Nghiên cứu cải tiến giải thuật dò tìm điểm công suất cực đại của tấm pin năng lượng mặt trời sử dụng thuật toán BAT và bộ điều khiển mờ luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN GIẢI THUẬT DỊ TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CỦA TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN BAT VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ Chuyên ngành Kỹ thuật điện Mã số 8520201 Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Đồng Nai – Năm 2020 LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến Thầy, PGS.TS Nguyễn Vũ Quỳnh, người hết lòng giúp đỡ tạo kiện tốt cho tơi hồn thành đề tài Xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy, với điều Thầy dành cho tơi suốt q trình làm luận văn, lúc tơi gặp bế tắc khơng có hướng đi, lúc cần tư vấn động viên Thầy, nhờ Thầy mà tơi hồn thiện đề tài Bên cạnh xin chân thành cảm ơn đến Ban Giám Hiệu trường Đại học Lạc Hồng Ban lãnh Đạo khoa Cơ điện – Điện tử nơi công tác tạo điều kiện thời gian điều kiện thuận lợi khác để tơi hồn thành chương trình cao học Ngồi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô khoa Sau Đại học quý Thầy Cô trực tiếp giảng dạy hỗ trợ hướng dẫn tơi suốt khóa học Đồng nai, ngày 15 tháng 11 năm 2020 Học viên LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan rang giúp đỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Đồng nai, ngày 15 tháng 12 năm 2020 Học viên TÓM TẮT LUẬN VĂN Năng lượng mặt trời sử dụng rộng rãi hệ thống điện, đặc biệt sử dụng công nghệ tạo quang điện (PV) Về mặt này, việc sản xuất điện công nghệ bị ảnh hưởng nhiều số yếu tố, chẳng hạn nhiệt độ xạ mặt trời Là giải pháp hiệu quả, thuật tốn theo dõi điểm cơng suất tối đa (MPPT) phát triển sử dụng hệ thống PV để tăng hiệu điều kiện khí hậu thay đổi Về mặt này, kỹ thuật MPPT tổ hợp trình bày báo cáo dựa điều khiển mờ thuật tốn tối ưu hóa BAT để điều chỉnh thông số điều khiển cách mong muốn Vì vậy, chức thành viên điều khiển logic mờ (FLC) định cách thích hợp để đối phó với trường hợp khơng chắn điều kiện khí hậu thay đổi Hệ thống PV nghiên cứu, trang bị kỹ thuật MPPT, hoạt động với hệ thống lưu trữ lượng điện dựa pin axit - chì Bằng cách sử dụng hệ thống phát điện lai này, khả gián đoạn sản xuất điện mặt trời bù đắp tốt đạt sản lượng điện ổn định Mơ hình đề xuất sau mơ hệ thống lượng lai điển hình, bao gồm hệ thống PV hệ thống lưu trữ lượng pin (BES) Về mặt này, hiệu suất vượt trội sơ đồ kiểm soát đề xuất xác minh thông qua việc so sánh toàn diện với kỹ thuật tiếng khác Bên cạnh đó, hoạt động hệ thống điều kiện khí hậu thay đổi nghiên cứu xác nhận hiệu suất mong muốn điều khiển tổ hợp đề xuất Sơ đồ BAT-FLC trình bày so sánh với thuật toán Fuzzy, INC, P&O để đánh giá dự hiệu thuật toán MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN TÓM TẮT LUẬN VĂN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tình hình Nghiên cứu nước 1.2.1 Tình hình Nghiên cứu nước 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 10 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 11 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 11 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 11 1.5 Phương pháp nghiên cứu 11 1.6 Nội dung Luận văn 12 1.7 Dự kiến kết đạt 12 Tóm tắt Chương 12 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13 2.1 Mô hình Quang điện 13 2.2 Mơ hình Pin 15 2.3 Các ảnh hưởng đến hệ thống PV 16 2.3.1 Ảnh hưởng cường độ chiếu sáng 16 2.3.2 Ảnh hưởng nhiệt 2.3.3 độ 17 Ảnh hưởng nhiệt độ bóng râm 17 2.4 Những giải thuật điều khiển để tìm điểm MPPT pin mặt trời sử dụng 19 2.4.1 Fuzzy 19 2.4.2 Thuật toán Perturbation & Observation 2.4.3 P&O 22 Thuật toán INC 25 2.5 Giới thiệu thuật toán BAT điều khiển mờ 28 2.5.1 Thuật toán BAT 28 2.5.2 Bộ điều khiển mờ .31 Tóm tắt chương .32 CHƯƠNG MƠ HÌNH HỐ TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 33 3.1 Mô hình hố phần mềm Matlab Error! Bookmark not defined 3.2 Kết mô bàn luận 33 3.2.1 Tác động xạ mặt trời nhiệt độ 34 3.2.2 Sự thay đổi xạ 24 3.2.3 39 3.2.4 Theo dõi lượng với nhiều mơ hình bóng 43 Phân tích độ nhạy 45 Tóm tắt chương .46 CHƯƠNG KẾT LUẬN 47 4.1 Kết luận 47 4.2 Hướng nghiên cứu Error! Bookmark not defined TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC 54 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ Viết Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt Tắt ACO Ant colony optimization Tối ưu hóa đàn kiến ANN Artificial neural network Mạng lưới thần kinh nhân tạo BES Battery energy storage Hệ thống lưu trữ pin lượng Change of error Thay đổi sai số COA Center of area Khu vực trung tâm CSA Cuckoo search algorithm Thuật tốn tìm kiếm chim cu DG Distributed generation Phát điện phân tán Error Lỗi Battery internal voltage Điện áp bên pin fi Changing frequency Thay đổi tần số FLC Fuzzy logic controller Bộ điều khiển logic mờ fmax Upper bound Giới hạn fmin Lower bound Chặn CE E Ebatt FPA Flower pollination algorithm Thuật toán thụ phấn hoa GA Genetic algorithm Thuật tốn di truyền GM Global maxima Cực đại tồn cục HC Hill climbing Leo đồi INC Incremental conductance Độ dẫn tăng dần Photocurrent Dòng quang Saturation current Dòng điện bão hịa Integral time absolute error Boltzmann constant Thời gian tích phân sai số tuyệt đối Hằng số Boltzmann Local maxima Cực Đại cục Value of the loudness Giá trị âm lượng Maximum power point Điểm công suất tối đa Iph IPVO ITAE K LM L t MPP MPPT Maximum power point tracking Ideality factor Bộ theo dõi điểm công suất tối đa Yếu tố lý tưởng NA Negative large Âm lớn NB Negative small Âm nhỏ Active power Điện hoạt động Perturb and observe Nhiễu loạn quan sát PA Positive large Dương lớn PLL Phase-locked loop Vịng lặp khóa pha PB Positive small Dương nhỏ PSCs Partial shading conditions Điều kiện che bóng phần PSO Particle swarm optimization Thuật toán tối ưu bầy đàn PV Photovoltaic Hiệu ứng quang điện Q Reactive power Công suất phản kháng q Electronic charge Sạc điện tử RES Renewable energy sources Nguồn lượng tái tạo RMO ROR Radial movement optimization Rate-of-return Tối ưu hóa chuyển động xuyên tâm Tỷ suất sinh lợi Rs Series resistances Dòng điện trở Rsh Shunt resistances Điện trở Shunt n P P&O SFLA STC Shuffled frog leap algorithm Thuật toán nhảy ếch xáo trộn T Standard technical conditions Temperature of the cell Nhiệt độ tế bào t1 Start-up time Thời gian mở máy t2 Shut-down time Thời gian tắt máy Teaching-learning-based Tối ưu hóa dựa dạy-học Battery voltage Điện áp pin Whale optimization algorithm Thuật tốn tối ưu hóa cá voi TLBO Vbatt WOA ZI Zero Điều kiện kỹ thuật tiêu chuẩn Khơng 46 hiển thị fmax, giá trị fmax cao kết thu tốt Mặc dù tham số khác thuật tốn khơng ảnh hưởng tần số xung, việc gán tham số cách thích hợp giúp nâng cao khả thuật toán Bảng 3.6 thể giá trị tốt thơng số thu thực phân tích độ nhạy Dựa Bảng 3.6, giá trị cao fmax, tốc độ xung thấp vận tốc lớn, bên cạnh α β gán cho thuật tốn để nâng cao khả tìm kiếm Cần lưu ý thông số độ lớn xung không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất thuật toán Theo đó, kết hợp tốt tham số 28,1,1,0,9 cho tần số, α, β, vận tốc, độ lớn xung kích thước dân số tương ứng Bảng 3.6 Phân tích độ nhạy tham số thuật tốn BAT Tóm tắt chương Ở chương 3, báo cáo dựa theo mơ hình hóa matlab đưa kết mô sau so sánh với thuật tốn Fuzzy, INC P&O để đánh giá tính hiệu thật toán Giá trị Tần Giá trị số thể chất Giá trị α Giá trị β thể chất Giá trị Vận Giá trị tốc thể chất Giá trị Độ Giá trị ồn thể chất 11 14 19 28 0.6512 0.5784 0.4961 0.4698 0.3542 0.1945 0.1365 0.7 0.81 0.92 0.96 0.8521 0.6784 0.3698 0.2953 0.1384 0.03 0.3 0.4 0.7 0.9 0.7521 0.4368 0.3984 0.2365 0.1423 0.4 0.6 0.7 0.9 0.8452 0.7541 0.6654 0.3215 0.1387 47 CHƯƠNG KẾT LUẬN 4.1 Kết luận Bài nghiên cứu phát triển phương pháp MPPT tổ hợp dựa thuật tốn tối ưu hóa BAT FLC cho ứng dụng điện mặt trời Đáng ý mảng PV bao gồm năm mô-đun hệ thống BES Sơ đồ kiểm sốt trình bày đánh giá cách mô số nghiên cứu điển hình Kết thu từ mơ so sánh với kết thu từ số kỹ thuật MPPT tiếng P&O, INC FLC Các thuật toán BAT-FLC cho thấy hiệu suất tốt so với thuật toán khác trường hợp đối phó với thay đổi đột ngột điều kiện khí hậu Kết xác minh hiệu suất hệ thống PV trang bị thuật toán MPPT dựa BAT-FLC 99,9% cách sử dụng kỹ thuật khác, hiệu suất tối đa thu 98% Hơn nữa, kết mô cho thấy dao động hạn chế xung quanh MPP tốc độ theo dõi cao so với thuật toán khác Khi PSC xảy ra, kỹ thuật MPPT phổ biến khơng có khả tìm thấy GM bị mắc kẹt vào LM Thuật toán đề xuất cáp cung cấp sản lượng điện ổn định đạt GM MPPT Hệ thống trình bày hoạt động hiệu cho dòng điện lưới điện hệ thống lượng lai 4.2 Ưu Nhược điểm Phương pháp  Ưu điểm Đạt tốc độ theo dõi cao hơn, hiệu suất tối đa thu cao dao động xung quanh MPP hạn chế  Nhược điểm - Hệ thống phức tạp - Tiêu tốn lượng nhiều - Kinh phí để thực cao - Khó ứng dụng điều khiển online 4.3 Hướng Nghiên cứu Tiếp theo  Thực chương trình điều khiển phát triển bảng PV thực để đánh giá khía cạnh thực tế; 48  Tích hợp kỹ thuật MPPT dựa BAT-FLC với biến tần PV để cung cấp lưới vi mô dựa lượng tái tạo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hien, B., Truong, V A., & Hai, Q (2020), “Optimization of the maximum power point of photovoltaic working under partial shading conditions”, Science & Technology Development Journal - Engineering and Technology, 3(1), 326-338 https //doi.org/10.32508/stdjet.v3i1.544 [2] Trương Việt Anh, Nguyễn Thanh Thuận (2012), Tìm điểm công suất cực đại pin mặt trời đáp ứng điều kiện môi trường, ngày 15 tháng 10 năm 2020, https //www.researchgate.net/profile/Thuan_Nguyen51/publication/311843070_Phuong _phap_tim_diem_cong_suat_cuc_dai_cua_pin_mat_troidap_ung_cac_dieu_kien_moi_truong/ links/58be55f945851591c5e9c5ab/Phuong-phap-tim-diem-cong-suat-cuc-dai-cua-pin-mattroidap-ung-cac-dieu-kien-moi-truong.pdf [3] Tran, T., & Truong, A (2012), “MPPT voltage regulating in three-phase gridconnected photovoltaic system”, Science and Technology Development Journal, 15(2), 50-61 https //doi.org/10.32508/stdj.v15i2.1790 [4] Trương, V A., Huỳnh, Q M., & Võ, H T (2020), “Design of a MPPT controller for permanent magnet synchronous generator driven wind turbine”, Science & Technology Development Journal - Engineering and Technology, 2(4), 251-257 https //doi.org/10.32508/stdjet.v2i4.440 [5] Lương Xuân Trường, Nguyễn Tùng Linh Trương Việt Anh (2019), “Nâng cao hiệu suất pin lượng mặt trời kết hợp với hệ thống bơm tưới nước”, Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Công nghiệp Hà Nội, (55), 10-15 https //dlib.haui.edu.vn/home/handle/123456789/554 [6] Lê Phương Trường, Trần Minh Bằng, Lợi Nguyễn Phúc Ân, Nguyễn Tấn Hòa (2017), Phân tích kinh tế cho hệ thống điện mặt trời mái nối lưới Thành phố Thủ Dầu Một, tỉnh Bình Dương, Số 11(120).2017-Quyển 2, Trang 132-136 [7] Phuong Truong, L.; An Quoc, H.; Tsai, H.-L.; Van Dung, D A Method to Estimate and Analyze the Performance of a Grid-Connected Photovoltaic Power Plant Energies 2020, 13, 2583 https //doi.org/10.3390/en13102583 [8] Ahmadi A, Nezhad AE, Siano P, Hredzak B, Saha S (2019), Information-gap decision theory for robust security-constrained unit commitment of joint renewable energy and gridable vehicles, IEEE Transactions on Industrial Informatics 2019;16(5) 3064-75 [9] Rahimi E, Rabiee A, Aghaei J, Muttaqi KM, Nezhad AE, (2013) “On the management of wind power intermittency” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 28 643-53 [10] Luo L, Abdulkareem SS, Rezvani A, Miveh MR, Samad S, Aljojo N, Pazhoohesh M (2020), “Optimal scheduling of a renewable based microgrid considering photovoltaic system and battery energy storage under uncertainty”, Journal of Energy Storage, 2020 Apr 1;28 101306 [11] Chen W, Shao Z, Wakil K, Aljojo N, Samad S, Rezvani A (2020), “An efficient day-ahead cost-based generation scheduling of a multi-supply microgrid using a modified krill herd algorithm”, Journal of Cleaner Production, 2020 Jun 27 122364 [12] Liu C, Abdulkareem SS, Rezvani A, Samad S, Aljojo N, Foong LK, Nishihara K (2020), Stochastic scheduling of a renewable-based microgrid in the presence of electric vehicles using modified harmony search algorithm with control policies, Sustainable Cities and Society 2020 May 102183 [13] Hosseini SM, Rezvani A Modeling and simulation to optimize direct power control of DFIG in variable-speed pumped-storage power plant using teaching– learning-based optimization technique SOFT COMPUTING 2020 May [14] Li Y, Mohammed SQ, Nariman GS, Aljojo N, Rezvani A, Dadfar S (2020), “Energy Management of Microgrid Considering Renewable Energy Sources and Electric Vehicles Using the Backtracking Search Optimization Algorithm” Journal of Energy Resources Technology, 2020 May 1;142(5) [15] Li Y, Samad S, Ahmed FW, Abdulkareem SS, Hao S, Rezvani A (2020) ,“Analysis and enhancement of PV efficiency with hybrid MSFLA–FLC MPPT method under different environmental conditions” Journal of Cleaner Production, 2020 Jun 16 122195 [16] Barzkar A, Hosseini SM (2018), “A novel peak load shaving algorithm via real‐time battery scheduling for residential distributed energy storage systems”, International Journal of Energy Research, 2018 Jun 10;42(7) 2400-16 [17] Hosseini SH, Keymanesh AA Design and construction of photovoltaic simulator based on dual-diode model Solar Energy 2016 Nov 1;137 594-607 [18] Farajdadian S, Hosseini SH (2019), “Optimization of fuzzy-based MPPT controller via metaheuristic techniques for stand-alone PV systems”, International Journal of Hydrogen Energy, 2019 Oct 4;44(47) 25457-72 [19] Dadfar S, Wakil K, Khaksar M, Rezvani A, Miveh MR, Gandomkar M (2019), “Enhanced control strategies for a hybrid battery/photovoltaic system using FGSPID in grid-connected mode”, International journal of hydrogen energy, 2019 Jun 7;44(29) 14642-60 [20] Rezvani A, Gandomkar M Modeling and control of grid connected intelligent hybrid photovoltaic system using new hybrid fuzzy-neural method Solar Energy 2016 Apr 1;127 1-8 [21] Mahmoud K, Abdel-Nasser M, Mustafa E, M Ali Z Improved Salp–Swarm Optimizer and Accurate Forecasting Model for Dynamic Economic Dispatch in Sustainable Power Systems Sustainability 2020 Jan;12(2) 576 [22] Rezk H, Ali ZM, Abdalla O, Younis O, Gomaa MR, Hashim M Hybrid MothFlame Optimization Algorithm and Incremental Conductance for Tracking Maximum Power of Solar PV/Thermoelectric System under Different Conditions Mathematics 2019 Oct;7(10) 875 [23] Ibrahim AW, Jin X, Dai X, Sarhan MA, Shafik MB, Zhou H (2019), Artificial Neural Network Based Maximum Power Point Tracking for PV System, In2019 Chinese Control Conference (CCC) 2019 Jul 27 (pp 6559-6564) IEEE [24] Yang B, Yu T, Shu H, Zhu D, Zeng F, Sang Y, Jiang L (2019), Perturbation observer based fractional-order PID control of photovoltaics inverters for solar energy harvesting via Yin-Yang-Pair optimization, Energy Conversion and Management 2018 Sep 1;171 170-87 [25] Yang B, Yu T, Shu H, Zhu D, An N, Sang Y, Jiang L (2018), Energy reshaping based passive fractional-order PID control design and implementation of a gridconnected PV inverter for MPPT using grouped grey wolf optimizer, Solar Energy, 2018 Aug 1;170 31-46 [26] Ahmed EM, Aly M, Elmelegi A, Alharbi AG, Ali ZM (2019), Multifunctional Distributed MPPT Controller for 3P4W Grid-Connected PV Systems in Distribution Network with Unbalanced Loads, Energies, 2019 Jan;12(24) 4799 [27] Yang B, Yu T, Zhang X, Li H, Shu H, Sang Y, Jiang L (2019), Dynamic leader based collective intelligence for maximum power point tracking of PV systems affected by partial shading condition, Energy conversion and management, 2019 Jan 1;179 286303 [28] Yang B, Zhong L, Zhang X, Shu H, Yu T, Li H, Jiang L, Sun L (2019), “Novel bio-inspired memetic salp swarm algorithm and application to MPPT for PV systems considering partial shading condition”, Journal of cleaner production, 2019 Apr 1;215 1203-22 [29] Zhang X, Li S, He T, Yang B, Yu T, Li H, Jiang L, Sun L (2019), Memetic reinforcement learning based maximum power point tracking design for PV systems under partial shading condition, Energy, 2019 May 1;174 1079-90 [30] Daraban S, Petreus D, Morel C (2014), A novel MPPT (maximum power point tracking) algorithm based on a modified genetic algorithm specialized on tracking the global maximum power point in photovoltaic systems affected by partial shading, Energy, 2014 Sep 1;74 374-88 [31] Sen T, Pragallapati N, Agarwal V, Kumar R, (2017), Global maximum power point tracking of PV arrays under partial shading conditions using a modified particle velocity-based PSO technique, IET Renewable Power Generation, 2017 Dec 22;12(5) 555-64 [32] Titri S, Larbes C, Toumi KY, Benatchba K (2017), A new MPPT controller based on the Ant colony optimization algorithm for Photovoltaic systems under partial shading conditions, Applied Soft Computing, 2017 Sep 1;58 465-79 [33] Ahmed J, Salam Z (2014), A Maximum Power Point Tracking (MPPT) for PV system using Cuckoo Search with partial shading capability, Applied Energy, 2014 Apr 15;119 118-30 PHỤ LỤC Phụ lục A Dữ liệu chuyển đổi hệ thống PV Output power of PV 7.3kW Carrier frequency KHz Boost converter L=3.7 mH Load 7.3 kW C=630 µF PI coefficients KpVdc= 3.9 KiVdc= 6.3 KpId= 5.1 KiId=323 KpIq= 5.1 KiIq= 321 Phụ lục B Tập hợp tham số đề xuất thuật tốn BAT Theo đó, kết hợp tốt tham số 28,1,1,0,9, 40 cho tần số, α, β, vận tốc, độ lớn xung kích thước dân số, tương ứng ... nghiên cứu Làm rõ đặc tính hệ thống lượng mặt trời Nghiên cứu kinh nghiệm ứng dụng giải thuật tìm điểm công suất cực đại pin lượng mặt trời đề tài nước rút kinh nghiệm để thực đề tài Nghiên cứu. .. 3 Đề tài nghiên cứu giải thuật điều khiển áp dụng kỹ thuật điều khiển mờ thuật toán BAT (thuật toán mơ để tối ưu hóa tồn cục, thuật tốn BAT nghiên cứu bắt nguồn từ hành vi định vị tiếng vang... đồ điều khiển cho hệ thống điện lượng mặt trời, bao gồm pin quang điện hệ thống lưu trữ lượng Nghiên cứu sử dụng điều khiển mờ thuật tốn BAT để tìm giá trị tối ưu tham số điều khiển cho MPPT Thuật