ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN

ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆNAPPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO POWER SYSTEM TÓM TẮT Bài báo trình bày kết quả ứng dụng hệ mờ điều khiển các bộ SVC truyền thống

ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN

APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO

POWER SYSTEM

TÓM TẮT

Bài báo trình bày kết quả ứng dụng hệ mờ điều khiển các bộ SVC truyền thống nhằm so sánh chúng với nhau để thấy được sự ưu thế của phương pháp mới này

ABSTRACT

This paper presents the use of fuzzy logic method to control the SVCs Its aim is to make a comparison between them in order to identify the advantages of this fuzzy logic control SVC

1 Đặt vấn đề

Các phương pháp điều khiển thông thường đều cần đến mô hình đối tượng tuyến tính hay phi tuyến Tuy nhiên đối với điều khiển mờ là không cần thiết quan tâm đến mô hình toán học của đối tượng Nhờ vào quan hệ vào ra của đối tượng phi tuyến được nhận biết thông qua quan sát và dùng làm cơ sở để xây dựng hàm liên thuộc cũng như luật suy diễn Thông qua phép thử và hiệu chỉnh

ta sẽ tinh chỉnh bộ điều khiển mờ để đạt kết quả tốt hơn

Vì vậy việc áp dụng fuzzy logic sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc ứng dụng vào điều khiển SVC trên lưới điện:

- Tăng tốc xử lý khi SVC cần làm việc

- Đơn giản và giúp SVC thông minh hơn trong quá trình phản ứng

2 Bộ điều khiển mờ

Một bộ điều khiển mờ gồm có ba khâu cơ bản:

- Khâu Fuzzy hóa: chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào thành một vector  gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ) đã định nghĩa cho biến ngôn ngữ đầu vào

- Luật hợp thành: xử lý vector  và cho ra

giá trị mờ B’ của biến ngôn ngữ đầu ra

Khâu giải mờ: chuyển đổi tập mờ B’ thành

một giá trị rõ

Hình 1 FIS Editor

Hình 2 Membership Function

Editor

Hình 3 Rule Editor

3 Fuzzy Logic Toolbox

Nhằm hỗ trợ việc thiết kế một bộ điều khiển mờ, Matlab cung cấp hộp công cụ Fuzzy Logic Toolbox

Fuzzy Logic Toolbox hỗ trợ hai cách thức để thiết kế bộ điều khiển mờ:

- Dùng các dòng lệnh (Command line)

- Sử dụng bộ công cụ với giao diện đồ họa

GUI tools

Bộ công cụ GUI tools bao gồm các thành

phần: FIS Editor, Membership Function Editor,

Rule Editor, Rule Viewer, Surface Viewer, ANFIS

Editor

FIS Editor.

FIS Editor hiển thị và cho phép thay đổi

những thông số chung nhất của một hệ mờ

- Phương pháp xây dựng hệ mờ: Mamdani

hay Sugeno

- Tên, số lượng, phạm vi của các giá trị

input

- Tên, phạm vi của giá trị output

MembershipFunction Editor.

Membership Function Editor chia sẻ các

thông tin về hệ mờ với FIS Editor Membership

Function Editor cho phép xây dựng, hiệu chỉnh các

hàm liên thuộc tương ứng với các giá trị input,

output

Fuzzy Logic Toolbox cung cấp nhiều dạng

hàm liên thuộc khác nhau

Rule Editor.

Rule Editor cho phép thiết lập, hiệu chỉnh

các quy luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành)

Rule Viewer và Surface Viewer.

Rule Viewer cho phép kiểm tra đáp ứng của

hệ mờ với các giá trị input khác nhau

Surface Viewer cho phép xem mối quan hệ giữa input và output dưới dạng đồ thị

Hình 4 Thông số SVC_ fuzzy

Hình 5 Mô hình khối SVC_ fuzzy

4 Ứng dụng Fuzzy Logic vào hệ thống IEEE 30 bus

4.1 Mô hình SVC sử dụng fuzzy logic

Khối SVC_fuzzy cấu tạo tương tự như khối

SVC nguyên thủy của Matlab

4.2 Input – Output

- Input: Các đầu vào A, B, C được nối trực

tiếp vào lưới điện

- Output: Qcomp– lượng công suất kháng

SVC cung cấp cho lưới hoặc hấp thụ từ lưới

4.3 Các thông số của khối SVC.

- Nominal voltage (Vrms Ph-Ph): giá trị hiệu

dụng điện áp dây định mức

- Reactive power limits [Qc(Mvar>0),

Ql(Mvar<0)]: giới hạn công suất kháng của SVC

- Three-phase base power Pbase (VA): công suất định mức

- Reference voltage Vref (pu): điện áp đặt

- Time constant of voltage measurement system Tm (s): hằng số thời gian của hệ thống đo điện áp

- Average time delay due to thyristor valves firing Td (s): thời gian trễ để kích các thyristor

4.4 Mô hình khối SVC_ fuzzy.

Khối SVC _ fuzzy được kết nối

trực tiếp lên lưới, đo điện áp lưới, chuyển

đổi sang điện áp pha ở giá trị tương đối

Điện áp pha kết hợp với giá trị

điện dẫn B (susceptance) từ khối Voltage

Regulator tạo nguồn dòng phát vào lưới

Khối Voltage regulator chuyển giá

trị điện dẫn B (susceptance) ở đơn vị tương

đối

4.5 Hệ thống IEEE 30 Bus

SVC được đặt ở các bus 10 và

24

Delta Volt (%)

t(s)

Hình 7 Điện áp tại bus 10

Delta Volt (%)

t(s)

Hình 8 Điện áp tại bus 24

Hình 6 Sơ đồ IEEE 30 bus

Thông số của SVC:

Vrms = 33e3

Bus 10: [Qc Ql] = [60 -60]

Bus 24: [Qc Ql] = [18 -18]

Pbase = 1000e6

Vref = 1

Tm = 8e-3

Td = 4e-3

4.6 Kết quả mô phỏng

4.7 Tổng kết mô phỏng

☼ SVC không sử dụng fuzzy logic

Điện áp tại các bus được hiệu chỉnh

tốt nhất với Ki = 50

Không đặt SVC

Bus 10 : V = -25%

Bus 24 : V = -35%

Bus 2 : V = -2,5%

Bus 12 :V = -9,5%

Bus 21 : V = -33%

Sau khi đặt SVC

Bus 10 : V = 0%

Bus 24 : V = -1% ÷ 1%

Bus 2 : V = -1,8%

☼ SVC kết hợp với fuzzy logic vào luới điện chuẩn

Không đặt SVC

Bus 10 : V = -25%

Bus 24 : V = -35%

Bus 2 : V = -2,5%

Bus 12 : V = -9,5%

Bus 21 : V = -33%

Sau khi đặt SVC_fuzzy

Bus 10 : V = 0%

Bus 24 : V = -8%

Bus 2 : V = -1%

Bus 12 : V = -5%

Bus 21 : V = -9% ÷ -8%

Thời gian hiệu chỉnh khoảng từ 0,1s ÷

0,2s Với Ki càng lớn, thời gian hiệu

chỉnh càng ngắn

Bus 12 : V = -5%

Bus 21 : V = -10%

Thời gian hiệu chỉnh khoảng 4s

5 Kết luận

Việc sử dụng SVC có thể giữ điện áp ổn định trong một giới hạn cho phép Kết quả hiệu chỉnh của SVC là khá tốt So với việc sử dụng tụ điện thì SVC có thể hiệu chỉnh điện áp nhuyễn hơn, không bị nhảy nấc

Khi sử dụng mô hình SVC với các hằng số Kp và Ki, để việc hiệu chỉnh đạt kết quả tốt nhất, phải xác định các giá trị Kp, Ki phù hợp với từng lưới điện

cụ thể Đặc biệt với lưới điện lớn thì việc xác định các giá trị Kp, Ki sẽ không đơn giản

Tốc độ đáp ứng của hệ thống phụ thuộc vào Ki và càng nhanh nếu Ki càng lớn

Mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic không phụ thuộc vào các hằng số

Kp, Ki Tuy nhiên để kết quả chính xác thì cần phải xác định giá trị công suất Qcomp cần thiết cũng như các giá trị độ lệch điện áp tương ứng

Như vậy, việc sử dụng mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic sẽ thực tế

và hợp lý hơn với lưới điện lớn Nếu xác định được một cách chính xác và đầy

đủ hơn số liệu tải, sụt áp cũng như dung lượng tụ bù thì kết quả hiệu chỉnh càng chính xác hơn nữa Khối Fuzzy logic nếu được thiết kế tốt hơn với một tập mờ đầy đủ, chính xác cũng như kết hợp thêm một vài đầu vào như dòng điện, hệ số công suất thì kết quả cũng sẽ tốt hơn

Tóm lại, việc sử dụng Fuzzy logic trong điều khiển SVC để ổn định điện

áp cũng như bù công suất kháng trên lưới sẽ đem lại kết quả rất tốt

Ghi chú: SVC: Static Var Compensator

Fuzzy logic: Hệ mờ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Trần Bách, Lưới điện và Hệ thống điện, Nhà xuất bản Khoa học & Kỹ

thuật, Hà Nội, 2000

[2] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà

xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1999

[3] Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, Nxb Nhà xuất

bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001

[4] Arnim Herbig, On load Flow Control in Electrical Power Systems,

Stockholm, 2000

[5] Carson W Taylor, Power System Voltage Stability, 1994.

[6] Darren Redfern, Colin Campell, The Matlab
5Handbook, Springer.

[7] Satish Maram, Hierrachical Fuzzy Control of the UPFC and SVC located

in AEP’s Inez Area, Master of Sciences in Electrical Engineering, 2003.