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博碩士論文 etd-0615115-141245 詳細資訊
Title page for etd-0615115-141245
論文名稱
Title
應用於微電網之分散式能源管理智慧型控制策略
Intelligent Control of Distributed Energy Resource Management for Microgrid Application
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
97
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2015-07-08
繳交日期
Date of Submission
2015-07-15
關鍵字
Keywords
最大功率追蹤控制、改良型模糊遞迴式類神經網路、風力發電系統、燃電電池發電系統、廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分控制器
Wind Power Generation System, Fuel Cell Generation System, Fuzzy Elman General Regression Neural Network, General Regression Neural Network Combined with PID Controller, Maximum Power Tracking Control
統計
Statistics
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中文摘要
本文探討由風力發電機與燃料電池分散式發電系統建立而成之智慧型能源管理系統及其運轉性能,此系統包含風力發電系統、燃料電池發電系統、儲能系統以及智慧型控制器。風機和燃料電池為提供給系統的主要能源。本文利用MATLAB/Simulink來建立分散式發電系統控制的智慧型能源管理系統並模擬分析。為了使智慧型能源管理系統皆可操作在最大功率點以及系統實功率快速達到穩定的響應,本文提出的智慧型控制器,包含廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分控制器與改良型模糊遞迴式類神經網路,將其應用於燃料電池發電系統與風力發電系統之最大功率追蹤。其中風力發電系統之葉片旋角控制器是利用改良型模糊遞迴式類神經網路,由控制器輸出的旋角,來控制風力渦輪機的輸出功率及發電機輸出功率,以達到最大功率追蹤。而燃料電池發電系統則利用廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分控制器,由控制器輸出信號來控制直流/直流控昇壓器,以達到最大功率輸出。
Abstract
In the thesis, a smart energy management system (SEMS) is constructed including wind power generators and fuel cells. There are wind power generation system, fuel cell generation system, energy storage system, and intelligent power controller inside the whole power system. The wind turbines and fuel cells supply the main power of the system. Matlab/Simulink is used to build a distributed generation smart energy management controlled system for simulation and analysis in the thesis. To reach the stable response of the real power in the system rapidly by making the SEMS be operated at the point of maximum power, a smart controller is presented including General Regression Neural Network combined with PID controller and Fuzzy Elman Neural Network (FENN). As the wind power generators, the pitch angle is controlled by FENN to reach the maximum power output. On the other hand, PID GRNN is used to control the DC/DC boost converter to reach the maximum power output of fuel cells.
目次 Table of Contents
論文審定書 i
誌謝 ii
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
圖次 vii
表次 x
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 本論文貢獻 2
1.4 論文架構 3
第二章 分散式發電系統之模型與原理 4
2.1 風力發電系統介紹 4
2.1.1 風能簡介 4
2.1.2 風力機發電與控制原理 4
2.1.3 感應發電機基本原理與數學模型 8
2.1.4 風力發電系統之工作模式 12
2.2 燃料電池發電系統介紹 14
2.2.1 燃料電池簡介 14
2.2.2 燃料電池之動作原理與特性 16
2.2.3 燃料電池發電系統之工作模式 21
2.3 升壓型直流/直流轉換器與直流/交流轉換器模型 21
2.3.1 升壓型直流/直流轉換器模型 21
2.3.2 直流/交流轉換器模型 23
2.3.3 直流/交流轉換器之數學模型 25
2.4 能量儲存系統 28
第三章 智慧型控制器之理論與應用 29
3.1 類神經網路控制架構 29
3.2 燃料電池控制器之設計 32
3.2.1廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分控制器 32
3.2.2廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分之設計 37
3.3風機旋角控制器之設計 39
3.3.1改良型遞迴式類神經網路架構 39
3.3.2模糊系統歸屬函數與規則庫介紹 43
3.3.3模糊系統測試結果 47
3.3.4改良型模糊遞迴式網路架構 48
第四章 分散式發電之最大功率追蹤控制 49
4.1 前言 49
4.2風力發電系統之最大功率追蹤設計原理 49
4.2.1旋角控制之設計原理 49
4.2.2模糊控制器於旋角控制之設計 50
4.2.3改良型遞迴式控制器於控制器於旋角控制之設計 51
4.2.4改良型模糊遞迴式控制器於旋角控制之設計 51
4.3燃料電池發電系統之最大功率追蹤設計原理 53
4.3.1燃料電池發電系統之最大功率追蹤控制 53
4.3.2 擾動觀察法最大功率追蹤之設計 54
4.3.3廣義迴歸類神經網路結合比例積分微分最大功率追蹤之設計 55
第五章 分散式發電系統之模擬結果 56
5.1 前言 56
5.2分散式發電系統架構 56
5.3 智慧型控制器效能分析 58
5.3.1燃料電池系統控制器比較 58
5.3.2風力發電系統控制器比較 60
5.4市電併聯型模擬與驗證 62
5.4.1環境因素固定分析 62
5.4.2 燃電溫度變化影響比較 63
5.4.3 風速變化影響分析 64
5.4.4 能源管理機組調度模擬分析 72
第六章 結論與未來研究方向 80
6.1 結論 80
6.2 未來研究方向 81
參考文獻 82
參考文獻 References
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