신경망을 이용한 세일링 요트 리제너레이션 시스템의 배터리 충전 예측

Abstract

본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.