태양광 발전 시스템을 위한 유비쿼터스 네트워킹 기반 지능형 모니터링 및 고장진단 기술

조현철; 심광열

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조현철 (울산과학대학) 심광열 (울산과학대학)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제59권 제9호

발행연도: 2010.9

수록면: 1,673 - 1,679 (7page)

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A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.

#Photovoltaic generator #Fault detection #Neural network #GLRT #Ubiquitous sensor networking

Abstract
1. 서론
2. PV 시스템의 해석적 모델
3. 푸리에 신경회로망 기반 태양광 시스템 모델링
4. GLRT 기반 고장진단 알고리즘
5. USN 기반 실시간 태양광 모니터링 시스템 구현
6. 실시간 실험 및 결과 검토
7. 결론
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1. [학술지(정기간행물)] - 조현철 / 2009 / 태양광 컨버터 시스템의 과도응답 개선을 위한 비선형 적응제어 및 안정성 해석 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 15 (12) : 1175 ~ 1183

2. [학술지(정기간행물)] - C. Larbes / 2009 / Genetic algorithms optimized fuzzy logic control for the maximum power tracking in photovoltaic system / Renewable Energy 34 : 2093 ~ 2100

3. [학술지(정기간행물)] - N. Femia / 2005 / Optimization of perturb and observe maximum power point tracking method / IEEE Trans. on Power Electronics 20 (4) : 963 ~ 973

4. [학술대회논문] - D. Sera / 2008 / Photovoltaic module diagnostics by series resistance monitoring and temperature and rated power estimation / Annual Conference of IEEE : 2195 ~ 2199

5. [학술지(정기간행물)] - K.-H. Chao / 2008 / Modeling and fault diagonsis of a photovoltaic system / Electric Power Systems Research 78 : 97 ~ 105

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