Thiết kế bộ điều khiển trượt cho tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Thiết kế bộ điều khiển trượt cho tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu đề xuất giải thuật điều khiển trượt (SMC) cho SWECS. Bộ điều khiển trượt này được thiết kế và kiểm chứng hiệu quả thông qua mô phỏng hệ thống SWECS trên Matlab và Simulink.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Thiết kế bộ điều khiển trượt cho tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu

34 Nguyễn Minh Hòa, Huỳnh Minh Toàn THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CHO TUABIN GIÓ ĐỘC LẬP SỬ DỤNG MÁY PHÁT ĐIỆN ĐỒNG BỘ NAM CHÂM VĨNH CỬU DESIGN OF SLIDING MODE CONTROLLER FOR PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS GENERATOR-BASED STANDALONE WIND TURBINES Nguyễn Minh Hòa1, Huỳnh Minh Toàn2 1 Trường Đại học Trà Vinh; hoatvu@tvu.edu.vn 2 Trường Cao đẳng Nghề Tiền Giang; hmtoan2012@gmail.com Tóm tắt - Một trong những mục tiêu điều khiển quan trọng nhất cho các Abstract - One of the most important control objectives for hệ thống chuyển đổi năng lượng gió độc lập (SWECS) là tối ưu hóa quá Standalone Wind Energy Conversion Systems (SWECS) is to trình chuyển đổi năng lượng từ gió. Mục tiêu này thường được thực hiện optimize the power conversion from wind. This goal is normally bằng các thuật toán bám điểm công suất cực đại (MPPT). Tuy nhiên, các achieved by Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms. thuật toán này đơn giản và kém hiệu quả khi đáp ứng các yêu cầu điều However, such algorithms are simple and ineffective in response khiển phức tạp. Ngoài ra, giải thuật điều khiển vi tích phân (PID) có thể to additional complex control requirements. Alternatively, the được sử dụng để chuyển đổi tối đa năng lượng gió. Tuy nhiên, bộ điều Proportional Integral Derivative (PID) technique can be applied for khiển PID hoạt động kém hiệu quả khi áp dụng vào các hệ thống chuyển the optimal power conversion of SWECS. However, the PID control đổi năng lượng gió có bản chất phi tuyến cao và thay đổi theo thời gian, normally provides low performance for highly nonlinear, time- thường hoạt động trong điều kiện tốc độ gió luôn thay đổi một cách ngẫu varying nature of SWECS and stochastic change of wind. To nhiên. Để khắc phục những hạn chế của các giải thuật điều khiển MPPT overcome the MPPT and PID control performance limitations, this và PID, bài báo này đề xuất giải thuật điều khiển trượt (SMC) cho paper presents a sliding mode control (SMC) design for standalone SWECS. Bộ điều khiển trượt này được thiết kế và kiểm chứng hiệu quả SWECS. The proposed sliding mode controller has been designed thông qua mô phỏng hệ thống SWECS trên Matlab và Simulink. and validated by computer simulations in Matlab and Simulink. Từ khóa - điều khiển trượt; năng lượng gió; hệ thống chuyển đổi Key words - sliding mode control; wind energy; standalone wind năng lượng gió độc lập; chuyển đổi năng lượng tối ưu; máy phát energy conversion systems; optimal power conversion; permanent điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu. magnet synchronous generator. 1. Đặt vấn đề cầu điều khiển phức tạp. Để đáp ứng nhu cầu điều khiển Năng lượng gió là một trong những nguồn năng lượng ngày càng cao của các tuabin gió, phương pháp điều khiển tái tạo quan trọng hiện nay. Do tính chất sạch và vô tận của hồi tiếp tuyến tính hóa đã được nghiên cứu đề xuất trong nó, năng lượng gió gần đây trở thành trọng tâm cho việc công trình [6]. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy hệ nghiên cứu và phát triển thương mại. Hiện nay, năng lượng thống điều khiển khá nhạy cảm với sai số mô hình hóa gió đóng góp đáng kể cho nguồn điện của thế giới [1, 2, 3]. của hệ thống. Do đó, phương pháp hồi tiếp tuyến hóa Mặc dù điện có thể được cung cấp qua mạng lưới điện trung không cho chất lượng điều khiển tốt khi có nhiễu hoặc sai tâm nhưng vẫn còn những khu vực xa xôi, nơi lưới điện số mô hình. Bên cạnh đó, các phương pháp điều khiển không thể truyền tới. Những nơi này đang phải đối mặt với thích nghi cho tuabin gió cũng đã được đề xuất trong các tình trạng thiếu điện. Một giải pháp bền vững đầy hứa hẹn bài báo [7, 8, 9]. Các bộ điều khiển thích nghi cho chất là sử dụng các hệ thống chuyển đổi gió độc lập hay còn gọi lượng điều khiển tốt khi thông số của hệ thống thay đổi là các tuabin gió độc lập được kết nối với tải cục bộ. hoặc có sai số mô hình. Tuy nhiên, các giải thuật điều khiển thích nghi có tốc độ hội tụ phụ thuộc vào số lượng Thiết kế điều khiển cho các tuabin gió độc lập đã và biến trạng thái. Số lượng biến trạng thái càng nhiều thì đang thu hút nhiều nghiên cứu của các nhà khoa học trên tốc độ hội tụ càng chậm, làm ảnh hưởng đến chất lượng thế giới, các nghiên cứu này đều hướng đến tối ưu hóa điều khiển của hệ thống, nên khó áp dụng với các hệ thống công suất chuyển đổi từ gió sang điện. Một trong các có số lượng biến trạng thái lớn. Ngoài ra, phương pháp nghiên cứu phổ biến là sử dụng thuật toán bám điểm công điều khiển trượt cho tuabin gió cũng đã được nghiên cứu suất cực đại (MPPT) cho tuabin gió [4, 5]. Bài báo [4] áp dụng trong các bài báo [6, 10, 11]. Điển hình là bài báo nghiên cứu so sánh các chiến lược tối đa hóa năng lượng [6] đã nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển trượt cho hệ chuyển đổi trong các hệ thống tuabin gió sử dụng máy thống SWECS sử dụng DFIG. Tuy nhiên, hệ thống phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSG). Bài báo SWECS được đề xuất trong bài báo [6] đơn giản và bộ này đã dùng thuật toán MPPT bằng cách thay đổi tốc độ điều khiển trượt tạo ra hiện tượng dao động (chattering) máy phát để bám điểm công suất cực đại. Tuy nhiên, đáp trong hệ thống. Tiếp theo, Wang và cộng sự trong bài báo ứng của hệ thống tương đối chậm. Ngoài ra, nghiên cứu số [10] đã nghiên cứu một bộ điều khiển khuếch đại H ∞ bám điểm công suất cực đại của hệ thống chuyển đổi năng để tối đa hóa công suất chuyển đổi năng lượng của các hệ lượng gió dựa trên chế độ trượt sử dụng máy phát điện thống năng lượng gió độc lập sử dụng máy phát điện cảm ứng kép (DFIG) cũng được trình bày trong bài báo PMSG. Bài báo [11] đề xuất một phương pháp kiểm soát [5], kết quả nghiên cứu cho thấy, điều khiển MPPT có thể chế độ điều khiển trượt cho các tuabin gió có tốc độ thay hoạt động với vận tốc gió ổn định và thay đổi ngẫu nhiên. đổi. Phương pháp này đã được thiết kế dựa vào lý thuyết Tuy nhiên, các nghiên cứu sử dụng thuật toán MPPT chỉ ổn định Lyapunov và kiểm chứng trên mô phỏng. Kết quả áp dụng cho hệ thống đơn giản, không đáp ứng được yêu mô phỏng cho thấy, tuabin gió sử dụng máy phát điện
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(118).2017 - Quyển 1 35 DFIG chỉ có thể hoạt động với hiệu suất chuyển đổi năng lệ thuận với hệ số mô-men xoắn và được tính như sau: lượng tối ưu trên một phạm vi thay đổi tốc độ gió hẹp. CP(λ) = λCQ(λ). Hệ số công suất đạt cực đại tại duy nhất Đã và đang có nhiều tác giả trong nước nghiên cứu về một giá trị tỷ số tốc độ rìa tối ưu λ*, được minh họa trong kỹ thuật điều khiển trượt, nhưng các nghiên cứu về điều Hình 2. Do đó, sự chuyển đổi năng lượng cực đại chỉ đạt khiển trượt cho tuabin gió sử dụng PMSG thì rất ít. Điển được nếu hệ thống tuabin được vận hành ở tỉ số tốc độ rìa hình như nghiên cứu mô hình tuabin gió sử dụng máy phát tối ưu. điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu nối lưới [12], kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình đáp ứng được các điều kiện hòa máy phát điện với lưới điện. Ngoài ra, còn có nghiên cứu ứng dụng thuật toán trượt thích nghi điều khiển DFIG trong máy điện gió có công suất lớn 13. Bài báo này thiết kế bộ điều khiển nhằm đảm bảo nối lưới ổn định cho máy phát điện gió có tốc độ thay đổi. Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống đáp ứng được các chỉ tiêu chất lượng điện. Hình 2. Hệ số công suất so với tỉ số tốc độ rìa Mặc dù nhiều cải tiến đã được thực hiện nhằm nâng cao công suất chuyển đổi của các tuabin gió bằng các bộ Bộ truyền động là một bộ truyền tải cơ có thể được xác điều khiển từ cơ bản đến phức tạp, nhưng rất ít bài báo định như sau: trình bày nghiên cứu tối ưu công suất chuyển đổi của  Tg tuabin gió độc lập sử dụng PMSG. Bài báo này đề xuất g  Tr  (4) iJ h Jh phương pháp điều khiển trượt cho tuabin gió sử dụng PMSG. Để chứng minh tính ưu việt của phương pháp điều Trong đó, Jh là mô-men quán tính của máy phát điện, η khiển trượt trong bài báo này, các kết quả mô phỏng của và i lần lượt là hiệu suất và tỷ số của hộp số, Tr là mô-men bộ điều khiển trượt được so sánh với bộ điều khiển PID xoắn tuabin, và Tg là mô-men điện từ của máy phát điện. truyền thống. Máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu được nối với tải điện trở tương đương được thể hiện trong Hình 1. 2. Kết quả nghiên cứu và khảo sát Phương trình dòng và áp trên hệ tọa độ d, q được xác định 2.1. Mô hình tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện như sau: đồng bộ nam châm vĩnh cửu did R  Rl p(Lq  Ll ) Mô hình tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng  S i  i  (5) dt Ld  Ll d Ld  Ll q g bộ nam châm vĩnh cửu được thể hiện trong Hình 1. diq   RS  R l i  p(Lq  Ll ) i   pm  (6) dt Lq  Ll q Lq  Ll d g Lq  Ll g Tg  p m iq (7) Trong đó, id và iq là các thành phần d và q của dòng điện stator; Ld và Lq là các thành phần d và q của điện cảm stator; Rs là điện trở stator; Rl là điện trở tải tương đương được coi Hình 1. Mô hình tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện như tín hiệu điều khiển; Ll là điện cảm tải tương đương; p đồng bộ nam châm vĩnh cửu là số cặp cực; Φm là từ thông; ωg là tốc độ máy phát; và Tg Công thức khí động học mô tả sức gió được chuyển đổi là mô-men điện từ của máy phát điện. thành mô-men xoắn của tuabin như sau: Mô hình phi tuyến hoàn chỉnh của tuabin gió độc lập sử 1 dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu có được Tr  R 3V 2 CQ () (1) 2 bằng cách kết hợp các phương trình (1), (3) và (4) - (7). Trong đó, Tr là mô-men xoắn của tuabin, ρ là mật độ 2.2. Sơ lược về điều khiển trượt không khí, R là bán kính của cánh quạt gió, V là tốc độ gió, Xét đối tượng phi tuyến bậc n mô tả bởi phương trình CQ(λ) là hệ số mô-men xoắn, một hàm của tỉ số tốc độ rìa trạng thái: λ (Tip Speed Ratio) được xác định như sau: x  f (x)  g(x)u (8) R  r (2) V y  h(x) (9) Trong đó, ωr là tốc độ quay của tuabin. Hệ số mô-men T Trong đó: x   x1 x 2 ....x n   R n là véc-tơ trạng xoắn CQ(λ) trong (1) là một hàm phi tuyến cao có thể được xấp xỉ bởi hàm đa thức bậc sáu của λ như sau: thái của hệ thống; u  R là tín hiệu vào; y  R là tín hiệu ra; CQ ()  a 6  6  a 5 5  a 4  4  a 33  a 2  2  a1  a 0 (3) f (x)  R n ; g(x)  R n là các véc-tơ hàm trơn mô tả động Công suất chuyển đổi năng lượng gió sẽ đạt cực đại khi học của hệ thống; h(x)  R là hàm trơn mô tả quan hệ giữa hệ số công suất chuyển đổi CP(λ) đạt cực đại. Hệ số này tỷ biến trạng thái và tín hiệu ra.
36 Nguyễn Minh Hòa, Huỳnh Minh Toàn Bài toán đặt ra là điều khiển tín hiệu ra y(t) bám theo  p tín hiệu đặt yd(t). y  x3  T  m x2 (25) iJ h r Jh Nếu đối tượng có bậc tương đối bằng n, bằng cách lấy 1 đạo hàm của phương trình (9) n lần, có thể biểu diễn quan Ta có : Tr  R 3 V 2 CQ () (26) 2 hệ vào ra của đối tượng dưới dạng: 1 y(n)  a(x)  b(x)u đặt Cr  R 3 (27) (10) 2 Trong đó: a(x)  Lnf h(x) (11) 2 Thế (27) vào (26), ta được Tr  C r V CQ ( ) (28) b(x)  Lg Lnf 1 h(x)  0 (12) Lấy đạo hàm Tr ta có: dTr d d Tr   Cr (V 2 )CQ ()  Cr V 2 CQ () (29) Lk  1 h(x) dt dt dt Với: Lk h(x)  f f (x) (13) f x Ta đặt Tr  T1  T2 (30) Lk h(x) d Lg Lk h(x)  f g(x) (14) T1  Cr (V 2 )CQ ()  2Cr VVCQ () (31) f x dt Sai số e(t) = yd(t) - y(t) (15) d d d T2  Cr V 2 CQ ()  Cr V 2 CQ (  ) (32) (n 1) (n 2) dt d dt Đặt   e  k1e  ...  k n2 e  k n1e (16) d Mà : C r V 2 C ()  C r V 2 C Q () (33) Chọn k1 sao cho: d Q (s)  s(n1)  k1s(n  2)  ...  k n2s  k n1 d d  r R  d  Rig  (17)     dt dt  V  dt  V  ∆(s) là đa thức Hurwitz; vị trí nghiệm của ∆(s) =0 quyết định đặc tính quá độ e(t) →0 khi σ = 0 gọi là mặt trượt. d d  Rix 3   x 3 V  Vx 3      Ri   (34) Biểu thức mặt trượt: dt dt  V   V2  1  a(x)  yd  k1e  ...  k n2 e   (n) (n 1) Thế phương trình (33), (34) vào phương trình (32) ta u   (18) b(x)   k n1e  Ksign()   x V  Vx   được: T2  Cr V 2 RiCQ  3 2 3   V    Trong đó K>0, K càng lớn σ →0 càng nhanh. 2.3. Thiết kế bộ điều khiển trượt  T2  Cr RiCQ x 3V  Vx 3  Từ phương trình toán (4), (5), (6) của mô hình tuabin  T V Tg V  gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh T2  Cr RiCQ  r   Vx 3  (35) cửu, ta đặt các biến trạng thái, đầu vào và đầu ra như sau:  iJ h Jh    Các biến trạng thái và đầu vào: Thế phương trình (31), (35) vào phương trình (30) ta được: x1  id ; x 2  iq ; x3  ωg ; u  R l (19)  T V Tg V  Tr  2Cr VVCQ ()  Cr RiCQ  r   Vx 3  (36) Thế các biến vào phương trình (4), (5), (6) ta được:  hiJ J h  RS p(Lq  Ll ) u Thế phương trình (36) vào phương trình (25) ta được: x1   x1  x 2 x3  x1 (20) Ld  Ll Ld  Ll Ld  Ll p 2 m (Ld  Ll ) p 2 m R S y x1x 3  x2 p(Lq  Ll ) RS pm J h (Lq  Ll ) J h (L q  L l ) x2   x1x 3  x2  x3 (37) Lq  Ll Lq  Ll Lq  Ll p 2 2m   x3  2C r VVCQ ( ) J h (L q  L l ) iJ h u  x2 (21)   T V Tg V  pm Lq  Ll  C r RiCQ  r   Vx 3   x2u iJ h  iJ h J  J (L q  Ll )  h  h  p x3  Tr  m x 2 (22) Với: iJ h Jh p 2 m (Ld  Ll ) p 2 m R s p 2 2 m a(x)  x1x 3  x2  x3 Biến đầu ra: J h (Lq  Ll ) J h (Lq  Ll ) J h (Lq  Ll ) (38) y  x 3  ωg  T V Tg V   (23)   Cr RiCQ  r   Vx 3   2Cr VVCQ () iJ h  iJ h J  iJ h Lấy đạo hàm đầu ra ta được:  h   p pm y x  T  m x (24) b(x)  x2 (39) 3 iJ h r Jh 2 J h (Lq  Ll )
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(118).2017 - Quyển 1 37 Biểu thức mặt trượt   e  k1e với e = yd - y (40) Đa thức đặc trưng của mặt trượt: s + k1 = 0 (41) Với k1 là hằng số dương được chọn có giá trị lớn. Biểu thức bộ điều khiển trượt: 1  u a(x)  yd  k1e  Ksign() (42) b(x)  K là hằng số dương được chọn có giá trị nhỏ. Hình 6. Mô phỏng tốc độ gió ngẫu nhiên 2.4. Kết quả mô phỏng 2.4.2. Mô phỏng hệ thống với thông số không thay đổi Để kiểm chứng hiệu quả của bộ điều khiển SMC, bài báo này sử dụng Matlab và Simulink để mô phỏng hệ thống SWES với bộ điều khiển SMC. Ngoài ra, bộ điều khiển SMC cũng được so sánh với bộ điều khiển PID truyền thống. Sơ đồ điều khiển SMC và PID được minh họa trong Hình 3 và Hình 4. Hình 7. Tốc độ quay tham chiếu của tuabin Hình 3. Sơ đồ điều khiển dùng SMC Hình 4. Sơ đồ điều khiển dùng PID 2.4.1. Xây dựng mô hình trên phần mềm Matlab và Hình 8. So sánh tín hiệu điều khiển SMC và PID Simulink Mô hình của tuabin gió độc lập sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu và bộ điều khiển trượt đã được thực hiện và mô phỏng trên phần mềm Matlab và Simulink. Mô hình sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu có công suất 3 KW. Các thông số mô phỏng như sau: ρ = 1,25 kg/m3; R = 2,5 m; i = 7; η = 1; Jh = 0,0552 kg.m2; Ld = Lq = 0,04156 H; p = 3; Rs= 3,3 Ω;  m = 0,4382 Wb; Hình 9. So sánh tỉ số tốc độ rìa SMC và PID a0 = 0,0061; a1 =0,0013; a2 =0,0081; a3 =-9,7477x10-4; a4 = -6,5416x10-5; a5 = 1,3027×10-5; a6 = -4,54x10-7; λ* = 7. Tín hiệu điều khiển được đặt 0
38 Nguyễn Minh Hòa, Huỳnh Minh Toàn 2.4.3. Mô phỏng hệ thống với thông số thay đổi kế thành công bộ điề u khiể n trươ ̣t cho tuabin gió độc lập Để kiểm tra tính bền vững của bộ điều khiển trượt đối sử dụng PMSG. Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống với sự thay đổi thông số của hệ thống, tại thời điểm giây đáp ứng tốt các các yêu cầu về tối ưu hóa công suất chuyển thứ 20 trong mô phỏng, thông số điện cảm của máy phát đổi năng lượng gió. được điều chỉnh thay đổi 10% so với giá trị ban đầu. Tuy nhiên, bộ điề u khiể n trươṭ trong bài báo này chưa hoàn toàn loại bỏ được hiện tượng dao động trong hệ thống. Vì vậy, hướng nghiên cứu tiếp theo là thiết kế các bộ điều khiển trượt bậc cao hơn hoặc bộ điều khiển trượt thích nghi để giảm bớt hiện tượng dao động và thích nghi tốt hơn với các thay đổi của hệ thống tuabin gió độc lập. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J. Manwell, J. Mc Gowan, A. Rogers, Wind Energy Explained, Hình 12. So sánh tốc độ tham chiếu của tuabin Theory, Design, and Application, John Wiley & Sons Ltd, 2002. với SMC và PID tại 20s [2] H. Wagner, J. Mathur, Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2009. [3] W. Shepherd, L. Zhang, Electricity Generation Using Wind Power, World Scientific Publishing Co.Pte.Ltd, Singapore, 2011. [4] Meisam Shirazi, Abbas Hooshmand Viki and Omid Babayi, A Comparative Study of Maximum Power Extraction Strategies in PMSG Wind Turbine System, IEEE Electrical Power & Energy Conference 2009. [5] Tinglong Pan, Zhicheng Ji, Zhenhua Jiang, Maximum Power Point Tracking of Wind Energy Conversion Systems Based on Sliding Hình 13. So sánh sai số bám giữa SMC và PID tại 20s Mode Extremum Seeking Control, IEEE Energy 2030 Atlanta, GA USA, 17-18 November, 2008. 3. Bàn luận [6] Iulian Munteanu, A. Bratcu, N. Cutuluslis, and E. Ceanga, “Optimal Control of Wind Energy Systems”, Toward a Global Approach, 3.1. Hệ thống không thay đổi thông số Springer, 2008, pp. 142-156. Kết quả mô phỏng trên Matlab và Simulink cho thấy bộ [7] Nguyen, Hoa M., Naidu, D. Subbaram, Direct Fuzzy Adaptive điều khiển trượt đáp ứng tốt đối với các yêu cầu về hệ số Control for Standalone Wind Energy Conversion Systems, International Conference on Electrical Engineering and Application, công suất chuyển đổi năng lượng gió, tỉ số tốc độ rìa dao WCECS 2012, pp. 994-999. động bám theo giá trị tối ưu là 7 và sai số bám e = yd – y [8] Nguyen, Hoa M., Naidu, D. Subbaram, Fuzzy Adaptive Output tiến về 0 khi hệ thống xác lập. Bên cạnh đó, tín hiệu điều Feedback Control Strategy for Standalone Wind Energy Conversion khiển trượt có hiện tượng dao động (chattering) nhẹ. Systems, 11th IEEE International Conference on Control & Automation (ICCA), 2014, pp. 1007-1012. 3.2. Hệ thống thay đổi thông số [9] Nguyen, Hoa M., Naidu, D. Subbaram, Adaptive PID control of Khi cho thay đổi thông số Ld tăng 10% tại thời gian 20 standalone wind energy conversion systems, Idaho State University, giây, kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển trượt đáp Recent Advances in Electrical Engineering, ISBN: 978-960-474- 318-6, pp. 15-20. ứng tốt, bền vững và quá trình tối ưu công suất chuyển đổi [10] W. Wang, D. Wu, Y. Wang, and Z. Ji, H∞ gain scheduling control năng lượng gió không bị ảnh hưởng. of PMSG-based wind power conversion system, in Proc. of the 5th 3.3. So sánh bộ điều khiển SMC với PID IEEE Conf. on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), June 2010, pp. 712-717. Khi so sánh bộ điều khiển SMC với bộ điều khiển PID [11] O. Barambones, J M.Gonzalez Durana, “Sliding mode control thì bộ điều khiển SMC cho kết quả điều khiển tốt hơn, kể strategy for Variable speed wind turbine”, IEEE Transaction on cả khi thay đổi 10% thông số Ld của hệ thống. Energy Conversion, 2009, pp. 1-5. Áp dụng tiêu chuẩn tích phân của bình phương sai số [12] Đặng Ngọc Huy, Lê Kim Anh, Nghiên cứu mô hình tuabin gió sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu nối lưới, Trường (ISE). Khi so sánh sai số bám giữa bộ điều khiển PID và Đại học Công nghiệp Quảng Ninh, 2013. bộ điều khiển SMC, kết quả như sau: [13] Đỗ Hoàng Ngân Mi, “Ứng dụng thuật toán trượt thích nghi điều JPID = 3,2475; JSMC = 0,7767 khiển DFIG trong máy điện gió”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Trường Đại học Đông Á, 2015. Kết quả so sánh ISE cho thấy bộ điều khiển SMC có sai [14] Dương Hoài Nghĩa, Điều khiển hệ thống đa biến, NXB Đại học số nhỏ hơn 4 lần so với bộ điều khiển PID. Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2011, trang 172-174. [15] Nguyễn Doãn Phước, Báo cáo seminar chuyên môn về “Điều khiển 4. Kết luận trượt cơ bản và trượt bậc cao”, Bộ môn Điều khiển tự động, Viện Bài báo đã trình bày tổng quan các kết quả trong và Điện, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2014. ngoài nước liên quan đến việc việc thiết kế bộ điều khiển [16] Nguyễn Phùng Quang, Matlab và Simulink, NXB Khoa học và Kỹ thuật. cho tuabin gió độc lập sử dụng PMSG, đồng thời cũng thiết (BBT nhận bài: 12/07/2017, phản biện xong: 08/08/2017)