는 것을 확인할 수 있다. 따라서 ESS를 계통 말단에 연계할 경우에는 EV의 연계 용량을 63kW(9대)에서 119kW(17대)까지 증가시켜도 전압 허용치를 만족하며, 만약 ESS의 용량이 늘어날 경우에는 EV를 추가 연계할 수 있음을 알 수 있다.

그림. 15. ESS의 충전상태

Fig. 15. SOC of ESS

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그림 16은 ESS 위치를 BUS2에서 계통 말단인 BUS5에 연계 운영할 경우, 각 BUS별 가장 낮은 전압분포를 보이는 BUS 전압을 취합한 결과를 보여준다. 이 때, 부하 및 재생에너지의 조건은 기존과 동일하게 하고 EV의 연계용량은 Case 3과 동일하게 119kW로 한다.

시뮬레이션 결과를 살펴보면 ESS를 BUS4와 BUS5에 연계 했을 때 전압 분포는 거의 동일하게 나타난다. 이는 BUS5에 연계된 부하와 재생에너지의 용량이 BUS4에 연계된 부하와 재생에너지의 용량보다 현격히 적기 때문이다. 그림 16에서 붉은색 실선은 ESS를 BUS3에 연계했을 때의 전압 분포이고 검정색 실전은 ESS를 BUS2에 연계했을 때의 전압 분포를 나타낸다. 따라서 ESS를 디젤발전기로부터 멀리 설치 할수록 전압 안정도가 높아짐을 확인할 수 있다.

그림. 16. ESS의 위치 변경에 따른 시뮬레이션 결과

Fig. 16. Simulation results according to change in ESS location

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4. 결 론

본 논문에서는 비양도를 대상으로 독립형 마이크로그리드를 구성하여 현재 수용가능한 EV의 최대 연계 대수를 산출하기 위해 Matlab/Simulink를 이용하여 디젤발전기, 태양광, 풍력발전기, ESS 및 EV가 포함된 독립형 마이크로그리드의 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 ESS는 배전 변전소의 주파수 조정, 전력 평활화 등 매우 다양하게 활용될 수 있으며, ESS의 연계 위치에 따라 각 선로의 전압이 허용전압 범위내에서 운영할 수 있는 충전가능한 EV의 대수를 결정할 수 있는 EV의 수용성 향상 방안을 제시하였다.

Acknowledgements

This research was supported by the 2022 scientific promotion program funded by Jeju National University

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저자소개

유경상 (Kyung-Sang Ryu)
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Kyung-Sang Ryu received B.S and M.S degree in Electrical Engineering from Korea University of Technology and Education in 2008 and 2013, respectively, his Ph.D. in Electrical Engineering from Jeju National University in 2020, Korea.

He has been working at Korea Institute of Energy Research, Jeju, Korea since 2013.

His research interests include distribution system, microgrid and energy storage system.

부창진 (Chang-Jin Boo)
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Chan-Jin Boo received his B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Jeju National University in 2001, 2003 and 2007, respectively.

Since 2014, he has been with the Department of Electrical Engineering at Jeju International University, where he is currently an Assistant Professor.

His research interests include grounding system, smart grid, and power system control.

김호찬 (Ho-Chan Kim)
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Ho-Chan Kim received his B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Control and Instrumentation Engineering from Seoul National University in 1987, 1989, and 1994, respectively.

Since 1995, he has been with the Department of Electrical Engineering at Jeju National University, where he is currently a professor.

His research interests include wind power control, electricity market analysis, and control theory.