해상풍력발전단지의 확률론적 전력망 계획을 위한 최적화 방안 = Optimal Method for Probabilistic Power Grid Planning of Offshore Wind Power Plant

국문 초록 (Abstract)

해양의 바람에너지를 전기에너지로 변환하는 해상풍력발전은 온실가스로 인한 지구온난화의 문제를 해결할 수 있는 중요한 신재생에너지원이다. 해상풍력발전은 입지확보가 비교적 쉽고, 대형 풍력터빈의 설치가 가능하여 대단위 풍력발전단지를 조성하기에 유리한 장점을 지닌다. 그러나 해상 구조물로 이뤄진 해상풍력발전단지는 건설과 유지보수 비용이 많이 소요되어 육상풍력발전에 비해 경제성에서 불리한 것이 사실이다. 해상풍력발전의 보급을 확대하기 위해서는 무엇보다도 경제성 확보가 가장 시급하며, 해상풍력발전단지의 전체 투자비용 중 30～40 %의 비중을 차지하는 전력망은 경제성뿐만 아니라 적절한 수준의 신뢰성도 함께 확보되어야 한다.
본 논문에서는 해상풍력발전단지의 전력망 설계에 있어서 경제적이고 신뢰성을 갖춘 설계 기술을 제시하고자 발전단지의 특성을 반영하고 발전단지 운영기간을 고려한 확률론적 전력망 계획의 최적화 방안을 제시한다. 이를 위해 풍속과 전력설비 고장 발생의 불확실성을 반영한 확률론 기반의 전력망 구성 방안을 제시하였으며, 풍력터빈의 위치와 육상연계지점에 따라 다양한 전력망을 구성하고, 이에 대한 경제성 및 신뢰성 평가를 통한 최적의 전력망 구성을 도출하기 위해 유전알고리즘을 적용한 최적화 과정을 제시하였다.
전력망 구성은 풍력발전단지의 풍력터빈이 나열되는 조합에 따라 다양한 구성이 생성될 수 있도록 Open-multiple traveling salesman problem (omTSP) 알고리즘을 적용하였고, 풍력터빈 용량과 전력망 구조에 따른 해저케이블 선종을 선택할 수 있도록 하여 전력망 구성에 대한 가중치로 활용하였다. 기존의 연구에서는 내부 전력망을 중심으로 전력망 최적화를 진행하였으나 본 논문에서는 육상연계지점을 고려하고 해상변전소 위치 변화에 따른 내‧외부 전력망 전체에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 특히 풍속과 풍력터빈의 용량에 따른 출력특성을 이용한 평균전력모델을 공급지장비용에 반영하였으며, 해저케이블 교차에 대한 제약과 해상변전소와 풍력터빈의 최소 이격 제약을 최적화 제약 조건에 반영하였다.
논문에서 제안한 해상풍력발전단지의 확률론적 전력망 계획에 관한 최적화 방안은 해상풍력발전의 특성을 반영하여 전력망 설계 기술을 향상시키고 현실적인 문제를 고려함으로써 현재 국내에서 진행되고 있는 해상풍력발전단지에 유용한 연구가 될 것으로 기대한다. 60 MW와 100 MW의 해상풍력발전단지를 대상으로 참고문헌에서 제시한 연구 결과와의 비교를 담은 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 좋은 결과를 얻었고, 480 MW의 대용량 풍력발전단지에도 적용이 가능하기 때문에 다양한 해상풍력발전단지에 대한 전력망 계획에도 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Offshore wind power plant (OWPP), which converts the kinetic energy of the offshore wind into electrical energy, is one of the most important renewable energy sources to potentially solve global warming caused by greenhouse effect. An OWPP is a large-scale power system consisting of wind turbines, grid connection systems, an offshore substation, and a transmission system to transfer electrical power to the onshore power grid. The power grid planning for OWPP refers to an optimal design of a system that not only connects the wind turbines with each other using submarine cables, but also interconnects the OWPP with an offshore substation and an onshore point of interconnection. The development of an offshore power grid consisting of various elements entails a considerably higher cost compared with that of an onshore power grid. Therefore, it is important to plan the power grid of OWPP in a manner that can minimize the total system costs.
This paper presents an optimal method for probabilistic power grid planning of the offshore wind power plant to develop a layout design with consideration of wind farm characteristics and operation period. A probabilistic method is presented to develop the grid layout of offshore wind power and reflect an uncertainty of wind speed and the faulty characteristics of electricity equipment in offshore. Positions of wind turbines, offshore substation, and point of common coupling are considered when designing various types of layouts.
A genetic algorithm for optimization of the probabilistic grid planning is applied to generate a diverse layout combination by the open multiple traveling salesman problem (omTSP) algorithm. In power grid design, the omTSP is particularly suitable for combinatorial optimization and choosing the size of submarine cable. Consequently, a novel optimal method of grid design for offshore wind power plant is proposed based on probabilistic planning to evaluate economic and reliability analysis. On the basis of this method, case studies are conducted to compare the proposed method with other existing methods by simulating 60 MW, 100 MW, and 480 MW offshore wind power plants.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅷ
• 영문초록 ⅹ
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 동향 및 필요성 3
• 1.3 연구 내용 및 구성 6
• 제 2 장 해상풍력발전단지 전력망 구성 8
• 2.1 해상풍력발전단지의 구성 요소 8
• 2.1.1 풍력발전터빈 9
• 2.1.2 내부 전력망 12
• 2.1.3 해상변전소 14
• 2.1.4 외부 전력망 16
• 2.2 해상풍력발전단지의 전력망 구조 및 특징 17
• 2.2.1 전력망 설계 시 고려사항 17
• 2.2.2 방사형 전력망 구조 20
• 2.2.3 루프형 전력망 구조 21
• 2.2.4 복합형 전력망 구조 23
• 2.3 해상풍력발전단지 전력망 구성 이론 24
• 2.3.1 Prim’s Algorithm 25
• 2.3.2 Dijkstra Algorithm 29
• 2.3.3 Traveling Salesman Problem 33
• 제 3 장 확률론적 전력망 계획을 위한 전력망 구성 평가 모델 34
• 3.1 확률론적 전력망 계획 34
• 3.1.1 전력망 계획의 정의 및 분류 34
• 3.1.2 결정론적 계획과 확률론적 계획 35
• 3.1.3 해상풍력발전단지의 확률론적 전력망 계획 방안 37
• 3.2 풍속 확률분포를 이용한 풍력터빈 출력 모델 40
• 3.2.1 Weibull 분포함수를 이용한 풍속 확률분포 41
• 3.2.2 풍력터빈의 출력 특성 42
• 3.2.3 풍력터빈 출력에 대한 확률밀도함수 및 평균 출력 모델 44
• 3.3 전력망 계획의 경제성 및 신뢰성 평가 모델 47
• 3.3.1 경제성 및 신뢰성 평가를 위한 전력망 모델 47
• 3.3.2 경제성 평가 모델 49
• 3.3.3 신뢰성 평가 모델 56
• 제 4 장 확률론적 전력망 계획을 위한 최적화 방안 63
• 4.1 목적함수 64
• 4.2 해상풍력발전단지의 내부 전력망 구성 방안 67
• 4.2.1 omTSP를 이용한 풍력터빈 클러스터링 방안 68
• 4.2.2 방사형 전력망 구성 방안 71
• 4.2.3 루프형 전력망 구성 방안 72
• 4.2.4 복합형 전력망 구성 방안 74
• 4.3 해상변전소 위치 선정 방안 77
• 4.4 해저케이블 교차 제약 80
• 4.5 GA를 이용한 전력망 구성 최적화 방안 83
• 4.5.1 유전 알고리즘 (GA) 83
• 4.5.2 풍력터빈의 클러스터링을 위한 염색체 구성 84
• 4.5.3 GA를 이용한 전력망 계획의 최적화 과정 86
• 4.5.4 GA를 이용한 전력망 계획의 최적화 예제 95
• 4.6 해상풍력발전단지의 전력망 계획을 위한 사례연구 101
• 4.6.1 제안한 알고리즘에 의한 전력망 계획 최적화 사례연구 101
• 4.6.2 알고리즘 성능 비교 및 대용량 풍력발전단지 적용 방안 110
• 제 5 장 결론 120
• 참고문헌 123
• 부록 134

참고문헌 (Reference)

1 진강규, "“유전알고리즘과 그 응용”", 교우사, 2010

2 진강규, "“유전알고리즘과 그 응용,”", 교우사, 2010