초록
일반적으로 풍력발전은 광범위한 영역에 지속적인 바람을 요구하는 대형 시스템 위주로 개발이 되어왔다. 그러나 소형 풍력발전 시스템은 사용자에게 보다 친숙하고, 대형에 비해 보다 광범위한 적용이 가능하다는 점 때문에 최근 이에 대한 관심이 증가되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 배터리 충전에 효과적으로 도입될 수 있는 도시형 풍력발전을 위한 프로토타입 시스템에 대해 기술하며, 프로토타입 시스템에 효과적으로 도입될 수 있는 인공신경망 기반의 최대 전력점 추종 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 Matlab기반의 다양한 시뮬레이션 및 실제 시스템 설계를 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
Generally, wind industry has been oriented to large power systems which require large windy areas and often need to overcome environment restrictions. However, small-scale wind turbines are closer to the consumers and have a large market potential, and much more efforts are required to become economically attractive. In this paper, a prototype of a small-scale urban wind generation system for battery charging application is described and a neural network based MPPT(Maximum Power Point Tracking) algorithm which can be effectively applied to urban wind turbine system is proposed. Through Matlab based simulation studies and actual implementation of the proposed algorithm, the feasibility of the proposed scheme is verified.