본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
In this paper, the sensorless MPPT algorithm is proposed where the performance of varied duty ratio change has been improved using multi-layer neuro-fuzzy that aligns with neuro-fuzzy based optimized membership function. Since the change of duty ratio of sensorless MPPT is varied by using the neuro-fuzzy, the MPPT response speed is faster than the convectional method and is able to reduce the steady-state ripple. The neuro fuzzy controller has the response characteristics which is superior to the existing fuzzy controller, because of the usage of the optimal width of the fuzzy membership function. The effectiveness of the proposed method has been verified by simulations and experimental results.
It is well known that solar tracking systems can increase the efficiency of exiting solar panels significantly. In this paper, a hybrid solar tracking system has been developed by using both astronomical estimates from a GPS and the image processing results of a camera vision system. A decision making process is also proposed to distinguish current weather conditions using camera images. Based on the decision making results, the proposed hybrid tracking system switches two tracking control methods. The one control method is based on astronomical estimates of the current solar position. And the other control method is based on the solar image processing result. The developed hybrid solar tracking system is implemented on an experimental platform and the performance of the developed control methods are verified.
기존의 직렬 연결된 부스트 컨버터 타입의 태양광 전력 조절기는 MPPT 동작을 하기에 있어서 반드시 하나의 모듈만 동작했어야 하기 때문에 각 모듈이 MPPT 지점에 도달했다는 것을 알리기 위하여 양방향 통신 기술을 필요로 했다. 하지만 제안하는 MPPT 방법은 통신 기능을 사용하지 않음으로서 가격적인 측면에서 합리적이다. 본 논문에서는 제안하는 MPPT 방법의 동작원리를 설명하고 시뮬레이션으로 확인하였다.
현재 우리나라 대부분의 사무실 및 학교교실에는 형광등 스위치가 창측, 중간, 복도측등으로 회로가 분리되어 있으나 날씨가 맑고 태양빛이 많이 비치는 경우(기준조도 이상)에도 창측의 형광등이 항상 켜져 있는 경우가 대부분이므로 외부 쪽 창측에 설치되는 형광등기구에 외부광량(일조량)에 따라 자동으로 ON, OFF되는 센서가 부착된 형광등기구를 사용하여 에너지가 절감될 수 있는 방안을 연구하고 자한다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
In the photovoltaic applications, MPPT(maximum power point tracking) method is essential due to the non-lineality of photovoltaic output characteristics. To ensure stable tracking response, two sensors are required in conventional popular MPPTs. In modularized PV system as an AC module system, the cost of a sensor can have an effect on entire system cost because a power conditioning device is connected in a PV module. Because only a current sensor is required for proposed MPPT, it is helpful in the cost reduction point of view. In this paper, a novel MPPT using current sensor is proposed In the proposed MPPT, the voltage is derived from sensed current value. The proposed method is verified by simulation results.
자동차 산업의 공통된 최대 이슈는 환경, 안전, 에너지, 편의이다. 이러한 시대적 요구에 따라 자동차 메이커들은 대응 방안 마련은 물론 시장 주도를 위한 기술개발 등 다양한 노력을 하고 있으며, 전장부품과 센서 등 최첨단 하이테크 기술과 플라스틱 , 나노, 하이브리드 소재 등이 적용된 다양한 부품들을 자동차에 적용시키고 있다. 또한수소연료전지, 바이오디젤, 태양광, 전기 등 석유 대체 에너지를 적용한 차세대 연료 자동차들이 전세계 모터쇼 등 전시회에 출품되어 세계의 이 목을 집중시키고 있으며 , 이미 일본과 미국시장을 중심으로 하이브리드 전기 자동차(HEV) 및 수소연료전지 자동차 (FCEV) 시장이 확대대고 있는 실증이다 따라서 국내에서도 그런카에 대한 관심도가 증가하고 있고 일부에서는 개발에 박차를 가하고 있다. 이에 그린카에 대한 간단한 구조와 최근 연구동향에 대해서 기술하고자 한다.
본 논문은 계통연계 형 3-레벨 NPC(Neutral Point Clamped)인버터의 고장진단 방법을 제안한다. 제안하는 고장진단 방법은 스위칭 소자의 개방고장 진단뿐만 아니라 고장 난 스위칭 소자의 위치 또한 판별 할 수 있다. 스위칭 소자의 고장 진단은 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴의 반지름 변화로 판단 할 수 있다. 고장 난 스위칭 소자의 위치는 기존의 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴을 분석하는 방법에 간단한 스위칭 동작을 추가함으로써 구분 할 수 있다. 제안하는 기법은 추가적인 센서가 필요하지 않고 전류신호에 기반을 두고 있으므로 시스템의 복잡한 모델링이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문은 10kW급 태양광 계통연계 시스템을 모의한 시뮬레이션을 바탕으로 제안한 기법의 타당성을 검증한다.
한의학에서는 사상체질(태양인, 태음인, 소양인, 소음인) 구분을 위해 손등피부의 특징 중 하나인 거침/미끄러움을 이용하여 한의사의 주관적인 판단으로 사상체질을 구분해 왔다. 한의사의 손등피부 거칠기의 주관적인 촉진을 정량적 및 객관적으로 진단하기 위하여 피부마찰력진단기기를 개발하였다. 피부마찰력진단기기는 3축 로드셀 센서를 이용하여 한의사가 손등피부를 만지는 것과 같은 움직임으로 측정하며, 측정된 물리량 중 피부의 거침/미끄러움으로 계산되는 운동마찰계수 값을 이용하여 손등피부의 특성을 나타내었다. 본 연구에서는 피부마찰력 진단기기를 이용하여 객관적으로 손등피부의 특성을 측정해 보고 사상체질 진단의 객관적인 지표를 찾는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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