本发明涉及一种基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法，更详细地说，该基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法既能节约安装费用还能提升混合发电的充电效率。
背景技术：
：发电方法通常会根据发电时使用的原料分为很多种方法。其中，用来发电的典型发电方法包括把煤炭及石油之类化石燃料作为原料使用的火力发电或者使用铀之类放射性元素的原子能发电等方法，上述方法目前均被广泛地应用，但火力发电所生成的废燃料在埋设处理方面受到制约，原子能发电则存在着处理放射性元素时所需费用庞大及引起环境污染之类的问题，因此人们持续不断地研究着利用自然能源的发电方法。自然能源是所谓的新/再生能源，再生能源包括太阳热、太阳光、生物能源、风力、小水力、地热、海洋能及废弃物能等能源，新能源包括燃料蓄电池、煤炭液化/气化、氢化能源等能源，这些能源既是非枯竭性能源，也是具备环境亲和性的清净能源，人们为了促进这些能源的发电方法而一直推动社会革新。其中，太阳光能源是地球上能够使用的最大能量来源，利用该能源的太阳能发电也能够不受地点位置影响地安装到任何场所，因此相比于其它能源更容易得到普及。尤其是，最近作为清净能源及无限制的能量源泉并且以风力与太阳能发电的再生能源通过混合发电形态获得了广泛应用，为此，现有技术揭示了用于混合发电的充电控制器。但是，现有的充电控制器为了控制风力涡轮机的速度而需要使用外部的备用负载(dumpload)，使得其安装费用上升并且浪费了安装 面积。而且，如前所述的现有充电控制器以起动风速时点为基准生成同一功率地控制发电机的负荷，因此会随着风洞持续条件而发生功率损失。而且，如前所述的混合发电由于太阳能发电效率低落而需要弥补及改善算法。进一步说，基于风力与太阳能进行混合发电时为了准确地计算蓄电池的剩余量并预测寿命而需要确认蓄电池SOC，但为此需要遮蔽发电输入及负荷输出而无可避免地使得充电效率低落。【先前技术文献】【专利文献】(专利文献1)KR10-1430134B1(专利文献2)KR10-1181822B1(专利文献3)KR10-0889179B1(专利文献4)KR10-1466080B1(专利文献5)KR10-1104127B1(专利文献6)KR10-1024791B1(专利文献7)KR10-1382417B1(专利文献8)KR10-0542156B1(专利文献9)KR10-1212200B1(专利文献10)KR10-1174714B1技术实现要素：(一)要解决的技术问题本发明旨在解决前述
背景技术：
所暴露出来的问题，本发明的目的是提供一种基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法，其把风力涡轮机的速度控制电路安装到充电控制器内部而得以稳定地起动风力发电，节约安装费用并且大幅减少安装空间。而且，本发明的另一个目的是提供一种基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法，能够预测优化于叶片(blade)的风洞状况并且有效地控制最大发电量。而且，本发明的再一个目的是提供一种基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法，能够在混合发电时提升太阳能发电效率。而且，本发明的再一个目的是提供一种基于风力与太阳能的混合充电控制器及充电控制方法，在基于风力与太阳能的混合发电中预测蓄电池的剩余量及寿命时不必遮蔽负荷输出也能算出SOC。另一方面，本发明的目的不限于前面提到的目的，前文没有提到的其它目的可以从后述记载中得到明确阐释。(二)技术方案上述目的可以由根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制器达到，该混合充电控制器包括：3相个别控制电路单元，包括把风力发电机的3相个别地予以短路的场效应晶体管(FET)；切换(switching)单元，包括调节上述风力发电机的输出而控制最大输出点的金属氧化膜半导体场效应晶体管(MOSFET)；及控制单元，根据使用者的输入对上述切换单元进行主动控制而对上述风力发电机的涡轮机实施运转及制动操作。而且，上述目的可以由根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制方法达到，该混合充电控制方法包括下列步骤：步骤(A)，以预设的算法(Algorithm)把充电系统加以初始化；步骤(B)，对于风力发电及太阳能发电的发电输入维持连接状态而对于负荷输出则隔绝连接地测量蓄电池的电压；步骤(C)，以上述蓄电池电压为基础算出蓄电池的剩余容量(SOC)；及步骤(D)，判断能否进行上述风力发电及/或上述太阳能发电，以相应的发电模式(风力发电、太阳能发电、复合发电)对上述蓄电池充电。优选地，上述C步骤包括：步骤(C-1)，检测上述蓄电池的开放电压及温度；步骤(C-2)，利用上述蓄电池的开放电压第一次算出蓄电池的剩余容量；步骤(C-3)，检测上述蓄电池的充电电流及放电电流；步骤(C-4)，利用实时监视上述蓄电池的放电电流的库仑计数器第二次算出上述蓄电池的剩余容量；及步骤(C-5)，判断上述库仑计数器的初始化与否；把上述库仑计数器初始化则反馈到上述步骤(C-1)，不把上述库仑计数器初始化则反馈到上述步骤(C-3)。优选地，上述库仑计数器按照下列数学式动作。(在此，η是充电电流的效率95％，IC是充电电流，ID是放电电流，C0是额定容量。)优选地，在上述D步骤中，风力发电包括下列步骤：步骤(D-a-1)，从风力发电机稼动的时点开始测量叶片的平均旋转加速度及瞬间旋转加速度；步骤(D-a-2)，把上述测量出来的平均旋转加速度及瞬间旋转加速度适用于预设的负荷控制变量表(table)并记录发电量；步骤(D-a-3)，把上述步骤(D-a-1)到步骤(D-a-2)反复进行多次，算出输出最大发电量的平均旋转加速度与瞬间旋转加速度的变量值；及步骤(D-a-4)，把上述变量值适用于上述风力发电机的稼动时段。优选地，上述步骤(D-a-2)所输出的发电量与上述步骤(D-a-3)所输出的变量值变成大于一定值时重新进行上述步骤(D-a-1)到步骤(D-a-3)。优选地，在上述D步骤中，太阳能发电包括下列步骤：步骤(D-b-1)，周期性地增加或减少太阳能发电的输出电压地比较之前输出功率与目前输出功率而探索最大功率点；步骤(D-b-2)，控制降压转换器(BuckConverter)而符合上述最大功率点地设定上述太阳能发电的输出电压；步骤(D-b-3)，在每个预设的第一时间反复进行P&O算法而 跟踪上述最大功率点；及步骤(D-b-4)，在每个预设的第二时间停止上述P&O算法后反馈到上述探索最大功率点的步骤。优选地，上述第二时间的时间间隔大于上述第一时间的时间间隔。优选地，上述第一时间的时间间隔为1秒钟以下，上述第二时间的时间间隔为10分钟以上。(三)有益效果根据上述实施例的本发明可以发挥出下列效果。第一、由于能够把风力涡轮机的速度控制电路安装到充电控制器内部而得以稳定地启动风力发电，节约安装费用并且大幅减少安装空间。第二、能够预测优化于叶片的风洞状况并且有效地控制最大发电量。第三、在混合发电的太阳能发电中利用最大输出跟踪器(MPPT(MaximumPowerPointTracker)提升发电效率。第四、在基于风力与太阳能的混合发电中预测蓄电池的剩余量及寿命时不必遮蔽负荷输出也能算出SOC，因此能够提升充电效率。附图说明图1是示出根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合发电系统的块图。图2是示出根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制器的具体电路结构的电路图。图3是说明根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制方法的流程图。图4是说明本发明的实施例可进一步限定的蓄电池SOC计算的流程图。图5是说明本发明的实施例可进一步限定的风力发电模拟模型的 流程图。图6是用来实施图5的风力发电模拟模型的电路图。图7是示出图6的风力发电模拟结果波形的曲线图。图8是说明本发明的实施例可进一步限定的太阳能发电模拟模型的流程图。图9是示出图8的最大功率点变化的曲线图。图10是示出可适用于图8的P&O算法的流程图。图11是实施图8所示太阳能发电模拟模型的电路图。图12是示出图11的太阳能发电模拟结果波形的曲线图。图13是用来实施本发明的实施例可进一步限定的风力-太阳能复合发电模拟模型的电路图。图14是示出图13的复合发电模拟结果波形的曲线图。附图标记说明20：3相个别控制电路单元40：切换单元60：控制单元具体实施方式结合附图详细说明的后述实施例将有助于明确了解本发明的优点、特征及其实现方法。但，本发明不限于下面所揭示的实施例，本发明可以通过各种互不相同的形态实现，本实施例只是有助于本发明的完整揭示，其主要目的是向本发明所属领域中具有通常知识者完整地说明本发明的范畴，本说明书中使用的术语仅为说明实施例，不得因此局限本发明。除非在句子中特别提及，否则单数表现方式也包括复数的情形。下面结合附图详细说明本发明的较佳实施例。另一方面，对于本发明所属领域中具有通常知识者能够轻易理解的构成要素及其作用与效果，将省略或简化其图示与详细说明，下面将以有关本发明的部 分为主进行详细说明。本发明可以由图1所示的系统配置实现。首先，根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制器如图2所示地包括：3相个别控制电路单元，包括把风力发电机的3相个别地予以短路的场效应晶体管(FET)(20)；切换单元，包括调节上述风力发电机的输出而控制最大输出点的金属氧化膜半导体场效应晶体管(MOSFET)(40)；及控制单元(60)，根据使用者的输入对上述切换单元(40)进行主动控制而对上述风力发电机的涡轮机实施运转及制动操作。然后，根据本发明实施例的基于风力与太阳能的混合充电控制方法如图3所示地包括下列步骤：步骤(A)，以预设的算法把充电系统加以初始化；步骤(B)，对于风力发电及太阳能发电的发电输入维持连接状态而对于负荷输出则隔绝连接地测量蓄电池的电压；步骤(C)，以上述蓄电池电压为基础算出蓄电池的剩余容量(SOC,StateOfCharge)；及步骤(D)，判断能否进行上述风力发电及/或上述太阳能发电，以相应的发电模式(风力发电、太阳能发电、复合发电)对上述蓄电池充电。此时，上述(A)步骤之后当然可以把变量也初始化，步骤(C)之后测量太阳能发电电压与风力发电电压。在此，上述C步骤包括：步骤(C-1)，检测上述蓄电池的开放电压及温度；步骤(C-2)，利用上述蓄电池的开放电压第一次算出蓄电池的剩余容量；步骤(C-3)，检测上述蓄电池的充电电流及放电电流；步骤(C-4)，利用实时监视上述蓄电池的放电电流的库仑计数器第二次算出上述蓄电池的剩余容量；及步骤(C-5)，判断上述库仑计数器的初始化与否。此时，优选地，把上述库仑计数器初始化则反馈到上述步骤(C-1)，不把上述库仑计数器初始化则反馈到上述步骤(C-3)。进一步说，上述库仑计数器可以按照下列数学式1动作。【数学式1】(在此，η是充电电流的效率95％，IC是充电电流，ID是放电电流，C0是额定容量。)如图5所示，在上述D步骤中，风力发电包括下列步骤：步骤(D-a-1)，从风力发电机稼动的时点开始测量叶片的平均旋转加速度及瞬间旋转加速度；步骤(D-a-2)，把上述测量出来的平均旋转加速度及瞬间旋转加速度适用于预设的负荷控制变量表并记录发电量；步骤(D-a-3)，把上述步骤(D-a-1)到步骤(D-a-2)反复进行多次，算出输出最大发电量的平均旋转加速度与瞬间旋转加速度的变量值；及步骤(D-a-4)，把上述变量值适用于上述风力发电机的稼动时段。在此，上述步骤(D-a-1)在检测加速度时从3相发电机的AC信号测量RPM及旋转速度，进而算出平均加速度与瞬间加速度。另一方面，通过图6所示模型化(modelling)电路等反复进行上述步骤(D-a-1)到步骤(D-a-2)而得以通过自我学习选择滞环段，凭此，可变地控制负荷控制值而得以生产最大发电量。图7是示出图6的风力发电模拟结果波形的曲线图。在此，把对于风力发电的滞环带(Hysterisisband)设定为20V到24V，从模拟结果得知风力发电电压被控制在滞环带范围。进一步说，滞环段利用了滞环(Hysterisis)曲线特性，该滞环曲线在磁化曲线增强磁场时正比于磁化性地增加并且增加趋势从某一时点起逐渐减少，达到饱和后不再增加，此时，相反地让磁场逐渐减弱时不是随着呈非线性增加的曲线减少而是沿着相反曲线减少。如前所述地增加时与减少时的值之差异称为滞环，可以利用该原理构成滞环段。更进一步，上述步骤(D-a-2)所输出的发电量与上述步骤(D-a-3)所输出的变量值变成大于一定值时重新进行上述步骤(D-a-1)到步骤 (D-a-3)，从而能够通过补正而有效地维持最大发电量的生产。在上述D步骤中，太阳能发电如图8所示地主要由Hunting算法(D-b-1、D-b-2)与Tracking算法(D-b-3、D-b-4)构成。更详细地说，按照一定间隔测量Hunting区段而寻找最大功率点，在该地点再适用Tracking算法跟踪最大功率点地进行控制。下面结合图8具体说明，包括：步骤(D-b-1)，周期性地增加或减少太阳能发电的输出电压地比较之前输出功率与目前输出功率而探索最大功率点；步骤(D-b-2)，控制降压转换器(BuckConverter)而符合上述最大功率点地设定上述太阳能发电的输出电压；步骤(D-b-3)，在每个预设的第一时间反复进行P&O算法而跟踪上述最大功率点；及步骤(D-b-4)，在每个预设的第二时间停止上述P&O算法后反馈到上述探索最大功率点的步骤。在此，在上述(D-b-1)步骤之前还可以包括下列步骤，亦即，把初始动作时所需要的数据(PWMduty、电压、电流、周期等)加以初始化的步骤。而且，下面结合图9具体说明上述最大功率点的探索及跟踪步骤。在太阳能发电中日照量会随着外部环境而非常快地变化，因此现有的MPPT控制算法在跟踪过程中由于功率-电压曲线出现变化而无法准确地找出最大功率点，从而出现错误动作。因此，日照量如图9所示地随着时间而变化时(T-2->T-1->T),现有的MPPT算法比较过去的功率与目前的功率后控制占空比而得以跟踪最大功率点，因此在比较过程中日照量改变而发生无法准确控制的现象，从而发生无法跟踪最大功率点的状况(显示于图9的X)。与此相反的是，本发明在每个一定周期读取基于占空比的整体功率值后立即移动到最大功率点而得以准确地推定最大功率点(显示于图9的O)。另一方面，由于太阳能是非线性功率源，因此为了控制输出电压生产最大功率而利用降压转换器。亦即，蓄电池电压低于太阳能输出 电压时使用电压下降的降压型转换器，蓄电池电压高于太阳能输出电压时使用电压上升的升压型转换器。下面结合图10说明上述步骤(S600)的P&O算法。①首先，测量当前太阳能光板的电压与电流后计算功率。顺序图所图示的V(k)是当前电压，I(k)是当前电流，P(k)是当前功率。②然后，比较当前功率与之前功率，如果值相同则反馈到步骤①，如果值互不相同则进行下列步骤③。顺序图所图示的k是当前功率，k-1是之前功率。③然后，比较当前功率与之前功率，如果当前功率较大则进行步骤④，如果当前功率较小则进行下列步骤⑤。④然后，比较当前电压与之前电压，如果当前电压较大则在当前电压增加ΔV，如果当前电压较小则减少ΔV。⑤另一方面，比较当前电压与之前电压，如果当前电压较大则在当前电压减少ΔV，如果当前电压较小则增加ΔV。⑥最后，步骤④及步骤⑤完毕后，反馈到步骤①。而且，在上述步骤(S600)与步骤(S800)中，优选地，上述第二时间的时间间隔大于上述第一时间的时间间隔。此时，优选地，上述第一时间的时间间隔为1秒钟以下，上述第二时间的时间间隔为10分钟以上。亦即，在每一定时间(本实施例为10分钟)停止一次上述P&O算法后探索太阳能光板的整个区段并且确认最大功率点后，把太阳能的输出电压移动到最大功率点而得以有效地跟踪最大功率点。另一方面，可以通过图11所示模型化电路等实现上述太阳能发电。图12是示出图11的太阳能发电模拟结果波形的曲线图。在此，天气大约模拟为晴朗，由于进行MPPT控制而得以不受负荷影响地让蓄电池充电功率一直跟踪太阳能面板的最大输出。而且，图13是用来实施本发明的实施例可进一步限定的风力-太阳能复合发电模拟模型的电路图，其同时适用了滞环控制电路与MPPT控制电路。图14是示出图13的复合发电模拟结果波形的曲线图。在此，模拟条件假设为晴朗多风天气，可以确认风力及太阳能全部发电并且对蓄电池充电。根据前文说明的本发明的实施例，其可以发挥出下列作用。第一、由于能够把风力涡轮机的速度控制电路安装到充电控制器内部而得以稳定地启动风力发电，节约安装费用并且大幅减少安装空间。第二、能够预测优化于叶片的风洞状况并且有效地控制最大发电量。第三、可以在混合发电的太阳能发电中利用MPPT(MaximumPowerPointTracker)提升发电效率。第四、在基于风力与太阳能的混合发电中预测蓄电池的剩余量及寿命时不必遮蔽负荷输出也能算出SOC，因此能够提升充电效率。为了帮助了解本发明的权利要求书，前述内容以较广泛的方式介绍了本发明的特征与技术优点。本发明所属领域中具有通常知识者当知，在没有变更本发明技术思想或必要特征的情形下可以出现其它各种具体形态的实施例。因此上述实施例在所有方面都只是例示而没有限定性。本发明的范畴应由权利要求书界定。本发明真正的权利范围应包括权利要求书及其等值概念所导出的一切修改与变形。当前第1页1 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