태양광 발전소의 지속적인 증가로 여러 가지 고장이 발생하고 있다. 새똥 등 오염에 강한 햇빛에 의한 핫스팟, 노란 변기, 바이패스 다이오드의 바람·진동에 의한 단선·단락, 고장 등 다양한 고장이 발생한다. 현재 고장진단 방식은 발전량의 뚜렷한 변화가 감지되면 드론과 열화상 카메라를 이용해 태양광발전소 전체를 촬영하고, 진단장치를 이용해 의심 부위를 하나씩 진단하는 방식이다. 이 방법은 고장을 인식하는 데 오랜 시간이 걸리기 때문에 발전 손실과 수리 비용이 발생한다. 본 논문에서는 발전소를 소형 모듈로 분할하고 각 ...
태양광 발전소의 지속적인 증가로 여러 가지 고장이 발생하고 있다. 새똥 등 오염에 강한 햇빛에 의한 핫스팟, 노란 변기, 바이패스 다이오드의 바람·진동에 의한 단선·단락, 고장 등 다양한 고장이 발생한다. 현재 고장진단 방식은 발전량의 뚜렷한 변화가 감지되면 드론과 열화상 카메라를 이용해 태양광발전소 전체를 촬영하고, 진단장치를 이용해 의심 부위를 하나씩 진단하는 방식이다. 이 방법은 고장을 인식하는 데 오랜 시간이 걸리기 때문에 발전 손실과 수리 비용이 발생한다. 본 논문에서는 발전소를 소형 모듈로 분할하고 각 모듈에서 발생하는 전압과 전류를 모니터링하여 실시간으로 고장을 진단하는 방법을 제안하고자 한다. 각 고장의 특성을 분석해 학습 프로그램에 반영해 실제 실험을 통해 실시간 고장 진단이 가능한지 판단한다. 기존 전력소비량비교방식에 비해 발전손실이 적고 고장진단 속도가 빠르며, 여러 발전소를 한 곳에 관리해 낮은 유지비용이 보장돼 태양광 발전소의 경쟁력을 높일 수 있다.
태양광 발전소의 지속적인 증가로 여러 가지 고장이 발생하고 있다. 새똥 등 오염에 강한 햇빛에 의한 핫스팟, 노란 변기, 바이패스 다이오드의 바람·진동에 의한 단선·단락, 고장 등 다양한 고장이 발생한다. 현재 고장진단 방식은 발전량의 뚜렷한 변화가 감지되면 드론과 열화상 카메라를 이용해 태양광발전소 전체를 촬영하고, 진단장치를 이용해 의심 부위를 하나씩 진단하는 방식이다. 이 방법은 고장을 인식하는 데 오랜 시간이 걸리기 때문에 발전 손실과 수리 비용이 발생한다. 본 논문에서는 발전소를 소형 모듈로 분할하고 각 모듈에서 발생하는 전압과 전류를 모니터링하여 실시간으로 고장을 진단하는 방법을 제안하고자 한다. 각 고장의 특성을 분석해 학습 프로그램에 반영해 실제 실험을 통해 실시간 고장 진단이 가능한지 판단한다. 기존 전력소비량 비교방식에 비해 발전손실이 적고 고장진단 속도가 빠르며, 여러 발전소를 한 곳에 관리해 낮은 유지비용이 보장돼 태양광 발전소의 경쟁력을 높일 수 있다.
Several failures are occurring due to the continuous increase in photovoltaic power plants. Various failures occur, such as disconnection and short circuits caused by wind, vibration, and failure of hot spots, yellow stools, and bypass diodes caused by sunlight that are resistant to pollution such a...
Several failures are occurring due to the continuous increase in photovoltaic power plants. Various failures occur, such as disconnection and short circuits caused by wind, vibration, and failure of hot spots, yellow stools, and bypass diodes caused by sunlight that are resistant to pollution such as bird dung. The current fault diagnosis method is to take pictures of the entire solar power plant using drones and thermal imaging cameras when a clear change in power generation is detected, and diagnose suspected parts one by one using a diagnostic device. This method takes a long time to recognize the failure, resulting in power generation loss and repair costs. This paper seeks to propose a method to diagnose failures in real time by dividing power plants into small modules and monitoring the voltage and current generated by each module. The characteristics of each failure are analyzed and reflected in the learning program to determine whether real-time failure diagnosis is actually possible through experiments. Compared to the existing power consumption comparison method, power generation loss is low, fast failure diagnosis, and low maintenance costs are guaranteed by managing several plants in one place, thereby increasing the competitiveness of solar power plants
Several failures are occurring due to the continuous increase in photovoltaic power plants. Various failures occur, such as disconnection and short circuits caused by wind, vibration, and failure of hot spots, yellow stools, and bypass diodes caused by sunlight that are resistant to pollution such as bird dung. The current fault diagnosis method is to take pictures of the entire solar power plant using drones and thermal imaging cameras when a clear change in power generation is detected, and diagnose suspected parts one by one using a diagnostic device. This method takes a long time to recognize the failure, resulting in power generation loss and repair costs. This paper seeks to propose a method to diagnose failures in real time by dividing power plants into small modules and monitoring the voltage and current generated by each module. The characteristics of each failure are analyzed and reflected in the learning program to determine whether real-time failure diagnosis is actually possible through experiments. Compared to the existing power consumption comparison method, power generation loss is low, fast failure diagnosis, and low maintenance costs are guaranteed by managing several plants in one place, thereby increasing the competitiveness of solar power plants
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