KR20240044656A - 빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 - Google Patents
빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240044656A KR20240044656A KR1020220123943A KR20220123943A KR20240044656A KR 20240044656 A KR20240044656 A KR 20240044656A KR 1020220123943 A KR1020220123943 A KR 1020220123943A KR 20220123943 A KR20220123943 A KR 20220123943A KR 20240044656 A KR20240044656 A KR 20240044656A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- current
- temperature
- voltage
- maximum power
- Prior art date
Links
- 238000010248 power generation Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 87
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 45
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 39
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000005678 Seebeck effect Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
- G01J1/42—Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors
- G01J2001/4266—Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors for measuring solar light
- G01J2001/4285—Pyranometer, i.e. integrating over space
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/22—The renewable source being solar energy
- H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
- H02J2300/26—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin involving maximum power point tracking control for photovoltaic sources
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S388/00—Electricity: motor control systems
- Y10S388/90—Specific system operational feature
- Y10S388/906—Proportional-integral system
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Control Of Electrical Variables (AREA)
Abstract
본 발명은 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 과제는 일사량에 따라 태양광모듈의 온도가 일정한 상황과 온도가 변하는 상황에서 수집된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 축적하고, 일사량 변화 시 동일 내지 유사 온도에서의 측정 전압과 전류데이터와 기 축적된 전압과 전류데이터의 차이를 활용해 최적의 MPPT 추정을 위해 제어하는데 있다.
일례로, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정부; 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정부를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장부에 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어부를 포함하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템을 개시한다.
일례로, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정부; 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정부를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장부에 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어부를 포함하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템을 개시한다.
Description
본 발명의 실시예는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
도 1은 기존의 P&O 알고리즘을 이용한 마이크로 컨버터의 일사량 변화에 따른 MPPT 효율 변화를 나타낸 도면이고, 도 2는 기존의 P&O 알고리즘을 이용한 마이크로 컨버터의 일사량 변화에 따른 MPPT 효율 감소를 나타낸 그래프이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 현재 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 추종 방법 중 가장 일반적으로 사용되는 방법으로는 P&O(Perturbation & observation) 알고리즘을 적용한 방법이 있다. 이러한 P&O 알고리즘은 태양전지의 출력 전력-전압 특성에서 비선형 특성을 바탕으로 출력전압을 주기적으로 변동하고, 변동할 때 대응하는 출력전력의 크기를 이전 주기와 비교하여 최대전력점을 추종하는 방식이다.
종래의 최대전력점 추종 방법은 제어 응답을 빠르게 했을 경우 일사량 변화가 없는 정상 상태에서 오실레이션(Oscillation) 현상이 발생하여 MPPT 효율이 감소할 수 있기 때문에, 이러한 MPPT 효율 감소를 방지하기 위하여 MPPT 추종 속도를 느리게 하여 정상 상태에서 오실레이션 현상이 제거되도록 제어를 실시한다.
그러나, 이러한 제어 방법으로 인하여 일사량 고정 혹은 일사량 변동이 적은 경우에서는 최대전력점에 대한 정상적인 추종이 가능하지만, 일사량 변동이 큰 경우에는 P&O MPPT 제어 명령에 의한 전력 변동량과 일사량 변동에 의한 전력 변동량이 혼합되어 최종 듀티(Duty)가 이전 값을 포함하게 되며, 느린 속도로 인하여 최대전력점 추종이 정상적으로 이루어지지 못하게 되어 결국, MPPT 효율이 감소하는 문제가 발생할 수 있다.
본 발명의 실시예는, 일사량에 따라 태양광모듈의 온도가 일정한 상황과 온도가 변하는 상황에서 수집된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 축적하고, 일사량 변화 시 동일 내지 유사 온도에서의 측정 전압과 전류데이터와 기 축적된 전압과 전류데이터의 차이를 활용해 최적의 MPPT 추정을 위해 제어하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템은, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정부; 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정부를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장부에 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어부를 포함한다.
또한, 태양광모듈의 일사량을 측정하고, 측정된 일사량과 상기 기준치를 비교하여 측정된 일사량이 상기 기준치에 도달한 경우 동작개시신호를 생성하고, 생성된 상기 동작개시신호를 상기 데이터 측정부와 상기 PWM 제어부 중 선택된 적어도 하나로 출력하는 동작 개시 제어부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 측정부는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정하되, 온도변화가 발생되는 경우 온도변화에 따른 각각의 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
또한, 상기 데이터 저장부는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장할 수 있다.
또한, 상기 데이터 저장부는, 온도데이터 별로 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지할 수 있다.
또한, 상기 PWM 제어부는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부로부터 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 상기 데이터 저장부에 기 저장되었는지 여부를 확인하고, 확인 결과 동일한 온도데이터가 기 저장되어 있는 경우 상기 데이터 저장부로부터 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득하는 데이터 획득부; 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터로 설정하고, 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터로 설정하는 기준데이터 설정부; 상기 기준데이터 설정부를 통해 설정된 기준 전압데이터와 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 현재 전압데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하는 PI 전압제어신호 생성부; 상기 기준데이터 설정부를 통해 설정된 기준 전류데이터와 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 현재 전류데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전류제어신호를 생성하는 PI 전류제어신호 생성부; 및 상기 PI 전압제어신호 생성부를 통해 생성된 전압제어신호와, 상기 PI 전류제어신호 생성부를 통해 생성된 전류제어신호에 기초하여 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성하는 PWM 듀티 제어부를 포함한다.
또한, 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법은, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정 단계; 상기 데이터 측정 단계를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장 단계; 및 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정 단계를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어 단계를 포함한다.
또한, 상기 데이터 측정 단계는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정하되, 온도변화가 발생되는 경우 온도변화에 따른 각각의 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점에서의 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
또한, 상기 데이터 저장 단계는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장할 수 있다.
또한, 상기 데이터 저장 단계는, 온도데이터 별로 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지할 수 있다.
또한, 상기 PWM 제어 단계는, 일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정 단계를 통해 측정된 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장되었는지 여부를 확인하고, 확인 결과 동일한 온도데이터가 기 저장되어 있는 경우 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장된 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득하는 데이터 획득 단계; 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터로 설정하고, 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터로 설정하는 기준데이터 설정 단계; 상기 기준데이터 설정 단계를 통해 설정된 기준 전압데이터와 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 현재 전압데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하는 PI 전압제어신호 생성 단계; 상기 기준데이터 설정 단계를 통해 설정된 기준 전류데이터와 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 현재 전류데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 전력을 제어하기 위한 전류제어신호를 생성하는 PI 전류제어신호 생성 단계; 및 상기 PI 전압제어신호 생성 단계를 통한 전압제어신호와, 상기 PI 전류제어신호 생성 단계를 통한 전류제어신호에 기초하여 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성하는 PWM 듀티 제어 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 일사량에 따라 태양광모듈의 온도가 일정한 상황과 온도가 변하는 상황에서 수집된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 축적하고, 일사량 변화 시 동일 내지 유사 온도에서의 측정 전압과 전류데이터와 기 축적된 전압과 전류데이터의 차이를 활용해 최적의 MPPT 추정을 위해 제어하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 기존의 P&O 알고리즘을 이용한 마이크로 컨버터의 일사량 변화에 따른 MPPT 효율 변화를 나타낸 도면이다.
도 2는 기존의 P&O 알고리즘을 이용한 마이크로 컨버터의 일사량 변화에 따른 MPPT 효율 감소를 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정부가 일사량에 따라 MPPT 데이터를 측정하는 타이밍을 설명하기 위해 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장부가 온도에 따른 최대전력점 전압 및 전류데이터를 기록 및 저장하는 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 상세 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 PI 전압제어신호, PI 전류제어신호 및 PWM 듀티제어신호의 생성 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 유지를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 개선을 설명하기 위해 나타낸 그래프이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 태양광 발전 제어 방법의 전체 구성을 나타낸 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 PWM 제어 단계의 상세 구성을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 기존의 P&O 알고리즘을 이용한 마이크로 컨버터의 일사량 변화에 따른 MPPT 효율 감소를 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정부가 일사량에 따라 MPPT 데이터를 측정하는 타이밍을 설명하기 위해 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장부가 온도에 따른 최대전력점 전압 및 전류데이터를 기록 및 저장하는 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 상세 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 PI 전압제어신호, PI 전류제어신호 및 PWM 듀티제어신호의 생성 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 유지를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 개선을 설명하기 위해 나타낸 그래프이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 태양광 발전 제어 방법의 전체 구성을 나타낸 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 PWM 제어 단계의 상세 구성을 나타낸 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정부가 일사량에 따라 MPPT 데이터를 측정하는 타이밍을 설명하기 위해 나타낸 그래프이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장부가 온도에 따른 최대전력점 전압 및 전류데이터를 기록 및 저장하는 방식을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 상세 구성을 나타낸 블록도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 PWM 제어부의 PI 전압제어신호, PI 전류제어신호 및 PWM 듀티제어신호의 생성 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 유지를 나타낸 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전 제어 시스템의 일사량 변화에 따른 최적의 MPPT 효율 개선을 설명하기 위해 나타낸 그래프이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템(1000)은 동작 개시 제어부(100), 데이터 측정부(200), 데이터 저장부(300) 및 PWM 제어부(400) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 동작 개시 제어부(100)는, 태양광모듈의 일사량을 측정하고, 측정된 일사량과 미리 설정된 기준치를 비교하여 측정된 일사량이 해당 기준치에 도달한 경우 동작개시신호를 생성하고, 생성된 동작개시신호를 데이터 측정부(200)와 PWM 제어부(400) 중 선택된 적어도 하나로 출력할 수 있다.
상기 동작 개시 제어부(100)는, 일례로 일사량이 80%의 기준치에 도달하면 데이터 측정부(200)와 PWM 제어부(400) 각각의 동작을 개시할 수 있는 신호를 출력하게 되는데, 이러한 동작개시신호는 사용자의 설정에 따라 선택적으로 출력될 수 있다. 즉, MPPT 데이터를 수집하여 빅데이터를 구축해야 하는 시기에는 데이터 측정부(200)의 동작개시를 위한 신호를 출력할 수 있고, 구축된 MPPT 데이터를 기반으로 MPPT 추종 동작을 수행하는 시기에는 PWM 제어부(400)의 동작개시를 위한 신호를 출력하거나, 데이터 측정부(200)와 PWM 제어부(400) 모두의 동작개시를 위한 신호를 출력할 수 있다. 다만, 본 실시예에서는 태양광 발전 시스템을 운영하는 중에는 데이터 측정부(200)와 PWM 제어부(400) 모두가 동작할 수 있도록 설정되는 것이 바람직하다.
상기 동작 개시 제어부(100)에 적용되는 일사량 측정 센서는, 제베크 효과를 이용한 열전대 원리를 이용하는데, 일반적으로 열전대는 두 개의 전선을 꼬거나 끝을 용접하여 사용하는가 반면, 본 실시예의 일사량 측정 센서는 큰 면적의 열전대를 센서 형태로 적용하여 구성할 수 있다. 즉, 태양광이 해당 센서에서 열에너지로 바뀌어 온도를 올리면, 이를 전기신호로 바꾸어 수치를 읽는 방식으로 일사량을 측정할 수 있다.
상기 데이터 측정부(200)는, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정할 수 있다. 좀 더 구체적으로 데이터 측정부(200)는, 일사량이 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정할 수 있으며, 온도데이터를 측정하는 동안에 온도변화가 발생되는 경우 변화되는 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
상기 데이터 측정부(200)는 도 4에 도시된 바와 같이, 일사량이 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P1)에는 태양광모듈의 온도데이터를 측정하고, 측정된 온도데이터에서 인버터를 통해 추종된 최대전력점에서의 전압데이터와 전류데이터를 각각 측정할 수 있으며, 이에 따라 온도, 해당 온도에 따른 최대전력점에서의 전압 및 전류 데이터 세트가 측정될 수 있다. 이후 일사량이 기준치(80%)에서 벗어나는 상태(ΔW)가 되면 데이터 측정을 중지하고 다시 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P2)가 되면 상기와 같은 방식으로 온도, 해당 온도에 따른 최대전력점에서의 전압 및 전류 데이터 세트를 측정할 수 있다. 이때, 일사량이 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P1, P2)는 일정한 시간 동안 유지될 수 있으므로, 해당 상태(P1, P2) 동안에는 태양광모듈의 온도 변화가 발생할 수 있다. 이러한 온도 변화 발생 시 변화하는 온도 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압과 전류를 각각 측정함으로써, 각각의 상태(P1, P2) 동안에 변화되는 온도데이터마다의 최대전력점 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
상기 데이터 저장부(300)는, 데이터 측정부(200)를 통해 측정된 데이터(즉, 변화되는 온도데이터마다의 최대전력점 전압 및 전류데이터)를 수집하고, 수집된 데이터 중에서 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터 저장부(300)는, 일사량이 기준치(80%)에 도달한 상태를 만족하는 동안에 데이터 측정부(200)를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장함으로써 MPPT에 대한 빅데이터를 구축할 수 있다. 여기서, 일사량이 기준치(80%)에 도달한 상태를 만족하는 동안에는 태양광모듈의 온도가 변화할 수 있는데 온도가 일정한 상태와 온도가 변화하는 상태에서의 전압 값은 변화할 수 있으므로, 그 변화되는 온도데이터 별 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 'Temperature 1'이라는 온도데이터그룹에서 변화되는 온도데이터 T1 별로 최대전력점의 전압데이터(VT1(n)) 및 전류데이터(IT1(n))가 각각 저장될 수 있으나, 온도데이터에 대한 변화가 없는 경우 적어도 하나의 전압데이터와 전류데이터를 수집하고, 해당 온도데이터에 대한 평균전압데이터와 평균전류데이터를 산출하여 저장할 수도 있다.
한편, 일사량 변화에 빠르게 대응하기 위하여 메모리에 저장된 최대전력점 전압 및 전류데이터는 고정 값이 아니라 빅데이터 관리를 통해 지속적으로 최대전력점에 대한 전류 및 전압 데이터는 갱신이 될 수 있다.
이를 위해 데이터 저장부(300)는, 온도데이터 별로 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지할 수 있다. 즉, 메모리에 저장되는 전압 및 전류데이터는 최대전력일 때의 전압 및 전류데이터로 갱신된다는 것으로, 예를 들어, 동일한 조건에서 저장되어 있는 전압 및 전류데이터보다 더 높은 MPPT 효율의 전압 및 전류데이터가 수집되면, 더 높은 MPPT 효율을 내는 전압 및 전류데이터로 해당 데이터의 업데이트가 이루어질 수 있으며, 이전 데이터에 대한 MPPT 효율이 현재 데이터의 MPPT 효율보다 더 나은 것으로 판정되면 업데이트되지 않고 이전 데이터의 저장상태를 그대로 유지할 수 있다.
일반적으로, 태양광모듈은 매년 효율이 감소하여 평균적으로 25년이 지나면 모듈 노후화로 인한 기능 저하를 통한 V-I 곡선 변동이 발생하게 되는데, 이러한 문제를 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 통하여 누적된 최대전력점에서의 전압 및 전류데이터를 지속적으로 업데이트함으로써 최적의 MPPT 추종과 제어를 가능하게 한다.
상기 PWM 제어부(400)는, 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 데이터 측정부(200)를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 데이터 저장부(300)에 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성할 수 있다.
이를 위해 PWM 제어부(400)는 도 6에 도시된 바와 같이, 데이터 획득부(410), 기준데이터 설정부(420), PI 전압제어신호 생성부(430), PI 전류제어신호 생성부(440) 및 PWM 듀티 제어부(450) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 획득부(410)는, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 데이터 측정부(200)로부터 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 데이터 저장부(300)에 기 저장되었는지 여부를 확인할 수 있다.
상기 데이터 획득부(410)는, 확인 결과 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 저장되어 있는 것으로 판단하면, 데이터 저장부(300)로부터 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 최대전력점에서의 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득할 수 있다. 즉, 현재 획득된 데이터 세트가 현재 온도데이터, 최대전력점의 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터로 구성되는 경우, 이중 메모리에서 추출할 데이터는 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터, 최대전력점의 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 포함할 수 있다.
다만, 미리 저장된 과거 온도데이터 중에서 현재 온도데이터와 일치하는 온도데이터가 존재하지 않는 경우 현재 온도데이터와 가장 근사한 과거 온도데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 현재 온도데이터가 28.2℃이고, 메모리에 저장된 과거 온도데이터가 28℃와 29℃가 있는 경우, 현재 온도데이터 28.2℃가 과거 온도데이터 28℃에 가장 근사하므로, 28℃의 과거 온도데이터에 대한 전압 및 전류데이터를 선택하여 획득할 수 있다. 또한, 가장 근거한 온도데이터가 두 개인 경우 즉 현재 온도데이터가 28.5℃인 경우에는 28℃와 29℃의 과거 온도데이터 모두를 선택하여 획득할 수 있다.
상기 기준데이터 설정부(420)는, 데이터 획득부(410)를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터(최대전력점 추종을 위한 목표전압)로 설정하고, 데이터 획득부(410)를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터(최대전력점 추종을 위한 목표전류)로 설정할 수 있다. 이와 같이 각각 설정된 기준 전압데이터와 기준 전류데이터는 후술하는 PI제어를 위해 사용될 수 있다.
상기 PI 전압제어신호 생성부(430)는, 기준데이터 설정부(420)를 통해 설정된 기준 전압데이터(VPVref)와 데이터 획득부(410)를 통해 획득된 현재 전압데이터(VPV) 간의 오차를 지속적으로 미분하여 메모리에 저장할 수 있으며, 메모리에 저장된 해당 데이터를 이용하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하여 PWM 듀티 제어부(450)로 출력할 수 있다.
상기 PI 전류제어신호 생성부(440)는, 기준데이터 설정부(420)를 통해 설정된 기준 전류데이터(Iref)와 데이터 획득부(410)를 통해 획득된 현재 전류데이터(I) 간의 오차를 지속적으로 미분하여 메모리에 저장할 수 있으며, 메모리에 저장된 해당 데이터를 이용하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하여 PWM 듀티 제어부(450)로 출력할 수 있다.
상기 PWM 듀티 제어부(450)는, PI 전압제어신호 생성부(430)를 통해 생성된 전압제어신호와, PI 전류제어신호 생성부(440)를 통해 생성된 전류제어신호에 기초하여 최대전력점 추종을 위한 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성할 수 있다. 이때, PI 전압제어신호 생성부(430)를 통해 생성된 전압제어신호는 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호의 생성에 필수요소로서 적용되나, PI 전류제어신호 생성부(440)를 통해 생성된 전류제어신호는 상황에 따라 생략 가능하며, 전압제어신호와 전류제어신호 모두를 반영하는 경우 좀 더 효율적인 최대전력점 추종결과를 얻을 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 태양광 발전 제어 방법의 전체 구성을 나타낸 흐름도이고, 도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 PWM 제어 단계의 상세 구성을 나타낸 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법(S1000)은 동작 개시 제어 단계(S100), 데이터 측정 단계(S200), 데이터 저장 단계(S300) 및 PWM 제어 단계(S400) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 동작 개시 제어 단계(S100)에서는, 태양광모듈의 일사량을 측정하고, 측정된 일사량과 미리 설정된 기준치를 비교하여 측정된 일사량이 해당 기준치에 도달한 경우 동작개시신호를 생성하고, 생성된 동작개시신호를 데이터 측정 단계(S200)와 PWM 제어 단계(S400) 중 선택된 적어도 하나의 단계를 위해 제공할 수 있다.
상기 동작 개시 제어 단계(S100)에서는 일례로 일사량이 80%의 기준치에 도달하면 데이터 측정 단계(S200)와 PWM 제어 단계(S400) 각각의 동작을 실행할 수 있는 신호를 출력하게 되는데, 이러한 동작개시신호는 사용자의 설정에 따라 선택적으로 출력될 수 있다. 즉, MPPT 데이터를 수집하여 빅데이터를 구축해야 하는 시기에는 데이터 측정 단계(S200)의 동작개시를 위한 신호를 출력할 수 있고, 구축된 MPPT 데이터를 기반으로 MPPT 추종 동작을 수행하는 시기에는 PWM 제어 단계(S400)의 동작개시를 위한 신호를 출력하거나, 데이터 측정 단계(S200)와 PWM 제어 단계(S400) 모두의 동작개시를 위한 신호를 출력할 수 있다. 다만, 본 실시예에서는 태양광 발전 시스템을 운영하는 중에는 데이터 측정 단계(S200)와 PWM 제어 단계(S400) 모두가 동작할 수 있도록 설정되는 것이 바람직하다.
상기 동작 개시 제어 단계(S100)를 실행하기 위한 일사량 측정 센서는, 제베크 효과를 이용한 열전대 원리를 이용하는데, 일반적으로 열전대는 두 개의 전선을 꼬거나 끝을 용접하여 사용하는가 반면, 본 실시예의 일사량 측정 센서는 큰 면적의 열전대를 센서 형태로 적용하여 구성할 수 있다. 즉, 태양광이 해당 센서에서 열에너지로 바뀌어 온도를 올리면, 이를 전기신호로 바꾸어 수치를 읽는 방식으로 일사량을 측정할 수 있다.
상기 데이터 측정 단계(S200)에서는, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정할 수 있다. 좀 더 구체적으로 데이터 측정 단계(S200)에서는, 일사량이 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정할 수 있으며, 온도데이터를 측정하는 동안에 온도변화가 발생되는 경우 변화되는 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
상기 데이터 측정 단계(S200)는 도 4에 도시된 바와 같이, 일사량이 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P1)에는 태양광모듈의 온도데이터를 측정하고, 측정된 온도데이터에서 인버터를 통해 추종된 최대전력점에서의 전압데이터와 전류데이터를 각각 측정할 수 있으며, 이에 따라 온도, 해당 온도에 따른 최대전력점에서의 전압 및 전류 데이터 세트가 측정될 수 있다. 이후 일사량이 기준치(80%)에서 벗어나는 상태(ΔW)가 되면 데이터 측정을 중지하고 다시 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P2)가 되면 상기와 같은 방식으로 온도, 해당 온도에 따른 최대전력점에서의 전압 및 전류 데이터 세트를 측정할 수 있다. 이때, 일사량이 기준치(80%)에 도달하여 일사량의 변화가 없는 상태(P1, P2)는 일정한 시간 동안 유지될 수 있으므로, 해당 상태(P1, P2) 동안에는 태양광모듈의 온도 변화가 발생할 수 있다. 이러한 온도 변화 발생 시 변화하는 온도 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압과 전류를 각각 측정함으로써, 각각의 상태(P1, P2) 동안에 변화되는 온도데이터마다의 최대전력점 전압 및 전류데이터를 각각 측정할 수 있다.
상기 데이터 저장 단계(S300)에서는, 데이터 측정 단계(S200)를 통해 측정된 데이터(즉, 변화되는 온도데이터마다의 최대전력점 전압 및 전류데이터)를 수집하고, 수집된 데이터 중에서 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터 저장 단계(S300)에서는, 일사량이 기준치(80%)에 도달한 상태를 만족하는 동안에 데이터 측정 단계(S200)를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장함으로써 MPPT에 대한 빅데이터를 구축할 수 있다. 여기서, 일사량이 기준치(80%)에 도달한 상태를 만족하는 동안에는 태양광모듈의 온도가 변화할 수 있는데 온도가 일정한 상태와 온도가 변화하는 상태에서의 전압 값은 변화할 수 있으므로, 그 변화되는 온도데이터 별 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 'Temperature 1'이라는 온도데이터그룹에서 변화되는 온도데이터 T1 별로 최대전력점의 전압데이터(VT1(n)) 및 전류데이터(IT1(n))가 각각 저장될 수 있으나, 온도데이터에 대한 변화가 없는 경우 적어도 하나의 전압데이터와 전류데이터를 수집하고, 해당 온도데이터에 대한 평균전압데이터와 평균전류데이터를 산출하여 저장할 수도 있다.
한편, 일사량 변화에 빠르게 대응하기 위하여 메모리에 저장된 최대전력점 전압 및 전류데이터는 고정 값이 아니라 빅데이터 관리를 통해 지속적으로 최대전력점에 대한 전류 및 전압 데이터는 갱신이 될 수 있다.
이를 위해 데이터 저장 단계(S300)에서는, 온도데이터 별로 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지할 수 있다. 즉, 메모리에 저장되는 전압 및 전류데이터는 최대전력일 때의 전압 및 전류데이터로 갱신된다는 것으로, 예를 들어, 동일한 조건에서 저장되어 있는 전압 및 전류데이터보다 더 높은 MPPT 효율의 전압 및 전류데이터가 수집되면, 더 높은 MPPT 효율을 내는 전압 및 전류데이터로 해당 데이터의 업데이트가 이루어질 수 있으며, 이전 데이터에 대한 MPPT 효율이 현재 데이터의 MPPT 효율보다 더 나은 것으로 판정되면 업데이트되지 않고 이전 데이터의 저장상태를 그대로 유지할 수 있다.
일반적으로, 태양광모듈은 매년 효율이 감소하여 평균적으로 25년이 지나면 모듈 노후화로 인한 기능 저하를 통한 V-I 곡선 변동이 발생하게 되는데, 이러한 문제를 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 통하여 누적된 최대전력점에서의 전압 및 전류데이터를 지속적으로 업데이트함으로써 최적의 MPPT 추종과 제어를 가능하게 한다.
상기 PWM 제어 단계(S400)에서는, 일사량이 상기 기준치에 도달하면, 데이터 측정 단계(S200)를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 데이터 저장 단계(S300)를 통해 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성할 수 있다.
이를 위해 PWM 제어 단계(S400)는 도 11에 도시된 바와 같이, 데이터 획득 단계(S410), 기준데이터 설정 단계(S420), PI 전압제어신호 생성 단계(S430), PI 전류제어신호 생성 단계(S440) 및 PWM 듀티 제어 단계(S450) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 획득 단계(S410)에서는, 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 데이터 측정 단계(S200)를 통해 측정된 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 데이터 저장 단계(S300)를 통해 기 저장되었는지 여부를 확인할 수 있다.
상기 데이터 획득 단계(S410)에서는, 확인 결과 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 저장되어 있는 것으로 판단하면, 데이터 저장 단계(S300)를 통해 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 최대전력점에서의 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득할 수 있다. 즉, 현재 획득된 데이터 세트가 현재 온도데이터, 최대전력점의 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터로 구성되는 경우, 이중 메모리에서 추출할 데이터는 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터, 최대전력점의 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 포함할 수 있다.
다만, 미리 저장된 과거 온도데이터 중에서 현재 온도데이터와 일치하는 온도데이터가 존재하지 않는 경우 현재 온도데이터와 가장 근사한 과거 온도데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 현재 온도데이터가 28.2℃이고, 메모리에 저장된 과거 온도데이터가 28℃와 29℃가 있는 경우, 현재 온도데이터 28.2℃가 과거 온도데이터 28℃에 가장 근사하므로, 28℃의 과거 온도데이터에 대한 전압 및 전류데이터를 선택하여 획득할 수 있다. 또한, 가장 근거한 온도데이터가 두 개인 경우 즉 현재 온도데이터가 28.5℃인 경우에는 28℃와 29℃의 과거 온도데이터 모두를 선택하여 획득할 수 있다.
상기 기준데이터 설정 단계(S420)에서는, 데이터 획득 단계(S410)를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터(최대전력점 추종을 위한 목표전압)로 설정하고, 데이터 획득 단계(S410)를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터(최대전력점 추종을 위한 목표전류)로 설정할 수 있다. 이와 같이 각각 설정된 기준 전압데이터와 기준 전류데이터는 후술하는 PI제어를 위해 사용될 수 있다.
상기 PI 전압제어신호 생성 단계(S430)는, 기준데이터 설정 단계(S420)를 통해 설정된 기준 전압데이터(VPVref)와 데이터 획득 단계(S410)를 통해 획득된 현재 전압데이터(VPV) 간의 오차를 지속적으로 미분하여 메모리에 저장할 수 있으며, 메모리에 저장된 해당 데이터를 이용하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하여 PWM 듀티 제어 단계(S450)를 실행하기 위해 출력할 수 있다.
상기 PI 전류제어신호 생성 단계(S440)에서는, 기준데이터 설정 단계(S420)를 통해 설정된 기준 전류데이터(Iref)와 데이터 획득 단계(S410)를 통해 획득된 현재 전류데이터(I) 간의 오차를 지속적으로 미분하여 메모리에 저장할 수 있으며, 메모리에 저장된 해당 데이터를 이용하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하여 PWM 듀티 제어 단계(S450)를 실행하기 위해 출력할 수 있다.
상기 PWM 듀티 제어 단계(S450)는, PI 전압제어신호 생성 단계(S430)를 통해 생성된 전압제어신호와, PI 전류제어신호 생성 단계(S440)를 통해 생성된 전류제어신호에 기초하여 최대전력점 추종을 위한 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성할 수 있다. 이때, PI 전압제어신호 생성 단계(S430)를 통해 생성된 전압제어신호는 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호의 생성에 필수요소로서 적용되나, PI 전류제어신호 생성 단계(S440)를 통해 생성된 전류제어신호는 상황에 따라 생략 가능하며, 전압제어신호와 전류제어신호 모두를 반영하는 경우 좀 더 효율적인 최대전력점 추종결과를 얻을 수 있다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
1000: 태양광 발전 제어 시스템
100: 동작 개시 제어부
200: 데이터 측정부
300: 데이터 저장부
400: PWM 제어부
410: 데이터 획득부
420: 기준데이터 설정부
430: PI 전압제어신호 생성부
440: PI 전류제어신호 생성부
450: PWM 듀티 제어부
S1000: 태양광 발전 제어 방법
S100: 동작 개시 제어 단계
S200: 데이터 측정 단계
S300: 데이터 저장 단계
S400: PWM 제어 단계
S410: 데이터 획득 단계
S420: 기준데이터 설정 단계
S430: PI 전압제어신호 생성 단계
S440: PI 전류제어신호 생성 단계
S450: PWM 듀티 제어 단계
100: 동작 개시 제어부
200: 데이터 측정부
300: 데이터 저장부
400: PWM 제어부
410: 데이터 획득부
420: 기준데이터 설정부
430: PI 전압제어신호 생성부
440: PI 전류제어신호 생성부
450: PWM 듀티 제어부
S1000: 태양광 발전 제어 방법
S100: 동작 개시 제어 단계
S200: 데이터 측정 단계
S300: 데이터 저장 단계
S400: PWM 제어 단계
S410: 데이터 획득 단계
S420: 기준데이터 설정 단계
S430: PI 전압제어신호 생성 단계
S440: PI 전류제어신호 생성 단계
S450: PWM 듀티 제어 단계
Claims (11)
- 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정부;
상기 데이터 측정부를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및
일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정부를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장부에 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 제1 항에 있어서,
태양광모듈의 일사량을 측정하고, 측정된 일사량과 상기 기준치를 비교하여 측정된 일사량이 상기 기준치에 도달한 경우 동작개시신호를 생성하고, 생성된 상기 동작개시신호를 상기 데이터 측정부와 상기 PWM 제어부 중 선택된 적어도 하나로 출력하는 동작 개시 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 데이터 측정부는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정하되, 온도변화가 발생되는 경우 온도변화에 따른 각각의 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점의 전압 및 전류데이터를 각각 측정하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 제3 항에 있어서,
상기 데이터 저장부는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 제4 항에 있어서,
상기 데이터 저장부는,
온도데이터 별로 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 PWM 제어부는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부로부터 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 상기 데이터 저장부에 기 저장되었는지 여부를 확인하고, 확인 결과 동일한 온도데이터가 기 저장되어 있는 경우 상기 데이터 저장부로부터 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득하는 데이터 획득부;
상기 데이터 획득부를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터로 설정하고, 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터로 설정하는 기준데이터 설정부;
상기 기준데이터 설정부를 통해 설정된 기준 전압데이터와 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 현재 전압데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하는 PI 전압제어신호 생성부;
상기 기준데이터 설정부를 통해 설정된 기준 전류데이터와 상기 데이터 획득부를 통해 획득된 현재 전류데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전류제어신호를 생성하는 PI 전류제어신호 생성부; 및
상기 PI 전압제어신호 생성부를 통해 생성된 전압제어신호와, 상기 PI 전류제어신호 생성부를 통해 생성된 전류제어신호에 기초하여 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성하는 PWM 듀티 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템.
- 일사량이 미리 설정된 기준치에 도달하면, 태양광모듈의 온도 및 해당 온도에서 추종된 최대전력점의 전압 및 전류를 각각 측정하는 데이터 측정 단계;
상기 데이터 측정 단계를 통해 측정된 데이터를 수집하고, 수집된 온도데이터를 기준으로 전압 및 전류데이터를 저장하는 데이터 저장 단계; 및
일사량이 상기 기준치에 도달하면, 상기 데이터 측정 단계를 통해 현재 측정된 데이터와, 현재 측정된 온도데이터를 기준으로 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장된 데이터를 각각 획득하고, 현재 온도, 전압 및 전류데이터와 과거 온도, 전압 및 전류데이터 간의 비교를 통해 차이데이터를 도출하며, 도출된 차이데이터를 기반으로 최대전력점 추종을 위한 PWM 제어신호를 생성하는 PWM 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법.
- 제7 항에 있어서,
상기 데이터 측정 단계는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 태양광모듈의 온도데이터를 측정하되, 온도변화가 발생되는 경우 온도변화에 따른 각각의 온도데이터를 측정하고, 측정된 각각의 온도데이터 별로 인버터를 통해 추종된 최대전력점에서의 전압 및 전류데이터를 각각 측정하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법.
- 제8 항에 있어서,
상기 데이터 저장 단계는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정부를 통해 측정된 온도데이터와 최대전력점의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 수집하고, 수집된 온도데이터 별로 전압데이터 및 전류데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법.
- 제9 항에 있어서,
상기 데이터 저장 단계는,
온도데이터 별로 최대전력점에서의 전압데이터 및 전류데이터를 각각 저장하되, 기 저장된 온도데이터와 동일한 온도데이터가 새롭게 수집된 경우, 기 저장된 온도데이터에 따른 최대전력점과 새롭게 수집된 온도데이터에 따른 최대전력점 중 더 높은 최대전력점을 갖는 데이터로 업데이트하거나 유지하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법.
- 제7 항에 있어서,
상기 PWM 제어 단계는,
일사량이 상기 기준치에 도달한 상태를 만족하는 동안에 상기 데이터 측정 단계를 통해 측정된 현재 온도데이터, 현재 전압데이터 및 현재 전류데이터를 획득하고, 획득된 현재 온도데이터와 동일한 과거 온도데이터가 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장되었는지 여부를 확인하고, 확인 결과 동일한 온도데이터가 기 저장되어 있는 경우 상기 데이터 저장 단계를 통해 기 저장된 해당 과거 온도데이터와, 해당 과거 온도데이터를 기준으로 저장된 과거 전압데이터 및 과거 전류데이터를 획득하는 데이터 획득 단계;
상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 과거 전압데이터를 기준 전압데이터로 설정하고, 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 과거 전류데이터를 기준 전류데이터로 설정하는 기준데이터 설정 단계;
상기 기준데이터 설정 단계를 통해 설정된 기준 전압데이터와 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 현재 전압데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 태양광모듈의 전력을 제어하기 위한 전압제어신호를 생성하는 PI 전압제어신호 생성 단계;
상기 기준데이터 설정 단계를 통해 설정된 기준 전류데이터와 상기 데이터 획득 단계를 통해 획득된 현재 전류데이터 간의 오차를 미분하여 최대전력점을 목표로 전력을 제어하기 위한 전류제어신호를 생성하는 PI 전류제어신호 생성 단계; 및
상기 PI 전압제어신호 생성 단계를 통한 전압제어신호와, 상기 PI 전류제어신호 생성 단계를 통한 전류제어신호에 기초하여 PWM 듀티를 조절하기 위한 PWM 듀티제어신호를 생성하는 PWM 듀티 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 지능형 MPPT 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220123943A KR102765001B1 (ko) | 2022-09-29 | 빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220123943A KR102765001B1 (ko) | 2022-09-29 | 빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240044656A true KR20240044656A (ko) | 2024-04-05 |
| KR102765001B1 KR102765001B1 (ko) | 2025-02-11 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101458363B1 (ko) | 2013-10-22 | 2014-11-06 | 공주대학교 산학협력단 | 일사량의 변동에 대응하여 최대전력을 추종하기 위한 태양광 발전시스템의 최대전력 추종방법 |
| KR101573277B1 (ko) | 2014-08-04 | 2015-12-02 | 한국에너지기술연구원 | 동적 최대전력지점 추종 태양광 발전 시스템 및 그 방법 |
| KR101729217B1 (ko) | 2016-07-28 | 2017-05-02 | 주식회사 케이디티 | 태양광 발전 시스템의 인버터 mppt 성능 진단 장치 및 방법 |
| KR102161812B1 (ko) | 2019-06-18 | 2020-10-05 | 연세대학교 산학협력단 | 유효 전력 제어를 이용한 태양광 발전 시스템의 ｍｐｐｔ 제어를 위한 장치 및 방법 |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101458363B1 (ko) | 2013-10-22 | 2014-11-06 | 공주대학교 산학협력단 | 일사량의 변동에 대응하여 최대전력을 추종하기 위한 태양광 발전시스템의 최대전력 추종방법 |
| KR101573277B1 (ko) | 2014-08-04 | 2015-12-02 | 한국에너지기술연구원 | 동적 최대전력지점 추종 태양광 발전 시스템 및 그 방법 |
| KR101729217B1 (ko) | 2016-07-28 | 2017-05-02 | 주식회사 케이디티 | 태양광 발전 시스템의 인버터 mppt 성능 진단 장치 및 방법 |
| KR102161812B1 (ko) | 2019-06-18 | 2020-10-05 | 연세대학교 산학협력단 | 유효 전력 제어를 이용한 태양광 발전 시스템의 ｍｐｐｔ 제어를 위한 장치 및 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0653692B1 (en) | Method and apparatus for controlling the power of a battery power source | |
| Talbi et al. | A high-performance control scheme for photovoltaic pumping system under sudden irradiance and load changes | |
| Mohanty et al. | MATLAB based modeling to study the performance of different MPPT techniques used for solar PV system under various operating conditions | |
| US8860358B2 (en) | Method for operation of a photovoltaic generator at an operating point of maximum power | |
| Reisi et al. | Classification and comparison of maximum power point tracking techniques for photovoltaic system: A review | |
| JP3516101B2 (ja) | 太陽光発電装置 | |
| US8450883B2 (en) | Maximum power point tracking control apparatus for solar battery | |
| KR20110014201A (ko) | 중앙집중형 최대 전력 포인트 트래킹을 갖는 에너지 발생 시스템에 국부 최대 전력 포인트 트래킹을 통합하는 시스템 및 방법 | |
| KR101598464B1 (ko) | 하이브리드 mppt제어에 의한 태양광발전시스템의 효율개선 방법 | |
| CN102822762A (zh) | 电压转换器、电压转换方法、电力调整器、电力调整方法、太阳能发电系统以及管理装置 | |
| JP2015502621A (ja) | 単位グループ別に最大電力点追従を行う太陽光発電システム | |
| US20210388815A1 (en) | Method of controlling a wind turbine | |
| Elzein | Maximum power point tracking system for photovoltaic station: A review | |
| JP3949350B2 (ja) | 連系装置 | |
| CN112904929A (zh) | 光伏太阳能系统及其控制方法、计算机可读存储介质 | |
| KR101598458B1 (ko) | 태양광 발전효율 개선을 위한 태양광 인버터 시스템 및 그 제어 방법 | |
| KR20240044656A (ko) | 빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 | |
| KR102765001B1 (ko) | 빅데이터 기반의 지능형 mppt 알고리즘을 활용한 태양광 발전 제어 시스템 및 그 방법 | |
| KR102002106B1 (ko) | 태양광 발전 시스템 및 태양광 발전 시스템의 최대 전력점 추적 방법 | |
| KR20190036914A (ko) | Dc-dc 전압 레귤레이터를 이용한 태양광전원의 효율향상 장치 | |
| CN116225146B (zh) | 一种高精度mppt控制方法 | |
| El Alami et al. | Optimizing solar energy efficiency with an improved hill-climbing maximum power point tracking control approach: hardware implementation | |
| JP5047908B2 (ja) | 最大電力制御装置および最大電力制御方法 | |
| Sen et al. | A novel curve scanning based maximum power point tracking algorithm under partial shading conditions | |
| JPH09131081A (ja) | 電池電源の電力制御装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0109 | Patent application | ||
| PG1501 | Laying open of application | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20240522 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20250124 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20250204 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20250205 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration |