ỨNG DỤNG LOGIC MỜ ĐIỀU KHIỂN NỐI LƯỚI CHO TUABIN GIÓ SỬ DỤNG MÁY PHÁT ĐIỆN KHÔNG ĐỒNG BỘ NGUỒN KÉP Lê Kim Anh * TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng và khai thác hiệu quả nguồn năng lượng tái
Trang 1ỨNG DỤNG LOGIC MỜ ĐIỀU KHIỂN NỐI LƯỚI CHO TUABIN GIÓ SỬ DỤNG MÁY PHÁT ĐIỆN KHÔNG ĐỒNG BỘ
NGUỒN KÉP
Lê Kim Anh *
TÓM TẮT
Nghiên cứu sử dụng và khai thác hiệu quả nguồn năng lượng tái tạo nói chung và nguồn năng lượng gió nói riêng để phát điện có ý nghĩa thiết thực đến việc giảm biến đổi khí hậu và giảm
sự phụ thuộc vào các nguồn nhiên liệu hóa thạch có nguy cơ cạn kiệt, gây ô nhiễm môi trường Để điều khiển tuabin gió vận hành được tối ưu với vận tốc gió nhất định, thì hệ thống phải tự điều chỉnh theo sự thay đổi của vận tốc và hướng gió Công nghệ sử dụng các bộ điều khiển kinh điển còn gặp nhiều hạn chế trong hệ thống điều khiển tự điều chỉnh Bài báo đã đưa ra được kết quả mô phỏng điều khiển nối lưới cho tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (Doubly Fed Induction Generator – DFIG) theo giải thuật logic mờ nhằm duy trì công suất phát tối đa của hệ thống bất chấp tải nối với hệ thống
Từ khóa: Năng lượng gió; tuabin gió; tuabin gió nối lưới; máy phát điện không đồng
bộ nguồn kép; logic mờ
CONTROL OF DOUBLY FED INDUCTION GENERATOR WIND TURBINE
FOR GRID CONNECTING USING FUZZY LOGIC ABSTRACT
The research of using and exploiting effectively renewable energy sources in general and solar energy sources to generate electricity is meaningful to reduce the climate change and dependance on fossil energy sources which are at risk of both being exhausted and causing environmental pollution For the purpose of operating efficiently of wind turbine at a certain wind velocity, the system must function and be self-adjusted to the change of wind speed and direction Controlling technology based on classical controllers still have many drawbacks in self-adjusted controlling The article gives the result of modulating grid-connected control of an integrated wind turbine using Doubly Fed Induction Generator (DFIG), applied fuzzy logic algorithm to maintain maximum capacity of the systems with disregard of connected power loads
Key words: Wind energy; Wind Turbine; grid connected wind turbine; Doubly Fed Induction Generator; Fuzzy logic
* GV Khoa điện – điện tử, Trường Cao đẳng Công nghiệp Tuy Hòa Tỉnh Phú Yên
Email:tdhlekimanh@gmail.com
Trang 21 Đặt vấn đề
Ngày nay, cùng với sự phát mạnh mẽ của
thế giới, nhu cầu sử dụng năng lượng của con
người ngày càng tăng Nguồn năng lượng tái
tạo nói chung và nguồn năng lượng gió nói
riêng là nguồn năng lượng sạch, không gây ô
nhiễm môi trường, đồng thời tiềm năng về trữ
lượng năng lượng gió ở nước ta rất lớn Theo
số liệu của ngân hàng thế giới, tiềm năng gió
của Việt Nam (ở độ cao 65m) rất khả quan, ước
đạt 513.360MW, lớn hơn 200 lần công suất nhà
máy thủy điện Sơn La và hơn 10 lần tổng công
suất dự báo của ngành điện đến năm 2020 Theo [1], đây sẽ là nguồn năng lượng tiềm năng đáng kể có thể khai thác và bổ sung cho nguồn điện lưới quốc gia, thay thế dần các nguồn năng lượng hóa thạch ngày càng cạn kiệt, cải thiện được môi trường sống đang là mục tiêu nghiên cứu của nhiều quốc gia Việc ứng dụng logic mờ điều kiển nối lưới cho tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng
bộ nguồn kép (DFIG) nhằm hướng đến phát triển lưới điện thông minh và điều khiển linh hoạt các nguồn năng lượng tái tạo
2 Hệ thống điều khiển nối lưới tuabin
gió sử dụng máy phát điện không đồng bộ
nguồn kép (DFIG)
Theo [2], hệ thống điều khiển nối lưới
tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng
bộ nguồn kép (DFIG) bao gồm các thành phần
cơ bản, như hình 1 Hệ thống tuabin gió, với
Bảng 1 Tiềm năng gió của Đông Nam Á ở độ cao 65m[1]
phía stator được nối trực tiếp lưới điện, phía rotor được nối qua hai bộ biến đổi Bộ biến đổi phía rotor (AC/DC) cho điện áp ra một chiều (DC), bộ biến đổi phía lưới (DC/AC) đưa ra điện áp xoay chiều (AC) nối lưới, hai
bộ biến đổi liên hệ với nhau thông qua mạch một chiều trung gian
Trang 3Hình 1 Sơ đồ cấu trúc cơ bản hệ thống điều khiển nối lưới cho tuabin gió sử dụng máy
phát điện DFIG [2]
2.1 Nguồn gió
Theo [3], năng lượng gió là nguồn năng
lượng do chuyển động của không khí với một
vận tốc trong một thời gian nhất định Theo
định luật Betz (nhà vật lý người Đức – Albert
Betz 1885 – 1968) về động lực học khí quyển thì năng lượng gió này không thể chuyển tất
cả sang một loại năng lượng khác Cơ năng E của một khối lượng không khí m chuyển động với vận tốc v là:
Công suất P thu được phụ thuộc vào khối
lượng không khí chuyển động, vận tốc gió,
mật độ không khí ρ, tiết diện A của vòng quay cánh quạt
2.2 Mô hình tuabin gió
Theo [4], công suất của tuabin gió được tính theo biểu thức:
3
2 ) ,
C
P m = p l b r (3)
Trang 4Trong đó: Pm: Công suất đầu ra của tuabin
(W); Cp(λ,β): Hệ số biến đổi năng lượng (là tỷ
số giữa tốc độ đầu cánh λ và góc cánh β); A:
Tiết diện vòng quay của cánh quạt (m2); ρ: Mật
độ của không khí, ρ = 1.255 (kg/m3) Từ biểu
thức (3) ta thấy vận tốc gió là yếu tố quan trọng nhất của công suất; công suất đầu ra tăng theo lũy thừa 3 vận tốc Hệ số biến đổi năng lượng Cp(λ, β) của biểu thức (3) theo [5], được tính như sau:
Như ta đã biết tỷ số tốc độ đầu cánh tuabin gió và tốc độ là:
v
Rω
l= trong đó ω tốc độ quay của tuabin, R bán kính của tuabin, v vận tốc của gió Mômen của tuabin gió được tính như sau:
Mặt khác, tuabin gió có thể vận hành theo các quy tắc điều khiển khác nhau tùy thuộc vào
tốc độ của gió Đường cong biểu diễn mối quan hệ giữa Pm và vận tốc gió (v), như hình 4 Đường cong biểu diễn mối quan hệ giữa Cp và λ, như hình 3
Hình 4 Đường cong mối quan hệ giữa Pm và v[5]
Trang 5Từ các biểu thức (3), (4), (5), (6) đã phân tích ở trên, mô hình tuabin gió được xây dựng trên Matlab/Simulink với thông số đầu vào tốc độ gió, tốc độ của máy phát điện và thông số đầu ra mômen, như hình 5
Hình 5 Mô hình tuabin gió
2.3 Mô hình máy phát điện DFIG
Mô hình máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG) có hai loại hệ trục tọa độ được sử
dụng: Hệ tọa độ αβ gắn cố định với stator và hệ tọa độ dq còn gọi là hệ tọa độ tựa theo điện áp
stator, được lựa chọn để phát triển mô hình cũng như phát triển các thuật toán điều khiển cho máy phát điện không đồng bộ nguồn kép, như hình 6
Trong đó:
ωs: là tốc độ góc của stator, ωr: là tốc độ góc mạch điện rotor (ωr= ωs- ωm), ωm: là tốc độ góc
cơ của rotor
Theo [6], phương trình điện áp trên stator và rotor trong hệ tọa độ dq được tính như sau:
Mặt khác, từ thông của stator và rotor ở biểu thức (7) và (8) được tính như sau:
m r s s
s =i L +i L
m s r r
r =i L +i L
với Lm: là hỗ cảm giữa hai cuộn dây stator và rotor và Ls, Lr: là các điện cảm của stator và rotor Từ các biểu thức (7), (8), (9) và (10) đã phân tích ở trên, ta viết lại như sau:
Trang 6với
r s
m
L L
1−
=
σ (13) : là hệ số tản toàn phần Các biểu thức (11), (12) viết theo các thành
phần d và q cho dòng điện rotor và từ thông stator như sau:
Với: a= 1−σσ Theo [7], mômen của máy phát điện (DFIG) trong hệ tọa độ dq tựa theo điện
áp stator (ψsd = 0) được tính như sau:
với Pc: số đôi cực Công suất phản kháng
Mặt khác, việc hiệu chỉnh công suất phản kháng cũng có thể thực hiện hiệu chỉnh hệ số công suất
Từ các biểu thức (18),(19) và (20) ta thấy mômen điện từ và công suất phảng kháng được điều chỉnh thông qua dòng điện ở rotor (ird, irq), hình 7 là sơ đồ nối lưới sử dụng bộ điều khiển
PI kinh điển cho máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG)
Trang 73 Xây dựng bộ điều khiển mờ
Việc xây dựng bộ điều khiển mờ dựa vào sơ đồ cấu trúc cơ bản hệ thống điều khiển mờ, như hình 8 gồm 4 khối: khối mờ hóa, khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ
3.1 Bộ điều khiển PI mờ cho dòng điện (i rd )
Như đã phân tích ở tên, mômen và công suất phản kháng được điều chỉnh thông qua dòng điện ở rotor (ird, irq) Theo [8], bộ điều khiển PI mờ cho dòng điện ở rotor (ird), sử dụng hàm liên thuộc Trapmf cho tập mờ ngõ vào và ngõ ra Tín hiệu sai lệch ngõ vào bao gồm 3 tập mờ NL,
S, PL (Negative large, Small, Possitive large) với các tập giá trị tập mờ ngõ vào, như hình 9
Trang 8Tín hiệu ngõ ra cũng bao gồm 3 tập mờ NL, S, PL (Negative large, Small, Possitive large) với các tập giá trị mờ, như hình 10
Luật suy diễn mờ if…then được sử dụng để điều chỉnh linh hoạt các hệ số KP, KI theo quy luật sau: if sai số là nhỏ (S) then KP, KI bé (S); if sai số là lớn mang giá trị âm (NL) then KP, KI lớn (NL); if sai số là lớn mang giá trị dương (PL) then KP, KI lớn (PL) Giải mờ được sử dụng
kỹ thuật giải mờ centroid cho các hệ số KP, KI , như hình 11,12
3.2 Bộ điều khiển PI mờ cho dòng điện (i rq )
Theo [8], bộ điều khiển PI mờ cho dòng điện ở rotor (irq), cũng tương tự như bộ điều khiển
PI mờ cho dòng điện ở rotor (ird), chỉ khác là các giá trị của 3 tập mờ ngõ vào và 3 tập mờ ngõ
ra Luật hợp thành if…then và kỹ thuật giải mờ centroid, như hình 13
Trang 9Tín hiệu ngõ ra cũng bao gồm 3 tập mờ NL, S, PL (Negative large, Small, Possitive large) với các tập giá trị mờ, như hình 14
Giải mờ được sử dụng kỹ thuật giải mờ centroid cho các hệ số KP, KI , như hình 15,16
Trang 104 Xây dựng mô hình và mô phỏng trên Matlab - Simulink
4.1 Xây dựng mô hình trên Matlab - Simulink
Xây dựng hệ thống điều khiển nối lưới cho tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng
bộ nguồn kép (DFIG) trên Matlab – Simulink dựa vào sơ đồ hình 7, thay các bộ điều khiển PI kinh điển bằng các bộ điều khiển mờ (ird, irq), như hình 17,18
Trang 114.2 Kết quả mô phỏng trên Matlab - Simulink
4.2.1 Mô phỏng khi sử dụng bộ điều khiển PI kinh điển
5 Kết luận
Qua kết quả mô phỏng ta thấy, ứng dụng
logic mờ để điều khiển nối lưới cho tuabin gió
sử dụng máy phát điện không đồng bộ nguồn
kép (DFIG) đã phát huy đối đa công suất phát
ra của tuabin, tại thời điểm t ≥ 0.1s đóng tải
nối lưới, ta thấy các giá trị dòng điện, điện áp
và công suất luôn đạt được giá trị đặt Bộ điều khiển mờ tự điều chỉnh được các giá trị và hệ thống luôn làm việc ở trạng thái ổn định so với khi không dùng bộ điều khiển mờ Mô hình điều khiển nối lưới nhằm hướng đến việc phát triển lưới điện thông minh và điều khiển nối lưới linh hoạt cho các nguồn năng lượng tái tạo
Trang 12TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Lê Danh Liên, 2008, Tiềm năng năng lượng gió ở Việt Nam và khả năng ứng dụng, Trung tâm nghiên
cứu năng lượng mới, Trường Đại học bách khoa Hà Nội.
[2] Martin Kanálik, Frantisek Lizák,2005, Possibilities of Distributed Generation Simulations Using by Matlab, 51707-IC-1
[3] Roohollah Fadaeinedjad, Gerry Moschopoulost, and Mehrdad Moallemt,2006, Simulation of a Wind Turbine with Doubly-Fed Induction Machine Using FAST and Simulink, IEEE.
[4] Tao Sun, 2004, Power Quality of Grid-Connected Wind Turbines with DFIG and Their Interaction with the Grid, Institute of Energy Technology Aalborg University, Denmark May.
[5] Yazhou Lei, Alan Mullane, Gordon Lightbody, and Robert Yacamini,2006, Modeling of the Wind Turbine With a Doubly Fed Induction Generator for Grid Integration Studies, IEEE.
[6] B.Chitti Babu, K.B.Mohanty,2010, Doubly-Fed Induction Generator for Variable Speed Wind Energy Conversion Systems - Modeling & Simulation,International Journal of Computer and Electrical
Engineering, Vol 2, No 1.
[7] Zhe Chen, 2011, DFIG Fault Ride Through Control, Department of energy technology,
May 30
[8] Evgenije Adzic, Zoran Ivanovic, Milan Adzic, Vladimir Katic, 2009, Maximum Power Search in Wind Turbine Based on Fuzzy Logic Control, Acta Polytechnica Hungarica, Vol 6, No 1
