ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN

Chia sẻ: Nguyen Thi Ngoc Hoa | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

82
lượt xem 23
download

ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN

Mô tả tài liệu

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đặt vấn đề Các phương pháp điều khiển thông thường đều cần đến mô hình đối tượng tuyến tính hay phi tuyến. Tuy nhiên đối với điều khiển mờ là không cần thiết quan tâm đến mô hình toán học của đối tượng. Nhờ vào quan hệ vào ra của đối tượng phi tuyến được nhận biết thông qua quan sát và dùng làm cơ sở để xây dựng hàm liên thuộc cũng như

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN

ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO POWER SYSTEM TÓM TẮT Bài báo trình bày kết quả ứng dụng hệ mờ điều khiển các bộ SVC truyền thống nhằm so sánh chúng với nhau để thấy được sự ưu thế của phương pháp mới này. ABSTRACT This paper presents the use of fuzzy logic method to control the SVCs. Its aim is to make a comparison between them in order to identify the advantages of this fuzzy logic control SVC. 1. Đặt vấn đề Các phương pháp điều khiển thông thường đều cần đến mô hình đối tượng tuyến tính hay phi tuyến. Tuy nhiên đối với điều khiển mờ là không cần thiết quan tâm đến mô hình toán học của đối tượng. Nhờ vào quan hệ vào ra của đối tượng phi tuyến được nhận biết thông qua quan sát và dùng làm cơ sở để xây dựng hàm liên thuộc cũng như luật suy diễn. Thông qua phép thử và hiệu chỉnh ta sẽ tinh chỉnh bộ điều khiển mờ để đạt kết quả tốt hơn. Vì vậy việc áp dụng fuzzy logic sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc ứng dụng vào điều khiển SVC trên lưới điện: - Tăng tốc xử lý khi SVC cần làm việc - Đơn giản và giúp SVC thông minh hơn trong quá trình phản ứng 2. Bộ điều khiển mờ Một bộ điều khiển mờ gồm có ba khâu cơ bản: - Khâu Fuzzy hóa: chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào thành một vector  gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ) đã định nghĩa cho biến ngôn ngữ đầu vào. - Luật hợp thành: xử lý vector  và cho ra giá trị mờ B’ của biến ngôn ngữ đầu ra. Khâu giải mờ: chuyển đổi tập mờ B’ thành một giá trị rõ.
3. Fuzzy Logic Toolbox Nhằm hỗ trợ việc thiết kế một bộ điều khiển mờ, Matlab cung cấp hộp công cụ Fuzzy Logic Toolbox. Fuzzy Logic Toolbox hỗ trợ hai cách thức để thiết kế bộ điều khiển mờ: - Dùng các dòng lệnh (Command line). - Sử dụng bộ công cụ với giao diện đồ họa Hình 1. FIS Editor GUI tools. Bộ công cụ GUI tools bao gồm các thành phần: FIS Editor, Membership Function Editor, Rule Editor, Rule Viewer, Surface Viewer, ANFIS Editor. FIS Editor. FIS Editor hiển thị và cho phép thay đổi những thông số chung nhất của một hệ mờ. - Phương pháp xây dựng hệ mờ: Mamdani hay Sugeno. - Tên, số lượng, phạm vi của các giá trị Hình 2. Membership Function input. Editor - Tên, phạm vi của giá trị output. MembershipFunction Editor. Membership Function Editor chia sẻ các thông tin về hệ mờ với FIS Editor. Membership Function Editor cho phép xây dựng, hiệu chỉnh các hàm liên thuộc tương ứng với các giá trị input, output. Fuzzy Logic Toolbox cung cấp nhiều dạng hàm liên thuộc khác nhau. Rule Editor. Rule Editor cho phép thiết lập, hiệu chỉnh các quy luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành). Rule Viewer và Surface Viewer. Hình 3. Rule Editor Rule Viewer cho phép kiểm tra đáp ứng của hệ mờ với các giá trị input khác nhau. Surface Viewer cho phép xem mối quan hệ giữa input và output dưới dạng đồ thị.
4. Ứng dụng Fuzzy Logic vào hệ thống IEEE 30 bus 4.1. Mô hình SVC sử dụng fuzzy logic Khối SVC_fuzzy cấu tạo tương tự như khối SVC nguyên thủy của Matlab. 4.2. Input – Output - Input: Các đầu vào A, B, C được nối trực tiếp vào lưới điện. - Output: Qcomp – lượng công suất kháng SVC cung cấp cho lưới hoặc hấp thụ từ lưới. 4.3. Các thông số của khối SVC. - Nominal voltage (Vrms Ph-Ph): giá trị hiệu dụng điện áp dây định mức. - Reactive power limits [Qc(Mvar>0), Hình 4. Thông số SVC_ fuzzy Ql(Mvar
Thông số của SVC: Vrms = 33e3. Bus 10: [Qc Ql] = [60 -60]. Bus 24: [Qc Ql] = [18 -18]. Pbase = 1000e6. Vref = 1. Tm = 8e-3. Td = 4e-3. Hình 6. Sơ đồ IEEE 30 bus 4.6. Kết quả mô phỏng Delta Volt (%) Delta Volt (%) t(s) t(s) Hình 7. Điện áp tại bus 10 Hình 8. Điện áp tại bus 24 4.7. Tổng kết mô phỏng ☼ SVC không sử dụng fuzzy logic ☼ SVC kết hợp với fuzzy logic vào luới Điện áp tại các bus được hiệu chỉnh điện chuẩn tốt nhất với Ki = 50 . Không đặt SVC. Không đặt SVC. Bus 10 : V = -25% Bus 10 : V = -25% Bus 24 : V = -35% Bus 24 : V = -35% Bus 2 : V = -2,5% Bus 2 : V = -2,5% Bus 12 :V = -9,5% Bus 12 : V = -9,5% Bus 21 : V = -33% Bus 21 : V = -33% Sau khi đặt SVC. Sau khi đặt SVC_fuzzy. Bus 10 : V = 0% Bus 10 : V = 0% Bus 24 : V = -1% ÷ 1% Bus 24 : V = -8% Bus 2 : V = -1,8% Bus 2 : V = -1%
Bus 12 : V = -5% Bus 12 : V = -5% Bus 21 : V = -9% ÷ -8% Bus 21 : V = -10% Thời gian hiệu chỉnh khoảng từ 0,1s ÷ Thời gian hiệu chỉnh khoảng 4s. 0,2s. Với Ki càng lớn, thời gian hiệu chỉnh càng ngắn. 5. Kết luận Việc sử dụng SVC có thể giữ điện áp ổn định trong một giới hạn cho phép. Kết quả hiệu chỉnh của SVC là khá tốt. So với việc sử dụng tụ điện thì SVC có thể hiệu chỉnh điện áp nhuyễn hơn, không bị nhảy nấc. Khi sử dụng mô hình SVC với các hằng số Kp và Ki, để việc hiệu chỉnh đạt kết quả tốt nhất, phải xác định các giá trị Kp, Ki phù hợp với từng lưới điện cụ thể. Đặc biệt với lưới điện lớn thì việc xác định các giá trị Kp, Ki sẽ không đơn giản. Tốc độ đáp ứng của hệ thống phụ thuộc vào Ki và càng nhanh nếu Ki càng lớn. Mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic không phụ thuộc vào các hằng số Kp, Ki. Tuy nhiên để kết quả chính xác thì cần phải xác định giá trị công suất Qcomp cần thiết cũng như các giá trị độ lệch điện áp tương ứng. Như vậy, việc sử dụng mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic sẽ thực tế và hợp lý hơn với lưới điện lớn. Nếu xác định được một cách chính xác và đầy đủ hơn số liệu tải, sụt áp cũng như dung lượng tụ bù thì kết quả hiệu chỉnh càng chính xác hơn nữa. Khối Fuzzy logic nếu được thiết kế tốt hơn với một tập mờ đầy đủ, chính xác cũng như kết hợp thêm một vài đầu vào như dòng điện, hệ số công suất thì kết quả cũng sẽ tốt hơn. Tóm lại, việc sử dụng Fuzzy logic trong điều khiển SVC để ổn định điện áp cũng như bù công suất kháng trên lưới sẽ đem lại kết quả rất tốt. Ghi chú: SVC: Static Var Compensator Fuzzy logic: Hệ mờ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Bách, Lưới điện và Hệ thống điện, Nhà xuất bản Khoa học & Kỹ thuật, Hà Nội, 2000.
[2] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1999. [3] Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, Nxb Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001. [4] Arnim Herbig, On load Flow Control in Electrical Power Systems, Stockholm, 2000. [5] Carson W. Taylor, Power System Voltage Stability, 1994. [6] Darren Redfern, Colin Campell, The Matlab5Handbook, Springer. [7] Satish Maram, Hierrachical Fuzzy Control of the UPFC and SVC located in AEP’s Inez Area, Master of Sciences in Electrical Engineering, 2003.

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD