KR102626309B1 - 태양광 모듈의 mppt 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템 - Google Patents

태양광 모듈의 mppt 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 태양광 직병렬연결 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 최적 컨버터 토폴로지 또는 태양광 직병렬연결 등을 선정하는 일사량, 부하, 컨버터 토폴로지를 고려한 태양광 모듈의 직병렬 연결 시스템에 관한 것이다.

Description

태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템{Photovoltaic series and parallel connection system using an algorithm considering solar radiation, load, and converter topology for MPPT control of photovoltaic modules}
본 발명은 태양광 직병렬연결 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 최적 컨버터 토폴로지 또는 태양광 직병렬연결 등을 선정하는 일사량, 부하, 컨버터 토폴로지를 고려한 태양광 모듈의 직병렬 연결 시스템에 관한 것이다.
태양광 모듈은 직렬로 연결되어 발전되며, MPPT 제어 여부에 따라 효율이 크게 좌우된다. MPPT 제어 영역은 태양광 모듈의 직렬과 병렬 연결, 일사량, 부하, 컨버터 토폴로지에 의해 결정된다.
따라서, 원하는 부하의 전압과 전류 특성에 따라 최적의 태양광 모듈의 직렬-병렬 연결과 토폴로지를 결정하는 것이 중요하다.
MPPT는 최대 전력점을 추적하여 태양광 모듈의 효율을 최대화하는 방식이다.
MPPT 알고리즘은 PV 시스템의 컨트롤러 설계에 사용되며, PV 시스템이 전압-전력 곡선상의 "최대 전력점"에서 작동하도록 전압을 제어한다.
예를 들어, 최대 전력점 추종(MPPT: Maximum Power Point Tracking) 기법은 P&O(Perturb and Observe), INC(Incremental Conductance), CV(Constant Voltage), LA(Linear Approximation) 등이 있으며, 태양전지의 출력 전압(V), 전류(I) 및 전력(P)의 변화 패턴을 통해 최대 전력점을 추종한다.
태양광 모듈은 주로 직렬로 연결되어 발전되기 때문에 태양광 발전의 효율은 MPPT 제어 여부에 따라 크게 좌우된다.
이러한 MPPT 제어 영역은 태양광 모듈의 직병렬, 일사량, 부하, 컨버터 토폴로지에 의해 결정된다.
그러나, 태양광 발전 시스템에서의 효율성은 태양광 셀에서 사용 가능한 일조량, 그림자, 태양광 패널의 온도 및 부하의 전기적 특성에 따라 달라지기 때문에, MPPT는 이러한 조건이 변할 때 로드 특성을 최적화하여 효율적인 전력 전달을 유지하기 어려운 문제가 발생한다.
따라서, 원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직병렬 연결과 토폴로지를 결정할 필요가 발생하였다.
도 1과 도 2에 도시된 바와 같이, 일반적으로 450W급 태양광 모듈 6장을 사용하여 약 3kW급의 태양광 전원을 구성하였으며 HEAT는 2.5kW용량의 정격전압 220V를 선정하였다.
모듈을 직렬연결시 전압이 상승하고 병렬연결시 전류가 상승하는 특징을 가지고 있다.
일반적으로 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 장치에서 Heat와 같이 저항값이 고정된 부하는 태양광 직병렬 연결 선택이 중요하다.
그리고, 태양광 모듈은 직렬 연결시 전압이 비례하여 상승하고 병렬 연결시 전류가 상승한다.
옴의 법칙 V=I*R 에 따라 태양광 모듈의 저항값은 직병렬에 따라 변화한다.
이 중에서, MPP점과 부하저항이 같을 때 태양광 발전 최대효율을 얻을 수 있다.
또한, 태양광 모듈은 일사량 감소시 발전 전류가 감소하여 일사량과 저항값은 반비례한다.
본 발명에서 MPPT는 태양광 발전 시스템에서 일어나는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 사용하는 기술이다.
따라서, 태양광 발전 시스템에서의 효율성은 태양광 셀에서 사용 가능한 일조량, 그림자, 태양광 패널의 온도 및 부하의 전기적 특성에 따라 달라지기 때문에, MPPT는 이러한 조건이 변할 때 로드 특성을 최적화하여 효율적인 전력 전달을 유지할 수 있다.
도 3에서처럼, Buck 컨버터는 개방전압부터 최대전력점까지 MPPT 제어가 가능하다.
반면, Boost 컨버터는 영전압부터 최대전력점까지 MPPT 제어가 가능하다.
즉, 컨버터 토폴로지 별 MPPT 추적가능 영역이 다르며 해당 영역은 최대효율 지점인 Rmpp에 의해 결정됨을 알 수 있다.
종래 발명으로 도 4에 도시된 바와 같이, 태양광패널군이 3개소인 경우, 상기 제어부는 각 태양광패널군의 출력 전력값을 출력감지부로부터 전달받아 기설정된 출력 전력값보다 낮은 경우 어느 2개소의 태양광패널군 출력을 나머지 1개소의 태양광패널군에 전달되도록 스위칭부를 제어하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 MPPT 동작전압 최적화를 위한 태양광 모듈 직병렬 변환시스템을 제공하고 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 직렬접속 회로에서 상기 병렬접속 회로로 전기적 연결이 전환될 때 상기 전환에 의하여 상기 외부연결 단자쌍 또는 외부연결 단자쌍에 접속된 스트링을 통하는 전류가 변화하는 정도에 기초하여 직렬접속 회로로의 복귀 여부가 결정되며, 상기 제어부는, 직렬접속 회로로의 복귀 여부 결정 시 상기 전류감지부에서 감지된 전류 크기를 회로 전환 전에 감지된 전류 크기와 비교하여 소정 값 이상 증가된 경우 병렬접속을 유지하고, 그렇지 않으면 직렬접속 회로 연결로 복귀하도록 스스로 제어하는 것을 특징으로 하는 지능형 태양광 모듈 컨트롤러를 제공한다.
그러나 상술한 종래 발명들은 태양광 패널 또는 어레이 자체를 최적화하거나, 효율적인 전력 활용을 위해 연결된 부하의 최대 전력 지점을 찾아 에너지 효율성을 높이기 어려운 문제가 여전히 발생하였다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 안출된 것으로, 본 발명은 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템에 있어서, 태양광 모듈 직병렬 스위치(15)에 연결되어 직병렬 제어가 가능한 태양광 패널(11, 12); 상기 태양광 패널(11, 12)의 전력을 계산하는 파워 계산 모듈(16); 상기 태양광 패널(11, 12)의 발전시 최대전력점에서 발전하기 위한 MPPT알고리즘을 포함하는 MPPT알고리즘 모듈(17); 상기 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의해 MPPT 제어되어 HEAT 모듈(14)에 전력을 변환하여 전달하는 DC-DC Converter(13); 상기 파워 계산 모듈(16)에 의한 전력 계산과 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의한 MPPT알고리즘 제어를 통해, 현재 측정된 전압과 전류값과 이전에 측정된 전압과 전류값을 비교하여 전압을 주기적으로 증가, 감소시키며 최대 전력점을 추적하여 태양광 모듈이 일정치 이상의 발전 효율을 얻을 수 있게 하는 P&O 모듈(18);을 포함한다.
상기 P&O 모듈(18)은 태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가한다.
상기 P&O 모듈(18)이 원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직병렬 연결과 토폴로지를 결정한다.
상기 P&O 모듈의 P&O 알고리즘을 P2H 시스템에 적용한다.
본 발명은 PV 모듈, 부하 특성을 입력 받는 PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201); 상기 입력받은 특성값에 따라 컨버터 토폴로지를 선택하는 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 MPPT추적 가능영역을 분석하는 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 일사량 및 전력을 측정하는 일사량 및 전력 측정 모듈(204); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 태양광 모듈을 직병렬 연결하는 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205);을 포함한다.
상기 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205)은 일사량 및 전력 측정 후 태양광 모듈을 직병렬 연결한다.
상기 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203)은 MPPT 추적 가능영역을 분석하여, 상기 일사량 및 전력 측정 후, 적합한 태양광 모듈의 일사량에 따른 컨버터별 기준점을 결정하여 일사량 기준 직병렬 연결을 변경한다.
본 발명은 토폴로지 결정 시스템에 있어서, 부하특성을 입력받는 부하특성 입력 모듈(101); 태양광 모듈 특성을 입력받는 태양광 모듈 특성 입력 모듈(102); 상기 태양광 모듈의 MPPT 추적가능 영역을 분석하는 MPPT추적가능영역분석모듈(103); 상기 태양광 모듈의 최적 컨버터 토폴로지 및 태양광 직병렬연결 선정하는 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104); 상기 태양광 모듈의 시스템 효율을 예측하는 시스템 효율 예측 모듈(105);을 포함한다.
상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)이 선정한 Buck 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력을 측정하여, 측정 일사량과 1지점 및 2지점 일사량을 비교하고, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
상기 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전류값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전류값이 같은 일사량 지점이다.
상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)이 선정한 Boost 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력을 측정하는 일사량 및 전력을 측정하고,
측정 일사량과 1지점과 2지점 일사량을 비교하여, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
상기 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전압값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전압값이 같은 일사량 지점이다.
상기 최적 컨버터 토폴로지에서 Boost 알고리즘의 경우, 측정 일사량과 설정값 및 PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
상기 시스템 효율 예측 모듈(105)과 연동되는 P2H(Power to Heat) 시스템을 이용하여 재생에너지 확대에 의한 전력계통 변동성 해결을 위해 재생에너지 잉여전력을 열로 변환해 부하에 저장, 공급한다.
상기 시스템 효율 예측 모듈(105)을 통한 예측에 따라 직·병렬 연결과 일사량의 변화에 따라 최대전력점이 변경되면, 이에 대응하는 컨버터 토폴로지를 상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)가 선정한다.
상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)가 부하가 일정치 이상의 전압을 요구시에는 Buck 컨버터와 태양과 모듈을 직렬연결하고, 일정치 이상의 전류를 요구시에는 Boost 컨버터와 태양광 모듈의 병렬연결한다.
상기 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템을 통해 태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가하고, 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버를 통해 태양광 모듈의 출력 전력데이터의 변화 추이 분포데이터와 변화 추이 패턴데이터를 학습하여 사계절의 태양 위치에 따른 태양광 입사각, 날씨, 조도 센싱의 환경데이터를 이용하여 현재 출력 전력데이터의 추이가 일몰 전 추이데이터인지 일출 전 추이데이터인지 흐리거나 비가 오는 날의 추이데이터인지에 대한 학습을 통해 판단 정확도를 높인다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 부하가 고정된 P2H 시스템 적용을 위해 일사량 변화에 따른 컨버터 토폴로지를 고려한 태양광 모듈 출력특성을 분석한다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 태양광 모듈측의 저항값이 MPPT 추적이 가능한 영역에 존재하도록 제어하여 안정적인 시스템으로 동작하도록 한다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 태양광 모듈의 최대전력점이 일사량, 부하, 모듈의 직·병렬 연결에 의해 비선형적으로 변화하는 것을 학습한다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 벅 컨버터는 일정치 이하의 일사량일 때 직·병렬 연결이 일정치 이상의 출력을 얻을 수 있고, 일정치 이상의 일사량일 때는 직렬연결이 유리하며, 부스트 컨버터는 병렬과 직·병렬 연결시 일정치 이상의 출력을 얻을 수 있어, 태양광 모듈의 전압, 전류 특성에 따라 직·병렬 또는 병렬연결을 선택하는 것을 학습한다.
본 발명의 일 실시예에 따라 태양광 모듈측의 저항값이 MPPT 추적이 가능한 영역에 존재해야 높은 효율과 안정적인 시스템 동작이 가능하다.
또한 본 발명에 따른 컨버터는 최소 효율지점인 개방전압부터 최대 효율지점까지 MPPT 추적이 가능하고, 최소 효율지점인 영전압부터 최대 효율지점까지 MPPT 추적이 가능하다.
따라서 부하저항과 직·병렬 연결에 따른 태양광 모듈측의 저항값을 고려하여 컨버터 토폴로지 알고리즘을 제공할 수 있다.
도 1은 태양광 발전 모듈 직병렬 변경 예시를 보여주는 도면이다.
도 2는 태양광 모듈 직병렬 연결 개요를 보여주는 그래프 도면이다.
도 3은 컨버터 토폴로지 별 MPPT 추적 가능 영역을 보여주는 도면이다.
도 4는 종래 발명에 따른 태양광 모듈 직병렬 변환시스템을 보여주는 도면이다.
도 5은 종래 발명에 따른 지능형 태양광 모듈 컨트롤러를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예를 구현하는 구성요소 간의 관계를 개략적으로 나타내는 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 1실시예에 따른 시스템을 보여주는 플로챠트이다.
도 8은 본 발명의 2실시예에 따른 시스템을 보여주는 플로챠트이다.
상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시예들을 통해 상세히 설명하도록 한다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 태양광 패널(11, 12); 파워 계산 모듈(16); MPPT알고리즘 모듈(17); DC-DC Converter(13); P&O 모듈(18); 등을 포함한다.
일실시예로서 태양광 패널(11, 12)은 태양광 모듈 직병렬 스위치(15)에 연결되어 직병렬 제어가 가능한 장치이다.
상기 파워 계산 모듈(16)은 태양광 패널(11, 12)의 전력을 계산하는 모듈이다.
상기 MPPT알고리즘 모듈(17)은 태양광 패널(11, 12)의 발전시 최대전력점에서 발전하기 위한 MPPT알고리즘을 포함하는 모듈이다.
상기 DC-DC Converter(13)는 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의해 MPPT 제어되어 HEAT 모듈(14)에 전력을 변환하여 전달하는 모듈이다.
상기 P&O 모듈(18)은 파워 계산 모듈(16)에 의한 전력 계산과 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의한 MPPT 제어를 통해, 현재 측정된 전압과 전류값과 이전에 측정된 전압과 전류값을 비교하여 전압을 주기적으로 증가, 감소시키며 최대 전력점을 추적하여 일정치 이상의 발전 효율을 얻을 수 있게 하는 모듈이다.
본 발명은 태양광 모듈측의 저항값이 MPPT 추적이 가능한 영역에 존재해야 높은 효율과 안정적인 시스템 동작이 가능하다.
Buck 컨버터는 최소 효율지점인 개방전압부터 최대 효율지점까지 MPPT 추적이 가능하다.
Boost 컨버터는 최소 효율지점인 영전압부터 최대 효율지점까지 MPPT 추적이 가능하다.
Buck 컨버터는 최대 효율지점과 개방전압의 사이 영역, Boost 컨버터는 영전압과 최대 효율지점 사이의 영역에서 MPPT 추적이 가능하다. 따라서 부하저항과 직·병렬 연결에 따른 태양광 모듈측의 저항값을 고려하여 컨버터 토폴로지를 선정해야 한다.
이하 본 발명에서 제어와 관련된 작동은 P&O 모듈(18)에서 처리하는 것으로 정의한다.
또한 예를 들어 PV MPP와 Load MPP와 같은 용어의 경우 아래 첨자로 표현하는 것이 바람직하나, 편의상 대문자로 표현하였다.
태양광 발전 시스템에서의 효율성은 태양광 셀에서 사용 가능한 일조량, 그림자, 태양광 패널의 온도 및 부하의 전기적 특성에 따라 달라지기 때문에, MPPT는 이러한 조건이 변할 때 로드 특성을 최적화하여 효율적인 전력 전달을 유지할 수 있다.
이를 위해 회로는 태양광 셀에 최적의 로드를 제시하고, 그 후 전압, 전류 또는 주파수를 다른 기기나 시스템에 맞게 변환한다.
태양광 발전 시스템에서 MPP는 최대 전력점을 나타낸다. 태양광(PV) 모듈 또는 어레이가 온도 및 일사량과 같은 주어진 조건 세트에 대해 최대 전력 출력을 생성하는 작동 지점이다.
설명하자면, PV MPP(Photovoltaic Maximum Power Point)는 태양광 패널 또는 어레이 자체의 최대 전력점을 찾는 것을 말한다.
여기에는 태양광 복사조도에서 사용 가능한 최대 전력을 추출하기 위해 PV 시스템의 전기적 특성을 최적화하는 작업이 포함된다.
PV MPP는 가능한 최고의 에너지 변환 효율을 달성하고 태양광 패널의 전력 출력을 최적화하는 데 매우 중요하다.
또한, Load MPPT(Load Maximum Power Point)는 태양광 발전 시스템에 연결된 부하의 최대 전력점을 찾는 것을 말한다. 이 경우 부하는 태양광 시스템에서 전력을 소비하는 전기 장치 또는 장비일 수 있다. 최대 전력점에서 부하를 작동함으로써 시스템은 가용 전력의 활용을 극대화할 수 있다.
요약하면, PV MPP는 입사되는 태양광에서 최대 전력을 추출하기 위해 태양광 패널 또는 어레이를 최적화하는 데 중점을 두는 반면, Load MPP는 생성된 태양광 전력을 효율적으로 활용하기 위해 부하 자체의 최대 전력 지점을 찾는 데 집중한다.
PV MPP와 Load MPP는 태양광 발전 시스템에서 에너지 생산을 최대화하고 전력 활용을 최적화하기 위한 중요한 고려 사항이다.
일실시예로서 본 발명은 최적 컨버터 토폴로지 및 태양광 직병렬 연결을 선정하고, 시스템 효율 예측하기 위한 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 장치에 관한 것이다.
P2H 시스템은 공급 후 남는 태양광 전력으로 히터를 가열하여 온수를 생산해 잉여전력을 열로 전환하여 보관 및 공급하는 시스템이다.
450W급 태양광 모듈 6장을 사용하여 약 3kW급의 태양광 전원을 구성하였으며 2.5kW용량의 정격전압 220V의 히터 부하를 선정하였다.
태양광 발전시 최대전력점에서 발전하기 위해 DC-DC Converter는 P&O MPPT 제어 시스템으로 제어된다.
구체적으로, 본 발명은 태양광 모듈 직병렬 스위치(15)에 연결되어 직병렬 제어가 가능한 태양광 패널(11, 12); 상기 태양광 패널(11, 12)의 전력을 계산하는 파워 계산 모듈(16); 상기 태양광 패널(11, 12)의 발전시 최대전력점에서 발전하기 위한 MPPT알고리즘을 포함하는 MPPT알고리즘 모듈(17); 상기 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의해 MPPT 제어되어 HEAT 모듈(14)에 전력을 변환하여 전달하는 DC-DC Converter(13); 상기 파워 계산 모듈(16)에 의한 전력 계산과 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의한 MPPT 제어를 통해, 현재 측정된 전압과 전류값과 이전에 측정된 전압과 전류값을 비교하여 전압을 주기적으로 증가, 감소시키며 최대 전력점을 추적하여 일정치 이상의 발전 효율을 얻을 수 있게 하는 P&O 모듈(18);을 포함한다.
또한 도 7과 도 8에 도시된 바와 같이 본 발명은 부하특성 입력 모듈(101); 태양광 모듈 특성 입력 모듈(102); MPPT 추적 가능 영역 분석 모듈(103); 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104); 시스템 효율 예측 모듈(105); 등을 포함한다.
예를 들어 부하특성을 입력받는 부하특성 입력 모듈(101); 태양광 모듈 특성을 입력받는 태양광 모듈 특성 입력 모듈(102); 상기 태양광 모듈의 MPPT 추적가능 영역을 분석하는 MPPT추적가능영역분석모듈(103); 상기 태양광 모듈의 최적 컨버터 토폴로지 및 태양광 직병렬연결 선정하는 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104); 상기 태양광 모듈의 시스템 효율을 예측하는 시스템 효율 예측 모듈(105);을 포함한다.
위의 과정들은 최적 컨버터 토폴로지와 태양광 직렬 연결을 선정하고 시스템 효율을 예측하기 위한 일련의 과정들이다.
일실시예로서 본 발명은 PV 모듈과 부하 특성을 입력하는 모듈(201); 최적의 컨버터 토폴로지를 선택하는 모듈(202); MPPT(Maximum Power Point Tracking) 추적 가능 영역을 분석하는 모듈(203);들을 거쳐 최적의 컨버터 토폴로지와 태양광 직렬 연결을 선정하고 시스템 효율을 예측할 수 있다.
예를 들어 본 발명은 PV 모듈, 부하 특성을 입력 받는 PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201); 상기 입력받은 특성값에 따라 컨버터 토폴로지를 선택하는 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 MPPT추적 가능영역을 분석하는 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 일사량 및 전력을 측정하는 일사량 및 전력 측정 모듈(204); 상기 컨버터 토폴로지에 따라 태양광 모듈을 직병렬 연결하는 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205);을 포함한다.
즉, 태양광 모듈은 직/병렬 연결과 일사량의 변화 등으로 최대전력점이 변경됨으로 이를 고려한 컨버터 토폴로지를 선정 해야한다.
상기 태양광 모듈은 직렬/병렬 연결과 일사량의 변화 등으로 최대전력점(MPP)이 변경될 수 있다. 따라서 최적의 전력 전달을 위해서는 이를 고려한 컨버터 토폴로지를 선택하는 것이 중요하다. 이를 위해 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202)은 태양광 모듈의 특성과 MPPT 기능을 고려하여 컨버터 토폴로지를 선정한다.
원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직병렬 연결과 토폴로지를 결정하는 시스템 및 장치
원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직렬/병렬 연결과 컨버터 토폴로지를 결정하기 위해서는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 기능이 필요하다.
이를 위해 상기 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203) 등을 통해 MPPT 기능을 수행할 수 있는 시스템 및 장치를 결정하게 된다. 이를 통해 최적의 태양광 모듈의 직렬/병렬 연결과 컨버터 토폴로지를 결정할 수 있다.
다른 실시예로서, 본 발명은 최적의 컨버터 토폴로지 선택하고, MPPT 추적 가능영역을 분석하여, 시스템 효율 예측하기 위한 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 장치를 제공한다.
이를 위해, 본 발명은 상기 MPPT 추적 가능영역을 분석한 후 일사량 및 전력 측정 모듈(204);을 더 포함한다.
따라서 상기 일사량 및 전력 측정 후, 일사량 기준 직병렬 연결을 변경할 수 있고, PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201)에서는 부하 특성을 입력하고, 이에 대한 PV 모듈의 특성을 고려하여 시스템을 설계할 수 있다.
컨버터 토폴로지 선택 모듈(202)은 PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201)에서 입력한 부하 특성과 PV 모듈의 특성을 고려하여 컨버터 토폴로지를 선택한다. 이를 통해 최적의 전력 전달이 가능하다.
MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203)은 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 기능을 수행하여 추적 가능 영역을 분석한다. 이를 통해 최대 전력 출력을 유지하면서 전력을 공급할 수 있다.
마지막으로 이러한 과정을 거쳐 P2H 시스템을 도입하는 것이 가능하다.
즉, 위의 과정을 통해 태양광 모듈에서 P2H 시스템을 도입할 수 있다. PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201)은 부하 특성과 PV 모듈의 특성을 고려하여 시스템을 설계한다. 이후, 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202)에서는 최적의 전력 전달을 위해 컨버터 토폴로지를 선택한다. 마지막으로, MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203)은 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 기능을 활용하여 최대 전력 출력을 유지하면서 전력을 공급한다.
이러한 과정을 거쳐 P2H 시스템을 도입함으로써 재생 가능 에너지를 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 또한, P2H 시스템은 전력 시장의 유연성을 제공하고, 재생 가능 에너지의 허용량을 줄일 수 있다.
또 다른 실시예로서 본 발명은 상기 일사량 및 전력 측정 모듈(204)을 통해 일사량 및 전력 측정 후 태양광 모듈 직병렬 연결을 위한 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205);을 더 포함한다.
상기 MPPT 추적 가능영역을 분석하여, 상기 일사량 및 전력 측정 후, 적합한 태양광 모듈의 일사량에 따른 컨버터별 기준점을 결정하여 일사량 기준 직병렬 연결을 변경한다.
일실시예로서 본 발명은 Buck 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력 측정하고, 측정 일사량 > 1지점인지 확인하며, 측정 일사량 > 1지점이면, PV MPP > Load MPP인지 확인하고, PV MPP > Load MPP이면, 연결 유지하고, PV MPP > Load MPP이 아니면, 직렬연결 증가/병렬연결 감소하고, 측정 일사량 > 2지점인지 확인하며, 측정 일사량 > 2지점이면, 직렬연결 감소/병렬연결 증가하고, 측정 일사량 > 2지점이 아니면 최대출력 가능 연결 또는 직병렬 연결한다.
즉, 태양광 모듈에서 발생하는 전기 에너지는 직류 방식으로 생성되지만 일반적으로 사용되는 가전제품이나 전자기기는 교류 방식으로 작동하기 때문에 직류를 교류로 변환해주는 컨버터가 필요하다. 이때 가장 많이 사용되는 것이 Buck 컨버터이고, Buck 컨버터는 입력 전압을 낮춰 출력 전압을 만드는 방식으로 동작한다.
본 발명에서 사용되는 Buck 컨버터 알고리즘은 다음과 같다.
1. PV 모듈에서 발생하는 전력을 입력 받는다.
2. 입력 전력을 일정한 주파수로 스위칭하여 변압기를 통해 출력 전압을 만든다.
(이 때, V_out이 설정값보다 높으면 듀티 사이클을 약간 줄인다.
V_out이 설정값보다 낮으면 듀티 사이클을 약간 늘린다.)
이러한 Buck 컨버터 알고리즘을 통해 태양광 모듈에서 발생하는 전력을 부하에 공급할 수 있다.
예를 들어, 태양광 모듈에서는 일사량 측정이 매우 중요하다. 일사량 측정은 PV 모듈의 출력 전력을 최대로 유지하기 위해 필요하다. 따라서 일사량 측정을 통해 최적의 출력 전력을 유지할 수 있다.
일실시예로서 본 발명은 Boost 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력 측정하고, 측정 일사량 > 1지점인지 확인하며, PV MPP < Load MPP인지 확인하고, PV MPP < Load MPP인 경우 연결 유지하고, PV MPP < Load MPP이 아닌 경우, 직렬연결 감소/병렬연결 증가하고, 측정 일사량 > 1지점이 아닌 경우, 측정 일사량 > 2지점인지 확인하며, 측정 일사량 > 2지점이 아닌 경우, 최대출력 가능 직병렬 연결하고, 측정 일사량 > 2지점인 경우, 직렬연결을 감소 병렬연결을 증가시킨다.
여기에서, 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전압값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전압값이 같은 일사량 지점인 것
일실시예로서, 본 발명은 MPPT 추적 가능영역 분석을 위한 컨버터 토폴로지 선택할 때, Buck 알고리즘의 경우, 측정 일사량 > 설정값인지 확인하고, PV MPP > Load MPP인지 확인하며, 연결 유지하고, 직렬연결 증가/ 병렬연결 감소하거나 직렬연결 감소/ 병렬연결 증가한다.
상기 MPPT 추적 가능영역 분석 후, 적절한 컨버터 토폴로지를 선택한다.
즉, Buck 또는 Boost 중 적합한 것을 선택하여 측정 일사량이 설정값보다 높을 때는 PV MPP > Load MPP가 되도록 직렬연결 감소/병렬연결 증가를 수행한다. 측정 일사량이 설정값보다 낮을 때는 PV MPP < Load MPP가 되도록 직렬연결 증가/병렬연결 감소를 수행한다. 연결 상태 유지(S505, S511)를 위해 직렬연결 감소/병렬연결 증가를 수행한다.
상기 컨버터 토폴로지 선택에서는 Buck 또는 Boost 컨버터 중 적절한 토폴로지를 선택한다.
Buck 컨버터는 입력 전압을 낮추어 출력 전압을 만들어주는 방식으로, 입력 전력을 일정한 주파수로 스위칭하여 출력 전압을 만들고 이를 부하에 공급한다.
Boost 컨버터는 입력 전압을 높여 출력 전압을 만들어주는 방식으로, 입력 전력을 일정한 주파수로 스위칭하여 출력 전압을 만들고 이를 부하에 공급한다.
측정 일사량 > 설정값 이어서 일사량 측정값이 설정값을 초과할 경우 PV 모듈의 MPP가 Load MPP보다 크므로, 직렬연결을 감소하거나 병렬연결을 증가시켜 PV 모듈의 출력 전력을 최대화한다.
측정 일사량 > 설정값 이어서 일사량 측정값이 설정값보다 작을 경우 PV 모듈의 MPP가 Load MPP보다 작으므로, 직렬연결을 증가하거나 병렬연결을 감소시켜 PV 모듈의 출력 전력을 최대화한다.
연결 유지 상태에서는 PV 모듈의 MPP가 Load MPP와 같으므로, 연결 상태를 유지한다.
직렬연결 증가/병렬연결 감소 상태에서는 PV 모듈의 출력 전력이 최대치를 넘어섰으므로, 직렬연결을 증가하거나 병렬연결을 감소시켜 PV 모듈의 출력 전력을 최대화한다.
직렬연결 감소/병렬연결 증가, 직렬연결 감소/병렬연결 증가 상태에서도 마찬가지로 PV 모듈의 출력 전력이 최대치를 넘어섰으므로, 직렬연결을 감소하거나 병렬연결을 증가시켜 PV 모듈의 출력 전력을 최대화한다. 이러한 과정을 통해 MPPT 기술은 태양광 발전 시스템의 효율성과 안정성을 높일 수 있다.
일실시예로서 본 발명은 컨버터 토폴로지 선택 과정에서 Boost 알고리즘의 경우, 측정 일사량 > 설정값인지 확인하고, 측정 일사량 > 설정값인 경우, PV MPP < Load MPP인지 확인하며, 측정 일사량 > 설정값이 아닌 경우, 직렬연결 감소/병렬연결 증가하고, PV MPP < Load MPP인 경우, 연결 유지하고, PV MPP < Load MPP이 아닌 경우, 직렬연결 감소/병렬연결 증가한다.
따라서, 일사량이 매우 높은 조건에서는 모든 태양광 모듈을 직렬로 연결하여 전압을 높이고, 일사량이 매우 낮은 조건에서는 모든 태양광 모듈을 병렬로 연결하여 전류를 높일 수 있어, 태양광 발전 시스템은 모든 조건에서 최대 전력점을 추적하여 최대의 전력을 생산할 수 있다.
실시예 1
태양광 모듈 직병렬 스위치(15)에 연결되어 직병렬 제어가 가능한 태양광 패널(11, 12);
상기 태양광 패널(11, 12)의 전력을 계산하는 파워 계산 모듈(16);
상기 태양광 패널(11, 12)의 발전시 최대전력점에서 발전하기 위한 MPPT알고리즘을 포함하는 MPPT알고리즘 모듈(17);
상기 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의해 MPPT 제어되어 HEAT 모듈(14)에 전력을 변환하여 전달하는 DC-DC Converter(13);
상기 파워 계산 모듈(16)에 의한 전력 계산과 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의한 MPPT 제어를 통해, 현재 측정된 전압과 전류값과 이전에 측정된 전압과 전류값을 비교하여 전압을 주기적으로 증가, 감소시키며 최대 전력점을 추적하여 일정치 이상의 발전 효율을 얻을 수 있게 하는 P&O 모듈(18);을 포함하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
P&O(Perturb & Observe)는 태양광 발전(PV) 시스템에서 활용되는 인기 있는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기술이다.
그 목적은 PV 시스템의 작동 지점을 동적으로 조정하여 태양광 패널이 최대 전력량을 생성하는 MPP(Maximum Power Point)에서 유지하는 것이다.
상기 P&O 모듈(18)이 원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직병렬 연결과 토폴로지를 결정한다.
상기 P&O 모듈의 P&O 알고리즘을 P2H 시스템에 적용한다.
실시예 2
PV 모듈, 부하 특성을 입력 받는 PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201);
상기 입력받은 특성값에 따라 컨버터 토폴로지를 선택하는 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202);
상기 컨버터 토폴로지에 따라 MPPT추적 가능영역을 분석하는 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203);
상기 컨버터 토폴로지에 따라 일사량 및 전력을 측정하는 일사량 및 전력 측정 모듈(204);
상기 컨버터 토폴로지에 따라 태양광 모듈을 직병렬 연결하는 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205); 등을 포함한다.
이 외에도 상기 일사량 및 전력 측정 후 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈;을 더 포함한다.
상기 MPPT 추적 가능영역을 분석하여, 상기 일사량 및 전력 측정 후, 적합한 태양광 모듈의 일사량에 따른 컨버터별 기준점을 결정하여 일사량 기준 직병렬 연결을 변경한다.
실시예 3
토폴로지 결정 시스템에 있어서,
부하특성을 입력받는 부하특성 입력 모듈(101);
태양광 모듈 특성을 입력받는 태양광 모듈 특성 입력 모듈(102);
상기 태양광 모듈의 MPPT 추적가능 영역을 분석하는 MPPT추적가능영역분석모듈(103);
상기 태양광 모듈의 최적 컨버터 토폴로지 및 태양광 직병렬연결 선정하는 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104);
상기 태양광 모듈의 시스템 효율을 예측하는 시스템 효율 예측 모듈(105);을 포함한다.
본 발명은 Buck 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력을 측정하여, 측정 일사량과 1지점 및 2지점 일사량을 비교하고, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
실시예 4
Boost 컨버터 알고리즘에 있어서, 태양광 모듈의 일사량 및 전력 측정하고, 측정 일사량과 1지점과 2지점 일사량을 비교하고, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
상기 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전압값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전압값이 같은 일사량 지점이다.
실시예 5
MPPT 추적 가능영역 분석을 위한 컨버터 토폴로지 선택에서, Buck 알고리즘의 경우, 측정 일사량과 설정값 및 PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
본 발명은 컨버터 토폴로지에서 Boost 알고리즘의 경우(S508), 측정 일사량과 설정값 및 PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소한다.
상기 P&O 모듈(18)이 P2H(Power to Heat) 시스템을 이용하여 재생에너지 확대에 의한 전력계통 변동성 해결을 위해 재생에너지 잉여전력을 열로 변환해 부하에 저장, 공급한다.
상기 태양광 모듈은 직·병렬 연결과 일사량의 변화에 따라 최대전력점이 변경되면, 이에 대응하는 컨버터 토폴로지를 상기 P&O 모듈(18)이 선정한다.
상기 P&O 모듈(18)이 부하가 높은 전압을 요구시에는 Buck 컨버터와 태양과 모듈을 직렬연결하고, 높은 전류를 요구시에는 Boost 컨버터와 태양광 모듈의 병렬연결한다.
실시예 6
P&O 모듈(18)을 통해 태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가하고, 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버를 통해 태양광 모듈의 출력 전력데이터의 변화 추이 분포데이터와 변화 추이 패턴데이터를 학습하여 사계절의 태양 위치에 따른 태양광 입사각, 날씨, 조도 센싱의 환경데이터를 이용하여 현재 출력 전력데이터의 추이가 일몰 전 추이데이터인지 일출 전 추이데이터인지 흐리거나 비가 오는 날의 추이데이터인지에 대한 학습을 통해 판단 정확도를 높인다.
상기 P&O 모듈(18)이 부하가 고정된 P2H 시스템 적용을 위해 일사량 변화에 따른 컨버터 토폴로지를 고려한 태양광 모듈 출력특성을 분석한다.
상기 P&O 모듈(18)이 태양광 모듈측의 저항값이 MPPT 추적이 가능한 영역에 존재하도록 제어하여 안정적인 시스템으로 동작하도록 한다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 태양광 모듈의 최대전력점이 일사량, 부하, 모듈의 직·병렬 연결에 의해 비선형적으로 변화하는 것을 학습한다.
상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 벅 컨버터는 낮은 일사량일 때 직·병렬 연결이 높은 출력을 얻을 수 있고, 높은 일사량일 때는 직렬연결이 유리하며, 부스트 컨버터는 병렬과 직·병렬 연결시 높은 출력을 얻을 수 있어,태양광 모듈의 전압, 전류 특성에 따라 직·병렬 또는 병렬연결을 선택하는 것을 학습한다.
11, 12 : 태양광 패널
13 : DC-DC Converter
14 : HEAT 모듈
15 : 태양광 모듈 직병렬 스위치
16 : 파워 계산 모듈
17 : MPPT알고리즘 모듈
18 : P&O 모듈

Claims (21)

  1. 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템에 있어서,
    태양광 모듈 직병렬 스위치(15)에 연결되어 직병렬 제어가 가능한 태양광 패널(11, 12);
    상기 태양광 패널(11, 12)의 전력을 계산하는 파워 계산 모듈(16);
    상기 태양광 패널(11, 12)의 발전시 최대전력점에서 발전하기 위한 MPPT알고리즘을 포함하는 MPPT알고리즘 모듈(17);
    상기 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의해 MPPT 제어되어 HEAT 모듈(14)에 전력을 변환하여 전달하는 DC-DC Converter(13);
    상기 파워 계산 모듈(16)에 의한 전력 계산과 MPPT알고리즘 모듈(17)에 의한 MPPT알고리즘 제어를 통해, 현재 측정된 전압과 전류값과 이전에 측정된 전압과 전류값을 비교하여 전압을 주기적으로 증가, 감소시키며 최대 전력점을 추적하여 태양광 모듈이 일정치 이상의 발전 효율을 얻을 수 있게 하는 P&O 모듈(18);을 포함하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 P&O 모듈(18)은
    태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 P&O 모듈(18)이 원하는 부하의 전압, 전류 특성에 따라 최대 효율을 얻을 수 있는 최적의 태양광 모듈의 직병렬 연결과 토폴로지를 결정하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 P&O 모듈의 P&O 알고리즘을 P2H 시스템에 적용하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  5. PV 모듈, 부하 특성을 입력 받는 PV 모듈, 부하 특성 입력 모듈(201);
    상기 입력받은 특성값에 따라 컨버터 토폴로지를 선택하는 컨버터 토폴로지 선택 모듈(202);
    상기 컨버터 토폴로지에 따라 MPPT추적 가능영역을 분석하는 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203);
    상기 컨버터 토폴로지에 따라 일사량 및 전력을 측정하는 일사량 및 전력 측정 모듈(204);
    상기 컨버터 토폴로지에 따라 태양광 모듈을 직병렬 연결하는 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205);을 포함하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 태양광 모듈 직병렬 연결 모듈(205)은 일사량 및 전력 측정 후 태양광 모듈을 직병렬 연결하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  7. 청구항 5 또는 청구항 6에 있어서,
    상기 MPPT추적 가능영역 분석 모듈(203)은 MPPT 추적 가능영역을 분석하여, 상기 일사량 및 전력 측정 후, 적합한 태양광 모듈의 일사량에 따른 컨버터별 기준점을 결정하여 일사량 기준 직병렬 연결을 변경하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  8. 토폴로지 결정 시스템에 있어서,
    부하특성을 입력받는 부하특성 입력 모듈(101);
    태양광 모듈 특성을 입력받는 태양광 모듈 특성 입력 모듈(102);
    상기 태양광 모듈의 MPPT 추적가능 영역을 분석하는 MPPT추적가능영역분석모듈(103);
    상기 태양광 모듈의 최적 컨버터 토폴로지 및 태양광 직병렬연결 선정하는 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104);
    상기 태양광 모듈의 시스템 효율을 예측하는 시스템 효율 예측 모듈(105);을 포함하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)이 Buck 컨버터 알고리즘을 선정하는 경우,
    태양광 모듈의 일사량 및 전력을 측정하여, 측정 일사량과 1지점 및 2지점 일사량을 비교하고, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전류값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전류값이 같은 일사량 지점인 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  11. 청구항 8에 있어서,
    상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)이 Boost 컨버터 알고리즘을 선정하는 경우,
    태양광 모듈의 일사량 및 전력을 측정하고,
    측정 일사량과 1지점과 2지점 일사량을 비교하고, PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 1지점은 직렬연결과 직병렬 연결의 전압값이 같은 일사량 지점이고, 2지점은 직렬연결과 병렬연결의 전압값이 같은 일사량 지점인 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 최적 컨버터 토폴로지에서 Boost 알고리즘의 경우,
    측정 일사량과 설정값 및 PV MPP와 Load MPP를 비교하여 직렬연결 또는 병렬연결을 증가 또는 감소하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 시스템 효율 예측 모듈(105)과 연동되는 P2H(Power to Heat) 시스템을 이용하여 재생에너지 확대에 의한 전력계통 변동성 해결을 위해 재생에너지 잉여전력을 열로 변환해 부하에 저장, 공급하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  15. 청구항 8에 있어서,
    상기 시스템 효율 예측 모듈(105)을 통한 예측에 따라 직·병렬 연결과 일사량의 변화에 따라 최대전력점이 변경되면, 이에 대응하는 컨버터 토폴로지를 상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)가 선정하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  16. 청구항 8에 있어서,
    상기 최적컨버터 토폴로지/태양광 직병렬연결 선정 모듈(104)가 부하가 일정치 이상의 전압을 요구시에는 Buck 컨버터와 태양과 모듈을 직렬연결하고, 일정치 이상의 전류를 요구시에는 Boost 컨버터와 태양광 모듈의 병렬연결하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  17. 청구항 1의 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템을 통해 태양광 패널에서 발전되는 전압과 전류, 일사량, 부하 특성을 기반으로 실시간 MPPT 가능 영역을 분석하고 적합한 태양광 모듈의 직병렬 연결 변경하거나 직병렬 연결을 추가하고,
    머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버를 통해 태양광 모듈의 출력 전력데이터의 변화 추이 분포데이터와 변화 추이 패턴데이터를 학습하여 사계절의 태양 위치에 따른 태양광 입사각, 날씨, 조도 센싱의 환경데이터를 이용하여 현재 출력 전력데이터의 추이가 일몰 전 추이데이터인지 일출 전 추이데이터인지 흐리거나 비가 오는 날의 추이데이터인지에 대한 학습을 통해 판단 정확도를 높이는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 부하가 고정된 P2H 시스템 적용을 위해 일사량 변화에 따른 컨버터 토폴로지를 고려한 태양광 모듈 출력특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  19. 청구항 17에 있어서,
    상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 태양광 모듈측의 저항값이 MPPT 추적이 가능한 영역에 존재하도록 제어하여 안정적인 시스템으로 동작하도록 하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  20. 청구항 17에 있어서,
    상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 태양광 모듈의 최대전력점이 일사량, 부하, 모듈의 직·병렬 연결에 의해 비선형적으로 변화하는 것을 학습하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.
  21. 청구항 17에 있어서,
    상기 머신러닝 분석, 변경 및 연결 서버가 벅 컨버터는 일정치 이하의 일사량일 때 직·병렬 연결이 일정치 이상의 출력을 얻을 수 있고, 일정치 이상의 일사량일 때는 직렬연결이 일정치 이상의 출력을 얻을 수 있으며, 부스트 컨버터는 병렬과 직·병렬 연결시 일정치 이상의 출력을 얻을 수 있어,
    태양광 모듈의 전압, 전류 특성에 따라 직·병렬 또는 병렬연결을 선택하는 것을 학습하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈의 MPPT 제어를 위해 일사량, 부하, 및 컨버터 토폴로지를 고려한 알고리즘을 이용한 태양광 직병렬연결 시스템.





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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR100285178B1 (ko) * 1996-08-30 2001-03-15 미다라이 후지오 태양광발전시스템의전력제어장치
KR101223611B1 (ko) * 2012-06-27 2013-01-17 채광식 가변 전압 증분을 이용한 섭동 및 관측 방법을 이용하여 최대 전력을 추정하는 태양광 발전 제어 시스템 및 방법
KR20210005502A (ko) * 2019-07-03 2021-01-14 주식회사 네모엘텍 머신러닝 기반의 mppt 동작전압 최적화를 위한 태양광 모듈 직병렬 변환시스템
KR20230091757A (ko) * 2021-12-16 2023-06-23 중앙대학교 산학협력단 태양광 패널의 최대 전력을 추정하는 mpp 추정 장치, 이를 포함하는 태양광 발전 제어 시스템 및 방법

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