雙饋式感應風力發電機之粒子群優法自調式頻率控制器設計

Design of a Self-tuning Frequency Controller for a DFIG Wind Farm using Particle Swarm Optimization

陳翊瑋(Yi-Wei Chen)

指導教授 ： 許源浴

國立臺灣大學/電機資訊學院/電機工程學研究所/碩士(2019年)

https://doi.org/10.6342/NTU201900790

摘要

本論文之主要目的在於設計雙饋式感應風力發電機之粒子群優法自調式輔助頻率控制器，以改善區域電網與電力系統解聯期間的頻率響應特性，藉此避免系統頻率觸動低頻卸載電驛設定值，造成當地用戶停電。
設計流程首先推導區域電網頻率控制非線性數學模型，並將其線性化後進行小訊號頻域分析，且藉由求解參與率與特徵值靈敏度，釐清系統狀態變數、系統特徵值與輔助頻率控制器參數間的關係，接著利用系統之非線性數學模型進行時域分析，瞭解輔助頻率控制器參數對系統頻率響應改善的情形，並選定適當的控制器參數。最後本論文將透過粒子群優法設計自調式輔助頻率控制器，以因應系統變化適應性地調整控制器參數，使系統獲得更好的頻率響應。
本論文藉由MATLAB®/Simulink軟體進行模擬，並以台灣彰化海濱區域電網為例，驗證所提出之固定參數與粒子群優法自調式輔助頻率控制器的有效性。

關鍵字

風力發電 ； 雙饋式感應發電機 ； 輔助頻率控制器 ； 低頻電驛 ； 小訊號分析 ； 參與率 ； 特徵值靈敏度 ； 粒子群優法 ； 自調式控制器。

並列摘要

In order to achieve better dynamic frequency reponse of a local power system, a self-tuning frequency controller for a wind farm with doubly fed induction generator (DFIG) is designed using particle swarm optimization (PSO) in this thesis. Under-frequency load shedding caused by the disconnection of the local power system from the power grid can be avoided by the proposed supplementary frequency controller.
First, a linearized model for the local power system is derived and small signal stability analysis is conducted. The relationship between state variables, control variables and system natural modes is investigated by means of participation factor analysis and eigenvalue sensitivity analysis. Then, proper gains for the fixed-gain frequency controller are determined using nonlinear model simulation. Finallly, a PSO frequency controller with gains being adapted as time goes on is presented to improve the dynamic frequency response of the local power system.
In order to demonstrate the effectiveness of the fixed-gain frequency controller and the PSO self-tuning frequency controller, digital simulations using MATLAB®/Simulink are performed on a local power system in Changhua, Taiwan.

並列關鍵字

Wind power generation ； Doubly fed induction generator ； Supplementary frequency controller ； Under-frequency relay ； Small signal analysis ； Participation factor ； Eiganvalue sensitivity ； Particle swarm optimization ； Self-tuning controller.

參考文獻

[1] Global Wind Energy Council (GWEC), “Global Wind Report 2018,” April, 2019,

http://gwec.net/

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https://www.moeaboe.gov.tw/

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