• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.10a
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• pp.154-156
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• 2008

본 연구에서는 종전의 전압형 및 전류형 능동전력필터를 대체 할 수 있으며, 부하의 특성에 무관하게 적용 가능한 Z-소스 인버터(Z-source inverter) 토폴로지의 능동전력필터에 대하여 고찰하였다. Z-소스 토폴로지의 능동전력필터의 보상 직류전원으로는 연료전지 PEMFC를 사용하였다. 본 연구에서 제안된 시스템은 고조파 발생원 비선형 부하와 병렬로 연결된 Z-소스 능동전력필터와 7고조파 (420Hz) 동조 필터로 구성되며 Z-소스 능동전력필터의 스위치 스트레스를 감소할 수 있다. 제안된 Z-소스 하이브리드 능동전력필터(Z-HAF : Z-source hybrid active power filter)의 보상 알고리즘으로는 전류 동기 검출법(CSD)을 사용하였으며, PSIM 시뮬레이션에 의하여 제안된 Z-HAF의 정상상태에서의 보상 성능을 파악하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.153-154
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• 2011

본 연구에서는 인덕터-커패시터 필터로 구성되는 종전의 단방향 quasi Z-소스 컨버터의 승압 율을 증가시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 종전의 인덕터 필터 대신 다이오드를 필터로 이용하는 방법이다. 종전의 방식에 비해 동일한 출력전압에서 낮은 Z-임피던스 망의 커패시터 전압, 단락 비 등의 장점을 가진다. 타당성을 검증하기 위해 실험을 통해 출력전압, Z-임피던스망의 커패시터 전압 등을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04c
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• pp.223-226
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• 2007

본 연구에서는 Z-소스 네트워크를 갖는 능동전력필터 시스템을 제안하였다. 제안된 방식의 동작원리는 종전의 V-소스 능동전력필터와 동일하나, 고조파 보상 전류가 Z-소스 인버터에 의하여 발생된다는 점이 차이가 있다. 또 제안된 시스템을 서로 병렬 운전하는 경우와 종전의 능동전력필터와 병렬 운전하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 PSIM 시뮬레이션에 의하여 타당성이 입증되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.512-515
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• 2006

일반적으로 연료전지 Z-소스 액티브 필터는 고조파 보상전류가 급변하는 경우, 연료전지의 특성에 기인하여 Z-소스 네트워크의 전압이 강하하는 현상이 발생한다. 본 연구에서는 이상의 문제점을 개선하기위한 Z-소스 네트워크의 전압강하 보상기능을 갖는 Z-소스 액티브 필터를 제안하였다. Z-소스 네트워크의 전압보상을 위하여 절연형 Cuk 컨버터가 사용되었다. PSIM을 이용하여 부하 급변의 과도상태에서 제안된 방법의 타당성이 입증되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.222-223
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• 2013

본 논문은 Z-소스 능동전력필터를 이용하여 계통의 고조파를 보상하고 동시에 DC전원 공급이 가능한 능동전력필터를 제안하였다. 제안된 시스템은 Z-소스 네트워크 망에 의해 출력 전압의 여유가 있어 정상적인 보상이 힘든 출력 구간에서도 정상적으로 보상이 가능한 시스템이다. 제안된 방식은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04b
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• pp.376-379
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• 2006

본 연구에서는 기 설치된 능동전력필터와 연료전지 Z-소스 능동전력필터의 병렬운전 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 이미 설치되어 운전 중인 단상 V-소스 병렬형 능동전력필터와 병렬로, 연료전지(FC) Z-소스 능동전력필터를 설치하여, 전체 능동전력필터 시스템의 용량 증가를 도모할 수 있었다. 제안된 방법의 타당성은 전력전자 전용 PSIM시뮬레이션에 의하여 과도상태 및 정상상태에서 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10c
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• pp.189-191
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• 2005

본 연구는 Z-source 인버터롤 단상 능동전력필터에 적용하여 전원 측 고조파 전류를 보상하기 위한 방법을 제시하였다. Z-source 능동전력필터는 연료전지를 dc전원으로 하고 있으며, 단상 p q이론에 의해 보상기준전류가 연산된다. PSIM 시뮬레이션에 의하여 제안된 방법의 보상성능을 확인하였으며, 부하전류와 전원전류에 대한 파형 및 스펙트럼을 비교 검토하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.11a
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• pp.86-89
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• 2007

본 연구에서는 배전계통의 전압 고조파 확산에 따른 전압 %THD (%Total Harmonic Distortion)를 개선하기 위한 Z-소스 능동필터(Z-AFU : Z-Source Active Filter Unit)를 제시하였다. 버스(Bus)의 전압 고조파는 60Hz 버터워쓰 저역통과필터(LPF)에 의하여 검출하였다. 제안된 시스템의 보상전원으로는 고분자 전해질 연료전지(PEMFC)를 사용하였다. 제안된 시스템의 타당성을 확인하기 위하여 PSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 전압 고조파 확산 억제에 따른 배전계통 전압의 %THD를 개선 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.11a
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• pp.90-93
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• 2007

본 연구에서는 전압품질에 민감한 설비를 위한 3상 하이브리드 Z-소스 동적 전압 보상기(Z-HDVR : Hybrid Z-Source Dynamic Voltage Restorer)을 제시하였다. 제안된 시스템은 수동필터와 Z-소스 토폴로지의 직렬형 능동필터로 구성된다. Z-HDVR의 ESS(Energy Storage System)로는 친환경적인 고분자 전해질 연료전지(PEMFC : Proton Exchange Membrane Fuel Cells)를 사용하였다. 고조파 검출 알고리즘은 동기좌표계의 $i_d-i_q$ 이론에 의하였으며, 부하전압 보상을 위하여 PI제어를 사용하였다. 전압swell 및 sag등 다양한 전원 조건하에서 제안된 시스템의 보상 성능을 검토하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.2
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• pp.119-133
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• 2014

The study adopted extended Kalman filter technique in an effort to predict Z-R relationship parameter as a stable value in real-time. Toward this end, a parameter estimation model was established based on extended Kalman filter in consideration of non-linearity of Z-R relationship. A state-space model was established based on a study that was conducted by Adamowski and Muir (1989). Two parameters of Z-R relationship were set as state variables of the state-space model. As a result, a stable model where a divergence of Kalman gain and state variables are not generated was established. It is noteworthy that overestimated or underestimated parameters based on a conventional method were filtered and removed. As application of inappropriate parameters might cause physically unrealistic rain rate estimation, it can be more effective in terms of quantitative precipitation estimation. As a result of estimation on radar rainfall based on parameters predicted with the extended Kalman filter, the mean field bias correction factor turned out to be around 1.0 indicating that there was a minor difference from the gauge rain rate without the mean field bias correction. In addition, it turned out that it was possible to conduct more accurate estimation on radar rainfall compared to the conventional method.