Điều khiển dự báo thiết bị kho điện sử dụng trong hệ thống phát điện sức gió ở chế độ độc lập

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 1.1 Khái niệm, sự hình thành và phát triển của MPC Điều khiển dự báo dựa theo mô hình tên tiếng Anh: Model-based Predictive Control, viết tắt:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

GS.TSKH NGUYỄN PHÙNG QUANG

Hà Nội – Năm 2016

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn khoa học GS.TSKH Nguyễn Phùng Quang đã tận tình hướng dẫn và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và nghiên cứu

Tôi xin chân thành cảm ơn thầy Phạm Quang Đăng cùng toàn thể Ban lãnh đạo Viện Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa (ICEA), Trường Đại học Bách Khoa

Hà Nội đã tạo cho tôi môi trường làm việc thân thiện, nhiệt tình chỉ bảo và đưa ra những lời hướng dẫn để luận văn được hoàn chỉnh

Xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã khích lệ, động viên tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 1

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 4

DANH MỤC CÁC BẢNG 5

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 6

MỞ ĐẦU 9

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 11

1.1 Khái niệm, sự hình thành và phát triển của MPC 11

1.2 Thuật toán MPC 12

1.3 Lý thuyết MPC, những khó khăn và thách thức 15

1.4 Các phương pháp MPC 18

1.5 Điều khiển dự báo trong không gian trạng thái 21

1.5.1 Mô hình dự báo 21

1.5.2 Tối ưu hóa 21

1.5.3 Tổng kết 23

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA THIẾT BỊ KHO ĐIỆN 25

2.1 Mô hình động học siêu tụ 25

2.1.1 Sơ lược về cấu tạo 25

2.1.2 Mô hình của siêu tụ dùng trong thiết bị kho điện 27

2.2 Mô hình bộ biến đổi DC-DC dùng trong thiết bị kho điện 29

2.2.1 Mô hình chính xác 30

2.2.2 Mô hình trung bình ngắn hạn 33

2.2.3 Kiểm chứng mô hình 35

2.3 Mô hình bộ biến đổi DC-AC dùng trong thiết bị kho điện 38

2.3.1 Mô hình bộ biến đổi DC-AC 39

2.3.2 Mô hình BBĐ DC-AC ghép với lưới điện 45

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ CẤU TRÚC ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 50

3.1 Điều khiển dự báo cho các thiết bị điện tử công suất 50

3.2 Áp dụng điều khiển dự báo cho đối tượng bộ biến đổi DC-AC 53

3.2.1 Sơ đồ đóng ngắt van 53

3.2.2 Cấu trúc điều khiển bộ biến đổi DC-AC 55

3.2.3 Thiết kế điều khiển dự báo vòng điều khiển dòng 56

3.3 Vòng khóa pha 61

CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG BẰNG MATLAB, SIMULINK, PLECS 63

4.1 Xác định giá trị đặt cho SCESS sử dụng bộ lọc 63

4.2 Xác định thông số 66

4.3 Kết quả mô phỏng 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 88

Tài liệu tham khảo tiếng Việt 88

Tài liệu tham khảo tiếng Anh 89

PHỤ LỤC 93

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của TS.GSKH Nguyễn Phùng Quang Tài liệu tham khảo trong luận án được trích dẫn đầy đủ Các kết quả nghiên cứu của luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm

Tác giả luận văn

Phí Trọng Huy

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Các chữ viết tắt

Chữ viết tắt Ý nghĩa

BESS Battery Energy Storage System

MPC Model Predictive Control

NMPC Nonlinear Model Predictive Control

ĐTĐK Đối tƣợng điều khiển

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3 1 Bảng trạng thái đóng ngắt và giá trị vector điện áp 54

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1 1: Cấu trúc chung của một hệ thống MPC 11

Hình 1 2 Đặc điểm dịch miền thời gian dự báo 13

Hình 1 3 Chiến lược điều khiển dự báo 13

Hình 1 4 Lưu đồ thuật toán tổng quát của MPC 15

Hình 2.1 Cấu trúc siêu tụ - hai lớp[9] 25

Hình 2.2 Mô hình của siêu tụ[9] 28

Hình 2.3 Cấu trúc mạch lực bộ biến đổi DC-DC dùng trong SCESS[9] 30

Hình 2.4 Phân tích các cấu hình mạch điện của DC-DC ở chế độ nạp[9] 31

Hình 2.5 Phân tích các cấu hình mạch điện của DC-DC ở chế độ xả[9] 32

Hình 2.6 Kiểm chứng động học của mô hình trung bình với mô hình switched ở tần số 5 kHz [9] 36

Hình 2.7 Ảnh hưởng của tần số PWM đến dạng tín hiệu dòng điện giữa mô hình trung bình với mô hình switched [9] 36

Hình 2.8 Ảnh hưởng của tần số PWM đến sai số giữa mô hình trung bình với mô hình switched[9] 37

Hình 2.9 Khảo sát sự thay đổi chế độ làm việc của DC-DC theo hệ số điều chế[9] 38 Hình 2 10 Sơ đồ mạch lực của nghịch lưu nguồn áp 3 pha[9] 39

Hình 2 11 Sơ đồ tổng quát BBĐ DC-AC ghép với lưới điện [9] 45

Hình 2 12 Sơ đồ thay thế tương đương BBĐ DC-AC ghép với lưới điện[9] 46

Hình 2 13 Sơ đồ tối giản BBĐ DC-AC ghép với lưới điện[9] 46

Hình 3 1 Cấu trúc MPC tổng quát cho các bộ biến đổi công suất 52

Hình 3 2 Sơ đồ mạch nghịch lưu ba pha 53

Hình 3 3 Biểu diễn 8 vector chuẩn trên hệ trục tọa độ 54

Hình 3 4 Cấu trúc điều khiển bộ biến đổi DC-AC 55

Hình 3 5 Sơ đồ điều khiển dự báo vòng dòng 56

Hình 3 6 Lưu đồ thuật toán điều khiển dự báo vòng dòng 60

Hình 3 7 Cấu trúc PLL ba pha 61

Hình 4 1 Dạng gió biến động đầu vào máy phát điện sức gió[9] 64

Hình 4 2 Công suất máy phát điện sức gió đưa lên lưới[9] 64

Hình 4 3 Công suất máy phát điện sức gió kết hợp với SCESS đưa lên lưới[9] 65

Hình 4 4 Giá trị công suất đặt cho SCESS[9] 65

Hình 4 5 Năng lượng và điện áp kho điện[9] 67

Hình 4 6 Mạch lực bộ biến đổi DC-AC 69

Hình 4 7 Mô hình điều khiển dự báo 69

Hình 4 8 Giá trị công suất theo đáp ứng bước nhảy 71

Hình 4 9 Dòng điện Iabc 73

Hình 4 10 Điện áp tụ VDC-link 74

Hình 4 11 Mô phỏng đường tốc độ gió biến động và công suất tạo ra từ turbine gió 75

Hình 4 12 Đường công suất sau bộ lọc và giá trị công suất đặt cho SCESS 76

Hình 4 13 Giá trị công suất thực và sai số so với giá trị đặt 77

Hình 4 14 Điện áp VDC-link 79

Hình 4 15 Mô hình thiết bị kho điện sử dụng siêu tụ 80

Hình 4 16 Công suất tạo ra từ turbine gió, công suất sau bộ lọc và giá trị đặt cho SCESS 81

Hình 4 17 Giá trị công suất thực và sai số so với giá trị đặt 82

Hình 4 18 Hệ số công suất và công suất phản kháng 83

Hình 4 19 Điện áp và dòng điện ba pha phía lưới 84 Hình 4 20 Điện áp, dòng điện phía một chiều 85 Hình 4 21 Điện áp và dòng điện siêu tụ 86

MỞ ĐẦU

Với tình hình tranh chấp chủ quyền trên biển đang ngày một phức tạp và căng thẳng như hiện nay, vấn đề biển đảo ngày càng được Đảng và Nhà nước quan tâm Một trong những mục tiêu quan trọng nhất là phải tạo ra điều kiện thuận lợi để các chiến sĩ và nhân dân kiên trì bám biển, bảo vệ chủ quyền thiêng liêng của Tổ quốc Trong đó, hệ thống điện đóng vai trò cực kỳ quan trọng, vì nó giúp ta duy trì thông tin liên lạc thông suốt với đất liền cũng như vận hành những trang thiết bị khác trên đảo Hiện nay, với hải đảo, hệ thống điện năng chủ yếu được cung cấp từ các tổ hợp máy phát diesel (D-G) Tuy nhiên, việc sử dụng nhiên liệu này lại có chi phí cao và không cơ động Do đó, người ta đang dần chuyển sang các dạng năng lượng có sẵn khác như năng lượng mặt trời, năng lượng gió, năng lượng sóng biển Trong đó, năng lượng gió nổi lên là một giải pháp tiềm năng với chi phí đầu tư thiết bị thấp, công suất cao, phù hợp với điều kiện gió lớn ở hải đảo Và trong thực tế cũng đã có ứng dụng năng lượng gió trong hệ thống điện ở hải đảo, cụ thể là dùng năng lượng

tổ hợp máy phát diesel làm nền, còn năng lượng từ máy phát sức gió để bổ sung vào Tuy nhiên, do năng lượng gió có đặc điểm là không ổn định, nên để đảm bảo chất lượng điện năng, người ta phải sử dụng thêm một thiết bị kho điện (Battery Energy Storage System, BESS) bao gồm 2 tầng biến đổi DC-AC và DC-DC cho phép dòng điện chảy theo hai chiều, nối phần kho điện gồm các siêu tụ (Double-Layer Capacitor, DLC) với lưới xoay chiều ba pha BESS phải thực hiện được các chức năng sau: trao đổi công suất với lưới, điều chỉnh điện áp tại điểm kết nối, nâng cao chất lượng và tính ổn định của hệ thống Để thực hiện yêu cầu này, đã có nhiều phương pháp điều khiển được đưa ra như điều khiển tuyến tính bằng bộ PI trên cơ

sở mô hình tuyến tính hóa quanh điểm làm việc Phương pháp này tuy đơn giản nhưng đem lại chất lượng điều khiển không cao, nhất là khi ở điểm làm việc khác

Vì thế trong luận văn này, để tăng chất lượng điều khiển, em quyết định sử dụng

phương pháp điều khiển dự báo (Model-based Predictive Control, MPC) để thiết kế cấu trúc điều khiển cho đối tượng BESS

Luận văn này sẽ trình bày về vấn đề “Điều khiển dự báo thiết bị kho điện sử dụng trong hệ thống phát điện sức gió ở chế độ độc lập” Luận văn được trình

bày với các phần chính như sau:

Chương 1: Tổng quan về điều khiển dự báo: nghiên cứu tổng quan về điều

khiển dự báo và các phương pháp điều khiển dự báo

Chương 2: Mô hình hóa thiết bị kho điện: giới thiệu cấu trúc của siêu tụ và

mô hình hóa bộ biến đổi DC-AC và DC-DC khi ghép với lưới điện

Chương 3: Thiết kế cấu trúc điều khiển dự báo: cho thiết bị kho điện sử

dụng turbine gió dùng máy phát DFIG

Chương 4: Mô phỏng kiểm chứng bằng MATLAB, Simulink, PLECS: kết

quả mô phỏng thực hiện thuật toán điều khiển bộ biến đổi

Mặc dù đã cố gắng hết sức, tuy nhiên luận văn này không thể tránh khỏi có những sai sót Tôi rất mong nhận được ý kiến đánh giá, đóng góp và phản hồi từ thầy cô cũng như những người quan tâm đến lĩnh vực này

Xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, tháng 9 năm 2016

Phí Trọng Huy

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO

1.1 Khái niệm, sự hình thành và phát triển của MPC

Điều khiển dự báo dựa theo mô hình (tên tiếng Anh: Model-based Predictive

Control, viết tắt: MPC, hay còn được gọi với cái tên Receding Horizon Control) là

một thuật ngữ để chỉ chung một lớp rất rộng các phương pháp điều khiển sử dụng

mô hình của đối tượng để thu được tín hiệu điều khiển bằng việc tối thiểu hóa một hàm mục tiêu ([1]-tr.1)

Dựa vào định nghĩa trên, một hệ thống MPC có thể được biểu diễn dưới dạng

sơ đồ khối như Hình 1.1 Theo đó, cấu trúc chung của một bộ điều khiển dự báo gồm ba khối chính: mô hình dự báo, hàm mục tiêu và thuật toán tối ưu để tìm nghiệm của bài toán tối thiểu hóa hàm mục tiêu đó Các phương pháp MPC cũng thường được phân loại theo ba thành phần cơ bản này

Hình 1 1 Cấu trúc chung của một hệ thống MPC

Điều khiển dự báo là một trong số các phương pháp điều khiển thu được nhiều thành công trong ứng dụng vào điều khiển các quá trình công nghiệp Ra đời vào những năm 70 của thế kỷ trước, dưới dạng ban đầu chỉ là phương pháp bổ sung cho việc tự chỉnh định thích nghi tham số bộ điều khiển công nghiệp PID, song điều khiển dự báo đã nhanh chóng cho thấy tính ưu việt của nó so với các phương pháp

tự chỉnh thông thường khác, chẳng hạn như phương pháp cực tiểu tương quan

(minimum variance MV), dự báo Smith (Smith predictor), cực tiểu tương quan tổng quát (generalized minimum variance GMV) , nhất là khi áp dụng vào những quá trình công nghiệp có tính pha không cực tiểu [16]

Chính vì ưu điểm trên của điều khiển dự báo mà phương pháp điều khiển này

đã được nghiên cứu, phát triển rất nhanh trong thời gian qua Điểm qua ta có thể thấy chỉ trong một thời gian rất ngắn, ngay sau khi xuất hiện bộ điều khiển dự báo

do các kỹ sư công ty dầu khí Shell giới thiệu năm 1977, đã có khá nhiều phiên bản khác nhau của điều khiển dự báo được ra đời, chẳng hạn như điều khiển dự báo thích nghi khoảng rộng (long range model predictive control LRPC) của De Keyser năm 1988, bộ điều khiển dự báo bền vững của Garcia năm 1989, điều khiển dự báo khoảng trượt với cực tiểu hóa hàm mục tiêu toàn phương (receding horizon predictive control) của Scattolini và Clarke năm 1991, điều khiển dự báo khoảng rộng toàn phương LRQP (long range quadratic progamming) của Sandoz năm 2000, điều khiển dự báo có ràng buộc (constrained predictive control) của Grim năm

2003, hay điều khiển dự báo nhiều chiều có ràng buộc cho tín hiệu đầu vào của Warren và Marlin năm 2006

1.2 Thuật toán MPC

Bộ điều khiển dự báo là bộ điều khiển số, làm việc theo chu kỳ lặp Độ lớn chu kỳ làm việc của bộ điều khiển số này đúng bằng chu kỳ trích mẫu các tín hiệu vào ra của đối tượng điều khiển (ĐTĐK), vì vậy, mặc dù đối tượng có bản chất liên tục, xây dựng mô hình dự báo (xây dựng từ mô hình toán mô tả ĐTĐK) phải là mô hình gián đoạn Tại thời điểm trích mẫu thứ k, từ các giá trị đầu vào u k( ) và đầu ra ( )

y k của ĐTĐK, bộ điều khiển sẽ dựa vào mô hình dự báo để xác định tập hợp

 ( ), ( 1), , ( )

U u k u k u k N các giá trị điều khiển tại các thời điểm trong một khoảng thời gian tương lai N , sao cho với nó thì một hàm mục tiêu J U( ) đạt giá trị nhỏ nhất Trong số N tín hiệu điều khiển tối ưu tìm được, bộ điều khiển sẽ chỉ sử dụng phần tử đầu tiên là u k( ) làm giá trị tín hiệu điều khiển đưa đến ĐTĐK ở hiện

tại Đến thời điểm trích mẫu tiếp theo k1, bộ điều khiển sử dụng các biến đo được mới, thực hiện lại công việc giải bài toán tối ưu để có được tín hiệu điều khiển tối

ưu mới u k(  1) Với đặc điểm làm việc theo chu kỳ lặp này, khoảng thời gian dự

báo N sẽ được dịch dần theo trục thời gian cùng với việc trích mẫu tín hiệu, điều này dẫn đến một tên gọi khác của MPC là điều khiển dịch miền dự báo (receding

horizon) (Hình 1.2)

Hình 1 2 Đặc điểm dịch miền thời gian dự báo

Hình 1 3 Chiến lược điều khiển dự báo

Sử dụng một mô hình toán học để dự báo đầu ra của đối tượng/quá trình trong tương lai y t( k t| )với k 1 M M, được gọi là miền giới hạn dự báo (prediction horizon )

Chuỗi tín hiệu điều khiển tối ưu {u(t), ,u(t+ )}N được tính toán thông qua việc tối thiểu hóa một phiếm hàm mục tiêu Phiếm hàm này thường có dạng một hàm bậc hai bao gồm bình phương của sai lệch giữa tín hiệu đầu ra dự báo và quỹ đạo quy chiếu mong muốn cộng với bình phương chuỗi biến thiên tín hiều điều khiển :

y t đã biết và bước 1 được lặp lại với giá trị mới này và toàn bộ các dữ liệu được cập nhật

Tất cả các phép tính toán của giải thuật tối ưu đều phải được thực thi trong giới hạn thời gian là một chu kỳ trích mẫu, đây chính là nguyên nhân làm cho nhiều giải thuật MPC phức tạp chưa thể ứng dụng thực tiễn thành công cho những hệ thống động học nhanh, là đối tượng chỉ cho phép lấy chu kỳ trích mẫu nhỏ Về cơ bản, việc lựa chọn chu kỳ trích mẫu trong thuật toán MPC cần phải phù hợp với các yếu tố:

 Phù hợp với động học của đối tượng: thời gian trích mẫu nói chung thường

được chọn nhỏ hơn nhiều lần hằng số thời gian bé nhất của ĐTĐK, nhưng việc chọn chu kỳ trích mẫu quá nhỏ so với động học của ĐTĐK sẽ gây nên sự lãng phí không cần thiết, và quan trọng hơn, tác động điều khiển trong mô hình gián đoạn (tỉ lệ với tích của chu kỳ trích mẫu và tín hiệu điều khiển tối

ưu tìm được) có thể sẽ nhỏ hơn cả sai số tính toán gây ra bởi phép đo biến trạng thái, giải thuật tối ưu sẽ không còn hiệu lực

 Phù hợp với khả năng tính toán của vi điều khiển và mức độ phức tạp của thuật tối ưu: một vi điều khiển giá rẻ có tốc độ tính toán trung bình nói chung

sẽ không phù hợp cho MPC trong một ứng dụng điều khiển hệ thống nhanh Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghệ bán dẫn đang cho

ra đời các dòng μC, DSP tốc độ cao với giá thành ngày càng hạ, giúp cho MPC đang thực sự trở thành một trong những kỹ thuật điều khiển nâng cao rất được ưa chuộng

 Phù hợp với thiết bị chấp hành: ngay cả khi sử dụng những thiết bị điều khiển

tối tân, vẫn cần chú ý đến khả năng chuyển trạng thái của thiết bị chấp hành, bởi lẽ việc giảm chu kỳ trích mẫu sẽ kéo theo tác động điều khiển được cập nhật nhanh hơn, nếu không có một cơ cấp chấp hành đủ tốt, đáp ứng được yêu cầu chuyển trạng thái nhanh, thuật toán MPC cũng trở nên vô hiệu trên thực tế

Hình 1 4 Lưu đồ thuật toán tổng quát của MPC

1.3 Lý thuyết MPC, những khó khăn và thách thức

Ba vấn đề chính luôn được đặt ra để giải quyết khi tiếp cận với một phương pháp MPC về mặt lý thuyết:

 Tính chính xác của mô hình dự báo

Mặc dù mối quan tâm lớn nhất khi nghiên cứu về một phương pháp điều khiển luôn là trả lời câu hỏi về tính ổn định của hệ kín, nhưng trên thực tế, yếu tố đóng vai trò then chốt giúp cho nhiều thuật toán MPC có thể đạt được những kết quả thực nghiệm khả quan ngay cả khi chưa có một chứng minh lý thuyết nào về tính ổn định chính là bởi chúng hoạt động dựa trên một mô hình dự báo tương đối chính xác Vì vậy, mô hình hóa ĐTĐK là một khâu vô cùng quan trọng khi xây dựng cấu trúc một

hệ MPC Nhưng nói chung, có được một mô hình phản ánh chính xác hoàn toàn động học của ĐTĐK là điều không thể, và ngay cả khi đã thu được một mô hình đủ tốt được biểu diễn bởi các phương trình vi phân, việc gián đoạn hóa mô hình phi tuyến (thường gặp trong hầu hết các đối tượng thực tế) cũng nảy sinh nhiều khó khăn

Trong trường hợp mô hình đối tượng sử dụng để dự báo là mô hình bất định, vấn đề còn trở nên phức tạp hơn rất nhiều Gần đây cũng đã có một số nghiên cứu

về điều khiển dự báo dựa vào mô hình bất định và đạt được những kết quả tích cực, trong đó phải kể đến các công trình [8],[11]

 Tính khả thi của bài toán tối ưu

Tính khả thi (feasibility) đóng vai trò vô cùng quan trọng với giải thuật MPC

Trong lưu đồ, nếu bước “Giải bài toán tối ưu” thực hiện không thành công (bài toán

vô nghiệm), không đưa ra được tín hiệu điều khiển uopt(k) thì thuật toán này sẽ

không thể hoàn tất, hoặc bộ điều khiển sẽ đưa ra các quyết định “sai lầm” dẫn đến

hệ thống mất ổn định và không kiểm soát được Một giải thuật do Mayne đề xuất trong [8] thậm chí còn yêu cầu một nghiệm khả thi hơn là một nghiệm tối ưu toàn cục để đảm bảo tính ổn định của hệ MPC Tính khả thi cần được xem xét trước khi

đi tìm một chứng minh cho sự ổn định của hệ kín, bởi lẽ một luật MPC đảm bảo tính ổn định chưa chắc đã đảm bảo tính khả thi tại mọi thời điểm [12]

Thách thức lớn nhất ở đây chính là việc không phải bài toán tối ưu có ràng buộc nào cũng có nghiệm, hoặc ít nhất là đến nay vẫn chưa có một lời giải tường minh cho một bài toán tối ưu trong trường hợp tổng quát, cũng như những khẳng định về một dấu hiệu nhận biết chung cho việc bài toán tối ưu đó có khả thi hay không

Nếu một bài toán tối ưu không khả thi, một số ràng buộc sẽ cần được nới lỏng,

dù vậy, việc tìm xem ràng buộc nào cần nới lỏng để làm nó trở nên khả thi cũng đặc biệt khó khăn ([2]-tr.157) Hai kỹ thuật phổ biến thường dùng để nới lỏng ràng buộc hoặc thậm chí chuyển bài toán tối ưu có ràng buộc thành bài toán tối ưu không ràng

buộc là kỹ thuật hàm phạt và kỹ thuật hàm chặn

 Tính ổn định của hệ MPC

Phương pháp luận của MPC dựa trên bài toán tối thiểu hóa hàm mục tiêu Nhưng, ngay cả khi tìm được nghiệm tối ưu mà tại đó giá trị hàm mục tiêu là nhỏ nhất thì giá trị nhỏ nhất này chưa chắc đã đủ nhỏ để đảm bảo hệ thống ổn định

Trong khi đó, tính ổn định (stability) lại luôn là trọng tâm trong nghiên cứu về các

hệ thống động học và là mục tiêu chung của mọi bài toán điều khiển

Trong bài toán tối ưu MPC, nếu miền dự báo N p = ∞ thì bài toán đó được gọi

là IH-MPC (infinite horizon MPC), ngược lại, nếu N p là một số hữu hạn, bài toán

được xếp vào loại FH-MPC (finite horizon MPC) Trong khi các luật điều khiển

IH-MPC đã được chứng minh là đảm bảo tính ổn định thì các luật FH-MPC thường

có tính ổn định nghèo nàn, nó đòi hỏi phải đưa thêm điều kiện ràng buộc điểm cuối, hoặc/và phải chỉnh định trực tuyến các trọng số trong hàm mục tiêu để đảm bảo ổn định [13][14] Đối với FH-MPC, các ràng buộc điểm cuối cần thiết để chỉ ra tính ổn định lại có khuynh hướng dẫn đến những tập trạng thái cuối rất nhỏ, nếu điểm trạng

thái đầu cách xa tập trạng thái cuối và đầu vào bị chặn, thì bắt buộc miền dự báo N p

phải lớn [12] Đóng góp tiêu biểu trong nghiên cứu tính ổn định của FH-MPC phải

kể đến bài báo [15] với việc chỉ ra tồn tại N p hữu hạn để bài toán FH-MPC đảm bảo

cả tính khả thi và tính ổn định nếu bài toán IH-MPC là khả thi, và bài báo [12] với

một thuật toán tìm N p tối thiểu để thu được bộ điều khiển đảm bảo đồng thời ổn định và khả thi

Nói chung, một phương pháp MPC sẽ càng cho chất lượng tốt nếu miền dự

báo càng dài và tốt nhất khi số bước dự báo N p = ∞ Tuy nhiên, mức độ phức tạp và

khối lượng tính toán trực tuyến của thuật toán MPC thường sẽ tỉ lệ với độ dài miền

dự báo Hiện nay, các tác giả của đồ án cũng chưa tìm được phương pháp MPC nào đồng thời đạt được cả 2 tiêu chí: vừa đơn giản, dễ triển khai thực nghiệm, vừa có được một chứng minh lý thuyết về tính ổn định mà nó đem lại cho hệ kín

Một số phương pháp điều khiển dự báo đối với hệ tuyến tính [1]:

- Phương pháp ma trận động học điều khiển DMC (Dynamic Matrix Control) Các kỹ sư của Shell Oil đã phát triển công nghệ MPC độc lập của họ vào đầu những năm 1970, với những ứng dụng ban đầu được đưa vào những năm 1973 Cutler và Ramaker đã trình bày chi tiết về thuật toán điều khiển đa biến không ràng buộc, chúng có tên là DMC (Dynamic Matrix Control) vào những năm 1979 tại hội nghị quốc tế AIChE, và vào năm 1980 tại hội nghị điều khiển, tự động hoá Trong tạp chí chuyên ngành, năm 1980 Prett và Gillette đã đưa ra một ứng dụng công nghệ

DMC vào FCCU của lò phản ứng/máy tái chế, mà ở trong đó thuật toán đã được thay đổi để phù hợp với đặc tính phi tuyến và rằng buộc Và cũng có nhiều bài báo thảo luận về công nghệ nhận dạng quá trình của họ Những điểm chính của thuật toán điều khiển DMC bao gồm:

Mô hình đáp ứng xung tuyến tính cho quá trình

 Mục tiêu thực hiện quân phương thông qua vùng dự đoán hữu hạn

 Hoạt động tương lai của đầu ra quá trình có được nhờ sự bám sát theo giá trị đặt trong phạm vi có thể

Đầu vào tối ưu được tính toán giống như giải quyết vấn đề bình phương tối thiểu

- MPC với hệ phi tuyến NMPC (Nonlinear MPC)

Trong các quá trình công nghiệp, có một số hệ hoạt động ổn định hoặc ổn định xung quanh điểm làm việc, các hệ này có thể được mô tả bởi một mô hình tuyến tính Tuy nhiên có nhiều hệ không đảm bảo được điều kiện này và việc sử dụng mô hình tuyến tính để mô tả là không chính xác Đối với những hệ này thì bộ điều khiển tuyến tính là không hiệu quả, do vậy ta phải dùng bộ điều khiển phi tuyến MPC sử dụng mô hình phi tuyến ngày càng trở nên phổ biến khi những công

cụ phần mềm mới đã giúp ích rất nhiều cho việc xây dựng mô hình phi tuyến

Các bước thực hiện trong việc nhận dạng mô hình phi tuyến là:

- Chọn cấu trúc mô hình hoá

- Thiết kế đối tượng đầu vào

- Mô hình hoá nhiễu

- Ước lượng tham số

- Kiểm tra sự phù hợp của mô hình

Trong các yếu tố trên thì tuỳ thuộc vào từng mô hình cụ thể mà thay đổi các yếu tố cho phù hợp với mô hình Tuy nhiên quan trọng nhất đối với việc mô hình hoá quá trình phi tuyến là chọn cấu trúc mô hình phù hợp

- Phương pháp điều khiển dự báo tổng quát GPC (Generalized Predictive Control)

Giải pháp GPC do Clarke và các đồng sự kiến nghị và đã trở thành một trong những thuật toán của MPC phổ biến trong công nghiệp và nghiên cứu Thuật toán

đã được áp dụng rất thành công cho nhiều ứng dụng trong công nghiệp Phương pháp có thể giải quyết nhiều yếu tố liên quan tới chất lượng điều khiển của hệ thống, áp dụng cho nhiều lớp đối tượng khác nhau, khi tổng hợp hệ thống thì phương pháp này phải dựa trên sự biết trước mô hình của đối tượng cần điều khiển

Ý tưởng của GPC là sử dụng một cách tính toán để xác định lần lượt các tín hiệu điều khiển tương lai là tối thiểu hoá một hàm mục tiêu ở mỗi thời điểm dự báo, có liên quan đến bình phương sai lệch giữa đầu ra dự báo và giá trị mong muốn

dự báo cộng với bình phương của tín hiệu điều khiển ràng buộc trong một khoảng thời gian

Mô hình không gian trạng thái có ưu điểm là có thể mô tả các quá trình đa biến Luật điều khiển chỉ đơn giản là phản hồi của một tổ hợp tuyến tính của vector trạng thái mặc dù đôi khi các biến trạng thái được chọn không có ý nghĩa vật lý Trường hợp các biến trạng thái không đo được, hệ thống phải cần thêm bộ quan sát trạng thái, khi đó các tính toán sẽ phức tạp hơn Trong khuôn khổ áp dụng của luận văn này, phương pháp điều khiển dự báo trong không gian trạng thái có hàm mục tiêu phụ thuộc sai lệch tín hiệu điều khiển đầu vào của quá trình ứng với đối tượng

là bộ biến đổi DC-AC sẽ được mô hình hóa ở chương 2

1.5 Điều khiển dự báo trong không gian trạng thái

Trong công thức () không có thành phần D.u k do các đối tượng trong thực tế có

quán tính, không các tác động trực tiếp từ đầu vào đến đầu ra, do vậy D = 0

Thay u k u k1 u k vào (1.2), bỏ qua sự tác động của nhiễu dk vào hệ, ta được:

1.5.2 Tối ưu hóa

Nhiệm vụ của tối ưu hóa bây giờ là phải xác định được dãy các giá trị tín hiệu điều khiển tối ưu trong tương lai kể từ thời điểm t kT , bao gồm

1 Xây dựng các ma trậnA, B,Cˆ ˆ ˆ từ mô hình trạng thái của quá trình theo (1.4)

2 Chọn khoảng thời gian dự báo M và xây dựng hai ma trận Ψ,Φ theo (1.7)

3 Thực hiện lặp những bước sau lần lượt với k=0,1,

a) Tính ˆu theo (1.9) và từ đó là u k theo (1.10)

b) Đưa u k vào điều khiển đối tượng và gán k:= k +1 rồi quay lại bước a)

Bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái trên không sử dụng các giá trị quá khứ của tín hiệu điều khiển Nó có thể áp dụng được cho cả những quá trình có tính pha

không cực tiểu Hơn nữa nếu ghép chung bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái này với bộ quan sát trạng thái, ta sẽ đƣợc bộ điều khiển dự báo phản hồi đầu ra

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA THIẾT BỊ KHO ĐIỆN

2.1 Mô hình động học siêu tụ

2.1.1 Sơ lược về cấu tạo

Kế thừa kết quả nghiên cứu trong luận văn tiến sĩ ở tài liệu [9], cấu tạo của siêu tụ bao gồm: Các điện cực, lớp điện môi và màng cách ly nằm giữa các điện cực đó như minh họa Hình 2.1

Hình 2.1 Cấu trúc siêu tụ - hai lớp[9]

- Các điện cực: ở các tụ điện truyền thống (tụ điện thường) thì các điện cực là

các mặt phẳng Với siêu tụ, các điện cực được làm bằng cacbon hoạt tính có cấu trúc hình lỗ như các tổ ong Do cấu trúc của cacbon hoạt tính có rất nhiều các lỗ giống như tổ ong, khi xảy ra quá trình nạp điện cho tụ, các ion dương

bị hút về cực âm còn các ion âm thì bị hút về cực dương Chính vì bề mặt điện cực có hình lỗ nên sẽ làm tăng diện tích bề mặt điện cực lên gấp nhiều lần, do đó sẽ có nhiều ion dương, âm bị hút đến các bề mặt điện cực hơn.Vì thế mà điện tích tích trữ trên tụ điện sẽ lớn hơn rất nhiều so với tụ điện thường

- Lớp điện môi: Một yếu tố khác biệt nữa là lớp điện môi giữa các điện cực

của siêu tụ là chất điện phân, trong khi lớp phân cách giữa hai bản tụ là chất

cách điện thậm chí là không khí Tính chất của chất điện phân này sẽ quyết định điện áp định mức của siêu tụ, điện áp định mức cần thấp hơn điện áp oxi hóa của chất điện phân Thêm vào đó, chất điện phân này phải có khả năng hòa tan hay làm phân hủy các muối để cung cấp ion tự do trong tụ Tính chất quan trọng của các ion có trong chất điện phân là tính lưu động cao, điều này sẽ quyết định đến điện trở nối tiếp của siêu tụ, cũng như khả năng phóng nạp của siêu tụ là nhanh hay chậm, thường thì điện trở nối tiếp của siêu tụ rất là nhỏ

- Màng cách ly: Có tác dụng là cách ly hai điện cực, tuy nhiên nó phải có khả

năng cho các ion đi qua

Nguyên lý hoạt động của siêu tụ: Bên trong siêu tụ có hai hiện tượng vật lý

quyết định đáp ứng của các ion là quan hệ khuếch tán và tĩnh điện Khi siêu tụ vừa kết thúc quá trình xả thì các ion trong chất điện môi trở nên cân bằng do có sự khuếch tán Nếu lúc này siêu tụ được nạp thì các ion bị hút bởi điện trường đặt giữa các điện cực, quá trình cách ly của các ion xảy ra Nguyên nhân chính gây ra hiện tượng tự xả của siêu tụ chính là quá trình khuếch tán

Điện dung của một tụ điện được xác định dựa trên công thức:

ca p ca p ca p

ca p

A C

d (2.1) Trong đó:

A cap – diện tích bề mặt điện cực

d cap – khoảng cách giữa các điện cực

ε cap – hằng số điện môi

Diện tích bề mặt điện cực sẽ tỷ lệ thuận còn khoảng cách d cap sẽ tỷ lệ nghịch với điện dung của siêu tụ Ở các tụ điện thường thì khoảng cách d cap chính là

khoảng cách giữa hai bản cực của tụ điện, còn ở siêu tụ thì khoảng cách d cap là giữa

các điện tích nên rất nhỏ (cỡ nano mét) Khi diện tích bề mặt điện cực tăng lên và

khoảng cách d cap giảm đi nhiều lần thì điện dung của tụ tăng lên rất lớn

2.1.2 Mô hình của siêu tụ dùng trong thiết bị kho điện

Siêu tụ là một đối tƣợng phức tạp, việc xác định mô hình siêu tụ phải dựa trên các đặc tính vật lý sau:

 Đặc điểm điện hóa của hai lớp vật liệu đƣợc mô tả bằng một mạch RC Thành

phần điện trở R phụ thuộc vào trở kháng của vật liệu làm điện cực, chất điện

môi, lớp tiếp xúc;

 Theo lý thuyết về lớp điện thế của tụ hai lớp thì thành phần C thay đổi theo điện áp đặt vào hai cực của tụ;

 Sự tồn tại của hiện tƣợng tự xả năng lƣợng (self-discharge)

Các công trình nghiên cứu về mô hình siêu tụ có thể chia thành hai nhóm

chính: Mô hình mạch điện tương đương (Equivalent circuit) và mô hình điện hóa

(Electrochemical models)

- Mô hình điện hóa cho phép mô tả chính xác bản chất siêu tụ với các hiện

tƣợng vật lý xảy ra bên trong nó Tuy nhiên, tham số cần thiết để mô hình hóa không thể thu thập đƣợc do nhà sản xuất nắm giữ công nghệ chế tạo Loại mô hình điện hóa không phù hợp cho mục tiêu thiết kế điều khiển nên không đƣợc quan tâm trong luận án này

- Mô hình mạch điện tương đương có tính chất trực giác và đƣợc chấp nhận rộng rãi trong nhiều nghiên cứu Đối với mô hình nhiều nhánh RC: Các

nhánh có thể đặc trƣng cho những hằng số thời gian từ nhỏ đến lớn Với mô hình ba nhánh RC, động học siêu tụ đƣợc mô tả đủ chính xác với hằng số thời gian lên đến 30 phút Tuy nhiên với mục tiêu sử dụng siêu tụ trong những ứng dụng đòi hỏi huy động nhanh công suất trong khoảng thời gian cỡ mili giây cùng lắm đến một vài phút, việc cố gắng mô tả siêu tụ với mô hình

ba nhánh RC là không cần thiết, thậm chí còn gây lãng phí, suy giảm hiệu

năng tính toán trong quá trình mô phỏng và thiết kế điều khiển Do đó, mô

hình hai nhánh RC như mô tả ở Hình 2.2a là phù hợp với mục tiêu ứng dụng

siêu tụ trong vấn đề điều khiển quá trình năng lượng sử dụng bộ biến đổi công suất bán dẫn

a) Mô hình 2 nhánh RC b) Mô hình tối giản

+

-SC u

P R

0

i

C C i1

i R

i u

Hình 2.2 Mô hình của siêu tụ[9]

Hai nhánh RC cung cấp hai hằng số thời gian để mô tả quá trình nhanh và

chậm:

- Nhánh Immediate R i C i là nhánh đặc trưng cho động học mang tính tức thời

của siêu tụ với hằng số thời gian cỡ giây, nó mô tả sự thay đổi của năng lượng trong quá trình nạp/xả của siêu tụ

- Nhánh Delay R d C d được gọi là nhánh chậm với hằng số thời gian cỡ phút, nó

mô tả quá trình năng lượng ở cuối chu trình nạp/xả Tụ điện C i được mô tả

bởi hai thành phần C i0 (hằng số) và C i1 (thay đổi theo điện áp đặt vào) Điện

trở R i là điện trở tương đương của siêu tụ Điện trở R p đặc trưng cho hiện

tượng tự xả Điện trở R p chỉ ảnh hưởng đến đáp ứng mang tính chất lâu dài của siêu tụ do hiện tượng dòng rò

Trong luận án này, siêu tụ làm việc với bộ biến đổi DC-DC nên động học của siêu tụ được xét trong một khoảng thời gian ngắn (trong một chu kỳ xung điều

khiển) nên lúc này ta có thể bỏ qua nhánh Delay (có hằng số thời gian cỡ phút) và

nhánh chứa điện trở RP (đặc trưng cho dòng rò dài hạn trong chế độ tự xả) như Hình 2.2b Xem hệ hai tụ có điện dung tương đương là Ci phụ thuộc vào điện áp u i theo quan hệ (2.2)

Như vậy điện áp không tăng tuyến tính trong quá trình nạp tụ với dòng điện là

hằng số Định nghĩa giá trị điện dung tương đương trong (2.4) là C v =C i0 +2k v u i thì phương trình động học (2.4) được viết lại như (2.5)

mô hình hóa và nhận dạng tham số mà giả thiết siêu tụ đã xác định được tham số

2.2 Mô hình bộ biến đổi DC-DC dùng trong thiết bị kho điện

Trong tài liệu [9], tác giả vận dụng ý tưởng điều khiển đồng thời hai van IGBT nhưng bổ sung và làm sáng tỏ các bước xây dựng mô hình Quá trình mô hình hóa được tóm tắt như sau: Xác định các cấu trúc mạch điện ứng với các trạng thái chuyển mạch của van; xây dựng mô hình chính xác của DC-DC đối với các biến trạng thái được lựa chọn là dòng điện qua cuộn cảm và điện áp trên tụ của mạch điện một chiều trung gian; xác định mô hình trung bình ngắn hạn

Bộ biến đổi DC-DC hai chiều cấu trúc cơ bản được thể hiện trên Hình 2.3 Cấu trúc mạch lực này có thể được tìm thấy trong một số sản phẩm thiết bị kho điện

sử dụng siêu tụ của công ty M&P CHLB Đức Để tăng công suất bộ biến đổi

DC-DC, trong một số công trình, các tác giả sử dụng giải pháp ghép song song các nhánh cơ bản để phân phối dòng điện chảy qua các nhánh van, các cuộn cảm (thay

vì chỉ sử dụng một nhánh van với một cuộn cảm)

SC

u

Hình 2.3 Cấu trúc mạch lực bộ biến đổi DC-DC dùng trong SCESS[9]

Hoạt động của DC-DC được phân tích dựa trên các giả thiết sau:

- Thành phần điện trở nối tiếp tương đương của các tụ điện (siêu tụ, tụ điện DC-link) được bỏ qua Các phần tử thụ động như điện cảm, điện trở của cuộn cảm trong mạch DC-DC là hằng số

- Mô hình thay thế tương đương của nghịch lưu nguồn áp 3 pha nối lưới là

nguồn dòng i inv quy đổi từ phía AC sang phía DC

- Các van bán dẫn IGBT được coi là lý tưởng: điện trở khi dẫn dòng bằng không, điện trở khi không dẫn dòng vô cùng lớn, thời gian chuyển mạch là cực kỳ ngắn

- Bộ biến đổi DC-DC làm việc ở chế độ dòng điện chạy qua cuộn cảm là liên tục

- Quy ước chiều dương của dòng điện chảy qua cuộn cảm ứng với trạng thái nạp (tích), chiều âm của dòng điện ứng với trạng thái xả (phóng) của siêu tụ như thể hiện trên Hình 2.3

- Tín hiệu đóng mở của hai van bán dẫn IGBT S BK , S BS được điều khiển theo

phương pháp nghịch đảo trạng thái của nhau

Ở chế độ nạp, van S BK sẽ làm việc kết hợp với đi-ốt D BK hình thành nên 2 cấu hình mạch điện như minh họa trên Hình 2.4

- Khi S BK dẫn dòng (ứng với tín hiệu điều khiển q Ch=1), hệ phương trình vi phân mô tả mạch điện như (2.6)

q

Hình 2.4 Phân tích các cấu hình mạch điện của DC-DC ở chế độ nạp[9]

Ở chế độ xả, van S BS sẽ làm việc kết hợp với đi-ốt D BS hình thành lên 2 cấu hình mạch điện như minh họa trên Hình 2.5

- Khi S BS dẫn dòng (ứng với tín hiệu điều khiển q Dch=1), hệ phương trình vi phân mô tả mạch điện như (2.8)

1 1

q

Hình 2.5 Phân tích các cấu hình mạch điện của DC-DC ở chế độ xả[9]

Hai van S BK , S BS được điều khiển hoạt động ở chế độ nghịch đảo trạng thái của nhau, nên chỉ cần dùng một hàm chuyển mạch như (2.10) là có thể kết hợp các hệ phương trình (2.6), (2.7), (2.8) và (2.9) để thu được hệ phương trình mô tả thống nhất hai chế độ nạp/xả của bộ biến đổi như (2.11)

S C L

u R

q L

Viết (2.11) dưới dạng ma trận như (2.12) nhận thấy sự tồn tại phép nhân giữa

biến trạng thái (state variables) và biến đầu vào điều khiển (control input) thể hiện

đặc điểm phi tuyến cấu trúc của mô hình bộ biến đổi DC-DC hai chiều Mô hình

(2.12) thuộc về lớp hệ có cấu trúc thay đổi (variable-structure systems) Mô hình

này phù hợp với các phương pháp thiết kế điều khiển như: Điều khiển trượt –

Sliding mode control (SMC), Điều khiển ngưỡng - Hysteresis control Trong luận án

này, tác giả không lựa chọn những giải pháp điều khiển đó do những tồn tại hạn chế

cố hữu của SMC Do đó, bước tiếp theo tác giả đưa mô hình về dạng mô hình trung bình như dưới đây

2.2.2 Mô hình trung bình ngắn hạn

Để chuyển mô hình (2.12) về dạng mô hình trung bình sử dụng phép trung

bình ngắn hạn hay trung bình trượt – Sliding average được mô tả như (2.13)

Phương pháp này áp dụng với mục tiêu thay thế các đại lượng gián đoạn bởi các giá trị trung bình trong mỗi chu kỳ để thuận tiện hơn khi thiết kế điều khiển

T t

d t q t

Trong (2.12), các thành phần coupling là tích giữa biến trạng thái và hàm chuyển

mạch khi áp dụng phép trung bình hóa đƣợc xấp xỉ bằng tích các trung bình nhƣ sau:

Nhƣ vậy, nếu sử dụng vector biến trạng thái m là các giá trị trung bình ngắn hạn của

dòng điện qua cuộn cảm và điện áp trên tụ đƣợc định nghĩa nhƣ (2.20), mô hình trung bình ngắn hạn của (2.12) đƣợc viết lại nhƣ (2.21) dựa trên các tính chất (2.18)

và (2.19)

0

0

L i

i m

1 1

Hình 2.6 Kiểm chứng động học của mô hình trung bình với mô hình switched

ở tần số 5 kHz [9]

Hình 2.7 Ảnh hưởng của tần số PWM đến dạng tín hiệu dòng điện

giữa mô hình trung bình với mô hình switched [9]

1kHz 2kHz 5kHz 10kHz Averaged

Hình 2.8 Ảnh hưởng của tần số PWM đến sai số giữa mô hình trung bình

với mô hình switched[9]

Tác giả đã chỉ ra sự tồn tại một giá trị ngưỡng d trh =u DC /u SC chi phối đến chế độ làm việc của DC-DC và được kiểm chứng bằng mô phỏng trong luận án này như minh họa trên Hình 2.9

o Nếu d>d trh thì dòng điện trung bình chảy qua cuộn cảm sẽ dương, chế

độ nạp charge mode sẽ xuất hiện, điện áp trên siêu tụ tăng, điện áp trên

tụ DC-link giảm (các đặc tính có chỉ số 3)

o Nếu d<d trh thì dòng điện trung bình chảy qua cuộn cảm sẽ âm, chế độ

xả Discharge mode sẽ xuất hiện, điện áp trên siêu tụ giảm, điện áp trên

tụ DC-link tăng (các đặc tính có chỉ số 2)

o Nếu d=d trh thì dòng điện trung bình chảy qua cuộn cảm sẽ bằng không, điện áp trên siêu tụ và điện áp trên tụ DC-link không thay đổi (các đặc tính có chỉ số 1)

Hình 2.9 Khảo sát sự thay đổi chế độ làm việc của DC-DC theo hệ số điều chế[9]

2.3 Mô hình bộ biến đổi DC-AC dùng trong thiết bị kho điện

Ghép với lưới điện được là bộ biến đổi DC-AC hoạt động ở hai chế độ: Chỉnh lưu khi nhận năng lượng từ lưới và nghịch lưu khi đưa năng lượng lên lưới Những

nội dung sau đây trình bày ngắn gọn về mô hình DC-AC dùng trong thiết bị kho điện

2.3.1 Mô hình bộ biến đổi DC-AC

Sơ đồ mạch lực của bộ biến đổi DC-AC hay còn gọi là nghịch lưu nguồn áp 3 pha (DC-AC) được mô tả như Hình 2.10 BBĐ DC-AC có nhiệm vụ tạo ra một hệ thống nguồn xoay chiều 3 pha có biên độ, tần số và góc pha theo như ý muốn BBĐ DC-AC 3 pha được nuôi bởi nguồn điện áp một chiều

Xét một nhánh van pha A có 4 trạng thái làm việc như sau:

(1) S AH =1; S AL =0 dòng điện i A chảy (không phụ thuộc dấu) qua S AH và điện áp ra

u A0 =u d/2

(2) S AH =0; S AL =1 dòng điện i A chảy (không phụ thuộc dấu) qua S AH và điện áp ra

u A0 =-u d/2

(3) S AH =1; S AL =1 trạng thái này nối ngắn mạch nghịch lưu vì vậy bị cấm

(4) S AH =0; S AL =0 Tùy theo dấu, i A chảy qua van trên hoặc dưới Điện áp phụ thuộc dấu của dòng Đây là trạng thái bất định, do nghịch lưu không đảm bảo đặc tính nguồn áp, vì vậy trạng thái này không được sử dụng

+1 -1 +1-1

Hình 2 10 Sơ đồ mạch lực của nghịch lưu nguồn áp 3 pha[9]

Như vậy, thực tế chỉ sử dụng 2 trạng thái (1) và (2) Điều này tương đương với việc đóng ngắt luân phiên giữa 2 van nên ta có mối quan hệ

1

S S