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.
- 시뮬레이션을 통한 유효 전력 및 무효 전력 측정 데이터 재생
- 현장 데이터 재생을 통한 응답 차이 이해
- 공학적 판단과 자동 파라미터 민감도를 사용하여 시스템 파라미터가 시스템 응답에 미치는 영향 평가 및 영향 순위 파악
- 수동 조정 및 자동 파라미터 추정을 사용한 시스템 응답 미세 조정
다음과 같은 기존의 발전 시험에 사용되는 추가적인 템플릿도 다룹니다.
- 영역률 부하 차단 시험
- 개방 회로 전압 스텝 시험
- 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.
