풍력발전기가 점차 대형화되어가는 추세에 따라 블레이드 역시 점차 길어지고 무거워지는 경향을 보이고 있다. 이는 블레이드뿐만 아니라 풍력발전기 시스템 전체의 하중 및 비용의 증가를 불러오게 되므로, 시스템의 성능 및 하중에 가장 큰 영향을 끼치는 블레이드의 공력특성에 대한 연구가 전 세계적으로 지속되고 있다. 그 중에서도 특히 작동 중 오염에 의한 블레이드 표면 거칠기 변화는 블레이드의 공력특성을 변화시켜, 발전기 전체의 성능뿐만 아니라 전체 하중에도 영향을 끼치는 주요 인자이다. 따라서 풍력발전기 블레이드 설계 시에 예측된 설계하중과 실제 운용 환경에 의해 변화된 운용하중 간의 차이를 예측할 수 있다면, 블레이드 설계 시에 표면 거칠기 변화에 따른 영향을 고려함으로써 실제 운용 환경에 맞는 최적의 블레이드 및 풍력발전기 시스템 설계를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 블레이드의 표면 거칠기 변화에 따라 풍력발전기 하중이 어떻게 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 표면 거칠기 민감도를 고려하지 않고 설계된 기준 블레이드와, 운용 중 표면 거칠기가 변화된 블레이드의 2개 모델에 대한 하중해석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 보다 실제적인 해석을 위해 Multi-MW 급 풍력발전기 시스템 모델을 대상으로 최적 설계된 블레이드를 기준 모델로 삼았다. 하중계산방법은 IEC 및 GL 2010 가이드라인을 참고하였으며, 일부 주요 극한하중 상황에 대하여 해석을 수행하여 설계하중상황(design load case, DLC) 별로 하중의 증감 및 경향을 비교하였다.
국내 모든 발전소 핵심인 발전기의 보호계전시스템은 현재 해외로부터 전량 도입하여 운용 중에 있다. 이에 현장에서 설비가 손상될 경우 자체적으로 신속하고 능동적인 대처가 용이하지 않고 종래 설비에 대한 최적 운용에 어려움이 있다. 이에 운용 중인 계전설비에 대한 보다 자세한 보호알고리즘을 파악하고 정확한 이해를 통해서 현장 운전원의 기술 향상이 요구된다. 또 운용 중에 경험한 보호계전기의 고장정지 및 오부동작사례 원인을 분석하고 더불어 발전사별 사업소별 보호계전기 정정에 대한 정리와 보호회로의 개선 검토를 통하여 신뢰도 확보가 필요하다. 이에 결국, 고 신뢰성이 요구되는 발전기의 모든 계전요소 보호알고리즘을 정확하게 이해한 후, 계전기 동작을 프로그램하고 하드웨어로 구현함으로서 발전기 보호제어 시스템의 교체와 신설이 필요할 때 우리 자체기술로 대체되는 것이 바람직하다. 이에 본 논문에서는 연구의 초기단계에서 국내 발전기 보호시스템에 대한 현황을 파악하였고 국내외 발전기보호를 위한 디지털 보호계전 알고리즘에 대하여 조사하였다.
화력발전기의 주간운용계획을 수립함에 있어 여러 에너지사용에 관련된 제약조건의 지배를 받는 발전기를 효율적으로 고려할 수 있는 새로운 방법을 개발하였다. 우선 이를 위하여 에너지제약을 고려한 운용계획문제를 Lagrangian Relaxation법에 의해 모델링하였다. 또한 에너지제약을 만족하는 최적의 화력발전기의 기동정지계획 및 발전출력을 원문제 내에서 구할 수 있도록 하였으며, 쌍대문제를 효율적으로 풀 수 있는 알고리즘을 개발하여 보다 빠르고 정확한 해를 구할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 시험계통 및 대규모 실계통에 적용하여 유용성을 검증하였다.
설계단계의 풍력발전시스템 하중계산은 20년이 넘는 시스템 수명과 효율을 결정하는 중요한 부분이다. 일반적인 규정서 기반의 설계하중 계산은 실제 풍황 조건인 발전기 상호 간섭, 설치 지형의 특성 등을 상세히 묘사하기 어렵다. 풍력발전기 설계 단계에서 검토된 평균풍속 또는 난류강도 등이 규정(IEC, GL 등)을 만족한다 하더라도 설계값과 실제값은 서로 다른 결과를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 기 설계된 풍력발전기가 최적 효율을 낼 수 있는 풍력단지의 풍황 특성(평균풍속과 난류강도 등)의 범위를 보다 정확하게 제시하여 설치되는 풍력발전기의 수명과 효율을 높이는 방법을 연구하였다. 이를 위하여 당사의 2MW급 IEC Class II-A로 설계된 직접 구동형 풍력발전기에 대해, 다양한 평균 풍속(7m/s~10m/s)과 난류강도(14%~20%)를 고려한 하중 계산을 수행하였다. 하중 분석을 통해 실제 풍황 조건에 따른 극한하중 산출 및 피로수명의 민감도를 검토하여 풍력발전기 운용의 풍속과 난류강도의 최적범위 제시하여 발전단지 설계에 활용할 수 있도록 하였다.
전력시장의 도입과 함께 그동안 전력사업자가 자체적으로 운용하였던 계통보조서비스를 이제는 각 발전사에게 할당하여 공급하는 체계가 됨에 따라 이에 대한 적절한 보상이 주요 이슈화 되고 있다. 헌재 주파수제어나 예비력확보 등은 보상되고 있지만 무효전력 조정에 대해서는 아직까지 아무런 보상책이 없어 무효전력의 공급을 기피할 가능성이 있다. 그동안 무효전력의 최적비용에 대해서는 최적조류계산이나 한계송전손실계수 산정 등에 의해 각 모선별로 산정하는 방법은 연구되고 있지만 각 발전기의 변동비 측면의 접관은 실재 적용 가능한 현실적인 방법임에도 이에 대한 연구가 적었다. 여기서는 무효전력의 변동비를 산정하기 위해 손실에 따른 부가적 에너지를 구하고, 무효전력 운용 유지보수 비용 및 수명 저하에 따른 비용요소를 고려한다. 이 연구방법의 특징으로는 발전기측의 자료를 사용하여 각 발전기의 무효전력 공급에 따른 변동비를 산정할 수 있어 무효전력 공급에 대한 각 발전기별 보상을 할 수 있는 방법이다.
본 논문은 마이크로 그리드 최적 운영을 위해 Differential Search (DS) 알고리즘을 적용하였다. DS 알고리즘은 이주하는 생물의 유사 브라운 운동 형태의 임의보행 (random-walk)을 모의하여 개발된 알고리즘이다. DS 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘과 달리 한 개 이상의 개체를 동시에 사용 할 수 있고, 유사 최적해중에서 전역 최적 해를 선별하는 직진성 특성으로 multi-modal 함수들의 해법을 위한 성공적인 탐색 전력을 지니고 있으며, 높은 비선형성과 불연속성을 갖는 전력계통의 다른 분야에도 효율적으로 적용될 수 있다. 마이크로 그리드 시스템은 풍력 발전기, 디젤발전기, 연로전지 및 태양광 발전기로 구성된다. 풍력 발전기는 가변 출력특성을 이용하여 모델링 하였다. 연료비용과 연료가 전력으로 변환되는 경우의 효율을 포함시켜 시스템의 비용을 최소화 하였으며, 마이크로 그리드 단독 운용에 관해서만 분석하였다. 본 연구는 신재생 에너지원 기반의 마이크로 그리드의 최적 운영에 대해 코딩의 단순성, 빠른 수렴 속도, 정확성 및 효율성을 갖춘 DS 알고리즘을 적용하여 다른 알고리즘의 최적 값과 비교하였다.
본 논문은 전력계통 운용에 관한 합리적인 유효전력 및 무효전력 제어방법을 제시한 논문으로 무효전력 제어에 퍼지 선형계획법을 적용하여 목적함수의 값을 최소화하고 전체 계산시간을 단축시키고 운용의 융통성을 주기 위하여 시도한 논문으로 본 논문의 특징은 다음과 같다. 1) 유효전력 제어는 선로손실을 고려한 전력수급 평형식으로서 B정수를 이용하지 않고 전력 조류 방정식의 쟈코비 행렬의 스파스한 성질을 이용하여 간단히 계산하고 Lagrange함수법을 이용함으로써 계산시간을 단축시키고 기억용량을 대폭 경감시킬 수 있으며 반복계산을 하지 않고 직접 발전기의 최적부하 배분량을 결정할 수 있다. 2) 무효전력 제어시에도 목적함수로서는 총 선로손실을 취하지 않고 발전소의 총 연료비를 취하여 이를 최소화함으로써 보다 합리적인 경제성을 도모하였다. 또 이때 필요한 제어변수에 대한 발전기 출력시 모선전압의 감도행렬의 계산은 조류 방정식의 쟈코비 행렬의 스파스한 성질을 충분히 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 3) 특히 무효전력 제어시에는 많은 함수형 부등식 제약조건을 즉 모선전압의 상하한 제약조건을 일정한 값으로 고정하지 않고 어떤 허용 변동폭을 주어 조건을 완화하는 퍼지 선형계획법을 적용하므로써 확정적인 제약을 갖는 일반 선형계획법을 적용할 때보다 유리한 점이 확인되었다.
드론이 농업 및 산업 운송 분야에 이용되기 위해서는 큰 탑재 하중과 긴 운용시간이 필요하다. 현재의 배터리 기술로는 탑재 하중과 체공 시간을 늘리는 데에 한계가 있고, 특히 현장에서 지속적인 운용이 필요할 때에 배터리의 충전 또는 교환이 번거로운 문제가 있다. 본 연구에서는 내연기관과 발전기, 그리고 배터리와 전기모터가 결합된 복합적인 추진기관을 사용하는 드론의 동력시스템을 최적화하는 과정을 제시한다. 운반과 운용의 제약을 고려하여 이륙중량 200kg 급의 기체를 선정하였다. 내연기관과 직접 연결된 2개의 주 로터가 기체 중량의 대부분을 담당하고, 내연기관으로 구동되는 발전기의 전력을 사용하는 4개의 모터가 자세제어를 담당하도록 시스템을 구성하였다. 드론의 에너지 흐름을 파악하여, 기존의 상용품 중 최적의 모터와 프로펠러를 선정하는 기법을 제시하고, 내연기관의 측정 데이터를 이용하여 최적의 운용 점과 기어비를 도출하는 기법을 제시한다.
최근 스마트폰 등의 산업에서와 같이 발전플랜트에서도 가치창출의 중심이 하드웨어 제조 관리 기술에서 최적 제어 운용의 소프트웨어로 급속히 이동하고 있다. 국내외 발전사 및 관련 연구기관들은 발전플랜트 운용최적화를 위한 다양한 제어, 감시, 분석, 설계, 시뮬레이션, 자원관리 등의 다양한 분야에서 독립적인 소프트웨어 개발을 활발히 수행하고 있으나, 이들 간의 데이터, 이벤트 통신 및 서비스 연동은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 발전플랜트 관련 소프트웨어의 서비스 통합 기반을 마련하고, 안정성 재사용성 이식성 등의 품질을 제고하며 개발자가 쉽고 빠르게 소프트웨어를 구현할 수 있는 발전플랜트 소프트웨어 플랫폼을 제안한다. 이는 화력, 원자력 등의 중대형 발전플랜트 뿐만 아니라 점점 확대되고 있는 태양광, 태양열, 풍력 등 크고 작은 다양한 신재생에너지 발전기에 적용가능하며 발전 효율 및 안정성 향상과 발전플랜트 소프트웨어 산업의 활발한 생태계 조성에 기여할 것으로 기대된다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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