[논문]딥러닝과 I-V 곡선을 이용한 태양광 스트링 고장 진단

신우균; 오현규; 배수현; 주영철; 황혜미; 고석환

doi:10.21218/cpr.2022.10.3.077

딥러닝과 I-V 곡선을 이용한 태양광 스트링 고장 진단
Fault Diagnosis of PV String Using Deep-Learning and I-V Curves 원문보기

Current photovoltaic research = 한국태양광발전학회논문지, v.10 no.3, 2022년, pp.77 - 83

신우균 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 오현규 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 배수현 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 주영철 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 황혜미 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원) , 고석환 (태양광연구단, 재생에너지연구소, 한국에너지기술연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

Renewable energy is receiving attention again as a way to realize carbon neutrality to overcome the climate change crisis. Among renewable energy sources, the installation of Photovoltaic is continuously increasing, and as of 2020, the global cumulative installation amount is about 590 GW and the domestic cumulative installation amount is about 17 GW. Accordingly, O&M technology that can analyze the power generation and fault diagnose about PV plants the is required. In this paper, a study was conducted to diagnose fault using I-V curves of PV strings and deep learning. In order to collect the fault I-V curves for learning in the deep learning, faults were simulated. It is partial shade and voltage mismatch, and I-V curves were measured on a sunny day. A two-step data pre-processing technique was applied to minimize variations depending on PV string capacity, irradiance, and PV module temperature, and this was used for learning and validation of deep learning. From the results of the study, it was confirmed that the PV fault diagnosis using I-V curves and deep learning is possible.

주제어

표/그림 (23)

그림 Fig. 1. 10 kW PV System in KIER
표 Table 1. Spec. of PV module
표 Table 2. Spec. of I-V measurement equipment
표 Table 3. Spec. of pyranometer
표 Table 4. Spec. of thermocouple
그림 Fig. 2. Simulated partial shading using black sheets
그림 Fig. 3. Simulated Voltage mismatch using MC4 cable
그림 Fig. 4. I-V curves of partial shading according to number of black sheets
그림 Fig. 5. I-V curves of voltage mismatch
그림 Fig. 6. Difference between I-V curves according to irradiance and module temperature
그림 Fig. 7. Measurement and simulation I-V curves
그림 Fig. 8. Measurement and simulation I-V curves after 1st preprocessing
그림 Fig. 9. Measurement and simulation I-V curves after 2nd preprocessing
그림 Fig. 10. I-V curves saved as image files after pre-processing
그림 Fig. 11. Transfer learning using Google net
그림 Fig. 12. Image data used for training and validation of deep learning neural networks
그림 Fig. 13. Validating trained deep learning neural networks using confusion matrix
그림 Fig. 14. First test data
그림 Fig. 15. First test data result using trained deep learning neural network
그림 Fig. 16. Second test data
그림 Fig. 17. Second test data result using trained deep learning neural network
그림 Fig. 18. Third test data
그림 Fig. 19. Third test data result using trained deep learning neural network

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