에너지 그리드 및 전력변환기의 강인 최적 제어: 지연·불확실성 하 H∞ 제어와 기준 변조

Robust control of energy grids and converters with H∞ methods and reference modulation under delays

연구 내용

자율 나노그리드·DC 마이크로그리드에서 통신 지연과 측정 교란을 고려하여 H∞ 기반 제어기·추정기를 설계하고, 기준 변조로 전력변환기 성능을 개선하며 전력계통 고장도 탐지하는 연구

전력계통과 전력변환 분야에서 통신 지연, 측정 교란, 파라미터 불확실성에 강인한 제어를 목표로 합니다. 자율 나노그리드에서는 distributed energy resources, energy storage, load를 포함한 공급-수요 균형 모델을 구성하고, state estimator와 H∞ controller를 선형행렬부등식 기반으로 설계하여 닫힌루프를 지수 안정화합니다. DC 마이크로그리드에서는 hybrid energy storage system의 배터리·슈퍼커패시터 전류 추종 오차를 기준 변조(reference modulation)와 H∞ state feedback으로 개선하며, disturbance observer 없이도 교란 감쇠 특성을 확보하는 구조를 다룹니다. 또한 CLLC resonant converter에서는 고정 PI로 조정하기 어려운 비선형성과 리플에 대해 기준 변조로 불리한 주파수 성분을 상쇄하고, 전력계통에서는 아크 고장 transient를 실험 기반 수학 모델로 구성한 뒤 첨두도(kurtosis) 기반 탐지로 고장 분류 가능성을 평가합니다.

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6건

연구 흐름

2022년에는 전력 분배망에서 아크 고장의 transient를 실험 데이터로 모델링하고, kurtosis detection을 이용한 고장 탐지 절차를 제안하며 power system 시뮬레이션으로 성능을 평가했습니다. 이후 2024년에는 통신 지연을 포함한 자율 나노그리드 에너지 dispatch 문제로 확장하여, reference power modulation과 state estimator, H∞ controller를 결합한 지연 강인 최적 제어를 수행했습니다. 2025년에는 DC microgrid에서 hybrid energy storage system의 전류 추종 오차를 기준 변조와 H∞ state feedback으로 완화하는 방향으로 심화했고, CLLC resonant converter에서는 리플과 모델 불확실성에 대응하는 기준 변조 기반 성능 향상 기법으로 범위를 확장했습니다.

활용 가능성

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

자율 나노그리드 에너지 dispatch 최적화
통신 지연 하 공급-수요 균형 제어
DC 마이크로그리드 배터리·슈퍼커패시터 전류 추종
reference modulation 기반 disturbance 감쇠 제어
CLLC resonant converter 성능 보정
전력변환기에서 리플 및 모델 불확실성 억제
아크 고장 탐지 알고리즘 및 판별 로직
전력계통 통합 제어를 위한 수학적 모델링
양방향 충전기( xEV ) 제어 및 에너지 관리
에너지 저장 연계 전력변환 설계 지원