Nghiên cứu ổn định và tối ưu hệ thống phức hợp nhiều thành phần ứng dụng cho hệ thống điện

Theo hướng này, ta có thể tận dụng được đặc điểm cấu trúc đặc trưng của mỗi hệ thống con để xây dựng các thuật toán từng phần hiệu quả và khả thi feasible “piece-by-piece algorithms cho

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

-

VŨ DUY THUẬN

Nghiên cứu ổn định và tối ưu hệ thống phức hợp

nhiều thành phần ứng dụng cho hệ thống điện

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI – 2017

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Người hướng dẫn khoa học:

1 PGS TS Thái Quang Vinh

2 TS Hoàng Ngọc Nhân

Hà Nội – 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của tôi

và không trùng lặp với bất kỳ công trình khoa học nào khác Các số liệu trình bày trong luận án đã được kiểm tra kỹ và phản ánh hoàn toàn trung thực Các kết quả nghiên cứu do tác giả đề xuất chưa từng được công bố trên bất kỳ tạp chí nào đến thời điểm này ngoài những công trình của tác giả

Tác giả luận án

NCS VŨ DUY THUẬN

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn và lòng kính trọng đối với hai người thầy hướng dẫn: PGS TS Thái Quang Vinh và TS Hoàng Ngọc Nhân bởi những chỉ dẫn quý báu về định hướng nghiên cứu và phương pháp luận để luận án này được hoàn thành

Tác giả cũng cảm ơn Viện Công nghệ thông tin, Học viện Khoa học và công nghệ, Viện Hàn lâm và khoa học công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện

về cơ sở vật chất và thời gian để tác giả hoàn thành luận án

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các nhà khoa học, các đồng nghiệp đã phản biện, đóng góp các ý kiến lý luận để xây dựng và trao đổi về các vấn đề

lý thuyết cũng như thực tiễn cho luận án được hoàn thiện

Cuối cùng tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc nhất đến gia đình đã luôn chia sẻ, gánh đỡ những khó khăn và là nguồn cổ vũ, động viên tinh thần không thể thiếu đối với tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án này.

MỤC LỤC

MỤC LỤC 5

DANH MỤC HÌNH VẼ 8

DANH MỤC BẢNG 10

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT 11

MỞ ĐẦU 13

1 Tính cấp thiết của đề tài 13

2 Mục tiêu, phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu 13

3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 15

4 Cấu trúc luận án 15

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 17

1.1 Đặc điểm của hệ thống phức hợp nhiều thành phần 17

1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước về tối ưu hóa các mô hình của hệ tương tác 18

1.1.1 Các nghiên cứu trong nước 18

1.1.2 Nghiên cứu nước ngoài về sự ổn định và hệ thống phức hợp nhiều thành phần 20

1.3 Kết luận sơ bộ về tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài 26

1.4 Kết luận chương I 28

CHƯƠNG 2: HỆ PHÂN TÁN VÀ ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP TRUNG CHO HỆ THỐNG ĐIỆN LỚN 29

2.1 Giới thiệu 29

2.2 Mô hình tổng quát hệ thống điện đa máy phát 31

2.2.2 Phân tích các hệ thống con 35

2.2.3 Vùng ổn định 39

2.3 Các chiến lược điều khiển ổn định chất lượng hệ thống điện lớn 45

2.3.1 Giới thiệu 45

2.3.2 Bài toán ổn định quá trình quá độ 46

2.3.3 Điều khiển mờ áp dụng cho bài toán kiểm soát tần số - phụ tải 47

2.3.4 Các bộ điều khiển mờ 55

2.4 Kết luận chương 2 58

CHƯƠNG 3: CHIẾN LƯỢC ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP TRUNG ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN 60

3.1 Giới thiệu 60

3.2 Cấu trúc chung của các hệ thống điện đa máy phát 61

3.3 Mô hình toán học của hệ thống điện đa máy 62

3.4 Giải pháp điều khiển ổn định hệ thống điện đa máy phát 66

3.5 Mô phỏng và đánh giá 68

3.6 Kết luận chương 3 75

CHƯƠNG 4: KIỂM SOÁT TẦN SỐ - PHỤ TẢI LƯỚI ĐIỆN LỚN 77

4.1 Giới thiệu 77

4.2 Mô hình hóa hệ thống điện diện rộng trong bài toán kiểm soát tần số - phụ tải 79

4.2.1 Khái quát về hệ thống điện diện rộng 79

4.2.2 Mô hình toán học của hệ thống điện diện rộng 80

4.2.3 Mô hình thiết bị lưu trữ từ trường siêu dẫn - SMES 81

4.3 Các bộ điều khiển kiểm soát tần số - phụ tải 85

4.3.1 Các bộ điều khiển kinh điển 85

4.3.2 Các bộ điều khiển logic mờ kiểu PD 86

4.4 Mô phỏng và kết quả 90

4.4.1 Hiệu quả của các bộ điều khiển mờ kiểu PD 91

4.4.2 Tác dụng của các bộ SMES 95

4.5 Kết luận chương 4 96

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 97

1 Đánh giá kết quả nghiên cứu 97

2 Hướng phát triển của nghiên cứu 97

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 100

TÀI LIỆU THAM KHẢO 101

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2.1: Một hệ thống lớn gồm N hệ thống con liên kết chặt chẽ với nhau 30

Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc ba máy phát đồng bộ liên kết từng đôi một 33

Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc hệ thống ba máy phát 34

(a) Sơ đồ phân tích (b) Sơ đồ thu gọn 34

Hình 2.4 Cấu trúc điều khiển điển hình cho một vùng điều khiển của hệ thống điện lớn 34 Hình 2.5 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mờ 48

Hình 2.6 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển mờ logic 52

Hình 2.7 Sơ đồ hiểu biết của con người và đối tượng 53

Hình 2.8 Quan hệ truyền đạt bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ 56

Hình 2.9 Bộ điều khiển mờ theo luật PID dùng thuật toán chỉnh định PID mờ 57

Hình 2.10 Bộ điều khiển mờ theo luật PID dùng thuật toán PID tốc độ 57

Hình 2.11 Hệ thống điều khiển mờ theo luật PD 58

Hình 2.12 Hệ thống điều khiển theo luật PI 58

Hình 3.1 Cấu trúc của một hệ thống điện đa máy phát kết nối 62

(a) Hệ thống điện với N vùng kết nối 62

(b) Ba thành phần cơ bản của một vùng phát điện 62

Hình 3.2 Mô hình hệ thống điện ba máy phát kết nối 64

Hình 3.3 Mô hình điều khiển phản hồi trạng thái áp dụng cho hệ thống điện thứ i 67

Hình 3.4 Đáp ứng động học của các máy phát thứ nhất và thứ hai trong trường hợp mô phỏng thứ nhất 72

Hình 3.5 Đáp ứng động học của các máy phát thứ nhất và thứ hai trong trường hợp mô phỏng thứ hai 72

Hình 3.6 So sánh thời gian xác lập cho cả hai trường hợp mô phỏng 73

Hình 3.7: Đáp ứng động học của các máy phát thứ nhất và thứ hai trong trường hợp mô phỏng thứ ba 74

Hình 3.8: Thời gian xác lập cho các thông số của hai máy phát với sai số 2% ở trường hợp

mô phỏng thứ ba 75

Hình 4.1: Một số mô hình hệ thống điện diện rộng gồm 5 vùng 79

Hình 4.2: Cấu trúc chung của một vùng điều khiển (vùng phát điện) 80

Hình 4.3: Mô hình nguyên lý thiết bị SMES 82

Hình 4.4: Mô hình một thiết bị SMES sử dụng các bộ biến đổi Thyristor 83

Hình 4.5: Mô hình bộ SMES trong bài toán kiểm soát tần số - phụ tải 84

(a) Mô hình SMES xây dựng trên MATLAB/Simulink 84

(b) (c) Mô hình SMES trong hệ thống điện có kiểm soát tần số - phụ tải 84

Hình 4.6 Cấu trúc điều khiển kiểm soát tần số - phụ tải một vùng sử dụng bộ điều khiển mờ PD 87

Hình 4.7 Các hàm liên thuộc cho các đầu vào và đầu ra của mô hình điều khiển mờ đã đề xuất 88

Hình 4.8 Mô hình mô phỏng xây dựng trên nền Simulink sử dụng các bộ điều khiển LFC khác nhau 92

(a) Mô hình mô phỏng dạng khối con 92

(b) Cấu trúc chi tiết bộ điều khiển “PD-FL controller” 92

Hình 4.9 Hai trường hợp thay đổi của phụ tải được sử dụng cho mô phỏng 93

Hình 4.10 Đáp ứng sai lệch tần số trong các vùng điều khiển #1, #4 và #5 trong trường hợp mô phỏng thứ nhất 93

Hình 4.11 So sánh độ quá điều chỉnh (giá trị tuyệt đối) và thời gian xác lập cho tất cả các vùng trong trường hợp mô phỏng thứ nhất 94

Hình 4.12 So sánh độ quá điều chỉnh (giá trị tuyệt đối) và thời gian xác lập cho tất cả các vùng trong trường hợp mô phỏng thứ hai 94

Hình 4.13 Đáp ứng tần số thay đổi cho các vùng điều khiển 2, 3 và 5 trong trường hợp mô phỏng thứ hai 95

khiển 95

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT

i chỉ số của máy phát thứ i hay vùng phát điện thứ i

δ i góc công suất của máy phát thứ i, rad

ω i tốc độ của máy phát thứ i, rad/s

P mi công suất cơ đầu vào tương ứng với máy phát thứ i, p.u

P ei công suất điện, p.u

ω 0 tốc độ góc của máy phát điện, rad/s

D i hệ số tắt dần trong đơn vị tương đối

H i hằng số quán tính, s

E’ qi sức điện động tức thời ngang trục trong hệ tọa độ dq, p.u

E qi sức điện động ngang trục trong hệ tọa độ dq, p.u

E fi sức điện động tương đương trong cuộn kích từ, p.u

T’ doi hằng số thời gian ngắn mạch tức thời theo trục d (dọc trục), s

x di điện kháng dọc trục, p.u

x’ di điện kháng tức thời dọc trục, p.u

I qi dòng điện ngang trục, p.u

k ci hệ số khuếch đại kích từ, p.u

u fi đầu vào của bộ khuếch đại SCR, p.u

x adi điện kháng tương hỗ giữa cuộn dây kích từ và cuộn dây stator, p.u

x Ti điện kháng của máy biến áp, p.u

x ij điện kháng đường dây truyền tải giữa máy phát thứ i và máy phát thứ j, p.u

V ti điện áp đầu ra của máy phát thứ i, p.u

X ei độ mở van hơi nước (tua-bin) ứng với máy phát thứ i, p.u

P ci đầu vào điều khiển công suất của máy phát thứ i, p.u

T mi hằng số thời gian của tua-bin máy phát thứ i, s

K mi hệ số khuếch đại của tua-bin máy phát thứ i

T ei hằng số thời gian của bộ điều tốc cho máy phát thứ i, s

K ei hệ số khuếch đại của bộ điều tốc cho máy phát thứ i

R i hệ số điều chỉnh của máy phát thứ i, p.u

B ij phần tử thuộc hàng thứ i và cột thứ j của ma trận điện thế nút tại các nút sau khi

loại bỏ các bus vật lý, p.u

Q ei công suất phản kháng, p.u

I fi dòng kích từ, p.u

I di dòng điện dọc trục, p.u

f i tần số thực của lưới điện, Hz

f n tần số danh định của lưới điện, f n = 50Hz

∆fi biến thiên của tần số lưới điện, p.u

∆P D,i lượng biến thiên công suất tải, p.u

T G,i hằng số thời gian của bộ điều tốc, sec

T T,i hằng số thời gian của tua bin không hồi nhiệt, sec

M i mô men quán tính máy phát, p.u

D i hệ số tắt dần dao động của phụ tải, p.u MW/Hz

T ij hằng số thời gian qui đổi của đường dây, sec

P tie,i công suất đường dây, p.u

∆ P tie,i sai lệch của công suất đường dây, p.u

B i hệ số qui đổi tuyến tính, MW/p.u Hz

G G,i hàm truyền đạt của bộ điều tốc

G T,i hàm truyền đạt của tua-bin không hồi nhiệt

G P,i hàm truyền đạt của máy phát – phụ tải

s toán tử Laplace

ACE i sai lệch điều khiển vùng

SMES i thiết bị lưu trữ năng lượng từ trường siêu dẫn của vùng thứ i

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Một trong những thách thức đầu tiên của lý thuyết hệ thống phải đối mặt khi nghiên cứu các hệ thống lớn (large-scale system) là các hệ thống này có mô hình toán học ngày càng phức tạp và cồng kềnh Điều này được lý giải là do bản thân các hệ thống lớn ngày nay luôn chịu sự ảnh hưởng tương hỗ của nhiều quá trình công nghệ, môi trường và xã hội phức tạp Có thể lấy một vài ví dụ về các hệ thống lớn chịu tác động của nhiều quá trình phức tạp như mạng lưới sinh thái, hệ thống giao thông, mạng máy tính toàn cầu, hệ thống điện diện rộng…Ngoài ra, khối lượng tính toán cho mỗi

hệ thống lớn này lại thường phát triển nhanh hơn nhiều so với sự gia tăng về kích thước của bản thân hệ thống nên các vấn đề phát sinh của mỗi hệ thống lớn phức tạp như vậy hoặc là không thể giải quyết được, hoặc là không kinh tế, cho dù khoa học tính toán ngày nay đã tương đối phát triển Một hướng giải quyết khả thi cho các bài toán điều khiển, ổn định, tối ưu của hệ thống lớn trong trường hợp này là ta tiến hành phân rã hệ thống lớn phức tạp đó thành nhiều hệ thống con đơn giản hơn được kết nối một cách chặt chẽ (simple interconnected subsystems) Những hệ thống con này có thể được nghiên cứu một cách độc lập, sau đó các giải pháp hay chiến lược điều khiển được áp dụng cho mỗi hệ con có thể kết hợp được với các điều kiện tương tác ràng buộc (interconnection constraints) để tiến gần hơn đến giải pháp cho bài toán điều khiển của toàn hệ thống (overall system) Theo hướng này, ta có thể tận dụng được đặc điểm cấu trúc đặc trưng của mỗi hệ thống con để xây dựng các thuật toán từng phần hiệu quả và khả thi (feasible “piece-by-piece algorithms) cho các bài toán điều khiển hay ổn định đang xét cho một hệ thống lớn, một nhiệm vụ mà có vẻ phi thực tế khi muốn áp dụng phương pháp thực hiện trực tiếp (“one shot” method) Ý tưởng của giải

pháp là sẽ phân rã (decomposition) một hệ thống lớn thành n hệ thống con liên kết với

nhau Người ta chỉ cần phân tích và tìm hiểu các chiến lược điều khiển áp dụng cho một hệ con, trong sự độc lập tương đối với các hệ con còn lại Sau đó, áp dụng tương

tự cho các hệ con khác và có giải pháp điều khiển tổng thể

2 Mục tiêu, phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu

a, Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu về một phương pháp phân tích hệ thống phức hợp nhiều thành phần thành các hệ thống con có tính độc lập tương đối Sau đó, luận

án sẽ tập trung xây dựng thuật toán điều khiển phi tập trung cho hệ thống đa phức hợp

đã được phân rã thành các hệ con nói trên Phương pháp điều khiển đề xuất trong luận

án được áp dụng cho một đối tượng điển hình là các hệ thống điện lớn Tác giả đã xây dựng hai chiến lược điều khiển áp dụng cho hệ thống điện diện rộng: bài toán điều khiển đảm bảo tính ổn định cho từng vùng điều khiển dựa trên phương pháp giải tích,

cụ thể là ứng dụng phương trình Riccati mở rộng; bài toán kiểm soát tần số cho toàn

hệ thống điện lớn được xét khi phụ tải thay đổi về công suất dựa trên phương pháp điều khiển mờ kiểu PD kết hợp với bộ lưu trữ năng lượng từ trường siêu dẫn SMES Với mục tiêu trên, nhiệm vụ của luận án sẽ bao gồm:

- Nghiên cứu về hệ thống phức hợp nhiều thành phần với mối quan hệ tương tác bất định để từ đó xây dựng cơ sở toán học cho việc phân rã hệ thống điện lớn thành các vùng con có tính độc lập tương đối

- Xây dựng 2 lớp bài toán điều khiển: điều khiển phi tập trung tuyến tính để điều khiển quá độ các vùng con và điều khiển mờ kiểu PD để kiểm soát tần số cho hệ thống điện lớn

- Xây dựng và mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink để kiểm tra lại tính đúng đắn của các luật đã đề ra

b, Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

Trên cơ sở nghiên cứu trước của các tác giả về ứng dụng thực tiễn bài toán tối ưu hóa mô hình mẫu, bài toán con lắc ngược, mạng Neuron, hệ thống điện bài toán môi trường và các yếu tố, ứng dụng logic mờ vào robot song song đã được kiểm chứng; tác giả sử dụng phương pháp khái quát hóa và chọn một phương án tính toán bao quát

chung nhất, ứng dụng vào xây dựng hướng giải pháp cho bài toán Ổn định tần số hệ

thống lưới điện diện rộng Phạm vi nghiên cứu của bài toán này là xây dựng mô hình

toán cho hệ thống lưới điện có từ 3 đến 5 đối tượng (máy phát, phụ tải, SMES ) có mối liên hệ bất định Từ các biến động về máy phát, truyền tải và phụ tải, kết hợp với

bộ SMES, tác giả xây dựng luật điều khiển và phương pháp tính mới (sử dụng giải tích

và logic mờ), áp dụng một trong các giải pháp mà các công trình đã công bố và được kiểm nghiệm bằng MATLAB, từ đó xác định được mức độ sai lệch của phương pháp

đề xuất cho áp dụng vào tính toán ổn định và tối ưu các luật mờ - Hệ tương tác bất định của mô hình tính toán đề xuất

c, Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích lý thuyết, xây dựng cơ sở lý thuyết cho bài toán tương tác bất định với một số luật và điều kiện cho trước Nhiệm vụ là ổn định về tần

số cho lưới điện diện rộng

- Công cụ: Lý thuyết ôn định Lyapunov, Phương trình Riccati, sử dụng các phương pháp của Đại số tuyến tính, lý thuyết điều khiển mờ các phương pháp nghiên cứu mà các nhà nghiên cứu khác đã tiên phong như: Siljak, Mohammad Jamshidi,, Vũ Ngọc

Phát, Phan Xuân Minh, Thái Quang Vinh

- Luận án sử dụng lý thuyết điều khiển mờ, giải tích với phương trình Riccati, lý thuyết ổn định Lyapunov Tổng hợp bộ điều khiển dựa trên phương trình đại số Riccati cải tiến để tìm ra luật điều khiển tối ưu phản hồi trạng thái có khả năng kiểm soát và dập tắt các dao động của hệ thống do ảnh hưởng nhiễu, đảm bảo tính ổn định của hệ thống Tiếp theo, sẽ sử dụng thuật toán điểu khiển thông minh dựa trên logic

mờ loại PD, kết hợp với bộ SMES để kiểm soát tần số - phụ tải Sau đó mô phỏng trên phần mềm MATLAB-Simulink để kiểm chứng tính đúng đắn cũng như sự ưu việt của các luật và phương pháp đề ra đối với đối tượng đã xem xét Tác giả cho rằng kết quả nghiên cứu này sẽ là nền tảng cho những nghiên cứu sâu hơn về tính ổn định cho hệ thống bất định cũng như tối ưu hóa và điều khiển ứng dụng vào thực tiễn

3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

- Khẳng định lại tính đúng đắn của một số lí thuyết được xem xét và áp dụng vào nghiên cứu tính toán trong điều khiển tối ưu và điều khiển mờ

- Khái quát hóa một phương thức tính toán, tốt nhất, đơn giản nhất có thể để thu được kết quả với các phép sai số cho phép Áp dụng cho xây dựng hướng giải pháp cho bài toán kiểm soát tần số - phụ tải của hệ thống điện diện rộng

- Ý nghĩa thực tiễn: do hệ thống điện được coi là mạch máu lưu thông nguồn năng lượng của đất nước nên việc ổn định hệ thống truyền tải là cực kỳ quan trọng Việc xây dựng bộ điều khiển mờ lai kết hợp với bộ SMES giải quyết được bài toán về ổn định tần số khi phụ tải thay đổi (gọi tắt là ổn định tần số - phụ tải), tăng hiệu suất và nâng cao chất lượng điện năng, đảm bảo được an ninh về năng lượng quốc gia

4 Cấu trúc luận án

Nội dung nghiên cứu của luận án được trình bày trong bốn chương:

Chương I Tổng quan: phân tích chung về hệ thống lớn Đánh giá tóm tắt các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước, những vấn đề còn tồn tại và hướng giải quyết của luận án

Chương II Lý thuyết về hệ phân tán và điều khiển phi tập trung Nội dung chủ yếu của chương này là trình bày về xây dựng mô hình tổng quát cho đối tượng Hệ thống điện lớn, xét vùng ổn định của hệ Xây dựng bài toán điều khiển 2 lớp: điều khiển ổn định quá trình quá độ cho vùng con và điều khiển mờ lai để ổn định tần số - phụ tải cho toàn hệ thống

Chương III Nghiên cứu chiến lược điều khiển phi tập trung hiệu quả để ổn định chất lượng hệ thống điện quy mô lớn Trình bày về cấu trúc chung và mô hình toán học của hệ thống điện đa máy phát Sau đó, phân tích và đề xuất giải pháp điều khiển

ổn định chất lượng của hệ thống điện đa máy phát Áp dụng cho một hệ điển hình 3 phần tử với các chế độ vận hành khác nhau Phân tích, đánh giá chất lượng điều khiển thông qua việc mô phỏng trên phần mềm MATLAB – Simulink

Chương IV Nghiên cứu và giải pháp điều khiển hệ thống điện diện rộng Ở chương này, luận án giới thiệu về mô hình hóa và mô hình toán hệ thống điện diện rộng Giới thiệu về mô hình thiết bị lưu trữ từ trường SMES Từ đó, đề xuất giải pháp điều khiển thông minh sử dụng bộ điều khiển mờ lai với SMES để ổn định và kiểm soát tần số - phụ tải của hệ thống điện diện rộng Phân tích, đánh giá và so sánh chất lượng của bộ điều khiển mờ lai SMES với các bộ điều khiển khác

Kết luận và kiến nghị Trình bày tóm tắt các kết quả trong quá trình nghiên cứu Đánh giá, so sánh và bàn luận về kết quả đạt được và đưa ra các hướng nghiên cứu trong tương lai

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1 Đặc điểm của hệ thống phức hợp nhiều thành phần

Các hệ thống phức hợp nhiều thành phần, còn gọi là hệ thống có quy mô lớn (large-scale system), ví dụ như các mạng lưới sinh thái (hoặc hệ sinh thái), hệ thống cấp nước, mạng máy tính toàn cầu và mạng lưới giao thông…, thông thường chứa nhiều hệ con đặc trưng bởi các thành phần phi tuyến và bất định Ta nhận thấy rằng tính phi tuyến và bất định của những hệ thống này là không thể tránh khỏi Chúng được lý giải là do những hệ thống như vậy có kích thước lớn, bậc cao, chứa nhiều tham số chưa biết, thông tin về trạng thái hệ thống bị hạn chế… Vì vậy, việc mô hình hóa và điều khiển một hệ thống quy mô lớn để đảm bảo chất lượng, sự ổn định cũng như độ tin cậy của nó là một công việc hết sức khó khăn, đòi hỏi phải có một giải pháp điều khiển đồng bộ và hiệu quả

Mặt khác, điều khiển các hệ thống quy mô lớn chứa các mối quan hệ nhiều thành phần là một vấn đề thường không có lời giải tối ưu, hướng giải quyết là không dễ dàng Các nghiên cứu chính tập trung vào đó là tính ổn định, độ dao động của biên độ

và tối ưu hóa kết quả theo hướng có lợi Khó khăn nảy sinh trong các bài toán nghiên cứu ổn định và tối ưu hóa không chỉ có trong quá trình tìm kiếm các thuật toán điển hình tối ưu, mà còn có cả trong quá trình xây dựng mô hình đối tượng xem xét, chứa các yếu tố bất định Đôi khi mô hình đối tượng điều khiển được xây dựng chính xác lại

là một thách thức lớn khó có thể vượt qua được đối với lí thuyết điều khiển khi xét trong mối quan hệ bất định Do đó, có hai vấn đề cần giải quyết: thứ nhất là mô tả mô hình nghiên cứu ổn định chứa các mối quan hệ tương tác bất định; thứ hai là đưa ra luật điều khiển - tìm kiếm các thuật toán tối ưu và thông minh đảm bảo các điều kiện của hệ thống

Nghiên cứu trong luận án này sẽ sử dụng những thuật toán và các phương pháp toán học để đạt được tối ưu hóa thông qua việc xem xét các bài toán đã được giải quyết của các tác giả trước Đồng thời đề xuất thêm một số thuật toán điều khiển để chất lượng đáp ứng đầu ra tốt hơn đối với yêu cầu đặt ra

1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước về tối ưu hóa các mô hình của hệ tương tác

1.1.1 Các nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu về hệ bất định và tính ổn định của nó cũng như tối ưu hóa ở Việt Nam xuất hiện chưa lâu, nhưng công trình có tính phân tích sâu sắc và đầy đủ thường khoảng từ cuối những năm 90 thế kỷ trước trở lại [1-18]; tức là lĩnh vực này chúng ta mới chính thức nghiên cứu khoảng 20 năm gần đây Đề tài nghiên cứu về tính ổn định đặc biệt sử dụng phương pháp Lyapunov là hướng nghiên cứu không chỉ ở Việt Nam

mà cả ở các nước trên thế giới Còn trước đó cũng có những nghiên cứu nhưng không nhiều và thường là mang tính nhỏ lẻ, ta điểm qua một số mốc như sau:

Theo [2], tác giả giới thiệu một số phương pháp thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi tham chiếu theo mô hình mẫu (MRAS) Luật điều khiển thích nghi được xây dựng trên cơ sở lý thuyết ổn định của Lyapunov với đối tượng là thiết bị MeDe5 có bậc tương đối là 6, đây là một đối tượng có những thành phần độc lập nhưng có mối liên kết bất định bởi các yếu tố vật lý và kết cấu cơ khí Kiểm chứng cho thấy, kết quả

lý thuyết và thực nghiệm là tương đương nhau đã chứng minh tính đúng đắn của nghiên cứu với cả 3 dạng thể hiện khác nhau của MRAS: Trực tiếp, gián tiếp, học phản hồi (learning feed forward) Lý thuyết ổn định Lyapunov được sử dụng trong việc thiết kế bộ điều khiển, do đó tiêu chí ổn định luôn được đảm bảo Mặc dù điều kiện biên đều dựa trên thông số của đối tượng được tuyến tính hoá trong khi thực tiễn

là tính phi tuyến, bất định Kết quả mô phỏng gần với kết quả thực tế nên phương pháp nghiên cứu, luật đưa ra có tính hợp lí trong điều khiển

Ở [3], tác giả đã nêu được phương pháp xây dựng bộ điều khiển PID bền vững và

áp dụng để điều khiển một hệ phi tuyến MIMO như tay máy công nghiệp Các kết quả

mô phỏng tay máy 2 bậc tự do cho thấy độ chính xác của quỹ đạo có thể khống chế được theo yêu cầu cho trước Các hệ số của bộ điều khiển PID được xác định bằng các công thức tường minh, phụ thuộc vào các thông số Kconsti, Ii, φi, Ci Sự ổn định của hệ thống kín đã được chứng minh dựa vào tiêu chuẩn ổn định Lyapunov Ảnh hưởng của

sự thay đổi các thông số Kconsti, di, Ci đến chất lượng đầu ra của hệ thống cũng được phân tích và trình bày Các kết quả mô phỏng cho thấy tín hiệu điều khiển không còn

sự thay đổi nhanh và sai lệch bám của hệ thống đảm bảo tiến về không Những kết quả

này một lần nữa chứng minh lý thuyết và thể hiện tính khả thi của bộ điều khiển phi tuyến và tối ưu hóa

Một dạng đối tượng có các mối liên kết bất định khác được nghiên cứu trong bài báo [16] Bài báo này đã trình bày về hệ thống cần cẩu xoay là một hệ thống phi tuyến, bao gồm một xe con và một vật nặng treo trên sợi dây mềm Xe di chuyển dọc theo phương ngang của thanh ray và bản thân thanh ray có thể xoay quay một khớp bản lề Chiều dài của dây treo được điều khiển một cách độc lập nhờ một động cơ riêng Khó khăn ở đây là hàm phi tuyến f(x) không biết Do đó cần xấp xỉ luật điều khiển trên Để giải được bài toán mang tính tối ưu này, tác giả thực hiện được bằng cách Điều khiển

mờ thích nghi gián tiếp, dùng mô hình mờ hay mạng neural để xấp xỉ hàm phi tuyến f(x) sử dụng cho tín hiệu điều khiển dựa trên nguyên lý chắc chắn tương đương, và kết quả mô phỏng trên MATLAB Realtime của công trình cho thấy đã đạt được tối ưu trong điều khiển

Gần đây nhất là [8] với nghiên cứu về điều khiển dự báo thích nghi cho đối tượng bất định Nội dung của nghiên cứu trình bày rằng: điều khiển các đối tượng có tính bất định (tham số không biết trước) là cực kỳ khó khăn Tác giả đã nói rõ rằng tính bất định của mô hình đối tượng không cho phép sử dụng trực tiếp mô hình đối tượng làm

mô hình dự báo Cho nên, việc xây dựng mô hình dự báo là đặc biệt quan trọng trong điều khiển đối tượng bất định Tuy nhiên, trong nghiên cứu của tác giả, điều kiện để

đưa ra mô hình dự báo có điều kiện: mô hình đối tượng chứa tham số bất định là hằng

số chưa biết và không thay đổi theo thời gian

Từ điều kiện mà tác giả đưa ra, có thể thấy vẫn chưa giải quyết thỏa đáng yêu cầu của bài toán điều khiển đối tượng bất định: đó là tham số bất định thay đổi ngẫu nhiên

và liên tục Đồng thời cũng không áp dụng được phương pháp điều khiển mờ - một phương pháp điều khiển thông minh ngày càng được ứng dụng nhiều Đây là hướng đi cần phải giải quyết để đảm bảo có thể ứng dụng cho các hệ thống lớn có mối liên hệ bất định

Đối với nghiên cứu sâu về lý thuyết hệ bất định nhiều thành phần trình bày trong [6], [38], [39], [46], [47], các tác giả đã trình bày khá chi tiết về một số khía cạnh điều khiển và tối ưu hệ phức hợp nhiều thành phần Trong [38], tác giả đã mô hình hóa hệ phức hợp nhiều thành phần theo mô hình trạng thái, và đã đưa ra tiêu chuẩn tối ưu cho

hệ thống theo phương trình Riccati, đưa ra luật điều khiển tối ưu phân lớp cho từng

thành phần của hệ thống Ở [47], tác giả đã so sánh giữa bộ điều khiển PID và điều khiển mờ trượt, ứng dụng vào con lắc đôi ngược để chứng minh tính đúng đắn và tốt hơn của bộ điều khiển mờ trượt đã đề xuất Tuy nhiên, trong nghiên cứu của tác giả cũng đã chỉ ra các điều kiện ràng buộc để hệ thống nằm trong vùng ổn định cho phép Trong tất cả các nghiên cứu trong nước cùng chủ đề mà tác giả có thể tiếp cận được, vấn đề nghiên cứu hệ thống lớn vẫn còn đang được xem xét dưới nhiều dạng khác nhau Đặc biệt trong mô hình hệ thống điện lớn, là một mô hình quan trọng trong vấn đề an ninh năng lượng vẫn còn đang bị bỏ ngỏ

1.1.2 Nghiên cứu nước ngoài về sự ổn định và hệ thống phức hợp nhiều thành phần

A M Lyapunov là người đặt nền móng cho nghiên cứu tính ổn định và điều khiển của khoa học hiện đại ngày nay Ông đã định nghĩa và đưa ra một cách chặt chẽ về mặt toán học bài toán nghiên cứu ổn định vi phân thường Nghiên cứu đã phát triển 2 phương pháp nghiên cứu tính ổn định của phương trình vi phân thường là phương pháp số mũ và phương pháp sử dụng hàm số Những ý tưởng của ông đều được các nhà nghiên cứu sau này phát triển chuyên sâu và thu được nhiều kết quả về học thuật

và ứng dụng trong thực tiễn Tuy nhiên đối với phương trình vi phân ngẫu nhiên Ito các nhà nghiên cứu lí thuyết khi nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế và đặt ra nhiều bài toán cho các nhà lí thuyết toán học đương đại khi mà có nhiều lĩnh vực ứng dụng cần đến như các bài toán về ổn định và tối ưu trong điều khiển hay ứng dụng trong môi trường và công nghiệp

Từ khi chính thức ra đời bởi những người đặt nền móng như Lotfi A Zadeh [69] điều khiển lôgic mờ là một công cụ đắc lực trong việc tìm kiếm các thuật toán điều khiển gần đúng và hợp lí đối với các đối tượng điều khiển chứa tính bất định cùng các dạng phức tạp khác nhau Đặc trưng quan trọng của lí thuyết mờ là cung cấp cách biểu diễn phù hợp tính không chắc chắn hay bất định trong tri thức của con người Sự phát triển của lí thuyết điều khiển dựa vào mô hình toán học của các hệ vật lí thực tại mà các mô hình này cũng là một loại tri thức Năm 1973, tiếp nối những công trình nghiên cứu trước đó, Lofi A.Zedeh đã công bố tài liệu cơ bản để thiết lập nền tảng cho điều khiển mờ, ông đã giới thiệu khái niệm về các sự biến đổi ngôn ngữ và đề ra cách sử dụng các quy luật IF- THEN mờ để trình bày rõ ràng, chính xác về kiến thức của con nguời Các ứng dụng ban đầu của điều khiển mờ với các hệ thống thực, như bộ điều

khiển động cơ hơi nước và bộ điều khiển lò luyện sắt tại Đan Mạch, đã chỉ ra rằng lĩnh vực mờ đầy hứa hẹn Các sự kiện lớn sau đó trên một quy mô lớn đã khuyến khích mọi người thực hiện điều khiển mờ

Trong [70], tác giả đã bắt đầu ứng dụng lí thuyết logic mờ vào điều khiển một số

mô hình của cơ hệ tuyến tính bất định và có những thành công nhất định trong điều khiển và kiểm soát truyền động của các cảm biến Sau đó dần dần các phép logic mờ

và tối ưu hóa các thành phần bất định ngày càng được ứng dụng vào các ngành công nghiệp như hệ thống phân phối và cung cấp điện năng, khi đó đôi khi có những mất cầu điện ngẫu nhiên ở một vài khu vực cục bộ trong tổng mạng điện Nhưng cần phải

có những tính toán nhằm tối ưu hóa cho cả hệ thống điện khi đó

Tác giả của [71] đã đề xuất nhiều bài toán đặt ra về tối ưu hóa các cơ hệ có mối

quan hệ bất định ngày càng lớn, điển hình như khi xây dựng nhà máy điện năng lượng mặt trời tại Califonia với máy phát có công suất 10MW- sử dụng một máy thu năng lượng trung tâm, trong đó nước lạnh được cung cấp và được chuyển thành hơi quá nhiệt sử dụng năng lượng mặt trời thông qua các tấm nhận năng lượng Năng lượng mặt trời được phản xạ đến các tấm nhận nhiệt bằng một hệ thống điều khiển Lượng nước làm mát và lấy nhiệt vào ra của hệ thống được điều khiển thông qua sự đo tức thời của hệ thống trung tâm, đo đạc được mức năng lượng chiếu đến từ mặt trời, và đương nhiên vấn đề này thương là tương đối liên tục Nhưng cũng bắt đầu bài toán bất định ở chỗ, đôi khi có một đám mây bay qua, làm mờ hệ thống, giảm nhiệt lượng nhận được có thể trong khoảng 1 phút hoặc hơn một chút, và đó chính là vấn đề khó khăn gặp phải của hệ thống điều khiển trung tâm nhà máy điện này Những thay đổi đột ngột có thể là thường xuyên và cơ bản là không thể đoán trước, và do đó có thể được

mô hình hóa bằng cách sử dụng một quá trình ngẫu nhiên rời rạc Mariton đã ứng dụng

lí thuyết điều khiển mờ và tính ổn định, tối ưu hóa thông qua các toán tử tuyến tính và phương pháp Markov hữu hạn đưa ra các giải quyết cho bài toán trên

Quay trở lại với bài toán hệ thống lớn với mối quan hệ tương tác bất định, trong [20] tác giả đã nghiên cứu rất chi tiết về hệ thống lớn Tác giả đã trình bày về cấu trúc

cơ bản của một hệ thống lớn có các mối liên hệ phức tạp và bất định Từ đó, tác giả đã đưa ra mô hình toán và chỉ ra các đặc điểm của hệ dựa trên phương trình trạng thái Trong tài liệu này, tính ổn định của hệ thống lớn cũng được xét dựa trên tiêu chuẩn

ổn định Lyapunov với các điều kiện ràng buộc phụ thuộc vào hệ thống được nghiên

cứu, vì bản thân mỗi hệ thống có giới hạn vật lý là khác nhau Từ đề xuất đó, tác giả cũng đưa ra tính ổn định của hệ thống lớn khi nhiều yếu tố tác động qua lại có tính bất định Tác giả Siljak đã đưa ra một vài ví dụ về con lắc ngược song song, hệ thống điều khiển kính thiên văn, máy bay theo nhóm… và mô hình hóa nó, xét tới sự ổn định của một vài trường hợp cơ bản và đơn giản… Trong tài liệu này, lý thuyết cơ bản của hệ thống lớn là nền móng cho những hướng nghiên cứu về sau của các tác giả khác Đây cũng là tài liệu tham khảo quan trọng mà tác giả sử dụng để phục vụ cho luận án của mình

Với [28], nội dung của bài báo trình bày một lớp hệ thống lớn phi tuyến và hệ thống con tương ứng được nghiên cứu Dựa trên phương trình Lyapunov được giới hạn, với một bộ điều khiển phản hồi phân cấp phi tuyến động được đề xuất Trong đó, tác giả đã trình bày phương pháp phân tách các liên kết rõ và chưa rõ có tính bất định

để tính toán riêng biệt, các tính toán cho việc giải phương trình Lyapunov được giảm

đi đáng kể, kết quả được đánh giá qua việc mô phỏng trên MATLAB – Simulink Những nghiên cứu nền tảng lý thuyết đã chứng minh cho thấy hệ thống lớn, phức tạp thường rất khó để tính toán và điều khiển, đặc biệt là những hệ thống có mối liên kết bất định Cụ thể và điển hình có thể thấy rõ ràng nhất là hệ thống điện diện rộng

Nó bao gồm các vùng điều khiển độc lập nhưng lại có mối liên kết và ảnh hưởng qua lại lẫn nhau thông qua đường dây truyền tài Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về

hệ thống điện diện rộng, về đặc tính ổn định và ảnh hưởng tới phụ tải trong quá trình vận hành và phân phối

Tác giả của [21] đã nghiên cứu về hệ thống điện, tính điều khiển và ổn định của hệ thống điện diện rộng Trong tài liệu này, tác giả tập trung chủ yếu vào việc mô hình hóa hệ thống điện dựa trên các mô tả về vật lý, có xét đến các yếu tố về truyền tải – công suất và tần số - phụ tải… Tác giả xét tính ổn định của các thành phần riêng lẻ trong hệ thống điện như: tuabin máy phát, nhà máy điện, các thành phần điều khiển bổ sung… và cho rằng việc mô hình hóa các thành phần hệ thống điện là cần thiết hơn bao giờ hết

Nhóm tác giả tỏng [23] đã nghiên cứu về ổn định hệ thống điện Trong bài báo này, tác giả nêu lên một số trường hợp hệ thống điện đang vận hành bị thay đổi điều kiện làm việc Và đưa ra thuật toán điều khiển Hybrid Big Bang-Big Crunch áp dụng cho việc thiết kế đồng nhất ổn định 3 pha trong 4 máy phát điện của 11 khu vực, đồng thời

kiểm soát các thông số tĩnh VAR được coi là thành phần trong mạng điện diện rộng này Kết quả được mô phỏng và tính toán trên MATLAB – Simulink đã chứng minh tính đúng đắn của thuật toán Tuy nhiên, bài báo mới dừng lại ở điều khiển máy phát, chưa xét tới tính ổn định và tối ưu về tần số trong quá trình làm việc mà có sự tác động qua lại giữa các máy phát và phụ tải

Tác giả tài liệu [43] đã trình bày một chiến lược kiểm soát toàn cục cho các hệ thống điện đa máy phát để tăng cường sự ổn định Các mô hình hệ thống điều khiển toàn cục được đề xuất để đại diện cho hệ thống điện với sự thay đổi cấu trúc đột ngột Các hệ thống điện đa năng được đại diện bởi các hệ thống con kết nối với sự bất định

và phi tuyến Sau đó, mỗi hệ thống con được phân tách thành bốn hệ thống con khác theo các bộ chuyển mạch của máy cắt với sự thay đổi không biết trước Bộ điều khiển phản hồi một phần được thiết kế tương ứng cho các mô hình từng phần và bộ điều khiển phân tán cho mỗi hệ thống con được thu được thông qua các chức năng từng phần Cuối cùng, bộ điều khiển toàn cục là tổng của tất cả các hành động kiểm soát từ mọi hệ thống con Một hệ thống điện ba máy được sử dụng làm ví dụ để chứng minh tính hiệu quả của chiến lược kiểm soát toàn cục được đề xuất cho các hệ thống điện đa máy phát này

Trong báo cáo [49], tác giả đưa ra giả thuyết về hệ thống điện với hai khu vực, trong mỗi khu vực lại có hai hệ thống máy phát nhiệt điện Trong đó, có một hệ thống được kết nối với HVDC (truyền tải điện cao áp một chiều), lợi thế của việc kết nối với HVDC là ổn định tần số với các hệ thống điện liên kết với nhau Lý do của hệ thống điều khiển máy phát tự động bị ảnh hưởng là việc truy cập hệ thống và sự mở rộng diện tích phụ tải ngày càng nhiều Bài báo thảo luận về tác động của các bộ điều khiển

P, PI, PID và Mờ khi có và không có bộ HVDC trên một hệ thống điện hai khu vực kết nối với nhau trong môi trường không có sự điều khiển và điều tiết của trung tâm điều

độ Sử dụng phần mềm MATLAB – Simulink để mô phỏng với các điều kiện khác nhau, xét các phản ứng sai lệch của công suất truyền tải và sai lệch về tần số để đánh giá sự tối ưu và hiệu suất của phụ tải

Trong bài báo [50], vấn đề tái cấu trúc hệ thống điện được nêu lên là một trong những công nghệ xu hướng được sử dụng trong Hệ thống Quản lý năng lượng trên toàn thế giới Hệ thống điện liên kết được phân quyền và sử dụng trong thời gian gần đây có những vấn đề như nhiễu tải gây ảnh hưởng đến tần số đầu ra, các vấn đề không

tuyến tính, ngẫu nhiên về thời gian trễ, thời gian giải quyết bị trì hoãn, vượt quá đỉnh điểm và độ lệch tần số lớn Do đó để duy trì hiệu quả kiểm soát tần số phụ tải (LFC)

và để duy trì hiệu suất tối ưu, tác giả đã đề xuất một mô hình mới của hệ thống AGC

Hệ thống Một-Diện tích đã được áp dụng với các phương pháp gán điểm cực và LQR Ngoài ra nó đã được nghiên cứu với bộ điều khiển thuật toán giải thuật di truyền (AGC) và logic mờ, và kết quả mô phỏng đã được kiểm chứng Đối với hệ thống điện hai vùng, AGC đã được áp dụng Các chương trình mô phỏng được trình bày cho hai

hệ thống điện khu vực kết hợp khái niệm hai chiều tương tác giữa các hệ thống DISCO

và GENCO với ma trận DPM

Trong nghiên cứu [56], tác giả đã trình bày việc thiết kế và thực hiện các bộ điều khiển thông minh, dựa trên mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và logic mờ để điều khiển tự động của hai khu vực thủy điện Hiệu suất ANN với các bộ điều khiển thông minh được so sánh với hiệu suất của các bộ điều khiển PID tích hợp được tối ưu hóa và điều chỉnh thông thường dưới sự gây nhiễu bậc thang Phân tích so sánh các kết quả cho thấy đã cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống với bộ điều khiển thông minh sau một

sự xáo trộn tải tại một trong hai khu vực Bộ điều khiển ANN cho phép đáp ứng năng động tốt hơn, giảm độ lớn lỗi và giảm thiểu tần số tạm thời Hiệu suất của bộ điều khiển mờ hầu như tương tự như bộ điều khiển ANN

Trên thế giới đã có khá nhiều công trình nghiên cứu về bộ SMES Trong [60], khi nghiên cứu về năng lượng tái tạo, tác giả đã nhận thấy việc đưa các năng lượng tái tạo vào lưới điện để truyền tải có ảnh hưởng tới công suất truyền tải và tần số danh định Với sự kết hợp của bộ SMES để cải thiện công suất truyền và tối ưu các hệ thống chuyển đổi năng lượng gió dựa trên máy phát điện cảm ứng nguồn kép trong quá trình chuyển đổi nội bộ khi có các sự cố Kết quả được mô phỏng để so sánh giữa việc có và không có bộ SMES và cho thấy sự hiệu quả khi đưa bộ SMES vào hệ thống

Nhóm tác giả của [61] đã giới thiệu một ứng dụng có ý nghĩa của các bộ SMES trong việc kiểm soát tần số của lưới điện dưới tác động của sự thay đổi phụ tải Các bộ SMES này kết hợp với bộ dịch pha trạng thái vững bền có tác dụng nâng cao hiệu quả của chiến lược kiểm soát tần số - phụ tải Chi tiết của nguyên lý và quá trình thiết kế

hệ thống kiểm soát tần số - phụ tải sử dụng sự hỗ trợ của các bộ SMES đã được trình bày trong công trình nghiên cứu [63] Kết quả thể hiện qua các mô phỏng số; lợi ích kinh tế của các bộ SMES cũng được khẳng định trong bài báo

Trong [62], tác giả đã tiếp tục nghiên cứu về ứng dụng của SMES trong việc kiểm soát tần số phụ tải Ở công trình nghiên cứu này, nhóm tác giả đã nghiên cứu bài toán kiểm soát tần số phụ tải dưới góc độ bài toán tối ưu Khi đó, SMES được coi như một giải pháp điều khiển tối ưu hữu hiệu, giúp dập tắt ngay dao động của tần số lưới điện trong khoảng thời gian ngắn nhất

Cùng tác giả trên, trong bài báo [63] xuất bản năm 2012, tác giả đã trình bày một ứng dụng khác của SMES khi kết hợp với thiết bị hạn chế dòng lỗi sử dụng cuộn siêu dẫn (Superconducting fault current limiter – SFCL) Khi có lỗi xuất hiện trong hệ thống điện, thiết bị hạn chế dòng lỗi sẽ ngay lập tức dập tắt dao động công suất tức thời bởi hoạt động hạn chế dòng điện lỗi này Sau đó, thiết bị SMES dập tắt phần dao động công suất còn lại Trong bài báo này, bài toán tối ưu của trở kháng SFCL và các thông số bộ điều khiển công suất của SMES với kích thước cuộn dây tối ưu đã được xây dựng dựa trên quá trình làm tăng biên ổn định tức thời và tính năng dập tắt Lời giải của bài toán dựa trên thuật toán tối ưu hóa sinh học bầy đàn PSO đã cho ra các thông số tối ưu của SFCL và SMES một cách tự động Bài báo đang đề cập đã sử dụng các kết quả mô phỏng để khẳng định tính ưu việt của giải pháp kết hợp đề xuất so với các phương pháp thiết kế chỉ sử dụng riêng rẽ từng bộ SMES hoặc SFCL

Qua các tài liệu đã nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước có liên quan cho thấy: các công trình nghiên cứu này đều nhằm mô hình hóa một hệ lớn có nhiều thành phần, có các mối liên kết bất định để từ đó xét tới tính ổn định của hệ thống đã được

mô tả Hoặc có thể sử dụng lý thuyết điều khiển mờ, thích nghi để điều khiển cho hệ đạt chất lượng mong muốn hoặc trong giới hạn cho phép Tuy nhiên, các hệ thống lớn thường phức tạp nên việc mô tả tổng quát dưới dạng ma trận đầu vào, ma trận đầu ra

và ma trận liên kết là dạng thích hợp và được sử dụng nhiều nhất Đặc biệt, đối với hệ thống điện lớn là một lĩnh vực còn khá mới mẻ và đang được quan tâm Một số công trình nghiên cứu mới giải quyết từng phần trong hệ thống điện lớn như: ổn định tốc độ tuabin máy phát, ổn định đường dây truyền tải, tối ưu tổn thất hệ thống điện… như một số nghiên cứu đã trình bày

Hệ thống điều khiển trong lưới điện diện rộng: một lưới điện thực tế thường chứa

nhiều hệ thống con (các trạm điện và phụ tải khu vực), bao gồm cả máy điện đồng bộ, trạm điện, đường dây tải điện và mạng lưới phân phối Hơn nữa, những nhiễu loạn ngẫu nhiên, chẳng hạn như sự biến thiên của phụ tải và hiện tượng thay đổi thời tiết

mang tính cực đoan, thường xuất hiện trong mỗi hệ thống điện Cùng với các thuộc tính riêng, ví dụ như hạn chế tốc độ phát điện (generation rate constraint) và vùng chết điều tốc (governor deadband), các đặc tính này gây ra rất nhiều khó khăn đối với việc thiết lập một giải pháp điều khiển tối ưu trong việc ổn định chất lượng hệ thống, giảm thiểu tác động của các nhiễu loạn Trong bối cảnh cần tìm kiếm một giải pháp điều khiển khả thi cho vấn đề này, những nhà nghiên cứu đã đề xuất hai phương pháp Phương pháp đầu tiên là sử dụng một chiến lược điều khiển tập trung (centralized control scheme), tức là xây dựng một bộ điều khiển trung tâm cho tất cả các hệ con của lưới Tuy nhiên phương pháp điều khiển này thường đối mặt với một số hạn chế, bao gồm các thông tin chưa đầy đủ của toàn bộ hệ thống, khó khăn của thiết kế điều khiển và các vấn đề thuộc về kinh tế Do đó, một phương pháp điều khiển phi tập trung (decentralized control strategy) đã được đề xuất để thay thế một cách hoàn hảo cho các phương pháp điều khiển tập trung Phương pháp điều khiển này được dựa trên một luật điều khiển phản hồi được thiết kế để thích ứng với sự tương tác phi tuyến và phức tạp giữa các hệ thống con Phương pháp này có thể không yêu cầu thông tin đầy đủ của hệ thống, và do đó nó có thể đơn giản hóa việc thiết kế điều khiển Giải pháp điều khiển phi tập trung có khả năng khắc phục hầu hết những thiếu sót từ các giải pháp điều khiển tập trung Do đó, các phương pháp điều khiển phi tập trung đã được chọn thay cho các giải pháp tập trung để tìm kiếm một chiến lược điều khiển hiệu quả cho vấn đề

ổn định nâng cao chất lượng điều khiển của một mạng điện quy mô lớn Các điều kiện

ổn định đề xuất độc lập với việc xây dựng giải thuật mà không được tích hợp vào bài toán tìm tín hiệu điều khiển

Đề tài: “Nghiên cứu ổn định và tối ưu các hệ thống phức hợp nhiều thành phần úng

dụng cho hệ thống điện” sẽ nghiên cứu lý thuyết về hệ phức hợp (hệ thống lớn), ứng

dụng vào hệ thống điện, tuyến tính hóa điểm làm việc, xét tính ổn định và tối ưu hệ thống đồng thời đề xuất việc kết hợp giữa bộ điều khiển mờ với SMES để đưa ra giải pháp điều khiển thông minh nhằm kiểm soát tần số - phụ tải hệ thống điện diện rộng

1.3 Kết luận sơ bộ về tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài

Vấn đề điều khiển ổn định các hệ động học phi tuyến có phương trình động học chuyển được về dạng tuyến tính hóa phản hồi trạng thái (state feedback linearizable) hoặc tuyến tính hóa phản hồi vào-ra (input-output feedback linearizable) có chứa các thành phần không rõ nhằm bám theo tín hiệu mẫu cho trước với sai số bị chặn là mục

tiêu giải quyết của nhiều công trình nghiên cứu những năm gần đây, các vấn đề hầu hết được giải quyết dựa trên một số lí thuyết như ta đã biết của Lyapunov, Krasovskii

Tổng quan với bài toán Nghiên cứu ổn định và tối ưu hệ thống phức hợp nhiều thành

phần thực chất đã được các nhà nghiên cứu giải quyết ở nhiều khâu, hướng nhất định

và đã thành công

Nhiều công trình ở Việt Nam cũng như thế giới ứng dụng rất tốt các lí thuyết vào giải quyết bài toán thực tiễn của lớp vấn đề đang đặt ra, điển hình như ứng dụng trong công nghiệp điều khiển mạng Nơron hay ứng dụng con lắc ngược vào giảm dao động của công trình biển, điều khiển trong tên lửa, trong Robot Những công trình liệt kê trên đây, cũng như sự lớn mạnh của ngành điều khiển học trên thế giới hiện nay trong ứng dụng thực tiễn là minh chứng rõ ràng nhất mà chúng ta thấy rằng cần phải nhìn nhận rõ vai trò và sự đúng đắn của lý thuyết trước đó và ứng dụng nó trong thực tiễn,

lý thuyết điều khiển hiện đại có vai trò hết sức quan trọng để giải quyết nhiều vấn đề như nâng cao chất lượng điều khiển, độ ổn định của hệ thống, tiết kiệm năng lượng hay như sử dụng máy móc thay thế con người trong các ứng dụng điều khiển phức tạp hoặc nguy hại Hàng loạt các công trình nghiên cứu về điều khiển bền vững, điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu hay điều khiển mờ và mạng nơron được công bố trong những năm gần đây cho thấy sự quan tâm lớn của các nhà khoa học trên khắp thế giới và những vấn đề, các hướng nghiên cứu phát triển trong lĩnh vực này

Đặc điểm chung của các phương pháp giải lớp bài toán hiện nay là sử dụng các mô hình thay thế để xấp xỉ các thành phần không biết (với các điều kiện giả thiết về giới

hạn khác nhau) và phải giải quyết vấn đề f(t,θ) ≠ 0, trong mô hình thay thế Ngoài ra

do mô hình xấp xỉ có nhiều đầu vào (các trạng thái, sai số, tín hiệu mẫu và các đạo hàm) nên phải xác định được tham số ban đầu để luật chỉnh định tham số hoạt động đúng cũng như phần lớn đều giả thiết rằng mô hình xấp xỉ đảm bảo sai số trong miền làm việc của quỹ đạo trạng thái Mặc dù một số kết quả nghiên cứu công bố gần đây

đã giải quyết được vấn đề xác định tham số và đơn giản hơn do luật điều khiển, tuy nhiên chỉ giới hạn trong các điều kiện của tác giả Luận án này về cơ bản sẽ sử dụng các Luật và điều kiện tương ứng đã đề xuất và sẽ đưa ra một số phương pháp cải tiến dựa trên cái cũ, chứng minh tính hiệu quả và đúng đắn trên mô phỏng MATLAB

CHƯƠNG 2: HỆ PHÂN TÁN VÀ ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP

TRUNG CHO HỆ THỐNG ĐIỆN LỚN

2.1 Giới thiệu

Một trong những thách thức đầu tiên của lý thuyết hệ thống phải đối mặt khi nghiên cứu các hệ thống lớn là các hệ thống này có mô hình toán học ngày càng phức tạp và cồng kềnh [18-20] Điều này được lý giải là do bản thân các hệ thống lớn ngày nay luôn chịu sự ảnh hưởng tương hỗ của nhiều quá trình công nghệ, môi trường và xã hội phức tạp Có thể lấy một vài ví dụ về các hệ thống lớn chịu tác động của nhiều quá trình phức tạp như mạng lưới sinh thái, hệ thống giao thông, mạng máy tính toàn cầu,

hệ thống điện diện rộng…Ngoài ra, khối lượng tính toán cho mỗi hệ thống lớn này lại thường phát triển nhanh hơn nhiều so với sự gia tăng về kích thước của bản thân hệ thống, nên các vấn đề phát sinh của mỗi hệ thống lớn phức tạp như vậy hoặc là không thể giải quyết được, hoặc là không kinh tế, cho dù khoa học tính toán ngày nay đã tương đối phát triển Một hướng giải quyết khả thi cho các bài toán điều khiển, ổn định, tối ưu của hệ thống lớn trong trường hợp này là ta tiến hành phân ra hệ thống lớn phức tạp đó thành nhiều hệ thống con đơn giản hơn được kết nối một cách chặt chẽ Những hệ thống con này có thể được nghiên cứu một cách độc lập, sau đó các giải pháp hay chiến lược điều khiển đã áp dụng cho mỗi hệ con có thể kết hợp được với các điều kiện tương tác ràng buộc để tiến gần hơn đến giải pháp cho bài toán điều khiển của toàn hệ thống (overall system) Theo hướng này, ta có thể tận dụng được đặc điểm cấu trúc đặc trưng của mỗi hệ thống con để xây dựng các thuật toán tách rời từng phần hiệu quả và khả thi cho các bài toán điều khiển hay ổn định đang xét cho một hệ thống lớn, một nhiệm vụ mà có vẻ phi thực tế khi muốn áp dụng phương pháp thực hiện trực

tiếp Hình 2.1 mô tả ý tưởng của giải pháp khi phân rã một hệ thống lớn thành n hệ

thống con liên kết với nhau Người ta chỉ cần phân rã và tìm hiểu các chiến lược điều khiển áp dụng cho một hệ con trong sự độc lập tương đối với các hệ con còn lại Sau

đó, áp dụng tương tự cho các hệ con khác và có giải pháp điều khiển tổng thể

Khi xem xét nghiên cứu các hệ thống lớn, người ta nhận thấy các hệ thống điện diện rộng có nhiều đặc điểm để trở thành một ví dụ tiêu biểu cho các hệ thống lớn [19-

21, 24-28] Một hệ thống điện phức tạp (còn gọi là đa máy phát kết nối) thường bao

gồm nhiều vùng (trạm) phát điện; mỗi vùng phát điện được xem là một vùng điều khiển, nó bao gồm ba thành phần cơ bản như điều tốc, turbine và máy phát đồng bộ với các phụ tải riêng của vùng Vấn đề đặt ra là các vùng điều khiển này phải được đặt trong mối liên hệ với các vùng điều khiển còn lại trong hệ thống điện qua các đường dây truyền tải điện năng để thực hiện quá trình truyền tải và trao đổi công suất Khi đó, nhiều vấn đề sẽ phát sinh Thứ nhất là các thành phần phi tuyến bất định sinh ra từ quá trình trao đổi công suất thông qua các đường dây truyền tải Thứ hai là các nhiễu đa mức (lớn hay nhỏ) xuất hiện một cách ngẫu nhiên và liên tục Khi đó, việc đảm bảo hệ thống làm việc ổn định trong một tần số hay dải công suất xác định là một công việc rất khó khăn

Hình 2.1: Một hệ thống lớn gồm N hệ thống con liên kết chặt chẽ với nhau

Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất hai lớp bài toán điều khiển ổn định quan trọng của một hệ thống điện đa máy phát kết nối phức tạp Thứ nhất là bài toán ổn định quá độ, đây là lớp bài toán phát sinh do quá trình vận hành, hệ thống luôn chịu ảnh hưởng của các nhiễu gây ra các dao động tức thời không mong muốn của các thông số quan trọng như dòng, áp hay tốc độ ra của máy phát đồng bộ Thứ hai là bài toán kiểm soát tần số - phụ tải, một lớp bài toán cốt lõi của chiến lược kiểm soát phát điện tự động cho mỗi hệ thống điện Bài toán kiểm soát tần số này nhằm mục đích rõ ràng là duy trì tần số lưới điện ở giá trị danh định của nó (50Hz) khi phụ tải thay đổi liên tục, ngẫu nhiên ở bất cứ vị trí hay thời điểm nào trong hệ thống

Tác giả cũng sẽ trình bày quá trình xây dựng mô hình cho hệ thống điện loại này,

đánh giá vùng ổn định và đưa ra các giải pháp điều khiển một cách khái quát Giải

pháp điều khiển tối ưu phản hồi trạng thái tuyến tính được áp dụng cho bài toán thứ

nhất, điều khiển mờ được áp dụng cho bài toán thứ hai Đây là các hướng nghiên cứu

gợi mở đã được tác giả thực hiện trong quá trình tìm hiểu và phân tích các giải pháp

đánh giá sự ổn định của các hệ thống lớn bất định Các hướng nghiên cứu này sẽ lần

lượt được trình bày trong các chương tiếp theo của luận án

2.2 Mô hình tổng quát hệ thống điện đa máy phát

Xét một hệ thống điện lớn gồm n máy phát với phương trình mô tả chuyển động

 : góc pha giữa 2 sức điện động của máy thứ i và thứ j

Trong công thức (2.1) thì M i, P mi và E i là các giá trị không đổi cho tất cả các máy

P  P với i = 1, 2,…, n – 1 (2.4)

Với vector ở (2.3) thay vào hàm (2.1) ta có hàm Lur’e-Postnikov [3-4]:

áp dụng thành công cho một hệ con tương ứng trong tương quan ảnh hưởng với các vùng khác thông qua thành phần liên kết

Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc ba máy phát đồng bộ liên kết từng đôi một

(a)

(b)

Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc hệ thống ba máy phát

(a) Sơ đồ phân tích (b) Sơ đồ thu gọn

Hình 2.4 Cấu trúc điều khiển điển hình cho một vùng điều khiển của hệ thống

điện lớn

2.2.2 Phân tích các hệ thống con

Như đã nói ở trên, mỗi hệ thống lớn cần được phân rã thành các hệ thống con mà mỗi hệ thống con này có mối quan hệ độc lập tương đối với các hệ thống con khác Mỗi hệ thống con có tính độc lập tương đối được biểu diễn bởi hệ phương trình trạng thái sau:

Trong đó: x i x x i1, i2T đã được xác định từ (2.9) với x i1 in,x i2 in in0 và 1( )y i

được tính toán từ biểu thức (2.11)

Mục tiêu chính của chúng ta là đi xây dựng một kiểu Lur’e – Postnikov của hàm Lyapunov và tính toán ước lượng cho vùng ổn định của điểm cân bằng của hệ thống

và α là một số dương Thực hiện phép biến đổi đơn giản, ta thu được dạng tổng quát

của phương trình (2.13) như sau:

c x T

V x   y  x    (2.20) Trong đó:

1/2

1

1

1( A I) c2

Trong đó: H i là các ma trận hằng, đối xứng và xác định dương

Bây giờ, ta tiến hành ước lượng vùng ổn định cho *

0

i

x  Theo thủ tục được đề xuất năm 1967 bởi Walker và McClamroch, chúng ta cho 1

  1/2

11

i i

V x   x  x x x     y    dy (2.27) Kết hợp với phương trình (2.15) ta có:

.

2

1 2 2 (2.15)

V x     x x  x (2.28)

với φ i (x i2) được định nghĩa từ (2.11) Do ( )V x bằng không tại các điểm đầu mút của i i

đoạn [y i1 , y i2], để có ( ) 0V x i i  chúng ta cần giảm khoảng [y i1 , y i2], tức là có khoảng

mới [y’ i1 , y’ i2] Sự lựa chọn khoảng xác định mới này sẽ được đề cập dưới đây

Thực tế là chúng ta luôn lựa chọn được một số dương ε i để bất phương trình:

2( )

i i i i i i

y y   y (2.29) thỏa mãn khoảng ' '

i i

với chú ý rằng giá trị nhỏ nhất đạt được tại 1 1

/ T

im ik i i i i i

x  y H c c H c trên mặt siêu phẳng cT

i x i  y ik tại đó grad V i (x i) là trực giao với mặt siêu phẳng này Do đó:

2 1 1

0

ik y T

( )

i i i i i i i i

x H x V x x H x (2.38) Với

0

1 1

,

1 cos 1

i i

trong đó λ m và λ M là các giá trị riêng nhỏ nhất và lớn nhất của các ma trận đã xác định

Đến đây, ta kết thúc quá trình phân tích các hệ thống con của một lưới điện diện rộng

và nó sẽ là cơ sở căn cứ cho việc phân tích vùng ổn định được trình bày dưới đây

2.2.3 Vùng ổn định

Trong phần này ta sử dụng hàm Lyapunov để tính toán các điều kiện ràng buộc

của thành phần kết nối h i (x) của toàn hệ thống (2.10)

n T

Lấy đạo hàm theo thời gian của hàm v x ở (2.10) với một số điều kiện đã được i( )i

áp dụng cho các hệ con (xem lại phần trước), ta có:

(2.10) (2.15)

1

1 1

(2.10) Trong (2.47), ta xét một ma trận vuông W cấp (n – 1) với các phần tử:

2 3 ii 1 1

ii 1

,,

ij

i

i j w

Để tính toán ước lượng cho vùng ổn định của hệ thống toàn cục sử dụng mô hình

tập trung, ta cần đảm bảo ma trận W là một ma trận ổn định, nghĩa là nó thỏa mãn một

số điều kiện, chẳng hạn như: