민준기
(Joonki Min)
1
최원석
(Wonseok Choi)
2†
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(Dept. of Electrical System Engineering, Hanbat National University, Korea)
-
(Dept. of Electrical Engineering, Hanbat National University, Korea)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
MPPT, P&O algorithm, InC algorithm, DC link, Power generation
1. 서론
신재생에너지의 대표주자로서 태양광 에너지는 환경오염 및 고갈된 염려가 없고 태양광이 존재하는 지구 어느 곳이라도 필요한 곳에서 필요한 만큼의 에너지를
수급할 수 있다는 장점이 있어 각광받고 있다. 그리고 태양광 에너지의 응용분야로서 계통 전원과 연계 가능한 분산발전시스템에 대한 관심이 현재까지도
유지되고 있다
(1).
하지만 태양전지의 효율이 낮기 때문에 태양전지 모듈의 출력이 최대 전력으로 발전할 수 있도록 하기 위하여 최대 전력점 추종 제어 (MPPT: Maximum
Power Point Tracking) 알고리즘이 필수적이며 P&O (Perturb and Observe), InC (Incremental Conductance), CV (Constant Voltage) 등과 같은
여러 가지 새로운 MPPT 알고리즘이 제안되고 있다
(2).
새롭게 제안되는 여러 가지 MPPT 알고리즘에 대하여 연산량뿐만아니라 안정도가 우수한 P&O알고리즘에 대한 연구가 여전히 진행되고 있다. 이와 관련하여 전력 리플에 의한 국소 최대 전력점 때문에 최대 전력점 추종을 하지 못하는 것을 방지한
P&O 방식의 MPPT 알고리즘을 제안되었다
(3). 그리고 P&O MPPT 알고리즘에서 일사량 급변에 대하여 추종 속도가 느려지는 단점에 대하여 추종 속도 향상에 대한 연구가 진행되고 있다
(4).
MPPT를 구현하기 위한 전력회로는 일반적으로 부스트 컨버터가 사용되며, 계통연계 제어를 위한 전력회로는 인버터회로가 사용된다. 두 전력회로의 동작은
DC link단의 리플을 발생시키고, 이러한 전압 리플은 출력전류 THD에 영향을 줄 수 있으며, 추가적으로 리플 전압 주파수와 전력계통의 선로 임피던스와
공진현상이 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서 P&O와 InC MPPT 알고리즘 주기에 의한 계통연계 발전에 대한 영항을 분석하였다.
IEC 60725에서 정해진 저압 선로의 기준 임피던스
(5) 및 연약계통에 대한 선로 임피던스에 대해 발전 영향을 분석하기위한 MPPT 시뮬레이션을 수행하였으며 일반 계통 및 연약계통
(6)에 대해서 MPPT 속도에 따른 THD의 증가가 있음을 확인하였으며, 이러한 문제의 해결을 위해 MPPT 주기가 새롭게 설정되어야 한다는 것을 시뮬레이션을
통해 확인하였다.
2. MPPT의 계통연계 영향에 대한 시뮬레이션 및 결과
2.1 전력회로
MPPT 알고리즘 주기에 의한 발전영향을 분석하기 위한 시뮬레이션 1,75kW 계통연계형 태양광 인버터의 전력회로는
그림. 1과 같다. 시뮬레이션에서 디지털 제어 특성을 구현하기 위하여 10kHz ZOH(Zero Order Holder)를 사용하였다.
그림. 1. MPPT 시뮬레이션 전력회로
Fig. 1. MPPT simulation power circuit
시뮬레이션 프로그램은 Psim을 사용하였고, 일사량 및 온도에 의한 태양전지 모듈의 출력 특성에 대해 MPPT 알고리즘의 효과를 분석하기 위해 Psim에서
제공하고 있는 태양전지 physical 모델을 사용하였다. 태양전지 모듈의 physical 모델은 요즘 많이 사용되고 있는 300W급 태양전지 모듈
중에서 에스에너지의 단결정 72셀 350W 모듈을 사용하여 구성하였다. MPPT 알고리즘은 Psim에서 제공하는 C블럭을 C 코들을 이용하여 구현하였다.
전력계통의 선로 임피던스는 계통연계형 태양광인버터 KS 인증기준에 사용되는 IEC 60725의 기준 임피던스(0.4+j0.25Ω)와 연약계통의 임피던스를
사용하였다.
2.2 P&O 알고리즘
P&O 알고리즘은 태양광인버터에서 입력 전압과 전류를 센싱하여 현재와 과거의 전력을 비교하여 동작점을 추종하는 방식을 사용하였으며, 매우 적은 연산량(2번의
비교연산과 1번의 덧셈연산)으로 최대 전력점을 추종할 수 있고 상대적으로 그 효율도 우수하기 때문에 현재까지도 수정 및 개선을 통하여 사용되고 있다.
P&O 알고리즘의 순서도는
그림. 2와 같다. 알고리즘에서 ΔV값은 2를 적용하였다.
그림. 2. P&O 알고리즘
Fig. 2. P&O algorithm
그림. 3. InC 알고리즘
Fig. 3. InC algorithm
그림. 4에서 10Hz 제어주기로 일사량이 1000W/m
2로 지속되는 경우에 대한 결과를 보여주고 있다. 태양전지 모듈의 최대 출력 전력(적색)에 대한 입력 전류와 입력 전압의 곱으로 표시되는 전력 추종(청색)을
함께 보여주고 있다. P&O 알고리즘 특성상 최대 전력에 정확히 수렵하지 못하는 결과를 보여주고 있다.
그림. 4. 10Hz P&O 알고리즘(일사량: 1000W/m2)
Fig. 4. 10Hz P&O Algorithm(solar irradiance: 1000W/m2)
그림. 5에서 10Hz 제어주기로 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다.
그림. 4와 달리 500W/m
2 일사량에서 최대 전력점 추종이 잘 되는 것처럼 보이지만 실제는 1000W/m
2와 동일 비율로 추종 오차가 존재하고 있다.
그림. 5. 10Hz P&O 알고리즘(일사량: 1000W/m2 → 500W/m2)
Fig. 5. 10Hz P&O Algorithm(solar irradiance: 1000W/m2 → 500W/m2)
그림. 6. 일사량 변동 시 10Hz P&O 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 6. DC link voltage of 10Hz P&O algorithm according to the solar irradiance fluctuates
그림. 7에서는 20Hz 제어주기로 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다. 최대 전력 추종이
그림. 5와 비교하여 상대적으로 잘 되고 있는 것은 알고리즘의 수행 횟수가 2배 증가하기 때문이고 P&O 알고리즘의 특성상 여전히 어느 정도의 추종 오차가 존재하고 있다.
그림. 7. 20Hz P&O 알고리즘(일사량: 1000W/m2 → 500W/m2)
Fig. 7. 20Hz P&O Algorithm(solar irradiance : 1000W/m2 → 500W/m2)
2.3 InC 알고리즘
InC 알고리즘은 태양전지 모듈의 출력대비 전압 곡선에서 기울기가 0이 되는 동작점이 물리적으로 최대 전력점이 되는 것을 이용하여, 전력을 전압에
대해 미분하여 그 기울기다 0인 점을 찾아가는 방식의 알고리즘으로, 프로세스에서 미분연산을 안정적으로 구현해야하는 어려움이 있지만, 그 성능은 매우
우수하며, 요즘의 InC알고리즘에서는 프로세스에서 직접 미분연산을 수행하지 않고, 평균 변화와 샘플링 변화를 비교하여 수행하고 있다. InC 알고리즘의
순서도는
그림. 3과 같다. 알고리즘에서 ΔV값은 2를 적용하였다.
그림. 8. 일사량 변동 시 20Hz P&O 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 8. DC link voltage of 20Hz P&O algorithm according to the solar irradiance fluctuates
그림. 9. 연약계통조건에서 일사량 변동 시 20Hz P&O 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 9. DC link voltage of 20Hz P&O algorithm according to the solar irradiance fluctuates in weak grid conditions
그림. 10에서 제어주기 10Hz로 일사량이 1000W/m
2로 지속되는 경우에 대한 결과를 보여주고 있다. 태양전지 모듈의 최대 출력 전력(적색)에 대한 인버터 입력 전류와 입력 전압의 곱으로 표시되는 전력
추종(청색)을 함께 보여주고 있다. InC 알고리즘의 특성상 전력 추종(청색)을 보여주고 있다. 알고리즘이 8회 수행 이후 추종 오차 없이 정확하게
최대 전력으로 수렴하고 있는 것을 보여주고 있다.
그림. 10. 10Hz InC 알고리즘(일사량: 1000W/m2)
Fig. 10. 10Hz InC Algorithm(solar irradiance: 1000W/m2)
그림. 11에서 10Hz 제어주기로 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다.
그림. 9에서와 같이 알고리즘 8회 수행 이후 추종오차 없이 정확하게 최대 전력을 추종하고 있는 것을 보여주고 있다.
그림. 11. 10Hz InC 알고리즘(일사량:1000W/m2 → 500W/m2)
Fig. 11. 10Hz InC Algorithm(solar irradiance : 1000W/m2 → 500W/m2)
그림. 12. 일사량 변동 시 10Hz InC 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 12. DC link voltage of 10Hz InC algorithm according to the solar irradiance fluctuates
그림. 13에서는 20Hz 제어주기로 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다. 제어주기가 20Hz로 변경되었으므로
그림. 10과 마찬가지로 알고리즘 8회 수행이후 정확하게 최대 전력을 수렴하는 것을 보여주고 있다.
그림. 13. 20Hz InC 알고리즘(일사량:1000W/m2 → 500W/m2)
Fig. 13. 20Hz InC Algorithm(solar irradiance : 1000W/m2 → 500W/m2)
2.4 연약 계통 영향 분석
연약 계통(weak grid)의 임피던스는 기준 임피던스의 3배값을 이용하여 연약계통의 임피던스(1.2+j0.75Ω)를 사용하여 시뮬레이션을 진행하였다.
그림. 6에서 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 조건에서 제어주기 10Hz P&O 알고리즘이 동작하는 경우의 DC link 전압의 변동을 보여주고 있다. DC link 전압의 리플은 태양광인버터 출력 전류의 THD를 증가시킬
수 있으며 출력 전류의 EMI레벨을 증가시켜 출력측 EMI 필터설계에 영향을 줄 수 있다.
그림. 8에서 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 조건에서 제어주기 20Hz P&O 알고리즘이 동작하는 경우의 DC link 전압의 변동을 보여주고 있다. 제어주기 10Hz의 경우인
그림. 6과 비교하면 정상상태 전압 리플이 12% 감소하였다.
그림. 9는 연약계통조건에서 20Hz 제어주기 P&O 알고리즘과 일사량 변동에 대해 DC link 전압 변동에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 결과는
그림. 8와 차이가 없었으며 연약계통 조건이 DC link 전압 변동에는 영향을 주지 않음을 확인하였다.
그림. 12에서 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 조건에서 제어주기 10Hz InC 알고리즘이 동작하는 경우의 DC link 전압의 변동을 보여주고 있다.
그림. 14에서 일사량이 1000W/m
2에서 500W/m
2로 변동되는 조건에서 제어주기 20Hz InC 알고리즘이 동작하는 경우의 DC link 전압의 변동을 보여주고 있다. 제어주기 10Hz의 경우인
그림. 11과 비교하면 정상상태 전압 리플의 차이는 1% 미만 이였다. 이는 InC 알고리즘이 미소 변화량에 대해 변화하기 때문에 DC link 전압 리플의
차이는 거의 없었다.
그림. 14. 일사량 변동 시 20Hz InC 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 14. DC link voltage of 20Hz InC algorithm according to the solar irradiance fluctuates
그림. 15는 연약계통조건에서 20Hz 제어주기 InC 알고리즘과 일사량 변동에 대해 DC link 전압 변동에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 결과는
그림. 14와 차이가 없었으며 연약계통 조건이 DC link 전압 변동에는 영향을 주지 않음을 확인하였다.
그림. 15. 연약계통조건에서 일사량 변동 시 20Hz InC 알고리즘의 DC link 전압
Fig. 15. DC link voltage of 20Hz InC algorithm according to the solar irradiance fluctuates
in weak grid conditions
3. 결 론
계통 연계형 태양광인버터의 일사량 변동 및 P&O와 InC MPPT 알고리즘의 제어주기의 영향을 확인하기 위해 기준 선로임피던스 조건 및 연약계통 임피던스 조건에서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서
초기 동작과 일사량 변동에서의 과도상태는 실제 태양광인버터에서 소프트스타트를 적용하고 있고, 디지털 제어가 수행되기 때문에 크게 문제되지 않는 부분이다.
MPPT 알고리즘이 추종하는 과정에서의 DC 링크 전압 변동으로 인한 출력전류 THD의 증가가 MPPT 알고리즘과 연관이 있다는 것이 확인되었다.
상대적으로 추종 속도가 빠르고, 정상상태 오차가 작은 InC 알고리즘이 우수한 특성을 나타내었다. 하지만, 20Hz 제어주기가 10Hz 제어주기보다
우수한 특성을 나타내는 것을 확인하였다.
P&O 및 InC 알고리즘에서 일사량 변동시 제어주기가 빠를수록 최대 전력 추종이 더 빨리 되는 것을 확인하였고, 동일 제어주기에서는 P&O 알고리즘보다 빠른 InC 알고리즘의 최대 전력점 추종이 DC link 전압 리플이 줄어든다는 것을 확인하였다. 시뮬레이션의 정밀도 향상을 위해
IEC의 선로의 기준 임피던스를 이용하였고 연약계통의 임피던스에 대한 시뮬레이션을 수행하였고,
향후, 전류 제어기 설계 최적화를 통해 DC link 전압 리플의 원인에 대한 MPPT 알고리즘의 영향을 명확히 할 연구가 필요하다.
감사의 글
본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원이 지원하는 경제협력권산업 육성사업 (P0002143) 및 한국전력공사 전력산업기초연구개발사업 (R17XA05-01)의
지원에 의하여 수행된 연구결과입니다.
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Electroncis for Distributed Generation Systems(PEDG), pp. 1-6
저자소개
2006년 충북대학교 전기공학과 졸업(공학박사)
2007~2016년 ㈜다쓰테크 기술연구소 수석연구원
2016~현재 한밭대학교 미래산업융합대학 전기시스템공학과 산학협력중점교수
2006년 성균관대 대학원 전기전자 및 컴퓨터공학과 졸업(공학박사)
2006~2007년 플라즈마 응용 표면기술연구센터 박사후연구원
2007년~현재 한밭대학교 정보기술대학 전기공학과 교수