Neural Network Pitch Controller of Wind Turbine using Changing Rate of Generator Speed

Abstract The neural network pitch controller using changing rate of generator speed has been suggested in this paper to regulate wind turbine power above the rated wind speed. The changing rate of generator speed is used in the suggested pitch controller as well as the difference between the rated and current generator speed. Matlab/simulink has been used for simulations and it has been shown that the suggested pitch controller regulates generator speed as the rated speed of 122.9[rad/s]. Key Words : Rated wind speed, Neural network pitch controller, Changing rate of generator speed, Wind turbine. 1. 서 론 오늘날 에너지 고갈 문제에 대한 해결책으로 수많은 신재생 에너지들이 연구, 개발 되고 있다. 그중 풍력 에너지 또한 수많은 관심을 받고 있으며 더욱 더 용량이 큰 발전기들이 시장의 주류를 형성하고 있다. 풍력 발전기들이 대형화됨에 따라 정격전력 이상에서 제어되는 피치제어의 중요성이 더욱 더 커지고 있다. 풍력 발전기에서 피치제어의 목적은 정격풍속 이상에서 정격전력을 유지하기 위한 것이다. 이를 위하여 정격풍속이상에서 로터의 회전속도가 정격으로 될 수 있도록 로터의 피치각을 제어하면 된다. 풍력 발전기의 제어에 있어서 고려되는 사항은 비선형성이다. 발전기모델, 기어박스모델, 로터모델 등 풍력 발전기의 각각의 구성요소들 선형모델로 가정하더라도 풍력 발전기의 전체적인 작동은 비선형적인 면을 보이게 된다. 때문에 풍력 발전기의 피치제어기는 선형 제어기 또는 비선형 제어기의 형태로 설계되어 실제의 풍력 발전기에 적용되고 있다[1].본 논문에서는 신경망의 비선형특성을 이용하여 풍력발전기의 피치각을 제어할 수 있는 방안을 제시하였다. 제어기에 사용된 신경망은 오류역전파(Error back-prop-agation)가 사용되었고 신경망 제어기는 두 개의 입력과 하나의 출력을 갖는다. 두 개의 입력중 하나는 정격발전기 회전속도와 현재 발전기 회전속도의 차이이며 다른 하나의 입력은 발전기 회전속도의 변화율이다. 신경망제어기의 출력은 다음 피치각의 변화율이다. 여기에서 사용된 풍력 발전기 모델은 NREL에서 제공하는 5MW의 풍력 발전기이며 시뮬레이션은 Matlab/simulink에서 수행되었다.