Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại để điều khiển bộ lưu trữ năng lượng dạng bánh đà dùng máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc" do nghiên cứu sinh Lại Thị Thanh Hoa thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Đỗ Trung Hải. Công trình được bảo vệ năm 2025 tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên, thuộc ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, mã số đào tạo 9 52 02 16.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong xu hướng chuyển dịch năng lượng toàn cầu, các nguồn năng lượng tái tạo như điện gió và điện mặt trời đang được tích hợp ngày càng nhiều vào hệ thống điện quốc gia và các hệ thống vi lưới (microgrid). Do đặc tính phụ thuộc chặt chẽ vào thời tiết và bức xạ mặt trời, nguồn năng lượng này có tính gián đoạn và không ổn định cao, gây ra dao động tần số, sụt giảm điện áp và làm suy giảm chất lượng điện năng. Để khắc phục vấn đề này, các hệ thống lưu trữ năng lượng (ESS) đóng vai trò điều hòa cân bằng công suất. Trong số đó, hệ thống lưu trữ năng lượng dạng bánh đà (Flywheel Energy Storage System – FESS) có ưu thế về tốc độ nạp/xả nhanh, mật độ công suất cao, tuổi thọ vận hành dài (trên 20 năm) và không phụ thuộc vào phản ứng hóa học độc hại.

Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu FESS trước đây tập trung vào máy điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) hoặc sử dụng các bộ điều khiển tuyến tính kinh điển (PI, PID). Việc áp dụng máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM) gặp thách thức lớn do đặc tính toán học phi tuyến cao, bão hòa từ, bất định tham số và ảnh hưởng của nhiễu. Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định là sự thiếu vắng các thuật toán điều khiển hiện đại, phi tuyến, thích nghi và không cần mô hình chính xác nhằm nâng cao hiệu năng bám công suất cho SCIM-FESS trong điều kiện nguồn tái tạo dao động ngẫu nhiên.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là nghiên cứu, xây dựng các phương pháp điều khiển hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, độ ổn định và khả năng thích nghi của hệ thống lưu trữ năng lượng bánh đà sử dụng động cơ không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM-FESS) kết nối lưới và vi lưới.

Các mục tiêu cụ thể được xác định gồm:

  1. Xây dựng thuật toán điều khiển bám tối ưu, thích nghi công suất cho bộ biến đổi phía máy điện (MSC) của hệ thống SCIM-FESS dựa trên sự kết hợp giữa điều khiển dự báo (MPC), hệ mờ và mạng nơ-ron.
  2. Xây dựng thuật toán điều khiển tối ưu, thích nghi công suất không cần mô hình toán học chính xác (MF-OAC) cho bộ biến đổi phía máy điện dựa trên mạng nơ-ron động và học tăng cường.
  3. Xây dựng thuật toán điều khiển phi tuyến Backstepping cho bộ biến đổi phía lưới (GSC) của hệ thống SCIM-FESS nhằm ổn định điện áp thanh cái một chiều (DC-link) và nâng cao chất lượng dòng điện nối lưới.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Bài toán điều khiển hệ thống lưu trữ năng lượng bánh đà tích hợp máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM-FESS).
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về mặt lý thuyết: Tập trung phát triển các thuật toán điều khiển phi tuyến dựa trên lý thuyết điều khiển hiện đại (FCS-MPC, Backstepping) và các phương pháp tính toán thông minh, học tăng cường (hệ mờ Sugeno, mạng nơ-ron RBF).
    • Về mặt thực nghiệm: Mô hình hóa toán học và kiểm chứng hoạt động của các giải pháp đề xuất thông qua mô phỏng trên nền tảng phần mềm Matlab - Simulink - Simscape.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án phân chia các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về hệ thống lưu trữ năng lượng bánh đà thành hai nhóm chính:

  • Nhóm 1: Nghiên cứu phần cứng, cấu trúc cơ học và cấu hình bộ biến đổi

    • Tác giả trong các công trình [1, 8] đã phân tích ưu nhược điểm của FESS so với các công nghệ lưu trữ khác và so sánh ba loại máy điện chính: máy điện đồng bộ, máy điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) và máy điện cảm ứng (IM).
    • Nghiên cứu [12, 37] tập trung tối ưu hóa hình dạng cơ học và vật liệu bánh đà (thép và composite); các công trình [9, 38] khai thác công nghệ chế tạo mới nhằm giảm tổn hao khí động học và tổn hao ma sát ổ trục.
    • Về cấu trúc điện tử công suất, [39, 40] áp dụng biến tần ma trận trực tiếp và gián tiếp để loại bỏ tụ DC-link trung gian; các tài liệu [41, 42] đề xuất mô hình lai ghép FESS với pin hóa học hoặc siêu tụ điện để chia sẻ dải tần công suất phóng nạp.

  • Nhóm 2: Nghiên cứu thuật toán điều khiển hệ thống FESS

    • Đa số các công bố hiện có vẫn sử dụng thuật toán điều khiển PI kinh điển kết hợp định hướng từ thông (FOC) hoặc điều khiển trực tiếp mô-men (DTC). Điển hình như các nghiên cứu [12, 28, 43] mô phỏng chu trình nạp/xả với bộ điều khiển PI; công trình [16] so sánh SCIM và PMSM bằng thuật toán PI-FOC; nghiên cứu [45, 46, 54, 55] khảo sát FESS điều khiển bằng PID cho các ứng dụng điện gió và ổn định điện áp lưới.
    • Các tài liệu [48, 49, 50] dùng FESS làm mịn công suất máy phát gió; [51, 52] ứng dụng quản lý năng lượng trên xe điện; [56, 57, 58, 59, 2-7] khảo sát ổn định động của trang trại gió dùng máy điện cảm ứng với bộ điều khiển cổ điển.
    • Về hướng ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại: [60] đề xuất logic mờ cho hệ FESS dùng máy điện cảm ứng nguồn kép (DFIG) nhằm ổn định điện áp DC-bus; [101] nghiên cứu bộ điều khiển mạng nơ-ron mờ tự tổ chức (SOFNC) không cần mô hình; [102] khảo sát MPC dựa trên mạng nơ-ron mờ loại 2 cho máy điện cảm ứng độc lập; [103] tổng quan vai trò của trí tuệ nhân tạo trong điều khiển biến đổi điện tử công suất; và [8] thực hiện khảo sát toàn diện về các chiến lược điều khiển FESS.
Hướng nghiên cứu Tác giả & Tài liệu trích dẫn tiêu biểu Trọng tâm và Hạn chế tồn tại
Thiết kế cơ học & vật liệu bánh đà [1, 8], [9, 12, 37, 38] Tối ưu kết cấu rotor, ổ đỡ từ tính và vỏ chân không; chưa giải quyết bài toán bù động lực học phía điều khiển.
Bộ biến đổi công suất ma trận [39, 40] Giảm kích thước phần cứng nhưng thuật toán điều chế phức tạp, chịu ảnh hưởng lớn từ dao động điện áp lưới.
Hệ thống điều khiển FESS kinh điển (PI/PID) [12, 16, 28, 43, 45, 47, 54, 55, 58, 59] Thiết kế dựa trên tuyến tính hóa quanh điểm làm việc; đáp ứng chậm, sai lệch lớn khi có bão hòa từ và tải biến đổi nhanh.
Ứng dụng FESS trong vi lưới & nguồn tái tạo [2-7, 20, 35, 48, 49, 50, 56, 57] Tập trung vào kịch bản vận hành cấp hệ thống; cấu trúc điều khiển nội tại của máy điện chưa được tối ưu hóa phi tuyến.
Điều khiển hiện đại & trí tuệ nhân tạo cho FESS [8, 60, 101, 102, 103] Số lượng công trình còn ít; chủ yếu thử nghiệm trên máy PMSM hoặc mô phỏng rời rạc chưa xét đầy đủ tương tác hai phía máy - lưới.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết: Hầu hết các nghiên cứu về SCIM-FESS chưa giải quyết triệt để tính phi tuyến mạnh, hiện tượng trôi dạt tham số do nhiệt độ, bão hòa mạch từ và yêu cầu bám công suất thời gian thực khi nguồn điện tái tạo biến động ngẫu nhiên. Luận án chọn giải quyết bài toán tích hợp đồng bộ: kết hợp điều khiển mờ - nơ-ron với điều khiển dự báo tập hữu hạn (FN-FCS-MPC) và điều khiển tối ưu thích nghi không mô hình (MF-OAC) cho phía máy điện, kết hợp kỹ thuật Backstepping cho phía lưới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết

  1. Động lực học hệ thống lưu trữ bánh đà: Năng lượng cơ học tích trữ trong rotor bánh đà tỷ lệ với mô-men quán tính $J$ và bình phương vận tốc góc $\omega_r$: $$E = \frac{1}{2} J \omega_r^2$$ Dải năng lượng hữu ích được giải phóng khi tốc độ thay đổi từ $\omega_{r,\min}$ đến $\omega_{r,\max}$: $$\Delta E = \frac{1}{2} J (\omega_{r,\max}^2 - \omega_{r,\min}^2)$$ Công suất cơ học trao đổi tuân theo phương trình chuyển động quay theo định luật II Newton: $$J \frac{d\omega_r}{dt} = T_e(t) - T_L(t)$$ $$P(t) = \frac{dE}{dt} = J \omega_r \frac{d\omega_r}{dt}$$ Trong đó $T_e$ là mô-men điện từ do SCIM sinh ra, $T_L$ là mô-men cản và tổn hao ma sát.

  2. Mô hình toán học máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM): Được thiết lập trên hệ tọa độ trực giao $dq$ quay đồng bộ với từ trường stator (tốc độ $\omega_s$). Phương pháp tựa theo từ thông rotor (Rotor Field-Oriented Control – RFOC) được áp dụng với điều kiện: $$\psi_{rq} = 0, \quad \psi_{rd} = \psi_r$$ Khi đó, mô-men điện từ được xác định tuyến tính theo dòng điện trục $q$: $$T_e = \frac{3}{2} p \psi_{rd} i_{sq} = \frac{3}{2} p \psi_r i_{sq}$$ Hệ phương trình trạng thái phi tuyến của SCIM sau khi triệt tiêu các liên kết đại số có dạng: $$\frac{di_{sd}}{dt} = \frac{\sigma}{L_s} \left[ v_{sd} - R_s i_{sd} + \omega_s \sigma L_s i_{sq} + \frac{L_m^2}{L_r^2} R_r i_{sd} + \frac{L_m R_r}{L_r^2} \psi_{rd} \right]$$ $$\frac{di_{sq}}{dt} = \frac{\sigma}{L_s} \left[ v_{sq} - R_s i_{sq} - \omega_s \sigma L_s i_{sd} - \frac{L_m}{L_r} \omega_r \psi_{rd} \right]$$ $$\frac{d\psi_{rd}}{dt} = \frac{L_m R_r}{L_r} i_{sd} - \frac{R_r}{L_r} \psi_{rd}$$ $$\frac{d\omega_r}{dt} = \frac{1}{J} \left( \frac{3}{2} p \psi_{rd} i_{sq} - T_L \right)$$ với hệ số rò $\sigma = 1 - \frac{L_m^2}{L_s L_r}$.

  3. Lý thuyết điều khiển hiện đại được ứng dụng:

    • FCS-MPC (Finite Control Set Model Predictive Control): Tận dụng số lượng hữu hạn các trạng thái đóng cắt của bộ biến đổi hai mức (8 vector điện áp) để dự báo dòng điện tại chu kỳ $(k+1)$ và lựa chọn vector tối thiểu hóa hàm mục tiêu mà không cần điều chế độ rộng xung (PWM).
    • Hệ mờ - nơ-ron thích nghi (ANFIS/FNC): Sử dụng cấu trúc suy luận mờ Sugeno kết hợp mạng nơ-ron truyền thẳng để tự động cập nhật hàm liên thuộc và luật mờ từ dữ liệu vận hành.
    • Quy hoạch động thích nghi (ADP) và Mạng RBF: Giải phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) phục vụ điều khiển tối ưu phi tuyến trực tuyến không phụ thuộc mô hình hệ thống (Model-Free Optimal Adaptive Control).
    • Phương pháp Backstepping: Phân rã hệ thống phi tuyến bậc cao thành các hệ con bậc một dạng phản hồi chặt (strict-feedback) và tổng hợp luật điều khiển dựa trên hàm thế Lyapunov từng bước.

Phương pháp nghiên cứu

Luận án kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết giải tích và mô hình hóa, mô phỏng số:

  • Xây dựng mô hình toán: Thiết lập hệ phương trình vi phân phi tuyến cho toàn bộ hệ thống gồm bánh đà, SCIM, bộ biến đổi MSC, tụ liên kết DC-link, bộ biến đổi GSC, bộ lọc ngõ ra và điểm kết nối chung (PCC).
  • Công cụ mô phỏng: Thực hiện trên phần mềm MATLAB / Simulink / Simscape.
  • Kịch bản kiểm chứng:
    • Khảo sát các chu trình chuyển đổi trạng thái: nạp ($P_{ref} > 0$), chờ ($P_{ref} \approx 0$), xả ($P_{ref} < 0$).
    • Khảo sát đáp ứng bám công suất khi tín hiệu đặt biến thiên dạng hàm điều hòa (sin) và biến thiên ngẫu nhiên mô phỏng sự trồi sụt của nguồn điện gió/mặt trời.
    • Đánh giá độ bền vững trước hiện tượng bão hòa từ, thay đổi điện trở/điện cảm và biến động phụ tải tại thanh cái vi lưới.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về FESS, phân loại thiết bị theo dải tốc độ quay (tốc độ thấp $< 10.000$ vòng/phút dùng rotor thép, tốc độ cao lên tới $100.000$ vòng/phút dùng vật liệu composite), theo loại ổ đỡ (ổ bi cơ khí hoặc ổ đỡ từ chủ động/thụ động), và theo môi trường vận hành (không khí hoặc buồng chân không).

Chương này phân tích chi tiết cấu trúc bộ biến đổi nguồn áp back-to-back AC/DC/AC gồm bộ biến đổi phía máy (MSC) và bộ biến đổi phía lưới (GSC) kết nối qua tụ DC-link. Nguyên lý quản lý năng lượng được điều phối bởi hệ thống quản lý năng lượng vi lưới (MEMS) nhằm bù trừ công suất thiếu hụt hoặc hấp thụ công suất dư thừa. Tác giả cũng thiết lập các tiêu chuẩn vận hành chất lượng điện năng: sai lệch tần số trong phạm vi $\pm 0.5\text{ Hz}$ đối với lưới lớn và $\pm 1.0\text{ Hz}$ đối với microgrid (theo IEEE 1547, IEC 61000-4-30, EN 50160); sai số điện áp $\pm 10%$ đối với lưới hạ áp (theo IEC 60038).

Cuối chương, mô hình toán học giải tích của hệ SCIM-FESS được thiết lập chi tiết từ hệ phương trình cân bằng điện áp mạch stator và rotor trong hệ quy chiếu đồng bộ $dq$. Hệ phương trình vi phân đại số phi tuyến (DAE) ban đầu được chuyển đổi thành hệ phương trình vi phân thường phi tuyến (ODE) bậc 5 hoàn chỉnh nhờ kỹ thuật tựa theo từ thông rotor, tạo cơ sở toán học cho việc thiết kế các thuật toán ở các chương tiếp theo.

Chương 2. Thiết kế điều khiển bộ biến đổi phía máy điện của SCIM-FESS dựa trên hệ mờ nơ-ron thích nghi và điều khiển dự báo

Chương 2 trình bày cấu trúc điều khiển kết hợp mờ - nơ-ron thích nghi và điều khiển dự báo tập hữu hạn (FN-FCS-MPC) cho bộ biến đổi MSC. Hệ thống được tổ chức thành cấu trúc ba lớp:

  • Lớp 1 (Điều khiển công suất): Sử dụng bộ điều khiển mờ - nơ-ron FN1 để tiếp nhận sai lệch công suất thực tế so với công suất đặt $P_{ref}$, sinh ra dòng điện tham chiếu trục $q$ ($i_{sq}^*$).
  • Lớp 2 (Điều khiển từ thông): Sử dụng bộ điều khiển mờ - nơ-ron FN2 để điều khiển từ thông rotor bám theo giá trị định mức hoặc giảm từ thông khi làm việc ở vùng tốc độ cao, xác định dòng điện tham chiếu trục $d$ ($i_{sd}^*$).
  • Lớp 3 (Điều khiển dòng điện và đóng cắt): Ứng dụng thuật toán FCS-MPC để dự báo đáp ứng dòng điện $[i_{sd}(k+1), i_{sq}(k+1)]^T$ tương ứng với 8 vector điện áp khả dĩ của bộ nghịch lưu hai mức. Vector điện áp làm cực tiểu hóa hàm mục tiêu sai số dòng điện được lựa chọn trực tiếp để phát xung kích mở IGBT trong chu kỳ tiếp theo.

Kết quả mô phỏng trên Matlab-Simscape khẳng định tính hiệu quả của cấu trúc FN-FCS-MPC: hệ thống chuyển đổi mượt mà giữa các chế độ nạp, chờ và xả; bám chính xác công suất đặt cả khi $P_{ref}$ biến thiên dạng hình sin lẫn dạng ngẫu nhiên tần số cao, đồng thời từ thông rotor luôn được duy trì ổn định.

Chương 3. Điều khiển bám tối ưu thích nghi không mô hình (MF-OAC) cho phía máy hệ SCIM-FESS

Chương 3 đề xuất thuật toán điều khiển bám tối ưu thích nghi không mô hình (Model-Free Optimal Adaptive Control – MF-OAC) cho bộ biến đổi MSC nhằm khắc phục hoàn toàn sự phụ thuộc vào các tham số vật lý của máy điện.

Phương pháp sử dụng nguyên lý quy hoạch động thích nghi (ADP) kết hợp mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF). Mạng nơ-ron đóng vai trò xấp xỉ trực tuyến hàm chi phí Bellman và chính sách điều khiển tối ưu thông qua thuật toán lặp giá trị (Value Iteration). Quy luật cập nhật trọng số mạng nơ-ron được thiết kế dựa trên tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, đảm bảo sai số bám công suất tiệm cận về 0.

Để kiểm nghiệm tính thích nghi, tác giả xây dựng mô hình SCIM-FESS mở rộng có kể đến các hiện tượng phi tuyến thực tế: bão hòa từ, điện trở stator/rotor biến thiên theo nhiệt độ và nhiễu mô-men tải ngẫu nhiên. Kết quả mô phỏng so sánh cho thấy thuật toán MF-OAC bám sát công suất tham chiếu với sai số thấp, đáp ứng động học nhanh, cấu trúc thuật toán không đòi hỏi quá trình huấn luyện ngoại tuyến phức tạp như FN-MPC, đồng thời khối lượng tính toán phù hợp để nạp vào các vi xử lý số tín hiệu (DSP) hoặc vi điều khiển nhúng như STM32.

Chương 4. Thiết kế điều khiển Backstepping cho bộ biến đổi phía lưới hệ SCIM-FESS

Chương 4 giải quyết bài toán điều khiển bộ biến đổi phía lưới (GSC) nhằm duy trì ổn định điện áp thanh cái một chiều ($V_{dc}$) và kiểm soát hệ số công suất trao đổi với lưới điện.

Mô hình toán học của GSC kết nối với lưới qua bộ lọc $RL$ được biểu diễn dưới dạng phản hồi chặt (strict-feedback). Kỹ thuật Backstepping được xây dựng theo cấu trúc ba tầng lồng ghép:

  • Tầng 1: Thiết kế luật điều khiển dòng điện trục $d$ ($i_d$) bám theo giá trị đặt để gián tiếp điều chỉnh công suất tác dụng và điện áp $V_{dc}$.
  • Tầng 2: Thiết kế luật điều khiển dòng điện trục $q$ ($i_q$) bám theo dòng điện đặt $i_q^* = 0$ nhằm đảm bảo hệ số công suất phía lưới tiệm cận $1$ ($\cos\varphi \approx 1$).
  • Tầng 3: Thiết lập mối quan hệ phi tuyến giữa năng lượng tích trữ trong tụ điện DC-link và công suất trao đổi để tổng hợp dòng điện tham chiếu $i_d^*$, giữ điện áp $V_{dc}$ không đổi.

Tính ổn định tiệm cận toàn cục của toàn bộ hệ thống kín được chứng minh thông qua việc xây dựng hàm thế năng Lyapunov xác định dương cho từng bước thiết kế. Kết quả mô phỏng trong các điều kiện tải biến đổi đột ngột và công suất từ FESS đảo chiều liên tục cho thấy điện áp $V_{dc}$ luôn duy trì ổn định quanh giá trị đặt, độ biến thiên điện áp tại điểm nối chung (PCC) giảm thiểu đáng kể, dạng sóng dòng điện bơm vào lưới có độ méo dạng thấp.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới của luận án được thể hiện qua các điểm sau:

  1. Về mặt phương pháp điều khiển phía máy điện (MSC):

    • Đề xuất và phối hợp thành công cấu trúc điều khiển lai giữa hệ mờ - nơ-ron thích nghi Sugeno và điều khiển dự báo tập hữu hạn (FN-FCS-MPC). Chiến lược này phân tách rõ ràng nhiệm vụ: các bộ mờ - nơ-ron FN1 và FN2 tự động thích nghi để sinh giá trị đặt dòng điện tối ưu trong điều kiện tham số bất định, trong khi FCS-MPC thực hiện tối ưu hóa trực tiếp trạng thái đóng cắt van bán dẫn, loại bỏ khâu điều chế vector không gian phức tạp.
    • Xây dựng thành công thuật toán điều khiển bám tối ưu thích nghi không mô hình (MF-OAC) cho SCIM-FESS dựa trên quy hoạch động thích nghi và mạng nơ-ron RBF. Thuật toán có khả năng tự học trực tuyến mà không cần biết trước các thông số $R_s, R_r, L_s, L_r, L_m$, bảo đảm tính hội tụ và ổn định theo chuẩn Lyapunov ngay cả khi hệ thống chịu ảnh hưởng của hiện tượng bão hòa từ và nhiễu tải.

  2. Về mặt phương pháp điều khiển phía lưới (GSC):

    • Áp dụng thành công phương pháp điều khiển phi tuyến Backstepping ba tầng cho bộ biến đổi GSC theo cấu trúc strict-feedback. Giải pháp này cho phép liên kết động học giữa điện áp DC-link và các dòng điện trục $dq$, giúp ổn định điện áp DC trung gian một cách bền vững trước các xung công suất nạp/xả lớn từ bánh đà.

  3. Về mặt ứng dụng thực tiễn:

    • Cung cấp mô hình toán học giải tích hoàn chỉnh và bộ tham số mô phỏng chi tiết của hệ thống SCIM-FESS kết nối lưới trên nền tảng Matlab - Simulink - Simscape.
    • Chứng minh khả năng ứng dụng thực tế của SCIM làm nguồn tích trữ bánh đà thay thế cho PMSM, giúp giảm giá thành chế tạo cơ khí mà vẫn đảm bảo được chất lượng điều khiển động học và khả năng làm mịn công suất cho các vi lưới có tỷ trọng năng lượng tái tạo cao.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung và phạm vi nghiên cứu được công bố trong văn bản luận án, các hạn chế và hướng phát triển tiếp theo bao gồm:

  • Hạn chế:

    • Toàn bộ các kết quả kiểm chứng thuật toán điều khiển đề xuất (FN-FCS-MPC, MF-OAC, Backstepping) mới dừng lại ở mức độ mô hình hóa và mô phỏng trên phần mềm Matlab - Simulink - Simscape, chưa được thực nghiệm kiểm chứng trên mô hình phần cứng thực tế hoặc hệ thống mô phỏng bán thực (Hardware-in-the-loop - HIL).
    • Chưa xét đến tương tác đa nguồn phức tạp trong các hệ thống lưu trữ lai (kết hợp FESS với hệ thống pin tích năng BESS hoặc siêu tụ điện).
    • Khối lượng tính toán của thuật toán tối ưu hóa thích nghi cần được tối ưu sâu hơn khi hiện thực hóa trên các phần cứng điều khiển nhúng cụ thể.

  • Hướng nghiên cứu tiếp:

    • Thiết kế và triển khai thực nghiệm các thuật toán đề xuất trên bo mạch điều khiển số tín hiệu thực tế (DSP hoặc vi điều khiển ARM Cortex-M/STM32).
    • Nghiên cứu chiến lược điều khiển phối hợp giữa SCIM-FESS với các thiết bị lưu trữ năng lượng khác trong hệ thống quản lý năng lượng vi lưới (MEMS) quy mô lớn.
    • Khảo sát các ràng buộc giới hạn nhiệt độ cuộn dây và ứng suất cơ học của bánh đà trong các kịch bản nạp xả liên tục ở dải tần số cao.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu chuyên khảo hữu ích cho nhiều đối tượng trong nghiên cứu và đào tạo:

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Cung cấp phương pháp luận chi tiết về việc xây dựng thuật toán điều khiển phi tuyến Backstepping, cách tích hợp thuật toán FCS-MPC với hệ mờ - nơ-ron (ANFIS), và kỹ thuật thiết kế điều khiển tối ưu không mô hình (MF-OAC) dựa trên quy hoạch động thích nghi và mạng RBF.
  • Đối với giảng viên và nhà nghiên cứu ngành Kỹ thuật Điện, Năng lượng tái tạo: Cung cấp hệ phương trình toán học giải tích chi tiết về máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc tích hợp bánh đà (SCIM-FESS) và mô hình tương tác năng lượng của bộ biến đổi hai chiều back-to-back trong vi lưới.
  • Đối với kỹ sư phát triển hệ thống điện tử công suất: Cung cấp giải pháp kỹ thuật cụ thể trong việc điều khiển ổn định điện áp thanh cái một chiều DC-link và cấu trúc vòng lặp điều khiển dòng điện, công suất phục vụ việc phát triển các thiết bị tích trữ năng lượng thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả lại lựa chọn máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM) cho hệ thống bánh đà thay vì máy điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM)?

Theo phân tích của tác giả ở Chương 1, máy điện PMSM tuy có ưu điểm về hiệu suất cao và ít tiêu thụ công suất phản kháng, nhưng giá thành chế tạo lớn và có cấu trúc phức tạp. Ngược lại, máy điện SCIM sở hữu kết cấu rotor lồng sóc chắc chắn, độ bền cơ học cao, không có chổi than hay cổ góp, chi phí sản xuất thấp và dải điều khiển tốc độ rộng. Khi được trang bị các thuật toán điều khiển hiện đại, SCIM hoàn toàn có khả năng đạt được đáp ứng động học và hiệu suất tương đương PMSM, trở thành giải pháp có tính kinh tế cao cho các hệ thống FESS tốc độ thấp và trung bình.

2. Cấu trúc điều khiển FN-FCS-MPC ở Chương 2 được phân chia thành các lớp chức năng như thế nào?

Cấu trúc điều khiển phía máy điện trong Chương 2 được chia thành 3 lớp chức năng riêng biệt:

  • Lớp 1: Bộ điều khiển mờ - nơ-ron FN1 thực hiện điều khiển công suất, tự động tối ưu hóa luật mờ Sugeno để sinh ra tín hiệu đặt dòng điện trục $q$ ($i_{sq}^*$).
  • Lớp 2: Bộ điều khiển mờ - nơ-ron FN2 thực hiện điều khiển từ thông rotor, đảm bảo động cơ hoạt động ở chế độ từ thông tối ưu và sinh ra dòng điện đặt trục $d$ ($i_{sd}^*$).
  • Lớp 3: Bộ điều khiển dự báo tập hữu hạn FCS-MPC tính toán dự báo sai số dòng điện cho chu kỳ kế tiếp và lựa chọn trực tiếp trạng thái đóng cắt tối ưu trong 8 vector điện áp của bộ nghịch lưu hai mức.

3. Điểm khác biệt cốt lõi giữa phương pháp MF-OAC ở Chương 3 và phương pháp FN-MPC ở Chương 2 là gì?

Điểm khác biệt cốt lõi là sự phụ thuộc vào mô hình và dữ liệu huấn luyện:

  • Cấu trúc FN-MPC ở Chương 2 vẫn sử dụng mô hình toán học giải tích của máy điện trong khâu dự báo FCS-MPC và các bộ FN cần có tập dữ liệu mô phỏng trước để huấn luyện cấu trúc luật mờ.
  • Trong khi đó, phương pháp MF-OAC ở Chương 3 là phương pháp hoàn toàn không cần mô hình (Model-Free). Thuật toán sử dụng mạng nơ-ron RBF và thuật toán lặp giá trị của quy hoạch động thích nghi để học trực tuyến hàm chi phí Bellman và chính sách điều khiển tối ưu ngay trong quá trình vận hành, không cần biết trước tham số máy điện và không cần huấn luyện ngoại tuyến.

4. Mục đích của việc thiết kế 3 tầng điều khiển bằng kỹ thuật Backstepping cho bộ biến đổi phía lưới (GSC) ở Chương 4 là gì?

Bộ biến đổi phía lưới có hai nhiệm vụ chính: duy trì điện áp DC-link ổn định và đảm bảo dòng điện đưa vào lưới có hệ số công suất cao. Kỹ thuật Backstepping phân rã bài toán thành 3 tầng: Tầng 1 điều khiển dòng điện $i_d$ bám giá trị đặt; Tầng 2 điều khiển dòng điện $i_q$ bám giá trị 0 (để đạt $\cos\varphi \approx 1$); Tầng 3 thiết kế hàm điều khiển điện áp DC-link $V_{dc}$ thông qua việc tạo ra giá trị tham chiếu dòng $i_d^*$. Cách thiết kế này cho phép chứng minh tính ổn định tiệm cận toàn cục của hệ thống kín thông qua hàm Lyapunov từng bước.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Lại Thị Thanh Hoa đã giải quyết bài toán ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại cho hệ thống lưu trữ năng lượng bánh đà sử dụng máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc (SCIM-FESS). Bằng việc xây dựng và kiểm chứng các thuật toán điều khiển phối hợp FN-FCS-MPC, điều khiển tối ưu thích nghi không mô hình MF-OAC cho bộ biến đổi phía máy và điều khiển phi tuyến Backstepping cho bộ biến đổi phía lưới, công trình đã chứng minh khả năng nâng cao độ ổn định công suất và chất lượng điện năng khi tích hợp nguồn năng lượng tái tạo. Toàn bộ các kết quả lý thuyết và mô phỏng số đã đóng góp các luận cứ khoa học rõ ràng cho lĩnh vực điều khiển tự động các hệ thống lưu trữ năng lượng phân tán.