Tổng quan nghiên cứu

Nhu cầu sử dụng điện năng ngày càng tăng cao trên toàn cầu, trong khi các nguồn năng lượng truyền thống như thủy điện, nhiệt điện đang dần cạn kiệt và gây ô nhiễm môi trường nghiêm trọng. Theo báo cáo của ngành năng lượng, công suất điện gió toàn cầu đã đạt khoảng 651 GW vào năm 2019, tăng 10% so với năm 2017, với tốc độ tăng trưởng trung bình 28%/năm trong thập kỷ qua. Việt Nam, với bờ biển dài hơn 3.000 km và vận tốc gió trung bình từ 8-9 m/s tại nhiều khu vực, được đánh giá là quốc gia có tiềm năng phát triển điện gió lớn thứ 11 trên thế giới. Tuy nhiên, việc khai thác hiệu quả nguồn năng lượng này còn nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc điều khiển và tối ưu hóa công suất phát điện của turbine gió trong điều kiện gió không ổn định.

Luận văn thạc sĩ này tập trung nghiên cứu giải pháp điều khiển góc nghiêng cánh quạt của turbine gió sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSG) nhằm tối ưu hóa công suất đầu ra. Mục tiêu cụ thể bao gồm xây dựng mô hình toán học của máy phát điện gió PMSG, phân tích và mô phỏng hoạt động trong các điều kiện gió khác nhau, đồng thời đề xuất và đánh giá các phương pháp điều khiển góc pitch cánh quạt. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi mô phỏng bằng phần mềm MATLAB/Simulink, tập trung vào các trường hợp gió thay đổi, có nhiễu loạn và không nhiễu loạn, với dữ liệu và mô hình được thu thập và xây dựng dựa trên các thông số thực tế của turbine gió tại Việt Nam.

Việc nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng gió, góp phần phát triển nguồn năng lượng sạch, giảm thiểu ô nhiễm môi trường và tăng cường an ninh năng lượng quốc gia. Kết quả nghiên cứu cũng hỗ trợ các nhà đầu tư và kỹ sư trong việc thiết kế và vận hành các hệ thống turbine gió hiệu quả hơn, phù hợp với điều kiện khí hậu và địa hình Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

  1. Lý thuyết năng lượng gió và hiệu suất turbine gió: Dựa trên nguyên lý Betz, công suất thu được từ gió tỷ lệ với lập phương vận tốc gió và diện tích quét của rotor. Hệ số công suất (Cp) tối đa lý thuyết là khoảng 0,59, trong thực tế đạt khoảng 0,5. Hiệu suất này phụ thuộc vào cấu trúc hình học của turbine, số lượng cánh quạt, và tốc độ quay của rotor. Các khái niệm chính bao gồm vận tốc gió, góc nghiêng cánh quạt (pitch angle), hệ số công suất Cp, và mô hình khí động học của turbine.

  2. Mô hình điều khiển góc nghiêng cánh quạt turbine gió PMSG: Sử dụng các bộ điều khiển hiện đại như bộ điều khiển tích phân-tỷ lệ-đạo hàm (I-PD) và bộ điều khiển tích phân-tuyến tính theo tỷ lệ (PI-LQ) để điều chỉnh góc pitch nhằm tối ưu hóa công suất phát điện trong điều kiện gió biến đổi. Các khái niệm chính bao gồm điều khiển PID, điều khiển tối ưu LQ, mô hình động cơ DC điều khiển góc quay, và phân tách tần số để xử lý nhiễu loạn gió.

Các khái niệm chuyên ngành được sử dụng gồm: PMSG (Permanent-Magnet Synchronous Generator), góc pitch, công suất turbine, mô hình khí động học, bộ điều khiển I-PD, bộ điều khiển PI-LQ, và mô phỏng MATLAB/Simulink.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa và mô phỏng trên phần mềm MATLAB/Simulink với các bước chính:

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập thông số kỹ thuật của turbine gió PMSG, dữ liệu vận tốc gió thực tế tại các khu vực tiềm năng ở Việt Nam, và các đặc tính khí động học của cánh quạt.

  • Mô hình toán học: Xây dựng mô hình toán học chi tiết của turbine gió, bao gồm mô hình khí động học, mô hình động cơ DC điều khiển góc pitch, và mô hình máy phát điện PMSG.

  • Phương pháp phân tích: Áp dụng hai thuật toán điều khiển I-PD và PI-LQ để điều chỉnh góc nghiêng cánh quạt, mô phỏng các trường hợp vận tốc gió thay đổi, có và không có nhiễu loạn.

  • Cỡ mẫu và timeline: Mô phỏng được thực hiện trên nhiều kịch bản vận tốc gió khác nhau, với dữ liệu mô phỏng thu thập trong khoảng thời gian tương đương các chu kỳ gió thực tế. Quá trình nghiên cứu kéo dài từ tháng 4/2021 đến tháng 2/2022.

  • Lý do lựa chọn phương pháp: Phương pháp mô phỏng MATLAB/Simulink được chọn vì khả năng mô phỏng chính xác các hệ thống điều khiển phức tạp và dễ dàng đánh giá hiệu quả các thuật toán điều khiển trong môi trường biến đổi của gió.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển góc pitch bằng bộ điều khiển I-PD vượt trội hơn PI-LQ: Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển I-PD giúp turbine gió duy trì công suất phát điện ổn định hơn trong điều kiện gió có nhiễu loạn, với công suất trung bình tăng khoảng 8-10% so với bộ điều khiển PI-LQ.

  2. Tối ưu hóa công suất trong vùng vận tốc gió thấp và cao: Phương pháp điều khiển góc nghiêng cánh quạt giúp tối ưu công suất trong cả ba vùng vận tốc gió (vùng I, II, III), đặc biệt hiệu quả trong vùng vận tốc gió thấp khi công suất thường bị giảm sút. Mức tăng công suất trong vùng này đạt khoảng 12% so với không điều khiển.

  3. Khả năng thích ứng với biến đổi vận tốc gió: Thuật toán I-PD thể hiện khả năng phản ứng nhanh và ổn định hơn khi vận tốc gió thay đổi đột ngột, giảm thiểu dao động công suất và tăng độ bền cho hệ thống.

  4. Mô hình mô phỏng phù hợp với thực tế: Các kết quả mô phỏng tương quan tốt với các số liệu thực tế và các nghiên cứu trước đây, cho thấy mô hình toán học và phương pháp điều khiển được xây dựng có tính ứng dụng cao.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả vượt trội của bộ điều khiển I-PD là do cấu trúc điều khiển tích hợp khả năng điều chỉnh nhanh các biến đổi bất thường của vận tốc gió, đồng thời giảm thiểu sai số trong quá trình điều khiển góc pitch. So với bộ điều khiển PI-LQ, I-PD có ưu điểm trong việc xử lý các tín hiệu nhiễu loạn và duy trì ổn định hệ thống.

Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu gần đây về điều khiển turbine gió, trong đó việc sử dụng các bộ điều khiển tích hợp và tối ưu hóa thuật toán điều khiển giúp nâng cao hiệu suất và độ bền của hệ thống. Việc mô phỏng bằng MATLAB/Simulink cũng cho phép trực quan hóa dữ liệu qua các biểu đồ công suất, góc pitch và vận tốc gió, giúp đánh giá chi tiết hiệu quả từng phương pháp.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp giải pháp điều khiển hiệu quả cho turbine gió PMSG, góp phần nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng gió trong điều kiện biến đổi phức tạp của môi trường thực tế, từ đó hỗ trợ phát triển năng lượng tái tạo bền vững tại Việt Nam và các quốc gia có điều kiện tương tự.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai áp dụng bộ điều khiển I-PD trong các hệ thống turbine gió PMSG: Khuyến nghị các nhà sản xuất và vận hành turbine gió tích hợp bộ điều khiển I-PD để tối ưu hóa công suất phát điện, đặc biệt trong các khu vực có điều kiện gió biến đổi phức tạp. Thời gian thực hiện: 1-2 năm.

  2. Nâng cao công tác đo đạc và dự báo vận tốc gió chính xác: Đề xuất đầu tư hệ thống cảm biến và công nghệ dự báo gió hiện đại nhằm cung cấp dữ liệu chính xác cho hệ thống điều khiển, giúp tăng hiệu quả điều chỉnh góc pitch. Chủ thể thực hiện: các cơ quan quản lý và doanh nghiệp năng lượng. Thời gian: 1 năm.

  3. Phát triển phần mềm mô phỏng và đào tạo kỹ thuật viên vận hành: Xây dựng các chương trình đào tạo chuyên sâu về mô hình hóa và điều khiển turbine gió sử dụng MATLAB/Simulink, giúp nâng cao năng lực vận hành và bảo trì hệ thống. Thời gian: 6-12 tháng.

  4. Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục về các thuật toán điều khiển tiên tiến: Đề xuất các viện nghiên cứu và trường đại học tiếp tục phát triển các thuật toán điều khiển mới, kết hợp trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao hiệu quả điều khiển turbine gió. Thời gian: dài hạn, 3-5 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư và nhà thiết kế hệ thống năng lượng gió: Luận văn cung cấp mô hình toán học và giải pháp điều khiển chi tiết, giúp họ thiết kế và tối ưu hóa turbine gió PMSG phù hợp với điều kiện thực tế.

  2. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Thông tin về tiềm năng và giải pháp kỹ thuật giúp họ xây dựng chính sách phát triển năng lượng tái tạo hiệu quả, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh phát triển điện gió.

  3. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật điện, năng lượng tái tạo: Tài liệu là nguồn tham khảo quý giá về mô hình hóa, điều khiển và mô phỏng hệ thống turbine gió, hỗ trợ học tập và nghiên cứu chuyên sâu.

  4. Doanh nghiệp đầu tư và vận hành dự án điện gió: Luận văn cung cấp các giải pháp kỹ thuật giúp nâng cao hiệu suất và độ ổn định của hệ thống, từ đó giảm chi phí vận hành và tăng lợi nhuận đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần điều khiển góc nghiêng cánh quạt turbine gió?
    Điều khiển góc nghiêng cánh quạt giúp tối ưu hóa công suất phát điện bằng cách điều chỉnh lượng gió tác động lên cánh quạt phù hợp với vận tốc gió thay đổi, từ đó tăng hiệu suất và bảo vệ hệ thống khỏi quá tải.

  2. Ưu điểm của máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSG) là gì?
    PMSG có hiệu suất cao, không cần hộp số, hoạt động ổn định ở tốc độ quay thấp, chi phí bảo trì thấp và khả năng thích ứng tốt với biến đổi vận tốc gió, phù hợp với các hệ thống turbine gió hiện đại.

  3. Phương pháp điều khiển I-PD khác gì so với PI-LQ?
    I-PD kết hợp điều khiển tích phân, tỷ lệ và đạo hàm giúp phản ứng nhanh và ổn định hơn trong điều kiện gió biến đổi, trong khi PI-LQ là phương pháp điều khiển tối ưu tuyến tính, có thể kém hiệu quả hơn khi có nhiễu loạn mạnh.

  4. Mô phỏng MATLAB/Simulink có vai trò gì trong nghiên cứu?
    MATLAB/Simulink cho phép xây dựng mô hình toán học chi tiết và mô phỏng các kịch bản vận hành khác nhau, giúp đánh giá hiệu quả các thuật toán điều khiển trước khi áp dụng thực tế, tiết kiệm thời gian và chi phí.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
    Kết quả nghiên cứu có thể được tích hợp vào hệ thống điều khiển của turbine gió PMSG hiện có hoặc mới xây dựng, đồng thời phối hợp với hệ thống đo đạc và dự báo gió để điều chỉnh góc pitch tự động, nâng cao hiệu suất vận hành.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học và mô phỏng hệ thống turbine gió PMSG với các phương pháp điều khiển góc nghiêng cánh quạt hiệu quả.
  • Bộ điều khiển I-PD cho kết quả tối ưu hơn so với PI-LQ trong việc duy trì công suất ổn định và phản ứng nhanh với biến đổi vận tốc gió.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng gió, hỗ trợ phát triển năng lượng tái tạo bền vững tại Việt Nam.
  • Các giải pháp đề xuất có thể được áp dụng trong thực tế nhằm giảm chi phí vận hành và tăng tuổi thọ hệ thống turbine gió.
  • Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm triển khai thực nghiệm, mở rộng nghiên cứu thuật toán điều khiển tiên tiến và đào tạo nguồn nhân lực chuyên môn cao.

Hành động tiếp theo là phối hợp với các đơn vị sản xuất và vận hành turbine gió để thử nghiệm thực tế các giải pháp điều khiển, đồng thời phát triển các chương trình đào tạo kỹ thuật viên vận hành chuyên sâu nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng nghiên cứu.