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김태규 (Sungkyunkwan University) 이훈 (Sungkyunkwan University) 안창균 (Sungkyunkwan University) 이윤성 (Sungkyunkwan University) 강경민 (Sungkyunkwan University) 이준신 (Sungkyunkwan University) 원충연 (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제35권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
47 - 61 (15page)
DOI
10.5207/JIEIE.2021.35.3.047

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This paper proposes an artificial neural network(ANN) based energy management system(EMS) for hybrid AC/DC microgrid with renewable energy source and distributed generation(DG). The operation of microgrid is divided into grid-connected mode and stand-alone mode according to whether or not the power converters are connected to the main AC grid. In grid-connected mode, the operation of energy storage system(ESS) is usually to maintain an appropriate value of state of charge(SOC). On the other hand, in stand-alone mode, the regenerative operation to the main AC grid is impossible, so additional control of ESS is required. However, in the case of small-scale distribution networks, data on power generation sources and load demands have non-linear characteristics, which makes it difficult to operate the EMS. Therefore, in this paper, ANN based EMS was applied to appropriately control the surplus and shortage of ESS power. The proposed ANN was constructed with a two-step structure to achieve high accuracy even with less repetitive learning. To implement the proposed method, a laboratory-scale interlinking converter based hybrid microgrid was constructed and its validity was verified through the experimental results.

목차

Abstract
1. 서론
2. Hybrid AC/DC Microgrid의 구성
3. Two-Step 구조의 인공신경망 기반 Hybrid AC/DC Microgrid 운영 기법
4. 실험 결과
5. 결론
References

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