• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.298-299
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• 2017

본 논문은 태양광 시스템에서 최대 전력점을 추종하기 위해 듀티 제어와 전류제어를 이용한 두 가지 제어 기법이 적용된 P&O 방식 기반의 MPPT 알고리즘을 구현하였다. 듀티 제어를 이용한 MPPT의 경우에는 P-V 특성곡선을 이용한 방식으로, 태양광 시스템에서 발전되는 전력과 전압의 현재값-이전값을 비교하여 컨버터 듀티 변화를 통해 최대 전력점을 추종하도록 제어하였다. 전류제어 방식은 전력과 전류의 현재값-이전값을 비교함에 따라 전류 지령치를 생성하고, PI 제어기를 통해 컨버터 전류를 제어하는 알고리즘으로써 P-I 곡선의 특성을 이용하였다. 두 가지 제어기법을 시뮬레이션을 통해 구현하고 제어특성을 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.170-171
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• 2019

본 논문은 건물일체형 태양광 발전(Building Integrated PV:BIPV)의 에너지 수급에 대한 특징과 보다 효율적인 시스템 설계 및 최대 에너지 수급기법에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.269-270
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• 2011

본 논문은 계통연계형 태양광 발전 시스템에서 유효, 무효전력 주입 시 성능개선을 위한 슬라이딩 모드가 적용된 직접전력제어 기법을 제안한다. 제안하는 제어 기법은 공간벡터변조 방식이 적용된 직접전력제어에서 적합한 비례-적분제어기의 모델링을 함으로 적절한 제어기의 이득을 설정한다. 직접전력 제어의 우수한 응답특성을 유지하기 위하여 가변구조제어의 한종류인 슬라이딩 모드제어를 적용한다. 제안하는 알고리즘의 검증을 위하여 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 제어기법의 타당성을 확인 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.127-136
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• 2012

In this research, customized management performance index for small and medium enterprises in solar energy area was developed. To acquire management performance index, first Delphi technique is applied and secondly, AHP(Analytic Hierarchy Process) used to give weight to each main index and then final management performance index was achieved. By developing management performance index, top management could manage their company more efficiently.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.11a
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• pp.34-35
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• 2010

본 논문에서는 50 ㎾ 인터리브드 멀티스트링 태양광 인버터의 제어기 설계방법에 대하여 해석하여 보았다. 개발된 태양광 인버터는 5대의 10㎾ 인터리브드 DC-DC 컨버터와 50㎾ 인버터 그리고 L-C-L 필터로 구성되어 있으며 각각의 컨버터와 인버터에는 제안된 제어기법들이 적용되어 있다. 프로토타입 태양광 PCS(Power conditioning system)를 설계 제작하여 각각의 제안된 제어 알고리즘을 실험을 통해 확인하고 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.1
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• pp.127-136
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• 2013

The islanding detection and prevention function in the important performance of the grid-connected inverter is the essential details which should be considered for worker's safety to maintain the system. This paper tries to suggest the active frequency shake islanding detection technique in the grid-connected PV generation system using sunlight. The existing active frequency drift method algorithm is described to suggest active frequency shake method algorithm. And, the algorithm which can reduce the non-detection zone, improve THD, and improve the detection speed in comparison with the existing algorithm is suggested. And we applied the proposed algorithm to the 3kW grid-connected photovoltaic inverter generation and verified the feasibility of the technique through the simulation and experiments.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.1
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• pp.30.1-30.1
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• 2010

오늘날 태양의 흑점과 흑점군의 개수는 각 국의 천문대에서 관측자가 태양을 스케치하여 직접 산출하고 있다. 이렇게 산출된 자료는 해당 천문대의 관측 특성을 나타내는 상수를 사용하여 국제 흑점 상대수로 변환되고, 이는 태양의 활동성을 나타내는 중요한 지표로 사용된다. 하지만 이들의 수를 직접 산출하는 것은 인력과 시간을 필요로 하고, 관측자의 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 우리는 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 프로그래밍을 통한 흑점과 흑점군의 개수를 산출하는 방법을 연구하였다. 우선 태양 백색광 영상에서 광도 히스토그램를 통해 경계값을 찾아 이진화하고, 흑점을 분리하기 위해 경계검출기법과 채움기법을 사용하였다. 그리고 분리된 흑점들의 거리를 계산하여 이들의 거리가 경험적 기준거리보다 가까운 흑점을 군집화하였다. 이 방법을 20개의 영상에 적용한 결과, 관측자가 직접 산출한 흑점수와 컴퓨터 프로그램을 사용하여 얻은 흑점수가 서로 매우 좋은 상관관계(r=0.91)를 보였다. 이 연구 결과를 토대로 흑점수 자동 산출 프로그램의 발전방향과 활용방안에 대해 논의하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.412-417
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• 2013

Analytical modeling of photovoltaic power systems has been receiving significant attentions in recent years in that it is easy to apply for prediction of its dynamics and fault detection and diagnosis in advanced engineering technologies. This paper presents a novel probabilistic modeling approach for such power systems with a big data sequence. Firstly, we express input/output function of photovoltaic power systems in which solar irradiation and ambient temperature are regarded as input variable and electric power is output variable respectively. Based on this functional relationship, conditional probability for these three random variables(such as irradiation, temperature, and electric power) is mathematically defined and its estimation is accomplished from ratio of numbers of all sample data to numbers of cases related to two input variables, which is efficient in particular for a big data sequence of photovoltaic powers systems. Lastly, we predict the output values from a probabilistic model of photovoltaic power systems by using the expectation theory. Two case studies are carried out for testing reliability of the proposed modeling methodology in this paper.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.2
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• pp.249-258
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• 2023

Solar power has the largest proportion of power generation and facility capacity among renewable energy in South Korea. Floating solar power plant is a new way to resolve weakness of land solar power plant. This study analyzes the power generation of the 18.7 MW floating solar power project located in Saemangeum, Gunsan-si. Since the solar power generation has a characteristic that is greatly affected by the climate, various methods have been applied to predict solar power generation. In general, variables necessary for predicting power generation are solar insolation on inclined surfaces, solar generation efficiency, and panel installation area. This study analyzed solar power generation using the monthly solar insolation data from the KMA (Korea Meteorological Administration) over the past 10 years. Monte Carlo simulation (MCS) was applied to predict the solar power generation with the variables including solar panel efficiency and insolation. In the case of Saemangeum solar power project, the most solar power generation was in May, the least was in December, the average solar power generation simulated on MCS is 2.1 GWh per month, the minimum monthly power generation is 0.3 GWh, and the maximum is 5.0 GWh.