신경망 이론을 적용한 마이크로그리드의 지능형 에너지 관리 및 인터링킹 컨버터의 고장 제어에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 차세대 전력망으로 연구되고 있는 AC/DC 마이크로그리드의 에너지 관리 알고리즘과 계통 연계 제어를 위한 인터링킹 컨버터의 다양한 동작모드 및 지락 상황에서의 고장 지점 분리를 위한 스위칭 기법에 대해 연구를 진행하였다. 에너지관리 알고리즘을 위해 배전망 내 ESS의 잔존 용량, 분산 발전량, 부하 수요 및 계통 수전전력에너지의 관계를 통해 다양한 전력 상황에서의 ESS의 충, 방전량에 대한 기준 데이터를 선정하였다. 이러한 비선형적인 기준 데이터에 의한 에너지 관리 시스템 운용을 위해 인공 신경망 이론을 이용하여 학습을 진행한다. 인공 신경망의 특성상 비선형 적인 데이터에 학습 및 추론이 용이하기 때문에 에너지 관리 알고리즘에 적용이 용이하다. 그러므로 이를 이용하면 AC/DC 마이크로그리드의 순시적으로 변동하는 전력 상황을 고려한 에너지 관리가 가능하다. 또한 지락과 같은 고장 상황에 있어서 인터링킹 컨버터의 고장 제어를 위해 3상 4선식 인버터를 인터링킹 컨버터로 사용하였다. 3상 4선식 인버터는 기존 3상 AC/DC 컨버터와는 달리 3상 부하의 N상과 연결된 4번째 leg를 이용하여 N상의 전압 제어가 가능하다. 이러한 특징을 분석하면 각상 또는 선간에 0 전압 벡터를 포함한 3가지 전압 벡터의 인가가 가능하므로 지락과 같은 고장 상황에서 특정 상 전압에 전기적으로 0전압 벡터의 지속적인 인가가 가능하도록 스위칭 벡터를 선정할 수 있다. 따라서 고장 지점의 전기적 분리를 위해 3상 4선식 인버터의 스위칭 벡터를 분석하여 각 상 지락 또는 선간 단락 상황에서 이용 가능한 스위칭 벡터를 선정하고, 고장 분리 및 고장이 아닌 상에 정상적인 전압 인가를 위한 SVPWM(Switching vector pulse width modulation) 기법을 연구 하였다. 이에 따라 불평형 형태로 나타나는 삼상 전압의 제어를 위해 불평형 삼상 전압의 정확한 크기 추출을 위한 새로운 DQ-변환 기법을 적용하였고, 이를 이용하여 사고시에 불평형 삼상 전압제어를 수행하였다.
제안한 에너지관리 기법과, 고장 시 인터링킹 컨버터의 스위칭 제어의 타당성을 검증하기 위해 10kW급 인터링킹 컨버터와 5kW급 분산발전원 및 ESS를 이용한 마이크로그리드의 축소모델을 구성하여 시뮬레이션 및 실험을 진행 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this dissertation, an Artifical Neural Network (ANN) based Energy Management System (EMS) in AC/DC microgrid and Fault Tolerant Control of Interlinking Converter are proposed. The fisrt part of the disstertation focuses on managing various power situations, which are having instantaneous characteristic. For this energy management algorithm, reference data for Energy Storage System (ESS) charging and discharging in several situations was selected through the relationship between state of charge, the amount of the Distributed Generation (DG), the load demand, and the power of the grid. Since these reference data have nonlinear characterestics, ANN based theory was applied to learn data and infer the reference of distribution system. Through this process, it was proved that power management of the microgrid is effectively operated in consideration of the grid-connected and standalone mode. The second part of the dissertation focuses on the analysis of a new switching modulation method of interlinking converter, which is connecting the network and main grid. In this research work, a three-phase four-wire inverter was used to control the voltage vector under Single Line Ground (SLG) fault and Line-to-Line (L-L) fault. Unlike the three-wire converter, the three-phase four-wire inverter topology can control the voltage of the N phase using the fourth leg connected to the N phase of three-phase load. By using this topolgy, it is possible to apply three voltage vectors including zero voltage vector to each phase or line voltage, so that a switching vector combination can be determined to enable continuous application of the zero voltage vector to a specific phase in a fault condition. To perform this new Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) method, the synthesis of the reference vector and the calculation of duty cycles are mathematically analyzed. In addition, a new coordinate transformation was introduced to control the magnitude of the unbalanced voltage. Through this transformation, the magnitude of AC voltage was controlled by applying the new SVPWM method under the fault condition.
To build the system, laboratory scale microgrid was installed in which a 10kW interlinking converter, 5kW distributed power sources, and an energy storage. Through the simulation and experiment results, the validity of the proposed ANN based EMS and the new SVPWM method of the interlinking converter under fault condition was verified.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 기존 마이크로그리드의 운영 및 연구 사례 3
• 1.3 제안하는 마이크로그리드의 운영기법 8
• 1.4 논문 구성 10
• 제2장 AC/DC 하이브리드 배전 시스템 11
• 2.1 마이크로그리드의 분류 11
• 2.2 배전망 시스템 구성도 16
• 2.3 인터링킹 컨버터 18
• 2.4 태양광 발전 시스템 48
• 2.5 에너지 저장 시스템(ESS) 71
• 2.6 풍력 발전 시스템(Wind Turbine) 85
• 2.7 마이크로그리드의 연계 운전을 위한 운영기법 94
• 제3장 신경망 이론을 적용한 마이크로그리드의 에너지 관리 130
• 3.1 인공 신경망 이론 130
• 3.2 역전파 기법을 적용한 신경망 학습 135
• 3.3 신경망 이론을 이용한 에너지 관리 알고리즘 139
• 제4장 마이크로그리드의 보호협조를 위한 인터링킹 컨버터의 고장제어 156
• 4.1 고장 관리 기법의 필요성 156
• 4.2 제안하는 1선 지락 사고 시 좌표변환 기법 158
• 4.3 제안하는 1선 지락 사고 시 공간벡터전압 변조기법 167
• 4.4 제안하는 선간 단락 사고 시 좌표변환 기법 193
• 4.5 제안하는 선간 단락 사고 시 공간벡터전압 변조기법 202
• 제5장 시뮬레이션 228
• 5.1 AC/DC 계통 연계용 인터링킹 컨버터 시뮬레이션 228
• 5.2 인터링킹 컨버터의 고장제어 시뮬레이션 236
• 5.3 AC/DC 배전망의 신경망 이론을 적용한 EMS 시뮬레이션 243
• 제6장 실험 결과 248
• 6.1 인터링킹 컨버터의 실험결과 249
• 6.2 ESS의 실험결과 277
• 6.3 태양광발전 시스템 실험결과 279
• 6.4 풍력발전 시스템 실험결과 282
• 6.5 계통연계 모드시 마이크로그리드 에너지관리 284
• 6.6 단독운전시 마이크로그리드 에너지관리 295
• 제7장 결론 304
• 참고문헌 306

참고문헌 (Reference)

1 김상훈, "“DC 및, AC 모터제어”", 복두출판사 pp.159-196, 268-308, 2007

2 김성만, "“마이크로그리드 기술의 적용과 운영사례,”", 대한전기협회, 전기저널, 제455호, pp. 37-44, 2014

3 안종보, "“마이크로그리드 운영기술과 국내 연구 동향,”", 전력전자학회, 전 력전자학회지 제15권 제2호, pp. 25-29, 2010

4 노재형, 황혜미, 이성희, 박종배, 박용기, "부하 패턴을 고려한 건물의 전력수요예측 및 ESS 운용", 전기학회 논문지, pp.1486-1492, 2016

5 고동수, "“녹색성장 구현을 위한 지능형 전력망(Smart Grid) 도입,”", 산업 연구원 Issue Paper -244, 2009. 6, 2009

6 Dwi Riana Aryani, "AC/DC 하이브리드 마이크로그리드의 Interlink 컨버터 제어 전략", 서울과학기술대학교 대학원 전기정보공학과 석사학위 논문, 2017

7 이지헌, "et al.,"DC 마이크로그리드의 동작분석을 위한 하드웨어 시뮬레이터 개발"", 전력전자학회논문지 , 제 16 권, 제 6 호, pp, 577-586, 2011

8 백종복, 신재생, "에너지원과 에너지 저장장치가 연계된 직류 배전 시스템의 제어 및 안정도 해석", 서울대학교 대학원 전기정보공학부 박사학위 논문, 2014

9 권병기, 최창호, 진경민, 이종학, 오승진, 안재민, 김태형, 김승모, "“가파도 마이크로그리드에서의 풍력발전 연계를 위한 2MVA급 배터리 에너지 저장시스템(BESS) 적용 및 실증”", 전력전자학회논문지, 19권, 4호, pp. 303-311, 2014