[논문]신경회로망을 이용한 태양광 발전의 MPPT 제어

고재섭; 최정식; 정철호; 김도연; 정병진; 정동화

신경회로망을 이용한 태양광 발전의 MPPT 제어
MPPT Control of Photovoltaic using Neural Network 원문보기

고재섭 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부) , 최정식 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부) , 정철호 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부) , 김도연 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부) , 정병진 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부) , 정동화 (순천대학교 공과대학 정보통신공학부)

This paper presents a maximum power point tracking(MPPT) of Photovoltaic system with chopping ratio of DC-DC converter considered load. A variation of solar irradiation is most important factor in the MPPT of PV system. That is nonlinear, aperiodic and complicated. The paper consists of solar radiation source, DC-DC converter, DC motor and load(cf, pump). NN algorithm apply to DC-DC converter through an adaptive control of neural network, calculates converter-chopping ratio using an adaptive control of NN. The results of an adaptive control of NN compared with the results of converter-chopping ratio which are calculated mathematical modeling and evaluate the proposed algorithm. The experimental data show that an adequacy of the algorithm was established through the compared data.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 다양한 일사량에 대하여 부하에 따른 최적의 운전점을 신경회로망에 의해 추적하였다. 일사량이 변화하여도 신경회로망을 통해 출력된 값은 수학적 모델링에 의해 계산된 값과 거의 유사하게 나타났고 그 오차는 6%내로 매우 양호한 추적성능을 나타냈으며 본 논문의 타당성을 입증하였다.
본 논문은 부하를 고려한 DC-DC 컨버터의 쵸핑비를조절하여 PV 시스템의 최대전력점 추적을 제시한다. 신경회로망은 복잡한 시스템이나 비선형적인 시스템에 대하여 우수한 성능을 나타내는 제어기이다.

제안 방법

태양전지 어레이와 분권 DC전동기의 최적운전 조건은 태양전지의 스위칭 기법과 전동기 자속 제어와 같은 직류 변압기에 의해 이루어졌다[1] Appelbaume PV 전압 원으로부터 공급되는 DC 전동기의 성능을 분석했다!2L DC 전동기의 성능 분석은 컨버터를 통한 PV 공급으로부터 제시된다(3). Saied는 태양광 발전에 적합한 전동기의 최적 파라미터를 결정을 공식화했다[4] 신경회로망은 복잡한 사상 모델링과 시스템에서 신경회로망의 능력은 입증되었다[51 본 논문은 부하를 고려한 DC-DC 컨버터의 쵸핑비에 따른 태양광 발전 시스템의 최대전력점 추적을 제시한다. 컨버터 쵸핑비는 연결된 시스템에 태양전지 어레이 또는 GME(Gross Mechanical Energy)으로부터 최대 출력을 얻기 위하여 신경회로망을 사용하여 계산하고 결과분석을 통하여 알고리즘의 타당성을 입증한다.
수학적 모델 기반 변환 쵸핑비는 위에서 언급한 두 개의 부하에 대하여 다양한 일사량에서 태양전지의 최대전력 점 동작(MP)과 최대 기계적 에너지 출력 동작(GME) 을 계산한다. 위 2가지 경우에 대하여 계산된 값은 그림 6과 같이 나타낼 수 있다.
신경회로망은 복잡한 시스템이나 비선형적인 시스템에 대하여 우수한 성능을 나타내는 제어기이다. 수학적 모델링을 통해 원심 및 정량펌프 부하에 대한 쵸핑비를 계산한 후에 신경회로망을 통해 추적된 값을 비교하여 그 오차가 정의된 범위내에 있을 때 최적의 쵸핑비를 출력한다.
Saied는 태양광 발전에 적합한 전동기의 최적 파라미터를 결정을 공식화했다[4] 신경회로망은 복잡한 사상 모델링과 시스템에서 신경회로망의 능력은 입증되었다[51 본 논문은 부하를 고려한 DC-DC 컨버터의 쵸핑비에 따른 태양광 발전 시스템의 최대전력점 추적을 제시한다. 컨버터 쵸핑비는 연결된 시스템에 태양전지 어레이 또는 GME(Gross Mechanical Energy)으로부터 최대 출력을 얻기 위하여 신경회로망을 사용하여 계산하고 결과분석을 통하여 알고리즘의 타당성을 입증한다.
특히 PV 시스템은 그 영역이 급격하게 확장되고 있으며, 전기 전력 기술에서도 그 역할이 증가되고 있다. 태양전지 어레이와 분권 DC전동기의 최적운전 조건은 태양전지의 스위칭 기법과 전동기 자속 제어와 같은 직류 변압기에 의해 이루어졌다[1] Appelbaume PV 전압 원으로부터 공급되는 DC 전동기의 성능을 분석했다!2L DC 전동기의 성능 분석은 컨버터를 통한 PV 공급으로부터 제시된다(3). Saied는 태양광 발전에 적합한 전동기의 최적 파라미터를 결정을 공식화했다[4] 신경회로망은 복잡한 사상 모델링과 시스템에서 신경회로망의 능력은 입증되었다[51 본 논문은 부하를 고려한 DC-DC 컨버터의 쵸핑비에 따른 태양광 발전 시스템의 최대전력점 추적을 제시한다.

성능/효과

일사량이 변화하여도 신경회로망을 통해 출력된 값은 수학적 모델링에 의해 계산된 값과 거의 유사하게 나타났고 그 오차는 6%내로 매우 양호한 추적성능을 나타냈으며 본 논문의 타당성을 입증하였다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

신경회로망을 이용한 태양광 발전의 MPPT 제어
MPPT Control of Photovoltaic using Neural Network 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

성능/효과

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

신경회로망을 이용한 태양광 발전의 MPPT 제어 MPPT Control of Photovoltaic using Neural Network 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

성능/효과

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

신경회로망을 이용한 태양광 발전의 MPPT 제어
MPPT Control of Photovoltaic using Neural Network 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper