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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조현철 (울산과학대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제61권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
1,007 - 1,013 (7page)

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Modeling of photovoltaic power systems is significant to analytically predict its dynamics in practical applications. This paper presents a novel modeling algorithm of such system by using probability and statistic theories. We first establish a linear model basically composed of Fourier parameter sets for mapping the input/output variable of photovoltaic systems. The proposed model includes solar irradiation and ambient temperature of photovoltaic modules as an input vector and the inverter power output is estimated sequentially. We deal with these measurements as random variables and derive a parameter learning algorithm of the model in terms of statistics. Our learning algorithm requires computation of an expectation and joint expectation against solar irradiation and ambient temperature, which are analytically solved from the integral calculus. For testing the proposed modeling algorithm, we utilize realistic measurement data sets obtained from the Seokwang Solar power plant in Youngcheon, Korea. We demonstrate reliability and superiority of the proposed photovoltaic system model by observing error signals between a practical system output and its estimation.

목차

Abstract
1. 서론
2. 태양광 발전 시스템
3. 태양광 시스템의 해석적 모델
4. 파라미터 추정
5. 평균값 연산
6. 모델링 평가
7. 결론
감사의 글
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