[전자공학] 태양광발전시스템의 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 알고리즘 개발

목차

1. 서론…………………………………………………………………………………………1

2. MPPT(Maximum Power Point Tracking)란?………………………………………………1
2.1 MPPT의 Concept 및 필요성………………………………………………………………1

3. 여러 가지 MPPT 방법 및 Algorithm……………………………………………………3
3.1 일정전압제어 MPPT Algorithm…………………………………………………………3
3.2 Perturb & Observe(P&O) MPPT Algorithm……………………………………………4
3.3 Incremental Conductance(IncCond) MPPT Algorithm………………………………5
3.4 Two-mode MPPT Algorithm………………………………………………………………6
3.5. 각 Algorithm 장&단점 ………………………………………………………………7

4. 새로운 Algorithm 제안 및 장단점……………………………………………………7

본문내용

감소시킴으로써 동작하며, 이전의 교란주기 동안의 태양전지 어레이 출력전력과 함께 현재 어레이 출력전력 비교에 의해 최대전력의 상태를 연속적으로 추적하며 찾는다. 이 방법은 그림 5와 같은 순서도에 의해 동작한다.
즉 그림 5의 알고리즘은 다음과 같이 설명할 수 있다. 만약 전력이 증가하면 교란은 다음 주기 동안 계속해서 같은 방향으로 증가할 것이며 그렇지 않으면 교란의 방향은 반대가 될 것이다. 이것은 어레이 단자전압이 모두 MPPT 주기 동안 교란된다는 것을 의미한다. 그러므로 MPPT에 이르렀을 때 P&O Algorithm은 일정 혹은 천천히 변하는 환경조거에서 자려진동할 것이며 그 결과 태양전지 어레이의 손실이 발생하게 된다. 이 문제는 MPP에 도달했을 때를 거물하기 위해 바로 앞의 주기 동안의 두 개의 파라미터 비교와 교란부를 바이패스하기 위한 P&O Algorithm의 개선에 의해 해결 할 수 있다. 전력손실을 줄이기 위한 다른 방법으로는 교란 step의 감소가 있다, 그러나 이 방법은 환경조건이 급하게 변할 경우 MPP 추적속도가 늦어지게 되므로 step의 결정이 중요하게 된다.
그림 5. Perturb & Observe MPPT Algorithm flowchart
3.3 Incremental Conductance(IncCond) MPPT Algorithm
IncCond MPPT방법은 부하 임피던스와 태양전지 임피던스와의 비교에 의해서 태양전지 출력을 제어하는 방법이며, P&O Algorithm의 결점을 피하기 위한 IncCond Algorithm은 어레이 단자전압이 이 값의 상대적이 MPP 전압에 따라 항상 조절되어진다. 이 방법은 그림 6과 같은 순서도에 의해 동작한다.
그림 6에서 최대출력점은 이 되는 경우이므로 다음과 같이 전개할 수 있다. 이 식은 부하 임피던스가 최대동작점에 있어서 태양전지 어레이의 V-I곡선의 기울기에 동등하다는 것을 나태내고 있다. PWM 쵸퍼에 의하여 제어하는 경우 동작점을 중심으로 강제로 듀티 사이클을 변동을 주어서 그 때의 및 를 계산하여 양자가 동일하게 되도록 동작점을 선택하면 MPP에 도달하게 된다. IncCond방법은 빠른 환경변화에 대한 MPPT성능이 매우 좋은 장점이 있으나, 많은 계산량으로 인해 빠른 CPU가 필요하므로 결국 시스템 단가를 상승시키는 결과를 초래하는 단점이 있다.
그림 6. Incremental Conductance MPPT Algorithm flowchart
3.4 Two-mode MPPT Algorithm
Two-mode 제어 방법은 태양전지 어레이의 출력전력의 효율을 극대화하기 위하여 제안한 방법이다. 실험상에서 P&O나 IncCond방법이 낮은 일사량에서 일정전압제어보다 효율이 높지 않으므로, 특정의 낮은 일사량에서 일정전압제어 방법으로 제어 루틴을 변경하는 방법이다. 이 방법에 대한 순서도는 그림 7과 같다. 이 알고리즘은 일사량센서를 이용하거나 전력량을 가지고 일사량 값으로 바꾸어 프로그램 상에서 제어 루틴을 변경할 수도 있다.
그림 7. Two-mode MPPT Algorithm flowchart
3.5. 각 Algorithm 장&단점
장 점
단 점
일정전압제어 MPPT
Algorithm
·출력에 대해 전력량이 필요하지 않아 전류센서를 줄일 수 있다.
·일사량 급변 시 정확한 MPP점을 찾아 동작하지 못해 출력효율이 감소한다.
P&O MPPT
Algorithm
·제어가 간단하다.
·출력전압이 연속적으로 미소진동하여 출력전력의 손실이 발생한다.
IncCond MPPT
Algorithm
·P&O의 단점을 보완하기 위한 알고리즘
· 빠른 환경변화에 대한 MPPT 성능이 높다
·많은 연산이 필요하고, 급격한 일사량의 변화에 대하여 MPPT가 실패할 확률이 높다.
Two-mode MPPT
Algorithm
·비교적 낮은 일사량에서 효율 극대화 할 수 있다.
·일사량 급변 시 일정전압제어와 IncCond방식의 공통적인 단점인 MPPT의 실패가 있을 수 있다.
표 1. 각 Algorithm 장&단점
4. 새로운 Algorithm 제안 및 장단점
기존 Algorithm의 단점은 일사량이 급변 시 정확한 MPP점을 찾지 못하거나 실패 확률이 높다는 점이 공통적으로 문제였다. 그래서 그림 8과 같이 우리나라를 기준으로 해가 뜨는 방향은 계절별로 차이가 있다는 점을 바탕으로 계절의 변화에 따라 미리 그 방향으로 기울어져 있으면 변화를 감지하는데 있어서 더 효율적이지 않을까 에서 출발했다.
하지 (북동쪽에서 떠서 북서쪽으로 집니다)
90˚ - 37˚ + 23.5˚ = 76.5˚
춘, 추분 (정동쪽에서 떠서 정서쪽으로 집니다)
90˚ - 37˚ + 0˚ = 53˚
동지 (남동쪽에서 떠서 남서쪽으로 집니다)
90˚ - 37˚ - 23.5˚ = 29.5˚
그림 8. 계절별 태양의 위치
전체적인 효율에서 우위를 보이는 Two-mode MPPT Algorithm을 기준으로 적용을 한다. 위에서 언급한 Two-mode MPPT Algorithm에서 계절별 모드변환을 할 수 있는 시스템을 장착하여 일사량이 급격한 변화에 대응하여 손실을 줄이고 MPP점을 빠르게 찾아 효율을 극대화 한다.
그림 9의 순서도에서와 같이 부하 임피던스와 태양전지 임피던스와의 비교에 의해서 태양전지 출력을 제어하는 IncCond방법과 함께, IncCond방법이 표 2의 결과에서 보듯이 일사량이 30%이하가 되면 급격하게 감소하는 점을 보완하여 일정전압제어법과 조합한 Two-mode 방법을 바탕으로 계절에 따른 태양의 위치에
표 2. 일사량에 따른 Algorithm별 MPPT 효율
맞게 태양전지 어레이 동작을 결정을 해놓으면 일사량의 변화를 빠르게 인지하고 MPP점을 찾아 최대효율을 얻을 수 있을 것이다.
그림 9. 새로운 MPPT Algorithm flowchart
장점
어느 각도에서도 가장 좋은 효율을 나타낼 수 있고, 계절별 태양전지 어레이 방향을 최적화 하여 일사량의 급변 시에도 대처 할 수 있다.
단점
많은 연산이 필요하고, 시스템이 추가되면서 생산단가가 높아진다.
표 3. 새로운 MPPT Algorithm 장&단점

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