A Study on Time–series Power Flow for Power System Security Analysis with High Renewable Energy Penetration

Abstract

Worldwide, countries are implementing policies to expand renewable energy in order to achieve carbon neutrality goals. As the share of renewable energy with variable characteristics increases in the power grid, the operational characteristics of the power system are undergoing significant changes. In contrast to traditional power generators that can adjust output according to demand, renewable energy sources like wind and solar depend on weather conditions, resulting in significant and unpredictable output fluctuations. This introduces not only demand-side uncertainty but also supply-side uncertainty, posing challenges to power system operation. Traditionally, power system operational planning focused on specific scenarios, such as seasonal peaks and critical network conditions. However, with the integration of large-scale renewable energy, the need for power system analysis is no longer limited to specific operational scenarios. Recognizing the uncertainty and intermittency of renewable energy, additional research is required to analyze operational situations on an hourly basis for the entire year. To address the changing operational characteristics of the power system and ensure stable and reliable operation, research is needed to model and analyze generation and load scenarios for the entire 8,760 hours of the year, considering the variability of renewable energy. This study proposes a time-series power flow-based annual power system security analysis method that accounts for the variability and uncertainty associated with the expansion of renewable energy. To capture the time-dependent characteristics of wind data, a Markov chain transition matrix is derived from historical wind data. Additionally, multiple annual time-series wind scenarios are modeled to consider the uncertainty of renewable energy. Utilizing the modeled time-series data, scenario-based time-series power flow simulations for the entire 8,760 hours of the year are performed. The simulation results probabilistically indicate the annual system security violation times for each power facility such as transmission lines and buses. Furthermore, as the results of the annual scenarios are presented, they can be utilized for additional analysis and operational planning for the occurrence of system security violations throughout the year for each power facility.;전 세계 각국은 탄소 중립 목표 달성을 위해 재생에너지 확대 정책을 시행하고 있다. 한국 역시 2030 NDC 상향안 목표에 따라 2036년까지 80GW의 신규 재생에너지를 설치하는 것을 목표로 하고 있다. 저탄소 에너지 시스템으로의 전환 노력에 따라 전력망 내에서 기존의 전통적 발전원과는 다른 특성을 지닌 재생에너지 발전 비중이 높아지면서 전력 계통의 운영 특성도 변화하고 있다. 부하 수요에 맞추어 출력 조정이 가능한 기존의 화력 발전기와는 달리, 풍력·태양광 등 재생에너지의 경우 발전 출력이 기상 상황에 의존하기 때문에 출력 변동성이 크고 불규칙적이며 제어가 어렵다. 전력 계통 운영 관점에서 수요 측면의 불확실성 뿐만 아니라 공급 측면의 불확실성이 증가하고 있는 것이다. 그동안 전력 시스템 운영 계획 수립을 위한 계통해석 연구는 주로 계절별 피크부하와 같이 계통에 큰 부담을 줄 수 있는 특정 시점에 대해서만 수행되었다. 하지만 변동성과 불확실성이 큰 재생에너지가 계통에 대규모 연계되면서 계통해석이 필요한 시점은 더 이상 특정 운영 시점에만 국한되지 않는다. 이는 계통 운영 계획 수립 시 재생에너지 연계 전력망에서 발생가능한 시간대별 운영 상황에 대한 추가적인 연구 필요성을 시사한다. 따라서 변화하는 계통 운영 특성에서 안정적이고 신뢰도 있는 운영 계획을 위해서는 재생에너지의 변동성을 고려하여 연간 8,760시간에 대한 발전 및 부하 시나리오 모델링 및 시계열 조류계산 연구가 필요하다. 본 연구에서는 재생에너지 확대에 따른 변동성 및 불확실성을 반영한 계통 해석을 위하여 시계열 조류계산 기반의 연간 계통 안전도 분석 기법을 제안한다. Markov chain의 전이행렬을 통해 과거 풍력 데이터의 월별 시계열 특성을 추출하고, 재생에너지의 불확실성을 고려하기 위해 다수의 연간 시계열 풍력 시나리오를 모델링하였다. 모델링된 시계열 계통 입력 시나리오를 기반으로 연간 8,760시간에 대해 정상상태 시계열 조류계산 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과로 모선, 선로 등의 전력설비별 연간 계통 안전도 위반 시간이 확률론적으로 제시된다. 또한 연간 시나리오에 대한 계통해석 결과의 시계열 분석을 통해 전력설비별 연중 계통 안전도 위반 발생 시점에 대한 추가적인 분석 및 운영 대책 수립에 활용 가능하다.