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문제 정의
- 본 논문에서는 위성의 태양전지판 방향이 천정 (Zenith) 방향을 향할 때와 태양을 향하는 경우에 대해 각각 EBA를 실시하였다. 태양전지판이 천정을 향하는 상황은 KAUSAT-5의 IR 카메라가 지구를 촬영하거나 임무 데이터를 송신하기 위해 천저(Nadir) 방향을 향하는 경우에 이뤄진다.
제안 방법
- EBA는 한 궤도 이상에 대해 실시되며 본 논문에서는 큐브위성이 지구를 두 번 공전하는 동안의 전력을 분석하였다. 분석되는 결과는 궤도에 따라서 MPPT를 이용할 때 전력 생산량, 각 서브 시스템의 전력 소비량, 위성의 배터리 잔량 변화 량을 체크하게 된다.
- 시뮬레이션은 MATLAB/Simulink와 STK를 연동하여 수행되었다. Fig. 1과 같이 STK에서 설정된 위성 모델과 궤도 정보를 통해 태양광량, 태양 접촉, 지상국 접촉에 대한 정보를 얻어 Simulink로 전송하게 되며, Simulink에서는 STK 로부터 얻은 데이터를 이용하여 MPPT를 실행한다. 실시간으로 시행되는 MPPT와 함께 변화하는 위성 부하용량을 바탕으로 소형위성 운용에 대해 MPPT를 검증하기 위해 EBA(Energy Balance Analysis)를 수행한다.
- 각 분석에서는 지상국 위치를 서울로 설정하였고, 위성이 지상국과 통신 가능한 거리를 지나갈 때 통신 및 IR 카메라를 이용한 영상촬영 임무를 실시하도록 설정하였다.
- 이를 위해 본 연구에서는 4kg급 큐브위성에 적용될 퍼지 로직 기반의 MPPT를 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 FLCMPPT(Fuzzy Logic Control MPPT)의 성능을 P&O 방식의 MPPT와 비교하여 검증하였다. 기존에 개발된 퍼지 로직 기반의 MPPT들은 단순히 다른 알고리즘을 사용한 MPPT와 비교하여 성능을 검증하는 수준에 그쳤다면, 본 논문에서는 MPPT를 적용한 EBA 시뮬레이션을 통해 실제 위성 운용에서 MPPT 성능을 확인하였다.
- 비록 MPPT 연산에 대해 FLCMPPT 가 기존의 알고리즘을 이용한 MPPT에 비해 데이터 처리량이 많은 편이나 최근 프로세서와 컨트롤러의 기술수준에서는 크게 문제가 없을 것으로 판단된다. 또한 부가적으로 소형위성에 FLCMPPT를 적용하였을 때 충분히 안정적인 전력이 공급 되는지 여부를 검증하기 위해 EBA 를 수행하였다. EBA는 크게 두 가지 모드에 대해 수행되었으며, 위성 모델로 사용된 소형위성인 4kg급의 큐브위성 KAUSAT-5가 우주 공간에서 안정적인 전력을 공급받으며 운용될 수 있음을 확인하였다.
- 먼저 FLCMPPT와 P&O MPPT의 성능을 비교하였고, 다음은 FLCMPPT를 이용하여 위성이 지구 지향 모드와 태양지향 모드에서 운용한 결과를 확인하였다.
- 시뮬레이션은 MATLAB/Simulink와 STK를 연동하여 수행되었다. Fig.
- 이를 위해 본 연구에서는 4kg급 큐브위성에 적용될 퍼지 로직 기반의 MPPT를 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 FLCMPPT(Fuzzy Logic Control MPPT)의 성능을 P&O 방식의 MPPT와 비교하여 검증하였다.
- 두 번째는 식 기간 동안 태양전지판에서 전력을 전혀 생산하지 못하기 때문에 위성에 필요한 전력을 모두 배터리에서 충당하게 된다. 일반적인 리튬-폴리머 배터리의 방전종지 전압(Final Discharge Voltage)은 2.5 ~ 2.75V이지만, 본 논문의 시뮬레이션 모델에서는 마진을 고려하여 배터리의 방전종지전압을 3V로 설정하였다. 따라서 4개의 배터리를 직렬로 연결하여 사용하는 경우 배터리 전압이 12V 이하로 내려가면 방전을 중지하게 된다.
대상 데이터
- EBA는 위성이 운용되는 동안 전력 생산과 소비, 배터리 용량 등의 변화를 분석하는 도구로 전력계의 초기 개념설계 단계에서 필수적으로 수행하여야 한다. 시뮬레이션에 사용되는 위성은 현재 한국항공대에서 개발 중인 KAUSAT-5이며, EBA를 위해 KAUSAT-5의 전력사용량 분석을 이용하였다. KAUSAT-5는 3U+ 크기의 큐브위성으로 전체 형상은 Fig.
- STK 에서 Simulink로 입력되는 데이터들은 각 특성에 맞게 필요한 서브시스템 블록으로 들어가게 된다. 전체 시뮬레이션 모델에 들어가 있는 서브시스템은 자세결정 및 제어서브시스템, 명령 및 데이터 핸들링 서브시스템, 통신 서브시스템, 전력 서브시스템, 열제어 서브시스템과 탑재체로 총 6개이다.
이론/모형
- 시뮬레이션 모델은 MATLAB/Simulink를 기반으로 개발되었다.
- 1과 같이 STK에서 설정된 위성 모델과 궤도 정보를 통해 태양광량, 태양 접촉, 지상국 접촉에 대한 정보를 얻어 Simulink로 전송하게 되며, Simulink에서는 STK 로부터 얻은 데이터를 이용하여 MPPT를 실행한다. 실시간으로 시행되는 MPPT와 함께 변화하는 위성 부하용량을 바탕으로 소형위성 운용에 대해 MPPT를 검증하기 위해 EBA(Energy Balance Analysis)를 수행한다. EBA는 위성이 운용되는 동안 전력 생산과 소비, 배터리 용량 등의 변화를 분석하는 도구로 전력계의 초기 개념설계 단계에서 필수적으로 수행하여야 한다.
- 전체 FLCMPPT 인터페이스는 ‘Madani's Method’를 사용하며, 비퍼지화는 면적중심법 (Center of Gravity Method)을 사용한다.
성능/효과
- 또한 부가적으로 소형위성에 FLCMPPT를 적용하였을 때 충분히 안정적인 전력이 공급 되는지 여부를 검증하기 위해 EBA 를 수행하였다. EBA는 크게 두 가지 모드에 대해 수행되었으며, 위성 모델로 사용된 소형위성인 4kg급의 큐브위성 KAUSAT-5가 우주 공간에서 안정적인 전력을 공급받으며 운용될 수 있음을 확인하였다.
- FLCMPPT를 MPPT 알고리즘 중 가장 널리 알려진 P&O 알고리즘과 비교해본 결과 FLCMPPT 의 수렴속도가 빠르고 안정적이며 더 효율적인 방법임을 확인하였다.
- 일 기간 동안 태양전지판에서 생산되는 전력은 균일하게 입사되는 태양광량에 따라 일정한 것을 볼 수 있다. 그 결과 태양지향 모드에서 KAUSAT-5는 최대 22.8W, 평균 14.2W 의 전력을 생산하다.
- 식기간 동안 떨어진 배터리 용량은 일 기간 동안 태양전지에서 생산되는 전력을 이용하여 충전하게 된다. 그래프를 통해 태양전지판이 태양을 지향하는 자세를 유지할 때, 사용된 배터리를 충분히 충전할 수 있는 것을 확인할 수 있으며, 이는 위성의 전력 공급이 안정한 상태에 있음을 의미한다.
- 그래프에서 볼 수 있듯이 FLCMPPT를 이용한 결과가 P&O MPPT 보다 최대전력에 수렴하는 속도가 빠르며 Over-shoot 측면에서도 비교적 더 안정적이다.
- 퍼지 로직을 이용한 MPPT는 일반적으로 다른 알고리즘을 사용하는 것에 비해 외부 환경 변화에 대한 반응속도가 빠른 것으로 알려져 있다. 또한 수렴 결과가 보다 정확하고 안정적이며 기존 방식들보다 비선형 시스템에 효율적이다. 그러나 다른 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지는 대신 알고리즘 자체가 복잡하며, 이를 처리하는 프로세서의 능력을 더 요구하게 된다.
- 그래프에서 온도가 높아질수록 VOC는 줄어들지만, ISC는 늘어나는 것을 볼 수 있으며 온도에 대해서 전압이 전류보다 더 민감하게 변화 하는 것을 알 수 있다. 또한 태양전지의 온도가 낮을수록 태양전지의 에너지 전환 효율은 높아지며, 반대로 온도가 높을수록 에너지 전환 효율은 낮아지는 특성을 보인다. 결국 태양전지의 온도가 상승할수록 전력 생산량은 저온에서의 전력 생산량보다 줄어들게 되며, Fig.
- 본 논문에서는 Simulink와 STK의 연동된 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 위성이 우주공간에서 보다 효율적인 전력 생산을 하기 위해서는 FLCMPPT가 더 유용함을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과 FLCMPPT는 기존에 널리 사용되는 P&O MPPT에 비해 수렴속도가 빠르고 안정적이며 보다 높은 효율을 가지고 있음을 확인하였다.
- 시뮬레이션 결과 FLCMPPT는 기존에 널리 사용되는 P&O MPPT에 비해 수렴속도가 빠르고 안정적이며 보다 높은 효율을 가지고 있음을 확인하였다.
- STK에서는 위성 태양전지판의 온도를 추정할수 없어, 보다 정확한 FLCMPPT 시뮬레이션과 성능검증을 위한 EBA를 수행하기 위해 별도의 프로그램(IDEAS)을 이용하여 온도 데이터를 획득해야하는 한계가 있다. 하지만 이를 감안하더라도 본 분석은 기존에 분리되어 수행되었던 시뮬레이션을 하나로 통합하여 기존의 분석 방법에 비해 시뮬레이션에 드는 시간을 현저히 줄여줄 수 있었으며, 이를 통해 EBA를 통한 MPPT 검증은 보다 효율적인 분석 방법을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
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