(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、
ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）を実行して発電機をコントロールするファジィスライドモードコントローラ（fuzzy sliding mode controller）と、
オンライントレーニング（on-line training）方法を実行して該発電機に結合されたタービンのピッチ角をコントロールすることで、最大のパワー出力を達成する、リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）と、
を包含し、
リカレントニューラルネットワークは３層の神経ネットワークプロセスであり、第１層である入力層、第２層である中間層、第３層である出力層を包含し、
該中間層の基底関数形式は、線形関数（Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ガウス関数（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ロジック関数（Ｌｏｇｉｃ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）及び指数関数（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）のいずれかを選択することを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項２】
請求項１記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、 ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）はさらに、機械アクチュエータ（mechanical actuator）を包含し、該機械アクチュエータは、タービンのピッチ角を調整するのに用いられ、オンライントレーニング（on-line training）リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）により、該タービンの機械パワー出力定格値（rated value）が維持され、且つ該タービンのパワーは永久磁石同期発電機の定格パワーより高くないことを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項３】
請求項１記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、 該第１層の入力層は、
【数１】
0005562366.tif 000117
xi1(N)は第１層である入力層の入力信号、
neti1(N)は第１層である入力層のノード関数、
Oi1(N)は第１層である入力層の出力信号、
Nは反復次数、
ｆi1は該第１層である入力層の動態関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、シグモイド関数（ｓｉｇｍｏｉｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項４】
請求項１記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、 該中間層は、
【数２】
0005562366.tif 000118
そのうち、
Nは反復次数、
Oj2は第２層である中間層の出力信号、
xi2(N)は第２層である中間層の入力信号、
netj2(N)は第２層である中間層のノード関数、
Wj2は第２層である中間層のリカレント単位の重み値、
Wij2は第２層中、入力層と中間層を連結する重み値、
nは第２層である中間層中のニューロン数、
ｆj2は第２層である中間層中の動態関数、シグモイド関数であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項５】
請求項１記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、 該出力層は、
【数３】
0005562366.tif 000119
そのうち、
Nは反復次数、
Ok3(N)は該出力層の出力信号、
Wjk3は第３層である出力層中、中間層と出力層の間を連結するのに用いられる重み値、 ｆk3は該第３層である出力層中の動態関数、
netk3(N)は第３層である出力層中のノード関数、
xj3(N)は第N次の、該第３層である出力層の入力信号、
kは、第３層である出力層中のニューロン数、
βcは羽根ピッチ角コントロール命令、
であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項６】
請求項２記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、
オンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は、監督式学習とトレーニングプロセス（Supervised learning and training process）であり、勾配下降の監督式学習法則をこのシステムのトレーニングに用い、並びに動態パックプロパゲーションアルゴリズムで、トレーニング形態を通してＲＮＮのパラメータWjk3、Wj2、Wij2を調整し、リカレント方法を応用し、各１層の重み値を計算、更新し、監督式学習の目的は、誤差関数Ｅの最小化であり、
そのうち、
【数４】
0005562366.tif 000120
Ｐwは外在エネルギーパワー、
Ｐmはタービンの出力パワー、
ｅm2はパワー差値の平方（（Ｐw−Ｐm）2）、
であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項７】
請求項６記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、そのうち第３層は重み値Wjk3更新であり、誤差項は、
【数５】
0005562366.tif 000121
そのうち、
ｅmはパワー差値（Ｐw−Ｐm）、
Ok3は第３層である出力層の出力信号、
δkはバックプロパゲーションによる誤差、
Ｅは誤差関数、
△Wjk3重みは以下の式により調整され、
【数６】
0005562366.tif 000122
そのうち、
△Wjk3は第３層の更新中、第２層の中間層と第３層の出力層を連結する重み値の毎次更新反復差量、
Oj2は第２層中間層の出力信号、
Ok3は第３層出力層の出力信号、
netk3(N)は第３層出力層中のノード関数、
δkはバックプロパゲーションによる誤差、
Ｅは誤差関数、
Wjk3重み値は、Wjk3(N+1)＝Wjk3(N)＋ηjk△Wjk3(N)により更新され、
そのうち、
Wjk3(N+1)は第２層である中間層と第３層である出力層を連結する重み値の毎次修正量、
ηjkは調整パラメータWjkの学習速度であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項８】
請求項６記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、そのうち第２層は、Wj2とWij2を更新し、そのうち、
Wj2の適応性規則は、
【数７】
0005562366.tif 000123
Wij2の適応性規則は、
【数８】
0005562366.tif 000124
Wj2とWij2を更新し、
Wj2(N+1)＝Wj2(N)＋ηj△Wj2(N)
Wij2(N+1)＝Wij2(k)＋ηij△Wij2(N)
そのうち、
ηjは調整パラメータWj2の学習速度、
ηijは調整パラメータWij2の学習速度、
Wj2は第２層更新中、第２層中間層リカレント単位の重み値であり、
△Wj2は第２層更新中、第２層中間層重み値の毎次更新反復差量であり、
Wij2は第２層更新中、入力層と中間層を連結する重み値であり、
△Wjk2は第２層更新中、第２層中間層と第３層出力層の毎次更新反復差量連結重み値の毎次更新反復であり、
Wj2、Wij2及びWjkの調整により、誤差関数
【数０９】
0005562366.tif 000125
を零に接近させる学習方法を導き出すことを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項９】
請求項６記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムにおいて、そのうち、オンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は、
（ａ）ステップ６２１：リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）変化量を初期化し、ステップ６２２に進み、
（ｂ）ステップ６２２：構造学習プロセスに進むか否か評価し、イエスであれば、ステップ６２３に進み、ノーであれば、ステップ６２８に進み、
（ｃ）ステップ６２３：新メンバーシップ関数（membership functions）のノードを増加するか否かを評価し、イエスであれば、ステップ６２４に進み、ノーであればステップ６２８に進み、
（ｄ）ステップ６２４：新ノードを増加し、ステップ６２５に進み、
（ｅ）ステップ６２５：新ノードとその他のノードに、相似性試験を行い
（ｆ）ステップ６２６：新ノードを受け入れ、ステップ６２８に進み、
（ｇ）ステップ６２７：新ノードを削除し、ステップ６２８に進み、
（ｈ）ステップ６２８：監督式学習プロセスを使用し、Wj2、Wij2及びWjkをトレーニングし、
（ｉ）ステップ６２９：試験を収斂し、誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）   
【数１０】
0005562366.tif 000126
がすでに最小化されたか否かを決定し、イエスであれば、停止し、ノーであれば、ステップ６２２に進み、反復する、以上のステップを包含することを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステム。
【請求項１０】
ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、
ファジィスライドモードコントローラ（fuzzy sliding mode controller）を使用してファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）を実行して発電機をコントロールするステップと、
リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）を使用してオンライントレーニング（on-line training）方法を実行して該発電機に結合されたタービンのピッチ角をコントロールすることで、最大のパワー出力を達成するステップと、
を包含し、
該リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は３層の神経ネットワークプロセスであり、第１層である入力層、第２層である中間層、第３層である出力層を包含し、
該中間層の基底関数形式は、線形関数（Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ガウス関数（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ロジック関数（Ｌｏｇｉｃ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）及び指数関数（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）のいずれかを選択することを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１１】
請求項１０記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）はさらに、機械アクチュエータ（mechanical actuator）を包含し、該機械アクチュエータは、タービンのピッチ角を調整するの>に用いられ、オンライントレーニング（on-line training）リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）により、該タービンの機械パワー出力定格値（rated value）が維持され、且つ該タービンのパワーは永久磁石同期発電機の定格パワーより高くないことを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１２】
請求項１０記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、該第１層の入力層は、
【数１１】
0005562366.tif 000127
xi1(N)は第１層である入力層の入力信号、
neti1(N)は第１層である入力層のノード関数、
Oi1(N)は第１層である入力層の出力信号、
Nは反復次数、
ｆi1は該第１層である入力層の動態関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、シグモイド関数（ｓｉｇｍｏｉｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１３】
請求項１０記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、該中間層は、
【数１２】
0005562366.tif 000128
そのうち、
Nは反復次数、
Oj2は第２層である中間層の出力信号、
xi2(N)は第２層である中間層の入力信号、
netj2(N)は第２層である中間層のノード関数、
Wj2は第２層である中間層のリカレント単位の重み値、
Wij2は第２層中、入力層と中間層を連結する重み値、
nは第２層である中間層中のニューロン数、
ｆj2は第２層である中間層中の動態関数、シグモイド関数であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１４】
請求項１０記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、該出力層は、
【数１３】
0005562366.tif 000129
そのうち、
Nは反復次数、
Ok3(N)は該出力層の出力信号、
Wjk3は第３層である出力層中、中間層と出力層の間を連結するのに用いられる重み値、 ｆk3は該第３層である出力層中の動態関数、
netk3(N)は第３層である出力層中のノード関数、
xj3(N)は第N次の、該第３層である出力層の入力信号、
kは、第３層である出力層中のニューロン数、
βcは羽根ピッチ角コントロール命令、
であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１５】
請求項１１記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、該オンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は、監督式学習とトレーニングプロセス（Supervised learning and training process）であり、勾配下降の監督式学習法則をこのシステムのトレーニングに用い、並びに動態パックプロパゲーションアルゴリズムで、トレーニング形態を通してＲＮＮのパラメータWjk3、Wj2、Wij2を調整し、リカレント方法を応用し、各１層の重み値を計算、更新し、監督式学習の目的は、誤差関数Ｅの最小化であり、
そのうち、
【数１４】
0005562366.tif 000130
Ｐwは外在エネルギーパワー、
Ｐmはタービンの出力パワー、
ｅm2はパワー差値の平方（（Ｐw−Ｐm）2）、
であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１６】
請求項１５記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、そのうち第３層は重み値Wjk3更新であり、誤差項は、
【数１５】
0005562366.tif 000131
そのうち、
ｅmはパワー差値（Ｐw−Ｐm）、
Ok3は第３層である出力層の出力信号、
δkはバックプロパゲーションによる誤差、
Ｅは誤差関数、
△Wjk3重みは以下の式により調整され、
【数１６】
0005562366.tif 000132
そのうち、
△Wjk3は第３層の更新中、第２層の中間層と第３層の出力層を連結する重み値の毎次更新反復差量、
Oj2は第２層中間層の出力信号、
Ok3は第３層出力層の出力信号、
netk3(N)は第３層出力層中のノード関数、
δkはバックプロパゲーションによる誤差、
Ｅは誤差関数、
Wjk3重み値は、Wjk3(N+1)＝Wjk3(N)＋ηjk△Wjk3(N)により更新され、
そのうち、
Wjk3(N+1)は第２層である中間層と第３層である出力層を連結する重み値の毎次修正量、
ηjkは調整パラメータWjkの学習速度であることを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１７】
請求項１５記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、そのうち第２層は、Wj2とWij2を更新し、
そのうち、
Wj2の適応性規則は、
【数１７】
0005562366.tif 000133
Wij2の適応性規則は、
【数１８】
0005562366.tif 000134
Wj2とWij2を更新し、
Wj2(N+1)＝Wj2(N)＋ηj△Wj2(N)
Wij2(N+1)＝Wij2(k)＋ηij△Wij2(N)
そのうち、
ηjは調整パラメータWj2の学習速度、
ηjkは調整パラメータWij2の学習速度、
Wj2は第２層更新中、第２層中間層リカレント単位の重み値であり、
△Wj2は第２層更新中、第２層中間層重み値の毎次更新反復差量であり、
Wij2は第２層更新中、入力層と中間層を連結する重み値であり、
△Wjk2は第２層更新中、第２層中間層と第３層出力層の毎次更新反復差量連結重み値の毎次更新反復であり、
Wj2、Wij2及びWjk2の調整により、誤差関数
【数１９】
0005562366.tif 000135
を零に接近させる学習方法を導き出すことを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【請求項１８】
請求項１５記載のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法において、そのうち、オンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は、
（ａ）ステップ６２１：リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）変化量を初期化し、ステップ６２２に進み、
（ｂ）ステップ６２２：構造学習プロセスに進むか否か評価し、イエスであれば、ステップ６２３に進み、ノーであれば、ステップ６２８に進み、
（ｃ）ステップ６２３：新メンバーシップ関数（membership functions）のノードを増加するか否かを評価し、イエスであれば、ステップ６２４に進み、ノーであればステップ６２８に進み、
（ｄ）ステップ６２４：新ノードを増加し、ステップ６２５に進み、
（ｅ）ステップ６２５：新ノードとその他のノードに、相似性試験を行い
（ｆ）ステップ６２６：新ノードを受け入れ、ステップ６２８に進み、
（ｇ）ステップ６２７：新ノードを削除し、ステップ６２８に進み、
（ｈ）ステップ６２８：監督式学習プロセスを使用し、Wj2、Wij2及びWjkをトレーニングし、
（ｉ）ステップ６２９：試験を収斂し、誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）   
【数２０】
0005562366.tif 000136
がすでに最小化されたか否かを決定し、イエスであれば、停止し、ノーであれば、ステップ６２２に進み、反復する、
以上のステップを包含することを特徴とする、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はパワーコントロール方法及びシステムに係り、ファジィスライドモード（fuzzy sliding mode）とオンライントレーニングのリカレントニューラルネットワーク（on-line training recurrent neural network,RNN）を使用する方法であって、ならびにシステム中で、該方法は、永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）の速度コントロールとタービン（turbin）のピッチ角コントロール（pitch angle control）を用いる、一種のハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のとおり、一般に発電は、恒常の速度と使用パワーをデジタルアダプタで変換して変更操作する。変速タービンにより、各種の回転速度下で、最大パワー操作点で操作を行うことができ、回転軸速度の最適化により、最大効率を達成できる。このような特性は、変速装置変換システムの特性と長所であり、最大パワーコントロールを達成するために、いくつかのコントロール方法が提出されているものの、ほとんどは、単一型のコントロールモードとされる。
【０００３】
永久磁石同期発電機は、最近の研究が不断に増加しており、永久磁石同期発電機の理想の特性は堅固な構造、高い空隙流通密度、ハイパワー密度、高い回転トルクの慣性比、高い回転トルクである。さらに、誘導電動機と比較すると、永久磁石同期発電機は高効率という長所を有している。回転子損耗が少なく、定格速度下で、比較的低い負荷電流を有するためである。発電機パラメータに対する結合コントロールの能力の変化は比較的敏感でなく、ならびに永久磁石同期発電機の制御のコントロール性は予測可能である。
【０００４】
周知の、機械センサ（風力速度のセンサと位置センサ）のない交流パワー出力は約８０％である。周知の、ＤＦＩＧ直列接続の非線形コントロールを、変速に用いたタービンは、その回転速度予測のエラーレートが相当に大きい。周知のヒルクライミングアルゴリズム（Hill-climbing Algorithm）の研究は、タービントルクを考慮するが、いずれにしても、一種のインテリジェントメモリのオンライントレーニングプロセス（on-line training process）が必要である。周知の二種類の方法によるパワー出力の調整、すなわち、ピッチ角（pitch angle）とパワー負荷のコントロールは、いずれも、タービンを調整する操作であるが、パワー係数（power coefficient）の偏差が大きすぎる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明はファジィスライドモードコントローラ（fuzzy sliding mode controller）を使用し、ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）、及び適応性演算法を、永久磁石同期発電機の速度コントロールに応用する。
【０００６】
ファジィスライドモードコントローラは、切換え面（switching surface）に整合されて操作され、システムにスライドモード発生時に、このシステムの動態動作をフィードバックしてシステムの強健（robust）状態をコントロールする。一般にスライドモードコントロール（sliding mode control）中、往々にして不確実性の上界（the upper bound of uncertainties）があり、このため、実際の応用の時には、パラメータ変化と外部機械の振動等を含む不確定境界値は獲得しにくい。本発明ファジィスライドモード位置コントローラは、上述の困難を解決して、簡単なファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）、不確実性の上界（the upper bound of uncertainties）を予測するのに用いられる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明はある実施例において、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロールシステムを提供し、それは、ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）を実行して発電機をコントロールするファジィスライドモードコントローラ（fuzzy sliding mode controller）と、オンライントレーニング（on-line training）方法を実行して該発電機に結合されたタービンのピッチ角をコントロールすることで、最大のパワー出力を達成する、リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）と、を包含し、そのうち、該タービンは該タービンに接続された羽根のピッチ角が調整されることで該タービンに入力された変化に応答し、並びに該ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）により該発電機の軸速度をコントロールして最大パワー出力を達成する。
【０００８】
本発明の別の実施例は、ハイブリッドインテリジェントパワーコントロール方法を提供し、それは、ファジィスライドモードコントローラ（fuzzy sliding mode controller）を使用してファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）を実行して発電機をコントロールするステップと、リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）ピッチ角コントローラ（pitch angle controller）を使用してオンライントレーニング（on-line training）方法を実行して該発電機に結合されたタービンのピッチ角をコントロールすることで、最大のパワー出力を達成するステップと、を包含する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、損失最小化の方式で、永久磁石同期発電機の速度コントロールに用いられるハイブリッドファジィスライドモデルと、タービンのピッチ角コントロールのための高性能オンライントレーニングのリカレントニューラルネットワーク（on-line training recurrent neural network,RNN）の設計に関する。動態バックプロパゲーションラーニングアルゴリズム（back-propagation learning algorithm）がＲＮＮコントローラの調節に用いられる。異なる回転速度において、ＰＭＳＧが定格速度以下で、最大パワーポイント追跡を使用でき、ならびに回転装置中より最大エネルギーを捕獲できる。スライドモードコントローラは、操作の切換え面（switching surface）に整合され、そのうち、ファジィ推論（fuzzy inference mechanism）が不確実性の上界（the upper bound of uncertainties）の予測に用いられる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】周知のタービン発電システム表示図である。
【図２】典型的なパワー係数（power coefficient）Ｃpと尖端速度比（tip speed ratio,TSR）・曲線図である。
【図３】永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）のコントロールシステム表示図である。
【図４】永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）のコントロール簡素化システム表示図である。
【図５】メンバーシップ関数（membership functions）、Ｓ，
【数１】
0005562366.tif 000002
表示図である。
【図６Ａ】リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）構造図である。
【図６Ｂ】オンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に示されるように、ギアボックス１１を介して、タービン１０が永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）１２と軸結合され、この部分の歯車加速の変換損失は無視され、永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）はパワーコンバーター（power converter）１３と直流負荷（ＤＣ  Ｌｏａｄ）インバーター（inverter）１４回路に接続され、外在エネルギーパワー（Ｐw）たとえば風力エネルギーパワーを機械パワー、たとえば風力タービンの出力パワー（Ｐm）に変換し、さらに交流電力パワー（Ｐe）に変換し、その後、直流電力パワー（Ｐdc）に変換する。このパワーは直接電力システムに供給され、加速歯車の変換損失は無視され得る。本発明はまた、ギアレスの直接駆動システムに用いられる。
【００１２】
最大のエネルギーを捕捉するため、パワー電子装置を取り付ける必要がある。該装置はタービン発電機とグリッドの間に位置し、この部分の周波数は定数である。もしタービン発電機に入力されるのが風力であれば、出力は発電機ロータを回転させるパワーである。異なる速度の風力タービンに対して、風力タービンより得られる出力機械パワーは以下のように表される。
【数２】
0005562366.tif 000003
ｐとＡはそれぞれ羽根がスイープする空気密度と面積であり、
Vwは風速（ｍ／ｓｅｃ）であり、
Ｃpはパワー係数（ｐｏｗｅｒ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）であり、尖端速度比ｔｉｐ  ｓｐｅｅｄ  ｒａｔｉｏ（ＴＳＲ）λの非線形方程式とされる。
【数３】
0005562366.tif 000004
ｒは風力タービンの羽根半径であり、
ωrはタービン速度であり、
ＣpはＴＳＲλと羽根ピッチ角竈の方程式である。
【数４】
0005562366.tif 000005
【００１３】
図２に示されるように、公式（３）を使用して、典型的なＣpとλの曲線を発生し、風力タービンは最良の速度比λoptを有し、最大パワー係数（power coefficient）Ｃpmaxをもたらし得て、β＝０の時、公式（２）の尖端速度比（ＴＳＲ）を、最良値λopt＝６．９に調整し、最大パワー係数（power coefficient）がＣpmax ＝０．４４１２に到達する時、最大パワー（power）獲得のコントロール目標が達成され、公式（１）と公式（２）より得られる。
【数５】
0005562366.tif 000006
【００１４】
公式（４）は最大パワー出力時の、タービンのパワーと速度間の関係である。最大パワー規格下で、該システムを調整する時、タービンパワーは発電機の定格パワーより大きくてはならないことを考慮する必要があり、一端発電機の定格パワーが定格風速を達成したら、出力パワーは制限されなければならない。変速風力発電機に対しては、機械アクチュエータ（mechanical actuator）を用い、羽根のピッチ角を変更することで、パワー係数（power coefficient）を下げ、並びに電力の定格パワーを維持する。最大パワー係数（power coefficient）で動作する時、ある風力発電機は風速より獲得される定格速度が発電機の定格パワーより低い。
【００１５】
３相永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）は、その機械トルク（Ｔm）と電気トルク（Ｔe）が以下のように表され、
【数６】
0005562366.tif 000007
【数７】
0005562366.tif 000008
永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）の動態公式は、
【数８】
0005562366.tif 000009
ｗeは電動機角速度
ｎpは極数
Ｊは風力タービン発電機（ＷＴＧ）慣性量
Ｂは発電機摩擦係数
永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）の機械モジュール中、回転子回転の参考は、
【数９】
0005562366.tif 000010
【数１０】
0005562366.tif 000011
及び
【数１１】
0005562366.tif 000012
【数１２】
0005562366.tif 000013
【数１３】
0005562366.tif 000014
そのうち、
ｖd,ｖq ＝ｄ，ｑ軸固定子電圧
ｉd,ｉq ＝ｄ，ｑ軸固定子電流
Ｌd,Ｌq ＝ｄ，ｑ軸固定子インダクタンス
λd,λq ＝ｄ，ｑ軸固定子磁束鎖
Ｒ＝定子抵抗
Ws＝変換機周波数
Ｉfd＝等価ｄ−軸磁化電流
Ｌmd＝ｄ−軸交互インダクタンス
電気トルク、及び発電機動態は、
【数１４】
0005562366.tif 000015
である。
【００１６】
図３は永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）３１のコントロール構造コンフィギュレーションであり、電流コントロールＰＷＭ、電圧源変換器（ＶＳＣ）３２、インバーター（inverter）３３、電流コントローラ（comparison current controller）３４、場導向機械を包含し、場導向機械は、コーディネートトランスレーター（coordinate translator）３５、ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）３６、ピッチ角コントローラ（pitch control）３７、交流グリッド（ＡＣ  Ｇｒｉｄ）３８を包含する。Ｐwは外在エネルギーパワーであり、Ｐmは風力タービンの出力パワーである。場導向機械を介し、永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）システムが、合理的に図４中のコントロールブロック図中に表示され得る。そのうち、
【数１５】
0005562366.tif 000016
【数１６】
0005562366.tif 000017
【数１７】
0005562366.tif 000018
トルク電流であり、スピードコントローラより発生する。
【００１７】
ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）３６は、図３に示されるように、関係変数定義は以下のようであり、
【数１８】
0005562366.tif 000019
【数１９】
0005562366.tif 000020
そのうち、
△ωは回転子角度速度差であり、
ωrは発電機回転子角速度である。
同期発電機自身の安定状態パワー出力は以下のようであり、
【数２０】
0005562366.tif 000021
以下のように表示可能であり、
【数２１】
0005562366.tif 000022
そのうち、
【数２２】
0005562366.tif 000023
公式（１９）を考慮すると、方程式は以下のように表示可能であり、
【数２３】
0005562366.tif 000024
そのうち、△Ａ、△Ｂ、△Ｄは、Ｊ，Ｂ，Ｋｔ，及びＴｍ等のパラメータで表示され得て、
Ｊは回転慣性量（the inertia moment）、
Ｔmは機械トルク（mechanical torque）、
Ｂは発電機の摩擦係数（friction coefficient of the generator）であり、
方程式（２０）は、以下のように表示され得る。
【数２４】
0005562366.tif 000025
Ｆ（ｔ）は総合変化因子であって、以下のように表示され得る。
【数２５】
0005562366.tif 000026
方程式（２１）により、全体運転の切換え面は、システムパラメータＡ、Ｂより直接達成され得る。
【００１８】
ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）４０の切換え面（switching surface）の設計は、図４のようであり、それは、ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）４０、オンライトレーニングを実行するＲＮＮピッチ角コントローラ（pitch controller）４１、発電機（power generator）４２を包含する。積分の順スライドモードコントローラを包含する切換え面は、以下のように設計される。
【数２６】
0005562366.tif 000027
そのうち、
Ｃは、正の定数マトリックス集合であり、
Ｋは、状態フィードバックゲインマトリックスである。
【００１９】
公式（２３）より、もしシステム方程式（２２）の状態軌跡が、方程式（２３）の切換え面（switching surface）より捕捉されるなら、すなわち、
【数２７】
0005562366.tif 000028
であり、システム方程式（２２）の等価動態は、
【数２８】
0005562366.tif 000029
である。
【００２０】
方程式（２４）中、システム極点が右半面に位置する時、速度エラーｘ1（t）は零指数に収縮し、これにより、発散は発生せず、且つシステム動態は状態フィードバックコントロールシステムのようである。
【００２１】
スライドモードスピードコントローラ（sliding mode speed controller）の設計：
前述の切換え面を基礎とし、ファジィ条件に接近し且つ順スライドモードの存在を補償する演算法則を設計する。順スライドモード回転速度コントローラー形式は以下のようである。
【数２９】
0005562366.tif 000030
そのうち、ｓｇｎ（・）は信号関数であり、
【数３０】
0005562366.tif 000031
ｆは、
【数３１】
0005562366.tif 000032
を指す。
【００２２】
スライドモードコントローラは、パラメータの変化と外界機械の乱動を包含するＫfのファジィ推定（Fuzzy estimation）を、不確実性の上界（the upper bound of uncertainties）において用い、Ｓ，
【数３２】
0005562366.tif 000033
切換え面（switching surface）のファジィ推論のメンバシップ関数（membership functions）を、［−２，２］に設定する。
【００２３】
ファジィスライドモードスピードコントローラ（sliding mode speed controller）４０を使用し、該ファジィスライドモードスピードコントローラが、ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）を実行し、発電機４２をコントロールし、及び、オンライントレーニング（on-line training）のＲＮＮピッチ角コントローラ（pitch controller）４１を使用し、オンライントレーニング（on-line training）方法を実行し、図４に示されるように、オンライントレーニング（on-line training）を実行するＲＮＮピッチ角コントローラ４１は、タービン発電機のピッチ角をコントロールすることで、最大の効率を達成し、該タービンは該発電機に結合され、図５のようである。そのうち、Ｎ：（負）Ｎｅｇａｔｉｖｅ
ＺＥ，Ｚ：（零）Ｚｅｒｏ
Ｐ：（正）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ
Ｈ：（巨大）Ｈｕｇｅ
ＮＨ：（負で巨大）Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｈｕｇｅ
ＮＢ：（負で大）Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｂｉｇ
ＮＭ：（負で中）Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉｕｍ
ＮＳ：（負で小）Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｓｍａｌｌ
ＰＨ：（正で巨大）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｈｕｇｅ
ＰＳ：（正で小）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｓｍａｌｌ
ＰＭ：（正で中）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉｕｍ
ＰＢ：（正で大）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｂｉｇ
ＰＨ：（正で巨大）Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｈｕｇｅ
ＶＳ：（非常に小）Ｖｅｒｙ  Ｓｍａｌｌ
ＶＢ：（非常に大）Ｖｅｒｙ  Ｂｉｇ
Ｂ：（大）Ｂｉｇ
Ｍ：（中）Ｍｅｄｉｕｍ
【表１】
0005562366.tif 000034
ファジィスライドモードがコントロールするファジィ規則である。
【００２４】
ファジィ推論メカニズム（fuzzy inference mechanism）は、僅かに表１の２５種類の規則のみ有する。たとえば、規則２５はＳが切換え面（switching surface）より離れ、
【数３３】
0005562366.tif 000035
がＰＢ（正で大）であり、これにより、比較的大きなＫfが切換え面（switching surface）に対して必要である。規則１３はＳが切換え面（switching surface）上にあり、
【数３４】
0005562366.tif 000036
が零であり、僅かだが非常に小さいＫfが切換え面（switching surface）に対して必要である。
Ｓ，
【数３５】
0005562366.tif 000037
は、それぞれ、
Ｋfが、
【数３６】
0005562366.tif 000038
で、重心（ｔｈｅ  ｃｅｎｔｅｒ  ｏｆ  ｇｒａｖｉｔｙ：ＣＯＧ）よりファジー計算により求められ、そのうち、
【数３７】
0005562366.tif 000039
は調整可能パラメータベクトル（adjusable parameter vector）であり、ｃ1からｃ25はＫfのメンバーシップ関数（membership functions）中心であり、
【数３８】
0005562366.tif 000040
は起動強度ベクトル（fired stranght vector）である。
【００２５】
リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）：
図６Ａに示される３層階ニュートラルネットワークのように、ネットワーク構造は全部で３層に分けられ、それぞれ、第１層の入力層、第２層の中間層及び第３層の出力層とされる。ＲＮＮコントローラは、タービンにおいて運用され、Ｐwは風力パワー、Ｐmは風力タービンの出力パワー、ｅはタービン出力パワーの誤差である。
【００２６】
ＲＮＮ入力は、
【数３９】
0005562366.tif 000041
【数４０】
0005562366.tif 000042
であり、そのうち、
【数４１】
0005562366.tif 000043
【数４２】
0005562366.tif 000044
である。第Ｎ次のサンプル定数の誤差（ｅｒｒｏｒ）は、
ｅ（Ｎ）＝Ｐw−Ｐm と表され得て、エラー変換（change of error）は、
ｃｅ（Ｎ）＝ｅ（Ｎ）−ｅ（Ｎ−１）
と表され得て、そのうち、ｅ（Ｎ−１）は前の一つのサンプル時間の誤差（ｅｒｒｏｒ）値である。
ｅはタービン出力パワーの誤差（ｅｒｒｏｒ）であり、ＲＮＮピッチ角コントロールシステムにより、ピッチ角命令（pitch angle command）βcが評価される。
【００２７】
図６Ａに示されるように、ＲＮＮの常使用単位入力層、中間層、及び出力層は、それぞれ、２、９、１であり、そのうち、永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）６１、監督式学習とトレーニングプロセス（Supervised learning and training process）６２と、リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）の３層が相互に結合される。
【００２８】
第１層：入力層（Input Layer）
【数４３】
0005562366.tif 000045
【数４４】
0005562366.tif 000046
そのうち、
【数４５】
0005562366.tif 000047
は第１層入力層の入力信号である。
【数４６】
0005562366.tif 000048
は第１層入力層のノード関数である。
【数４７】
0005562366.tif 000049
は第１層入力層の出力信号である。
Ｎは反復の次数である。
【数４８】
0005562366.tif 000050
は第１層入力層動態関数（activation function）、シグモイド関数（sigmoid function）である。
【００２９】
第２層：中間層（Hidden Layer）
中間層の基底関数形式には多くの形態がある。たとえば、線形関数（Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ガウス関数（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ロジック関数（Ｌｏｇｉｃ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）及び指数関数（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）等がある。
【数４９】
0005562366.tif 000051
【数５０】
0005562366.tif 000052
そのうち、
Ｎは反復次数、
【数５１】
0005562366.tif 000053
は第２層中間層の出力信号、
【数５２】
0005562366.tif 000054
は第２層中間層の入力信号、
【数５３】
0005562366.tif 000055
は第２層中間層のノード関数、
【数５４】
0005562366.tif 000056
は第２層中間層のリカレント単位の重み値
【数５５】
0005562366.tif 000057
は第２層中、入力層と中間層を連結する重み値、
nは第２層中間層中のニューロン数、
【数５６】
0005562366.tif 000058
は第２層中間層中の、動態関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ），シグモイド関数（ｓｉｇｍｏｉｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【００３０】
第３層：出力層（Output Layer）
【数５７】
0005562366.tif 000059
【数５８】
0005562366.tif 000060
そのうち、
Ｎは反復次数、
【数５９】
0005562366.tif 000061
は出力層の出力信号、
【数６０】
0005562366.tif 000062
は第３層出力層中、中間層と出力層間を連結するのに用いられる重み値、
【数６１】
0005562366.tif 000063
は第３層出力層中の、動態関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【数６２】
0005562366.tif 000064
は第３層出力層中のノード関数である。
【数６３】
0005562366.tif 000065
は第Ｎ次の、該第３層出力層の入力信号である。
Ｋは第３層出力層中のニューロン数である。
【００３１】
監督式学習とトレーニングプロセス（Supervised learning and training process）：
一旦ＲＮＮが初期化されると、勾配下降（gradient descent）の監督式学習法則（Supervised learning Law）がこのシステムをトレーニングするのに用いられる。
動態バックプロパゲーションアルゴリズム（back-propagation algorithm）も同様に導き出され、ＲＮＮのパラメータ
【数６４】
0005562366.tif 000066
【数６５】
0005562366.tif 000067
【数６６】
0005562366.tif 000068
をトレーニング形態調整し、リカレント方法を応用し、各１層の誤差を計算更新する。監督式学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）の目的は、誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）Ｅの最小化であり、そのうち、
【数６７】
0005562366.tif 000069
であり、そのうち、
Ｐwは外在エネルギーパワーであり、
Ｐmはタービンの出力パワーである。
【００３２】
第３層：重み値
【数６８】
0005562366.tif 000070
更新
誤差項は、
【数６９】
0005562366.tif 000071
そのうち、
ｅmはパワー差値（Ｐw−Ｐm）、
【数７０】
0005562366.tif 000072
は第３層出力層の出力信号、
【数７１】
0005562366.tif 000073
は逆伝播された誤差、
Ｅは誤差関数（Ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【数７２】
0005562366.tif 000074
重みは以下の式により調整され、すなわち、
【数７３】
0005562366.tif 000075
そのうち、
【数７４】
0005562366.tif 000076
は第３層更新中の、第２層中間層出力と第３層の連結重み値の毎次更新反復差量、
【数７５】
0005562366.tif 000077
は第２層中間層の出力信号、
【数７６】
0005562366.tif 000078
は第３層出力層の出力信号、
【数７７】
0005562366.tif 000079
は第３層出力層中のノード関数、
【数７８】
0005562366.tif 000080
は逆伝播された誤差、
Eは誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【数７９】
0005562366.tif 000081
重み更新は、
【数８０】
0005562366.tif 000082
により、そのうち、
【数８１】
0005562366.tif 000083
は第２層中間層と第３層出力層の連結重み値の毎次修正量であり、
【数８２】
0005562366.tif 000084
は第３層更新中の、第２層中間層出力と第３層の連結重み値の毎次更新反復差量であり、
【数８３】
0005562366.tif 000085
は調整パラメータWjkの学習速度である。
【００３３】
第２層：
【数８４】
0005562366.tif 000086
と
【数８５】
0005562366.tif 000087
の更新
【数８６】
0005562366.tif 000088
の適応性規則は、
【数８７】
0005562366.tif 000089
【数８８】
0005562366.tif 000090
の適応性規則は、
【数８９】
0005562366.tif 000091
【数９０】
0005562366.tif 000092
と
【数９１】
0005562366.tif 000093
を更新し、
【数９２】
0005562366.tif 000094
【数９３】
0005562366.tif 000095
そのうち、
ηjは調整パラメータ
【数９４】
0005562366.tif 000096
の学習速度であり、
ηijは調整パラメータ
【数９５】
0005562366.tif 000097
の学習速度であり、
【数９６】
0005562366.tif 000098
は第２層更新中の、第２層中間層リカレント単位の重み値であり、
【数９７】
0005562366.tif 000099
は第２層更新中の、第２層中間層重み値の毎次更新反復差量であり、
【数９８】
0005562366.tif 000100
は第２層更新中の、入力層と中間層を連結する重み値であり、
【数９９】
0005562366.tif 000101
は第２層更新中の、第２層中間層と第１層出力層を連結する重み値の毎次更新反復差量である。
【数１００】
0005562366.tif 000102
【数１０１】
0005562366.tif 000103
及び
【数１０２】
0005562366.tif 000104
を調整することで、誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）
【数１０３】
0005562366.tif 000105
を零に接近させる学習方法を導き出せる。
【００３４】
図６Ｂのフローチャートに示されるように、そのうちオンライントレーニング（on-line training）のリカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）は、以下のステップを包含する。
（ａ）ステップ６２１：リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network,RNN）変化量を初期化し、ステップ６２２に進む。
（ｂ）ステップ６２２：構造学習プロセスに進むか否か評価し、イエスであれば、ステップ６２３に進み、ノーであれば、ステップ６２８に進む。
（ｃ）ステップ６２３：新メンバーシップ関数（membership functions）のノードを増加するか否かを評価し、イエスであれば、ステップ６２４に進み、ノーであればステップ６２８に進む。
（ｄ）ステップ６２４：新ノードを増加し、ステップ６２５に進む。
（ｅ）ステップ６２５：新ノードとその他のノードに、相似性試験を行う。
（ｆ）ステップ６２６：新ノードを受け入れ、ステップ６２８に進む。
（ｇ）ステップ６２７：新ノードを削除し、ステップ６２８に進む。
（ｈ）ステップ６２８：監督式学習プロセスを使用し、
【数１０４】
0005562366.tif 000106
【数１０５】
0005562366.tif 000107
【数１０６】
0005562366.tif 000108
をトレーニングする。
（ｉ）ステップ６２９：試験を収縮し、誤差関数（ｅｒｒｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）
【数１０７】
0005562366.tif 000109
がすでに最小化されたか否かを決定し、イエスであれば、停止し、ノーであれば、ステップ６２２に進み、反復する。
【００３５】
回転速度の正確な予測は、安定状態において用いられるのではなく、異なる回転速度の不確定モジュールが確定不能である時にも、スピーディーに伝統的な比例積分（proportional-integral,PI）コントローラに用いられ得る。
【００３６】
好ましい実施例中、スライドモードスピードコントローラ（sliding mode speed controller）とＲＮＮピッチ角コントローラは風力変換システム（wind energy conversion systems,WECS）のコントロールに用いられ得る。
【００３７】
以上述べたことは、本発明の実施例にすぎず、本発明の実施の範囲を限定するものではなく、本発明の特許請求の範囲に基づきなし得る同等の変化と修飾は、いずれも本発明の権利のカバーする範囲内に属するものとする。
【符号の説明】
【００３８】
１０  タービン
１１  ギアボックス
１２  永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）
１３  パワーコンバータ（power converter）
１４  直流負荷（ＤＣ  Ｌｏａｄ）インバーター（inverter）
３１  永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）
３２  電流コントロールＰＷＭ電圧源変換器（ＶＳＣ）
３３  インバータ（inverter）
３４  電流コントローラ（comparison current controller）
３５  コーディネートトランスレーター（coordinate translator）
３６  ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）
３７  ピッチ角コントローラ（pitch control）
３８  交流グリッド（ＡＣ  Ｇｒｉｄ）
４０  ファジィスライドモードスピードコントローラ（fuzzy sliding mode speed controller）
４１  オンライントレーニング（on-line training）のＲＮＮピッチ角コントローラ（pitch controller）
４２  発電機
【数１０８】
0005562366.tif 000110
第１層入力層の入力信号
【数１０９】
0005562366.tif 000111
第１層入力層の出力信号
【数１１０】
0005562366.tif 000112
第２層中間層の出力信号
【数１１１】
0005562366.tif 000113
第２層中間層のリカレント単位の重み値
【数１１２】
0005562366.tif 000114
第２層中、入力層と中間層を連結する重み値
【数１１３】
0005562366.tif 000115
第３層中、中間層と出力層を連結する重み値
【数１１４】
0005562366.tif 000116
第３層中間層の出力信号
６１  永久磁石同期発電機（ＰＭＳＧ）
６２  監督式学習とトレーニングプロセス（Supervised learning and training process）
Ｐw  外在エネルギーパワー
Ｐm  風力タービンの出力パワー
【図１】
0005562366.tif 000137
【図２】
0005562366.tif 000138
【図３】
0005562366.tif 000139
【図４】
0005562366.tif 000140
【図５】
0005562366.tif 000141
【図６Ａ】
0005562366.tif 000142
【図６Ｂ】
0005562366.tif 000143