Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu giải thuật điều khiển STATCOM trong việc cải thiện chất lượng điện áp

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:42

Thêm vào BST

Báo xấu

31
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu cải thiện chất lượng điện áp trên lưới điện, cải tiến các giải thuật điều khiển của thiết bị STATCOM sử dụng hệ nơ ron mờ thích nghi nhằm cải thiện chất lượng và nâng cao ổn định điện áp lưới điện phân phối, và đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cải tiến cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu giải thuật điều khiển STATCOM trong việc cải thiện chất lượng điện áp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HỮU VINH NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH: 62520202 TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2020
Công trình được hoàn thành tại: TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Người hướng dẫn khoa học 1: GS.TS. Lê Kim Hùng .................................. Người hướng dẫn khoa học 2: PGS.TS. Nguyễn Hùng ................................ Phản biện 1: PGS. TS. Ngô Văn Dưỡng Phản biện 2: PGS. TS. Võ Ngọc Điều Phản biện 3: PGS. TS. Trương Đình Nhơn Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ kỹ thuật cấp Trường Đại học Công nghệ Tp. Hồ Chí Minh, họp vào 14 giờ 00, ngày 06 tháng 11 năm 2020 tại Trường Đại học Công nghệ Tp. Hồ Chí Minh. Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: - Đại học Công nghệ Tp. HCM
TÓM TẮT LUẬN ÁN Hệ thống điện ngày nay đã phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng và độ tin cậy cung cấp điện. Những khó khăn quan trọng nhất là lượng điện năng tiêu thụ tăng lên một cách đáng kể, sự phát triển nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo và phân tán và sự gia tăng các phụ tải phi tuyến. Những điều này và nhiều hiện tượng khác, là nguyên nhân của thông số điện áp cung cấp không đạt yêu cầu, chẳng hạn như: dao động điện áp; nhấp nháy điện áp; mất cân bằng điện áp; lồi và lõm điện áp; gián đoạn cung cấp điện. Xu hướng sử dụng ngày càng nhiều thiết bị phụ tải phi tuyến trong công nghiệp và dân dụng như bộ chuyển đổi điện tử công suất dùng trong truyền động điện, máy hàn hồ quang, lò luyện kim hồ quang, mất cân bằng điện áp, nhấp nháy điện áp, lồi và lõm điện áp. Những hiện tượng này có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến các đơn vị phát điện, truyền tải và phân phối điện và phụ tải được kết nối. Gần đây, chất lượng điện đã được các đơn vị quản lý vận hành chú ý nhiều hơn. Ngày nay các vai trò đang thay đổi - đó là khách hàng sử dụng điện, người đòi hỏi nguồn cung cấp công suất cao và tin cậy từ các đơn vị cung cấp điện (ở đây là các Công ty Điện lực). Vấn đề đặc biệt nghiêm trọng đối với các khách hàng chiến lược, khách hàng quan trọng như các tổ chức tài chính, bệnh viện và căn cứ quân sự, cũng như khách hàng công nghiệp, nơi sự mà việc suy giảm các thông số điện áp cung cấp có thể gây gián đoạn cho quá trình sản xuất. Việc phát triển kỹ thuật thyristor công suất lớn đã mở ra những khả năng mới, một trong số đó là việc ra đời và ứng dụng các thiết bị FACTS như STATCOM, SVC, hoặc DVR. Ứng dụng của thiết bị FACTS có thể được dùng trong 3 trạng thái của hệ thống, bao gồm: trạng thái xác lập (thông thường), trạng thái quá độ (thông thường) và trạng thái xác lập sau quá độ. Nhằm mục đích ổn định điện áp dùng STATCOM, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các kỹ thuật và phương pháp sau: phương pháp điều khiển vị trí cực; điều khiển PI/PID/PD; điều khiển cân bằng kết nối DC. Các cấu trúc điều khiển thông thường có thể được chia thành ba nhóm: i) Điều khiển dòng điện cục bộ: chế độ điều khiển áp dụng để bù các thành phần dòng tải không mong muốn. Điều khiển được áp dụng trong STATCOM để bù cho công suất phản kháng hoặc trong bộ lọc công suất tác dụng để bù cho tải phi tuyến hoặc tải không cân bằng; ii) Điều khiển điện áp cục bộ: được sử dụng chủ yếu trong STATCOM để điều chỉnh điện áp. Thông thường, nó ghép i
tầng các bộ điều khiển điện áp và điều khiển dòng điện. Một vòng điện áp ngoài đặt tham chiếu với công suất phản kháng cho bộ điều khiển dòng điện; iii)Tham chiếu bên ngoài: được sử dụng chủ yếu trong các hệ thống lớn với một bộ điều khiển trung tâm. Chế độ điều khiển phù hợp với lưới điện truyền tải hơn là lưới phân phối. Điều khiển từ xa phát công suất phản kháng trong các trang trại gió hiện đại là bắt buộc. Trong số các bộ điều khiển STATCOM được trình bày, chủ yếu là sử dụng các khối điều khiển PID. Bộ điều khiển PID được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp nhờ tính đơn giản và tính bền vững của nó. Tuy nhiên, nó rất phù hợp với hệ tuyến tính, đối với các hệ phi tuyến cao như trong hệ thống điện, bộ điều khiển PID chỉ có thể hoạt động tốt trong phạm vi nhất định. Để đạt được kết quả tối ưu toàn cục, nó cần thiết phải hiệu chỉnh lại bộ điều khiển PID khi chế độ vận hành thay đổi, và ứng dụng các kỹ thuật khác nhau từ lý thuyết điều khiển phi tuyến. Đối với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển hệ thống. Việc kết hợp cả hai phương pháp để tạo nên một công cụ xử lý mạnh. Với các nhận định này, luận án nghiên cứu hệ nơ ron mờ thích nghi (ANFIS) để cải tiến bộ điều khiển STATCOM. Trong luận án này, tác giả đã tập trung vào việc nghiên cứu bộ điều khiển STATCOM, sử dụng hệ mờ thích nghi (ANFIS) kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO-Particle Swarm Optimization), hoặc kết hợp với giải thuật di truyền (GA-Generic Algorithm) để cải tiến bộ điều khiển. Trong quá trình nghiên cứu, đề tài cũng đã áp dụng các bộ điều khiển kết hợp như: ANFIS-PSO, ANFIS-GA, và ANFIS-Online để so sánh các kết quả đạt được trước khi đưa ra kết luận đối với bộ điều khiển nào đạt hiệu quả tốt nhất. Hơn nữa, một phương pháp lọc dữ liệu mới dựa trên cơ sở lý thuyết thống kê được phát triển trước khi áp dụng vào các giải thuật huấn luyện cho bộ điều khiển thiết bị STATCOM cũng đã được đề cập trong luận án. Các kết quả nghiên cứu trên hệ một máy phát nối với nút vô cùng lớn, lưới điện mẫu IEEE_9 nút và hệ thống lưới điện thông số thực tế tại Khu Công nghệ cao Tp Hồ Chí Minh cũng được trình bày để làm rõ các kết quả nghiên cứu. Các kết quả cũng cho thấy hiệu quả của bộ ANFIS-Online và đặc biệt là dữ liệu dùng để huấn luyện được đánh giá độ tin cậy trước khi huấn luyện nên đảm bảo độ chính xác cao. ii
ABSTRACT The power system has been struggling with power quality and reliability problems for decades. Nowadays, the most important difficulties are the meaningly growing amount of consumed power, the rapid development of renewable and distributed energy sources, and increasing the share of non-linear loads. These, and many other phenomena, cause deterioration of supply voltage parameters, such as voltage fluctuations/flicker; voltage unbalance; higher harmonic content; voltage dips and swells; interruptions in the power supply. These phenomena have a serious negative impact on the units generating, transmitting and distributing electricity, and on connected loads. Recently, the power quality has been mostly noticed by utilities. Nowadays roles are changing – it is the consumer, who requires a reliable and high-quality power supply from the utilities. The problem is particularly serious for strategic customers such as financial institutions, hospitals, and military facilities, as well as industrial customers, where deterioration of supply voltage parameters can cause disruption to the fabrication process. The development of high power semiconductor devices allows controlling power flow in the network. Flexible AC Transmission Systems (FACTS) like series and shunt compensators can be installed to control power flow in the power grid. STATCOM is the original shunt connected controller and falls amongst the FACTS Controllers. In order to stabilize the voltage using STATCOM, techniques, and methods were used in previous studies as follows: pole placement controller technique; PI/PID/PD controller technique; DC-link balancing controller technique. Basically, conventional control structures can be divided into three groups: i) Local current control– the control mode applicable to compensate for unwanted load current components. The control applied in the STATCOM to compensate for the reactive power or in the active power filter to compensate for load nonlinearity or unbalance; ii) local voltage control– used mainly in the STATCOM for voltage regulation. Conventionally, it consists of cascade voltage and current controllers. An outer voltage loop sets a reactive current reference for the current controller; iii) External reference – used mostly in widespread systems with one central controller. The control mode is rather suitable for transmission than the distribution network. Remotely controlled reactive power generation is mandatory in a modern wind farm. iii
Among the STATCOM controllers presented, the PID controllers are mostly used. The PID controllers can be described by robust performances across a wide range of operating conditions and their functional simplicity. However, the high nonlinear of the power system means that a PID controller cannot perform well at all operating range, it can be a robust performance at a particular operating range. For meeting the good global results, it is necessary to re-tune the PID controller when the operating range is changed, and different techniques from nonlinear control theory are required. The neuro-adaptive learning techniques supply a procedure for the fuzzy modeling procedure to acquire information about a data set. The ANFIS control algorithm is very attention due to its robustness for nonlinear systems. Under the conditions of uncertainly, a method to identify the model parameters of parallel manipulators is to use the ANFIS control algorithm. In the author’s opinion, the adaptive fuzzy neuron system (ANFIS) is a good way of improving the STATCOM controller. In this thesis, the author has focused on the study of the STATCOM controller, using the adaptive fuzzy system in combination with a particle swarm optimization algorithm, or in combination with a generic algorithm to improve the controllers. The thesis also applied the combination controllers such as ANFIS-PSO, ANFIS-GA, and ANFIS- Online to compare the results before making conclusions which is the best. In addition, a new method of filtering data based on statistical theory is developed before applying to train algorithms for STATCOM controllers that were also mentioned in the thesis. To achieve nonlinear optimal control at abnormal operating conditions of the one machine – infinite bus, IEEE 9 bus power systems and real network at Ho Chi Minh city, the controller is trained offline by PSO, GA and is trained online, and Simulation results are provided that explains the performance of the ANFIS-PSO, ANFIS-GA, ANFIS-Online controller. The results also show that the effectiveness of the ANFIS-Online and especially the training data is assessed before the training should be guaranteed to be highly accurate. iv
MỤC LỤC Chương 1 GIỚI THIỆU ................................................................................... 1 1.1 Lý do chọn đề tài ............................................................................................ 1 1.2 Mục tiêu của đề tài.......................................................................................... 2 1.3 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài ...................................................................... 2 1.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 3 1.5 Đóng góp của đề tài ........................................................................................ 3 Chương 2 TỔNG QUAN VỀ STATCOM ....................................................... 3 2.1 Tổng quan....................................................................................................... 3 2.1.1 Các phương pháp ổn định hệ thống điện sử dụng STATCOM .................. 3 2.1.2 Các giải thuật điều khiển điện áp sử dụng STATCOM ............................. 5 2.2 Mô hình STATCOM....................................................................................... 6 2.2.1 Cấu trúc cơ bản của STATCOM .............................................................. 6 2.2.2 Nguyên lý hoạt động của STATCOM ...................................................... 6 2.2.3 Bộ chuyển đổi nguồn điện áp (VSC) ........................................................ 6 2.2.4 Nguyên tắc hoạt động của VSC ................................................................ 7 2.2.5 Bộ điều khiển của STATCOM ................................................................. 7 2.2.6 Mô hình toán của STATCOM .................................................................. 7 2.3 Lý thuyết điều khiển để ổn định điện áp dùng STATCOM ............................. 8 2.3.1 Lý thuyết mờ ............................................................................................ 8 2.3.2 Hệ điều khiển mờ lai (Fuzzy-PID) áp dụng trong STATCOM .................. 8 2.3.3 Hệ Nơ-ron mờ thích nghi (ANFIS)........................................................... 8 2.3.4 Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) .............................................................. 9 2.3.5 Thuật toán di truyền (GA) ........................................................................ 9 Chương 3 CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP ................................................... 9 3.1 Sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được đề xuất ...................................... 9 3.2 Giải thuật điều khiển STATCOM sử dụng các thuật toán huấn luyện ANFIS kết hợp với PSO và GA ............................................................................................... 11 3.2.1 Thuật toán tối ưu bầy đàn PSO kết hợp ANFIS ...................................... 11 3.2.2 Thuật toán di truyền GA kết hợp với ANFIS .......................................... 12 3.2.3 Thuật toán huấn luyện ANFIS-Online .................................................... 12 3.3 Giải thuật điều khiển STATCOM sử dụng thuật toán ANFIS-Online kết hợp với bộ ANI và bộ dự báo công suất ........................................................................ 13 3.3.1 Độ ổn định dữ liệu ................................................................................. 13 3.3.2 Phân tích thành phần chính (PCA) ......................................................... 13 v
3.3.3 Bộ lọc dữ liệu ngõ vào ........................................................................... 14 3.3.4 Cấu trúc bộ ANI ..................................................................................... 15 3.3.5 Thuật toán ANFIS-online kết hợp với ANI và bộ lọc dữ liệu đầu vào .... 15 Chương 4 ÁP DỤNG HỆ NƠ-RON MỜ THÍCH NGHI VÀO CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CỦA STATCOM ĐỂ CẢI THIỆN ĐIỆN ÁP ................................. 16 4.1 Các kết quả nghiên cứu với hệ thống A......................................................... 17 4.1.1 Cấu trúc hệ thống A ............................................................................... 17 4.1.2 Kết quả mô phỏng hệ thống A ................................................................ 17 4.1.3 Đánh giá kết quả nghiên cứu bộ điều khiển STATCOM trên hệ OMIB .. 19 4.2 Các kết quả nghiên cứu với hệ thống B ......................................................... 19 4.2.1 Cấu trúc của hệ thống B ......................................................................... 19 4.2.2 Kết quả mô phỏng hệ thống B ................................................................ 19 4.2.3 Đánh giá các kết quả nghiên cứu của bộ điều khiển STATCOM trên lưới mẫu IEEE_9 nút ................................................................................................. 21 Chương 5 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CỦA CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN STATCOM ĐỂ CẢI THIỆN ĐIỆN ÁP TRÊN LƯỚI ĐIỆN THỰC TẾ ... 22 5.1 Đặc tính điện áp tại trạm Intel tương ứng với các kịch bản sự cố .................. 23 5.2 Kết quả mô phỏng của các bộ điều khiển STATCOM khi sự cố trên đường dây Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel ............................................................................. 24 5.2.1 Kết quả so sánh trong trường hợp có hoặc không có bộ STATCOM ...... 24 5.2.2 Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển Fuzzy và PID ................................ 24 5.2.3 Kết quả mô phỏng cải tiến bộ điều khiển STATCOM dùng ANFIS ....... 25 5.2.4 Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển STATCOM dùng phương pháp kết hợp ANFIS- PSO và ANFIS- GA....................................................................... 25 5.2.5 Kết quả mô phỏng cải tiến bộ điều khiển STATCOM dùng phương pháp ANFIS-Online.................................................................................................... 25 5.2.6 Đánh giá các kết quả mô phỏng đạt được ............................................... 26 5.3 Kết quả mô phỏng của các bộ điều khiển STATCOM khi sự cố trên đường dây Cát Lái – Công nghệ cao ........................................................................................ 27 5.3.1 Kết quả so sánh trong trường hợp có hoặc không có bộ STATCOM ...... 27 5.3.2 Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển Fuzzy ........................................... 27 5.3.3 Kết quả mô phỏng cải tiến bộ điều khiển STATCOM dùng ANFIS ....... 27 5.3.4 Kết quả mô phỏng cải tiến bộ điều khiển STATCOM dùng phương pháp ANFIS- PSO và ANFIS- GA ............................................................................. 28 5.3.5 Kết quả mô phỏng cải tiến bộ điều khiển STATCOM dùng phương pháp ANFIS-Online.................................................................................................... 28 5.3.6 Đánh giá các kết quả mô phỏng đạt được ............................................... 28 Chương 6 KẾT LUẬN ................................................................................... 29 vi
6.1 Các kết quả đạt được của luận án .................................................................. 29 6.2 Hướng phát triển của luận án ........................................................................ 31 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ............................................... 32 vii
Chương 1 GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài Hệ thống điện ngày nay đã phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng và độ tin cậy cung cấp điện. Những khó khăn quan trọng nhất là lượng điện năng tiêu thụ tăng lên một cách đáng kể, sự phát triển nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo và phân tán và sự gia tăng các phụ tải phi tuyến [1-2]. Những điều này và nhiều hiện tượng khác, là nguyên nhân của thông số điện áp cung cấp không đạt yêu cầu, chẳng hạn như: dao động điện áp; nhấp nháy điện áp; mất cân bằng điện áp; lồi và lõm điện áp; gián đoạn cung cấp điện. Xu hướng sử dụng ngày càng nhiều thiết bị phụ tải phi tuyến trong công nghiệp và dân dụng như bộ chuyển đổi điện tử công suất dùng trong truyền động điện, máy hàn hồ quang, lò luyện kim hồ quang, mất cân bằng điện áp, nhấp nháy điện áp, lồi và lõm điện áp. Những hiện tượng này có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến các đơn vị phát điện, truyền tải và phân phối điện và phụ tải được kết nối. Giải pháp chung cho những vấn đề này là tăng độ cứng của hệ thống mạng bằng cách xây dựng các nhà máy điện mới và xây dựng các đường dây truyền tải và phân phối mới [3]. Trong hầu hết các trường hợp, cấu trúc kết nối hình tia thường dùng để kết nối liên vùng. Chúng làm tăng độ tin cậy cung cấp điện cho khách hàng; tuy nhiên, họ không xem xét các vấn đề về chất lượng điện năng đang trở thành vấn đề nghiêm trọng đối với các đơn vị quản lý vận hành và khách hàng sử dụng điện. Ngày nay vai trò đang thay đổi - đó là khách hàng sử dụng điện, người đòi hỏi nguồn cung cấp công suất cao và tin cậy từ các đơn vị cung cấp điện (ở đây là các Công ty Điện lực). Vấn đề đặc biệt nghiêm trọng đối với các khách hàng chiến lược, khách hàng quan trọng như các tổ chức tài chính, bệnh viện và căn cứ quân sự, cũng như khách hàng công nghiệp, nơi sự mà việc suy giảm các thông số điện áp cung cấp có thể gây gián đoạn cho quá trình sản xuất. Trong các trường hợp cực đoan, vấn đề chất lượng điện gây hư hỏng hoặc ngắt kết nối thiết bị, thường dẫn đến tổn thất tài chính lớn. Do vậy, chất lượng điện hiện đang trở thành một vấn đề phổ biến đối với đơn vị cung cấp điện và khách hàng. Duy trì chất lượng cao và độ tin cậy của nguồn cung cấp là một trong những nhiệm vụ chính cho một mạng lưới trong tương lai. Giải pháp cho các vấn đề được đề cập ở trên là chuyển đổi hệ thống điện thành hệ thống điện thông minh với các hệ thống truyền thông tiên tiến và điện tử công suất [4-10]. Một trong những giải pháp được áp dụng và lắp đặt trong hệ thống điện là STATCOM, nó được ưu tiên để điều chỉnh điện áp và / hoặc bù tải trong lưới điện 1
để nâng cao độ ổn định điện áp [11-24]. Việc nghiên cứu để nâng cao hiệu quả vận hành statcom, cải thiện độ ổn định điện áp hoặc chất lượng điện áp là vấn đề mang tính thời sự và cần được nghiên cứu [24-34]. Vì vậy, đề tài nghiên cứu cải thiện chất lượng điện áp trên lưới điện, cải tiến các giải thuật điều khiển của thiết bị STATCOM nhằm cải thiện chất lượng và nâng cao ổn định điện áp lưới điện phân phối [35]. Từ đó, đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cải tiến cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế. 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu cải thiện chất lượng điện áp trên lưới điện, cải tiến các giải thuật điều khiển của thiết bị STATCOM nhằm cải thiện chất lượng và nâng cao ổn định điện áp lưới điện phân phối, và đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cải tiến cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế. 1.3 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài • Nhiệm vụ của đề tài: - Tìm hiểu về cấu tạo, nguyên lý hoạt động, mô hình toán, và sơ đồ thay thế tương đương của thiết bị bù STATCOM; - Tìm hiểu về các bộ điều khiển hiện có cho STATCOM, so sánh và đưa ra các nhận định về điều khiển STATCOM; - Nghiên cứu áp dụng hệ nơ-ron mờ thích nghi (ANFIS) vào bộ điều khiển STATCOM nhằm cải thiện chất lượng điện áp; - Nghiên cứu, đề xuất áp dụng các kỹ thuật huấn luyện tích hợp khác nhau cho bộ điều khiển thiết bị STATCOM, như các bộ điều khiển kết hợp: Fuzzy, ANFIS-PSO, ANFIS-GA, và ANFIS-Online; • Giới hạn của đề tài: - Nghiên cứu trên lưới điện một máy phát nối với nút vô cùng lớn và IEEE_9 nút; - Đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế khu Công nghệ cao Thành phố Hồ Chí Minh và đánh giá hiệu quả. 2
1.4 Phương pháp nghiên cứu - Sử dụng phương pháp nghiên cứu, tham khảo tài liệu, các sách, các tạp chí khoa học, các Hội nghị chuyên ngành, các hệ thống cơ sở dữ liệu điện tử, thư viện điện tử: Elsevier, IEEE Xplore, Springer… về STATCOM, logic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo, xác xuất thống kê, ổn định điện áp để phân tích làm cơ sở cho hướng nghiên cứu. - Sử dụng phương pháp mô hình mô phỏng dùng Matlab. - Sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp kết quả nghiên cứu, mô phỏng và đánh giá, và đưa ra kết luận. 1.5 Đóng góp của đề tài - Khảo sát, đánh giá đặc tính động học của điện áp tại các nút của hệ lưới điện một máy phát nối với nút vô cùng lớn, lưới điện mẫu IEEE_9 nút và lưới điện thông số thực tế trong trường hợp không có và có thiết bị STATCOM. - Cải tiến bộ điều khiển cho thiết bị STATCOM dùng Fuzzy, ANFIS-PSO, ANFIS-GA và ANFIS-Online nhằm cải thiện chất lượng, ổn định điện áp tại vị trí đặt thiết bị STATCOM. - Đề xuất phương pháp lọc dữ liệu mới dựa trên cơ sở lý thuyết xác xuất thống kê để xử lý dữ liệu trước khi cung cấp cho giải thuật huấn luyện cũng như xây dựng bộ dự báo công suất để điều khiển hiệu quả các thiết bị STATCOM trên lưới; - Áp dụng các bộ điều khiển được cải tiến vào lưới điện khu Công nghệ cao Thành phố Hồ Chí Minh, nơi có các phụ tải với độ nhạy cao, góp phần đưa ra các giải pháp đảm bảo tính ổn định chất lượng điện áp. Chương 2 TỔNG QUAN VỀ STATCOM 2.1 Tổng quan 2.1.1 Các phương pháp ổn định hệ thống điện sử dụng STATCOM Nhằm mục đích ổn định điện áp dùng STATCOM, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các kỹ thuật và phương pháp sau: phương pháp điều khiển vị trí cực; điều khiển PI/PID/PD. Trong thiết thiết kế bộ điều khiển đặt cực, hai bộ thông số độ lợi của bộ điều khiển được thực thi, bộ thông số độ lợi đầu tiên, bằng cách sử dụng các bất đẳng thức ma trận tuyến 3
tính (LMI) để thiết kế đáp ứng đặc điểm kỹ thuật và bộ thông số độ lợi thứ hai, bằng cách đặt cực 0 để thiết kế đáp ứng điều khiển điện áp tổng thể [36-37]. Bộ thông số độ lợi đầu tiên dùng cho chỉ số điều chế với trạng thái xác lập và bộ số độ lợi thứ hai dùng cho chỉ số điều chế thích nghi với trạng thái quá độ [38]. Một nghiên cứu khác kết hợp với điều chỉnh toàn phương tuyến tính (LQR) [39], cũng được được thảo luận để cải thiện hoạt động của STATCOM. Trong mỗi nghiên cứu dao động hệ thống điện, hai bộ điều khiển gồm điều chỉnh điện áp DC và điều chỉnh điện áp AC dùng dùng kỹ thuật dịch cực tối ưu (OPS) được đề xuất trong [40]. Ngoài ra, cùng một khái niệm nhưng với chỉ số điều chế cố định (MI) và tham chiếu điện áp DC thay đổi được triển khai cho STATCOM trong [41]. Hệ OMIB và hệ liên hai vùng 04 máy để điều khiển giảm dao động bởi các ma trận bất đẳng thức phi tuyến được đề xuất trong [42] với thử nghiệm vận hành dưới chế độ sự cố 3 pha và nhiễu tín hiệu nhỏ. Tài liệu [43], S. Latha và G.Y. R. Vikhram đã đưa ra phương pháp tuyến tính hóa chính xác để biến đổi các phương trình phi tuyến với điều khiển tích phân tỷ lệ, kết quả mô phỏng được lấy từ hoạt động STATCOM trong trường hợp sự cố 3 pha chạm đất. Bộ điều khiển dựa theo các luật như sử dụng logic mờ, tối ưu thông số PI dùng PSO được đề nghị trong [44-46] để cải thiện hiệu suất bộ điều khiển. Một STATCOM tự điều chỉnh với bộ điều khiển PI dựa trên cài đặt và nhận dữ liệu theo thời gian thực với kỹ thuật đặt cực cho các điều kiện tải khác nhau được thiết kế và mô phỏng [47-48]. Một chiến lược điều khiển vec tơ dòng trực tiếp cho bất kỳ bộ điều khiển PI, PID được đề xuất trong [49]. Kết quả mô phỏng được so sánh với các biến đổi điện áp đầu ra của bộ điều khiển khi nhu cầu công suất phản kháng không vượt quá giới hạn và khi nhu cầu công suất phản kháng vượt quá chúng. Trong [50], độ ổn định quá độ được cải thiện bằng phương pháp Euler-Lagrange dựa trên tính thụ động, trong đó cài đặt các thông số bộ điều khiển PI là Kpd, Kid, Kpq và Kiq. Một cách tiếp cận khác hỗ trợ kỹ thuật đặt cực không, cộng thêm dòng hồi tiếp, bù sớm pha và bù thụ động nối tiếp, bù shunt tích cực được chấp nhận để nghiên cứu ổn định động của hệ thống [51-61]. Trong bài báo [56], các tác giả quan tâm đến việc điều khiển STATCOM trong điều kiện không cân bằng. Trong bài báo [57], tác giả trình bày một mô hình của hệ thống điện với STATCOM dựa trên mô hình Phillips-Heffron. Mô hình Phillips-Heffron này ban đầu được đề xuất cho mô hình máy phát đồng bộ [58]. Đầu tiên, mô hình được trình bày cho thấy rằng STATCOM và các chế độ vận hành của hệ thống điện là sự phụ thuộc rất cao cả tuyến tính lẫn phi tuyến. Thứ hai, có thể thấy rằng các tương tác giữa STATCOM và hệ thống điện phụ thuộc rất nhiều vào điểm vận hành hệ thống và việc mô hình hóa dựa trên tuyến tính hóa các phương trình 4
về một trạng thái vận hành giả định. Thứ ba, một so sánh trực tiếp có thể được rút ra giữa điều khiển STATCOM và điều khiển máy phát đồng bộ. Đây là sự so sánh rất hữu ích khi nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển cho STATCOM [59-61]. Qua trình bày các kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây, có thể thấy rất nhiều tài liệu chủ yếu là sử dụng bộ điều khiển PI hoặc PID để khiều khiển STATCOM. Để có được đáp ứng tốt, cũng như đạt được kết quả mong muốn, bộ điều khiển STATCOM cần có được sự điều với chỉnh thông số phù hợp. Các bộ điều khiển PID được sử dụng để điều chỉnh, tuy nhiên, chưa có nhiều tài liệu nói về cách tính các giá trị trong bộ điều chỉnh PI này và thường sử dụng phương pháp thử và sai. 2.1.2 Các giải thuật điều khiển điện áp sử dụng STATCOM Trong các bài báo trước đây [30-32], các tác giả chỉ ra rằng, không có phương pháp tiêu chuẩn nào để xác định hiệu quả các thông số của bộ điều khiển dành cho STATCOM. Điều chỉnh thủ công các bộ điều khiển đối với trường hợp STATCOM có dung lượng nhỏ đấu nối vào lưới điện là có thể thực hiện được, tuy nhiên nó đòi hỏi một kỹ năng và kinh nghiệm cao để điều khiển chính xác. Trong bài báo [26], các tác giả đã nghiên cứu và đề xuất một cấu trúc điều khiển nhằm giảm độ dao động của hệ thống điện. Bộ điều khiển PID được sử dụng, nhưng việc tính toán sự hiệu quả của nó đã không được giới thiệu. Một số tác giả đã nghiên cứu và đề xuất phương pháp điều chỉnh sinh học [25], [34], [62-68], chẳng hạn như bài báo [34], phương pháp tối ưu hóa đàn ong mật (HBMO) được sử dụng để cải tiến bộ điều khiển và so sánh kết quả điều chỉnh được với thuật toán di truyền. Bài báo [25] đã sử dụng thuật toán định vị tiếng vang của dơi để điều chỉnh bộ điều khiển PI cho thiết bị STATCOM. Các bài báo về điều khiển điện áp hệ thống lưới phân phối cho thấy rằng ngày càng có nhiều nhu cầu về các phương pháp điều khiển điện áp tiên tiến hơn so với các máy biến áp ở cấp phân phối. Đặc biệt, các tài liệu [22-23, 31], đã chỉ ra rằng có thể cần phải thiết kế bộ điều khiển nhanh cho thiết bị STATCOM. Điều khiển công suất phản kháng đã được chứng minh là một phương tiện điều khiển điện áp nhanh và ổn định trên các hệ thống phân phối, và STATCOM cung cấp một phương tiện điều khiển công suất phản kháng linh hoạt và hiệu quả. Hơn nữa, nó rất cần thiết để có một phương pháp điều chỉnh bộ điều khiển STATCOM nhất quán liên quan đến ổn định điện áp trên lưới điện phân phối. Bộ điều khiển PID được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp nhờ tính đơn giản và tính bền vững của nó. Tuy nhiên, quá trình thiết kế và chỉnh định các thông số của bộ điều khiển PID đòi hỏi nhiều công sức và kinh nghiệm. Bên cạnh đó, đối với các hệ phi tuyến cao, bộ điều khiển PID chỉ có thể hoạt động tốt trong phạm vi nhất định [19], [25-26], [68]. Các 5
bộ điều khiển PID có thể được chia làm hai loại. Thứ nhất, các thông số bộ điều khiển PID cố định toàn bộ quá trình điều khiển, tuy nhiên, rất khó để đạt được yêu cầu vận hành khi hệ điều khiển là phi tuyến và kết hợp rất nhiều biến. Thứ hai, trong các bộ PID tự điều chỉnh, các thông số của bộ điều khiển được hiệu chỉnh dựa trên việc ước lượng các thông số này [60-61], [68]. Để đạt được kết quả tối ưu toàn cục, nó cần thiết phải hiệu chỉnh lại bộ điều khiển PID khi chế độ vận hành thay đổi, và ứng dụng các kỹ thuật khác nhau từ lý thuyết điều khiển phi tuyến [69]. Không giống với các bộ điều khiển PID thông thường, bộ điều khiển mờ là hệ phi tuyến và thích nghi, từ đó cho ra các kết quả tốt dưới điều kiện ảnh hưởng của việc thay đổi các thông số và nhiễu tải [68]. Ưu điểm của giải thuật điều khiển logic mờ là sự rõ ràng và linh hoạt trong điều khiển logic dựa vào tập luật Nếu – Thì, tuy nhiên, việc xác định hình dạng và vị trí của hàm liên thuộc cho mỗi biến mờ được thực hiện bằng phương pháp “thử và sai” [69]. Trong khi đó, tính toán số và khả năng nhận thức và thích nghi lại là những điểm mạnh của mạng nơron nhân tạo, tuy nhiên, không hề dễ dàng cho việc xác định được một cấu trúc tối ưu của mạng nơ ron nhân tạo. Ngoài ra, mạng nơ ron nhân tạo cũng thực hiện việc tính toán số nhiều hơn là tính toán logic. Để có thể phát huy những điểm mạnh cũng như hạn chế những yếu điểm của hai phương pháp trên, thì việc kết hợp cả hai phương pháp để tạo nên một công cụ xử lý mạnh là một việc làm cần thiết. Một trong những sự kết hợp này là hệ suy luận nơron mờ thích nghi (ANFIS) [69-72]. Mô hình ANFIS là một mạng nơron thích nghi mà trong đó nó biểu diễn cụ thể một hệ suy luận mờ. Từ các nội dung tổng quan và nhận xét ở trên, tác giả đã tập trung vào việc nghiên cứu bộ điều khiển STATCOM, ba bộ điều khiển sử dụng hệ mờ thích nghi (ANFIS) kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO), kết hợp với giải thuật di truyền (GA) và thuật toán huấn luyện online (ANFIS-Online) để cải tiến bộ điều khiển. Trong quá trình nghiên cứu, đề tài cũng đã áp dụng các bộ điều khiển kết hợp như: Fuzzy, ANFIS, ANFIS-PSO, ANFIS-GA, và ANFIS-Online để so sánh các kết quả đạt được trước khi đưa ra kết luận đối với bộ điều khiển nào đạt hiệu quả tốt nhất. 2.2 Mô hình STATCOM 2.2.1 Cấu trúc cơ bản của STATCOM 2.2.2 Nguyên lý hoạt động của STATCOM 2.2.3 Bộ chuyển đổi nguồn điện áp (VSC) 6
2.2.4 Nguyên tắc hoạt động của VSC 2.2.5 Bộ điều khiển của STATCOM Hệ thống điều khiển STATCOM cơ bản bao gồm: (i) Một vòng khóa pha (PLL) đồng bộ hóa trên các thành phần thứ tự dương của điện áp ba pha sơ cấp V1, Đầu ra của PLL (góc 𝜃 = 𝜔𝑡) được sử dụng để tính toán các thành phần dọc trục và ngang trục của điện áp và dòng điện ba pha AC; (ii) Các hệ thống đo lường đo các thành phần d và q của điện áp và dòng điện thứ tự thuận AC được điều khiển cũng như điện áp DC, Vdc; (iii) Một vòng lặp điều chỉnh bên ngoài bao gồm một bộ điều chỉnh điện áp AC và bộ điều chỉnh điện áp DC; (iv) Một vòng lặp điều chỉnh dòng điện bên trong bao gồm bộ điều chỉnh dòng điện. 2.2.6 Mô hình toán của STATCOM 2.2.6.1 Mô hình tĩnh của STATCOM 2.2.6.2 Mô hình động đơn giản của STATCOM 2.2.6.3 Mô hình động nâng cao của STATCOM 2.2.6.4 Mô hình STATCOM nối lưới Hình 2.1 cho biết sơ đồ đơn tuyến STATCOM được nối lưới. Với điện áp tạo ra từ STATCOM theo 2 thành phần trục d và trục q được tính theo [25], [28] [71-73]: v dsta = Vdcsta.kmsta . sin ( PCC +  sta ) (2.1) vqsta = Vdcsta.kmsta .sin ( PCC +  sta ) (2.2) VPCC ista Vdcsta Cm Rm Rsta Xsta kmsta ,αsta Hình 2.1 Sơ đồ đơn tuyến STATCOM nối lưới (a) vbus km0 kmmax (b) vbus_ref + Ks + km 1+sTs kmmin Hình 2.2 Sơ đồ khối điều khiển STATCOM 7
2.3 Lý thuyết điều khiển để ổn định điện áp dùng STATCOM 2.3.1 Lý thuyết mờ 2.3.2 Hệ điều khiển mờ lai (Fuzzy-PID) áp dụng trong STATCOM Sơ đồ của bộ điều khiển Fuzzy - PID được đề xuất như trong Hình 2.3 [73], bao gồm bốn phần cơ bản: mờ hóa (FZ); thực hiện các luật hợp thành (RB) hoặc các luật học (theo bộ các luật If-Then); quyết định (DC); và giải mờ (DF). e Fuzzy Logic RB de/dt FZ DC DF (Kp, Ki và Kd) Bộ điều khiển PID Hệ (KP, KI, KD) thống Đo lường Hình 2.3 Cấu trúc bộ điều khiển tự điều chỉnh các thông số Fuzzy-PID 2.3.3 Hệ Nơ-ron mờ thích nghi (ANFIS) Ưu điểm của hệ điều khiển logic mờ là sự rõ ràng và linh hoạt trong điều khiển ngôn ngữ dựa vào tập luật Nếu – Thì, tuy nhiên, việc xác định hình dạng và vị trí của hàm liên thuộc cho mỗi biến mờ được thực hiện bằng phương pháp “thử và sai” [20-21], [26,31], [73-75]. Việc tính toán số và khả năng nhận thức và thích nghi là điểm mạnh của mạng nơron nhân tạo. Mô hình ANFIS là một mạng nơron thích nghi mà trong đó nó biểu diễn cụ thể một hệ suy luận mờ [69-72], [75-76]. Hình 2.4 trình bày cấu trúc ANFIS. Hình 2.4 Cấu trúc bộ điều khiển ANFIS 8
2.3.4 Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) Thuật toán này lần đầu tiên được đề xuất bởi Kennedy và Eberhart dựa trên các mối quan hệ toán học đơn giản và xem xét mô hình chuyển động của các loài chim để tối ưu hóa các vấn đề phức tạp [63, 65-66, 77]. Vận tốc và vị trí mới được xác định lại theo công thức: (𝑘+1) (𝑘) (𝑘) (𝑘) 𝑉𝑖 = 𝑤𝑉𝑖 + 𝑐1 𝑟1 (𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 − 𝑋𝑖 ) + 𝑐2 𝑟2 (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 − 𝑋𝑖 ) (2.3) (𝑘+1) (𝑘) (𝑘) 𝑋𝑖 = 𝑋𝑖 + 𝑉𝑖 (2.4) 2.3.5 Thuật toán di truyền (GA) Thuật toán di truyền là một kỹ thuật tìm kiếm tổng thể để giải các bài toán tối ưu, dựa trên lý thuyết chọn lọc tự nhiên, quá trình động lực cho sự tiến hóa của sinh vật. Khả năng mạnh hơn về tìm kiếm xác suất cũng như khả năng hội tụ dễ dàng, ứng dùng cho nhiều dạng bài toán tối ưu đã làm cho GA là một lựa chọn tốt để giải các bài toán tối ưu [39, 62, 67, 71, 78]. Thuật toán di truyền được mô tả theo các bước như sau: Khởi tạo dân số ban đầu; Tính toán, đánh giá giá trị mục tiêu cho từng nhiễm sắc thể tương ứng; Kiểm tra điều kiện dừng, hàm mục tiêu. Nếu đáp ứng hàm mục tiêu thì dừng; Lựa chọn nhiễm sắc thể, cá thể tốt; Tạo nhiễm sắc thể mới dựa trên toán tử gen di truyền; Thực hiện quá trình lai tạo; Thực hiện quá trình đột biến gen và quay lại bước 2 để tính toán, đánh giá giá trị mục tiêu cho từng nhiễm sắc thể tương ứng. Chương 3 CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP Chương này trình bày các giải thuật điều khiển STATCOM để cải thiện chất lượng điện áp trên lưới điện. Các thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) và di truyền (GA) được sử dụng để điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển ANFIS. Bên cạnh đó, cấu trúc bộ dự báo ANI được sử dụng cho kỹ thuật huấn luyện ANFIS- Online nhằm điều chỉnh công suất tác dụng và phản kháng từ thiết bị STATCOM để ổn định chất lượng điện áp của hệ thống. Hơn nữa, phương pháp lọc dữ liệu dựa trên xác suất thống kê được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu trước khi đưa vào hệ huấn luyện ANFIS-Online. 3.1 Sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được đề xuất Trong sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được trình bày trong các bài báo trước đây, các tác giả sử dụng bộ điều khiển PID [25, 30, 44, 50, 68]. Như đã trình bày trong Chương 9
2, trong nghiên cứu của luận án này, tác giả tập trung vào cải thiện ổn định, biên độ điện áp, do vậy không xem xét đến mức độ ảnh hưởng của công suất tác dụng lên biên độ điện áp và giả định rằng mức độ thay đổi này là rất nhỏ và không đáng kể. Cụ thể, Hình 3.1 trình bày sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được đề xuất để cải thiện chất lượng điện áp. Việc điều chỉnh điện áp nút kết nối chung PCC sẽ được thực hiện bởi các bộ điều khiển Fuzzy, ANFIS, ANFIS-PSO, ANFIS-GA và ANFIS-Online thông qua việc điều khiển để phát hoặc hấp thụ công suất phản kháng. Với các sơ đồ bộ điều khiển đề xuất trong luận án này, điện áp đo lường tại nút kết nối chung V1, được so sánh với điện áp chuẩn 𝑉𝑟𝑒𝑓 để xác định độ lệch điện áp. Độ lệch điện áp này và vi phân của nó là tìn hiệu đầu vào của các bộ điều khiển được đề xuất gồm: Fuzzy–PID [73], ANFIS [76], ANFIS-PSO, ANFIS-GA, ANFIS-Online. Các đầu ra của bộ điều khiển lúc bấy giờ là dòng điện tham chiếu 𝐼𝑞𝑟𝑒𝑓 cho khối điều chỉnh dòng điện, để từ đó tạo ra các thông số của bộ điều chế độ rộng xung gồm chỉ số điều 𝑘𝑚𝑠𝑡𝑎𝑡 và góc pha 𝛼𝑠𝑡𝑎𝑡 . Vref I V1dq V1 + ~ Đo lường - điện áp AC Vac ~ ANFIS I PLL Id VSC Đo lường Vòng =t dòng Id, Iq khóa Iq Vdc pha V1 V2 Đo lường Vdc - Đo lường điện áp ~ điện áp DC + DC Vdcref Iq - V2d + Xung Điều chế Hiệu chỉnh ~ PWM V2q dòng điện ~- + Id V1dq Hệ thống điều khiển Hình 3.1 Hệ thống điều khiển của STATCOM được đề xuất để cải thiện chất lượng điện áp 10
3.2 Giải thuật điều khiển STATCOM sử dụng các thuật toán huấn luyện ANFIS kết hợp với PSO và GA Hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng thích nghi (ANFIS) dựa trên ý tưởng kết hợp việc học khả năng của mạng nơ ron nhân tạo và tính ưu việt của logic mờ, như ra quyết định giống con người và dễ học [70-71]. Đã có nhiều công bố cho thấy hiệu quả của hệ nơ ron mờ thích nghi trong các nghiên cứu ứng dụng của nó [79-81]. Tuy nhiên, tối ưu hóa các tham số mô hình có thể cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của mô hình [82]. Đối với vấn đề đó, rất nhiều phương pháp tối ưu được nghiên cứu và áp dụng, chẳng hạn như thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) và thuật toán di truyền (GA). 3.2.1 Thuật toán tối ưu bầy đàn PSO kết hợp ANFIS Lưu huấn luyện hệ ANFIS dùng thuật toán PSO được mô tả như Hình 3.2. Biểu thức hàm đánh giá khi huấn luyện bộ điều khiển ANFIS-PSO [83] như sau: 1 n RMSE =  n i =1 ( xi − y i ) 2 (3.1) Bắt đầu Khởi tạo quần thể Đánh giá hiệu quả của từng cá thể, sử dụng vị trí hiện tại của nó Đúng Kết thúc So sánh hiệu quả từng cá thể với hiệu quả tốt nhất Sai Thay đổi vectơ vận tốc cho mỗi cá thể Di chuyển từng cá thể đến một vị trí mới Hình 3.2 Các bước thực hiện thuật toán PSO 11