i ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD PGS TS Trương Việt Anh SVTH MSSV Nguyễn Vũ Luân 18142333 Trần Hữu Nhân 18142350 Hồ Quốc Thạch 18142383 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ XÁC ĐỊN.
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Đặt vấn đề
Với nhu cầu năng lượng phục vụ cho khoa học và sự ô nhiễm vượt bậc từ nền công nghiệp gây ra cho trái đất, con người ngày nay đang dần thay đổi các nguồn năng lượng truyền thống gây ra nhiều ô nhiễm bằng những nguồn năng lượng tái tạo vô tận và hạn chế tác động vào môi trường Năng lượng mặt trời là một trong những năng lượng tái tạo khổng lồ đang được phát triển rộng rãi toàn cầu, ước tính khoảng 173,000,000 GW Hơn thế nữa, năng lượng mặt trời hạn chế tối thiểu những ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường Vì hạn chế sinh ra các khí thải nên việc giảm ô nhiễm và hiệu ứng nhà kính là điều tất yếu khi sử dụng pin năng lượng mặt trời
Tỉ lệ nghịch với nhu cầu năng lượng ngày một tăng của Việt Nam là nguồn năng lượng hóa thạch ngày một cạn kiệt Với vị trí địa lí thuận lợi, Việt Nam là quốc gia có thời gian nắng nhiều trong năm với cường độ bức xạ lớn ở nhiều khu vực phân bố rộng khắp cả nước Cùng với điều kiện tự nhiên và bối cảnh hiện tại, việc khai thác Năng lượng mặt trời có sẵn cho sản xuất điện rất là khả thi cả về hiệu quả kinh tế và vấn đề môi trường
Có một vấn đề quan trọng ảnh hưởng rất lớn trong hệ thống pin năng lượng mặt trời đó là bóng che Vì cần có ánh sáng mặt trời trực tiếp để các tấm pin mặt trời sản xuất điện, nên bóng râm là vấn đề lớn nhất ảnh hưởng đến khả năng sản xuất điện của toàn hệ thống Hiện tượng bóng che sẽ thay đổi đặc tuyến I-V và P-V nhấp nhô với nhiều điểm cực trị địa phương thay vì một cực trị với điều kiện lí tưởng không bóng che Vì vậy, việc tìm điểm công suất cực đại (MPP) cho tấm pin năng lượng mặt trời là điều cần thiết cho cả hệ thống Một kỹ thuật đáng tin cậy với độ chính xác cao ổn định là bắt buộc Các kỹ thuật thông thường như nhiễu loạn và quan sát (P&O) và độ dẫn tăng dần (INC) không đủ khả năng để theo dõi GMPP theo điều kiện này, dẫn đến hiệu suất của hệ thống PV giảm đáng kể Bộ MPPT có nhiệm vụ tìm ra và duy trì điểm làm việc tại điểm công sức lớn nhất để đạt hiệu quả tối ưu của hệ thống và đảm bảo sự ổn định cho hệ thống khi có thay đổi về cường độ ánh sáng mặt trời
Bài báo cáo này tập trung tìm hiểu tổng quan pin năng lượng mặt trời và giải thuật PSO Từ đó ứng dụng vào mạch dò tìm MPPT với điều kiện bóng che của hệ thống pin năng lượng mặt trời Tiến hành mô phỏng và thực nghiệm ghi nhận và đánh giá tính khả thi của giải thuật.
Mục tiêu đề tài
Đề tài dựa trên số liệu kết quả khi nghiên cứu giải thuật PSO ứng dụng vào mạch dò tìm công suất cực đại của hệ thống pin năng lượng mặt trời để có thể đạt được công suất tối đa khi có điều kiện bóng che Nếu không thực hiện việc dò tìm điểm công suất cực đại thì công suất chuyển đổi điện năng của tấm pin đạt hiệu quả rất thấp Vì vậy mục tiêu của đề tài là ứng dụng giải thuật PSO để dò tìm điểm công suất cực đại một cách nhanh nhất, hiểu quả nhất đáp ứng nhu cầu cung cấp điện cho tải Từ đó tận dụng được tối đa và tránh lãng phí nguồn năng lượng chuyển đổi.
Nhiệm vụ đề tài
Tổng quan tình hình năng lượng ở Việt Nam, nhất là năng lượng mặt trời
Tổng quan về pin năng lượng mặt trời (PV): cấu tạo, nguyên lí hoạt động, đặc tính, cấu hình kết nối trong một hệ thống
Tìm hiểu giải thuật PSO ứng dụng vào mạch MPPT bằng vi xử lý Arduino Nano
Tiến hành mô phỏng thí nghiệm trên phần mền và mô hình vật lý , thu thập số liệu so sánh với kết quả mô phỏng cho từng trường hợp Đánh giá kết quả mô hình thực hiện.
Phương pháp nghiên cứu
Tìm kiếm và tham khảo các tài liệu về các giải thuật điều khiển từ các tạp chỉ khoa học, các bài báo công bố trên thư viện điện tử
Xây dựng mô hình mô phỏng và giải thuật dò điểm công suất cực đại trong điều kiện có bóng che trên phần mềm chuyên dụng PSIM Đồng thời, kiểm tra lại kết quả mô phỏng bằng mô hình thực nghiệm được lập trình điều khiển trên phần mềm Arduino IDE với board Arduino Nnano để điều khiển thực
3 nghiệm giải thuật để xuất Thu thập, đo đạt, kiểm tra các mô hình với phần mền mô phỏng Pin mặt trời Chroma để thay thế cho pin mặt trời thực tế.
Giá trị thực tiễn của đề tài
Năng lượng tái tạo như là lời giải cho bài toán năng lượng và ô nhiễm môi trường toàn cầu, đặc biệt là năng lượng mặt trời Năng lượng mặt trời góp phần tiết kiệm năng lượng, giảm lượng khí thải, cũng như giảm tải cho nguồn điện lưới quốc gia một phần năng lượng Nhưng chi phí cho một hệ thống pin mặt trời hiện nay còn rất cao, vì vậy phải tận dụng tối đa công suất được nhận bởi ánh sáng mặt trời Điện năng thu được từ hệ thống pin mặt trời phụ thuộc rất nhiều vào cường độ bức xạ và nhiệt độ Các tham số thay đổi liên tục theo thời gian, vì vậy phát triển các thuật toán MPPT để đạt được công suất đỉnh vô cùng cần thiết.
Nội dung đồ án
Đồ án được trình bày thành 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan các cơ sở lý luận của đồ án
Chương 2: Trình bày tổng quan về pin quang điện, lý thuyết bộ biến đổi DC-DC Chương 3: Giải thuật dò điểm công suất cực đại PSO trong điều kiện có bóng che Chương 4: Trình bày kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Chương 5: Kết luận và phương hướng phát triển đề tài
TỔNG QUAN
Giới thiệu pin mặt trời
Pin mặt trời (Solar panel) hay pin quang điện là một nguồn điện hoạt động dựa trên nguyên lý hiệu ứng quang điện trong chất bán dẫn Pin mặt trời bao gồm nhiều tế bào quang điện - phần tử bán dẫn có chứa nhiều cảm biến ánh sáng là diot quang, thực hiện chức năng chuyển đổi năng lượng ánh sáng mặt trời thành điện năng Hiệu điện thế, cường độ dòng điện hoặc điện trở của pin mặt trời phụ thuộc bởi lượng ánh sáng chiếu vào chúng Các tế bào quang điện được ghép thành khối để tạo ra một tấm pin mặt trời, thông thường một tấm pin mặt trời có 60 hoặc 72 tế bào quang điện
Loại pin mặt trời thông dụng nhất hiện nay là loại sử dụng Silic tinh thể Tinh thể Silic tinh khiết là chất bán dẫn điện rất kém vì các điện tử bị giam giữ bởi liên kết mạng, không có điện tử tự do Khi bị ảnh sáng hay nhiệt độ kích thích, các điện tử bị bứt ra khỏi liên kết, hay là các điện tử tích điện âm nhảy tử vùng hoá trị lên vùng dẫn và để lại một lỗ trống tích điện thương trong vùng hoá trị Lúc này chất bán dẫn mới dẫn điện
Hình 2.1: Cấu tạo pin mặt trời
Một Pin mặt trời cơ bản được cấu tạo từ năm lớp:
- Front metal contacts: lớp tiếp xúc trên bằng kim loại (điện cực trên)
- Antireflection coating: lớp phủ chất không phản xạ
- N-type crystal: bán dẫn loại n
- P-type crystal: bán dẫn loại p
- Rear metal contal: lớp tiếp xúc dưới bằng kim loại (điện cực dưới)
Hiện nay, vật liệu chủ yếu làm pin năng lượng mặt trời (và cho các thiết bị bán dẫn) là các Silic tinh thể Pin năng lượng mặt trời làm từ tinh thể Silic chia ra thành 3 loại: pin mặt trời đơn tinh thể, pin mặt trời đa tinh thể, pin mặt trời dạng phim mỏng
2.1.2.1 Pin năng lượng mặt trời mono đơn tinh thể (Monocrystalline)
Các tế bào quang điện của tấm pin mặt trời Mono được làm bằng silicon đơn tinh thể với độ tinh khiết cao Các tế bào quang điện của loại pin này được cấu tạo từ các phôi silicon hình trụ để giúp tăng cường được tối đa hiệu suất, nhà sản xuất đã vạt góc mặt của phôi silicon Bề ngoài của tấm pin mono có màu đen sẫm đồng nhất Cùng với đó là các tế bào quang điện hình vuông được vạt góc xếp liền nhau tạo ra khoảng trống hình thoi
Pin mono thường có hiệu suất chuyển đổi và công suất cao nhất trong 3 loại pin Hầu hết các tấm pin mặt trời mono thường đạt hiệu suất chuyển đổi trên dưới 20%
Hình 2.2: Pin năng lượng mặt trời mono đơn tinh thể (Monocrystalline)
2.1.2.2 Pin năng lượng mặt trời poly đa tinh thể(polycrystalline)
Các tấm pin mặt trời Poly đều được tạo nên từ silicon đa tinh thể như polysilicon (p- Si) và silicon đa tinh thể (me-Si) Nguyên liệu silicon này bị tan chảy và đổ vào khuôn hình vuông, để nguội và cất thành những tấm wafer vuông hoàn hảo Ưu điểm của pin mặt trời Poly là quá trình sản xuất đơn giản và ít tốn kém nên giá thành thấp hơn so với pin mono Ngoài ra tấm có mức độ giãn nở và chịu nhiệt cao Tuy nhiên hiệu suất làm việc của các tấm pin mặt trời poly thường có hiệu suất chuyển đổi từ 15 đến 19% thấp hơn loại pin mono trong cùng một điều kiện Bên cạnh đó tuổi thọ của loại pin này không cao bằng pin mono
Hình 2.3: Pin năng lượng mặt trời poly đa tinh thể (polycrystalline)
2.1.2.3 Pin năng lượng mặt trời dạng phim mỏng
Pin mặt trời dạng phim mỏng là loại pin được tạo từ những miếng phim rất mỏng từ chất liệu Silic nóng chảy Loại pin này có cấu trúc đa tinh thể và cho hiệu suất thấp nhất khi so sánh với hai dòng pin Mono và Poly Chúng thường có hiệu suất chuyển đổi gần hơn 11% Bởi bỏ qua thao tác cắt thỏi Silicon nên pin năng lượng mặt trời dạng phim mỏng được xem là có giá cả mềm nhất so với hai loại pin trên
Hình 2.4: Pin năng lượng mặt trời dạng phim mỏng
Hình 2.5: Nguyên lí hoạt động của pin mặt trời
Nguyên lí hoạt động của pin quang điện dựa tvào hiện tượng quang điện trên lớp tiếp xúc p-n Ánh sáng mặt trời như một dòng chảy của các hạt mang năng lượng được gọi là photon Khi ánh sáng chiếu đến tế bào quang điện, các hạt photon ánh sáng có thể dễ dàng đi vào trong lớp chuyển tiếp p-n thông qua lớp lớp p Năng lượng ánh sáng ở dạng hạt photon có thể cung cấp đủ năng lượng cho các electron tại vùng nghèo tách ra khỏi liên kết với lỗ trống để tạo ra một số cặp electron-lỗ trống
Lúc này vùng nghèo mất trạng thái cân bằng nên lớp ngăn cách bị phá vỡ, các electron vùng n có thể di chuyên xuyên qua lớp chuyển tiếp p-n đến lớp p Khi kết nối một dây dẫn ở hai đầu lớp p và lớp n qua một phụ tải, sẽ có một dòng electron di chuyển từ lớp n xuyên qua vùng nghèo đến lớp p và qua phụ tải về lại lớp n Dòng dịch chuyển của electron tạo thành một dòng điện kín có chiều ngược chiều electron (chiều dòng điện từ lớp n về lại lớp p)
2.1.4 Đặc tính của tế bào quang điện
2.1.4.1 Mô hình toán của một tế bào quang điện Để thuận tiện trong việc tính toán, thiết kế, một mạch điện tương đương được đưa ra để thay thế pin mặt trời Nó bao gồm một nguồn dòng (IPH), một diode, một điện trở nối tiếp (Rs) và một điện trở shunt (Rsh)
Hình 2.6: Mô hình toán của tế bào quang điện
Sử dụng định luật Kirchhoff cho nguồn dòng (IPH), dòng điện qua diode (ID), dòng điện qua điện trở shunt (Ish), dòng điện đến qua tải (I) được biểu diễn sau:
IS: dòng bão hòa (A) q: điện tích của electron, q = 1,6 × 10 −19 C k: hằng số Boltzmann’s, k = 1,38 × 10 −23 J/K
TC: nhiệt độ vận hành của pin (K)
A: hệ số lý tưởng phụ thuộc vào công nghệ chế tạo pin, ví dụ công nghệ Si-mono A=1.2, Si-Poly A = 1 3…
Dòng quang điện IPH phụ thuộc trực tiếp vào bức xạ mặt trời và nhiệt độ của pin:
ISC: dòng ngắn mạch tại nhiệt độ tiêu chuẩn 25C (A) và bức xạ 1kW/m 2
K1: hệ số dòng điện phụ thuộc vào nhiệt độ (A/C)
Tc: Nhiệt độ vận hành của pin mặt trời (K)
TRef: Nhiệt độ tiêu chuẩn của pin mặt trời (K) λ: Bức xạ mặt trời (kW/m 2 )
Dòng bão hòa IS là dòng các hạt tải điện không cơ bản đƣợc tạo ra do kích thích nhiệt Khi nhiệt độ của pin mặt trời tăng dòng bão hòa cũng tăng theo hàm mũ
IRS: Dòng điện ngƣợc bão hòa tại nhiệt độ tiêu chuẩn (A)
EG: Năng lượng lỗ trống của chất bán dẫn Đối với pin mặt trời lý tưởng, điện trở dòng rò Rsh = ∞, Rs = 0 Khi đó mạch điện tương đương của pin quang điện trở thành:
Hình 2.7: Sơ đồ mạch điện lý tưởng của pin quang điện
Khi đấy dòng điện qua tải I được đơn giản hóa như sau:
Thông thường, công suất của tế bào quang điện khoảng 2W và điện áp khoảng 0.5V
Vì thế, phải ghép nối các tế bào quang điện với nhau theo dạng nối tiếp-song song để sinh ra lượng công suất và điện áp đủ lớn đáp ứng được từng nhu cầu sử dụng Mạch điện tương đương của module pin quang điện gồm Ns tế bào được mắc nối tiếp và Np song song song
Xem xét module quang điện với Ns tế bào được mắc nối tiếp và Np song song:
Hình 2.8: Sơ đồ mạch tương đương của pin mặt trời mắc nối tiếp, song song
Phương trình đặc trưng của module pin:
2.1.4.2 Đặc tuyến của pin quang điện Đặc tính làm việc của pin mặt trời thể hiện qua hai thông số là điện áp hở mạch lớn nhất (VOC) và dòng điện ngắn mạch (ISC)
VOC là hiệu điện thế được đo khi mạch ngoài của pin mặt trời hở, lúc đó I = 0
Hình 2.9: Mô hình PV lý tưởng khi hở mạch
Hệ thống MPPT
Hình 2.20: Sơ đồ khói của hệ thống MPPT tiêu biểu
MPPT (Maximum Power Point Tracker) là bộ theo dõi điểm công suất tối đa và chuyển đổi điện tử để tối ưu hóa các tấm pin năng lượng mặt trời và ắc quy năng lượng mặt trời hoặc lưới điện Điều này giúp cho việc sản xuất điện của các tấm pin mặt trời và việc lưu trữ điện năng của ắc quy luôn hoạt động ở trạng thái tốt nhất
Hệ thống pin mặt trời luôn thay đổi theo các điều kiện ngoại cảnh (cường độ ánh sáng, nhiệt độ môi trường, …) Bộ MPPT sẽ có nhiệm vụ theo dõi các điểm công suất tối đa khi xảy ra các điều kiện khác nhau và điều chỉnh điểm làm việc tiệm cận với điểm công suất cực đại
Thông thường, bộ MPPT có hai bộ phận: MPPT control và DC-DC converter Từ hai giá trị I và V của hệ thống pin mặt trời thông qua MPPT control xử lí sẽ cho ra công tác chu kì (duty) điểu khiển mạch DC-DC phù hợp với điều kiện môi trường thay đổi Vì vậy hệ thống pin năng lượng mặt trời được đảm bảo công suất tối ưu
2.2.1 Bộ chuyển đổi DC-DC (BOOST)
2.2.1.1 Cấu tạo bộ chuyển đổi DC-DC (BOOST)
Bộ biến đổi DC/DC chuyển đổi nguồn một chiều bất ổn định thành nguồn điện một chiều có thể điều khiển được Bộ biến đổi DC-DC là thiết bị giao tiếp giữa tải và pin năng lưọng, truyền công suất từ pin năng lượng tới tải, bằng việc thay đổi độ rộng xung, tổng trở tải nhìn từ phía nguồn sẽ được thay đổi bằng với tổng trở nguồn tại điểm cực đại, vì vậy công suất cực đại được cung cấp cho tải
Trong hệ thống năng lượng mặt trời, bộ chuyển đổi DC-DC thường được sử dụng gồm:
• Bộ tăng áp (boost): có điện áp đầu ra cao hơn điện áp đầu vào (Vout > Vin)
• Bộ giảm áp (buck): có điện áp đầu ra thấp hơn điện áp đầu vào (Vout < Vin)
• Bộ đảo dấu điện áp (buck – boost): là sự kết hợp của hai bộ boost và buck Có thể tăng hoặc giảm áp
Tùy vào nhu cầu điện áp hệ thống pin mặt trời và tải, sẽ sử dụng bộ chuyển đổi DC-DC một cách hợp lí
Hình 2 21: Sơ đồ mạch Boost
Mạch boost có cấu tạo khá đơn giản với các phần tử cơ bản là một khoá điện tử, một cuộn cảm để giữ năng lượng, một (hoặc hai) tụ điện và một Diode dẫn dòng Điện áp đầu ra phụ thuộc vào độ rộng xung và giá trị cuộn cảm L
Khi công tắt đóng (ON), Diode không được phân cực thuận, điện từ nguồn VS qua cuộn dây L Dòng điện trong cuộn dây sẽ tăng dần từ giá trị Imin nào đó
Hình 2 22: Cuộn dây được nạp bởi nguồn Vin v L = L.di L(ON) dt => I L(on) = ∫ V s
Dòng điện qua tải vẫn được duy trì do lúc này tụ điện sẽ phóng điện và đóng vai trò là nguồn
Khi công tắt mở, Diode phân cực thuận, có dòng điện qua Diode đến tải R và tụ điện
C Trên cuộn dây lúc này sẽ xuất hiện điện áp tự cảm chống lại sự sụt giảm dòng điện qua cuộn dây Điện áp này cùng với nguồn cấp có chiều dương đặt vào anot của diode, làm diode dẫn, cấp điện áp cho tải đồng thời nạp lại tụ điện C
Hình 2 23: Tụ điện được nạp bởi nguồn và cuộn dây
Hình 2 24: Tải được cấp điện bởi tụ điện khi mosfet đóng
L (1 − D)T (2.10) Ở trạng thái cân bằng, dòng điện ra và vào cuộn dây là bằng nhau nhưng ngược chiều
Nhận xét: Do 0 ≤ D ≤ 1, nên (1 − D) ≤ 1, điện áp ra VO lớn hơn điện áp vào VS
2.2.1.3 Công thức xác định giá trị cuộn dây và tụ điện
Dòng điện nhấp nhô (ripple) qua cuộn dây:
Do đó giá trị điện cảm cuộn dây:
Nhận xét: Tần số đóng ngắt mạch càng lớn thì giá trị L mạch yêu cầu càng nhỏ Tần số f trong mạch thực tế thường chọn lớn ngoài ngưỡng nghe của con người, trong khoảng 25kHz đến 100kHz Trong điều kiện lý tưởng, không mất công suất qua các phần tử trung gian, công suất nguồn bằng công suất tải: VSIS = VO.IO Do đó:
Nhận xét: Dòng điện nguồn cấp (cũng chính là dòng điện qua cuộn dây) lớn hơn dòng điện tải đúng bằng tỷ số điện áp nguồn và điện áp tải Dòng điện nguồn cấp cũng chính là dòng cuộn dây I S = I L , ta có:
2LDT (2.17) Để đảm bảo dòng điện trong tải không âm, ta cần 𝐼 𝐿(𝑀𝐼𝑁) 0
Xem xét dòng điện qua tụ điện: Điện áp tụ bắt đầu nạp từ VMIN đến VMAX tương ứng dòng điện trong tụ điện không đổi I C = V o
2.2.2 Bộ điều khiển - Arduino Nano
Trong hệ thống, MPPT control được xem như bộ não tiếp nhận thông tin điện tử và đưa ra lệnh các điều khiển Chúng thường là các vi mạch điều khiển có nhiều tích hợp Trong bài báo cáo, MPPT control là mạch arduino nano Arduino nano được sử dùng
22 thực hiện các nhiệm vụ: đọc số liệu I và V từ pin mặt trời sau đó tính toán điều khiển đưa ra xung PWM điều khiển chu kì công tác của Mạch DC-DC phù hợp
Hình 2 25: Vi điều khiển Arduino Nano
Arduino Nano là một bảng vi điều khiển nhỏ gọn, đầy đủ được tích hợp vi điều khiển ATmega328P
Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của Arduino Nano
Arduino Nano Thông số kỹ thuật
Bộ nhớ Flash 32 KB of which 2 KB used by Bootloader Điện áp ngõ vào (7-12) Volts
Vi điều khiển ATmega328P Điện áp hoạt động 5V
Kích thước bo mạch 18 x 45 mm
GIẢI THUẬT DÒ TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI
Tổng quan về giải thuật PSO
3.1.1 Giới thiệu giải thuật PSO
PSO (Particle swarm optimization) là kết quả của sự mô hình hóa việc đàn chim bay đi tìm kiếm thức ăn cho nên nó thường được xếp vào các loại thuật toán có sử dụng trí tuệ bầy đàn Được giới thiệu vào năm 1995 tại một hội nghị của IEEE bởi James Kennedy và kỹ sư Russell C Eberhart Thuật toán có nhiều ứng dụng quan trọng trong tất cả các lĩnh vực mà ở đó đòi hỏi phải giải quyết các bài toán tối ưu hóa Để hiểu rõ thuật toán PSO hãy xem một ví dụ đơn giản về quá trình tìm kiếm thức ăn của một đàn chim Không gian tìm kiếm thức ăn lúc này là toàn bộ không gian ba chiều mà chúng ta đang sinh sống Tại thời điểm bắt đầu tìm kiếm cả đàn bay theo một hướng nào đó, có thể là rất ngẫu nhiên
Tuy nhiên sau một thời gian tìm kiếm một số cá thể trong đàn bắt đầu tìm ra được nơi có chứa thức ăn Tùy theo số lượng thức ăn vừa tìm kiếm, mà cá thể gửi tín hiệu đến các các cá thể khác đang tìm kiếm ở vùng lân cận Tín hiệu này lan truyền trên toàn quần thể Dựa vào thông tin nhận được mỗi cá thể sẽ điều chỉnh hướng bay và vận tốc theo hướng về nơi có nhiều thức ăn nhất Cơ chế truyền tin như vậy thường được xem như là một kiểu hình của trí tuệ bầy đàn Cơ chế này giúp cả đàn chim tìm ra nơi có nhiều thức ăn nhất trên không gian tìm kiếm vô cùng rộng lớn
Như vậy đàn chim đã dùng trí tuệ, kiến thức và kinh nghiệm của cả đàn để nhanh chóng tìm ra nơi chứa thức ăn Bây giờ chúng ta tìm hiểu làm cách nào mà một mô hình trong sinh học như vậy có thể áp dụng trong tính toán và sinh ra thuật toán PSO mà ta từng nhắc đến
Hãy xét bài toán tối ưu của hàm số F trong không gian n chiều Mỗi vị trí trong không gian là một điểm tọa độ n chiều Hàm F là Hàm mục tiêu (fitness function) xác định trong không gian n chiều và nhận giá trị thực Mục đích là tìm ra điểm cực tiểu của hàm
F trong miền xác định nào đó Ta bắt đầu xem xét sự liên hệ giữa bài toán tìm thức ăn
25 với bài toán tìm cực tiểu của hàm theo cách như sau Giả sử rằng số lượng thức ăn tại một vị trí tỉ lệ nghịch với giá trị của hàm F tại vị trí đó Có nghĩa là ở một vị trí mà giá trị hàm F càng nhỏ thì số lượng thức ăn càng lớn Việc tìm vùng chứa thức ăn nhiều nhất tương tự như việc tìm ra vùng chứa điểm cực tiểu của hàm F trên không gian tìm kiếm
3.1.2 Các đặc điểm của giải thuật PSO
PSO sử dụng sự tương tác, trao đổi thông tin giữa các phần tử trong quần thể để khám phá không gian tìm kiếm, hướng tìm kiếm đa chiều hơn khả năng tìm được nghiệm cao hơn
PSO sử dụng các thông tin từ hàm mục tiêu thông qua các phép toán đơn giản, dễ tiếp cận
PSO sử dụng các luật chuyển đổi theo xác xuất (dùng số ngẫu nhiên)
PSO đòi hỏi các thông số của bài toán tối ưu để tìm được giá trị tối ưu bên trong không gian tìm kiếm
3.1.3 Các thông số của PSO
Hình 3.1: mô tả thông số giải thuật PSO
𝑋 𝑖 𝑘 : Vị trí cá thể thứ i tại thế hệ thứ k
𝑉 𝑖 𝑘 : Vận tốc cá thể i tại thế hệ thứ k
𝑋 𝑖 𝑘+1 : Vị trí cá thể thứ i tại thế hệ k +1
𝑉 𝑖 𝑘+1 : Vận tốc cá thể i tại thế hệ thứ k + 1
Pbesti : Vị trí tốt nhất của cá thể thứ i
Gbest : Vị trí tốt nhất của cá thể trong quần thể
PSO được khởi tạo bằng một nhóm vị trí cá thể (nghiệm) ngẫu nhiên và sau đó tìm nghiệm tối ưu bằng cách cập nhật các thế hệ Trong mỗi thế hệ, mỗi cá thể được cập nhật vị trí (nghiệm) theo hai giá trị tốt nhất
Giá trị thứ nhất là vị trí tốt nhất đạt được cho tới thời điểm hiện tại, gọi là Pbest Một vị trí tối ưu khác mà cá thể này bám theo là vị trí tối ưu toàn cục Gbest, đó là vị trí tốt nhất mà cá thể lân cận cá thể này đạt được cho tới thời điểm hiện tại
3.1.4 Lưu đồ chung cho giải thuật PSO
Hình 3.2: Lưu đồ giải thuật PSO
3.1.5 Các bước thực hiện và ví dụ
• Bước 1: Khởi tạo quần thể
Chọn một quần thể với số phần tử N có vị trí {x1, x2,…xn} và vận tốc ban đầu {v1, v2,…vn} Mỗi cá thể đều tương ứng với hàm mục tiêu y = f(x)
Số lượng phần tử sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian tìm được giá trị tối ưu cho bài toán Nếu số lượng phần tử nhiều, phạm vi cũng như tỉ lệ tìm được giá trị tối ưu nhanh hơn sẽ tăng nhưng đồng thời cũng làm tăng thời gian trao đổi thông tin giữa các phần tử Ngược lại, nếu số lượng các phần tử ít phạm vi và tỉ lệ đạt giá trị tối ưu nhanh sẽ giảm những cũng làm giảm thời gian trao đổi thông tin giữa các phần tử
Khởi tạo các tham số của thuật toán, tức là các giá trị w, c1, c2 Các giá trị này có thể được tinh chỉnh sao cho phù hợp nhất với yêu cầu bài toán
• Bước 2: Tìm vị trí tốt nhất của mỗi cá thể và của cả quần thể:
Như đã đề cập, trong quá trình khám phá không gian tìm kiếm mỗi cá thể trong quần thể chịu tác động của hai thông tin là vị trí tốt nhất của chính cá thể trong quá khứ (Pbest), và vị trí tốt nhất mà cả bầy đàn đạt được trong quá khứ (Gbest) Hàm mục tiêu có thể được tính toán, đo lường, … để thu về hai giá trị nói trên
• Bước 3: Cập nhật vị trí và vận tốc của các cá thể
Vận tốc và vị trí của mỗi cá thể được tính như sau:
Trong đó w: trọng số quán tính c1, c2: các hệ số gia tốc rand1, rand2: số ngẫu nhiên giữa 0 và 1
Hai công thức này sẽ mô tả chính xác sự lan truyền, trao đổi thông tin giữa các cá thể trong quần thể
• Bước 4: Lưu giá trị tối ưu:
Sau khi hoàn thành vòng lặp các cá thể lần lượt được cập nhật vị trí và đánh giá giá trị hàm mục tiêu, giá trị tốt nhất của từng cá thể từng đạt được cũng được cập nhật Giá trị vị trí tốt nhất của cá thể i trong vòng lặp thứ m (m>1 )được định nghĩa:
Sau khi cập nhật các giá trị vị trí tốt nhất của từng cá thể Pbesti, tiếp tục xác định giá trị Gbest, kết thúc 1 vòng lặp của giải thuật PSO
Tìm giá trị lớn nhất của hàm số y*-b*b;
+ Bước 1: khởi tạo quần thể gồm 3 phần tử U=(a,b)
+ Bước 2: lần lượt thay U1, U2, U3 vào y ta có
Ybest1=1 (Pbest1=U1), Ybest2=1 (Pbest2=U2), Ybest3= -3 (Pbest3=U3)
+ Bước 3: Cập nhật lại vận tốc và vị trí
+ Bước 4: Lưu giá trị tối ưu
Thay các giá trị U1 U2 U3 vào y
Theo công thức đã định nghĩa
Gbest = U3 = {1.36, 1.16} do Y(U3(0))>Y(U1(0))>Y(U2(0)) Đến đây thuật toán PSO đã kết thúc vòng lặp đầu tiên, vòng lặp thứ 2 sẽ được tiếp tục từ bước thứ 2 Đây là kết quả sau khi thực hiện 30 vòng lặp thuật toán PSO bằng phần mềm DEV C++ 5.11
Hình 3.3: Kết quả sau khi thực hiện 30 vòng lặp thuật toán PSO bằng phần mềm
DEV C++ 5.11 Giá trị cực đại của hàm y = 2*a-b*b với a,b thuộc (-4;4) là ymax = 8
Trong ví dụ trên, giải thuật PSO đã được triển khai với số vòng lặp tối đa (MaxLoop) được định trước Tuy nhiên trong những trường hợp bài toán rộng hơn với không gian tìm kiếm lớn hơn việc dùng số vòng lặp cố định có thể dẫn đến:
+ Kết quả bài toán chưa đạt đến giá trị mong muốn, nhưng thuật toán đã dừng việc tìm kiếm
Hiện tượng bóng che và đặc tuyến của hệ PV khi có bóng che
Bóng che là hiện tượng một hoặc nhiều cell pin trong tấm năng lượng mặt trời bị che phủ Điều này dẫn đến sự bất ổn định trong hệ thống pin và các đặc tính I-V, P-V cũng trở nên phức tạp hơn
Hiện tượng bóng che có hai loại: bóng che một phần và bóng che hoàn toàn
Hầu hết bóng che một phần xảy ra ở các tế bào quang điện nhất định trên một tấm pin quang điện hoặc một số tấm pin trong hệ thống bị che khuất khỏi ánh sáng mặt trời trực tiếp
Nguyên nhân của bóng che một phần xảy ra do các đám mây, tòa nhà cao tầng, bụi, lá cây, điều kiện vận hành, … Bóng che hoàn toàn cũng tạo ra những vấn đề tương tự cho các hệ thống PV nhưng không được thảo luận nhiều như bóng che một phần vì lượng bức xạ mặt trời chiếu xuống các tấm pin PV là như nhau
3.2.2 Đặc tuyến pin quang điện khi có hiện tượng bóng che
Xét mô hình pin quang điện gồm 4 tấm pin với thông số như sau SunPower-76R- BLK-U:
Bảng 3 1: Thông số pin mặt trời
Mật độ công suất ở STC (W / m2) 140.741
Mật độ công suất ở PTC (W / m2) 120.185
Vmp: Điện áp ở công suất tối đa (V) 13,5
Imp: Dòng điện ở công suất tối đa (A) 5,65
Voc: Điện áp mạch mở (V) 16,2
Isc: Dòng điện ngắn mạch (A) 6,02
Nhiệt độ tế bào hoạt động danh nghĩa (° C) 55.4
Hệ số nhiệt độ điện áp mạch hở (% / ° C) -0.379
Hệ số nhiệt độ dòng điện ngắn mạch (% / ° C) 0,031
Hệ số nhiệt độ công suất tối đa (% / ° C) -0,451
Trong mục Utilities của PSIM chọn Solar Module (physical model) tiến hành nhập các thông số module như bảng trên, nhấn Calculate I-V Curve
Hình 3.4: Thông số đặc tuyến trong hộp thoại Utilities của PSIM
Nhấn Copy PSIM Parameters để tải thông số lần lượt cho các tấm pin như hình
Hình 3.5: Thông số PV trong PSIM
• Khi chưa có hiện tượng bóng che đặt tuyến của hệ được khảo sát bằng phần mềm PSIM có dạng như hình
Hình 3.6: Đặc tuyến P-V khi không có hiện tượng bóng che
Hình 3.7: Đặc tuyến I-V khi không có hiện tượng bóng che
• Khi có hiện tượng bóng che Ir1 = Ir2 = 1000 (W/m 2 ), Ir3 = Ir4 = 700 (W/m 2 )
Hình 3 8: Đặc tuyến P-V khi có hiện tượng bóng che với Ir1 = Ir2 = 1000 (W/m 2 ),
Hình 3.9: Đặc tuyến I-V khi có hiện tượng bóng che với Ir1 = Ir2 = 1000 (W/m 2 ),
• Khi Ir1 = 1000 (W/m 2 ), Ir2 = 500 (W/m 2 ), Ir3 = 700 (W/m 2 ), Ir4 = 700 (W/m 2 )
Hình 3.10: Đặc tuyến P-V khi có hiện tượng bóng che với Ir1 = 1000 (W/m 2 ),
Hình 3.11: Đặc tuyến I-V khi có hiện tượng bóng che với Ir1 = 1000 (W/m 2 ),
Nhận xét: Khi có hiện tượng bóng che đường cong đặc tuyến PV xuất hiện nhiều cực trị và nhiều vùng biến thiên không giống nhau Số lượng các cực trị và vùng biến thiên phụ thuộc vào vị trí bóng che Bài toán tìm điểm công suất cực đại lúc này trở thành bài toán tối ưu hàm đa điểm Vậy nên việc áp dụng thuật toán PSO cho bài toán MPPT bóng che là có cơ sở
3.2.2 Áp dụng giải thuật PSO vào bài toán dò tìm điểm công suất cực đại Để có thể dễ dàng áp dụng và tránh gây nhầm lẫn trong quá trình thực hiện trước tiên hãy làm rõ sự tương quan các đại lượng trong bài toán dò tìm điềm công suất cực đại và các thông số của giải thuật PSO
Tương ứng với ví dụ đã trình bày bài toán có dạng tìm điểm cực đại của hàm
P=f(D) với Dmin ≤ D ≤ Dmax Điểm khác là lúc này giá trị hàm mục tiêu P sẽ không thể tính toán trực tiếp từ biến vị trí D Mà sẽ được tính từ hai giá trị đo lường là I và V ở ngõ vào của mạch DC DC boost
Các giá trị w, c1, c2 của thuật toán PSO sẽ được lựa chọn sao cho phù hợp với mô hình
3.2.2.1 Mô tả nguyên lý dò tìm điểm công suất cực đại của giải thuật PSO
Các giá trị D được khởi tạo sẽ lần lượt được cấp cho bộ phận điều chế PWM, giá trị dòng điện và điện áp ngõ vào sẽ được đo đạt và tính toán ra giá trị công suất tương ứng
Hình 3.12: Khởi tạo phần tử và lưu giá trị Pbest và Gbest lần đầu
Các giá trị tốt nhất của từng cá thể sẽ được ghi nhận (Pbest[i] và Dbest[i]), đồng thời giá trị tốt nhất của cả quần thể cũng được lưu giữ (G và Dm) Trong lần lặp đầu tiên các giá trị công suất sẽ là giá trị tốt nhất của chính phần tử đó nếu các giá trị Pbest được
39 khởi tạo đều bằng 0 và ở các lần lặp tiếp theo giá trị Pbest sẽ tuân theo công thức (3.3) Đối với ví dụ hiện tại giá trị tốt nhất toàn cục là G chính là P3
Kế đến, thuật toán sẽ cập nhật giá trị các vector vận tốc v theo công thức (3.1) Do chịu ảnh hưởng từ G và Pbest các vector v1, v2, v4 có xu hướng sẽ hướng về phần tử thứ 3 (D3)
Hình 3.13: Cập nhật giá trị các vector vận tốc v
Và cập nhật giá trị D theo công thức (3.2)
Hình 3.14: Cập nhật vị trí (D) và lưu giá trị tốt nhất mới (P và G)
Sau khi được cập nhật các giá trị D lại tiếp tục được đưa về cho bộ phận điều chế PWM, các giá trị công suất lại tiếp tục được tính toán, so sánh, lưu giữ Trong ví dụ này sau lần tính toán công suất thứ hai giá trị tốt nhất toàn cục lúc này là G = P4 (ứng với
Dm = D4) nên ở lần cập nhật kế các vector của các phần tử còn lại sẽ hướng đến phần tử thứ 4 (giá trị D4) Thuật toán sẽ tiếp tục lặp lại và sẽ dừng khi thõa mãn điều kiện do người thực hiện đặt ra
3.2.2.2 Lưu đồ cho MPPT-PSO
Hình 3.15: Lưu đồ giải thuật PSO ứng dụng cho MPPT
CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ MÔ HÌNH THỰC TẾ
Mô phỏng giải thuật PSO dò tìm điểm công suất cực đại trên PSIM
Bảng 4.1: Thông số mô phỏng
Số vòng lặp tối đa MxLp 100
Số mẫu đo đếm Ns 300
Giá trị tụ điện Cin 470 uF
Giá trị tụ điện Cout 100 uF
Giá trị cuộn cảm L 0.7 mH
Nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng module pin năng lượng mặt trời SunPower-76R-BLK-
U đã đề cập trước đó
4.1.2 Mạch mô phỏng trên phần mềm PSIM
Hình 4.1: Sơ đồ mạch hệ thống PV gồm 4 tấm pin mắc nối tiếp dùng giải thuật dò tìm PSO
Hệ thống sử dụng một mạch boost cơ bản với các thông số như bảng 4.1 Các tấm pin lần lượt có các bức xạ như hình, đây cũng là trường hợp đặc tuyến có 2 đỉnh đã được khảo sát ở chương 3
Ngoài ra, nhóm thực hiện sẽ tiến hành so sánh với các giải thuật thuần túy nhầm làm rõ những ưu điểm của giải thuật PSO Hai giải thuật được sử dụng để so sánhbao gồm giải thuật P&O (Perturbation and observation) và giải thuật INC(Incremental conductance) Tương tự, sơ đồ mạch cho 2 giải thuật được trình bày như sau:
Hình 4.2: Sơ đồ mạch hệ thống PV gồm 4 tấm pin mắc nối tiếp dùng giải thuật dò tìm P&O
Hình 4.3: Sơ đồ mạch hệ thống PV gồm 4 tấm pin mắc nối tiếp dùng giải thuật dò tìm INC
4.1.3 Kết quả mô phỏng trên PSIM
4.1.3.1 Trường hợp không có bóng che Đối với trưởng hợp này cả 3 giải thuật đều tìm được GMPP với giá trị công suất đỉnh là 248W
Hình 4.4: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật PSO
Hình 4.5: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật P&O
Hình 4.6: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật INC
4.1.3.2 Trường hợp: Khi có hiện tượng bóng che Ir1 = Ir2 = 1000 (W/m2), Ir3
Công suất có giá trị như hình: Ppso = 194W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.7: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật PSO
Giá trị Dm = 162/400 = 0.405 và đạt ổn định sau 0.12s
Hình 4.8: Kết quả chu kì công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật PSO
Tiến hành mô phỏng với giải thuật P&O thuần túy
Công suất có giá trị như hình: PP&O = 124W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.9: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật P&O
Hình 4.10: Kết quả chu kì công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật P&O
Nhận xét : Theo như hình 3.8 đỉnh cực trị địa phương của đặt tuyến có giá trị là 128W, vậy nên có thể kết luận trong quá trình dò tìm giải thuật P&O đã bị bẫy vào cực trị địa phương
Tiến hành mô phỏng với giải thuật INC thuần túy
Công suất có giá trị như hình: Pinc = 126W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.11: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM đối với giải thuật INC
Hình 4.12: Kết quả chu kì công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật INC
Nhận xét : Theo như hình 3.8 đỉnh cực trị địa phương của đặt tuyến có giá trị là 128W, vậy nên có thể kết luận trong quá trình dò tìm giải thuật INC đã bị bẫy vào cực trị địa phương
4.1.3.3 Trường hợp: Khi Ir1 = 1000 (W/m 2 ), Ir2 = 500 (W/m 2 ), Ir3 = 700 (W/m 2 ),
Công suất có giá trị như hình: Po = 153W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.13: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật
Giá trị Dm = 142/400 = 0.355 và ổn định sau 0.08s
Hình 4.14: Kết quả chu kì công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật PSO
Tiến hành mô phỏng với giải thuật P&O
Công suất có giá trị như hình: PP&O = 62W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.15: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật
Giá trị D (trung bình) là 305/400 =0.7625
Hình 4.16: Kết quả chu kỳ công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật P&O
Nhận xét : Tương tự với trường hợp 2 đỉnh của đặc tuyến P&O vẫn bị bẫy vào cực trị địa phương
Tiến hành mô phỏng với giải thuật INC
Công suất có giá trị như hình: Pinc = 64W (Công suất đỉnh theo đặc tuyến
Hình 4.17: Kết quả công suất (P) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật
Giá trị D (trung bình) là 310/400 =0.775
Hình 4.18: Kết quả chu kỳ công tác (D) mô phỏng trên phần mềm PSIM với giải thuật INC Nhận xét: Tương tự với trường hợp 2 đỉnh của đặc tuyến INC vẫn bị bẫy vào cực trị địa phương
Bảng 4.2: Bảng tổng hợp kết quả mô phỏng
Trường hợp 2 đỉnh công suất Trường hợp 3 đỉnh công suất
Không rơi vào cực trị địa phương
Không rơi vào cực trị địa phương P&O P= 124 W
Rơi vào cực trị địa phương
Rơi vào cực trị địa phương INC P= 126 W
Rơi vào cực trị địa phương
Rơi vào cực trị địa phương
Nhận xét: Khi không có hiện tượng bóng che các giải thuật như P&O và INC sẽ dễ dàng tìm thấy GMPP Nhưng khi có bóng che hai giải thuật này lộ rõ những khuyết điểm và dễ dàng rơi vào cực trị địa phương (LMPP), làm giảm rõ rệt hiệu suất chuyển đổi năng lượng Trái lại khi có bóng che PSO lại dễ dàng tìm được GMPP tuy thời gian tìm kiếm có phần dài hơn so với các giải thuật thuần túy, nhưng đối với các hệ thống lớn, cần nhiều thời gian để thay đổi thì khuyết điểm về thời gian này thật sự không đáng kể so với việc đảm bảo hiệu suất chuyển đổi năng lượng luôn ở mức tốt nhất
Mô hình thực tế
Nhóm nghiên cứu thực hiện thí nghiệm trên mạch boost sẵn có, tải của mô hình là tải thuần trở (bếp điện) Nguồn cung là Chroma Programable DC power suply 62050H 600S kết hợp sử dụng phần mềm Chroma tạo đặc tuyến trong các trường hợp thay thế cho dàn pin năng lượng mặt trời
4.2.1 Sơ đồ kết nối linh kiện trên Proteus
Hình 4.19: Sơ đồ kết nối linh kiện trên Proteus 4.2.2 Chroma và bộ nguồn thay thế hệ thống pin thực tế
4.2.2.1 Nguồn DC lập trình 600V/8.5A Chroma 62050H-600S
Hình 4.20: Chroma Programable DC power suply 62050H 600S
Hình 4.21: Ngõ ra bộ nguồn Bảng 4 3: Thông số kỹ thuật của bộ Chroma 62050H-600S Điện áp đầu ra 0-600V
Công suất đầu ra 5000W Ổn định dòng ±0.01% F.S(điện áp) ; ±0.05% F.S (dòng điện) Ổn định tải ±0.02% F.S (điện áp); ±0.1% F.S (dòng điện)
Dải đo điện áp 120V / 600V Độ chính xác đo điện áp 0.05% + 0.05% F.S
Dải đo dòng điện 3.4A / 8.5A Độ chính xác đo dòng điện 0.1% + 0.1% F.S Độ nhiễu và gợn rms (điện áp) rms (dòng điện)
650mV 150mA Kích thước 132.8 x 428 x 610 mm / 5.23 x 16.85 x 24.02 inch
Trọng lượng Khoảng 23 kg / 50.66 lb
Nhiệm vụ: Kết hợp với phần mềm chroma tạo đặt tuyến IV và PV thay thế cho hệ thống pin quang điện thực
4.2.2.2 Phần mềm Chroma Để làm việc được trên phần mềm Chroma trước tiên phải kết nối bộ nguồn với cổng USB của máy tính sau đó chọn vào mục Communication SCAN => Set OK
Hình 4.22: Giao diện phần mền Chroma
Chọn chế độ Shadow Test
Hình 4.23: Chế độ mô phỏng Điền các thông số cần thiết của tấm pin cần mô phỏng => bấm Add để thêm vào
Chọn số tấm pin trong 1 module và số module => Chọn màu cho mỗi tấm pin ứng với các mức bức xạ và nhiệt độ cần sử dụng => Chọn Initiate để vẽ bức xạ => Chọn IV Write để phần mềm xử lí => Chọn IV Run để mô phỏng
Hình 4.24: Ảnh minh họa vẽ bức xạ 1 đỉnh
Hình 4.25: Ảnh minh họa vẽ bức xạ 2 đỉnh
Hình 4.26: Ảnh minh họa vẽ bức xạ 3 đỉnh 4.2.2.3 Bộ nguồn DC QJE QJ6030S
Hình 4.27: Bộ nguồn DC QJE QJ6030S
Bảng 4.4: Thông số kĩ thuật bộ nguồn DC QJE QJ6030S
Bảo hành 12 tháng Điện áp đầu ra 0 ~ 60V
Dòng điện đầu ra 0 ~ 30A Độ gợn 3mV Điện áp đầu vào 220VAC – 50 / 60Hz
Hiệu ứng nguồn CV≤1 × 10-4 + 3mV; CC≤2 × 10-3 + 3mA
Hiệu ứng tải CV≤2 × 10-4 +5 mV; CC≤2 × 10-3 + 5mA
+ Sử dụng công nghệ SMT
+ Điều chỉnh điện áp chính xác cao kiểu vòng lặp
+ Hai đèn LED hiển thị điện áp đầu ra và dòng điện
+ Tự động chuyển đổi điện áp và dòng điện ổn định
• Nhiệm vụ: Cấp nguồn DC ổn định với Vcc = 15V cho toàn bộ mạch điều khiển (Arduino, Opto)
Hình 4.28: Mô hình bếp điện (tải R thuần trở)
Tải sử dụng là tải thuần trở có dạng 4 điện trở nối tiếp như hình
Với các bậc nối tiếp:
4.2.2.5 Mạch boost với vi điều khiển Arduino Nano
Hình 4.29: Mạch Boost với vi điều khiển Arduino Nano
4.2.2.6 Kết nối các thành phần
Hình 4.30: Kết nối mạch với các thành phần 4.2.2.7 Mạch điều khiển
Mạch điện dùng đo áp của mô hình thực nghiệm là một mạch cầu phân áp 2 điện trở được mắc song song với ngõ vào Vin
Giá trị điện áp tại hai đầu cầu phân áp là Vin
Khi đó dòng điện qua R1 nối tiếp R2 là
R 1 + R 2 Giá trị điện áp đo lúc này là VinA
Dòng điện của mô hình thực nghiệm được đo đếm thông qua điện trở shunt R3 Ω Giá trị dòng điện:
Giá trị của V Rsh sẽ rất nhỏ, nên cần phải có một mạch khuếch đại giá trị điện áp này để đảm bảo bộ phận chuyển đổi (ADC) của vi điều khiển có thể so sánh và chuyển đổi chính xác giá trị dòng điện
Mạch khuếch đại sử dụng IC LM385 kết hợp điện trở, tụ điện để tạo thành 2 mạch khuếch đại không đảo mắc như hình
Hình 4.31: Sơ đồ mạch động lực và đo dòng điện trên Proteus
A v = A v1 A v2 Với Av1 và Av2 lần lượt là độ lợi điện áp của tầng khuếch đại thứ nhất và thứ hai Xét tầng khuếch đại thứ nhất, theo như công thức cầu phân áp 2 điện trở đã trình bày
Với giá trị 𝑅 9 = 15 kΩ, 𝑅 10 = 1 kΩ, giá trị độ lợi điện áp 𝐴 𝑣1 = 16
Xét tầng khuếch đại thứ 2:
𝑅 13 ) Với giá trị 𝑅 12 = 2,2 kΩ, 𝑅 13 = 1 kΩ, giá trị độ lợi điện áp 𝐴 𝑣1 = 3,2
Nhận xét: Tùy thuộc vào giá trị Rsh mà hệ số dòng điện theo điện áp sẽ thay đổi, Tuy nhiên giá trị điện trở này khó xác định và thay đổi nên hệ số sẽ được căn chỉnh cho phù hợp trong vi xử lý
IC cách ly quang TLP250 là một linh kiện bán dẫn cấu tạo gồm 1 bộ phát quang và một cảm biến quang tích hợp trong 1 khối bán dẫn Bộ phát quang là 1 doide phát quang
64 dùng để phát ra ánh sáng kích cho các cảm biến quang dẫn, còn cảm biến quang là photo transistor
IC cách ly quang TLP250 là phần tử cách ly trong các mạch công suất, điều khiển IGBT cho các mạch công suất lớn
Bảng 4.5: Thông số kĩ thuật IC TLP250
Tần số hoạt động 0-25kHz Điện áp cung cấp đầu vào 10-35V Điện áp đầu ra 10-35V
Dòng điện đầu ra 1.5A Điện áp cách ly điện 3500 V RMS
Thời gian tăng và giảm tín hiệu 1,5μs
Phạm vi nhiệt độ hoạt động -20 – 85 độ
TLP250 là IC điều khiển IGBT / Mosfet cách ly Đầu vào có một diode phát sáng GaAlAs, đầu ra nhận tín hiệu biến đổi thông qua bộ tách sóng quang tích hợp Do đó, có tính năng chính là cách ly điện giữa mạch công suất thấp và cao, truyền tín hiệu điện quang học bằng ánh sáng
Có thể sử dụng để điều khiển terminal gate của bộ chuyển mạch điện áp cao ở cả hai cấu hình high-side và low-side
Hình 4.33: Dạng sóng vào từ chân số 2 của TLP250
Hình 4.34: Dạng sóng ra từ chân số 6 của TLP250
4.2.3.1 Trường hợp Ir1 = Ir2 = Ir3 = 1000 W/m2
Hình 4.35: Kết quả thí nghiệm với mô hình vật lý
• Công suất tối đa: Pmp = 232.4 W
• Công suất đo đạt: Pmeas = 231.5 W
4.2.3.2 Trường hợp Ir1 = Ir2 00 W/m2 , Ir3 = 700 W/m2
Hình 4.36: Kết quả thí nghiệm với mô hình vật lý
• Công suất tối đa: Pmp = 182.9 W
• Công suất đo đạt: Pmeas = 178.4 W
4.2.3.3 Trường hợp Ir1 = 1000 W/m2 , Ir2 = 700 W/m2 , Ir3 = 500 W/m2
Hình 4.37: Kết quả thí nghiệm với mô hình vật lý
• Công suất tối đa: Pmp = 134 W
• Công suất đo đạt: Pmeas = 133.2 W