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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이광기 (브이피코리아) 한승호 (동아대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제36권 제9호
발행연도
2012.9
수록면
1,065 - 1,071 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

라틴 하이퍼큐브 기반 신경망모델을 적용한 풍력발전기 피치제어기 최적화
이광기 ,  한승호 대한기계학회 논문집 A권 2012.09 학술저널
라틴 하이퍼큐브 기반 신경망모델을 적용한 풍력발전기 피치 제어기 최적화
이광기 ,  한승호 대한기계학회 춘추학술대회 2012.04 학술대회자료

초록· 키워드

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풍력발전기의 안정적인 전력생산은 정격풍속 이상에서 피치제어와 스톨제어와 같은 일정속도제어로 이루어지고 있다. 최근, 효율적인 전력생산을 위하여 정격풍속 이하의 변동풍속 조건에서 최대 출력을 얻기 위한 가변 속도제어가 적용되고 있는 추세이다. 기존의 피치제어기에서는 지글러-니콜스 계단응답법에 의한 제어기 최적화가 이루어지고 있으나, 가변 속도제어의 요구로 보다 정확한 최적화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 지글러-니콜스 계단응답법을 개선하기 위하여 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 통한 신경망모델을 구축하고, 구축된 PID 제어 계수 신경망모델에 유전자 알고리즘을 적용하여 피치제어기를 최적화하였다. 유전자 알고리즘으로 구한 최적해가 지글러-니콜스 계단응답법의 초기해 보다 평균제곱근 오차가 13.4% 향상되었고, 응답특성을 나타내는 상승속도와 정착시간은 각각 15.8% 및 15.3%으로 개선되었다.
#Optimization(최적화) #Wind Turbine(풍력발전기) #Pitch Controller(피치제어기) #Auto-tuning(자동동조) #Ziegler-Nichols Step Response(지글러-니콜스 계단응답법) #Latin Hypercube(라틴 하이퍼큐브) #Neural Network(신경망) #Genetic Algorithm(유전자 알고리즘)

목차

초록
Abstract
기호설명
1. 서론
2. 피치제어기의 특성
3. 피치제어기 최적화
4. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학위논문] - Kang, S. S. / 1997 / Pitch Control Simulation of Wind Generator System / 석사 / Cheju National University google schola 2. [단행본] - Fernando, D. B. / 2007 / Wind Turbine Control Systems / Springer-Verlag google schola 3. [단행본] - Aidan O. / 2009 / Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules / Imperial College Press google schola 4. [단행본] - Xue, D. / 2007 / Linear Feedback Control - Analysis and Design with MATLAB / SIAM google schola 5. [기타자료] - / 2012 / JMP 10 Design of Experiments Guide / SAS Institute Inc google schola

이 논문의 저자 정보

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