Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió nguồn kép ứng dụng trí thông minh nhân tạo

Nội dung text: Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió nguồn kép ứng dụng trí thông minh nhân tạo

1. ĐIỀU KHIỂN ĐỘC LẬP P VÀ Q CỦA MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ NGUỒN KÉP ỨNG DỤNG TRÍ THÔNG MINH NHÂN TẠO LÊ THANH HẢI Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM TÓM TẮT Một trong những nguồn năng lượng xanh được mọi người chú trọng và đang nghiên cứu phát triển là năng lượng gió. Để đáp ứng yêu cầu điều khiển ngày càng cao để nâng cao hiệu suất phát điện của máy phát điện gió, bài báo này sẽ trình bày mô hình điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió nguồn kép được xây dựng trên Matlab có ứng dụng trí thông minh nhân tạo bằng cách kết hợp ứng dụng kỹ thuật Fuzzy logic vào bộ điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió không đồng bộ nguồn kép DFIG để điều chỉnh độc lập công suất tác dụng và công suất phản kháng nhằm nâng cao hiệu suất phát điện, cải thiện chất lượng điện năng. Từ khóa: Máy phát điện gió, điều khiển độc lập P và Q, fuzzy logic, DFIG . I. GIỚI THIỆU Một số nghiên cứu đánh giá cho thấy Việt Nam có tiềm năng gió để phát triển các dự án gió với quy mô lớn là rất khả thi. Điển hình là một số dự án đã được đầu tư và đưa vào vận hành như dự án điện gió ở xã Bình Thạnh, huyện Tuy Phong, tỉnh Bình Thuận, dự án điện gió lai tạo với máy phát điện diesel trên đảo Phú Quý hoặc dự án điện gió khác tại tỉnh Bạc Liêu. Ngoài ra, còn nhiều dự án khác đang trong các giai đoạn, tiến độ khác nhau đã được đăng ký. Với các lý do trên, đề tài “Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió không đồng bộ nguồn kép ứng dụng trí thông minh nhân tạo” được xây dựng mô hình trên phần mềm Matlab hiện nay là vấn đề cần thiết góp phần vào việc nghiên cứu để hiểu rõ hơn về máy phát điện gió DFIG để hiểu nguyên lý hoạt động, các đặc tính làm việc để từ đó phát triển nhiều kỹ thuật điều khiển nhằm nâng cao hiệu quả vận hành. Máy điện DFIG được xây dựng trong mô hình có công suất 2.3MW, kèm theo việc xây dựng mô hình bộ điều khiển để điều khiển độc lập P và Q và nhằm nâng cao hiệu quả nên bộ điều khiển có ứng dụng trí thông minh nhân tạo. II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Xây dựng mô hình mô phỏng trên Matlab dựa trên mô hình động của máy điện, mô hình này hoàn toàn dùng simulink với các thông số máy có thực không có sẵn trong Powersim, vì mô hình này được xây dựng dựa trên mô hình động của máy nên hoàn toàn có thể lập trình quá trình điều khiển mà vận tốc có thể thay đổi được. Hệ thống turbine gió - DFIG có thể điều chỉnh được tốc độ, đây là máy phát điện gió phổ biến nhất trong ngành công nghiệp năng lượng gió. Máy phát này có thể vận hành nối với lưới hoặc vận hành độc lập. 1. Bộ hiệu chỉnh PID truyền thống = P + I + D (1) 2. Bộ hiệu chỉnh PI với khâu hiệu chỉnh anti windup Bộ PI với khâu hiệu chỉnh anti – windup là 1 bộ PI có ứng dụng tổng quát, trong đó tín hiệu điều khiển (tín hiệu ngõ ra của bộ PI) có thể được tổng hợp bởi sai số của hai tín hiệu – cung cấp bởi
2. 2 đối tượng khác nhau (đối tượng được điều khiển và đối tượng cung cấp tín hiệu đặt). Bộ PI cải thiện đáp ứng quá độ (giảm độ vọt lố, giảm thời gian quá độ và giảm sai số xác lập). 3. Bộ hiệu chỉnh PI ứng dụng Fuzzy logic Chúng ta sử dụng quan hệ Mamdani để xây dựng hệ thống suy luận mờ. Bảng 1: Luật mờ của Kp Bảng 2: Luật mờ của Ti Hình 1: Mô hình tổng thể hệ thống điều khiển máy phát điện DFIG Bảng 3: Các thông số của khối “Generator DFIG 2,3 MW”
3. Hình 2: Mô hình điều khiển converter phía rotor máy phát “Rotor Converter Control” sử dụng PI truyền thống Hình 3: Mô hình điều khiển converter phía rotor máy phát “Rotor Converter Control” sử dụng PI truyền thống kết hợp PI-Fuzzy Tham số cấu hình mô phỏng Simulation time: Start time : 0 s Stop time : 100 s Solver options: Type : Fixed-step Solver : ode4 (Runge-Kutta) -5 Fixed-step size (fundamental sample time): 10 III. KẾT QUẢ  Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió cố định Tốc độ gió là cố định và được giả định là 12 m/s và tốc độ này không thay đổi trong suốt quá trình chạy mô phỏng.
4. 6 x 10 With traditional PI controllers 1.6 1.4 1.2 Active Power (W) Power Active 1 0.8 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 Active power (W) power Active 1.1 1 0.9 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With traditional PI controllers 1.6 1.55 1.5 Active Power (W) Power Active 1.45 1.4 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.6 1.55 1.5 Active power (W) power Active 1.45 1.4 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) Hình 4: Công suất tác dụng trong trường hợp cố định tốc độ gió
5. 5 x 10 With traditional PI controllers 12 10 8 6 Reactive Power (VAR) Power Reactive 4 2 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 5 x 10 With PI-Fuzzy controllers 12 10 8 6 Reactivepower (VAR) 4 2 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With traditional PI controllers 1.2 1.1 1 0.9 Reactive Power (VAR) Power Reactive 0.8 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.2 1.15 1.1 1.05 1 0.95 Reactivepower (VAR) 0.9 0.85 0.8 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) Hình 5: Công suất phản kháng trong trường hợp cố định tốc độ gió
6. With traditional PI controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With traditional PI controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 75 75.01 75.02 75.03 75.04 75.05 75.06 75.07 75.08 75.09 75.1 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 75 75.01 75.02 75.03 75.04 75.05 75.06 75.07 75.08 75.09 75.1 Time (s) Hình 6: Dòng điện stator trong trường hợp cố định tốc độ gió
7. With traditional PI controllers 1600 1550 1500 1450 1400 Rotor speed (rpm) speed Rotor 1350 1300 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) Hình 7: Tốc độ rotor trong trường hợp tốc độ gió cố định. With traditional PI controller 30 25 20 15 10 Pitch angle (deg) angle Pitch 5 0 -5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With PI-Fuzzy controller 30 25 20 15 10 Pitch angle (deg) angle Pitch 5 0 -5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) Hình 8: Góc pitch quạt gió trong trường hợp cố định tốc độ gió  Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên Random Variable Wind Speed 14 13.5 13 12.5 12 11.5 Windspeed (m/s) 11 10.5 10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) Hình 9: Tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên theo thời gian
8. 6 x 10 With traditional PI controllers 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 Active power (W) power Active 1.1 1 0.9 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 Active power (W) power Active 1.1 1 0.9 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With traditional PI controllers 1.6 1.55 1.5 Active power (W) power Active 1.45 1.4 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.6 1.55 1.5 Active power (W) power Active 1.45 1.4 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) Hình 10: Công suất tác dụng với tốc độ gió thay đổi
9. 5 x 10 With traditional PI controllers 12 10 8 6 Reactive power (VAR) power Reactive 4 2 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 5 x 10 With PI-Fuzzy controllers 12 10 8 6 Reactive power (VAR) power Reactive 4 2 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) 6 x 10 With traditional PI controllers 1.2 1.1 1 0.9 Reactive power (VAR) power Reactive 0.8 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) 6 x 10 With PI-Fuzzy controllers 1.2 1.1 1 0.9 Reactive power (VAR) power Reactive 0.8 75 75.5 76 76.5 77 77.5 78 78.5 79 79.5 80 Time (s) Hình 11: Công suất phản kháng với tốc độ gió thay đổi
10. With traditional PI controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 2000 1500 1000 500 0 -500 Stator current (A) current Stator -1000 -1500 -2000 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With traditional PI controllers 2000 1000 0 Stator current (A) current Stator -1000 -2000 75 75.01 75.02 75.03 75.04 75.05 75.06 75.07 75.08 75.09 75.1 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 2000 1500 1000 500 0 -500 Stator current (A) current Stator -1000 -1500 -2000 75 75.01 75.02 75.03 75.04 75.05 75.06 75.07 75.08 75.09 75.1 Time (s) Hình 12: Dòng điện stator với tốc độ gió thay đổi
11. With tradional PI controllers 1700 1600 1500 Rotor speed (rpm) speed Rotor 1400 1300 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 1700 1650 1600 1550 1500 1450 Rotor speed (rpm) speed Rotor 1400 1350 1300 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) Hình 13: Tốc độ rotor trong trường hợp tốc độ gió thay đổi With traditional PI controller 30 25 20 15 10 Pitch angle (deg) angle Pitch 5 0 -5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) With PI-Fuzzy controllers 30 25 20 15 10 Pitch angle (deg) angle Pitch 5 0 -5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Time (s) Hình 14: Góc pitch quạt gió trong trường hợp cố định tốc độ gió
12. IV. KẾT LUẬN Qua kết quả thu được nhìn chung hệ thống đi vào hoạt động ổn định rất nhanh sau khoảng 20 giây đầu tiên. Mục tiêu điều khiển độc lập công suất P và Q của máy phát điện gió không đồng bộ nguồn kép đáp ứng yêu cầu. Công P và Q ngõ ra của máy phát đáp ứng chính xác theo giá trị đặt khi máy phát vận hành ở chế độ xác lập. Bảng 4: Giá trị trung bình của Ps và Qs trong trường hợp tốc độ gió cố định Bảng 5: Giá trị trung bình của Ps và Qs trong trường hợp tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên Với kết quả thu được từ Bảng 4 và 5, rõ ràng với việc ứng dụng PI-Fuzzy vào thì khả năng phát công suất ngõ ra dựa theo giá trị đặt đạt độ chính xác cao hơn Dựa vào các giá trị trung bình thu được ta tính được phần trăm sai số so với giá trị đặt, kết quả thu được trong trường hợp điều khiển công suất tác dụng khi sử dụng PI-Fuzzy đạt hiệu quả hơn so với sử dụng PI truyền thống, còn khi điều khiển công suất phản kháng thì hiệu quả không nhiều. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Đình Trực, “Bài giảng Giải tích máy điện nâng cao”, Trường Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh, 2014. [2] Andreas Petersson, “Analysis, Modeling and Control of Doubly-Fed Induction Generators for Wind Tuabins”. Chalmers University of Technology, 2005. [3] Morten Lindholm, “Modelling and Impact on power system dynamic”, technical University of Denmark. [4] Noel A. Janssens, “Active Power Control Strategies of DFIG Wind Turbines”, Senior Member, IEEE, Guillaume Lambin, and Nicolas Bragard – IEEE Power Tech 2007.
13. [5] Sim Power Systems For Use with Simulink, “User’s Guide”, 2005. [6] Sathyajith Mathew, Assistant Professor & Wind Energy Consultant, “Wind energy”, Faculty of Engineering, KCAET, Tavanur, Malapuram, Kerala, India. THÔNG TIN LIÊN HỆ TÁC GIẢ Họ tên: Lê Thanh Hải Đơn vị: Công ty TNHH Công Nghệ Tấn Huy Điện thoại: 0904 553 465 Email: lethanhhai.spkt@gmail.com
14. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.