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  1. (Dept. of Electrical Engineering, Soongsil University, Korea.)
  2. (Dept. of Electrical Engineering, Gachon University, Korea.)



Bypass Circuit, DPP(Differential Power Processing), Flyback Converter, Maximizing Power Production, Photovoltaic (PV)

1. 서 론

최근에 가속되는 환경오염의 대책과 화석연료 사용의 감소를 이루기 위하여 현재 실현가능한 다양한 신재생 에너지 의 연구가 진행되고 있다. 이 중 상용 가능한 여러 신재생 에너지 중 태양광 DC전력 생산은 무한히 공급되는 에너지원으로써 가장 높은 관심사를 차지하고 있다. 이에 따라 효율적인 태양광 발전을 위하여 많은 연구가 현재까지 이루어지고 있다[1,2].

태양광 패널에서 발전되는 DC전력 에너지를 효율적으로 생산하고 부하단에 공급하기 위하여 여러 가지의 전력변환장치가 연구되었는데 1세대인 중앙집중방식, 2세대인 멀티 스트링 방식을 거쳐 현재에는 3세대인 모듈집적방식의 태양광 시스템이 제시되었다. 이러한 방식들은 태양광 패널마다 직렬로 DC전력 변환장치를 연결시킨 것으로써 외부에서 발생하는 전력 생산 저하의 요인으로부터 유연하게 대처할 수 있게 된다[3,4]. 하지만 태양광 패널에서 생산하는 모든 전력이 전력변환장치를 거치게 됨으로써 전력변환장치의 효율에 상당한 영향을 받게 된다[5].

이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근에는 4세대 전력변환장치인 차동전력조절 방식(differential power processing : DPP)이 제시되었다[6,7]. 이는 각 태양광 패널에 병렬로 전력변환장치를 부착하는 것을 의미하는데 이러한 구조로 인하여 다양한 이점이 발생한다. 즉 1,2 세대의 경우와는 다르게 태양광 패널에서 생산하는 모든 전력이 DC 전력변환장치를 거치지 않아도 된다. 이는 전력변환장치에서 발생하는 전력 손실을 최소화 시키는 것을 의미하며 태양광 패널의 고장으로 인한 시스템 안정성의 저하 문제도 해결할 수 있다[8].

하지만 하드웨어적인 DPP 구조의 효율은 높을지라도 여기에 사용되는 최대전력추종(MPPT) 장치인 일반적인 제어 기법인 P&O 알고리즘에는 여러 단점이 존재한다[9]. 이 기법은 태양광 패널의 $V-I$특성 곡선에서 발생하는 비선형적인 특징으로 인해 일반적인 제어와는 조금 다르게 진행되는데 PI, PID와 같은 제어에 필요한 전압 레퍼런스에 지속적인 변화를 주는 기법을 의미한다[10,11]. 결국 정상상태에 도달하더라도 전압 레퍼런스 변화량 만큼의 리플이 추가적으로 존재하므로 시스템의 안정성에 좋지 않은 영향을 미친다.

또한 이를 해결하기 위하여 전압 레퍼런스 변화량의 크기를 작게 한다면 태양광 패널의 최고 생산 전력점인 $P_{mpp}$에 도달하는 시간이 늘어난다. 이는 곧 태양광 패널의 전력 생산 효율에 악영향을 미치며 $P_{mpp}$추적 실패 가능성이 높아지게 된다.

이에 따라 본 논문은 전압 레퍼런스 변화량을 작게 하고도 순시에 $P_{mpp}$지점에 도달할 수 있는 ‘근사 $I_{mpp}$ 추적 기법’ 에 기반한 고속의 MPPT제어 기법을 제안한다. 이는 태양광 패널이 보유하고 있는 전류 변화의 특성을 이용해 $I_{mpp}$를 계산하고 추적하는 기법으로써 기존에 사용하는 P&O 알고리즘과 혼합적으로 사용하여 태양광 패널의 전력 생산 효율을 극대화 시킨다.

하지만 근사 $I_{mpp}$ 추적을 위한 조건으로써 태양광 패널을 회로에서 분리 시켜야 하는데 일반적인 DPP 구조에서 태양광 패널의 분리는 불가능하다. 이에 따라 본 논문은 DPP 구조에서 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법을 사용할 수 있도록 ‘bypass 회로’를 추가적으로 제안한다. bypass 회로는 태양광 패널을 메인 회로에서 절연하고 분리시킬 수 있는 회로로써 분리된 태양광 패널과 메인 회로간의 영향을 거의 주지 않으며 안정적이고 정밀한 $I_{mpp}$의 측정을 가능하게 한다.

즉, 본 논문은 DPP 구조에서 bypass 회로를 적용한 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법에 기반한 고속의 MPPT기법을 제안하는 것이다. 이에 따라 태양광 패널의 전력 생산 효율을 극대화 시킬 수 있으며, 이는 곧 전체적인 태양광 DC발전 시스템의 전력생산 효율을 높이는 것으로 그늘짐, 이상기후, 외부적인 스트레스로 인한 시스템의 안정성도 보장할 수 있어서 향후 현장에의 적용에 기대할 수 있다.

2. 태양광 DC전력의 DPP 시스템과 제어 기법

2.1. 기본적인 DPP 시스템의 구성

태양광 DC전력에서 전력변환 효율 증대를 위한 기본적인 차동전력조절 방식(power differential processing : DPP)은 태양광 패널마다 1:1 대응으로 DC/DC 컨버터가 부착된다. 이에 대한 간략한 회로도는 다음과 같다.

그림. 1. 일반적인 DPP 시스템의 구조

Fig. 1. A structure of general DPP system

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig1.png

그림 1은 DPP 구조를 태양광 발전 시스템에 적용하였을 때의 간략화된 회로도를 나타낸다. 여기서 DPP 구조는 크게 두 가지의 회로로 나뉘어 설명할 수 있는데 주 전류(main current)가 흐르는 메인 회로와 보조 전류(sub current)가 흐르는 보조 회로로 나눈다. 여기서 메인 회로는 태양광 패널이 생성하는 전력을 DC/AC 인버터 1차측에 직접적으로 공급하는 회로를 의미한다. 태양광 패널은 이러한 메인 회로에 모두 직렬로 연결되어 있다.

이에 반해 보조 회로는 메인 회로에 병렬로 구성되어 있고 이에 사용되는 DC/DC 컨버터는 태양광 패널의 1:1 대응으로 연결되어 있으며 대응하는 태양광 패널의 MPPT와 차동전력조절을 동시에 진행한다. DC/DC 컨버터는 각 태양광 패널의 수와 동일하게 배치되며 DC/DC 컨버터의 2차측 또한 병렬 형태로 묶어 DC/AC 컨버터 2차측과 연결된다.

이러한 DPP 구조는 직렬로 연결된 태양광 패널 중 낮은 전력을 생산하는 패널의 스트레스를 최소화 시킬 수 있으며 한 패널의 환경적, 물리적 손상으로 인해 태양광 시스템 전체가 마비되는 상황을 예방할 수 있다. 또한 생산된 전력 중 DC/DC 컨버터를 거치는 전력을 최소화시켜 전체적인 태양광 DC발전 시스템의 효율을 극대화시킬 수 있다.

2.2. 태양광 패널 제어를 위한 기본적인 MPPT 기법

태양광 패널을 효율적으로 사용 즉 전력생산의 효율을 최대화 하기 위하여 기본적으로 최대전력점을 추종(maximum power point tracking : MPPT)할 수 있는 제어 기법이 필요하다. 태양광 패널은 온도, 일사량에 따라 전압과 전류 사이의 변화가 비선형적으로 나타나는데 이러한 특성은 태양광 패널의 $V-I$특성 곡선에 나타나며 기본적인 선형 제어로는 높은 효율의 전력을 생산할 수 없는 이유가 된다.

그림. 2. 태양광 패널의 일반적인 $V-I$ 특성 곡선

Fig. 2. General characteristics curve of solar panels

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig2.png

여기서,

$P_{mpp}$ $\enspace$ $[W]$ $\enspace$ 태양광 패널이 생산할 수 있는 최대 전력

$V_{mpp}$ $\enspace$ $[V]$ $\enspace$ 최대 전력점에서의 전압

$I_{mpp}$ $\enspace$ $[A]$ $\enspace$ 최대 전력점에서의 전류

$V_{ma x}$ $\enspace$ $[V]$ $\enspace$ 태양광 패널이 공급할 수 있는 최대 전압

$I_{ma x}$ $\enspace$ $[A]$ $\enspace$ 태양광 패널이 공급할 수 있는 최대 전류

그림 2는 태양광 패널의 일반적인 $V-I$ 특성 곡선을 나타낸다. 여기서 태양광 패널이 생성할 수 있는 $P_{mpp}$는 결코 $V_{ma x}$와 $I_{ma x}$에 선형적이지 않다는 것을 알 수 있다. $P_{mpp}$는 곧 $V_{mpp}$와 $I_{mpp}$와 연관되어 있다는 것을 알 수 있으며 이에 따라 $P_{mpp}$에 맞는 $V_{mpp}$,$I_{mpp}$를 기준으로 하여 제어를 실시하여야 한다.

3. 근사 추적 기법과 bypass 회로의 적용에 의한 고속 MPPT기법의 제안

3.1. MPPT에 사용되는 기본적인 P&O 알고리즘의 문제점

태양광 DC전력 생산구조에서 하드웨어적으로 높은 효율은 보이는 DPP 구조에 비해 소프트웨어적으로 사용되는 MPPT 제어에는 단점이 존재한다. 기존의 MPPT를 수행하기 위하여 일반적으로 P&O(perturb and observe) 기법이 사용되는데 이에 대한 그림은 다음과 같다.

그림. 3. P&O 기법을 이용한 MPPT의 처리 과정

Fig. 3. MPPT process using P & O method

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig3.png

그림 3은 MPPT를 위한 P&O 기법의 과정을 보여주는 그림이다. 이 기법은 전압 레퍼런스 값에 외란을 주고 이에 따라 변화하는 태양광 패널의 전력과 전압을 지속적으로 감시하고 비교하여 $P_{mpp}$를 찾아가는 기법을 의미한다. 이러한 P&O 기법은 지속적으로 $\Delta P$와 $\Delta V$를 비교해야 하는데 $V_{mpp}$에 도달하여도 전압 레퍼런스에 지속적인 변화를 주어야 한다.

이는 정상상태에서도 레퍼런스 변화량 만큼의 리플이 발생하는 것이다. 즉, 전압 레퍼런스의 변화량이 높은 MPPT는 정상상태에서도 지속적인 높은 리플을 발생시키며 이는 곧 제어의 시스템 면에서 안정성이 있다고 볼 수 없다. 이에 따라 리플을 줄이기 위하여 전압 레퍼런스 변화량을 낮게 준다면 $V_{mpp}$에 도달하는 시간이 길어지게 된다. 이에 대한 관련 식은 식 (1)에 나타내었다.

(1)
$T_{t otal}=\dfrac{\Delta T_{ref}}{\Delta V_{ref}}\left | V_{mpp}- V_{c}\right |$

여기서,

$T_{total}$ $\enspace$ $[s]$ $\enspace$ $V_{mpp}$까지 도달하는데에 걸리는 시간

$\Delta T_{ref}$ $\enspace$ $[s]$ $\enspace$ 설정한 $\Delta V_{ref}$의 변화 시간

$\Delta V_{ref}$ $\enspace$ $[V]$ $\enspace$ 설정한 전압 레퍼런스 변화량

$V_{c}$ $\enspace$ $[V]$ $\enspace$ 현재 측정된 전압

식 (1)은 $V_{c}$에서 $V_{mpp}$까지의 예상 도달하는 시간을 알 수 있는 식이다. 위와 같이 정상상태의 리플을 줄이기 위하여 $\Delta V_{ref}$를 낮게 한다면 $T_{total}$과는 반비례 관계이므로 $T_{total}$이 길어질 수 밖에 없다. 즉 $V_{mpp}$에 도달하기까지의 $T_{total}$은 곧 태양광 패널의 전력 생산 효율과 밀접한 관계가 있으므로 빠르게 $V_{mpp}$를 추적하는 것이 좋다. 하지만 이에 따라 $\Delta T_{ref}$를 현저하게 낮춘다면 변화하는 빈도수가 급격히 많아짐에 따라 시스템의 안정성을 보장할 수 없기에 적절한 $\Delta T_{ref}$와 $\Delta V_{ref}$의 설정을 통하여 MPPT가 이루어져야 한다.

이에 따라 본 논문에서는 적절한 $\Delta T_{ref}$를 갖는 MPPT 제어 임에도 불구하고 현저히 빠르게 $V_{mpp}$를 추적하여 태양광 패널의 발전 효율을 극대화 시키는 방안을 제안하는 것이다.

3.2. 제안하는 근사 추적 기법

본 논문에서는 태양광 패널의 $V-I$ 특성 곡선에서 나타는 특징과 bypass 회로를 이용하여 근사 $I_{mpp}$를 계산적으로 예상할 수 있는 ‘근사 $I_{mpp}$ 측정 기법’을 제시한다. 이러한 기법을 MPPT 제어에 적용할 경우 낮은 $\Delta V_{ref}$와 적절한 $\Delta T_{ref}$임에도 불구하고 빠르게 $P_{mpp}$에 도달할 수 있다. 이는 곧 태양광 시스템에서의 높은 발전 효율을 가능하게 만들며 근사 $I_{mpp}$에 대한 관련은 식 (2)의 표현과 같다.

(2)
$I_{mpp}\approx k\times I_{ma x}$

식 (2)는 근사 $I_{mpp}$를 계산할 수 있는 식을 나타낸 것으로 여기서 $k$는 고정된 상수를 의미하며 태양광 패널마다 보유하고 있는 데이터 시트나 몇 번의 테스트를 통하여 $k$값을 계산할 수 있다. 식 (2)에 따르면 근사 $I_{mpp}$와 $I_{ma x}$간에 오직 고정된 $k$와의 관계만이 존재하므로 측정한 $I_{mpp}$에서 $I_{ma x}$를 나눔으로써 $k$를 간편하게 측정할 수 있다. 이 때 $k$는 고정된 상수이므로 $I_{ma x}$에 $k$ 상수를 오직 곱함으로써 변화하는 일사량에도 근사 $I_{mpp}$를 지속적으로 측정할 수 있다.

그림 4는 제안하는 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법을 이용한 MPPT 제어 알고리즘의 순서도를 보여준다. 제안하는 알고리즘은 크게 Stage 1과 Stage 2로 나뉘어진다. 여기서 Stage 1은 근사 $I_{mpp}$를 추적하는 단계를 의미한다. 그림 4와 동일하게 bypass 회로를 작동시켜 태양광 패널을 메인 회로에서 분리한 후 $I_{ma x}$를 측정함으로써 근사 $I_{mpp}$를 예상하고 추적한다.

그림. 4. 제안하는 근사 $I_{mpp}$ 추적 알고리즘

Fig. 4. Proposed approximate $I_{mpp}$ tracking algorithm

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig4.png

이 단계에서 bypass 회로의 동작과 $I_{ma x}$의 측정은 오직 1회만 실행하며 $I_{pv}$가 근사 $I_{mpp}$에 도달할 때까지 제어를 실시한다. $I_{pv}$가 $I_{mpp}$와 동일하게 맞추어지면 Stage 2의 단계로 넘어간다. 이 단계는 기본적인 P&O 알고리즘이 적용되며 평상시에는 Stage 2의 단계가 지속적으로 이루어지게 된다.

3.3. 근사 추적을 위한 bypass 회로의 적용

하지만 $I_{ma x}$를 안정적이고 정밀하게 측정하기 위해서는 태양광 패널이 메인 회로와 확실한 절연 상태여야 하나 DPP 시스템에서 태양광 패널의 확실한 절연은 거의 불가능으로 볼 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 DPP 시스템에 제안하는 근사 $I_{mpp}$를 적용하기 위하여 ‘bypass 회로’를 적용한 DPP 시스템을 추가적으로 제안한다.

그림. 5. 제안하는 bypass 회로가 적용된 DPP 시스템

Fig. 5. DPP system with proposed bypass circuit

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig5.png

그림 5는 기본적인 DPP 시스템에서 bypass 회로가 적용된 회로도를 보여준다. 여기서 bypass 회로는 각각의 태양광 패널과 메인 회로 사이에 위치한다. 평소에 bypass 회로는 일반적인 DPP 시스템과 동일하게 전류가 흐를 수 있도록 A-B점이 연결되어 있다. 여기서 외부적인 요인에 의해 어떠한 태양광 패널의 전력 생산량이 급격히 떨어지게 되면 해당하는 bypass 회로가 작동하여 태양광 패널과 메인 회로와의 완전한 절연 후 $I_{ma x}$를 측정할 수 있게 한다.

그림. 6. $PV_{1}$에 bypass 회로가 동작하였을 때의 전류 흐름도

Fig. 6. The current flow when the bypass circuit operates

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig6.png

그림 6은 첫 번째 태양광 패널에서 외부적인 요인에 의하여 bypass 회로가 작동하였을 때의 모습을 나타낸다. 그림 6와 같이 bypass 회로가 작동하게 되면 A-B점에 연결되어 있던 회로가 A-C점으로 변경된다. 이에 따라 첫 번째 태양광 패널은 메인 회로에서 완벽히 분리되어 안정적이고 정밀하게 $I_{ma x}$를 측정할 있는 환경이 만들어진다. 이후 $I_{ma x}$를 측정하여 $I_{mpp}$가 추적된다면 bypass 회로는 A-B점으로 다시 되돌아가며 첫 번째 태양광 패널의 전류가 $I_{mpp}$까지 도달할 수 있도록 1:1 대응으로 부착된 DC/DC 컨버터를 이용해 제어를 실시한다.

여기서 중요한 점은 그림 6과 같이 첫 번째 태양광 패널이 메인 회로에서 분리 되더라도 메인 회로에 흐르는 전류 흐름에는 영향을 미치지 않는다는 것이다. 두 번째 태양광 패널에서 생산된 전력은 첫 번째 태양광 패널의 DC/DC 컨버터를 통하여 메인 회로를 루프하게 되므로 서로간의 영향을 거의 주지 않는다. 이는 근사 $I_{mpp}$를 추적함에 있어 DPP 시스템의 안정도를 무너뜨리지 않는다는 것을 의미한다. 따라서, DPP 시스템에서 $I_{mpp}$를 추적함에 있어 bypass 회로의 적용은 적절하며 실현 가능할 것이라고 판단된다.

4. 제안된 고속 MPPT기법에 의한 DC전력의 생산 효율 검증

본 논문은 제안하는 근사 $I_{mpp}$ 추적과 bypass를 적용한 DPP 시스템에 대한 고속 MPPT적용의 전력생산 효율을 검증하기 위하여 PSIM을 이용한 모의실험을 진행하였다. 모의실험을 진행하기 위하여 다음과 같은 동일한 조건에서 비교와 분석을 실시하였다.

표 1. 비교와 분석을 위한 PSIM 설정값

Table 1. PSIM settings value for comparison and analysis

Case

Unit

Settings value

$PV_{1}\in solation$

[$W/m^{2}$]

1000

$PV_{2}\in solation$

[$W/m^{2}$]

500

$V_{mpp1}$

[$V$]

17.02

$V_{mpp2}$

[$V$]

16.4

$\Delta T_{ref}$

[$s$]

0.1

$\Delta V_{ref}$

[$V$]

0.1

그림 7은 DPP 구조에서 기본적인 P&O 알고리즘을 사용한 MPPT를 진행하였을 때의 전압과 전류의 그래프를 보여준다. 표 1에서 설정한 $\Delta T_{ref}$과 $\Delta V_{ref}$을 이용하여 식 (1)의 $T_{total}$을 계산하면 $V_{mpp1}$까지의 도달시간은 약 17.02[s], $V_{mpp2}$까지의 도달시간은 약 16.4[s]으로 예상할 수 있다.

그림 7을 살펴보면 $V_{mpp1}$까지 도달한 시간은 약 16.92[s]이며 $V_{mpp2}$까지 도달한 시간은 약 16.62[s]로 나타남에 따라 식 (1)에서 예상한 시간과 유사하게 나타났다. 태양광 패널의 특성상 전압 레퍼런스의 작은 변동에도 전류의 파형에는 많은 변동이 일어난다. $I_{PV 1}$과 $I_{PV 2}$을 살펴보면 각각의 $I_{mpp}$에 도달하여 정상상태에 도달하였음에도 전압에 비해 상당한 리플이 발생하는 것을 볼 수 있다. 이를 해결하기 위해 $\Delta V_{ref}$를 더 낮게 설정한다면 $T_{total}$이 반비례적으로 늘어나 전력 생산에 커다란 손실을 야기한다.

그림 8은 DPP 구조에서 그림 5와 같은 제안하는 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법과 bypass 회로를 적용하였을 때의 전압과 전류의 그래프를 보여준다. 일반적인 MPPT를 사용한 그림 7에서 나타난 결과와 다르게 순시적으로 MPP를 찾아간 보습을 볼 수 있다. 그림 8을 살펴보면 $V_{mpp1}$까지 도달한 시간은 약 0.15[s]이며 $V_{mpp2}$까지 도달한 시간은 약 0.14[s]로 나타났다.

그림. 7. 일반적인 방법을 적용하였을 때의 PV 전압과 전류

Fig. 7. The voltage and current of PV when applying the general methods

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig7.png

그림. 8. 제안하는 방법을 적용하였을 때의 전압과 전류

Fig. 8. The voltage and current of PV when applying the proposed method

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig8.png

일반적인 방법과 비교하였을 때 약 16.77[s] 만큼 빨라졌으며 이는 곧 약 99.11[%]의 속도 개선을 이룬 결과를 보인다. $\Delta V_{ref}$는 동일하기 때문에 정상상태에서 보이는 전류의 리플 변화는 동일한 모습을 볼 수 있다. 즉, 제안하는 방법을 적용하고 $\Delta V_{ref}$를 더욱 낮게 설정한다면 정상상태의 안정성을 높일뿐 아니라 MPP 도달 시간을 단축시켜 최상의 태양광 패널 제어의 환경을 조성할 수 있다.

그림. 9. 일반적인 방법과 제안하는 방법에 대한 전력 생산량

Fig. 9. Power production for the general method and the proposed method

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.12.1681/fig9.png

그림 9는 일반적인 방법과 제안하는 방법을 사용하였을 때의 전력 생산량을 보여준 모습이다. 표 1에서 가정한 것처럼 $PV_{1}$에서 받고 있는 일사량이 1000[$W/m^{2}$]일 때 생산하는 전력은 19.72[W]이며 $PV_{2}$에서 받고 있는 일사량을 500[$W/m^{2}$]이라고 하였을 때 생산하는 전력은 9.49[W]이다. 이에 따라 두 태양광 패널이 20[s] 동안 생산한 이상적인 전력은 584.35[W]이다. 그림 9를 살펴보면 일반적인 방법을 사용하였을 때의 20[s] 동안 생산한 전력은 359.02[W]로 나타났다.

이는 이상적으로 생산한 전력을 기준으로 하여 비교하였을 때 약 61.44[%]의 생산 효율을 의미한다. $\Delta V_{ref}$가 낮아 MPP에 도달하는 시간이 늘어남에 따라 약 38.36[%]의 전력 손실이 일어난 것이다. 이에 반해 제안하는 방법을 사용하였을 때의 생산 전력은 582.09[W]로 나타났다. 이상적으로 생산한 전력과 비교하였을 때 약 99.61[%]의 생산 효율을 보였다. 이에 대한 결과를 아래의 표 2에 나열하였다.

표 2. 결과 분석표

Table 2. The result analysis table

Case

Unit

Common method

Proposed method

$T_{total}$

[$s$]

16.92

0.15

\begin{align*} Ideal\\ t o tal power \end{align*}

[$W$]

584.35

584.35

\begin{align*} Measured \\ t otal power \end{align*}

[$W$]

359.02

582.09

\begin{align*} Power \\ pr oduction\\ efficiency \end{align*}

[%]

61.44

99.61

결과적으로 이러한 결과는 MPP에 도달하는 시간이 단축됨에 따라 태양광 패널의 생산 효율을 높일 수 있다는 결론에 도달할 수 있다. 즉, DPP 구조에서 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법과 bypass 회로의 적용에 대한 고속의 MPPT 제어기법은 상당히 적절하다고 판단되며 높은 생산 전력 효율을 냄으로써 태양광 DC발전 시스템에 긍정적인 효과를 낼 수 있다고 판단할 수 있다.

5. 결 론

본 논문에서는 DPP 시스템에서 태양광 패널의 높은 전력 생산 효율을 구사하기 위해 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법과 bypass 회로를 적용하여 고속의 MPPT기법을 적용하는 새로운 방법을 제안하였다. 이는 MPPT를 구현함에 있어 일반적으로 사용되는 P&O 알고리즘의 단점을 보완할 수 있는 기법인데 bypass 회로를 사용하여 태양광 패널을 메인 회로에서 분리시켜 안정적이고 정밀한 근사 $I_{mpp}$를 측정하는 기법이다.

이러한 제안하는 기법은 MPP까지 도달하는 시간인 $T_{total}$을 악 99.1[%]로 단축시켰다. 20[s]동안 제안하는 기법이 약 223.07[W]만큼의 전력을 더욱 생산하였으며 이에 따라 전력 생산 효율을 61.44[%]에서 99.61[%]로 증가시켰다. 즉, DPP 시스템에서 근사 $I_{mpp}$ 추적 기법과 bypass 회로의 적용은 태양광 발전 시스템의 발전 효율을 증대시킬 수 있으며 MPPT를 진행함으로써 발생하는 정상상태의 리플을 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한, 그늘짐, 이상기후, 외부적인 스트레스로 인한 시스템의 안정성도 보장할 수 있어 실제의 적용을 기대할 수 있다고 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다. (No. 20194030202290)

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저자소개

최옥만(Og-Man Choi)
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He received his B.S. degree from Electrical Engineering at Cho-sun Univ. in 1989 and his M.S. degree from Electrical Engineering at Korea Univ. in 1997, respectively.

Currently, he is Ph.D candidate in Electrical Engineering from Soongsil Univ. and director at LH

E-mail : ogman@lh.or.kr

이현재(Hyun-Jae Lee)
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Currently he is pursuing his M.S. degree in Gachon University, Gyeonggi-Do, Korea.

His research interests are Power conversion and Power control.

E-mail : lhj501@gc.gachon.ac.kr

김재철 (Jae-Chul Kim)
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He received his B.S. degree from Electrical Engineering at Soongsil Univ. in 1979 and his M.S. degree and Ph.D degree from Seoul National Univ. in 1983 and 1987, respectively,

Currently, he is a professor in the Dept. of Electrical Engineering at Soongsil Univ.

E-mail : jckim@ssu.ac.kr

손진근(Jin-Geun Shon)
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He received his B.S., M.S. and Ph. D, degrees in the Department of Electrical Engineering from Soongsil University in 1990, 1992 and 1997.

He was Chief Researcher in Electro- Mechanical Research Institute, Hyundai Heavy Industries Co., Ltd., Gyeonggi-do, Korea, during 1992-1995.

He was a Postdoctoral Researcher in the Department of Electrical and Electronic Engineering, Kagoshima University, from 2002 to 2003.

He was also a Visiting Scholar in the Power Electronics Laboratory, Michigan State University, from 2009 to 2010.

He is currently a Professor at the school of Electrical Engineering, Gachon University, Korea.

His research interests are the power conversion, control and diagnosis of power utility.

E-mail : shon@gachon.ac.kr