하이브리드 발전 시스템(HPS)은 재생 에너지원의 가용성이 풍부하기 때문에 새롭게 부상하고 있는 발전 계획이다. 재생 가능한 에너지는 기상 조건 때문에 자연적으로 매우 간헐적인 것으로 특징지어지는 반면, 국내 부하 또한 상당히 불확실한 방식으로 작용한다. 이 시나리오에서, 생성과 부하 사이의 균형을 유지하기 위해, 지능적이고 적응적인 제어 알고리즘의 개발은 전력 엔지니어들과 연구자들을 사로잡았다. 본 논문은 최대 전력을 추출하기 위해 광전지(PV) 시스템의 Hermite Wavelet 내장 NeuroFuzzi 간접 적응 MPPT(최대 전력점 추적) 제어와 그리드 연결 하이브리드 전력 시스템에서 신속한 응답을 얻기 위해 Hermite Wavelet을 통합된 것을 제시한다.
Matlab/Simulink에서 그리드 연결 하이브리드 전력 시스템(윈드 터빈, PV 셀, SOFC, 전해액저, 배터리 저장 시스템, 슈퍼캐패시터(SC), 마이크로 터빈(MT) 및 국내 부하)을 위한 종합적인 시뮬레이션 테스트베드가 개발되었다. 제안된 간접적 적응 제어 패러다임의 강건성과 우위는 기존 PI(비례적 및 적분) 제어 시스템과 비교하여 그리드 연결 하이브리드 전원 시스템 테스트베드에서 시뮬레이션 결과를 통해 평가된다.시뮬레이션 결과는 제안된 제어 패러다임의 효과를 검증한다.

제 1편 : SIMULINK 기본편

1.1 SIMULINK의 시작 1
블록의 연결 5
블록 파라미터의 설정 7
시뮬레이션 파라미터 (Configuration Parameters)의 설정 8
시뮬레이션의 수행 9
블록 파라미터의 표시 9
복수 데이터의 표시 11

2.2 동적 시뮬레이션 13
이차 미분방정식 17
선형 상태변수 모델 23
DC 모터의 시뮬레이션 24
함수 블록의 사용 29
차분방정식(difference equation)의 모델링 34
Subsystem(부시스템)의 구성 37


제 2편 : 연구논문
Adaptive control paradigm for photovoltaic and solid oxide fuel cell in a grid-integrated hybrid renewable energy system

1. Introduction 41
2. System overview and model description 44
3. Proposed adaptive control paradigm 52
4. Results and discussions 63
5. Conclusions 69
6. Future work 70
7. Author Contributions 71
8. References 72