Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Nasridinov, Aziz;Choi, Woo Seok;Choi, Da Bin;Choi, Sang Hyun;Kim, Young Myoung
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.2
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pp.222-232
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2021
The power output of solar panels highly depends on environmental situations like weather and air pollution. Due to bad weather or air pollution, it is difficult for solar panels to operate at their full potential. Knowing the power output of solar panels in advance helps set up the solar panels correctly and work their possible potential. This paper presents an approach to predict the power output of solar panels based on weather and air pollution features using machine learning methods. We create machine learning models with three kinds set of features, such as weather, air pollution, and weather and air pollution. Our datasets are collected from the area of Seoul, South Korea, between 2017 and 2019. The experimental results show that the weather and air pollution features can be efficient factors to predict the power output of solar panels.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.21
no.5
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pp.531-537
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2015
In order to maximize power output from the solar panels, one needs to keep the panels aligned with the sun. So solar tracker having high reliability must be designed. This paper cares about the design and evaluation of a two-axis solar tracker system based on fuzzy logic control with LabVIEW. The research focus on planning mechanical parts, making an intelligent controller which controls and monitors all parameters via user interface implemented of a fuzzy decision support system for control of photovoltaic panel movement. We also develop a real solar tracker system and analyze the influence indexes such as environment, weather, season, and light condition. The solar tracker is tested in real condition and all parameters related to the system operation are recorded and analyzed. The developed solar tracking system got a much higher efficiency about 38 % compare to fixed solar panel although the weather condition is affected a lot to the solar panel. So we confirmed the our auto tracking system is more effective and can allow more energy to be produced.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.5
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pp.557-562
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2014
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.
Actual system apparatuses are necessary in order to verify the efficiency and stability of photovoltaic(PV) generation systems considering the size of solar panel, the sort of converter type, and the load conditions and so on. Moreover, it is hardly possible to compare a certain MPPT control scheme with others under the exactly same weather and load conditions as well. For the purpose of solving above mentioned difficulties in a laboratory basis, a transient simulation of PV generation system using real field weather conditions is indispensable. A straightforward simulation scheme with cost effective hardware structures under real weather conditions is proposed in this paper using EMTDC type of transient analysis simulators. Firstly, a solar cell has been modeled with VI characteristic equations, and then the real field data of weather conditions are interfaced to the EMTDC through Fortran program interface method. As a result, the stability and the efficiency analysis of PV generation systems according to various hardware structures and MPPT controls are easily possible under the exactly same weather conditions.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.4
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pp.269-275
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2004
Photovoltaic(PV) system has been studied and watched with keen interest due to a clean and renewable power source. But, the output power of PV system is not only unstable but uncontrollable, because the maximum power point tracking (MPPT) of PV system is still hard with the tracking failure under the sudden fluctuation of irradiance. Authors suggest that the optimal voltage for MPPT be obtained by only solar cell temperature. Having an eye on that the optimal voltage point of solar cell is in proportion to its panel temperature, with operating the power converter whose operating point keeps its input voltage to the optimal voltage imagined by the surface's temperature of PV panel, the maximum power point becomes tenderly possible to be tracked. In order to confirm the availability of the proposed control scheme. And both control methods are simulated not only on the various angle of sampling time of switching control, but also with the real field weather condition. As the results of that, the conversion efficiency between PV panel and converter of the proposed control scheme was much better than that of the power comparison MPPT control, and what is better, the output voltage of PV panel was extremely in stable when the optimal voltage for MPPT is obtained by only solar cell temperature.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.6
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pp.91-98
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2023
The amount of power generation of a solar plant has a high correlation with weather conditions, geographical conditions, and the installation conditions of solar panels. Previous studies have found the elements which impacts the amount of power generation. Some of them found the optimal conditions for solar panels to generate the maximum amount of power. Considering the realistic constraints when installing a solar power plant, it is very difficult to satisfy the conditions for the maximum power generation. Therefore, it is necessary to know how sensitive the solar power generation amount is to factors affecting the power generation amount, so that plant owners can predict the amount of solar power generation when examining the installation of a solar power plant. In this study, we propose a polynomial regression analysis method to analyze the relationship between solar power plant's power generation and related factors such as weather, location, and installation conditions. Analysis data were collected from 10 solar power plants installed and operated in Daegu and Gyeongbuk. As a result of the analysis, it was found that the amount of power generation was affected by panel type, amount of insolation and shade. In addition, the power generation was affected by interaction of the installation angle and direction of the panel.
This study designs and tests a photovoltaic system with distributed maximum power point tracking (DMPPT) methodology using a field programmable gate array (FPGA) controller. Each solar panel in the distributed PV system is equipped with a newly designed DC/DC converter and the panel's voltage output is regulated by a FPGA controller using PI control. Power from each solar panel on the system is optimized by another controller where the quadratic maximization MPPT algorithm is used to ensure the panel's output power is always maximized. Experiments are carried out at atmospheric insolation with partial shading conditions using 4 amorphous silicon thin film solar panels of 2 different grades fabricated by Chi-Mei Energy. It is found that distributed MPPT requires only 100ms to find the maximum power point of the system. Compared with the traditional centralized PV (CPV) system, the distributed PV (DPV) system harvests more than 4% of solar energy in atmospheric weather condition, and 22% in average under 19% partial shading of one solar panel in the system. Test results for a 1.84 kW rated system composed by 8 poly-Si PV panels using another DC/DC converter design also confirm that the proposed system can be easily implemented into a larger PV power system. Additionally, the use of NI sbRIO-9642 FPGA-based controller is capable of controlling over 16 sets of PV modules, and a number of controllers can cooperate via the network if needed.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.1
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pp.1-5
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2020
Solar power generation systems require maximum power point tracking (MPPT) control to operate PV panels at their maximum power point (MPP). Most conventional MPPT algorithms are based on the slope-tracking concept. A typical slope-tracking method is the perturb and observe (P&O) algorithm. The P&O algorithm measures the current and voltage of a PV panel to find the operating point of the voltage at which the calculated power is maximized. However, the measurement error of the sensor causes irregularity in the calculation of the generated power and voltage control. This irregularity leads to the problem of not finding the correct MPP operating point. In this work, the power output of a PV panel based on the P&O algorithm is simulated by considering the insolation profiles from typical clear and cloudy weather conditions and the errors of current and voltage sensors. Simulation analysis suggests the optimal control period and perturbation voltage of MPPT to maximize its target efficiency under real weather conditions with sensor tolerance.
In PV power generation system study, huge system apparatuses are needed in order to verify the effect of system efficiency and stability considering the size of solar panels, the sort of converter types, and the load conditions and so on. And also, under the same weather and load conditions it is impossible to compare a certain MPPT control scheme to others. In this paper, in order to obtain effective solutions for the above mentioned topics, the solar cell array is simulated with it's VI characteristic equations, and the real field data of weather conditions is interfaced to EMTDC using Fortran program interface method. Consequently the simulation of PV power generation system using field data is realized in this paper, and acceptable results, which show close match between the real data of PV panel and the simulated data, were obtained.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the present supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPCC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea. Result of this research may improve consistency and reliability of simulation weather data or climate change in order to take advantage of SRES and PRECIS QUMP. It is expected that these calculated test reference years will be useful to the designers of solar energy systems, as well as those who need daily solar radiation data for South Korea. Also, those results may contribute zero carbon and design of sustainable architecture establishing future typical weather data that should be gone ahead to energy efficient building design using renewable energy systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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