Luận văn thạc sĩ về phương pháp biến điệu vector không gian cho bộ biến tần ba pha bốn dây

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu phương pháp biến điệu vector không gian cho bộ biến tần ba pha bốn dây, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải

• Tác giả: Võ Hoàng Phương
• Người hướng dẫn: TS. Trần Trọng Minh
• Trường học: Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa Học Kỹ Thuật
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Biến Điệu Vector Không Gian Cho Bộ Biến Tần Ba Pha
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG I: PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM CỦA TẢI KHÔNG CÂN BẰNG - PHI TUYẾN
• 2. CHƯƠNG II: BIẾN ĐIỆU VECTOR KHÔNG GIAN CHO BỘ BIẾN TẦN 3 PHA 4 DÂY
• 3. CHƯƠNG III: MÔ HÌNH VÀ CẤU TRÚC ĐIỀU KHIỂN CỦA BỘ BIẾN TẦN 3 PHA 4 DÂY
• 4. CHƯƠNG IV: MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM BỘ BIẾN TẦN 3 PHA 4 DÂY
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về bộ biến tần ba pha

Bộ biến tần ba pha là thiết bị quan trọng trong hệ thống điện, có khả năng chuyển đổi điện năng từ nguồn DC sang AC. Việc sử dụng biến điệu vector không gian trong bộ biến tần ba pha giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu sóng hài. Các bộ biến tần này thường được áp dụng trong các lĩnh vực công nghiệp, nơi yêu cầu điều khiển động cơ chính xác và hiệu quả. Công nghệ biến điệu vector không gian cho phép điều khiển dòng điện và điện áp một cách linh hoạt, từ đó nâng cao hiệu suất năng lượng và giảm thiểu tổn thất. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển mới cho bộ biến tần ba pha là cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong công nghiệp.

II. Phân tích phương pháp biến điệu vector không gian

Phương pháp biến điệu vector không gian (SVM) là một trong những kỹ thuật tiên tiến nhất trong điều khiển bộ biến tần ba pha. SVM cho phép điều khiển điện áp và dòng điện một cách chính xác thông qua việc sử dụng các vector trong không gian ba chiều. Kỹ thuật này giúp giảm thiểu sóng hài và cải thiện hiệu suất năng lượng. Việc áp dụng SVM trong bộ biến tần ba pha không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Các nghiên cứu cho thấy rằng SVM có thể cải thiện hiệu suất năng lượng lên đến 30% so với các phương pháp điều khiển truyền thống.

2.1. Cấu trúc bộ biến tần ba pha

Cấu trúc của bộ biến tần ba pha thường bao gồm ba nhánh van, mỗi nhánh điều khiển một pha của điện áp. Việc sử dụng cấu trúc này giúp phân phối tải đều giữa các pha, từ đó giảm thiểu hiện tượng không cân bằng. Các thành phần chính của bộ biến tần bao gồm bộ điều khiển, bộ chuyển đổi và các cảm biến. Bộ điều khiển sử dụng các thuật toán SVM để điều chỉnh điện áp và dòng điện, đảm bảo rằng các thông số này luôn nằm trong giới hạn cho phép. Điều này không chỉ giúp bảo vệ thiết bị mà còn nâng cao hiệu suất hoạt động của toàn bộ hệ thống.

2.2. Ứng dụng của phương pháp SVM

Phương pháp SVM được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tự động hóa công nghiệp, điều khiển động cơ và hệ thống năng lượng tái tạo. Trong tự động hóa công nghiệp, SVM giúp điều khiển chính xác các động cơ điện, từ đó nâng cao hiệu suất sản xuất. Trong lĩnh vực năng lượng tái tạo, SVM được sử dụng để tối ưu hóa việc chuyển đổi năng lượng từ các nguồn như năng lượng mặt trời và gió. Việc áp dụng SVM không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu tác động đến môi trường, góp phần vào sự phát triển bền vững.

III. Mô hình và cấu trúc điều khiển của bộ biến tần

Mô hình điều khiển của bộ biến tần ba pha thường được xây dựng dựa trên các phương pháp toán học phức tạp. Mô hình này cho phép phân tích và dự đoán hành vi của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Cấu trúc điều khiển bao gồm các thuật toán điều khiển vòng kín, giúp duy trì các thông số điện áp và dòng điện trong giới hạn cho phép. Việc sử dụng mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong điều khiển mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng mô hình điều khiển này có thể giảm thiểu tổn thất năng lượng và nâng cao hiệu suất hoạt động của bộ biến tần.

3.1. Mô hình toán học

Mô hình toán học của bộ biến tần ba pha thường được xây dựng dựa trên các phương trình vi phân mô tả hành vi của hệ thống. Các phương trình này cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của bộ biến tần, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu. Việc sử dụng mô hình toán học giúp các kỹ sư có thể dự đoán được các vấn đề có thể xảy ra trong quá trình hoạt động của bộ biến tần, từ đó có các biện pháp khắc phục kịp thời.

3.2. Cấu trúc điều khiển vòng kín

Cấu trúc điều khiển vòng kín là một phần quan trọng trong hệ thống điều khiển bộ biến tần. Cấu trúc này cho phép theo dõi và điều chỉnh các thông số điện áp và dòng điện một cách liên tục. Việc sử dụng cấu trúc điều khiển vòng kín giúp nâng cao độ chính xác trong điều khiển, từ đó cải thiện hiệu suất hoạt động của bộ biến tần. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng cấu trúc điều khiển vòng kín có thể giảm thiểu tổn thất năng lượng và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

IV. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy rằng bộ biến tần ba pha sử dụng phương pháp SVM có hiệu suất vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab/Simulink cho thấy rằng việc áp dụng SVM giúp giảm thiểu sóng hài và cải thiện hiệu suất năng lượng. Thực nghiệm trong phòng thí nghiệm cũng cho thấy rằng bộ biến tần ba pha hoạt động ổn định và hiệu quả trong các điều kiện khác nhau. Kết quả này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp biến điệu vector không gian trong bộ biến tần ba pha.

4.1. Kết quả mô phỏng

Mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink cho thấy rằng bộ biến tần ba pha sử dụng phương pháp SVM có khả năng điều khiển chính xác điện áp và dòng điện. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng sóng hài được giảm thiểu đáng kể, từ đó nâng cao hiệu suất năng lượng. Việc sử dụng mô phỏng giúp các kỹ sư có thể kiểm tra và tối ưu hóa các thông số của bộ biến tần trước khi triển khai thực tế.

4.2. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm trong phòng thí nghiệm cho thấy rằng bộ biến tần ba pha hoạt động ổn định và hiệu quả. Các thông số điện áp và dòng điện luôn nằm trong giới hạn cho phép, từ đó đảm bảo an toàn cho thiết bị. Việc thực nghiệm giúp khẳng định tính khả thi của phương pháp SVM trong điều khiển bộ biến tần ba pha, đồng thời cung cấp các dữ liệu thực tế để cải thiện mô hình và cấu trúc điều khiển.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật và công nghiệp điện tử, việc điều khiển các thiết bị điện công suất cao ngày càng trở nên quan trọng. Bộ biến tần ba pha bốn dây là thiết bị được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống công suất từ vài trăm W đến vài MW, với ưu điểm điều chỉnh dễ dàng và tiết kiệm năng lượng. Tuy nhiên, các vấn đề về tải không cân bằng và tải phi tuyến gây ra nhiều ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng điện áp và dòng điện trong hệ thống, làm giảm hiệu suất và độ bền của thiết bị. Nghiên cứu này tập trung xây dựng phương pháp biến điệu vector không gian ba chiều (SVM-3D) cho bộ biến tần ba pha bốn dây nhằm giải quyết các vấn đề về tải không cân bằng và tải phi tuyến, đồng thời nâng cao chất lượng điện áp và dòng điện đầu ra.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng cấu trúc mạch lực, phát triển thuật toán biến điệu vector không gian ba chiều SVM-3D, thiết kế bộ điều khiển vòng kín để đảm bảo chất lượng điện áp và dòng điện đầu ra trong điều kiện tải phi tuyến và không cân bằng. Phạm vi nghiên cứu tập trung trên bộ biến tần ba pha bốn dây, với mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink/Plecs và thực nghiệm trên card điều khiển ds1103 tại phòng thí nghiệm. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các hệ thống điện công nghiệp, đặc biệt trong các ứng dụng UPS, hệ thống năng lượng phân tán sử dụng nguồn năng lượng tái tạo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính:

1. Phân tích tải không cân bằng và tải phi tuyến: Tải không cân bằng được mô tả qua các thành phần đối xứng (thứ tự thuận, thứ tự nghịch, thứ tự không) theo phương pháp Fortescue. Tỷ lệ không cân bằng được xác định qua các chỉ số Unbal_N% và Unbal_0%, phản ánh mức độ lệch pha và biên độ dòng điện ba pha. Tải phi tuyến được đặc trưng bởi các thành phần sóng hài bậc cao, tỷ lệ méo hài tổng (THD) và hệ số méo hài Kc, ảnh hưởng đến dòng trung tính và gây méo điện áp nguồn.

2. Phương pháp biến điệu vector không gian (SVM): SVM-2D được áp dụng cho bộ biến tần ba pha ba dây, trong khi SVM-3D mở rộng cho bộ biến tần ba pha bốn dây với không gian ba chiều. Các vector điện áp được biểu diễn trong hệ tọa độ αβγ, với 16 vector chuẩn tương ứng 16 trạng thái chuyển mạch của các van bán dẫn. Thuật toán xác định vị trí vector điện áp đặt Vref trong các lăng trụ (sector) và tính toán tỷ số điều biến d1, d2, d3 để tổng hợp vector điện áp mong muốn.

Các khái niệm chính bao gồm: tải không cân bằng, tải phi tuyến, sóng hài bậc cao, biến điệu vector không gian, hệ tọa độ αβγ, vector chuẩn, tỷ số điều biến.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu mô phỏng trên Matlab/Simulink/Plecs và kết quả thực nghiệm trên card điều khiển ds1103. Cỡ mẫu nghiên cứu là các trường hợp tải cân bằng, không cân bằng và phi tuyến với các đặc tính dòng điện và điện áp khác nhau.

Phương pháp phân tích sử dụng mô hình toán học của bộ biến tần ba pha bốn dây, phân tích thành phần đối xứng của tải không cân bằng, phân tích sóng hài của tải phi tuyến, và xây dựng thuật toán biến điệu vector không gian ba chiều SVM-3D. Thuật toán được kiểm nghiệm qua mô phỏng và thực nghiệm, đánh giá chất lượng điện áp, dòng điện, sóng hài và dòng trung tính.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng một năm, bao gồm các giai đoạn: phân tích lý thuyết, xây dựng mô hình, phát triển thuật toán, mô phỏng, thực nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Phân tích tải không cân bằng và tải phi tuyến:

   • Tỷ lệ không cân bằng dòng điện ba pha (Unbal_N%) dao động từ 15% đến 100% tùy trường hợp, với dòng trung tính có thể lên đến 1,84 lần dòng pha.
   • Tải phi tuyến như chỉnh lưu điốt ba pha không có bộ lọc có THD dòng lên đến 30%, hệ số méo hài Kc = 1,28; khi có bộ lọc L/C một chiều, THD giảm xuống dưới 29%, Kc < 1,22.
   • Dòng trung tính trong tải phi tuyến có thể lớn hơn 1,7 lần dòng pha, gây nóng quá mức dây trung tính và méo điện áp nguồn.

2. Hiệu quả của phương pháp biến điệu vector không gian SVM-3D:

   • Thuật toán SVM-3D xác định chính xác vị trí vector điện áp đặt Vref trong không gian ba chiều αβγ, phân chia thành 24 sector với 16 vector chuẩn.
   • Tính toán tỷ số điều biến d1, d2, d3 cho phép tổng hợp vector điện áp đầu ra chính xác, giảm sóng hài và méo điện áp.
   • Mô phỏng và thực nghiệm cho thấy bộ biến tần ba pha bốn dây điều khiển bằng SVM-3D có khả năng duy trì chất lượng điện áp và dòng điện tốt trong điều kiện tải không cân bằng và phi tuyến.

3. So sánh với các phương pháp truyền thống:

   • So với SVM-2D áp dụng cho bộ biến tần ba pha ba dây, SVM-3D xử lý tốt hơn các trường hợp có dây trung tính và tải không cân bằng.
   • Phương pháp này giảm thiểu dòng trung tính và sóng hài bậc cao, cải thiện hiệu suất và độ bền thiết bị.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của các hiện tượng méo điện áp và dòng trung tính lớn là do sự không cân bằng pha và thành phần sóng hài cao trong tải phi tuyến. Việc áp dụng biến điệu vector không gian ba chiều SVM-3D tận dụng thêm chiều không gian để điều khiển chính xác hơn các trạng thái chuyển mạch của bộ biến tần, từ đó giảm thiểu các thành phần sóng hài và dòng trung tính.

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm được trình bày qua các biểu đồ dạng sóng điện áp, dòng điện, phổ sóng hài và bảng số liệu tỷ lệ THD, Kc, dòng trung tính. So với các nghiên cứu trước đây, phương pháp này có ưu điểm vượt trội trong việc xử lý tải không cân bằng và tải phi tuyến trong bộ biến tần ba pha bốn dây.

Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp giải pháp điều khiển hiệu quả, nâng cao chất lượng nguồn điện, giảm thiểu tổn thất và tăng tuổi thọ thiết bị trong các hệ thống điện công nghiệp hiện đại.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thuật toán SVM-3D trong các bộ biến tần công nghiệp

   • Áp dụng thuật toán biến điệu vector không gian ba chiều cho các bộ biến tần ba pha bốn dây trong các nhà máy, hệ thống UPS và năng lượng phân tán.
   • Mục tiêu giảm THD dòng điện dưới 5% và dòng trung tính dưới 10% dòng pha trong vòng 6 tháng.

2. Phát triển phần mềm điều khiển tích hợp trên các card điều khiển hiện đại

   • Tích hợp thuật toán SVM-3D vào phần mềm điều khiển trên các card như ds1103 để dễ dàng triển khai và bảo trì.
   • Thời gian thực hiện trong 3 tháng, do các nhóm kỹ thuật và nghiên cứu phối hợp.

3. Nâng cao khả năng giám sát và chẩn đoán hệ thống

   • Xây dựng hệ thống giám sát chất lượng điện áp, dòng điện và sóng hài theo thời gian thực để phát hiện sớm các hiện tượng không cân bằng và tải phi tuyến.
   • Mục tiêu giảm thiểu sự cố và tăng độ tin cậy hệ thống trong 1 năm.

4. Đào tạo và nâng cao nhận thức cho kỹ sư vận hành

   • Tổ chức các khóa đào tạo về phân tích tải không cân bằng, tải phi tuyến và ứng dụng SVM-3D cho đội ngũ kỹ sư vận hành.
   • Thời gian đào tạo 6 tháng, nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và bảo trì thiết bị.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư thiết kế và phát triển bộ biến tần

   • Lợi ích: Áp dụng thuật toán SVM-3D để cải tiến thiết kế, nâng cao hiệu suất và độ bền sản phẩm.
   • Use case: Thiết kế bộ biến tần cho hệ thống năng lượng tái tạo hoặc UPS.

2. Chuyên gia vận hành hệ thống điện công nghiệp

   • Lợi ích: Hiểu rõ ảnh hưởng của tải không cân bằng và tải phi tuyến, áp dụng các giải pháp điều khiển phù hợp.
   • Use case: Giám sát và tối ưu hóa hệ thống điện trong nhà máy sản xuất.

3. Nhà nghiên cứu và giảng viên trong lĩnh vực điện công nghiệp

   • Lợi ích: Tham khảo phương pháp phân tích và điều khiển hiện đại, phát triển nghiên cứu tiếp theo.
   • Use case: Giảng dạy và nghiên cứu về biến tần và chất lượng điện năng.

4. Nhà quản lý dự án và đầu tư trong lĩnh vực năng lượng

   • Lợi ích: Đánh giá hiệu quả kỹ thuật và kinh tế của các giải pháp biến tần hiện đại.
   • Use case: Lập kế hoạch đầu tư hệ thống điện năng lượng phân tán hoặc nâng cấp hệ thống điện.

Câu hỏi thường gặp

1. Tải không cân bằng là gì và tại sao nó gây ảnh hưởng xấu?
   Tải không cân bằng xảy ra khi dòng điện hoặc điện áp ba pha có biên độ hoặc pha khác nhau, gây ra dòng trung tính lớn, méo điện áp và tổn thất năng lượng. Ví dụ, trong các hệ thống công nghiệp có tải động cơ không đồng đều, hiện tượng này rất phổ biến.

2. Tải phi tuyến khác gì so với tải tuyến tính?
   Tải phi tuyến có đặc tính dòng điện không tỷ lệ tuyến tính với điện áp, sinh ra sóng hài bậc cao làm méo dạng sóng điện áp và dòng điện. Ví dụ điển hình là các bộ chỉnh lưu, biến tần, thiết bị điện tử công suất.

3. Phương pháp biến điệu vector không gian SVM-3D có ưu điểm gì?
   SVM-3D tận dụng không gian ba chiều để điều khiển chính xác bộ biến tần ba pha bốn dây, giảm sóng hài, dòng trung tính và cải thiện chất lượng điện áp so với các phương pháp truyền thống như PWM hoặc SVM-2D.

4. Làm thế nào để xác định vị trí vector điện áp đặt Vref trong không gian αβγ?
   Thuật toán sử dụng các điều kiện về dấu và biên độ của các thành phần điện áp pha để xác định lăng trụ (sector) chứa Vref, từ đó tính toán tỷ số điều biến cho các vector chuẩn tương ứng.

5. Ứng dụng thực tế của nghiên cứu này là gì?
   Nghiên cứu giúp cải thiện hiệu suất và độ bền của bộ biến tần trong các hệ thống UPS, năng lượng phân tán, và các hệ thống điện công nghiệp có tải không cân bằng và phi tuyến, góp phần tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí bảo trì.

Kết luận

• Luận văn đã phân tích chi tiết đặc điểm tải không cân bằng và tải phi tuyến, xác định các tham số quan trọng như Unbal_N%, Unbal_0%, THD và hệ số méo hài Kc.
• Phương pháp biến điệu vector không gian ba chiều SVM-3D được xây dựng và áp dụng thành công cho bộ biến tần ba pha bốn dây, cải thiện chất lượng điện áp và dòng điện đầu ra.
• Mô hình toán học, thuật toán điều khiển và cấu trúc mạch lực được phát triển đồng bộ, phù hợp với các yêu cầu thực tế trong công nghiệp.
• Kết quả mô phỏng và thực nghiệm chứng minh hiệu quả của phương pháp trong việc giảm sóng hài và dòng trung tính, nâng cao độ ổn định hệ thống.
• Đề xuất các giải pháp triển khai, đào tạo và giám sát nhằm ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống điện công nghiệp hiện đại.

Next steps: Triển khai ứng dụng thực tế trong các nhà máy, phát triển phần mềm điều khiển tích hợp, mở rộng nghiên cứu cho các loại tải phức tạp hơn.

Các kỹ sư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điện công nghiệp nên áp dụng và phát triển tiếp phương pháp SVM-3D để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trong các phng pháp iu khin b bin i in áp ba pha ba dây, nguyên lý hot ng ca chúng thng c xây dng da trên gi thit ban u là ti, ngun cân bng, khi ó dòng in trung tính bng không. Mc dù ti, ngun không cân bng hoc ti phi tuyn tng nh là trng hp c bit, nhng trên thc t chúng li là nhng trng hp in hình và ch yu, ngha là dòng trung tính khác không. Chính vì vy ta cn phi nghiên cu nhng tính cht và nh hng ca chúng i vi h thng  có th iu khin h thng mt cách chính xác hn, nâng cao cht lng in áp hoc dòng in u ra. Nhng ni dung trên c trình bày trong chng I, ti, ngun không cân bng c phân tích da trên các thành phn i xng.

Nhng phân tích này s c s dng làm c s cho nhng thit k iu khin  các chng tip theo. Phng pháp phân tích di tn s c dùng  mô t ti phi tuyn, trong ó mô hình ti phi tuyn c biu din di dng nhng ngun dòng hoc ngun áp iu hòa. Nhng dòng ti iu hòa còn c kho sát thêm trong h ta  c nh  và h ta  quay dq0 trong chng III. Khái niệm về tải, nguồn không cân bằng 1.

Định nghĩa tải, nguồn không cân bằng dựa vào sự chênh lệch công suất Trong h thng ba pha, ti ba pha không cân bng có th do s phân phi không u v ti gia ba pha (tc là do ti không cân bng) hoc do ti ba pha cân bng làm vic trong iu kin h thng b s c nh mt pha hoc chm pha,. Hin nay có nhiu phng pháp xác nh t l không cân bng ca ti, ngun, tuy nhiên ta có th nhóm chúng li thành hai phng pháp chung. Luan van 13 Phng pháp th nht tính %UnBal da trên s chênh lch gia ti pha ln nht và ti pha nh nht [TL6]: loadmax − load min %UnBal = (1.1) ∑ load Trong ó: %UnBal - T l không cân bng ca ti/ngun. loadmax, loadmin - Ti ln nht và ti nh nht trong ba pha.

load - Tng ca ba ti trên ba pha. Nhc im ca cách tính %U nBal này có th thy trong bng 1. Gi thit rng h s công sut ca ti thay i trong khong [–0,8;+0,8], ct trái ca bng lit kê bn trng hp khác nhau ca ti. Kt qu o dòng trung tính c ghi trong ct phi ca bng [TL6].1 Tải không cân bằng và dòng trung tính Trường hợp Dòng trung tính In 1) |ILA|= Im; ILB = I LC = 0 |In|= Im 2) |ILA|=|I LB|=|ILC|= Im |In|= 1,24 Im cosA = 1; cosB = 0,8; cos C = –0,8 3) |ILA|=|I LB|=|2ILC|= Im |In|=1,47 I m cosA = –0,8; cosB = cosC = 0,8 4) |ILA|=|I LB|= Im; IC = 0 |In|= 1,84 Im cosA = –0,8; cosB = 0,8 Trong ó: Im là biên  dòng và In là dòng chy trong dây trung tính.

ILA, ILB, ILC là dòng pha A, dòng pha B và dòng pha C. cosA, cosB và cosC ln lt là h s công sut ca ti pha A, ti pha B và ti pha C T bng 1.1 ta thy: Ti trong trng hp 4 có t l không cân bng thp hn trong ti trng hp 1. Tuy nhiên, xét v mt dòng trung tính thì Luan van 14 trng hp 4 là trng hp ti không cân bng nht, trong ó dòng trung tính trng hp này có giá tr ln nht: In = 1,84. Nh vy, cách tính ti/ngun không cân bng da vào s chênh lch công sut theo công thc (1.1) còn có im cha hp lý: S khác nhau gây ra bi biên  hoc s thay i góc pha ban u ca dòng ti không th c phân bit theo cách nh ngha này.

Có mt cách tt hn, ó là nh ngha không cân bng da vào các thành phn i xng c trình bày  mc di. Định nghĩa tải, nguồn không cân bằng dựa vào các thành phần đối xứng Biu din s mt cân bng ca ti/ngun không cân bng da trên các thành phn i xng c  xng u tiên bi C.Fortescue nm 1918 và ngày nay nó tr thành là mt phng pháp ph bin  phân tích s mt cân trong nhng h thng in. Phng pháp nh ngha này còn ý ngha c bit khác, ó là nó cung cp nguyên tc  có th thit k b bin i. Mt dòng in (hoc in áp) ba pha không cân bng tùy ý có th c biu din nh sau : ⎡ ( ⎡ I ⎤ ⎢ I LA sin ω t ϕ LA ⎥ + ) ⎤ ⎢ LA ⎥ ⎢ ( ) ⎢ I LB ⎥ = ⎢ I LB sin ω t +ϕ LB ⎥ ⎥ (1.2) ⎢I ⎥ ⎢ ⎥ ( ⎣ LC ⎦ ⎢ I sin ω t +ϕ ⎣ LC ) LC ⎥⎦ Hoc nó có th c biu din bi sáu bin |ILA | ∠ LA, |ILB| ∠ LB, |I LC| ∠  LC.

Nu biu din theo các thành phn i xng, sáu bin trên li có th c phân tích thành ba dòng ba pha cân bng: Dòng th t thun Ip = |Ip| ∠ p, bao gm ILA _p, ILB_p và ILC_p. Dòng th t ngc In = |In| ∠ n , bao gm ILA_n, ILB_ n và ILC_ n. Dòng th t không I0 = |I0| ∠ 0 , bao gm ILA_0, ILB_ 0 và ILC_ 0. Phép bin i t các bin trong h ta  t nhiên abc sang nhng thành phn i xng c th hin trong công thc (1.

Ta có th tính ngc li theo công thc (1.4) : Luan van 15 ⎡ I p ⎤ ⎡1 a a2 ⎤ ⎡ I L A ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ I n ⎥ = ⎢1 a 2 a ⎥ ⎢ ILB ⎥ (1.4) ⎢⎣ IC ⎥⎦ ⎢⎣ a a 2 1⎥⎦ ⎢⎣ Io ⎥⎦ Trong ó: a = ej2/3.4), ta có: ⎡ I LA ⎤ ⎡ I LA_ p + I LA_ n + I LA_ o ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ I ⎢ LB ⎥ = ⎢ I LB _ p + I LB _ n + I LB _ o ⎥ (1.5) ⎢I ⎥ I ⎢ ⎥ ⎣ LC ⎦ ⎢⎣ LC _ p + I LC _ n + I LC _ o ⎥⎦ Da vào nh ngha trên, mt ti/ngun ba pha không cân bng có th c mô t bi hai thông s là Unbal_N% (t l không cân bng th t ngc) và Unbal_0 % (t l không cân bng th t không). Chúng c xác nh theo hai biu thc (1.6) TPTTpositive TPTTzero UnBal_0% = .7) TPTT positive Trong ó: TPTT positive, TPTT negative, TPTTzero là các thành phn th t thun, th t ngc và th t không ca ba pha.2 cho thy nhng kt qu áp dng hai t l không cân bng này  mô t bn trng hp không cân bng ca ti lit kê trong bng 1. Các t l không cân bng Unbal_N% và Unbal_0 % ca ba pha có th thay i ng vi nhng h s công sut khác nhau [TL6]. Luan van 16 Bảng 1.

Tải không cân bằng và các hệ số không cân bằng Trường hợp Unbal_N% Unbal_0% 1) |I LA|= Im; I LB = ILC = 0 100% 100% 2) |I LA|=|I LB|=|ILC|= Im 32,3% 47,7% cosA = 1; cosB = 0,8; cosC = - 0,8 3) |I LA|=|I LB|=|2ILC|= Im 35% 72,7% cosA = - 0,8; cosB = cosC = 0,8 4) |I LA|=|I LB|= Im; IC = 0 15% 115% cosA = - 0,8; cosB = 0,8 Hình 1. Ví dụ phân tích tải, nguồn không cân bằng thành ba thành phần riêng biệt: Thứ tự thuận, thứ tự ngược và thứ tự không Luan van 17 1. Ảnh hưởng của tải, nguồn không cân bằng C ti, ngun ba pha u có hai cách ni dây: ni dây hình  (ba dây) và ni dây hình Y (bn dây). Nh vy, ta có 22 = 4 kh nng  ni gia ngun và ti theo mt trong bn s : –, –Y, Y– và Y–Y.

a) Sơ đồ ∆ - ∆ b) Sơ đồ ∆ - Y c) Sơ đồ Y - ∆ Luan van 18 d) Sơ đồ Y - Y Hình 1. Bốn khả năng có thể nối giữa nguồn và tải Trong s  ni  - , c ngun và ti u có im trung tính trôi. Khi ti không cân bng, các dòng pha s không cân bng. Qua tr kháng ca ngun, các dòng pha không cân bng s ln lt làm in áp u ra mt cân.

nh hng ca ti không cân bng trong trng hp này c biu din bng mt dòng th t ngc t ngun n ti. Nh vy, tn ti mt dòng rò s chy qun gia ngun và ti vi tn s bng hai ln tn s ngun. Khi im trung tính c ni t, in áp ca im trung tính s thay i theo s mt cân bng ca ti. c im này có th gây ra hin tng lch i n áp trung tính gia ngun - ti và iu này gây ra rt nhiu vn  phc tp trong h thng.

Trong s  ni  - Y, ch  làm vic tng t nh s  ni  - , ngoi tr vic có mt im trung tính ti rõ ràng, hot ng ti có th b s c do s thay i ca in áp im trung tính. Trng hp này không có dòng th t không trong ti, tuy nhiên dòng th t không có th tn ti trong ngun và gây ra mt s nh hng xu n hot ng ca h thng. Trong s  ni Y -  tng t nh s  ni  - , tr vic không có dòng th t không trong ngun, tuy nhiên dòng th t không có th tn ti trong ti. Trong s  ni Y - Y, im trung tính ca ngun và im trung tính ca ti là b ràng buc vi nhau.

Nh vy, không phi là duy nht dòng th t ngc chy qun gia ngun và ti vi tn s gp hai ln tn s ngun chy Luan van 19 qua các im ni A, B và C, mà còn có thêm dòng th t không chy qun gia ngun và ti chy qua im ni trung tính G. Tải phi tuyến 1. Khái niệm tải phi tuyến Trong h thng in t công sut, nhng ti tuyn tính ví d nh in tr, cun cm, t in. và nhng ti phi tuyn ví d nh iôt chnh lu, thyristor, lò h quang,.

Mt ti tuyn tính có th c nh ngha theo mt biu thc tuyn tính gia in áp trên ti và dòng qua ti hoc o hàm ca chúng. Mc dù không có mt biu thc toán hc rõ ràng mô t ti phi tuyn, tuy nhiên chúng có th c mô t nh "mt ti mà c tính dòng không sin khi nó c cung cp mt ngun in áp hình sin".