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박유나 (고려대학교) 장길수 (고려대학교) 고석환 (한국에너지기술연구원) 강기환 (한국에너지기술연구원) 소정훈 (한국에너지기술연구원) 정영석 (한국에너지기술연구원) 주영철 (한국에너지기술연구원) 황혜미 (한국에너지기술연구원) 송형준 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제37권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
23 - 33 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2018

태양광 모듈 및 어레이 고장진단 시스템에 관한 연구
박유나 ,  장길수 ,  고석환 외 4명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2018.04 학술대회자료
태양광 모듈 및 어레이 성능진단 시스템에 관한 연구
박유나 전기전자공학과 2018.01 학위논문

2017

태양광 어레이 I-V 곡선 측정을 위한 다채널 동시 측정방법에 관한 연구
박유나 ,  장길수 ,  고석환 외 6명 한국태양에너지학회 논문집 2017.08 학술저널
태양광 어레이 성능 진단을 위한 I-V 곡선 측정방법에 관한 연구
박유나 ,  장길수 ,  고석환 외 6명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

초록· 키워드

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A great deal of study for loss reduction of photovoltaic system is conducted currently. It is hard to distinct the fault of photovoltaic system with the naked eye. For that reason, it is essential to repair and maintain the PV system by monitoring the system. The fault of individual modules can cause the huge loss of the entire system because of the mismatch. Therefore, the method of diagnosing the PV array is necessary by measuring the multi-channel arrays simultaneously. In this paper, it is presented the method of measuring I-V curve of multi-channel arrays simultaneously by using the charge and discharge characteristics of capacitor. Generated DC power at PV arrays is charged and discharged at the capacitors in a moment. By measuring the charged voltage and current, it is possible to diagnose of performance of PV arrays.
#태양광어레이(Photovoltaic array) #전류-전압 곡선(I-V curve) #커패시터(Capacitor)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Sun Shot, Photovoltaic System Pricing Tren ds: Historical, Recent, and Near-Term Projections 2013 Edition, NREL, 2013. Ando, B., Baglio, S., Pistorio, A., Marco Tina, G., Ventura, C., Sentinella, Smart monitoring of photovoltaic systems at panel level, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 64, No. 8, pp. 2188-2199. 2015. Chine, W., Mellit, A., Lughi, V., Malek, A., Sulligoi, G., and Massi Pavan, A., A Novel Fault Diagnosis Technique for Photovoltaic Systems based on Artificial Neural Networks, Renewable Energy, Vol. 90, pp. 501-512, 2016. Chine, W., Mellit, A., Massi Pavan, A., and Kalogirou, S. A., Fault detection method for grid-connected photovoltaic plants, Renewable Energy, Vol. 66, pp. 99-110, 2014. Guerriero, P., Di Napoli, F., Vallone, G., d’Alessandro, V., Daliento, S., Monitoring and diagnostics of PV plants by a wireless self-powered sensor for individual panels, IEEE Journal of Photovoltaics, Vol. 6, No. 1, pp. 286-294, 2016.

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