Nghiên cứu thuật toán điều khiển máy phát điện gió DFIG

Nội dung text: Nghiên cứu thuật toán điều khiển máy phát điện gió DFIG

1. NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ DFIG RESEARCHING AN ALGORITHM IN CONTROLLING DFIG BASE WIND TURBINE Trương Đình Nhơn1, Lê Đoàn Thanh An2 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 2 Trường Cao đẳng Nghề Việt Nam Singapore TÓM TẮT Hiện nay máy phát điện nguồn kép (DFIG) sử dụng ghép nối với tua bin gió được sử dụng do các tính năng ưu điểm của nó. Khi sử dụng hệ thống phát điện bằng năng lượng tái tạo tích hợp vào hệ thống điện, một trong những yêu cầu cơ bản là khả năng ôn định của hệ thống phát điện. Để nâng cao tính ổn định động trong hệ thống điện ta cần có các bộ điều khiển trong hệ thống máy phát DFIG như điều khiển PI, điều khiển mờ (Fuzzy control), điều khiển kiểu nơ ron (Neural) Bài báo này trı̀nh bày áp dụng thuâṭ toán điều khiển theo hệ nơ ron mờ thích nghi (ANFIS) vào hệ thống máy phát điện gió tích hợp với lưới để làm tăng khả năng ổn định của hệ thống lưới điện. Muc̣ tiêu của bài toán là tăng tính ổn định của hệ thống và máy phát DFIG tích hợp vào lưới trong các trường hợp sự cố với lưới hoặc khi công suất lưới thay đổi. Từ khóa: Hiệu chỉnh hệ thống DFIG – Bộ điều khiển mờ - bộ điều khiển hệ nơ ron mờ thích nghi – hệ thống tua bin gió DFIG tích hợp với lưới. ABSTRACT Doubly fed induction generator (DFIG) is used by many advantages. When integrating renewable generator systems into the electricity system, one of the basic requirements is the stability of DFIG system. To enhance dynamic stability in the power system we need to have the controller in the control algorithm of DFIG generator system as PI controller, fuzzy controller (fuzzy control), controls the type of neuron (Neural) This paper presents a modified the controller of Grid Side Controller (GSC) using (ANFIS) in network intergrated DFIG wind turbin system in oder to increase network stabilizing. The objective of the problem is to increasing system stable through faults or changing network power. Key words: Modified DFIG system - Fuzzy control ANFIS – DFIG wind turbin system intergrated metwork. Các ký hiệu sử dụng: Ls λ Điện cảm rò dây quấn stator (H) DFIG Doubly Fed Induction Generator Lr λ Điện cảm rò dây quấn rotor (H) PI Proportional Intergral ds Từ thông trục d stator (Wb) ANFIS Adaptive Neural Fuzzy Inference qs Từ thông trục q stator (Wb) System dr Từ thông trục d rotor (Wb) GSC Grid Side Converter qr Từ thông trục q rotor (Wb) RSC Rotor Side Converter Lf Điện cảm cuộn kháng lọc inverter nối FLC Fuzzy Logic Controller lưới (H) vd Điện áp trục d hệ quy chiếu dq (V) Rf Điện trở cuộn kháng lọc inverter nối vq Điện áp trục q hệ quy chiếu dq (V) lưới (Ω) vα Điện áp trục α hệ quy chiếu αβ (V) mf Tỷ số điều chế tần số vβ Điện áp trục β hệ quy chiếu αβ (V) ma Tỷ số điều chế biên độ is Dòng điện stator (A) ir Dòng điện rotor (A) Rs Điện trở stator (Ω) Các ký hiệu chỉ số Ls Điện cảm stator (H) - Chỉ số trên Lr Điện cảm rotor (H) s : Quy về phía stator Lm Điện cảm từ hóa (H) r : Quy về phía rotor 1
2. ref hoặc *: Giá trị tham chiếu (giá trị đặt) r : Các đại lượng của rotor turb : Các đại lượng của turbine - Chỉ số dưới d; q : Các đại lượng quy chiếu trục d hoặc s : Các đại lượng của stator q của hệ quy chiếu dq I. GIỚI THIỆU phát DFIG nối lưới trong và sau quá trình xảy Khác với năng lượng không tái sinh, năng ra sự cố ngắn mạch chạm đất (ground fault) lượng tái sinh thì không bao giờ cạn kiệt. Hiện của lưới điện ghép nối. Nghiên cứu [19] nay máy phát điện nguồn kép (DFIG) sử dụng Sathans and Jitender Rohilla, “Intelligent ghép nối với tua bin gió được sử ứng dụng do Control of DFIG based Variable Speed Wind các tính năng ưu điểm của nó. Một trong Turbine System using Artificial Neural những ưu điểm của nó so với hệ thống máy Network”, the 2014 International Conference phát điện gió truyền động trực tiếp. Với hệ on Power Systems,Energy, Environment thống truyền động trực tiếp, toàn bộ năng (PSEE 2014), Interlaken, Switzerland, lượng được chuyển đổi chỉ khoảng 20% năng February 2014. Trong nghiên cứu này nhóm lượng gió đi qua chuyển đổi thành điện năng, tác giả sử dụng thuật toán hệ nơ ron nhân tạo phần năng lượng còn lại đi qua stator mà (Artificial Neural Network) áp dụng vào bộ không chuyển thành năng lượng điện. Một ưu điều khiển phía rotor (RSC) để làm tăng sự ổn điểm khác nữa của hệ thống máy phát điện gió định của hệ thống máy phát điện gió DFIG so DFIG là khả năng điều khiển phối hợp công với kiểu điều khiển vec tơ trong khi lưới điện suất tác dụng và công suất phản kháng cho vận hành. việc ghép nối vào lưới tốt hơn. Tuy nhiên do Khi khảo sát mạng nơ ron và lôgíc mờ, ta dây quấn stator kết nối trực tiếp với lưới điện thấy mỗi loại đều có điểm mạnh, điểm yếu nên máy phát điện gió DFIG chịu ảnh hưởng riêng của nó. Đối với logic mờ, ta dễ dàng thiết rất nhanh khi có sự cố trên lưới. Đã có nghiều kế một hệ thống mong muốn chỉ bằng các luật bài báo thảo luận về vấn đề làm thế nào để nếu - thì (If-Then) gần với việc xử lý của con giảm các ảnh hưởng xấu của các sự cố lưới người. Với đa số ứng dụng thì điều này cho điện đến hệ các thống máy phát điện gió sử phép tạo ra lời giải đơn giản hơn, trong khoảng dụng DFIG [12-16]. thời gian ngắn hơn. Thểm nữa, ta dễ dàng sử Trong tài liệu tham khảo số [17], tác giả dụng những hiểu biết của mình về đối tượng Bùi Thanh Tân với tự đề: “Điều Khiển Độc để tối ưu hệ thống một cách trực tiếp. Đối với Lập P Và Q Của Máy Phát Điện Gió Không mạng nơ ron, chúng có một số ưu điểm như xử Đồng Bộ Nguồn Kép”, luận văn thạc sĩ, lý song song nên tốc độ xử lý rất nhanh; Mạng Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ nơ ron có khả năng học hỏi; Ta có thể huấn Chí Minh, tháng 5/2011. Luận văn tập trung luyện mạng để xấp xỉ một hàm phi tuyến bất vào vấn đề điều khiển định hướng Vec tơ từ kỳ, đặc biệt khi đã biết một tập dữ liệu vào/ra. thông stator để từ đó điều khiển độc lập công Từ những phân tích trên, ta thấy nếu kết hợp suất P và Q của máy phát điện gió không đồng logic mờ và mạng nơ ron, ta sẽ có một hệ lai bộ nguồn kép có xem xét đến sự thay đổi của với ưu điểm của cả hai: logic mờ cho phép tốc độ gió trên cơ sở mô hình hóa máy phát thiết kế hệ dễ dàng, tường minh trong khi điện DFIG, tua bin gió, trục truyền và các thiết mạng nơ ron cho phép học những gì mà ta yêu bị điện tử công suất được giả định là lý tưởng. cầu về bộ điều khiển. Nó sửa đổi các hàm phụ Nghiên cứu [18] Yufei Tang, HaiboHe, thuộc về hình dạng, vị trí và sự kết hợp, ZhenNi, JinyuWen, XianchaoSui, “Reactive hoàn toàn tự động. đây cũng chính là đặc điểm Power Control Of Grid-Connected Wind Farm của bộ điều khiển sử dụng hệ nơ ron mờ thích Based On Adaptive Dynamic Programming”, nghi (ANFIS) Elsevier B.V, 2013. Nói về vấn đề tối ưu hóa Bài báo này sẽ áp dụng thay thế bộ điều điều khiển công suất phản kháng cho máy phát khiển PI bằng bộ điều khiển ANFIS vào khâu DFIG nối lưới dựa trên chương trình thích ứng điều khiển phía lưới (Grid Side Converter – động. Nghiên cứu đề cập đến vấn đề điều GSC) của hệ thống máy phát điện gió DFIG khiển máy phát DFIG với bộ điều khiển lập nối với lưới điện [24] mục đích của việc thay trình thích ứng động (Adaptive Dynamic thế này là làm tăng khả năng ổn định của hệ Programming) để tăng sự ổn định của máy 2
3. thóng DFIG, từ đó cải thiện sự ổn định cho lưới điện ghép nối. Hình 1: Hệ thống khảo sát 3 máy phát 9 nút sau khi thêm máy phát DFIG.
   II. MÔ MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ
   
   dψ s
   v s = R .i s + r − jω .ψ s (2) DFIG [17] r r r dt r r 2.2. Mô hình toán máy phát điện gió DFIG Phương trình từ thông Máy điện không đồng bộ nguồn kép DFIG
   
   
   dψ s bản chất là máy phát điện không đồng bộ rotor v s = R .i s + s (3) s s s dt dây quấn. Phương trình toán mô phỏng máy
   điện này và máy điện không đồng bộ roto lồng
   
   dψ s
   v s = R .i s + r − jω .ψ s (4) sốc thông thường giống nhau. Ngoại trừ, điện r r r dt r r áp rotor khác không đối với máy điện rotor Ta có được phương trình điện áp stator và dây quấn và bằng không đối với máy điện rotor trên hệ trục dq: rotor lồng sốc vì mạch rotor ngắn mạch. dψ ds Quy đổi các thông số về mạch stator, và đưa vds = Rsids −ωsψ qs + dt các phương trình về hệ tọa độ tĩnh gắn trên (5) stator. dψ qs vqs = Rsiqs +ωsψ ds + dt (6) dψ dr vdr = Rridr − (ωs −ωr )ψ qr + dt (7) dψ qr vqr = Rsiqr +(ωs −ωr )ψ dr + dt (8) Hình 3.3: Mạch tương đương máy điện DFIG quy đổi về phía stator Dựa vào sơ đồ, Ta có được phương trình 2.2. Mô hình mô phỏng DFIG sử dụng phần điện áp stator và rotor.
   mêm MATLAB
   
   dψ s Ta xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống v s = R .i s + s (1) s s s dt DFIG trên phần mềm MATLAB dựa vào mô 3
4. hình toán và được chia thành các khối chức Ở sơ đồ hình 2: khối điều khiển 5 được năng chính như hình 2, trong đó: chia ra thành 2 phần là RSC và GSC. Tuy Khối 1 (Aerodynamics): mô phỏng chức nhiên trong phạm vi đề tài chỉ áp dụng thuật năng của tua bin gió chuyển đổi động năng của toán điều khiển hệ thống nơ ron mờ thích nghi gió thành cơ năng ở đầu trục tua bin. Các tín (ANFIS) vào khối điều khiển biến đổi phía hiệu đầu vào là vận tốc gió, góc xoay của cánh lưới (GSC). quạt và vận tốc góc của trục tua bin. Tín hiệu đầu ra của khối 1 là mô men trục tua bin. Khối 2 (Driver train): mô phỏng chức năng hộp số truyền động trung gian giữa tua bin gió và trục rô to của máy phát DFIG. Khối 3 (Stator): mô phỏng stator của máy phát DFIG với các tín hiệu đầu vào là dòng điện và sức điện động của các cuộn dây quấn Hình 3: Sơ đồ khối GSC sử dụng thuật điều stator, tín hiệu ngõ ra là giá trị điện áp. Các giá khiển PI. trị đã được biến đổi theo hệ trục tọa độ d-q. Phương trình điện áp rotor trên hệ trục dq:  L2  di  L2  v = R i +  L − m . dr −ω . L − m .i dr r dr  r L  dt lip  r L  qr  s   s  (9)  L2  di  L2  L2   v = R i +  L − m . qr +ω  m i +  L − m .i  qr r qr  r L  dt lip  L ms  r L  qr   s   s  s   (10) 3 Áp dụng thuật toán ANFIS vào hệ thống DFIG 3.1 Thay thế bộ điều khiển PI5 bằng bộ điều khiển ANFIS Đã có nhiều phương pháp tối ưu hóa sự ổn định của hệ thống DFIG dựa trên việc điều chỉnh các thông số trong hệ thống thông qua Hình 2: Mô hình máy phát DFIG dạng khối các giải thuật PSO, DE. Phương pháp cơ bản xây dựng trong phần mềm MATLAB nhất được sử dụng phổ biến trong thực tế là sử Khối 4 (Rotor Dynamic): mô phỏng rô to dụng các bộ ổn định PI để duy trì các đại của máy phát DFIG với các tín hiệu ngõ vào lượng: công xuất phát tối đa, điện áp ngõ ra, là dòng điện stator, điện áp trên các cuộn dây giá trị điện áp DC trong bộ chuyển đổi công quấn rô to và vận tốc góc của rô to. Tín hiệu suất và công suất phản kháng của hệ thống ở ngõ ra là sức điện động cảm ứng stator, dòng lần lượt 2 khối chuyển đổi phía rô to (RSC) và điện trên rô to và Te. phía lưới (GSC) trong các khối điều khiển của Khối 5 (Controllers): mô phỏng các khối DFIG. điều khiển sử dụng cho máy phát DFIG. Như Khi sử dụng thuật toán điều khiển ANFIS đã đề cập phía trên sơ đồ tổng quát: có 2 bộ thay thế cho kiểu điều khiển PI5 ta xác định chuyển đổi (converter) đấu nối với nhau theo ngõ vào của khối điều khiển FLC (Fuzzy kiểu “back-to-back” để kết nối dây quần rô to Logic Controller) là sai số giữa giá trị điện áp với lưới nên cần phải có 2 bộ điều khiển cho DC tham chiếu và giá trị thực tế để từ đó điều các khối chuyển đổi đó tương ứng là bộ điều chỉnh giá trị dòng điện tham chiếu Idgc_ref khiển phía rô to (RSC) và phía lưới (GSC). Ở như hình 5. đây ta bỏ qua khâu điều khiển góc xoay của Vdgc_ref + V - Idgc_ref cánh quạt tua bin. dc PI Khối 6 (DC link): có vai trò cấp nguồn và + Idgc - Vdgc là cầu nối cho 2 khối chuyển đổi công suất PI phía rô to và phía lưới. Tín hiệu vào của khối Hình 4: GSC ổn định điện áp DC. DC link là công suất tác dụng của stator và rô Độ lệch giá trị điện áp DC được mờ hóa to máy phát DFIG để từ đó đưa ra tín hiệu điện sử dụng 2 ngưỡng giá trị P (positive hay áp DC thông qua sự điều khiển cua khối GSC. ngưỡng trên) và N (negative hay ngưỡng dưới). Sơ đồ khối của bộ ổn định sử dụng FLC 4
5. được trình bày ở hình 6. Giá trị của L1 và L2 điều khiển ANFIS dựa trên thiết lập các luật trong hình 6 được lấy từ giá trị lớn nhất của học. Quá trình thực hiện được biểu diễn bằng sai số giá trị điện áp DC và tích phân của sai lưu đồ hình 9. số đó. Các giá trị đó được lấy từ quá trình chạy Cấu trúc hệ ANFIS: bộ điều khiển ANFIS mô phỏng chương trình với các bộ điều khiển có thể xây dựng theo nhiều cấu trúc khác nhau, PI trước đó. trong đề tài này tác giả chọn bộ điều khiển ANFIS như hình 10. Vdgc_ref + I Vdc - TS Fuzzy dgc_ref controller Hình 5: Khâu điểu chỉnh giá trị điện áp DC dùng bộ điều khiển FLC. Hình 6: Các hàm liên thuộc. ref + - actual e(k) + ∑e(k) + TS Fuzzy u(k) Z-1 Plant controller e(k) Hình 7: Sơ đồ khối của bộ ổn định sử dụng FLC với ngõ vào sai số và tích phân sai số. Từ đó ta áp dụng thay thế bộ điều khiển PI5 bằng bộ ANFIS với các thông số hệ thống Hình 9: Lưu đồ khởi tạo bộ điều khiển máy phát DFIG. Sau khi xây dựng xong bộ ANFIS. điều khiển ANFIS thay thế cho bộ điều khiển PI5 ta tiến hành chạy mộ phỏng hệ thống để lấy số liệu so sánh với hệ thống mô phỏng khi còn sử dụng bộ PI truyền thống. Hình 10: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển ANFIS. Sơ đồ cấu trúc thì bộ điều khiển ANFIS có Hình 8: Sơ đồ khối GSC sử dụng thuật điều 1 đầu vào và 1 đầu ra. Đầu vào có 5 nơ ron mô khiển ANFIS. tả các hàm liên thuộc dạng hàm Gauss. Trong 3.2 Khởi tạo bộ điều khiển ANFIS thay thế quá trình huấn luyện nếu sai số chưa đạt yêu bộ điều khiển PI sử dụng MATLAB cầu cần phải tăng số kỳ huấn luyện hoặc thay Như đã nêu ở trên, quá trình khởi tạo bộ đổi cấu trúc mạng bằng cách thay đổi số nơ điều khiển ANFIS phải dựa trên hệ thống dữ ron hoặc thay đổi phương pháp huấn luyện liệu có sẵn để từ đó ta tiến hành huấn luyện bộ mạng. mô phỏng 4.1 Khi thay đổi đầu vào máy phát SG1 5
6. Khi thay đổi công suất phát của SG1 ở giây thứ 5 thì các máy phát khác trong hệ thống cũng bị ảnh hưởng và thay đổi theo hình 11 (a), (b), (c), (d) . biểu diễn công suất của các máy phát tương ứng SG1,SG2, SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG theo miền thời gian. Hình (a) Hình (b) Hình (c) Hình (d) Hình 11: Kết quả mô phỏng khi thay đổi công suất đầu vào của máy phát SG1. Ta thấy khi thay đổi công suất phát của SG1 ở giây thứ 5 thì các máy phát khác trong hệ thống cũng bị ảnh hưởng và thay đổi theo hình (a), (b), (c), (d). Cụ thể các máy phát khác và DFIG thay đổi theo chiều hướng ngược lại nhằm duy trì lượng công suất tổng phát không để tăng cao nhằm mục đích ổn định giá trị điện áp tại các nút của hệ thống. 4.2 Khi xảy ra sự cố ngắn mạch ở đường dây 5-8 trong 5 chu kỳ Khi xảy ra sự cố ngắn mạch ở giây thứ 5 tại đường dây 5-8 thì các máy phát khác trong hệ thống cũng bị ảnh hưởng và thay đổi theo hình 12 (a), (b), (c), (d). Cụ thể SG1 bị giảm công suất phát vì vị trí ngắn mạch ở đường dây gần SG1 nhất nên bị ảnh hưởng nhiều nhất, các máy phát khác và DFIG thay đổi theo chiều hướng ngược lại nhằm duy trì lượng công suất tổng phát không để tăng cao nhằm mục đích ổn định giá trị điện áp tại các nút của hệ thống Hình (a) Hình (b) Hình (c) Hình (d) Hình 12: Kết quả mô phỏng khi ngắn mạch trên đường dây 5-8. Sau khi sự cố kết thúc (sau 5 chu kỳ) ta thấy các máy phát dần điều chỉnh để công suất phát ổn định trở lại. Dao động tắt dần nhanh chóng và đến giây thứ 10 thì hệ thống ổn định trở lại. 4.3 khi tốc độ gió thay đổi Để đánh giá sự ảnh hưởng của bộ điều khiển ANFIS đến hệ thống so với bộ điều khiển PI, tác giả thực hiện mô phỏng khi tốc độ gió thay đổi tăng và giảm đột ngột như hình 13. Hình 14 6
7. bên dưới thể hiện sự so sánh kết quả của các thông số giữa bộ điều khiển PI (được thể hiện bằng đường màu xanh) và bộ điều khiển ANFIS (được thể hiện bằng đường màu đỏ). Hình 13: Tốc độ gió thay đổi Hình (a) Hình (b) Hình (c) Hình (d) 7
8. Hình (e) Hình (f) Hình (g) Hình 14: Kết quả mô phỏng khi ngắn mạch trên đường dây 5-8. Ta thấy khi tốc độ gió thay đổi đột ngột tăng ở giây thứ 5 và giây thứ 15 thì công suất phát của DFIG cũng tăng đột ngột. Khi đó hệ thống lưới điện không có sự cố nào khác nên tổng lượng công suất phát vào lưới tăng dẫn đến các máy phát khác trong hệ thống cũng bị ảnh hưởng và điều chỉnh thay đổi giảm công suất phát theo hình (a), (b), (c), (d) nhằm duy trì lượng công suất tổng phát không để tăng cao nhằm mục đích ổn định giá trị điện áp tại các nút của hệ thống lưới điện hình (e), (f), (g). Đồng thời ta thấy tốc độ của các máy phát cũng thay đổi tương ứng theo sự thay đổi công suất từng máy phát. Sau khi tốc độ gió ổn định trở lại ta thấy các máy phát dần điều chỉnh để công suất phát ổn định trở lại. Dao động tắt dần nhanh chóng, hệ thống ổn định trở lại. Có thể thấy từ kết quả mô phỏng hình 14 rằng, bộ điều khiển ANFIS giúp hệ thống ổn định nhanh hơn thể hiện ở độ vọt lố nhỏ hơn và thời gian quá độ ngắn hơn. đ áp dụng thống ươ dùng bộ điều khiển điều khiển theo hệ nơ ron mờ ANFIS giúp hệ thống ổn định nhanh hơn thích nghi (ANFIS) vào hệ thống máy phát thể hiện ở độ vọt lố nhỏ hơn và thời gian điện gió tích hợp với lưới để làm tăng khả quá độ ngắn hơnđươ dùng năng ổn định của hệ thống lưới điện. Việc bộ điều khiển ANFIS ư áp dụngđđươ ư ươ ư ư lưới đ trongươ khi công suất thay ươ ưvần đề cải thiện và đổi, khi sự cố ngắn mạch và khi tín hiệu gió tối ưu hóa độ ổn đỉnh hệ thống lưới điện tích thay đổi đươ ơ hợp máy phát gió DFIG. phương pháp dùng bộ điều khiển PI truyền 8
9. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Như Hiền & Lại Khắc Lãi, “Hệ mờ và Nơ ron trong kỹ thuật điều khiển”, Nhà xuất bản tự nhiên và khoa học công nghệ Hà Nội, năm 2007 [2] D.A. Murry, G.D. Nan, “A definition of the gross domestic product- electrification interrelationship”, Journal of Energy and Development, v.19, n.2, pp.275-83, Spring 1994. [3] J. Goldemberg, T.B. Johansson, A.K.N. Reddy, Energy for a sustainable world, New York: Wiley&Sons, Inc., 1988. [4] A.K.N. Reddy (ed.), “Energy and social issues”, World Energy Assessment, Chapter 2, UNDP, UNDESA, WEC, 2002. [5] Golding E (1976) The generation of electricity by wind power. Halsted Press, New York [6] Sorensen B (1995) History of, and recent progress in, wind-energy utilization. Annual Review of Energy and the Environment 20(1) : 387-424 [7] Putnam PC (1948) Power from the wind. Van Nostrand, New York [8] Ramler JR, Donovan RM (1979) Wind turbines for electric utilities: Development status and economics. DOE/NASA/1028-79/23, NASA TM-79170, AIAA-79-0965 [9] , retrieved date 16.05.2015. [10] Arthouros Zervos. Renewables 2014 Global Status Report. Paris: REN21, 2014, pp 24- 26 . [11] NRCan, “Renewable energy,” in Energy Markets Fact Book, Ed. Natural Resources Canada, 2014- 2015, pp 66-79. [12] Tạ Văn Đa, “Đánh giá tài nguyên và khả năng khai thác năng lượng gió trên lãnh thổ Việt Nam,” báo cáo tổng kết đề tài KHCN cấp Bộ, Hà Nội 10-2006. [13] M. N. Uddin and R. S. Rebeiro, “Improved dynamic and steady state performance of a hybrid speed controller based IPMSM drive,” in Proc. IEEE Industry Applications Society Annual Meeting (IAS), Oct. 9-13, 2011, pp. 1-8. [14] L. Reznik, O. Ghanayem, and A. Bourmistrov, “PID plus fuzzy controller structures as a design base for industrial applications,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 13, no. 4, Aug. 2000, pp. 419-430. [15] S. M. Muyeen, M. H. Ali, R. Takahashi, T. Murata, J. Tamura, Y. Tomaki, A. Sakahara, and E. Sasano, “Transient stability analysis of wind generator system with the consideration of multi-mass shaft model,” in Proc. International Conference on Power Electronics and Drives Systems, vol. 1, Jan. 16-18, 2006, pp. 511-516. [16] P. Cartwright, L. Holdsworth, J. B. Ekanayake, and N. Jenkins, “Coordinated voltage control strategy for a doubly-fed induction generator (DFIG)-based wind farm,” IEE Proc.- Gener. Transm. Distrib., vol. 151, no. 4, Aug. 2004, pp. 495-502. [17] Bùi Thanh Tân, “Điều Khiển Độc Lập P Và Q Của Máy Phát Điện Gió Không Đồng Bộ Nguồn Kép”, luận văn thạc sĩ, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh, tháng 5/2011. [18] Yufei Tang, HaiboHe, ZhenNi, JinyuWen, XianchaoSui, “Reactive Power Control Of Grid-Connected Wind Farm Based On Adaptive Dynamic Programming”, Elsevier B.V, 2013. [19] Sathans and Jitender Rohilla, “Intelligent Control of DFIG based Variable Speed Wind Turbine System using Artificial Neural Network”, the 2014 International Conference on Power Systems,Energy, Environment (PSEE 2014), Interlaken, Switzerland, February 2014. [20] L. Wang and C.-T. Hsiung, “Dynamic stability improvement of an integrated grid- connected offshore wind farm and marine-current farm using a STATCOM,” IEEE Trans. Power Systems, vol. 26, no. 2, May 2011, pp. 690-698. 9
10. [21] Dawei Zhi, Lie Xu “Direct Power Control of DFIG With Constant Switching Frequency and Improved Transient Performance,” IEE transactions on enegry conversion, vol.22, no.1, Match 2007. [22] Rahul Kosuru, “A New Power System Stabilizer Designed for Grid-Connected Doubly Fed Generatior-Based Wind Generation System”, thesis Carleton University, Ottawa Ontario, 2014. [23] Johnan Morren, Sjoerd W.H. de Haan, “Ridethroungh of Wind Turbines with Doubly- Fed Induction Generator During a Voltage Dip,” IEE transactions on enegry conversion, vol.20, no.2, June 2005. [24] Li Wang và Trương Đình Nhơn, “Stability Enhancement of DFIG-based Offshore Wind Farm fed to a Multi-machine System Using a STATCOM”, IEEE Transactions on Power Systems , Volume: 28, Issue: 3, Aug. 2013. Xác nhận của Giảng viên hướng dẫn Học viên thực hiện (Ký & ghi rõ họ tên) (Ký & ghi rõ họ tên) Lê Đoàn Thanh An 10
11. 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 B n ti ng Vi t ©, T NG I H C S PH M K THU T TP. H CHÍ MINH và TÁC GI Bản quếy n táệc ph mRƯ ãỜ cĐ bẠ o hỌ b Ưi Lu tẠ xu t Ỹb n vàẬ Lu t S hỒ u trí tu Vi t Nam. NgẢhiêm c m m i hình th c xu t b n, sao ch p, phát tán n i dung khi c a có s ng ý c a tác gi và ả ng ề i h ẩ pđh đưm ợK thuả tộ TP.ở H ậChí Mấinh.ả ậ ở ữ ệ ệ ấ ọ ứ ấ ả ụ ộ hư ự đồ ủ ả Trườ Đạ ọCcÓ Sư BÀI BạÁO KHỹ OA ậH C T ồT, C N CHUNG TAY B O V TÁC QUY N! ĐỂ Ọ Ố Ầ Ả Ệ Ề Th c hi n theo MTCL & KHTHMTCL h c 2017-2018 c a T vi n ng i h c S ph m K thu t Tp. H Chí Minh. ự ệ Năm ọ ủ hư ệ Trườ Đạ ọ ư ạ ỹ ậ ồ