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전력 시스템 분석: 디지털 컴퓨팅이 시뮬레이션 실험보다 왜 더 중요한가?
전력 공학 분야에서 전력 흐름 연구는 일반적으로 상호 연결된 전력 시스템에서 전기 에너지의 흐름을 수치적으로 분석하는 것입니다. 이런 연구에서는 일반적으로 단선도나 단위 시스템과 같은 단순화된 기호를 사용하여 전압, 전압각, 유효 전력, 무효 전력과 같은 AC 전력 매개변수의 다양한 측면에 초점을 맞춥니다. 이러한 연구는 시스템이 정상적으로 안정적으로 운영될 때 중요할 뿐만 아니라, 향후 전력 시스템 확장 및 기존 시스템의 최적 운영을 계획하는 데 중요한 도구이기도 합니다.
전력 흐름 연구의 주요 정보에는 각 모선의 전압 크기와 위상각, 그리고 각 회선에 흐르는 유효 전력과 무효 전력이 포함됩니다.
전력 시스템이 복잡해지면서 전력 흐름을 수동으로 계산하는 것이 비실용적이 되었고, 1929년부터 1960년 초 사이에 실험실 규모의 물리적 모델을 제공하기 위해 특수 데이터 분석기가 설계되었습니다. 결국 이러한 시뮬레이션 실험의 역할은 대형 디지털 컴퓨터와 수치적 솔루션으로 대체되었습니다. 오늘날 전력 흐름 연구뿐만 아니라 단락 회로 고장 분석, 안정성 연구(과도 및 정상 상태), 단위 인력 배치 및 경제적 송전 계산도 모두 디지털 컴퓨팅 기반 프로그램에 의존하고 있습니다. 특히, 일부 프로그램에서는 선형 프로그래밍을 사용하여 최적의 전력 흐름을 찾고 공급되는 킬로와트시당 가장 낮은 비용 조건을 결정합니다.
전력 흐름 연구는 정유 단지와 같이 여러 부하 센터가 있는 시스템에 특히 가치가 있습니다. 이는 연결된 부하에 전력을 공급하기에 시스템 용량이 충분한지 분석할 뿐만 아니라, 손실을 줄이고 효율성을 개선하기 위해 장비가 적절하게 작동할 수 있는 방법을 결정하는 데에도 도움이 됩니다. 부하 흐름 연구를 수행하면 시스템 운영에 대한 통찰력과 최적화 권장 사항을 얻을 수 있으며, 운영 비용을 최소화하면서 출력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
이러한 분석을 통해 전력 흐름 계산은 발전 장치 그룹의 최적 운영에 매우 중요합니다.
불확실성을 처리하기 위해, 하중 흐름 연구는 결정론적 하중 흐름과 불확실성을 고려한 하중 흐름으로 나눌 수 있습니다. 결정론적 부하 흐름은 발전 및 부하 거동으로 인한 불확실성을 고려하지 않습니다. 이러한 불확실성을 고려하려면 확률 이론, 가능성 이론, 정보 갭 결정 이론, 견고한 최적화 및 간격 분석을 사용할 수 있습니다. 여러 방법 .
AC 전력 흐름 모델은 전기 공학 분야에서 전력망을 분석하는 데 널리 사용됩니다. 이는 각 전송선을 따라 에너지의 흐름을 설명하는 비선형 방정식 시스템으로 구성됩니다. 전력 흐름은 부하 임피던스에 따른 전압 제곱의 함수이므로, 이 문제는 본질적으로 비선형적입니다. 이러한 이유로 대규모 네트워크의 경우 분석이 실용적이지 않은 경우가 많기 때문에 선형(그러나 정확도는 낮음) DC 전력 흐름 모델이 종종 사용됩니다.
실제 적용에서 3상 전력 시스템 분석은 종종 3개 상 모두에 균등하게 부하가 걸린다고 가정함으로써 단순화됩니다. 또한, 모든 전류와 전압 파형은 사인파이며 부하나 발전량 변화로 인한 과도적인 변화는 없다고 가정합니다. 이러한 가정 하에 시스템 작동은 비교적 안정적이며, 위상 분석을 사용하여 더욱 단순화할 수 있습니다.
또 다른 단순화 방법은 단위 시스템을 사용하는 것입니다. 이는 모든 실제 전압, 전력 흐름, 임피던스 값을 편리한 참조 값으로 변환합니다.
전력 흐름 문제의 목표는 주어진 부하와 발전 실제 전력 및 전압 조건에 따라 각 모선에 대한 완전한 전압 각도와 크기 정보를 얻는 것입니다. 이러한 정보를 이용하면 각 분기의 유효 전력과 무효 전력의 흐름을 분석적으로 결정할 수 있습니다. 그러나 문제의 비선형적 특성으로 인해 허용 가능한 허용 오차 내에서 해를 얻으려면 수치적 방법이 필요합니다.
뉴턴의 방법은 위의 비선형 방정식을 풀기 위해 널리 사용됩니다. 이 접근 방식은 부하 버스의 전압 크기와 각도, 발전 버스의 전압 각도와 같은 모든 알려지지 않은 변수에 대한 초기 추측부터 시작하는 반복적 기술입니다. 그런 다음, 함수적 평형 방정식에 테일러 전개를 수행하고, 그 결과로 나온 선형 방정식 시스템을 풀고, 정지 조건이 충족될 때까지 이를 반복하여 최종 해를 구합니다.
디지털 컴퓨팅의 장점은 복잡한 전력 시스템을 데이터 기반 모델로 변환할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 더 빠르게 분석을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적인 문제를 보다 정확하게 예측하고 시기적절하게 대응할 수 있습니다. 전력 시스템에 디지털 기술을 적용하는 것은 의심할 여지 없이 현대 전력 엔지니어에게 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 하지만 디지털 컴퓨팅이 점점 더 대중화되면서 아날로그 실험이 가져온 직관적 이해와 운영 경험도 사라지고 있는 걸까요?
