본 논문은 벅-부스트 컨버터의 듀티비 제어를 통해 풍력발전시스템이 최대 효율을 갖도록 MPPT (Maximum power point tracking) 알고리즘을 구현하고, 발전된 전력을 계통으로 전달하기 위한 인버터 제어방법 및 시스템 구성을 제안한다. 특히 풍속정보와 발전기 속도를 제거하여 센서로 인한 단점들을 배제하였고, 제안한 풍력발전시스템과 알고리즘의 유용성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
이 논문에서는 계통연계형 3KW 태양광 발전 시스템 개발에 필요한 기본적인 요소기술로서 MPPT(Maximum Power Point Tracking), 계통연계를 위한 단상 PLL(Phase Locked Loop), 피크전압검출법과 전류제어기법 등을 살펴보고 이를 시뮬레이션으로 검증하였다. 또한 검증된 기법등을 토대로 3kW 태양광 발전 PCS(Power Conditioning System)에 적용실험을 통해 결과를 확인하였다.
Tracking systems for launch vehicle consist mainly of radar transponder (beacon), RF switch or power divider, antennas as onboard system, and single or multiple radars as ground one. In this paper, tracking systems, which are applicable to KSLV (Korea Space Launch Vehicle)-l, are introduced and the electrical performances for developed prototypes are presented. We have also performed RF link analysis for both uplink and downlink, and estimated that the maximum distance to be able to track KSLV-l stably is dependent on uplink characteristic in our system.
본 논문에서는 소방 비상용으로 이용되는 태양전지 발전시스템을 제안하고, 발전시스템의 효율을 증대시키기 위한 새로운 고효율의 전력변환장치(승압용 초퍼와 인버터)가 설계된다. 직류-직류(DC-DC) 승압용 초퍼와 직류-교류(DC-AC) 인버터는 사용된 제어스위치들의 스위칭 손실을 최소화하기 위해 공진회로를 이용한 새로운 소프트 스위칭 기법이 적용되고 시스템의 효율을 증대시킨다. 또한 본 논문에서는 태양전지(solar cell)의 최대전력 전송에 의한 태양전지의 효율적인 사용을 위한 태양전지 발전전력의 최대점 $P_{max}$을 손쉽게 추종하고 검출하는 새로운 제어기법과 제어회로에 대해 상세히 해석된다. 고효율의 전력변환 장치와 태양전지 최대전력 전송회로는 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성이 입증된다.
본 연구는 입자 무리 최적화 (PSO; particle swarm optimization) 알고리즘을 이용하여 기존의 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 PSO 알고리즘에서 gbest 및 pbest의 가속 상수를 높게 설정하여 신속하게 MPP 지점을 추적하고 이로 인한 전력 불안정 문제점을 제거하였다. 또한, 일사량의 급격한 변화에 따른 태양광 패널의 전력 변화를 감지하여 알고리즘을 다시 실행하였다. 실험결과, 일사량이 691.5W/m2에 대해서 MPPT 시간이 0.03초와 전력이 131.65로서 기존의 P&O와 INC 알고리즘보다 높은 전력과 빠른 속도로 MPP를 추적하였으며, 일사량 변화에 따라 신속하게 MPP를 추적하였다. 제안 모델은 태양광 패널이 병렬로 연결되어 있는 태양광 발전소에서 부분적인 음영에 의해 전력량의 변화를 감지하였을 경우에도 적용할 수 있다. 본 연구는 MPPT 알고리즘을 개선하기 위해 MFO (moth flame optimization) 및 WOA (whale optimization algorithm)와 같은 최적화 알고리즘에 대한 비교 연구가 필요하다.
최근, 지구온난화 등의 문제로 인해 새로운 에너지 기술의 개발이 화제가 되고 있다. 중규모 이상의 출력을 얻도록 최적화된 태양광 및 태양열, 풍력 발전과 같은 신재생에너지 기술과 다르게 에너지 하베스팅기술은 출력전력이 매우 작아 크게 주목받지 못하고 있다. 하지만 최근 모바일 산업이 활성화 되면서 에너지 하베스팅기술의 활용가치가 재평가 받고 있다. 또한, 최대전력점 추적방식기술 역시 활발히 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 일정한 저항부하를 위한 열전모듈의 새로운 최대전력점추적 제어방식을 제안한다. 열전 모듈(이하 TEM: Thermoelectric Module)의 V-I곡선특성과 내부저항을 분석하고. 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O(Perturbation and Observation)제어방식은 전압, 전류를 측정하기위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 CV제어방식보다 경제성이 떨어지지만 보다 정확히 MPP를 찾는다는 장점을 가진다. CV(Constant Voltage)제어방식은 전압센서 1개만 사용하기 때문에 경제적인 측면에서는 P&O제어방식보다 뛰어나지만, MPP가 정확히 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 제어방식의 장점만을 가지고 TEM의 최대전력점(MPP)을 추적하도록 설계하였다. 제안된 MPPT 제어 방식은 PSIM 프로그램을 이용한 모의실험으로 확인하였으며, 하드웨어제작을 통해 제안된 MPPT제어 방식을 검증하였다.
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
This paper is proposed by fuzzy-based MPPT control of photovoltaic to drive induction motor. Design and prototype implement of a fuzzy logic(FL) controller for maxim]m power extraction from a stand-alon photovoltaic Is proposed in this paper. Error and the change of error between maximum power and real power are used by input of fuzzy controller. Moreover, it output changing of voltage from control constant. The validity of this paper is proved by comparing maximum power point tracking and performance of motor drive through comparison fuzzy and PI of tradition method.
The output of solar array is changed non-linearly by variation of insolation and temperature. Hence, as varying insolation and temperature, Maximum Power Point Tracking(WPPT) is necessary to increase generation efficiency of solar array. This paper presented WPPT algorithm using position control of output voltage and current of solar array and implemented hardware MPP tracker which is appropriate and inexpensive for low power system$(tens\~hundreds\;watt)$. Finally, those were verified through simulation.
As the maximum power operating point(MPOP) of photovoltaic(PV) power generation systems changes with changing atmospheric conditions such as solar radiation and temperature, an important consideration in the design of efficient PV system is to track the MPOP correctly. Many maximum power point tracking(MPPT) techniques have been considered in the past, however, techniques using microprocessors with appropriate MPPT algorithms are favored because of their flexibility and compatibility with different PV arrays. Although the efficiency of these MPPT algorithms is usually high, it drops noticeably in case of rapidly changing atmospheric conditions. This paper proposed a new MPPT algorithm based on perturb & observe(P&O) algorithm with experiment. The results shows that the new P&O algorithm has successfully tracked the MPOP, even in case of rapidly changing atmospheric conditions, and has higher efficiency than ordinary algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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