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TWI418119B - 利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統 - Google Patents

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TWI418119B
TWI418119B TW99133462A TW99133462A TWI418119B TW I418119 B TWI418119 B TW I418119B TW 99133462 A TW99133462 A TW 99133462A TW 99133462 A TW99133462 A TW 99133462A TW I418119 B TWI418119 B TW I418119B
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Taiwan
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permanent magnet
generation system
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power generation
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TW99133462A
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Whei Min Lin
Chih Ming Hong
Kai Hung Lu
Chia Sheng Tu
Original Assignee
Univ Nat Sun Yat Sen
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Description

利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統
本發明係關於一種永磁同步風力發電系統，詳言之，係關於一種利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統。
習知風力發電系統可利用功率電子轉換器以定速或可變速度操作。由於可變速發電可以在所有風速下達到最大效率，以增進輸出能量及減少電壓閃爍問題，故可變速發電常為業界使用。許多發電機之研究及實務上風力發電機為具有繞組式轉子或鼠籠式轉子之感應機。最近，永磁同步發電機之應用逐漸增加。具有高效率及高可控性之高功能及可變速發電可利用永磁同步發電機達成。習知的研究專注在三種最大風力控制方法，其為：尖端速度比控制(tip-speed ratio,TSR)、功率信號迴授控制(power signal feedback,PSF)及爬坡法控制(hill-climb searching,HCS)。
參考圖1，其顯示尖端速度比與功率係數之關係示意圖。尖端速度比控制在於控制風力機轉子速度以保持一最佳尖端速度比。功率信號迴授需要知道風力機的最大功率曲線及經由其控制機制追蹤其曲線。在習知的風力發電最大功率點追蹤策略中，尖端速度比控制方法因難以取得風速及風力機速度，故其使用受到限制。許多習知的風力發電最大功率點追蹤策略係藉由使用風力機最大功率曲線以減少測量，但仍須知道風力機的特性。習知爬坡法控制係連續地搜尋風力機的尖端輸出功率。比較上，因簡單性及系統特性的獨立性，爬坡法控制之風力發電最大功率點追蹤方法較受歡迎。
因此，有必要提供一種創新且具進步性的利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統，以解決上述問題。
本發明提供一種利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統，包括：一風力機、一永磁同步發電機、一轉換器(Converter)、一反流器(Inverter)及一智慧型最大功率追蹤器。該永磁同步發電機用以接收該風力機之機械能，並輸出三相交流電能。該轉換器用以將該三相交流電能轉換為直流電。該反流器用以將該直流電轉換為交流電。該智慧型最大功率追蹤器包括一爬坡控制電路、一Wilcoxon徑向基底類神經網路及一電流控制器。該爬坡控制電路用以依據該直流電之一實際直流電壓及一實際直流電流，於一最大功率曲線對應計算一設定直流電壓。該Wilcoxon徑向基底類神經網路用以依據該實際直流電壓及該設定直流電壓，計算一命令電流。該電流控制器用以依據該交流電之一實際交流電流及該命令電流，輸出一控制值至該反流器。
本發明利用該爬坡控制電路及該Wilcoxon徑向基底類神經網路，可達到良好控制效果，並且本發明之系統不需升壓型(Boost)轉換器及偵測發電機之轉速，可降低系統成本。本發明之永磁同步風力發電系統可實現變速運轉，及控制風力機保持在最佳尖端速度比及最大功率係數附近運行，以使風能獲得較高能量轉換效率，明顯提高發電量。
參考圖2，其顯示本發明利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統之電路方塊示意圖。本發明利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統20包括：一風力機21、一永磁同步發電機22(PMSG)、一轉換器23(Converter)、一反流器25(Inverter)及一智慧型最大功率追蹤器26。該永磁同步發電機22用以接收該風力機21之機械能，並輸出三相交流電能。
該轉換器23用以將該三相交流電能轉換為直流電。在本實施例中，該轉換器23包括複數個二極體(例如：六個二極體)，組成為一個三相全波整流電路。該反流器25用以將該直流電轉換為交流電。在本實施例中，該反流器25包括複數個反流單元(例如：四個反流單元)，每一反流單元具有一電晶體及一個二極體。
該智慧型最大功率追蹤器26包括一爬坡控制電路261、一Wilcoxon徑向基底類神經網路262及一電流控制器263。該爬坡控制電路261用以依據該直流電之一實際直流電壓Vdc 及一實際直流電流Idc ，於一最大功率曲線對應計算一設定直流電壓。該Wilcoxon徑向基底類神經網路262用以依據該實際直流電壓Vdc 及該設定直流電壓，計算一命令電流Id 。該電流控制器263用以依據該交流電之一實際交流電流I及該命令電流Id ，輸出一控制值至該反流器25。
在本實施例中，該爬坡控制電路261依據該實際直流電壓Vdc 及該實際直流電流Idc 計算得一直流功率Pdc ，該直流功率Pdc 近似於該最大功率曲線之一機械功率Pm 。參考圖3，其顯示複數個最大功率曲線及其對應之最佳操作點之示意圖，其中風速u1<u2<u3<u4。依據該最大功率曲線之該機械功率Pm 與該設定直流電壓之關係，對應計算該設定直流電壓。為得到最大功率，最佳的該設定直流電壓必須利用爬坡法即時搜尋。利用該爬坡控制電路261，若該設定直流電壓是隨著該機械功率Pm 之增加而增加，則該設定直流電壓之搜尋方向與該機械功率Pm 之增加方向相同；反之，則搜尋方向為相反，例如：若風速之改變為u 3→u 4→u 2，則該設定直流電壓之搜尋為A →B →C →D →E 。且該機械功率Pm 之增加量近似於該直流功率Pdc 之增加量，故可在該直流功率Pdc 近似等於該機械功率Pm 及風力機慣量可降至最低之動態平衡操作點情形下，執行該設定直流電壓之搜尋。在動態情形下，該設定直流電壓可保持且該Wilcoxon徑向基底類神經網路262可即時調整負載電流，使得系統盡快達到其平衡點。
參考圖4，其顯示本發明之該Wilcoxon徑向基底類神經網路之階層示意圖。該Wilcoxon徑向基底類神經網路262包括一輸入層、一隱藏層及一輸出層。其中該輸入層計算該實際直流電壓及該設定直流電壓之一誤差函數，在該輸入層之輸入為及。其中=V dc -=e 及。在該輸入層之節點(nodes)用以直接傳送輸入至下一層。亦即，對於該輸入層之第i個節點，其輸入及輸出可如式(1)表示。
該隱藏層依據該誤差函數進行一高斯函數運算，以計算得一高斯函數運算結果。在本實施例中，在該隱藏層之每一節點進行一高斯函數運算(Gaussian basis function)，該高斯運算(幅狀基底函數(radial basis function)之一特殊例)於此處用以做為一隸屬函數(membership function)，如下式(2)所示。
其中，c j =[c 1 j c 2 j …c ij ] T 及v ij 分別表示為該高斯函數之平均值及標準偏差值。
該輸出層對該高斯函數運算結果進行一權重值運算，以計算得該命令電流Id 。在該輸出層之單一節點k表示為計算所有輸出為所有輸入訊號之總和，如下式(3)所示。
其中，w jk 為隱藏層及輸出層間之權重值。
該Wilcoxon徑向基底類神經網路262另包括一訓練及學習裝置264，用以調整該誤差函數，更新該輸出層之複數個權重值，及更新該隱藏層之該高斯函數之複數個平均值及標準偏差值。首先誤差函數可被最小化，如下式(4)所示。
在輸出層中，誤差項被展開為如下式(5)所示。
權重值調整為如下式(6)所示。
因此，如下式(7)所示。
w jk (N +1 )=w jk (N )+η w Δw jk (N )　(7)
其中，η w 為用以調整權重值w jk 之學習比。
在該隱藏層中再進行乘法運算，對於平均值c ij 之法則為如下式(8)所示。
對於標準偏差值v ij 之法則為如下式(9)所示。
因此，如下式(10)所示。
c ij (k +1)=c ij (k )+η m Δc ij
v ij (k +1)=v ij (k )+ησ Δv ij 　(10)
其中，η m 及ησ 分別為用以調整平均值c ij 及標準偏差值v ij 之學習比。
利用該訓練及學習裝置264可使該Wilcoxon徑向基底類神經網路262之基底逐漸降低，以降低計算複雜度。
再參考圖2，本發明之該永磁同步風力發電系統20另包括一直流鏈結電路24(DC link)，其包括一直流電容器241及一個二極體242。本發明之該永磁同步風力發電系統20另包括一負載電路27，連接至該反流器25，該負載電路27包括一負載電感器271及一負載電容器272。
在本實施例中，該電流控制器263係為一比較器，用以比較該交流電之該實際交流電流I及該命令電流Id ，且該控制值係為一脈波寬度調變訊號(PWM)。
本發明利用該爬坡控制電路及該Wilcoxon徑向基底類神經網路，可達到良好控制效果，並且本發明之系統不需升壓型(Boost)轉換器及偵測發電機之轉速，可降低系統成本。本發明之永磁同步風力發電系統可實現變速運轉，及控制風力機保持在最佳尖端速度比及最大功率係數附近運行，以使風能獲得較高能量轉換效率，明顯提高發電量。
上述實施例僅為說明本發明之原理及其功效，並非限制本發明。因此習於此技術之人士對上述實施例進行修改及變化仍不脫本發明之精神。本發明之權利範圍應如後述之申請專利範圍所列。
20．．．本發明之永磁同步風力發電系統
21．．．風力機
22．．．永磁同步發電機
23．．．轉換器
24．．．直流鏈結電路
25．．．反流器
26．．．智慧型最大功率追蹤器
27．．．負載電路
241．．．直流電容器
242．．．二極體
261．．．爬坡控制電路
262．．．Wilcoxon徑向基底類神經網路
263．．．電流控制器
264．．．訓練及學習裝置
271．．．負載電感器
272．．．負載電容器
圖1顯示尖端速度比與功率係數之關係示意圖。；
圖2顯示本發明利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統之電路方塊示意圖；
圖3顯示複數個最大功率曲線及其對應之最佳操作點之示意圖；及
圖4顯示本發明之該Wilcoxon徑向基底類神經網路之階層示意圖。
20．．．本發明之永磁同步風力發電系統
21．．．風力機
22．．．永磁同步發電機
23．．．轉換器
24．．．直流鏈結電路
25．．．反流器
26．．．智慧型最大功率追蹤器
27．．．負載電路
241．．．直流電容器
242．．．二極體
261．．．爬坡控制電路
262．．．Wilcoxon徑向基底類神經網路
263．．．電流控制器
271．．．負載電感器
272．．．負載電容器

Claims (10)

  1. 一種利用智慧型最大功率追蹤器之永磁同步風力發電系統，包括：一風力機；一永磁同步發電機，用以接收該風力機之機械能，並輸出三相交流電能；一轉換器(Converter)，用以將該三相交流電能轉換為直流電；一反流器(Inverter)，用以將該直流電轉換為交流電；及一智慧型最大功率追蹤器，包括：一爬坡控制電路，用以依據該直流電之一實際直流電壓及一實際直流電流，於一最大功率曲線對應計算一設定直流電壓；一Wilcoxon徑向基底類神經網路，用以依據該實際直流電壓及該設定直流電壓，計算一命令電流；及一電流控制器，用以依據該交流電之一實際交流電流及該命令電流，輸出一控制值至該反流器。
  2. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該爬坡控制電路依據該實際直流電壓及該實際直流電流計算得一直流功率，該直流功率近似於該最大功率曲線之一機械功率，依據該最大功率曲線之該機械功率與該設定直流電壓關係，對應計算該設定直流電壓。
  3. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該Wilcoxon徑向基底類神經網路包括一輸入層、一隱藏層及一輸出層，其中該輸入層計算該實際直流電壓及該設定直流電壓之一誤差函數，該隱藏層依據該誤差函數進行一高斯函數運算，以計算得一高斯函數運算結果，該輸出層對該高斯函數運算結果進行一權重值運算，以計算得該命令電流。
  4. 如請求項3之永磁同步風力發電系統，其中該Wilcoxon徑向基底類神經網路另包括一訓練及學習裝置，用以調整該誤差函數，更新該輸出層之複數個權重值，及更新該隱藏層之該高斯函數之複數個平均值及標準偏差值。
  5. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該控制值係為一脈波寬度調變訊號(PWM)。
  6. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，另包括一直流鏈結電路(DC link)，其包括一直流電容器及一個二極體。
  7. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該轉換器包括複數個二極體，組成為一個三相全波整流電路。
  8. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該反流器包括複數個反流單元，每一反流單元具有一電晶體及一個二極體。
  9. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，另包括一負載電路，連接至該反流器，該負載電路包括一負載電感器及一負載電容器。
  10. 如請求項1之永磁同步風力發電系統，其中該電流控制器係為一比較器，用以比較該交流電之該實際交流電流及該命令電流。
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