KR20180126233A - 태양전지 패널 관리 시스템 - Google Patents

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KR20180126233A
KR20180126233A KR1020170060991A KR20170060991A KR20180126233A KR 20180126233 A KR20180126233 A KR 20180126233A KR 1020170060991 A KR1020170060991 A KR 1020170060991A KR 20170060991 A KR20170060991 A KR 20170060991A KR 20180126233 A KR20180126233 A KR 20180126233A
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photovoltaic panel
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최화영
이성준
유영규
손상기
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엘에스산전 주식회사
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Abstract

태양전지 패널 관리 시스템에 대해 개시한다. 본 발명의 실시 예에 따른 태양전지 패널 관리 시스템은 태양전지를 이용하여 전력을 생성하는 적어도 하나의 태양전지 패널, 태양전지 패널의 전압 값, 전류 값 또는 전력값을 센싱하여 태양전지 패널의 고장 여부를 판단하는 고장 검출부, 및 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 여부를 적어도 하나의 고장 검출부로부터 수신하고, 고장 판단된 상기 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 검출부에서 고장 판단된 태양전지 패널에 대한 고장 원인 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 저장하는 고장 진단 서버를 포함하고, 고장 진단 서버는 상기 고장 이력 데이터를 이용하여 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 발생 여부를 예측하는바, 태양전지 패널의 고장을 실시간 검출하면서, 태양전지 패널의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 현재 가용되는 태양전지 패널들의 고장을 정확하게 진단 및 예측할 수 있는 효과가 있다.

Description

태양전지 패널 관리 시스템{PHOTOVOLTAIC PANEL MANAGEMENT SYSTEM}
본 발명은 태양전지 패널의 고장을 실시간 검출하면서, 태양전지 패널의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 제품별 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 현재 가용되는 태양전지 패널들의 고장을 정확하게 진단 및 예측할 수 있는 태양전지 패널 관리 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 태양광 발전은 태양광을 전기 에너지로 바꾸어 전력을 생산하기 위한 것으로서, 다수의 태양 전지들이 어레이(PV-array)된 태양전지 패널(Photovoltaic Panel)을 이용하여 전기를 대규모로 생산하는 발전 시스템이다.
이러한 태양광 발전 시스템은 태양의 빛을 받아 직류 전기를 발생시키는 태양전지가 어레이된 태양전지 패널, 각각의 태양전지 패널에서 발생된 직류 전기를 단위 스트링별로 모을 수 있도록 연결되는 접속 모듈, 및 각각의 접속 모듈에 모인 전체 직류 전기를 교류 전기로 변환시키는 전력 변환 장치(PCS: Power Conditioning System)를 포함하는 구성으로 이루어진다.
태양전지가 어레이된 다수의 태양전지 패널은 직/병렬 구조로 접속 모듈에 연결되어, 단위 스트링별로 직류 전기들을 접속 모듈로 통합 전송한다. 이러한 다수의 태양전지 패널은 외부 환경에 노출된 상태로 장시간 배치 및 유지되기 때문에, 환경 변화의 영향을 많이 받게 된다. 따라서, 대량으로 배치된 태양전지 패널일수록 고장 진단, 예측 및 유지 관리 보수가 철저해야 그 효율을 유지할 수 있다.
종래에는 태양전지 패널의 고장 검출을 위해, 각각의 태양전지 패널에 진동, 충격, 온도, 전력 파라미터 등을 실시간 감지하는 고장 감지장치를 구성하여, 실시간 감지된 신호들로 태양전지 패널의 고장 여부를 판단하기도 하였다.
하지만, 종래의 고장 감지장치나 고장 판단 방법들은 각각의 태양전지 패널별로 현재 상태에서의 진동, 충격 등을 감지하여 고장을 판단하기 때문에, 현재의 외부 환경변화에 따라서만 고장을 감지할 뿐, 고장을 예측하고 유지 보수하는 데는 실효성이 적은 문제가 있었다.
또한, 종래 기술에 따른 고장 감지장치들은 태양전지 패널별 노후화 특성(사용 기간), 사용 기간에 따른 방전 용량, 고장 복구 이력, 고장 패턴 등은 전혀 감안하지 않고, 현재 상태의 고장 여부만 감지하기 때문에, 시간이 지날수록 오진단, 오류 확률이 높아지는 등의 문제가 더 발생하기도 하였다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 단순한 구성으로 태양전지 패널의 고장을 실시간 검출할 수 있도록 하며, 각 태양전지 패널의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력(고장 원인 정보), 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 현재 가용되는 태양전지 패널들의 고장 위치와 부위를 정확하게 진단할 수 있는 태양전지 패널 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 태양전지 패널 각각의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 고장 발생 시기, 고장 발생 부위, 노후화 상태 등의 고장 예후를 정확하게 예측하고, 고장 예후에 따른 고장 예측 정보를 관리자에게 미리 알릴 수 있는 태양전지 패널 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 태양전지 패널 관리 시스템은 태양전지를 이용하여 전력을 생성하는 적어도 하나의 태양전지 패널, 태양전지 패널의 전압 값, 전류 값 또는 전력값을 센싱하여 태양전지 패널의 고장 여부를 판단하는 고장 검출부, 및 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 여부를 적어도 하나의 고장 검출부로부터 수신하고, 고장 판단된 상기 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 검출부에서 고장 판단된 태양전지 패널에 대한 고장 원인 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 저장하는 고장 진단 서버를 포함하고, 고장 진단 서버는 상기 고장 이력 데이터를 이용하여 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 발생 여부를 예측함에 그 기술 특징이 있다.
상기와 같은 다양한 기술 특징을 갖는 태양전지 패널 관리 시스템은 단순한 구성으로 태양전지 패널의 고장을 실시간 검출할 수 있도록 하며, 각 태양전지 패널의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력(고장 원인 정보), 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 현재 가용되는 태양전지 패널들의 고장 위치와 부위를 실시간으로 정확하게 진단할 수 있는 효과가 있다.
또한, 태양전지 패널 각각의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 고장 발생 시기, 고장 발생 부위, 노후화 상태 등의 고장 발생 여부를 예측하고, 고장 예측 정보를 관리자에게 미리 알려서 태양전지 패널의 유지 관리 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 태양전지 패널 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 어느 한 고장 검출부를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 고장 진단 서버를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 태양전지 패널 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 1에 도시된, 태양전지 패널 관리 시스템은 태양전지를 이용하여 전력을 생성하는 적어도 하나의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn), 적어도 하나의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 전압 값, 전류 값 또는 전력 값을 센싱하여 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장 여부를 판단하는 적어도 하나의 고장 검출부(FD1 내지 FDn), 및 적어도 하나의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 대한 고장 여부를 상기 적어도 하나의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 수신하고, 고장 검출(FD1 내지 FDn)부에서 고장 판단된 적어도 하나의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 대한 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 저장하는 고장 진단 서버(100)를 포함한다. 여기서, 고장 진단 서버(100)는 고장 이력 데이터를 이용하여 적어도 하나의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 대한 고장 발생 여부를 예측한다.
구체적으로, 고장 진단 서버(100)는 고장 발생시, 고장 이력 데이터와 제품별 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 고장 원인과 고장 부위를 빠르게 판단하고, 모니터나 메시지를 이용해서 고장 정보를 관리자에게 알린다. 또한, 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력을 포함하는 고장 원인 정보, 고장 복구 사항, 제품별 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 대한 고장 발생 여부를 예측하고, 예측된 고장 발생 정보를 관리자에게 전달한다.
한편, 본 발명의 태양전지 패널 고장 예측 시스템은 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)로부터 전송되는 발전 전력, 구체적으로는 발전 전압이나 전류를 취합하여 직류/교류 전압레벨로 인버팅하는 전력 인버팅 장치(200)를 더 포함하기도 한다.
각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에는 복수의 태양전지가 직사각 또는 곡선형의 프레임에 배열되도록 구성되는바, 각각의 태양 전지들을 이용해서 발전 전력을 생성한다. 이때, 각각의 태양 전지들을 통해서는 직류 또는 교류 전압을 생성하고 전류를 발생시킬 수 있다. 여기서 생성된 직류 또는 교류 전압과 전류는 발전 전력으로서 전력 인버팅 장치(200)에 일괄 전송된다.
각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 태양 전지들은 태양광을 최대한 많이 받을 수 있도록 장시간 외부 환경에 노출될 수밖에 없다. 따라서, 모든 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)은 잦은 고장의 위험을 감수할 수밖에 없다. 이러한 태양 전지들의 고장 여파는 가장 먼저 발전 전력량에 영향을 미치기 때문에, 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 대응되는 고장 검출부(FD1 내지 FDn)를 통해 발전 전력의 전압 값, 전류 값 또는 전력 값을 실시간 검출함으로써, 그 고장 여부를 판단할 수 있다.
도 1에서는 고장 검출부(FD1 내지 FDn)가 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 각각 일대일 대응된 구성을 도시하였지만, 고장 검출부(FD1 내지 FDn)는 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 개수와 상관 없이 단수개로 별도 구성되어 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장 여부를 검출할 수도 있다. 그렇지만, 이하에서는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)가 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 일대일 대응된 구성을 예로 설명하기로 한다.
각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)가 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 일대일 대응된 경우, 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)는 각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에 내장되거나 외부에 구비될 수 있다. 예를 들면, 제1 고장 검출부(FD1)는 제1 태양전지 패널(PV1)의 발전 전력 출력단에 구비되고, 제2 고장 검출부(FD2)는 제2 태양전지 패널(PV2)의 발전 전력 출력단에 구비되는 식으로, 최종적으로는 제n 고장 검출부(FDn)가 제n 태양전지 패널(PVn)의 발전 전력 출력단에 구성된다.
이러한 고장 검출부(FD1 내지 FDn)는 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)에서 각각 생성된 전압 값, 전류 값, 또는 전력 값을 미리 설정된 기준치와 비교한다. 그리고 비교 결과에 따라 고장 여부를 판단하여, 정상 또는 고장을 알리는 고장 판단 신호를 고장 진단부(100)로 전송한다.
특히, 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)는 센싱된 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 전압 값, 전류 값, 또는 전력 값을 미리 설정된 기준치와 비교하여, 전압 값, 전류 값, 또는 전력 값이 미리 설정된 기준치보다 높으면 업 레벨로 가변하는 고장 판단 신호를 고장 진단부(100)로 전송한다. 반면, 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)는 전압 값, 전류 값, 또는 전력 값이 미리 설정된 기준치보다 낮으면 다운 레벨로 가변하는 고장 판단 신호를 출력한다. 따라서, 다운 레벨로 가변하는 고장 판단 신호가 출력되었을 때, 고장 진단 서버(100)에서는 고장으로 확정할 수 있다.
고장 진단 서버(100)는 전력 인버팅 장치(200)의 외부에 구비되거나 전력 인버팅 장치(200)에 내장될 수 있다. 이러한 고장 진단 서버(100)는 전력 인버팅 장치(200)의 수 또는 적어도 하나의 고장 검출부(FD1 내지 FDn) 수에 따라 단수 또는 복수로 구성될 수 있다. 이러한 고장 진단 서버(100)는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 입력되는 업/다운(Up/Down) 고장 판단 신호만으로 각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 고장 진단 서버(100)는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 입력되는 고장 판단 신호가 다운 신호로 입력될 때, 해당되는 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)을 고장으로 판단할 수 있다.
일반적으로, 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn) 중 어느 한 태양전지 패널에 고장이 발생한 경우, 해당 태양전지 패널에서 발생하는 발전 전력은 기준치 이하로 낮아질 가능성이 크다. 이에, 해당 태양전지 패널에 구비된 고장 검출부는 발전전력이 기준치 이하로 낮아지면 다운 레벨로 고장 판단 신호를 고장 진단 서버(100)에 공급하게 된다. 그리고 고장 진단 서버(100)에서는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 각각 수신되는 고장 판단 신호 중 다운 레벨의 고장 판단 신호가 수신된 태양전지 패널을 고장으로 최종 판단할 수 있다.
한편, 고장 진단 서버(100)는 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)별로 고장 판단되면, 고장 복구시에 관리자의 입력 및 제어에 따라 그 고장 원인과 고장 복구 사항을 저장한다. 그리고 이후에 추가로 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장이 판단되면, 고장 원인 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 비롯하여, 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 및 수명 정보를 모두 이용하여 고장이 발생한 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장원인을 분석 및 확정한다. 그리고 고고장 발생 여부를 예측하여 고장 원인과 고장 예측 정보를 관리자에게 전달한다.
전술한 바와 같이, 고장 진단 서버(100)는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 입력되는 업/다운 레벨의 고장 판단 신호만으로 고장을 판단할 수도 있다. 하지만, 본 발명의 고장 진단 서버(100)는 미리 저장된 고장 이력 데이터, 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 및 수명 정보를 모두 참조하고 감안하여, 각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 고장 원인과 고장 예측 정보까지 정확하게 판단할 수 있다. 이렇게 판단된 고장 원인과 고장 예측 정보는 실시간으로 관리자에게 전달되어, 각 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)의 관리 효율을 향상시킬 수 있게 된다. 이러한 고장 진단 서버(100)에 대한 세부적인 구성과 기술 특징에 대해서는 이후에 첨부된 도면을 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.
전력 인버팅 장치(200)의 경우는 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)로부터 각각 전송되는 발전 전력을 취합하여 직류/교류 전압레벨로 인버팅하고, 인버팅된 직류/교류 전압을 전력 계통으로 공급한다.
구체적으로, 전력 인버팅 장치(200)는 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)로부터 생산되는 전압과 전류를 직류 또는 교류로 변환시켜 계통으로 전달하기 위해, 1차 측과 2차 측의 전력 계통을 전기적으로 절연하는 절연 변압기, 교류 전압을 직류 전압으로 평활화하는 커패시터, 입/출력 전류 리플을 줄이는 필터 인덕터, 대전력의 고속 스위칭이 가능한 반도체 소자인 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor, 절연 게이트 양극성 트랜지스터) 및 입력된 직류전원을 평활화하는 링크 커패시터 등을 포함하여 구성될 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 어느 한 고장 검출부를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 2에 도시된 제1 고장 검출부(FD1)는 제1 태양전지 패널(PV1)로부터로부터 센싱되는 전압 값, 전류 값 또는 전력 값을 미리 설정된 기준치와 비교하여 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 이상인지 또는 미만인지 여부를 판단하는 고장 검출 비교부(P1), 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 이상이면 업 레벨의 고장 판단 신호를 고장 진단 서버(100)로 전달하고, 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 미만이면 다운 레벨의 고장 판단 신호를 고장 진단 서버(100)부로 공급하는 검출 결과 전송부(P2), 및 적어도 하나의 마이크로프로세서를 구비하여, 고장 검출 비교부(P1)로 미리 설정된 기준치를 지원함과 아울러, 고장 검출 비교부(P1)와 검출 결과 전송부(P2)의 동작을 제어하는 제어부(P3)를 포함한다.
구체적으로, 고장 검출 비교부(P1)는 제1 태양전지 패널(PV1)로부터 센싱되는 전압 값, 전류 값 또는 전력 값을 미리 설정된 기준치와 비교하여 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 이상인지 또는 미만인지 여부를 판단한다.
이에. 검출 결과 전송부(P2)는 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 이상이면 업 레벨의 고장 판단 신호를 고장 진단부(100)로 공급하고, 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 기준치 미만이면 다운 레벨의 고장 판단 신호를 고장 진단부(100)로 공급한다.
특히, 검출 결과 전송부(P2)는 수신된 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 미리 설정된 기준치 이상이면, 미리 설정된 주파수 대역에서 업 레벨로 가변하는 고장 판단 신호를 생성하여 고장 진단부(100)로 전송한다. 반면, 수신된 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 미리 설정된 기준치 미만이면, 미리 설정된 주파수 대역에서 다운 레벨로 가변하는 고장 판단 신호를 출력한다.
제1 고장 검출부(FD1)에는 고장 검출 비교부(P1), 검출 결과 전송부(P2), 제어부(P3)로 전원 신호를 제공하는 전원부가 더 구비되기도 한다. 이렇게, 제1 고장 검출부(FD1)는 수신된 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 미리 설정된 기준치 이상인지 미만인지만 판단하여 그 판단 결과를 고장 판단 신호로 제공할 수 있도록 단순하게 구성된다.
따라서, 태양전지 패널(PV1 내지 PVn) 각각에 대응하는 각 고장 검출부(FD1 내지 FDn)의 제조 비용을 최소화하고, 소형화시켜서 단순하게 설치할 수 있게 된다.
도 3은 도 1에 도시된 고장 진단 서버를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 3을 참조하면, 고장 진단 서버(100)는 고장 위치 판단부(110), 클라우드 DB(120); 고장 부위 판단부(130), 고장 패턴 분석부(140), 및 고장 시기 예측부(150) 중 적어도 하나의 구성부를 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 고장 위치 판단부(110)는 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 업 또는 다운 레벨로 각각 입력되는 고장 판단 신호에 따라 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 위치, 제조사, 제품 모델 등을 판단한다. 즉, 각각의 고장 검출부(FD1 내지 FDn)로부터 입력되는 고장 판단 신호 중 다운 레벨로 입력되는 적어도 하나의 고장 검출부(FD1 내지 FDn) 위치에 따라 고장이 발생한 태양전지 패널의 위치, 제조사, 제품 모델 등을 정보를 파악한다.
고장 위치 판단부(110)는 고장이 발생한 태양전지 패널의 위치, 제조사, 제품 모델 정보 등이 파악되면, 고장 복구시 태양전지 패널에 대한 고장 원인 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 입력받아 클라우드 DB(120)에 저장한다. 따라서, 클라우드 DB(120)에는 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)별로 고장이 발생할 때마다 고장 원인, 및 고장 복구 사항이 저장된다.
클라우드 DB(120)는 각각의 태양전지 패널(PV1 내지 PVn)별 고장 판단에 따른 고장 원인, 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터, 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 저장한다. 그리고 저장된 정보들을 고장 부위 판단부(130), 고장 패턴 분석부(140), 및 고장 시기 예측부(150) 중 적어도 하나의 구성부와 공유한다.
태양전지 패널(PV1 내지 PVn)은 각각의 제조사나 제조사별 모델별로 제품의 특성이 모두 다르기 때문에, 각 제조사 서버에는 제품별 수명이나 고장 패턴 등에 대한 정보들이 저장되어 있을 수 있다. 그리고 각각의 모델별로 그동안의 고장 이력과 고장 복구 이력 정보들도 모두 저장되어 있을 수 있다.
이에, 클라우드 DB(120)는 각각의 제조사 서버로부터 모델별 수명이나 고장 패턴 등에 대한 정보, 고장 원인, 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터에 대한 정보를 모두 받아서 저장한다. 그리고 저장된 모든 정보들을 필요로 하는 고장 부위 판단부(130), 고장 패턴 분석부(140), 및 고장 시기 예측부(150) 등과 공유한다.
고장 부위 판단부(130)는 적어도 어느 하나의 태양전지 패널에서 고장이 발생하면, 클라우드 DB(120)로부터 고장난 태양전지 패널에 대한 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 모두 내려받는다. 그리고 내려받은 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 고장이 발생한 태양전지 패널의 고장 부위를 판단한다. 이렇게 판단된 고장 부위에 대한 정보는 클라우드 DB(120)에도 저장되고 모니터나 메시지를 통해 관리자에게 실시간으로 알림한다.
고장 패턴 분석부(140)는 적어도 어느 하나의 태양전지 패널에서 고장이 발생하면, 클라우드 DB(120)로부터 고장난 태양전지 패널에 대한 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 모두 내려받는다. 그리고 내려받은 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 고장 패턴 정보를 분석한다. 이때 분석된 고장 패턴 정보는 클라우드 DB(120)에도 저장되고 모니터나 메시지를 통해 관리자에게 실시간으로 전달한다.
한편, 고장 패턴 분석부(140)는 고장이 발생하지 않더라도, 미리 정해진 순서에 따라 모든 태양전지 패널에 대한 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 모두 내려받을 수 있다. 그리고 내려받은 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 고장 패턴 정보를 분석함으로써, 각 태양전지 패널의 고장 패턴 정보를 클라우드 DB(120)에 미리 저장해둘 수 있다. 이렇게 미리 저장된 각 태양전지 패널의 고장 패턴 정보는 태양전지 패널의 유지 보수 과정에서 활용됨으로써 관리자의 관리 효율을 더욱 높일 수 있다.
한편, 고장 시기 예측부(150)는 미리 정해진 순서에 따라 모든 태양전지 패널에 대한 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 모두 내려받는다. 그리고 내려받은 고장 복구 이력 정보, 수명 정보, 및 고장패턴 정보를 기초로 태양전지 패널 각각의 고장 예측 정보와 노후화 상태 정보를 생성한다. 이렇게 생성된 태양전지 패널 각각의 고장 예측 정보와 노후화 상태 정보는 클라우드 DB(120)에 저장해둘 수 있다. 고장 예측 정보는 고장이 추가로 발생될 수 있는 기간과 고장 원인과 함께 예측한 정보이며, 노후화 상태 정보는 현재 남아있는 사용 수명에 대한 기간 정보가 될 수 있다. 이렇게 미리 예측 및 저장된 각 태양전지 패널의 고장 예측 정보와 노후화 상태 정보는 태양전지 패널의 유지 보수 과정에서 예측 정보로 활용됨으로써 관리자의 관리 효율을 더욱 높일 수 있다.
이상 상술한 바와 같이, 본 발명의 태양전지 패널 관리 시스템은 단순한 구성으로 태양전지 패널의 고장을 실시간 검출할 수 있으며, 각 태양전지 패널의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 고장 원인, 고장 복구 이력, 및 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터 등에 기반하여 현재 가용되는 태양전지 패널들의 고장 위치와 부위를 실시간으로 정확하게 진단할 수 있다.
또한, 태양전지 패널 각각의 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 수명 정보, 및 고장패턴 정보 등에 기반하여 고장 발생 시기, 고장 발생 부위, 노후화 상태 등의 고장 발생 여부를 예측하고, 고장 예측 정보를 관리자에게 미리 알려서 태양전지 패널의 유지 관리 효율을 높일 수 있게 된다.
상기에서는 도면 및 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 실시 예의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 실시 예는 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음은 이해할 수 있을 것이다.
PV1 내지 PVn: 제1 내지 제n 태양전지 패널
FD1 내지 FDn: 제1 내지 제n 고장 검출부
100: 고장 진단 서버
110: 고장 패널 판단부
120: 클라우드 DB
130: 고장 부위 판단부
140: 고장 패턴 분석부
150: 고장 시기 예측부

Claims (6)

  1. 태양전지를 이용하여 전력을 생성하는 적어도 하나의 태양전지 패널;
    상기 적어도 하나의 태양전지 패널의 전압 값, 전류 값 또는 전력값을 센싱하여, 상기 태양전지 패널의 고장 여부를 판단하는 적어도 하나의 고장 검출부; 및
    상기 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 여부를 상기 적어도 하나의 고장 검출부로부터 수신하며, 고장 판단된 상기 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 패턴을 포함하는 고장 이력 데이터를 저장하는 고장 진단 서버를 포함하고,
    상기 고장 진단 서버는, 상기 고장 이력 데이터를 이용하여 상기 적어도 하나의 태양전지 패널에 대한 고장 발생 여부를 예측하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 검출부는
    상기 적어도 하나의 태양전지 패널로부터 센싱된 전압 값, 전류 값 또는 전력 값을 미리 설정된 기준치와 비교하여 상기 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 상기 기준치 이상인지 또는 미만인지 여부를 판단하는 고장 검출 비교부; 및
    상기 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 상기 기준치 이상이면 업 레벨의 고장 판단 신호를 상기 고장 진단부로 전달하고, 전압 값, 전류 값 또는 전력 값이 상기 기준치 미만이면 다운 레벨의 고장 판단 신호를 상기 고장 진단부로 공급하는 검출 결과 전송부를 포함하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 이력 데이터는
    고장 원인 정보, 고장 복구 사항, 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 제품별 수명 정보, 및 상기 고장패턴 정보를 포함하고,
    상기 고장 진단 서버는
    상기 고장 이력 데이터를 이용하여, 상기 고장이 발생한 태양전지 패널에 대한 고장 원인을 확정하고, 상기 확정된 고장 원인을 관리자에게 전달하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 고장 진단 서버는
    상기 고장 검출부로부터 업 또는 다운 레벨로 각각 입력되는 고장 판단 신호에 따라 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 위치, 상기 제조사 및 모델을 판단하고 상기 고장 판단에 따른 고장 원인 정보, 및 고장 복구 사항을 입력받는 고장 위치 판단부; 및
    상기 고장 판단에 따른 고장 원인 정보, 상기 고장 복구 사항, 상기 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력, 상기 제품별 수명 정보, 및 상기 고장패턴 정보를 저장하는 클라우드 DB를 포함하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 고장 진단 서버는
    상기 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 상기 제품별 수명 정보, 및 상기 고장패턴 정보를 기초로 상기 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 고장 부위를 판단하는 고장 부위 판단부; 및
    상기 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 상기 제품별 수명 정보, 및 상기 고장패턴 정보를 기초로 상기 고장이 발생한 어느 한 태양전지 패널의 고장 패턴 정보를 분석 및 출력하는 고장 패턴 분석부를 더 포함하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 고장 진단 서버는
    미리 설정된 순서대로 상기 태양전지 패널의 상기 제조사 및 제품 모델별 고장 복구 이력 정보, 상기 제품별 수명 정보, 및 상기 고장패턴 정보를 기초로 상기 태양전지 패널의 고장 예측 정보와 노후화 상태 정보를 생성하고, 상기 고장 예측 정보를 관리자에게 예보하는 고장 시기 예측부를 더 포함하는
    태양전지 패널 관리 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110071692A (zh) * 2019-05-27 2019-07-30 阳光电源股份有限公司 光伏组件故障判定方法、装置及控制器

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