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C-Vine Copula 기반의 풍력 발전 투입을 위한 확률론적 조류 계산
이륜경(Ryungyeong Lee),신훈영(Hunyoung Shin) 대한전기학회 2022 전기학회논문지 Vol.71 No.1
Owing to the increase in renewable energy, the power system is exposed to more variability and uncertainty, which increases the difficulty in analyzing the power systems. Thus, an accurate power system analysis considering the stochastic characteristics of renewable energy is required. In this paper, we propose a Monte-Carlo based probabilistic load flow method that takes into account the statistical dependencies between the power generation from the multiple wind sites. To this end, the vine copula method was employed to capture their dependencies and the marginal distribution of the power generation from the multiple wind sites is modeled using a 3-parameter Weibull distribution. In addition, we suggested the chance-constrained optimization problem for properly allocating a target wind power capacity to the buses. From the numerical experiment conducted on the IEEE 39-bus system, it has been demonstrated that the proposed method can more accurately identify the potential risk with the modeling of the dependencies between the power generation from the multiple wind sites as compared to the deterministic approach or probabilistic load flow based on the random sampling method.
풍력 발전과 부하 사이의 상관성을 고려한 확률론적 전력 조류 해석 기법 제안
이륜경(Ryungyeong Lee),신훈영(Hunyooung Shin) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
기후 변화에 대응하여 전 세계적으로 재생에너지의 비중을 확대하교 있다. 정확한 계통 분석을 위해서는 대규모로 투입되는 재생에너지 자원과 더불어 변동성이 큰 부하와의 상호의존성도 필수적으로 고려되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 풍력 발전 자원과 부하 사이의 상호의존성을 모델링 하였다. 다양한 상호의존성에 대해 유연하게 모델링 할 수 있는 vine copula 기법을 사용하였다. 풍력 발전 자원과 부하 사이의 상호의존성 고려의 중요성을 분석하기 위해서 확률론적 조류 해석을 기반으로 계통에서의 리스크를 평가하였다. 제안하는 방법을 통해 측정된 계통에서의 리스크는 계통 운영 및 계획에 도움이 될만한 지표로 활용 가능할 것이다.