Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu và phát triển hệ thống năng lượng điện mặt trời

Chia sẻ: Gaocaolon6 Gaocaolon6 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

Thêm vào BST

Báo xấu

65
lượt xem 12
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu thiết kế tối ưu về công suất cho một hệ thống năng lượng điện mặt trời, làm cho hệ thống làm việc đạt hiệu suất cao.

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 và phát triển hệ thống năng lượng điện mặt trời

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HỒ CHÍ MINH NHỮ KHẢI HOÀN NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG ĐIỆN MẶT TRỜI Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH – 2019
Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Giao Thông Vận Tải Thành Phố Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS. ĐỒNG VĂN HƯỚNG Người hướng dẫn khoa học 2: TS. PHẠM CÔNG THÀNH Phản biện 1:....................................................................................................... Phản biện 2: ...................................................................................................... Phản biện 3: ...................................................................................................... Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường tại: Trường Đại học Giao Thông Vận Tải Thành Phố Hồ Chí Minh Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: - Thư viện Trường Đại học Giao Thông Vận Tải Thành Phố Hồ Chí Minh.
1 CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài Năng lượng mặt trời (NLMT) được biết đến như là một nguồn năng lượng xanh và vô tận. Trong thế kỷ 21, NLMT ngày càng trở nên là một trong những nguồn năng lượng quan trọng nhất của con người [1, 110]. So với các nguồn năng lượng khác như thủy điện, phong điện, nhiệt điện, điện hạt nhân… NLMT có đặc điểm: không ô nhiễm về môi trường, độ an toàn cao, nguồn năng lượng vô tận, có thể phân bố mọi nơi trong mọi dải công suất (từ vài chục W đến hàng trăm MW). Nếu như 0.1% năng lượng mặt trời trên diện tích toàn cầu được chuyển hóa thành điện năng với hiệu suất 5%, mỗi năm ước tính có thể đạt được 5.6×1012 kWh, tương đương với 40 lần năng điện hiện tại trên toàn cầu [1, 2]. Nhằm đẩy mạnh khai thác và sử dụng có hiệu quả nguồn năng lượng Mặt Trời, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg về cơ chế khuyến khích phát triển các dự án điện Mặt Trời tại Việt Nam. Đây được coi là hướng mở, “cú huých” phát triển nguồn năng lượng này. Chính vì vậy việc nghiên cứu và phát triển hệ thống năng lượng điện mặt trời là một việc hết sức cần thiết và cấp bách hiện nay. Trải qua nhiều năm nghiên cứu, hệ thống NLMT ngày càng hoàn thiện. Có thể thấy một số xu hướng chính trong nghiên cứu phát triển hệ NLMT như: nâng cao hiệu suất quang - điện, xây dựng hệ thống công suất lớn, thiết lập hệ thống mạng điện song song an toàn… Trong tương lai nguồn NLMT sẽ trở thành nguồn năng lượng chính bổ sung cho những nguồn năng lượng đang dần cạn kiệt như: than, dầu khí, nước. 1.2 Mục tiêu và nội dung thực hiện luận án Mục tiêu của luận án là nghiên cứu thiết kế tối ưu về công suất cho một hệ thống năng lượng điện mặt trời, làm cho hệ thống làm việc đạt hiệu suất cao. Trên cơ sở đó nội dung của chương trình nghiên cứu như sau:  Tìm hiểu tổng quan về hệ thống năng lượng điện mặt trời.  Xây dựng mô hình hệ thống năng lượng điện mặt trời bao gồm các thành phần trong hệ thống như: PV cell, bộ DC/DC converter, các bộ biến tần SVPWM, hệ thống đo lường và điều khiển…  Nghiên cứu đưa ra thuật toán-giải pháp mới để điều khiển thu nhận công suất solar cực đại (MPPT- Maximum Power Point Tracking)  Xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống trên máy tính.
2  Thiết kế mô hình hệ thống NLMT điều khiển tự động hòa lưới có kiểm soát và giám sát, hệ thống bao gồm: bộ boost điện áp DC, bộ biến tần SVPWM, board điều khiển, thuật toán điều chế biến tần-điều khiển và giám sát hệ thống… 1.3 Đối tượng và phương pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là hệ thống năng lượng điện mặt trời. Để thực hiện mục tiêu đề ra tác giả đã thực hiện các công đoạn chính: nghiên cứu lý thuyết về hệ thống năng lượng điện mặt trời, nghiên cứu các thuật toán để giải quyết các bài toán tối ưu công suất trong các hệ thống điện mặt trời từ đó đưa ra các thuật toán mới để phát triển hệ thống theo hướng tối ưu hơn, tiến hành mô phỏng hệ thống năng lượng điện mặt trời trên phần mềm Matlab, sau cùng là thực hiện thiết kế một hệ thống thực nối lưới. Phương pháp nghiên cứu gồm : nghiên cứu tài liệu , mô hình hóa, phân tích đánh giá và thực nghiệm. 1.4 Điểm mới của luận án Nghiên cứu và đề xuất các cải tiến phát triển cho thuật toán INC áp dụng trong điều khiển MPPT của hệ thống PV để hệ thống tìm điểm công suất cực đại hội tụ nhanh hơn, dao động quanh điểm công suất cực đại hẹp và ít hơn; giảm thiểu được hao tổn công suất phát do dao động quanh điểm công suất cực đại, hiệu suất cao hơn. Nghiên cứu và đề xuất áp dụng thuật toán mới, thuật toán tối ưu bày đàn vi phân (DPSO) và thuật toán tối ưu bày đàn nhiễu loại (PPSO) áp dụng trong bộ điều khiển MPPT để cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống PV. Kỹ thuật điều khiển MPPT dựa trên thuật toán DPSO và PPSO đã được thử nghiệm thành công trên mô hình hệ thống. Hơn nữa, những kết quả này được so sánh với kết quả thu được từ các bộ MPPT áp dụng thuật toán truyền thống, để chứng minh khả năng loại bỏ được các nhược điểm khi áp dụng thuật toán truyền thống cho các bộ điều khiển MPPT của hệ thống PV. Nghiên cứu chế tạo thiết bị thực nghiệm hệ thống năng lượng điện mặt trời nối lưới. Hệ thống chạy ổn định ngoài việc cho phép thực nghiệm về hệ thống năng lượng điện mặt trời hệ thống còn được sử dụng với mục đích nghiên cứu và phát triển dự án lập trình điều khiển ứng dụng về các nghiên cứu phát triển hệ thống năng lượng điện mặt trời. 1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn - Về mặt khoa học: Nghiên cứu và đề xuất các thuật toán áp dụng cho bộ điều khiển MPPT của hệ thống năng lượng mặt trời nhằm cải thiện sự hoạt động của hệ thống làm cho hệ thống đạt hiệu suất tốt hơn.
3 - Về mặt thực tiễn: Kiểm chứng khả năng ứng dụng thực tế của các giải thuật đề xuất cho bộ điều khiển MPPT của hệ thống PV bằng công cụ phần mềm và hệ thống thực nghiệm. 1.6 Bố cục của luận án Bố cục của luận án bao gồm 6 chương như sau: Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan về hệ thống năng lượng điện mặt trời Chương 3 : Nghiên cứu phát triển bộ điều khiển bám điểm công suất cực đại của hệ thống điện mặt trời Chương 4 : Mô phỏng kiểm chứng các thuật toán MPPT phát triển cho hệ thống năng lượng điện mặt trời Chương 5: Thiết kế chế tạo hệ thống thực nghiệm năng lượng điện mặt trời Chương 6 : Kết luận và phương hướng phát triển CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG ĐIỆN MẶT TRỜI 1.1 Tổng quan chung về hệ thống NLMT Hệ thống PV là hệ thống dùng để thu thập, chuyển đổi năng lượng mặt trời thành năng lượng điện DC hoặc AC theo nhu cầu sử dụng. Hệ thống PV đa dạng tùy theo yêu cầu thực tiễn để có cấu trúc phù hợp, nhưng được chia thành các dạng chính hệ thống kết nối lưới, hệ thống độc lập và hệ thống lai. 2.1.1. Hệ thống điện NLMT nối lưới Hệ thống năng lượng mặt trời ghép nối với lưới điện thực chất là một loại hệ thống phát điện phân bố trong lưới điện. Cấu trúc hệ thống NLMT có khá nhiều dạng, tuy nhiên trên thực tế phổ biến thông thường có hai dạng cấu trúc: dạng cấu trúc đơn cấp và cấu trúc lưỡng cấp. Phụ tải PV panel 1 phase 3 phase SCR, SVPWM Lưới TRIAC inverter điện Hòa lưới V, I 6 PWM ON/OFF Controller U,I. phase, frequency Microcontroller Hình 2.1. Sơ đồ hệ thống PV đơn cấp
4 Phụ tải PV panel 1 phase 3 phase DC/DC SCR, DC/AC Buck-boost TRIAC SVPWM Filter Lưới điện converter Hòa inverter U,I. phase, frequency lưới ON/OFF 6 PWM PWM V, I MPPT Controller, SVPWM Microcontroller U,I. phase, frequency Hình 2.2. Hệ thống PV lưỡng cấp 2.1.2 Hệ thống điện NLMT độc lập Hệ thống PV độc lập không kết nối với lưới điện có sơ đồ cấu trúc được mô tả như hình 2.3. Năng lượng mặt trời được biến đổi thành năng lượng điện DC lưu trữ ở acquy hoặc dùng cho tải DC, đối với tải AC thì phải qua biến tần để chuyển đổi DC/AC. Ưu điểm của hệ thống này là xây dựng ở những nơi điện lưới không thể phục vụ được như vùng sâu vùng xa hoặc là biển đảo đáp ứng nhu cầu dân sinh, sản suất tại các khu vực này. Bộ biến đổi Tải Biến tần DC/DC AC Solar Panel Tải Acquy DC Hình 2.3. Sơ đồ khối hệ thống PV độc lập 2.1.3 Một số hệ thống điện NLMT khác Hệ thống PV nối lưới có dự trữ: hệ thống này cũng tương tự như hệ thống PV nối lưới nhưng có thêm acquy để lưu trữ điện. Để đảm bảo việc cung cấp điện liên tục ngay cả khi điện lưới bị mất vào ban đêm. Hệ thống được ứng dụng cho những tải yêu cầu cung cấp điện liên tục. Hệ thống PV độc lập không dự trữ : hệ thống này hoàn toàn phụ thuộc vào năng lượng ánh sáng mặt trời. Bức xạ mặt trời càng lớn thì công suất tạo ra càng lớn, năng lượng điện tạo ra được sử dụng tức thời. Hệ thống này thường ứng dụng cho bơm nước, quạt thông gió… Hệ thống PV độc lập hỗn hợp: tương tự như hệ thống PV độc lập nhưng hệ thống được bổ sung thêm một máy phát cỡ nhỏ để cấp nguồn cho hệ thống. Ưu điểm của hệ thống này là công suất hệ thống PV có thể nhỏ hơn
5 công suất tính toán ở điều kiện ánh sáng yếu nhất trong năm. Hệ thống sẽ sử dụng máy phát dự phòng để bù vào lượng công suất còn thiếu khi điều kiện bức xạ mặt trời yếu để đảm bảo cung cấp cho tải sử dụng. 2.2 Đường đặc tuyến của pin quang điện Mối quan hệ giữa dòng điện và điện áp của tế bào quang điện: 𝑞𝑉𝑑 𝐼 = 𝐼𝑆𝐶 − 𝐼0 [𝑒 𝑛𝐾𝑇 − 1] (2.1) Đặc tuyến I – V của pin quang điện là đường cong được biểu diễn theo công thức (2.1), với bất kiều điều kiện nào thì pin quang điện cũng chỉ có một điểm hoạt động mà tại đó giá trị điện áp và dòng điện có thể cho công suất cực đại. Công suất được cho bởi công thức P = I*V. Với hai đường cong P – V và I – V ta đều thu được một điểm hoạt động giống nhau như hình 2.4. Công suất một tế bào quang điện thì rất bé, để tăng công suất đầu ra của hệ thống, các tế bào quang điện được ghép nối tiếp hoặc song song để tạo thành modul PV [5]. Dòng điện ra của modul được tính theo công thức (2.2) [6,7]. 𝑞(𝑉+𝐼𝑅𝑠 ) 𝑉 + 𝐼𝑅𝑠 𝐼 = 𝑁𝑝 𝐼𝑆𝐶 − 𝑁𝑝 𝐼0 [𝑒 𝑛𝐾𝑇𝑁𝑠 − 1] − 𝑁𝑝 (2.2) 𝑁𝑠 𝑅𝑃 Trong đó: Ns và Np: lần lượt là số lượng tế bào quang điện mắc nối tiếp và song song. CÔNG SUẤT (W) a) b) Hình 2.4. a) Đường đặc tuyến I – V , b) Đường đặc tuyến P – V 2.2 Những yếu tố trọng tâm nghiên cứu phát triển trong hệ thống điện NLMT Một số điểm chính trong các nghiên cứu phát triển các hệ thống điện NLMT hiện nay là [7- 47] :  Cải tiến nâng cao hiệu suất quang-điện (Công nghệ chế tạo pin PV hiện nay mới cho phép hiệu suất quang - điện đạt 15%-18% )
6  Sử dụng các kỹ thuật điều khiển thông minh để nâng cao hiệu quả điều khiển hệ thống đạt công suất cực đại.  Nghiên cứu phát triển các bộ biến đổi công suất DC/DC, DC/AC để hệ thống đạt hiệu suất cao và làm việc ổn định.  Nghiên cứu giải pháp anti-islanding nâng cao độ đáp ứng nhanh cũng như độ an toàn của hệ thống NLMT trong quá trình hoạt động. Điều khiển công suất cực đại MPPT là hệ thống điều khiển PV đạt công suất tối đa trong quá trình hoạt động. MPPT không phải là hệ thống điều khiển cơ khí hướng PV vào hướng mặt trời để đạt công suất lớn nhất. MPPT là một hệ thống điều khiển điện tử với mục đích định điểm làm việc của PV sao cho công suất đạt tối đa. Hình 2.5 là sơ đồ cấu trúc điều khiển MPPT. Các bộ biến đổi DC/DC thường sử dụng một trong ba loại sau: buck (bộ giảm áp), boost (bộ tăng áp) và bộ buck-boost (bộ giảm-tăng áp). Do phụ thuộc vào nhiệt độ và cường độ ánh sáng nên điện áp làm việc của các panel PV dao động khá lớn. Chính vì vậy nên sử dụng bộ boost để có thể tăng điện áp DC phù hợp với trạng thái công suất cực đại. PV panel DC/DC Boost SVPWM converter converter I,V PWM MPPT controller Microcontroller Hình 2.5. Sơ đồ điều khiển MPPT của PV 2.3 Kết luận chương 2 Chương 2 này tác giả đã trình bày tổng quan chung về hệ thống năng lượng điện mặt trời bao gồm các thành phần chính của hệ thống, đặc tính của tấm pin năng lượng mặt trời. Tác giả cũng đưa ra những yếu tố trọng tâm phát triển hệ thống năng lượng mặt trời. Hệ thống năng lượng điện mặt trời là một thống lớn nên có rất nhiều vấn đề cần được cải tiến và phát triển cho hệ thống, trong khuôn khổ của luận án tác giả tập trung nghiên cứu phát triển các thuật toán tìm điểm điểm công suất cực đại cho các bộ điều khiển công suất cực đại (MPPT) để hệ thống làm việc đạt hiệu suất cao hơn và ổn định hơn, đồng thời tác giả cũng thiết kế chế tạo thực nghiệm một hệ thống năng lượng mặt trời nối lưới theo hướng phát triển của các bộ biến đổi công suất DC/DC và DC/AC.
7 CHƯƠNG 3 NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN BỘ ĐIỀU KHIỂN BÁM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI 3.1 Các yếu tố ảnh hưởng tới MPP 3.1.1 Ảnh hưởng của bức xạ Ta có biểu thức dòng điện theo bức xạ như công thức (3.1). 𝐺 𝑞𝑉𝑑 𝐼 = ( ) 𝐼𝑆𝐶 − 𝐼0 [𝑒 𝑛𝐾𝑇 − 1] (3.1) 𝐺0 Hình 3.1. Đặc tuyến I – V, P – V và P – I với các mức bức xạ khác nhau 3.1.2 Ảnh hưởng của nhiệt độ Dòng điện ngắn mạch được cho bởi công thức theo nhiệt độ (T) như (3.2) 𝐼𝑆𝐶 (𝑇) = 𝐼𝑆𝐶 (𝑇𝑟 )[1 − 𝛼(𝑇 − 𝑇𝑟 )] (3.2) Đặc tuyến I – V, P – V và P – I tại các mức nhiệt độ khác nhau như hình 3.2. Khi nhiệt độ tăng thì đặc tuyến I – V dịch sang trái tức là điện áp giảm. Dẫn tới MPP của hệ thống pin quang điện cũng thay đổi. Vậy yêu cầu phải có thuật toán để theo dõi MPP giúp hệ thống có thể làm việc tại MPP để giảm tổn thất và nâng cao hiệu suất hoạt động cho toàn hệ thống [111]. Hình 3.2. Đặc tuyến I – V, P – V và P – I với các nhiệt độ khác nhau
8 3.1.3 Ảnh hưởng của hiện tượng bóng râm Hiện tượng bóng râm được định nghĩa khi PV bị che phủ một phần mà có thể gây ra các ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất của PV. Bóng râm không chỉ làm giảm công suất của các tế bào quang điện mà còn thay đổi điện áp hở mạch Voc, dòng ngắn mạch Isc và hiệu suất của chúng. Hình 3.3. Đặc tính I-V, P-V khi có bóng râm 3.2 Tìm điểm công suất cực đại Một thành phần quan trọng trong hệ thống PV là MPPT, thành phần này giúp hệ thống PV phát được công suất ngõ ra của hệ thống cực đại, giảm tổn thất công suất và giải quyết bài toán kinh tế cho hệ thống PV. Nó như là một thiết bị công suất liên kết hệ pin quang điện với tải, điều khiển điểm hoạt động của hệ pin quang điện để thu được công suất cực đại từ hệ pin quang điện với điều kiện môi trường thay đổi như nhiệt độ, bức xạ, bóng râm… vì thế hiệu suất hệ thống được cải thiện. 3.3 Nghiên cứu phát triển thuật toán độ dẫn gia tăng trong điều khiển bám điểm công suất cực đại 3.3.1 Theo dõi MPP bằng thuật toán INC truyền thống Sơ đồ thuật toán INC như hình 3.4 [5]: Hình 3.4. Sơ đồ thuật toán INC
9 Nếu coi D là một biến điều khiển thì lưu đồ thuật toán INC truyền thống được viết lại như hình 3.5. Start Read V(k), I(k) dV = V(k) - V(k-1); dI = I(k) - I(k-1) dP = V(k)*I(k) - V(k-1)*I(k-1) D D(k) = D Dmax No Yes dV = 0 Yes Yes D(k) = D(k-1) dI/dV = - I/V dI = 0 D(k) = D(k-1) No No Yes Yes dI/dV > - I/V dI > 0 D(k) = D(k-1) - D D(k) D(k) = D(k-1) + D D(k) No No D(k) = D(k-1) + D D(k) D(k) = D(k-1) - D D(k) V(k-1) = V(k); I(k-1) = I(k) Return Hình 3.5. Lưu đồ thuật toán INC với biến D cố định Trong lưu đồ thuật toán hình 3.5 kích thước bước được cố định. Sự cố định về kích thước bước nhảy cố định ảnh hưởng đến hiệu quả điều khiển MPPT của thuật toán INC. Nếu kích thước bước lớn thì hệ thống nhanh đạt tới trạng thái MPP, nhưng độ dao động quanh điểm MPP lại lớn, làm giảm hiệu suất của MPPT. Và ngược lại, nếu kích thước bước nhỏ, thì thời gian để hệ thống PV đạt tới trạng thái MPP lại lâu. Sự hạn chế này được khắc phục bằng việc phát triển thuật toán INC với kích thước bước nhảy tự điều chỉnh sẽ được trình bày ở phần tiếp theo. 3.3.2 Phát triển thuật toán INC nhằm đạt MPP nhanh Phương pháp xác định kích thước bước nhảy tự điều chỉnh sẽ được xác định như sau: 𝑑𝑃 𝐷(𝑘) = 𝐷(𝑘 − 1) ± 𝑁 ∗ | | (3.3) 𝑑𝑉 − 𝑑𝐼 Trong đó: N là tham số, tham số này sẽ quyết định kích thước bước trong thuật toán INC. Sơ đồ lưu đồ của thuật toán MPPT INC có bước thay đổi được trình bày trong hình 3.6.
10 Start Read V(k), I(k) dV = V(k) - V(k-1); dI = I(k) - I(k-1) dP = V(k)*I(k) - V(k-1)*I(k-1) DD(k) = N*abs(dP/(dV-dI)) No Yes dV = 0 Yes Yes D(k) = D(k-1) dI/dV = - I/V dI = 0 D(k) = D(k-1) No No Yes Yes dI/dV > - I/V dI > 0 D(k) = D(k-1) - DD(k) D(k) = D(k-1) + DD(k) No No D(k) = D(k-1) + DD(k) D(k) = D(k-1) - DD(k) V(k-1) = V(k); I(k-1) = I(k) Return Hình 3.6. Lưu đồ thuật toán INC với kích thước bước nhảy thay đổi nhằm mục đích hội tụ nhanh 3.3.3 Phát triển thuật toán INC nhằm giảm dao động quanh MPP Khi hệ thống ở trạng thái xác lập, các giá trị biến thiên công suất không lớn, thì một giá trị bước nhảy càng nhỏ sẽ càng giảm độ giao động, giảm tổn thất công suất cho hệ thống. Trong thuật toán đề xuất này, đề tài cũng áp dụng một giá trị bước nhảy có độ lớn giảm dần về giá trị 0, để giảm độ giao động của công suất khi đạt MPP. ∆𝐷𝑘−1 |𝑑𝑃| < 𝜀 => ∆𝐷𝑘 = (3.4) 𝛼 Với điều kiện như biểu thức (3.4), bước nhảy tiếp theo sẽ được xác định dựa vào độ biến đổi của bước nhảy phía trước, và nếu công suất thay đổi nhỏ, thì giá trị bước nhảy sẽ giảm dần với một hệ số chia α, và giá trị α này thường được chọn là 2.
11 Start Read V(k), I(k) dV = V(k) - V(k-1); dI = I(k) - I(k-1) dP = V(k)*I(k) - V(k-1)*I(k-1) No Yes D D(k) = D D(k-1)/2 dP   D D(k) = N*abs(dP/(dV-dI)) Yes No Yes dV = 0 Yes Yes D(k) = D(k-1) dI/dV = - I/V dI = 0 D(k) = D(k-1) No No Yes Yes dI/dV > - I/V dI > 0 D(k) = D(k-1) - D D(k) D(k) = D(k-1) + D D(k) No No D(k) = D(k-1) + D D(k) D(k) = D(k-1) - D D(k) V(k-1) = V(k); I(k-1) = I(k) Return Hình 3.7. Lưu đồ thuật toán INC với kích thước bước nhảy thay đổi nhằm mục đích giảm dao động tại MPP 3.4 Nghiên cứu phát triển thuật toán tối ưu bầy đàn trong điều khiển bám điểm công suất cực đại 3.4.1 Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) PSO (Particle Swarm Optimization) là một trong những kỹ thuật tính toán tiến hóa được đề xuất bởi Eberhart và Kennedy vào năm 1995 [48,49]. PSO được phỏng theo hành vi xã hội và hợp tác của nhiều loài khác nhau để đáp ứng nhu cầu tìm kiếm thức ăn của chúng trong không gian đa chiều. Khái niệm về PSO nguyên thể (được gọi là PSO) được thể hiện bằng hai phương trình toán học dưới đây [65]:
12 Vi ,kj1  wVi ,kj  c1r1 ( Pbestik, j  X ik, j )  c2 r2 (Gbest kj  X ik, j ) (3.5) X ik, j 1  X ik, j  Vi ,kj1 (3.6) Sơ đồ thuật toán của PSO được thể hiện trong Hình 3.8. Đặt thông số PSO Khởi tạo vị trí và vận tốc ban đầu của mỗi cá thể Tính toán giá trị hàm mục tiêu của mỗi cá thể Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể, chọn Pbest và Gbest Đặt số lần lặp k =1 Cập nhật giá trị vận tốc và vị trí của mỗi cá thể Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể và cập nhật Pbest, Gbest Đúng k = k+1 Nếu k
13 Thuật toán DPSO khắc phục nhược điểm của PSO bằng cách cập nhật thêm tốc độ của một cá thể ngẫu nhiên được chọn trong bầy đàn. Sự khác biệt tỷ lệ ngẫu nhiên giữa bản thân cá thể đang xét và và cá thể được chọn mới, được thể hiện trong phương trình vận tốc. Về mặt toán học, thuật toán DPSO có thể được trình bày như sau: V pk,q1  wV pk,q  c r ( Pbest kp,q  X kp,q )  c r (Gbestqk  X kp,q )  c r ( X k  X kp,q ) 11 22 3 3 l ,q (3.11) X kp1 k k 1 ,q  X p,q  V p,q (3.12) Chú ý rằng l đại diện cho cá thể chuyên gia tương ứng với cá thể mục tiêu p. Trong phương trình này, l thay đổi từ 1 đến N nhưng l ≠ p. Hình 3.9 thể hiện cơ chế tìm kiếm của DPSO được đề xuất trong không gian tìm kiếm đa chiều. Xpk+1 Vpk Vpk+1 Gbestk VpGbest Pbestpk Xpk VpPbest Diff Vp Hình 3.9 Cơ chế tìm kiểm của DPSO trong không gian đa chiều Trong hình 3.9, Pbestpk,q đại diện cho thành phần thứ q cá thể tốt nhất của cá thể thứ p, trong khi Gbestqk đại diện cho thành phần thứ q của cá thể tốt nhất cho đến lần lặp k. Từ hình 3.9 có thể thấy rằng DPSO được đề xuất được thực hiện bằng cách thêm một đặc trưng mới (VpDiff) trong phương trình vận tốc, do đó điểm công suất cực đại có thể thu được sớm hơn nhiều so với trường hợp sử dụng PSO cổ điển. Hơn nữa, tính năng bổ sung này cho phép các cá thể thoát khỏi tối ưu cục bộ để tìm kiếm một giải pháp tốt hơn trong không gian tìm kiếm. Thuật toán MPPT dựa trên DPSO (MPPT – DPSO) Như đã đề cập ở chương 2, đặc tính tế bào quang điện là phi tuyến tính, có công suất đầu ra thay đổi theo sự biến đổi của bức xạ ánh sáng và nhiệt độ, do đó làm giảm hiệu quả hoạt động của tấm pin mặt trời (PV). Ngoài ra, hiệu quả của các mô-đun quang điện này không được đạt yêu cầu, do đó đòi hỏi sự hỗ trợ của các thuật toán thông minh để khắc phục vấn đề này.
14 Trong luận án này, một mô hình sử dụng thuật toán MPPT dựa trên DPSO được đề xuất để nâng cao hiệu quả hoạt động của PV. Lưu đồ thuật toán của MPPT - DPSO được thể hiện trên hình 3.10: Chọn giá trị w, c1, c2 , c3, n Khởi tạo vị trí và vận tốc ban đầu của mỗi cá thể d=d0; v=0.1*d0 Xác định V(i), I(i). Tính toán giá trị hàm mục tiêu của mỗi cá thể: P(i)=V(i)*I(i) Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể, chọn Pbest và Gbest Đặt số lần lặp k =1 Cập nhật giá trị vận tốc và vị trí của mỗi cá thể Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể và cập nhật Pbest, Gbest Đúng k = k+1 Nếu k
15 lệch cho phép (dung sai) hoặc khi đạt đến một tiêu chí dừng (được quy định trước và phải nhỏ hơn số lần lặp tối đa). Nhiễu loạn là hiện tượng vectơ vận tốc của mỗi cá thể cần được thiết lập lại, để các cá thể có thể thoát ra khỏi cực đại cục bộ. Về mặt toán học, các khái niệm nhiễu loạn vận tốc cho mỗi cá thể có thể được biểu diễn như sau: V pk,q1  pbest kp ,q (3.13) Ngoài ra, giới hạn dung sai cần được điều chỉnh, để các cá thể có khả năng tìm kiếm các cơ hội khác tối ưu hơn trong không gian với một số lần lặp tối thiểu nhất định. Bên cạnh đó, sự nhiễu loạn vận tốc có thể được thực hiện với một số lần nhất định. Nói cách khác, sự nhiễu loạn trong vectơ vận tốc của mỗi cá thể cho phép các cá thể tiếp tục khám phá không gian tìm kiếm để thoát khỏi cực đại cục bộ. Một mô hình mô tả điển hình của mỗi cá thể tương ứng với chiều dài tăng dần của mũi tên của các cá thể bị nhiễu loạn vận tốc (PP) được thể hiện trong Hình 3.11. IP: Initialized Particle PP: Perturbed Particle LCP: Locally Converged Particle Arrow: Represents direction of move Length of arrow: Values of velocity IP4 PP4 Local optimum IP5 PP5 PP3 Global optimum IP4 LCP4 IP1 LCP3 LCP5 LCP2 LCP1 IP2 PP3 IP3 PP1 Hình 3.11 Cơ chế tìm kiếm của PPSO trong không gian đa chiều Thuật toán MPPT dựa trên PPSO ( MPPT-PPSO) Lưu đồ thuật toán của phương pháp MPPT-PPSO được đề xuất như Hình 3.12. Đầu tiên, giá trị chu kỳ xung D của bộ chuyển đổi DC/DC được chọn làm vị trí của cá thể trong không gian tìm kiếm. Trong khi đó, công suất đầu ra của dãy PV được định nghĩa là giá trị hàm mục tiêu. Cần lưu ý rằng số lượng của các cá thể nên được chọn là số lượng các mô đun kết nối nối tiếp trong dãy PV. Tiếp theo, thuật toán PPSO sẽ bắt đầu quá trình tối ưu hóa từ một giá trị ban đầu ngẫu nhiên được chọn trong phạm vi sau: Dik = [D1, D2, D3, … DN]
16 Đặt giá trị w , c1 , c2,c3 , n Khởi tạo vị trí và vận tốc ban đầu của mỗi cá thể d=d0; v=0.1*d0 Xác định V(i), I(i). Tính toán giá trị hàm mục tiêu của mỗi cá thể: P(i)=V(i)*I(i) Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể, chọn Pbest và Gbest Đặt số lần lặp k =1 Cập nhật giá trị vận tốc và vị trí của mỗi cá thể Đánh giá hàm mục tiêu của mỗi cá thể và cập nhật Pbest, Gbest Yes If tol
17 vị trí của cá thể thứ i), điện áp và dòng điện đầu ra của dãy pin, VPV và IPV được xác định, từ đó tính được công suất đầu ra của dãy pin (giá trị hàm mục tiêu), theo công thức: PPV = VPV*IPV. Giá trị hàm mục tiêu của từng cá thể được đánh giá theo công thức: Fpk = f(Xpk) ∀p, để tìm chỉ số cá thể tốt nhất b. Cuối cùng, thuật toán PPSO cập nhật Pbest, Gbest cho đến khi đạt được giá trị tối ưu của chu kỳ xung, được gọi là Gbest. Cần lưu ý rằng bất cứ khi nào tol
18 4.1.2 Kết quả mô phỏng 4.1.2.2 Thuật toán phát triển INC nhằm đạt MPP nhanh Tác giả tiến hành mô phỏng theo lý thuyết đã đề xuất thì thu được kết quả các đáp ứng của hệ thống PV so với trường hợp INC truyền thống như hình 4.2. CURRENT Traditional I 25 Variable I 20 15 I(A) 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12 14 Time(s) a) So sánh đáp ứng dòng điện VOLTAGE 400 Traditional V 350 Variable V 300 250 V(V) 200 150 100 50 0 0 2 4 6 8 10 12 14 Time(s) b) So sánh đáp ứng điện áp POWER 8000 7000 6000 5000 P(W) 4000 3000 2000 Theory P 1000 Traditional P Variable P 0 0 2 4 6 8 10 12 14 Time(s) c) So sánh đáp ứng công suất Hình 4.2. So sánh các đáp ứng của thuật toán INC truyền thống và bước nhảy thay đổi DUTY CYCLE 0.6 Traditional D 0.55 Variable D 0.5 0.45 0.4 Duty 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Time(s) Hình 4.3 Đáp ứng D của INC truyền thống và bước nhảy thay đổi lúc khởi động