[实用新型]一种可以进行风能最大功率跟踪的风力发电机控制器有效

专利信息
申请号: 201020113312.0 申请日: 2010-01-22
公开(公告)号: CN201623682U 公开(公告)日: 2010-11-03
发明(设计)人: 郭振清 申请(专利权)人: 广东天富风光潮发电设备有限公司
主分类号: H02P9/44 分类号: H02P9/44
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 谭志强
地址: 528437 广东省中*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 可以 进行 风能 最大 功率 跟踪 风力发电机 控制器
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及一种控制设备,特别是一种离网型风力发电机控制器。

背景技术

目前,国内的离网型风力发电机控制器的控制功能较为简单,控制器以蓄电池两端电压作为蓄电池充放电的依据,对蓄电池进行充电控制;通过检测风力发电机组的各部分状态,对发电机组进行保护。风力发电机组功率的输出由负载决定,控制器缺少对风力发电机输出功率的控制,导致风力发电机对风能的捕获能力具有一定的局限性,因此风力发电机组不能最大程度地发出电能,造成能量的浪费。

实用新型内容

为解决上述问题,本实用新型提供一种可以进行风能最大功率跟踪、具有高发电效率的离网型风力发电控制器。

本实用新型为解决其问题所采用的技术方案是:

一种可以进行风能最大功率跟踪的风力发电机控制器,包括采样电路、控制电路、CUK电路、驱动电路,所述采样电路的输出端与控制电路的输入端连接,控制电路的输出端与驱动电路的输入端连接,驱动电路的输出端与CUK电路的输入端连接。

进一步,所述采样电路的采样信号包括直流电压、直流电流及风力发电机输出电压的频率。

进一步,所述CUK电路为升压斩波电路。

本实用新型的有益效果是:本实用新型的风力发电机控制器通过采样电路随时监测风力发电机的输出,并根据采样结果通过控制电路对CUK电路进行控制,从而增加了对风力发电机输出的控制功能,可以在风速变化频繁、负载变化较大的情况之下,能跟踪可捕获的最大风能,控制风力发电机发出尽量多的电能,提高了发电效率,有效节省了能源。

附图说明

下面结合附图和实施例对本实用新型作进一步说明:

图1为本实用新型的结构框图。

具体实施方式

参照图1,本实用新型的一种新型风力发电机控制器,包括采样电路、控制电路、CUK电路、驱动电路,所述采样电路的输出端与控制电路的输入端连接,控制电路的输出端与驱动电路的输入端连接,驱动电路的输出端与CUK电路的输入端连接。

其中,各部分电路的主要功能如下:

采样电路,其主要作用是对输入到控制器的直流电压、直流电流及风力发电机输出电压的频率进行采样,并将采样结果输送至控制电路。

控制电路,其主要作用是根据采样电路采样到的直流电压、直流电流、发电机转速,进行最大功率跟踪算法的计算,并根据计算得到的结果,对CUK电路进行控制。

驱动电路,其主要作用是接收来自控制电路的控制信号,并将其放大,驱动升压电路中的功率开关管,保证CUK电路的正常工作。

CUK电路,为升压斩波电路,其主要作用是在驱动电路的驱动之下,改变自身及其负载的等效阻抗。

本实用新型的新型风力发电机控制器实现的控制方法为:

(1)采样电路对输入到控制器的直流电压、直流电流以及风力发电机输出电压的频率进行采样,将采样得到的结果输送到控制电路,为控制电路进行最大功率跟踪算法的计算提供参数;

(2)控制电路根据采样电路输送的直流电压、直流电流信号计算当前风力发电机输出的即时电动率。与此同时,控制电路还根据采样电路得到的风力发电机输出电压的频率,得出当前能够捕获的最大风能,计算出风力发电机输出的参考电功率。控制电路根据风力发电机输出的即时电功率与风力发电机输出的参考电功率,进行最大功率跟踪算法计算,得出控制CUK电路中功率开关管的PWM脉冲波的占空比,形成PWM脉冲波,并将其输出到驱动电路。

(3)驱动电路接收到来自控制电路的PWM脉冲波,经过隔离、放大之后,将处理过的PWM脉冲波输送至CUK电路。

(4)CUK电路在驱动电路的驱动之下,根据特定占空比,对输入到控制器的直流电压进行斩波。通过对直流电压的斩波,CUK电路自身及其后端负载所形成的等效阻抗发生变化。当等效阻抗与风力发电机内阻匹配时,风力发电机将输出当前可以输出的最大电功率,实现风能的最大功率跟踪。

进一步,最大功率跟踪算法是基于BP神经网络的新型最大功率跟踪算法,具有一定自学习功能。其具体实施步骤如下:

(1)风力发电机当前输出功率计算:

根据采样得到的直流电压、直流电流,将两者相乘,得到风力发电机当前的即时输出功率,作为风力发电机当前输出功率。

(2)风力发电机输出的参考功率计算:

风力发电机输出的参考功率需要通过将风力发电机输出电压频率输入到BP神经网络,经过BP神经网络的计算完成。在计算之前让神经网络有一个自学习的过程。其步骤如下:

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