본 논문은 최대전력점추적을 하는 PV 시스템을 이용한 점핑시스템 구동을 위한 단상유도전동기의 벡터제어를 제시한다. 펌핑시스템은 벡터제어에 의한 원심 펌프를 구동하는 가변속 단상유도전동기를 사용한다. DC-DC 컨버터를 이용한 MPPT는 다양한 일사량에 따라 최대 전력을 추적하기 위해 듀티 사이클을 제어한다. 듀티 사이클은 자속을 발생시키는 전류($i_{ds}$)와 직접적인 관계가 있다. 벡터제어 인버터는 CC-VSI를 사용한다. 시뮬레이션 결과는 일사량 변화에 따른 전압($V_{dq}$), 전류($I_{dq}$), 전동기 속도, 토크 등의 성능 및 특성을 나타낸다.
본 논문에서는 CMOS 공정의 p-diff/n-well 다이오드만을 사용한 ISC(Integrated Solar Cell)를 이용하여 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 온칩 빛에너지 하베스팅 시스템을 제안하였다. MPPT 제어는 PV(Photovoltaic) 셀의 개방전압과 MPP(Maximum Power Point) 전압간의 비례관계를 이용하여, 작은 pilot PV 셀로 하여금 main PV 셀의 MPP를 실시간 추적할 수 있도록 설계하였다. 모의실험 결과 설계된 회로는 MPPT 제어기능을 적용했을 때 부하가 큰 경우에도 MPP 근처의 전압을 부하에 공급함으로써 부하에 연결된 회로가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 제안된 회로는 0.18um CMOS 공정으로 설계하였으며, main PV 셀과 pilot PV 셀의 면적은 각각 $8mm^2$와 $0.4mm^2$이다.
본 논문에서는 온도 차에 의해 기전력이 발생하는 제베크효과를 이용한 열전소자로 전기에너지를 발생시키고, 전압이 최대전력이 발생하는 지점에서 동작하도록 하는 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 열전소자의 오픈 전압을 주기적으로 샘플링 한 후, MPPT 제어 회로를 통해 최대전력 발생 지점인 오픈전압의 1/2에 해당하는 전압을 유지하면서 열전소자로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 부하로 전달하는 역할을 한다. 제안된 열전에너지 하베스팅 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였고 설계한 회로의 칩 면적은 패드를 제외하고 $1168.7{\mu}m{\times}541.3{\mu}m$이다.
본 논문에서는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 저전압 진동에너지 하베스팅 회로를 제안한다. 제안된 회로는 Bulk-driven technique을 적용하여 0.8V의 낮은 전압에서도 동작 가능하다. 압전소자의 출력단에 연결된 전파정류기의 개방회로 전압을 MPPT 제어회로를 통해 주기적으로 샘플링하고, 최대 가용전력 점의 전압을 부하에 전달한다. 제안된 회로는 0.35um CMOS 공정으로 설계되었으며, 패드를 포함한 칩 면적은 $1.33mm{\times}1.31mm$이다. 모의실험결과 설계된 회로의 최대 전력효율은 85.49%이다.
본 논문에서는 진동 에너지를 이용한 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. Body-bias technique과 bulk-driven technique을 이용하여 저전압에서도 높은 효율특성을 갖는 고성능 AC-DC 변환기를 제안하고 진동에너지 하베스팅 회로 설계에 적용하였다. MPPT (Maximum Power Point Tracking) 제어는 진동소자의 개방회로전압과 MPP 전압간의 관계를 이용하였으며, 진동소자의 개방회로전압을 주기적으로 샘플링 함으로써 이를 이용해 MPPT 기준전압을 생성하고, 이를 기준으로 부하로의 에너지 공급을 제어한다. $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계된 회로의 칩 면적은 $1.21mm{\times}0.98mm$이다.
This paper proposes new control method of maximum power point tracking for the seaflow generation system. This control system is performed by using the duty ratio control of DC/DC converter. An advantage of MPPT(Maximum Power Point Tracking)control method presented in this paper is not necessary to use the seaflow turbine characteristic at various seaflow speed and measure the tidal speed and/or the rotation speed of the seaflow generator. Therefore the resulting system ha s the characteristics of lower cost, higher efficiency and lower complexity. The fuzzy controller is used to control the duty ratio of DC/DC converter. So the reactivity and the reliablilty of the generation system is developed. Proposed control method was analyzed mathematically and tested by computer simulation by using Matlab $Simulink^{(R)}$.
As is well-known, the maximum power point(MPP) of PV power generation system depends on array temperature and solar insolation, it is necessary to track MPP of solar array all the time. Among various MPP control algorithms, the constant voltage control method, the perturbation and observation(P&O) method and the incremental conductance method(IncCond) have drawn many attractions due to the usefulness of each system. In this paper, the effectiveness of above mentioned three different control algorithms are thoroughly investigated via simulations and proposed efficiency evaluation method on experiment. Both the steady-state and transient characteristics of each control algorithms along with measured efficiency are analyzed, respectively. Finally, a novel MPPT control algorithm combining the constant voltage control and IncCond method for low insolation condition is proposed to improve efficiency of the 3KW PV power generation system.
The paper proposes a novel control algorithm for tracking maximum power of PV generation system.. The maximum power of PV array is determinated by a insolation and temperature. Prior considered the term in PV generation system is how maximum power point(MPP) is accurately tracked.. The paper proposes a fuzzy neural network(FNN) control algorithm so as to accurately track those maximum power points. The proposed control algorithm comprises the antecedence part of fuzzy rule and clustering method, multi-layer neural network in the consequent part. FNN has the advantages which are depicted both high performance and robustness in fuzzy control and high adaptive control in neural network.. Specially, it can show the outstanding control performance for parameter variations appling to non-linear character of PV array. In this paper, the tracking speed and the accuracy prove the validity through comparing a proposed algorithm with a conventional one.
This paper proposes a simple MPPT control scheme of a Current- Control-Loop Error system Based that can be obtains a lot of advantage to compare with another digital control method, P&O and IncCond algorithm, that is applied mostly a PV system. An existent method is needed an expensive processor such as DSP that calculated to change the measure power of a using current and voltage sensor at the once. But, a proposed method is easy to solve the cost reduction and power unbalance problems that it is used by control scheme to limit error of a current control of common sensor. This proposed algorithm had verified through a simulation and an experiment on battery charger using PIC that is the microprocessor of a low price.
In this paper, the sensorless MPPT algorithm is proposed where the performance of varied duty ratio change has been improved using multi-layer neuro-fuzzy that aligns with neuro-fuzzy based optimized membership function. Since the change of duty ratio of sensorless MPPT is varied by using the neuro-fuzzy, the MPPT response speed is faster than the convectional method and is able to reduce the steady-state ripple. The neuro fuzzy controller has the response characteristics which is superior to the existing fuzzy controller, because of the usage of the optimal width of the fuzzy membership function. The effectiveness of the proposed method has been verified by simulations and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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