Lecture

전력시스템은 각종 전력설비가 연계되어 하나로 동작하는 거대한 시스템이므로 전력시스템을 구성하는 다양한 설비와 이 설비들의 안정적, 경제적 운영에 대한 이해가 필요. 전력시스템 1에서는 전력시스템을 구성하는 다양한 설비들(발전기, 변압기, 송전선로, 부하 등)과 그 모델링 기법에 대해 배우며, 전력시스템공학 2에서는 전력시스템공학 1에서 배운 전력 설비들을 이용하여 전력계통을 해석하고 운영하는 방법에 대해 학습. 조류계산, 고장해석, 안정도 해석과 더불어 보호협조 및 제어에 대한 기본 원리와 실제 구현에 관해 학습.


분산에너지는 기존의 대규모 발전소와는 달리 전력수요지 인근에서 발전하는 소규모의 발전기와 에너지저장장치 등을 의미하며, 재생에너지, 에너지 저장장치(ESS), 열병합발전기(CHP), 전기자동차 충전기 등이 이에 해당. 이 과목에서는 탄소중립 달성을 위한 분산에너지의 필요성에 대해 살펴보고, 분산에너지의 종류와 특징에 대해 배우도록 하며, 전력시스템에서 분산에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 기술(수요반응(DR), 마이크로그리드(MG), 가상발전소(VPP), 배전계통운영자(DSO))에 대해 심도있게 다루도록 함. 이 과목은 Problem solving 과목으로서 수요기업의 현안 문제를 수업시간에 배운 지식을 활용하여 함께 해결하도록 함.


전기공학 전공지식을 바탕으로 자신이 정의한 문제를 공학적 지식과 도구를 활용하여 해결하고, 이를 논문으로 작성. 본 강의는 캡스톤 설계과목으로 전기자동차 및 충전 인프라 운용에 관한 주제로 진행.


스마트 그리드(Smart grid)는 지능형 전력망으로 불리며, 전력기술과 IT기술이 접목되어 전력시스템의 신뢰도와 효율을 높이는 기술 분야. 스마트 그리드는 하나의 기술이라기보다는 다양한 기술이 융합된 분야이며, 대표 기술로는 전기자동차 기술, 전기에너지 저장 기술, 수요반응 기술, 스마트 미터 기술, 마이크로그리드 기술, 신재생에너지 기술 등을 들 수 있음. 이 과목에서는 이러한 대표 기술들을 상세하게 소개하고, problem solving 기법을 도입하여 기업의 현안 문제를 해결. 우수한 결과는 특허로 출원하거나, 외부경진대회에 출품.


배전계통은 생산된 전기에너지를 최종적으로 소비자에게 전달하는 전력계통의 마지막 단계이다, 배전 계통은 송전계통과는 다른 특징을 갖고 있으며, 특히 최근에는 전력 소비자의 높아진 요구를 충족시키 기 위한 다양한 신기술들이 적용. 본 강의에서는 이러한 배전계통의 특성을 분석하고, 현재 적용되고 있는 배전기술에 대해 알아보며, 배전분야 신기술에 대해 소개. 


전 본 강의는 다음 세부분으로 구성됨.

1. 자율주행 자동차의 핵심인 항법시스템 구성 및 설계를 위한 이론 및 응용을 다룸. 다양한 항법, 환경인식, 제어 및 데이터 처리방식을 실무예제를 중심으로 다룸 (자율주행 자동차 개요 / GNSS/비젼/관성항법/LIDAR/RADAR/Map 기반 센서퓨전 및 통합항법/ 주변환경인지 및 모델링 / 차량제어 및 주행 / ITS Infra and Communication / 스마트카)

2. 전기차동차의 기본 구성요소의 종류 및 동작 원리에 관해 학습. (Battery / Charger / Low/High Voltage Converter / Motor / Inverter / Energy Sources)

3. 전기자동차가 전력망에 미치는 영향에 대해서 살펴봄. Smart charging과 V2G(Vehicle to Grid) 기술 그리고 전기자동차를 활용한 수요반응(Demand response)에 대해 살펴보고, 이러한 기술이 전력망에 미치는 영향을 분석. 


전력전자공학은 실제 우리가 사용하는 제품의 개발부터 성능개선/혁신과 관련된 실질적인 학문이며, 기초 전공 내용들이 복합적으로 포함됨. 본 강의를 통해 그 기초를 쌓기를 바람. 강의 개요는 다음과 같음. 전력전자공학에 대한 개념부터 전력전자 시스템의 구성요소인 전력반도체, Driver, Inductor, Capacitor 의 동작/회로해석을 Review. 그리고 이 구성요소들을 이용한 AC-DC, DC-DC, DC-AC 시스템의 동작을 이해하고 설계. 


회로이론/전자회로/전기전자계측 등의 이론수업에서 강의되는 기초 회로이론을 실험실습을 통하여 이해. 소자 및 회로의 응용실무를 체험하고, 현장실무에서 필수적인 기초사항인 기본 계측기의 사용법, 기본 실험/측정 수칙을 익힘. 2~3인으로 구성되는 실험조에서 협력실험을 수행함으로써 팀구성원의 역할을 수행할 수 있는 능력을 배양. 


전기기기 중에서 많이 사용되고 있는 유도전동기의 동작을 이해, 분석하고, 실험을 통해 구동 System을 폭넓게 이해.

전력시스템의 안정적인 운용을 위한 전력시스템 안정도 해석법과 제어방법에 대해 이해하도록 한다. 이를 위하여 전력시스템 안정도에 커다란 영향을 미치는 동기발전기의 상세 모델에 대해 모델링을 하고, 송전선로, 부하 등에 대한 모델도 공부. 또한 동기발전기의 조속기와 여자기 모델에 대해서도 학습. 


In power system modeling, the detailed models such as generator model, load model, transmission line model, controller model are introduced. In power system stability, the stability analysis methods with these models will be introduced. Transient stability, small signal stability, voltage stability concepts, analysis methods and control methods will be studied. Recent developments in power system stability with distributed energy resources will be included in this class. 


최적화 기법이 이용되는 전력시스템 운영기법에는 경제급전, 기동정지, 최적조류계산 등이 있고, 특히 최근에는 재생에너지 보급에 따라 불확실성을 고려한 최적화도 요구되고 있음. 이를 위해서는 최적화 기법들의 기본 이론 및 적용 방안을 이해하는 것이 필요. 따라서 본 강의에서는 최적화 기법이 적용되는 전력시스템 운영 기법들을 소개하고, 이러한 최적화에 기본적으로 활용되는 Linear programming, Nonlinear programming, Geometric programming, Stochastic programming, Dynamic programming 등에 대해 배우고, 이를 Matlab이나 Python과 같은 프로그램으로 구현하는 방법에 대해 배우도록 함. 


최근 전력시스템 예측 및 운영에 있어 인공지능 기법을 적용하는 사례가 늘어나고 있음. 본 강의에서는 부하예측, 발전량 예측, 전력시스템 최적운영 등에 사용될 수 있는 인공지능 기법들의 기초 이론에 대 해 학습하고, 이를 전력시스템에 적용해 보도록 한다. Neural Network, CNN, RNN, Autoencoder, GAN, Reinforcement Learning 등에 대한 기초이론을 습득하고, 학생이 스스로 선택한 전력시스템 응 용 방법을 직접 코딩하여 구현. 본 과목은 산학협력 교과목으로서, 수업시간에 산업체와의 협력을 통한 문제해결을 목적으로 함. 


먼저 스마트 그리드가 대두되게 된 배경과 전력시스템의 변화에 대해 살펴보고, 국내외 최신 기술동향 을 살펴봄. 우리나라의 스마트 그리드 로드맵을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 그리드의 기술체계를 검토함. 스마트 그리드 기술에 대한 개괄 이후에는 세부 주제를 정해 심도있는 강의를 하도록 함. 특히, 신재생에너지, 마이크로그리드, AMI, 전기자동차 및 미래 전력망 기술을 중심으로 강의 하며 필요시에는 외부 전문가를 초청하여 관련 기술에 대한 심도있는 강의를 듣도록 함. 최종적으로 는 스마트 그리드 기술 중 하나의 테마를 정하여 필요한 알고리즘을 구현하는 프로젝트를 수행. 


    신재생에너지의 특징 및 전망에 대해 강의함. 강의 자료를 바탕으로 모델링에 대한 강의를 진행함. 수강생은 모델링 및 동특성을 시뮬레이션을 통해 검증함.