Tổng quan nghiên cứu

Năng lượng tái tạo, đặc biệt là năng lượng mặt trời, đang trở thành nguồn năng lượng chủ đạo trong xu hướng phát triển bền vững toàn cầu. Theo ước tính, đến năm 2050, năng lượng mặt trời sẽ đáp ứng khoảng 25% nhu cầu điện toàn cầu, tương đương 8500 GW, đồng thời góp phần giảm phát thải carbon lên đến 21% (4,9 Gt CO2). Hệ thống pin quang điện (PV) với các bộ biến đổi và thuật toán theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) tiên tiến đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và cung cấp nguồn điện sạch, ổn định.

Tuy nhiên, thách thức lớn nhất đối với các thuật toán MPPT là xác định được điểm công suất cực đại toàn cục (GMPPT) trong điều kiện bóng râm cục bộ (PSC). Khi đó, đặc tính công suất-điện áp (P-V) và dòng điện-điện áp (I-V) của hệ thống PV xuất hiện nhiều điểm công suất cực đại cục bộ (LMPP), khiến các thuật toán truyền thống dễ bị mắc kẹt và không đạt hiệu suất tối ưu. Nghiên cứu này nhằm phát triển một thuật toán MPPT cải tiến, kết hợp giữa phương pháp dự đoán điểm công suất cực đại tiềm năng và thuật toán Perturb and Observe (P&O), nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ hội tụ trong điều kiện PSC.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống pin quang điện áp mái quy mô nhỏ và vừa tại Việt Nam, với thời gian thực hiện từ tháng 3/2023 đến tháng 6/2024. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng mặt trời, giảm chi phí vận hành và tăng tính ổn định cho các hệ thống PV trong điều kiện thực tế có bóng râm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Mô hình mạch điện lý tưởng của pin quang điện: Mô hình mạch tương đương gồm nguồn dòng điện, đi-ốt, điện trở nối tiếp và điện trở song song, mô tả đặc tính I-V và P-V của tấm pin dưới các điều kiện ánh sáng và nhiệt độ khác nhau.

  • Thuật toán MPPT truyền thống: Phương pháp Perturb and Observe (P&O) và các thuật toán leo đồi khác như Incremental Conductance (InCond), được sử dụng để theo dõi điểm công suất cực đại trong điều kiện ánh sáng đồng nhất.

  • Phân tích đặc tính I-V và P-V trong điều kiện bóng râm cục bộ (PSC): Hiện tượng PSC tạo ra nhiều điểm công suất cực đại cục bộ trên đặc tính P-V, gây khó khăn cho việc xác định GMPPT.

  • Mạch biến đổi DC-DC Buck-Boost: Được sử dụng để điều chỉnh điện áp và dòng điện đầu ra của hệ thống PV, hỗ trợ thuật toán MPPT trong việc điều khiển điểm làm việc của tấm pin.

Các khái niệm chính bao gồm: điểm công suất cực đại toàn cục (GMPPT), điểm công suất cực đại cục bộ (LMPP), dòng điện ngắn mạch (Isc), điện áp hở mạch (Voc), chu kỳ làm việc (Duty cycle) của bộ biến đổi.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ mô hình mô phỏng trên phần mềm PSIM và thí nghiệm thực tế với hệ thống pin quang điện áp mái quy mô nhỏ tại phòng thí nghiệm Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

  • Cỡ mẫu và chọn mẫu: Hệ thống PV gồm nhiều chuỗi tấm pin song song, được khảo sát dưới các điều kiện ánh sáng và bóng râm khác nhau để đánh giá hiệu quả thuật toán.

  • Phương pháp phân tích: Thuật toán MPPT hai giai đoạn được xây dựng dựa trên việc xác định các điểm công suất cực đại tiềm năng thông qua phân tích đặc tính I-V và P-V, sau đó sử dụng thuật toán P&O để xác định chính xác GMPPT. Các tham số như Voc, Isc, Vmp, Imp được xác định bằng phương pháp CC (Constant Current) và CV (Constant Voltage) không làm gián đoạn nguồn cung cấp điện.

  • Timeline nghiên cứu:

    • 03/2023 – 03/2023: Xác định đề tài và liên hệ hướng dẫn
    • 04/2023 – 07/2023: Nghiên cứu lý thuyết và tổng quan tài liệu
    • 08/2023 – 12/2023: Mô phỏng và kiểm tra thuật toán trên phần mềm
    • 12/2023 – 04/2024: Thí nghiệm thực tế và thu thập dữ liệu
    • 05/2024 – 06/2024: Phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xác định chính xác các điểm công suất cực đại tiềm năng (MPP) trong điều kiện PSC:
    Thuật toán dự đoán dựa trên việc xác định điện áp hở mạch (Voc) và dòng điện ngắn mạch (Isc) của từng tấm pin trong chuỗi, kết hợp với việc chia nhỏ vùng tìm kiếm giúp xác định nhanh các điểm MPP tiềm năng. Kết quả mô phỏng cho thấy sai số điện áp tại các điểm MPP giảm xuống dưới 2%, tăng độ chính xác so với các phương pháp truyền thống.

  2. Tăng tốc độ hội tụ và giảm thời gian tìm kiếm GMPPT:
    So sánh với các thuật toán thông minh như Modified Incremental Conductance (MInC), Adaptive Jaya (Ajaya) và Jaya, thuật toán đề xuất đạt hiệu suất MPPT trên 99% với thời gian tìm kiếm GMPPT trung bình chỉ khoảng 0,13 giây, nhanh hơn từ 30% đến 50% so với các thuật toán so sánh.

  3. Giảm thiểu ảnh hưởng của bóng râm lên hiệu suất hệ thống:
    Thuật toán kết hợp đo lường dòng Isc và điện áp Voc liên tục giúp phát hiện nhanh hiện tượng bóng râm và điều chỉnh điểm làm việc phù hợp, qua đó duy trì hiệu suất khai thác năng lượng trên 98% trong các điều kiện ánh sáng không đồng nhất.

  4. Tính ổn định và linh hoạt cao:
    Thuật toán hoạt động hiệu quả trên các hệ thống PV có công suất vừa và nhỏ, phù hợp với các ứng dụng áp mái dân dụng và thương mại. Kết quả thí nghiệm thực tế cho thấy độ lệch công suất so với giá trị lý thuyết dưới 1,5%, đảm bảo tính ổn định trong vận hành.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp thuật toán đạt hiệu quả cao là do việc kết hợp giữa dự đoán điểm MPP tiềm năng dựa trên đặc tính I-V và P-V với thuật toán P&O truyền thống, giúp tránh được việc mắc kẹt tại các điểm LMPP. Việc xác định chính xác các tham số Voc và Isc không làm gián đoạn nguồn điện, giúp duy trì hoạt động liên tục của hệ thống.

So với các nghiên cứu trước đây, thuật toán này giảm đáng kể thời gian tìm kiếm GMPPT và tăng độ chính xác, đồng thời đơn giản hơn trong triển khai do không yêu cầu các cảm biến phức tạp hay tính toán quá tải. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh hiệu suất MPPT và thời gian hội tụ giữa các thuật toán, cũng như bảng số liệu chi tiết về sai số điện áp và dòng điện tại các điểm MPP.

Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp giải pháp MPPT hiệu quả, phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam, góp phần nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng mặt trời, giảm chi phí vận hành và tăng tính bền vững cho các hệ thống PV.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thuật toán MPPT hai giai đoạn trên các hệ thống PV áp mái quy mô nhỏ và vừa:
    Động từ hành động: Áp dụng; Target metric: Tăng hiệu suất khai thác năng lượng trên 98%; Timeline: Trong vòng 12 tháng; Chủ thể thực hiện: Các nhà đầu tư và đơn vị lắp đặt hệ thống PV.

  2. Phát triển phần mềm điều khiển tích hợp thuật toán MPPT cải tiến:
    Động từ hành động: Phát triển; Target metric: Giảm thời gian tìm kiếm GMPPT xuống dưới 0,15 giây; Timeline: 6 tháng; Chủ thể thực hiện: Các công ty công nghệ và nghiên cứu.

  3. Nâng cao đào tạo và chuyển giao công nghệ cho kỹ thuật viên vận hành hệ thống PV:
    Động từ hành động: Đào tạo; Target metric: Tăng tỷ lệ vận hành ổn định và giảm sự cố do bóng râm; Timeline: 1 năm; Chủ thể thực hiện: Các trường đại học, trung tâm đào tạo kỹ thuật.

  4. Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục cải tiến thuật toán MPPT kết hợp trí tuệ nhân tạo và học máy:
    Động từ hành động: Khuyến khích; Target metric: Tăng độ chính xác và khả năng thích ứng với điều kiện môi trường phức tạp; Timeline: 2-3 năm; Chủ thể thực hiện: Các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện, năng lượng tái tạo:
    Lợi ích: Hiểu sâu về thuật toán MPPT và mô hình hệ thống PV trong điều kiện bóng râm; Use case: Phát triển đề tài nghiên cứu, luận văn thạc sĩ, tiến sĩ.

  2. Các kỹ sư thiết kế và vận hành hệ thống PV:
    Lợi ích: Áp dụng thuật toán MPPT cải tiến để nâng cao hiệu suất hệ thống; Use case: Tối ưu hóa vận hành hệ thống PV áp mái dân dụng và thương mại.

  3. Các nhà sản xuất và cung cấp thiết bị biến đổi điện DC-DC:
    Lợi ích: Tích hợp thuật toán MPPT vào bộ điều khiển biến đổi điện; Use case: Phát triển sản phẩm biến đổi điện hiệu suất cao, linh hoạt.

  4. Các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp năng lượng tái tạo:
    Lợi ích: Đánh giá hiệu quả công nghệ MPPT trong phát triển năng lượng mặt trời; Use case: Lập kế hoạch đầu tư, chính sách hỗ trợ phát triển năng lượng sạch.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thuật toán MPPT cải tiến này có ưu điểm gì so với các thuật toán truyền thống?
    Thuật toán kết hợp dự đoán điểm MPP tiềm năng và P&O giúp xác định chính xác GMPPT trong điều kiện bóng râm, giảm thời gian tìm kiếm xuống khoảng 0,13 giây, nhanh hơn 30-50% so với các thuật toán truyền thống như MInC hay Jaya.

  2. Việc xác định điện áp hở mạch (Voc) và dòng ngắn mạch (Isc) có làm gián đoạn nguồn điện không?
    Phương pháp xác định Voc và Isc trong nghiên cứu sử dụng kỹ thuật CC và CV không ngắt nguồn điện, giúp duy trì hoạt động liên tục của hệ thống, tránh giảm hiệu suất phát điện trong quá trình đo.

  3. Thuật toán có phù hợp với các hệ thống PV quy mô lớn không?
    Thuật toán được thiết kế chủ yếu cho hệ thống quy mô nhỏ và vừa, tuy nhiên có thể mở rộng với điều chỉnh phù hợp. Đối với hệ thống lớn, cần nghiên cứu thêm về khả năng mở rộng và tối ưu hóa thuật toán.

  4. Làm thế nào để phát hiện và xử lý hiện tượng bóng râm cục bộ trong hệ thống PV?
    Thuật toán sử dụng việc so sánh dòng điện tại các điểm MPP tiềm năng và phân tích đặc tính I-V để phát hiện bóng râm, từ đó điều chỉnh điểm làm việc nhằm duy trì hiệu suất tối ưu.

  5. Thuật toán có yêu cầu phần cứng đặc biệt nào không?
    Thuật toán không yêu cầu cảm biến phức tạp mà chủ yếu dựa trên các thông số điện áp và dòng điện có thể đo bằng các cảm biến tiêu chuẩn, giúp giảm chi phí và dễ dàng triển khai trên các bộ điều khiển hiện có.

Kết luận

  • Đã phát triển thành công thuật toán MPPT hai giai đoạn kết hợp dự đoán điểm MPP tiềm năng và thuật toán P&O, nâng cao độ chính xác và tốc độ hội tụ trong điều kiện bóng râm cục bộ.
  • Thuật toán đạt hiệu suất MPPT trên 99% với thời gian tìm kiếm GMPPT trung bình khoảng 0,13 giây, vượt trội so với các thuật toán thông minh hiện có.
  • Phương pháp xác định Voc và Isc không làm gián đoạn nguồn điện, đảm bảo vận hành liên tục và ổn định cho hệ thống PV.
  • Kết quả mô phỏng và thí nghiệm thực tế chứng minh tính khả thi và hiệu quả của thuật toán trên các hệ thống PV quy mô nhỏ và vừa.
  • Đề xuất triển khai ứng dụng thuật toán trong thực tế, đồng thời khuyến khích nghiên cứu tiếp tục cải tiến và mở rộng cho các hệ thống quy mô lớn hơn.

Hành động tiếp theo: Áp dụng thuật toán trong các dự án PV thực tế, phát triển phần mềm điều khiển tích hợp, và đào tạo kỹ thuật viên vận hành để nâng cao hiệu quả khai thác năng lượng mặt trời.