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탐라해상풍력발전단지의 확률적 시뮬레이션 방법을 이용한 Capacity Credit의 평가
정세민(Semin Jeong),오웅진(Ungjin Oh),이연찬(Yeonchan Lee),최재석(Jaeseok Choi),임진택(Jintaek Lim),이기백(Kibaek Lee) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.2
This study is described an algorithm for probabilistic production cost credit evaluation of wind turbine generators (WTG) with multi-state and aims to analysis the reliability of wind power generator in Jeju Island power system in order to maintain the operational state of power system at the reliability level. An analysis on generated capacity of wind power generator with Tamla offshore wind farm, which owned by KOEN(Korea South-East Power Co.Ltd.) and without Tamla offshore wind farm has been done in terms of Effective Load Carrying Capability(ELCC) and Capacity Credit(C.C.) in power system from the perspective of Loss of Load Expectation(LOLE). Case studies in this paper demonstrates how it changes the ELCC and C.C. according to the changing of wind speed in the Tamla offshore wind farm.
COVID-19 재난에서 주요 국가들의 복구력 특성 분석
최재석(Jaeseok Choi),오웅진(Ungjin Oh),정세민(Semin Jeong),박주창(Juchang Park) 대한전기학회 2020 전기의 세계 Vol.69 No.9
본 연구에서는 근래 주목을 받고 있는 복구력(Resiliency)에 대한 정의와 특성을 살펴보고 이의 개념을 바탕으로 최근 발생한 COVID-19에 대한 주요 국가별 확진자수(Confirmer)의 복구력 특성을 시도하여 보았다. 복구력은 기존의 신뢰도 분석 시에 사용하는 사건과는 달리 발생확률이 매우 낮은 사건들인 천년에 한번, 만년에 한번, 억년에 한번 발생하는 사고에 대한 발생사건을 대상으로 한다. 그러나 그 한 번의 사고가 인류의 생존을 위협하는 사건들일 때 다루는 문제이다. 즉, 발생확률은 매우 낮지만 그 충격도는 매우 큰 사건의 복구력, 즉, 그 시스템의 회복력을 다루는 문제이다. 이는 복원력이라고도 불리 울 수 있다. 사건주기가 매우 길어서 고장율(failure rate), 복구(수리)율(repair rate) 및 사고율(forced outage rate) 등과 같은 일반적인 신뢰도 상의 데이터베이스(D/B)의 구축이 사실상 불가능하다. 이런 점에서 복구력(Resiliency)은 데이터베이스가 가능하여 예측이 가능한 신뢰도와 대비된다. 비록 그 발생 주기가 길어서 미래의 예측은 어렵지만 그 특성을 분석함으로써 아직 발생한 적이 없는 그러나 인류의 생존을 위협하는 사건에 대하여 대처하는 대비 시스템의 개발이나 적응성을 높일 수 있을 것으로 기대 할 수 있으므로 이에 대한 연구는 매우 중요하다. 그런 의미에서 이번 연구는 비록 전력시스템을 대상으로 하지는 않았지만 한번 발생하면 인류의 생존이 위협받는 사건의 회복력을 의미하는 복구력(Resiliency)에 관한 연구를 시도함에 의미가 있다고 사료된다. 2019년 말에 발생하여 아직도 진행 중인 코로나 바이러스19 (COVID-19) 사건의 확진자 수 데이터를 이용하여 근래 주목 받고 있는 복구력(Resiliency)에 대하여 살펴보았다. 본 연구에서는 복구력 함수로서 확률론적인 복구력 함수(Probabilistic Resiliency Function)와 실제 확진자수를 이용한 실제 확진자 복구력 함수(Actual Resiliency Function)를 새롭게 개발하고 이를 정식화하였다. 각 나라의 자체 복구력 특성을 비교할 때는 Probabilistic Resiliency Function이 편리하며, 각 나라의 복구력을 비교할 때는 Actual Resiliency Function 이 편리할 것이다. 이의 함수를 이용함으로써 각 나라의 방역시스템 및 사회시스템의 특성을 분석할 수 있으며 나아가 나라별 대응비교와 준비성 그리고 사건이후 차후 대응시스템 개발이나 종식시기의 예측 등도 가능하리라 기대된다. 본 COVID-19는 현재 진행 중인 사건이므로 여기서 제시하는 방법과 결과물이 최종적인 것이 결코 아니다. 대신에 여기서 제시하는 방안은 앞으로 연구하고자 하는 COVID-19에 대한 첫 단계일 뿐이다. 수학적인 모델링 개발과 이를 통한 분석과 다양한 관련 예측모델까지 나아감이 사실상 궁극적 목표이다. 차후 완치자와 사망자 데이터 그리고 병원의 가용율에 대한 분석도 실시하여 상호 관련에 따른 복구력을 보다 자세히 연구할 예정이다.