Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển hệ thống truyền tải điện cao áp, việc nâng cao ổn định động và khả năng điều khiển công suất trên đường dây truyền tải là vấn đề kỹ thuật và kinh tế quan trọng. Theo ước tính, các sự cố trong hệ thống điện có thể gây tổn thất lớn về kinh tế và ảnh hưởng đến an toàn cung cấp điện. Để giải quyết, các thiết bị bù công suất như tụ bù dọc, kháng bù ngang đã được sử dụng nhưng còn hạn chế do thao tác chậm và không linh hoạt khi công suất truyền tải thay đổi lớn. Công nghệ FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) với các thiết bị điều khiển công suất điện tử công suất đã được ứng dụng rộng rãi nhằm cải thiện khả năng điều khiển, ổn định điện áp, góc pha và trở kháng đường dây gần như tức thời.

Trong số các thiết bị FACTS, bộ bù nối tiếp vector (SVeC) là một thiết bị mới sử dụng bộ chuyển đổi AC-link thay thế cho DC-link truyền thống, giúp khắc phục nhược điểm dễ hư hỏng tụ DC khi nhiệt độ cao. SVeC cho phép điều khiển có chọn lọc điện áp, trở kháng và góc pha trên đường dây, từ đó nâng cao khả năng truyền tải và ổn định hệ thống. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển hiệu quả cho SVeC vẫn là thách thức lớn.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nâng cao khả năng ổn định dao động công suất của SVeC trong hệ thống điện truyền tải, cụ thể là cải tiến bộ điều khiển mờ thích nghi ANFIS để đạt hiệu quả ổn định dao động công suất tốt hơn ít nhất 40% so với bộ điều khiển ANFIS hiện có. Nghiên cứu tập trung vào thiết bị SVeC và bộ điều khiển ANFIS, thực hiện trong phạm vi hệ thống điện gió nối lưới tại Việt Nam, với mô phỏng trên phần mềm Matlab trong giai đoạn 2016-2018. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả điều khiển các thiết bị FACTS, góp phần phát triển lưới điện truyền tải hiện đại, ổn định và tin cậy hơn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba nền tảng lý thuyết chính:

  1. Lý thuyết thiết bị FACTS và SVeC: FACTS là hệ thống thiết bị điện tử công suất nhằm điều khiển linh hoạt các thông số điện áp, dòng điện, trở kháng trên đường dây truyền tải. SVeC là thiết bị bù nối tiếp sử dụng bộ chuyển đổi AC-link, có khả năng điều chỉnh trở kháng nối tiếp và công suất truyền tải. Các khái niệm chính bao gồm: công suất tác dụng và phản kháng, góc lệch pha, chu kỳ làm việc của bộ chuyển đổi, và mô hình mạch động lực ba pha của SVeC.

  2. Logic mờ (Fuzzy Logic): Là phương pháp điều khiển dựa trên các tập mờ và luật suy luận mờ, giúp xử lý các thông tin không chắc chắn và phi tuyến trong hệ thống điều khiển. Các khái niệm quan trọng gồm hàm liên thuộc, hệ suy luận mờ (FIS), và các phương pháp giải mờ.

  3. Mạng nơron nhân tạo thích nghi (Adaptive Neural Network): Mạng nơron nhân tạo với khả năng học và thích nghi, kết hợp với logic mờ tạo thành bộ điều khiển mờ thích nghi ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System). ANFIS có ưu điểm tự học, điều chỉnh tham số trong điều kiện vận hành không chắc chắn, phù hợp cho điều khiển các thiết bị FACTS như SVeC.

Các khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: chu kỳ làm việc D của bộ chuyển đổi, công suất tác dụng P, công suất phản kháng Q, hàm liên thuộc mờ, mạng nơron 3 lớp, thuật toán huấn luyện ANFIS, và mô hình điều khiển vòng kín.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa và mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink để đánh giá hiệu quả bộ điều khiển ANFIS cải tiến cho thiết bị SVeC trong hệ thống điện gió nối lưới. Cỡ mẫu dữ liệu huấn luyện và kiểm tra được lựa chọn kỹ lưỡng từ các tập dữ liệu mô phỏng với các điều kiện vận hành khác nhau nhằm tránh hiện tượng quá khớp và đảm bảo tính tổng quát của bộ điều khiển.

Phương pháp chọn mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên có kiểm soát từ dữ liệu mô phỏng hệ thống điện gió với các mức gió khác nhau (ví dụ: 12 m/s, 13 m/s) và các sự cố nghiêm trọng xảy ra trong hệ thống. Phân tích dữ liệu dựa trên so sánh các chỉ số ổn định dao động như độ vọt lố, thời gian xác lập, và biên độ dao động công suất giữa bộ điều khiển ANFIS cải tiến và bộ điều khiển ANFIS tham khảo.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ 2016 đến 2018, bao gồm các bước: tổng quan tài liệu, xây dựng mô hình SVeC và bộ điều khiển ANFIS, huấn luyện và kiểm tra bộ điều khiển, mô phỏng các kịch bản sự cố, phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Cải tiến bộ điều khiển ANFIS nâng cao ổn định dao động công suất: Bộ điều khiển ANFIS cải tiến cho SVeC đã giảm độ vọt lố dao động công suất xuống hơn 40% so với bộ điều khiển ANFIS trong bài báo tham khảo khi vận tốc gió là 13 m/s. Ví dụ, độ vọt lố giảm từ khoảng 0.15 pu xuống còn 0.09 pu.

  2. Thời gian xác lập nhanh hơn: Thời gian để hệ thống ổn định dao động sau sự cố giảm từ khoảng 1.2 giây xuống còn 0.7 giây, giúp hệ thống điện gió nối lưới nhanh chóng trở lại trạng thái ổn định.

  3. Hiệu quả trong nhiều điều kiện vận hành: Bộ điều khiển ANFIS cải tiến duy trì hiệu quả ổn định dao động khi vận tốc gió thay đổi từ 12 m/s đến 13 m/s, với sự giảm dao động công suất trung bình trên 35% so với bộ điều khiển cũ.

  4. Khả năng thích nghi và tổng quát hóa tốt hơn: Việc sử dụng dữ liệu huấn luyện và kiểm tra riêng biệt giúp bộ điều khiển tránh hiện tượng quá khớp, đảm bảo kết quả điều khiển chính xác trong các điều kiện vận hành khác nhau.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cải tiến hiệu quả của bộ điều khiển ANFIS cải tiến là do việc lựa chọn tín hiệu ngõ vào tối ưu hơn, kết hợp với quá trình huấn luyện có kiểm soát, loại bỏ các nhiễu bất thường trong dữ liệu. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng bộ điều khiển PID hoặc ANFIS chưa được kiểm tra kỹ lưỡng, bộ điều khiển mới cho thấy khả năng tự học và điều chỉnh tham số linh hoạt hơn, phù hợp với đặc tính phi tuyến và biến đổi của hệ thống điện gió.

Kết quả mô phỏng có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ vọt lố dao động công suất và thời gian xác lập giữa các bộ điều khiển, cũng như bảng tổng hợp các chỉ số hiệu suất trong các điều kiện vận hành khác nhau. Điều này minh chứng rõ ràng sự vượt trội của bộ điều khiển ANFIS cải tiến trong việc nâng cao ổn định động của SVeC.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc cải thiện hiệu suất điều khiển SVeC mà còn mở rộng khả năng ứng dụng bộ điều khiển mờ thích nghi trong các thiết bị FACTS khác, góp phần nâng cao độ tin cậy và hiệu quả vận hành của hệ thống truyền tải điện hiện đại.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai bộ điều khiển ANFIS cải tiến cho các thiết bị FACTS khác: Khuyến nghị các đơn vị nghiên cứu và vận hành hệ thống điện áp dụng bộ điều khiển này cho các thiết bị như SSSC, STATCOM nhằm nâng cao ổn định động, với mục tiêu giảm dao động công suất ít nhất 30% trong vòng 1-2 năm tới.

  2. Phát triển hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu vận hành thực tế: Đề xuất xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu vận hành thực tế của các thiết bị FACTS để huấn luyện và kiểm tra bộ điều khiển ANFIS, đảm bảo tính chính xác và thích nghi trong điều kiện thực tế, thực hiện trong 12 tháng.

  3. Tăng cường đào tạo và chuyển giao công nghệ: Các trường đại học và viện nghiên cứu nên tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về điều khiển mờ thích nghi và ứng dụng trong hệ thống điện, nhằm nâng cao năng lực cho kỹ sư và nhà nghiên cứu trong 6-12 tháng.

  4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng trong hệ thống điện có nguồn năng lượng tái tạo: Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục phát triển bộ điều khiển ANFIS cho các hệ thống điện có tỷ lệ năng lượng tái tạo cao như điện gió, điện mặt trời, nhằm đảm bảo ổn định và hiệu quả truyền tải trong 3-5 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật Điện: Luận văn cung cấp tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng bộ điều khiển mờ thích nghi ANFIS trong thiết bị FACTS, hỗ trợ nghiên cứu nâng cao khả năng điều khiển ổn định động.

  2. Kỹ sư vận hành và bảo trì hệ thống điện truyền tải: Tham khảo để hiểu rõ về công nghệ SVeC và bộ điều khiển ANFIS cải tiến, từ đó áp dụng trong thực tế nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu sự cố.

  3. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Hiểu được tiềm năng và lợi ích của công nghệ FACTS và bộ điều khiển thông minh trong việc nâng cao độ tin cậy và công suất truyền tải, hỗ trợ quyết định đầu tư và phát triển lưới điện hiện đại.

  4. Các nhà phát triển phần mềm mô phỏng và thiết kế điều khiển: Tài liệu cung cấp mô hình chi tiết và phương pháp huấn luyện bộ điều khiển ANFIS, giúp phát triển các công cụ mô phỏng và thiết kế điều khiển chính xác hơn cho hệ thống điện.

Câu hỏi thường gặp

  1. Bộ điều khiển ANFIS là gì và tại sao được sử dụng cho SVeC?
    Bộ điều khiển ANFIS là hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng nơron thích nghi, có khả năng tự học và điều chỉnh tham số trong điều kiện không chắc chắn. Nó phù hợp với SVeC vì có thể xử lý các đặc tính phi tuyến và biến đổi của hệ thống điện, nâng cao ổn định dao động công suất.

  2. SVeC khác gì so với các thiết bị FACTS truyền thống?
    SVeC sử dụng bộ chuyển đổi AC-link thay vì DC-link, giúp giảm hư hỏng do nhiệt độ cao và tăng độ bền thiết bị. Nó cho phép điều khiển trở kháng nối tiếp và công suất truyền tải linh hoạt hơn so với các thiết bị như SSSC hay TCSC.

  3. Phương pháp huấn luyện bộ điều khiển ANFIS cải tiến như thế nào?
    Phương pháp huấn luyện sử dụng dữ liệu mô phỏng với các điều kiện vận hành đa dạng, chia thành tập huấn luyện và kiểm tra riêng biệt để tránh hiện tượng quá khớp, đảm bảo bộ điều khiển có khả năng tổng quát hóa và thích nghi tốt trong thực tế.

  4. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tế ra sao?
    Kết quả cho thấy bộ điều khiển ANFIS cải tiến giúp giảm dao động công suất và thời gian ổn định hệ thống, từ đó nâng cao độ tin cậy và hiệu quả vận hành của hệ thống điện gió nối lưới. Các đơn vị vận hành có thể áp dụng để cải thiện thiết bị FACTS hiện có.

  5. Luận văn có giới hạn gì và hướng phát triển tiếp theo?
    Luận văn tập trung vào mô phỏng và đánh giá trong hệ thống điện gió nối lưới, chưa thử nghiệm thực tế. Hướng phát triển là thu thập dữ liệu thực tế để huấn luyện bộ điều khiển, mở rộng ứng dụng cho các thiết bị FACTS khác và hệ thống điện có tỷ lệ năng lượng tái tạo cao hơn.

Kết luận

  • Đã đề xuất và thiết kế thành công bộ điều khiển mờ thích nghi ANFIS cải tiến cho thiết bị bù nối tiếp vector SVeC, nâng cao khả năng ổn định dao động công suất trên 40% so với bộ điều khiển trước đó.
  • Mô hình và phương pháp huấn luyện bộ điều khiển được xây dựng trên cơ sở dữ liệu mô phỏng đa dạng, đảm bảo khả năng thích nghi và tổng quát hóa trong điều kiện vận hành khác nhau.
  • Kết quả mô phỏng trên Matlab cho thấy bộ điều khiển cải tiến giảm đáng kể độ vọt lố và thời gian xác lập, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống điện gió nối lưới.
  • Nghiên cứu mở ra hướng ứng dụng rộng rãi bộ điều khiển mờ thích nghi trong các thiết bị FACTS khác, hỗ trợ phát triển lưới điện truyền tải hiện đại và ổn định.
  • Đề xuất các bước tiếp theo gồm triển khai thực nghiệm, phát triển hệ thống thu thập dữ liệu thực tế và mở rộng ứng dụng trong hệ thống điện có tỷ lệ năng lượng tái tạo cao.

Quý độc giả và các nhà nghiên cứu được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm các giải pháp điều khiển thông minh dựa trên kết quả nghiên cứu này nhằm nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống truyền tải điện hiện đại.