[논문]통계학적 비교 기법을 이용한 태양광 모듈의 고장 유무 검출에 관한 연구

조현철; 정영진; 이관호

doi:10.7836/kses.2013.33.4.089

[국내논문] 통계학적 비교 기법을 이용한 태양광 모듈의 고장 유무 검출에 관한 연구
A Study on Fault Detection for Photovoltaic Power Modules using Statistical Comparison Scheme 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.33 no.4, 2013년, pp.89 - 93

조현철 (울산과학대학교 전기전자공학부) , 정영진 (울산과학대학교 전기전자공학부) , 이관호 (울산과학대학교 공간디자인학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In recent years, many investigations about photovoltaic power systems have been significantly carried out in the fields of renewable power energy. Such research area generally includes developments of highly efficient solar cells, advanced power conversion systems, and smart monitoring systems. A generic objective of fault detection and diagnosis techniques is to timely recognize unexpected faulty of dynamic systems so that economic demage occurred by such faulty is decreased by means of engineering techniques. This paper presents a novel fault detection approach for photovoltaic power arrays which are electrically connected in series and parallels. In the proposed fault detection scheme, we first measure all of photovoltaic modules located in each array by using electronic sense systems and then compare each measurement in turn to detect location of fault module through statistic computation algorithm. We accomplish real-time experiments to demonstrate our proposed fault detection methodology by using a test-bed system including two 20 watt photovoltaic modules.

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문제 정의

본 연구는 태양광 발전 시스템을 구성하는 태양광 모듈에 발생되는 고장 유무를 검출하는 기술을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 출력 전압을 가우시안 확률변수로 정의한 후 가능성 함수로 표현한다.
본 논문은 태양광 발전 시스템의 고장 유무 검출 알고리즘을 제안하였다. 태양광 시스템의 출력 전압은 가우시안 확률변수로 정의하였으며 정상적으로 동작하는 태양광 시스템의 확률분포에 대한 가능성 함수를 정의하였다.

제안 방법

이 함수를 통해 2진 가설 검증을 적용한 후 고장의 발생 유무를 결정한다. 본 논문에서 제안한 고장진단 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 태양광 테스트베드를 이용하여 실시간 실험을 실시하였다.
본 논문에서 제안한 태양광 발전 시스템의 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 20W 태양광 모듈 2개를 이용하여 실시간 실험을 실시하였다. 실시간 테스트베드는 그림 3과 같으며 모듈 하나는 정상적인 동작을 하고 나머지 모듈은 약 65초 부근에서 임의의 고장을 발생시켰다.

이론/모형

는 시스템의 실시간 동작 시 이 두 값을 추정하여야 한다. 본 논문에서는 기존에 잘 알려진 최대 가능성 추정(MLE:Maximum Likelihood Estimation)알고리즘⁶⁾을 이용하여 이 두 파라미터에 대한 추정식을 다음과 같이 표현한다.
태양광 시스템의 출력 전압은 가우시안 확률변수로 정의하였으며 정상적으로 동작하는 태양광 시스템의 확률분포에 대한 가능성 함수를 정의하였다. 이 함수를 이용하여 2진 가설 검증 알고리즘에 적용하여 고장 유무 결정 알고리즘을 도출하였다. 제안한 고장진단 기법의 타당성 검증을 위하여 간단한 태양광 테스트베드를 이용 하여 성능을 검증하였으며 고장이 발생한 경우와 정상적인 상태의 출력 파형을 비교하였으며 고장 검출 알고리즘을 적용하여 가능성 함수 값을 도시하여 고장 발생 지점을 정확히 알 수 있었다.

성능/효과

9정도에 도달하는 것을 볼 수 있다. 이러한 실시간 실험을 통해 본 논문에서 제안한 고장 검출 알고리즘에 대한 타당성을 입증하였다.
이 함수를 이용하여 2진 가설 검증 알고리즘에 적용하여 고장 유무 결정 알고리즘을 도출하였다. 제안한 고장진단 기법의 타당성 검증을 위하여 간단한 태양광 테스트베드를 이용 하여 성능을 검증하였으며 고장이 발생한 경우와 정상적인 상태의 출력 파형을 비교하였으며 고장 검출 알고리즘을 적용하여 가능성 함수 값을 도시하여 고장 발생 지점을 정확히 알 수 있었다. 향후 연구로는 보다 더 실용적 가치를 검증하기 위하여 100W용 태양광 발전 시스템에 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하기로 한다.

후속연구

제안한 고장진단 기법의 타당성 검증을 위하여 간단한 태양광 테스트베드를 이용 하여 성능을 검증하였으며 고장이 발생한 경우와 정상적인 상태의 출력 파형을 비교하였으며 고장 검출 알고리즘을 적용하여 가능성 함수 값을 도시하여 고장 발생 지점을 정확히 알 수 있었다. 향후 연구로는 보다 더 실용적 가치를 검증하기 위하여 100W용 태양광 발전 시스템에 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하기로 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	동적 시스템의 고장진단 기법은 무엇을 서로 비교하여 고장의 여무를 검출하는가?	동적 시스템의 고장진단 기법은 고장이 발생하지 않은 이상적인 시스템 모델과 현재의 시스템과의 출력 또는 상태를 서로 비교하여 고장의 여무를 검출한다.5) 다시 말해 정상적인 시스템의 출력을 x0라 하고 실제 시스템 출력을 x1이라 하면 이 두 출력에 대한 오차 e = x0 -x1을 연산하는 정해진 기준치 γ를 비교한다(그림 1참조).
	태양광 시스템의 출력 전압은 무엇으로 정의하였는가?	본 논문은 태양광 발전 시스템의 고장 유무 검출 알고리즘을 제안하였다.태양광 시스템의 출력 전압은 가우시안 확률변수로 정의하였으며 정상적으로 동작하는 태양광 시스템의 확률분포에 대한 가능성 함수를 정의하였다. 이 함수를 이용하여 2진 가설 검증 알고리즘에 적용하여 고장 유무 결정 알고리즘을 도출하였다.
	태양광 발전 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 어떠한 시스템들이 개발되고 있는가?	최근 태양광 발전 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.이것은 고효율의 태양광 셀,고성능의 전력변환장치 등 다양한 시스템들이 개발되고 있다.태양광 발전 시스템에 대한 고장검출은 고장으로 인해 발생하는 경제적 손실을 최소화하기 위한 고급 모니터링 기술로서 인식되어져 오고 있다.

참고문헌 (6)

Hyun C. Cho, Ji H. Park, and Dong W. Kim, "The stable adaptive converter control method of photovoltaic power systems using Lyapunov redesign approach," The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 61, no. 4, pp. 161-167, 2012.

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Ji H. Park, Hyun C. Cho, and Dong W. Kim, "Neural PID Based MPPT Algorithm for photovoltaic generator system," Journal of The korean Society for New and Renewable Energy, vol. 8, no. 3, pp. 14-22, 2012.

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Hyun C. Cho and Gwan H. Lee, "Fault detection algorithm of photo voltaic power systems using stochastic decision making approach," The Korea Signal processing system, vol. 12, no. 3, pp. 212-216, 2011.
Hyun C. Cho, "A Study on dynamic modeling of photo voltaic power generator systems using probability and statistics theories," The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 61, no.7, pp. 1007-1013, 2012.

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K.-H. Chaoa, S.-H. Hob, M.-H. Wanga, "Modeling and fault diagnosis of a photovoltaic system," Electric Power Systems Research, vol. 78, no. 1, pp. 97-105, 2008.

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R. G. Brown, P. Y. C. Hwang, Introduction to random signals and applied Kalman filtering, Wiley, 1996.

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