Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers (조명전기설비학회논문지)

The Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers (한국조명전기설비학회)
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Application of Neural Network Control Algorithm and Maximum Power Tracking of Sun Photocell using Sunlight Sensor

태앙광 센서에 의한 태앙광 전지의 최대전력추적과 신경회로망 제어알고리즘 적용

  • 유석주 (원광대학교 전기공학과) ;
  • 이성수 (원광대학교 대학원 전기공학과) ;
  • 박왈서 (원광대학교 전기.정보공학부)
  • Received : 2009.09.15
  • Accepted : 2009.12.11
  • Published : 2010.02.28
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Abstract

Recently, photovoltaic generator system is widely extended by energy policy of the government. Add to this, high efficiency of photocell power generation is steady needed to sun tracking method. However sun tracking method is not widely extended by insufficiency of tracking technology. As method of solving this problem, this paper applied sunlight sensor and neural network control algorithm for maximum power tracking of sun photocell. Sun tracking sensor consists of one upright square pole and form light sensor of east, west, south, north on flat board. Sun tracking dual axes control is operated respectively by two motor. Motor control input is calculated by neural network control algorithm. The function of proposed control method is verified by sun tracking experiment of photocell generation. The sun tracking method of this paper is increased 32[%] efficiency more than fixed method.

최근 태양광 발전시스템은 정부 에너지 정책에 의해서 널리 보급되고 있다. 여기에 광전지 전력생산의 효율을 높이기 위해서는 견실한 태양 추적식이 필요하다. 하지만 태양추적 식은 추적기술의 미비에 의해서 아직 널리 보급되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 태양광전지의 최대전력추적을 위해서 태양광센서 및 신경회로망 제어알고리즘을 적용하였다. 태양추적 센서는 평판위에 한 개의 사각기둥과 동, 서, 남, 북 4개의 광센서로 구성된다. 태양추적 2축 제어는 두 개의 모터에 의해서 각각 동작되며, 모터의 제어 입력은 신경회로망 제어 알고리즘에 의해서 계산된다. 제안된 제어방식의 기능은 태양추적광 발전 실험에 의해서 확인하였으며, 본 논문의 태양추적방식은 고정식 보다 32[%]효율을 증가시켰다.

Keywords

References

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