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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 19 - 30 (12page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.9.19
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태양광 발전은 일사량 및 온도 등 외부변화에 따른 안정적이고 효율적인 최대 전력 출력 전력점을 추적하기 위한 MPPT 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 인공 신경망을 이용하여 기존 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 인공 신경망의 학습 데이터를 위해 다양한 일사량과 온도의 조합에 대해서 기존 MPPT 알고리즘으로 MPP의 전류와 전압을 찾았다. 획득한 MPP 데이터는 입력노드를 일사량과 온도로 출력 노드를 전류와 전압으로 하여 학습하였다. 실험결과 일사량과 온도 변화가 있는 0~0.3t 구간에서 추적시간은 기존 알고리즘인 P&O와 InC 그리고 Fuzzy는 각각 0.428t, 0.49t 그리고 0.4076t이였으며, 제안 모델은 0.32511t로서 기존 알고리즘 보다 0.1t 이상 신속하게 MPP를 추적하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 MPPT 모델
Ⅳ. 결과 및 비교 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
민 준 기 / 2018 / MPPT 알고리즘의 주기에 따른 발전 영향 분석 / 전기학회 논문지 P권 67(4):233~237
옥승규 / 2012 / 계통연계형 태양광 발전시스템의 새로운 MPPT에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 10(2):27~34
문석환 / 2017 / P&O알고리즘을 이용한 조류발전 시스템의 최대출력 제어 / 전력전자학회 논문지 22(3):199~206
C. I. William / 2013 / Comparative study of P&O and InC MPPT algorithms / American Journal of Engineering Research 2(12):402~408
R. Algarín / 2017 / Fuzzy logic based MPPT controller for a PV system / Energies 10(12):2036~2043
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