Mô phỏng dò tìm công suất cực đại cho pin mặt trời bằng phƣơng pháp ANN – INC

Nội dung text: Mô phỏng dò tìm công suất cực đại cho pin mặt trời bằng phƣơng pháp ANN – INC

1. MÔ PHỎNG DÒ TÌM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO PIN MẶT TRỜI BẰNG PHƢƠNG PHÁP ANN – INC Simulation of Maximum Power Point Tracking for Solar Cells Based on ANN – INC Học viên cao học, Đại học sư phạm kỹ thuật TP.HCM Tóm tắt Bài báo trình bày một phương pháp nhằm cải tiến hoạt động của bộ dò tìm công suất cực đại cho hệ thống pin mặt trời. Phương pháp này là sự kết hợp giữa mạng nơron và thuật toán độ dẫn. Mô hình của thuật toán được xây dựng trong matlab simulink. Mạng nơron sẽ được huấn luyện để cho ra công suất cực đại của mảng pin từ hai thông số đầu vào là nhiệt độ môi trường và bức xạ năng lượng mặt trời, thuật toán độ dẫn sẽ dựa vào kết quả của mạng nơron để tiếp tục dò tìm chính xác điểm công suất cực đại. Kết quả, đáp ứng của thuật toán mới nhanh hơn so với các thuật toán cổ điển. Việc ứng dụng phương pháp mới sẽ làm tăng hiệu xuất của hệ thống pin năng lượng mặt trời. Từ khóa: Pin quang điện, Dò điểm công suất cực đại, Thuật toán mạng nơ ron kết hợp độ dẫn. Abstract This paper presents an improved maximum power point tracking (MPPT) controller for PV systems. An Artificial Neural Network and the Inccond algorithm were employed to achieve this objective. MATLAB models for a neural network, PV module, and Inccond algorithm are developed. However, the developed MPPT uses the ANN to predict the optimum power of the PV system in order to extract the maximum power point (MPP). The developed ANN has a feedback propagation configuration and it has two inputs which are solar radiation, ambient temperature. Meanwhile, the optimum power of the PV system is the output of the developed ANN. Based on the results; the response of the proposed MPPT controller is faster than the classical algorithm. Such developed controller increases the conversion efficiency of a PV system. Keywords: Photovoltaic, Maximum power point tracking, Artificial Neural Network and the Inccond algorithm. I. GIỚI THIỆU kỳ biến đổi khí hậu hiện nay, năng lƣợng Ngày nay, nhu cầu năng lƣợng của mặt trời đang thu hút đƣợc sự quan tâm của con ngƣời trong thời đại khoa học kỹ thuật thế giới. Đặc biệt, trong cuộc chạy đua năng phát triển ngày càng tăng. Trong khi đó, các lƣợng tái tạo, việc chế tạo pin dựa trên sự nguồn nhiên liệu dự trữ nhƣ than đá, dầu biến đổi năng lƣợng bức xạ mặt trời thành mỏ, khí thiên nhiên và thậm chí là thủy điện điện năng, đang là một hƣớng đi mới trên đều có giới hạn, điều đó làm cho nhân loại thế giới. Hiện nay, pin mặt trời đƣợc chế tạo đứng trƣớc nguy cơ thiếu hụt năng lƣợng. từ các chất hữu cơ đang thu hút sự quan tâm Việc tìm kiếm và sử dụng các nguồn năng của giới khoa học. Mặc dù hiệu suất của loại lƣợng mới là hƣớng đi quan trọng trong phát pin này vẫn thấp hơn nhiều so với pin mặt triển năng lƣợng. trời từ silicon tinh thể (hiệu suất khoảng Đƣợc đánh giá là nguồn năng lƣợng 5%), nhƣng chúng có nhiều ƣu điểm. Khác phong phú nhất và ít biến đổi nhất trong thời 1
2. với silicon tinh thể cần đƣợc sản xuất ở nhiệt Nhƣ đã giải thích ở những phần trên, độ rất cao, pin hữu cơ có thể đƣợc sản xuất trong cấu trúc của PV có mối nối P - N. Do dễ dàng, giá rẻ và ít tác động đến môi đó có thể mô hình hóa PV bằng một diode trƣờng. Với các ƣu điểm đó, pin mặt trời hữu mắc song song với một nguồn dòng nhƣ cơ có thể là nguồn ngăng lƣợng của tƣơng Hình 2.1: lai. Mặc dù có nhiều ƣu điểm, nhƣng dàn pin năng lƣợng mặt trời lại phụ thuộc nhiều vào cƣờng độ ánh sáng mặt trời và nhiệt độ môi trƣờng. Vì vậy, vấn đề bảo đảm dàn pin năng lƣợng mặt trời luôn làm việc bám sát điểm công suất cực đại MPPT (Maximum Power Point Tracking) đƣợc nhiều ngƣời quan tâm. Hình 2.1: Mô hình pin mặt trời Công suất đầu ra của dàn pin năng Dựa theo ký hiệu của hình vẽ, ta có lƣợng mặt trời phụ thuộc vào cƣờng độ ánh các phƣơng trình toán của pin nhƣ sau: sáng mặt trời và nhiệt độ môi. Ở điều kiện Phƣơng trình cân bằng dòng : cƣờng độ ánh sáng mặt trời và nhiệt độ môi q.V I I I e A.k.T 1 trƣờng biến đổi thì điện áp và công suất đầu SC 0 (2.1) ra của dàn pin có quan hệ phi tuyến và chỉ có duy nhất một điểm công suất cực đại. ISC thay đổi theo nhiệt độ : Mục tiêu của MPPT là điều khiển dàn pin ISC IscT1. 1 K. T T1 (2.2) năng lƣợng mặt trời luôn làm việc ở điểm Cùng một nhiệt độ, ISC còn thay đổi cực đại khi cƣờng độ ánh sáng mặt trời và theo bức xạ: nhiệt độ môi trƣờng biến đổi. Có nhiều IscT1(norm) phƣơng pháp để bắt điểm công suất cực đại IscT1 G. (2.3) của hệ thống pin nhƣ: phƣơng pháp ổn định G norm điện áp, phƣơng pháp nhiễu loạn và quan I0 thay đổi theo nhiệt độ: q.Vg sát, phƣơng pháp độ dẫn, phƣơng pháp tối 3 1 1 A A.k ƣu Gradient, phƣơng pháp điều khiển mờ, T T T1 (4.7) I0 I0(T1). .e (2.4) phƣơng pháp mạng nơron nhân tạo Bài T1 báo này sẽ giới thiệu kết quả mô phỏng dàn I0 ở nhiệt độ chuẩn: pin mặt trời trong Matlab Simulink dựa vào IscT1 giải thuật mạng nơ ron kết hợp với giải thuật I0T1 (2.5) (4.8) q.VOCT1 độ dẫn (ANN - INC). A.k.T1 e 1 II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH PIN MẶT TRỜI Điện trở RS: Xây dựng mô hình mô phỏng cho dV 1 R (2.6) (4.9) mảng pin quang điện có ý nghĩa rất quan S dI X VOC V trọng trong việc thiết kế và giảm sát đặc tính của các hệ thống ứng dụng pin quang Trong đó: điện. Mô hình còn cho phép tìm hiểu đặc q : là điện tích electron (1,6 x tính của pin quang điện dƣới các điều kiện 10-19 C) làm việc khác nhau nhƣ: nhiệt độ môi I : dòng bão hòa của diode trƣờng, độ rọi và bức xạ măt trời 0 2
3. ISC : là dòng ngắn mạch của pin . dụng. Một mạng neuron thƣờng có nhiều A : là hệ số phẩm chất của lớp: đầu vào, lớp ẩn và đầu ra. Ứng dụng diode vào MPPT, ANN đƣợc dùng để điều khiển các bộ DC/DC. Đầu vào của ANN có thể là K : là hằng số Boltzman ( 1,38 các thông số của PV nhƣ điện áp - dòng -23 x e ) điện, hoặc những điều kiện môi trƣờng bức VOC : là điện áp hở mạch của PV xạ - nhiệt độ, hoặc sự kết hợp của các đại Vg : điện áp bandgap lƣợng trên. Đầu ra có thể là tỷ số đóng - ngắt T : là nhiệt độ Kelvin. của khóa điện tử công suất trên các mạch 2 DC/DC nhằm bắt công suất cực đại của PV. G : bức xạ mặt trời W/m Dữ liệu đầu vào, đầu ra dùng để huấn luyện cho ANN dựa vào đo đạc thực nghiệm hoặc Từ các phƣơng trình toán học của pin sử dụng dữ liệu từ mô phỏng trên máy tính. quang điện, thực hiện xây dựng mô hình trong Simulink, tao đƣợc mô hình khối pin polymer nhƣ Hình 2.2, chi tiết xây dựng khối pin đƣợc trình bày trong Hình 2.3: Hình 3.1: Mạng neuron nhận tạo. Phƣơng pháp này phụ thuộc nhiều vào đặc tuyến của PV. Ứng với những PV khác nhau, cần phải thu thập dữ liệu để huấn Hình 2.2: Khối Pin mặt trời (PV array) luyện cho ANN. Trong giải thuật này, hai pha sẽ đƣợc sử dụng để bắt công suất cực đại của PV. Ở pha thứ nhất ANN đã đƣợc huấn luyện, sẽ đƣa ra giá trị đặt (Pref) gần với giá trị công suất cực đại. Dữ liệu dung để huấn luyện ANN đƣợc đo ở các trƣờng hợp nhiệt độ và bức xạ khác nhau. Ứng với mỗi đặc tuyến, giá trị công suất cực đại sẽ đƣợc lƣu lại, giá trị đó sẽ là đầu vào (V , I ) nằm trên đặc PV PV tuyến đó. Với cách đó ANN có thể chỉ ra Hình 2.3 : Mô hình chi tiết khối pin. công suất ở điểm cực đại. Ở pha thứ hai Inccond sẽ thay đổi giá trị đặt để đến đƣợc Trong mô hình : Ns và Np chính là số cell điểm công suất cực đại chính xác. pin nối tiếp và song song trong một mảng Hai pha sẽ hoạt động chuyển đổi. (array) PV. Một giá trị công suất tới hạn đƣợc dùng để cho phép pha nào hoạt động. Nhƣ hình(3.2) III. XÂY DỰNG MÔ HÌNH BẮT ĐIỂM khi PPV nhỏ hơn giá trị tới hạn thì ANN hoạt CỰC ĐẠI BẰNG PHƢƠNG PHÁP ANN – động (so sánh (dI/dV) với (- I/V) ), nếu lớn INCCOND. hơn thì giảm duty để tăng áp, nếu nhỏ hơn thì tăng duty để giảm áp. Khi PPV lớn hơn Mạng neuron nhân tạo (Artificial giá trị tới hạn thì Inccond hoạt động Neural Network - ANN) phát triển mạnh trong nhiều lĩnh vực từ lý thuyết đến ứng 3
4. Hình 3.4: Khối ANN với các ngõ vào ra Hình 3.2: Phƣơng thức hoạt động của ANN – INC Lƣu đồ giải thuật của thuật toán ANN – INC Hình 3.5: Cấu trúc mạng nơron dùng để huấn luyện Hình 3.6: Mô hình khối MPPT theo phƣơng pháp ANN – INC Mô hình các khối trong thuật toán ANN – INC : Hình 3.7: Cấu trúc bên trong khối MPPT theo phƣơng pháp ANN-INC Hình 3.3: Khối ANN xác định công suất Pref 4
5. Hình 3.8: Sơ đồ khối mạch mô phỏng MPPT IV.KẾT QUẢ MÔ PHỎNG. A. Kết quả mô phỏng pin theo điều kiện môi trường. Sử dụng mô hình mô phỏng đã đƣợc xây dựng ở trên, ta tiến hành mô phỏng một pin mặt trời có thông số nhƣ Bảng 4.1: Bảng 4.1: Thông số thực tế của pin mặt trời Hình 4.1: Đặc tuyến I – V của Pin trong Công suất (P) 83 W trƣờng hợp 1 Điện áp tại điểm cực đại (Vmp) 17,7 V Dòng điện tại điểm cực đại(Imp) 4,95 A Điện áp hở mạch (Voc) 21,9 V Dòng điện ngắn mạch (Isc) 5,1 A Kết quả khảo sát đặc tuyến pin theo độ bức xạ năng lƣợng mặt trời lấy trong những điều kiện môi trƣờng khác nhau. 2 Trƣờng hợp 1: bức xạ 1000W/m , nhiệt Hình 4.2: Đặc tuyến P – V của Pin trong độ 25oC trƣờng hợp 1 5
6. Trƣờng hợp 2: bức xạ 800W/m2, nhiệt độ Kết quả bắt công suất cực đại của 50oC Pin mặt trời ở điều kiện bức xạ G = 1000W/m2 ; nhiệt độ t = 250C. Đáp ứng điện áp của Pin khi sử dụng thuật toán ANN - INC : Hình 4.3: Đặc tuyến I – V của Pin trong trƣờng hợp 2 Hình 4.5: Đáp ứng điện áp đối với thuật toán ANN – INC Đặc tuyến công suất của Pin khi sử dụng thuật toán ANN - INC : Hình 4.4: Đặc tuyến P – V của Pin trong trƣờng hợp 2 Nhận xét : Khi nhiệt độ tăng thì áp hở mạch giảm. Hình 4.6: Đáp ứng công suất đối với thuật Khi bức xạ tăng thì dòng ngắn toán ANN – INC mạch tăng. Nhận xét : Vậy công suất của Pin tỷ lệ thuận theo bức Thời gian xác lập rất nhanh so với xạ và tỷ lệ nghịch theo nhiệt độ. P&O và IncCond Ở trạng thái xác lập độ dao động B. Kết quả mô phỏng MPPT bằng thuật không nhiều. toán ANN – INC. Qua mô phỏng ta thấy thời gian bắt điểm ANN đƣợc huấn luyện bằng giải công suất cực đại của phƣơng pháp này thuật Levenberg-Marquardt, trainlm. Sai số tăng lên rất nhanh do ANN nhanh chóng -5 huấn luyện là 10 , số nơron sử dụng trong hƣớng bộ DC/DC đến gần điểm công suất lớp ẩn là 30 logsigs, đầu ra sử dụng cực đại. Sai số xác lập sẽ đƣợc Inccond purelin, chu kỳ huấn luyện bằng 400 chỉnh định để đƣa đến điểm công suất cực epochs. đại chính xác. 6
7. Phƣơng pháp này còn có ƣu điểm: [6]. Tom Markvart and Luis Castafier, Practical theo thời gian sử dụng Pin mặt trời, đặc Handbook of Photovoltaics: Fundamentals and Applications. tuyến của chúng cũng sẽ có sự thay đổi, điểm cực đại sẽ thay đổi so với trƣớc. Tuy [7]. Hamdy Radwan, Omar Abdel-Rahim, Mahrous nhiên vẫn gần so với điểm mà ANN chỉ Ahmed, Mohamed Orabi, Ahmed Alaa El-Koussi, Two Stages Maximum Power Point Tracking đến, vì vậy Inccond vẫn có thể chỉnh định Algorithm for PV Systems Operating under để đƣa đến điểm công suất cực đại chính Partially Shaded Conditions, International Middle- xác. Do đó ANN cũng không cần phải East Power System Conference (MEPCON), pp. huấn luyện theo thời gian. 683 – 688, 12/2010. [8]. Kawamura, H., & Koizumi, H., Development VI. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. of photovoltaic arrays model for maximum power Sử dụng thuật toán ANN - INC để point tracking simulation. In Sustainable Energy bám sát công suất cực đại không chỉ nâng Technologies (ICSET), 2010 IEEE International cao tốc độ dò tìm MPPT mà còn không Conference on (pp. 1-6). IEEE. phát sinh ra dao động lớn. Công suất phát [9]. González-Longatt, F. M. (2005), Model of ra của dàn pin năng lƣợng mặt trời có trạng photovoltaic module in matlab. II CIBELEC, 2005, thái rất tốt. Từ kết quả mô phỏng cho thấy 1-5. công suất đầu ra dàn pin năng lƣợng mặt [10]. S.Gomathy, S.Saravanan, Dr. S. Thangavel, trời luôn làm việc tại điểm cực đại (P = m Design and Implementation of Maximum Power 83W) với tốc độ nhanh và chính xác khi Point Tracking (MPPT) Algorithm for a Standalone điều kiện môi trƣờng thay đổi, tác động PV System, International Journal of Scientific & của nhiễu gần nhƣ triệt tiêu hoàn toàn, hệ Engineering Research Volume 3, Issue 3, March - thống làm việc ổn định. 2012. Do đó, sử dụng phƣơng pháp ANN –INC để dò tìm điểm cực đại của dàn pin năng Thông tin liên hệ tác giả chính : lƣợng mặt trời là con đƣờng hữu hiệu để Họ tên: Lê Thành Tâm nâng cao chất chất lƣợng và hiệu suất của Đơn vị: Trƣờng Cao đẳng Kỹ thuật Cao hệ thống năng lƣợng mặt trời. Thắng – TP. Hồ Chí Minh. Tuy vậy giải thuật có độ phức tạp rất cao Điện thoại: 0988.114.195 so với các giải thuật khác. Vì vậy khi khai Email: tam05spkt@gmail.com triển giải thuật, bộ điều khiển cần có cấu hình mạnh, có khả năng xử lý nhiều phép tính phức tạp. VII. TÀI LIỆU THAM KHẢO. [1]. Võ Quý, Võ Thanh Sơn, Tài liệu giảng dạy: Phát triển bền vững với những vấn đề môi trường toàn cầu và Việt Nam, Hà Nội, 2008. [2]. Key World Energy Statistics from the IEA 2012. [3]. BP Statistics 2010, ECCJ Energy Conservation Handbook , 2010 [4]. Japan Energy Conservation Handbook, ECCJ- 2009 [5]. NREL, 2010 Solar Technologies Market Report 7
8. 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.