극심 기상 분산 전력망 복원력 강화: ESS 최적화
극심한 자연재해는 분산 전력망(DN)에 대규모 정전을 야기하며, 유연한 제어 및 신속한 대응 특성을 지닌 에너지 저장 시스템(ESS)은 이러한 문제 해결에 필수적인 통합 솔루션으로 주목받고 있습니다. 본 연구는 극심한 기상 조건에서 DN의 복원력 강화를 고려한 ESS의 2단계 강건 최적화 모델을 제안합니다. 먼저, 2차 재해가 부품 고장률에 미치는 영향을 정량화하고, 시간 가변적인 배전선 고장 매트릭스를 구축했습니다. 다음으로, DN의 전반적인 복구 지수와 중요 부하 복구 지수를 제안하여 복원력 수준을 평가했습니다. 마지막으로, ESS의 종합 경제 비용과 연간 종합 가중 부하 손실 최소화를 목표로 하는 2단계 ESS 강건 최적화 모델을 수립하고, 이를 Column-and-Constraint Generation(C&CG) 알고리즘을 사용하여 해결했습니다. IEEE 33-노드 시스템을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 ESS의 최적 종합 경제성을 보장하고 ESS의 지원 잠재력을 최대한 활용할 뿐만 아니라 DN의 복원력을 극대화함을 확인했습니다. ESS가 없는 DN과 비교했을 때, 제안된 방법은 DN의 전반적인 복원력을 약 15.9%, 중요 부하 복구율을 약 4.3% 향상시켰습니다. 이 연구는 극심한 기상 조건에서 DN의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 기여하며, ESS 구성 및 운영 전략 수립에 실질적인 지침을 제공하여 전력 시스템의 재해 대응 능력을 강화하는 데 활용될 수 있습니다.