KR101729217B1 - method and apparatus for testing inverter MPPT performance of photovoltaic power system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 태양광 발전 효율을 향상시키도록 한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for diagnosing inverter MPPT of a photovoltaic power generation system, and more particularly, to an apparatus and method for diagnosing inverter MPPT performance of a photovoltaic power generation system for improving solar power generation efficiency.
일반적으로 태양광 발전 시스템은 태양광을 직류전력으로 변환해주는 PV모듈과 직류전력을 AC전력으로 변환해주는 인버터로 구성된다. 설치를 위해 부가적으로 구조물과 접속반 등이 추가적으로 구성되며, 효율적인 운영을 위해 기상센서와 모니터링 시스템도 포함될 수 있다. Generally, the photovoltaic power generation system consists of a PV module that converts sunlight to DC power and an inverter that converts DC power to AC power. In addition, additional structures and connections can be added for installation, and weather sensors and monitoring systems can be included for efficient operation.
이러한 태양광 발전시스템은 소용량의 PV모듈 다수를 직렬과 병렬로 연결하여 대용량 발전시스템을 구성하며, 일부 PV모듈에서 이상이 발생하더라도 전체 시스템은 발전량이 줄어든 상태로 동작한다. 접속반은 PV모듈을 직렬로 연결한 스트링을 병렬로 연결하는 장치로써 스트링마다 역전류를 방지하기 위한 블록킹 다이오드와 과전류 방지를 위한 퓨즈를 기본적으로 장착한다. This solar power generation system constitutes a large capacity power generation system by connecting a large number of low capacity PV modules in parallel with the series, and even if some PV modules fail, the entire system operates with reduced power generation. The connection module is a device that connects PV modules in series with each other in series. A blocking diode is installed to prevent reverse current for each string, and a fuse for overcurrent prevention is installed basically.
다수의 스트링으로 구성된 태양광발전 시스템에서 접속반의 특정 스트링의 퓨즈가 단락되거나, 스위치가 차단되더라도 해당 태양광 발전시스템은 정상적으로 동작한다.In a photovoltaic power generation system composed of a plurality of strings, the solar power generation system normally operates even if a fuse of a specific string of the connection module is short-circuited or the switch is shut off.
이에 따라 태양광 발전 시스템의 발전효율을 높이기 위해서는 설비의 정상동작 여부를 최대한 빠르게 파악해야 한다. Accordingly, in order to increase the power generation efficiency of the photovoltaic power generation system, it is necessary to grasp the normal operation of the facility as quickly as possible.
한편, 인버터는 PV모듈에서 출력되는 DC전력을 AC전력으로 변환해주는 기능과 PV모듈이 최대출력을 낼 수 있도록 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어를 하는 기능이 있다. On the other hand, the inverter has a function to convert the DC power output from the PV module to AC power and a function to control the MPPT (Maximum Power Point Tracking) so that the PV module can output the maximum output.
도 1a는 PV모듈의 일사량에 따른 전류-전압 특성을 나타낸 그래프이고, 도 1b는 PV모듈의 일사량에 따른 전압-전력 특성을 나타낸 그래프이다.FIG. 1A is a graph showing current-voltage characteristics according to solar radiation amount of a PV module, and FIG. 1B is a graph showing voltage-power characteristics according to solar radiation amount of a PV module.
PV모듈의 특성곡선은 도 1a에 보인 것처럼 각 일사량에 대하여 전압-전류관계로 표현된다. 이는 모듈의 온도가 25℃인 경우의 특성이다. The characteristic curves of the PV module are expressed in a voltage-current relationship with respect to each solar radiation amount as shown in FIG. This is a characteristic when the temperature of the module is 25 ° C.
이 전압-전류 그래프에서 도 1b의 전압 전력그래프를 도시할 수 있다. 전력은 전압과 전류의 곱이기 때문에 도 1a로부터 전압과 전류를 곱하면 된다. In this voltage-current graph, the voltage power graph of FIG. 1B can be shown. Since power is a product of voltage and current, it can be multiplied by voltage and current from Fig.
도 1a에서 보면 특성이 위로 볼록한 형태가 되며 임의의 일사량에서 최대 전력 점이 정해지며, 최대출력을 내는 PV모듈의 전압은 일사량이 낮을수록 최대출력전압(Vmpp) 낮아지게 되며, 도면에는 표시되지 않았지만 온도가 증가할수록 Vmppt가 낮아진다. 1a, the maximum power point is determined at an arbitrary solar radiation amount, and the maximum output voltage Vmpp is lowered as the solar radiation is lowered to the voltage of the PV module which outputs the maximum output. Vmppt is lowered.
또한, 일사량이 증가할수록 Vmpp는 증가하지만 일사량이 증가할수록 모듈온도가 증가하며, 모듈온도 증가 시 Vmpp 감소율이 일사량 증가 시 Vmpp 증가율보다 크기 때문에 실제적으로는 일사량이 증가할 경우에도 Vmpp는 작아지는 경향이 있다. In addition, Vmpp increases as the solar radiation increases, but as the solar radiation increases, the module temperature increases. When the module temperature increases, the Vmpp decrease rate is larger than the Vmpp increase rate when the solar radiation increases. Actually, Vmpp tends to decrease even when the solar radiation increases have.
이처럼 일사량과 온도에 따라 Vmpp는 변하며, 변화율은 PV모듈 제조사마다 다른 특성을 갖는다. 인버터에서는 PV모듈이 최대출력을 낼 수 있도록 PV출력 전압에 Vmpp가 되도록 제어를 해야하며, 일사량과 온도가 계속 변하기 때문에 일사량과 모듈온도 변화시 변경되는 Vmpp를 계속적으로 추종해야 한다. 인버터에서 대표적인 MPPT 알고리즘으로써 P&O(Perturb & Observe), InCond(Incremental Conductance) 방법 등이 있다. In this way, Vmpp varies depending on the irradiation dose and temperature, and the rate of change varies depending on the PV module manufacturer. In the inverter, the PV output voltage should be controlled to be Vmpp so that the PV module can output the maximum output. Since the solar radiation amount and the temperature continuously change, it is necessary to continuously follow the Vmpp which is changed when the solar radiation amount and the module temperature change. P & O (Perturb & Observe) and InCond (Incremental Conductance) methods are typical MPPT algorithms in inverter.
한편, 태양광 발전 시스템은 일사량과 모듈 온도에 대하여 기대 발전전력에 대한 PV모듈은 I-V특성 곡선에 따라 이론적으로 수학식 1처럼 계산된다.On the other hand, the photovoltaic power generation system is calculated theoretically according to the I-V characteristic curve of the PV module with respect to the expected generated power with respect to the solar radiation amount and the module temperature.
예를 들어 PV모듈의 온도가 25℃이고 일사량이 500W/m2 인 경우 발전전력은 설비용량의 50%만큼 발전하게 되는데, 이는 PV모듈의 가장 이상적인 최대 출력이다. 태양광 발전 시스템을 구성하는데 있어서 선로손실, 인버터에서의 변환효율, 인버터 MPPT 성능, 그리고 PV모듈이 설치된 방위각, 경사각 등의 요인으로 태양광 발전 시스템의 성능이 결정된다. For example, if the temperature of a PV module is 25 ° C and the solar radiation is 500W / m 2 , the generated power will develop by 50% of the capacity of the plant, which is the ideal maximum output of the PV module. Solar power generation system performance is determined by factors such as line loss, inverter conversion efficiency, inverter MPPT performance, and azimuth and tilt angle of installed PV modules.
도 2는 5일 동안 태양광 발전 시스템의 출력전력(인버터 출력전력)을 나타낸 그래프이다. 2 is a graph showing the output power (inverter output power) of the solar power generation system for 5 days.
도 2에서, 파란색은 일사량과 온도에 대하여 수학식 1에 의해 계산되는 발전기준전력이며, 파란색은 태양광 발전 시스템의 출력전력을 의미한다. 분홍색선은 인버터의 MPPT 제어에 따른 입력전압 즉 Vmpp를 의미한다. 도 2에서는 인버터의 출력전력은 발전기준전력과 거의 일치하며 정상적으로 동작한 예이다. 그러나 도 3의 경우에 특정 영역에서 인버터의 출력은 발전기준전력에 도달하지 못하는데 이는 인버터에서 MPPT제어시에 Vmpp에 추종하지 못하고 높은 전압으로 발산하는 경우이다. 즉, 도 3은 종래 기술에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT에서 제어 에러 발생예를 나타낸 도면이다.In FIG. 2, blue is power generation reference power calculated by Equation (1) with respect to solar radiation amount and temperature, and blue means output power of the solar power generation system. The pink line means the input voltage according to MPPT control of the inverter, Vmpp. In Fig. 2, the output power of the inverter substantially coincides with the power generation reference power and operates normally. However, in the case of FIG. 3, the output of the inverter in the specific region does not reach the power generation reference power, which is the case when the inverter can not follow Vmpp in the MPPT control and diverges at a high voltage. That is, FIG. 3 is a diagram showing an example of a control error in the inverter MPPT of the conventional photovoltaic power generation system.
이는 인버터의 온도가 높은 경우에 인버터 제어오류로 인하여 빈번하게 발생하며, 제어오류가 빈번하게 발생하는 경우 인버터의 제어알고리즘을 개선함으로써 태양광 발전 효율을 향상시킬 수 있다. This occurs frequently due to the inverter control error when the temperature of the inverter is high, and it is possible to improve the solar power generation efficiency by improving the control algorithm of the inverter when frequent control errors occur.
[특허문헌 1] 등록특허공보 제10-1605428호(2016. 03. 16): 태양광 인버터 진단 시스템 및 그 방법[Patent Document 1] Registered Patent Publication No. 10-1605428 (Mar. 23, 2016): Solar Inverter Diagnosis System and Method Thereof
[특허문헌 2] 등록특허공보 제10-1059355호(2011. 08. 18): 태양광 발전 인버터의 출력 품질 감시 장치 및 방법[Patent Document 2] Registered Patent Publication No. 10-1059355 (Aug. 18, 2011): Apparatus and method for monitoring output quality of a solar power inverter
본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로 설치현장에 최적화된 적응형 모델을 구축하고 기준 Vmpp와 실제 Vmpp를 비교하여 인버터의 MPPT 성능을 진단함으로써 발전효율을 향상시키도록 한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve the above problems, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a photovoltaic power generation system that improves power generation efficiency by constructing an optimized adaptive model at the installation site and diagnosing the MPPT performance of the inverter by comparing the reference Vmpp and the actual Vmpp The present invention provides an apparatus and method for diagnosing an inverter MPPT performance.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치는 다수의 PV모듈이 직렬 또는 병렬로 연결되어 DC 전력을 생산하기 위해 다수의 스트링으로 구성된 태양전지 어레이와, 상기 태양전지 어레이로부터 생산된 DC 전력을 취합하여 전달하는 접속반과, 상기 접속반을 통해 전달된 DC 전력을 AC 전력으로 변환하여 출력하는 인버터와, 상기 태양전지 어레이의 수평면 및 경사면 일사량과 모듈온도 몇 외부 온도를 측정하는 기상 센서부와, 상기 태양전지 어레이의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반을 통해 인버터로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 기상 센서부로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도를 각각 전달받아 수집하는 계측부와, 상기 계측부로부터 수집된 각종 데이터를 받아 저장하는 저장부와, 상기 계측부에서 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력 전압을 추정하는 최대 출력전압 추정부와, 상기 계측부의 인버터 입력전압과 상기 최대 출력전압 추정부의 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단하는 최대 출력전압 진단부와, 상기 최대 출력전압 진단부로부터 진단된 결과를 외부의 출력하는 출력부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an inverter MPPT performance diagnosis apparatus for a solar photovoltaic power generation system, comprising: a solar cell array having a plurality of strings connected to a plurality of PV modules in series or in parallel to produce DC power; An inverter for collecting and delivering the DC power produced by the solar cell array, an inverter for converting the DC power delivered through the connection unit to AC power and outputting the AC power, A DC voltage, a DC current, a DC power, an AC voltage of the inverter output terminal, an AC current, and a DC voltage of the solar cell array, , AC power, power factor, frequency, accumulated power generation amount, and horizontal surface irradiation amount from the gas sensor part, And a maximum output voltage estimating unit that receives the solar radiation amount and the module temperature collected by the measuring unit and estimates a maximum output voltage, A maximum output voltage diagnosis unit for receiving and comparing the inverter input voltage of the metering unit and the estimated maximum output voltage of the maximum output voltage estimating unit to diagnose the maximum output voltage; And an output unit for outputting the output signal.
또한, 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 방법은 태양전지 어레이, 접속반, 인버터로 이루어진 태양광 발전부 및 일사량과 모듈온도 및 외부온도를 검출하는 기상 센서부를 구축하는 단계; 상기 태양전지 어레이의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반을 통해 인버터로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 기상 센서부로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도에 대한 데이터를 각각 전달받아 수집하는 단계; 상기 수집된 각종 데이터를 저장하는 단계; 상기 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력전압을 추정하는 단계; 상기 수집된 인버터 입력전압과 상기 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단하는 단계; 상기 최대 출력전압의 진단 결과를 외부로 출력하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.Also, a method for diagnosing inverter MPPT of a solar power generation system according to the present invention comprises the steps of: constructing a solar power generation unit including a solar cell array, a connection unit, and an inverter; a weather sensor unit for detecting a solar radiation amount, a module temperature, and an external temperature; A DC voltage, a DC current, a DC power, and an AC voltage of the inverter output terminal, an AC current, an AC power, a power factor, a frequency, a cumulative power generation amount And receiving and collecting data on the horizontal surface irradiation amount, the inclined surface irradiation amount, the module temperature, and the external temperature from the vapor sensor unit, respectively; Storing the collected various data; Estimating a maximum output voltage by receiving the collected solar radiation amount and the module temperature; Comparing the collected inverter input voltage and the estimated maximum output voltage to each other to diagnose a maximum output voltage; And outputting a diagnosis result of the maximum output voltage to the outside.
본 발명의 실시예에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.The apparatus and method for diagnosing the inverter MPPT of the solar power generation system according to the embodiment of the present invention have the following effects.
즉, 일사량과 모듈온도에 따라 기준전력을 추정 가능하도록 함으로써 설치현장에 최적화된 적응형 모델을 구축하고 기준 Vmpp와 실제 Vmpp를 비교하여 인버터의 MPPT 성능을 진단하여 발전효율을 향상시킬 수 있다.That is, it is possible to estimate the reference power according to the solar radiation amount and the module temperature, so that an optimized adaptive model is constructed at the installation site, and the MPPT performance of the inverter is diagnosed by comparing the reference Vmpp and the actual Vmpp.
도 1a는 PV모듈의 일사량에 따른 전류-전압 특성을 나타낸 그래프
도 1b는 PV모듈의 일사량에 따른 전압-전력 특성을 나타낸 그래프
도 2는 5일 동안 태양광 발전 시스템의 출력전력(인버터 출력전력)을 나타낸 그래프
도 3은 종래 기술에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT에서 제어 에러 발생예를 나타낸 도면
도 4는 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법을 개략적으로 나타낸 블록도
도 5a 내지 도 5c는 도 4의 계측부에서 수집한 데이터로부터 학습 데이터를 추출한 상태를 보여주는 그래프
도 6은 구축된 근사모델의 입출력 관계를 나타낸 도면
도 7 및 도 8은 도 4의 진단장치에서 MPPT 진단 결과의 예를 나타낸 그래프
도 9는 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 방법을 개략적으로 설명하기 위한 순서도FIG. 1A is a graph showing current-voltage characteristics according to solar radiation amount of a PV module
FIG. 1B is a graph showing the voltage-power characteristics according to the irradiation amount of the PV module
2 is a graph showing the output power (inverter output power) of the solar power generation system for 5 days
3 is a diagram showing an example of control error occurrence in the inverter MPPT of the solar power generation system according to the related art
4 is a block diagram schematically showing an apparatus and method for diagnosing the inverter MPPT performance of the solar power generation system according to the present invention
FIGS. 5A to 5C are graphs showing a state in which learning data is extracted from the data collected by the measuring unit in FIG.
6 is a diagram showing an input / output relationship of an established approximate model
FIGS. 7 and 8 are graphs showing examples of MPPT diagnosis results in the diagnostic apparatus of FIG.
9 is a flowchart schematically illustrating a method for diagnosing inverter MPPT performance of a solar power generation system according to the present invention
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description and the accompanying drawings, detailed description of well-known functions or constructions that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted. It should be noted that the same constituent elements are denoted by the same reference numerals as possible throughout the drawings.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary meanings and the inventor is not limited to the meaning of the terms in order to describe his invention in the best way. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention, and not all of the technical ideas of the present invention are described. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
도 4는 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치 및 방법을 개략적으로 나타낸 블록도이다.4 is a block diagram schematically showing an apparatus and method for diagnosing inverter MPPT performance of a solar power generation system according to the present invention.
본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치는 도 4에 도시된 바와 같이, 다수의 PV모듈이 직렬 또는 병렬로 연결되어 DC 전력을 생산하기 위해 다수의 스트링으로 구성된 태양전지 어레이(110)와, 상기 태양전지 어레이(110)로부터 생산된 DC 전력을 취합하여 전달하는 접속반(120)과, 상기 접속반(120)을 통해 전달된 DC 전력을 AC 전력으로 변환하여 출력하는 인버터(130)와, 상기 태양전지 어레이(110)의 수평면 및 경사면 일사량과 모듈온도 및 외부 온도를 측정하는 기상 센서부(140)와, 상기 태양전지 어레이(110)의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반(120)을 통해 인버터(130)로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터(130) 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 기상 센서부(140)로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도를 각각 전달받아 수집하는 계측부(150)와, 상기 계측부(150)로부터 수집된 각종 데이터를 받아 저장하는 저장부(160)와, 상기 계측부(150)에서 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력전압을 추정하는 최대 출력전압 추정부(170)와, 상기 계측부(150)의 인버터 입력전압과 상기 최대 출력전압 추정부(170)의 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단하는 최대 출력전압 진단부(180)와, 상기 최대 출력전압 진단부(180)로부터 진단된 결과를 외부의 모니터링부(도시되지 않음)로 출력하는 출력부(190)를 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 4, the inverter MPPT performance diagnosis apparatus of the solar power generation system according to the present invention includes a plurality of PV modules connected in series or in parallel to form a solar cell array 110 (120) for collecting and delivering DC power produced from the solar cell array (110), an inverter (130) for converting the DC power delivered through the connection panel (120) A
여기서, 상기 태양전지 어레이(110), 접속반(120) 및 인버터(130)는 태양광 발전 시스템을 각각 구성하고 있다.Here, the
상기 계측부(150)를 통해 수집된 데이터들은 모니터링 시스템에서 상태를 감시하기 위한 용도로 사용되며, 일사량, 모듈온도 그리고 인버터 입력전압이 되는 최대 출력전압(Vmpp)은 최대전력 추종진단을 위해 사용된다. The data collected through the measuring
상기 태양전지 어레이(110) 중 하나의 스트링에 포함된 PV모듈들은 서로 직렬로 접속된다. 그리고 각 스트링의 PV모듈들은 상기 접속반(120)을 통해 서로 병렬로 접속된다. 예를 들어, 상기 태양전지 어레이(110)는 제 1 내지 제 3 태양전지 어레이로 이루어지고, 상기 제 1 태양전지 어레이에 포함된 다수의 PV모듈들, 제 2 태양전지 어레이에 포함된 다수의 PV모듈들, 제 3 태양전지 어레이에 포함된 다수의 PV모듈들은 상기 접속반(120)을 통해 서로 병렬로 접속된다. PV modules included in one of the
한편, 상기 제 1 내지 제 3 태양전지 어레이에 포함된 PV모듈들의 수는 동일할 수도 있고, 또한 다를 수도 있다. 상기 각 태양전지 어레이(110)의 수 및 PV모듈들의 수는 얼마든지 가변될 수 있다.On the other hand, the number of PV modules included in the first to third solar cell arrays may be the same or different. The number of the
상기 접속반(120)은 역전류를 방지하기 위한 블록킹 다이오드와 과전류 방지를 위한 퓨즈가 장착되어 있다.The
상기 기상 센서부(200)에서 계측된 일사량은 상기 PV모듈의 수평면 일사량 및 경사면 일사량 중 적어도 어느 하나를 측정한다. 이를 위해 이 일사량 측정부는 수평면 일사량을 감지하는 수평면 일사량센서 및 경사면 일사량을 감지하는 적어도 하나의 경사면 일사량센서들을 포함한다. 이 일사량 측정부는 수평면일사량센서 및 경사면일사량센서를 통해 감지된 수평면 일사량 및 경사면 일사량을 측정하고, 이 측정치를 디지털 형태의 전압으로 변경한다. The solar radiation amount measured by the
이 수평면 일사량은 태양전지 어레이(110)가 설치된 설치 장소에 입사되는 일사량을 의미하며, 그리고 경사면 일사량은 어느 하나의 PV모듈로 입사되는 태양광의 일사량을 의미한다.This horizontal plane solar radiation amount refers to an amount of solar radiation incident on the installation place where the
한편, 모듈 온도는 PV모듈에 모듈온도센서를 부착하거나 태양광 발전부(100)가 설치된 부분에 온도센서를 부착함으로써 측정될 수 있다. 이 모듈온도센서는 어느 하나의 PV모듈에만 부착될 수도 있으며, 또는 모든 PV모듈에 하나씩 부착될 수도 있다. 이때 이 모듈온도센서는 이 PV모듈의 입광면 또는 이 입광면의 반대편에 부착될 수 있다.On the other hand, the module temperature can be measured by attaching a module temperature sensor to the PV module or by attaching a temperature sensor to a portion where the solar
상기 저장부(160)는 상기 계측부(160)에서 수집된 각종 데이터를 저장하는 기능을 하며, 수 초의 통신간격을 통해 수집되는 샘플링 데이터들의 평균 값을 계산하여 10분 또는 15분 구간 간격으로 저장한다. 이때 상기 저장부(160)의 데이터 저장간격은 발전소별로 원하는 값으로 설정하여 저장할 수 있다. The
상기 최대 출력전압 추정부(170)는 상기 계측부(160)에서 입력된 일사량과 온도에 대하여 최대 출력전압을 산출하는 기능을 한다. 상기 최대 출력전압은 근사모델을 구축한 후, 근사모델을 이용하여 최대 출력전압을 예측한다.The maximum output
본 발명에서는 상기 계측부(150)에서 수집된 일사량과 모듈온도에 대한 최대 출력전압의 관계는 선형관계로 정의하고 아래의 수학식 2처럼 선형식으로 정의하였다. 수학식 2에서 x1은 일사량, x2는 모듈온도, y는 최대 출력전압을 의미하며 a0, a1, a2, a3은 다항식의 계수로써 태양광 발전소마다 저장된 데이터를 이용하여 학습을 통하여 산정할 수 있다.In the present invention, the relationship between the solar radiation amount collected by the measuring
여기서, 상기 다항식의 계수들인 a0, a1, a2, a3는 다음과 같은 단계로 산정한다. Here, the coefficients a0, a1, a2, and a3 of the polynomial are calculated in the following steps.
단계 1: 상기 저장부(160)에 저장된 데이터로부터 일사량(X1), 모듈온도(X2), 인버터 입력전압(Y), 발전전력을 읽어온다. 저장된 기간에 따라 데이터의 수는 비례하며 최소 1개월 이상의 저장된 데이터를 읽어온다. 도 5a는 읽어온 데이터를 3차원으로 도시한 예이다.Step 1: The solar radiation amount X1, the module temperature X2, the inverter input voltage Y, and the generated power are read from the data stored in the
단계 2: 필터링을 통하여 비정상 동작시 저장된 데이터를 제외한다. 우선 일사량이 300 이하인 데이터셋을 찾아 제거한다. 그 이후에 수학식 1을 통하여 일사량, 모듈온도에 대하여 발전 기준전력을 계산하고 이값과 발전전력이 20% 이상 차이가 나는 데이터를 제거한다. 도 5b에서 파랑색 점은 필터링을 통해 제거되는 데이터셋을 의미하고, 빨간색 점은 필터링을 통해 추출된 학습데이터를 보인다.Step 2: Exclude data stored during abnormal operation through filtering. First, find and remove a dataset with a solar radiation of 300 or less. Then, the power generation reference power is calculated with respect to the solar radiation amount and the module temperature through Equation (1), and data having a difference of 20% or more from the power generation power is removed. In FIG. 5B, the blue dot indicates a data set that is removed through filtering, and the red dot indicates learning data extracted through filtering.
단계 3: 도 5c처럼 표현되는 필터링 데이터 m개라고 가정하면 일사량(X1), 온도(X2), 인버터 입력전압(Y)은 각각 수학식 3, 수학식 4, 수학식 5처럼 벡터로 표현할 수 있으며, 입력벡터를 이용하여 수학식 6처럼 정의되는 확장행렬을 생성한다. Step 3: Assuming that the filtering data m is expressed as shown in FIG. 5C, the irradiation amount X1, the temperature X2, and the inverter input voltage Y can be represented by vectors as shown in
단계 4: 다항식의 계수 벡터 A를 수학식 7처럼 최소자승법을 이용하여 산정한다. 여기서 A=[a0 a1 a2 a3]T 처럼 정의되는 다항식벡터이며 X, Y는 각각 수학식 6과 수학식 5처럼 정의되는 확장행렬과 출력벡터이다. Step 4: Calculate the coefficient vector A of the polynomial equation using the least squares method as shown in Equation (7). Where A = [a 0 a 1 a 2 a 3 ] T , where X and Y are expansion matrices and output vectors defined by Equations (6) and (5), respectively.
위의 방법에 의해 근사모델을 구축하며 도 5c처럼 표시되는 데이터셋을 적용한 경우 다음처럼 표시되는 모델이 구축되면 도 6은 3차원 그래프로 근사모델의 입출력관계를 표시한 예를 보인다. 이는 기울어진 평면 방정식이 된다. When an approximate model is constructed by the above method and a data set shown in FIG. 5C is applied, if a model is constructed as shown in FIG. 6, an input / output relationship of an approximate model is displayed by a three-dimensional graph. This becomes an inclined plane equation.
이처럼 저장된 데이터를 필터링한 후 수학식 8처럼 정의되는 근사모델을 구축한 후, 실시간으로 계측부(150)에서 수집된 일사량(x1)과 모듈온도(x2)를 수학식 8에 대입하면 최대전압을 추정할 수 있다.After the stored data is filtered, an approximate model defined by Equation (8) is constructed, and then the solar radiation amount (x 1 ) and the module temperature (x 2 ) collected by the
상기 최대 출력전압 진단부(180)는 MPPT의 정상동작 여부를 판단한다. 상기 최대 출력전압 추정부(170)에서 일사량과 모듈온도에 대하여 추정(예측)된 최대 출력전압과 실제 인버터에서 MPPT제어를 결과로써 계측된 인버터 입력전압을 비교함으로서 MPPT제어의 정상동작 여부를 진단한다. 이때 태양광 발전 시스템의 촤대 출력전압은 PV모듈의 제조사 그리고 모듈의 직렬연결된 수에 따라 전압범위가 달라지기 때문에 추정 최대 출력전압과 인버터 입력전압의 차를 사용하지 않고 수학식 9처럼 비율을 계산하여 진단한다. 최대 출력전압 추적율이 105%를 초과하는 경우 최대출력추종제어가 오류가 있는 것으로 판단한다.The maximum output
상기 출력부(190)는 최대 출력전압 추종의 정상여부를 표시해주는 기능을 하며 경우에 따라서 이벤트를 발생시켜 관리자에게 즉시 알려주는 기능을 한다. The
본 발명에 의한 인버터 MPPT진단 기술을 도 3처럼 MPPT 진단에 적용한 사례를 도 7에 나타낸다. FIG. 7 shows a case where the inverter MPPT diagnosis technique according to the present invention is applied to the MPPT diagnosis as shown in FIG.
도 7에서 파란색은 실제 MPPT 결과인 인버터 입력전압이며 빨간색 점은 근사모델을 통하여 구해진 추정 최대전압이다. 분홍색선은 일사량 그래프를 같이 나타낸 것으로써 추정 최대전압은 일사량이 300 이상인 경우에만 산출한다. In FIG. 7, blue is the inverter input voltage, which is the actual MPPT result, and the red dot is the estimated maximum voltage obtained through the approximate model. The pink line represents the solar radiation graph in the same way, and the estimated maximum voltage is calculated only when the solar radiation is 300 or more.
즉 태양광발전 용량의 30%이상 발전하는 조건에서만 MPPT 진단을 한다. 도 8은 최대 출력전압 진단부(180)에서 계산된 최대 출력전압 추적율을 도시화한 것으로써 105% 이상은 빨간색으로 표현했으며 이 부분은 MPPT고장으로 진단하고 사용자에게 알려주게 된다. In other words, the MPPT diagnosis is made only under the condition that the PV generation capacity is more than 30%. FIG. 8 illustrates the maximum output voltage tracking ratio calculated by the maximum output
도 9는 본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 방법을 개략적으로 설명하기 위한 순서도이다.9 is a flowchart for schematically explaining a method of diagnosing inverter MPPT performance of a solar power generation system according to the present invention.
본 발명에 의한 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 방법은 도 9에 도시된 바와 같이, 태양전지 어레이, 접속반, 인버터로 이루어진 태양광 발전부 및 일사량과 모듈온도 및 외부온도를 검출하여 수집하는 계측부를 구축한다(S110).As shown in FIG. 9, the inverter MPPT performance diagnosis method of the solar photovoltaic power generation system according to the present invention includes a solar power generation unit including a solar cell array, a connection unit, and an inverter, and detects and collects a solar radiation amount, a module temperature, A measurement unit is constructed (S110).
이어서, 상기 태양전지 어레이의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반을 통해 인버터로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 계측부로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도에 대한 데이터를 각각 전달받아 수집한다(S120).Next, the voltage and current for each string of the solar cell array, the DC voltage input to the inverter through the connection panel, the DC current, the DC power, and the AC voltage, AC current, AC power, power factor, frequency, The cumulative power generation amount, and the horizontal solar radiation amount, the slope solar radiation amount, the module temperature, and the external temperature from the measurement unit, respectively (S120).
이어서, 상기 수집된 각종 데이터를 저장한다(S130).Then, the collected various data is stored (S130).
이어서, 상기 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력전압을 추정한다(S140).Subsequently, the maximum output voltage is estimated by receiving the collected solar radiation amount and the module temperature (S140).
이어서, 상기 수집된 인버터 입력전압과 상기 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단한다(S150).Then, the collected inverter input voltage and the estimated maximum output voltage are input to each other, and the maximum output voltage is diagnosed (S150).
그리고 상기 최대 출력전압의 진단 결과를 외부로 출력한다(S160).The diagnosis result of the maximum output voltage is output to the outside (S160).
한편, 이상에서 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위해 구체적인 실시 예로 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상기와 같이 구체적인 실시 예와 동일한 구성 및 작용에만 국한되지 않고, 여러가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 실시될 수 있다. 따라서, 그와 같은 변형도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주해야 하며, 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의해 결정되어야 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments or constructions. Can be carried out within a limited range. Accordingly, such modifications are deemed to be within the scope of the present invention, and the scope of the present invention should be determined by the following claims.
110 : 태양전지 어레이 120 : 접속반
130 : 인버터 140 : 기상 센서부
150 : 계측부 160 : 저장부
170 : 최대 출력전압 추정부 180 : 최대 출력전압 진단부
190 : 출력부110: Solar cell array 120: Connection panel
130: inverter 140:
150: measuring unit 160:
170: Maximum output voltage estimation unit 180: Maximum output voltage diagnosis unit
190: Output section
Claims (8)
상기 태양전지 어레이로부터 생산된 DC 전력을 취합하여 전달하는 접속반과,
상기 접속반을 통해 전달된 DC 전력을 AC 전력으로 변환하여 출력하는 인버터와,
상기 태양전지 어레이의 수평면 및 경사면 일사량과 모듈온도 및 외부 온도를 측정하는 기상 센서부와,
상기 태양전지 어레이의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반을 통해 인버터로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 기상 센서부로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도를 각각 전달받아 수집하는 계측부와,
상기 계측부로부터 수집된 각종 데이터를 받아 저장하는 저장부와,
상기 계측부에서 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력 전압을 추정하는 최대 출력전압 추정부와,
상기 계측부의 인버터 입력전압과 상기 최대 출력전압 추정부의 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단하는 최대 출력전압 진단부와,
상기 최대 출력전압 진단부로부터 진단된 결과를 외부로 출력하는 출력부를 포함하여 이루어지고,
상기 최대 출력전압 추정부는 상기 계측부에서 입력된 일사량과 온도에 대하여 최대 출력전압을 산출하고, 상기 최대 출력전압은 근사모델을 구축한 후, 근사모델을 이용하여 최대 출력전압을 산출하고,
상기 최대 출력전압 진단부는 MPPT의 정상동작 여부를 판단하고, 상기 최대 출력전압 추정부에서 일사량과 모듈온도에 대하여 추정(예측)된 최대 출력전압과 실제 인버터에서 MPPT제어를 결과로써 계측된 인버터 입력전압을 비교하여 MPPT제어의 정상동작 여부를 진단하며,
상기 출력부는 최대 출력전압 추종의 정상여부를 표시해주는 기능을 하며 경우에 따라서 이벤트를 발생시켜 관리자에게 즉시 알려주는 기능을 수행하고,
상기 계측부를 통해 수집된 데이터들은 모니터링 시스템에서 상태를 감시하기 위한 용도로 사용되며, 일사량, 모듈온도 그리고 인버터 입력전압이 되는 최대 출력전압은 최대전력 추종진단을 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 장치.A plurality of PV modules connected in series or in parallel so as to produce DC power;
A connection unit for collecting and delivering DC power produced from the solar cell array,
An inverter for converting the DC power transmitted through the connection unit to AC power and outputting the AC power,
A gas sensor unit for measuring a horizontal plane and an inclined plane solar radiation amount of the solar cell array, a module temperature and an external temperature,
A DC voltage, a DC current, a DC power, and an AC voltage of the inverter output terminal, an AC current, an AC power, a power factor, a frequency, a cumulative power generation amount A measuring unit for receiving and collecting the horizontal solar radiation amount, the slope solar radiation amount, the module temperature, and the external temperature from the vapor sensor unit,
A storage unit for receiving and storing various data collected from the measuring unit,
A maximum output voltage estimating unit for receiving the solar radiation amount and module temperature collected by the measuring unit and estimating a maximum output voltage,
A maximum output voltage diagnosis unit for receiving and comparing the inverter input voltage of the measuring unit and the estimated maximum output voltage of the maximum output voltage estimating unit to diagnose the maximum output voltage,
And an output unit for outputting a diagnosis result from the maximum output voltage diagnosis unit to the outside,
Wherein the maximum output voltage estimating unit calculates a maximum output voltage with respect to a solar radiation amount and a temperature input from the measuring unit, constructs an approximate model, calculates a maximum output voltage using an approximate model,
The maximum output voltage diagnosis unit determines whether or not the MPPT is normally operated. The maximum output voltage diagnosis unit estimates a maximum output voltage of the MPPT based on the estimated (predicted) output voltage for the solar radiation amount and the module temperature in the maximum output voltage estimating unit, To diagnose whether the MPPT control is normal or not,
The output unit has a function of indicating whether or not the maximum output voltage follow-up is normal, generates an event and notifies the manager immediately,
Wherein the data collected through the metering unit is used for monitoring the status in the monitoring system and the maximum output voltage that is the solar radiation amount, the module temperature, and the inverter input voltage is used for the maximum power follow-up diagnosis. Inverter MPPT performance diagnostic system of the system.
상기 태양전지 어레이의 각 스트링에 대한 전압 및 전류, 상기 접속반을 통해 인버터로 입력되는 DC 전압, DC 전류, DC 전력 및 상기 인버터 출력단의 AC 전압, AC 전류, AC 전력, 역률, 주파수, 누적발전량 그리고 상기 계측부로부터의 수평면 일사량, 경사면 일사량, 모듈온도 및 외부온도에 대한 데이터를 각각 전달받아 수집하는 단계;
상기 수집된 각종 데이터를 저장하는 단계;
상기 수집된 일사량 및 모듈온도를 전달받아 최대 출력전압을 추정하는 단계;
상기 수집된 인버터 입력전압과 상기 추정 최대 출력전압을 각각 입력받아 비교하여 최대 출력전압을 진단하는 단계;
상기 최대 출력전압의 진단 결과를 외부로 출력하는 단계를 포함하여 이루어지고,
최대 출력전압 추정부는 상기 계측부에서 입력된 일사량과 온도에 대하여 최대 출력전압을 산출하고, 상기 최대 출력전압은 근사모델을 구축한 후, 근사모델을 이용하여 최대 출력전압을 산출하며,
상기 계측부를 통해 수집된 데이터들은 모니터링 시스템에서 상태를 감시하기 위한 용도로 사용되며, 일사량, 모듈온도 그리고 인버터 입력전압이 되는 최대 출력전압은 최대전력 추종진단을 위해 사용하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 인버터 MPPT 성능 진단 방법.
(여기서, 상기 계측부에서 수집된 일사량과 모듈온도에 대한 최대 출력전압의 관계는 선형관계로 정의하고 아래의 수학식 2처럼 선형식으로 정의한다. 수학식 2에서 x1은 일사량, x2는 모듈온도, y는 최대 출력전압을 의미하며 a0, a1, a2, a3은 다항식의 계수로써 태양광 발전소마다 저장된 데이터를 이용하여 학습을 통하여 산정할 수 있다.
[수학식 2]
여기서, 상기 다항식의 계수들인 a0, a1, a2, a3는 다음과 같은 단계로 산정한다.
단계 1: 상기 저장된 데이터로부터 일사량(X1), 모듈온도(X2), 인버터 입력전압(Y), 발전전력을 읽어온다. 저장된 기간에 따라 데이터의 수는 비례하며 최소 1개월 이상의 저장된 데이터를 읽어온다.
단계 2: 필터링을 통하여 비정상 동작시 저장된 데이터를 제외한다. 우선 일사량이 300 이하인 데이터셋을 찾아 제거한다. 그 이후에 수학식 1을 통하여 일사량, 모듈온도에 대하여 발전 기준전력을 계산하고 이값과 발전전력이 20% 이상 차이가 나는 데이터를 제거한다.
[수학식 1]
단계 3: 필터링 데이터 m개라고 가정하면 일사량(X1), 온도(X2), 인버터 입력전압(Y)은 각각 수학식 3, 수학식 4, 수학식 5처럼 벡터로 표현할 수 있으며, 입력벡터를 이용하여 수학식 6처럼 정의되는 확장행렬을 생성한다.
[수학식 3]
[수학식 4]
[수학식 5]
[수학식 6]
단계 4: 다항식의 계수 벡터 A를 수학식 7처럼 최소자승법을 이용하여 산정한다. 여기서 A=[a0 a1 a2 a3]T 처럼 정의되는 다항식벡터이며 X, Y는 각각 수학식 6과 수학식 5처럼 정의되는 확장행렬과 출력벡터이다.
[수학식 7]
위의 방법에 의해 근사모델을 구축한다).Constructing a measurement unit for detecting and collecting a solar power generation unit including a solar cell array, a connection unit, and an inverter, a solar radiation amount, a module temperature, and an external temperature;
A DC voltage, a DC current, a DC power, and an AC voltage of the inverter output terminal, an AC current, an AC power, a power factor, a frequency, a cumulative power generation amount And receiving and collecting data on the horizontal surface irradiation amount, the sloping surface irradiation amount, the module temperature, and the external temperature from the measuring unit, respectively;
Storing the collected various data;
Estimating a maximum output voltage by receiving the collected solar radiation amount and the module temperature;
Comparing the collected inverter input voltage and the estimated maximum output voltage to each other to diagnose a maximum output voltage;
And outputting a diagnosis result of the maximum output voltage to the outside,
The maximum output voltage estimating unit calculates a maximum output voltage with respect to the solar radiation amount and temperature input from the measuring unit, constructs an approximate model, calculates a maximum output voltage using the approximate model,
Wherein the data collected through the metering unit is used for monitoring the status in the monitoring system, and the maximum output voltage, which is the solar radiation amount, the module temperature, and the inverter input voltage, is used for the maximum power follow-up diagnosis. A method of MPPT performance diagnosis of inverter system.
Here, the relationship between the solar radiation amount collected by the measuring unit and the maximum output voltage with respect to the module temperature is defined as a linear relationship and is defined as a linear form as shown in Equation 2. In Equation 2, x1 is the solar radiation amount, x2 is the module temperature, y is the maximum output voltage, and a0, a1, a2, and a3 are polynomial coefficients that can be calculated through learning using data stored for each solar power plant.
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Here, the coefficients a0, a1, a2, and a3 of the polynomial are calculated in the following steps.
Step 1: The solar radiation amount X1, the module temperature X2, the inverter input voltage Y, and the generated power are read from the stored data. The number of data is proportional to the stored period and reads stored data for at least one month.
Step 2: Exclude data stored during abnormal operation through filtering. First, find and remove a dataset with a solar radiation of 300 or less. Then, the power generation reference power is calculated with respect to the solar radiation amount and the module temperature through Equation (1), and data having a difference of 20% or more from the power generation power is removed.
[Equation 1]
Step 3: Assuming m filtering data, the insolation amount X1, the temperature X2, and the inverter input voltage Y can be expressed by the following equations (3), (4), and And generates an expansion matrix defined by Equation (6).
&Quot; (3) "
&Quot; (4) "
&Quot; (5) "
&Quot; (6) "
Step 4: Calculate the coefficient vector A of the polynomial equation using the least squares method as shown in Equation (7). Where A = [a 0 a 1 a 2 a 3 ] T , where X and Y are expansion matrices and output vectors defined by Equations (6) and (5), respectively.
&Quot; (7) "
We construct an approximate model by the above method).
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Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019080463A (en) * | 2017-10-26 | 2019-05-23 | 三菱電機株式会社 | Solar cell diagnostic device and solar cell diagnostic method |
KR20190064782A (en) * | 2017-12-01 | 2019-06-11 | 주식회사 그리너지 | New regeneration energy monitoring system |
KR20190069045A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-19 | 주식회사 이노썬 | Apparatus of conversion control of combine box using the input power |
CN110502059A (en) * | 2018-05-16 | 2019-11-26 | 广西师范大学 | A kind of maximum power point tracking device and method of solar energy camera |
KR20190132091A (en) | 2018-05-18 | 2019-11-27 | 광운대학교 산학협력단 | Photovoltaic Power Generation Apparatus and Method for MPPT(Maximum Power Point Tracking) |
WO2020111336A1 (en) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | 한밭대학교산학협력단 | Method for tracking maximum power point of photovoltaic power conversion apparatus |
KR102148761B1 (en) * | 2019-11-20 | 2020-08-27 | 주식회사 케이디티 | Apparatus diagnosing fault of photovoltaic system |
KR20200119371A (en) * | 2019-03-22 | 2020-10-20 | 지앤비쏠라 주식회사 | Sunlight generation integrated management system based on model and method thereof |
KR20210066580A (en) * | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 조선대학교산학협력단 | Photovoltaics system |
KR20220028483A (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-08 | 전현진 | Apparatus for predicting demand for solar power based on weather forecasting and method therefor |
KR20220063407A (en) | 2020-11-10 | 2022-05-17 | 주식회사 디엠티 | Solar power generation system that estimates failure using artificial intelligence |
KR102517490B1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-04-04 | 장현수 | Intelligent Solar Diagnostic System |
KR20240044656A (en) | 2022-09-29 | 2024-04-05 | (주)넥스트파워 | System for controlling solar power generation using big-data based intelligent maximum power point tracking algorithm and method thereof |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114253302A (en) * | 2021-12-15 | 2022-03-29 | 阳光电源(上海)有限公司 | Tracking control method and device |
CN115268559B (en) * | 2022-05-23 | 2023-07-14 | 北京华能新锐控制技术有限公司 | Maximum power point tracking robust control method for permanent magnet synchronous wind driven generator |
KR102615238B1 (en) * | 2022-09-13 | 2023-12-19 | 김근식 | Street light control system |
CN116594432B (en) * | 2023-07-17 | 2023-10-27 | 南京师范大学 | Sensorless control method and sensorless control equipment for photovoltaic power generation light tracking system |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100989441B1 (en) * | 2010-02-23 | 2010-10-26 | 김영일 | Control system of solar cell generation using adaptive fuzzy model and method of tracking maximum power point using the same |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000181555A (en) * | 1998-12-11 | 2000-06-30 | Ntt Power & Building Facilities Inc | Solarlight power generation system and control method therefor |
JP2001326375A (en) * | 2000-03-10 | 2001-11-22 | Sanyo Electric Co Ltd | Method and apparatus for diagnosis of solar light power generation system |
JP5581965B2 (en) * | 2010-01-19 | 2014-09-03 | オムロン株式会社 | MPPT controller, solar cell control device, photovoltaic power generation system, MPPT control program, and MPPT controller control method |
JP5638918B2 (en) * | 2010-11-12 | 2014-12-10 | 株式会社Nttファシリティーズ | Photovoltaic power generation diagnostic device |
JP6300148B2 (en) * | 2014-02-07 | 2018-03-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Solar power generation device management device |
-
2016
- 2016-07-28 KR KR1020160096021A patent/KR101729217B1/en active IP Right Grant
-
2017
- 2017-04-19 JP JP2017083133A patent/JP2018018505A/en active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100989441B1 (en) * | 2010-02-23 | 2010-10-26 | 김영일 | Control system of solar cell generation using adaptive fuzzy model and method of tracking maximum power point using the same |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019080463A (en) * | 2017-10-26 | 2019-05-23 | 三菱電機株式会社 | Solar cell diagnostic device and solar cell diagnostic method |
KR20190064782A (en) * | 2017-12-01 | 2019-06-11 | 주식회사 그리너지 | New regeneration energy monitoring system |
KR102109157B1 (en) * | 2017-12-01 | 2020-05-19 | 주식회사 그리너지 | New regeneration energy monitoring system |
KR20190069045A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-19 | 주식회사 이노썬 | Apparatus of conversion control of combine box using the input power |
CN110502059A (en) * | 2018-05-16 | 2019-11-26 | 广西师范大学 | A kind of maximum power point tracking device and method of solar energy camera |
CN110502059B (en) * | 2018-05-16 | 2024-03-05 | 湖南绿航物联网有限公司 | Maximum power point tracking device and method for solar camera |
KR20190132091A (en) | 2018-05-18 | 2019-11-27 | 광운대학교 산학협력단 | Photovoltaic Power Generation Apparatus and Method for MPPT(Maximum Power Point Tracking) |
WO2020111336A1 (en) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | 한밭대학교산학협력단 | Method for tracking maximum power point of photovoltaic power conversion apparatus |
KR20200119371A (en) * | 2019-03-22 | 2020-10-20 | 지앤비쏠라 주식회사 | Sunlight generation integrated management system based on model and method thereof |
KR102194271B1 (en) * | 2019-03-22 | 2020-12-22 | 지앤비쏠라 주식회사 | Sunlight generation integrated management system based on model and method thereof |
KR102148761B1 (en) * | 2019-11-20 | 2020-08-27 | 주식회사 케이디티 | Apparatus diagnosing fault of photovoltaic system |
KR20210066580A (en) * | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 조선대학교산학협력단 | Photovoltaics system |
KR102277196B1 (en) | 2019-11-28 | 2021-07-14 | 조선대학교 산학협력단 | Photovoltaics system |
KR20220028483A (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-08 | 전현진 | Apparatus for predicting demand for solar power based on weather forecasting and method therefor |
KR102427294B1 (en) | 2020-08-28 | 2022-07-29 | 전현진 | Apparatus for predicting demand for solar power based on weather forecasting and method therefor |
KR20220063407A (en) | 2020-11-10 | 2022-05-17 | 주식회사 디엠티 | Solar power generation system that estimates failure using artificial intelligence |
KR102517490B1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-04-04 | 장현수 | Intelligent Solar Diagnostic System |
KR20240044656A (en) | 2022-09-29 | 2024-04-05 | (주)넥스트파워 | System for controlling solar power generation using big-data based intelligent maximum power point tracking algorithm and method thereof |
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Publication number | Publication date |
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