표제지
목차
국문요약 10
abstract 11
제1장 서론 12
1.1. 연구의 기여 및 필요성 14
1.2. 구조 15
1.3. 문제 설정 16
제2장 기초 이론 18
2.1. 분산전원 18
2.2. Particle Swarm Optimization 20
2.3. Genetic Algorithm 22
i) 초기화 22
ii) 적합성 결정 22
iii) 새로운 인구 창출 23
2.4. Volt/Var Control 24
제3장 제안 방법 27
3.1. Load profile 27
3.2. VVC와 부하 프로파일을 포함하는 PSO 28
3.2.1. 목적 함수 28
3.2.2. 표준화 29
3.2.3. 목적 함수 반영 30
3.3. 제안된 방법의 흐름 31
제4장 사례 연구 33
4.1. IEEE 30-bus test feeder 33
4.2. IEEE 14-bus test feeder 39
제5장 결론 43
부록 45
A.1. Newton-Raphson 방법 전력 흐름 45
A.2. Genetic algorithm의 결과 47
참조문헌 50
표 1. Volt/Var control setpoint 34
표 2. 시뮬레이션 결과로 나타난 분산전원의 위치와 용량 36
표 3. 목적함수 세부요소 (IEEE 30-bus test feeder) 38
표 4. 시뮬레이션 결과로 나타난 분산전원의 위치와 용량 40
표 5. 목적함수 세부요소 (IEEE 14-bus test feeder) 42
표 6. GA를 통한 분산전원의 최적 할당 결과 47
그림 1. 마이크로그리드의 모식도와 선박 전력계통도 18
그림 2. 기존 PSO의 플로우 차트 21
그림 3. 교차(crossover) 예시 24
그림 4. 변이(mutation) 예시 24
그림 5. Volt/Var control의 droop curve 25
그림 6. 24시간의 부하 프로파일 곡선 27
그림 7. VVC와 부하 프로파일이 포함된 PSO의 플로우 차트 32
그림 8. IEEE 30-bus test feeder 33
그림 9. 목적함수의 수렴 그래프(IEEE 30-bus test feeder) 35
그림 10. 24시간 동안의 모든 버스의 전압 프로파일 (IEEE 30-bus test feeder) 37
그림 11. 24시간 동안의 선로 손실 프로파일(IEEE 30-bus test feeder) 38
그림 12. IEEE 14-bus test feeder 39
그림 13. 목적함수의 수렴 그래프(IEEE 14-bus test feeder) 40
그림 14. 24시간 동안의 모든 버스의 전압 프로파일 (IEEE 14-bus test feeder) 41
그림 15. 24시간 동안의 선로 손실 프로파일(IEEE 14-bus test feeder) 42