Nâng cao đáp ứng của điện mặt trời áp mái công suất nhỏ bằng bộ điều khiển nơ ron mờ thích nghi

Nội dung text: Nâng cao đáp ứng của điện mặt trời áp mái công suất nhỏ bằng bộ điều khiển nơ ron mờ thích nghi

1. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 54 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh NÂNG CAO ĐÁP ỨNG CỦA ĐIỆN MẶT TRỜI ÁP MÁI CÔNG SUẤT NHỎ BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠ RON MỜ THÍCH NGHI ENHANCED THE RESPONSIBILITIES OF A SMALL-SCALE ROOFTOP PHOTOVOLTAGE SYSTEM WITH ANFIS CONTROLLER Ngô Văn Thuyên1, Nguyễn Thị Mi Sa1, Trương Đình Nhơn1, Hoàng An Quốc1, Nguyễn Văn Phước2, Bùi Ngọc An3 1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, Việt Nam 2Trường Cao Đẳng Công Thương Tp.HCM, Việt Nam 3Trường Cao Đẳng Kỹ Nghệ II, Việt Nam Ngày toà soạn nhận bài 13/7/2021, ngày phản biện đánh giá 16/7/2021, ngày chấp nhận đăng 6/8/2021. TÓM TẮT Trong bài báo này, tác giả trình bày các kết quả nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển nơ ron mờ thích nghi (ANFIS) để giảm dao động nhằm nâng cao đáp ứng của hệ thống điện mặt trời áp mái công suất nhỏ khi có các sự cố xảy ra trong quá trình hoạt động. Ngoài bộ điều khiển nhiễu loạn và quan sát (P&O) được sử dụng để dò điểm làm việc cực đại (MPPT) cho hệ thống điện mặt trời áp mái 5,8-kWp sử dụng các tấm pin quang điện (PV), bộ điều khiển ANFIS được đề xuất dùng điều khiển ổn định điện áp DC trong bộ biến tần của hệ thống điện mặt trời. Một số kết quả mô phỏng miền thời gian của hệ thống đề xuất được thực hiện với các điều kiện hoạt động khác nhau như bức xạ mặt trời thay đổi, sự cố ngắn mạch xảy ra ở đầu ra biến tần và sự cố sụt giảm điện áp từ lưới điện được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ Simulink của Matlab. Dựa trên các kết quả mô phỏng này, có thể kết luận rằng bộ điều khiển ANFIS được thiết kế cho thấy hiệu quả tốt hơn trong việc giảm độ vọt lố và thời gian quá độ các đáp ứng của hệ thống điện mặt trời áp mái khi các điều kiện vận hành thay đổi. Từ khóa: Điều khiển nơ ron mờ thích nghi; nhiễu loạn và quan sát; điện mặt trời áp mái; điểm làm việc cực đại; ổn định. ABSTRACT In this paper, the authors present the research results on the application of the Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) to reduce oscillations to improve the response of small-scale rooftop solar photovoltaic (PV) power systems when there are failure occurs during operation. In addition to the Perturb and Observe (P&O)) controller used to detect the maximum working point (MPPT) for the 5 kWp rooftop solar power system using photovoltaic (PV) panels, the ANFIS controller It is proposed to use stable control of DC voltage in inverters of solar power systems. Sometime-domain simulation results of the proposed system are performed with different operating conditions such as variable solar radiation, short-circuit occurring at the inverter output, and the voltage sag at the power grid. performed using Matlab's Simulink tool. Based on these simulation results, it can be concluded that the designed ANFIS controller shows better efficiency in reducing overshoot and transient time in rooftop solar PV system responses. when operating conditions change. Keywords: ANFIS; P&O; Rooftop solar PV; MPPT; Stability. mẽ. Ngoài việc tạo ra điện cung cấp cho phụ 1. GIỚI THIỆU tải, thì với 1 kWp công suất mặt trời PV sẽ Hiện nay, điện mặt trời áp mái sử dụng giúp giảm được 28 tấn khí thải Carbon Pin quang điện (PV) đang phát triển rất mạnh Dioxide [1]. Để tối ưu công suất phát điện Doi:
2. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 55 của hệ thống điện mặt trời nói chung và điện Bảng 1.Thông số tấm pin SPR-415E-WHT-D mặt trời áp mái nói riêng, các kỹ thuật dò Giá STT Thông số điểm phát công suất cực đại (MPPT) của các trị hệ thống này đã được nghiên cứu và đề xuất 1 Công suất lớn nhất (W) 414.8 trong [2-4]. 2 Số cell 128 Việc đầu tư một hệ thống điện mặt trời cần phải được xem xét các yếu tố giữa kinh 3 Điện áp hở mạch (V) 85.3 tế và kỹ thuật như công nghệ chế tạo của các Điện áp tại công suất lớn nhất 4 72.9 loại PV cũng như các chính sách khuyến (V) khích của từng quốc gia cụ thể. Do đó, tùy 5 Dòng điện ngắn mạch (A) 6.09 thuộc vào nhu cầu sử dụng mà có nhiều cấu Dòng điện tại công suất lớn nhất hình khác nhau của các hệ thống điện mặt 6 5.69 trời áp mái được đề nghị. Trong đó, sử dụng (A) bộ lưu trữ năng lượng (BES) là một giải pháp Trong bài báo này, tấm pin PV của hãng được đề xuất cho các hộ gia đình để giảm chi Sunpower mã số SPR-415E-WHT-D được phí tiền điện [5-7]. chọn với các thông số định mức được liệt kê Nhằm giảm chi phí đầu tư cho hệ thống trong Bảng 1. Các đường đặc tuyến Công điện mặt trời áp mái công suất nhỏ thì giải suất – Điện áp (P-V) theo sự thay đổi của bức pháp sử dụng biến tần nối lưới không sử xạ mặt trời được thể hiện trong Hình 2. dụng BES được ưu tiên nghiên cứu [8-10]. Bên cạnh đó, để nâng cao chất lượng điện năng do các bộ nghịch lưu điện mặt trời nối lưới, có nhiều giải thuật được sử dụng như giải thuật P&O [11], giải thuật điều khiển dựa trên vòng lặp bị khóa tần số (AFLL) [12], hay bằng cách kết hợp điều khiển dự đoán mô hình (CNMPC) và điều khiển chế độ trượt tích hợp (ISMC) [13] Mục đích của bài báo này là trình bày khả năng ứng dụng của bộ điều khiển ANFIS Hình 2. Đặc tuyến P-V của PV để cải thiện sự ổn định của hệ thống điện mặt 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN trời áp mái sử dụng bộ biến tần nối lưới 1 pha công suất nhỏ. 3.1 Bộ điều khiển P&O. 2. HỆ THỐNG NGHIÊN CỨU Để tối ưu hóa hiệu quả của hệ thống PV bao như trong Hình 1, bộ điều khiển P&O Cấu hình hệ thống đề xuất được giới được đề xuất để dò tìm điểm cực đại như thiệu trong Hình 1, bao gồm hệ thống điện trong Hình 2. Lưu đồ của bộ điều khiển này mặt trời 5,8-kWp được kết nối với lưới điện được minh họa trong Hình 3 [3, 14, 15]. thông qua bộ biến tần 1 pha nối lưới và một bộ lọc. Trong sơ đồ này, ta tiến hành điều chỉnh điện áp một lượng nhỏ làm cho công suất đầu ra của điện mặt trời thay đổi. Nếu công suất tăng lên do nhiễu loạn này thì nhiễu loạn Biến tần 1 C Lưới điện DC pha nối phân phối được tiếp tục theo hướng cũ. Sau khi đạt đến lưới công suất cực đại, công suất sẽ giảm thì lúc ID C VDC V DC PWM i v đó nhiễu loạn sẽ được thực hiện theo hướng 14x415-kWp Bộ điều khiển Id-đặt Bộ điều khiển P&O biến tần ngược lại để giữ cho các dao động ở trạng Hình 1. Sơ đồ khối hệ thống nghiên cứu thái ổn định xung quanh điểm cực đại.
3. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 56 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Bắt đầu Thông tin chi tiết của bộ ANFIS được chọn như sau: Đo điện áp và dòng điện Số nút: 35 Tính toán công suất của hệ Số tham số tuyến tính: 27 thống Số tham số phi tuyến: 18 Đúng Sai Tổng số thông số: 45 Công suất tăng ? Số lượng cặp dữ liệu đào tạo: 226801 Thực hiện tiếp theo Thực hiện theo hướng cũ hướng ngược lại Số luật mờ: 9 Theo đó, kết quả của sai số huấn luyện tối thiểu (RMSE) là 0.159101 và mối quan hệ Hình 3. Lưu đồ giải thuật của thuật toán giữa 2 tín hiệu vào và tín hiệu ra của bộ P&O ANFIS được biểu diễn như trong Hình 5. 3.2 Bộ điều khiển ANFIS Bộ điều khiển ANFIS được đề xuất để điều khiển ổ định điện áp DC cho bộ nghịch lưu nối lưới như sơ đồ điều khiển trong Hình 4. Bao gồm bộ điều khiển PI truyền thống (Hình 4a) và bộ điều khiển ANFIS đề xuất (Hình 4b). PWM VDC-đặt e id-đặt e Vinv PI PI Điều chế xung V i DC-đo Điều khiển VDC Điều khiển dòng điện Hình 5. Đồ thị quan hệ vào-ra của bộ ANFIS a. Sơ đồ điều khiển biến tần 4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VDC-đặt e Trong phần này, một số kết quả mô Bộ điều khiển i phỏng trong miền thời gian của hệ thống đề de ANFIS d-đặt xuất trong Phần 2 được mô phỏng bằng công dt cụ Simulink của Matlab. Với các kịch bản VDC-đo như thay đổi bức xạ mặt trời, sự cố ngắn mạch tại ngõ ra của biến tần cũng như sự cố b. Sơ đồ bộ ANFIS điều khiển VDC sụt áp từ nguồn được tiến hành và so sánh để Hình 4. Sơ đồ điều khiển biến tần thấy sự đóng góp của thuật toán P&O để dò điểm MPPT và bộ điều khiển ANFIS được đề Cấu trúc cơ bản của ANFIS đã được tác xuất để điều khiển ổn định công suất ngõ ra giả ứng dụng thành công trong các công trình của biến tần nối lưới. đã công bố [14, 16]. Để cải thiện khả năng điều khiển của bộ điều khiển PI truyền thống, Kết quả mô phỏng trong Hình 6 thể hiện trong bài báo này, ngoài thông số đầu vào là đáp ứng của hệ thống khi bức xạ mặt trời sai số của điện áp DC tác giả đưa thêm thông thay đổi từ 400 W/m2 lên 800 W/m2 tại thời tin về đạo hàm của sai số này để phát hiện độ điểm 1 giây (Hình 6a) và sự cố ngắn mạch 1 biến thiên của của sai số này nhằm tăng độ pha tại đầu ra của biến tần xảy ra tại thời chính xác trong điều khiển. điểm 2 giây kéo dài trong 0,1 giây.
4. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 57 Từ các kết quả mô phỏng này, ta nhận thấy được khả năng bám điểm tối ưu công suất của thuật toán P&O đã thiết kế giúp giữ cho công suất đầu ra của hệ thống điện mặt trời gần với giá trị đỉnh của công suất cực đại tại thời điểm 1 giây và duy trì sự ổn định này. Bên cạnh đó, nhờ bộ điều khiển ANFIS thiết kế cho khối điều khiển DC mà dao động của hệ thống được giảm đáng kể (thể hiện bằng các đường liền nét màu tím) so với bộ điều khiển PI truyền thống (thể hiện bằng các a. Bức xạ mặt trời thay đổi đường nét đứt màu xanh). b. Công suất phát của điện mặt trời a. Điện áp DC của điện mặt trời c. Điện áp DC của điện mặt trời b. Dòng điện ở trục d của điện mặt trời Hình 7. Đáp ứng của hệ thống khi điện áp nguồn bị giảm 50%. Ngoài ra, Hình 8 cung cấp thêm thông tin về đáp ứng của hệ thống khi sự cố điện áp nguồn giảm xuống chỉ còn 50% giá trị định mức tại thời điểm 0,5 giây và kéo dài trong d. Dòng điện ở trục d của điện mặt trời thời gian 0,1 giây trong khi hệ thống điện Hình 6. Đáp ứng của hệ thống khi bức xạ thay mặt trời làm việc ở bức xạ là 600 W/m2. Kết đổi và sự cố ngắn mạch 1 pha của biến tần. quả mô phỏng cho thấy giá trị điện áp VDC
5. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 58 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh (Hình 7a) vẫn được duy trì ở giá trị 450 V và bộ điều khiển P&O được đề xuất để dò điểm dòng điện Id của hệ thống điện mặt trời (Hình làm việc cực đại MPPT và bộ điều khiển 7b) có giá trị 0,6 p.u sau khi kết thúc quá ANFIS được thiết kế để ổn định điện áp DC trình quá độ. Trong đó, nhờ bộ điều khiển của bộ nghịch lưu. Từ các kết quả so sánh ANFIS đề xuất mà thời gian quá độ giảm trong quá trình mô phỏng đã cho thấy rằng một cách nhanh chóng (thể hiện ở các đường khi các lỗi ra, đã làm cho tất cả các tham số nét liền màu tím). hệ thống bị dao động. Tuy nhiên, sau đó hệ thống đã trở lại hoạt động bình thường sau 5 KẾT LUẬN quá trình quá độ. Trong tất cả các trường hợp, Bài báo này đã trình bày sự cải thiện độ nhờ bộ điều khiển ANFIS mà các dao động ổn định dao động của hệ thống điện mặt trời quá độ đã được kiểm soát tốt hơn so với bộ trên mái nối lưới công suất nhỏ. Để cung cấp điều khiển PI. năng lượng tối đa từ hệ thống điện mặt trời, TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] K. C. Rout and P. Kulkarni, "Design and Performance evaluation of Proposed 2 kW Solar PV Rooftop on Grid System in Odisha using PVsyst," 2020 IEEE International Students' Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), pp. 1-6, 2020. [2] R. B. Bollipo, S. Mikkili and P. K. Bonthagorla, "Hybrid, optimal, intelligent and classical PV MPPT techniques: A review," in CSEE Journal of Power and Energy Systems, vol. 7, no. 1, pp. 9-33, Jan. 2021. [3] H. Afghoul, D. Chikouche, F. Krim and A. Beddar, "A comparative study between sliding mode controller and P&O controller applied to MPPT," 2013 International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), pp. 112-117, 2013. [4] C. Wang, M. Chen, X. Zhang and M. Gao, "An analog MPPT controller without multiplier for PV applications based on simplified P&O method," 2017 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), pp. 2296-2300, 2017. [5] R. Khezri, A. Mahmoudi, and M. H. Haque, "Optimal Capacity of Solar PV and Battery Storage for Australian Grid-Connected Households," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 56, no. 5, pp. 5319-5329, Sept.-Oct. 2020. [6] J. Windarta, D. Denis, S. Saptadi, J. S. Silaen, and D. A. Satrio, "Implementation and Testing of Rooftop Solar Power Plant with On-Grid System 1215 Wp Household Scale," 2020 7th International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), pp. 294-299, 2020. [7] G. Coria, F. Penizzotto, and R. Pringles, “Economic analysis of photovoltaic projects: The Argentinian renewable generation policy for residential sectors”, Renewable Energy, 2018. [8] T. Somsak, S. Jumpaim, J. Thongporn and D. Chenvidhya, "Techno evaluation on a grid connected 9.8 kWp PV rooftop at various orientation in Thailand," 2016 13th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON), pp. 1-4, 2016. [9] Abhiram S, Ilango K and A. M. Narayanan, "The Impacts of Rooftop Solar PV Systems on Secondary Distribution System and Advanced Net Metering," 2018 3rd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT), pp. 189-194, 2018. [10] S. Sebastian, E. A. S. Varghese, and E. J. Varghese, "Mitigation And Improvement Of Power Quality Using Shunt Series Switched Grid Tied Inverter (SSS-GTI)," 2021 7th International Conference on Electrical Energy Systems (ICEES), pp. 5-8, 2021.
6. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 59 [11] V. Jain and B. Singh, "Power Quality Improvement in PV System Tied to Weak Grid," 2019 International Conference on Computing, Power and Communication Technologies (GUCON), pp. 936-941, 2019. [12] B. Singh and V. Jain, "AFLL-Based Control Technique for Grid Interfaced Three Phase PV System," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 56, no. 3, pp. 2263-2272, 2020. [13] B. Ayalew, A. A. Yahaya and A. Al Durra, "Robust Continuous Nonlinear Predictive Controller (CNMPC) via Integral Sliding Mode Control (ISMC) for Grid-Tied PV Inverter," 2020 2nd International Conference on Smart Power & Internet Energy Systems (SPIES), pp. 514-519, 2020. [14] V.-T. Bui, D.-N. Truong, “Improvement of ANFIS Controller for SVC Using PSO”, In Computational Intelligence Methods for Green Technology and Sustainable Development. GTSD 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1284. Springer, Cham, 2021. [15] B. Talbi, F. Krim, T. Rekioua, A. Laib, and H. Feroura, “Design and hardware validation of modified P&O algorithm by a fuzzy logic approach based on model predictive control for MPPT of PV systems”, Journal of Renewable and Sustainable Energy 9, 043503, 2017. [16] L. Wang and D.-N. Truong, “Stability enhancement of a power system with a PMSG-based and a DFIG-based offshore wind farms using an SVC with an adaptive-network-based fuzzy inference system”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, no. 7, pp. 2799-2807, 2013. Tác giả chịu trách nhiệm bài viết: PGS.TS. Trương Đình Nhơn Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM Email: nhontd@hcmute.edu.vn