[논문 리뷰] Control-mode as a Grid Service in Software-defined Power Grids: GFL vs GFM

Guoxuan Cui, Zhongda Chu외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 28.

Microgrid Control and OptimizationEngineering인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 전력망의 강도 향상과 운영 비용을 균형 잡기 위해 실시간으로 그리드-포매이킹(GFM) 및 그리드-팔로잉(GFL) 변환기의 최적 할당을 결정하는 동적 소프트웨어 정의 최적화 프레임워크를 제안한다. 활동/무공력 예비력과 소신호 안정성 제약 조건을 종합적으로 고려함으로써, 안정성을 확보하면서 시스템 비용을 최소화하는 프레임워크이며, 사례 연구를 통해 풍력 발전과 위치에 따라 적응적인 GFM 침투 수준과 뚜렷한 비용 절감 효과를 입증한다.

ABSTRACT

In power systems with high penetration of power electronics, grid-forming control is proposed to replace traditional Grid-Following Converter (GFL) in order to improve the overall system strength and resist small-signal instability in weak grids by directly forming the terminal voltage. However, sufficient headroom of both active and reactive power must be made available for Grid-Forming Converter (GFM) to operate, potentially leading to sub-optimal operation in steady states. This presents a new research problem to optimally allocate between GFM and GFL to balance the ability of GFMs to improve the grid strength and the potential economic loss resulting from reserved headroom. An optimization framework under software-defined grids is proposed, for the first time, to dynamically determine the optimal allocation of GFMs and GFLs in power systems at each time step of system scheduling according to system conditions, which ensures both system stability and minimum operational cost. To achieve this, the system scheduling model is expanded to simultaneously consider the constraints related to active and reactive power reserves for GFMs, as well as the system level stability. Case studies conducted on the modified IEEE 30-bus system demonstrate significant economic benefits in that the optimal proportion of GFMs in the power system can be dynamically determined while ensuring power reserve and grid stability constraints.

연구 동기 및 목표

• GFM 변환기로 인한 전력망 강도 향상과 정상 상태 운전에서 예비 활동/무공력 헤드룸 확보로 인한 경제적 손실 간의 상충 관계를 해결한다.
• 정적이고 계획 수준의 GFM 할당의 한계를 극복하기 위해 시간에 따라 변화하고 시스템 조건에 따라 제어 모드를 선택할 수 있도록 한다.
• 소신호 안정성 제약 조건과 전력 예비 요구사항을 스케줄링 프레임워크에 통합하여 시스템 안정성을 확보한다.
• 고도로 재생 가능 에너지가 통합된 전력망에서 동적으로 GFM 및 GFL 변환기 비율을 최적화하여 운영 비용을 최소화한다.
• 소프트웨어 정의 전력망 아키텍처에 그리드-포매이킹 기능을 통합하여 실시간으로 적응 가능한 제어 모드 할당을 가능하게 한다.

제안 방법

• GFM 변환기가 요구하는 활동 및 무공력 예비력에 대한 제약 조건을 포함한 유닛 커밋먼트 기반 최적화 모델을 수립한다.
• 전력망 강도와 시스템 동역학에서 유도된 소신호 안정성 제약 조건을 포함한 시스템 스케줄링 모델을 확장한다.
• 각 변환기 버스에 대해 시간 단위별로 GFM 운영 비율을 나타내는 동적 제어 모드 할당 변수(αj)를 도입한다.
• 변동하는 시스템 조건(예: 풍력 발전 가능량 및 부하 수요)을 고려하여 혼합정수선형계획(MILP) 수식을 사용해 최적화 문제를 해결한다.
• 전력망 강도 지표와 소신호 안정성 기준을 통합하여 약한 또는 강한 전력망 조건에서의 불안정을 방지한다.
• 성능 평가를 위해 수정된 IEEE 30-bus 시스템에 프레임워크를 구현하여 다양한 풍력 침투 수준과 위치에서의 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전력망 내 풍력 침투 수준이 변화함에 따라 GFM 및 GFL 변환기의 최적 할당은 어떻게 변화하는가?
• RQ2 변환기 위치가 최적의 GFM 침투 수준과 시스템 안정성에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 동적 GFM 할당이 전력 예비력과 안정성을 유지하면서 시스템 운영 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 소신호 안정성 제약 조건을 포함함으로써 최적의 GFM 할당과 시스템 비용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 소프트웨어 정의 전력망 아키텍처가 실시간으로 적응 가능한 GFM 및 GFL 간 제어 모드 선택을 가능하게 하여 안정성과 경제 효율성을 어떻게 균형 잡을 수 있는가?

주요 결과

• 한 풍력 발전소에서 풍력 침투 수준이 증가함에 따라 최적의 GFM 침투 수준이 상승하며, 450 MW일 때 0.4–0.6에서 750 MW일 때 0.6–0.9로 증가한다.
• 전력망 강도가 높은 위치에 위치한 풍력 발전소(예: 풍력 발전소 1)는 약한 위치에 있는 풍력 발전소(예: 풍력 발전소 2)보다 더 높은 최적의 GFM 침투 수준을 달성한다.
• GFM이 사용될 경우 시스템 운영 비용이 크게 감소하며(그림 8의 빨간 선), 중간 수준의 풍력 침투(~600 MW)에서 가장 큰 비용 절감 효과를 보인다.
• 소신호 안정성 제약 조건이 있는 시스템과 없는 시스템 간 비용 차이가 가장 크게 나타나는 시점은 중간 풍력 침투 수준에서 관찰되며, 이는 이 시점에서 불안정 위험이 가장 높다는 것을 시사한다.
• 프레임워크는 예비 헤드룸을 활용해 그리드 지원 기능을 수행함으로써 비활성화 손실을 방지하는 동적 GFM 할당을 가능하게 하여 경제적 비효율성을 감소시킨다.
• 최적의 해법은 모든 풍력 발전소에 동시에 GFM을 할당하지 않으며, 고풍력 침투 수준에서 αj = 0 해의 농도가 낮아져 GFM 활용도가 증가함을 나타낸다.