[논문]태양전지모듈 고장 진단 알고리즘을 적용한 모니터링시스템

고석환; 소정훈; 황혜미; 주영철; 송형준; 신우균; 강기환; 최정내; 강인철

doi:10.7836/kses.2018.38.3.021

태양전지모듈 고장 진단 알고리즘을 적용한 모니터링시스템
The Monitoring System with PV Module-level Fault Diagnosis Algorithm 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.38 no.3, 2018년, pp.21 - 28

고석환 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 소정훈 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 황혜미 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 주영철 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 송형준 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 신우균 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 강기환 (한국에너지기술연구원 태양광연구실) , 최정내 (주식회사케이디티 부설연구소) , 강인철 (주식회사엘스콤 부설연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

The objects of PV (Photovoltaic) monitoring system is to reduce the loss of system and operation and maintenance costs. In case of PV plants with configured of centralized inverter type, only 1 PV module might be caused a large loss in the PV plant. For this reason, the monitoring technology of PV module-level that find out the location of the fault module and reduce the system losses is interested. In this paper, a fault diagnosis algorithm are proposed using thermal and electrical characteristics of PV modules under failure. In addition, the monitoring system applied with proposed algorithm was constructed. The wireless sensor using LoRa chip was designed to be able to connect with IoT device in the future. The characteristics of PV module by shading is not failure but it is treated as a temporary failure. In the monitoring system, it is possible to diagnose whether or not failure of bypass diode inside the junction box. The fault diagnosis algorithm are developed on considering a situation such as communication error of wireless sensor and empirical performance evaluation are currently conducting.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

고장진단센서가 내장된 정션박스의 경우 3단 분리가 가능한 구조를 가지고 있어 유지보수에도 용이할 것이다. 본 논문에서는 모듈-레벨의 PV 시스템 고장진단을 위해 태양전지 모듈의 고장 특성을 파악하고 전압값 및 온도값을 측정하여 고장유무를 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문의 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.
태양광발전시스템의 고장률을 분석한 보고서에 따르면, 과거 인버터시스템의 고장이 높았던 반면, DC 계통의 연결 커넥터, 모듈의 정션박스 연결부위 등에 대한 고장, 모듈의 바이패스 다이오드 고장 등의 고장률이 상승되고 있다²⁾. 본 논문에서는 태양전지모듈의 음영 또는 고장 발생이 되었을 때, 발생되는 열적, 전기적 특성을 적용한 고장진단 센서 개발과 센서를 적용한 고장진단 알고리즘 및 모니터링 시스템 구축운영에 대하여 소개를 하고자 한다. 또한 알고리즘의 적용 평가를 위해 인위적인 음영 조건에서 센서 동작 및 연간 모듈 표면과 정션박스 내부온도 측정 분석하였다.

가설 설정

모듈 전체에 음영이 질 경우 바이패스 다이오드가 동작하게 되어 전원 공급 이상으로 통신이 되지 않는 상황 또는 일사량이 낮아 센서의 전원이 꺼져 있는 상황에서는 RTU에서 전압=0, 온도=0으로 처리가 된다. 본 알고리즘에서 적용되지 않은 조건은 정상상태로 가정한 예외조건이다. 제안된 알고리즘에서는 동시 수집된 어레이내의 PV 모듈 전압값 중 최댓값과 각 모듈의 차이가 5 V 이상이 발생되면 음영 또는 기타 고장으로 예측을 하고 나서, 음영모듈인지 바이패스 다이오드 고장인지 확인하기 위하여 각 모듈의 정션박스 내부 온도를 확인하는 단계를 통하여 음영 또는 바이패스 다이오드 고장, 센서 측정값 이상을 판단하는 단계로 알고리즘을 제안하였다.

제안 방법

일반적인 상용 태양전지모듈 250 W급(60셀) 이상의 개방 전압은 표준 실험 조건(STC)에서 30 V 이상으로 바이패스 다이오드가 동작될 경우 동작전압의 33% 이상 전압강하가 발생이 되므로 10 V 이내의 적정한 값은 5 V로 설정하였으며, 정상상태 모듈과 음영발생 모듈의 정션박스 내부온도는 10℃ 이상 차이가 발생된다는 참고 문헌⁷⁾ 결과를 인용하여 설정했다. 또한 1년 동안 정션박스 내부 측정온도값이 80℃를 넘지 않는다는 실증 데이터를 값을 근거로 80℃의 정션박스 내부온도는 고장으로 판정하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 태양전지모듈의 음영 또는 고장 발생이 되었을 때, 발생되는 열적, 전기적 특성을 적용한 고장진단 센서 개발과 센서를 적용한 고장진단 알고리즘 및 모니터링 시스템 구축운영에 대하여 소개를 하고자 한다. 또한 알고리즘의 적용 평가를 위해 인위적인 음영 조건에서 센서 동작 및 연간 모듈 표면과 정션박스 내부온도 측정 분석하였다.
태양전지 모듈의 고장진단 특성 요소인 전압과 온도를 이용해 진단이 가능하도록 진단센서를 설계 ‧ 구현하였다. 또한 원가 절감을 위해 정션박스 일체형으로 제작하였다. 정션박스는 현장에서 바이패스다이오드 파손, 리본과의 접속부 불량에 따른 파손 및 센서 파손 시 교체가 용이하도록 3단 분리형으로 제작되었다.
센서로부터 데이터는 1분 간격으로 수집이 되며, 고장진단 알고리즘에서는 10회 이내의 센서 데이터 미수신 및 급격한 변화 데이터 값을 갖는 에러 데이터, 30분 이내의 음영과 같은 상황은 고장 예외 조건으로 처리하였다.
(3) 알고리즘에서 전압의 경우 동일 어레이의 최댓값과 최솟값의 차가 5 V 이상의 경우 고장 판정 예비단계이며, 타 모듈의 전압값과 상대 비교하여 지속적인 전압 차가 발생하면 고장으로 판정한다. 음영발생 모듈이 정상모듈보다 정션박스 내부온도가 일사량이 존재하는 시간대에 약 10℃ 높게 측정된 연구결과를 이용하여 모듈전압이 타 모듈보다 5 V 이상 전압이 낮고 정션박스 내부온도가 10℃차가 발생될 경우 음영으로 판정한다. 또한 정션박스 내부 온도가 80℃ 이상이고, 전압 측정값이 타 모듈보다 5 V 이상 낮을 경우 바이패스다이오드 고장으로 판정한다.
1과 같이 음영이 발생되었을 때 흐르는 출력전압은 식(1)과 같으며, 바이패스 다이오드가 1개가 단락고장이 발생되었을 때 흐르는 출력전류는 식(2)와 같다⁵⁾. 제안된 수식은 하나의 이상적 다이오드 모델에 기반 하여 도출되었다. 단락고장 바이패스 다이오드 1개를 갖는 모듈에서 다이오드로 흐르는 전류는 시스템이 동작 중일 때와 시스템이 정지되어 있는 상태 각각 특성이 다르게 나타난다.
본 알고리즘에서 적용되지 않은 조건은 정상상태로 가정한 예외조건이다. 제안된 알고리즘에서는 동시 수집된 어레이내의 PV 모듈 전압값 중 최댓값과 각 모듈의 차이가 5 V 이상이 발생되면 음영 또는 기타 고장으로 예측을 하고 나서, 음영모듈인지 바이패스 다이오드 고장인지 확인하기 위하여 각 모듈의 정션박스 내부 온도를 확인하는 단계를 통하여 음영 또는 바이패스 다이오드 고장, 센서 측정값 이상을 판단하는 단계로 알고리즘을 제안하였다. 센서 노드와 데이터 수집용 RTU 간 측정시간 차에 따라서 전압과 전류의 차이가 발생할 수 있으나 고장여부 판단에 영향을 미치지 않는다.
태양전지 모듈의 고장진단 특성 요소인 전압과 온도를 이용해 진단이 가능하도록 진단센서를 설계 ‧ 구현하였다. 또한 원가 절감을 위해 정션박스 일체형으로 제작하였다.

이론/모형

2는 제작된 고장진단센서 및 3단 분리형 정션박스를 나타내고 있다. 고장진단 센서는 LoRaWAN 통신을 적용하였으며, 센서노드와 라우터 간 양방향 통신이 가능하다. 통신 가능거리는 센서의 내부 안테나를 적용하였지만, 약 1.

성능/효과

(3) 알고리즘에서 전압의 경우 동일 어레이의 최댓값과 최솟값의 차가 5 V 이상의 경우 고장 판정 예비단계이며, 타 모듈의 전압값과 상대 비교하여 지속적인 전압 차가 발생하면 고장으로 판정한다. 음영발생 모듈이 정상모듈보다 정션박스 내부온도가 일사량이 존재하는 시간대에 약 10℃ 높게 측정된 연구결과를 이용하여 모듈전압이 타 모듈보다 5 V 이상 전압이 낮고 정션박스 내부온도가 10℃차가 발생될 경우 음영으로 판정한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	일본에서 시행하고 있는 PV-Dog란 무엇인가?	이러한 이유로 모니터링시스템의 설치가 확대되고 있으며, 대부분이 중대용량 이상의 시스템에 적용되고 있다. 선진국을 중심으로 주거용 설비에도 모니터링 기능을 갖는 태양광발전시스템이 판매되고 있으며, 일본의 경우 일사량 대비 실제 발전량이 낮을 경우, 고객에게 설비의 이상 유무를 알려주는 PV-Dog라 불리는 유상서비스도 시행 중에 있다. 최근에는 시스템의 고장을 즉시 발견하고 유지보수가 용이하도록 태양전지 모듈 레벨의 진단장치 등이 개발되어 설치되기도 하지만, 비용적인 문제로 인하여 많이 설치되지 못하고 있는 실정이다.
	태양광설비 모니터링시스템의 설치가 확대되는 이유는 무엇인가?	태양광설비의 누적 설치 량이 많아지면서, 시스템의 고장도 증가되고 있는 실정이다. 태양광설비의 경우 고장이 발생되더라도 육안으로 고장 유무를 확인하는 것이 어려우며 전용진단 툴을 사용하여야 한다. 이러한 이유로 모니터링시스템의 설치가 확대되고 있으며, 대부분이 중대용량 이상의 시스템에 적용되고 있다.
	고장진단센서가 내장된 정션박스의 장점은 무엇인가?	중앙집중식 인버터를 갖는 태양광시스템의 경우 모듈 한 장의 고장이 시스템에 미치는 손실이 크기 때문에 모듈-레벨의 진단기술에 대한 요구가 많아지고 있다. 고장진단센서가 내장된 정션박스의 경우 3단 분리가 가능한 구조를 가지고 있어 유지보수에도 용이할 것이다. 본 논문에서는 모듈-레벨의 PV 시스템 고장진단을 위해 태양전지 모듈의 고장 특성을 파악하고 전압값 및 온도값을 측정하여 고장유무를 판단하는 알고리즘을 제안하였다.

참고문헌 (7)

Global Solar PV O&M 2017-2022 Markets, Services and Competitors, GTMresearch, 2017.12.
Photovoltaics and Firefighters' Operations: Best Practices in Selected Countries, Report IEA-PVPS T12-09: 2017.
Planning and Installing Photovoltaic Systems: A guide for installers, Architects and Engineers, 3nd, International Solar Energy Society, German, 2015.
Ko, S. W., Ju, Y. C., So, J. H., Hwang, H. M., Jung, Y. S., and Kang, G. H., The Characteristics of PV Module Under the Partial Shading Condition and with a Failure of Bypass Diode with Short, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 36, No. 4, pp. 41-47, 2016.
Ko, S. W., Ju, Y. C., Hwang, H. M., So, J. H., Jung, Y. S., Song, H. J., Song, H. E., Kim, S. H., and Kang, G. H., Electric and Thermal Characteristics of Photovoltaic Modules Under Partial Shading and with a Damaged Bypass Diode, Energy, Vol.128, pp. 232-243, 2017.

상세보기
Shin, W. G., Jung, T. H., Ko, S. W., Ju, Y. C., Chang, H. S., and Kang, G. H., Analysis on Thermal & Electrical Characteristics Variation of PV Module with Damaged Bypass Diodes, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 35, No. 4, pp. 67-75, 2015.

원문보기 상세보기
Park, Y. N., Kang, G. H., Ju, Y. C., Kim, S. H., Ko, S. W., and Jang, G. S., The Monitoring System of Photovoltaic Module Using Fault Diagnosis Sensor, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 36, No. 5, pp. 1-10, 2016.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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