내 신청현황
종류	모집공고명	진행상태
신청내용이 없습니다.

첨단기술정보

home
알림마당
과학기술정보분석
첨단기술정보

인공신경망에 의한 PV CIS 특성분석 - 다른 방법과 비교

전문가 제언: ○ 인공신경망(ANN)은 지난 30년간 다양한 과학 및 기술의 신호처리, 의약, 패턴인식, 로보틱스, 제어, 예측, 언어생성, 언어인식 등 다양한 분야에 응용되어 온 개념이다. 인공신경망 개념을 재생에너지 분야에 본격적으로 도입한 것은 1990년대 말이었으며 주요 기여자 중 하나는 Cyprus 공과대학교의 Soteris Kalogirou였다.

○ 태양광 조도의 크기에 대한 시간대별 정보는 태양광발전 시스템 설계에 매우 중요하지만 이러한 정보를 충분히 준비하는 것은 용이하지 않다. 과거, 통계를 활용하는 전통적인 방식에 의존하고 있었으나 1995년 Negnevisky가 ANN을 도입하여 시간대별 태양광 조도를 예측하는 데 사용하였다. Hiyama(1995)는 태양전지의 최적운전점을 찾는 데, Baghat(2004)는 태양전지의 최대전력 및 정상 운전 전력을 추정하는 데, Melit(2005)는 독립형 PV 시스템의 규격 결정에 ANN을 활용하였다.

- 본고의 저자 Hontoria(1999, 스페인 Jaen 대학교)는 ANN에 MLP를 도입하여 태양광발전 시스템에의 적용성을 높였다. Almonacid, Rus와 더불어 이 분야의 연구를 계속하고 있다.

- 국내에서도 태양전지의 파라미터 추정 및 신경망 에뮬레이터를 이용한 MPP 예측(권봉재, 2004), 지능형 제어기법을 이용한 태양추적 시스템(김평호, 2005), 신경망과 유전알고리즘을 이용한 태양전지 제조 공정 최적화(정세원, 한승수, 2006) 등 ANN 분야 연구가 이어지고 있지만 세계 추세에 비해서는 아직 부족하다.

○ 국내 태양광발전 설비 생산업체들의 활약상은 눈부시다. 한국 철강이 턴키(Turn-key) 방식으로 20MW의 실리콘 박막 태양전지 생산라인을 구축하고 있으며 LG전자는 대면적의 삼중(triple) 구조의 박막 태양전지 개발을 앞당겨 2013년에는 GW급 양산 체제를 갖출 예정이다. 하드웨어는 성큼 앞서가고 있지만 시스템 설계를 위한 소프트웨어는 아직 세계 제1이 되지 못하고 있다. 학계와 연구계의 분발이 필요하다.

저자: Almonacid, F., et. al.
자료유형: 학술정보