풍력 불확실성 고려한 과도 안정성 최적 조류
풍력 발전 출력의 확률 밀도 함수 가정에 대한 의존성과 과도 안정성 제약 최적 조류(TSCOPF) 문제에서 시간 영역 시뮬레이션의 계산 부담을 해결하기 위해, 본 논문은 데이터 기반 다항식 카오스 전개(DDPCE)와 최대 엔트로피 방법(MEM)을 기반으로 하는 확률 제약 과도 안정성 최적 조류(CCTSCOPF) 해결 방법을 제안한다. 이 방법은 풍력 변수에 대한 사전 정의된 분포 가정이 필요 없다는 장점이 있다. 구체적으로, 5000개의 과거 풍력 발전 예측 오차 샘플을 사용하여 8차까지의 통계 모멘트를 추출하고, 이를 통해 4차까지의 직교 다항식 기저 함수를 도출한다. 이 다항식을 기반으로 풍력 발전 출력의 가우시안 구적법 콜로케이션 포인트를 얻고, 이 지점에서 시간 영역 시뮬레이션을 수행하여 확장 계수를 계산함으로써 풍력 변동을 과도 응답에 매핑하는 대체 모델을 구축한다. 이 모델은 과도 안정성 지수의 통계 모멘트를 계산하며, MEM은 과도 안정성 지수의 확률 밀도 함수를 재구성하여 과도 안정성 확률 제약을 대수적 경계 조건으로 변환한다. 수정된 IEEE 39-버스 테스트 시스템에 대한 사례 연구 결과, 제안된 대체 모델은 R2 = 0.987의 높은 정확도를 달성하여 기존 Wiener–Askey 다항식 카오스 전개(PCE) 방법보다 불확실성 정량화 정확도를 크게 향상시켰다. 또한, 전체 계산 시간은 몬테카를로 시뮬레이션의 66,280.00초에서 47.92초로 1383배 단축되었다. 본 연구는 풍력 발전의 불확실성을 효과적으로 고려하면서 전력 시스템의 과도 안정성 최적 조류 문제를 효율적으로 해결하는 새로운 프레임워크를 제공한다. 이는 재생에너지 통합 전력 시스템의 안정적이고 경제적인 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.