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HOME > 교재 > 공학계열

Matlab & Simulink 활용 태양광 발전 시스템에 대한 최대전력점 추적(MPPT) 알고리즘 제어연구

Bao Chau Phan, Ying-Chih Lai, Chin E. Lin|창의과학연구소 편

도서출판 아진 출판|2021.04.15

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시리즈 가격정보
전자책 정가 30,000원
구매 30,000원+3% 적립
출간정보 2021.04.15|PDF|8.32MB
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책소개

지구환경보호 문제에 대해 신재생에너지 시스템은 그동안 계속 발전해 왔다. 널리 고려된 태양광발전(PV) 시스템은 태양열을 전기로 전환하고, 환경오염으로 인한 화석연료의 소비를 현저하게 감소시킨다. 게다가 에너지 변환 효율을 개선하기 위해 태양 전지에 신소재를 도입하여, 다양한 기상 조건에서 최대 전력점(MPP)에서 PV 시스템의 효율적인 작동을 보장하기 위해 최대 전력점 추적(MPPT) 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 최적화 제어 문제를 다루기 위한 미래 도구로서 강화 학습과 딥러닝(DRL)이라는 이름의 딥러닝의 통합이 제안되고 있다. 여러 분야에서 심층 강화 학습(DRL)의 성공에 따라, 특히 부분 차광 조건(PSC)에서 PV 시스템의 MPP를 수확하기 위해 심층 Q 네트워크(DQN)와 심층 결정론적 정책 구배(DDPG)가 제안된다. 별도의 상태와 행동공간만으로 운영되는 강화학습(RL) 기반 방식과는 달리, 본 논문에서 채택된 방식은 연속적인 상태공간을 다루기 위해 사용된다. 본 연구에서는, DQN. DDPG가 연속적인 작업 공간을 처리하는 동안 개별 작업 공간에서 문제를 해결한다. 제안된 방법은 타당성 분석을 위해 MATLAB/Simulink에서 시뮬레이션을 하였다. 다양한 입력 조건 하에서 고전적인 Perturb 및 관찰(P&O) MPPT 방법과의 비교를 통해 추가 시험이 검증을 위해 수행 된다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안된 방법의 성능이 탁월하고 효율적이어서 향후 적용 가능성을 보여준다.

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