본 연구는 전통적인 통계기반 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델과 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 굴착 현장의 지중경사계 데이터를 통한 흙막이 벽체 변형을 예측하고, 두 모델의 예측 성능을 비교 분석하였다. ARIMA 모델은 시간의 흐름에 따른 시계열 데이터의 선형적 패턴을 분석하는 데 강점을 보이는 반면, LSTM은 데이터의 복잡한 비선형 패턴과 장기 의존성을 포착하는 데 우수한 능력을 보여주었다. 본 연구는 흙막이 벽체 변형 예측을 위해 지중경사계 계측 데이터에 대한 전처리, 다양한 시계열 데이터 길이 및 입력변수 조건 등에 따른 성능 평가를 포함하였으며, LSTM 모델이 ARIMA 모델에 비해 통계적으로 유의미한 예측 성능 향상을 확인하였다. 본 연구의 결과는 굴착 현장에서의 지중경사계 데이터를 활용한 흙막이 벽체의 안정성 평가에 LSTM 모델을 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다. 또한 이를 바탕으로 향후 굴착 현장 전체에 대한 안전모니터링 시스템 구축과 시계열 예측 모델 발전에 기여할 것으로 기대된다.
태양광 발전시스템의 설치 용량이 증가함에 따라 시스템 효율을 개선하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고성능 시스템의 설계 및 시험을 위해서는 태양전지의 모델링을 바탕으로 태양전지의 물리적 특성에 관해 정확히 이해하는 것이 중요하다. 그러나 태양전지의 모델은 다수의 파라미터가 얽힌 비선형 형태이며, 모델식의 파라미터 값을 얻기 위한 기존의 방식에서는 오차를 동반하는 실제와 다른 가정을 전제로 하므로 결과적으로 추출된 파라미터의 정확도가 저하되게 되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 제조사가 표준상태에서 측정하여 공개하는 태양전지의 I-V 커브로부터 다이오드의 이상계수와 역포화 전류를 구하고 이로부터 저항 성분이 없는 이상적인 태양전지의 I-V 커브를 도출한 뒤, 실측된 I-V 커브와 차이를 최소화하는 직·병렬 저항값을 추출하는 새로운 방식을 제안한다. 기존의 방식과 제안된 방식의 모델링을 통하여 얻은 파라미터를 이용해 구현한 I-V 커브와 실측 I-V 커브와의 상관관계를 최소자승법을 통해 계산함으로써 제안된 방법의 유용함을 증명하였다.
본 논문은 그림자 영향을 고려한 PV(Photovoltaic) 시스템의 VPO(Variable Perturbation & Observation)MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어를 제시한다. 태양전지의 출력 특성은 비선형이고 온도, 일사량 및 그림자의 영향을 많이 받는다. MPPT 제어는 태양광발전 시스템의 출력 및 효율을 증가시키기 위한 매우 중요한 기술이다. 종래의 PO(Perturbation & Observation)와 IC(Incremental conductance) 등은 지속적인 자려진동에 의해 MPP(Maximum Power Point)를 찾는 방법으로 그림자 영향에 의해 출력이 급격하게 변할 경우 MPPT 제어를 수행하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 출력 변동에 따라 스텝 값이 변하는 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 일사량, 온도 및 그림자 영향에 대해 종래의 제어 알고리즘과 응답특성을 비교하고 이를 통해 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
화력발전소의 보일러 모델은 로직도 작성, 플랜트 튜닝, 제어이론 적용 등 다양한 분야에 사용된다. 특히 정확한 제어를 위해서는 정확한 모델이 필요하다. 수학적 모델은 화력발전소 시스템의 비선형성, 복잡성, 시변특성 등으로 인하여 시스템을 정확하게 표현하는데 한계가 있다. 이런 시스템에 대하여 신경망을 이용한 모델링 방법은 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 화력발전소 보일러의 증기계통을 신경망 알고리즘의 한 종류인 GRNN을 이용하여 모델링하였다. 보일러의 과열기와 재열기, 과열저감기, 드럼을 모델링하여 540[MW]급 화력발전소에서 취득한 데이터를 이용하여 학습하고 검증하였다. 검증결과 제안한 모델의 출력이 보일러의 실제 출력과 잘 일치함을 알 수 있었다.
로터 블레이드는 조류발전 터빈의 매우 중요한 구성 요소로서, 해수의 높은 밀도로 인해 큰 추력(Trust force)와 하중(Load)의 영향을 받는다. 따라서 블레이드의 형상 및 구조 설계를 통한 성능과 복합소재를 적용한 블레이드의 구조적 안전성을 반드시 확보해야 한다. 본 연구에서는 블레이드 설계 기법인 BEM(Blade Element Momentum) 이론을 이용해 1MW급 대형 터빈 블레이드를 설계하였으며, 터빈 블레이드의 재료는 강화섬유 중의 하나인 GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastics)를 기본으로 CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastics)를 샌드위치 구조에 적용해 블레이드 단면을 적층(Lay-up)하였다. 또한 유동의 변화에 따른 구조적 안전성을 평가하기 위해 유체-구조 연성해석(Fluid-Structure Interactive Analysis, FSI) 기법을 이용한 선형적 탄성범위 안의 정적 하중해석을 수행하였으며, 블레이드의 팁 변형량, 변형률, 파손지수를 분석해 구조적 안전성을 평가하였다. 결과적으로, CFRP가 적용된 Model-B의 경우 팁 변형량과 블레이드의 중량을 감소시켰으며, 파손지수 IRF(Inverse Reserce Factor)가 Model-A의 3.0*Vr를 제외한 모든 하중 영역에서 1.0 이하를 지시해 안전성을 확보할 수 있었다. 향후 블레이드의 재료변경과 적층 패턴의 재설계뿐 아니라 다양한 파손이론을 적용해 구조건전성을 평가할 예정이다.
분산진원으로서 연료전지 발전장치는 100w부터 수백[kw]의 용량을 가지며 종전의 대규모 전력설비와 비교하여 높은 신뢰도를 갖는 고품질의 전력을 공급할 수 있다. 본 연구에서는 소형 분산전원으로서 PEMFC(polymer electrolyte membrane fuel cell)연료전지 발전장치에 대한 PSIM(power electronics simulation tool) 모델을 설정하고 이를 바탕으로 DSP(digital signal processor)기반의 연료전지 하드웨어 시뮬레이터를 구현하였다. 연료전지 전류와 출력전압과의 관계는 연료전지의 전압-전류(V-I) 곡선 중 ohmic영역에서 1차 함수로 간략화 하였다. 구현된 시스템은 PEMFC 하드웨어 시뮬레이터, 절연형 풀 브리지 직류 부스트 컨버터 그리고 60[Hz] PWM인버터로 구성되어있다. 부하변동 및 과도상태에 대한 연료전지 하드웨어 시뮬레이터의 전압-전류-전력(V-I-P) 특성을 파악하였으며, 저항 부하 및 비선형 부하에 대한 전력변환기의 60[Hz] 정현파 교류출력 전압파형을 고찰하였다.
풍력에너지는 자연의 에너지를 이용하므로써 환경문제와 경제적 측면에서 다른 대체 에너지보다 훨씬 유리하여 세계 여러 나라에서 각광을 받고 있다. 경제적인 이유로 풍력발전을 위한 회전날개가 대형화 되고 있으며, 경량화를 위해 복합재 구조등의 첨단 항공기술이 적용되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 500㎾급 중형 풍력 발전시스템을 개발함에 있어, 적합한 공력 성능을 갖는 경량화 복합재 회전날개의 개선 설계를 수행하였다. 회전날개의 경량화를 위해 기 설계된 쉘-스파 구조물을 쉘-스파-샌드위치 구조물로 설계를 수정하였고, 배선형 해석을 통해서 경량화에 따른 대변형 문제를 검토하였으며, 파괴응력보다 낮은 상태에서 발생되는 국부좌굴에 의한 구조물의 안전성을 검토하였다. 또한, 허브의 금속재 삽입부분의 전단핀에 의한 핀 홀 주위의 응력해석을 수행하여 충분히 안전함을 확인하였고, 수정 설계된 구조물이 운용구간내에서 공진이 발생하지 않음을 확인하였다.
요즈음 CMOS 기술의 발전에 의해서 연속시간 신호시스템이 매우 각광을 받고 있다. 따라서 이 논문에서는 음성신호 처리영역에서 동작하는 CMOS floating 저항을 이용한저역통과 필터를 설계하였다. 특히 이 논문에서는 포화영역에서 동작하는 all CMOS floating 저항을 설계하였으며, $\pm$1V 영역에서 $\pm$0.04%의 선형성이 얻어졌다. 주파수 응답은10MHz를 초과하였으며 능동 RC회로의 집적화에 매우 유용할것으로 생각한다. 이 방법에 의해 설계도니 저역통과필터는 SC 필터보다 그 구조가 간단하므로 IC의 형태로 만들 때 칩 면적을 많이 줄일 수 있다. 설계된 필터의 특성은 pspice에 의해 시뮬레이션 하였으며, 그 특성이 우수함이 입증되었다.
본 논문에서는 IED(Intelligent Electronic Devices)에서의 고조파 문제를 연구하였다. 최근 전력전자 기술의 급격한 발전으로 비선형부하에 의한 전력 품질의 왜곡이 심각해지고 있다. 연속적인 고조파 전류는 전련기기의 수명을 단축시키고 발열 문제가 발생하며 비정상적인 동작을 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 디지털 보호계전 시스템에서 전통적인 방법으로 전력을 계측하면 고조파의 영향을 고려할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 TMS320C32 DSP와 CPLD를 이용한 IED prototype을 구현하여 실험을 통해 성능을 확인하였다.
The performance of a photovoltaic array is affected by temperature, solar insolation, partial shading effect, and array configuration. Maximum power point tracking(MPPT) techniques are employed in photovoltaic systems to make full utilization of the PV array output power which depends on solar irradiation and ambient temperature. As much as MPPT is important in photovoltaic systems, many MPPT techniques have been developed. In this paper, several major existing MPPT methods are comparatively analyzed and novel hybrid MPPT algorithm is proposed. The proposed hybrid MPPT algorithm is developed in combination with traditional MPPT methods to complement each other for improving performance and mitigating partial shading effects. The proposed algorithm is implemented and validated using MATLAB/Simulink simulation tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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