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배전계통 과전압 문제를 고려한 PV 출력제어 운전의 경제성 비교에 관한 기초연구
유환욱(Hwanuk Yu),시리 크리스나 아차레(Shree Kirishna Acharyu),이재희(Jaehee Lee) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
최근 신재생 발전으로의 에너지 전환이 이루어지고 있다. 신재생 발전 중 가장 많은 비중을 차지하는 태양광 발전의 설비용량은 앞으로도 빠르게 증가할 것으로 인식되고 있다. 그러나 과도한 태양광 발전의 배전계통 연계는 과전압 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 PV의 유효전력을 조정하는 방안, 유효전력 및 무효전력을 동시에 조정하는 방안이 제시되고 있다. 본 논문은 PV 출력 조정 방안들의 경제적인 편익을 비교할 수 있는 방안론을 제안하였다. 제안한 방안은 PV를 연계한 배전망에서 전력조류 계산을 진행하여, 정격전압 범위 내로 유지하기 위한 PV 출력 조정 값을 계산하고, 이를 기반으로 PV 발전사업자의 연간 판매손실액을 산정한다.
Day-Ahead Net Load Forecasting With Behind the Meter PV Generation Using Ensemble Learning
Shree Krishna Acharya(시리 크리스나 아차레),Hwanuk Yu(유환욱),Jaehee Lee(이재희) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
As modern power grid incorporate many behind-the-meter (BTM) PV generations which is unknown in the system level, load forecasting task has facing many issues. The incomplete information of the BTM PV generation is burdening to the load forecasting performance. In this paper, a novel ensemble learning method is propose to enhance the net load forecasting accuracy without taking metering data from the BTM PV generations. The proposed method incorporates forecasting results from actual load and front-of-the-meter (FTM) PV generation data. Simulation results show better performance with the proposed method as compared to the conventional load forecasting method.