[논문 리뷰] A Multi-State Power Model for Adequacy Assessment of Distributed Generation via Universal Generating Function

Yan‐Fu Li, Enrico Zio|arXiv (Cornell University)|2012. 06. 28.

Power System Reliability and Maintenance참고 문헌 41인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 재생 가능 에너지원을 갖는 분산 발전(DG) 시스템의 적정성 평가를 위해 유니버설 생성 함수(UGF) 기법을 사용하는 분석적 다중 상태 전력 모델을 제안한다. 기계적 고장과 확률적 발전 출력을 복합 UGF로 모델링하여 몬테카를로 시뮬레이션 없이도 LOLE 및 EENS와 같은 신뢰성 지표를 효율적으로 계산할 수 있으며, IEEE 34노드 테스트 시스템에서 정확성과 확장성을 입증한다.

ABSTRACT

The current and future developments of electric power systems are pushing the boundaries of reliability assessment to consider distribution networks with renewable generators. Given the stochastic features of these elements, most modeling approaches rely on Monte Carlo simulation. The computational costs associated to the simulation approach force to treating mostly small-sized systems, i.e. with a limited number of lumped components of a given renewable technology (e.g. wind or solar, etc.) whose behavior is described by a binary state, working or failed. In this paper, we propose an analytical multi-state modeling approach for the reliability assessment of distributed generation (DG). The approach allows looking to a number of diverse energy generation technologies distributed on the system. Multiple states are used to describe the randomness in the generation units, due to the stochastic nature of the generation sources and of the mechanical degradation/failure behavior of the generation systems. The universal generating function (UGF) technique is used for the individual component multi-state modeling. A multiplication-type composition operator is introduced to combine the UGFs for the mechanical degradation and renewable generation source states into the UGF of the renewable generator power output. The overall multi-state DG system UGF is then constructed and classical reliability indices (e.g. loss of load expectation (LOLE), expected energy not supplied (EENS)) are computed from the DG system generation and load UGFs. An application of the model is shown on a DG system adapted from the IEEE 34 nodes distribution test feeder.

연구 동기 및 목표

• 대규모 분산 발전(DG) 시스템에서 재생 가능 에너지원의 확률적 특성을 평가하는 데 있어 몬테카를로 시뮬레이션의 한계를 해결하기 위해.
• 기계적 고장과 변동성이 있는 재생 가능 에너지 발전 출력을 고려한 DG 단위의 다중 상태 행동을 모델링하기 위해.
• 기계적 고장 상태와 발전 상태를 통합한 유일한 전력 출력 모델을 만드는 데 목적이 있는 유니버설 생성 함수(UGF) 기반 분석 프레임워크를 개발하기 위해.
• 시스템 수준의 복합 UGF로부터 전통적인 신뢰성 지표(예: LOLE, EENS)를 효율적으로 계산하기 위해.
• 실제 IEEE 34노드 분포계통 테스트 피더에서 모델을 검증하여 확장성과 정확성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 유니버설 생성 함수(UGF) 기법을 사용하여 다중 운영 상태를 갖는 개별 DG 구성 요소를 모델링한다.
• 기계적 고장 상태와 재생 가능 에너지 발전 상태를 나타내는 UGF를 복합적으로 조합하기 위해 곱셈형 조합 연산자를 도입한다. 이는 발전기의 전력 출력을 위한 단일 UGF로 통합한다.
• 각 DG 단위의 다중 상태 전력 출력은 기계적 고장과 확률적 발전 상태를 반영한 복합 UGF로 모델링된다.
• 모든 DG 단위와 부하의 UGF를 적절한 집계 규칙을 사용하여 조합함으로써 전체 시스템 UGF를 구성한다.
• 시스템 수준의 UGF에서 손실 부하 기대치(LOLE) 및 공급되지 못한 에너지 기대치(EENS)와 같은 신뢰성 지표를 유도한다.
• 분석적 UGF 조합 및 변환 기법을 사용함으로써 계산 비용이 높은 몬테카를로 시뮬레이션을 피할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 변동성이 있는 재생 가능 에너지 출력과 기계적 고장을 고려한 분산 발전 단위의 다중 상태 행동을 신뢰성 평가 프레임워크 내에서 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 유니버설 생성 함수(UGF) 기법을 다수의 독립적인 고장 및 발전 과정에서 유도된 복합 전력 출력 상태로 확장할 수 있는가?
• RQ3 기존 몬테카를로 시뮬레이션 대비 제안된 분석적 UGF 기반 방법이 DG 적정성 평가에서 어떤 계산적 이점을 제공하는가?
• RQ4 제안된 모델은 다양한 DG 기술을 갖춘 분포계통에 대해 표준 신뢰성 지표(LOLE, EENS)를 얼마나 정확하게 계산할 수 있는가?
• RQ5 제안된 모델은 다수의 DG 단위를 포함한 실제 분포계통 피더에 대해 얼마나 확장 가능하고 적용 가능한가?

주요 결과

• 제안된 UGF 기반 방법은 계산 비용이 높은 몬테카를로 시뮬레이션에 의존하지 않고도 분산 발전 시스템의 적정성 평가를 정확하게 수행할 수 있다.
• 곱셈형 조합 연산자가 기계적 고장 상태와 확률적 발전 상태를 각 DG 단위의 단일 복합 UGF로 성공적으로 통합하였다.
• 이 방법은 높은 계산 효율성을 확보하여 다양한 DG 기술과 현실적인 구성 요소 상태를 갖는 시스템의 평가가 가능하다.
• LOLE 및 EENS와 같은 신뢰성 지표는 시스템 수준의 UGF에서 직접 계산되어 계획 및 운영에 실질적인 통찰을 제공한다.
• 모델은 IEEE 34노드 분포계통 테스트 피더에 성공적으로 적용되어 실제 분포계통 네트워크에서의 적용 가능성과 확장성을 입증하였다.
• 결과적으로 분석적 방법은 시뮬레이션 기반 방법 대비 계산 부담을 크게 줄였지만 정확성은 유지함을 보였다.