利用MANFIS-PSO 可變慣性飛輪控制之風場調查:以東吉島為例

蔡志緯, 黃崇能
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Abstract

如何因應近百年來全球暖化造成的氣候變化已成為國際間的重要議題,各國都在積極發展再生能源。目前,再生能源發電占全台總用電量的5%,其中以風力發電為主要。然而,風能之優劣攸關風場開發效益,故如何找尋具風力潛能之開發場址為其首要之務。目前全臺灣的陸域風場已經設置了323 架風力發電機,可見陸域風場之開發已趨近飽和;由於台灣海域風能極佳,故離岸風場之推動已成為政府主要綠能政策之一。雖然海域風場較陸域來為穩定,但是也較缺乏觀測資料。為此,本研究提出一以可變慣性飛輪控制方法來穩定風力發電系統輸出,並透過複數類神經模糊網路結合粒子群演算法來最佳化PID 控制參數;透過人工智慧模擬結合局部風能資料的方式來評估潛在可開發的風能,以改善長時間觀測資料不足所可能造成的誤差,進而提供一更有效且快速的風場評估方式。
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利用MANFIS-PSO 可变惯性飞轮控制之风场调查:以东吉岛为例
如何因应近百年來全球暖化造成的气候变化已成为国际间的重要议题,各国都在积极发展再生能源。目前,再生能源发电占全台总用电量的5%,其中以风力发电为主要。然而,风能之优劣攸关风场开发效益,故如何找寻具风力潜能之开发场址为其首要之务。目前全台湾的陆域风场已经设置了323 架风力发电机,可见陆域风场之开发已趋近饱和;由于台湾海域风能极佳,故离岸风场之推动已成为政府主要绿能政策之一。虽然海域风场较陆域來为稳定,但是也较缺乏观测资料。为此,本研究提出一以可变惯性飞轮控制方法來稳定风力发电系统输出,并透过复数类神经模糊网路结合粒子群演算法來最佳化PID 控制参数;透过人工智慧模拟结合局部风能资料的方式來评估潜在可开发的风能,以改善长时间观测资料不足所可能造成的误差,进而提供一更有效且快速的风场评估方式。
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