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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조기환
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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Along with increasing the renewable energy utilization, many researches has been paid attention on the utilization and efficiency of energy storage systems. Among the various energy storage technologies, lithium-ion batteries are getting common with high energy capacity and high charge and discharge efficiency.
The solar energy storage system consists of power converter system, battery management system, and energy storage management system. They cooperate to charge and discharge efficient solar energy to the lithium-ion battery. However, due to the lack of mutual data feedback with individual system failures, it is required an operational model in order to actively respond with each system’s failure.
This dissertation suggests an active charging operation model for the solar energy storage system. Based on the photovoltaic data sample, our method tries to estimate the newly generated power, and calculates the battery charge power with the estimated power. The projected battery charge power is compared with the total charge power of the battery rack in order to adjust the charge power of the power converter in real time. These measures suppress the heat generation of the battery on charging the battery, and maintaining the battery C-Rate. It prolongs the battery life cycle and eventually prevents the battery from fire.
To improve the accuracy of solar power forecasting, the power generation forecasting algorithm with considering climate weather data is considering as a future research.
The solar energy storage system consists of power converter system, battery management system, and energy storage management system. They cooperate to charge and discharge efficient solar energy to the lithium-ion battery. However, due to the lack of mutual data feedback with individual system failures, it is required an operational model in order to actively respond with each system’s failure.
This dissertation suggests an active charging operation model for the solar energy storage system. Based on the photovoltaic data sample, our method tries to estimate the newly generated power, and calculates the battery charge power with the estimated power. The projected battery charge power is compared with the total charge power of the battery rack in order to adjust the charge power of the power converter in real time. These measures suppress the heat generation of the battery on charging the battery, and maintaining the battery C-Rate. It prolongs the battery life cycle and eventually prevents the battery from fire.
To improve the accuracy of solar power forecasting, the power generation forecasting algorithm with considering climate weather data is considering as a future research.
목차
제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 및 필요성 11.2 연구 내용 및 범위 61.3 논문의 구성 9제 2 장 관련 연구 102.1 태양광 에너지저장시스템 운용 102.2 태양광 발전량 예측 12제 3 장 태양광 에너지저장시스템 143.1 태양광 발전 및 에너지저장시스템 143.2 전력변환장치 193.3 배터리관리시스템 213.4 에너지관리시스템 25제 4 장 능동적 에너지 저장 관리 모델 274.1 시계열 분석을 통한 태양광 발전량 예측 284.2 배터리의 충방전율 364.3 추정 충전 전력 및 배터리 랙 총 충전 전력 384.4 전력변환장치 충전 전력과 배터리 랙 총 충전 전력 43제 5 장 능동적 에너지 저장 관리 모델의 적용 및 분석 485.1 능동적 에너지 저장 관리 모델의 적용 485.2 능동적 에너지 저장 관리 모델의 분석 525.3 능동적 에너지저장시스템 데이터 보안 55제 6 장 결론 및 향후 연구 58참 고 문 헌 60
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