[논문 리뷰] Spectral Graph Clustering for Intentional Islanding Operations in Resilient Hybrid Energy Systems

Jiaxin Wu, Xin Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 13.

Optimal Power Flow Distribution참고 문헌 33인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 고율 재생 가능 에너지 통합을 가진 내성적인 하이브리드 에너지 시스템을 위한 계층적 스펙트럴 클러스터링 프레임워크를 제안한다. 그라스만 다양체 임bedding를 통해 주파수 측정치와 다중 소스 전기 데이터를 통합함으로써, 동적이고 강인한 클러스터링이 가능해지며, 이는 전압 각도를 안정화하고 연쇄 고장을 완화한다. 이는 풍력 발전소가 통합된 IEEE 9- 및 118-bus 시스템에서 검증되었다.

ABSTRACT

Establishing cleaner energy generation therefore improving the sustainability of the power system is a crucial task in this century, and one of the key strategies being pursued is to shift the dependence on fossil fuel to renewable technologies such as wind, solar, and nuclear. However, with the increasing number of heterogeneous components included, the complexity of the hybrid energy system becomes more significant. And the complex system imposes a more stringent requirement of the contingency plan to enhance the overall system resilience. Among different strategies to ensure a reliable system, intentional islanding is commonly applied in practical applications for power systems and attracts abundant interest in the literature. In this study, we propose a hierarchical spectral clustering-based intentional islanding strategy at the transmission level with renewable generations. To incorporate the renewable generation that relies on the inverter technology, the frequency measurements are considered to represent the transient response. And it has been further used as embedded information in the clustering algorithm along with other important electrical information from the system to enrich the modeling capability of the proposed framework. To demonstrate the effectiveness of the islanding strategy, the modified IEEE-9 bus and IEEE-118 bus systems coupled with wind farms are considered as the test cases.

연구 동기 및 목표

• 점점 증가하는 재생 가능 에너지 통합과 시스템 복잡성으로 인해 발생하는 시스템 내성성 문제에 대응한다.
• 특히 인버터 기반 재생 가능 에너지원이 지배하는 시스템에서 파손 사건 이후 연쇄 고장을 방지하기 위한 사전 대응 계획을 수립한다.
• 이질적인 실시간 측정치를 통합하는 유니버설하고 적응형 의도적 아이솔레이션 전략을 개발하여, 잠재적 고장 상황에서 강인한 의사결정을 가능하게 한다.
• 장애 발생 후 고립된 하위 시스템이 안정적이고 동기화된 운영이 가능하도록 시스템 자가 치유 능력을 향상시킨다. 특히 전압 각도 안정화를 통해 실현한다.

제안 방법

• 장애 발생 후 전력망을 고립되고 자율적으로 운영 가능한 하위 시스템으로 분할하기 위해 계층적 스펙트럴 클러스터링을 적용한다.
• 클러스터링의 입력 특징으로는 네트워크 구조, 전기 거리, 주파수 편차를 포함한 다층 시스템 측정치를 통합한다.
• 이질적인 데이터를 기하학적 관계를 유지하는 저차원 공간으로 통합하기 위해 그라스만 다양체 학습을 활용한다.
• 스펙트럴 클러스터링의 계층적 구조를 활용하여 운영 제약 조건이나 이해관계자 선호도에 따라 고립 수를 영리하게 선택할 수 있다.
• 임bedded 특징에서 유도된 유사도 행렬을 사용하여 클러스터링 목표를 수식화함으로써, 동적 조건에서도 강인한 분할이 가능해진다.
• 수정된 IEEE 9-bus 및 118-bus 시스템에서 일시적 시뮬레이션을 통해 프레임워크의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고율 재생 가능 에너지 통합을 가진 하이브리드 에너지 시스템에서 일시적 동적 거동을 효과적으로 관리하기 위해 스펙트럴 클러스터링 기반의 의도적 아이솔레이션 전략을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 인버터 기반 발전이 지배하는 시스템에서 주파수 편차 측정치는 아이솔레이션 의사결정의 정확성과 내성성에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 네트워크 구조, 전기 거리, 주파수 데이터를 통합하는 유일한 임bedding 프레임워크는 스펙트럴 클러스터링의 아이솔레이션에 대해 얼마나 더 높은 강인성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 대규모 시스템에서 비아이솔레이션 운영과 비교해 전압 각도를 어떻게 안정화하고 연쇄 고장을 방지하는가?

주요 결과

• 수정된 IEEE 118-bus 시스템에서 선로 정전 사고 발생 후, 계층도와 클러스터링 결과를 통해 네 개의 안정적이고 고립된 하위 시스템으로 성공적으로 분할되었다.
• 의도적 아이솔레이션 전략 적용 시 전압 크기의 진동이 감쇠되었으며, 고장 위치에서 멀리 떨어진 버스에서 특히 향상된 일시적 안정성을 나타냈다.
• 의도적 아이솔레이션 없이 운영할 경우, 특정 버스(30, 38, 75, 103)의 전압 각도가 고장 후 크게 발산되어 동기성 상실과 연쇄 고장 위험이 확인되었다.
• 의도적 아이솔레이션 적용 시, 모든 선택된 버스의 전압 각도가 동기화 상태를 유지하며 고장 이전 수준 근처로 안정화되었으며, 연쇄 고장 예방의 효과를 입증했다.
• 주파수 편차를 핵심 입력 특징으로 통합함으로써, 특히 인버터 기반 재생 가능 에너지원이 많은 시스템에서 시스템의 동적 거동을 더 잘 포착할 수 있는 능력이 크게 향상되었다.
• 그라스만 다양체 기반 임bedding는 이질적인 데이터 소스의 효과적 융합을 가능하게 하여, 클러스터링의 강인성과 다양한 시스템 조건에 대한 적응성을 향상시켰다.