전력 분배 네트워크에서 부하 증가에 대응하고 신뢰성을 확보하는 효과적인 방법 중 하나는 재생에너지 자원을 활용하는 것입니다. 이 연구는 방사형 배전 시스템에서 분산전원(DG)과 션트 커패시터의 최적 배치 및 용량 결정을 위한 다목적 최적화 방법을 제안합니다.
제안된 방법은 전력 손실 감소, 전압 프로파일 향상, 관련 비용 최소화를 포함하는 다목적 함수를 최적화하기 위해 다목적 입자 군집 최적화(MOPSO) 알고리즘을 사용합니다. DG와 션트 커패시터의 동시 및 독립적 배치를 모두 고려하여 시스템 성능을 극대화합니다.
MATLAB/Simulink 소프트웨어 시뮬레이션을 통해 표준 IEEE 69-버스 네트워크에서 제안된 방법의 효과를 검증했습니다. 시뮬레이션 결과, IEEE 33-버스 테스트 시스템에서 전력 손실을 94.8% 감소시키고 전압 안정성 지수를 0.9745 pu로 향상시키는 것을 확인했습니다.
이 연구는 분산전원 및 션트 커패시터의 전략적 배치를 통해 배전 네트워크의 효율성과 안정성을 크게 개선할 수 있음을 보여줍니다. 제안된 방법은 실제 배전 시스템 설계 및 운영에 중요한 지침을 제공하여 전력 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
분산전원(DG)을 배전망에 통합하는 것은 전압 제어를 통해 시스템 성능을 향상하고 전력 품질 및 신뢰성을 높이는 핵심 전략입니다. 본 논문은 수정된 회색 늑대 최적화(MGWO) 알고리즘과 ETAP 소프트웨어를 결합한 하이브리드 기법을 제안하여, 보호 시스템 적응성을 고려한 DG 장치의 최적 위치 및 용량 산정을 목표로 합니다.
제안된 기법은 유효 및 무효 전력 손실을 최소화하고 전압 안정성을 개선하며, DG 통합 시 보호 시스템의 적응성을 보장하기 위해 고장 전류 변화의 영향을 분석합니다. MGWO 알고리즘은 기존 GWO를 개선하여 적응형 가중치와 동적 순환 메커니즘을 추가함으로써 탐색과 활용의 균형을 향상하고 조기 수렴 및 지역 최적해 문제를 회피합니다. 이는 복잡하고 다중 모드 최적화 문제 해결에 있어 더 빠른 수렴 시간, 높은 정확도, 그리고 향상된 견고성을 제공합니다.
제안된 접근 방식의 효과는 IEEE 33-모선 테스트 시스템과 대규모 114-모선 배전망 시뮬레이션을 통해 검증되었습니다. 연구 결과에 따르면, 33-모선 시스템에서 DG의 최적 배치는 평균 전력 손실을 69.7% 감소시키고 전압 안정성을 69.6% 향상하는 것으로 나타났습니다.
본 연구는 다양한 네트워크 규모에서 DG 통합의 신뢰성을 입증하며, 전력 시스템의 성능 향상 및 보호 시스템 적응에 기여할 수 있는 실용적인 방법론을 제시합니다. 이는 향후 스마트 그리드 환경에서 분산 에너지 자원의 효율적인 활용을 위한 중요한 기반이 될 것입니다.
