Trong nhiều hệ thống máy phát điện sức gió các máy điện không đồng bộ nguồn kép MPĐKĐBNK được sử dụng làm máy phát điện do có ưu điểm là phần điều khiển được đặt ở phía rotor vốn có công
TỔNG QUAN
Khái quát về năng lượng gió
Năng lượng gió đã nhận được quan tâm nhiều hơn trên thế giới kể từ những năm
1970 khi giá dầu mỏ trên thế giới ngày càng tăng cao Đặc biệt, sự phát triển năng lượng gió đã có sự bùng nổ trong những thập kỷ gần đây do yêu cầu về sử dụng năng lượng sạch, năng lượng tái tạo Các số liệu thống kê được công bố bởi Hội đồng năng lượng gió toàn cầu trong tháng 5 năm 2008 đã cho biết dung lượng của các hệ thống máy phát điện chạy sức gió tại hơn 70 nước trên thế giới đã đạt xấp xỉ 94.000 MW Chỉ tính riêng trong Liên minh châu Âu thì dung lượng của các hệ thống phát điện chạy sức gió đã tăng trưởng 18% trong năm 2007 và đã đạt đến 56.535 MW Trong khi dung lượng đó ở Mỹ đã tăng từ khoảng 1.800 MW ở thời điểm năm 1990 tới hơn 16.800 MW ở cuối năm
Các hệ thống biến đổi năng lượng gió sử dụng các máy điện gắn với các tuốc-bin làm máy phát điện được thể hiện trên hình 1.1
Hình 1.1: Các loại máy phát điện được sử dụng trong hệ thống phát điện sức gió
Máy phát đồng bộ kích thích vĩnh cửu
Máy phát xoay chiều 1 pha
Máy phát xoay chiều 3 pha
Máy phát không đồng bộ
Máy phát không đồng bộ 3 pha nguồn kép
Máy phát không đồng bộ 3 pha rotor lồng sóc
Hệ thống phát điện sức gió
Hình1.2: Các chế độ vận hành của MPKĐBNK và dòng chảy năng lượng tương ứng (a) các chế độ vận hành, (b) dòng chảy năng lượng ở chế độ dưới đồng bộ, (c) dòng chảy năng lượng ở chế độ trên đồng bộ
Các máy điện xoay chiều được sử dụng trong các hệ thống máy phát sức gió có thể là loại máy phát đồng bộ kích thích vĩnh cửu, máy phát không đồng bộ rotor lồng sóc và máy phát không đồng bộ ba pha rotor dây quấn Ngày nay, các hệ thống tuốc-bin gió hiện đại thường sử dụng các máy điện không đồng bộ ba pha rotor dây quấn với các bộ biến đổi được đặt ở phía rotor Các máy phát như vậy còn được gọi là các máy phát không đồng bộ nguồn kép (MPKĐBNK) Bên cạnh khả năng làm việc với dải biến thiên tốc độ lớn xung quanh tốc độ đồng bộ thì một ưu điểm quan trọng của các MPKĐBNK
Trên đồng bộ Chế độ động cơ
Dưới đồng bộ Chế độ động cơ
(b) (c) là ở chỗ các bộ biến đổi chỉ cần đảm bảo khả năng làm việc với khoảng 30% công suất tổng của máy phát Điều này cho phép giảm được dung lượng của các bộ biến đổi và giá thành của hệ thống Chính vì vậy, các MPKĐBNK ngày càng được sử dụng nhiều trong các hệ thống máy phát điện sức gió mặc dù khó điều khiển hơn so với loại máy phát đồng bộ kích thích vĩnh cửu và máy phát không đồng bộ rotor lồng sóc Đặc tính của MPKĐBNK trong các chế độ làm việc khác nhau và dòng chảy năng lượng tương ứng được minh họa trên hình 1.2.
Hệ thống phát điện sức gió sử dụng máy điện không đồng bộ nguồn kép và các phương pháp điều khiển
Sơ đồ khối tổng thể của một hệ thống biến đổi năng lượng gió được vẽ trên hình 1.3 Trong đó các cuộn dây stator của MPKĐBNK được nối trực tiếp với lưới Các cuộn dây rotor được nối với hai bộ biến đổi, một ở phía rotor được gọi là bộ biến đổi phía rotor, một ở phía lưới được gọi là bộ biến đổi phía lưới Hai bộ biến đổi liên hệ với nhau thông qua mạch một chiều trung gian
Hình 1.3: Hệ thống máy phát sức gió
Hệ thống điều khiển trên hình 1.3 gồm có hai phần chính: phần điều khiển tuốc
Bộ điều khiển phía máy phát
Bộ điều khiển phía lưới
?Điện áp Một chiều trung gian
Hệ thống Điều khiển góc pitch ĐK turbine
MPK?BNK bin và phần điều khiển máy phát nguồn kép Phần điều khiển tuốc bin cung cấp các giá trị đặt của công suất tác dụng hay mômen điện từ T e * cho phần điều khiển máy phát nguồn kép Giá trị đặt này được tính toán dựa trên tốc độ gió đo được và một bảng tra nhằm ra quyết định lựa chọn công suất đầu ra tối ưu tương ứng với tốc độ quay của tuốc bin Một tín hiệu đặt khác là góc điều chỉnh pitch p được đưa trực tiếp tới bộ phận điều chỉnh góc pitch của các cánh gió để điều khiển tốc độ tuốc bin Trong khi đó, mục tiêu của phần điều khiển máy phát nguồn kép là giữ cho các công suất tác dụng và công suất phản kháng của máy phát ở các giá trị mong muốn Điều khiển hệ thống máy phát nguồn kép
Hình 1.4: Các phương pháp điều khiển MPKĐBNK
Các thiết kế điều khiển MPKĐBNK kinh điển với các bộ điều khiển kiểu PI được trình bày trong Đặc điểm chung của các phương pháp này là có thêm một thành phần bù kiểu feed-forward ở đầu ra của các bộ điều khiển nhằm loại bỏ các ảnh hưởng của lực phản điện động của máy Chi tiết của vấn đề này được trình bày trong Tuy nhiên, tính năng của các bộ bù feed-forward phụ thuộc vào độ chính xác của các tham số của MPKĐBNK nên thường không có được đặc tính làm việc lý tưởng trong thực tế do các tham số MPKĐBNK có thể bị biến đổi trong quá trình làm việc Một phương pháp điều khiển MPKĐBNK kinh điển khác là điều khiển dead-beat được trình bày trong Tuy
Phương pháp điều khiển tuyến tính
Phương pháp điều khiển phi tuyến
Tựa theo thụ động (passivity based)
Tuyến tính hóa chính xác (exact linearization)
Các phương pháp điều khiển MPKĐBNK nhiên, phương pháp này dựa trên việc giả thiết tần số rotor là hằng trong phạm vi một chu kỳ trích mẫu T, dẫn đến mô hình gián đoạn của MPKĐBNK là mô hình tuyến tính hệ số hàm cho phép thiết kế bộ điều khiển tuyến tính Để tránh việc sử dụng các bộ bù feed-forward và để đảm bảo chất lượng của hệ thống điều khiển trong một khoảng làm việc rộng của tốc độ rotor, các phương pháp điều khiển phi tuyến đã được đề nghị áp dụng cho điều khiển MPKĐBNK Vấn đề này đã được trình bày trong các tài liệu
Như đã trình bày ở trên, mặc dù hệ thống điều khiển hoàn chỉnh của một tuốc bin gió phải gồm cả phần điều khiển tuốc bin và phần điều khiển MPKĐBNK, tuy nhiên đề tài này chỉ tập trung nghiên cứu phần điều khiển MPKĐBNK Hiện nay đã có nhiều phương pháp điều khiển MPKĐBNK được thể hiện trên hình 1.4
1.3 Mô hình và cấu trúc điều khiển hệ thống phát điện sức gió sử dụng Máy phát không đồng bộ nguồn kép
Mô hình máy điện không đồng bộ nguồn kép
Với điều khiển dòng của MPKĐBNK sử dụng kỹ thuật điều khiển vector thì cần phải biến đổi các biến sang một hệ tọa độ quay dq Hệ tọa độ này có thể tựa theo vector từ thông stator hoặc với vector điện áp lưới Do MPKĐBNK làm việc song song với lưới nên cần phải có chức năng hòa đồng bộ Vì vậy, việc chọn một hệ trục tọa độ dq với trục d trùng với vector điện áp lưới có thể đem lại một số thuận lợi nhất định Hệ tọa độ như vậy sẽ độc lập với các tham số của máy điện và độ chính xác của khâu đo tốc độ quay Chính vì các lý do trên, hệ tọa độ dq tựa theo điện áp lưới được lựa chọn để phát triển mô hình cũng như phát triển các thuật toán điều khiển máy điện không đồng bộ nguồn kép sau này
Các phương trình điện áp của stator và rotor có thể được viết như sau: dt
Trong đó, u s và u r là các điện áp stator và rotor, i s và i r là các dòng điện stator và rotor, R s and R r là các điện trở stator và rotor, Ψ s và Ψ r là các từ thông stator và rotor Chỉ số s phía trên các đại lượng này mô tả đại lượng đó trên hệ tọa độ
, cố định với stator Chỉ số r phía trên các đại lượng này nhằm mô tả đại lượng đó trên hệ tọa độ cố định với rotor
Các từ thông stator và rotor được xác định bởi m s r r r m r s s s
= (1.3) với L m là hỗ cảm giữa hai cuộn dây stator và rotor và L s , L r là các điện cảm của stator và rotor
Nếu biểu diễn điện cảm tản phía stator và rotor là L s và L r thì các điện cảm của stator và rotor được tính như sau r m r s m s
Áp dụng các phép biến đổi hệ trục tọa độ (1.1) và (1.2) cho các phương trình (1.3) và (1.4) ta được các phương trình sau trong hệ tọa độ dq r r r r r r s s s s s s dt j
(1.4) với s là tốc độ góc của stator và m s r
= (1.5) là tốc độ góc mạch điện rotor và m là tốc độ góc cơ của rotor
là hệ số tản toàn phần
Viết lại các phương trình (1.6) và (1.7) cho các thành phần dvà q của các dòng điện rotor và từ thông stator dẫn đến: sd s m rq m s rd s r rd
(1.9) sd sq s sd s rd s m sd u i T T
L dt d = 1 (1.10) sq sq s sd s rq s sq m
Dạng ngắn gọn của các phương trình (1.8), (1.9), (1.10) và (1.11) kết hợp với phương trình đầu ra được biểu diễn như sau:
= ( ) r r m r s s r r x A x B u B u (1.12) r r r Cx y = (1.13) với rd rq sd sq
Mạch điện rút gọn của lưới có thể được biểu diễn trên hình 1.5 Bộ biến đổi phía lưới thường nối với lưới thông qua một bộ lọc gồm điện cảm L c , tụ C f và điện trở
R f Điện trở của cuộn kháng L c được biểu thị bởi R c
Mô hình không gian trạng thái của lưới có thể được biểu diễn như sau: n n c c n n n A x B u B u x = (1.17) n n n C x y = (1.18) với x n = i nd i nq T , u c = u cd u cq T , u n = u nd u nq T , y n = i nd i nq T ,
Hình 1.5: Sơ đồ khối điều khiển phía máy phát Điều khiển phía máy phát
Bộ điều khiển phía máy phát có nhiệm vụ điều chỉnh công suất tác dụng (có thể thông qua điều chỉnh mômen điện T e ) và công suất phản kháng Q g (hoặc hệ số công
Tính mômen và công suất phản kháng
Bộ điều PWM khiển phía Rotor
Tính góc pha và điện áp stator
Trong các hệ thống điều khiển máy điện, các bộ điều khiển dòng đóng vai trò rất quan trọng vì chúng cung cấp vector điện áp cần thiết cho mạch điện tử công suất Hơn nữa, chất lượng của toàn bộ hệ thống điều khiển phụ thuộc chủ yếu vào chất lượng của các bộ điều khiển dòng Vì vậy, các hệ thống điều khiển máy điện thường bao gồm một mạch vòng trong với một bộ điều khiển vector dòng i r và mạch vòng ngoài với các biến điều khiển khác
Chương 1 đã giải quyết được các vấn đề sau:
• Tổng quan về các hệ thống biến đổi năng lượng gió
• Đưa ra đối tượng nghiên cứu là hệ thống phát điện sức gió sử dụng máy điện không đồng bộ nguồn kép và các phương pháp điều khiển
Vấn đề đặt ra là cần nghiên cứu áp dụng các thuật toán điều khiển hệ thống đa biến tuyến tính, không sử dụng các bộ bù và có thể đảm bảo sự làm việc ổn định của hệ thống ngay cả khi tham số của máy phát thay đổi Luận văn đề xuất nghiên cứu lý thuyết điều khiển bền vững trong không gian, kỹ thuật gain schduling cho các hệ thống có tham số biến đổi tuyến tính, phụ thuộc affine và có thể đo được trong thời gian thực, từ đó áp dụng kết quả nghiên cứu cho máy phát điện không đồng bộ nguồn kép
CHƯƠNG 2 TỔNG HỢP BỘ ĐİỀU KHİỂN BỀN VỮNG
Chương này được dành để trình bày các vấn đề liên quan việc tổng hợp bộ điều khiển bền vững 𝐻 ∞ Nội dung chính của chương được trình bày dựa trên các tài liệu.
Ma trận xác định dương
Một ma trận vuông 𝑀 ∈ ℝ 𝑛×𝑛 được gọi là xác định dương nếu:
Ma trận xác định dương được ký hiệu là 𝑀 ≻ 0, ma trận xác định bán dương là 𝑀 ≽ 0, ma trận xác định âm là 𝑀 ≺ 0, ma trận xác định bán âm là 𝑀 ≼ 0
2.1.1 Bất đẳng thức ma trận tuyến tính
Ký hiệu ℒ 2 là một không gian các tín hiệu có thể lấy tích phân bình quân phương xác định trong khoảng [0, ∞) Một ma trận 𝐴 được gọi là đối xứng nếu nó thỏa mãn 𝐴 = 𝐴 𝑇 Một tập tất cả ma trận đối xứng 𝑚 × 𝑚 được ký hiệu bởi 𝕊 𝑚
Một hàm truyền 𝑀(𝑠) của biểu diễn không gian trạng thái (𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷) được ký hiệu như sau:
Một bất đẳng thức ma trận tuyến tính (Linear Matrix Inequality - LMI) có dạng:
≺ 0 (2.1) trong đó 𝑥 = (𝑥 1 , , 𝑥 𝑛 ) biểu thị một vector các biến quyết định và 𝐹 𝑖 ∈ 𝕊 𝑛 , 𝑖 0,1, , 𝑛 Bất đẳng thức ([EQ:MLIDEF]) là 𝐹(𝑥) một ma trận xác định âm, nghĩa là
Quan sát rằng 𝐹 là một hàm affine, kéo theo tập 𝑥 ∈ ℝ 𝑛 thỏa mãn (2.1) là lồi (convex) Cả bài toán xác định tính khả thi của (2.1) hay tối ưu hóa một hàm tuyến tính với các ràng buộc trên được gọi là bài toán LMI có thể được giải theo các đa thức bằng các phần mềm thương mại
Cần nhấn mạnh rằng các chương trình giải LMI đặc trưng cho phép thực hiện một hữu hạn các LMI
𝐹 1 (𝑥) ≺ 0, … , 𝐹 𝑁 (𝑥) ≺ 0 được mô tả bởi các ánh xạ đối xứng giá trị affine 𝐹 1 (𝑥), … , 𝐹 𝑁 (𝑥)
Xét một hệ vào-ra tuyến tính 𝛴 được mô tả bởi
𝑧 = 𝐶𝑥 + 𝐷𝑤 (2.3) và ma trận hàm truyền của nó được cho bởi
Nếu 𝐴 là ổn định và nếu ta chọn điều kiện đầu 𝑥(0) là zero thì 𝛴 định nghĩa một ánh xạ tuyến tính 𝑤 → 𝑧 trên ℒ 2 với năng lượng hữu hạn được định nghĩa như sau sup
∥𝑤∥ 2 Chú ý rằng năng lượng của 𝛴 cũng chính là chuẩn 𝐻 ∞ của ma trận hàm truyền tương ứng 𝐺 cho bởi
𝜎(𝐺(𝑗𝜔)) trong đó 𝜎(𝑀) biểu thị cho giá trị suy biến lớn nhất của ma trận phức 𝑀.
Phương trình và bất phương trình đại số Riccati
Cho các ma trận đối xứng 𝑅 và 𝑄, xét bất phương trình đại số Riccati
(Algebraic Riccati Inequality - ARI) chặt
𝐴 𝑇 𝑋 + 𝑋𝐴 + 𝑋𝑅𝑋 + 𝑄 < 0 phương trình đại số Riccati (Algebraic Riccati Equation - ARE) tương ứng
𝐴 𝑇 𝑋 + 𝑋𝐴 + 𝑋𝑅𝑋 + 𝑄 = 0 Chú ý là 𝑋 được giả thiết là ma trận đối xứng thực hoặc mà trận phức
Hermitian Hơn nữa, 𝑄 được phép là không xác định
Bồ đề chặn biên (bounded real lemma - BRL) (2.1) cho biết điều kiện cho một hệ tuyến tính bất biến có chuẩn 𝐻 ∞ của hàm truyền bị chặn
Bổ đề 2.1 (Bổ đề BRL):
Hệ 𝛴 = (𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷) là ổn định và có hàm truyền là 𝐺 = 𝐶(𝑠𝐼 − 𝐴) −1 𝐵 + 𝐷
Khi đó các phát biểu sau là tương đương
4 Chuẩn ℒ 2 của hệ ≤ 𝛾 Khi 𝑥(0) = 0 ta có sup
Chứng minh Xem xem trong [7]
Bổ đề bù Schur được phát biểu như sau
Một ma trận đối xứng 𝑀 = (𝑀 11 𝑀 12
𝑀 21 𝑀 22 ) là xác định âm khi và chỉ khi
2.2.3 Biến đổi phân thức tuyến tính Ánh xạ 𝐹: ℂ ↦ ℂ có dạng
𝑐𝑠 + 𝑑 (2.4) với 𝑎, 𝑏, 𝑐 và 𝑑 ∈ ℂ được gọi là biến đổi phân thức tuyến tính (Linear Fractional
Transformation - LFT) Biến đổi LFT cũng được mở rộng cho các ma trận
Giả sử 𝐹(𝛿) là một ma trận hàm phụ thuộc vào một vector tham số 𝛿 (𝛿 1 , , 𝛿 𝑚 ) 𝑇 ∈ ℝ 𝑚 ánh xạ một vector 𝜉 vào vector 𝜂 = 𝐺(𝛿)𝜉 (hình 2.2) Một ma trận 𝛥(𝛿) phụ thuộc tuyến tính theo 𝛿 và ma trận hằng 𝑃 = [𝑀 11 𝑀 12
𝑀 21 𝑀 22 ] sao cho có được nghịch đảo [𝐼 − 𝑀 11 𝛥(𝛿)] −1 với mọi 𝛿 Khi đó cặp (𝑀, 𝛥(𝛿)) được gọi là biểu diễn LFT trên của 𝐹(𝛿) nếu tồn tại các vector 𝑤 và 𝑧 sao cho
Tương tự, biểu diễn LFT dưới của 𝐹(𝛿) được định nghĩa như sau
Trong thiết kế các bộ điều khiển bền vững và/hoặc phân tích ổn định bền vững cho hệ thống điều khiển thì 𝛥(𝛿) thường biểu diễn các thành phần bất định hoặc bộ điều khiển Các thành phần bất định này có thể là các tham số bất biến theo thời gian, các tham số biến đổi theo thời gian, hay các thành phần động học
Hình 2.1: Biểu diễn LFT trên (a) và dưới (b)
Tính chuẩn 𝑯∞
Xét một ma trận hàm truyền hợp thức
= 𝐶(𝑠𝐼 − 𝐴) −1 𝐵 (2.9) với 𝐴 là ổn định Nhớ lại là chuẩn 𝐻 ∞ của 𝑀 được định nghĩa như sau
∥ 𝑀(𝑗𝜔) ∥ Đây là bài toán tối ưu hóa và thông thường thì cách này là không thích hợp để tính chuẩn 𝐻 ∞ của 𝑀 Thay vào đó ta sẽ tìm cách tính khác hiệu quả hơn bằng cách mô tả 𝑀 bằng các ma trận 𝐴, 𝐵, 𝐶 và xem có hay không
< 1 (2.10) Theo định nghĩa của chuẩn 𝐻 ∞ thì (2.10) tương đương với
Do 𝑀 là hợp thức chặt nên bất đẳng thức này luôn đúng với 𝜔 = ∞ Vậy nên ta chỉ cần xét
∈ ℝ (2.11) Điều này chỉ đúng khi và chỉ khi det(𝑀(𝑗𝜔) ∗ 𝑀(𝑗𝜔) − 𝐼) ≠ 0 với mọi 𝜔
∈ ℝ (2.12) Thật vậy, ∥ 𝑀(𝑗𝜔) ∥< 1 dẫn đến giá trị riêng lớn nhất của (𝑀(𝑗𝜔) ∗ 𝑀(𝑗𝜔) nhỏ hơn 1 làm cho det(𝑀(𝑗𝜔) ∗ 𝑀(𝑗𝜔) − 𝐼) ≠ 0 Vậy nên (2.11) kéo theo (2.12)
Do 𝑀 là một hàm thực hữu tỷ nên 𝑀(𝑗𝜔) ∗ = 𝑀(−𝑗𝜔) 𝑇 Nếu ta định nghĩa
𝐺(𝑠) = 𝛥 𝑀 𝑇 (−𝑠)𝑀(𝑠) − 𝐼 thì (2.12) cũng là det(𝐺(𝑗𝜔)) ≠ 0 với mọi 𝜔 ∈ ℝ
Khi đó dạng biểu diễn không gian trạng thái của 𝐺 sẽ là
Nhớ lại là (nếu 𝐷 không suy biến) det(𝐶̃(𝑠𝐼 − 𝐴̃) −1 𝐵̃ + 𝐷̃) = det(𝐷̃) det(𝑠𝐼 − 𝐴̃)det(𝐴̃ − 𝐵̃𝐷̃ −1 𝐶̃)) Áp dụng công thức này để tính định thức của 𝐺 ta có det(𝐴̃ − 𝐵̃𝐷̃ −1 𝐶̃)) = det(𝑗𝜔𝐼 − ( 𝐴 0
Vậy nên det(𝐺(𝑗𝜔)) = det(−𝐼) det(𝑗𝜔𝐼 − 𝐴)det(𝑗𝜔𝐼 + 𝐴 𝑇 )det(𝑗𝜔𝐼 − 𝐻)
Do 𝐴 là ổn định làm cho det(𝑗𝜔𝐼 − 𝐴) và det(𝑗𝜔𝐼 + 𝐴 𝑇 ) khác không Do đó det(𝐺(𝑗𝜔)) = 0 khi và chỉ khi 𝑗𝜔 là giá trị riêng của 𝐻 Điều đó nói lên rằng (2.12)
𝐻 không có các giá trị riêng trên trục ảo Định lý 2.1 ∥ 𝑀(𝑗𝜔) ∥ ∞ < 1 khi và chỉ khi ( 𝐴 𝐵𝐵 𝑇
−𝐶 𝑇 𝐶 −𝐴 𝑇 ) không có các giá trị riêng trên trục ảo Để tính ∥ 𝑀(𝑗𝜔) ∥ ∞ ta cần kiểm tra với một số thực dương bất kỳ 𝛾 bất đẳng thức
< 𝛾 (2.14) có thỏa mãn hay không Bất đắng thức này cũng tương đương với
Ta có thể thấy rằng các ma trận 𝐵 hoặc 𝐶 được định lại tỷ lệ với hệ số 1
𝛾 để kiểm tra chuẩn 𝐻 ∞ bị chặn bởi 1 Như vậy, (2.14) thỏa mãn khi và chỉ khi
) không có các giá trị riêng trên trục ảo hoặc tương đương với
𝛾 2 𝐶 𝑇 𝐶 −𝐴 𝑇 ) không có các giá trị riêng trên trục ảo
Kết quả này có lợi ích gì? Nó cho phép đưa việc kiểm tra ∥ 𝑀(𝑗𝜔) ∥ ∞ < 𝛾 vốn liên quan đến việc tính chuẩn của một số vô hạn các tần số về việc kiểm chứng ma trận Hamilton được định nghĩa thông qua các ma trận 𝐴, 𝐵, 𝐶 and giá trị chặn 𝛾 có một giá trị riêng trên trục ảo hay không Vấn đề này có thể được thực hiện thông qua thuật toán chia đôi (Bisection).
Bài toán điều khiển 𝑯∞
Xét một đối tượng tổng quát
Giả sử 𝑃 được ổn định bởi một bộ điều khiển làm cho (𝐴, 𝐵 2 ) ổn định được và (𝐴, 𝐶 2 ) phát hiện được
Bộ điều khiển là một hệ LTI
Mục tiêu của bài toán điều khiển 𝐻 ∞ là cực tiểu chuẩn 𝐻 ∞ của ma trận hàm truyền
𝑤 → 𝑧 bằng cách sử dụng một bộ điều khiển Ta có hệ kín được điều khiển là
Bài toán đặt ra là cực tiểu đối với tất cả 𝐾 làm ổn định 𝑃 (nghĩa là làm cho 𝒜 ổn định)
Thông thường chúng ta có thể định lại giá trị chặn bởi 1 bằng cách sử dụng các hàm trọng lượng Điều này dẫn đến việc thay 𝑃 bởi một trong số các dạng sau
) làm cho các không gian trạng thái trở thành
Vì vậy, bài toán điều khiển 𝐻 ∞ có thể được phát biểu lại như sau
𝐾 ổn định hóa 𝑃 và đạt được ∥ 𝑆(𝑃, 𝐾) ∥ ∞
< 1 (2.17) Điều kiện (2.17) trong không gian trạng thái là
Chú ý rằng một bộ điều khiển 𝐾 như vậy có thể tồn tại hoặc không tồn tại Nếu tồn tại một bộ điều khiển 𝐾 thỏa mãn điều kiện (2.17) hoặc (2.18) thì ta cần phải tìm một giải thuật xây dựng một bộ điều khiển đó.
Thiết kế bộ điều khiển 𝑯∞ cho các hệ thống tuyến tính
2.5.1 Bổ đề thực bị chặn
Về cơ bản không thể tính ∥ 𝐺 ∥ ∞ một cách tường minh Thay vào đó, người ta đánh giá tính ổn định của 𝐺 𝐺(𝑠) ∈ 𝐑𝐇 ∞ (𝐺(𝑠) là một hàm truyền hợp thức và ổn định) và sự hợp lệ của bất đẳng thức
∞< 𝛾 (2.19) như là một LMI với ma trận 𝑃 và 𝛾
𝑦 = 𝐶𝑥 + 𝐷𝑢 (2.20) với hàm truyền 𝐺(𝑠) ∈ 𝐑𝐇 ∞ (𝐺(𝑠) là một hàm truyền hợp thức và ổn định)
Ta có thể tìm được một hàm 𝑉(𝑥(𝑡)) = 𝑥 𝑇 (𝑡)𝑃𝑥(𝑡) với 𝑃 = 𝑃 𝑇 ≻ 0 và một số thực dương 𝛾 mà
< 0 (2.21) khi đó chuẩn 𝐻 ∞ của hàm truyền 𝐺(𝑠) bị chặn bởi 𝛾, nghĩa là ∥ 𝐺(𝑠) ∥ ∞ < 𝛾
Biểu thức trên tương đương với
Vậy, chuẩn 𝐻 ∞ của 𝐺(𝑠) là ∥ 𝐺(𝑠) ∥ ∞ < 𝛾 với 𝛾 là một số dương nếu ta có thể tìm được
≺ 0 (2.22) Kết quả này được biết đến với tên gọi là bổ đề thực bị chặn (the bounded real lemma) Áp dụng định lý bù Schur (2.22), LMI trên tương đương với
≺ 0 (2.24) Một ứng dụng khác của bổ đề Schur cho phép viết lại các bất đẳng thức trên với 𝑅 𝐾/𝛾 theo dạng như sau:
) ≺ 0 (2.25) Các LMI (2.25) cũng có thể được viết dưới dạng khác
Chú ý rằng (2.25) là các ràng buộc LMI trên 𝑅 và 𝛾 Điều này cho phép xác định một cận dưới của 𝛾 thỏa mãn (2.19)
Cấu hình điều khiển 𝐻 ∞ chuẩn được biểu diễn trên hình 2.2, trong đó 𝑤 biểu thi các nhiễu suy rộng, 𝑧 là biến được điều khiển,, 𝑢 là đầu vào điều khiển, 𝑦 là đầu ra đo được và 𝑃 là một hệ tuyến tính bất biến được mô tả bởi
Hình 2.2: Cấu trúc hệ thống tương tác
Mục tiêu trong điều khiển 𝐻 ∞ là tìm một bộ điều khiển tuyến tính bất biến, ổn định hóa được 𝐾 làm cực tiểu hóa chuẩn 𝐻 ∞ của hệ thống kín
∥ℱ 𝑙 (𝑃, 𝐾)∥ ∞ (2.27) trong đó ℱ 𝑙 (𝑃, 𝐾) biến đổi phân đoạn tuyến tính dưới của 𝑃 và 𝐾 Đây cũng chính là hàm truyền kín từ 𝑤 → 𝑧 trên hình 2.3
Trong các tài liệu nghiên cứu, 𝑃 được gọi là mô hình đối tượng suy rộng nếu ta có thể tìm được ít nhất một bộ điều khiển 𝐾 làm ổn định hóa được
Cực tiểu hóa của (2.27) sẽ làm phẳng các đáp ứng hệ kín trong miền tần số Vì vậy, để đạt được các dạng mong muốn của các hàm truyền hệ kín được đánh giá bởi các yêu cầu về băng thông của hệ người ta sử dụng các hàm trọng số (weighting function) Thay vì cực tiểu hóa chuẩn 𝐻 ∞ của (2.27) người ta cực tiểu hóa chuẩn
∥∥ℱ 𝑙 (𝑃̃, 𝐾)∥∥ ∞ (2.28) trong đó ℱ 𝑙 (𝑃̃, 𝐾) = 𝑊 𝑧 ℱ 𝑙 (𝑃, 𝐾)𝑊 𝑤 là hàm truyền kín từ 𝑤̃ → 𝑧̃ trên hình 2.3, 𝑊 𝑧 và 𝑊 𝑤 là các hàm trọng số thực, hữu tỷ và hợp thức phù hợp với băng thông và có các thuộc tính mong muốn
Hình 2.3: Hệ thống tương tác với các hàm trọng lượng
Từ mô hình mô tả trên hình 2.4 ta có
𝑦 = 𝑃 21 𝑊 𝑤 𝑤̃ + 𝑃 22 𝑢 Viết dưới dạng ma trận
2.5.3 Điều khiển cận tối ưu 𝑯 ∞
Xét một đối tượng suy rộng 𝑃 cùng với các hàm trọng số có dạng mô tả như sau: (
Nếu bộ điều khiển tuyến tính dừng 𝐾 được biểu diễn bởi
𝑦 ), (2.31) thì hệ kín ℱ 𝑙 (𝑃, 𝐾) sẽ có dạng mô tả trong không gian trạng thái như sau:
Bài toán điều khiển 𝐻 ∞ là tìm một bộ điều khiển tuyến tính dừng làm cho 𝒜 ổn định và thỏa mãn
< 𝛾 (2.34) trong đó 𝛾 > 0 là một số cho trước dùng để định giá chất lượng điều khiển mong muốn Đây chính là bài toán điều khiển cận tối ưu 𝐻 ∞
2.5.4 Tổng hợp bộ điều khiển 𝑯 ∞
Sử dụng bổ đề thực bị chặn cho (2.34), ma trận 𝒜 ổn định và (2.34) thỏa mãn khi và chỉ khi bất đẳng thức ma trận tuyến tính
) ≺ 0 (2.35) thỏa mãn với 𝒳 ≻ 0 Điểm bất lợi là bất đẳng thức trên không affine trong 𝒳 và trong tham số bộ điều khiển theo mô tả của 𝒜, ℬ, 𝒞, 𝒟 Tuy nhiên, cho đến giờ các phương pháp mô tả trong có thể cho phép loại bỏ các tham số của bộ điều khiển trong các điều kiện nói trên và dẫn đến các ràng buộc lồi trên các ma trận 𝑋 và 𝑌 như sau:
𝑉 𝑇 ∗) (2.36) trong đó 𝒜 được xác định trong (2.33) Từ đó dẫn đến bài toán bất đẳng thức ma trận tuyến tính cho thiết kế 𝐻 ∞ như sau:
) 𝛷 𝑌 ≺ 0 (2.39) trong đó 𝛷 𝑋 và 𝛷 𝑌 là các ma trận cơ sở của các không gian con ker(𝐶 𝐹 0) và ker(𝐵 𝑇 0 𝐸 𝑇 ) (2.40) Sau khi đã có được 𝑋 và 𝑌 thỏa mãn (2.37)-(2.39) với một 𝛾 nào đó, các tham số của bộ điều khiển có thể được tìm ra bằng cách sử dụng bổ đề chiếu
2.5.5 Phương pháp độ nhạy hỗn hợp 𝑯 ∞
Hình 2.4a biểu diễn một hệ thống điều khiển phản hồi đơn kinh điển Hệ thống điều khiển như vậy có thể được quy vào một cấu hình chuẩn cho điều khiển 𝐻 ∞ như được vẽ trên hình 2.4b Đối với cầu hình điều khiển này, người ta thường quan tâm đến một số hàm truyền đặc biệt Trong đó, 𝑆 = (𝐼 + 𝐺𝐾) −1 là hàm độ nhạy biểu thị ảnh hưởng của các nhiễu loạn bên ngoài 𝑤 đến sai lệch bám 𝑦 𝑇 = (𝐼 + 𝐺𝐾) −1 𝐺𝐾 là hàm bù độ nhạy biểu thị ảnh hưởng của tín hiệu đặt mong muốn 𝑤 đến đầu ra hệ thống 𝑧 Cuối cùng, 𝐾𝑆 là hàm truyền từ 𝑤 đến đầu vào điều khiển 𝑢 biểu thị hành vi điều khiển
Hình 2.4: Cấu trúc điều khiển phản hồi tổng quát
Chất lượng của một hệ thống kín được xác định bởi chuẩn 𝐻 ∞ của kênh 𝑤 →
𝑧 trong (2.27) có thể được phát biểu thành bài toán điều khiển đa mục tiêu (xem hình 2.5) Điều này dẫn đến bài toán cực tiểu
Hình 2.5: Điều khiển 𝐻 ∞ độ nhạy hỗn hợp
Như đã được đề cập trong các tài liệu nghiên cứu các hàm truyền 𝑆, 𝑇 và
𝐾𝑆 cần phải có module nhỏ để đạt điều khiển bám tốt và ổn định bền vững
Tuy nhiên do ràng buộc 𝑆 + 𝑇 = 𝐼 nên các yêu cầu nói trên không thể đạt được trên cùng một dải tần Việc sử dụng các bộ lọc tần hay các hàm trọng số mở ra khả năng cực tiểu hóa biên độ của các hàm truyền 𝑆, 𝑇 và 𝐾𝑆 trên các giải tần khác nhau Vì vậy, trong thực tế, thay vì cực tiểu hóa (2.41) người tìm một bộ điều khiển tuyến tính bất biến 𝐾 làm cực tiểu hàm
(2.42) trong đó 𝑊 𝑆 , 𝑊 𝑃 , 𝑊 𝑇 là các hàm trọng lượng phù hợp (hình 2.6)
Hình 2.6: Điều khiển 𝐻 ∞ độ nhạy hỗn hợp với các hàm trọng lượng
Chương 2 đã giải quyết được các vấn đề sau:
• Tổng hợp bộ điều khiển bền vững 𝐻 ∞
• Thiết kế bộ điều khiển bền vững 𝐻 ∞ cho các hệ thống tuyến tính
Trong chương này, luận văn đã đi sâu vào nghiên cứu phương pháp tổng hợp bộ điều khiển bền vững, bộ điều khiển được thiết kế sao cho tính ổn định và chất lượng của các hệ thống vẫn đảm bảo khi các yếu tố không chắc chắn và/hoặc nhiễu loạn nằm trong giới hạn định trước.
THİẾT KẾ BỘ ĐİỀU KHİỂN BỀN VỮNG CHO MẠCH VÒNG DÒNG ĐİỆN CỦA MÁY PHÁT ĐİỆN KHÔNG ĐỒNG BỘ NGUỒN KÉP
Mô hình toán học của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (MPKĐBNK)
Mô hình toán học của MPKĐBNK có dạng như sau:
𝑥 𝑟 = (𝑖 𝑟 𝛹 𝑠 ) 𝑇 với 𝑖 𝑟 = (𝑖𝑟𝑑 𝑖 𝑟𝑞 ) 𝑇 và 𝛹 𝑠 = (𝛹𝑠𝑑 𝛹 𝑠𝑞 ) 𝑇 ; 𝑖 𝑟𝑑 và 𝑖 𝑟𝑞 là các thành phần 𝑑 và 𝑞 của dòng điện rotor; 𝛹 𝑠𝑑 và 𝛹 𝑠𝑞 là các thành phần 𝑑 và 𝑞 của từ thông stator; 𝑣 𝑟𝑠 = (𝑣𝑠𝑑 𝑣 𝑠𝑞 𝑣 𝑟𝑑 𝑣 𝑟𝑞 ) 𝑇 bao gồm các thành phần 𝑑 và
𝑞 của điện áp stator và rotor 𝑅 𝑠 và 𝑅 𝑟 là điện trở của stator và rotor; 𝐿 𝑠 , 𝐿 𝑟 là các điện cảm của stator và rotor; 𝐿 𝑚 là điện cảm tương hỗ; 𝐿 𝑎 = 𝐿 𝑠 𝐿 𝑟 − 𝐿 2 𝑚
Thiết kế bộ điều khiển bền vững cho mạch vòng dòng điện rotor
Từ mô hình toán học của MPKĐBNK có thể nhận thấy rằng nếu coi tốc độ góc cơ của rotor 𝜔 𝑚 là một biến trạng thái thì hệ (3.1) sẽ là một hệ phi tuyến Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tốc độ góc cơ 𝜔 𝑚 được thay đổi do một cơ cấu chấp hành khác kết nối với hệ thống đảm nhiệm Vì vậy, có thể coi 𝜔 𝑚 như một tham số biến đổi theo thời gian Ngoài ra, do tần số góc của điện áp lưới 𝜔 𝑠 cũng là một tham số biến thiên trong khoảng ±10% Do đó, nếu coi cả 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 là các tham số biến đổi thì (3.1) sẽ là một hệ tuyến tính không dừng Đặt −1 ≤ 𝛿 𝑚 ≤ 1, −1 ≤ 𝛿 𝑠 ≤ 1 tốc độ góc cơ của rotor và tần số góc của lưới có thể được biểu diễn như sau
𝜔 𝑠 = 𝜔 𝑛 + 𝛿 𝑠 𝑝 𝑠 với 𝑝 𝑚 = 𝛼 𝜔 𝜔 𝑛 , 𝑝 𝑠 = 𝛼 𝑠 𝜔 𝑛 là các tham số chỉ sự biến thiên tương ứng của 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 ; 𝛼 𝑚 và 𝛼 𝑠 là các tham số chỉ phần trăm biến thiên của 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 xung quanh tần số góc đồng bộ 𝜔 𝑛
Khi đó (3.1) sẽ trở thành phụ thuộc affine theo cả 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 với dạng như sau
𝑥̇ 𝑟 = (𝐴 𝑛 + 𝛿 𝑚 𝐴 𝑚 + 𝛿 𝑠 𝐴 𝑠 )𝑥 𝑟 + 𝐵 𝑠 𝑣 𝑠 + 𝐵 𝑟 𝑣 𝑟 với 𝐴 𝑛 , 𝐴 𝑚 và 𝐴 𝑠 là các ma trận tuyến tính bất biến (Linear Time-Invariant - LTI) không phụ thuộc vào các tham số biến đổi 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 Để có thể thiết kế được một bộ điều khiển bền vững cho mạch vòng dòng điện của DFIG ta cần phải xây dựng được dạng biểu diễn LFT của mô hình MPKĐBNK với các tham số biến thiên 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 Vấn đề này được trình bày trong phần tiếp theo
3.2.1 Biểu diễn LFT với các tham số biến thiên 𝝎 𝒎 và 𝝎 𝒔
Các ma trận (3.2) and (3.3) có thể được viết lại như sau
Hệ phương trình (3.1) trở thành
Phương trình (3.4) bây giờ trở thành
Biểu diễn LFT với tham số biến thiên 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 được mô tả như sau
Vì vậy, biểu diễn LFT với các tham số biến thiên 𝜔 𝑚 và 𝜔 𝑠 (3.6) bây giờ trở thành
Các công thức (3.11) và (3.7) bây giờ được biểu diễn ngắn gọn thành
𝐼 4 là một ma trận đơn vị 4 × 4, 𝑍 4 là một 4 × 4 ma trận zero
𝑧 2 ) Đặt 𝐺 𝑟𝑐 là hàm truyền với biểu diễn không gian trạng thái (3.9), nghĩa là
Hệ thống bây giờ có thể được mô tả bởi
𝑣 𝑟 ), (3.13) trong đó 𝐺 𝑦𝑟 là hàm truyền ánh xạ 𝑣 𝑟 vào 𝑦 𝑟 và 𝐺 𝑟𝑛 = (𝐺 𝑟𝑠 𝐺 𝑟𝑟 ) là hàm truyền từ (𝑣 𝑠
Biểu diễn biến đổi phân thức tuyến tính (LFT) của hệ được vẽ trên hình 3.1
Hình 3.1: Biểu diên LFT của hệ 3.2.2 Cấu trúc của hệ thống điều khiển
Với biểu diễn LFT của đối tượng điều khiển như trên hình 3.1 ta có thể đưa ra cấu trúc điều khiển cho việc tổng hợp một bộ điều khiển 𝐻 ∞ được vẽ trên hình 3.2 Ở đây 𝐺 𝑟𝑐 là thành phần LTI của đối tượng thể hiện trong công thức (3.12), 𝛥 𝜔 là khối bất định thể hiện trong (3.11), 𝐾 𝑟𝑐 là bộ điều khiển 𝐻 ∞ cần thiết kế
Trong cấu trúc này, 𝑖 𝑟 𝑟𝑒𝑓 = (𝑖 𝑟𝑑 𝑟𝑒𝑓 𝑖 𝑟𝑞 𝑟𝑒𝑓 ) 𝑇 là đầu vào đặt, 𝑣 𝑟 = (𝑣𝑟𝑑 𝑣 𝑟𝑞 ) 𝑇 là đầu ra của bộ điều khiển, 𝑦 𝑟 = (𝑖𝑟𝑑 𝑖 𝑟𝑞 ) 𝑇 là đầu ra của hệ và 𝑒 𝑟 = (𝑒𝑟𝑐𝑑 𝑒 𝑟𝑐𝑞 ) 𝑇 (𝑖 𝑟𝑑 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖 𝑟𝑑 𝑖 𝑟𝑞 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖 𝑟𝑞 ) 𝑇 là đầu vào của bộ điều khiển và cũng là sai lệch của hệ thống
Hình 3.2: Cấu trúc của hệ kín trong thiết kế 𝐻 ∞ Như vậy, hàm truyền từ đầu vào đặt 𝑖 𝑟 𝑟𝑒𝑓 đến sai lệch bám 𝑒 𝑟 sẽ là 𝑆 𝑟𝑐 (𝐼 + 𝐺 𝑟𝑟 𝐾 𝑟𝑐 ) −1 Hàm truyền từ đầu vào đặt đến đầu ra của hệ được đặt là 𝑇 𝑟𝑐 , nghĩa là
Cấu trúc tương tác của hệ sử dụng cho việc tổng hợp bộ điều khiển được chỉ ra trên hình 3.3 đầu vào điều khiển ngoài 𝑤 𝑟𝑐 bao gồm điện áp stator và các dòng điện đặt của rotor 𝑤 𝑟𝑐 = (𝑣 𝑠𝑑 𝑣 𝑠𝑞 𝑖 𝑟𝑑 𝑟𝑒𝑓 𝑖 𝑟𝑞 𝑟𝑒𝑓 ) 𝑇 Đầu ra của bộ điều khiển là
𝑣 𝑟 = (𝑣𝑟𝑑 𝑣 𝑟𝑞 ) 𝑇 Đầu vào của bộ điều khiển (hay sai lệch bám) là 𝑒 𝑟 (𝑒𝑟𝑐𝑑 𝑒 𝑟𝑐𝑞 ) 𝑇 = (𝑖 𝑟𝑑 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖 𝑟𝑑 𝑖 𝑟𝑞 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖 𝑟𝑞 ) 𝑇 Biến điều khiển là 𝑧 𝑟𝑐 (𝑧𝑟𝑡𝑑 𝑧 𝑟𝑡𝑞 𝑧 𝑟𝑠𝑑 𝑧 𝑟𝑠𝑞 ) 𝑇 Lưu ý là các thành phần 𝑣 𝑠𝑑 và 𝑣 𝑠𝑞 của các tín hiệu đầu vào bên ngoài được xem là các nhiễu loạn và ảnh hưởng của chúng lên các đầu ra của hệ phải được làm giảm bớt nhiều nhất có thể
Như vậy, nếu không xét đến các thành phần bất định thì mô hình danh định
𝐺 𝑟𝑛 của MPKĐBNK có 04 đầu vào (𝑣 𝑠𝑑 , 𝑣 𝑠𝑞 , 𝑣 𝑟𝑑 , 𝑣 𝑟𝑞 ) và 02 đầu ra (𝑖 𝑠𝑑 , 𝑖 𝑟𝑞 ) Chính vì thế nên khi thiết kế các bộ điều khiển cần lưu ý là ngoài tương tác trực tiếp giữa các kênh tương ứng với các thành phần 𝑑 và 𝑞 thì còn cần phải lưu ý đến các thành phần tương tác chéo vì mô hình của MPKĐBNK là một hệ động học với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (hệ Multi-Input Multi-Output hay hệ MIMO)
0 𝑊 𝑟𝑠𝑞 ) sử dụng để định dạng hàm truyền từ đầu vào điều khiển ngoài 𝑤 𝑟𝑐 đến sai lệch bám 𝑒 𝑟 𝑊 𝑟𝑠 được giữ sao cho có độ lợi lớn trong dải tần số thấp cho bài toán điều khiển bảm Hàm trọng 𝑊 𝑟𝑡 = (𝑊 𝑟𝑡𝑑 0
0 𝑊 𝑟𝑡𝑞 ) sử dụng để định dạng hàm truyền từ đầu vào điều khiển ngoài 𝑤 𝑟𝑐 đến đầu ra 𝑦 𝑟 Sự lựa chọn hàm trọng 𝑊 𝑟𝑡 không chỉ là để giữ cho dải thông của vòng kín ở giá trị mong muốn mà còn để làm giảm ảnh hưởng của các thành phần 𝑣 𝑠𝑑 và 𝑣 𝑠𝑞 đến các đầu ra của hệ như đã trình bày ở trên Chú ý là dải thông lớn sẽ tương ứng với thời gian quá độ nhanh hơn nhưng hệ thống sẽ nhạy cảm hơn với nhiễu và sự thay đổi của tham số
Hình 3.3: Cấu trúc điều khiển kín của mạch vòng dòng điện
Bài toán điều khiển 𝐻 ∞ tiêu chuẩn là tìm một bộ điều khiển LTI 𝐾 𝑟𝑐 sao cho khi 𝜔 𝑚 thay đổi trong khoảng ±30% và 𝜔 𝑠 thay đổi trong khoảng ±10% thì chuẩn 𝐻 ∞ của kênh 𝑤 𝑟𝑐 → 𝑧 𝑟𝑐 vẫn luôn nhỏ hơn một giá trị cho trước 𝛾:
Mục tiêu thiết kế được xác định như sau:
Dải thông của hệ phải lớn hơn 10 6 rad/s để đảm bảo khả năng bám theo tín hiệu đặt tốt Độ quá điều chỉnh của các dòng điện rotor trong hệ thống điều khiển kín không lớn hơn 10% Như đã được đề cập ở trên, điện áp stator 𝑣 𝑠 được xem là là nhiễu Ảnh hưởng của nó đến các đầu ra và sai lệch điều khiển phải được giảm thấp càng nhiều càng tốt
Tập các tham số của MPKĐBNK trong phần phụ lục của luận văn được sử dụng để tổng hợp bộ điều khiển
3.2.3 Lựa chọn các hàm Weight
Trong quá trình thiết kế kỹ thuật lặp sửa sai (trial-and-error-repetition) được sử dụng để đạt được các mục tiêu chất lượng mong muốn bằng cách điều chỉnh các hàm trọng Các bước thiết kế được lặp lại cho đến khi đạt được các mục tiêu thiết kế đã định Cuối cùng, các hàm trọng sau đây đã được áp dụng (cho các thông số trong phụ lục)
Với giá trị cố định 𝜔 𝑚 = 0.9𝜔 𝑠 (dưới tốc độ đồng bộ), hệ thống kín với bộ điều khiển dòng 𝐻 ∞ với các hàm trọng trên đạt được chuẩn 𝐻 ∞ là 0.36
Chương 3 đã giải quyết được các vấn đề sau:
• Giới thiệu mô hình toán học của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép
• Thiết kế bộ điều khiển bền vững cho mạch vòng dòng điện rotor
Trong chương này, luận văn đã đi vào giới thiệu mô hình toán học của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép và thiết kế bộ điều khiển bền vững cho mạch vòng dòng điện rotor Trong đó, dựa trên cơ sở toán học để mô hình hóa thiết kế bộ điều khiển Luận văn đưa ra các mục tiêu thế kế cụ thể và sẽ được kiểm định bằng các kết quả mô phỏng Việc đạt được các mục tiêu thiết kế này mang ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Kết luận
Đề tài đã được thực hiện thành công, nghiên cứu và thiết kế được một bộ điều khiển bền vững cho phép mạch vòng dòng điện của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép có thể duy trì được chất lượng điều khiển mong muốn trong toàn bộ dải biến thiên của tốc độ góc cơ của máy phát và tần số góc của lưới Đồng thời, thông qua việc lựa chọn các hàm trọng lượng phù hợp đã đảm bảo cho hệ thống điều khiển trong mạch vòng dòng điện của máy phát có khả năng chống lại ảnh hưởng của các nhiễu loạn điện áp lưới
Thông qua các mô phỏng ta có thể kết luận rằng chất lượng của bộ điều khiển dòng 𝐻 ∞ được thiết kế được đảm bảo theo yêu cầu thiết kế cho các giá trị khác nhau của tốc độ góc rotor 𝜔 𝑚 và tần số góc 𝜔 𝑠
Kiến nghị
Đề tài đã hoàn thành được các bước cơ bản trong việc thiết kế một bộ điều khiển bền vững 𝐻 ∞ cho mạch vòng dòng điện của các máy phát điện nguồn kép Trong tương lai, một số vấn đề sau đây có thể nên được tiếp tục nghiên cứu:
- Đánh giá tính ổn định bền vững của toàn bộ hệ thống đối với sự thay đổi của các tham số khác
- Thiết kế hệ thống điều khiển hoàn chỉnh và tổng hợp các bộ điều khiển vòng ngoài
- Mô phỏng và đánh giá khả năng làm việc của toàn bộ hệ thống với các mạch vòng điều khiển vòng ngoài đối với mô men, điện áp DC link và hệ số công suất
- Nghiên cứu khả năng ứng dụng trên các hệ thống điều khiển máy phát nguồn kép thực tế
CÁC THAM SỐ CỦA DFIM
Các tham số của DFIM quy đổi về phía stator :
Công suất danh định 620𝑘𝑊 Điện áp Stator 690𝑉 (phase-phase)
Moment quán tính 150𝑘𝑔𝑚 2 Điện trở Stator 𝑅 𝑠 = 0.0107𝛺 Điện trở Rotor 𝑅 𝑠 = 0.0264𝛺 Điện cảm Stator 𝐿 𝑠 = 0.0166𝐻 Điện cảm Rotor 𝐿 𝑟 = 0.0168𝐻 Điện cảm hỗ cảm 𝐿 𝑚 = 0.0163𝐻