Điều Khiển Độc Lập P và Q của Máy Phát Điện Gió Sử Dụng AI

LỜI CAM ĐOAN

CẢM TẠ

TÓM TẮT

MỤC LỤC

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH SÁCH CÁC HÌNH

DANH SÁCH CÁC BẢNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ

1.1. Tổng quan chung về năng lượng

1.2. Lịch sử phát triển năng lượng gió

1.3. Tình hình phát triển điện gió ở hiện tại và triển vọng trong tương lai

1.4. Những thuận lợi và khó khăn của việc sử dụng năng lượng gió

1.5. Tiềm năng điện gió của Việt Nam

1.6. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố

1.7. Các loại turbine gió

1.8. Các loại cấu hình turbine gió kết nối vào lưới điện

1.9. Máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG)

1.10. Máy phát điện không đồng bộ nguồn kép không chổi quét (BDFIG)

1.11. Máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (Permament Magnet SG)

1.12. Các thành phần chính của hệ thống turbine gió – DFIG

1.13. Định nghĩa về mô hình và mô phỏng

1.14. Ưu nhược điểm và mục đích xây dựng mô hình động

1.15. Mô hình động của máy điện không đồng bộ

1.16. Phương trình chuyển đổi hệ quy chiếu

1.17. Mối quan hệ giữa hệ thống ba pha và hệ thống hai pha

1.18. Mối quan hệ giữa hệ trục tọa độ tĩnh và hệ trục tọa độ quay

1.19. Mối quan hệ giữa hệ trục tọa độ tĩnh abc và hệ trục tọa độ quay dq

1.20. Phương trình toán máy điện không đồng bộ nguồn kép DFIG

1.21. Mô hình toán máy điện DFIG trong vector không gian

1.22. Mô hình toán máy điện DFIG trong hệ quy chiếu quay

2. ĐIỀU KHIỂN PI ỨNG DỤNG FUZZY LOGIC

2.1. Bộ hiệu chỉnh PID truyền thống

2.2. Bộ hiệu chỉnh PI với khâu hiệu chỉnh anti windup

2.3. Điều khiển mờ

2.4. Khái niệm cơ bản

2.5. Định nghĩa tập mờ

2.6. Cấu trúc một bộ điều khiển mờ

2.7. Nguyên lý điều khiển mờ

2.8. Bộ hiệu chỉnh PI ứng dụng Fuzzy logic

3. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ DFIG TRONG MATLAB SIMULINK

3.1. Mô hình máy phát điện nguồn kép DFIG - 2,3 MW

3.2. Mô hình điều khiển converter

3.3. Mô hình điều khiển converter phía rotor máy phát

3.4. Mô hình điều khiển converter phía lưới

3.5. Mô hình điều khiển tốc độ rotor turbine

3.6. Mô hình bộ nghịch lưu áp cấp nguồn cho rotor máy phát

3.7. Mô hình tua bin gió

4. SO SÁNH KẾT QUẢ MÔ PHỎNG KHI SỬ DỤNG PI SO VỚI SỬ DỤNG PI KẾT HỢP FUZZY LOGIC

4.1. Mô hình dùng để chạy mô phỏng trong Matlab/Simulink

4.2. So sánh giữa bộ điều khiển PI truyền thống và PI-Fuzzy

4.3. Cấu trúc điều khiển với bộ điều khiển PI truyền thống và PI-Fuzzy

4.4. Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió cố định

4.5. Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên

4.6. Phân tích kết quả mô phỏng

4.7. Hướng phát triển của đề tài trong tương lai

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió

Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành năng lượng tái tạo. Việc áp dụng AI trong điều khiển máy phát điện giúp tối ưu hóa hiệu suất và tăng cường độ tin cậy của hệ thống. Nghiên cứu này không chỉ giải quyết các vấn đề kỹ thuật mà còn góp phần vào việc phát triển nguồn năng lượng xanh bền vững.

1.1. Khái niệm về điều khiển độc lập P và Q

Điều khiển độc lập P và Q đề cập đến khả năng điều chỉnh công suất tác dụng (P) và công suất phản kháng (Q) một cách riêng biệt. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của máy phát điện gió, đặc biệt trong các điều kiện biến đổi của môi trường.

1.2. Vai trò của AI trong điều khiển máy phát điện gió

AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự đoán các biến động của gió, từ đó điều chỉnh công suất P và Q một cách hiệu quả. Việc áp dụng các thuật toán học máy giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ phản hồi của hệ thống điều khiển.

II. Thách thức trong điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc điều khiển độc lập P và Q cũng gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như biến đổi khí hậu, sự không ổn định của nguồn gió và yêu cầu về độ tin cậy cao trong hệ thống điện là những vấn đề cần được giải quyết. Việc phát triển các giải pháp công nghệ mới là cần thiết để vượt qua những thách thức này.

2.1. Biến động của nguồn gió

Nguồn gió thường xuyên thay đổi, gây khó khăn trong việc duy trì công suất ổn định. Điều này đòi hỏi hệ thống điều khiển phải có khả năng thích ứng nhanh chóng với các biến động này.

2.2. Độ tin cậy của hệ thống điện

Độ tin cậy của hệ thống điện là yếu tố quan trọng trong việc cung cấp năng lượng. Các sự cố có thể xảy ra do sự không ổn định của nguồn gió, yêu cầu các giải pháp điều khiển hiệu quả để đảm bảo cung cấp điện liên tục.

III. Phương pháp điều khiển độc lập P và Q bằng AI

Các phương pháp điều khiển độc lập P và Q sử dụng AI đang được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ. Việc áp dụng các thuật toán như Fuzzy Logic và mạng nơ-ron giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất của máy phát điện gió. Những phương pháp này không chỉ giúp tăng cường độ chính xác mà còn giảm thiểu chi phí vận hành.

3.1. Ứng dụng Fuzzy Logic trong điều khiển

Fuzzy Logic cho phép hệ thống điều khiển xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc điều chỉnh P và Q. Phương pháp này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều nghiên cứu.

3.2. Mạng nơ ron trong điều khiển máy phát điện gió

Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử và dự đoán các biến động trong nguồn gió. Việc áp dụng mạng nơ-ron giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa công suất của máy phát điện gió.

IV. Ứng dụng thực tiễn của điều khiển độc lập P và Q

Việc áp dụng điều khiển độc lập P và Q trong thực tiễn đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các dự án điện gió đã triển khai cho thấy sự cải thiện rõ rệt về hiệu suất và độ tin cậy. Những ứng dụng này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn góp phần vào việc phát triển bền vững nguồn năng lượng tái tạo.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các dự án thực tế

Nhiều dự án điện gió đã áp dụng điều khiển độc lập P và Q với AI, cho thấy sự gia tăng hiệu suất và giảm thiểu chi phí vận hành. Các nghiên cứu này cung cấp cơ sở dữ liệu quý giá cho việc phát triển công nghệ trong tương lai.

4.2. Tác động đến môi trường và kinh tế

Việc tối ưu hóa công suất từ nguồn gió không chỉ giúp giảm thiểu tác động đến môi trường mà còn tạo ra lợi ích kinh tế cho các nhà đầu tư. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của năng lượng gió trong chiến lược phát triển bền vững.

V. Kết luận và tương lai của điều khiển độc lập P và Q

Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió sử dụng AI là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp tối ưu hơn cho ngành năng lượng tái tạo. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điện gió.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ điều khiển độc lập P và Q sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của AI, mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành năng lượng tái tạo. Các nghiên cứu mới sẽ giúp cải thiện hiệu suất và giảm chi phí.

5.2. Tầm quan trọng của năng lượng gió trong tương lai

Năng lượng gió sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu năng lượng bền vững. Việc phát triển các công nghệ điều khiển hiệu quả sẽ giúp tối ưu hóa nguồn năng lượng này, góp phần vào sự phát triển bền vững của xã hội.

Luận Văn Thạc Sĩ Về Điều Khiển Độc Lập P và Q Của Máy Phát Điện Gió Không Đồng Bộ