Tổng quan nghiên cứu

Năng lượng gió đã trở thành một trong những nguồn năng lượng tái tạo quan trọng và đầy triển vọng trên thế giới, với tổng công suất phong năng toàn cầu năm 2012 tăng 19%, đạt 282 GW. Nhiều quốc gia như Đức, Trung Quốc, Mỹ, Ấn Độ và Đan Mạch đã phát triển mạnh mẽ ngành điện gió, đóng góp đáng kể vào sản lượng điện quốc gia. Ở Việt Nam, nhu cầu sử dụng điện tăng trưởng khoảng 14-15% mỗi năm, dự báo đến năm 2020 nhu cầu điện sẽ đạt khoảng 200.000 GWh, trong khi công suất điện truyền thống không đáp ứng kịp. Việt Nam có tiềm năng gió lớn, với khoảng 8,6% diện tích lãnh thổ được đánh giá có tiềm năng từ “tốt” đến “rất tốt” để phát triển điện gió, đặc biệt tại các vùng ven biển như Bình Thuận và Bạc Liêu.

Luận văn tập trung nghiên cứu điều khiển máy phát điện gió sử dụng máy phát không đồng bộ nguồn kép (DFIG) nhằm tối ưu hóa công suất tác dụng và công suất phản kháng, nâng cao hiệu suất và ổn định hệ thống. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình toán học, thiết kế hệ thống điều khiển dựa trên mô hình nội và bộ lọc IMC, đồng thời mô phỏng và phân tích kết quả trên phần mềm Matlab/Simulink. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống máy phát điện gió dùng DFIG, với dữ liệu và mô phỏng dựa trên điều kiện vận hành thực tế tại Việt Nam. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển công nghệ điện gió, góp phần đảm bảo an ninh năng lượng và phát triển bền vững nguồn năng lượng sạch.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết năng lượng gió và turbine gió: Bao gồm cấu tạo turbine gió trục ngang, các dạng cột tháp, cánh quạt, hệ thống điều khiển góc nghiêng cánh quạt và hướng turbine, hộp số chuyển đổi tốc độ, cùng các thông số cơ bản của máy phát điện không đồng bộ. Hiệu suất cánh quạt turbine được mô tả qua hàm Cp(λ, β), trong đó λ là tỉ số tốc độ và β là góc pitch.

  • Mô hình toán học máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG): Thiết lập hệ phương trình điện áp, dòng điện, từ thông và mômen điện từ trong hệ tọa độ quay đồng bộ d-q. Mô hình chuyển đổi các đại lượng ba pha sang vector trong không gian α-β và hệ tọa độ d-q giúp phân tích và điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng.

  • Phương pháp điều khiển mô hình nội (Internal Model Control - IMC): Sử dụng mô hình nội để điều khiển độc lập hai thành phần vector dòng điện stator trên hệ tọa độ d-q, tác động lên điện áp phía rotor thông qua bộ chuyển đổi AC/DC/AC nhằm điều khiển công suất trao đổi giữa máy phát DFIG và lưới điện.

Các khái niệm chính bao gồm: công suất tác dụng (P), công suất phản kháng (Q), hệ số trượt (s), vector dòng điện stator và rotor, mô hình nội điều khiển, và bộ lọc IMC.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu chủ yếu là số liệu thực tế về đặc tính turbine gió, máy phát điện DFIG và các thông số kỹ thuật liên quan, kết hợp với các tài liệu khoa học trong và ngoài nước về điều khiển máy phát điện gió. Phương pháp nghiên cứu bao gồm:

  • Xây dựng mô hình toán học chi tiết của máy phát điện gió DFIG trong hệ tọa độ d-q, dựa trên các phương trình điện áp, dòng điện và mômen điện từ.

  • Thiết kế hệ thống điều khiển mô hình nội và bộ lọc IMC để điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng, đảm bảo hiệu suất tối ưu và ổn định hệ thống.

  • Thực hiện mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink với cỡ mẫu mô phỏng phù hợp, sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên để phản ánh các điều kiện vận hành khác nhau của turbine gió.

  • Phân tích kết quả mô phỏng, đánh giá tính bền vững và hiệu quả của hệ thống điều khiển khi thay đổi các tham số như điện trở stato, điện cảm, mômen và ảnh hưởng của bộ lọc IMC.

  • Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian học tập thạc sĩ, từ việc thu thập tài liệu, xây dựng mô hình, thiết kế điều khiển đến mô phỏng và tổng hợp kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển công suất độc lập: Mô hình nội điều khiển cho phép điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng của máy phát DFIG với độ chính xác cao. Kết quả mô phỏng cho thấy công suất tác dụng và phản kháng đạt giá trị đặt với sai số nhỏ hơn 2%, đảm bảo vận hành ổn định.

  2. Tính bền vững của hệ thống: Khi thay đổi điện trở stato Rs và điện trở rotor Rr trong khoảng ±10%, hệ thống vẫn duy trì ổn định, công suất không bị biến động lớn, sai số dưới 5%. Tương tự, khi điện cảm thay đổi ±15%, hệ thống vẫn hoạt động ổn định, chứng tỏ mô hình điều khiển có khả năng thích ứng tốt với biến đổi tham số.

  3. Ảnh hưởng của mômen cơ: Khi mômen thay đổi đột ngột ±20%, hệ thống điều khiển mô hình nội nhanh chóng điều chỉnh dòng điện rotor để duy trì công suất đầu ra ổn định, thời gian đáp ứng dưới 0,1 giây, giảm thiểu dao động công suất.

  4. Tác động của bộ lọc IMC: Bộ lọc IMC giúp giảm nhiễu và dao động trong tín hiệu điều khiển, nâng cao độ ổn định và chất lượng điện năng. Mô phỏng cho thấy bộ lọc làm giảm biên độ dao động dòng điện stator khoảng 15%, cải thiện hiệu suất điều khiển.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các kết quả trên là do mô hình nội điều khiển tận dụng được đặc tính tuyến tính hóa của hệ thống trong hệ tọa độ d-q, cho phép điều khiển chính xác hai thành phần dòng điện stator, từ đó điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng. So với các phương pháp điều khiển truyền thống, mô hình nội giảm thiểu sai số và tăng tốc độ đáp ứng.

Kết quả phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về điều khiển DFIG, đồng thời khẳng định tính khả thi của phương pháp trong điều kiện vận hành thực tế tại Việt Nam. Việc sử dụng bộ lọc IMC góp phần nâng cao chất lượng điều khiển, giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và biến đổi tham số.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đáp ứng dòng điện stator theo thời gian, biểu đồ công suất tác dụng và phản kháng so với giá trị đặt, cũng như bảng so sánh sai số và thời gian đáp ứng khi thay đổi các tham số hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống điều khiển mô hình nội và bộ lọc IMC trong các dự án điện gió: Khuyến nghị các nhà đầu tư và đơn vị vận hành áp dụng phương pháp điều khiển này để nâng cao hiệu suất và ổn định hệ thống, giảm thiểu tổn thất điện năng. Thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm, chủ thể là các công ty điện lực và nhà sản xuất thiết bị.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực kỹ thuật cho cán bộ vận hành: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về điều khiển DFIG và mô hình nội cho kỹ sư vận hành, nhằm đảm bảo vận hành hiệu quả và xử lý sự cố kịp thời. Thời gian đào tạo kéo dài 6-12 tháng, do các trường đại học và viện nghiên cứu phối hợp thực hiện.

  3. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng điều khiển mô hình nội cho các loại turbine gió khác: Khuyến khích nghiên cứu phát triển và tùy chỉnh phương pháp điều khiển cho các loại máy phát điện gió khác như máy phát đồng bộ, máy phát cảm ứng đơn, nhằm đa dạng hóa giải pháp công nghệ. Thời gian nghiên cứu 2-3 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học chủ trì.

  4. Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển từ xa tích hợp mô hình nội: Phát triển hệ thống SCADA tích hợp điều khiển mô hình nội và bộ lọc IMC để giám sát, điều khiển và tối ưu hóa vận hành các trạm điện gió. Thời gian triển khai 1-2 năm, chủ thể là các công ty công nghệ và điện lực.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực năng lượng tái tạo: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về điều khiển máy phát điện gió DFIG, giúp nâng cao hiệu quả vận hành và bảo trì hệ thống điện gió.

  2. Nhà quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Thông tin về tiềm năng và công nghệ điện gió tại Việt Nam hỗ trợ xây dựng chiến lược phát triển năng lượng sạch, đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành kỹ thuật điện: Tài liệu tham khảo quý giá cho việc giảng dạy và nghiên cứu về điều khiển hệ thống điện gió, mô hình toán học và ứng dụng phần mềm Matlab/Simulink.

  4. Nhà đầu tư và doanh nghiệp trong ngành điện gió: Cung cấp cơ sở khoa học và kỹ thuật để đánh giá, lựa chọn công nghệ điều khiển phù hợp, tối ưu hóa hiệu quả đầu tư và vận hành các dự án điện gió.

Câu hỏi thường gặp

  1. Máy phát điện gió DFIG là gì và có ưu điểm gì?
    Máy phát điện gió DFIG là máy phát không đồng bộ nguồn kép, cho phép điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng, nâng cao hiệu suất và chất lượng điện năng. Ưu điểm gồm khả năng điều chỉnh tốc độ linh hoạt, giảm tổn thất và tăng độ ổn định hệ thống.

  2. Phương pháp điều khiển mô hình nội (IMC) hoạt động như thế nào?
    IMC sử dụng mô hình toán học của hệ thống để dự đoán và điều chỉnh tín hiệu điều khiển, giúp giảm sai số và tăng tốc độ đáp ứng. Trong điều khiển DFIG, IMC điều khiển độc lập hai thành phần dòng điện stator trên hệ tọa độ d-q.

  3. Tại sao cần điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng?
    Điều khiển độc lập giúp tối ưu hóa hiệu suất máy phát, duy trì ổn định điện áp và tần số lưới điện, đồng thời giảm thiểu tổn thất và ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống điện.

  4. Mô hình toán học DFIG được xây dựng dựa trên hệ tọa độ nào?
    Mô hình toán học DFIG được xây dựng trên hệ tọa độ quay đồng bộ d-q, giúp chuyển đổi các đại lượng ba pha sang hai thành phần vector, thuận tiện cho việc phân tích và điều khiển.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
    Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng bằng cách thiết kế và triển khai hệ thống điều khiển mô hình nội và bộ lọc IMC trong các trạm điện gió, kết hợp đào tạo nhân lực và phát triển hệ thống giám sát điều khiển từ xa.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học chi tiết và hệ thống điều khiển mô hình nội cho máy phát điện gió DFIG, cho phép điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng với độ chính xác cao.
  • Mô phỏng trên Matlab/Simulink chứng minh tính bền vững và hiệu quả của hệ thống điều khiển khi thay đổi các tham số điện trở, điện cảm và mômen.
  • Bộ lọc IMC góp phần nâng cao chất lượng tín hiệu điều khiển, giảm dao động và nhiễu, cải thiện hiệu suất vận hành.
  • Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong phát triển công nghệ điện gió tại Việt Nam, góp phần đảm bảo an ninh năng lượng và phát triển bền vững.
  • Đề xuất các giải pháp triển khai, đào tạo và nghiên cứu mở rộng nhằm ứng dụng hiệu quả kết quả nghiên cứu trong thực tế.

Tiếp theo, cần triển khai thử nghiệm thực tế hệ thống điều khiển tại các trạm điện gió, đồng thời phát triển các công cụ giám sát và điều khiển tích hợp để nâng cao hiệu quả vận hành. Mời các nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà đầu tư quan tâm phối hợp phát triển ứng dụng công nghệ này.