KR101830582B1 - 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 - Google Patents
전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101830582B1 KR101830582B1 KR1020170097339A KR20170097339A KR101830582B1 KR 101830582 B1 KR101830582 B1 KR 101830582B1 KR 1020170097339 A KR1020170097339 A KR 1020170097339A KR 20170097339 A KR20170097339 A KR 20170097339A KR 101830582 B1 KR101830582 B1 KR 101830582B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- bess
- power system
- frequency adjustment
- simulation
- program
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 12
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 claims description 9
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 4
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
-
- G06F17/5009—
-
- G06F2217/78—
-
- H02J2003/007—
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/10—Flexible AC transmission systems [FACTS]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S40/00—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them
- Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security
-
- Y04S40/22—
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
본 발명의 실시예에 따른 전력시스템 네트워크 모델 및 전력시스템 다이나믹 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차를 기반으로 하는 주파수 조정용 ESS(energy storage system) 전력계통 모의해석 프로그램에 있어서, PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python을 호출하여 4개의 모듈을 상기 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차에 추가하여 수행하고, 상기 4개의 모듈은, 상기 전력시스템 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 네트워크 모델을 추가하는 네트워크 모듈; 상기 전력시스템 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델을 추가하는 다이나믹 모듈; 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 설정 모듈 및 주파수 조정용 BESS 제어 알고리즘을 반영한 동적 모의해석 실행모듈을 포함하여, BESS 전력계통 모의해석을 효율적으로 수행할 수 있는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램에 관한 것으로, 기존의 상용화된 PSS/E 프로그램의 API인 Python으로 4개의 신규모듈을 구현하여 주파수 조정용 BESS의 전력계통 모의해석을 수행하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램에 관한 것이다.
최근 배터리 시장의 확대와 관련 기술의 발달로 설비단가가 크게 경감되고 신재생발전의 보급 확대 정책과 효율성 개선 요구에 따른 전기에너지 공급 환경의 가혹화로 대용량 BESS의 전력계통 적용이 활발히 이루어지고 있다.
반면, 발전기가 유일한 전력공급 자원이었던 전력계통에서 신규설비인 BESS는 운전경험이 부족하고 고가의 설비임에 따라 매우 효율적인 이용이 요구되는 만큼 계통운영의 한계조건에 적용되는 경우가 많아 이에 대한 사전검토가 매우 중요하다.
하지만 기존의 전력계통 또한 이미 방대하여 BESS의 계통적용 효과를 분석하기 위해서는 기존의 대규모 전력계통에 대한 모델이 구축되어 있는 모의환경 기반을 활용하는 것이 효율적인 기술이 필요한 실정이다.
전력계통의 모의해석에는 EMTDC. MATLAB, PSS/E 등과 같이 다양한 상용프로그램이 적용되고 있는 데, 이 중에서 대규모 계통 해석 프로그램인 PSS/E (Power System Simulator for Engineer)는 Siemens PTI(Power Technologies International)社가 개발한 대규모 전력계통해석 프로그램으로써 국내를 포함한 전 세계적으로 전력계통 계획 및 운영검토에 가장 널리 사용하고 있으며, 조류계산(Power Flow), 고장계산(Fault Calculation), 과도안정도 해석(Dynamic Simulation) 등 다양한 계통검토를 수행할 수 있다.
또한, PSS/E는 사용자의 편의를 위해 PSS/E 기능들에 대한 API를 Python, Fotran 등의 특정 프로그램을 통해 제공하고 있는데, 이 중, Fortran은 신규설비인 BESS를 기존 전력계통 모델에 연계하여 모의검토를 수행하기 위해 CONNEC, CONNET을 이용한 컴파일러 과정이 별도로 필요하고, 이를 통해 dll 확장명의 파일이 생성되어야 PSS/E를 시작할 때 이를 로드 함으로써 BESS의 신규설비인 BESS를 인식하게 된다.
또한, 이러한 과정은 전력계통의 구성 조건이 변경될 때마다 반복해야 하는 단점이 있다.
상기와 같은 문제를 해결하기 위해 고안된 본 발명은 기존의 상용화된 PSS/E 프로그램의 API인 Python으로 4개의 신규모듈을 구현하여 주파수 조정용 BESS의 전력계통 모의해석을 수행하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램을 제공하는 데 있다.
상기의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램은, 전력시스템 네트워크 모델 및 전력시스템 다이나믹 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차를 기반으로 하는 주파수 조정용 ESS(energy storage system) 전력계통 모의해석 프로그램에 있어서, PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python을 호출하여 4개의 모듈을 상기 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차에 추가하여 수행하고, 상기 4개의 모듈은, 상기 전력시스템 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 네트워크 모델을 추가하는 네트워크 모듈; 상기 전력시스템 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델을 추가하는 다이나믹 모듈; 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 설정 모듈 및 주파수 조정용 BESS 제어 알고리즘을 반영한 동적 모의해석 실행모듈을 포함하여, BESS 전력계통 모의해석을 효율적으로 수행할 수 있는 것을 특징으로 한다.
전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법에 있어서, BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계; 다른 조건을 입력할 것인지 결정하는 단계; 상기 결정에 따라 종료하는 하는 단계 또는 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계를 포함하며, 상기 다른 조건으로 재실행하는 단계 후에, 다시 다른 조건으로 재실행 할 것인지 판별하는 단계를 더 포함하고, 상기 모의해석 프로그램을 실행 및 재실행하는 단계는 Compile과정이 생략되며, 상기 재실행하는 단계는, 주파수 조정용 BESS 네트워크 모델 및 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델의 추가가 불필요하여 상기 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계보다 단계가 간소화되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계는, (1) PSS/E 프로그램 시작 단계; (2) 기존 계통 네트워크 모델 파일호출 단계; (3) 기존 계통 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계; (4) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 네트워크 모델 파일생성단계; (5) 조류계산 수행단계; (6) Generator/ Load 변환단계; (7) 기존 계통 다이나믹 모델 파일 호출단계; (8) 기존 계통 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계; (9) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 다이나믹 모델 파일 생성단계; (10) 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계; (11) 사용자 채널 설정단계; (12) 초기화 단계; (13) 건전상태 모의단계; (14) 상정고장 적용단계; (15) 과도상태 모의단계 및 (16) PSS/E 프로그램 종료단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계는, (a) PSS/E 프로그램 시작 단계; (b) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 네트워크 모델 파일 호출단계; (c) 조류계산 수행단계; (d) Generator/ Load 변환단계; (e) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 다이나믹 모델 파일 호출단계; (f) 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계; (g) 사용자 채널 설정단계; (h) 초기화 단계; (i) 건전상태 모의단계; (j) 상정고장 적용단계; (k) 과도상태 모의단계 및 (l) PSS/E 프로그램 종료단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 및 이의 실행방법은 PSS/E의 API인 Fotran을 적용할 때와 달리 단계가 간소화될 수 있다.
또한, 초기 실행단계 와 그 이후에 주파수 조정용 BESS의 전력계통 모의해석을 위해 재실행할 경우에는 Compile과 같은 부가적인 단계를 반복적으로 실행하지 않아도 되어 시간이 절약될 수 있다.
특히, 신규 전력설비로써 표준 모의해석 모델이 부재한 주파수조정용 BESS의 전력계통 해석을 기존의 PSS/E 프로그램 사용자가 복잡한 추가 모델링 없이 본 프로그램의 단계별 실행만으로 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 PSS/E API인 Python으로 구현되는 4개의 모듈의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 3에 도시된 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
도 2는 PSS/E API인 Python으로 구현되는 4개의 모듈의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 3에 도시된 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도 1 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명을 설명하기에 앞서, 본 발명과 관련되어 사용되는 용어 및 그 의미를 정리한다.
ESS(energy storage system)은 넓게는 BESS(battery energy storage system)와 EMS(Energy Management System), PCS(Power conditioning System), EMS 등을 목적에 따라 하나의 시스템으로 연동하여 통합적인 관리와 통제, 제어를 하는 종합적인 시스템을 의미하고, 좁게는 에너지 저장장치로써, BESS와 PCS의 구성을 의미한다.
본 발명에서는 최종적으로 주파수 조정용 BESS를 모의해석 하는 것에 관한 것인데, 이때, 주파수 조정용 BESS란, BESS를 이용하여 출력을 보상하는 주파수를 제어하는 것이다.
즉, 출력은 계통 주파수와 연관되는데, 출력 등의 부족으로 계통 주파수의 하락 시 주파수를 제어하여 출력을 보상하고 이에 따라 주파수의 조정을 가능하게 하는 것을 말한다.
본 발명에서는 이미 국내 전력계통의 모델이 구축되어 있는 PSS/E(10) 프로그램을 이용하여 주파수 조정용 BESS(Battery energy storage system) 전력계통 영향평가 모의해석을 진행한다.
여기서, PSS/E(10) 프로그램이란, 대규모 계통 해석 프로그램이라고도 하며, 국내를 포함한 전 세계적으로 전력계통 계획 및 운영검토에 가장 널리 사용되고 있으며, 조류계산, 고장계산, 과도안정도 해석 등 다양한 계통 검토를 수행할 수 있다.
또한, PSS/E(10)는 사용자의 편의를 위해 PSS/E(10) 기능들에 대한 API를 Python(100), Fotran 등의 특정 프로그램을 통해 제공하는 데, 이 중에서 Fotran은 신규설비인 BESS를 기존 전력계통 모델에 연계하여 모의검토를 수행하기 위해 CONNEC, CONNET을 이용한 Compile과정이 필요하다.
이를 통해 dll확장명의 파일이 생성되어야 PSS/E(10)를 시작할 때 이를 로드 함으로써, 신규설비인 BESS를 인식하게 된다.
또한, 이러한 과정은 전력계통의 운전조건이 변경될 때마다 반복해야 된다는 단점이 있다.
이러한 이유로 본 발명에서는, Python(100)을 사용한다.
Python(100)에 대해 설명하면, Python(100)은 PSS/E(10)에서 제공하는 API들을 자유롭게 이용할 수 있을 뿐만 아니라, Fotran처럼 별도의 Compile과정이 필요하지 않고, Python(100) 내의 라이브러리 함수도 다양하게 이용할 수 있다는 장점이 있다.
이에 따라 본 발명은 대규모 전력계통 해석을 위한 국내 주파수 조정용 BESS의 모의해석 프로그램으로써, 상용화된 주파수 조정용 BESS의 모의해석 모델을 기존 전력계통 모델에 추가하고 이를 PSS/E(10) 전력계통 해석 절차를 기반으로 모의해석을 할 수 있도록 모델링하여 자동화함으로써 사용자의 편의성과 유연성을 확보하였다.
즉, 신규설비인 BESS의 계통 적용효과를 검토하기 위해, 사용자는 PSS/E(10) API인 Python(100)을 호출하여 기존의 전력계통에 관한 모델이 구축되어 있는 네트워크 모델과 다이나믹 모델에 신규설비인 BESS의 BESS 네트워크 모델과 BESS 다이나믹 모델을 추가한다.
이후에, 사용자는 BESS 제어 알고리즘을 적용하여 기존의 PSS/E(10) 전력계통 해석 절차를 기반으로 사용자의 정의에 의한 전력계통 운전 시나리오를 수행함으로써, BESS 계통 적용 효과를 검토할 수 있다.
여기서, 전력계통이란 전력에너지를 생산하여 수용가에 전송 및 소비에 이르기까지 관련된 제반 설비, 즉, 송전 및 배전선로, 변압기, 개폐기 및 부하는 물론 운용설비들을 유기적으로 결합해서 이르는 전력의 신경망을 말한다.
이하, 본 발명에서는 신규설비인 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 및 이의 실행방법에 대해 후술할 것이며, 이하에서 설명되는 BESS는 BESS를 의미한다.
상기 내용과 관련하여 도 1 내지 5를 참조하여 후술하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 PSS/E API인 Python으로 구현되는 4개의 모듈의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 3에 도시된 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계의 구성을 도시한 흐름도이다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램의 구성은, PSS/E(10)와 Python(100)으로 구성될 수 있다.
상기에서 PSS/E(10)와 관련하여 상세하게 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략한다.
Python(100)는 PSS/E(10) API 중 하나이며, 머신러닝, 그래픽, 웹개발 등 여러 업계에서 선호하는 언어이다.
또한, Python(100)은 간결하고 생산성이 높은 프로그래밍 언어로 잘 알려져 있다.
Python(100)은 본 발명의 주파수 조정용 BESS(Battery energy storage system)의 전력계통 모의해석 프로그램을 활용하여 도출할 수 있는 장점을 상기에 구체적으로 서술하였으므로, 이와 관련된 내용은 생략한다.
또한, Python(100)은 Fotran언어와 달리 별도의 Compile 과정을 필요로 하지 않는다.
이에 따라, 모의해석 속도를 높일 수 있고, 누구나 재실행이 용이한 이점이 있다.
다음으로, 도 2를 참조하면, PSS/E(10) API인 Python(100)으로 구현되는 4개의 모듈은 주파수 조정용 BESS 네트워크 모델을 추가하는 네트워크 모듈(110), 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델을 추가하는 다이나믹 모듈(120), 채널 설정 모듈(130) 및 동적 모의해석 실행모듈(140)로 구성될 수 있다.
상기 기존 PSS/E(10)(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차에 PSS/E(10)의 API(Application Program Interface)인 Python(100)으로 구현되는 4개의 모듈은 추가되어 수행될 수 있다.
주파수 조정용 BESS 네트워크 모델을 추가하는 네트워크 모듈(110)은 기존의 전력계통에 관한 모델이 구축되어 있는 전력시스템 네트워크 모델에 추가되는 모듈로써 사용자가 사전에 작성한 BESS Spec 설정 파일을 기반으로 모델링이 이루어진다.
주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델을 추가하는 다이나믹 모듈(120)은 기존의 전력계통에 관한 모델이 구축되어 있는 전력시스템 다이나믹 모델에 추가되는 모듈로써 사용자가 사전에 작성한 BESS Spec 설정파일을 기반으로 모델링이 이루어진다.
상기에서 다이나믹 모델은 동적 모델이라고도 한다.
채널 설정 모듈(130)은 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 것으로, 계통 주파수, 주파수 조정용 BESS의 에너지 및 출력을 모니터링 할 수 있도록 상기 채놀을 각각 자동으로 설정할 수 있는 모듈이다.
동적 모의해석 실행모듈(140)은 사용자가 사전에 작성한 BESS 알고리즘 Parameters 설정 파일을 주파수 조정용 BESS 제어 알고리즘에 반영하여 모의해석을 진행하는 모듈이다.
추가되는 상기 4개의 모듈은 파일구성 중 실행파일에 해당하는 것이며, 입력파일로는 BESS Spec 설정 파일 및 BESS 알고리즘Parameters 설정 파일이 있다.
다음으로, 도 3 내지 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법은, BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계(S100), 다른 조건을 입력할 것인지 결정하는 단계(S150) 및 상기 결정에 따라 종료하는 하는 단계 또는 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계(S200)로 구성될 수 있다.
상기 S150단계는 다른 조건을 입력하거나 입력하지 않는 것을 결정하는 단계이다.
S150단계에서 다른 조건을 입력하면 S200단계로 넘어서 모의해석 프로그램을 재실행할 수 있는 것이며, S150단계에서 다른 조건을 입력하지 않으면 종료하는 단계가 되는 것이다.
또한, 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법에서 S200단계는 S150단계에서 다른 조건을 입력하여 재실행하는 단계이며, 그 후에 또 다른 조건을 입력하거나 입력하지 않는 것을 결정하는 단계(S250)를 더 포함할 수 있다.
S250단계에서 또 다른 조건을 입력하면, S200단계 이후에 다른 조건을 입력하면 S100단계부터가 아닌 S200단계부터 다시 진행될 수 있다.
이하에서, 상기 S100단계와 S200단계의 세부구성의 흐름도를 나타낸 도 4 및 도 5를 참고하여 S100단계와 S200단계를 구체적으로 설명한다.
S100단계는 도 4를 참조하면, S101 단계 내지 S116단계로 구성될 수 있다.
우선, S100단계는 PSS/E(10) API인 Python(100)에 추가되는 상기에 상술한 4개의 모듈을 적용하여 실행되는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법을 도시한 것이다.
또한, S100단계는 여러 번의 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법을 수행하기 전에 진행되는 단계이다.
즉, 도 5를 참조하여 후술할 S200단계는 S100단계 진행 이후에 진행될 수 있으며, S100단계와 달리 반복적으로 진행되는 것이다.
도 4를 참조하여 상기 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계를 S101 내지 S116단계로 세분화하여 구체적으로 후술하면, PSS/E(10) 프로그램 시작 단계(S101), 기존 계통 네트워크 모델 파일호출 단계(S102), 기존 계통 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계 (S103), 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 네트워크 모델 파일생성단계(S104), 조류계산 수행단계(S105), Generator/ Load 변환단계(S106), 기존 계통 다이나믹 모델 파일 호출단계(S107), 기존 계통 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계(S108), 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 다이나믹 모델 파일 생성단계(S109), 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계 (S110), 사용자 채널 설정단계(S111), 초기화 단계(S112), 건전상태 모의단계(S113), 상정고장 적용단계(S114), 과도상태 모의단계(S115), PSS/E(10) 프로그램 종료단계 (S116)로 구성될 수 있다.
상기에서, S103, S104, S108 내지 S110, S113 및 S115단계는 Python(100)에 추가되어 진행되는 단계이다.
S103단계는 Python(100)을 호출하여 기존 계통 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 모델을 신규로 추가하는 단계이며, 이에 따라 S104단계에서 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 네트워크 모델 파일을 생성한다.
S108단계는 S103단계와 마찬가지로 Python(100)을 호출하여 기존 계통 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 모델을 신규로 추가하는 단계이다.
다만, S103단계는 프로그램을 네트워크 상으로 연계하는 것인 네트워크 모델을 신규로 추가한 것이라면, S108단계는 모의해석을 위한 다이나믹(동적) 모델을 추가하는 단계라는 것이다.
S109단계는 S108단계에 따라 S104단계처럼 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 다이나믹 모델 파일을 생성하는 단계이다.
S110단계는 주파수 조정용 BESS 전력계통 영향평가 모의해석을 위해 채널을 추가하는 단계이다.
추가된 채널 다음으로 사용자 채널을 설정하는 단계인 S111단계를 진행함으로써, 모의해석을 진행할 수 있는 전제 단계가 완료될 수 있다.
S103, S104, S108 내지 S110, S113 및 S115단계 외에 단계들은 일반적으로 PSS/E(10) 프로그램을 진행하면서 진행될 수 있는 단계일 수 있다.
다만, 약간의 단계에 명시된 용어를 정리하면, S105단계의 조류계산 수행단계는 전력계통 해석 분야의 하나이며, 전력조류 계산단계이다.
즉, 전력조류 계산이란, 전력 생산에서 소비에 이르기까지 각 모선 및 각 전력 설비의 전압, 전류, 유효 및 무효 전력을 계산하는 단계를 일컫는다.
조류계산의 목적 및 필요성에 대해 설명하면, 전력계통 구성 및 운전모형을 알기 위함이고, 전압조정의 기본자료로 쓰일 수 있다.
또한, 과부하 조사 및 해소 대책을 수립할 때에도 유용하게 쓰일 수 있다.
또한, 전력용 콘덴서 위치와 용량을 결정할 수 있으며, 전력설비 용량도 결정할 수 있는 자료가 된다.
또한, 전동기 기동 점검에도 유용하고, 안정도 해석 및 고조파해석 입력자료로 활용될 수 있다.
전력계통 해석 분야는 조류계산 이외에도 고장전류 계산, 전동기 기동 해석, 안정도 해석, 부하차단 해석, 고조파 해석, 과도현상 해석, 보호계전기 협조 등이 있을 수 있다.
상기의 전력계통 해석 분야에 대한 설명은 일반적으로 소프트웨어를 통해 구현되며, 이에 구체적인 설명은 생략한다.
초기화 단계(S112)이후에 진행되는 모의해석 단계는 건전상태, 상정과장 적용 후 과도상태일 경우에 대한 모의해석을 진행할 수 있다.
이때, 사용자 채널 설정단계 이후에 초기화 단계가 진행되는 것은 조류계산 수행 단계 후 그 결과를 다이나믹 모델의 초기값으로 적용하기 위함이다.
상기에서 건전상태란, 보통의 상태라고도 하며, 정상일 때의 값을 주어 상태를 모의해석 하는 것이다.
즉, S113단계는 건전상태일 때 모의해석을 진행하는 단계일 수 있다.
다음으로 진행되는 S114단계인 상정고장 적용단계는 발전기 고장 혹은 송전선로 고장 등과 같이 과도상태를 유발하는 상정고장을 모의하는 단계이다.
상기 S114단계를 진행하는 이유는 과도상태에서 전력계통의 성능을 평가하기 위해 전력계통에서 흔히 발생하는 상정고장을 적용하는 것이라 할 수 있다.
즉, S115단계에서 상정고장 기준값을 적용하여 모의해석을 진행한다.
이러한 상태를 과도상태라 하며, 본 발명에서는 마지막으로 모의해석을 하는 것이다.
과도상태는 정상상태와 상반되는 말로써 전력계통에서 고장이 발생한 후 다시 정상상태로 회복하는 과정을 일컫는다.
다음으로, 도 5를 참조하여 S200단계인 상기 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계를 세분화한 단계를 후술하면, PSS/E(10) 프로그램 시작 단계(S201), 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 네트워크 모델 파일 호출단계(S202), 조류계산 수행단계(S203), Generator/ Load 변환단계(S204), 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 다이나믹 모델 파일 호출단계(S205), 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계(S206), 사용자 채널 설정단계(S207), 초기화 단계(S208), 건전상태 모의단계(S209), 상정고장 적용단계(S210), 과도상태 모의단계(S211), PSS/E(10) 프로그램 종료단계 (S212)로 구성될 수 있다.
상기 S200단계는 S100단계 이후에 진행될 수 있는 단계로써, S100단계보다 간소화된 구성으로 단계가 이루어져 있다.
즉, S100단계에 속해 있던 Python(100)에 추가되는 단계인 S103, S104, S108 내지 S110, S113 및 S115단계 중에서 S200단계에서는 S104단계에서 생성된 BESS 네트워크 모델 파일을 호출하는 단계인 S202단계와 S109단계에서 생성된 BESS 다이나믹 모델 파일을 호출하는 단계인 S205로 진행되고, S103, S104, S108 및 S109단계는 생략되었다는 것을 알 수 있다.
즉, BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석을 다른 조건으로 재실행하는 단계인 S200단계는, S100단계에서 진행된 Python(100)을 이용해 S104 및 S109단계에서 생성된 파일을 호출하기만 하면 되는 것이다.
상기에서 다른 조건이란, 전력계통의 상정고장 적용조건 또는 주파수 조정용 BESS 알고리즘의 Parameters 값의 변경에 따른 조건이 변경되는 것을 말할 수 있다.
또한, S200단계에서 S202 및 S205단계는 자동적으로 호출되는 것이기 때문에 S100단계의 S103, S104, S108 및 S109단계에서처럼 추가하고, 생성하는 단계는 생략될 수 있어 시간을 합리적으로 활용할 수 있다.
그 외의 PSS/E(10) 프로그램에서 이루어지는 단계들은 PSS/E(10) 프로그램에서 진행되는 일반적인 순서이므로 구체적인 설명은 생략한다.
본 명세서에 기술된 실시예는 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 또는 전적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 본 명세서에서 "부(unit)", "모델(model)" 또는 "시스템(system)" 등은 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 소프트웨어 등 컴퓨터관련 엔티티(entity)를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 부, 모델 또는 시스템은 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨터에서 실행중인 애플리케이션(application) 및 컴퓨터의 양쪽이 모두 본 명세서에 기재된 부, 모델 또는 시스템에 해당할 수 있다.
이상으로 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.
10 : PSS/E 프로그램
100 : Python
110 : 네트워크 모듈
120 : 다이나믹 모듈
130 : 채널 설정 모듈
140 : 동적 모의해석 실행모듈
100 : Python
110 : 네트워크 모듈
120 : 다이나믹 모듈
130 : 채널 설정 모듈
140 : 동적 모의해석 실행모듈
Claims (4)
- 전력시스템 네트워크 모델 및 전력시스템 다이나믹 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행하는 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차를 기반으로 하는 주파수 조정용 ESS(energy storage system) 전력계통 모의해석 프로그램에 있어서,
PSS/E의 API(Application Program Interface)인 Python을 호출하여 4개의 모듈을 상기 기존 PSS/E(Power system simulator for engineer)의 전력계통 해석절차에 추가하여 수행하고,
상기 4개의 모듈은,
상기 전력시스템 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 네트워크 모델을 추가하는 네트워크 모듈;
상기 전력시스템 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델을 추가하는 다이나믹 모듈;
주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 설정 모듈 및
주파수 조정용 BESS 제어 알고리즘을 반영한 동적 모의해석 실행모듈을 포함하여, BESS 전력계통 모의해석을 효율적으로 수행할 수 있고,
상기 주파수 조정용 ESS(energy storage system) 전력계통 모의해석 프로그램은,
BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계;
다른 조건을 입력할 것인지 결정하는 단계 및
상기 결정에 따라 종료하는 하는 단계 또는 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계로 진행되는 것을 특징으로 하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램.
- 제 1 항의 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법에 있어서,
BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계;
다른 조건을 입력할 것인지 결정하는 단계;
상기 결정에 따라 종료하는 하는 단계 또는 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계를 포함하며,
상기 다른 조건으로 재실행하는 단계 후에, 다시 다른 조건으로 재실행 할 것인지 판별하는 단계를 더 포함하고,
상기 모의해석 프로그램을 실행 및 재실행하는 단계는 Compile과정이 생략되며,
상기 재실행하는 단계는,
주파수 조정용 BESS 네트워크 모델 및 주파수 조정용 BESS 다이나믹 모델의 추가가 불필요하여 상기 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계보다 단계가 간소화되는 것을 특징으로 하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법.
- 제 2 항에 있어서,
상기 BESS Spec 파일 및 BESS Parameters를 기반으로 초기 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 실행하는 단계는,
(1) PSS/E 프로그램 시작 단계;
(2) 기존 계통 네트워크 모델 파일호출 단계;
(3) 기존 계통 네트워크 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계;
(4) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 네트워크 모델 파일생성단계;
(5) 조류계산 수행단계;
(6) Generator/ Load 변환단계;
(7) 기존 계통 다이나믹 모델 파일 호출단계;
(8) 기존 계통 다이나믹 모델에 주파수 조정용 BESS 모델 신규추가 단계;
(9) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 새로운 다이나믹 모델 파일 생성단계;
(10) 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계;
(11) 사용자 채널 설정단계;
(12) 초기화 단계;
(13) 건전상태 모의단계;
(14) 상정고장 적용단계;
(15) 과도상태 모의단계 및
(16) PSS/E 프로그램 종료단계를 포함하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법.
- 제 2 항에 있어서,
상기 BESS Parameters를 수정하여 주파수 조정용 BESS 전력계통 모의해석 프로그램을 다른 조건으로 재실행하는 단계는,
(a) PSS/E 프로그램 시작 단계;
(b) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 네트워크 모델 파일 호출단계;
(c) 조류계산 수행단계;
(d) Generator/ Load 변환단계;
(e) 주파수 조정용 BESS 모델이 추가된 다이나믹 모델 파일 호출단계;
(f) 주파수 조정용 BESS 모의해석을 위한 채널 추가단계;
(g) 사용자 채널 설정단계;
(h) 초기화 단계;
(i) 건전상태 모의단계;
(j) 상정고장 적용단계;
(k) 과도상태 모의단계 및
(l) PSS/E 프로그램 종료단계를 포함하는 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 BESS의 모의해석 프로그램 실행방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170097339A KR101830582B1 (ko) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170097339A KR101830582B1 (ko) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101830582B1 true KR101830582B1 (ko) | 2018-02-21 |
Family
ID=61524394
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170097339A KR101830582B1 (ko) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101830582B1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114221359A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-03-22 | 清华大学 | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 |
| KR20220101938A (ko) * | 2021-01-12 | 2022-07-19 | 전북대학교산학협력단 | 전력 계통의 agc 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치 |
| KR20230068358A (ko) * | 2021-11-10 | 2023-05-17 | 한국전기연구원 | 발전소 시뮬레이션 장치 및 발전소 시뮬레이션 방법 |
| KR102761992B1 (ko) | 2021-11-10 | 2025-02-05 | 한국전기연구원 | 발전소 시뮬레이션 장치 및 발전소 시뮬레이션 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016220406A (ja) | 2015-05-20 | 2016-12-22 | 富士電機株式会社 | シミュレーション装置及びシミュレーションシステム |
-
2017
- 2017-07-31 KR KR1020170097339A patent/KR101830582B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016220406A (ja) | 2015-05-20 | 2016-12-22 | 富士電機株式会社 | シミュレーション装置及びシミュレーションシステム |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 2015년도 대한전기학회 춘계학술대회 논문집 (2015.4.16.)* |
| 2017년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집 (2017.7.12.)* |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220101938A (ko) * | 2021-01-12 | 2022-07-19 | 전북대학교산학협력단 | 전력 계통의 agc 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치 |
| KR102501414B1 (ko) * | 2021-01-12 | 2023-02-21 | 전북대학교산학협력단 | 전력 계통의 agc 주파수 제어 시뮬레이션 방법 및 장치 |
| KR20230068358A (ko) * | 2021-11-10 | 2023-05-17 | 한국전기연구원 | 발전소 시뮬레이션 장치 및 발전소 시뮬레이션 방법 |
| KR102761992B1 (ko) | 2021-11-10 | 2025-02-05 | 한국전기연구원 | 발전소 시뮬레이션 장치 및 발전소 시뮬레이션 방법 |
| CN114221359A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-03-22 | 清华大学 | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11669085B2 (en) | Method and system for determining system settings for an industrial system | |
| US11616365B2 (en) | Decentralized hardware-in-the-loop scheme | |
| Tomim et al. | Parallel transient stability simulation based on multi-area Thévenin equivalents | |
| Buso et al. | Rapid prototyping of digital controllers for microgrid inverters | |
| Baek et al. | Nonlinear parameter optimization of FACTS controller via real-time digital simulator | |
| Tariq et al. | Design Specification of Cyber-Physical Systems: Towards a Domain-Specific Modeling Language based on Simulink, Eclipse Modeling Framework, and Giotto. | |
| Francés et al. | A black-box modeling approach for DC nanogrids | |
| Hernandez et al. | Embedded real-time simulation platform for power distribution systems | |
| KR101830582B1 (ko) | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 | |
| Jin et al. | Power grid simulation applications developed using the GridPACK™ high performance computing framework | |
| Robak et al. | Rotor angle small signal stability assessment in transmission network expansion planning | |
| Shetye et al. | Validation of power system transient stability results | |
| de Oliveira Chagas et al. | Co-simulation applied to power systems with high penetration of distributed energy resources | |
| KR102681914B1 (ko) | 시계열 모의 운영 기반의 배전계통 분산형 전원의 용량 산정 장치 및 그 방법 | |
| Ravindra et al. | Conversion of PSS® E models into RSCAD models: Lessons learned | |
| Castellanos et al. | Robust stability analysis of large power systems using the structured singular value theory | |
| Heidari et al. | Electromagnetic transients simulation-based surrogate models for tolerance analysis of FACTS apparatus | |
| Walker et al. | Development environments for Tokamak plasma control | |
| Schütte | A Domain-Specific Language For Simulation Composition. | |
| Zanabria et al. | Towards an integrated development of control applications for multi-functional energy storages | |
| Khaitan et al. | TDPSS: a scalable time domain power system simulator for dynamic security assessment | |
| Ugarte et al. | Co-simulation architecture: A tool to enable the state estimator application in smart grid environment | |
| Mirtaheri et al. | A framework for control and co-simulation in distribution networks applied to electric vehicle charging with Vehicle-Originating-Signals | |
| Delange et al. | An MDE-based process for the design, implementation and validation of safety-critical systems | |
| JP5930894B2 (ja) | 電力系統の解析装置および解析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20170731 |
|
| PA0201 | Request for examination | ||
| PA0302 | Request for accelerated examination |
Patent event date: 20171106 Patent event code: PA03022R01D Comment text: Request for Accelerated Examination Patent event date: 20170731 Patent event code: PA03021R01I Comment text: Patent Application |
|
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20171204 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20180209 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20180212 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20180212 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration | ||
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20220105 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20221229 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20240213 Start annual number: 7 End annual number: 7 |