수십 W급 이상의 무선 전력 전송 기술을 활용한 시스템의 증가와 더불어, 전자파 환경 문제가 심각하게 대두되고 있으며, 본 논문에서는 전자파 환경을 고려한 무선 전력 전송 시스템 설계 기술에 관하여 언급한다. 가장 먼저 무선 전력 전송 시스템을 분류하고, 회로 해석을 통하여 동작 특성을 분석하며, 코일 시스템에서 발생하는 전자파 노이즈 예측 및 축소 기술을 소개하고, 마지막으로 제작된 LED TV를 위한 무선 전력 전송 시스템에서 발생하는 전자파 노이즈 측정 결과 분석을 통하여, 설계 단계에서 전자파 노이즈를 예측하고, 축소 기술을 적용하면, 전자파 노이즈 규정을 만족할 수 있는 무선 전력 전송 시스템 설계를 할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 시스템의 구성 요소인 디스플레이 시스템은 가장 많은 전력을 소모하는 장치이다. 디스플레이 시스템의 전력을 효과적으로 줄이기 위하여 이미지 제어, 주파수 제어 등이 있지만 가장 효과적인 것은 LCD 패널부와 백라이트(backlight)를 제어하는 것이다. 본 논문에서는 디스플레이 시스템에서 DDC(Display Data Channel)를 이용하여 패널과 백 라이트 전압 레벨을 조절하여 저전력을 구현하였다. 호스트(PC)에서 동작하는 응용프로그램의 작성과 호스트의 영령을 받아 처리할 수 있는 디스플레이부를 구현하였다. 데스크탑 컴퓨터와 15, 17인치 LCD(Liquid Crystal Display) 모니터에서 소비 전력을 측정하였으며, 2-86%정도의 소비 전력을 줄이는 결과를 확인하였다.
전기자동차의 축전지 관리 시스템(BMS : Battery Management System)의 잔존용량(SOC : State Of Charge)산정에는 Ah 측정법, 비중측정법, 전압측정법 등이 있다. 기존 전압 측정법의 경우 측정 전압을 프로세서에서 직접 처리하기 때문에 축전지의 미세한 전압 변화를 측정하지 못하여 잔존 용량 산정시 세밀한 계산에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 축전지의 전압 측정 시 프로세서 전단에 전압의 부분 증폭회로를 추가하여 축전지의 미세한 전압변화를 증폭하여 측정하는 방법을 제안 하였다. 니켈수소전지를 대상으로 실험한 결과 충전 중 기존 전압측정법은 1.431V, 1.436V, 1.441V가 측정 되었을 때의 잔존 용량은 84%로 일정하였다. 같은 전압변화에서 부분증폭회로를 적용한 충전전압은 1.4297V, 1.4303V ~ 1.4352V, 1.4358V로 측정 되었으며, 그에 따른 잔존용량은 84% ~ 85%로 기존 전압 측정법 보다 약 9 ~ 10배 정도 세밀하게 측정 되었다. 제안한 방법을 통한 실험으로 제안된 방법이 기존 전압 측정법보다 세밀한 전압 측정 및 SOC산정이 가능함을 확인 하였다.
GaN 전력증폭소자를 이용한 전력증폭기의 고효율 특성을 구현하기 위하여 $50{\Omega}$으로 정합된 전력증폭소자는 적용 주파수 대역, 출력전력, 효율 특성 선정의 한계가 있으므로 본 연구에서는 source/load-pull 시험을 통한 측정 데이터를 기반으로 고출력, 고효율 특성의 설계 목적에 맞는 정량적 입력 및 출력 임피던스를 추출하여 고효율 전력증폭기를 구현하였다. 구현된 전력증폭기는 2.7-3.1GHz의 주파수 대역에서 25watt(44dBm), 66-76%의 PAE특성 나타낸다.
전기부하설비의 전압, 전류, 전력, 고조파 등의 분석을 위해서는 수학적 모델링 보다는 실제 계측을 통한 전력분석이 필요하고 이를 통해 전기설비의 효율적인 관리, 에너지 절약 및 사고 예방에 필요한 대책을 수립할 수 있다. 특히 비선형 부하에 의해 발생되는 고조파의 대책수립을 위해 계측을 통한 전력분석이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 전기부하설비에 공급되는 전력을 측정하고 분석할 수 있는 저가형 데이터 획득 시스템을 DSP 기반으로 개발하였고 이를 실제 전력계통에 설치하여 전력 및 고조파의 측정과 분석을 수행함으로써 그 성능을 입증하였다.
부채널 정보를 이용한 공격이 제안된 이후, 스마트카드와 RFID와 같은 저 전력 정보보호 장치 내부의 암호 프로세서에서 소비되는 전력을 분석하여 암호 연산에 사용된 비밀 정보를 알아내는 공격 방법은 가장 위협적인 물리적 공격 방법으로 알려져 있다. 하지만 측정된 소비 전력 신호를 시간 영역에서 분석하는 기존의 분석 기법들은 암호 연산 시점이 시간 축 상에서 동일하여야 된다는 단점을 가지고 있다. 제안하는 주파수 분석 공격 방법은 공격이 적용되는 장치에서 측정된 시간 영역에서 정렬되지 않는 신호를 Fourier 변환을 하여 주파수 영역에서 분석함으로써 기존 전력 분석 공격이 시간 영역에서 정렬된 소비 전력 신호를 필요로 하는 문제점을 해결하였다. UC Berkeley에서 제작된 능동형 RFID 모듈에 국내 표준인 ARIA 알고리즘을 응용프로그램으로 탑재하여 기존 전력 분석 공격과 제안하는 주파수 분석 공격을 적용하여 결과를 분석 하였다.
본 연구에서는 한국전기안전공사 서울지역본부 내 전기 전자 제품을 선정하여 각 기기의 전력사용량을 측정하고, 각 기기에 대해 대기전력 차단장치인 세이버 설치 전 후의 대기전력을 측정함으로서 평상시와 전원의 "OFF"시 대기전력을 비교함으로서 절전효과를 조사하였다. 연구결과 대기전력 차단장치인 세이버를 설치하였을 경우 전기 에너지 낭비요인을 원천적으로 제거함으로서 약 18%의 절전효과가 있었으며, 대기전력을 차단함으로서 전기화재를 근원적으로 예방하고 서지 등 이상전압에 의한 충격을 방지함으로서 전기 전자제품의 수명을 연장할 수 있었다.
국내 전력설비는 70년대 이후 제3차 경제개발 5개년 계획에 따라 중화학공업의 발전과 함께 급속히 성장해왔다. 과거 개발 위주의 산업구조에서 급속히 팽창한 전력설비는 21세기에 들어서면서 30~40년 장기 사용에 따른 노후화가 진행되었고, 증가하는 전력수요에 대응하기 위한 발전 및 송전 용지 확보의 어려움으로 인하여 전력설비의 신규 증설에 많은 어려움을 격고 있는 실정이다. 따라서 전력설비의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 적절한 교체시기 선정 및 최적의 자산관리 필요성에 대해서 최근 관심을 가지기 시작하였고, 이러한 전력설비의 최적 자산관리에 핵심적인 전력설비의 상태평가 기술의 발달로 과거 시간기준의 유지보수(Time Based Maintenance)에서 최근 노후설비의 증가와 진단기술의 발달에 따른 예방보전(Preventive Maintenance)에 의한 상태기준 유지보수(Condition Based Maintenance)개념으로 전환되고 있다. 고전압 회전기기(발전기, 전동기)의 상태평가를 위한 핵심기술인 Off-line 부분방전시험이 널리 적용되고 있으며, 본 논문에서는 부분방전 측정 시험 시 대상설비 단자부의 인출케이블에 의한 감도저하 현상에 대해 고찰 하였다.
최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도록 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소가 계통의 현 상태를 정확하게 파악하고 가능한 상정 고장에 대비하여 전력계통을 안정적으로 운영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 기존의 스카다를 사용하여 계통의 상황을 파악하는 방법은 통신상의 잡음 및 측정값의 부정확성으로 인해 계통을 전체적으로 정확하게 파악하고 실시간 상정고장 분석과 같은 검토를 하는데 한계가 있다. 따라서 차세대 에너지 관리 시스템(NEMS)을 구축하는 단계에서 한국전력거래소는 상태추정 및 관련 응용프로그램을 실계통에 도입하여 전력 계통의 안정 운영에 기여하려 하고 있다. 상태추정이란 에러를 포함하고 있는 측정값과 네트워크 모델을 사용하여 현 계통의 전압, 위상각, 조류 둥의 실제 상태를 추정하는 방법으로 상태추정을 사용하여 현 상태 감시 및 실시간 상정고장 분석, 안전도 개선과 같은 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 EMS에 적용된 상태추정을 설명하고 실계통에 적용하여 파악한 상태추정의 기능을 보여주고 있다.
최근 지능형 전력망을 통한 전기요금의 실시간 측정이 가능해지면서 시간별 전력 사용량 및 이에 해당하는 비용 산출이 가능하게 되었다. 이에 따라 전기 요금 절감을 위해서는 매 시간 전력 소모를 체크하고 제한 전력 이상을 사용하지 않아야 한다. 본 논문은 지능형 전력망 사용 빌딩에 유전알고리즘을 이용하여 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 각 시간대별 전력 소모량을 계산하여 제한 전력을 넘는 사용량은 다른 시간대로 분산하고 사용하지 못한 전력은 나머지 연산을 통하여 전력 소모량이 최소인 시간대에 분포시키는 나머지 연산을 적용하였다. 또한 실제 전기 사용량 데이터를 기반으로 제안기법이 시간대별 전력소모량의 편차를 해소하고, 기존 전력 사용 패턴에 비해 전력요금의 절감에 기여할 수 있음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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