영구자석 동기전동기를 단위 전류 당 최대 토크 운전 점에서 운전하기 위해서는 전동기의 상전류 및 온도에 따라 변화하는 인덕턴스 및 역기전력 상수와 같은 전동기의 파라미터들에 대한 정확한 값을 알고 있어야 한다. 전동기 파라미터의 온라인 추정을 위한 적응 추정 기법은 정확한 값을 추정하는 데 어려움이 있고 복잡한 수학 연산을 필요로 하기 때문에 실질적인 응용에는 적합하지 못하다. 본 논문의 목적은 느린 동적 부하를 가지는 벡터 제어 영구자석 동기전동기 구동장치를 위한 단순한 단위 전류 당 최대 토크 운전 점 추적 제어 전략을 제안하는 것이다. 제안된 방식은 전류 위상각을 조절하고 지령 전력의 변화를 관측함으로써 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 찾아간다. 전류 위상각 조절 전략은 부하 변동이 지령 전력에 미치는 영향을 감지할 수 있도록 설계된다. 따라서, 제안된 방식은 부하 변동에 관계없이 영구자석 동기전동기의 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방식의 효용성을 보인다.
수냉형 인버터는 냉각 시 칠러를 사용하게 되는데 칠러는 입력 냉각수의 온도가 높을수록 열교환 효율이 높아져 소비전력이 감소한다. 하지만 인버터는 입력 냉각수의 온도가 높을수록 손실이 증가하게 되므로 수냉형 인버터는 각각의 출력 부하에 따라 최대 효율 점이 존재한다. 본 논문에서는 각각의 출력 부하에서 냉각수 온도 제어를 통해 수냉형 인버터의 최대 효율점을 추적하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 보편적으로 태양광 시스템에 적용되는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 기술들이 가지는 단점을 상호 보완하는 하이브리드 MPPT 제어 알고리즘을 제안하였다. 널리 사용되고 있는 MPPT 기술들을 비교하여 분석하였고, 이를 바탕으로 각 기술들의 단점을 상호 보완할 수 있는 요소들을 추출하여 MPPT 알고리즘에 적용하였다. 구현된 알고리즘은 최대전력점으로부터 동작점이 떨어져 있는 경우 빠르게 추적할 수 있는 속응성을 가지며, 정상상태에서는 안정도를 높이고, 국부적인 최대전력점(LMPP; Local Maximum Power Point) 발생 시 이를 감지하여 전체 특성 곡선의 최대전력점(GMPP; Global Maximum Power Point)을 찾아가도록 하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 그 특성을 확인하였다.
계통연계형 태양광 발전시스템은 계절별 전력수요의 변동이 많은 경우에 첨두전력 삭감의 한 방안으로 고려된다. 본 시스템의 발전효율을 증가시킬 수 있는 방법으로는 근본적으로 태양전지 자체의 변환효율을 증가시키는 방법과 제어관점에서 일사량과 태양전지 표면온도에 따라 시시각각 변하는 태양전지의 최대출력 점에 시스템의 동작점을 추종하게 하는 최대 전력점추적 (Maximum Power point Tracking, 이하 MPPT) 기법을 들 수 있고 발전 효율을 높이기 위하여 자주 사용되어 왔다. 초기 투자비용을 줄이기 위해 후에 등장한 직류초퍼를 사용하지 않고 MPPT 기능을 구현하는 태양광 발전시스템의 경우에 MPPT 알고리즘은 기존의 방법들을 사용하였고 직류초퍼를 사용하지 않은 태양광발전시스템에 적합한 MPPT 알고리즘의 연구는 없었다. 따라서 직류초퍼를 사용하지 않은 태양광 발전시스템에 적합한 MPPT 알고리즘의 연구가 요구되며 본 논문에서는 초퍼 없는 계통연계형 태양광발전 시스템을 대상으로 기존 MPPT 알고리즘의 문제점을 밝히고 이를 해결할 수 있는 새로운 MPPT 알고리즘을 연구하였다.
태양광 발전은 일사량 및 온도 등 외부변화에 따른 안정적이고 효율적인 최대 전력 출력 전력점을 추적하기 위한 MPPT 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 인공 신경망을 이용하여 기존 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 인공 신경망의 학습 데이터를 위해 다양한 일사량과 온도의 조합에 대해서 기존 MPPT 알고리즘으로 MPP의 전류와 전압을 찾았다. 획득한 MPP 데이터는 입력 노드를 일사량과 온도로 출력 노드를 전류와 전압으로 하여 학습하였다. 실험결과 일사량과 온도 변화가 있는 0~0.3t 구간에서 추적시간은 기존 알고리즘인 P&O와 InC 그리고 Fuzzy는 각각 잘못된 계산식t, 0.49t 그리고 0.4076t이였으며, 제안 모델은 0.32511t로서 기존 알고리즘 보다 0.1t 이상 신속하게 MPP를 추적하였다.
디지털 제어기를 사용하면 태양전력 조절기의 전력변환 시 아날로그 회로로 구현이 불가능한 전력변환 제어 기법을 적용할 수 있으며 태양전력 조절기의 복잡한 운용 알고리즘을 구현할 수 있다. 디지털 제어기를 사용하여 태양전력 조절기의 입력 등가 임피던스를 저항 특성을 가지도록 정저항 제어하면 단일 정저항 제어기만으로 태양전력 조절기의 전류를 제어를 할 수 있다. 한편, 태양전지는 전압원 영역에서 저항이 큰 폭으로 변하며, 전류원 영역에서 작은 폭으로 변한다. 따라서 태양전력 조절기를 정저항 제어기로 제어하는 경우, 이러한 태양전지의 특성에 적합한 가변 진폭 최대 전력점 추적 기법을 적용하는 것이 유리하다. 그러나 가변 진폭 최대 전력점 추적은 태양전지의 대신호 저항과 소신호 저항을 이용하므로 태양전지가 출력하는 전력량을 계산하여 제한할 수 없다. 본 논문에서는 디지털 제어기를 사용하여 태양전지가 생성하는 최대 전력을 제한하는 운용 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통해 디지털 제어기로 제어되는 태양전력 조절기를 검증한다.
최근, 지구온난화 등의 문제로 인해 새로운 에너지 기술의 개발이 화제가 되고 있다. 중규모 이상의 출력을 얻도록 최적화된 태양광 및 태양열, 풍력 발전과 같은 신재생에너지 기술과 다르게 에너지 하베스팅기술은 출력전력이 매우 작아 크게 주목받지 못하고 있다. 하지만 최근 모바일 산업이 활성화 되면서 에너지 하베스팅기술의 활용가치가 재평가 받고 있다. 또한, 최대전력점 추적방식기술 역시 활발히 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 일정한 저항부하를 위한 열전모듈의 새로운 최대전력점추적 제어방식을 제안한다. 열전 모듈(이하 TEM: Thermoelectric Module)의 V-I곡선특성과 내부저항을 분석하고. 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O(Perturbation and Observation)제어방식은 전압, 전류를 측정하기위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 CV제어방식보다 경제성이 떨어지지만 보다 정확히 MPP를 찾는다는 장점을 가진다. CV(Constant Voltage)제어방식은 전압센서 1개만 사용하기 때문에 경제적인 측면에서는 P&O제어방식보다 뛰어나지만, MPP가 정확히 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 제어방식의 장점만을 가지고 TEM의 최대전력점(MPP)을 추적하도록 설계하였다. 제안된 MPPT 제어 방식은 PSIM 프로그램을 이용한 모의실험으로 확인하였으며, 하드웨어제작을 통해 제안된 MPPT제어 방식을 검증하였다.
IMT2000과 같은 휴대용 무선통신 시스템을 위한 혼성마이크로 동력원에 대한 연구를 수행하였다. 혼성마이크로 동력원은 태양전지, 슈퍼커패시터, 리튬이온 전지로 이루어져 있다. 주기적인 펄스성 부하에 대응하기 위하여, 슈퍼 커패시터가 리튬이온 전지와 병렬로 연결되어 펄스전류를 흡수한다. 태양전지는 배터리에 전류를 공금하며, 최대전력점에서 동작하도록 제어된다. 펄스성 부하에도 적용될 수 있는 최대전력점 추적기법이 소개되며, 실험을 통해서 완벽한 추적성능을 입증하였다. 혼성마이크로 동력원들 간의 매칭을 위한 제어기 설계 기법이 제시되며, 실험을 통해 성능을 입증하였다.
태양광발전시스템에서 태양전지의 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking)은 중요한 부분이다. MPPT 알고리즘은 태양전지가 주어진 일사량 및 온도에 의해 최대전력점에서 동작할 수 있도록 전압($V_{MPP}$), 전류($I_{MPP}$)를 찾는다. 기존의 P&O, IncCond 알고리즘은 듀티를 증가 혹은 감소시키기 위하여 마이크로 프로세서나 DSP를 필요로 한다. 본 논문에서는 간단하면서 빠른 아날로그 MPPT 알고리즘을 제안한다. 이 방식은 기존 방식과 비교해서 매우 빠르게 MPP를 추적할 수 있으며 구현하기 쉽다. 또한 급격히 변하는 일사량에 기존 방식보다 대처가 빠르며 높은 효율을 보여준다.
외부 환경변화에 적응하여 MPP를 추적할 수 있는 포복경 영양 번식(VPR; Vegetative Propagation by Runner) 최적화 알고리즘 기반 MPPT 알고리즘을 제시하였다. VPR 알고리즘은 영양기관을 기반으로 군집 이동 번식하는 식물 생태를 모방한 알고리즘으로 식물의 노화 및 부근(Rhizome)에 대한 주변탐색 절차를 수행하여 최적점 인근의 주변을 지속적으로 탐색할 수 있다. 따라서 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 경우, MPPT 알고리즘이 수행되는 시점에 발생하는 외부 환경변화에 적응하여 최적점을 탐색할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 모의실험을 통해 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 성능을 분석하였다. 더불어 PSO(Particle Swarm Optimization) 기반 MPPT 알고리즘과 동일한 환경에서 성능 비교를 통해 성능의 우수성을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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