NI CompactDAQ, CompactRIO, LabVIEW를 사용한 안정적이고 효율적인 스마트 그리드 에너지 솔루션 구축

Sivaneasan Balakrishnam, Nanyang Technological University

"우리는 NI CompactDAQ, CompactRIO, LabVIEW를 사용하여 NTU 스마트 그리드 테스트 베드용 CEMS를 성공적으로 개발했습니다. CEMS는 믿을 수 있고 효율적인 스마트 그리드용 에너지 솔루션을 구축하기 위해 리얼타임 태양 에너지 예측 알고리즘, 개선된 PV 시스템용 MPPT 알고리즘, 강력한 BMS를 효과적으로 통합한 것입니다."

- Sivaneasan Balakrishnam, Nanyang Technological University

과제:

간헐적으로 발산되는 태양 에너지를 실시간으로 예측하고 체계적으로 에너지를 관리하는 시스템 구축하기

솔루션:

NI LabVIEW 소프트웨어가 결합된 NI CompactRIO 및 NI CompactDAQ 하드웨어를 통해 파라미터 데이터를 리얼타임으로 수집하여 태양 에너지의 추이를 정확히 예측하고 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하여 태양광, 연료 전지, 에너지 저장 장치를 스마트 그리드에 효과적으로 통합한다.

필자:

Sivaneasan Balakrishnam - Nanyang Technological University
Peng Huat Cheah - Nanyang Technological University
Mong Keow Thomas Foo - Nanyang Technological University
Nandha Kumar Kandasamy - Nanyang Technological University
Kanamarlapaudi Venkata Ravi Kishore - Nanyang Technological University
Jiasheng Ren - Nanyang Technological University
Ping Lam So - Nanyang Technological University
Kuan Tak Tan - Nanyang Technological University

 

 

 

난양 이공대학(NTU) 전기전자공학과의 친환경 에너지 연구실(LaCER)에는 소프트웨어 어플리케이션을 통합하여 데이터 감지를 관리하고 로드와 파워소스를 제어하는 마이크로그리드 에너지 관리 시스템의 프로토타입이 있습니다. 우리는 여기에 가정 및 건물용 에너지 관리 시스템과 전기 자동차 충전소, 에너지 저장소를 통합하여 마이크로그리드 프로토타입을 스마트 그리드로 확장했습니다(그림 1).

 

일반적으로 스마트 그리드 내에 배치되어 있는 에너지 자원은 태양광(PV), 풍력 터빈, 연료 전지, 배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 등이 있습니다. 전자부하장치, 저전압 산업용 로드, 전기 자동차 충전소 등은 스마트 그리드 테스트 베드 내에서 발생하는 로드 수요입니다. 스마트 그리드에 통합된 BESS에서는 양방향으로 전력이 이동하므로 충전/방전 요구사항에 따라 에너지를 공급하거나 흡수할 수 있습니다. 업스트림 그리드의 전력 흐름 역시 양방향이므로 생성된 에너지가 로드 수요보다 적은 경우 시스템이 그리드에서 전력을 흡수하고, 생성된 에너지가 로드 수요보다 많은 경우에는 시스템이 그리드에 전력을 공급합니다.

 

 

 

날씨의 변화에 대응하며 책정된 가격에 따라 다이나믹하게 전력 분배를 조절하는 분산형 에너지자원(DER)을 활용하여 유효 및 무효 전력을 제어함으로써 믿을 수 있고 비용 효율적인 스마트 그리드 에너지 솔루션을 구축할 수 있습니다. 뿐만 아니라 로드에서 사용되는 에너지를 최적화하여 전반적인 전기 비용을 절약하는 한편 전력 공급 업체의 인센티브에 맞춰 성수기 또는 비성수기의 로드 수요를 절감할 수 있습니다. 그렇게 하려면 고급 컨트롤 전략과 지능형 통신 인터페이스를 사용하여 그리드와 DER 사이의 전력 흐름을 유연하게 제어하는 효율적 통합 에너지 관리 시스템(CEMS)이 필요합니다. 그림 2는 NTU 스마트 그리드 테스트 베드에 사용하기 위해 NI LabVIEW 소프트웨어로 개발한 CEMS의 블록다이어그램입니다. CEMS는 태양 에너지 예측 모듈, DER 인버터, 스마트 미터와 모니터링 및 제어 정보를 주고받으며 스마트 그리드의 중심 제어 장치 역할을 하게 됩니다.

 

 

 

 

LabVIEW와 NI CompactDAQ을 사용한 태양 에너지 예측

리얼타임 일사량 및 온도 데이터를 기반으로 하는 정확한 태양 에너지 예측 알고리즘을 도입하면 간헐적으로 발생하는 태양광의 안정성 문제를 개선할 수 있습니다. 에너지 관리 시스템은 예측된 태양 에너지 정보를 이용하여 BESS의 충전 및 방전을 제어함으로써 PV 출력을 보완하게 됩니다(그림 3).

 

 

 

 

 

생성되는 태양 에너지의 양은 날씨 상황뿐만 아니라 효율성, 방위각, 경사각 등과 같은 태양광 PV 패널의 물리적 스펙에 따라서도 달라집니다. 이러한 정보는 태양 에너지 예측 알고리즘의 입력 데이터로 활용됩니다. 그림 4는 일사량과 온도 데이터 수집을 위한 기본적인 하드웨어 설정을 보여줍니다.

 

NI MAX 소프트웨어로 설정한 NI cDAQ-9191 Wi-Fi 섀시를 사용하여 NI 9215 모듈을 통해 일사량계(pyranometer)와 RTD 센서의 측정값을 수집하고 전송하게 됩니다. 한편 시스템은 Wi-Fi 연결을 통해 원격 데스크톱에서 실행되고 있는 태양 에너지 예측 알고리즘에 이 리얼타임 데이터를 전달합니다. cDAQ-9191은 사무실 환경에서 30 m, 송수신선이 직결된 곳에서는 100 m의 전송 범위까지 최대 100 Mbps의 데이터 속도로 안정적인 Wi-Fi 전송을 할 수 있도록 해줍니다.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

그림 5는 실제 PV 시스템에 연결된 스마트 미터의 출력 전력 측정값과 개발된 모델을 사용하여 얻은 전력 시뮬레이션 결과를 비교해서 보여줍니다. 시뮬레이션 출력 전력과 실제로 측정된 출력 전력은 상당히 유사하여 평균절대백분율오차(MAPE)가 3.93%밖에 되지 않습니다. 이를 통해 태양 에너지 예측 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있습니다. 측정된 출력 전력과 시뮬레이션 출력 전력 모두 태양 센서 시스템에서 수집한 실제 일조량 데이터의 변화와 아주 흡사한 형태를 보이고 있습니다.

 

 

 

PV 시스템을 위한 향상된 최대 전력점 추적 장치(MPPT)

PV 시스템은 전압과 로드가 비선형적이라는 특징이 있으므로 연결된 로드에 따라 PV의 작동점이 달라집니다. 스마트 그리드 테스트 베드의 PV 시스템이 최대 출력 전력에서 작동할 수 있도록 하기 위해 LabVIEW를 사용하여 개선된 최대 전력점 추적 장치(MPPT) 알고리즘을 구현했습니다. PV 출력 파라미터를 감지하기 위해서는 NI 9225  모듈과  NI 9227 모듈을 사용했습니다. 또한 전류 스윕 및 EPP(estimation perturb and perturb) 알고리즘을 적용하고 PV 인버터의 전류 컨트롤러를 사용하여 매번 최대 전력을 추출해냅니다. 그림 6은 리얼타임 PV 패널의 특징과 MPPT 출력을 보여줍니다.

 

 

 

NI FPGA 기반 cRIO-9082를 사용한 BESS용 전지 관리 시스템

다른 충전지보다는 높은 전력과 에너지 밀도를 갖춘 리튬 이온 전지를 사용하는 것이 좋습니다. 일렬로 연결된 전지 팩의 전체 가용 용량은 개별 전지 모듈 간의 용량 불균형 때문에 다소 줄어들기 마련이므로 전지를 과잉 충전하거나 과잉 방전하지 않도록 주의해야 합니다. 전지 관리 시스템(BMS)을 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

 

BMS는 전지 팩에 연결된 개별 전지 모듈의 전압을 모니터하고 충전/방전 전류를 제어하여 전지 팩의 유효 전력과 무효 전력을 관리합니다. 개별 전지 모듈의 전압과 전류를 감지하여 충전 상태(SoC) 및 방전량(DoD)와 같은 다양한 전지 파라미터를 계산합니다. BMS에는 강력한 연산 성능이 필요하기 때문에 NI CompactRIO 플랫폼을 선택하여 시스템을 구현했습니다. 수동 밸런싱(passive balancing) 알고리즘을 채택함으로써 전지를 효율적으로 사용하고 전지 팩의 수명을 늘릴 수 있습니다.

 

 

 

 NI cRIO-9082 컨트롤러, NI 9159 MXI-Express RIO 섀시, NI USB-8451 인터페이스, NI 9227 C 시리즈 모듈, NI 9225 C 시리즈 모듈, NI 9485 모듈은 BMS 전지 팩의 신뢰성, 작동 시간, 수명을 향상시킵니다. 그림 7은 개발된 BMS의 연결 다이어그램입니다. NTU 스마트 그리드 테스트 베드에는 양방향 컨버터/인버터 시스템을 통해 5 kW 리튬 이온 전지 팩이 통합되어 있습니다(그림 8). 8개의 NI 9225 모듈이 NI cRIO-9082 시스템에 연결되며, NI 9227 전류 센서 1개와 NI 9485 릴레이 모듈 3개만이 NI 9159 섀시에 연결됩니다. 개별 전지 모듈은 SMBus 프로토콜을 사용하여 NI USB-8451 인터페이스를 통해 전지 파라미터와 통신합니다. FPGA 모듈에 구현된 Modbus TCP/IP 통신 프로토콜은 양방향 컨버터/인버터 시스템을 제어합니다 Xilinx 인터페이스는 LabVIEW에서 개발한 제어 알고리즘을 FPGA 모듈에 통합하는 역할을 합니다. 그림 9는 LabVIEW에서 구현된 BMS 알고리즘을 보여줍니다.

 

개발 시간 단축, 손쉬운 통합 작업

우리는 NI CompactDAQ,  CompactRIO , LabVIEW를 사용하여 NTU 스마트 그리드 테스트 베드용 CEMS를 성공적으로 개발했습니다. CEMS는 믿을 수 있고 효율적인 스마트 그리드용 에너지 솔루션을 구축하기 위해 리얼타임 태양 에너지 예측 알고리즘, 개선된 PV 시스템용 MPPT 알고리즘, 강력한 BMS를 효과적으로 통합한 것입니다. CEMS는 DER 인버터의 작동을 조절하여 그리드와 DER 사이의 전력 흐름을 제어합니다. 재생 가능 에너지원은 간헐적으로 에너지를 생성한다는 문제점을 가지고 있으며, 이번에 개발된 스마트 그리드 테스트 베드는 이 문제를 해결하기 위해 제안된 에너지 솔루션을 과연 실제로 적용할 수 있는지 여부를 테스트했습니다. 다양하고 유연한 NI 제품들을 활용한 덕분에 추가적인 연구를 실시하고 기존의 시스템에 손쉽게 통합하는 작업이 가능했습니다. 또한 LabVIEW의 내장 드라이버 하드웨어를 사용하여 CEMS 소프트웨어의 개발 시간을 크게 단축하기도 했습니다.

 

필자 정보:

Sivaneasan Balakrishnam
Nanyang Technological University
50 Nanyang Avenue
639798
Singapore
Tel: 6567904795
Fax: 6567933318
sivaneasan@ntu,edu,sg

Figure 1. NTU Smart Grid Test Bed Architecture
Figure 2. CEMS Block Diagram
Figure 3. Solar Power Forecasting Algorithm
Figure 4.
Figure 5. Comparison of Measured and Simulated Solar PV Output Power
Figure 6. (a) PV Power Versus Voltage and Current Versus Voltage Characteristics (b) MPPT Tracking by EPP Method.
Figure 7. NI Hardware Integration for BMS
Figure 8. BMS in LabVIEW (a) VI Diagram (b) GUI