專利名稱：一種新型風力發電機控制方法和控制器的制作方法
技術領域：
本發明涉及自動控制技術，特別是一種可以進行風能最大功率跟蹤的新型風力發
電機控制方法和控制器。
背景技術：
近年來我國的離網型風力發電機組的生產與推廣有了很大發展。截止1997年在 全國推廣應用的離網型風力發電機組保有量已經突破10萬臺，總裝機容量超過15麗，解決 了約13多萬戶照明、看電視、聽廣播的用電問題。目前，國內的離網型風力發電機控制器的 控制功能較為簡單，控制器以蓄電池兩端電壓作為蓄電池充放電的依據，對蓄電池進行充 電控制；通過檢測風力發電機組的各部分狀態，對發電機組進行保護。風力發電機組功率的 輸出由負載決定，控制器缺少對風力發電機輸出功率的控制，導致風力發電機對風能的捕 獲能力具有一定的局限性，因此風力發電機組不能最大程度地發出電能，造成能量的浪費。
發明內容
為解決上述問題，本發明提供一種可以進行風能最大功率跟蹤的新型風力發電機 控制方法和控制器， 本發明為解決其問題所采用的技術方案是 本發明提供的一種新型風力發電機控制方法，包括以下步驟 A控制器中的采樣電路對控制器的輸入信號進行采樣，將采樣信息輸送到控制器 中的控制電路，為控制電路進行最大功率跟蹤算法的計算提供參數； B控制電路根據采樣電路輸送的采樣信息進行最大功率跟蹤算法計算，得出控制 CUK電路中功率開關管的P麗脈沖波的占空比，形成P麗脈沖波，并將其輸出到控制器中的 驅動電路； C驅動電路接收到來自控制電路的P麗脈沖波，經過隔離、放大之后，將處理過的 P麗脈沖波輸送至控制器中的C區電路； D所述CUK電路在驅動電路的驅動之下，根據特定占空比，對輸入到控制器的直流 電壓進行斬波，并調節CUK電路自身及其后端負載所形成的等效阻抗，當等效阻抗與風力 發電機內阻匹配時，風力發電機輸出當前可以輸出的最大電功率。 其中，所述輸入信號包括輸入到控制器的直流電壓、直流電流以及風力發電機輸 出電壓的頻率。 進一步，其中的B包括以下步驟 a根據采樣得到的直流電壓、直流電流，將兩者相乘，得到風力發電機當前的即時 輸出功率； b控制電路根據采樣得到的風力發電機輸出電壓的頻率，經過BP神經網絡的計 算，得到當前風力發電機的參考輸出功率； c將計算得到的風力發電機當前的即時輸出功率與風力發電機的參考輸出功率作比較，得到功率誤差，再將功率誤差進行比例積分運算，得到P麗脈沖波的占空比并輸至驅 動電路。 進一步，控制器在計算當前風力發電機的參考輸出功率之前，以當前風力發電機 輸出電壓的頻率和發電機當前輸出功率作為輸入因子、發電機能夠輸出的最大電功率為輸 出因子，在控制器內部形成一套學習樣本，對BP神經網絡進行訓練，并根據訓練誤差不斷 修改各權值，直至BP神經網絡的自學習完成。 進一步，在控制器的運行過程中，BP神經網絡可同時不間斷地進行自學習。
本發明提供的一種新型風力發電機控制器，包括采樣電路、控制電路、C區電路、驅 動電路，所述采樣電路的輸出端與控制電路的輸入端連接，控制電路的輸出端與驅動電路 的輸入端連接，驅動電路的輸出端與CUK電路的輸入端連接。 進一步，所述采樣電路可對輸入到控制器的直流電壓、直流電流以及風力發電機 輸出電壓的頻率進行采樣。 本發明的有益效果是本發明的控制方法可以提高風力發電機組對風能的捕獲能 力，使得離網型風力發電機控制器具備快速風能最大功率跟蹤的功能，本發明的風力發電 機控制器增加了對風力發電機輸出功率的控制功能，可以在風速變化頻繁、負載變化較大 的情況之下，能跟蹤可捕獲的最大風能，控制風力發電機發出盡量多的電能，提高了發電效 率，有效節省了能源。
下面結合附圖和實施例對本發明作進一步說明
圖1為本發明的控制器的結構框圖。
具體實施例方式
參照圖1，本發明的一種新型風力發電機控制器，包括采樣電路、控制電路、CUK電 路、驅動電路，所述采樣電路的輸出端與控制電路的輸入端連接，控制電路的輸出端與驅動 電路的輸入端連接，驅動電路的輸出端與CUK電路的輸入端連接。
其中，各部分電路的主要功能如下 采樣電路，其主要作用是對輸入到控制器的直流電壓、直流電流及風力發電機輸 出電壓的頻率進行采樣，并將采樣結果輸送至控制電路。 控制電路，其主要作用是根據采樣電路采樣到的直流電壓、直流電流、發電機轉 速，進行最大功率跟蹤算法的計算，并根據計算得到的結果，對CUK電路進行控制。
驅動電路，其主要作用是接收來自控制電路的控制信號，并將其放大，驅動升壓電 路中的功率開關管，保證CUK電路的正常工作。 CUK電路，為升壓斬波電路，其主要作用是在驅動電路的驅動之下，改變自身及其 負載的等效阻抗。 本發明的新型風力發電機控制器實現的控制方法為 (1)采樣電路對輸入到控制器的直流電壓、直流電流以及風力發電機輸出電壓的 頻率進行采樣，將采樣得到的結果輸送到控制電路，為控制電路進行最大功率跟蹤算法的 計算提供參數；
(2)控制電路根據采樣電路輸送的直流電壓、直流電流信號計算當前風力發電機 輸出的即時電動率。與此同時，控制電路還根據采樣電路得到的風力發電機輸出電壓的頻 率，得出當前能夠捕獲的最大風能，計算出風力發電機輸出的參考電功率。控制電路根據 風力發電機輸出的即時電功率與風力發電機輸出的參考電功率，進行最大功率跟蹤算法計 算，得出控制C區電路中功率開關管的P麗脈沖波的占空比，形成P麗脈沖波，并將其輸出 到驅動電路。 (3)驅動電路接收到來自控制電路的P麗脈沖波，經過隔離、放大之后，將處理過 的P麗脈沖波輸送至C區電路。 (4) CUK電路在驅動電路的驅動之下，根據特定占空比，對輸入到控制器的直流電 壓進行斬波。通過對直流電壓的斬波，CUK電路自身及其后端負載所形成的等效阻抗發生 變化。當等效阻抗與風力發電機內阻匹配時，風力發電機將輸出當前可以輸出的最大電功 率，實現風能的最大功率跟蹤。 進一步，最大功率跟蹤算法是基于BP神經網絡的新型最大功率跟蹤算法，具有一 定自學習功能。其具體實施步驟如下
(1)風力發電機當前輸出功率計算 根據采樣得到的直流電壓、直流電流，將兩者相乘，得到風力發電機當前的即時輸
出功率，作為風力發電機當前輸出功率。(2)風力發電機輸出的參考功率計算 風力發電機輸出的參考功率需要通過將風力發電機輸出電壓頻率輸入到BP神經 網絡，經過BP神經網絡的計算完成。在計算之前讓神經網絡有一個自學習的過程。其步驟 如下 (a)控制器在運行的過程中，自動記錄當前風力發電機輸出電壓的頻率及當前風 力發電機輸出功率； (b)控制器不斷更新相同電壓頻率下，發電機輸出的功率，得出在此電壓頻率下， 風力發電機能夠輸出的最大電功率； (c)重復(a)、(b)步驟，控制器內部逐漸形成一套學習樣本，為神經網絡的自學習 提供依據； (d)BP神經網絡在得到學習樣本之后，神經網絡輸入層神經元的輸出等于其輸入、 隱含層及輸出層神經元的輸出將按下式計算 <formula>formula see original document page 5</formula> 其中，"J,)為n時刻第i層神經元j到第i-l層的連接權值(n)為n時刻 在樣本P下第i層第j個神經元的輸出，f為第i層第j個神經元的變換函數；
(e)神經網絡的訓練誤差計算按下式進行 (f)在設計的最大功率跟蹤算法中對權系數調整選用的是慣性因子法，第k-l層 第j個神經元與第k層第i個神經元的連接權值為Wi, j,k，則—,.m(" a代表學習因子；n代表動量因子； (g)不斷重復(d) 、 (e) 、 (f)步驟，直到E < e ，這里e = 0. 0001 ;
(h)至此，神經網絡的一次自學習完成。 控制電路根據采樣得到的風力發電機輸出電壓的頻率，經過神經網絡的計算，得 到當前風力發電機的參考輸出功率。在控制器以后的運行過程中，神經網絡會不斷自學習。
(3)占空比計算 將計算得到的風力發電機當前輸出功率與風力發電機的參考輸出功率作比較，得
到功率誤差。將功率誤差進行比例積分運算，得出P麗脈沖波的占空比。 至此，風能最大功率跟蹤算法實施完成。控制電路根據計算得到的占空比，形成
P麗脈沖波，輸出到驅動電路，由驅動電路驅動升壓電路工作，控制風力發電機輸出最大電功率。
權利要求
一種新型風力發電機控制方法，其特征在于包括以下步驟A控制器中的采樣電路對控制器的輸入信號進行采樣，將采樣信息輸送到控制器中的控制電路，為控制電路進行最大功率跟蹤算法的計算提供參數；B控制電路根據采樣電路輸送的采樣信息進行最大功率跟蹤算法計算，得出控制CUK電路中功率開關管的PWM脈沖波的占空比，形成PWM脈沖波，并將其輸出到控制器中的驅動電路；C驅動電路接收到來自控制電路的PWM脈沖波，經過隔離、放大之后，將處理過的PWM脈沖波輸送至控制器中的CUK電路；D所述CUK電路在驅動電路的驅動之下，根據特定占空比，對輸入到控制器的直流電壓進行斬波，并調節CUK電路自身及其后端負載所形成的等效阻抗，當等效阻抗與風力發電機內阻匹配時，風力發電機輸出當前可以輸出的最大電功率。
2. 根據權利要求1所述的新型風力發電機控制方法，其特征在于所述輸入信號包括 輸入到控制器的直流電壓、直流電流以及風力發電機輸出電壓的頻率。
3. 根據權利要求2所述的新型風力發電機控制方法，其特征在于其中的B包括以下步驟a根據采樣得到的直流電壓、直流電流，將兩者相乘，得到風力發電機當前的即時輸出 功率；b控制電路根據采樣得到的風力發電機輸出電壓的頻率，經過BP神經網絡的計算，得 到當前風力發電機的參考輸出功率；c將計算得到的風力發電機當前的即時輸出功率與風力發電機的參考輸出功率作比 較，得到功率誤差，再將功率誤差進行比例積分運算，得到P麗脈沖波的占空比并輸至驅動 電路。
4. 根據權利要求3所述的新型風力發電機控制方法，其特征在于控制器在計算當前 風力發電機的參考輸出功率之前，以當前風力發電機輸出電壓的頻率和發電機當前輸出功 率作為輸入因子、發電機能夠輸出的最大電功率為輸出因子，在控制器內部形成一套學習 樣本，對BP神經網絡進行訓練，并根據訓練誤差不斷修改各權值，直至BP神經網絡的自學 習完成。
5. 根據權利要求4所述的新型風力發電機控制方法，其特征在于在控制器的運行過 程中，BP神經網絡可同時不間斷地進行自學習。
6. —種實施權利要求1的方法的控制器，其特征在于包括采樣電路、控制電路、CUK電 路、驅動電路，所述采樣電路的輸出端與控制電路的輸入端連接，控制電路的輸出端與驅動 電路的輸入端連接，驅動電路的輸出端與CUK電路的輸入端連接。
7. 根據權利要求6所述的控制器，其特征在于所述采樣電路可對輸入到控制器的直 流電壓、直流電流以及風力發電機輸出電壓的頻率進行采樣。
8. 根據權利要求6所述的控制器，其特征在于所述控制電路可進行最大功率跟蹤算 法的計算，并根據計算得到的結果對CUK電路進行控制。
全文摘要
本發明公開了一種新型風力發電機控制方法和控制器，其中的方法包括采樣電路對輸入信號進行采樣，并將結果輸送至控制器進行最大功率跟蹤算法計算后，輸出脈沖波至驅動電路，驅動電路對接收到的脈沖波進行處理后驅動CUK電路使之調整自身及負載的等效阻抗，最終使風力發電機輸出當前可以輸出的最大電功率；本發明的控制器包括采樣電路、控制電路、驅動電路和CUK電路，采樣電路的輸出端與控制電路的輸入端連接，控制電路的輸出端與驅動電路的輸入端連接，驅動電路的輸出端與CUK電路的輸入端連接。本發明的方法利用最大功率跟蹤算法使風力發電機控制器在復雜的外部環境條件下，跟蹤可捕獲的最大風能，能有效提高發電機的發電效率。
文檔編號H02P9/44GK101777865SQ20101011400
公開日2010年7月14日 申請日期2010年1月22日 優先權日2010年1月22日
發明者郭振清 申請人:廣東天富風光潮發電設備有限公司