졸업작품 결과 보고서

제목	:	BESS를 이용한 PCS 만들기
		Making PCS using BESS
지도 교수	:	이영일 교수	(서명)
제출일	:	2020년 11월 18일
	:	15183358	고명철
	:	15183350	남현복
		15183353	맹준영
		15183358	박용준

서울과학기술대학교 전기정보공학과

목차

1. 서론	1

1.1 연구 배경	1

1.2 연구 목표	1

1.3 시스템 설계 사양	1

1.4 연구 계획 및 시행	1

2. 소프트웨어	2

2.1 전력 최적화 전략 (EMS : Energy Management System)	2

2.1.1 우리나라 전기 요금표	2

2.1.2 전력 사용 최적화 전략	2

2.1.3 전력 사용 최적화 문제 모델링	2

2.1.3 실제 사양 적용 Simulation	2

2.2.1 계통 연계형 인버터	2

2.2.2 Bidirectional Buck Boost Converter	2

2.2.3 그 외 요소들	2

3. 하드웨어	2

3.1 Interface Board	2

3.1.1 Interface Board 개요도	2

3.1.2 Current Sensor	2

3.1.3 Voltage Sensor	2

3.1.4 Protection	2

3.1.5 IGBT & Gate Driver	2

3.1.6 Buck Boost Converter	2

3.1.7 Converter Waveform	2

3.2 실물제작	2

3.2.1 PCS 설치 위치	2

3.22 PCS 제작 및 구성 요소	2

4. 결론 및 추후과제	4

4.1 결론	4

4.2 추후과제	4

5. 참고자료	5

1. 서론

1.1 연구 배경

증가하는 전기 수요와 세계 환경 규제 충족을 위해, 최근 non-fossil fuel 기반의 전력망을 실현하려 하는 움직임이 있습니다. 이 에너지의 주요 에너지원 중 하나는 PV 시스템입니다. 전력회사에 의해 통제되고 운영되는 풍력발전소에 비해 PV는 에너지 시장 전반에 걸쳐 널리 분포합니다. PV 발전의 주요 과제는 전력 수요의 변화에 따라 간헐적인 에너지 생산을 관리하는 것입니다. 이 간헐성을 완화하는 한 가지 방법은 Energy Storage System(ESS)을 설치하는 것입니다.

정부정책(RPS)에 따른 신재생 에너지 공급량 증가에 따라 일정 규모 이상의 발전설비를 가진 발전 사업자들은 그 에너지를 전력계통에 안정적으로 연결하고자 PCS가 필요하게 됩니다. 또한, 일정 규모 이상의 대형 건축물에서는 예기치 못한 사태를 미연에 대비하기 위해 예비 전력이 필요하게 됩니다. 전 세계적으로 스마트 타운의 수요가 늘어나는 만큼 Micro Grid에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

ESS는 PV 발전과 같은 발전장치 등의 유휴에너지를 저장함과 동시에 부하 관리와 같은 Distributed Energy Resource 관리 즉, 마이크로 그리드로써 개발 될 수 있습니다. 최근 대전력망 장거리 에너지 수송에서 빠른 연구개발이 이루어지면서 AC-MicroGrid보다 DC-MicroGrid 더 주목을 받고 있습니다. DC-MicroGrid는 전력변환단계가 적고, 손실이 적은 장점이 있습니다. PCS는 DC-MicroGrid 구축의 기반이 됩니다.

1.2 연구 목표

PCS는 Power Conversion System으로 배터리와 AC-Grid 뿐만 아니라 다양한 부하에 대해 전력을 변환해줍니다. 저희는 여기에 더해 EMS를 더해 PCS가 부하에 대해 능동적으로 충방전을 하여 사용자의 전기료를 줄여주는 것을 목표를 하고 있습니다. 기본적인 PCS의 설계는 [5], [6]을 참고하여 만들었습니다. 또, 전기료에 따른 PCS의 능동적인 사용은 [1]을 참고하여 만들었고 Formulation은 [1], [2], [3], [4]를 참고하여 적용했습니다.

1.3 시스템 설계 사양

PCS는 정격 10kW급으로 32A 부하에 견딜 수 있게 설계됐습니다. ESS의 용량은 각각 100kWh와 200kWh로 설계했습니다. Grid가 부담하는 최대 전력은 200kWh로 설정했고, 부하는 미래관 건물의 2019년 12월 9일의 데이터를 기준으로 사용하였습니다. 배터리의 기준 충전량은 90으로 설정했습니다. 계약전력에 대한 가격은 한전에서 제공한 전기요금표를 기준으로 작성했습니다. PCS의 구성 요소로는 태양광 에너지를 배터리에 저장시킬 수 있는 부스트 컨버터, 계통 연계를 위한 Bidirectional Inverter, 배터리와 DC-Link의 전력을 변환시키는 역할을 할 Bidirectional Buck Boost Converter가 있습니다. 배터리는 210V를 기준으로 하고, DC-Link의 전압은 650V로 정했습니다. 사용한 Grid 사양은 3상4선식 Line to Line, RMS AC380V를 사용했습니다.

<그림 > 전체 시스템 설계도

1.4 연구 계획 및 시행

PCS를 만들기 위해서 크게 Software와 Hardware를 나눠서 일정과 역할을 나눠 맡았습니다. 먼저 PCS의 전체 시스템을 알고 역할을 맡을 필요가 있었기 때문에 ‘박용준’이 논문을 찾아 적합한 시스템을 골라냈습니다. 시스템을 이해한 후 각각 역할을 맡아 시행했습니다.

‘고명철’은 DSP 모듈에 코딩한 소프트웨어를 사용할 수 있도록 Altium으로 하드웨어 구성에 필요한 PCB를 제작하여 Sensor Board, OP-Amp, Relay Driver등이 있는 Interface Board를 완성시키는 것, Sequence를 기준으로 차례로 최종 동작까지 확인하는 것을 목표로 했습니다. Altium을 학습하고, 최종회로에 대한 동작을을 이해하고 각 회로가 어떤 역할을 하는지 어떻게 적용되는지 이해하고 회로도를 보면서 각 부품에 대해 datasheet를 보고 해당 Library를 제작하였습니다. Current Seonsor 등 여러 PCB를 제작하기 위한 Schematic, Analog circuit drawing등을 하고 PCB를 발주 하였스니다. 완성된 셋업의 도면도를 보면서 DSP 보드 등 여러 추가사항들을 만족하기 위해서 배치를 수정하였습니다. 또 sub-assemly에서 나사, 릴레이 등 여러 부품들을 수요조사하고 주문하였습니다. 완성된 PCB기판들이 스펙에 맞게 잘 만들어졌는지 테스트를 했습니다.

‘남현복’은 계통에 연계할 Inverter의 토폴로지를 공부하였습니다. 계통연계형 인버터의 스위치를 C코드를 활용해서 제어하는 방법을 예제들을 찾아본 뒤 이해하고 학습하였습니다. 전력전자 수업자료를 활용하여 인버터의 동작 원리를 복습하고 정확히 이해한 뒤 저희 PCS에서 인버터가 해야할 역할인 DC-Link에 걸려있는 직류 전압을 받아 LL, RMS, 380V 교류전압을 출력하기 위해 필요한 PLL회로와 위상동기화 전압제어, 전류제어 토폴로지를 학습하여 C코드로 구현하였습니다.

‘맹준영’은 최종적으로 설계된 인버터와 컨버터를 제어할 수 있는 DSP모듈을 코딩하여 PCS가 정상적으로 작동될 수 있도록 설계했습니다. DSP보드에서 사용하는 MCU (TMS320F28377D)의 기초적인 구성도를 TI사의 MCU data sheet, User Manual, Technical Reference등을 보면서 이해하고 추후에 프로그래밍 할 때 코드 제작과 수정을 쉽고 정확하게 하기 위해서 실제 MCU와 DSP를 사용하여 간단한 인버터와 컨버터의 동작을 C2000Ware에 있는 example을 보고 공부했습니다. 또, 시뮬레이션 값과 실제 측정값의 오차를 비교하며 CCS 코드를 수정하였습니다.

‘박용준’은 Bidirectional Buck Boost Converter의 토폴로지를 포함해서 PCS를 구성하는 구성 요소를 결합한 시스템을 설계, 구축하였습니다. PCS에 들어갈 Energy Management System을 MATLAB을 기반으로 설계하기 위해 Quadprog를 공부하였고, 다양한 ESS 제품규격과 실제 조건 등을 고려하여 시뮬레이션할 수 있게 하였습니다. 650V로 제어되는 DC-Link에 계통 연계형 인버터와 Bidirectonal Buck Boost Converter, 태양광 발전과 연결되는 Boost Converter, DC-Load를 연결해서 시뮬레이션해봤고, AC-Load가 붙어있는 상황에 대해서도 Converter를 통해 전력 전달이 잘 되는지 확인하였습니다. ‘맹준영’과 함께 CCS와 DSP를 공부하였습니다. 시뮬레이션을 기반으로 실제 PCS를 제작하였습니다.

<그림 > 역할 분담 및 계획표

<그림 > 연구 계획 및 구성도

2. 소프트웨어

2.1 전력 최적화 전략 (EMS : Energy Management System)

2.1.1 우리나라 전기 요금표

우리나라는 전력 사용량에 따라 전기요금을 다르게 책정합니다. 한전에서 제공하는 사이버 한전 전기 요금표를 참고[8]하면 주택용, 일반용, 산업용, 교육용, 농사용, 가로등 등 다양한 전기 요금표가 존재 합니다. 각 범주 안에서도, 선택요금제, 전압구분, 계절별 시간대별 구분에 따라서 전기요금이 다르게 책정됩니다. 선택 요금제도는 기본요금과 설비가동률에 따라서, 전압구분은 사용하는 표준전압에 따라서, 계절별 시간대별 구분은 말 그대로 계절별로, 시간대별로 경부하, 중간부하, 최대부하로 나눠 전기요금을 부과하는 방식입니다.

<그림 > 산업용(갑) Ⅱ 전기요금 표

2.1.2 전력 사용 최적화 전략

(1) Peak Shaving

Peak Shaving은 일반적으로 산업 및 상업용 전력 소비자의 최대 전력 사용량을 평준화하는 것을 말합니다. 저희 PCS에서의 Peak Shaving은 에너지 수요가 가장 많은 시간대에 배터리의 전력을 사용하여 한전에서 받아오는 전력을 감소시키는 프로세스입니다. 이러한 전력 소비 피크를 모니터링하는 것은 전력망 안정성 측면에서 중요할뿐만 아니라 전기 요금에도 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 비용은 일반적으로 최대 피크 부하를 기준(2.1.1 참고)으로 청구됩니다. 즉, 그리드 부하와 생산에 필요한 전력량으로 인해 이러한 피크 부하 및 전력 요구 사항을 수용하기 위해 비용이 발생합니다.

Peak Shaving을 통해 최대 부하로 간주되는 기간 동안 지역 에너지 수요를 줄이고 수요 대응 인센티브 (정부 보조 서비스) 프로그램의 혜택을 받을 수 있습니다.

<그림 5> Peak Shaving

(2) 계절별/ 시간대별 요금

<그림 6> 시간대별 전력 요금표

우리나라의 요금은 계약 형태에 따라 시간대별로 요금이 다르게 책정됩니다. 그 이유는 하루 동안 발전되는 전력과 유동적으로 생산 가능한 발전 전력이 정해져 있기 때문입니다. 따라서 정해진 발전 전력에 따라 다른 요금을 부과하는 방식으로 소비량을 조절하게 됩니다. 아침 시간과 새벽 시간에는 전력 사용을 상대적으로 덜 하므로 싼 전기요금이 부과되지만, 사람들이 출근하는 시간인 오전 9시 이후와 점심시간 전, 점심 먹고 돌아오는 시간인 13시 이후부터 퇴근 전까지 부하의 양이 가장 많아서 전기요금이 비싸게 책정되고, 17시 이후부터 취침시간 전까지 가정 내에서 전력 소비가 많이 이루어지기 때문에 중간부하에 해당하는 요금이 책정됩니다.

2.1.3 전력 사용 최적화 문제 모델링

(1) 최근 ML(Maching Learing)에서 이루어지고 있는 연구

사용자의 에너지 소비 패턴과 태양광 발전 패턴을 분석하여 미래의 소비 및 발전 패턴을 예측할 수 있습니다. 이 과정은 ML(Machine Learning)등 다양한 방면에서 연구되고 있으며 그와 관련된 데이터를 쉽게 인터넷에서 찾아볼 수 있습니다. 실제로 전력 수요 예측하는 ML이 Supervised Learning의 분류로 [8]을 참고하면 LSTM, C-NN, R-NN, SVM등 다양한 방법으로 예측이 가능합니다.

태양광 발전에 대해서도 [9]의 내용을 참고하면 Linear Regression, Support Vector Regression(SVR), CART(Classification And Regression Tree) ANN(Artificial Neural Network), k-NN (k-Nearest neighbors)등의 방법을 사용한 태양광 발전량 예측 알고리즘을 확인 할 수 있습니다. 해당 알고리즘에서 가장 Accuracy가 높은 것을 선정해 Moving Window를 사용한다면 표 1과 같은 정확도를 얻을 수 있습니다.

<표 1> 태양광 발전 예측 정확도

저희는 각 ML로 예측해낸 수요와, 발전량의 데이터만 가지고 와서 시뮬레이션을 진행했습니다. 각 예측 프로그램에서 받아온 데이터는 미래 데이터의 불확실성을 포함하지만, 이 불확실성을 포함하여 시뮬레이션을 실행한 것과 불확실성이 없는 데이터와 비교하여 전혀 부족함 없는 시뮬레이션을 확인 할 수 있었습니다.

(2) PCS 의 사양 설계

현재 만드려고 하는 PCS와 ESS의 specification을 정확히 하여 시뮬레이션의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있습니다. PCS 정격출력은 실험실에서 실험할 수 있는 정격인 10kW입니다. 허용전류는 표 2[10]를 참고하여 마찬가지로 6SQ의 전선을 사용해 32A로 정할 수 있었습니다.

<표 2> 내선규정 표

ESS의 정격 용량은 100kWh와 200kWh를 사용하여 시뮬레이션하였고, 권장 충전량은 90%, 최대 충전량은 100%, 최소 충전량은 10%로 설정하였습니다. 마찬가지로 ESS의 최대 충전과 방전 파워는 10kWh로 설정하였습니다.

(3) Quadprog

시뮬레이션에 사용된 tool은 MATLAB의 Quadprog를 메인으로 사용하였습니다.

[eqn: P _{GRID} LEFT ( t RIGHT ) =P _{ESS} LEFT ( t RIGHT ) +P _{LOAD} LEFT ( t RIGHT ) -P _{PV} LEFT ( t RIGHT ) `]	(1)

[eqn: B _{SoC} LEFT ( t RIGHT ) =B _{SoC} LEFT ( t-1 RIGHT ) + {100} over {E _{ESS}} DELTA T _{s} P _{ESS} LEFT ( t RIGHT ) `]	(2)

[eqn: P _{GRID,Min} LEQ P _{GRID} LEFT ( t RIGHT ) LEQ P _{GRID,Max} `]	(3)

[eqn: {{P}} _ {{ESS,Min}} {≤} {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){≤} {{P}} _ {{ESS,Max}}]	(4)

[eqn: {{B}} _ {{SoC,Min}} {≤} {{B}} _ {{SoC}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){≤} {{B}} _ {{SoC,Max}}]	(5)

Grid에서 사용하는 전력인 PGrid와 ESS사용 전력인 PESS, 태양광 발전량인 PPV의 관계를 수식화 하고(1) 배터리 용량인 Bsoc와 PESS의 관계(2), PESS의 최대, 최소값(3) , PGrid의 최대 최소 값(4), Bsoc의 최대 최소값(5) 등을 정의합니다.

[eqn: LEFT ( { {{B}} _ {{SoC}{,}{Min}} {-} {{B}} _ {{SoC}} LEFT ( {{t}{-1}} RIGHT )} RIGHT ) { {{E}} _ {{ESS}} } OVER {{100}} {≤~~} {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){Δ} {{T}} _ {{s}}]	(6)

[eqn: {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){Δ} {{T}} _ {{s}} {≤}LEFT ( { {{B}} _ {{SoC}{,}{Max}} {-} {{B}} _ {{SoC}} LEFT ( {{t}{-1}} RIGHT )} RIGHT ) { {{E}} _ {{ESS}} } OVER {{100}}]	(7)

Quadprog에서 Equality Constrains와 Inequality Constraints를 설정할 수 있는데 Equality Constrains는 Quadprog의 성능을 제한하기 때문에 사용하지 않았습니다. Inequality Constraints는 식 (2), (3), (4), (5)이 해당합니다.

[eqn: {J=min}sum _ {{t=1}} ^ {{N}} {LEFT { { {{c}} _ {{GRID}} LEFT ( {{t}} RIGHT ) {{P}} _ {{GRID}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){+} {{c}} _ {{SoC}} {LEFT [ { {{B}} _ {{SoC}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){-} {{B}} _ {{SoC}} LEFT ( {{t-1}} RIGHT )} RIGHT ]} ^ {{2}} } RIGHT }}]	(8)

(8)은 Objective Function입니다. J를 최소화 하는 것이 목표이고 CGrid는 시간에 따른 부하의 가격이 들어가게 됩니다. PGrid는 사용한 전력량입니다. Csoc는 배터리의 예비율이 가지는 중요도, 또는 계약을 위반했을때의 위험도를 돈으로 환산한 수치입니다. Bsoc는 현재의 배터리 충전상태, Bsoc_ref는 목표 배터리 충전 상태입니다. Quadprog에 이 Objective Function 설정합니다. Objective Function은 Convex Problem으로 Hessian matrix로 표현된 2차 식과 Linprog로 이루어진 f식으로 이루어져 있습니다.

[eqn: { {UNDEROVER {{min}} _ {{x}} ^{}} {{~} {{1}} OVER {{2}} {{x}} ^ {{T}} } } {H}{x}{+} {{f}} ^ {{T}}]	(9)

[eqn: such~that~ LEFT { pile{A _{ieq} x~ LEQ b _{ieq}#A _{eq} x=b _{eq}#lb LEQ x LEQ ub} RIGHT .]	(10)

[eqn: {~~~~~}{H}{=} {LEFT [ {{2} {{c}} _ {{SoC}} {LEFT ( { {{100}} OVER { {{E}} _ {{ESS}} } {Δ} {{T}} _ {{s}} } RIGHT )} ^ {{2}} {UT}{~}{LT}} RIGHT ]} _ {{N×N}} {~}]	(11)

[eqn: Where, ~LT≝ LEFT [ {matrix{1&0&0#VDOTS &1&0#1&CDOTS &1}} RIGHT ] _{N TIMES N} ,UT≝LT ^{T} = LEFT [ {matrix{1&CDOTS &1#0&1&VDOTS #0&0&1}} RIGHT ] _{N TIMES N}]

[eqn: {f}{=} {LEFT [ { {{c}} _ {{G}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){-2} {{c}} _ {{SoC}} { LEFT (} {{100}} OVER { {{E}} _ {{ESS}} } {Δ} {{T}} _ {{s}} { RIGHT )} {{ LEFT (B}} _ {{N}} ^ {{*}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){-} {{B}} _ {{SoC0}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){ RIGHT )}LEFT [ {matrix { {{N}} # {matrix { {{⋮}} # {{1}} }} }} RIGHT ]} RIGHT ]} _ {{N×1}}]	(12)

Hessian Matrix와 f 함수를 Quadprog에 사용할 수 있도록 (11), (12)와 같이 포뮬레이션 합니다.

[eqn: {lb=}LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{GRID,Min}} } # { {{B}} _ {{SoC,Min}} } # { {{P}} _ {{ESS,Min}} } }} RIGHT ]{,~}{ub=}{~}LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{GRID,Max}} } # { {{B}} _ {{SoC,Max}} } # { {{P}} _ {{ESS,Max}} } }} RIGHT ]]	(13)

Inequality Constraints도 (13)과 같이 수식화 해줍니다.

[eqn: {{P}} _ {{G}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){=} {LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{GRID}} LEFT ( {{t}} RIGHT )} # { {{P}} _ {{GRID}} LEFT ( {{t+1}} RIGHT )} # {{⋮}} # { {{P}} _ {{GRID}} LEFT ( {{t+N-1}} RIGHT )} }} RIGHT ]} _ {{N×1}}]	(14)

[eqn: {{P}} _ {{N}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){=} {LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t}} RIGHT )} # { {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t+1}} RIGHT )} # {{⋮}} # { {{P}} _ {{ESS}} LEFT ( {{t+N-1}} RIGHT )} }} RIGHT ]} _ {{N×1}}]	(15)

[eqn: {{P}} _ {{L}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){=} {LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{LOAD}} LEFT ( {{t}} RIGHT )} # { {{P}} _ {{LOAD}} LEFT ( {{t+1}} RIGHT )} # {{⋮}} # { {{P}} _ {{LOAD}} LEFT ( {{t+N-1}} RIGHT )} }} RIGHT ]} _ {{N×1}}]	(16)

[eqn: {{d}} _ {{N}} LEFT ( {{t}} RIGHT ){=} {LEFT [ {pile { { {{P}} _ {{PV}} LEFT ( {{t}} RIGHT )} # { {{P}} _ {{PV}} LEFT ( {{t+1}} RIGHT )} # {{⋮}} # { {{P}} _ {{PV}} LEFT ( {{t+N-1}} RIGHT )} }} RIGHT ]} _ {{N×1}}]	(17)

Pgrid, Pload, PPV, Bsoc 등도 시계열에서 plot 할 수 있도록 (14), (15), (16), (17), 과 같이 Vector Form으로 바꿔줄 수 있습니다.

(4) 시뮬레이션 및 순서도

시뮬레이션의 개념은 미래관의 Load 데이터에 태양광 발전량을 뺀 만큼을 Grid에서 부담하게 됩니다. 여기서 Grid가 부담해야 할 전력이 PgridMax보다 크다면 PESS에서 그만큼 방전을 해 Grid를 보조하게 됩니다. ESS에서 무한정 배터리를 사용할 수 없기 때문에 ESS에서 사용한 전력은 Bsoc에서 차감하고 BsocMin과 같은 값을 가지게 되면 더 이상 값은 내려가지 않게 됩니다. 하지만 Load가 너무 커 PeakShaving을 수행할 잔여 배터리량이 없는 경우 PeakShaving은 불능에 빠지게 됩니다. 따라서 Quadprog가 풀 수 있는 문제와 배터리 사양을 주는 것이 중요합니다. 이 문제를 해결하기 위해 저희는 Objective Function에 가중치를 적절하게 조정하였고, 배터리의 용량 및 정격을 제한하였습니다.

저희는 Quadprog를 <그림 7>과 같이 두 가지 방법으로 풀었습니다.

하나는 예측기능을 사용한 불확실성이 존재하는 데이터를 사용하는 것입니다. 그리고 다른 한 가지는 실제 데이터만 가지고 불확실성이 없는 데이터를 사용하는 것입니다.

<그림 8 Dactual : Dpredict Plot

<그림 8>는 태양광 발전량은 영암 PV 발전소의 데이터를 ML을 사용하여 얻어낸 데이터를

3D로 Plot한 그래프입니다. 실제 태양광 발전량과 예측된 태양광 발전량을 위와 같이 시간에 따른 패턴을 가지게 됩니다. 위 그래프의 데이터를 활용하여 저희 시뮬레이션에 적용합니다면 <그림 9>과 같은 시뮬레이션을 확인할 수 있습니다.

<그림 7> 순서도

<그림 9>

<표 > <그림9>에서 사용한 ESS Specification

ESS		200kwh
PESS,min	-200kwh	PESS,max	200kwh
PGrid,min	-180kW	PGrid,max	180kW
SoC,min	10%	SoC,max	100%
cGRID	1/100	cSoC	1/2000

총 3일간의 데이터를 사용했으며 태양광 발전이 잘 된 날에는 발전된 에너지를 사용하고, 태양광 발전이 잘 되지 못한 날에는 ESS를 사용해 PeakShaving을 한 것을 볼 수 있습니다. 그리고, 태양광 예측이 데이터인 Dpredict와 실제 데이터인 Dpredict의 값을 비교하여 Quadprog를 풀어내기에 만족스러운 예측값이 되었다는 것을 확인 했습니다.

위 시뮬레이션을 통하여 우리는 예측된 데이터로도 Solving이 잘 되는 강인한 Quadprog시뮬레이션을 확인할 수 있었습니다.

2.1.3 실제 사양 적용 Simulation

위와같은 시뮬레이션으로 고전력 및, 불확실성에도 시뮬레이션이 이루어지는 것을 확인하였습니다. 따라서, 저희가 실제로 만들 정격의 PCS의 정격을 기준으로 두가지 용량의 ESS를 사용해 시뮬레이션을 한 결과 <그림 10>과 같이 요금이 비쌀때 배터리의 전력을 방전하고, 요금이 쌀 때 배터리의 전력을 충전하는 방식으로 이윤을 볼 수 있습니다. Peak Shaving을 통해 계약전력의 단가를 낮출 수 있습니다. 태양광 에너지를 유휴에너지로써 저장해 뒀다가 필요할 때 방출이 가능합니다.

<그림 10>

<그림 10>에서 PCS 정격 25kW, ESS 용량 200kWh, Peak Shaving Point 200kW일 때 하루 동안 1만 4715원의 이윤을 봤습니다.

<그림 11>에서 PCS 정격 10kW, ESS 용량 100kWh, Peak Shaving Point 200kW일 때 하루 동안 8064원의 이윤을 봤습니다.

<그림 11>

2.2 물리계층 설계 (PSIM & C)

<그림 12>

<그림 13>

<그림 12>와 <그림 13>은 각각 PSIM의 아날로그 회로 및, 제어기와 DLL파일입니다.

<그림 13에서>순서대로 PV, DC-Load,  Converter, DC-Link, Inverter, AC Load입니다.

결과의 단순화를 위해서 시뮬레이션에서 PV와, DC-Load는 빼고 시뮬레이션을 돌렸습니다. 제어기를 동작시키는 DLL 파일은 C언어로 작성됐으며 PLL 제어기, 인버터의 전압, 전류제어기 제어, 컨버터의 전류제어기(전력), 돌입전류를 방지하기 위한 릴레이 제어 및 시퀀스 제어를 합니다. 또, EMS에서 받아온 데이터를 읽는 역할을 수행합니다.

2.2.1 계통 연계형 인버터

PCS 시스템에서 양방향 계통연계형 인버터는 DC link와 AC load 사이에 위치하게 됩니다. 전류가 AC Load에서 DC link로 흐를 때는 교류전기를 직류전기로 바꿔주고 DC link에서 AC Load로 흐를 때는 직류전기를 교류전기로 변환해주는 역할을 합니다.

3상 인버터이므로 6개의 IGBT스위치로 구성되어 있으며 IGBT 스위치를 순차적으로 제어해줌으로써 교류와 직류의 변환을 할 수 있게 됩니다.

Psim으로 인버터 회로 및 컨트롤러를 설계하면 <그림 12>의 5번과 같습니다.

가운데 DC link를 두고 양방향 벅 부스트 컨버터와 연결된 계통 연계형 인버터입니다.

인버터가 안전하게 작동하기 위해서 Relay Sequence 제어를 해주어야 합니다.

먼저 Grid 전원으로부터 DC link 전압을 살리고 배터리를 충전합니다. 바로 충전을 하게 되면 갑자기 큰 전류가 흐르게 되므로 저항이 연결된 배터리 3상 릴레이를 통해 전류를 흘려 충전해줍니다. 어느 정도의 전류가 흐르게 되면 저항이 연결되어 있지 않은 3상 릴레이로 전압을 마저 충전합니다. 릴레이에 충분한 전압이 공급되면 인버터 스위치를 작동시켜 줍니다.

(1) 전압 제어, 전류 제어

인버터의 스위치가 켜지게 되면 제어기를 통해 DC-Link는 650V로 전압이 제어되고, 전류는 32A를 넘지 않도록 전류제어를 해줍니다. 각 제어기는 <그림 13>의 C로 작성된 DLL 파일에 포함되어 있습니다.

(2) PLL

Phase Locked Loop 위상고정루프 PLL은 위상고정루프 즉 주파수를 고정해주는 것을 말하며 일반적으로 구조는 <그림 14>과 같습니다.

<그림 14>

구조별로 설명을 합니다면 VCO는 입력전압에 따라서 특정한 주파수를 내보내는 출력장치입니다. VCO에서 나오는 출력이 원하는 주파수가 나오기 위해 PLL 시스템이 존재합니다.

<그림 15>과 같은 예시를 들 수 있습니다.

<그림 15>

2. Divider는 counter라고도 부릅니다. 4인 Phase Detector에서 원하는 주파수와 출력 주파수를 비교할 때 주파수가 너무 높게 되면 비교하기가 힘들고 3인 TXCO에서도 높은 주파수를 안정적으로 출력하기 어려우므로 비교하기 좋은 주파수를 만들기 위해 출력 주파수를 적절한 비율로 나누어 주는 부분입니다. 이 분주비를 조절하여 주파수 가변을 할 수도 있습니다.

3.TCXO(Temperature Compensated X-tal Oscillator)

온도변화에 대해 변화 없이 안정적인 주파수를 뽑아낼 수 있는 오실레이터입니다. TCXO가 있어야 우리가 원하는 출력의 주파수를 뽑아내어 현재 출력되고 있는 주파수와 비교를 할 수 있습니다.

4.Phase Detector

TCXO의 기준 주파수와 Divider를 통해 나뉘어져 들어온 출력 주파수를 비교하는 역할을 합니다. 주파수를 비교하여 그 차이에 해당하는 펄스열을 출력합니다.

<그림 16>

5.Charge Pump(C/P)

Phase Detector에서 나온 펄스를 전압으로 변환해주는 부분입니다.

펄스의 폭만큼 적분을 하여 그에 비례하는 전압으로 변환을 시켜줍니다.

펄스차이에 따라 전압을 올리기도 하고 내리기도 합니다.

<그림 17>

6. Loop filter

Loop filter는 (LPF )저역통과필터 구조로 구성되어 있습니다. VCO조절단자의 입력전압을 가변하는 역할을 하고 있으며 VCO의 control voltage로 사용할 DC전압만 필요하기 때문에 LPF를 이용하여 LOOP동작중에 발생할 수 있는 여러 주파수들 중에서 낮은 주파수들만 통과시키고 나머지는 차단하는 역할을 합니다.

<그림 18>

<그림 18>에서 PSIM 시뮬레이션을 통해 PLL의 D는 상전압으로, Q는 0으로 제어되는 것을 확인하여 PLL이 잘 동작하는지 알 수 있습니다.

2.2.2 Bidirectional Buck Boost Converter

PCS 시스템에서 Bidirectional Buck Boost Converter는 DC link와 ESS 사이에 위치하게 됩니다. 전류가 DC-Link에 인가된 전압을 기준으로 이 컨버터는 전류를 제어함으로써 전력을 전달하는 역할을 합니다.

2개의 IGBT스위치로 구성되어 있으며 마찬가지로 전압의 승압과 강압을 할 수 잇습니다.

Psim으로 인버터 회로 및 컨트롤러를 설계하면 <그림 12>의 3번과 같습니다.

마찬가지로 컨버터도 배터리의 전압 상태 및 충전 상태, DC-Link 전압 상태에 따라서 안전하게 Relay Sequence 제어를 해주어야 합니다. 릴레이에 충분한 전압이 인가되어 있습니다면 컨버터를 동작해 전력의 움직임을 확인할 수 있습니다.

컨버터는 DC-Link의 EMS에서 받아온 Power Data를 받아 ESS 전압으로 나눈 값을 PI 제어기의 reference 값으로 받습니다. 그리고 전류를 입력으로 받아 전류를 통해 전력을 제어할 수 있게 됩니다.

2.2.3 그 외 요소들

(1) DC-Load

DC-Load는 DC-Link에 병렬로 연결 될 수 있습니다. 650V의 높은 전압은 급속 전기 자동차 충전과 같은 높은 전력을 요구하는 일에 사용 될 수 있습니다.

(2) 태양광 발전

태양광 발전은 태양광 패널과 단방향 부스트 컨버터를 DC-Link에 병렬로 연결하게 됩니다. 태양광으로 발전된 에너지는 다시 Bidirecrional Buck Boost에 의해 배터리로 전달되거나 인버터를 통해 AC-Load에 직접 부하가 전달 됩니다.

(3) AC-Load

AC-Load는 Grid에 병렬로 연결되어 있습니다. 일반적으로 부하를 연결하고 싶을 때 On/Off Switch를 작동하듯이 스위치를 움직임여 부하를 붙이고 땔 수 있습니다. AC-Load와 Grid, PCS는 각각 병렬 연결되어 있습니다. AC-Load의 위치는 <그림31>을 근거로 위치하였습니다.

2.3 CCS(Code Composer Studio)

Code Composer Studio는 TI의 마이크로 컨트롤러 및 임베디드 프로세서 포트폴리오를 지원하는 통합 개발 환경 (IDE)입니다. Code Composer Studio는 임베디드 애플리케이션을 개발하고 디버깅하는 데 사용되는 도구 모음으로 구성됩니다. 여기에는 최적화 C / C ++ 컴파일러, 소스 코드 편집기, 프로젝트 빌드 환경, 디버거, 프로파일 러 및 기타 여러 기능이 포함합니다. TI사의 모듈인 TMS32028377D를 제어함으로써 PWM 신호를 각 IGBT에 보내고, ADC로서 피드백을 받아 다시 원활한 제어를 이어갈 수 있게 해줍니다.

DC-Link에 연결된 인버터와 컨버터를 안정적으로 운전하기 위한 시퀀스를 CCS(Code Composer Studio)를 이용하여 설계 및 코드화합니다.

2.3.1 MCU (TMS320F28377D)

- 듀얼 코어 아키텍처	– TMS320C28x 32비트 CPU 2개

– 최대 169개의 개별 프로그램 가능, 멀티플렉스 범용

입력/출력 (GPIO) 입력 필터링이 있는 핀

– 확장된 주변 인터럽트 컨트롤러(ePI)

– 아날로그-디지털 변환기(ADC) 최대 4개

– 24개의 펄스 폭 변조기(PWM) 채널 포함

– 16 고해상도 펄스 폭 변조기 (HRPWM) 채널

–  A 및 B 채널의 고해상도 8 PWM 모듈

– 데드밴드 지원 (표준 및 표준 모두에서)

– 6개의 향상된 캡처(eCAP) 모듈         – 3가지 향상된 4차 인코더 펄스(eQEP) 모듈

2.3.2 MCU에서 사용한 사양들

인버터와 컨터버가 기동할 때, 초기에 높은 전압을 유기하고, 시퀀스에 맞춰서 컨버터에 배터리를 충, 방전합니다.

ADC에서Register와 MUX로 연산 후 TIME based와 Trigger, Trip 등 서브 모듈을 연동하기 위해 EPWM을 사용하고, 오실레이터로 직접 전압, 전류센서를 사용해서 측정을 하지만 CCS에서 CAN Communication을 이용하여 평상 시 루틴과 Inturrupt 루틴에서 양방향 통신으로 측정을 하고 전압, 전류 값들을 자동으로 조정시킬 수 있습니다.

<그림 19> TMS320F28377D Data Sheet

<그림 20> TMS320F28377D Functional Block Diagram

2.3.3 CCS Code를 구성하는 과정

(1) Flow Chart를 이용한 데이터시트 정리

MCU(TMS320F28377d)를 사용하기 위해서 많은 핀들의 정보와 각각의 사양들을 알아봤습니다.  Ti instrument(사)에서 제공하는 공식 매뉴얼과 유저 매뉴얼을 참고하여 조원들과 알아보고 Lucid Chart로 만들어 함께 공유하였습니다.

DSP Board_Controller, ADC, CAN, EPWM, Xint 등 여러 사양들의 복잡한 구조, 구성을 파악하는 것이 우선이었습니다.

<그림 21>는 Ti사 매뉴얼의 EPWM의 트립 구조를 간단하게 블록 다이어그램화 시켜서 표현한 것입니다. 여기서 BESS에 필요한 것들을 추려서 알고리즘으로 정리했습니다.

정리한 것들은 Gpio, EPwm, ADC, EQep, Realy, CAN, Xint, Cputimers, Interrupt로

<그림 21>

<그림 22> EPWM Flow Chart

<그림 22>는 인버터와 컨버터를 정상적을 구동시키는 것과 인터럽트로 고장 또는 돌발상황에 알고리즘을 구현, ADC와 외부메모리로 인버터, 컨버터의 정보를 저장 및 CAN통신으로 센서들 관제, 측정하는 과정을 정리하였습니다.

<그림 23> EPWM Trip input 연결구조 (예시)

(2) CCS를 이용하여 MCU, DSP의 사양 코드화, 테스트

Ti(사) C2000ware에 있는 example에 있는 기본 Example들을 참조하고 정리하여 코드화 시켰습니다. MCU와 Dsp board를 initialize 시킬 때, 설정 해야하는 기본 핀들을 설정해주고, 컨버터와 인버터에 PI 제어와 시퀀스에 맞도록 ADC, PWM 등 값들을 설정합니다.

테스트는 Example에 있는 Code를 기반으로 작성 후, 각 MCU의 테스트할 사양 한 개만 Enable한 후에 프로그램 실행. DSP보드의 각 핀마다 테스트해보고 코드 수정을 반복하였습니다.

(3) PSIM에서 컨버터, 인버터 동작 시퀀스 CCS로 코드화하여 정리 및 운전

PSIM 기존에 정립된 인버터, 컨버터에서 컨트롤러(PI제어기)를 DLL을 이용하여 C코드로 작성 후 PSIM에서 시뮬레이션을 합니다. 제어기 필요한 코드화 후 안정적인 시퀀스로 운전 될 수 있는지 확인합니다. 아래 좌측의 그림은 PSIM에서 인버터, 컨버터의 컨트롤러를 DLL을 이용하여 작성, CCS에 위에서 작성해 놓은 컨트롤러에 DDL에 C코드를 추가하여 MCU에 넣어 운전시킵니다.

3. 하드웨어

3.1 Interface Board

3.1.1 Interface Board 개요도

<그림24> 전체적인 개요도

3.1.2  Current Sensor

(1) Current Sensor

이 System의 Current Sensor는 5가지의 전류를 측정할 수 있도록 설계되어있습니다. 먼저, DC Part에서 Battery의 전류, Inverter단의 Load전류를 측정할 수 있고, AC Part는 Grid에서 오는 3 Phase A,B,C 상을 측정할 수 있습니다.

(2) Current Measurement

측정한 Current를 권선 수 2인 Hall Sensor에 통과시켜서 Interface Board로 Connector로 연결합니다. 또한, Connector로 연결된 Current를 받고, 병렬로 삽입된 저항 200Ω 4개를 삽입하여 50Ω을 구성합니다. 그렇게 하여 Connector로부터 받은 전류와 저항을 곱하여 V=IR이 성립하여 전압을 구할 수 있고, 이 정보를 TL084인 Op-amp의 Input으로 보내게 됩니다. 최종 Feedback 정보를 구하기 위하여 Sensor 하나당 Op-amp를 2개씩 사용하게 되는데, 먼저 받은 전압 정보를 [eqn: {13} over {12}]의 Gain으로 앞단을 구성합니다. 이 정보는 Circuit을 보호하기 위한 Protection Circuit으로 Op-amp의 Output이 흐르게 됩니다. 또한, 이 정보는 Op-amp를 1개 더 거치게 됩니다. Gain은  [eqn: {13} over {20}]이며, Op-amp +단에 Offset 2.5V를 구성하여 최종 Feedback단에 Offset 2.5V를 기준으로 0~5V사이로 전압이 형성되도록 구성합니다. 0~5V를 기준으로 둔 것은 우리가 사용한 DSP Board의 ADC 전압 level이 0~5V이므로 이것에 맞춰 설계사양을 구성하였습니다. 그리고. DSP Board의 ADC단의 특성상 정확하게 0~5V를 맞출 수는 없습니다. 왜냐하면, 0V와 5V +-0.1V정도가 측정 되지 않는 구간이 있기 때문에 그러한 것을 고려하여 0.1V~4.9V로 잡히도록 설계를 하였습니다.

<그림25> Current Sensor Waveform.

(3) Specification

이 Sensor는 30KW Power를 기준으로 하여 AC가 380V일 때, 전류가 90~92A까지 흐를 수 있도록 설계하였습니다. 또한, Protection Circuit로 가는 전류에서 Trip이 나는 조건은 90~92A에서 150%인 138~140A에서 Trip이 나도록 설계하였습니다.

3.1.3  Voltage Sensor

이 System의 Voltage Sensor는 6가지의 전압을 측정할 수 있도록 설계되어있습니다. 먼저, DC Part의 전압은 Battery의 전압, Super Capacitor의 전압, DC-link의 전압을 측정할 수 있고, AC Part의 전압은 Grid에서 오는 3 Phase A,B,C의 선간전압을 측정할 수 있습니다.

(1) Voltage Measurement

(2) DC Voltage Measurement

Voltage Measurement는 전압강하의 방식을 사용합니다. 이 System은 고전압을 다루므로 Sensor 앞단에 390㏀ 8개와 10㏀ 2개를 구성하고, 저항을 1개 더 연결합니다. 직렬 연결하였을 때, 전압분배 법칙으로 내가 원하는 전압이 걸리게 저항을 구성하였습니다. 이 Sensor에서 위에서 언급한 저항이 Loop가 걸리도록 설계를 진행하였습니다. 또한, DC와 AC는 사용한 IC가 달라서 약간의 다른 방식을 취하였습니다.

먼저, DC Part를 살펴보자. 위에서 설명한 전압강하를 거치면, RC Filter를 거치게 됩니다. 이 RC필터는 Cut-off Frequency를 고려하여 위에서 결정한 R을 바탕으로 Capacitor의 Capacitance를 결정합니다. 이 Capacitance를 결정하기 위하여 Maple이라는 Tool을 사용하였습니다. [eqn: {V _{o}} over {V _{in}} = {V _{zo} {1} over {sC}} over {R _{4} + {1} over {sC}}]의 전달함수를 사용합니다. 각각의 소자 값은 임의로 지정하고, Bode Plot을 그려본다. 여러 소자 값을 조정하여 Cut-off Frequency를 100kHz로 조정하고, Gain Margine을 확인하고, 이것을 통하여 dB를 Degree로 바굽니다. 따라서 Capacitance를 결정할 수 있고, 원하는 Range에 맞게 조정할 수 있습니다.

RC Filter를 거친 Output은 ACPL-C87B이라는 IC로 가게 됩니다. 이 ACPL-C87B는 Voltage Sensing을 위해 특별히 설계된 Isolation Amplifier입니다. ACPL-C87B는 Typical Gain이 1이고, +-0.5%의 tolerance를 가져서 매우 정확한 정보를 가지고 있습니다. 또한, 이 IC만 사용하는 것이 아니라 이 IC와 매우 가깝게 ADUM5000이라는 IC를 같이 배치합니다. ADUM5000은 한마디로 정의하면 Isolated DC-DC Converter라고 할 수 있습니다. 5V의 Input Voltage를 바탕으로 Isolated 5V를 따로 만들어서 특수한 5V를 ACPL-C87B에 Vcc로 들어가게 됩니다. 이렇게 함으로써 독립된 전원으로 절연 및 원하는 Output의 출력을 원하는 방향으로 낼 수 있게 됩니다. 그리고 ACPL-C87B의 Input Range는 0~2V의 범위를 가지고 있습니다.

따라서, ACPL-C87B의 Input Range에 맞게 각 Part별로 최대 전압을 정하고, 그에 맞게 전압강하가 되게 진행합니다. 예를 들면, 배터리의 최대 전압이 800V이므로, 이것을 바탕으로 하면 800V가 2V가 되도록 전압강하는 진행하는 방식입니다. 이것이 Input이 되어 ACPL-C87B로 들어가게 되고, ACPL-C87B의 Gain이 1이므로 Input 그대로 Output이 나오게 됩니다. 이후 만들어진 Output은 Op-amp로 연결됩니다.

또한, ACPL-C87B에서 Output이 나올 때 이것은 Op-amp의 Input으로 되는데 이것은 Differential Pair로 같은 거리를 유지하면서 Routing 되어야 합니다. Differential Pair는 Circuit의 Source 및 수신단 임피던스가 같을 경우 외부 전자기 간섭이 두 도체에 동일하게 영향을 미치는 경향이 있는데 수신 회로는 Wire간의 차이만 감지하기 때문에 이 기술은 불평형 기준(접지에 대한 Ω연결)이 있는 하나의 도체에 비해 전자기 Noise에 저항합니다. 이로 인하여, SNR이 향상되고, EMI가 감소하며 신호가 접지 전류 또는 차이에 더 영향을 받지 않게 됩니다.

Differential Pair로 온 Signal이 Op-amp의 +단, -단으로 각각 들어가게 되는데 ACPL-C87B의 Gain이 1이 되어 이 Signal의 range는 0~2V입니다. 하지만, ADC Feedback 전압 range는 0~5V이므로 이에 맞게 증폭시키기 위하여 Op-amp를 사용합니다. Differential Pair쪽의 저항을 9.1㏀로 설정하고, 또한 Output단의 저항을 24㏀로 설정하여 증폭시킵니다.

따라서 최종 DC Feedback을 Offset 없이 0~5V로 출력되게 만들 수 있습니다. 이 정보는 DSP Board의 ADC 포트로 들어가게 됩니다.

(3) AC Voltage Measurement

AC Voltage Measurement도 DC와 마찬가지로 전압강하의 방식을 사용합니다. 이 System은 선간전압인 380V를 다루게 됩니다. DC와 마찬가지로 Sensor 앞단에 390㏀ 8개와 10㏀ 2개를 구성하고, 저항을 1개 더 연결합니다. 직렬 연결하였을 때, 전압분배 법칙으로 내가 원하는 전압이 걸리게 저항을 구성하였습니다. 이 Sensor에서 위에서 언급한 저항이 Loop가 걸리도록 설계를 진행하였습니다.

AC Part를 살펴보자. 위에서 설명한 전압강하를 거치면, RC Filter를 거치게 됩니다. 이 RC필터는 Cut-off Frequency를 고려하여 위에서 결정한 R을 바탕으로 Capacitor의 Capacitance를 결정합니다. 이 Capacitance를 결정하기 위하여  [eqn: {V _{o}} over {V _{in}} = {V _{zo} {1} over {sC}} over {R _{4} + {1} over {sC}}]의 전달함수를 사용합니다. 하지만, 위에서 설명한 DC Part의 결정하는 방식과 약간의 차이가 발생하게 됩니다. DC는 Offset값이 존재하지 않지만, AC는 2.5V의 Offset이 존재하게 됩니다. 또한, 최대 전압을 선간전압의 Peak치인 591V를 기준으로 합니다. 각각의 소자 값은 임의로 지정하고, Bode Plot을 그려보면. 여러 소자 값을 조정하여 Cut-off Frequency를 100kHz로 조정하고, Gain Margine을 확인하고, 이것을 통하여 dB를 Degree로 바꿉니다. 따라서 Capacitance를 결정할 수 있고, 원하는 Range에 맞게 조정할 수 있습니다.

RC Filter를 거친 Output은 DC는 ACPL-C87B를 쓰지만, AC는 DC와 다른 ACPL-7900이라는 IC로 가게 됩니다. 이 ACPL-7900는 Voltage Sensing을 위해 특별히 설계된 AC용 Isolation Amplifier입니다. ACPL-7900는 Typical Gain이 8.2인 것이 특이한 점이라고 볼 수 있습니다. +-3%의 tolerance를 가지고 있습니다. 또한, 이 IC만 사용하는 것이 아니라 DC와 마찬가지로 이 IC와 매우 가깝게 ADUM5000이라는 IC를 같이 배치합니다. 5V의 Input Voltage를 바탕으로 Isolated 5V를 따로 만들어서 특수한 5V를 ACPL-7900에 Vcc로 들어가게 됩니다. 이렇게 함으로써 독립된 전원으로 절연 및 원하는 Output의 출력을 원하는 방향으로 낼 수 있게 됩니다. 그리고 ACPL-7900의 Input Range는 0~0.225V의 범위를 가지게 하여 최종 Output단에 1.85V가 걸리게 합니다. 이것도 또한 Op-amp의 Input으로 되는데 이것은 Differential Pair로 같은 거리를 유지하면서 Routing 되어야 합니다. 이러한 Differential Pair의 Input은 Op-amp로 가서 [eqn: {15} over {11}]의 Gain으로 3.75V로 승압하고, 이러한 정보는 Voltage Protection Circuit로 넘어가게 됩니다. 3.75V의 전압정보는 Op-amp를 또 한번 거치게 되는데 여기에서 Offset 2.5V를 추가하여 2.5V를 기준으로 0~5V가 Output range가 되도록 설정합니다. 이 Op-amp의 Gain은 [eqn: {12} over {18}]입니다.

따라서 최종 AC Feedback을 Offset 2.5V를 기준으로 0~5V로 출력되게 만들 수 있습니다. 이 정보는 DSP Board의 ADC 포트로 들어가게 됩니다.

3.1.4 Protection

(1) Current Protection

위에서 설명한 Current Sensor에서 Op-amp를 2개 사용한 것을 설명하였습니다. 첫 번째 Op-amp에서의 Output이 Protection Circuit로 오게 됩니다. Protection Circuit은 크게 2가지로 나누어져 있습니다. DC Part와 AC Part로 이루어져 있는데 Range 때문에 따로 나누었을 뿐입니다. 5개의 Protection 정보가 Input이 되고, 이것은 BAS70-04라는 Diode로 가게 됩니다. 이 Diode는 Low Turn-On Voltage를 가지고 있고, Fast Switching이라는 장점을 가지고 있습니다. 이 Diode를 지남으로써 0.3V~0.4V가량 전압강하가 일어나고, 이것이 Op-amp의 Input으로 가게 됩니다. 2개의 Op-amp를 사용하게 되는데 BAS70-04에서 2개의 다이오드가 존재합니다. –극과 +극 각각을 모두 Op-amp의 Input으로 사용합니다. Op-amp [eqn: {13} over {9.1}]의 Gain으로 설정하여 최대 전류가 흐를 때 4.9V가 되도록 설정하였습니다. AC, DC 각각 똑같이 4.9V가 되게 하고, BAS70-05의 Diode로 2개의 정보를 가지고 옵니다. 또한, 0.3V~0.4V가량 전압강하가 일어납니다.

이러한 정보를 가지고 LM2903의 Comparator를 설치하여 비교를 하게 됩니다. 비교를 하는 대상은 TL431CDBZR의 IC를 사용하여 Reference Voltage 4.47V를 만들고, 이를 통하여 위의 Signal과 비교하게 됩니다. 이 Comparator의 Output은 Reference Voltage가 넘게 되면 이상이 있습니다고 알려주는 구조가 됩니다.

Comparator의 Output은 Phototransistor로 가게 됩니다. Phototransistor인 TCMT1110은 5V의 Pull-up 저항이 달려 있고, Comparator에서 이상이 걸린 Signal이 왔을 때 빛으로 내부에서 Signal을 전달하게 해줍니다. 한마디로 정의하면, 이 IC는 4 pin인데 전반부는 Diode로 엮여있고, 후반부는 Transistor로 연결되어 있습니다고 생각하면 됩니다. 또한, Diode는 발광 Diode입니다. 후반부의 Transistor에도 Pull-up저항이 달려 있어 신호가 없을 때는 항상 5V가 걸리는 구조입니다. 하지만 원치 않는 Comparator의 신호가 들어왔을 때 발광 Diode에서 정보를 받고, Transistor의 Gate로 들어가게 됩니다. 이 신호가 이상이 있습니다는 Trip신호인데 평소에는 5V로 출력되다가 이상이 생기면 전압이 0V로 떨어지게 됩니다. 파형은 Voltage Protection이 끝나고 첨부하도록 하겠습니다.

(2) Voltage Protection

위에서 설명한 Voltage Sensor에서 Op-amp를 2개 사용한 것을 설명하였습니다. 첫 번째 Op-amp에서의 Output이 Voltage Protection Circuit로 오게 됩니다. Protection Circuit은 크게 2가지로 나누어져 있습니다. DC Part와 AC Part로 이루어져 있는데 Range 때문에 이것도 또한 따로 나누었을 뿐입니다. 6개의 Protection 정보가 Input이 되고, 이것은 BAS70-04라는 Diode로 가게 됩니다. 이 Diode를 지남으로써 0.3V~0.4V가량 전압강하가 일어나고, 이것이 Op-amp의 Input으로 가게 됩니다. 2개의 Op-amp를 사용하게 되는데 BAS70-04에서 2개의 다이오드가 존재합니다. –극과 +극 각각을 모두 Op-amp의 Input으로 사용합니다. Op-amp [eqn: {13} over {9.1}]의 Gain으로 설정하여 최대 전류가 흐를 때 4.85V가 되도록 설정하였습니다. AC, DC 각각 똑같이 4.85V가 되게 하고, BAS70-05의 Diode로 2개의 정보를 가지고 온다. 또한, 0.3V~0.4V가량 전압강하가 일어난다.

이러한 정보를 가지고 LM2903의 Comparator를 설치하여 비교를 하게 된다. 비교를 하는 대상은 TL431CDBZR의 IC를 사용하여 Reference Voltage 4.47V를 만들고, 이를 통하여 위의 Signal과 비교하게 됩니다. 이 Comparator의 Output은 Reference Voltage가 넘게 되면 이상이 있다고 알려주는 구조가 됩니다.

<그림 26>에 Comparator의 Output은 Phototransistor로 가게 됩니다. Phototransistor인 TCMT1110은 5V의 Pull-up 저항이 달려 있고, Comparator에서 이상이 걸린 Signal이 왔을 때 빛으로 내부에서 Signal을 전달하게 해줍니다. 후반부의 Transistor에도 Pull-up저항이 달려 있어 신호가 없을 때는 항상 5V가 걸리는 구조입니다. 하지만 원치 않는 Comparator의 신호가 들어왔을 때 발광 Diode에서 정보를 받고, Transistor의 Gate로 들어가게 됩니다. 이 신호가 이상이 있다는 Trip신호인데 평소에는 5V로 출력되다가 이상이 생기면 전압이 0V로 떨어지게 됩니다.

<그림 26>

3.1.5 IGBT & Gate Driver

(1) IGBT & Gate Driver

<그림 27>은 Gate Driver과 IGBT의 개요도입니다. 또한, Gate Driver과 Interface Board는 20pin Connector로 엮여있습니다. DSP Board에서 11번, 15번에서 나오는 –8V~15V의 PWM 신호를 인가하여 신호가 잘 나오는지 확인하였고, 9번 13번의 Fault 신호가 생성되는 조건을 확인하여 이 신호를 Trip으로 설정하였습니다. 이 Fault 신호를 확인하기 위하여 Collector과 Emitter 사이에 전압을 인가하여 설정한 Trip Level의 전압 이상을 인가하게 되면 Gate와 Emitter 사이에 걸리는 PWM 신호가 끊기게 되고, 5V Pull-up저항이 달려있는 Trip 신호가 0V로 떨어지는 것을 확인할 수 있습니다.

<그림 27> Gate Driver & IGBT

<그림 28> Trip 신호가 걸리는 과정

3.1.6 Buck Boost Converter

(1) Converter Test

실험을 진행하기 위하여 Battery와 Super Capacitor간의 Buck Boost Converter 실험을 진행하였습니다. 실험 방식은 다음과 같습니다.

먼저, Relay 1,2,4가 open 상태이고, R2가 50Ω인 상태에서 EC를 충전하게 됩니다. 충전하게 되면 EC와 Super Capacitor의 전압이 평형이 되는 지점이 존재하게 되는데 그 시점에서 Relay 4를 Close합니다. (Pre-Charge Sequence)

두 번째로 Realy 1을 Close하고 Battery와 EC의 전압이 평형 상태가 되면 Relay 1을 open하고, 또한 Relay 2를 Close합니다. (Battery Charge Sequence)

마지막으로 위의 모든 과정이 거쳐야 Normal Mode로 전환됩니다.

<그림 28> Buck Boost Converter

<그림 28> Experiment Setup

3.1.7 Converter Waveform

아래의 파형은 20A로 제어하는 Converter의 파형입니다. 빨간색 그래프는 Super Capacitor의 파형을 그린 것이고, 파란색 그래프는 Battery를 그린 것입니다. 그리고, 초록색 그래프는 전류의 파형을 나타낸 것입니다.

먼저, 위에서 Relay들이 Normal Mode로 전환되면 전류제어를 시작할 수 있다. 0A제어부터 시작하여 원하는 전류를 제어하게 되는데 실험은 20A제어를 하게 되었다. 전류가 제어가 되면 Run Mode가 되어 전압을 제어할 수 있는 조건을 충족하게 됩니다.

아래 파형은 Super Capacitor가 0V ~ 55V가 되도록 제어하는 파형입니다. Battety는 25V선에서 제어를 하게 되었고, 파형을 살펴보면 다음과 같습니다.

처음 Super Capacitor의 전압은 50V이고, 55V로 올리라는 지령에 따라 이 System의 전류가 20A로 최대만큼 빨아들이는 것을 확인할 수 있다. 충전이 완료된 상태면 다시 전류가 0A로 유지되며 Steady State 상태가 되는 것을 확인할 수 있습니다.

그 다음 Super Capacitor가 55V인 상태에서 50V로 다시 지령을 내렸을 때, 전류가 –20A로 방전되는 것을 확인할 수 있다. 방전이 다 완료되고 Super Capacitor가 50V가 되면 Steady State 상태가 되어 전류가 0A가 됨을 볼 수 있습니다.

<그림 30> Waveform

3.2 실물제작

3.2.1 PCS 설치 위치

PCS의 설치 위치는 한전에서 작성한 단선결선도 작성 예시도<그림 31>를 참고하여 <그림 32>와 같이 배치하였습니다.

<그림 32>

단선 결선도에는 주배전반의 정격, 사용 전압, 공급 방식, 선의 굵기, 개폐기의 종류와 부하의 종류가 적혀 있습니다. 하여 저희는 PCS의 설치 위치를 부하의 한 가지 위치인 곳에 다른 부하와 병렬로 두었습니다.

<그림 31>

<그림 12>에서 사용된 AC-Load와 병렬인 것이 일치하는 것을 볼 수 있습니다.

따라서 완성된 PCS와 ESS는 <그림 32>과 같이 제작할 수 있었습니다.

3.22 PCS 제작 및 구성 요소

완성된 PCS의 가장 상단 부분은 <그림33>과 같습니다.

전압센서는 DC-Link의 전압을 측정하여 Isolation DSP 보드에 ADC의 신호로 전달해주게 됩니다.

DC-Link는 450V정격의 4700uF을 2개 직렬, 2개 병렬로 연결 한 것으로 900V의 정격을 버터기 위하여 직렬로 연결해주고, 용량을 보상해주기 위하여 다시 2세트를 병렬로 연결한 것입니다.

<그림 33>

<그림 32>

PLL 전류 센서는 Grid에서 들어오는 전류의 위상을 파악하기 위한 센서입니다.

Inverter 단, Converter 단 Gate Driver는 DSP에서 받아온 PWM 값을 안전하고 정확하게 제어하기 위한 드라이버입니다.

<그림 34>에서 Gate Driver 밑에 IGBT가 위치하게 됩니다.

<그림 34>

IGBT는 높은 주파수로 동작하는 전자기기 이므로 열이 아주 쉽게 발생합니다. 이 열을 발산시키기 위해 바로 하단에 방열판과 Fan이 위치하게 됩니다. Fan은 그 하단 부의 15V SMPS로부터 전압을 공급받습니다.

<그림 35>에서 IGBT 옆에 전류센서를 둠으로써 인버터와 컨버터 각각 3상, 단상의 전류를 받아 옵니다. 3상 인덕터는 닫혀진 릴레이를 통해 들어온 Grid의 돌입 전류를 막아주는 역할 및 리플을 줄여주는 역할을 합니다. 인버터 초충저항은 초기 인버터의 돌입전류를 막기 위함입니다. 컨버터의 초충저항도 같은 역할을 하게 됩니다.

<그림 36>에서 Main Circuit Breaker를 통해 ESS와 연결된 PCS가 위험한 상황에 놓인 경우 빠르게 개방시킬 수 있습니다.

<그림 35>

<그림 36>

4. 결론 및 추후과제

4.1 결론

4.1.1 EMS

<그림 37>

<그림 37>을 통해 DC-Link전압이 릴레이 및 시퀀스 제어를 통해요구사항 중 하나였던 최대전류 32A를 만족하면서 서서히 차오르는 것을 확인할 수가 있습니다. 인버터 동작을 통해 650V를 만족하는 것을 확인할 수 있습니다.

<그림 38>

<그림 37>과 <그림 38>의 비교를 통해 Converter가 시퀀스에 따라 정확히 움직이는 것을 확인할 수 있었고, EMS에서 준 전력 Reference를  큰 리플 없이 만족하는 것을 확인했습니다.

Converter를 통해 ESS의 전력을 방출하게 된다면 Grid에서 부담해야 할 AC-Load를 ESS를 통해 대신 부담하는 것을 확인 할 수 있었습니다. 시퀀스 제어를 통해 Invereter 및 Converter를 안전하게 종료할 수 있었습니다. 해당 시뮬레이션과 EMS의 시스템을 더해 다음과 같은 결론을 낼 수 있었습니다.

1. 건물을 소유한 개인, 전력 공급자 양측이 생산, 소비하는 전력을 조정을 통해

효율성, 경제성을 획득할 수 있다.

2. 높은 신뢰성과 경제적 효율성을 통해 중간 사용자의 참여를 강화할 수 있습니다.

3. 정부 또는 첫 번째 공급자의 요청으로 인한 Ancillary Service가 가능하여 국가 전력망에 안정감을 더할 수 있습니다.

4. 전력 예비력을 확보, 최대 부하 시간을 분산시킴으로써 최대 부하 억제효과와 이를 통해 대규모 정전사고가 발생시 효과적으로 대응할 수 있습니다.

4.1.2 PCS

10kWh정격의 PCS를 만듦으로써 PCS 자체의 재료비 책정 및 설계를 할 수 있게 되었습니다.

4.2 추후과제

저희 PCS는 10kWh의 정격을 가지고 있습니다. 하지만 산업계에서는 이보다 훨씬 큰 정격용량을 가지고 있습니다. 저희는 여러 가지 사양으로 시뮬레이션이 가능한 Tool을 완성했음에도 불구하고 졸업작품비의 적은 예산으로 더 높은 정격의 시스템을 완성할 수 없었습니다.

실제 PCS는 배터리를 포함하여 전력 변환에 있어서 어느정도 손실이 있게 마련입니다. 하지만 저희의 Simulation은 완벽한 배터리 모델을 찾지 못 해 손실을 고려하지 않은 시뮬레이션이라는 것이 한계입니다. 만약 손실률을 감안해 시뮬레이션 한다면 더 적은 이윤을 얻을 것이라고 봅니다. 또, 그렇게 된다면 손실을 최소화하는 연구 또한 더해야 합니다.

전력 손실을 최소화 하려면 PCS의 정격을 높이고, 입력 전압,  DC-Link의 전압 또한 높게 설정해야합니다. 하지만 전압을 높이면 고압의 전류에 의한 위험 요소가 생기게 됩니다. 200V이상의 높은 전압의 배터리 사용이 저희들에게 큰 위협으로 다가왔기 때문에 안전상 실제로 계통에 연결해서 실험해보지 못하고, Inverter와 Converter 각각  단독으로 InterfaceBoard에 연결하여 실험 할 수 밖에 없었습니다. 추후에 안전한 실험을 하려면 절연형 변압기를 AC-Grid와 배터리 단에 연결하여 실험하여야 합니다.

현재의 PCS는 예산 부족의 문제로 몇몇 부품(인덕터, AC접점)들이 더 적은 용량을 가지는 소자로 대체되었습니다. 같은 예산 부족의 문제로 고가의 IGBT 및 Gate Driver를 충분히 구비하지 못하였습니다. Data Signal 선을 만들었지만 너무 급하게 만드는 바람에 노이즈가 심하게 끼어 다시 만들게 됐습니다.

5. 참고 자료

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