차명준
(Myeong-Jun Cha)
1iD
박해찬
(Hae-Chan Park)
2iD
장진수
(Jin-Su Jang)
1iD
김래영
(Rae-Young Kim)
†iD
-
(Dept. of Electrical Bio-Engineering, Hanyang University, Republic of Korea.)
-
(Power Conversion Circuit Development Team, Hyundai KEFICO, Republic of Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
V2L, LLC converter, Reluctance modeling, Pareto optimal design, high efficiency, high power density
1. 서 론
지구 온난화는 화석연료의 과도한 사용으로 인한 기후 변화로 인해 전 세계적으로 심각한 문제로 떠오르고 있다. 이를 해결하기 위해 각국은 화석연료 기반의
내연기관 차량을 전기차(EV)로 대체하는 노력을 강화하고 있으며, 그 결과 전기차 기술은 지난 10년 동안 급격히 발전하여 주요 산업 분야로 자리
잡았다. 실제로 2021년에는 전 세계적으로 660만 대 이상의 전기차가 판매되었으며, 이는 전년도에 비해 2배 이상 증가한 수치이다. 전기차는 환경
문제 해결 외에도 다양한 기술적 가능성을 제공하는데, 그중 하나가 차량 배터리의 남은 에너지를 외부로 공급하는 Vehicle-to-Load(V2L)
기술이다[1-3]. V2L 기술은 차량의 배터리를 활용해 가정이나 건물, 농촌 지역 등에 에너지를 공급할 수 있으며, 필요에 따라 전력망에 전력을 공급하여 비용 절감
효과도 기대할 수 있다. 예를 들어, 전력망의 부하가 높은 시기에 전기차의 배터리를 활용하면 전력망의 안정성에 기여할 수 있다. 이러한 V2L 기술을
구현하려면 고전압 배터리의 직류 전력을 교류로 변환해주는 고효율 DC-DC 컨버터와 DC-AC 인버터가 필요하며, 이는 전기차 내에 통합되어야 하므로
차량의 공간과 무게 제한을 고려할 때 높은 전력 밀도를 유지하는 것이 필수적이다.
LLC 공진형 컨버터는 영-전압 스위칭(ZVS)과 영-전류 스위칭(ZCS)을 통해 높은 효율을 달성할 수 있으며, 경부하 조건에서 우수한 출력 전압
제어 특성을 보여 V2L 토폴로지에 널리 사용되고 있다. LLC 공진형 컨버터는 고주파 변압기의 자화 인덕턴스를 통해 공진이 형성되므로, 적절한 크기의
자화 인덕턴스를 가진 고주파 변압기의 설계가 요구된다[4-7]. 이를 구현하기 위해 변압기 코어에 공극을 추가하여 자화 인덕턴스를 조절하지만, 공극으로 인한 프린징 효과가 발생하여 설계의 복잡성이 증가하고 자화
인덕턴스의 예측 정확성이 저하되는 문제가 발생한다.
자화 인덕턴스를 보다 정확하게 예측하기 위해 롤랜드의 자속 법칙(Rowland's law)을 활용한 다양한 자기등가 모델이 제시되었다[8-9]. 참고 논문 [10-12]에서는 자기등가 모델을 기반으로 와이어 권선법을 적용한 고주파 변압기 설계 방식을 제안하고, 손실 분석과 온도 예측 결과를 제시하였다. 하지만, 이러한
방법들은 누설 인덕턴스와 프린징 효과를 고려하지 않아 예측의 정확성에서 한계가 있다. 반면, 참고논문 [13-15]는 누설 인덕턴스와 프린징 효과를 고려한 개선된 자기등가 모델을 제시한 연구에서는 비교적 높은 예측 정확성을 달성했으나, 계산 과정이 복잡하고 수행
시간이 길다는 문제점이 있었다. 또한, 누설 인덕턴스의 예측은 변압기의 형상과 권선 배치에 의존하므로 다양한 설계 조건을 모두 고려하지 못하는 한계를
지닌다.
이와 더불어, 자기등가 모델 해석을 기반으로 최적화 기법을 적용한 변압기 설계 방법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다[16-17]. 예를 들어, 참고 논문 [16]에서는 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm(NSGA)을 적용하여 변압기의 최적 설계를 제안하였다. NSGA는 다양한
해를 점진적으로 개선하여 최적 설계를 가능하게 하지만, 적합한 해를 찾기까지 많은 세대를 거쳐야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 참고논문
[17]는 Whale Optimization Algorithm(WOA)을 활용한 자동 설계 기법은 적은 수의 파라미터로 빠른 속도의 최적화를 달성할 수 있으며,
각 상황에 맞게 지역 해 탐색을 효율적으로 실행하는 장점을 가진다. 하지만, WOA는 최초에 설정된 최적점의 위치에 성능이 의존하는 단점을 보인다.
본 논문에서는 예측 정확성 향상과 고밀도 고효율 달성을 위한 향상된 자화 인덕턴스 예측 모델을 기반으로 Multi-objective Optimization
Algorithm(MOA)을 적용한 고주파 변압기 설계 기법을 제안한다. 향상된 예측 모델은 정확한 자속 경로 분석을 위해 곡선화된 자속 경로 모델을
도입하고, 동시에 페라이트 코어의 비투자율을 고려하여 예측의 정밀도를 높였다. 또한, Utopia Point를 초기 최적점으로 선정하여 탐색 속도를
개선하고 안정적인 최적화 성능을 제공하는 MOA 최적화 기법을 적용하였다. 마지막으로, 500W급 LLC 공진형 컨버터용 고주파 변압기에 대한 유한
요소 해석과 실험을 통해 제안된 설계 기법의 유효성을 검증하였다.
2. 고주파 변압기 기본 이론
LLC 컨버터의 고주파 변압기는 페러데이의 법칙, 렌츠의 법칙, 앙페르 법칙을 통해 작동하며, 전압 변환 및 전력 변환 원리를 이해할 수 있다. 이들
법칙은 자기장의 변화로 인한 유도 전압 생성, 유도 전압과 자기장의 상쇄, 그리고 자기장 분포를 분석하는 역할을 한다. 이를 통해 변압기의 작동 원리를
이해할 수 있다[18-19]. 그림 1은 일반적인 변압기의 원리를 나타내며, 그림과 같이 코어에 1차측 권선과 2차측 권선을 감고 1차측 권선에 전류 ip를 흘리면 1차측 코어에 자속
Φp이 발생하고 이 자속은 코어를 통해 2차측 권선에 쇄교한다. 2차측 권선 내부에는 1차측 권선에 의한 자속의 변화에 반대방향으로 자속 Φs이 발생하고
이 자속에 의해 2차측 권선에 전류 is가 흐른다. 여기서 N은 턴 수를 나타낸다.
그림 1. 변압기 동작 원리
Fig. 1. Principle of Transformer Operation
자기 회로에서 자속을 만드는 힘인 기자력은 자속과 릴럭턴스의 곱으로 표현할 수 있고 식 (1)와 같이 표현된다.
릴럭턴스 는 전기회로에서의 저항과 유사한 역할을 수행하며, 자성체의 기하학적 구조나 특성에 따라 결정된다. 릴럭턴스는 식 (2)와 같이 나타난다.
여기서 은 자속의 이동거리, A는 단면적, 은 물질에서의 비투자율, 는 진공에서의 투자율을 나타낸다. 인덕턴스 에 대한 식은 식 (3)과 같다.
3. 고주파 변압기 기본 이론
3.1 실제 자속 경로를 고려한 자기 등가 회로 모델
그림 2(a)는 EE코어의 단면적을 보여주며 그림 2(b)는 EE코어의 길이를 보여준다. 이를 이용해 EE코어의 단면적을 계산할 수 있으며 이는 (4-6)와 같이 나타난다.
여기서 AT는 위쪽 코어의 단면적, AB는 아래쪽 코어의 단면적, AL은 왼쪽 코어의 단면적, AR은 오른쪽 코어의 단면적, AC는 가운데 코어의
단면적을 나타낸다.
그림 2. (a) EE 코어의 단면적, (b) EE 코어의 길이
Fig. 2. (a)Cross-sectional area of EE core (b) Length of EE core
그림 4(a)는 자속의 실제 이동경로를 곡선화 된 자기경로 모델을 보여준다. 곡선화 된 자속 이동경로를 이용함으로써 자화 인덕턴스 예측의 정밀도를 향상시켰고,
EE 코어의 종류에 따라 곡선화 된 형태나 원 또는 타원의 형태로 나타나기 때문에 두가지 경우 모두 고려하여 모델링을 진행했다. 그림 4(b)는 코너의 모양이 원의 형태일 경우, 그림 4(c)는 코너의 모양이 타원일 경우, 자속 이동경로를 구하기 위해 확대된 그림을 보여준다. 일반적으로 사용하는EE코어(E55/28/21)의 경우 곡선의
반지름인 와 의 길이가 다르기 타원의 방정식을 통해 구해야 한다. 하지만 특수한 목적에 사용하는 Planar EE코어(E22/6/16/R)의 경우
곡선의 반지름의 길이가 같으므로 원의 방정식을 통해 구할 수 있다. 곡선화 된 코너의 길이 은 타원의 둘레를 4등분 한 것과 같고 식 (7)과 같이 나타낼 수 있다.
곡선화된 코너의 길이 은 원의 둘레를 4등분 한 것과 같이 식 (8)과 같이 나타낼 수 있다.
(9-13)은 자속 경로를 자세하게 표현한 식 (7)과 식 (8)을 이용하여 그림 3에 표현된 코어의 릴럭턴스를 나타낸 식이다. 앞서 언급한 릴럭턴스 수식인 식 (2)와 코어의 단면적을 나타내는 (4-6)을 통해 이를 나타낸다.
그림 3. 변압기 코어의 자기 등가 모델
Fig. 3. Magnetic Equivalent Model of a Transformer Core
그림 4. (a) 실제 자속 경로 모델 (b) 원형 코너 (c) 타원형 코너
Fig. 4. (a) Actual Flux Path Model (b) Circular Corner (c) Elliptical Corner
3.2 프린징 효과를 고려한 자기 등가 회로 모델
그림 5는 EE코어의 프린징 효과 해석 모델을 보여준다. 프린징 효과가 일어난 프린징 자속의 경로는 정확하게 계산하는 것은 매우 어렵기 때문에 다음의 가정을
사용한다[20-22].
1. 프린징 자속은 원호와 직선의 조합으로 구성된다.
2. 프린징 자속은 코어 레그의 길이의 절반만큼 발생한다.
해당 경로와 평행한 무수히 많은 프린징 자속들이 존재하므로, 적분식을 이용하여 프린징 자속을 구할 수 있다. 자속들은 병렬로 연결되어 있기 때문에
퍼미어런스를 사용하여 프린징 자속을 계산한 후 다시 역수를 취하여 프린징 릴럭턴스를 구한다. 식 (14)는 프린징 효과를 퍼미어런스로 표현한 것을 나타낸다. 여기서 는 코어의 두께를 의미한다.
식 (15)은 프린징 릴럭턴스를 나타낸다.
그림 5. 프린징 효과 해석 모델
Fig. 5. Fringing Effect Analysis Model
그림 6은 프린징 효과를 고려한 향상된 변압기 자기등가 모델을 나타낸다. 식 (15)에서 계산한 프린징 릴럭턴스는 코어레그 절반에 해당되기 때문에 자기등가 모델링 시에는 2개의 프린징 릴럭턴스 공극에서의 릴럭턴스와 병렬 연결된다.
공극에서의 릴럭턴스와 병렬로 연결된 2개의 프린징 릴럭턴스를 병렬 계산하면 (16-17)과 같이 나타낼 수 있으며, 자기등가 모델을 하나의 릴럭턴스로 등가화하면 식 (18)과 같이 나타낼 수 있다.
그림 6. 프린징 효과를 고려한 자기등가모델
Fig. 6. Magnetic Equivalent Model Considering Fringing Effects
4. 제안하는 변압기 설계 방법
본 장에서는 제안한 향상된 자화 인덕턴스 예측 모델을 기반으로 Multi-objective Optimization Algorithm (MOA)를 적용한
고주파 변압기 설계 기법을 제안한다. 제안하는 설계 기법은 총8단계로 구성되며, 변압기 부피와 변압기 총 손실을 주요 목적함수로 선택했다. 또한 각
목적함수에 가중치를 부여하여 사용자는 최적의 설계점을 도출함과 동시에 다양성을 가질 수 있다.
4.1 다목적 최적화 알고리즘
Multi-objective Optimization Algorithm (MOA)는 다수의 목적함수를 동시에 만족하는 최적해 집단인 Pareto front를
찾는 대표적인 알고리즘이다[23]. 그림 7은 MOA를 실행하는 예시를 보여준다. Utopia point를 기준으로 Feasible point들 중 최적값을 가지는 영역인 Pareto front를
도출한다. 평가하는 목적함수가 최소값을 가지는 결과가 최적점인지, 최대값을 가지는 결과가 최적점인지에 따라 형성되는 Pareto front가 달라진다.
우선 Utopia point를 기준으로 거리가 가장 가까운 Feasible point를 하나의 기준점으로 정한다. 이후 좌측과 우측으로 탐색을 진행해가며
Pareto front를 도출한다. 해당 기법은 가까운 지점부터 탐색을 진행해 Pareto front를 형성하기 때문에 빠른 속도를 지니고, 반복하는
세대 수에 상관없이 최적점을 도출할 수 있다는 장점을 지닌다.
그림 7. MOA 실시 예
Fig. 7. Example of MOA Implementation
4.2 목적함수
MOA를 적용하기 위한 목적함수로는 변압기 부피와 변압기 총 손실을 선택했다. 권선 손실과 코어 손실을 합친 변압기 총 손실 𝑃𝑡는 식 (19)에 나타나며, 변압기 부피 𝑉𝑡는 식 (20)에 나타난다.
이후 형성된 Pareto front에서 사용자가 원하는 최적의 설계점을 도출하기 위해 가중치를 적용했다. 가중치를 적용함에 따라 사용자는 변압기 총
손실이 최소화되거나 변압기 부피가 최소화된 최적의 설계점을 선택할 수 있다.
4.3 최적화 변수
최적화 변수의 선택은 목적함수의 선정과 함께 매우 중요하다. 따라서 변압기 설계에 독립적인 변수들을 최적화 변수로 선택하였으며, 선택한 변수들과 그
범위는 다음과 같다.
1. 최대 자속 밀도 (범위: 0.1T ~ 0.3T). 코어 제조사에서 제공하는 포화 자속 밀도에서 마진을 두어 선정했다.
2. 코어 모양. 제안하는 자기 등가 모델을 적용시키기 위한 코어 모양으로 EE 코어를 사용하였으므로, 본 논문의 코어 데이터베이스는 EE 코어로
구성된다.
3. 코어 재료. 본 논문의 코어 데이터베이스는 EE 코어로 구성된다.
4.4 변압기 설계과정
제안한 자기등가 모델을 이용한 고주파 변압기 설계 과정은 총 8단계로 구성된다. 그림 8은 제안하는 고주파 변압기 설계 flowchart를 보여준다.
• Step 1-2 : 시스템의 파라미터와 목표로 하는 자화 인덕턴스 Lm의 데이터를 입력한다. 입력하는 시스템 파라미터의 종류는 턴수 비 n1/n2,
스위칭주파수 fsw, 변압기 1차측 전류 최대값 I1,peak, 변압기 2차측 전류 최대값 I2,peak, 변압기 1차측 전류 실효값 I1,r, 변압기
2차측 전류 실효값 I2,r, 전류밀도 Jmax, 창 이용 계수 ku, 최대자속밀도 Bmax, 변압기 1차측 전압 Vpri이다.
그림 8. 제안하는 변압기 설계 flowchart
Fig. 8. Proposed Transformer Design Flowchart
• Step 3 : 입력받은 데이터를 바탕으로 사용할 권선을 권선 데이터베이스 내에서 탐색한 후 선정한다. 권선 데이터베이스 내에서 입력받은 변압기
1차측 전류 실효값 I1,r, 변압기 2차측 전류 실효값 I2,r, 전류밀도 Jmax값을 이용해 계산된 최소로 필요한 변압기 1차측 권선 단면적 Aw1,
변압기 2차측 권선 단면적 Aw2보다 큰 단면적을 가지는 Litz-wire가 선정된다. 식 (21)은 권선 선정에 사용되는 권선의 단면적 크기를 나타낸다.
• Step 4-5 : 선정된 권선을 사용하여 목표로 하는 자화 인덕턴스를 구현할 수 있는 코어를 선택한다. 코어 데이터베이스에는 다양한 크기의 코어가
저장되어 있으며, 이를 탐색한 후 설계가 가능한 코어를 선택한다. 코어가 선택되면 1차측 턴수 Np, 2차측 턴수 Ns, 공극 lg을 도출한다. 1차측
턴수 Np는 식 (22)을 이용해 구할 수 있다.
• Step 6-7 : 앞서 설계한 변압기에 대해 제한조건을 기반으로 실제 설계 가능 여부를 평가한다. 첫째로, 설계된 변압기의 자속밀도 B가 설정한
최대자속밀도 Bmax를 초과하지 않는지 확인한다. 둘째로, 와이어가 선정한 코어 창면적 내에 충족하는지 확인한다. 이를 위해 식 (23)과 같이 와이어 창면적 계수 Fw를 설정하여 설계한 변압기의 Fw가 제한값보다 작은지 확인한다.
앞선 조건을 만족하지 않는 설계안들은 공극 조정 및 턴 수 조정을 통해 재설계를 진행한다. 또한, 고주파 변압기 설계 과정에서 작은 코어를 여러 개
연결하여 사용하는 경우도 고려되어야 하므로, 코어의 병렬 제한 계수 𝑖𝑝를 설정한다. 설계 과정에서 각 코어별로 설정된 병렬 제한 계수 𝑖𝑝까지만
진행되며, 병렬로 늘어난 코어에서 목표 자화 인덕턴스를 구현하기 위한 1차측 턴 수, 2차측 턴 수, 공극을 재도출하게 된다. 코어 데이터베이스 내에
저장되어 있는 코어들의 병렬 개수를 1개씩 증가시키면서 Step 4부터 Step 7의 과정을 반복하고, 코어 병렬 개수가 병렬 제한 계수 𝑖𝑝
와 같아지면 설계 과정을 종료한다. 설계 과정이 종료되면 설계된 변압기 파라미터는 변압기 데이터베이스에 저장된다.
• Step 8 : 도출된 변압기 데이터 베이스내에서 MOA를 이용하여 최적의 변압기 설계점을 찾는다. 목적함수는 변압기 부피와 총 손실이며 설계변수는
코어 변수들이다.
4.5 LLC 공진형 컨버터 고주파 변압기 설계
제안된 설계 기법을 적용하여, LLC 공진형 컨버터에 적용되는 고주파 변압기의 설계 예시를 보여준다.
• Step 1-3 : 설계를 진행하는 LLC 공진형 컨버터의 시스템 파라미터를 입력한다. 목표로 하는 자화 인덕턴스 𝐿𝑚=20𝜇𝐻, 턴비
𝑛1/𝑛2=1.5, 공진 주파수 𝑓𝑟=300𝑘𝐻𝑧, 스위칭 주파수 𝑓𝑠𝑤=230𝑘𝐻𝑧, 변압기 1차측 전류 최대값 𝐼1,peak=10.4𝐴,
변압기 2차측 전류 최대값 𝐼2,peak=12.5𝐴, 변압기 1차측 전류 실효값 𝐼1,r=5𝐴, 변압기 2차측 전류 실효값 𝐼2,r=8𝐴,
전류 밀도 𝐽𝑚𝑎𝑥=3𝐴/𝑚𝑚2, 창 이용 계수 𝑘𝑢=0.3이다. 또한 변압기 제작에 사용되는 페라이트 코어의 포화 자속 밀도 (𝐵𝑠𝑎𝑡)의
범위는 0.48T-0.56T이므로 온도 포화를 고려하여 0.1T-0.3T로 최대 자속 밀도 𝐵𝑚𝑎𝑥 범위를 선정했다. 입력받은 데이터를 기반으로
요구되는 변압기 1차측 및 2차측 단면적은 각각 𝐴1,𝑤=1.66𝑚𝑚2, 𝐴2,𝑤=2.66𝑚𝑚2이다. 따라서 요구된 단면적보다 큰 값을
가지는 0.12mm/250 (2.8sq)의 Litz-wire를 선정했다.
• Step 4-7 : 선정된 권선을 사용하여 목표 자화 인덕턴스를 달성할 수 있는 코어를 선택하고 변압기 설계를 진행한다. 코어 데이터베이스 내
47개의 코어에 대해 모든 설계를 진행하였으며, 이 과정에서 코어 병렬 제한 계수 𝑖𝑝 는 10으로 설정하였다. 이후 설계된 변압기가 제한 조건을
만족하지 못하는 경우 재설계를 진행하고, 제한 조건을 만족하는 경우 변압기 데이터베이스에 저장한다. 자화 인덕턴스의 정확도는 99%, 와이어 창 면적
계수 𝐹𝑤는 0.8 (80%)로 제한 조건을 설정했다.
• Step 8 : 도출된 변압기 데이터베이스에 MOA를 적용하여 최적의 변압기 설계점들이 모여 있는 Pareto-front를 얻는다. 그림 9(a)는 변압기 데이터베이스 내에 저장되어 있는 변압기 설계점들을 보여주며, Pareto front는 총 17개의 설계점으로 형성되었고, 총 10,000번의
평가를 진행했으며 설계 시간 20초가 소요되었다. 그림 9(b)는 최적 변압기 설계점 중 하나를 보여준다.
그림 9. 변압기 설계 결과 (a) 변압기 설계 점 중 Pareto set, (b) 최적 설계점
Fig. 9. Transformer Design Results: (a) Pareto Set Among Design Points, (b) Optimal
Design Point
5. 실험 검증
5.1 제안한 자기 등가 회로 모델 검증
제안한 자기 등가 모델의 높은 자화 인덕턴스 예측 정확성을 검증하기 위해 FEA 시뮬레이션과 실제 측정값을 사용하여 비교를 진행했다. 비교를 위해
ELP 102/20/38 코어를 사용하였고, 공극과 턴 수를 변경해가면서 측정을 진행했다. 그림 10(a)는 공극 0.6mm에서 변압기 1차측 턴 수를 1턴에서 11턴까지 변경해가면서 측정한 자화 인덕턴스 값을 보여주고, 그림 10(b)는 공극 0.8mm에서 변압기 1차측 턴 수를 1턴에서 11턴까지 변경해가면서 측정한 자화 인덕턴스 값을 보여준다. 실제 자속 경로 및 프린징 효과를
고려하지 않은 기존 자기 등가 모델과 제안한 자기 등가 모델의 이론 값, FEA 시뮬레이션 결과 값, Impedance Analyzer 측정 값을
비교하였다. 제안한 자기 모델은 기존 모델보다 턴 수가 증가할수록 오차율이 적은 것을 확인할 수 있다. 공극이 0.6mm이고 턴 수가 11턴일 때,
제안한 모델의 오차율은 약 2.5%이며, 기존 모델의 오차율은 약 16%이다.
그림 10. 𝑁𝑝 와 𝑙𝑔에 따른 자화 인덕턴스 값 (a) 𝑙𝑔=0.6𝑚𝑚 (b) 𝑙𝑔=0.8𝑚𝑚
Fig. 10. Magnetizing Inductance Values Depending on 𝑁𝑝 and 𝑙𝑔: (a) 𝑙𝑔=0.6mm
(b) 𝑙𝑔=0.8mm
5.2 제안한 변압기 설계 기법 검증
제안한 고주파 변압기 설계 기법의 검증을 위해 실제 컨버터를 제작 후 실험을 진행한다. 500W Half-bridge LLC 공진형 컨버터를 제작하여
실험을 진행하였고, 표 1은 LLC 공진형 컨버터의 입력 파라미터를 나타낸다.
표 2는 LLC 공진형 컨버터용 고주파 변압기의 설계 파라미터를 나타내고, 그림 11(a)는 이를 기반으로 제작한 고주파 변압기 프로토타입과 기존 변압기를 보여주며, 그림 11(b)는 두 변압기의 부피 비교를 보여준다. 제안한 설계 기법으로 제작한 고주파 변압기 프로토타입의 부피는 35.17cm³으로, 기존 방법으로 설계한 변압기
부피인 117.7cm³보다 약 60% 정도 감소하였다.
표 1 LLC 컨버터 파라미터값
Table 1 LLC Converter Parameter Values
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[Parameter]
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[Value]
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Input Voltage Vin
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180-240 V
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Output Voltage Vout
|
80-120 V
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Magnetizing Inductance Lm
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20 μH
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Resonant Inductance Lr
|
9.4 μH
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Resonant Capacitance Cr
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30 nF
|
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Turn Ratio N
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1.5
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Resonant Frequency fr
|
300 kHz
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표 2 고주파 변압기 설계 파라미터
Table 2 High-Frequency Transformer Design Parameters
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파라미터 [Parameter]
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값 [Value]
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Core Type
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EE core
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Core Name
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E 40/16/12
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Number of Parallel Cores
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2
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Primary Turn Ratio Np
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9 turns
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Secondary Turn Ratio Ns
|
6 turns
|
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Air Gap Length lg
|
0.95 mm
|
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Volume
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35.17 cm3
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그림 11. (a) 제작된 기존 변압기와 최적 변압기, (b) 두 변압기의 부피 비교 그래프
Fig. 11. (a) Conventional and Optimal Transformers, (b) Volume Comparison Graph of
the Two Transformers
그림 12는 500W Half-bridge LLC 공진형 컨버터의 실험 환경을 보여준다. 1차측 스위치는 Cascode GaN (TP65H035G4WS)를
사용하였고, 2차측 정류 다이오드는 SiC-Diode(SCS230AE2HRC11)를 사용하였다. 1차측 하프 브리지와 2차측 풀 브리지 정류단 사이에
제작한 고주파 변압기 프로토타입을 사용하여 연결하였다. 그림 13은 입력 전압 180V에서 출력 전압 80V를 출력한 파형이며, 이때의 스위칭 주파수는 230kHz이다. 그림 13(a)는 일반적인 설계 방법을 사용한 변압기의 파형이고, 그림 13(b)는 제안하는 설계 기법을 통해 제작한 고주파 변압기의 파형을 나타낸다. 그림 14는 입력 전압 240V에서 출력 전압 100V를 출력한 파형이며, 이때의 스위칭 주파수는 250kHz이다. 그림 14(a)는 일반적인 설계 방법을 사용한 변압기의 파형이고, 그림 14(b)는 제안하는 설계 기법을 통해 제작한 고주파 변압기의 파형을 나타낸다. 각 실험 조건에서 두 변압기에 따른 파형을 비교해 보면, 공진 전류가 동일하고
1차측 스위치의 영-전압 스위칭(ZVS) 또한 확인되어 성능에 있어 동일함을 확인하였다.
그림 12. 실험 환경
Fig. 12. Experimental Environment
그림 13. 입력 전압 𝑉𝑖𝑛=180, 출력 전압 𝑉𝑜𝑢𝑡=80𝑉의 LLC 공진형 컨버터의 실험 결과 파형 (a) 기존 변압기 (b)
최적 변압기
Fig. 13. Waveform Results of an LLC Resonant Converter with Input Voltage 𝑉𝑖𝑛=180V
and Output Voltage 𝑉𝑜𝑢𝑡=80V: (a) Conventional Transformer (b) Optimal Transformer
그림 14. 입력 전압 𝑉𝑖𝑛=240, 출력 전압 𝑉𝑜𝑢𝑡=100𝑉의 LLC 공진형 컨버터의 실험 결과 파형 (a) 기존 변압기 (b)
최적 변압기
Fig. 14. Waveform Results of an LLC Resonant Converter with Input Voltage 𝑉𝑖𝑛=240V
and Output Voltage 𝑉𝑜𝑢𝑡=100V: (a) Conventional Transformer (b) Optimal Transformer
6. 결 론
본 논문에서는 낮은 자화 인덕턴스 오차율 및 설계 시간 단축을 위한 LLC 공진형 컨버터용 자기 등가 모델 기반 변압기 설계 기법을 제안하였다. 자속의
실제 이동 경로, 코어의 비투자율, 프린징 효과를 고려한 자기 등가 모델은 낮은 자화 인덕턴스 오차율을 가지며, MOA를 적용해 설계 시간까지 단축시키는
기법을 제시하였다. FEA 시뮬레이션과 Impedance Analyzer를 통한 실제 측정을 통해 제안하는 자기 등가 모델의 낮은 자화 인덕턴스 오차율을
검증하였다. 마지막으로, 제작한 고주파 변압기 프로토타입을 500W Half-bridge LLC 공진형 컨버터에 적용하여 실험을 진행하였다. 같은
자화 인덕턴스를 목표로 제작한 기존 변압기 대비, 제안한 고주파 변압기 프로토타입은 동일한 성능을 가지며 약 60%의 부피 감소를 이루어냄으로써 제안하는
고주파 변압기 설계 기법의 유효성을 검증하였다.
Acknowledgements
본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국 연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 202400000003005).
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저자소개
He received the B.S. degree in electronic engineering from Hanbat National University,
Daejeon, South Korea, in 2022, where he is currently pursuing the Ph.D. degree with
the Energy Power Electronics Control System Laboratory, Hanyang University, Seoul.
His research interests are high frequency transformer in dc-dc converter and high-
density and high-efficiency power converters.
He received the B.S. and M.S. degrees in Electrical Engineering from Korea National
University of Transportation, Chungju, Korea, in 2015 and 2017, respectively, and
the Ph.D. degree in Electrical Engineering from Hanyang University, Seoul, South Korea,
in 2025. In 2025, he joined Hyundai KEFICO, Gunpo, an automotive components company,
where he is currently a Senior Research Engineer with the Power Conversion Circuit
Development Team. His research interests include the protection and application of
wide-bandgap devices, inductive power transfer, and the design of high-density, high-efficiency
power converters, with a focus on applications in electric vehicles and renewable
energy systems.
He received the BS degrees in electrical engineering from Konkuk University, Seoul,
Republic of Korea, in 2006 and the MS degrees in electrical engineering from Hanyang
University, Seoul, Republic of Korea, in 2009. He is currently working toward a PhD
degree at the Energy Power Electronics Control System Laboratory in electrical engineering
from Hanyang University.
He received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from Hanyang University,
Seoul, South Korea, in 1997 and 1999, respectively, and the Ph.D. degree from the
Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, USA, in 2009.
Since 2010, he has been with Hanyang University, where he is currently a Professor
with the Department of Electrical and Biomedical Engineering. His research interests
include the design of high-power density converters and the distributed control of
power converters for modular power converter systems in applications of renewable
energy, wireless power transfer, microgrids, and motor drives.