Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi (anfis) (wind energy conversion system optimization based on anfis)

Vì vậy, hệ thống biến đổi năng lượng gió được phân loại theo khả năng điều khiển tốc độ và điều khiển công suất, dẫn đầu cấp tuabin gió khác nhau bởi hệ thống máy phát điều khiển tốc độ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN CHÍ CÔNG

TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG BIẾN ĐỔI NĂNG LƯỢNG GIÓ

DÙNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI (ANFIS)

(WIND ENERGY CONVERSION SYSTEM OPTIMIZATION BASED ON ANFIS)

Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGUYỄN CHÍ CÔNG

ĐỀ TÀI

TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG BIẾN ĐỔI NĂNG LƯỢNG GIÓ DÙNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI (WIND ENERGY CONVERSION SYSTEM OPTIMIZATION BASED ON ANFIS)

Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Nguyễn Văn Nhờ - TS Hồ Phạm Huy Ánh

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 1:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ ngày tháng năm 2014

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

3 Ủy viên Phản biện 1 :

4 Ủy viên Phản biện 2 :

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trưởng khoa quản lý chuyên ngành sau khi nhận luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2014

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

I TÊN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG BIẾN ĐỔI NĂNG LƯỢNG GIÓ

DÙNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI (ANFIS)

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1 Nhiệm vụ: Nghiên cứu tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều

khiển nơron mờ thích nghi (ANFIS)

+ Đánh giá sơ bộ tính kinh tế của đề tài

+ Công cụ nghiên cứu dựa trên phần mềm Matlab/Simulink

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15/06/2013

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15/12/2013

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS NGUYỄN VĂN NHỜ - TS HỒ PHẠM

HUY ÁNH

Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được hội đồng chuyên ngành thông qua

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN

PGS.TS NGUYỄN VĂN NHỜ

- TS HỒ PHẠM HUY ÁNH

LỜI CẢM ƠN

Trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Văn Nhờ và

TS Hồ Phạm Huy Ánh, người đã tận tình hướng dẫn, cung cấp những tài liệu vô cùng quí giá và giúp đỡ em trong quá trình nghiên cứu thực hiện luận văn

Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô người đã giảng dạy và truyền đạt những tri thức khoa học giúp em trưởng thành trong suốt quá trình theo học cao học

Con vô cùng biết ơn Cha Mẹ đã nuôi con khôn lớn, luôn là chỗ dựa vững chắc

về vật chất lẫn tinh thần, tạo mọi điều kiện để con được học tập, trưởng thành cho đến ngày hôm nay

Xin chân thành cảm ơn các Anh Chị, bạn bè cùng lớp Thiết bị, mạng và nhà máy điện khoá 03 (tại trường Đại Học Cần Thơ) đã giúp đỡ em trong quá trình học tập cũng như trong cuộc sống

Kính chúc mạnh khỏe

Cần Thơ, tháng năm 2014 Người thực hiện

Nguyễn Chí Công

TÓM TẮT LUẬN VĂN Giới thiệu

Vấn đề giải quyết bài toán năng lượng cho mỗi quốc gia và trên toàn thế giới

là bài toán nan giải nhất trên phạm vi toàn cầu hiện nay Đây cũng là một trong những nguyên nhân tiềm ẩn phát sinh ra nhiều cuộc xung đột cấp quốc gia trên thế giới Nguồn năng lượng hiện tại trên thế giới sử dụng, chủ yếu là các nguồn năng lượng hóa thạch (chiếm khoảng 80%) như: than, dầu mỏ, các sản phẩm từ dầu mỏ, khí thiên

nhiên…Tuy nhiên việc lạm dụng nguồn năng lượng này sẽ dẫn đến nhiều vấn đề:

thời gian tới vẫn tăng thì dần dần chúng ta sẽ phải phụ thuộc vào dầu giá cao Khi giá

cả thị trường tăng lên việc ứng dụng kỹ thuật khai thác tiên tiến hơn để lấy được dầu

từ những địa tầng sâu hơn cũng được đẩy mạnh và như vậy trữ lượng dầu có khả năng khai thác cũng sẽ tăng lên Nhưng nếu khai thác đến một nửa trữ lượng của mỗi mỏ thì dù trữ lượng còn đó cũng sẽ dẫn đến suy giảm năng suất và có thể chuyển sang sụt giảm sản lượng

khuynh hướng giảm trong một thời kỳ sớm hơn so với số năm có thể khai thác, làm giảm khả năng duy trì sản lượng theo nhu cầu

1 Khí thiên nhiên :

Số năm có thể khai thác của khí tự nhiên dự đoán thì khoảng 60 năm Tài nguyên khí tự nhiên, so với tài nguyên dầu có ưu điểm là có thể đảm bảo được thời gian khai thác lớn hơn Thực tế thì gần 70% trữ lượng khí tự nhiên được đảm bảo phụ thuộc vào khu vực Trung Đông và Liên Xô cũ, là vùng rất nhạy cảm với những tác động và ảnh hưởng của tình hình quốc tế

2 Than đá :

Các công trình nghiên cứu năng lượng dự đoán số năm còn có thể khai thác than là khoảng 230 năm Nhưng vì lượng khí CO2 thải ra trong quá trình sinh năng lượng lại lớn hơn so với các nhiên liệu hóa thạch khác nên khi sử dụng nguồn nhiên liệu này cần tính đến việc phòng chống các hiện tượng về ô nhiễm môi trường cũng như sự ấm lên của trái đất

3 Tác hại của việc sử dụng nguồn năng lượng hóa thạch:

điôxít cacbon (CO2), ôxít sunphua (SOx), ôxít nitơ (NOx) Khi nồng độ của CO2 trong không khí tăng lên thì nhiệt độ trái đất sẽ tăng lên Các nghiên cứu khoa học đưa ra kết luận rằng nếu nhân loại cứ tiếp tục đốt các nhiên liệu hóa thạch như thế này và khí

hai độ làm ảnh hưởng rất lớn đối với khí hậu trái đất

- Ngoài ra, ôxít sunphua (SOx), ôxít nitơ (NOx) là nguyên nhân tạo ra hiện tượng mưa axít gây ra những tác hại to lớn đối với động thực vật trên trái đất

Hình 1: Mức độ thải CO2 của các nhiên liệu

4 Năng lượng và sự gia tăng dân số :

Năng lượng đang sử dụng trên thế giới hiện nay nếu quy ra dầu thì gần 8,5 tỷ tấn, trong đó 40% là dầu, than khoảng 26% và khí thiên nhiên khoảng 24% Lượng tiêu thụ năng lượng khác nhau tuỳ theo mỗi quốc gia Ở các nước đang phát triển, mức tiêu thụ năng lượng bình quân trên đầu người thấp hơn 1/10 so với ở các nước phát triển Vì thế sự gia tăng dân số và tăng trưởng kinh tế của các nước đang phát triển làm người ta dự báo rằng trong thời gian tới nhu cầu năng lượng của thế

- Tổng dân số thế giới năm 1996 vào khoảng 5,8 tỷ người, nhưng được

dự báo đến năm 2025 là 8 tỷ và sẽ đạt tới 9,8 tỷ vào năm 2050, trong đó dân số của các nước đang phát triển sẽ chiếm khoảng 80% Giả sử, mức tiêu thụ năng lượng của các nước đang phát triển sẽ tăng gấp 2 lần so với hiện nay thì chúng ta sẽ phải đối mặt với một thời kỳ rất khó khăn trong việc đáp ứng cung và cầu của năng lượng hóa thạch mà chủ yếu là dầu mỏ dễ sử dụng và rồi nguồn tài nguyên hữu hạn này đến một ngày nào đó sẽ rơi vào tình trạng cạn kiệt

5 Tìm kiếm năng lượng thay thế?

Dạng năng lượng thay thế cho nhiên liệu hóa thạch là năng lượng mặt trời, năng lượng từ sức gió, năng lượng sóng biển, năng lượng hạt nhân… các dạng năng lượng này cần phải phát triển, khai thác để sử dụng

Có một giải pháp có thể nhanh chóng nâng cao sản lượng điện, đáp ứng nhu cầu điện năng trong một thời gian không lâu: xây dựng các trạm điện bằng sức gió Các máy phát điện lợi dụng sức gió đã được sử dụng nhiều ở các nước châu Âu,

Mỹ và các nước công nghiệp phát triển khác Sau thảm họa Chernobyl (Ukraine 1986), cuộc đấu tranh đòi hủy bỏ các nhà máy điện nguyên tử tại Đức diễn ra ngày càng mãnh liệt nên điện bằng sức gió phát triển rất mạnh, sản lượng đã vượt xa sản lượng thủy điện và trở thành nguồn năng lượng đáng kể trên cường quốc công nghiệp này, tuy nhiên :

Ø Sau tai nạn sóng thần 3/2011 vừa qua tại Nhật Bản, làm cho các nhà máy điện hạt nhân bị rò rỉ Tình hình khẩn cấp khi vận hành các lò phản ứng hạt nhân của Nhật Bản đang gây ra một làn sóng phản ứng trong Liên minh châu Âu, các bộ trưởng môi trường yêu cầu thúc đẩy các cuộc kiểm tra toàn diện về hoạt động của nhà máy hạt nhân và các thành viên của Ủy ban Châu Âu kêu gọi từ bỏ năng lượng hạt nhân

Ø Sự kiện tranh luận về việc quốc gia Lào dự định xây nhà máy thủy điện Xayaburi trên sông Mêkông tháng 4/2011, làm ảnh hưởng đến vùng hạ lưu là một hồi chuông cảnh báo về sự lạm dụng quá mức về thủy điện sẽ làm suy thoái hệ sinh thái mỏng manh của sông Mêkông và đe dọa cuộc sống của hàng triệu người dân sống dựa vào dòng sông này Cũng như các đập thủy điện ở tỉnh Quảng Nam đã phá nát hệ sinh thái và rừng đầu nguồn của tỉnh này là một ví dụ

Ø Vào ngày 30/05/2011, bắt nguồn từ cuộc khủng hoảng hạt nhân tại Nhật Bản, sau cuộc thương lượng kéo dài trong chính phủ liên hiệp Đức, văn phòng Thủ tướng Đức Angela Merkel ra thông báo : “Chính phủ Đức hôm nay trở thành cường quốc kinh tế đầu tiên đồng ý chấm dứt sử dụng điện hạt nhân, với lộ trình đóng cửa các nhà máy từ nay tới năm 2022” và khẳng định "Đây là một quyết định nhất quán, dứt khoát và rõ ràng”

Vì thế, nghiên cứu ứng dụng năng luợng khác là vấn đề được quan tâm nhiều hiện nay Cùng với các dạng năng lượng mới khác như năng lượng mặt trời, năng lượng sóng biển… Năng lượng gió là một loại năng lượng dễ dàng ứng dụng với chi phí đầu tư thấp nhất so với các dạng năng lượng nêu trên, đó là lý do cần đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng năng lượng gió nhiều hơn nữa [7]

Hình 2: Dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu

Hình 3: Biểu đồ hoa gió tại một số điểm của Việt Nam và các nước Đông Nam Á Bảng: Dung lượng năng lượng gió và máy phát điện tích lũy toàn cầu

Năm 2007 2008 2009 2010 2015 2020 2030

Tham chiếu (GW) 93,87 120,30 158,51 185,26 295,78 415,43 572,73 Trung bình (GW) 93,86 120,30 158,51 198,72 460,36 832,25 1777,55 Nâng cao (GW) 93,86 120,30 158,51 201,66 533,23 1071,43 2341,98

Vì vậy việc nghiên cứu điều khiển tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió

là rất cần thiết để máy phát năng lượng gió vận hành tối ưu nhất nhằm thu được lượng công suất lớn nhất

Điểm nhấn luận văn

+ Phương pháp dò tìm độ dốc thông minh dùng thuật toán điều khiển MPPT

+ Cải thiện hiệu suất thông qua điều khiển tối ưu hệ thống biến đổi năng lượng

gió sử dụng thuật toán điều khiển MPPT thích nghi đáp ứng sự không ổn định của vận tốc gió

+ Xây dựng các thuật toán điều khiển dùng ANFIS cho hệ thống biến đổi năng lượng gió

Ý nghĩa đề tài

Nghiên cứu 2 loại điều khiển thích nghi tối ưu dựa trên điều khiển mờ áp dụng cho máy phát năng lượng gió

Nghiên cứu xây dựng các thuật toán điều khiển dùng ANFIS cho hệ thống

biến đổi năng lượng gió

Tạo tài liệu tham khảo về tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi, tạo điều kiện để phát triển thí nghiệm và thực nghiệm mô hình này

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác

Cần Thơ, ngày tháng năm 2014

Nguyễn Chí Công

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN………4

TÓM TẮT LUẬN VĂN……… 5

LỜI CAM ĐOAN……….11

MỤC LỤC………12

PHỤ LỤC HÌNH……… 15

PHỤ LỤC BẢNG……… 19

KÝ HIỆU VIẾT TẮT……… 20

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG……… 23

1.1 Ôn lại hệ thống biến đổi năng lượng gió……… 23

1.2 Đặt vấn đề……… 24

1.3 Điều khiển tối ưuhệ thống biến đổi năng lượng gió trong vùng tải cục bộ… 26

1.4 Đề cương luận văn……….29

CHƯƠNG II: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPPT ĐỂ TÌM RA ĐỘ DỐC DÙNG FIS……….31

2.1 Giới thiệu……… 31

2.2 Hệ thống biến đổi năng lượng gió……….32

2.2.1 Đặc tính tuabin gió………33

2.2.2 Mô hình máy phát……….34

2.3 Điều khiển đề nghị………36

2.3.1 Đặc tính công suất tuabin dùng thuật toán điều khiển MPPT……… 36

2.3.2 Thuật toán điều khiển MPPT để tìm ra độ dốc dùng FIS……… 38

2.4 Kết quả mô phỏng……….42

2.5 Kết luận chương 2……….45

CHƯƠNG III: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPPT DỰA TRÊN SỰ

KHÔNG ỔN ĐỊNH CỦA GIÓ………46

3.1 Giới thiệu……… 46

3.2 Mô hình giả định……… 47

3.3 Điều khiển đề nghị………48

3.3.1 Xử lý thông tin phản hồi……… 48

3.3.2 Thuật toán điều khiển………50

3.4 Kết quả mô phỏng……….52

3.5 Kết luận chương 3……….55

CHƯƠNG IV: XÂY DỰNG CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN DÙNG ANFIS CHO HỆ THỐNG BIẾN ĐỔI NĂNG LƯỢNG GIÓ ……….57

4.1 Giới thiệu……… 57

4.2 Cấu trúc ANFIS……….58

4.3 Điều khiển dùng ANFIS bộ nghịch lưu giao diện năng lượng tái tạo ……… 61

4.3.1 Cấu hình hệ thống và điều khiển của bộ nghịch lưu lưới……… 63

4.3.2 Thiết kế bộ điều khiển nơron mờ thích nghi cho bộ nghịch lưu lưới………65

4.3.3 Huấn luyện trực tiếp của kỹ thuật ANFIS……….69

4.3.4 Kết quả mô phỏng và thảo luận cho bộ nghịch lưu lưới……… 72

4.4 Điều khiển tốc độ và cảm biến vị trí của hệ thống biến đổi năng lượng gió với đặc tính chất lượng điện năng……… 97

4.4.1 Mô tả hệ thống và điều khiển………99

4.4.2 Ước lượng và điều khiển tốc độ, vị trí PMSG ……… 100

4.4.3 Điều khiển bộ nghịch lưu lưới……….110

4.4.4 Kết quả mô phỏng và thảo luận……… 112

4.5 So sánh nghiên cứu dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt cho ước lượng tốc độ và vị trí rôto……….119

4.5.1 Mô hình dùng quan sát kiểu trượt cho ước lượng tốc độ và vị trí rôto… 120

4.5.2 Kết quả mô phỏng và thảo luận………121

CHƯƠNG V: MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG TRÊN PHẦN MỀM

MATLAB/SIMULINK……… 128

5.1 Mô hình hóa và mô phỏng trên SCIG………100

5.2 Mô hình hóa và mô phỏng trên PMSG……… 138

CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ……… 149

6.1 Kết luận……… 149

6.2 Kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo………151

TÀI LIỆU THAM KHẢO……… 152

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG……….168

PHỤ LỤC HÌNH

Hình 1.1 Dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu……… 23

Hình 1.2 Đường cong công suất tuabin gió……… 25

Hình 1.3 Đường hiệu suất công suất cực đại P t- Wl………26

Hình 1.4 Biễu diễn đường cong hệ số công suất……… 27

Hình 2.1 Hệ thống biến đổi năng lượng gió……….32

Hình 2.2 Điện từ và điện cơ của SCIG……….34

Hình 2.3 Quyết định trường hợp cho điều khiển MPPT trên đường cong công suất ổn định……… 37

Hình 2.4 Mô phỏng của hệ thống biến đổi năng lượng gió……… 39

Hình 2.5 Khối điều khiển MPPT dùng FIS……… 40

Hình 2.6 Điều khiển MPPT dùng FIS……… 40

Hình 2.7 Dãy tốc độ gió được sử dụng để đánh giá điều khiển MPPT………41

Hình 2.8 Sự tiến triển của hiệu suất công suất……….43

Hình 2.9 Sự tiến triển của tốc độ rôto máy phát……… 44

Hình 2.10 Công suất tuabin gió và dãy đặc tính tốc độ rôto………45

Hình 3.1 Nguyên lý ESC tổng thể………47

Hình 3.2 Máy phát cảm ứng lồng sóc (SCIG) dùng thuật toán điều khiển MPPT ….48 Hình 3.3 Xử lý thông tin phản hồi và tốc độ quay máy phát tham chiếu……….51

Hình 3.4 Xử lý thông tin l ……… 53

Hình 3.5 Xử lý thông tin q ……… 53

Hình 3.6 Sự tiến triển của hệ số công suất trong trường hợp MPPT với sự không ổn định của gió……… 54

Hình 3.7 Đặc tính của điều khiển MPPT với sự không ổn định của gió……… 55

Hình 4.1 Hệ thống suy luận mờ Sugeno……… 58

Hình 4.2 Cấu trúc ANFIS……….59

Hình 4.3: RES cung cấp chỉ công suất tác dụng……… 61 Hình 4.4: RES cung cấp công suất tác dụng và phụ tải không cân bằng phi tuyến….62

Hình 4.5: Điều khiển đề nghị của giao diện bộ nghịch lưu RES……….65

Hình 4.6: Tối ưu kỹ thuật ANFIS dùng MATLAB/anfiseditor……… 66

Hình 4.7: Sơ đồ kỹ thuật điều khiển dùng ANFIS……… 68

Hình 4.8: Hàm liên thuộc mờ (fuzzy)……… 68

Hình 4.9: Kết quả mô phỏng điều khiển bộ nghịch lưu lưới dùng ANFIS……… 74

Hình 4.10: Kết quả mô phỏng cho phân tích dòng công suất……… 96

Hình 4.11: Kết quả mô phỏng: Lưới, tải, dòng bộ nghịch lưu của pha a và điện áp lưới pha a trung tính w.r.t………97

Hình 4.12: Sơ đồ khối của hệ thống đề nghị……… 100

Hình 4.13 Sơ đồ điều khiển máy phát……… 101

Hình 4.14 Mô hình không gian trạng thái của PMSG………102

Hình 4.15 Mô hình thích nghi của PMSG dùng ANFIS……… 104

Hình 4.16 Cấu trúc ANFIS cho ước lượng tốc độ và vị trí……… 105

Hình 4.17 Sơ đồ điều khiển của bộ nghịch lưu lưới……… 111

Hình 4.18 Kết quả mô phỏng điều khiển máy phát dùng ANFIS……… 115

Hình 4.19 Kết quả mô phỏng của bộ nghịch lưu lưới……… 118

Hình 4.20 Kết quả mô phỏng: Lưới, tải, dòng bộ nghịch lưu của pha a và trung tính w.r.t điện áp lưới pha a……… 119

Hình 4.21 Ước lượng tốc độ và vị trí rôto dùng quan sát kiểu trượt ……….121

Hình 4.22 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với thông số PMSG định mức………123

Hình 4.23 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với 10% biến đổi điện trở và điện cảm PMSG…… 125

Hình 4.24 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với 25% biến đổi điện trở và điện cảm PMSG…… 127

Hình 5.1 Mô hình khối điều khiển FIS MPPT……… 128

Hình 5.2 Mô hình điều khiển MPPT dùng FIS……… 128

Hình 5.3 Hàm liên thuộc………129

Hình 5.5 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển……… 130

Hình 5.6 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc……….130

Hình 5.7 Mô hình hóa SCIG……… 131

Hình 5.8 Mô hình hóa phần cơ SCIG……….131

Hình 5.9 Mô hình hóa máy phát……….132

Hình 5.10 Mô hình hóa stato back to back……….132

Hình 5.11 Mô hình hóa liên kết DC của bộ nghịch lưu……….133

Hình 5.12 Mô hình hóa tần số lưới của bộ nghịch lưu……… 133

Hình 5.13 Mô hình hóa bộ lọc lưới………133

Hình 5.14 Mô hình hóa của điện áp lưới máy phát………134

Hình 5.15 Mô hình hóa của bộ truyền động 134

Hình 5.16 Mô hình hóa điều khiển tốc độ hệ thống biến đổi năng lượng gió 135

Hình 5.17 Mô hình hóa rôto SCIG 135

Hình 5.18 Mô hình hóa tốc độ gió 136

Hình 5.19 Mô hình máy phát tốc độ gió 136

Hình 5.20 Mô hình hóa của thuật toán MPPT 137

Hình 5.21 Mô hình mô phỏng SCIG 137

Hình 5.22 Mô hình mờ (fuzzy) với 1 ngõ vào, 1 ngõ ra 138

Hình 5.23 Hàm liên thuộc ngõ vào 138

Hình 5.24 Hàm liên thuộc ngõ ra 139

Hình 5.25 Bảng các luật điều khiển 139

Hình 5.26 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển 140

Hình 5.27 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc 140

Hình 5.28 Cấu trúc ANFIS 141

Hình 5.29 Mô hình mờ (fuzzy) với 2 ngõ vào, 2 ngõ ra 141

Hình 5.30 Hàm liên thuộc ngõ vào 142

Hình 5.31 Hàm liên thuộc ngõ ra 142

Hình 5.32 Bảng các luật điều khiển 143

Hình 5.33 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển 143

Hình 5.34 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc 144

Hình 5.35 Cấu trúc ANFIS 145

Hình 5.36 Mô hình mô phỏng RES 145

Hình 5.37 Mô hình mô phỏng dùng ANFIS 146

Hình 5.38 Mô hình mô phỏng dùng ANFIS 147

Hình 5.39 Mô hình mô phỏng dùng SMO 148

PHỤ LỤC BẢNG

Bảng: Dung lượng năng lượng gió và máy phát điện tích lũy toàn cầu…………9

Bảng 2.1: Vận tốc góc tham chiếu của tuabin biểu thị bởi giá trị của ¶ WP t l … 37

KÝ HIỆU VIẾT TẮT

3P3W - Three-phase three-wire – 3 pha 3 dây

3P4W - Three-phase four-wire – 3 pha 4 dây

AC - Alternating current – Dòng xoay chiều

ANFIS - Adaptive network-based Fuzzy-inference system – Mạng lưới thích nghi dựa trên cơ sở hệ suy luận mờ

ANN - Artifical neural network – Mạng nơron nhân tạo

APF - Active power filter – Bộ lọc công suất tác dụng

ASD - Adjustable speed drive- Điều chỉnh tốc độ truyền động

BBC - Back to back converter – Bộ nghịch lưu phân cách nhau

DC - Direct current – Dòng một chiều

DFT - Discrete Fourier Transform – Phép biến đổi Fourier gián đoạn

ESC - Extreme seeking control – Điều khiển tìm kiếm vô cùng

FFT - Fast Fourier Transform – Phép biến đổi Fourier nhanh

FIS - Fuzzy inference systems – Hệ thống suy luận mờ

FACTS - Flexible AC transmission systems – Hệ thống truyền tải xoay chiều

HSS - High speed shaft – Trục tốc độ cao

HP - Horse power – Mã lực

HPF - High pass filter – Bộ lọc cao

IGBT - Insulated gate bipolar transistor

LSS - Low speed shaft – Trục tốc độ thấp

LWSFC Linear wind speed feedback controller – Bộ điều khiển hồi tiếp tốc độ gió tuyến tính

LPF - Low pass filter – Bộ lọc thấp

LVRT - Low voltage ride-through

MPE - Maximum power efficiency – Hiệu suất công suất cực đại

MPPT - Maximum power point tracking – Bám sát điểm công suất cực đại

PCC - Point of common coupling – Điểm ghép cặp chung

p.f - Power factor – Hệ số công suất

PI - Proportional-Integral – Tỷ lệ - tích phân

vĩnh cửu

cửu

SCIG - Squirrel-cage induction generator – Máy phát cảm ứng lồng sóc

SSC - Static series compensator – Bộ bù tĩnh nối tiếp

w.r.t - with respect to

WECS - Wind energy conversion systems – Hệ thống biến đổi năng lượng gió

A - Area swept by the turbine rotor blades – Vùng quét bởi cánh rôto tuabin

J - Inertia – Lực quán tính

P - Active power – Công suất tác dụng

R - Turbine radius – Bán kính tuabin

p - Number of generator pole – Số cực máy phát

V V - Rotor voltage (d,q) – Điện áp rôto (d,q)

t

G - Turbine torque – Mômen tuabin

G

G - Electromagnetic torque – Mômen điện từ

l - Tip speed ratio – Tỷ lệ tốc độ đỉnh

F F - Rotor flux (d,q) – Từ thông rôto (d,q)

q - Phase shift between the C and the p l- Độ lệch pha giữa C và p l

CHƯƠNG I

GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 Ôn lại hệ thống biến đổi năng lượng gió

Hệ thống biến đổi năng lượng gió (WECS) đã thiết lập một xu thế chủ đạo của kỹ thuật năng lượng, đó chính là một nghiên cứu lớn nhất Kỹ thuật năng lượng gió đã được phát triển từ 25 năm trước Hai thập niên qua kỹ thuật này đã phát triển là kết quả của sự phát triển các kiểu tuabin gió và nhiều trạm năng lượng gió được lắp đặt, trong đó nổi bật là khả năng môđun hóa và tốc độ cài đặt nhanh Một tuabin gió đơn giản có thể sản xuất nhiều hơn 200 lần năng lượng với mức chi phí tương đương so với hai thập niên trước [1] Hệ thống biến đổi năng lượng gió công suất thấp đã không còn quan trọng, ngày nay máy phát gió trên các hòn đảo, hệ thống microgrid hỗn hợp, phân phối sản xuất năng lượng đã có tầm quan trọng rất lớn Với thời đại hiện nay, hệ thống biến đổi năng lượng gió vẫn đang là xu thế phát triển tiềm năng rất quan trọng Hình 1.1 và bảng 1.1 chỉ ra dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu Dữ liệu này dựa vào báo cáo của dự án năng lượng thế giới năm 2009, là kết quả báo cáo từ

cơ quan năng lượng quốc tế (IEA) Dự án này phát triển tất cả nguồn năng lượng tái tạo bao gồm năng lượng gió đến năm 2030 Tất cả chính sách được đánh giá này nhằm để hổ trợ cho nguồn năng lượng tái tạo nằm trong kế hoạch phát triển của toàn thế giới

Hình 1.1: Dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu

Cơ quan năng lượng quốc tế (IEA) dự kiến tốc độ phát triển năng lượng gió sẽ giảm mỗi năm và đến năm 2010 sẽ góp thêm 26.8GW, mức phát triển hằng năm sẽ giảm 0.3 lần trong năm 2010 (so sánh với sự gia tăng 0.41 lần năm 2009) Trong khi dung lượng tham khảo giữa 20GW và 26GW sẽ được góp thêm mỗi năm trong thập niên giữa 2010 đến 2020 và đạt đến 41GW/năm vào năm 2030 Chỉ tiêu dung lượng trung bình là thêm vào 40.2GW trong hai năm 2010 - 2011, tiếp theo là 63GW/năm đến năm 2015, gần 90GW/ năm đến năm 2020 và 150GW/năm đến năm 2030 Dự báo, dung lượng năng lượng gió thiết lập tổng cộng là 830GW sẽ đạt được năm 2020

và gần 1800GW năm 2030 [3]

Bảng1.1: Dung lượng năng lượng gió và máy phát điện tích lũy toàn cầu

Năm 2007 2008 2009 2010 2015 2020 2030 Tham chiếu (GW) 93,87 120,30 158,51 185,26 295,78 415,43 572,73 Trung bình (GW) 93,86 120,30 158,51 198,72 460,36 832,25 1777,55 Nâng cao (GW) 93,86 120,30 158,51 201,66 533,23 1071,43 2341,98

Sự phát triển của các thiết kế tuabin gió khác nhau trong những thập niên vừa qua

là rất năng động Các thiết kế tuabin gió khác nhau chính là ở thiết kế điện và điều khiển Vì vậy, hệ thống biến đổi năng lượng gió được phân loại theo khả năng điều khiển tốc độ và điều khiển công suất, dẫn đầu cấp tuabin gió khác nhau bởi hệ thống máy phát (điều khiển tốc độ) và phương pháp sử dụng để giới hạn hiệu suất khí động học dựa trên công suất định mức (điều khiển công suất)

Tuabin gió hiện đại đã trở nên lớn hơn và chúng di chuyển từ tốc độ cố định với bộ điều khiển giảm tốc và hệ thống điều khiển thô sơ, sang điều khiển tốc độ biến đổi với

bộ điều khiển góc pitch, bộ truyền động hoặc hộp số tích hợp cao cấp Đồng thời tuabin gió hiện đại cũng chuyển từ truyền động chuẩn tới truyền động tối ưu

1.2 Đặt vấn đề

Công suất ngõ ra của tuabin gió ở tốc độ gió khác nhau được quy ước mô tả bởi

ngõ ra là một hàm của tốc độ gió ở trục Ví dụ đường cong công suất cho ở hình 1.2 Đường cong công suất có 3 điểm khóa trên thang đo vận tốc gió [2]:

· Cut – in wind speed: tốc độ gió cực tiểu, từ đây máy phát gió sẽ truyền được công suất hữu ích

· Rated wind speed: tốc độ gió ở công suất định mức (công suất định mức

là công suất cực đại ngõ ra của máy phát điện)

· Cut – out wind speed: tốc độ gió cực đại cho phép ở cánh quạt tuabin cho phép truyền công suất định mức (do các giới hạn về kết cấu cơ và điều kiện ràng buộc an toàn)

Bên dưới tốc độ gió cut – in , tuabin gió dừng quay (shut down), tốc độ của gió quá thấp để sinh ra năng lượng hữu ích Sau một lần vận hành công suất ngõ ra tuabin gió tăng lên theo bậc ba cùng với tốc độ gió (cụ thể làm thay đổi hệ số công suất C p) cho đến khi đạt được tốc độ gió định mức Khi vượt quá tốc độ gió định mức tuabin sẽ dừng (shut down) vận hành để đảm bảo an toàn cho hệ thống máy phát gió

Hình 1.2 : Đường cong công suất tuabin gió Chế độ tải cục bộ là vùng giữa tốc độ gió cut –in và tốc độ gió định mức vận hành với năng lượng gió cực đại sử dụng bộ điều khiển MPPT Vấn đề trong hệ thống biến đổi năng lượng gió là làm cách nào để công suất tuabin gió cực đại thu được từ năng lượng gió, điều khiển tốc độ tuabin gió phù hợp khi vận tốc gió thay đổi trong vùng vận hành tải cục bộ

1.3 Điều khiển tối ưu hệ thống biến đổi năng lượng gió trong vùng tải cục bộ

Điều khiển hệ thống biến đổi năng lượng gió là đảm bảo năng lượng điện chất lượng tốt cung cấp từ nguồn sơ cấp Hệ thống máy phát gió hiện đại là thiết bị điều khiển và giám sát hệ thống điện thực thi điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu Điều khiển công suất khí động học hoạt động của cánh quạt dựa trên kỹ thuật đã có

từ lâu và được sử dụng rộng rãi Ứng dụng công nghiệp đã được lợi ích từ việc sử dụng cấu trúc PI cổ điển hoặc điều khiển tối ưu Điều khiển máy phát đảm bảo vận hành ở tốc độ thay đổi, tuy nhiên chúng đã trở nên cổ điển Tốc độ thay đổi đồng nhất chưa được thiết lập và ứng dụng trên thực tế chỉ là quy luật điều khiển cơ bản Điều khiển giao diện lưới điện và công suất ngõ ra là mục đích nghiên cứu bởi vì tiêu chuẩn kết nối lưới điện là thay đổi liên tục Đối tượng điều khiển, công thức và phương pháp giải quyết phụ thuộc vào cấu trúc máy phát dòng điện, lưới điện điện lực địa phương và trạng thái vận hành

Nhiều nghiên cứu đã giải quyết công việc điều khiển hệ thống biến đổi năng lượng gió, mục tiêu là tối ưu hệ thống biến đổi năng lượng, giao diện tuabin gió với lưới điện và giảm tải nặng của cấu trúc cơ khí Ý tưởng xây dựng đồng nhất đề nghị dựa trên tiêu chuẩn tối ưu, tuân theo yêu cầu cài đặt, phụ thuộc vào ứng dụng thực tế, mở

ra nhiều tiêu chuẩn điều khiển toàn cầu

Điều khiển thay đổi tốc độ góc pitch cố định hệ thống biến đổi năng lượng gió trong vùng tải cục bộ mục tiêu là điều chỉnh công suất biến đổi từ gió bởi biến đổi tốc

độ máy phát điện, đặc biệt mục tiêu điều khiển là thu thập công suất cực đại từ gió Ứng với mỗi tốc độ gió, tốc độ quay ở đường cong cong suất của tuabin gió là cực đại

cực đại (MPE) (Hình 1.3) Để giữ điểm vận hành ổn định của tuabin xung quanh đường hiệu suất công suất cực đại (MPE) bảo đảm tối ưu ở chế độ trạng thái cân bằng, công suất được giữ lại là công suất cực đại thu được từ gió Duy trì tỷ lệ tốc độ

thay đổi tương ứng với tốc độ gió [4]

Hình 1.4: Biễu diễn đường cong hệ số công suất

Bám sát điểm công suất cực đại (MPPT) đạt được khi thông số lopt và

ax ( )

tuabin xung quanh đường hiệu suất công suất cực đại Để thiết lập tham chiếu này độ dốc của tốc độ tham chiếu phải tăng lên hoặc giảm xuống, điều này cần thiết để ước lượng vị trí dòng điện của điểm vận hành trong mối quan hệ với đường cong cực đại của P t( Wl) Điều này có thể làm bằng hai cách:

công suất tác dụng DP , xác định để ước lượng giá trị ¶P t/ ¶Wl Ký hiệu của giá trị này xác định vị trí của điểm vận hành trong quan hệ với đặc tính cực đại

là zero/p pha, điểm vận hành current là nơi tăng hoặc giảm P t( Wl), cho nên độ dốc của tốc độ tham chiếu phải tăng lên hoặc giảm xuống Xung quanh giá trị cực đại tín hiệu tìm kiếm không dò được và tốc độ tham chiếu không thay đổi

Đặc tính đường cong công suất là thông tin quan trọng để cho công suất cực đại của hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển hồi quy tuyến tính Đường cong công suất thực tế có thể đạt được bởi mô hình mờ, công suất tuabin, tốc độ rôto

và tốc độ gió có được khi đo lường Đường cong công suất, tốc độ rôto tối ưu có thể xác định ở bất cứ tốc độ gió trong vùng tải cục bộ Hai bước để thiết kế điều khiển tối

ưu hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển hồi quy tuyến tính:

· Mô hình mờ của đường cong công suất

· Xây dựng bộ điều khiển tuyến tính sử dụng phương pháp hồi quy dựa vào

dữ liệu của tốc độ rôto và tốc độ gió ở mô hình mờ ước lượng công suất cực đại ngõ ra

Điều khiển MPPT và điều khiển hồi quy tuyến tính là chiến lược trong luận văn này sẽ được ứng dụng cho tốc độ thay đổi hệ thống biến đổi năng lượng gió với công suất cực đại của năng lượng gió trong vùng tải cục bộ Mô phỏng bằng số của hai loại điều khiển này sẽ được khảo sát và đánh giá bởi so sánh với đường cong công suất cực đại (MPE) đã biết đặc tính tối ưu

1.4 Đề cương luận văn

Luận văn được chia làm 6 chương đầu tiên là một số thuật ngữ, phụ lục và cuối cùng là danh sách tài liệu tham khảo

Chương 1: Ôn lại nguồn năng lượng gió hiện nay và những phần chính của hệ thống biến đổi năng lượng gió từ việc quan sát các điểm chức năng như là: dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu và máy phát điện của hệ thống biến đổi năng lượng gió Chương này cũng giải thích về các vấn đề của năng lượng gió, chiến lược điều khiển tối ưu và đề cương luận văn

Chương 2: Trình bày phương pháp dò tìm độ dốc thông minh dùng thuật toán điều khiển MPPT Hệ thống suy luận mờ (FIS) sẽ được thực hiện để dò tìm độ dốc thông minh Cũng như trình bày mô hình máy phát cảm ứng lồng sóc sẽ được sử dụng cho các trường hợp nghiên cứu trong những chương khác Kết quả mô phỏng bằng số được sử dụng để thực hiện kiểm tra sơ bộ của qui luật dò tìm độ dốc thông minh dùng thuật toán điều khiển MPPT

Chương 3: Cải thiện hiệu suất của điều khiển tối ưu trong hệ thống biến đổi năng lượng gió sử dụng điều khiển MPPT dựa trên sự bất ổn của gió MPPT là loại phương pháp tìm kiếm tối ưu nhất, giải pháp được đề nghị điều khiển nhằm điều khiển vị trí trung bình của điểm vận hành gần tối ưu Tốc độ quay trung bình được điều chỉnh sử dụng biến đổi Fourier nhanh chóng để xử lý một vài giá trị đo lường từ

hệ thống như ước lượng vị trí/khoảng cách điểm vận hành tối ưu Mô phỏng bằng số được sử dụng để kiểm tra sơ bộ qui luật điều khiển dựa trên sự ước lượng này

Chương 4: Công suất cực đại của tuabin gió hầu hết là hàm bậc ba của tốc độ máy phát để cho tỷ lệ tốc độ đỉnh Để bám sát điểm công suất cực đại dưới điều kiện vận hành tốc độ biến đổi, thông tin liên tục của vị trí máy phát và tốc độ là yêu cầu tất yếu Để sử dụng cho mục đích này cảm biến tốc độ trục được sử dụng, kết quả là chi phí thêm vào và tính phức tạp của hệ thống Để làm giảm bớt những cảm biến, lưới thích nghi dùng hệ thống suy luận mờ (ANFIS), thuật toán được trình bày để ước lượng tốc độ và vị trí rôto PMSG vượt qua dãy tốc độ vận hành So sánh chi tiết ANFIS và quan sát kiểu trượt cung cấp dưới điều kiện vận hành tốc độ PMSG biến đổi, trong đó quan sát dùng ANFIS tốt hơn quan sát kiểu trượt

Bên cạnh đó sự cố qua điện dung PMSG dùng WECS cũng được trình bày dưới điều kiện gió thay đổi và sụt/quá điện áp Hơn nữa nó cũng chứng minh rằng lưới biến đổi có thể sử dụng để duy trì hằng số điện áp ở PCC cho bất cứ tải chuyên dụng mặc dù sụt/quá điện áp và điện áp lưới không cân bằng

Chương 5: Mô hình hóa và mô phỏng trên phần mềm MATLAB/SIMULINK Chương 6: Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG II

THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPPT ĐỂ TÌM RA ĐỘ DỐC DÙNG

ĐIỀU KHIỂN MỜ (FIS – Fuzzy Inference System)

Điều khiển được đề nghị trong hệ thống biến đổi năng lượng gió là miền điều khiển phù hợp với một vài giả thiết liên quan đến mô hình hoặc thông số đã biết, biến

có thể đo được, sử dụng phương pháp điều khiển và sử dụng mô hình hệ thống biến đổi năng lượng gió Công suất được sinh ra bởi tuabin gió không những phụ thuộc vào vận tốc không khí mà còn phụ thuộc vào tốc độ của tuabin Tốc độ ở công suất cực đại được sinh ra bởi một hàm của vận tốc gió Để công suất cực đại, tốc độ của tuabin đã được điều khiển bởi một hàm của vận tốc gió

Điều khiển thay đổi tốc độ góc pitch cố định (fixed-pitch) hệ thống biến đổi năng lượng gió trong chế độ tải cục bộ nhằm mục đích điều chỉnh công suất thu được từ gió bởi thiết bị biến đổi tốc độ máy phát điện Nói cụ thể, mục tiêu điều khiển là giữ lại công suất cực đại thu được từ gió Ứng với mỗi tốc độ gió, tốc độ quay ở đường cong công suất của tuabin gió là cực đại (đạt đến giá trị cực đại) [7]

Trong chương này hệ thống suy luận mờ (FIS) được ứng dụng để dò tìm độ dốc thông minh nhằm thiết kế điều khiển tối ưu hệ thống biến đổi năng lượng gió tốc độ thay đổi dựa trên sự bám sát điểm công suất cực đại (MPPT), khi thông số tốc độ đỉnh

để đo lường tốc độ máy phát và công suất ngõ ra đồng thời tìm kiếm tốc độ tối ưu khi vận hành tuabin để sinh ra công suất cực đại Điều khiển MPPT sẽ phát ra một tốc độ rôto tham chiếu dựa vào kết quả của hệ thống dò tìm độ dốc thông minh Thành tựu của điều khiển MPPT dựa vào dò tìm độ dốc thông minh sẽ được so sánh với điều khiển MPPT cổ điển Hiệu quả của điều khiển đề nghị sẽ được thừa nhận thông qua

mô phỏng bằng máy tính dưới tốc độ gió thay đổi

2.2 Hệ thống biến đổi năng lượng gió

Hình 2.1 biểu diễn hệ thống biến đổi năng lượng gió sử dụng máy phát cảm ứng lồng sóc (SCIG) Bộ nghịch lưu AC-AC kết nối lưới stato và công suất máy phát định mức Về quan điểm hệ thống, hệ thống biến đổi được chia làm bốn bộ phận chính và

sẽ được phân chia theo mô hình: hệ thống con khí động học S1 và hệ thống con điện

từ S2 tác động qua lại bởi hệ thống truyền động truyền tải cơ khí S3, giao diện lưới điện S4

Hình 2.1: Hệ thống biến đổi năng lượng gió

2.2.1 Đặc tính tuabin gió

Tuabin gió tốc độ thay đổi có 3 vùng vận hành chính biểu diễn ở hình 1.2 và đã được đề cập trong chương 1:

· Vùng 1: Dưới tốc độ gió cut-in

· Vùng 2: Giữa tốc độ gió cut-in và tốc độ gió định mức

· Vùng 3: Vượt quá tốc độ gió định mức Tuabin dừng quay lúc đang khởi động được xem là vận hành ở vùng 1 Sử dụng chiến lược điều khiển hiện đại không giới hạn ở vùng 1, tại đây việc giám sát tốc độ gió được thực hiện xác định, nó nằm trong phạm vi vận hành tuabin và cần thiết khởi động tuabin hằng ngày Vùng 2 vận hành với đối tượng năng lượng gió cực đại được giữ lại bởi sử dụng chiến lược điều khiển như là bộ truyền động độ lệch, mômen máy phát và bước lá cánh quạt Trong vùng 3, vượt quá tốc độ gió định mức, tuabin phải giới hạn công suất gió thu được để mà điện an toàn và tải cơ khí không vượt giới hạn Trong vùng 3, tốc độ tuabin thay đổi thường duy trì ở tốc độ không đổi và công suất định mức không đổi, dọc cánh quạt để công suất thêm vào

Trọng tâm ở vùng 2, tuabin gió tốc độ thay đổi vận hành trong vùng tải cục bộ, mục tiêu ban đầu là thu thập năng lượng cực đại Công suất được thu thập từ tuabin gió là một hàm số công suất gió, đường cong công suất máy điện và máy điện tương tác với gió thay đổi Công suất và mômen thu thập từ gió trong vùng 2 được biểu thị bằng:

( ) 2 3

w

1 2

t t l

/

kg m ) ,

w /

suất mômen Cả hai giá trị C p và CG là hàm phi tuyến tương ứng với tỉ lệ tốc độ đỉnh

l và góc pitch b , có mối quan hệ C p(l b, )=lCG(l b, ), l là tỉ lệ giữa tốc độ đỉnh cánh quạt và tốc độ gió ngược dòng rôto Ví dụ hệ số công suất chống l

ại đường cong tỉ lệ tốc độ đỉnh (b =hằng số) được biểu diễn ở hình 1.4 trong chương 1 Rõ ràng tốc độ tuabin sẽ thay đổi với tốc độ gió để mà tỉ lệ tốc độ đỉnh tối

ưu l opt được duy trì

Tính toán biểu thức mômen khí động học cực đại của tuabin gió khi cố định giá trị

3

( )2

điện áp stato và rôto, trạng thái biến đổi dòng điện hoặc từ thông stato và rôto [7] Hệ thống bao gồm hệ thống con điện từ và hệ thống con điện cơ, thực nghiệm máy phát

là tác động cơ Hình 2.2 minh họa mô hình nguyên lý của SCIG Sự cần thiết sử dụng

mô hình (d,q) để thực hiện điều khiển vectơ có thuận lợi là đảm bảo mômen biến đổi

nhỏ nhất và điều khiển chuyển động tốt hơn

Nhiều cài đặt tính toán chú ý đến kết quả biến đổi điện áp, từ thông và dòng điện của máy phát điện Trong hệ thống biến đổi năng lượng gió, máy phát tác động với hệ thống truyền động, do đó cài đặt tính toán này thường được thêm vào sự chuyển động trục tốc độ cao (HSS), công thức tính toán như sau:

h

d J

Mômen điện từ SCIG được biểu thị trong (d,q) bằng:

( Rd d)

3 2

G = - (2.5)

Với p là số cặp cực, L m là độ cảm ứng hỗ tương stato-rôto, id, i Sq, i Rd và i Rq là

dòng điện stato, rôto tương ứng (d,q), tìm được bởi lấy tích phân như sau:

stato và rôto; V Sd , V Sq, VRd =VRq = 0 là điện áp stato, rôto tương ứng thành phần (d,q);

có thể đạt được bởi thiết lập thành phần d và q của điện áp rôto tới 0 [8]

2.3 Điều khiển đề nghị

2.3.1 Đặc tính công suất tuabin dùng điều khiển MPPT

Điều khiển hệ thống biến đổi năng lượng gió góc pitch cánh quạt cố định tốc độ biến đổi trong vùng tải cục bộ (vùng 2 ở hình 1.2) nhằm mục tiêu điều chỉnh công suất thu được từ gió bởi thiết bị biến đổi tốc độ máy phát điện; đặc biệt mục tiêu điều khiển là có thể thu được công suất cực đại từ gió Ứng với mỗi tốc độ gió tốc độ quay

đại) Hình 1.3 trong chương 1 biểu diễn tất cả giá trị đỉnh đã biết của đường hiệu suất công suất cực đại (MPE) [9]

Giữ điểm vận hành ổn định của tuabin xung quanh đường hiệu suất công suất cực đại (MPE) bảo đảm trạng thái ổn định tối ưu, công suất thu được là cực đại từ gió Điểm tham chiếu của vòng lặp điều khiển tốc độ quay được điều chỉnh để mà vận hành tuabin xung quanh công suất cực đại với giá trị tốc độ gió hiện thời Để quyết định điểm tham chiếu này cũng không tăng lên hoặc giảm xuống độ dốc tốc độ quay tham chiếu, vị trí hiện thời của điểm vận hành có mối quan hệ với đường cong cực đại của P t( )Wl được ước lượng

Hình 2.3 minh họa về đường cong điều khiển tốc độ biến đổi được sử dụng trong điều khiển tối ưu MPPT Phương pháp tiếp cận sử dụng phương pháp leo dốc dựa vào tính toán độ dốc của công suất và tốc độ quay W Kết quả tính toán độ dốc của

công suất và tốc độ quay được sử dụng để xác định giá trị t

nên tốc độ tuabin gió tham chiếu phụ thuộc vào vị trí điểm vận hành và hướng di

Hình 2.3: Quyết định trường hợp cho thuật toán điều khiển MPPT trên

đường cong công suất ổn định

Bảng 2.1: Vận tốc góc tham chiếu của tuabin biểu thị bởi giá trị của ¶ WP t l

tuabin thu được dựa trên đo lường công suất tác dụng P được sử dụng để định vị điểm

2.3.2 Thuật toán điều khiển MPPT để tìm ra độ dốc dùng FIS

Nói chung, tuabin gió tốc độ biến đổi được vận hành bằng cách cho công suất sinh

ra ở dưới công suất định mức, để thu được năng lượng cực đại có giá trị từ gió thì phải vận hành tuabin ở tốc độ rôto biến đổi trong khi góc pitch cánh quạt được giữ ở giá trị không đổi [10]

Chiến lược điều khiển MPPT dò tìm độ dốc thông minh dùng FIS được đề nghị với mục tiêu thu được công suất cực đại từ gió Đặc biệt điều khiển MPPT để dò tìm độ dốc mờ có hai ngõ vào và một ngõ ra: đo lường công suất phát ra bởi máy phát P và

phát ra Cho nên hệ thống mờ thu thập và xử lý mẫu ngõ vào tức thời, có thể tính toán

mờ được xây dựng để giữ điểm vận hành xung quanh điểm tối ưu ở một giá trị nhỏ của ¶ WP t l

Nhiều khối được sử dụng để mô phỏng điều khiển MPPT hệ thống biến đổi năng lượng gió tốc độ biến đổi dựa vào dò tìm độ dốc thông minh được biểu diễn ở hình