종래의 발전 시스템 및 재생 에너지 시스템 모두에 수동 및 자동 기법을 사용하여 PPMV(발전소 모델 검증)을 수행할 수 있습니다. NERC MOD-026, MOD-027 등의 기술 규정 및 전압 보상 이벤트에 의해 요구되는 경우 이러한 PPMV 접근법은 특히 중요합니다. 신뢰할 수 있는 유효 전력 및 무효 전력 응답을 갖는 정확한 모델은 전력망 연구와 디지털 트윈에도 필요합니다.

PMU 데이터를 사용하여 전력망 이벤트에 대한 오프라인 스텝 시험 및 온라인 성능 모니터링에 모두 적용되며, 수동 조정과 자동 기법을 모두 포함하는 워크플로로서의 PPMV에 대해 알아볼 수 있습니다.

유틸리티 규모 태양광 발전소 사례 연구를 통해 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 이해할 수 있습니다.

  1. 시뮬레이션을 통한 유효 전력 및 무효 전력 측정 데이터 재생
  2. 현장 데이터 재생을 통한 응답 차이 이해
  3. 공학적 판단과 자동 파라미터 민감도를 사용하여 시스템 파라미터가 시스템 응답에 미치는 영향 평가 및 영향 순위 파악
  4. 수동 조정 및 자동 파라미터 추정을 사용한 시스템 응답 미세 조정

다음과 같은 기존의 발전 시험에 사용되는 추가적인 템플릿도 다룹니다.

  1. 영역률 부하 차단 시험
  2. 개방 회로 전압 스텝 시험
  3. 온라인 스텝 시험

이 백서에서는 MATLAB® 및 Simulink®를 사용하여 효율적으로 PPMV를 수행하는 방법에 대해 알아볼 수 있습니다.

자세히 알아보기

  • 재생 에너지 모델 검증 (23:33): 현장 데이터를 사용하여 유틸리티 규모 태양광 발전소 모델을 보정할 수 있습니다.
  • 기존의 발전소 모델 검증
    • 1편: 개요 (1:02): MATLAB 및 Simulink를 사용한 발전소 모델 검증의 3단계 과정.
    • 2편: 요약 (2:49): 전력망 이벤트에 대한 온라인 성능 모니터링을 사용하여 발전소 모델 검증을 적용하는 방법을 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
    • 3편: 수동 파라미터 조정 (6:07): 전압/주파수 재생 및 유효 전력 및 무효 전력 재생을 통해 응답 차이를 더 깊게 이해할 수 있습니다. 공학적 판단을 적용하여 파라미터 설정을 조정할 수 있습니다.
    • 4편: 자동 파라미터 민감도 및 파라미터 조정 (9:00): 자동 파라미터 민감도로 공학적 판단을 보완하여 시스템 파라미터가 시스템 응답에 미치는 영향을 평가하고 영향의 순위를 파악할 수 있습니다.

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