본 논문에서는 새로운 연료전지용 3상 전류형 능동클램프 DC-DC 컨버터를 제안한다. 전류형 컨버터 구조에 능동클램프 회로를 채용하여 과도기에 발생하는 서지전압을 저감하였고 모든 스위치에서 영전압 스위칭을 하며, 그 장점으로 : 연속적인 입력전류, 전압 오버슈트 제거, 영전압 턴 온 스위칭, 고주파 변압기 1차/2차 측에 부가적인 스너버 회로의 필요성 제거, 소프트 스위칭에 의한 저속 다이오드 적용 등이 있다. 더구나 대용량 발전 시스템에 적합하도록 전류형 컨버터 구조와 3상 전력변환 회로를 결합하였다. 3상 전력변환 적용의 장점은 : 입력전류 및 출력전압 주파수의 3배 증가, 스위치에 흐르는 RMS 전류 저감, 필터소자 용량 및 부피 감소, 고주파 변압기 이용률 증가, 단순화된 전력회로에 따른 전체 크기 축소 및 신뢰성 향상 등이 있다. 제안하는 3상 전류형 능동 클램프 DC-DC 컨버터는 이러한 장점들 때문에 발전용 연료전지 시스템의 승압형 DC-DC 컨버터에 적합하며 대용량 태양전지 발전 시스템 및 배터리 충전기 등에도 적용할 수 있다. 새로운 3상 DC-DC 컨버터와 3상 PWM 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션과 프로토타입의 제작 및 실험을 통하여 그 성능을 평가 및 확인하였다.
능동 소나 송신시스템은 전기신호를 증폭하여 출력해주는 송신기와 증폭된 전기신호를 음향신호로 변환해주는 수중 음향 트랜스듀서로 구성된다. 일반적으로 송신기 출력 특성은 부하 임피던스에 의존적이며 송신기 부하인 수중 음향 트랜스듀서는 구동 시 전기적 임피던스가 주파수에 따라 크게 변화하는 특성을 갖는다. 이러한 가변 임피던스 조건에서는 능동 소나 송신시스템의 출력이 불안정해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 능동 소나 송신시스템에서 수중음향 트랜스듀서의 가변 임피던스 조건에서도 안정적인 송신 신호를 전송하기 위한 소나 송신기의 설계 및 제어 기법을 제안하였다. 수중 음향 트랜스듀서의 전기적 임피던스 특성은 실험적 방법으로 분석하였고, 소나 송신기는 단상 풀브릿지 인버터, LC 필터와 정합회로로 구성하였다. 실시간으로 부하 특성이 변하는 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 송신하면서 송신기와 트랜스듀서를 보호하고 안정적으로 출력 전압 특성을 확보할 수 있는 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 기존의 상업용 태양전지에서 전자-정공 재결합을 최소화하여 태양전지의 효율을 향상시키는 부가장치인 전자전달증대기(Electron Relay Enhancer: ERE)를 소개한다. 전자전달증대기는 교류 전력 공급 장치와 연결된 두 개의 캐패시터와 전자의 흐름 방향을 제어하는 브릿지 다이오드 시스템으로 구성되어 있다. 두 개의 캐패시터는 브릿지 다이오드 시스템을 통하여 태양전지로부터 전자를 포집하고 포집된 전자를 로드저항이나 인버터쪽으로 펌핑하는 것을 반복한다. 양으로 대전된 한 개의 캐패시터가 전자를 포집하는 동안 음으로 대전된 다른 캐패시터는 전자를 펌핑한다. 태양전지에서 여기된 전자가 정공에 재결합되기 전에 양으로 대전된 캐패시터는 태양전지로부터 더 많은 여기된 전자를 끌어온다. 이러한 까닭에 ERE 시스템은 태양전지의 효율을 증대시킨다. 연구결과로 ERE 활성 시 태양전지의 증가된 전력은 각각의 실험조건에서 5.9 W에서 25.6 W사이였고, 가장 높은 태양전지전력증가율은 ERE 비활성 시 태양전지 전력의 30.8%였다.
전력 에너지 소비의 급격한 증가와 환경오염, 화석연료의 고갈, 그리고 고유가에 대한 에너지 자원의 대처방안으로 신재생 에너지원에 대한 연구가 진행되고 있다. 다양한 대체 에너지들 중에서 연료전지 발전은 지속적인 원료공급시 연속적으로 화학반응 에너지를 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 연료비 부담이 없으며, 에너지 변환효율이 높고, 대기오염이나 폐기물 발생이 없다. 또한 소규모 구성과 복합 구성이 가능하고, 전형적인 발전시스템과 달리 기계적인 진동과 소음이 낮다. 이처럼 연료전지를 이용한 발전시스템 분야의 연구와 실용화가 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 PSCAB/EMTDC를 사용하여 삼상 380[V], 50[kW]급 연료전지 발전시스템의 모델링 및 구성된 연료전지 발전시스템의 전력신호를 웨이블릿 기법으로 분석하고, 분석된 결과를 전력품질의 관점으로 평가하여 해당 시스템의 모의 성능을 평가하고자 한다. 이를 통하여 보다 상세한 연료전지 발전 모델과 운전에 따른 문제점을 도출할 수 있으며, 특히 계통연계 시 발생하는 다양한 전력품질 및 신호 특성을 선행하여 연구할 수 있다.
선박에서 배출되는 환경오염물질 저감 및 연료 소비를 줄이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 기존의 전력망과 신재생에너지를 연계 시킬 수 있는 직류배전시스템의 한 부분인 전력변환시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 전력변환장치로 주로 사용되고 있는 다이오드 정류기는 부하의 입력전류에 많은 저차고조파가 포함되어 공급전압의 왜곡을 초래하고 전체시스템의 전력품질을 저하시킨다. 일정하지 않은 출력 전압파형은 발전기, 부하기기 등에 오작동 유발 및 인버터 단의 스위칭 소자에 영향을 미치며 스위칭 손실을 증가 시킨다. 본 논문에서는 AFE(Active Front End) 방식 PWM(Pulse Width Modulation) 정류기의 직류출력, 입력 전원의 역률 및 총고조파왜형률(Total Harmonic Distortion)을 개선하기 위해서 PLL회로를 사용한 제어기를 설계하였고, 시뮬레이션 결과 직류 출력전압 파형과 입력전원의 역률이 기존 보다 개선되었으며 총고조파왜형률 또한 IEEE Std514-2014 규정에 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1261-1267
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2009
직접토크제어는 일정한 히스테리시스 범위 내에서 전동기의 자속과 토크를 제어하는 방법으로서 최적 스위칭 테이블을 사용한 고정자 전압 공간 벡터에 의해 전동기의 자속과 토크를 제어하게 된다. 그리고 본 논문에서 사용한 센서리스 제어법은 실제 전동기와 수식 모델의 전류가 수렴하도록 고정자 전압을 인가하면 실제 전동기 회전자 속도가 속도 지령치인 수식 모델의 회전자 속도에 접근하는 제어방식이다. 이 방식들을 접목하면 PI 제어기가 필요하지 않는 간단하면서도 강인한 제어를 구현할 수 있는데 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해 이의 유효성을 입증한다.
본 연구의 목적은 전기자동차용 고발열 전자장비를 최적으로 냉각 제어하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 이를 위하여 준중형급 전기자동차의 전자장비 냉각시스템의 계절 부하별 냉각수온도 변화를 실험적으로 고찰하여 시험용 전기자동차 냉각 제어 로직의 타당성 분석을 수행하였다. 결과적으로 기존 전기자동차의 전자장비 냉각시스템은 필요 냉각부하인 기준온도와 비교하여 과도하게 구동되고 있음을 확인하였다. 또한, 전기자동차의 연비 향상을 위하여 외기온도, 차량속도, 냉매온도 등을 고려한 최적 냉각 제어 알고리즘이 필요하다.
Tracking harmonic current quickly and precisely is one of the keys to designing active power filters (APF). In the past, the current state feedback decoupling PI control was an effective means for three-phase systems in the current control of constant voltage constant frequency inverters and high frequency PWM reversible rectifiers. This paper analyzes in detail the limitation of the conventional PI conditioner in the APF application field and presents a novel PI control method. Canceling the delay of one sampling period and the misadjustment for tracking the harmonic current is the key problem of this PI control. In this PI control, the predictive output current value is obtained by a state observer. The delay of one sampling period is remedied in this digital control system by the state observer. The predictive harmonic command current value is obtained by a repetitive predictor synchronously. The repetitive predictor can achieve better predictions of the harmonic current. By this means, the misadjustment of the conventional PI control for tracking the harmonic current is cancelled. The experiment results with a three-level NPC APF indicate that the steady-state accuracy and dynamic response of this method are satisfying when the proposed control scheme is implemented.
Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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