Luận Văn Thạc Sĩ: Tối Ưu Hóa Hệ Thống Biến Đổi Năng Lượng Gió Sử Dụng Điều Khiển Mờ Thích Nghi ANFIS

Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió bằng điều khiển mờ thích nghi ANFIS, nâng cao hiệu suất và ổn định trong quá trình vận hành.

• Tác giả: Nguyễn Chí Công
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Văn Nhờ
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện
• Đề tài: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió bằng điều khiển mờ thích nghi ANFIS
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tối ưu hóa năng lượng gió

Luận văn tập trung vào tối ưu hóa năng lượng gió thông qua việc áp dụng hệ thống biến đổi năng lượng và điều khiển mờ thích nghi ANFIS. Nghiên cứu nhằm cải thiện hiệu suất của các hệ thống biến đổi năng lượng gió bằng cách sử dụng các thuật toán điều khiển thông minh. Năng lượng tái tạo từ gió được xem là giải pháp thay thế hiệu quả cho các nguồn năng lượng hóa thạch đang dần cạn kiệt. Luận văn đề xuất các phương pháp tối ưu hóa để đạt được công suất tối đa từ các tuabin gió, đặc biệt trong điều kiện vận tốc gió không ổn định.

1.1. Hệ thống biến đổi năng lượng

Hệ thống biến đổi năng lượng gió là trọng tâm của nghiên cứu. Hệ thống này bao gồm các tuabin gió, máy phát điện, và các bộ điều khiển để chuyển đổi năng lượng gió thành điện năng. Luận văn phân tích các đặc tính của tuabin gió và máy phát, đồng thời đề xuất các phương pháp điều khiển để tối ưu hóa hiệu suất. Công nghệ điều khiển hiện đại như điều khiển mờ và ANFIS được áp dụng để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả trong các điều kiện khác nhau.

1.2. Điều khiển mờ thích nghi ANFIS

Điều khiển mờ thích nghi ANFIS là phương pháp chính được sử dụng trong luận văn để tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió. ANFIS kết hợp giữa logic mờ và mạng nơ-ron, cho phép hệ thống tự động điều chỉnh các thông số điều khiển dựa trên dữ liệu đầu vào. Phương pháp này giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống trong điều kiện vận tốc gió thay đổi liên tục. Luận văn cũng trình bày các kết quả mô phỏng để chứng minh tính hiệu quả của ANFIS trong việc tối ưu hóa hệ thống.

II. Công nghệ điều khiển và ứng dụng

Luận văn đề cập đến các công nghệ điều khiển hiện đại được áp dụng trong hệ thống năng lượng gió. Các phương pháp điều khiển như điều khiển tự động và điều khiển mờ được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống. Nghiên cứu cũng phân tích các thuật toán điều khiển MPPT (Maximum Power Point Tracking) để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động ở điểm công suất tối đa. Biến đổi năng lượng từ gió thành điện năng được thực hiện thông qua các bộ nghịch lưu và máy phát điện, với sự hỗ trợ của các công nghệ điều khiển tiên tiến.

2.1. Thuật toán điều khiển MPPT

Thuật toán điều khiển MPPT là một trong những phương pháp chính được sử dụng để tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió. Luận văn trình bày chi tiết về phương pháp dò tìm độ dốc thông minh và các thuật toán điều khiển MPPT thích nghi. Các thuật toán này giúp hệ thống tự động điều chỉnh để đạt được công suất tối đa trong điều kiện vận tốc gió thay đổi. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của các thuật toán này trong việc cải thiện hiệu suất của hệ thống.

2.2. Ứng dụng thực tế

Luận văn không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn đề cập đến các ứng dụng thực tế của các công nghệ điều khiển trong hệ thống năng lượng gió. Các kết quả nghiên cứu được áp dụng trong việc thiết kế và vận hành các hệ thống biến đổi năng lượng gió tại các nhà máy điện. Nghiên cứu cũng đưa ra các khuyến nghị để cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống trong các điều kiện vận hành khác nhau.

III. Kết quả và đánh giá

Luận văn trình bày các kết quả nghiên cứu và đánh giá về hiệu quả của các phương pháp điều khiển được áp dụng trong hệ thống biến đổi năng lượng gió. Các kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và độ ổn định của hệ thống khi sử dụng các thuật toán điều khiển thông minh. Tối ưu hóa hệ thống được thực hiện thông qua việc áp dụng điều khiển mờ thích nghi ANFIS và các thuật toán MPPT, giúp hệ thống đạt được công suất tối đa trong các điều kiện vận tốc gió khác nhau.

3.1. Kết quả mô phỏng

Các kết quả mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab/Simulink cho thấy hiệu quả của các phương pháp điều khiển được áp dụng trong luận văn. Các thuật toán điều khiển MPPT và ANFIS giúp hệ thống đạt được công suất tối đa và hoạt động ổn định trong các điều kiện vận tốc gió thay đổi. Kết quả mô phỏng cũng cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất của hệ thống so với các phương pháp điều khiển truyền thống.

3.2. Đánh giá hiệu quả

Luận văn đưa ra các đánh giá về hiệu quả của các phương pháp điều khiển được áp dụng trong hệ thống biến đổi năng lượng gió. Các phương pháp điều khiển thông minh như điều khiển mờ thích nghi ANFIS và các thuật toán MPPT được đánh giá là có hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa hệ thống. Nghiên cứu cũng đề xuất các hướng phát triển tiếp theo để cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG………………………………………. Ôn lại hệ thống biến đổi năng lượng gió……………………………………. Điều khiển tối ưu hệ thống biến đổi năng lượng gió trong vùng tải cục bộ….29 CHƯƠNG II: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPPT ĐỂ TÌM RA ĐỘ DỐC DÙNG FIS……………………………………………………………………. Hệ thống biến đổi năng lượng gió…………………………………………….

Đặc tính tuabin gió…………………………………………………………33 2. Mô hình máy phát…………………………………………………………. Điều khiển đề nghị……………………………………………………………36 2. Đặc tính công suất tuabin dùng thuật toán điều khiển MPPT…………….

Thuật toán điều khiển MPPT để tìm ra độ dốc dùng FIS…………………. Kết quả mô phỏng……………………………………………………………. Kết luận chương 2…………………………………………………………….TS Nguyễn Văn Nhờ - 12 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi CHƯƠNG III: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPPT DỰA TRÊN SỰ KHÔNG ỔN ĐỊNH CỦA GIÓ………………………………………………46 3.

Mô hình giả định……………………………………………………………. Điều khiển đề nghị……………………………………………………………48 3. Xử lý thông tin phản hồi……………………………………………. Thuật toán điều khiển………………………………………………………50 3.

Kết quả mô phỏng……………………………………………………………. Kết luận chương 3…………………………………………………………….55 CHƯƠNG IV: XÂY DỰNG CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN DÙNG ANFIS CHO HỆ THỐNG BIẾN ĐỔI NĂNG LƯỢNG GIÓ ……………. Cấu trúc ANFIS………………………………………………………………. Điều khiển dùng ANFIS bộ nghịch lưu giao diện năng lượng tái tạo ……….

Cấu hình hệ thống và điều khiển của bộ nghịch lưu lưới…………………. Thiết kế bộ điều khiển nơron mờ thích nghi cho bộ nghịch lưu lưới………65 4. Huấn luyện trực tiếp của kỹ thuật ANFIS…………………………………. Kết quả mô phỏng và thảo luận cho bộ nghịch lưu lưới………………….

Điều khiển tốc độ và cảm biến vị trí của hệ thống biến đổi năng lượng gió với đặc tính chất lượng điện năng………………………………………………………. Mô tả hệ thống và điều khiển………………………………………………99 4. Ước lượng và điều khiển tốc độ, vị trí PMSG …………………………. Điều khiển bộ nghịch lưu lưới…………………………………………….

Kết quả mô phỏng và thảo luận…………………………………………. So sánh nghiên cứu dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt cho ước lượng tốc độ và vị trí rôto……………………………………………………………………………. Mô hình dùng quan sát kiểu trượt cho ước lượng tốc độ và vị trí rôto…. Kết quả mô phỏng và thảo luận……………………………………………121 GVHD: PGS.TS Nguyễn Văn Nhờ - 13 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS.

Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi CHƯƠNG V: MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG TRÊN PHẦN MỀM MATLAB/SIMULINK……………………………………………………. Mô hình hóa và mô phỏng trên SCIG………………………………………………100 5. Mô hình hóa và mô phỏng trên PMSG…………………………………………….138 CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ……………………………. Kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo……………………………………151 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………………….152 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG……………………………………………………….TS Nguyễn Văn Nhờ - 14 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS.

Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi PHỤ LỤC HÌNH Hình 1.1 Dung lượng năng lượng gió tích lũy toàn cầu…………………………….2 Đường cong công suất tuabin gió………………………………………….3 Đường hiệu suất công suất cực đại Pt - Wl ……………………………………26 Hình 1.4 Biễu diễn đường cong hệ số công suất…………………………………….1 Hệ thống biến đổi năng lượng gió………………………………………….2 Điện từ và điện cơ của SCIG……………………………………………….3 Quyết định trường hợp cho điều khiển MPPT trên đường cong công suất ổn định…………………………………………………………………….4 Mô phỏng của hệ thống biến đổi năng lượng gió………………………….5 Khối điều khiển MPPT dùng FIS………………………………………….6 Điều khiển MPPT dùng FIS……………………………………………….7 Dãy tốc độ gió được sử dụng để đánh giá điều khiển MPPT………………41 Hình 2.8 Sự tiến triển của hiệu suất công suất……………………………………….9 Sự tiến triển của tốc độ rôto máy phát……………………………….10 Công suất tuabin gió và dãy đặc tính tốc độ rôto…………………………45 Hình 3.1 Nguyên lý ESC tổng thể……………………………………………………47 Hình 3.2 Máy phát cảm ứng lồng sóc (SCIG) dùng thuật toán điều khiển MPPT ….3 Xử lý thông tin phản hồi và tốc độ quay máy phát tham chiếu…………….4 Xử lý thông tin l ……………………………………………………………….5 Xử lý thông tin q ……………………………………………………………….6 Sự tiến triển của hệ số công suất trong trường hợp MPPT với sự không ổn định của gió………………………………………………………………………….7 Đặc tính của điều khiển MPPT với sự không ổn định của gió…………….1 Hệ thống suy luận mờ Sugeno……………………………………….2 Cấu trúc ANFIS…………………………………………………………….3: RES cung cấp chỉ công suất tác dụng……………………………….4: RES cung cấp công suất tác dụng và phụ tải không cân bằng phi tuyến….TS Nguyễn Văn Nhờ - 15 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi Hình 4.5: Điều khiển đề nghị của giao diện bộ nghịch lưu RES…………………….6: Tối ưu kỹ thuật ANFIS dùng MATLAB/anfiseditor…………………….7: Sơ đồ kỹ thuật điều khiển dùng ANFIS………………………………….8: Hàm liên thuộc mờ (fuzzy)……………………………………………….9: Kết quả mô phỏng điều khiển bộ nghịch lưu lưới dùng ANFIS……….10: Kết quả mô phỏng cho phân tích dòng công suất………………….11: Kết quả mô phỏng: Lưới, tải, dòng bộ nghịch lưu của pha a và điện áp lưới pha a trung tính w.12: Sơ đồ khối của hệ thống đề nghị……………………………………….13 Sơ đồ điều khiển máy phát………………………………………….14 Mô hình không gian trạng thái của PMSG………………………………102 Hình 4.15 Mô hình thích nghi của PMSG dùng ANFIS……………………….16 Cấu trúc ANFIS cho ước lượng tốc độ và vị trí…………………….17 Sơ đồ điều khiển của bộ nghịch lưu lưới……………………………….18 Kết quả mô phỏng điều khiển máy phát dùng ANFIS………………….19 Kết quả mô phỏng của bộ nghịch lưu lưới…………………………….20 Kết quả mô phỏng: Lưới, tải, dòng bộ nghịch lưu của pha a và trung tính w.t điện áp lưới pha a…………………………………………………………….21 Ước lượng tốc độ và vị trí rôto dùng quan sát kiểu trượt ……………….22 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với thông số PMSG định mức………………………123 Hình 4.23 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với 10% biến đổi điện trở và điện cảm PMSG…….24 Kết quả mô phỏng ước lượng tốc độ và vị trí rôto so sánh giữa dùng ANFIS và quan sát kiểu trượt với 25% biến đổi điện trở và điện cảm PMSG…….1 Mô hình khối điều khiển FIS MPPT…………………………………….2 Mô hình điều khiển MPPT dùng FIS…………………………………….3 Hàm liên thuộc……………………………………………………………129 Hình 5.4 Luật điều khiển……………………………………………………………129 GVHD: PGS.TS Nguyễn Văn Nhờ - 16 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi Hình 5.5 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển………………………………….6 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc…………………………………….7 Mô hình hóa SCIG……………………………………………………….8 Mô hình hóa phần cơ SCIG……………………………………………….9 Mô hình hóa máy phát…………………………………………………….10 Mô hình hóa stato back to back………………………………………….11 Mô hình hóa liên kết DC của bộ nghịch lưu…………………………….12 Mô hình hóa tần số lưới của bộ nghịch lưu…………………………….13 Mô hình hóa bộ lọc lưới…………………………………………………133 Hình 5.14 Mô hình hóa của điện áp lưới máy phát…………………………………134 Hình 5.15 Mô hình hóa của bộ truyền động .16 Mô hình hóa điều khiển tốc độ hệ thống biến đổi năng lượng gió .17 Mô hình hóa rôto SCIG .18 Mô hình hóa tốc độ gió .19 Mô hình máy phát tốc độ gió .20 Mô hình hóa của thuật toán MPPT .21 Mô hình mô phỏng SCIG .22 Mô hình mờ (fuzzy) với 1 ngõ vào, 1 ngõ ra.23 Hàm liên thuộc ngõ vào .24 Hàm liên thuộc ngõ ra .25 Bảng các luật điều khiển.26 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển .27 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc .28 Cấu trúc ANFIS .29 Mô hình mờ (fuzzy) với 2 ngõ vào, 2 ngõ ra.30 Hàm liên thuộc ngõ vào .31 Hàm liên thuộc ngõ ra .32 Bảng các luật điều khiển.33 Quan sát ảnh hưởng các luật điều khiển .TS Nguyễn Văn Nhờ - 17 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi Hình 5.34 Quan sát dạng bề mặt hàm liên thuộc .35 Cấu trúc ANFIS .36 Mô hình mô phỏng RES .37 Mô hình mô phỏng dùng ANFIS .38 Mô hình mô phỏng dùng ANFIS .39 Mô hình mô phỏng dùng SMO .TS Nguyễn Văn Nhờ - 18 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS.

Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi PHỤ LỤC BẢNG Bảng: Dung lượng năng lượng gió và máy phát điện tích lũy toàn cầu…………9 Bảng 2.1: Vận tốc góc tham chiếu của tuabin biểu thị bởi giá trị của ¶Pt Wl ….TS Nguyễn Văn Nhờ - 19 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi KÝ HIỆU VIẾT TẮT 3P3W - Three-phase three-wire – 3 pha 3 dây 3P4W - Three-phase four-wire – 3 pha 4 dây AC - Alternating current – Dòng xoay chiều ANFIS - Adaptive network-based Fuzzy-inference system – Mạng lưới thích nghi dựa trên cơ sở hệ suy luận mờ ANN - Artifical neural network – Mạng nơron nhân tạo APF - Active power filter – Bộ lọc công suất tác dụng ASD - Adjustable speed drive- Điều chỉnh tốc độ truyền động BBC - Back to back converter – Bộ nghịch lưu phân cách nhau DC - Direct current – Dòng một chiều DFT - Discrete Fourier Transform – Phép biến đổi Fourier gián đoạn ESC - Extreme seeking control – Điều khiển tìm kiếm vô cùng FFT - Fast Fourier Transform – Phép biến đổi Fourier nhanh FIS - Fuzzy inference systems – Hệ thống suy luận mờ FACTS - Flexible AC transmission systems – Hệ thống truyền tải xoay chiều HSS - High speed shaft – Trục tốc độ cao HP - Horse power – Mã lực HPF - High pass filter – Bộ lọc cao IGBT - Insulated gate bipolar transistor LSS - Low speed shaft – Trục tốc độ thấp LWSFC Linear wind speed feedback controller – Bộ điều khiển hồi tiếp tốc độ gió tuyến tính LPF - Low pass filter – Bộ lọc thấp LVRT - Low voltage ride-through MPE - Maximum power efficiency – Hiệu suất công suất cực đại MPPT - Maximum power point tracking – Bám sát điểm công suất cực đại NFC - Neuro-fuzzy controller – Bộ điều khiển nơron mờ GVHD: PGS.TS Nguyễn Văn Nhờ - 20 - HVTH: Nguyễn Chí Công - TS. Hồ Phạm Huy Ánh Luận văn cao học: Tối ưu hóa hệ thống biến đổi năng lượng gió dùng điều khiển mờ thích nghi PCC - Point of common coupling – Điểm ghép cặp chung p.