CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu Sự ra đời của năng lượng tái tạo, với pin quang điện là một trong những đại diện tiêu biểu, đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong quá trình chuyển đổi sang một nền kinh tế xanh, sạch. Năng lượng tái tạo, đặc biệt là công nghệ pin quang điện, đang dần thay thế các nguồn năng lượng truyền thống, góp phần xây dựng một tương lai bền vững cho nhân loại. Trên thực tế, PV dự kiến sẽ đáp ứng 25% (8500 GW) nhu cầu sử dụng điện của thế giới vào năm 2050, tương ứng với mức giảm phát thải carbon 21% (4,9 Gt CO2)[1]. Hệ thống quang điện, với bộ chuyển đổi và thuật toán MPPT tiên tiến, linh hoạt thích ứng với các điều kiện thời tiết khác nhau, đảm bảo hiệu suất cao và cung cấp nguồn điện sạch, ổn định.
Nhờ khả năng chuyển đổi năng lượng hiệu quả của bộ biến đổi điện áp và khả năng tối ưu hóa công suất của thuật toán MPPT, hệ thống quang điện hoạt động bền bỉ, khai thác tối đa nguồn năng lượng mặt trời, kể cả trong điều kiện ánh sáng yếu. Tích hợp bộ chuyển đổi và thuật toán MPPT, hệ thống quang điện không chỉ tạo ra điện năng sạch mà còn tối ưu hóa hiệu suất hoạt động, mang đến giải pháp năng lượng bền vững cho tương lai [2]. Để tối ưu hóa hiệu suất hoạt động trong môi trường ánh sáng và nhiệt độ luôn biến động, hệ thống cần áp dụng thuật toán MPPT để điều khiển bộ biến tần hoạt động ở điểm làm việc tối ưu, qua đó nâng cao hiệu quả tổng thể của hệ thống [3]. Mặt khác, một số cài đặt có khả năng bị bóng mờ một phần và vấn đề chính là sự xuất hiện của nhiều MPP cục bộ (LMPP)[4, 5], dẫn đến các thuật toán MPPT truyền thống bỏ lỡ MPP toàn cục (GMPP).
Các thuật toán MPPT có thể được chia làm hai loại chính: i) Thuật toán MPPT cho các hệ thống lý tưởng hoặc không có bóng che, tức là trong điều kiện mặt trời đồng nhất (USC)[6] và ii) Các thuật toán MPPT cho các hệ thống có bóng che một phần, tức là không đồng nhất điều kiện mặt trời (NUSC), còn được gọi là điều 1 kiện che nắng một phần (PSC) [7, 8]. Hình 1 minh họa rằng USC gây ra một MPP đơn, trong khi PSC hoặc NUSC có thể gây ra nhiều LMPP.1: Đặc tính P-V trong điều kiện năng lượng mặt trời đồng nhất (USC) và điều kiện năng lượng mặt trời không đồng đều (NUSC) cho mảng PV. Hiệu suất của nhà máy quang điện chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi ba yếu tố sau: hiệu suất của tấm quang điện (trong các tấm quang điện thương mại là từ 8-15%), hiệu suất của biến tần (95-98%) và hiệu suất của giải thuật theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) (trên 98%). Việc cải thiện hiệu suất của tấm PV và bộ biến tần chưa từng là điều dễ dàng vì nó bị chi phối bởi công nghệ sẵn có, nó có thể yêu cầu các thành phần tốt hơn, điều này có thể gây ra sự tăng chi phí lắp đặt một cách đáng kể.
Thay vào đó, việc cải thiện việc theo dõi điểm công suất cực đại (MPP) bằng các thuật toán điều khiển mới dễ dàng hơn, không tốn kém và có thể được thực hiện ngay cả ở các nhà máy đã được sử dụng bằng cách cập nhật thuật toán điều khiển, điều này sẽ dẫn đến tăng công suất quang điện ngay lập tức. Sản xuất và do đó làm giảm giá của nó.2 Các hướng đã nghiên cứu trước đây Mô-đun điện mặt trời (PV-M) được sử dụng trong hệ thống pin quang điện (SPG) có thể dễ dàng bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ (T) và bức xạ (W), gây giảm hiệu suất của hệ thống [9-12]. Chính vì thế, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc phân tích và nghiên cứu về điểm công suất cực đại (MPP) của SPG. Kỹ thuật theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) thường được áp dụng một cách rộng rãi trong hệ thống năng lượng mặt trời (SPG) [13].
Kumar và đồng nghiệp đã thảo luận về kiến trúc “thuật toán leo đồi” (HC) như một phương pháp giá rẻ và dễ thực hiện. Sau khi so sánh điểm công suất mới với điểm công suất cũ, MPPT có thể được thực hiện [14]. TV Anh và cộng sự cũng đã cải tiến giải thuật nhiễu loạn và quan sát với giải pháp được trình bày trong [15] đã cải thiện về tốc độ hội tụ nhưng nghiên cứu chưa tiến hành thí nghiệm dưới tác động của bóng che một phần. Ji và cộng sự đã đề xuất một phương pháp mới sử dụng “tối ưu hóa bầy đàn” (PSO), thông qua đó các cá thể hội tụ để đạt được MPP [16].
Họ cũng đã sử dụng giải pháp “tối ưu hóa bầy đàn Gaussian” (G- PSO) và thay thế các cá thể không hội tụ để đạt được MPP [17]. Liu và đồng nghiệp đã điều chỉnh lại ba phương pháp về điểm công suất và tìm kiếm MPP [18]. Họ cũng đã thảo luận về chiến lược dừng tạm thời và phương pháp ba điểm công suất cho hệ thống pin quang điện [19]. Saito và cộng sự đã phát triển một phương pháp để giảm thiểu hiện tượng rung động của MPPT cho các hệ thống năng lượng mặt trời và đã xác minh tính khả thi thông qua đường cong I-V động [20].
Castaño và đồng nghiệp đã thảo luận về phương pháp MPPT theo hình thức mô phỏng bướm nâu cho hệ thống pin quang điện sử dụng bộ biến áp tăng áp [21]. Avila và đồng nghiệp đã áp dụng mô hình học sâu và kiểm soát MPPT bằng học tăng cường cho SPG [22]. Subudhi và đồng nghiệp đã nghiên cứu một bộ điều khiển MPPT PID tăng dần cho các hệ thống PV có khả năng duy trì sự ổn định dưới các thay đổi thời tiết [23]. Singh và đồng nghiệp đã triển khai kỹ thuật tối ưu hóa tìm kiếm sóc bay, một phương pháp MPPT với tốc độ nhanh giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống SPG [24].
Chang và đồng nghiệp đã phát triển mạch điều khiển MPPT dựa trên thời gian cho tế bào PV, giúp điều chỉnh tần số hoạt động và kiểm tra bức xạ ánh sáng [25]. Zhang và đồng nghiệp 3 đã sử dụng thuật toán bắt điểm MPP không chu kỳ để giảm độ rung của điểm thực hiện và tăng hiệu suất hệ thống [26]. Pradhan và cộng sự của mình đã đề xuất một phương pháp kiểm soát MPPT sử dụng tối ưu hóa cỏ gai và phương pháp quan sát và biểu đồ [27]. Trong khi đó, nhóm các thuật toán thông minh có thể được đề cập bao gồm PSO, “Artificial Bee Colony” (ABC), “Ant Colony Optimization” (ACO), “Gray Wolf Optimization” (GWO), FUZZY, GA.
Mang lại những ưu điểm bao gồm hiệu suất MPPT cao và khả năng tránh các bẫy LMPP tuyệt vời. Tuy nhiên, nhược điểm của chúng là hàm mục tiêu và phương pháp tính toán phức tạp, tốn kém, khó triển khai và có tốc độ hội tụ chậm [28]. Một trong những công bố gần đây trong nhóm này dựa trên việc cải thiện thuật toán PSO được giới thiệu trong tài liệu [29] là một kỹ thuật MPPT metaheuristic mới dựa trên PSO Nhóm Tự Trị Nâng Cao. Nó được giới thiệu là phiên bản cải tiến tốt nhất của PSO và có thể ổn định quanh điểm làm việc với sai số khoảng 2,03%.
Tuy nhiên, hiệu suất và tốc độ hội tụ của giải pháp này lần lượt là 98,6% và 2,6 giây, và vẫn còn có các giải pháp tốt hơn. Một phiên bản sửa đổi khác được đề xuất trong tài liệu [30] có thể tăng hiệu suất và giảm thời gian tìm kiếm xuống 75% so với phiên bản truyền thống bằng cách giảm kích thước bầy đàn. Mặc dù tốc độ hội tụ được giảm xuống còn 0,258 giây, nhưng hiệu suất MPPT chưa được thể hiện rõ ràng và số lượng nghiên cứu trường hợp hạn chế là một nhược điểm của giải pháp này. Trong tài liệu [31], các tác giả đã giới thiệu một thuật toán GWO cải tiến cho phép tốc độ được điều chỉnh tự động theo hàm mục tiêu sau mỗi lần lặp.
So với GWO thông thường, phiên bản nâng cao này có thể cải thiện hiệu suất lên đến 1,4% và giảm thời gian tìm kiếm lên đến 82%. Tuy nhiên, với hiệu suất cao nhất khoảng 99,57% và tốc độ hội tụ 72 giây, hiệu quả của giải pháp này vẫn thấp hơn nhiều so với các thuật toán tối ưu khác. Nghiên cứu [32] đã chứng minh khả năng tối ưu hóa năng suất của hệ thống pin mặt trời trong mô hình mô phỏng. Cụ thể, với cường độ chiếu sáng biến thiên từ 500 đến 1000 W/m² và nhiệt độ môi trường điển hình, hệ thống đạt công suất đỉnh khoảng 55W.
Nghiên cứu [33] đã chứng minh hiệu quả của thuật toán di truyền trong việc cải thiện hiệu suất khai thác năng lượng của 4 các hệ thống quang điện. Các thí nghiệm đã chứng minh rằng thuật toán di truyền có khả năng nâng cao đáng kể hiệu suất khai thác năng lượng của hệ thống quang điện, với hiệu suất theo dõi điểm công suất cực đại đạt trên 99%, ngay cả trong điều kiện ánh sáng biến đổi phức tạp. Cuối cùng, nhóm giải pháp kết hợp. Ngày nay, các nghiên cứu và đề xuất trong nhóm này ngày càng được giới thiệu và áp dụng nhiều hơn từ sự kết hợp của hai thuật toán truyền thống, giữa một thuật toán thông thường và một thuật toán thông minh, hoặc kết hợp giữa hai giải pháp tối ưu.
Ưu điểm của chúng là có thể kế thừa những điểm mạnh của từng thuật toán riêng lẻ để cải thiện hiệu suất MPPT. Tuy nhiên, khó có giải pháp nào có thể đồng thời đạt được các tiêu chuẩn đặt ra như hiệu suất, tốc độ, độ phức tạp và khả năng ứng dụng. Trong tài liệu [34], một thuật toán ABC cải tiến (IABC) kết hợp với Tìm kiếm Truyền nhiệt Đồng thời (SHTS) cho MPPT dưới PSC đã được đề xuất. Trong trường hợp này, IABC nhanh chóng giới hạn vùng GMPP và sau đó tăng tốc độ hội tụ bằng SHTS.
Bằng cách này, giải pháp có thể đạt được hiệu suất đỉnh cao 99,55% trong 0,13 giây. Sự kết hợp giữa P&O hoặc InC với PSO trong tài liệu [35] tạo ra một giải pháp hai giai đoạn. Cụ thể, giai đoạn đầu tiên sử dụng phương pháp PSO để tối ưu hóa kích thước bước cho các thuật toán truyền thống trong các giai đoạn còn lại. Bằng cách này, giải pháp đề xuất có thể đạt được tốc độ 43,4 ms với hiệu suất khoảng 99,07%.
Trong khi đó, tài liệu [36] giới thiệu một phương pháp lai mới kết hợp GA với OCV phân đoạn, cho phép sử dụng một biến quyết định duy nhất để đơn giản hóa việc tính toán và tăng tốc độ hội tụ cũng như hiệu suất MPPT.