최근 신재생에너지 발전시스템 등 분산전원 시스템을 활용하는 경우가 증가함에 따라 마이크로그리드의 효율적인 제어와 안정성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 분산전원 발전설비를 마이크로그리드에 연계하기 위해서는 계통연계 인버터가 필수적으로 요구된다. 계통연계 인버터를 구성하기 위해서는 계통전압과 인버터 출력 전류 등을 측정하기 위한 센서가 요구되며 이는 계통연계 인버터의 생산비용을 상승시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 계통연계 인버터의 경제성을 향상시키기 위해 전압센서를 사용하지 않는 새로운 인버터의 제어기법을 제안한다. 제안된 기법은 전압센서를 사용하지 않고 인버터 출력전류 정보와 외란관측기를 이용해 계통전압을 추정한다. 하지만 외란관측기로 계통전압을 추정하는 경우 관측기의 한정된 대역폭으로 인해 추정 계통 전압에는 위상 지연이 발생하며 이는 제어 성능 저하의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 추정 계통 전압의 위상지연을 보상하기 위한 위상 보상기법이 설계된다. 제안된 기법의 안정성과 성능이 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증된다.
본 논문은 이중 확장 칼만 필터를 통한 SOC (State of charge) 및 용량 추정과 배터리 모델 파라미터를 이용한 폐배터리의 최대 출력을 추정하는 방법을 연구 및 제안한다. 배터리의 단순 전압 측정을 통해 상태를 진단할 경우, 부하 조건에 따라 급격한 전압 상승 및 강하로 인해 정밀한 안전 진단 및 운용에 어려움이 따르지만, 폐배터리는 일반 배터리에 비해 전압 변동율이 크기 때문에 상태 진단에 큰 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 폐배터리의 정밀한 안전진단을 하기 위해 SOC 영역 및 충/방전에 따른 최대 출력을 계산하여 사전에 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한, 배터리의 노화도에 따른 최대 출력을 실험 및 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하여 유효한 방식임을 검증한다.
전압형 인버터를 이용한 전동기 구동시스템에서, 출력전압의 비선형성은 역기전력기반 센서리스의 성능에 큰 영향을 미친다. 역기전력기반 센서리스는 전압방정식을 이용하기 때문에 출력전압에 대한 정보가 필요한데 일반적인 인버터에는 출력전압을 측정하는 센서가 없어 출력전압지령을 출력전압과 같다고 가정하고 사용한다. 그러나 인버터의 비선형성으로 인해 전압지령과 실제 출력되는 전압간의 차이가 발생하게 되어 각 추정오차가 생기게 되고 센서리스의 성능을 떨어트린다. 인버터 비선형성의 주원인인 데드타임에 의한 영향을 보상하기 위해서 여러 가지 방법들이 연구되었지만 전류의 크기가 낮은 저속, 저부하 상황에서는 여전히 오차가 존재 하였다. 본 논문에서는 전압오차가 발생할 수 있는 저전류 구간을 최대한 줄이도록 전류의 형태를 바꾸어 저속 저부하 상황에서의 전압오차를 최소화 하였다. 이를 통해서 역기전력 기반의 센서리스의 저속영역 특성을 개선하였고 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 시 단자전압이 배터리의 상하한 전압에 도달하지 않는 최대 가용 출력 전류 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SOC에 따라 변화하는 내부 파라미터를 고려하여 일정 시간동안 배터리가 출력 가능한 최대의 전류를 추정함으로써 해당 시간 동안 배터리의 출력을 보장하고 배터리의 가용 에너지를 극대화한다. 알고리즘을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리를 이용한 실험 및 시뮬레이션을 진행한다.
본 논문에서는 PWM 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어와 전압 펄스 인가 방법을 혼합한 회전자의 초기 위치 추정 기법을 제안하였다. d축 전류제어기 출력에 PWM 스위칭 주파수의 펄스 전압 신호를 주입하여 회전자의 위치를 추정하고, 추정한 위치에 해당하는 전압 벡터를 인가하여 자기 포화에 따른 인덕턴스의 차이를 이용함으로써, 회전자 영구자석의 극성을 판별하였다. 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
이온성 고분자 복합물인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)는 부드러운 고분자 필름의 양면에 백금으로 구성된 전극층이 부착된 형태로 구성되어 있으며, 외부 물리적 자극에 대응하여 전기적 에너지를 발생시키는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 IPMC의 굽힘에 대응하여 생성되는 전압을 예측할 수 있는 회로 모델을 제안하였다. 모델의 내부는 IPMC의 물리적인 특성을 묘사하는 전기 소자들로 구성되어 있으며, 실제 측정된 출력 전압과 시뮬레이션 출력 전압 사이의 RMS(Root Mean Square) 오차가 최소화 되도록 파라미터들의 값이 선정되었다. 이어서, 회로 모델의 관측기를 극점 배치 기법을 사용하여 설계하였으며 관측기로부터의 출력 전압 시뮬레이션의 결과 실제 전압 신호와의 오차가 줄어듦을 확인하였다. 또한, 상태 관측기 설계 기법이 측정된 출력 전압으로부터 입력 굽힘 각도를 추정하는 역 모델의 설계에도 적용되었으며 설계된 역 모델이 입력 각도를 큰 오차 없이 추정함을 검증하였다.
본 논문은 노화로 인한 배터리의 용량과 최대 출력 변화를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실시간으로 내부저항을 추정하여 배터리의 최대 출력을 예측하고 전하량 대비 개방회로전압의 변화율을 통해 노화된 용량을 계산한다. 개방회로전압 변화율의 정확한 계산을 위하여 앞서 추정된 내부저항을 이용한다. 제안하는 알고리즘의 정확도는 단전지 실험 및 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
이온성 고분자 복합물인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)는 얇고 유연한 고분자 필름의 양면에 백금소재의 전극층이 도금된 형태로 구성되어 있다. IPMC는 외부 물리적 자극에 대응하여 전기적 에너지를 발생시키는 특성을 가지고 있기 때문에 주변환경에서 발생하는 진동으로부터 에너지를 획득하는데 응용될 수 있어 신재생에너지 획득 소자로 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 실용적인 에너지 획득을 위해서는 큰 면적의 IPMC 집적 기술이 필요하다. 본 논문에서는 IPMC의 면적 증가에 따른 출력 전압의 특성 변화에 대한 연구를 수행하기 위하여 다른 면적의 IPMC 샘플들이 사용되었다. 또한 IPMC에서 발생하는 전압과 오프셋 현상을 시뮬레이션 할 수 있는 회로 모델을 사용하여 출력 전압의 추정에 사용하였다. 본 논문에서 제안된 회로 모델이 면적 변화에 따른 출력 전압을 비교적 잘 추정함이 검증되었다.
본 논문은 배터리의 에너지 사용량을 증대시키기 위하여 출력 가능한 최대 전류를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 측정된 단자전압을 이용한 전압 모사 방식과 피드백 구조를 이용한 최대 출력 전류 추정 알고리즘으로 구성된다. 제안한 알고리즘을 Simulink 기반의 시뮬레이션과 Li-ion 배터리를 이용한 실험을 통해 검증한다.
직렬연결형 다중레벨 컨버터(cascade multilevel converter)는 각기 절연된 DC전압원과 H-bridge 인버터가 한 단위를 이루고, 각 단위 인버터의 출력을 직렬 연결한 구조로서, 부하(전동기)에 정현파에 가까운 전압을 인가할 수 있는 시스템이다 각 H-bridge인버터의 DC전압원으로는 배터리 또는 커패시터등이 사용되는데, 일반적인 경우 각 H-bridge 컨버터의 입출력 파워가 틀려지게 되며, 따라서 DC전압간 불균형이 발생하게 된다. DC전압간 불균형이 발생하면 원하는 전압벡터를 정확하게 발생시킬 수 없게 되고, 고조파 하모닉이 만들어질뿐 아니라, 경우에 따라서는 DC전압원측에과 전압 또는 저전압 폴트가 발생할 수 있다. 본 논문은 N개의 H-bridge 인버터의 DC전압을 측정하지 않고, 전체 상출력 전압만을 측정하여 각 DC전압을 추정하고, 스위칭 패턴을 변경하여 DC전압을 평형화하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해서 알고리즘의 동작여부를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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