• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1501-1503
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• 2004

설명되는 비교와 분석은 두개의 간단하고 빠르면서 신뢰성 있는 광기전력 시스템에 대한 최대전력점추적 기술의 비교를 나타낸다 : 즉 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 방법이다. 온라인으로 전압, 전류 측정이 가능하고 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 알고리즘으로 프로그램된 마이크로프로세서로 제어되는 추적기가 구성된다. 솔라 시스템의 부하로는 양수펌프 또는 저항으로 한다. 새로운 추적기의 모델링과 모의실험을 위해 시뮬링크 툴을 이용한다. 기존의 추적기와 비교되는 새로운 최대전력점추적기의 장점은 효율적이며 싸고 더 신뢰성 있는 태양광 발전 시스템으로서 dummy 셀의 제거이다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.331-333
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• 2007

전동기의 동손 및 철손을 포함한 손실이 최소가 되는 운전 점을 추적함으로써, 전동기의 제정수 변동에 무관하게 항상 최대 효율점에서 영구자석 동기전동기를 운전할 수 있는 새로운 최대 효율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 최대 효율점 추적 제어 알고리즘은 전류의 위상각 변동에 따른 가변속 구동장치의 입력 전력 변화로부터 부하 변동에 의한 영향을 제거함으로써 정상 상태에서 부하변동에 무관하게 최대 효율점으로 수렴이 가능하고, 그 구성이 단순하기 때문에 산업계에 널리 적용될 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.7-8
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• 2014

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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.403-404
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• 2010

태양전지는 일사량 및 온도에 의해 출력 특성이 변화하여 최대전력을 얻을 수 있는 위치도 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 이 필요하다. 본 논문에서는 P&O 방식처럼 자려진동을 하지 않고 최대 동작점에서 머물면서 동작하는 NOC(Non-Oscillation Control) 방법을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 특히 급격한 일사량 변동에 대해 유리한 장점을 갖는다. 최종적으로 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 3KW급으로 수행된 MPPT 모의 실험을 제시한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.2
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• pp.171-177
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• 2002

The Photovoltaic systems with solar cell way Provide electrical energy to the utility/consumers, which are becoming one of the promising energy substitutes. The photovoltaic system can be classified into two types : One is the stand-alone type, and the other utility interactive one. The latter can return the generated power to the utility, but the former can't. The utility interactive systems are so valuable for peak power cut in summer season. In the photovoltaic systems the maximum power point tracking (MPPT) has been studied for the increase of the generating energy of the photovoltaic system. There are many control methods of MPPT, but a new MPPT algorithm is proposed to overcome the disadvantages of the conventional ones, and as a result the proposed method enables to improve both tracking ability and generating efficiency of photo voltaic system without DC chopper.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.3
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• pp.493-502
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• 2021

A Vegetative Propagation by Runner(VPR) Algorithm-based on MPPT Algorithm that can track MPP by adapting to external environmental changes is presented. VPR is an optimization algorithm that mimics the plant ecology of movement and reproduction based on vegetation organs. The VPR algorithm includes a procedure for aging and a procedure for searching the surroundings by rhizomes. Accordingly, it is possible to continuously search around the optimal point. Therefore, the VPR-based MPPT algorithm can continuously search for an optimal point by adapting the changes in the external environment in the process of executing the MPPT algorithm. In this paper, we analyzed the performance of the VPR-based MPPT algorithm by a number of simulations. In addition, the superiority of performance was compared by performance comparison in the same environment as MPPT algorithm based on PSO.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.10a
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• pp.42-44
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• 2008

연료전지가 동작할 때에는 공기공급을 위한 압축기가 동작하게 되는데 공기의 유량에 따라 연료전지의 출력전력이 달라진다. 또한 공기의 유량에 따라 압축기에서 소비하는 전력이 달라지기 때문에 공기 유량에 따른 연료전지의 최대 효율점이 존재하게 된다. 본 논문에서는 연료전지의 출력전력에서 압축기의 손실전력을 제외한 순수 파워를 최대로 낼 수 있는 유량을 추적 제어하는 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.9
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• pp.19-30
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• 2019

Photovoltaic power generation requires MPPT algorithm to track stable and efficient maximum power output power point according to external changes such as solar radiation and temperature. This study implemented a model that could track MPP more quickly than original MPPT algorithm using artificial neural network. The proposed model finds the current and voltage of MPP using the original MPPT algorithm for various combinations of insolation and temperature for training data of artificial neural networks. The acquired MPP data was learned using the input node as insolation and temperature and the output node as the current and voltage. The Experiment results show tracking time of the original algorithms P&O, InC and Fuzzy were respectively 0.428t, 0.49t and 0.4076t for the 0t~0.3t range, and MPP tracking time of the proposed model was 0.32511t and it is 0.1t faster than the original algorithms.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.14 no.2
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• pp.89-95
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• 2009

Tracking the Maximum Power Point(MPP) of a photovoltaic(PV) array is usually an essential part of a PV system. The problem considered by MPPT techniques is to find the voltage $V_{MPP}$ or current $I_{MPP}$ at which a PV array should operate to generate the maximum power output PMPP under a given temperature and irradiance. The MPPT control methods, such as the perturb and observe method and the incremental conductance method require microprocessor or DSP to determine if the duty cycle should be increased or not. This paper proposes a simple and fast analog MPPT method. The proposed control scheme will track the MPP very fast and its hardware implementation is so simple, compared with the conventional techniques. The new algorithm has successfully tracked the MPP, even in case of rapidly changing atmospheric conditions, and Has higher efficiency than ordinary algorithms.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.4
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• pp.291-298
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• 2020

This study proposed a model that can track MPP faster than the existing MPPT algorithm using the particle swarm optimization algorithm (PSO). The proposed model highly sets the acceleration constants of gbest and pbest in the PSO algorithm to quickly track the MPP point and eliminates the power instability problem. In addition, this algorithm was re-executed by detecting the change in power of the solar panel according to the rapid change in solar radiation. As a result of the experiment, MPP time was 0.03 seconds and power was 131.65 for 691.5 W/m2, and MPP was tracked at higher power and speed than the existing P&O and INC algorithms. The proposed model can be applied when a change in the amount of power is detected by partial shading in a Photovoltaic power plant with Photovoltaic connected in parallel. In order to improve the MPPT algorithm, this study needs a comparative study on optimization algorithms such as moth flame optimization (MFO) and whale optimization algorithm (WOA).