직류 마이크로그리드 시스템은 태양광 발전, 풍력 발전과 같은 신재생 에너지원으로부터 전기 에너지를 생산하며, 에너지 저장장치를 이용하여 전력을 관리하고, 필요에 따라 부하에 전력을 적절하게 공급할 수 있다. 직류 마이크로그리드 시스템을 구성하는 각각의 컨버터는 컨버터가 단독운전 할 경우 안정적으로 동작한다. 하지만, 컨버터를 통합하여 직류 마이크로그리드 시스템을 구성하여 통합운전을 할 경우 Fig. 1과 같이 시스템을 구성하는 컨버터 간의 상호작용이 발생하여 시스템이 불안정해질 수 있다. 또한, Utility grid에서 발생하는 입력 고조파로 인하여 시스템이 불안정해질 수 있다.
Fig. 1. Causes of instability in DC microgrid system
따라서 안정도 분석을 통해 시스템이 불안정할 경우, 안정도를 향상시키는 방법이 필요하다. 안정도 분석을 위해 Fig. 1과 같이 구성된 시스템의 Common Bus를 기준으로 Fig. 2 (a)와 같이 소스 컨버터와 로드 컨버터를 바라보는 방향으로 임피던스 모델링을 수행한다. 이를 bode plot으로 나타내면 Fig. 2 (b)와 같다.
(a)
(b)
Fig. 2. Stability analysis of DC microgrid system
(a) Configuration of the system, (b) Stability analysis using bode plot
여기서 임피던스 중첩현상 발생 유, 무를 통해 직관적으로 안정도를 판단할 수 있는 Middlebrook’s stability criterion을 적용한다. 이 기법은 임피던스 중첩이 발생하면 시스템이 불안정하며, 중첩이 발생하지 않으면 시스템이 안정하다는 것을 의미한다. 이를 통해 Fig. 2를 분석하면 60% 부하에서는 임피던스 중첩이 발생하지 않아 시스템이 안정하며, 80% 이상의 부하에서는 임피던스 중첩이 발생하여 시스템이 불안정하다. 시스템이 불안정해지는 현상을 방지하고 시스템의 안정도를 향상시키기 위해 Fig. 3과 같이 기존 제어기에 가상 임피던스와 비례-공진 제어를 추가한 안정도 향상 제어기법을 제안한다.
Fig. 3. Block diagram of the proposed stability enhancement method
Fig. 4 (a)는 제안한 제어기법 적용 전의 파형으로 컨버터 간의 상호작용 및 입력 고조파로 인하여 시스템이 불안정한 것을 확인할 수 있다. Fig. 4 (b)는 제안한 제어기법 적용 후의 파형으로 이전에 발생한 문제점들이 해결되어 시스템이 안정화된 것을 확인할 수 있다.또한, Fig. 5와 같이 Power analyzer를 이용한 고조파 분석 파형을 통해 제안한 안정도 향상 제어기법 적용시 고조파가 현저하게 저감되는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 제안한 기법에 대한 유효성을 검증하였다.
(a)
(b)
FIg. 4. Experimental results (a) Before applying control method (b) After applying control method
직류 마이크로그리드 시스템은 태양광 발전, 풍력 발전과 같은 신재생 에너지원으로부터 전기 에너지를 생산하며, 에너지 저장장치를 이용하여 전력을 관리하고, 필요에 따라 부하에 전력을 적절하게 공급할 수 있다. 직류 마이크로그리드 시스템을 구성하는 각각의 컨버터는 컨버터가 단독운전 할 경우 안정적으로 동작한다. 하지만, 컨버터를 통합하여 직류 마이크로그리드 시스템을 구성하여 통합운전을 할 경우 Fig. 1과 같이 시스템을 구성하는 컨버터 간의 상호작용이 발생하여 시스템이 불안정해질 수 있다. 또한, Utility grid에서 발생하는 입력 고조파로 인하여 시스템이 불안정해질 수 있다.
따라서 안정도 분석을 통해 시스템이 불안정할 경우, 안정도를 향상시키는 방법이 필요하다. 안정도 분석을 위해 Fig. 1과 같이 구성된 시스템의 Common Bus를 기준으로 Fig. 2 (a)와 같이 소스 컨버터와 로드 컨버터를 바라보는 방향으로 임피던스 모델링을 수행한다. 이를 bode plot으로 나타내면 Fig. 2 (b)와 같다.
여기서 임피던스 중첩현상 발생 유, 무를 통해 직관적으로 안정도를 판단할 수 있는 Middlebrook’s stability criterion을 적용한다. 이 기법은 임피던스 중첩이 발생하면 시스템이 불안정하며, 중첩이 발생하지 않으면 시스템이 안정하다는 것을 의미한다. 이를 통해 Fig. 2를 분석하면 60% 부하에서는 임피던스 중첩이 발생하지 않아 시스템이 안정하며, 80% 이상의 부하에서는 임피던스 중첩이 발생하여 시스템이 불안정하다. 시스템이 불안정해지는 현상을 방지하고 시스템의 안정도를 향상시키기 위해 Fig. 3과 같이 기존 제어기에 가상 임피던스와 비례-공진 제어를 추가한 안정도 향상 제어기법을 제안한다.
Fig. 4 (a)는 제안한 제어기법 적용 전의 파형으로 컨버터 간의 상호작용 및 입력 고조파로 인하여 시스템이 불안정한 것을 확인할 수 있다. Fig. 4 (b)는 제안한 제어기법 적용 후의 파형으로 이전에 발생한 문제점들이 해결되어 시스템이 안정화된 것을 확인할 수 있다.또한, Fig. 5와 같이 Power analyzer를 이용한 고조파 분석 파형을 통해 제안한 안정도 향상 제어기법 적용시 고조파가 현저하게 저감되는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 제안한 기법에 대한 유효성을 검증하였다.
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