태양광 발전 시스템의 최대 발전전력 추종을 위한 개선된 적응형 유전 알고리즘

Abstract

본 논문에서는 태양광 발전 시스템의 부분 음영 조건 시 발생하는 전역 최대 발전전력 지점 추종을 위한 IAGA(Improved Adaptive Genetic Algorithm) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 GA(Genetic Algorithm) 기법에 사용되는 유전자 모집단의 교차 확률을 동적으로 조정하여 최대 발전전력 지점을 빠르고 정확하게 추종할 수 있다. 유전자 교차 확률은 각 유전자에 대한 적합성 평가를 통해 조정된다. 제안된 기법의 우수성은 MATLAB/Simulink 환경의 시뮬레이션을 통해 기존의 GA 및 perturbation and observation 기법과 비교 검증된다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 GA 기법과 비교하여 설계한 조건을 기준으로 최대 27.7%의 추종 속도를 향상시켰다.