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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김홍성 (지앤비쏠라) 김기복 (한국표준과학연구원) 이승요 (대림대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
937 - 946 (10page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.6.937

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A diagnosis model for DC junction block O&M(Operation and Maintenance) of PV system is proposed in this paper. The proposed diagnostic model is based on a bath tube failure rate function and requires a well-functioning predictor to generate a reference signal which evaluates the operating characteristics of the diagnostic junction block. Among the various ML(Machine Learning) techniques, ANN(Artificial Neural Network) is used as a technique for the predictor with design factors such as input, output variables and learning rates, and sufficient data are required to train the diagnostic model by ANN. However, it is difficult to obtain operational data related to the DC junction block that should be used to train and evaluate the proposed diagnostic model. In order to solve this problem, environmental data on outdoor temperatures and solar radiation are downloaded from the domestic meteorological data center in Korea, and the data needed to evaluate the proposed predictor are generated by appropriate assumptions using various references and numerical simulations. The accuracy and generality of the proposed predictor are evaluated by the γ² value and the RMSE(Root Mean Square Error).
#PV(Photovoltaic) System #DC Junction Block #Diagnosis #Artificial Neural Network(ANN) #Bath Tube Failure Rate Function #O& #M(Operation and Maintenance)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 시스템 구성 및 평가방법
3. 결과 및 검토
4. 결론
References

참고문헌 (35)

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Solar Power Europe / 2019 / Global Market Outlook for Solar Power :7~23 google schola The Export-Import Bank of Korea / 2019 / 2019 Quarterly Report google schola Won Keun Choe / 2015 / The Study on the Improvement of the fire Vulnerabilities in the Junction Box of the Photovoltaic System / Fire Investigation of Society of Korea 6(2):71~74 google schola Hermann Laukamp / 2013 / PV Fire Hazard-Analysis and Assessment of Fire Incidents / 28th EU PVSEC :4304~4311 google schola Cheol Yong Lee / 2017 / International Comparative Study on LCOE with the Cost Analysis :77~80 google schola

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