영구자석 동기 전동기(PMSM)의 결선방법에 따라 전동기의 전압과 전류는 그 크기와 위상에 차이가 발생한다. 따라서, 결선을 고려한 영구자석 동기 전동기의 제어가 필요하다. 본 논문에서는 와이 결선과 델타 결선된 전동기의 등가회로를 모델링하고, 델타 결선된 영구자석 동기 전동기의 구동 시스템에서 직류단 션트저항을 이용한 3상 전류 추정 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
삼상 계통 연계 인버터에서 LCL 필터를 연결시키는 두 가지 방법이 존재한다. 하나는 일반적으로 사용하는 Y-결선 LCL 필터가 있고 다른 형태로 $\Delta$-결선 LCL 필터가 있다. Y-결선 LCL 필터를 사용하는 시스템의 모델은 계산되어 있는 반면에, $\Delta$-결선 LCL 필터를 사용하는 시스템의 모델은 공식화되어져 있지 않다. 그리하여 $\Delta$-결선 LCL 필터를 사용하는 시스템의 수학적인 모델을 제안한다. 또한 Y-결선 LCL 필터와 $\Delta$-결선 LCL 필터 각각의 커패시터에 흐르는 전류 고조파에 대한 비교를 포함한다. $\Delta$-결선 LCL 필터를 사용하는 시스템이 계통전류를 제어하는데 더 유리함을 실험을 통해 입증한다.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 HVDC C&P(High Voltage Direct Current Control and Protection) 시스템의 네트워크 이중화 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 HVDC C&P 시스템 네트워크 이중화 방법은 2개의 이더넷 라인을 제어기에 직접 연결하고, 연결된 라인으로 동시에 정보를 송신하여, 제어기에서 정보를 필터링하여 사용하는 방법을 사용한다. 또한 네트워크 라인의 효과적인 결선 체크를 위해 제어기간 송수신을 통해 네트워크 라인의 결선을 체크하는 방법을 사용한다. 위와 같은 방법은 HVDC C&P 시스템의 네트워크 안정성을 향상시키는 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 에너지 저장 장치용 3상 4선식 계통 연계 양방향 인버터의 구성 방법에 따른 특성을 비교 분석 한다. 3상-4선식 인버터의 N상을 DC 링크 중성점 결선, 추가적인 전력 반도체 스위치를 이용하여 결선하는 방법, 그리고 변압기를 이용한 결선 방법에 따른 특성을 비교 및 분석을 한다.
일반적으로 시스템 인식과 제어를 위해 이용하는 다층망 신경회로망은 기존의 역전파알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 칼만필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도의 영향을 받지 않도록 개선하였으며, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 회로결선도 분할을 위해 LIME이라는 효과적인 선형배열 알고리즘을 제안한다. LIME은 제안된 비용함수를 이용해 하나의 세그먼트가 남을 때까지 두 개의 세그먼트를 병합한다. 마지막에 남은 하나의 세그먼트가 선형배열에 해당한다. LIME은 회로 결선도의 성긴 특징을 이용하므로 상당히 빠르게 수행된다. 제안된 알고리즘은 기존 방법보다 전형배열을 만드는데 약 8배 빠른 수행 속도를 보이며, 이를 이용한 회로 결선도 분할 결과도 스케일드 비용 면에서 약 17% 향상되었다.
한전의 분산전원 연계규정에 따르면 수전고객은 변압기 결선이 ${\triangle}-Yg$ 주로 사용되나 분산전원 연계선로는 변압기 결선이 $Yg-{\triangle}$ 형태로 연계되어 있다. 전원계통 고장시 ${\triangle}-Yg$ 결선 방식은 역조류가 발생되지 않으나, $Yg-{\triangle}$ 결선방식은 중성선을 통해 최대 2000[A]까지 역으로 고장전류를 공급한다[1]. 이때 보호계전기 오동작뿐만 아니라 연계용변압기, 케이블 등 설비보호를 위해서는 고장전류의 크기를 반드시 제한해야 된다. 본 논문은 연계용변압기에 의해서 공급되는 중성선의 과전류 현상을 해석하고, 이론적으로 해석된 결과를 PSCAD/EMTDC로 검증하였으며 고장전류의 크기를 저감하기 위해 NGR 저항 값을 조절하면서 고장전류의 크기를 시뮬레이션 하였다. 분산전원 연계선로에서 영상분 고장전류의 크기를 저감하는 방법으로 연계용 변압기($Yg-{\triangle}$) 1차 측에 중성선에 NGR(Neutral Grounding Reactor; 중성점 접지리액터)을 설치해야 하며 영상임피던스를 조절하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 ${\Delta}$결선 또는 3상 4선식 Y결선으로 구성된 Modular Multilevel Converter(MMC)의 동기좌표계에서의 영상분 전류제어방법을 제안한다. 제안된 영상분 전류제어방법은 새로운 가상 2상 전류 생성방법을 사용하며, 기존의 가상 2상 전류 생성방법보다 과도상태 응답특성과 파라미터 오차에 대한 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Static synchronous compensator(STATCOM)은 무효전력을 공급하여 외란을 완화하는 등 전력 품질을 향상시켜 전력 계통을 안정화하는 시스템이다. Cascaded H-bridge(CHB) 컨버터는 멀티레벨 구조를 가지므로 STATCOM 시스템 적용에 많은 이점이 있다. 하지만, 이러한 멀티레벨 CHB 컨버터의 안정적인 동작을 위해서는 균형 제어가 필수적이다. 본 논문에서는 Y 결선 CHB 컨버터의 레그 에너지 균형 제어에 사용되는 주입 영상분 전압에 대하여 분석하고 균형 제어의 동특성 향상을 위한 전향 보상 계산 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용하여 부하 불평형뿐만 아니라 계통 사고로 인한 계통 및 부하 동시 불균형에서도 안정적으로 시스템을 동작할 수 있다. 마지막으로 제안한 방법에 대한 수학적 타당성을 제시하고, 50MVA의 실제 스케일의 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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