Abstract
Due to the measurement noise or system noise, the performance of photovoltaic power generation system can be degraded. If this noise is contained in the solar array voltage measurement signal, the correct operation of the maximum power point tracker can not be guaranteed. The application of the extended Kalman filter to the photovoltaic system can obtain enhanced states estimation result. The Kalman filter provides a recursive solution to optimally estimate from random noise signals. Additionally, as a consequence of Kalman filter, the unmeasurable state such as inductor current can be estimated without current sensor. The methods for system modeling and extended Kalman filter design are presented and the experimental results verify the validity of the proposed system.
최대전력점 추적기는 태양광 발전시스템의 대표적인 기능이다. 최대 전력점을 추종하기 위해서는 태양전지의 전압과 전류의 측정을 필요로 한다. 만약 측정 신호에 노이즈가 포함되어 있으면 발생되는 전력이 감소되어 태양광 발전의 효율이 감소하게 된다. 노이즈가 포함된 신호에 확장 칼만 필터 이론을 적용하여 최적의 추정된 신호를 얻어 낼 수 있다. 칼만 필터는 랜덤 노이즈가 포함된 신호에서 최적의 신호를 얻어내는데 사용된다. 또한 칼만 필터의 적용결과로 인덕터 전류와 같은 측정하지 않는 신호도 센서리스 추정이 가능하다. 본 논문에서는 시스템 모델링 방법과 확장 칼만 필터 설계 방법이 소개된다. 실험 결과로서 제안된 제어기의 성능을 확인하였다.