최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 가변속 풍력발전 시스템은 고정속 풍력발전 시스템에 비해 더 높은 에너지 효율, 낮은 컴포넌트 스트레스를 달성할 수 있다는 장점을 갖는다. 일반적으로 가변속 풍력발전 시스템의 제어를 위해서는 풍속정보의 취득이 필수적으로 요구된다. 하지만 풍속계 등에 의해 측정된 풍속은 여러 요인에 의해 정확하지 않다는 문제점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 풍속의 추정을 위한 칼만 필터와 칼만 필터에 의해 추정된 정보를 사용하여 학습된 인공신경망으로부터 최적의 로터 회전 속도를 유추할 수 있는 새로운 형태의 가변속 풍력발전 시스템을 위한 제어 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 Matlab의 시뮬링크를 사용하여 다양한 시뮬레이션 수행하여 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
풍력발전은 태양광발전과 더불어 대체에너지의 큰 축을 이루고 있는 대체에너지 시스템이다. 풍력발전은 축의 방향에 따라 수직축과 수평축 풍력발전으로 나뉘는데, 국내외 보급되고 있는 대부분의 시스템은 수평축 발전시스템이다. 이 시스템들은 3개의 날개를 가지는 블레이드를 사용하고 있다. 대용량으로 갈수록 블레이드의 크기는 커지고 시스템에서 발생되는 소음문제, 시스템 운용에서 오는 안정성 등 많은 문제들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하고자 수직형 풍력발전시스템을 제안하였으며, 이를 위해 발전시스템의 주요 구성품인 수직형 특수 블레이드를 제안하였다.
풍력발전은 태양광발전과 더불어 대체에너지의 큰 축을 이루고 있는 대체에너지 시스템이다. 풍력발전은 축의 방향에 따라 수직축과 수평축 풍력발전으로 나뉘는데, 국내외 보급되고 있는 대부분의 시스템은 수평축 발전시스템이다. 이 시스템들은 3개의 날개를 가지는 블레이드를 사용하고 있다. 대용량으로 갈수록 블레이드의 크기는 커지고 시스템에서 발생되는 소음문제, 시스템 운용에서 오는 안정성 등 많은 문제들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하고자 수직형 풍력발전시스템을 제안하였으며, 이를 위해 발전시스템의 주요 구성품인 수직형 특수 블레이드를 제안하였다.
풍력발전시스템은 풍력을 동력원으로 하여 풍차 블레이드를 회전시킴으로 발생하는 동력이 발전기를 작동하여 전기를 발생시키는 무공해 발전시스템의 하나로서 현재 대체 에너지원으로 각광을 받고 있다. 일반적으로 저 회전 고 토크 특성의 풍력에너지를 고 회전 저 토크 특성으로 작동되는 발전기로 전달하기 위하여 증속기를 사용한다. 풍력발전시스템용 증속기는 지상에서 높고 제한된 공간 내에 위치하게 되어 보수가 용이하지 못하므로 최적화한 구조 및 높은 신뢰수명이 요구된다.(중략)
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 세계 선진 국가들뿐만 아니라 국내에서도 개발과 보급에 많은 투자를 하고 있다. 풍력발전 시스템은 블레이드, 발전기 및 인버터 등으로 구성된 복잡한 시스템으로 최근 들어 풍력발전 시스템의 각 구성요소의 고장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 풍력발전과 관련된 고장진단은 주로 진동센서로부터의 신호처리에 의해 기계적인 고장을 검출 및 진단하는 것이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전시스템에 사용되고 있는 인버터의 고장진단에 적용될 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 또한 시뮬레이션 및 실제 시스템에의 적용을 통해 제안된 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.
해상 풍력 발전은 가장 유망한 재생 에너지원의 하나이며, 육상 풍력 발전보다 풍력이 강력하고 일정하여 장시간 고출력 발생이 가능하다. 또한 소음, 공간적 한계, 경관훼손 등 기존 육상 풍력 발전의 단점을 보완하고 초대형 단지조성이 가능한 장점이 있다. 초대형 해상풍력단지에는 일반적으로 MW급의 해상풍력발전기가 사용된다. 본 논문에서는 MW급의 해상 풍력발전기에 ANPC(Active Neutral-Point-Clamped) Multi-Level VSC(Voltage Source Converter)를 적용하여 Back-to-Back으로 구성한 시스템을 제안하고 계통연계형 풍력 발전 시스템을 모의한 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
전 세계적으로 온실가스 배출 규제가 강화되고 있고 에너지 절감 및 환경오염 문제가 없는 재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 육상 전력을 공급받기 어려움 해양 구조물의 경우에는 배터리와 같은 에너지 저장장치 또는 재생에너지를 활용하여 독립 전원 시스템을 구성하게 된다. 해양에서 활용이 가능한 재생에너지로는 태양광, 풍력, 파력, 조력등이 있으며 이러한 자연 에너지를 활용하는 재생에너지 발전 시스템의 경우 환경의 영향을 많이 받게 되므로 안정적인 전력 생산에 어려움이 있다. 예를 들어 태양광 발전 시스템의 경우 일조량에 따라 발전량이 결정되고, 풍력 발전 시스템의 경우 풍속 및 풍향이 발전량에 영향을 미친다. 따라서 독립전원시스템에서 태양광-풍력-파력의 멀티소스를 갖는 하이브리드 발전 시스템을 구성하여 기상상태에 따른 발전량을 보완가능하게 구성하면 보다 안정적으로 전력을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 항만 및 협수로를 항해하는 선박 안전을 위해 설치된 등부표에 적용하는 해상하이브리드발전시스템을 설계하고 실증을 통해 하이브리드 발전시스템의 발전 특성을 확인한다.
본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 확률적으로 변화하는 시스템 발전량과 부하량을 고려한 적정 축전지 용량산정기법에 관하여 연구하였다. 서울지역에서의 전형적인 날의 시간대별 일사량과 풍속 데이터에 기초하여 태양광-풍력 복합발전시스템의 출력분포를 산정하였고 배전계통과 연계된 전형적인 일반 주택부하를 가정하여 시스템 발전량과 부하량이 서로 상응하도록 풍력발전기와 태양전지의 용량을 결정하였다. 태양광 풍력 복합발전시스템의 예상 발전량은 각각 Beta 분포와 Weibull 분포에 기초하여 산정하였고 수요부하량을 비교하여 잉여 발전량은 축전지에 충전하고 부족 발전량은 축전지에서 방전하여 가능한한 계통으로부터 인입전력을 공급받지 않기 위한 최소 축전지 용량을 산정하는 기법에 관하여 연구하였다.
최근 전 세계적인 기후변화와 기존 화석연료와 관련된 전 지구적인 관심사는 풍력발전에 대한 많은 관심을 불러 왔다. 특히, 10Kw이하의 소형 풍력발전시스템은 전 세계적으로 많은 국가에서 활발히 설치되고 있는 실정이다. 일반적으로 소형풍력발전 시스템이 상업적인 목적으로 설치되기 위해서는 해당 풍력발전시스템의 성능 인증이 필수적으로 요구된다. 이를 위해서는 효율적인 운영이 가능한 풍력발전 원격 모니터링 시스템의 개발이 요구된다. 이에 본 연구에서는 새로운 형태의 지그비 기반의 무선통신 기법을 이용한 무선 원격 모니터링 시스템을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 실제 실험을 수행하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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