• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.334-335
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• 2020

본 논문에서는 레이저 광원을 적용한 무선전력전송 시스템에 적용되는 PV 모듈의 출력 특성을 분석하고, PV 모듈로부터 최대 전력을 발생시키면서 배터리를 충전시킬 수 있는 컨버터 개발 결과를 제시한다. 먼저, 특정 파장에서 최대전력이 발생되도록 개발된 PV 수신모듈에 레이저 빔을 조사하였고, 레이저에 공급되는 전력 크기에 따른 PV 모듈의 전압-전류의 특성 데이터를 확보하였다. 전압/전류 특성 데이터로부터 PV 수신모듈의 소신호 저항을 분석하였고, 이를 컨버터 회로모델에 적용함으로써 제어기 설계를 위한 시스템의 전달함수를 유도하였다. 이로부터 레이저 일사량에 따른 전류원/전압원 전영역에서 PV 모듈의 입력전압을 안정적으로 제어할 수 있는 제어기를 설계함으로써 레이저 수신용 PV 모듈이 최대 전력을 발생시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 MCU 제어기반 25W급 배터리 충전용 부스트 컨버터의 프로토타입 제품을 통해 실험 검증되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.25-30
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• 2014

본 논문에서는 태양광시스템의 분산형 최대 전력점 추적(DMPPT)을 제어하는 게이트 드라이버 회로를 설계하였다. 그림자가 생긴 모듈에서도 최대 전력점을 추적할 수 있는 분산형 방식(DMPPT) 방식을 구현 하였으며, 각각의 모듈 내부에 DC-DC 변환기를 구동하기 위한 고전압 게이트 구동회로를 설계하였다. 태양광 시스템의 내부는 12비트 ADC, PLL, 게이트 드라이버가 내장 되어 있다. 게이트 드라이버의 하이 사이드 레벨 쉬프터에 숏-펄스 발생기를 추가하여 전력소모와 소자가 받는 스트레스를 줄였다. BCDMOS 0.35um 공정을 사용하여 구현하였으며 최대 2A 전류를 감달 할 수 있고, 태양 광 전압 최대 50V까지 받을 수 있도록 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.963-968
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• 2016

논문에서는 도시철도의 변전소의 최대수요전력을 줄이기 위한 새로운 방법으로 OLTC(:On Load Tap Changer)를 갖는 변압기의 사용을 제안한다. 국내의 대부분의 도시철도는 전동차에 필요한 전력을 다이오드 방식으로 정류하며 DC 1500[V]로 공급한다. 변전소가 병렬로 연결되어 있기 때문에 수전전압이 상승하면 정류기 전압도 상승하게 되고 변전소의 최대전력도 증가하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 최대수요전력의 증가를 상당히 제한할 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.400-401
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• 2011

본 논문은 오피스 빌딩에서 최대 피크를 나타내는 여름철과 겨울철에 대한 부하사용량에 대해 신경회로망 알고리즘을 적용하여 일주일 단위를 예측하기 위한 단기예측 모델을 제시하였다. 2010년 7월~8월 사이의 최대전력사용량과 2010년 12월~2011년 1월 사이의 최대전력 사용량을 나타내는 시기에 온도, 습도, 풍속과의 연관성을 파악하기 위해 기후변화요소의 변수를 고려했을 때와 고려하지 않았을 때의 출력모델 비교를 통해 실제 전력사용 모델과 근접한 모델을 확인하였고 향후 최대부하 사용과 연관된 사용량 제어를 위한 알고리즘을 적용하여 전력사용량을 절약할 수 있는 방법을 시도하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.349-360
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• 2013

최근 일별 최대 전력수요 예측은 전력설비 계획 및 운용에 매우 중요한 사안으로 주목받고 있다. 본 연구는 일별 최대 전력수요 예측을 위하여 대표적 시계열 모형을 소개하고, 예측의 성능 비교를 위하여 RMSE(Root mean squared error)와 MAPE(Mean absolute percentage error)를 사용한다. 연구결과로 보완된 Holt-Winters 모형과 Reg-ARIMA 모형이 다른 모형에 비하여 우수한 예측 성능을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.113-114
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• 2011

PV(Photovoltaic)는 일사량 및 온도에 의해 얻을 수 있는 최대 전력이 변화하고, PV의 전압에 따라 출력 전력이 변화한다. 따라서 PV를 이용한 인버터는 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대 전력점 추정(Maximum Power Point Tracking) 제어시스템이 필요하다. 본 논문에서는 인버터 제어에 필요한 여러가지 MPPT 기능 실험이 가능하게 하는 저가형 태양전지 시뮬레이터 시스템의 제어알고리즘을 제안한다. 이 시스템은 PV의 출력특성에 따른 출력값을 설정하고, 다양한 출력특성 변화의 실시간 변화가 가능하게 하는 새로운 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 PV가 설치되지 않은 곳에서 인버터의 MPPT 성능 시험이 가능하며, 실제 인버터에 구현된 P&O-MPPT와 연동하여 제안된 제어기법의 타당성을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.483-484
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• 2013

본 논문에서는 플라이백 컨버터 전력조절기의 스위치전류 센싱을 통한 최대전력 추종 제어 구현을 제안한다. 여분의 전류 센서를 사용하지 않고 연속도통모드(CCM)에서 PV전류를 추정 하기 위하여 전류 센싱이 가능한 SenseFET 스위치를 사용한다. 최대전력추종제어를 하기 위해 태양광 패널의 전류 정보가 필요하며 이 값은 플라이백 전력조절기에서 스위치 전류의 평균값과 같다. 따라서 본 논문에서는, SenseFET을 이용한 전류 측정방법을 이용하여 하드웨어를 구현하고 제안한 방식을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.216-218
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• 2019

태양광발전시스템은 최대의 전력을 생산하기 위하여 PV 패널의 운전을 최대전력점에서 동작하게 하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 필요하다. 그중 대표적인 방법인 P&O(Perturb and Observe) 알고리즘은 전류와 전압을 측정하여 계산된 전력의 값이 최대가 되는 전압의 운전점을 찾는다. 그러나 센서의 측정오차로 인하여 발전전력의 계산 및 전압의 제어에 불규칙한 오차가 발생하여 정확한 MPP 운전점을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 취득한 일사량 데이터와 전류 및 전압 센서의 오차를 고려하여 P&O 알고리즘에 의한 전력 생산량을 시뮬레이션 한다. 시뮬레이션 분석을 통해 실제 날씨 및 센서허용오차 조건에서 MPPT 목표 효율을 극대화할 수 있는 최적의 MPPT 제어주기와 변량전압의 크기를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.113_114
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• 2009

우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.