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연료전지 발전 시스템의 최적운전을 위한 지능제어 기법
An Intelligent Control Method for Optimal Operation of a Fuel Cell Power System 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.23 no.12, 2009년, pp.154 - 161  

황진권 (우석대학교 소방안전학과) ,  최태일 (한국전력 스마트 그리드 추진실 기술개발팀)

초록
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연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러한 모델을 사용하여 연료전지 발전 시스템을 지능적으로 제어할 수 있는 I-SRG(Intelligent Setpoint Reference Governor)를 개발한다. I-SRG는 시스템의 제약조건과 성능목표에 대한 최적의 운전 설정치를 산출하고 각 제어 루프의 앞먹임 제어입력을 생성한다. I-SRG는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 최적화 기법에 사용하고 신경회로망으로 구현되어진다. MCFC 발전 시스템의 전력 프로파일에 대한 추종 제어의 모의실험을 수행하여 제안된 I-SRG의 유용성을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A fuel cell power plant is a very complex system which has various control loops with some non-linearity. For control of a fuel cell power plant, dynamic models of fuel cell stacks have been developed and simplified process flow diagrams of a fuel cell power plant has been presented. Using such a mo...

주제어

#MCFC Power Plant   #Setpoint Reference Governor   #Feed Forward Control   #Load Tracking   #Plant Efficiency  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 연료전지 발전 시스템의 비선형과 느린 동특성을 극복하기 위하여 PI 제어에 지능적인 제어기법 및 앞먹임(feed forward) 제어기법을 추가한다. 이 기법은 발전 요구량이 변경될 때마다 SRG(Setpoint Refence Governor)을 사용하여서 각 제어 요소에 최적이 되는 제어 기준 값과 앞먹임 제어값을 새롭게 산출하는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
연료전지 발전의 장점은? 연료전지 발전은 수소와 산소의 화학반응에서 곧바로 전기를 생산하여서 발전효율이 높을 뿐만 아니라 저공해, 무소음 및 저진동 등의 장점을 갖고 있다. 또한, 연료전지 발전의 폐열을 지역난방 등에 사용하여서 에너지 사용 효율을 매우 높다. 이러한 장점들에 의하여 연료전지 발전은 분산전원으로 주목받아 왔고 국내외에서 점진적으로 도입되고 있다.
연료전지 발전 시스템이란? 연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다.
PI 제어에 지능적인 제어기법 및 앞먹임(feed forward) 제어기법이란? 본 논문에서는 연료전지 발전 시스템의 비선형과 느린 동특성을 극복하기 위하여 PI 제어에 지능적인 제어기법 및 앞먹임(feed forward) 제어기법을 추가한다. 이 기법은 발전 요구량이 변경될 때마다 SRG(Setpoint Refence Governor)을 사용하여서 각 제어 요소에 최적이 되는 제어 기준 값과 앞먹임 제어값을 새롭게 산출하는 것이다. SRG를 PSO(Particle Swarm Optimization)[2] 알고리즘과 신경회로망(neural network)[3]으로 구현하고 제안된 제어기법에 대한 모의실험을 수행한다.
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참고문헌 (9)

  1. T. Shinoki, M. Matsumura, and A. Sasaki, 'Development of an Internal Reforming Molten Carbonate Fuel Cell Stack,' IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 10, No. 4, December, 1995 

    상세보기

  2. Angeline, P., 'Using selection to improve particle swarm optimization,' Proceeding of IEEE International Conference on Evolutionary Computation, pp. 84-89, 1998 

  3. Neural Network TOOLBOX, For Use with MATLAB, User's Guide Version 4, The Math Works Inc., 2006 

  4. T. P. O'shea and A. J. Leo, 'The Santa Clara Demonstration Project 2-MW Direct Carbonate Fuel Cell Power Plant,' 29th IECEC Meeting, pp. 817-822, Monterey, CA, 1994 

  5. Lukas, M. D., K. Y. Lee, and H. Ghezel-Ayagh, 'Modeling, Simulation, and Control of Direct Reforming Molten Carbonate Fuel Cell Power Plant,' The Fourth IFAC Symposium on Power Plants & Power Systems Control, pp. 127-134, Apr. 26-29, 2000 

  6. Lukas, M. D., K. Y. Lee, and H. Ghezel-Ayagh, 'Modeling and Cycling Control of Carbonate Fuel Cell Power Plants,' Control Engineering Practice, Vol. 10, pp. 197-206, 2002 

    상세보기 crossref

  7. Kwakernaak, H. and R. Sivan, Linear Optimal Control Systems, Wiley, New York, 1972 

  8. Shinskey. F. G., Process Control Systems, Application, Design, and Tuning, Mc-Graw Hill, New York, 1988 

  9. Balmer, R, Termodynamics, West, St. Paul, Minnesota, 1990 

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