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적어도 프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 전압 불평형 해소 최적화 방법에 있어서,예측된 시계열 데이터들로써, 미리 정해진 시간 구간 동안의 부하 데이터, 태양광 발전 데이터, 풍력 발전 데이터, 및 에너지 저장 장치 데이터를 획득하는 단계;상기 부하 데이터, 상기 태양광 발전 데이터, 상기 풍력 발전 데이터, 상기 에너지 저장 장치 데이터, 및 상기 배전 계통이 계통 파라미터를 이용하여 시뮬레이션함으로써, 상기 배전 계통의 계통 데이터를 획득하는 단계;전압 불평형 해소를 위한 목적 함수를 설정하는 단계; 및적어도 하나의 제약 조건을 이용하여 최적화 문제를 풀이함으로써 전압 불평형 해소를 위한 무효 전력 및 유효 전력을 산출하는 단계를 포함하는 전압 불평형 해소 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 부하 데이터는 상기 미리 정해진 시간 구간 동안의, 배전 계통에 포함된 부하들 각각에 대한 부하량에 대한 예측 데이터를 의미하고,상기 태양광 발전 데이터는 상기 미리 정해진 시간 구간 동안의, 상기 배전 계통에 포함된 태양광 발전 설비의 발전량에 대한 예측 데이터를 의미하고,상기 풍력 발전 데이터는 상기 미리 정해진 시간 구간 동안의, 상기 배전 계통에 포함된 풍력 발전 설비의 발전량에 대한 예측 데이터를 의미하고,상기 에너지 저장 장치 데이터는 상미 미리 정해진 시간 구간 동안의, 상기 배전 계통에 포함된 에너지 저장 장치(Energy Storagy System, ESS)의 충전 및 방전 스케줄링 정보를 의미하는,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 계통 데이터는 상기 배전 계통 내에 포함된 각 모선의 상별 전압 데이터를 의미하는,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 유효 전력과 상기 무효 전력은 에너지 저장 장치의 유효 전력과 무효 전력인,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제1항에 있어서,상기 목적함수는 수학식 1로 정의되고,상기 수학식 1은 이고,상기 F-(x)는 유효 전력과 무효 전력에 따른 역상분 전류이고,상기 F0(x)는 유효 전력과 무효 전력에 따른 영상분 전류이고,상기 x는 수학식 2에 의해 정의되고,상기 수학식 2는 이고,상기 PPCC,a, PPCC,b, 및 PPCC,c는 PCC(Point of Common Coupling)에서 분산형 전원의 각 상별 유효 전력이고,상기 QPCC,a, QPCC,b, QPCC,c는 PCC에서 상기 분산형 전원의 각 상별 무효 전력인,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제5항에 있어서,상기 적어도 하나의 제약 조건은 수학식 3으로 정의되고, 최적화 결과가 배전 계통의 조류 해석을 만족하여야 함을 의미하는 제1 제약 조건을 포함하고,상기 수학식 3은 이고,상기 u는 배전 계통에 포함된 모든 모선들의 삼상 전압을 나타내는 상태 변수(state varibales)이고, 상기 g는 키르히호프의 전류 법칙, 전력 균형, 외부 계통의 전압을 만족하도록 구성된 함수인,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제6항에 있어서,상기 적어도 하나의 제약 조건은 수학식 4로 정의되는 제2 제약 조건을 포함하고,상기 수학식 4는 이고,상기 Vt는 배전 계통에 포함되는 모든 모선의 전압을 의미하고,상기 It는 배전 계통에 포함되는 모든 선로에 흐르는 전류를 의미하는,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제7항에 있어서,상기 적어도 하나의 제약 조건은 수학식 5로 정의되는 제3 제약 조건을 포함하고,상기 수학식 5는 이고,상기 수학식 5는 제어 대상인 에너지 저장 장치의 충전 시 유효 전력 충전량()는 유효 전력 용량()의 1/3 이상이어야 하고, 방전 시 유효 전력 출력()은 유효 전력 용량()의 1/3 이하이어야 함을 의미하는,전압 불평형 해소 최적화 방법
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제8항에 있어서,상기 적어도 하나의 제약 조건은 수학식 6으로 정의되는 제4 제약 조건을 포함하고,상기 수학식 6은 이고,상기 수학식 6은 제어 대상인 에너지 저장 장치의 3상 유효 전력 출력은 시나리오와 일정 차이(ε)를 허용함과 각 상별 유효 전력 및 무효 전력 출력은 용량을 초과하지 않아야 함을 의미하는,전압 불평형 해소 최적화 방법
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