본 논문에서는 CMOS 공정의 p-diff/n-well 다이오드만을 사용한 ISC(Integrated Solar Cell)를 이용하여 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 온칩 빛에너지 하베스팅 시스템을 제안하였다. MPPT 제어는 PV(Photovoltaic) 셀의 개방전압과 MPP(Maximum Power Point) 전압간의 비례관계를 이용하여, 작은 pilot PV 셀로 하여금 main PV 셀의 MPP를 실시간 추적할 수 있도록 설계하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 MPPT 제어기능을 적용했을 때 부하가 큰 경우에도 MPP 근처의 전압을 부하에 공급함으로써 부하에 연결된 회로가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 제안된 회로는 0.18um CMOS 공정으로 설계하였으며, main PV 셀과 pilot PV 셀의 면적은 각각 $8mm^2$와 $0.4mm^2$이다.
본 논문에서는 온도 차에 의해 기전력이 발생하는 제베크효과를 이용한 열전소자로 전기에너지를 발생시키고, 전압이 최대전력이 발생하는 지점에서 동작하도록 하는 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 열전소자의 오픈 전압을 주기적으로 샘플링 한 후, MPPT 제어 회로를 통해 최대전력 발생 지점인 오픈전압의 1/2에 해당하는 전압을 유지하면서 열전소자로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 부하로 전달하는 역할을 한다. 제안된 열전에너지 하베스팅 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였고 설계한 회로의 칩 면적은 패드를 제외하고 $1168.7{\mu}m{\times}541.3{\mu}m$이다.
본 논문에서는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 저전압 진동에너지 하베스팅 회로를 제안한다. 제안된 회로는 Bulk-driven technique을 적용하여 0.8V의 낮은 전압에서도 동작 가능하다. 압전소자의 출력단에 연결된 전파정류기의 개방회로 전압을 MPPT 제어회로를 통해 주기적으로 샘플링하고, 최대 가용전력 점의 전압을 부하에 전달한다. 제안된 회로는 0.35um CMOS 공정으로 설계되었으며, 패드를 포함한 칩 면적은 $1.33mm{\times}1.31mm$이다. 모의실험결과 설계된 회로의 최대 전력효율은 85.49%이다.
본 논문에서는 진동 에너지 수확을 위한 MPPT 제어기능을 갖는 인터페이스 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 수확된 교류 형태의 에너지를 시스템 구동에 필요한 직류 형태의 에너지로 정류하고, MPPT Controller를 통해 Open Circuit Voltage(Voc)를 주기적으로 샘플/홀드한 뒤, 입력전압을 최대 가용 전력점의 1/2되는 전압으로 유지시키면서, 수확된 전력을 부하에 전달하는 동작을 한다. 모든 회로들은 0.35-um CMOS 기술을 기반으로 설계되었으며, 모의실험을 통하여 동작을 검증하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 3V 입력전압에서 98nA의 전류를 소모하며, 최대 전력효율은 99.21%이다. 설계된 회로의 칩 면적은 $1.281mm{\times}1.236mm$ 이다.
본 논문에서는 진동 에너지를 이용한 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. Body-bias technique과 bulk-driven technique을 이용하여 저전압에서도 높은 효율특성을 갖는 고성능 AC-DC 변환기를 제안하고 진동에너지 하베스팅 회로 설계에 적용하였다. MPPT (Maximum Power Point Tracking) 제어는 진동소자의 개방회로전압과 MPP 전압간의 관계를 이용하였으며, 진동소자의 개방회로전압을 주기적으로 샘플링 함으로써 이를 이용해 MPPT 기준전압을 생성하고, 이를 기준으로 부하로의 에너지 공급을 제어한다. $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계된 회로의 칩 면적은 $1.21mm{\times}0.98mm$이다.
태양광 발전은 일사량 및 온도 등 외부변화에 따른 안정적이고 효율적인 최대 전력 출력 전력점을 추적하기 위한 MPPT 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 인공 신경망을 이용하여 기존 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 인공 신경망의 학습 데이터를 위해 다양한 일사량과 온도의 조합에 대해서 기존 MPPT 알고리즘으로 MPP의 전류와 전압을 찾았다. 획득한 MPP 데이터는 입력 노드를 일사량과 온도로 출력 노드를 전류와 전압으로 하여 학습하였다. 실험결과 일사량과 온도 변화가 있는 0~0.3t 구간에서 추적시간은 기존 알고리즘인 P&O와 InC 그리고 Fuzzy는 각각 잘못된 계산식t, 0.49t 그리고 0.4076t이였으며, 제안 모델은 0.32511t로서 기존 알고리즘 보다 0.1t 이상 신속하게 MPP를 추적하였다.
최근, 화석연료 고갈과 온실 가스 배출에 대한 우려가 높아지면서 신·재생 에너지 기술에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 휴대용 전자기기 및 웨어러블 디바이스의 수요가 증가하고 IT기기들이 소형화되면서 배터리의 크기, 사용시간 등의 한계를 극복하기 위한 기술로 에너지 하베스팅이 있다. 본 논문에서는 열전소자의 V-I 특성곡선과 내부저항을 분석하고, 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O제어방식은 열전소자의 전압, 전류를 측정하기 위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 경제적으로 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 출력전압 조절을 위한 센서1개만을 이용하여 MPP를 추적하는 새로운 MPPT제어방식을 제안한다. 제안하는 MPPT제어방식은 duty ratio와 부하의 출력전압의 관계를 이용하였으며, DC-DC Converter의 출력전압을 주기적으로 샘플링하여 duty ratio를 증가 또는 감소시켜 최적의 duty ratio를 찾아 MPP를 유지하도록 제어된다. DC-DC Converter는 Two-Switch 토폴로지인 Cascaded boost-Buck Converter를 이용하여 회로도를 설계하였다. 제안된 MPPT 제어방식은 PSIM 시뮬레이션을 이용한 모의실험을 통하여 검증하였고, 그 결과 열전소자의 V-I 특성곡선으로부터 얻어지는 MPP에서 전압×전류 및 전력값(V=4.2V, I=2.5A, P=10.5W)과 일치함을 확인하였다.
This paper presents the active maximum power point tracking(MPPT) control of the photovoltaic(PV) module integrated converter(MIC) system considering the shadow influence. Conventional perturbation and observation(PO) and incremental conductance(IC) are the method finding MPP by the continued self-excitation vibration. The MPPT control is unable to be performed by rapid output change affected by the shadow. To solve this problem, the active MPPT in which the step value changes by output change is presented. In case there are the solar radiation, a temperature and shadow influence, the presented algorithm treats and compares the conventional control algorithm and output error. In addition, the validity of the algorithm is proved through the output error response characteristics.
During the last years, there has been an increased interest in the new energy such as photovoltaic(PV) system from the viewpoint of environmental pollution. In this regard, this paper estimates the power quality of grid-connected PV system. As the maximum power operating point(MPOP) of photovoltaic(PV) power systems alters with changing atmospheric conditions, the efficiency of maximum power point tracking(MPPT) is important in PV power systems. Moreover, grid-connected PV system occurs some problems such as voltage inequality and harmonics. Therefore, this paper presents the results of a grid-connected PV system modeling that contains incremental conductance MPPT controller by PSCAD/EMTDC simulator and investigates the influence that can occur in the grid-connected PV system from aspect of power quality, i.e. voltage drop, total harmonic distortion(TDD) and total demand distortion(TDD). For the case study, the measured data of the PV way in Cheongwadae, Seoul, Korea is used.
This paper proposes the optimal current detect(OCD) maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic(PV) system for robust with environment changing. The output characteristics of the solar cell is a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation and temperature. Conventional MPPT control methods are tracked the maximum power point by constant incremental value. So these methods are slow the response speed and generated the vibration in steady state and cannot track the MPP in environment condition changing. And power loss is generated because of the self-excitation vibration in MPP region. To solve this problem, this paper proposes the novel control algorithm. Proposed algorithm is detected the optimal current in two control region using the output power and current curve. Detected current is used the converter switching for tracking the MPP. Proposed algorithm is compared output power error to conventional algorithm with radiation and temperature changing. In addition, the validity of the algorithm is proved through the output error response characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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