Unlike fin-stabilized projectiles, there has been some difficulty measuring the attitudes of spin-stabilized projectiles during the long-range flight due to their high spin rates. In this work, solar and geomagnetic sensors were used to measure the attitude of a spin-stabilized projectile. A method to calculate the attitude of the projectile from the signals of the sensors was introduced as well as the methods to process the signals of the sensors. To validate the methods, the attitude of a projectile was calculated with the sensor signals from the actual flight data.
노후된 태양광 발전 설비를 진단하기 위한 센서 노드와 RTU (remote terminal unit)을 제안하였다. 센서 노드는 주위 온도, 인버터의 전류와 전압을 감시하고, RTU와 RS485로 통신한다. RTU는 여러 센서 노드들이 보내는 센싱 데이터를 모아서 에너지 관리 서버와 LTE CAT. M1으로 통신한다.
본 논문에서는 태양광 발전에서 전류 측정 부면의 기존 센서를 사용한 방식에서 벗어나 센서를 사용하지 않고 전류를 측정하여 최대 전력점을 제어(MPPT)하는 방식을 제안한다. 이 시스템은 인공지능을 사용하여 전류를 예측, 추산하며, 최대 전력점을 보다 정확하고, 세밀하게 계산하여 추종한다. 그렇기에 본 논문에서는 이 시스템을 구축하기 위해 구성한 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 태양광 발전의 효율을 높이기 위하여 센서와 마이크로프로세서를 이용한 태양광 위치추적 장치를 설계하여 고정 방식의 태양광 발전과 위치 추적 방식의 태양광 발전에 대하여 비교해 보았으며, 태양전지에 대한 특성 해석과 수학적 모델링을 통한 시뮬레이션을 행하여 태양전지 특성 사양과 비교해 보았다. 또한 전력변환 시스템을 Boost 컨버터와 전압형 인버터로 구성하여 각각에 대하여 실험하였으며, Boost 컨버터 제어에서 최대 전력점 추적을 위해 일정전압 제어법을 사용하였다. 인버터의 제어에서는 SPWM(Sinusoidal Pulse Width Modulation) 제어법을 사용하여 실험하여 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 태양전지 모듈의 표면 오염으로 인한 태양광발전량의 감소를 사전 예방하기 위해 영상기술을 이용한 표면 오염도 자동검출 기술에 대해 논의하였다. 일반적인 태양광발전시스템의 경우 태양전지 모듈의 표면 오염원 제거를 위해 사람에 의한 수동적인 방법에 의존하는 것이 현실이나, 커다란 규모의 태양광 발전시설의 경우는 인력으로 오염원을 제거하는 것은 거의 불가능 하다. 이러한 관점에서 태양전지 모듈 표면에 떨어진 오염 물질로 인한 출력감소를 사전에 예방하고, 시스템을 효율적으로 운영하기 위해 이미지 영상기술이 적용되었다. 본 기술은 기본적으로 레이저 광원과 먼지와 상호 interaction을 통해 생성된 반사파 및 이를 CCD 영상으로 획득하고 태양전지 모듈 표면의 오염원의 유무, 균일/불균일 분포 등의 3가지 서로 다른 조건을 설정하여 비교 시험을 수행하였고, 개발된 오염측정 시스템을 수상 태양광 발전 파일럿 설비에 적용하여 운전성능을 검증하였다.
기존의 태양광 발전 모니터링 시스템은 현재의 발전량, 과거의 발전량, 환경센서 값등을 모니터링 한다. 이는 발전소의 효율적인 운영과 유지보수를 위한 태양광 발전량 예측이 필요하기 때문이다. 이를 위해 데이터 축적을 통해 빅데이터 기반 태양광 발전 모니터링 시스템의 발전량 예측 알고리즘 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 미리 예측된 발전량에 비례하여, 태양광 발전 플랜트의 고장을 예측하고자 한다. 결과적으로 시스템의 고장을 예측하여 미리 점검하도록 한다.
본 논문은 코로나19로 인해 발생하는 우울증을 개선하고 태양광 패널을 이용하여 친환경적으로 재배할 수 있는 "태양광 에너지를 활용한 지능형 자율이동 채소재배기"를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 태양광 패널을 이용하여 재배기에 전원을 공급한다. 둘째, 카메라와 OpenCV를 이용하여 채소의 상태를 매일 확인 후 LED 색상을 조절하여 최적의 채소 성장 환경을 만든다. 셋째, 수위 센서와 모터 펌프를 이용하여 자동으로 물이 공급될 수 있도록 하고, 수온과 수질을 주기적으로 체크하는 등 Human task를 감소시킨다. 넷째, DC모터를 이용하여 실내·외로 자율이동을 하고, 액추에이터를 이용하여 채소가 햇빛을 최대한 많이 받아 성장할 수 있도록 한다. 제안하는 시스템은 가정에서 채소를 재배하는 방식에 IoT기술을 활용하여 사용자의 편의성을 증가시키고, 녹색식물을 통해 '코로나 블루'를 해소하고자 하는 사람에게 필요한 "태양광 에너지를 활용한 지능형 자율이동 채소재배기"의 개발을 목표로 한다.
본 연구는 태양광 기반으로 인공광 병렬 광공급 시스템을 개발하고 상추 재배효과를 구명하기 위하여 수행하였다. 태양광 기반으로 인공광원을 공급하는 장치는 광원 공급부, 전원공급부, 시스템 계측 및 제어부로 구성하였다. 광원공급부는 태양광 전송장치(광파이버)와 LED 램프(인공광)로 구성하였고, 태양광 전송장치는 광 전송률이 우수한 석영재질의 광섬유(Optical fiber)로 제작되었으며, 인공광은 LED 중 White 램프를 사용하였다. 전원 공급부는 누전 차단기, SMPS, LED 제어기 및 릴레이로 구성하였다. 시스템계측 및 제어부는 터치스크린과 지그비(ZigBee) 통신모듈, 광량센서로 구성하였다. 구성한 장치의 성능시험 결과 광량센서로 측정된 강도가 200μmol·m-2·s-1 이하가 되면 자동적으로 LED 램프가 작동되어 보광하는 것을 확인하였다. 또한 본 장치를 활용하여 상추를 재배한 결과, 엽장, 뿌리길이, 엽록소 함량 및 지하부 생체중이 LED 처리보다 큰 것으로 나타났다. 따라서본 장치는 화석연료 고갈 등으로 전기 사용에 제한이 올때 폐쇄형 식물공장 같은 시설에서 작물을 재배할 수 있을 것으로 판단된다.
태양광 발전에 있어서 태양전지는 일사량, 온도와 부하에 의해 크게 변동하기 때문에 태양전지에 대한 특성 해석이 필요하다. 또한 태양광 발전에 있어서 가능한 많은 에너지를 얻기 위해서는 환경변화에 따른 태양의 위치추적이 필요하며 태양전지의 출력을 항상 최대로 제어할 필요가 있다. 센서와 마이크로프로세서 칩으로 구현된 본 시스템의 실험 결과는 Boost 컨버터의 승압율은 167[%], 소용량에서 에너지 Harvesting 개념과 위치추적 방식의 태양광 발전 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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