부하 손실

전기 그리드의 부하 손실은 사용 가능한 발전 용량이 시스템 ^[1]부하보다 작을 때의 상황을 설명하는 데 사용되는 용어이다.발전 시스템에 대한 다중 확률론적 신뢰성 지수는 정의에서 부하 손실을 사용하고 있으며,^[1] 보다 일반적인^[2] 것은 1년 이내에 부하 손실이 발생할 확률을 특징짓는 부하 손실 확률(LOLP)이다.부하 손실 이벤트는 경감 조치(다른 시스템으로부터의 전력 구입, 부하 제한)를 취하기 전에 계산되므로 부하 손실이 반드시 정전을 일으키는 것은 아니다.

부하 손실 기반 신뢰성 지수

발전의 다중 신뢰성 지수는 비교적 작은 증분(1시간 또는 하루)의 장기 간격(1년 또는 복수 년)에 걸쳐 관측/계산되는 부하 손실을 기반으로 한다.긴 간격 내의 총 증가 수는 N$($$예$: 1년 $간격{\displaystyle }$ N$$${\displaystyle =}$ 365$($증가가 하루인 경우 ${\displaystyle \mathrm{N}}$ $=$ 8760($증가가 1시간$인 경우$$ N $= 8760))$으로 지정됩니다.^[3]

• Loss of Load Probability(LOLP; 부하 손실 확률)는 부하 조건의 손실에 따른 증분 발생 확률입니다.LOLP는 또한 비자발적인 부하 ^[4]감소의 확률로 간주될 수 있다.
• Loss of load expections(LOLE; 부하 예상 손실)는 부하 손실이 발생할 것으로 예상되는 경우의 증가 총 ${\displaystyle \mathrm{지속시간}}$입니다. ${\displaystyle \mathrm{LO}}$ L ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle =}$ ${\displaystyle \mathrm{LO}}$ L P${\$ ${\displaystyle N}$ { $displaystyle$ {LOLE } = { LOLP } \ $cdot$N$$。 ${\displaystyle \mathrm{LO}}$ ${\displaystyle \mathrm{LO}}$ L$EDISPLAYLE$ 0$LOLE$ $lo{\displaystyle }$ l lo$$ lo lo lo lo lo goal 。일반적으로 인정되는 설계 목표는 다음과 같습니다.${\displaystyle \mathrm{LO}}$ ${\displaystyle \mathrm{LP}}$ $=$ ${\displaystyle 1\frac{\mathrm{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{10365}{}}$ 365${\displaystyle \frac{}{}0}$ 0$.000274({displaystyle${LOLP$}=subsfrac {1}{10\cdot$ 365$\}\})$에 $해당$한다. LOLE의 증가분이 하루의 부하시간(LOLH)^[6]이 아닌 1시간인 경우, 일 단위로 지정되는 경우가 많다.LOLE는 하루 종일 일일 피크값을 사용하기 때문에 LOLH(각 시간에 다른 피크값을 사용)는 단순히 LOLE에 ^[7]24를 곱하는 것으로 얻을 수 없습니다.실제로는 관계가 선형에 가깝지만 ^[8]계수는 네트워크마다 다릅니다.
• Loss of load events(LOLEV) a.k.a. loss of load frequency(LOOLF)는 간격 내 부하 손실 이벤트의 수(사건이 여러 개의 연속된 ^[9]증가분을 차지할 수 있음)이다.
• LOLLD(Loss of Load ^[10]Duration)는 $부하{\displaystyle }$ 손실 이벤트의 평균 지속 시간을 ${\displaystyle 나타냅니다\frac{}{}}$. ${\displaystyle \frac{\mathrm{LO}}{}}$ ${\displaystyle L}$ ${\displaystyle \frac{}{}}$ L$$O ${\displaystyle \frac{L}{}}$ ${\displaystyle \frac{F}{}}$ { $display style$ {LOLD } $= flac$ {LOLE} {$LOOLF}}}$

「 」를 참조해 주세요.

• 손실부하값

레퍼런스

원천

• "Loss of Load Probability: Application to Montana" (PDF). Ascend Analytics. 2019.
• David Elmakias, ed. (7 July 2008). New Computational Methods in Power System Reliability. Springer Science & Business Media. p. 174. ISBN 978-3-540-77810-3. OCLC 1050955963.
• Arteconi, Alessia; Bruninx, Kenneth (7 February 2018). "Energy Reliability and Management". Comprehensive Energy Systems. Vol. 5. Elsevier. p. 140. ISBN 978-0-12-814925-6. OCLC 1027476919.
• Meier, Alexandra von (30 June 2006). Electric Power Systems: A Conceptual Introduction. John Wiley & Sons. p. 230. ISBN 978-0-470-03640-2. OCLC 1039149555.
• Wang, Xi-Fan; Song, Yonghua; Irving, Malcolm (7 June 2010). Modern Power Systems Analysis. Springer Science & Business Media. p. 151. ISBN 978-0-387-72853-7. OCLC 1012499302.
• Ela, Erik; Milligan, Michael; Bloom, Aaron; Botterud, Audun; Townsend, Aaron; Levin, Todd (2018). "Long-Term Resource Adequacy, Long-Term Flexibility Requirements, and Revenue Sufficiency". Studies in Systems, Decision and Control. Vol. 144. Springer International Publishing. pp. 129–164. doi:10.1007/978-3-319-74263-2_6. eISSN 2198-4190. ISBN 978-3-319-74261-8. ISSN 2198-4182.
• "Probabilistic Adequacy and Measures: Technical Reference Report" (PDF). NERC. February 2018. p. 13.
• Ibanez, Eduardo; Milligan, Michael (July 2014), "Comparing resource adequacy metrics and their influence on capacity value" (PDF), 2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS), IEEE, pp. 1–6, doi:10.1109/PMAPS.2014.6960610, ISBN 978-1-4799-3561-1, OSTI 1127287, S2CID 3135204
• Billinton, Roy; Huang, Dange (June 2006), "Basic Concepts in Generating Capacity Adequacy Evaluation", 2006 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, IEEE, pp. 1–6, doi:10.1109/PMAPS.2006.360431, ISBN 978-91-7178-585-5, S2CID 25841586