Kim, Chang-Ha;Ku, Hyun-Keun;Choi, Sung-Uk;Kim, Jang-Mok
Proceedings of the KIPE Conference
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2014.07a
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pp.472-473
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2014
본 논문에서는 직렬운전 소형풍력발전시스템의 해석 방법과 최대 파워를 추종하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking)기법을 제안한다. 소형풍력 발전시스템은 개별 발전기에서 생성되는 역기전력이 낮아 배터리 충전과 같은 독립적인 부하에 전원을 공급하는 용도로 쓰이나 발전기를 N개 직렬연결하면 계통연계가 가능하다. 일반적인 풍력발전 시스템에서의 블레이드 출력은 출력 계수($C_p$) 곡선의 형태에 의해서 결정되고, 출력계수 곡선은 주속비(${\lambda}$)의 함수로 표현된다. N개의 발전기를 직렬연결 하는 경우 각기 다른 풍속에 대하여 출력파워 해석이 곤란하므로, 직렬 운전 시 발전기토크를 기준으로 한 해석과 이에 적합한 MPPT 방법을 제안한다.
Kim, Sang-Man;Moon, Chae-Joo;Jeong, Moon-Seon;Park, Byeong-Ju;Lee, Kyung-Sung;Jeong, Gwon-Seong
Proceedings of the KIPE Conference
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2012.07a
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pp.437-438
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2012
대부분 소형풍력발전은 운전 범위 이상이 될 경우 시스템 보호를 위해 Dump Load 방식 또는 전기자 반작용을 사용하며 순간 단락 시 돌발 단락 전류에 의해 풍력 발전기의 기계적 손상이 발생 된다. 본 논문에서는 ATmega 128을 이용한 PWM의 제어 방식 적용하여 돌발 단락 전류 억제하는 시스템을 구성 하고자 한다.
Kim, Yun-Hyun;In, Dong-Seok;Kim, Sang-Hyun;Kim, Tae-Hyeong;Kim, Kwang-Seob;Kwon, Byung-Ki;Lee, Duk-Hee
Proceedings of the KIPE Conference
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2012.07a
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pp.540-541
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2012
본 논문에서는 신재생에너지원인 1.5MW 풍력발전기가 연계된 계통에 2MVA/500kWh BESS(Battery Energy Storage System)를 적용하여 실증시험을 수행한 결과를 기술하였다. 풍력발전기의 출력 전력을 측정하여 제어 알고리즘에 따라 충, 방전 지령값을 계산하는 상위제어기 EMS와 BESS를 연동하여 운전하였다. 이를 통해 BESS를 이용하여 풍력발전기의 출력이 심하게 변동하여도 계통으로 송전되는 전력을 안정적으로 제어할 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 소형 플랩을 채용하여 능동하중제어를 이루고자하는 풍력블레이드의 적용을 염두해 둔 에어포일 설계를 수행하였다. 블레이드 팁 부분에 플랩을 적용하고자 하는 경우 플랩의 구동 장치, 연결 부위 등의 장치 설치를 위한 공간이 블레이드 내부에 필요하다. 이를 위하여 기존의 에어포일의 성능을 유지하면서 뒷전의 두께비가 증가된 에어포일 형상의 설계가 필요하다. 최적설계를 위하여는 MIGA(Multi-Island Genetic Algorithm)을 채용하였으며 에어포일의 성능 계산을 위하여는 Xfoil을 결합하였다. 또한 형상 생성을 위하여 Hick-Henne 형상 함수를 이용하였다. 위와 같은 방법으로 설계된 에어포일은 코드길이 85% 위치에서 두께비 6.3%,양항비 133을 가지게 되어 기본으로 설정한 DU180에어포일에 비해 성능과 필요 두께비를 모두 능가하는 에어포일이 되었다.
본 논문에서는 풍력발전기용 전력변환기의 소자에서 발생하는 열을 효율적으로 냉각시키기 위한 수냉식 방열판의 구조를 제안한다. 인버터 IGBT의 방열을 위한 방열판의 구조는 전체 stack의 방열시스템에서 중요한 부분을 차지하며, 인버터 시스템의 전력밀도 향상을 위해서 시스템 내부 구조가 콤팩트 해야하기 때문에 방열판에 대한 설계 및 방열구조 설계의 연구는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 발열원을 기준으로 수로의 숫자와 형태변화를 통해 방열현상을 CosmosFloXpress를 통해 해석하여 방열효과가 우수한 방열판을 선정하였다. 추후 시뮬레이션 결과를 토대로 배관구조를 적용한 전력변환기의 제작 및 실험을 통해 제안된 모델의 타당성을 검증하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.56-59
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2012
최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.
In this research, we propose an energy harvesting structure with a flexible blade element vibrating at its first mode to maximize the power output of the piezoelectric material. For this purpose, a piezoelectric patch was attached on the blade element used in a small-scale wind turbine, and air load was applied with a suitable angle of attack in the stall zone. The aerodynamic load created by air excitation vibrates the blade element in its first natural frequency and maximizes the voltage output of the piezoelectric patch. The variation of power outputs with respect to electrical resistance, air speed, and extra mass is experimentally investigated for various cases. An analytical model is constituted using a single-mode blade element with piezoelectric patch dynamics, and the power outputs of the obtained model are compared with experimental results.
전 세계적으로 지구 온난화와 화석연료 고갈로 재생 에너지의 수요가 증가하고 있다. 풍력발전은 전체 재생 에너지의 20% 이상을 차지하며, 2020년 까지 792 GW가 설치될 것으로 전망하고 있다. DFIG(이중여자 유도 발전기)타입의 풍력 터빈은 전력변환장치의 용량이 작은 장점이 있지만, 고정자 권선이 계통과 연결되어 계통 저전압 발생 시 제어가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 계통 저전압 발생 시 고정자 회로의 과도상태에 대해 정리하고, 과도상태를 개선하기 위한 회전자 전류 주입 방법 대해 제시하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
화석연료 사용으로 발생하는 환경문제 대처방안으로 풍력 등 신재생 에너지원 사용의 필요성이 강조되고 있으며, 이러한 사회적 요구에 따라 신재생 에너지 발전 시스템의 대용량화 추세에 있다. 시스템 대용량화에 있어 안정적인 에너지 발전과 공급을 위해 전력변환장치의 신뢰성 향상이 필요하다. 특히, 풍력발전시스템의 경우 돌풍 등 일정하지 않은 풍속으로 인하여 전력변환장치의 잦은 고장이 발생하고, 이는 전체 시스템의 신뢰성 결정에 주된 영향을 미친다. 본 논문에서는 병렬형 전력변환장치에서 높은 고장률을 보이는 스위칭 소자의 열적 스트레스를 줄이기 위한 무효전력순환 기반 능동 열 제어기법을 제안한다. 제안한 기법의 동작특성을 이론적으로 분석하고, 열 회로망 시뮬레이션을 통해 그 영향을 검증한다.
High and intermittent loading cycles induce fatigue damage to transmission components, resulting in premature gearbox failure. To identify gearbox defects, numerous vibration-based diagnostics techniques, using several artificial intelligence (AI) algorithms, have recently been presented. In this paper, an optimized deep belief network (DBN) model for gearbox problem diagnosis was designed based on time-frequency visual pattern identification. To optimize the hyperparameters of the model, a particle swarm optimization (PSO) approach was integrated into the DBN. The proposed model was tested on two gearbox datasets: a wind turbine gearbox and an experimental gearbox. The optimized DBN model demonstrated strong and robust performance in classification accuracy. In addition, the accuracy of the generated datasets was compared using traditional ML and DL algorithms. Furthermore, the proposed model was evaluated on different partitions of the dataset. The results showed that, even with a small amount of sample data, the optimized DBN model achieved high accuracy in diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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