최대 전력점 추적

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1. 개요
2. 배경
3. 구현
4. 분류
5. 배치
6. 배터리 작동
참조

1. 개요

최대 전력점 추적(MPPT)은 태양 전지판과 같은 전력원에서 최대 전력을 추출하기 위한 기술이다. 태양 전지는 작동 조건에 따라 최대 전력점이 변동하므로, MPPT는 전압과 전류를 조절하여 최대 전력을 얻도록 설계된다. MPPT는 DC-DC 컨버터와 제어 알고리즘을 사용하여 구현되며, 섭동 및 관찰, 점진적 전도도, 전류 스윕, 정전압, 온도 방법 등 다양한 알고리즘이 사용된다. MPPT는 개별 모듈 또는 전체 어레이에 적용될 수 있으며, 배터리 작동 및 계통 연계 시스템에서 중요한 역할을 한다.

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최대 전력점 추적
최대 전력점 추적
설명	태양광 패널에서 얻을 수 있는 최대 전력을 자동으로 추출하는 기술
목표	태양광 발전 시스템의 효율을 극대화하는 것
작동 원리
전력-전압 곡선	태양광 패널은 특정 전압에서 최대 전력을 생성하는 고유한 전력-전압 곡선을 가짐
최대 전력점 (MPP)	이 곡선에서 가장 높은 전력 출력 지점
추적 원리	MPPT는 태양광 패널의 작동 전압 또는 전류를 지속적으로 조정하여 MPP를 찾고 유지
구현 방법
하드웨어	일반적으로 DC-DC 컨버터(예: 벅 컨버터, 부스트 컨버터)와 제어 회로로 구성
소프트웨어	다양한 알고리즘을 사용하여 MPPT를 수행
주요 MPPT 알고리즘
P&O (Perturb and Observe)	전압을 미세하게 변경하고 전력 변화를 관찰하여 MPP를 찾는 가장 간단한 방법
증분 컨덕턴스 (Incremental Conductance)	전력 변화와 컨덕턴스 변화를 사용하여 MPP를 더 정확하게 추적
전도도 기반	회로의 전도도 특성을 이용하여 MPP를 추적
퍼지 로직 기반	퍼지 이론을 기반으로 인간의 추론 능력을 모방하여 MPPT 수행
인공 신경망 (ANN) 기반	인공 신경망을 사용하여 MPPT를 학습하고 최적화
입자 군집 최적화 (PSO) 기반	입자 군집 최적화 알고리즘을 사용하여 MPPT 수행
유전자 알고리즘 (GA) 기반	유전자 알고리즘을 사용하여 MPPT 수행
부분 음영 문제
부분 음영	태양광 패널의 일부가 가려져 여러 개의 지역 최대 전력점이 발생
문제점	기존의 MPPT 알고리즘은 지역 최대 전력점에 갇힐 수 있음
해결책	글로벌 최대 전력점을 찾을 수 있는 알고리즘 사용 (예: PSO, GA) 스캐닝 방식 적용
응용 분야
태양광 발전 시스템	주택용, 상업용, 산업용 태양광 발전 시스템
태양광 자동차	태양광 에너지로 구동되는 자동차
위성	우주에서 태양광 에너지를 활용하는 위성 시스템
휴대용 전자기기	태양광 충전이 가능한 휴대용 전자기기
장점
에너지 효율 증가	태양광 발전 시스템의 에너지 효율을 크게 향상
비용 절감	동일한 양의 전력을 더 적은 태양광 패널로 생산 가능
발전량 증가	주어진 조건에서 최대 전력을 얻어 시스템의 발전량을 극대화
단점
추가 비용	MPPT 컨트롤러 및 관련 부품의 추가 비용 발생
복잡도 증가	시스템의 복잡도 증가
추가 정보
다양한 연구	MPPT 알고리즘의 성능 향상에 대한 지속적인 연구 진행 중 부분 음영 조건에서 강건한 MPPT 알고리즘 개발 연구 중
관련 기술	태양광 발전 전력 전자

2. 배경

태양전지 I-V 곡선에서 최대 전력 전달 지점이 위치하는 곡선의 무릎 부분과 교차하는 선이 표시되어 있습니다.

태양전지는 작동 환경과 생산하는 전력 사이에 복잡한 관계가 있습니다. 특정 온도와 일사량 조건에서 특정 셀의 비선형 I-V 곡선 특성은 필팩터(FF)로 기능적으로 특징 지을 수 있습니다. 필팩터는 셀에서 얻을 수 있는 최대 전력과 개방 회로 전압(Voc) 및 단락 회로 전류(Isc)의 곱의 비율로 정의됩니다. 표 형태의 데이터는 주어진 조건에서 최적 부하를 가진 셀이 제공할 수 있는 최대 전력을 추정하는 데 자주 사용됩니다.

:

P=FF \, V_{oc} I_{sc}

.

대부분의 경우, 필팩터(FF), 개방 회로 전압(Voc), 단락 회로 전류(Isc)는 일반적인 조건에서 셀의 전기적 동작에 대한 유용한 근사치를 제공하기에 충분한 정보입니다.

어떤 조건에서든 셀에는 전류(I)와 전압(V)의 값이 최대 전력 출력을 허용하는 단일 작동 지점이 있습니다.^[11] 이러한 값은 옴의 법칙에 따라 특정 부하 저항(R=V/I)에 해당합니다. 전력 P는 P=VI로 주어집니다.

대부분의 유용한 곡선에서 태양전지는 정전류원으로 작동합니다.^[12] 그러나 태양전지의 최대 전력점(MPP) 영역에서 곡선은 전류와 전압 사이에 대략 역지수 관계가 있습니다. 기본 회로 이론에서 장치에 전달되는 전력은 I-V 곡선의 도함수(그래프적으로 기울기) dI/dV가 I/V 비율과 같고 반대일 때 (dP/dV=0) 최적화(최대 전력점)되고,^[13] 곡선의 "무릎"에 해당합니다.

저항 R=V/I이 이 값의 역수와 같은 부하는 장치에서 최대 전력을 끌어옵니다. 이것은 때때로 셀의 '특성 저항'이라고 합니다. 이것은 조명 수준뿐만 아니라 온도 및 셀 상태와 같은 다른 요인에 따라 변하는 동적 수량입니다. 저항이 낮거나 높으면 전력 출력이 감소합니다. 최대 전력점 추적기는 이 지점을 식별하기 위해 제어 회로 또는 논리를 사용합니다.

3. 구현

MPPT는 DC-DC 컨버터와 제어 알고리즘을 통해 구현된다. 패널의 동작점은 패널이 인식하는 임피던스에 의해 결정되는데, DC-DC 컨버터는 한 회로(소스)의 임피던스를 다른 회로(부하)로 변환하는 역할을 한다. DC-DC 컨버터의 듀티 비율을 변경하면 셀이 인식하는 임피던스가 변경되어 최대 전력을 생산하도록 조절할 수 있다.

MPPT 알고리즘은 패널 전압과 전류를 주기적으로 측정하고, 측정값을 바탕으로 듀티 비율을 조정한다. 이러한 알고리즘은 주로 마이크로컨트롤러를 통해 구현된다. 최근에는 더 정교한 컴퓨터를 사용하여 분석 및 부하 예측을 수행하기도 한다.^[1]

4. 분류

최대 전력점 추적(MPPT) 알고리즘은 전력 출력을 최적화하기 위해 다양한 전략을 사용하며, 조건에 따라 여러 알고리즘을 전환할 수 있다.^[14]

4. 1. 섭동 및 관찰 (Perturb and Observe, P&O)

제어기는 배열의 전압을 소량 조정하고 전력을 측정한다. 전력이 증가하면 그 방향으로 추가 조정을 시도하여 전력이 더 이상 증가하지 않을 때까지 계속한다. 이를 "섭동 및 관찰"(P&O)이라고 하며 가장 일반적이지만, 이 방법으로 인해 전력 출력이 진동할 수 있다.^[17]^[15] 또한 전력 대 전압 곡선의 최대 전력점 이하 구간의 상승과 그 지점 이상 구간의 하강에 의존하기 때문에 "최대값 탐색" 방법이라고도 한다.^[16] 섭동 및 관찰 방법은 구현이 용이하기 때문에 가장 일반적으로 사용되는 방법이다.^[17] 적절한 예측 및 적응형 최대값 탐색 전략을 채택하면 섭동 및 관찰 방법으로 최고 수준의 효율을 달성할 수 있다.^[18]^[19]

4. 2. 점진적 전도도 (Incremental Conductance)

점진적 전도도(Incremental Conductance) 방법은 전압 변화에 따른 전류 변화량을 측정하여 최대 전력점을 예측하는 방법이다. 이 방법은 P&O(Perturb & Observe) 방법보다 빠르게 변화하는 조건에 대응할 수 있지만, 계산량이 많고 복잡하다. 전력 출력의 진동은 없다.^[20]

이 방법은 광전지 어레이의 증분 전도도(

dI/dV

)를 이용하여 전압에 대한 전력 변화의 부호(

dP/dV

)를 계산한다. 증분 전도도 방법은 증분 전도도(

I_\Delta / V_\Delta

)와 어레이 전도도(

I / V

)를 비교하여 최대 전력점(MPP)을 계산한다. 이 두 값이 같을 때(

I / V = I_\Delta / V_\Delta

), 출력 전압이 최대 전력점 전압이 된다. 제어기는 조사량이 변할 때까지 이 전압을 유지하고 이 과정을 반복한다.

증분 전도도 방법은 최대 전력점(MPP)에서

dP/dV = 0

이고

P = IV

라는 점을 이용한다. 어레이의 전류는 전압의 함수로 표현할 수 있다.

:

P = I(V)V

.

따라서,

dP/dV = VdI/dV + I(V)

이다. 이를 0으로 설정하면

dI/dV = -I(V)/V

가 된다. 즉, 증분 전도도가 순간 전도도의 음수와 같을 때 최대 전력점(MPP)이 달성된다. 전력-전압 곡선의 특성을 살펴보면, 전압이 MPP보다 작을 때는

dP/dV > 0

이므로

dI/dV > -I/V

이고, 전압이 MPP보다 클 때는

dP/dV < 0

또는

dI/dV < -I/V

이다. 따라서 추적기는 전류/전압 변화와 현재 전압 자체의 관계를 계산하여 전력-전압 곡선의 어느 지점에 있는지 알 수 있다.

4. 3. 전류 스윕 (Current Sweep)

제어기는 전력 출력을 최적화하기 위해 여러 전략을 따를 수 있다. 최대 전력점 추적(MPPT)은 조건에 따라 여러 알고리즘을 전환할 수 있다.^[14]

'전류 스윕' 방식은 태양광(PV) 어레이의 I-V 특성을 얻기 위해 어레이 전류에 스윕 파형을 사용하며, 이를 고정된 시간 간격으로 업데이트한다. 그런 다음 동일한 간격으로 특성 곡선에서 최대 전력점 전압을 계산할 수 있다.^[21]^[22]

4. 4. 정전압 (Constant Voltage)

정전압 방식에는 모든 조건에서 출력 전압을 일정한 값으로 조절하는 방식과 측정된 개방 회로 전압(

V_{OC}

)에 대한 일정 비율을 기준으로 출력 전압을 조절하는 방식이 있다. 후자의 기법은 "개방 전압" 방식이라고도 한다.^[23] 출력 전압이 일정하게 유지되는 경우, 최대 전력점(MPP) 추적을 시도하지 않으므로 엄밀히 말하면 MPPT 기법은 아니지만, MPP 추적이 실패하는 경우에 작동하므로 보조적으로 사용되기도 한다.

개방 전압 방식에서는 전력 공급을 일시적으로 중단하고 전류가 0인 개방 회로 전압을 측정한다. 그런 다음 컨트롤러는 개방 회로 전압

V_{OC}

의 고정 비율(예: 0.76)로 전압을 제어하여 작동을 재개한다.^[24] 이 값은 일반적으로 예상 작동 조건에 대해 경험적으로 또는 모델링을 기반으로 미리 결정된 MPP 값이다.^[20]^[25] 따라서 어레이의 작동점은 어레이 전압을 조절하고 고정 기준 전압

V_{ref}=kV_{OC}

과 일치시킴으로써 MPP 근처에 유지된다.

V_{ref}

의 값은 MPP뿐만 아니라 다른 요소에 대한 최적 성능을 제공하도록 선택할 수 있지만, 핵심 개념은

V_{ref}

가

V_{OC}

에 대한 비율로 결정된다는 것이다. 이 방법의 고유한 근사치 중 하나는 MPP 전압과

V_{OC}

의 비율이 대략적으로만 일정하므로 추가적인 최적화가 가능하다.

4. 5. 온도 방법 (Temperature Method)

이 방법은 태양전지 모듈의 온도를 측정하고 기준 온도와 비교하여 최대 전력점 전압(

V_{mpp}

)을 추정한다.^[26] 일사량 변화는 최대 전력점 전압에 미미한 영향만 미치므로 무시할 수 있다. 전압은 온도에 따라 선형적으로 변하는 것으로 가정한다.

이 알고리즘은 다음 방정식을 계산한다.

:

V_{mpp}(T)=V_{mpp}(T_{ref})+u_{V_{mpp}}(T-T_{ref})

여기서:

$V_{mpp}$ 는 주어진 온도에서 최대 전력점의 전압이다.
$T_{ref}$ 는 기준 온도이다.
$T$ 는 측정된 온도이다.
$u_{V_{mpp}}$ 는 $V_{mpp}$ 의 온도 계수이다(데이터시트 참조).

4. 6. 방법 비교

P&O(Perturb & Observe, 섭동 및 관측)와 점진적 전도도(Incremental Conductance) 방법은 모두 "오르막 등반" 방법의 예시로, 배열 작동 조건에 대한 전력 곡선의 국소 최대값을 찾을 수 있어 진정한 최대 전력점(MPP)을 제공한다.^[7]^[16]^[20]

P&O 방법은 정상 상태에서도 최대 전력점 주변에서 전력 출력 진동을 일으킨다. 반면, 점진적 전도도 방법은 진동 없이 최대 전력점을 결정할 수 있다.^[17] 또한 P&O 방법보다 빠르게 변하는 조사 조건에서 더 높은 정확도로 최대 전력점 추적(MPPT)을 수행할 수 있다.^[17] 그러나 점진적 전도도 방법은 진동을 발생시킬 수 있으며, 빠르게 변하는 대기 조건에서는 오류가 발생할 수 있다. P&O 방법에 비해 알고리즘 복잡성이 높아 샘플링 주파수가 낮아진다.^[25]

정전압 비율 (또는 "개방 전압") 방법은 구현이 간단하고 저렴하지만, 전류가 0으로 설정되는 동안 에너지가 손실될 수 있고,^[25]

V_{MPP}/V_{OC}

비율을 76%로 근사하는 것이 항상 정확하지 않다.^[25] 이로 인해 배열 효율이 감소하고 실제 MPP를 찾는다는 보장이 없다. 그러나 일부 시스템의 효율은 95%를 초과할 수 있다.^[24]

5. 배치

기존의 솔라 인버터는 전체 태양광 어레이에 대해 최대 전력점 추적(MPPT)을 수행한다. 이러한 시스템에서는 인버터에 의해 결정된 동일한 전류가 문자열(직렬)의 모든 모듈을 통해 흐른다. 서로 다른 모듈은 제조 허용 오차, 부분적인 그림자(^[27] 등)로 인해 서로 다른 I-V 곡선과 서로 다른 최대 전력점(MPP)을 가지므로, 이러한 아키텍처는 일부 모듈이 MPP 미만으로 작동하여 효율성을 떨어뜨리게 된다.^[28]

대신, 개별 모듈에 대해 MPPT를 배치하면 불균일한 그림자, 오염 또는 전기적 불일치에도 불구하고 각 모듈이 최대 효율로 작동할 수 있다.

동일한 수의 동향 및 서향 모듈을 갖는 프로젝트에 대해 하나의 MPPT를 갖는 인버터 하나를 사용하는 것이 두 개의 인버터를 사용하거나 두 개 이상의 MPPT를 갖는 인버터 하나를 사용하는 것과 비교하여 단점이 없다는 데이터가 있다.^[29]

6. 배터리 작동

밤에는 독립형 전력망 PV 시스템이 부하에 전력을 공급하기 위해 배터리를 사용할 수 있다. 완전히 충전된 배터리 팩 전압이 PV 패널의 최대 전력점(MPP) 전압과 가까울 수 있지만, 일출 시 배터리가 부분적으로 방전되었을 때는 이것이 사실이 아닐 가능성이 높다. 충전은 PV 패널 MPP 전압보다 상당히 낮은 전압에서 시작될 수 있으며, 최대 전력점 추적기(MPPT)는 이러한 불일치를 해결할 수 있다.^[30]

배터리가 완전히 충전되고 PV 발전량이 지역 부하를 초과하면, MPPT는 과잉 전력을 흡수할 부하가 없으므로 패널을 MPP에서 작동시킬 수 없다. 따라서 MPPT는 발전량이 수요와 일치할 때까지 PV 패널 작동점을 최대 전력점에서 벗어나게 이동시켜야 한다.^[30]

참조

_[1] 논문 State of the art artificial intelligence-based MPPT techniques for mitigating partial shading effects on PV systems – A review 2016-10-01
_[2] 논문 Efficient Photovoltaic System Maximum Power Point Tracking Using a New Technique 2016-03-02
_[3] 웹사이트 What is Maximum Power Point Tracking (MPPT) https://www.solar-el[...]
_[4] 논문 2012 IEEE Energytech
_[5] 논문 Quantum maximum power point tracking (QMPPT) for optimal solar energy extraction https://www.scienced[...] 2024-12-01
_[6] 논문 Simulation and Hardware Implementation of New Maximum Power Point Tracking Technique for Partially Shaded PV System Using Hybrid DEPSO Method 2015-07-01
_[7] 논문 A Comparative Study on Procedure and State of the Art of Conventional Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic System
_[8] 논문 Analytical Modeling of Partially Shaded Photovoltaic Systems 2013-01-04
_[9] 논문 Study of Maximum Power Point Tracking Using Perturb and Observe Method 2012-07-01
_[10] 논문 Classification and Evaluation Review of Maximum Power Point Tracking Methods
_[11] 논문 Maximum power point tracking of partial shaded photovoltaic array using an evolutionary algorithm: A particle swarm optimization technique 2014-03-01
_[12] 웹사이트 University of Chicago GEOS24705 Solar Photovoltaics EJM May 2011 http://geosci.uchica[...]
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_[30] 웹사이트 solar cell - Why is it desired to divert the surplus PV power into a resistive load? https://electronics.[...]
_[31] 웹인용 Invert your thinking: Squeezing more power out of your solar panels http://www.scientifi[...] scientificamerican.com 2011-06-09
_[32] 웹인용 MAXIMUM POWER POINT TRACKING http://www.qwiki.com[...] qwiki.com 2011-06-10

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