교란관측기·강인 추정 및 에너지 최적화 기반 전력/모터 제어

Power and Motor Control Using Disturbance Observers, Robust Estimation, and Energy Optimization

연구 내용

교란관측기와 강인 추정 구조를 이용해 전력계 연결 성능과 무센서 제어를 개선하고 에너지 운용을 최적화하는 연구

전력계 및 전동기 제어에서는 비선형성, 격자 전압 고조파, 파라미터 불확실성으로 인해 제어 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 PCC(점 공통 접속) 전압 기반의 direct power control에서 교란 항을 체계적으로 분해하고 disturbance observer를 적용하여 강인성을 향상시키는 방법을 사용합니다. 또한 SPMSM에서 측정 잡음에 강건한 variable-gain back-EMF estimator를 구성하여 위치 무센서 제어의 위상 지연과 고주파 성분을 억제합니다. 더 나아가 PV 발전과 ESS를 포함한 EV 충전 인프라에서 전력 거래량과 ESS 설치 용량을 최적화하여 일일 기대 이익을 증가시키는 운용 모델을 제안합니다.

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연구 흐름

전력계 제어에서는 단계적 교란과 고조파, 파라미터 불확실성이 지배하는 상황을 분석하고, PCCVM-DPC에 disturbance observer를 결합하여 능동·무효전력 제어 성능을 개선하는 방향으로 연구를 진행했습니다. 이후 전동기 영역에서는 back-EMF 추정기의 고정 이득 구조가 측정 잡음에 취약하다는 점에 주목하여 variable-gain 기반 PI 추정 구조와 게인 튜닝 절차를 도입했습니다. 최근에는 에너지 운용 관점으로 확장하여 PV와 ESS가 포함된 EV 충전소의 전력 거래와 저장 용량을 함께 최적화하는 모델을 구성하고 실증적 검증을 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

PCC 기반 전력제어 강인화
고조파 저감 제어 전략
Disturbance Observer 설계
측정 잡음 대응 무센서 모터 제어
back-EMF 추정 정확도 향상
ESS 연계 충전소 운용 최적화
전력 거래량 산정 모델
센서리스 속도 제어
파라미터 불확실성 고려 제어
시뮬레이션 기반 제어 검증