Áp dụng thuật toán bầy đàn và chế độ quan sát trượt để tìm điểm công suất cực đại cho tấm pin năng lượng mặt trời trong điều kiện bóng mờ một phần luận văn thạc sĩ

Giảithuật này dựa trên bộ điều khiển trượt sliding mode controller - SMC để theo dõiđiểm công suất cực đại maximum power point tracking - MPPT của các tấm pinnăng lượng mặt trời, giải th

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN BẦY ĐÀN VÀ CHẾ ĐỘ QUAN SÁT TRƯỢT ĐỂ TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI TRONG

ĐIỀU KIỆN BÓNG MỜ MỘT PHẦN

Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện

Đồng Nai – Năm 2020

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN BẦY ĐÀN VÀ CHẾ ĐỘ QUAN SÁT TRƯỢT ĐỂ TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI TRONG

ĐIỀU KIỆN BÓNG MỜ MỘT PHẦN

Chuyên ngành Kỹ thuật điện

Mã số 8520201

Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS

Đồng Nai – Năm 2020

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình thực hiện luận văn này tôi đã nhận được sự quan tâm giúp đỡcủa Quý thầy cô, bạn bè và tập thể cán bộ trường Đại học Lạc Hồng

Xin trân trọng cảm ơn PGS.TS người hướng dẫn khoa học

của Luận văn, đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ em về mọi mặt để hoàn thành luậnvăn

Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô Khoa Cơ Điện – Điện tử, Khoa Sau ĐạiHọc, Trung tâm Nghiên cứu Khoa học và Ứng dụng đã hướng dẫn và giúp đỡ emtrong quá trình thực hiện Luận văn

Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô trong Hội Đồng Chấm Luận Văn đã cónhững góp ý về những thiếu sót của Luận văn này, giúp Luận văn càng hoàn thiệnhơn

Cuối cùng, để có được kiến thức như ngày hôm nay, cho phép em gửi lời cảm

ơn sâu sắc đến Quý Thầy Cô Trường Đại học Lạc Hồng trong thời gian qua đã truyềnđạt cho em những kiến thức quý báu

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan tất cả các nội dung của Luận văn này hoàn toàn được hìnhthành và phát triển từ những quan điểm của chính cá nhân tôi, dưới sự hướng dẫnkhoa học của PGS.TS Các số liệu và kết quả có được trong Luận

văn tốt nghiệp là hoàn toàn trung thực và chưa đăng trên các ấn phẩm khoa học nào

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

TÓM TẮT

Trong những năm gần đây, năng lượng mặt trời là một trong những nguồnnăng lượng tạo được sử dụng phổ biến trên thế giới Năng lượng mặt trời là một trongnhững nguồn năng lượng sạch, không gây ô nhiễm môi trường, không gây ra tiếng

ồn và đảm bảo an ninh năng lượng của quốc gia Việc đánh giá tiềm năng, chất lượngcủa năng lượng mặt trời là bước đầu tiên và rất quan trọng trong quá trình thực hiệntriển khai một dự án hoặc mô hình nhà máy điện mặt trời Xác định được vị trí tiềmnăng để xây dựng mô hình hoặc nhà máy điện mặt trời là một công việc rất phức tạp,

bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố

Các mỏ chứa dầu đang dần cạn kiệt đã dẫn đến việc đầu tư vào năng lượng táitạo nhất là năng lượng mặt trời để đáp ứng nhu cầu năng lượng ngày càng tăng củathế giới cũng như trong nước và giảm thiểu các tác động xấu đến môi trường của cácloại nhiên liệu hoá thạch đang sử dụng Một trong những công nghệ năng lượng táitạo phổ biến hiện nay là hệ thống quang điện (solar photovoltaic - PV) Những tấmpin quang điện này đang gặp phải với một số hạn chế như Các phần tử chuyển đổiquang năng thành điện năng có tuổi thọ kém, hiệu suất chuyển đổi thấp, không ổnđịnh Vì thế, một hướng tiếp cận mới được đề xuất và thực hiện trong nghiên cứu này

để giải quyết những hạn chế nêu trên trong các hệ thống điều khiển thông dụng Giảithuật này dựa trên bộ điều khiển trượt (sliding mode controller - SMC) để theo dõiđiểm công suất cực đại (maximum power point tracking - MPPT) của các tấm pinnăng lượng mặt trời, giải thuật có nghiên cứu đến các điều kiện thời tiết khác nhau.Thuật toán bầy đàn (θ-modified krill herd - θ-MKH) được sử dụng để xác định và tối

ưu hoá các thông số của SMC Hệ thống hoạt động trong điều kiện trực tuyến và trongtrạng thái kết nối lưới điện Kết quả của giải thuật đề suất được so sánh với các giảithuật khác như thuật toán leo đồi (hill climbing - HC), thuật toán tối ưu hoá bầy đàn(Particle Swarm Optimization – PSO), thuật toán gia tăng điện dẫn (incrementalconductance - INC), thuật toán Bộ điều khiển logic mờ (fuzzy logic controller - FLC),

và thuật toán thay đổi và quan sát (classic fixed-step perturb and observe - P&O)trong điều kiện thời tiết khác nhau Việc điều khiển dựa trên SMC và θ-MKH đã giúpcho hệ thống giảm bớt dao động, hoạt động ổn định, đạt hiệu suất tốt hơn, thời giantìm điểm công suất cực đại hợp lý hơn

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN vii

LỜI CAM ĐOAN viii

TÓM TẮT ix

DANH MỤC CÁC BẢNG ix

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH x

Chương 1 TỔNG QUAN 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 3

1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước 4

1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 8

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 11

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 11

1.5 Phương pháp nghiên cứu 11

1.6 Dự kiến kết quả đ ạt được 11

1.7 Kết luận của luận văn 11

Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13

2.1 Hệ thống pin năng lượng mặt trời PV 13

2.2 Phương pháp theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT - Maximum power point tracking) 14

2.3 Những giải thuật điều khiển để tìm điểm MPPT của tấm pin mặt trời đang được sử dụng 15

2.3.1 Thuật toán leo đồi (HC - hill climbing) 15

2.3.2 Thuật toán PSO 17

2.3.3 Thuật toán điện dẫn gia t ăng (Incremental conductance - INC) 21

2.3.4 Thuật toán Fuzzy logic controller (FLC) 22

2.3.5 Thuật toán Classic fixed-step perturb and observe (P&O) 25

2.4 Giới thiệu thuật toán Krill Herd và bộ điều khiển trượt 28

2.4.1 Quy trình giải pháp 28

2.4.1.1 Thuật toán θ-MKH 28

2.4.1.2 Phương pháp sửa đổi (Modification method) 31

2.4.2 Điều khiển thuật toán θ- MKH và bộ điều khiển trượt (θ-MKH-SMC) 32

2.4.2.1 Sơ đồ của bộ điều khiển trượt (SMC) 32

2.4.2.2 Giải pháp thuật toán bầy đàn và bộ điều khiển trượt (θ-MKH-SMC)

34

Chương 3 MÔ HÌNH HOÁ TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 35

3.1 Mô hình hoá trên phần mềm Matlab 35

3.2 Kết quả mô phỏng và bàn luận 36

3.2.1 Tác dụng c ủa bức xạ 36

3.2.2 Ảnh hưởng của nhiệt độ 41

3.2.3 Quản lý điều kiện bóng che một phần (PSC - Partial shading conditions) 45

Chương 4 KẾT LUẬN 48

4.1 Kết luận 48

4.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Từ vi ết tắt Nghĩa ti ếng Anh Nghĩa ti ếng Vi ệt

ANN Artificial neural networks Mạng thần kinh nhân tạoDLCI Dynamic leader based

collective intelligence

Nhà lãnh đạo năng động dựa trêntrí tuệ tập thể

FLC Fuzzy logic controller Bộ điều khiển logic mờ

Gn Reference irradiation Bức xạ mặt trời tham chiếu

INC Incremental conductance Thuật toán gia tăng điện dẫn

Ipv Photocurrent generator source Nguồn máy phát quang

MPPT Maximum power point tracking Theo dõi điểm công suất cực đại

P&O Perturb and observe Thuật toán thay đổi và quan sátPSC Partial shading conditions Điều kiện che bóng một phầnPSO Particle Swarm Optimization Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn

SMC Sliding mode controller Bộ điều khiển trượt

THD Total harmonic distortion Tổng độ méo hài

𝑉𝑑𝑖𝑓𝑓,𝑖 Random diffusion Khuếch tán ngẫu nhiên

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Các đặc điểm c ủa hệ thống PV nghiên c ứu 14Bảng 2.2 Tham số giải thuật PSO 19Bảng 2.3 Các quy t ắc mờ được sử dụng trong nghiên cứu này 25Bảng 3.1 Kết quả so sánh cho đầu ra điện của mảng PV (wat) sử dụng các giá trị

khác nhau của bức xạ 39Bảng 3.2 Kết quả so sánh cho đầu ra điện của mảng PV (wat) sử dụng các kịch bảnnhiệt độ khác nhau 43Bảng 3.3 Mẫu điều kiện che bóng một phần (PSC) 46

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Sơ đồ mạch tương đương của tế bào quang điện sử dụng một diode đơn

13

Hình 2.2 Đặc tính đ ầu ra của mảng PV 15

Hình 2.3 Lưu đồ thuật toán leo đồi điều khiển MPPT thích ứng sửa đổi 17

Hình 2.4 Lưu đồ gi ải thuật PSO đề xuất 20

Hình 2.5 Thuật toán điện dẫn gia tăng (INC) 21

Hình 2.6 Lưu đồ thuật toán của phương pháp điện dẫn gia tăng (INC) 22

Hình 2.7 Cấu trúc c ủa thuật toán FLC 23

Hình 2.8 Các chức năng của thành viên (a) Sai lệch (e) (b) Thay đổi sai số (ce); (c) Đầu ra 25

Hình 2.9 Lưu đồ thuật toán P&O 26

Hình 2.10 Sự xác định sai điểm cực đại của thuật toán P&O khi cường độ bức xạ không ổn định 28

Hình 2.11 Mẫu đại diện c ủa khoảng cách gây ra 30

Hình 2.12 Lưu đồ thuật toán θ-MKH đề suất 32

Hình 2.13 Quá trình tối ưu hóa giải thuật bầy đàn (θ-MKH) đem đến lợi ích cho bộ điều khiển trượt (SMC) 34

Hình 3.1 Hệ thống mô phỏng trên phần mềm Matlab 35

Hình 3.2 Xu hướng c ủa chức năng khách quan 36

Hình 3.3 (a) Các biến thể của bức xạ năng lượng mặt trời; (b) Công suất ngõ ra của hệ thống pv; (c) Nguồn điện l ưới 38

Hình 3.4 Các kỹ thuật khác nhau theo các biến thể của bức xạ (a) Hiệu quả trung bình; (b) Thời gian đáp ứng; (c) Dao động xung quanh mppt; (d) Hiệu quả của thuật toán θ-MKH-SMC 40

Hình 3.5 Sự tích cực, tối ưu hóa c ủa bề mặt trượt 40

Hình 3.6 Sự tích cực tối ưu hoá của theo dõi sai lệch 41

Hình 3.7 (a) Các biến thể của nhiệt độ; (b) Công suất đầu ra pv; (c) Nguồn điện lưới 43

Hình 3.8 Các kỹ thuật khác nhau dưới sự thay đổi của nhiệt độ (a) Hiệu quả trung bình; (b) Thời gian đáp ứng; (c) Biến động xung quanh mppt; (d) Hiệu quả của

thuật toán θ-MKH-SMC 45

Hình 3.9 Đường cong P-V và I- V cho kịch bản 1 46

Hình 3.10 Đường cong P-V và I- V cho kịch bản 2 46

Hình 3.11 Đường cong P-V và I- V cho kịch bản 3 47

Hình 3.12 Công suất đầu ra của hệ thống PV 47

Chương 1 TỔNG QUAN

1.1 Lý do chọn đề tài

Các mỏ chứa dầu đang dần cạn kiệt đã dẫn đến việc đầu tư vào nguồn nănglượng tái tạo nhất là năng lượng mặt trời để đáp ứng nhu cầu về năng lượng ngàycàng tăng của thế giới cũng như tại Việt Nam và giảm thiểu tối đa tác động đến môitrường của các loại nhiên liệu hoá thạch đang được sử dụng Một trong những côngnghệ tái tạo năng lượng phổ biến là hệ thống quang điện (solar photovoltaic - PV).Trong những thập kỷ gần đây, mối quan tâm về vấn đề nóng lên toàn cầu và ônhiễm môi trường đã tăng lên đáng kể Các nguồn năng lượng sạch, tái tạo đã vàđang được sử dụng rộng rãi như một giải pháp khả thi và hiệu quả trong các hệ thốngđiện để cung cấp nhu cầu năng lượng ngày càng tăng với chi phí sử dụng và vận hànhthấp, ít gây ô nhiễm môi trường hơn Các nguồn năng lượng tái tạo có sẵn với nhiềucông nghệ khác nhau, chẳng hạn như năng lượng gió, năng lượng mặt trời, nănglượng địa nhiệt và năng lượng sinh khối Ngoài các vấn đề về ảnh hưởng đến môitrường, các nguồn năng lượng sạch, tái tạo đang được sử dụng để đa dạng hóa tổ hợpphát điện trong hệ thống điện và giúp cung cấp một cách an toàn nhu cầu của phụ tải.Trong số các nguồn năng lượng sạch, tái tạo được đề cập, năng lượng gió và nănglượng mặt trời đã thu hút nhiều sự quan tâm đến từ các chuyên gia hệ thống điện vàchính phủ, chủ yếu là do tính sẵn có cao hơn và công nghệ phát điện tiên tiến hơn.Hơn nữa, công nghệ sản xuất pin năng lượng mặt trời đã giảm đáng kể (khoảng 80%trong những năm qua) nhờ vào sự phát triển công nghệ và nó vẫn đang tiếp tục giảm

Do đó, hệ thống điện năng lượng mặt trời đã được nhiều sự lựa chọn và vì thế, cáchlắp đặt và vận hành của nó cũng cần được chú ý cẩn thận và chi tiết

Tại Việt Nam, vào tháng 4/2017, Thủ tướng chính phủ Nguyễn Xuân Phúc đã

ký ban hành Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg và Quyết định 13/2020/QĐ-TTg năm

2020 về cơ chế khuyến khích phát triển các dự án điện mặt trời tại Việt Nam

Chính phủ đã thực hiện nhiều chỉ đạo trong việc phát triển các nguồn nănglượng tái tạo, kết quả đã có những bước phát triển đột phá, đặc biệt là năng lượngđiện mặt trời Tuy nhiên, để năng lượng mặt trời phát triển bền vững và bảo đảmđược an ninh năng lượng quốc gia, rất cần sự tham gia của các doanh nghiệp và cácnhà nghiên cứu trong và ngoài nước Nhu cầu sử dụng điện ngày càng gia tăng làmột thách thức lớn của ngành điện, bên cạnh đó các nguồn cung cấp năng lượng hoá

thạch như than đá, dầu mỏ… ở trong nước đã gần đạt tới giới hạn, điều này làm cho

sự phụ thuộc vào việc nhập khẩu các nguồn nhiên liệu hoá thạch từ các nước kháctrên thế giới ngày càng cao Những tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu dẫn đếnhạn hán, các hồ thuỷ điện thiếu nước để chạy máy phát, một số dự án về năng lượngđiện bị chậm tiến độ triển khai Chính vì những điều này mà việc nghiên cứu nângcao hiệu suất khai thác sử dụng của các nguồn năng lượng sạch, đặc biệt là nănglượng mặt trời luôn được các nhà khoa học quan tâm

Hệ thống pin quang điện (photovoltaic – PV) chuyển đổi bức xạ nhiệt trực tiếpcủa mặt trời thành điện năng Có nhiều cách phân loại hệ thống PV như các tấm pinđược kết nối lưới và các tấm pin khai thác độc lập Hệ thống kết nối lưới thườngđược sử dụng bao gồm cả hai mảng năng lượng giữa hệ thống lưới và trang trại PV,trong khi hệ thống độc lập chủ yếu cung cấp cho các thiết bị như máy bơm nước, hệthống chiếu sáng, hệ thống giao thông và các ứng dụng tro ng không gian Nhìn chung

có hai thiếu sót chính trong các hệ thống PV liên quan đến việc khai thác năng lượngcao trong các điều kiện thời tiết khác nhau và hiệu suất của hệ thống khi các bức xạnăng lượng mặt trời ở mức thấp Giải quyết những vấn đề đề c ập ở trên sẽ làm cho

hệ thống được tính toán đầu tư hợp lý Đặc tuyển I-V và P-V của hệ thống PV thayđổi phi tuyến theo các giá trị của bức xạ mặt trời và nhiệt độ

Dò tìm điểm công suất cực đại tức là tìm ra điểm vận hành của hệ thống saocho đạt được hiệu suất lớn nhất và công suất đầu ra lớn nhất có thể đạt được Điểmnày có thể tìm thấy thông qua một mô hình toán học hoặc giải thuật tìm kiếm Giảipháp tốt nhất là thiết lập bộ điều khiển dò tìm điểm công suất cực đại, bộ điều khiểnnày giúp cho hệ thống luôn hoạt động ở điểm có hiệu suất cao nhất trong các điềukiện về nhiệt độ và bức xạ khác nhau Nhiều công trình nghiên cứu đã được thựchiện trong lĩnh vực này và nhiều bộ điều khiển khác nhau cũng đã được phát triển đểnâng cao hiệu suất của các tấm pin năng lượng mặt trời Các bộ điều khiển này đượcnghiên cứu với các tính năng linh hoạt, đa dạng về số lượng cảm biến được sử dụng,hiệu suất cao và độ hội tụ lớn Các kỹ thuật đề cập được phân loại thành ba loại chính

là loại trực tiếp, gián tiếp và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) Một số kỹthuật gián tiếp nổi tiếng như kỹ thuật dòng điện ngắn mạch (short -circuit current -SCC) và kỹ thuật điện áp hở mạch (open-circuit voltage - OCV) cần tham số vậnhành của hệ thống PV trong các điều kiện khí hậu, môi trường khác nhau Đây cũng

chính là một trong những khiếm khuyết và hạn chế lớn nhất của các kỹ thuật này khikhông theo dõi được chính xác các giá trị của bức xạ ánh sáng mặt trời và nhiệt độ.Tuy nhiên, những tấm pin quang điện này đang gặp phải với một số hạn chếnhư Các phần tử chuyển đổi quang năng thành điện năng có tuổi thọ kém, hiệu suấtchuyển đổi thấp, không ổn định.

Giải pháp để hoàn thiện khắc phục những hạn chế trong các kỹ thuật điều khiển

ở trên, các công nghệ được các nhà nghiên cứu vận dụng đó là trí tuệ nhân tạo nhưFuzzy, mạng nơ ron nhân tạo, PSO và các thuật toán tối ưu hoá được nghiên cứu đểđưa ra các hiệu suất vượt trội trong việc theo dõi điểm công suất cực đại trong điềukiện khí hậu không ổn định và thay đổi đột ngột Những kỹ thuật này có kết quả khảquan và tốt hơn nhiều khi hệ thống bị bóng mờ che phủ một phần

Theo đó, một hướng tiếp cận mới được đề xuất trong nghiên cứu này đó là ápdụng thuật toán bầy đàn và bộ điều khiển trượt (θ-MKH –SMC) để giải quyết nhữngvấn đề và hạn chế trong các hệ thống điều khiển pin PV thông dụng

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Các công nghệ sản xuất năng lượng tái tạo đã được đầu tư nghiên cứu mạnh mẽtrong những năm gần đây, việc đầu tư nghiên cứu này là một mối quan tâm lớn đếncác vấn đề về môi trường và cạn kiệt tài nguyên dầu mỏ Việc đầu tư nghiên cứu nănglượng tái tạo như năng lượng gió và năng lượng mặt trời phát triển mạnh mẽ vì tínhsẵn có và lượng phát thải gần như bằng không, đặc biệt là các tấm pin quang điện.Hiện nay, các nghiên cứu để tìm điểm cực đại của tấm pin năng lượng mặt trờitrong và ngoài nước có rất nhiều như giải thuật hill climbing (HC), kỹ thuật β,

fractional Voc, incremental conductance (INC), fuzzy logic controller (FLC), vàclassic fixed-step perturb and observe (P&O) trong điều kiện thời tiết khác nhau

Hệ thống PV chuyển đổi bức xạ mặt trời trực tiếp thành điện năng Có nhiềucách phân loại hệ thống PV như các tấm pin được kết nối lưới và các tấm pin khaithác độc lập Hệ thống kết nối lưới thường được sử dụng bao gồm cả hai mảng nănglượng giữa hệ thống lưới và trang trại PV, trong khi hệ thống độc lập chủ yếu cungcấp cho các thiết bị như máy bơm nước, hệ thống chiếu sáng, hệ thống giao thông

và các ứng dụng trong không gian Nhìn chung có hai thiếu sót chính trong các hệthống PV liên quan đến việc khai thác năng lượng cao trong các điều kiện thời tiếtkhác nhau và hiệu suất của hệ thống khi các bức xạ năng lượng mặt trời ở

mức thấp Giải quyết những vấn đề đề cập ở trên sẽ làm cho hệ thống được tínhtoán đầu tư hợp lý Đặc tuyển I-V và P-V của hệ thống PV thay đổi phi tuyến theocác giá trị của bức xạ mặt trời và nhiệt độ.

Dò tìm điểm công suất cực đại tức là tìm ra điểm vận hành của hệ thống sao chođạt được hiệu suất lớn nhất và công suất đầu ra lớn nhất có thể đạt được Điểm này

có thể tìm thấy thông qua một mô hình toán học hoặc giải thuật tìm kiếm Giải

pháp tốt nhất là thiết lập bộ điều khiển dò tìm điểm công suất cực đại, bộ điều

khiển này giúp cho hệ thống luôn hoạt động ở đi ểm có hiệu suất cao nhất trong cácđiều kiện về nhiệt và bức xạ khác nhau Nhiều công trình nghiên cứu đã được thựchiện trong lĩnh vực này và nhiều bộ điều khiển khác nhau cũng đã được phát triển

để nâng cao hiệu suất của các tấm pin năng lượng mặt trời Các bộ điều khiển nàyđược nghiên cứu với các tính năng như linh hoạt, đa dạng số lượng cảm biến sử dụng,hiệu suất cao và độ hội tụ lớn Các kỹ thuật đề cập được phân loại thành ba

loại chính là loại trực tiếp, gián tiếp và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI)

1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Pin quang điện (PV) được thiết kế để biến đổi ánh sáng từ bức xạ mặt trời thànhđiện năng Đặc tính làm việc của PV phụ thuộc vào các điều kiện từ môi trường nhưnhiệt độ, cường độ bức xạ mặt trời và môi trường xung quanh Trong quá trình hoạtđộng, hệ thống PV có thể bị che đi một phần hoặc toàn bộ do các hiện tượng tự nhiêncủa thời tiết như đám mây, các tòa nhà, khói bụi, động vật, cột điện, cây cối… làmthay đổi đặc tính công suất phát của PV Bài báo này đề xuất một giải thuật dò tìmđiểm phát công suất cực đại (MPPT) của hệ thống PV vận hành trong điều kiện bóngche một phần dựa trên thuật toán tối ưu hóa phần tử bày đàn (PSO) và một mô hìnhgồm 3 modul PV loại PHM60W36 được sử dụng để mô phỏng bằng phần mềm PSIM.Nghiên cứu này tập trung vào sự thay đổi tính năng làm việc của hệ thống PV khithay đổi các yếu tố như mức độ, vị trí che phủ đối với PV Tính hiệu quả của giảipháp đề xuất không những được so sánh với phương pháp nhiễu loạn và quan sát(P&O) mà còn được so sánh với các giải thuật tối ưu trước đó trong cùng điều kiệnvận hành Bên cạnh đó, một mô hình thực nghiệm được phát triển để khảo sát đápứng của giải pháp đề xuất trong môi trường thực với bộ mô phỏng pin quang điệnChroma-62050H cũng được xem xét thảo luận Những kết quả thu được thể hiện sựvượt trội của giải pháp đề xuất trong việc nâng cao hiệu suất và tốc độ MPPT của hệ

thống trong điều kiện vận hành phức tạp Giải pháp này đã được nhóm tác giả thựchiện thành công [1] Tuy nhiên đề tài này vẫn còn hạn chế khi có bóng che nhiều, sốđỉnh phát công suất cực đại tăng lên khiến cho việc xác định điểm phát công suất toàncục trở nên phức tạp, độ chính xác không cao.

Bài báo phương pháp tìm điểm công suất cực đại của pin mặt trời đáp ứng cácđiều kiện môi trường của nhóm tác giả [2] đã nghiên cứu về phương pháp tìm điểmlàm việc có công suất cực đại của pin mặt trời (MPPT) đáp ứng các điều kiện môitrường thay đổi Phương pháp mới đề xuất phân chia vùng làm việc trên đường đặctuyến của pin mặt trời thành ba vùng chính, gồm vùng bên trái điểm cực đại (MPP),vùng cực đại và vùng bên phải điểm MPP Bằng việc xác định điểm làm việc của pinmặt trời đang ở vùng nào đều có thể nhanh chóng đưa pin vào làm việc ở điểm cựcđại thông qua việc điều chỉnh độ rộng xung của mạch boost Kết quả mô phỏng vàthực nghiệm cho thấy khi sử dụng giải thuật đề xuất pin mặt trời luôn hoạt động tạinhững điểm có công suất cực đại Kết quả so sánh với giải thuật P&O cho thấy giảithuật đề xuất có tốc độ tìm điểm MPP nhanh hơn, độ dao động công suất nhỏ hơn vàgiải thuật đã khắc phục được nhược điểm tìm sai điểm MPP của giải thuật P&O khiđiều kiện bức xạ thay đổi nhanh Tuy nhiên khi thực hiện giải pháp này thì công suất

PV thu được bị dao động lớn và dễ tìm sai điểm MPP khi bức xạ thay đổi nhanh.Bài báo “Điều chỉnh điện áp MPPT trong hệ thống thống điện mặt trời nối lưới

ba pha” của nhóm tác giả [3] đã trình bày về vấn đề “Phương pháp giảm thiểu sónghài trong hệ thống pin mặt trời nối lưới ba pha với đáp ứng động nhanh bằng cách sửdụng bộ điều chỉnh điện áp MPPT có gia cố biến thiên Do công suất điện của dànpin mặt trời thay đổi theo điều kiện thời tiết Bộ dò điểm công suất cực đại (MPPT)được sử dụng để chiết xuất năng lượng điện cực đại của dàn pin Trong đề tài này,mỗi khi công suất điện của dàn pin thay đổi theo điều kiện thời tiết, điện áp MPPT sẽđược chỉnh rất nhanh đến điểm có công suất cực đại và gia số lớn, sau đó gia số sẽgiảm nhỏ xuống để nhằm đạt được độ méo dạng sóng hài (THD) dòng điện thấp hơn.Kết quả mô phỏng trên Simulink/Matlab cho thấy bộ điều chỉnh điện áp MPPT đềsuất có gia số biến thiên tốt hơn bộ điều chỉnh có gia số cố định”

Trong bài báo “Thiết kế bộ điều khiển MPPT cho turbine gió dùng máy phátđồng bộ nam châm vĩnh cửu”, của nhóm tác giả [4] đã trình bày về vấn đề “Nănglượng gió và các năng lượng tái tạo khác ngày càng được phát triển trên toàn thế giới

để thay thế dần năng lượng hóa thạch với tốc độ ngày càng nhanh chóng, đặc biệt tạicác nước có tiểm năng gió lớn như Việt Nam Một đặc điểm của các turbine gió làứng với mỗi tốc độ gió khác nhau, sẽ tồn tại một điểm làm việc được thể hiện bởi tốc

độ quay của turbine gió và moment đầu trục turbine (công suất cơ học) hay dòng điện

và điện áp (công suất điện) mà ở đó công suất thu được là lớn nhất Vì vậy, khi tốc

độ gió thay đổi, điểm làm việc này sẽ phải thay đổi để có thể trích xuất được côngsuất lớn nhất nhằm nâng cao hiệu suất sử dụng của turbine gió Việc này, trong một

hệ thống turbine gió được giao cho bộ dò tìm công suất cực đại (MPPT) trong hệthống chuyển đổi năng lượng gió sang năng lượng điện Trong bài báo này, bộ điềukhiển MPPT dựa trên giải thuật nhiễu và quan sát cải tiến được đề xuất cho turbinegió sử dụng máy phát đồng bộ nam châm vĩnh cửu thu được năng lượng tối đa màkhông cần đo tốc độ gió và đặc tuyến công suất của tuabine gió Mô hình vật lý đượcthiết kế và thử nghiệm trong điều kiện phòng thí nghiệm, giải thuật sử dụng P&O cảitiến với 2 hệ số K1và K2 được dùng lần lượt khi điểm làm việc ở xa và gần điểmcông suất cực đại Kết quả được mô tả qua một thí nghiệm trên mô hình vật lý, chophép trích xuất được công suất điện từ turbine gió lớn nhất trong các điều kiện gióthay đổi mà không cần xác định tốc độ gió và đặc tính của hệ thống turbine gió”

Đề tài “Nâng cao hiệu suất pin năng lượng mặt trời kết hợp với hệ thống bơmtưới nước” của nhóm tác giả [5] đã trình bày “Các hệ thống pin mặt trời công suấtvừa và nhỏ có thể vận hành độc lập sẽ là những hệ thống năng lượng điện phù hợpcho việc cung cấp điện cho các vùng mà lưới điện khó có thể cung cấp được Bài báonày đề xuất phương pháp nghiên cứu tối đa hóa công suất hệ thống mặt trời công suấtnhỏ và vận hành độc lập dùng trong bơm nước tưới tiêu bằng cách vừa biến đổi điện

áp vừa thay đổi tổng trở tải Kết quả nghiên cứu ban đầu đã được thực nghiệm dựatrên mô phỏng trên PSIM và một mô hình thực tế sử dụng 3 động cơ DC”

Đề tài “Phân tích kinh tế cho hệ thống điện mặt trời trên mái nối lưới tại Thànhphố Thủ Dầu Một, Tỉnh Bình Dương” của nhóm tác giả [6] đã trình bày “Phân tíchtính khả thi về mặt kinh tế cho một hệ thống điện mặt trời trên mái nối lưới Dựa vào

số liệu bức xạ mặt trời tại 14 phường của Thành phố Thủ Dầu Một và biểu đồ phụ tảitiêu biểu của hộ gia đình tại Thành phố Thủ Dầu Một để đưa ra mô hình tính toán vàphân tích tính khả thi của hệ thống điện mặt trời trên mái nối lưới Mô hình tính toáncông suất ngõ ra được xây dựng dựa trên phần mềm PV Syst Từ kết quả tính toán

cho thấy đối với các hộ gia đình thông thường lắp đặt hệ thống điện mặt trời từ 3kW– 5kW, công suất ngõ ra tương ứng là 4,48 – 7,54MWh/năm là phù hợp Giá đầu tưcho hệ thống dao động từ 2827 -4260USD, thời gian hoàn vốn từ 6 -7 năm.

Đề tài “Phương pháp để ước tính năng suất và phân tích hiệu suất của nhà máyđiện quang điện nối lưới bao gồm hệ thống PV trên mái nhà và trang trại năng lượngmặt trời Mô hình phát triển dựa trên mô hình PV thương mại trong môi trường

MATLAB/Simulink” [7] nhóm tác giả đã nghiên cứu và thực hiện mô phỏng kết nốivới hệ thống PV trên mái nhà và trang trại năng lượng mặt trời, tổng công suất lắpđặt của chúng lần lượt là 0,986 và 30,7 MW Hiệu suất của cả hệ thống PV trên máinhà và trang trại năng lượng mặt trời ở Việt Nam được đánh giá Kết quả cũng chothấy hiệu suất của hệ thống đạt yêu cầu, trong đó tỷ lệ hiệu suất trung bình đạt 70%đối với hệ thống PV trên mái nhà và 80,45% đối với trang trại năng lượng mặt trờitrong khoảng thời gian sáu tháng, vào năm 2019 Tỷ lệ hiệu suất cũng được so sánhvới mức trung bình toàn cầu từ 70% đến 80% đối với một hệ thống năng lượng mặttrời đang hoạt động tốt

Ngoài ra bản thân còn tập hợp phân tích một số các nghị quyết của chính phủliên quan đến vấn đề phát triển năng lượng mặt trời ở Việt Nam để phục vụ cho nghiêncứu đề tài

 Quyết định 11/2017/QĐ-TTg ngày 11/4/2017 của Thủ tướng Chính phủ về cơchế khuyến khích phát triển các dự án điện mặt trời tại Việt Nam Theo Quyết địnhnày, dự án điện mặt trời được miễn thuế nhập khẩu đối với hàng hóa nhập khẩu đểtạo tài sản cố định cho dự án; thực hiện theo quy định của pháp cơ chế hiện hành vềthuế xuất khẩu, thuế nhập khẩu đối với hàng hóa nhập khẩu phục vụ sản xuất của dự

án là nguyên liệu, vật tư, bán thành phẩm trong nước chưa sản xuất được Các dự ánđiện mặt trời, công trình đường dây và trạm biến áp để đấu nối với lưới điện đượcmiễn, giảm tiền sử dụng đất, tiền thuê đất, tiền thuê mặt nước theo quy định của pháp

cơ chế hiện hành áp dụng cho dự án thuộc lĩnh vực ưu đãi đầu tư Bên mua điện cótrách nhiệm mua toàn bộ công suất ngõ ra từ các dự án nối lưới với giá mua điện tạiđiểm giao nhận điện là 2.086 đồng/kWh (chưa bao gồm thuế giá trị gia tăng, đươngđương 9,35 Uscents/kWh Giá bán điện được điều chỉnh theo biến động của tỷ giáđồng/USD Giá điện này chỉ áp dụng cho các dự án nối lưới có hiệu suất của tế bàoquang điện (Solar cell) lớn hơn 16% hoặc module lớn hơn 15% Các dự án trên mái

nhà được thực hiện cơ chế bù trừ điện năng sử dụng hệ thống công tơ hai chiều Trongmột chu kỳ thanh toán, lượng điện phát ra từ các dự án trên mái nhà lớn hơn lượngđiện tiêu thụ sẽ được chuyển sang chu kỳ thanh toán kế tiếp Khi kết thúc năm hoặckhi kết thúc hợp đồng mua điện, lượng điện phát dư sẽ được bán cho bên mua điệnvới giá theo quy định Chi phí mua điện từ các dự án điện mặt trời được tính toán vàđưa đầy đủ trong thông số đầu vào của phương án giá bán điện hàng năm của Tậpđoàn Điện lực Việt Nam.

 Quyết định 13/2020/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về cơ chế khuyếnkhích phát triển điện mặt trời tại Việt Nam, dự án điện mặt trời nối lưới đã được cơquan có thẩm quyền quyết định chủ trương đầu tư trước ngày 23/11/2019 và có ngàyvận hành thương mại dự án hoặc một phần dự án trong giai đoạn từ 1/7/2019 đến hếtngày 31/12/2020 thì dự án hoặc một phần dự án đó được áp dụng Biểu giá mua điệncủa các dự án điện mặt trời nối lưới tại điểm giao nhận điện, cụ thể, 1 783 đồng/kWhtương đương 7,69 UScent/kWh đối với dự án điện mặt trời nổi và 1 644 đồng /kWhtương đương 7,09 UScent/kWh đối với các dự án điện mặt trời mặt đất; 1.943

đồng/kWh tương đương 8,38 UScent/kWh đối với hệ thống điện mặt trời mái nhà.EVN có trách nhiệm hạch toán đầy đù chi phí mua điện của các dự án điện mặt trời

ký hợp đồng mua bán điện với Tập đoàn hoặc đơn vị thành viên được EVN ủy quyền

và đưa vào thông số đầu vào trong phương án giá điện bán buôn và bán lẻ hàng nămcủa Tập đoàn Nghiên cứu đầu tư các giải pháp lưu trữ điện năng cho hệ thống nhằmđảm bảo vận hành ổn định hệ thống điện khi tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo.Xây dựng hệ thống thông tin quản lý về phát triển điện mặt trời nối lưới và điện mặttrời mái nhà trên toàn quốc EVN cũng rà soát tiến độ các dự án lưới điện đảm bảogiải tòa công suất dự án điện mặt trời nổi lưới và hệ thống điện mặt trời mái nhà,không gây quá tải đối với hệ thống điện quốc gia Định kỳ hàng năm báo cáo BộCông Thương về hiện trạng đấu nối điện mặt trời, tổng công suất lắp đặt và công suấtngõ ra mua từ các dự án điện mặt trời nối lưới và hệ thống điện mặt trời mái nhà

1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Trong những thập kỷ gần đây, mối quan tâm về vấn đề nóng lên toàn cầu và ônhiễm môi trường đã tăng lên đáng kể Như một giải pháp khả thi và hiệu quả, cácnguồn năng lượng tái tạo đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điện để cungcấp nhu cầu năng lượng ngày càng tăng với chi phí vận hành và phát thải thấp hơn

[8, 9] Nguồn năng lượng tái tạo có sẵn với nhiều công nghệ khác nhau, chẳng hạnnhư năng lượng gió, năng lượng mặt trời, năng lượng địa nhiệt và năng lượng sinhkhối [10] Các nguồn năng lượng tái tạo đang được sử dụng để đa dạng hóa tổ hợpphát điện trong hệ thống điện và giúp cung cấp năng lượng an toàn cho phụ tải Trong

số các nguồn năng lượng tái tạo được đề cập, năng lượng gió và mặt trời đã thu hútđược sự quan tâm của nhiều chuyên gia hệ thống điện và các chính phủ, chủ yếu là

do tính sẵn có nhiều hơn và công nghệ phát điện tiên tiến hơn Chi phí đầu tư côngnghệ sản xuất năng lượng mặt trời đã giảm đáng kể 80% trong những năm qua và nóvẫn đang tiếp tục giảm Các hệ thống điện năng lượng mặt trời phát triển nhanh chóng

vì vậy lĩnh vực này cần xem xét cẩn thận và chi tiết [11]

Sự phát triển của năng lượng mặt trời ở dạng tấm pin quang điện (photovoltaic

- PV) đã tăng lên đáng kể trong thời gian qua Các hệ thống này được lắp ráp và kếtnối với hệ thống điện dưới dạng các trang trại quy mô lớn ở các hệ thống truyền tảicũng như các hệ thống độc lập ở cấp độ phân phối và người dùng [12] Mặc dù hệthống pin quang điện mang lại nhiều lợi thế cho hệ thống điện, nhưng một số vấn đềquan trọng cần được xem xét như tỷ suất sinh lợi, hiệu suất năng lượng và phươngpháp chẩn đoán sai lệch [13] Nhiều dự án nghiên cứu đã được thực hiện nhằm làmgiảm tổn thất điện năng của các hệ thống điện mặt trời và đề xuất các thuật toán, giảipháp theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) để giải quyết các vấn đề về hiệu suất ,công suất ngõ ra Trong bài báo [14] đề suất giải thuật điều chỉnh thông số của thiết

bị chuyển đổi DC/DC để thu được điểm công suất tối đa (MPP) Cho đến nay đã córất nhiều công trình nghiên cứu được tiến hành về việc phát triển các thuật toánMPPT Các phương pháp được phân loại thành hai nhóm chính là các kỹ thuật phổbiến và trí tuệ nhân tạo [15, 16] Các kỹ thuật thịnh hành được sử dụng nhiều nhấtbao gồm nhiễu loạn và quan sát (perturb and observe - P&O), độ dẫn tăng dần

(incremental conductance - INC) và leo đồi (hill climbing - HC) Bên cạnh đó cũng

có một số cách tiếp cận đơn giản hơn như dòng điện ngắn mạch phân đoạn [1 7], điện

áp mạch hở phân đoạn và điều khiển tương quan gợn sóng Khi hệ thống pin PV hoạtđộng trong điều kiện bình thường, hiệu suất của các giải thuật, phương pháp nêu trên

có thể chấp nhận được ở tốc độ cao Tuy nhiên, chúng có liên quan đến sự suy haonghiêm trọng, chủ yếu là do biến động cao xung quanh điểm công suất tối đa, dẫnđến tổn thất về điện năng lớn Vấn đề về tổn thất điện năng đã được nghiên cứu trong

nhiều tài liệu, nhưng tốc độ theo dõi vẫn còn nhiều nhược điểm [1 8] Các phươngpháp dựa trên trí tuệ nhân tạo có khả năng giải quyết hiệu quả các vấn đề đã đề cập

và các phương pháp này thường bao gồm mạng nơron nhân tạo [1 9], bộ điều khiểnlogic mờ (FLC) và các thuật toán heuristic và meta-heuristic [20, 21] Các kỹ thuậtthông minh này làm cho bộ điều khiển phức tạp hơn so với các cách tiếp cận phổbiến Ví dụ, các mạng nơ-ron nhân tạo cần được đào tạo chính xác để đưa ra các giảipháp mong muốn, trong một số trường hợp sẽ rất phức tạp và đòi hỏi phần cứng mạnh

để thực thi [22] Hai bộ điều khiển P&O dựa trên thứ tự phân số PID và bộ điều khiểnthứ tự phân số thụ động PID đã được nghiên cứu trong tài liệu [23-24] Cả hai bộ điềukhiển này được sử dụng cho các ứng dụng MPPT trong hệ thống PV, hoạt động ở chế

độ nối lưới và trong điều kiện khí hậu thay đổi Các điều kiện bóng che một ph ần(partial shading conditions - PSC) làm ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống PV ởđầu ra [25] Trong các điều kiện như vậy, có nhiều điểm cực đại tồn tại trên đườngcong P-V của hệ thống PV, gây ra bởi hoạt động của các điốt rẽ nhánh, hoạt động nàynhằm ngăn chặn các thiệt hại đối với các ô bị bóng mờ [26] Không thể xử lý hiệuquả vấn đề này bằng các kỹ thuật MPPT phổ biến và dẫn đến tổn thất điện năng cao.Các tác động tiêu cực của PSC đã được giải quyết bằng cách tăng cường cơ chế củacác kỹ thuật phổ biến Tuy nhiên, những điều chỉnh này phải có những phần cứngmạnh để đạt được MPP toàn cục [2 7]

Ngoài ra còn có các phương pháp trực tiếp dựa trên các thuật toán như logic mờvới bộ điều khiển cực, bộ điều khiển tìm kiếm cực trị tuần tự và bộ điều khiển tìmkiếm theo hình chữ nhật Các phương pháp, giải thuật này đều tốn chi phí đầu tư cao

và yêu cầu phần cứng phức tạp hơn [28] Mặt khác, thuật toán meta-heuristic giảiquyết được các vấn đề do PSC gây ra Trong tài liệu [2 9] thuật toán di truyền đã được

sử dụng để điều chỉnh hàm liên thuộc của bộ điều khiển mờ nhằm tìm ra điểm côngsuất cực đại Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (particle swarm optimization - PSO) thayđổi thời gian lấy mẫu nhằm đạt được điểm công suất cực đại trình bày trong tài liệu[30] Trong tài liệu [31] sử dụng thuật toán tối ưu hóa được nghiên cứu từ đàn kiến(ant colony optimization - ACO) giúp giảm bớt các thông số phải điều khiển Thuậttoán tìm kiếm cuckoo (cuckoo search algorithm - CSA) [32] giúp tăng tỷ lệ hội tụ.Một kỹ thuật mới được nghiên cứu đó là sử dụng trí tuệ tập thể dựa trên nhàlãnh đạo năng động (dynamic leader based collective intelligence - DLCI) để giải

quyết bài toán các tấm pin chịu ảnh hưởng bởi bóng râm che phủ một phần DLCI đãcho ra kết quả vượt trội hơn so với các phương pháp khác vì nó được kết hợp với một

số biến tối ưu hoá giúp cho hệ thống có thể hoạt động trong không gian tìm kiếmlớn hơn Bộ điều khiển PID theo thứ tự thụ động đã được nghiên cứu cho các ứngdụng của biến tần trong hệ thống PV bằng cách s ử dụng giải thuật P&O để tìm rađiểm cực đại trong các điều kiện khí hậu khác nhau Bộ điều khiển phân đoạn theothứ tự nhiễu loạn (perturbation observer based fractional -order PID - PoFoPID)

được ứng dụng cho các lưới có inverter nhằm đạt được mức phát đi ện tối đa trongkhi phải đối mặt với điều kiện khí hậu thay đổi đột ngột

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Thiết kế giải thuật điều khiển hệ thống tìm điểm công suất cực đại của tấm pinnăng lượng mặt trời trong điều kiện bóng mờ 1 phần

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng khảo sát là tấm pin năng lượng mặt trời (PV), giải thuật để điều khiểnnhằm tìm điểm cực đại cho tấm pin năng lượng mặt trời khi ánh sáng và nhiệt độ ánhsáng thay đổi

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Tham khảo các bài báo khoa học trong và ngoài nước để xây dựng giải thuậtphù hợp với mục tiêu và hướng nghiên cứu của đề tài

Đề tài thực hiện theo phương pháp nghiên cứu định lượng, xây dựng giải thuật

và mô hình mô phỏng để chứng minh giải thuật điều khiển

1.6 Dự ki ến kết quả đạt được

Kết quả nghiên cứu là một mô hình giải thuật điều khiển hệ thống pin nănglượng mặt trời đạt hiệu suất cao nhất

Bài báo đăng trên tạp chí khoa học Lạc Hồng

1.7 Kết luận của luận văn

Đề tài này tập trung nghiên cứu giải thuật dựa trên bộ điều khiển trượt (SMC sliding mode controller) để theo dõi điểm công suất cực đại ( MPPT - maximum powerpoint tracking) của các tấm PV, giải thuật có nghiên cứu đến các điều kiện thời tiếtkhác nhau Thuật toán bầy đàn (θ-modified krill herd - θ-MKH) được sử dụng để xácđịnh tối ưu các thông số của SMC Hệ thống hoạt động trong điều kiện trực tuyến vàtrong trạng thái kết nối lưới điện Kết quả của giải thuật đề suất được so sánh với các

-giải thuật khác như thuật toán leo đồi (hill climbing - HC), thuật toán tối ưu hoá bầyđàn (Particle Swarm Optimization – PSO), thuật toán gia tăng điện dẫn (incrementalconductance - INC), thuật toán Bộ điều khiển logic mờ (fuzzy logic controller - FLC),

và thuật toán thay đổi và quan sát (classic fixed-step perturb and observe - P&O)trong điều kiện thời tiết khác nhau

 V IR s s I

 V t



Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Hệ thống pin năng l ượng mặt trời PV

Pin năng lượng mặt trời có mạch điện tương đương như một hoặc nhiều diodemắc song song với một nguồn dòng ổn định Ipv, trong đề tài này thì mạch điện tươngđương là 1 con diode Trên thực tế, trong quá trình chế tạo pin PV, do tiếp xúc điện

cực của 2 mặt (mặt trước và sau), cũng có thể do bản chất vật liệu có một điện trở

suất nhất định Vì vậy trong mạch điện tương đương của tế bào pin PV cần phải mắcthêm vào một điện trở nối tiếp Rs và một điện trở song song Rp với tải RL Mô hình

toán của tế bào pin quang điện (Photovoltaic - PV) được giới thiệu như trong hình

2.1 [33] là một mạch tương đương của pin PV

Hình 2.1 Sơ đồ mạch tương đương của tế bào quang điện sử dụng một diode đơn

Phương trình (1) đại diện cho mối quan hệ dòng điện đầu ra

 V R I I pv I 0 exp1

và song song của các tấm pin sẽ dẫn đến việc tăng điện áp, và dòng điện của tấm pin

được hiển thị bởi V và I tương ứng Theo đó, công thức (1) được viết lại như công

thức (5) trong khi số lượng mắc nối tiếp và song song của tấm pin được chỉ định bởi

R peq

(5)Công thức (6) chỉ định theo dõi

Khi thời gian khởi động, thời gian tắt và công suất ngõ ra được chỉ định bởi t 1,

t 2 , và P tương ứng Hệ thống PV được mô phỏng trong mô hình MATLAB-Simulink

là tấm pin của hãng Red Sun với công suất 90 W với các giả định tiêu chuẩn, tức là

năng lượng mặt trời bức xạ và nhiệt độ như 1000 W/m2 và 25°C tương ứng Các đặcđiểm của hệ thống nghiên cứu là 7.3 kW và 81 tấm pin PV Bảng 2.1 cho biết các

thông số liên quan đến 81 tấm pin PV của hệ thống này

Bảng 2.1 Các đặc điểm của hệ thống PV nghiên cứu

2.2 Phương pháp theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT - Maximum

power point tracking)

Các hệ thống năng lượng mặt trời là hệ thống phi tuyến (điện áp - dòng điện) và(công suất - điện áp) các đặc tuyến này thay đổi với nhiệt độ và sự biến đổi bức xạ

Vì vậy, bằng cách thay đổi các thông số về điều kiện môi trường xung quanh đã đến

điểm công suất cực đại MPP (Maximum power point) trong mô-đun năng lượng PV

có thể được thay đổi [34] Do đó, mô-đun năng lượng mặt trời thường được sử dụng

với bộ chuyển đổi DC-DC để chuyển điện tối đa vào mạng Để tối đa hóa công suấtđược đưa vào lưới chính bằng hệ thống PV, kết hợp trở kháng phải được áp dụng Nóthu được bằng cách thay đổi chế độ điều chế chiều rộng xung (PWM) Trong các hệthống PV, bộ điều chỉnh MPPT được sử dụng để theo dõi điểm hoạt động tối ưu Xácđịnh kích thước bước tối đa và tỷ lệ lấy mẫu tối thiểu giữa mọi nhiễu loạn là nhữngyếu tố quan trọng trong thiết kế phù hợp của bộ điều khiển MPPT Đầu ra MPPTđược liên kết với điện lưới thông qua bộ biến đổi DC thành AC, điều khiển hoạt độngnguồn điện và công suất phản kháng Có hai cách thức phổ biến để kết nối hệ thốngpin PV vào lưới điện bao gồm cấu hình hai giai đoạn và một giai đoạn Trong cấuhình hai giai đoạn, công nghệ chuyển đổi điện DC-DC trang bị bộ điều khiển MPPTđược sử dụng để tối đa hóa mức điện áp và bộ biến đổi DC-AC được áp dụng để điềuchỉnh hoạt động nguồn điện và công suất phản kháng Nói cách khác, Hệ thống điện

PV nối lưới cần một bộ điều khiển đầu vào MPPT và một bộ biến đổi điện áp Hình2.2 cho thấy bộ điều chỉnh MPPT bên đầu vào

Hình 2.2 Đặc tính đầu ra của mảng PV

2.3 Những gi ải thuật đi ều khiển để tìm điểm MPPT của tấm pin mặt trời đang được sử dụng

2.3.1 Thuật toán leo đồi (HC - hill climbing)

Trong phân tích số, leo đồi là một kỹ thuật tối ưu hóa toán học thuộc họ tìmkiếm cục bộ Nó là một thuật toán lặp lại bắt đầu với một giải pháp tùy ý cho mộtvấn đề, sau đó cố gắng tìm ra giải pháp tốt hơn bằng cách thực hiện thay đổi giatăng đối với giải pháp Nếu thay đổi tạo ra giải pháp tốt hơn, thì một thay đổi gia tăngkhác sẽ được thực hiện đối với giải pháp mới và cứ tiếp tục như vậy cho đến khikhông thể tìm thấy cải tiến nào nữa

Leo đồi tìm giải pháp tối ưu cho các vấn đề lồi - đối với các vấn đề khác, nó sẽchỉ tìm thấy điểm tối ưu cục bộ (các giải pháp không thể được cải thiện bởi bất kỳcấu hình lân cận nào), không nhất thiết là giải pháp tốt nhất có thể (tối ưu toàn cầu)trong số tất cả các giải pháp có thể (các không gian tìm kiếm) Ví dụ về các thuật toángiải các bài toán lồi bằng cách leo đồi bao gồm thuật toán simplex cho lập trình tuyếntính và tìm kiếm nhị phân Để tránh bị mắc kẹt trong điểm tối ưu cục bộ, người ta cóthể sử dụng khởi động lại (tức là tìm kiếm cục bộ lặp lại) hoặc các lược đồ phức tạphơn dựa trên các lần lặp lại (như tìm kiếm cục bộ lặp đi lặp lại), hoặc trên bộ nhớ(như tối ưu hóa tìm kiếm phản ứng và tìm kiếm tabu) hoặc trên các sửa đổi ngẫunhiên ít bộ nhớ (như ủ mô phỏng).

Tính đơn giản tương đối của thuật toán khiến nó trở thành lựa chọn phổ biếnđầu tiên trong số các thuật toán tối ưu hóa Nó được sử dụng rộng rãi trong trí tuệnhân tạo, để đạt được trạng thái mục tiêu từ một nút bắt đầu Các lựa chọn khác nhaucho các nút tiếp theo và các nút bắt đầu được sử dụng trong các thuật toán liên

quan Mặc dù các thuật toán nâng cao hơn như ủ mô phỏng hoặc tìm kiếm tabu có thểcho kết quả tốt hơn, nhưng trong một số trường hợp, leo đồi cũng hoạt động tốt Việcleo đồi thường có thể tạo ra kết quả tốt hơn so với các thuật toán khác khi lượng thờigian có sẵn để thực hiện tìm kiếm bị hạn chế, chẳng hạn như với các hệ thống thờigian thực, miễn là một số gia số nhỏ thường hội tụ vào một giải pháp tốt (giải pháptối ưu hoặc gần đúng) Ở một thái cực khác, sắp xếp bong bóng có thể được xem nhưmột thuật toán leo đồi (mọi trao đổi phần tử liền kề làm giảm số lượng các cặp phần

tử bị rối loạn), nhưng cách tiếp cận này không hiệu quả đối với N thậm chí khiêmtốn, vì số lượng trao đổi cần thiết tăng lên theo bậc hai

Leo đồi là một thuật toán bất cứ lúc nào nó có thể trả về một giải pháp hợp lệngay cả khi nó bị gián đoạn bất kỳ lúc nào trước khi nó kết thúc Tiêu chí chuyển

mạch được định nghĩa là |P/a(k-1)|, trong đóP=P(k)-P(k-1), đại diện cho sự thay đổi của điều kiện nguồn và a(k-1) là giá trị lịch sử của "a(k)" Nếu giá trị của |P/a(k-

1)| lớn hơn ngưỡng "e", bộ điều khiển hiểu rằng sự biến đổi công suất chủ yếu được

gây ra do anh sáng của mặt trời, do đó sự gia tăng của chu kỳ làm việc được đặt cùng

hướng với  P, sự thay đổi của công suất nguồn Hướng thay đổi được biểu thị bằng

"độ dốc" trong biểu đồ như hình 2.3 Nếu giá trị của |P/a(k-1)| nhỏ, bộ điều khiển cho rằng điều khiển hệ thống ở trong trạng thái thay thế y, hoặc sự thay đổi lớn về

công suất được gây ra chủ yếu là bước "a" Trong cơ chế điều khiển MAHC, có hai

tham số điều chỉnh quan trọng là "e" và "M", giúp cho bộ điều khiển có thể hoạt động

được có thể đối phó với các tình huống khác nhau [35]

Hình 2.3 Lưu đồ thuật toán leo đồi điều khiển MPPT thích ứng sửa đổi

2.3.2 Thuật toán PSO

PSO là thuật toán được phát triển bởi Eberhart và Kennedy năm 1995 Đây là

kỹ thuật tính toán tìm ra vị trí tối ưu cho một cá thể dựa vào hành vi và kinh nghiệm

x i i ik1 x k v

của số đông [1] Trong đó, mỗi cá thể được đặc trưng bởi thông số vị trí “i ” và tốc

độ “ i ” Do đó, vị trí sau mỗi lần tìm kiếm bị thay đổi và phụ thuộc vào tốc độ cũngnhư vị trí trước đó theo biểu thức (7)

k1

(7)Trong quá trình tìm kiếm luôn tồn tại những vị trí tốt nhất mà mỗi cá thể đã xácđịnh P best;i và vị trí tốt nhất của đám đông Gbest;i Do đó, tốc độ của mỗi cá thể bị ảnhhưởng bởi đám đông và được xác định theo biểu thức ( 8)

k1

Trong đó c1, c2 là các hằng số gia tốc cá thể và xã hội

r1, r2 là hai số ngẫu nhiên phân bố điều trong khoảng [0,1]

max_iter số lần lặp tối đa

Để áp dụng PSO vào việc dò tìm GMPPT thì x = D và v = DD trong (8) với Dđược phân bố đều từ [0,2 _ 0,8] trong giới hạn điều khiển của mạch Boost

Lưu đồ giải thuật PSO được trình bày như Hình 2.4 có các tham số trong Bảng2.2 dùng để xác định tỷ số D tốt nhất cho cá thể (P best ) và toàn cục (Gbest ) dựa vào

điều kiện hội tụ của hàm mục tiêu (10)

Mặc dù giảm w, c1, c2 trong (7) có thể làm tăng thời gian xử lý nhưng cùng vớiviệc giới hạn độ rộng xung |D|≤D0 (D0=0,15 – để đảm bảo không bỏ qua bất cứ

điểm cực trị nào) và phân bố vị trí cho các cá thể Dϵ[0,2÷0,8] để mọi điểm trên đặc

tuyến P-V đều được xem xét sẽ tránh được LMPP khi bước nhảy không quá lớn, giatăng xác suất tìm được GMPPT

Hơn nữa, việc chủ động dừng lấy mẫu khi hai thông số dòng điện và điện áp đạtcác sai số giới hạn là sự cải tiến bộ lọc giúp tăng tốc độ hội tụ, thể hiện ưu điểm nổi

bật so với các giải pháp trước đây

Thuộc tính PSO Giá trịKích cỡ của bầy đàn (n) 4

Số lần lặp cực đại (kmax) 100Hằng số gia tốc c1; c2 0,1; 0,5Trọng số quán tính wi 0,07

i

j

(11)Bảng 2.2 Tham số giải thuật PSO

Hình 2.4 Lưu đồ giải thuật PSO đề xuất.

2.3.3 Thuật toán đi ện dẫn gia tăng (Incremental conductance - INC)

Thuật toán INC có thể khắc phục được nhược điểm của thuật toán P&O trong

điều kiện thời thiết không ổn định Thuật toán INC tìm điểm công suất cực đại dựa

vào tổng điện dẫn gia tăng của hệ thống PV

Thuật toán INC sử dụng dựa theo đặc điểm của độ dốc đường đặc tính P -V của

hệ thống PV như ở hình 2.5

Hình 2.5 Thuật toán điện dẫn gia tăng (INC)

Thuật toán INC có thể được mô tẩ lại như sau