1. 서 론

태양광 시스템은 DC-AC 전력 변환을 위해 직렬 PV 패널 스트링 구조로 설계되고, 내부 PV 셀도 일반적으로 20~24 개의 셀 스트링으로 직렬 연결된다. 그리고 3 개의 셀 스트링은 PV 모듈에 병렬로 연결된다. 이 아키텍처에서는 하나의 광전지에서 나오는 일반적인 전압 0.5V가 수백 개씩 쌓여 200V-800V 범위의 전압으로 사용 가능한 전력을 생성한다. 직렬 스트링 구조는 설치 용이성, 고효율 및 저비용의 효과를 기대할 수 있다. 그러나 셀과 모듈의 직렬 연결 구조는 각 패널의 발전량 불균형 시 심각한 단점이 있다. 즉, 모든 직렬 요소를 통과하는 bus 전류는 동일해야 하므로 전체 PV 스트링 중에서 가장 발전량이 적은 셀 때문에 발전량이 결정되기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 바이 패스 다이오드가 모든 셀 스트링과 병렬로 추가되어 전체 스트링의 전력 출력을 저하시키는 대신 가장 발전량이 적은 셀이 회로에서 제거되어 바이패스 다이오드를 통해 우회하게 된다. 바이패스 다이오드는 패널의 시스템 전체의 발전 손실을 방지하는데 효과적이다⁽¹⁾.

태양광 발전 설비의 흔히 나타나는 발전량 불균형은 자연환경에 따른 음영 발생이다. 태양광 모듈에 발생하는 부분 음영은 구름 또는 지형에 따라 발생할 수 있다. 또한 음영뿐만 아니라, 강풍, 동물에 의한 모듈 파손이나 동물의 분뇨, 모래바람으로 인해 발전량 감소가 일어날 수 있다. 이를 극복하기 위해 부분적인 불균형으로 인한 전압 강하를 MIC인 PV Optimizer를 이용하여 전력 보상을 하여, 발전 시스템의 전력 생산량 감소를 최소화시킬 수 있다⁽²⁾. 본 논문에서는 발전 보상용 PV Optimizer를 이용해 최대의 에너지 하베스팅을 위해 안정성 있는 P&O MPPT(Maximum Power Point Tracking) 알고리즘을 적용하였고 PSIM을 이용한 시뮬레이션과 PV Simulator를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

2. Power Optimizer MPPT 제어

태양전지에 태양광이 입사되면 광 에너지가 전기에너지로 변환되어 태양전지 단자에 전기적 출력이 발생하는데, 이러한 전압-전류 특성을 갖는 I-V 특성 곡선을 그림 1에 나타내었다. 그림 1은 PSIM의 Physical model을 사용하여 SS-DM430 패널을 이용한 I-V 특성 곡선이다.

최대 출력($P_{\max}$)은 최대출력 동작전압($V_{m}$) × 최대출력 동작 전류($I_{m}$)이며, 최대 출력되는 지점 (MPP, Maximum Power Point)이 된다. 태양전지의 최대 출력을 얻기 위해서는 효과적인 MPP 추종 방식이 필요하다. 음영 지역이 발생하면 모듈 일부분에 전압 강하가 나타난다. MPPT 제어 알고리즘은 P&O (Perturbation & Observation) 방식, InC(Incremental Conductantce) 방식, Constant Voltage(CV) 방식, Linear Approximation(LA) 방식 등이 있다⁽³⁾. 그중 P&O 방식은 빠른 응답을 가지고 제어가 간단하다. InC 방식은 PV 전압과 전류 측정을 통해 PV 모듈의 출력 전력을 계산하고, 출력 전력의 변화량과 전압의 변화량에 따라 동작점을 이동시키며 최대 전력점을 추종하는 제어방법이다⁽⁴⁾.

그림 1 태양전지의 I-V 특성 곡선

Fig. 1 I-V Characteristic Curve of Solar Cells

P&O 방식은 태양전지 어레이의 출력 전압과 전류를 검출하여, 이전의 출력 전력과 현재의 출력 전력을 비교하여 최대 전력 동작점을 찾는다. P&O 제어 기법은 알고리즘이 간단하고 안정하여 널리 이용된다⁽⁵⁾. 또한 일사량이 서서히 변하는 상황에서는 최대 전력점이 안정되어 태양전지 어레이의 손실을 최소화할 수 있다. 식 (1) ~ 식 (3)에 따라 현재 출력 전력 P(k)와 이전의 출력 전력 P(k-1)을 비교하여 MPPT를 제어하게 된다. 이를 Micro Controller Unit에 매핑하여 Buck Converter, Boost Converter, Buck-Boost Converter와 같은 승·강압 회로를 통해 효과적인 MPPT 제어가 가능하다. P&O 방식을 이용한 PV Optimizer의 MPPT 제어는 다음과 같이 정리된다⁽⁶⁾.

그림 2 P&O 알고리즘용 PV 곡선

Fig. 2 PV Curve for P&O Algorithm

3. 시뮬레이션

인버터의 입력 전압은 650V, PV 패널 어레이가 15개로 설계되었을 경우 출력 가능한 최대출력 전력은 6,070W 가 되고 Bus 전류는 9.3A가 된다. 이 경우 음영이 지지 않은 부분의 전압은 430W/9.3A가 되어 46.2V의 전압이 나타나게 된다. 반면 음영이 진 부분은 50W / 9.3A = 5.37V가 된다. 이렇게 불균형으로 인해 발생한 전압 차이를 극복해 발전 효율 감소를 최소화할 수 있다. 이 경우 음영이 지지 않은 부분은 Boost Converter 동작을 수행해 46.2V로 승압하고, 음영이 진 부분에는 Buck Converter 동작을 해서 5.37V로 강압해 MPPT 제어를 통한 최대출력 전력 6,070W을 발생하게 된다. 따라서 기존 바이패스 다이오드를 이용한 경우보다 약 20% 향상된 출력을 갖게 된다. 그림 3을 통해 알 수 있고 그림 4에 벅 컨버터 MPPT 추종 영역을 IV 그래프로 표시하였다⁽⁷⁾.

그림 3. 음영지역 발생 시 어레이 간 전압 변화

Fig. 3 Voltage Changes Between Arrays when Shaded Areas Occur

이를 제어하기 위한 PV Optimizer의 회로도를 PSIM Simulation을 이용해 작성하고, N-Buck Converter와 Interleaved Parallel로 구성하였다.

그림 4 I-V 특성 곡선에서의 MPP 추종

Fig. 4 MPP Tracking on I-V Characteristic Curve

그림 5 PSIM 시뮬레이션 회로도

Fig. 5 PSIM Simulation Circuit

그림 6 P&O 알고리즘

Fig. 6 P&O Algorithm

STM32F091을 이용한 MCU에 그림 6과 같은 P&O 알고리즘 기반 MPPT 제어 프로그램을 매핑했다. 그림 5와 같이 이를 PSIM을 이용해 회로도를 작성하고, 시뮬레이션을 수행하여 MPPT 추정하는 그림 7과 같은 결과 파형을 얻었다. Psim을 이용한 시뮬레이션 결과, 기준 신호를 나타내는 빨간색 파형을 MPP를 추종하는 파란색 파형이 MPP를 잘 추종하여 급격한 변화 시 과도 특성이 있지만, 기준 신호 특성에 따라 추종하는 모습을 보인다.

그림 7 PSIM 시뮬레이션 파형

Fig. 7 PSIM Simulation Waveforms

4. 제작 및 실험

앞서 PSIM Simulation 시 작성한 회로도를 바탕으로 PCB를 제작하였고, PV　Optimizer를 이용한 MPPT 제어 실험을 진행하였다.

그림 8 PV Optimizer 전면부

Fig. 8 Front Part of PV　Optimizer

그림 9와 같이 실험 온도는 25.3도, 습도 22%인 내부에서 PV Simulator 와 TerraSAS 프로그램을 이용해 음영이 졌을 때를 가정하여, IV 그래프에 변화를 일으켰고 이때 MPPT 제어를 확인했다. 그림 10은 동작 파형을 나타내며 MOSFET의 게이트 소스 파형(V), 환류 다이오드의 전압 파형(V), 인덕터 전류(I)와 전압 파형(V)을 각각 나타낸다.

그림 9 TerraSAS를 이용한 MPPT 제어

Fig. 9 MPPT Control using TerraSAS

그림 10. 각 부분의 실험 측정 파형

Fig. 10 Expreimental Waveforms

CH1. $V_{D}$, DC Full, 40.0V/div, 200:1

CH2. $V_{L}$, DC Full, 40.0V/div, 200:1

CH3. $I_{L}$, DC Full, 5.00A/div, 100A:1V

CH4. $V_{GS}$, DC Full, 10.0V/div, 10:1

그림 9의 실험 조건 정보에서 음영이 졌을 때와 같이 일사량 변화를 입력했고, 이로 인해 I-V 곡선 및 MPP 곡선에서 변형이 일어난다. 이러한 환경 조건에도 99.87%의 MPPT 제어 효율을 보여주었다.

5. 결 론

부분 음영 등의 환경에 따라 일사량이 변하는 패널의 불균형 상황에서 발전 효율을 유지하기 위해 전력 변환 및 MPPT 제어를 수행하는 PV Optimizer를 개발하였다. 환경에 따른 변화를 PV simulator를 이용해 구현하였다. 일사량 변화에 따른 실험 조건 Profile에 따른 환경 조건에도 99.87%의 MPPT 제어 효율을 나타내었다. 이는 입력 값과 출력 값의 데이터 비교를 해보면 20%가량의 효율 상승을 나타냄을 알 수 있다. 따라서 PV Optimizer를 이용해 셀 스트링 3개가 병렬로 이루어진 태양광 모듈의 불균형으로 인해 발생되는 발전 손실을 개선할 수 있다. 이는 도심 속에서 불균형이 발생하기 쉬운 건물 일체형 태양광 발전 시스템(BIPV)에서도 효율적인 전력 보상이 가능하다는 것을 의미한다.