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 *** Phạm Hồng Sơn NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN GIẢI THUẬT DỊ TÌM ĐIỂM CƠNG 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 Nguyễn Vũ Quỳnh 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 tơi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô khoa Sau Đại học quý Thầy Cô trực tiếp giảng dạy hỗ trợ hướng dẫn suốt khóa học Đồng nai, ngày 15 tháng 11 năm 2020 Học viên Phạm Hồng Sơn 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 Phạm Hồng Sơn 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 toán tối ưu hóa BAT để điều chỉnh thơng 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 không 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 sốt đề xuất xác minh thơng 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 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tình hình Nghiên cứu ngồi nước 1.2.1 Tình hình Nghiên cứu nước 1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi 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 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13 2.1 Mơ 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 độ 17 2.3.3 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 P&O 22 2.4.3 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 3: MƠ HÌNH HỐ TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 33 3.1 Mơ 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 39 3.2.3 Theo dõi lượng với nhiều mơ hình bóng 43 3.2.4 Phân tích độ nhạy 45 Tóm tắt chương 46 CHƯƠNG 4: 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 CE 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 Changing frequency Thay đổi tần số FLC Fuzzy logic controller Bộ điều khiển logic mờ fmax Upper bound Giới hạn fmin Lower bound Chặn 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 Thời gian tích phân sai số tuyệt đối Boltzmann constant Hằng số Boltzmann Local maxima Cực Đại cục Lt Value of the loudness Giá trị âm lượng MPP Maximum power point Điểm công suất tối đa E Ebatt fi Iph IPVO ITAE K LM MPPT Maximum power point tracking Bộ theo dõi điểm công suất tối đa n Ideality factor 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 tốn 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 Radial movement optimization Tối ưu hóa chuyển động xuyên tâm ROR Rate-of-return Tỷ suất sinh lợi Rs Series resistances Dòng điện trở Rsh Shunt resistances Điện trở Shunt SFLA Shuffled frog leap algorithm Thuật toán nhảy ếch xáo trộn STC Standard technical conditions Điều kiện kỹ thuật tiêu chuẩn T Temperature of the cell Nhiệt độ tế bào t1 Start-up time Thời gian mở máy t2 Shut-down time Thời gian tắt máy P P&O TLBO Vbatt WOA ZI Teaching-learning-based optimization Tối ưu hóa dựa dạy-học Battery voltage Điện áp pin Whale optimization algorithm Thuật toán tối ưu hóa cá voi Zero Khơng DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Các quy tắc mờ sử dụng nghiên cứu 22 Bảng 3.1 Dữ liệu kỹ thuật hệ thống PV 33 Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật pin LA 34 Bảng 3.3 Kết so sánh cho sản lượng điện 38 Bảng 3.4 Hai chế độ che nắng phần 43 Bảng 3.5 Thuật toán MPPT đề xuất nhiều PSCs 43 Bảng 3.6 Phân tích độ nhạy tham số thuật toán BAT 46 40 Nghiên cứu điển hình nghiên cứu hiệu suất hệ thống PV, trang bị thuật toán MPPT dựa BAT-FLC đề xuất, đồng thời xem xét nhiệt độ không đổi 25 ° C xạ mặt trời thay đổi chậm Về mặt này, Hình 3.5 (a) biến đổi xạ mặt trời Kết thu từ việc mơ nghiên cứu điển hình minh họa Hình 3.5(b), cho thấy hiệu suất vượt trội sơ đồ điều khiển đề xuất so với kỹ thuật MPPT phổ biến chịu thay đổi chậm xạ mặt trời nhiệt độ cố định Như Hình 3.6(a) - (c) mơ tả, hiệu trung bình BAT-FLC 99% kỹ thuật khác mang lại hiệu dao động từ 95-97% Thời gian phản hồi thuật toán MPPT dựa tổ hợp BAT-FLC phát triển hợp lý giải biến đổi đột ngột điều kiện hoạt động tốc độ hội tụ cao với hiệu suất trạng thái ổn định đáng kinh ngạc Hình 3.5 (a) Lưu đồ hàng ngày xạ mặt trời 41 Dao động xung quanh MPP (W) Hình 3.5 (b) Sản lượng điện hàng ngày hệ thống PV nghiên cứu 100 80 76.98 61.56 60 42.89 40 20 5.65 P&O INC (a) FLC BAT-FLC Theo dõi hiệu (%) 42 99.26 100 98 95.85 96 94 92.81 93.69 92 90 88 P&O INC FLC BAT-FLC (b) Thời gian phản hồi (giây) 0.5 0.4 0.41 0.31 0.3 0.22 0.2 0.17 0.1 P&O INC PLC BAT-FLC (c) Hình 3.6 Các kỹ thuật khác tùy thuộc vào thay đổi nhiệt độ; (a) dao động xung quanh MPP (b) Hiệu suất trung bình; (c) Thời gian phản hồi 43 3.3 Theo dõi lượng với nhiều mơ hình bóng Cấu hình chuỗi năm mô-đun hệ thống PV minh họa Hình 3.7 Về mặt này, mơ-đun trang bị diode rẽ nhánh Các kiểu tơ bóng áp dụng cho tốn trình bày Bảng 3.4 Các điểm cực đại phân loại thành cực đại cục (LM) cực đại toàn cục (GM) Hơn nữa, Bảng 3.5 cho thấy kết thu trường hợp Hình 3.7 Cấu hình mảng PV năm mô-đun trang bị diodes rẽ nhánh PSC Bảng 3.4 Hai chế độ che nắng phần Số mẫu Hình Bóng SP1 G1= 930 G2=500 G3=1000 G4=700 G5=400 SP2 G1= 1000 G2=850 G3=620 G4=400 G5=250 Bảng 3.5 Thuật toán MPPT đề xuất nhiều PSCs Số mẫu Công suất đầu PV lý tưởng Công suất đầu PV thu (W) (W) SP1 184.1 181.32 SP2 190.4 188.65 44 Chế độ nghiên cứu trường hợp bao gồm xạ mặt trời không đồng 0,93 kW / m2, 0,5 kW / m2, kW / m2, 0,7 kW / m2 0,4 kW / m2 Hình 3.8 (a) đặc tính P-V I-V hệ thống PV nơi quan sát thấy bốn LM GM Về mặt này, giá trị GM 181,32 W, nằm điểm cực đại thứ tư đường cong P-V Trong chế độ thứ hai, lượng xạ mặt trời thay đổi môđun kW / m2, 0,85 kW / m2, 0,62 kW / m2, 0,4 kW / m2 0,25 kW / m2 Kết thu trường hợp thể Hình 3.8 (b), điểm cực đại thứ ba liên kết với GM 188,65 W Sản lượng điện đạt hiệu cách sử dụng kỹ thuật MPPT dựa BAT-FLC, Thuật toán MPPT dựa P & O tạo LM 152,8 W hình 3.8 (c) Vấn đề rõ hạn chế thuật toán phổ biến việc tìm GM, dẫn đến giảm hiệu Bên cạnh đó, dao động sản lượng điện sử dụng kỹ thuật trình bày thấp nhiều so với kỹ thuật khác Sơ đồ BAT-FLC trình bày giúp hệ thống lai đạt hiệu suất 99% điều kiện che bóng phần (PSC), cao 18% so với kỹ thuật nhiễu loạn quan sát (P&O) phổ biến 3.8 (a) 45 3.8 (b) 3.2.3.2 (c) Hình 3.8 (a) Các đường cong P-V I-V cho SP1; (b) Các đường cong P-V I-V SP2; (c) Sản lượng điện hệ thống PV cho SP2 3.4 Phân tích độ nhạy Hiệu suất mong muốn thuật toán tối ưu hóa BAT phụ thuộc nhiều vào việc xác định thích hợp tham số thuật toán Tham số quan trọng tần số xung, 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 thông 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 thơng số độ lớn xung không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất thuật tốn 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 Giá trị 11 14 19 28 Tần Giá trị 0.6512 0.5784 0.4961 0.4698 0.3542 0.1945 0.1365 số thể chất Giá trị 0.7 0.81 0.92 0.96 α Giá trị 0.8521 0.6784 0.3698 0.2953 0.1384 β thể chất Giá trị 0.03 0.3 0.4 0.7 0.9 Vận Giá trị 0.7521 0.4368 0.3984 0.2365 0.1423 tốc thể chất Giá trị 0.4 0.6 0.7 0.9 Độ Giá trị 0.8452 0.7541 0.6654 0.3215 0.1387 ồn thể chất Tóm tắt chương Ở chương 3, báo cáo dựa theo mơ hình hóa matlab đưa kết mơ sau so sánh với thuật tốn Fuzzy, INC P&O để đánh giá tính hiệu thật toán 47 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 4.1 Kết luận Bài nghiên cứu phát triển phương pháp MPPT tổ hợp dựa thuật toán 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 mơ số nghiên cứu điển hình Kết thu từ mô 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 tốn 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 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 cơng 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 Cơng nghệ - Đại học Cơng 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 3:102183 [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 FGS-PID 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 toán 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 cơng suất cực đại pin lượng mặt trời đề tài nước rút kinh nghiệm để thực đề tài Nghiên cứu. .. 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. .. 2.4.2 Thuật toán Perturbation & Observation P&O Thuật toán Perturbation & Observation P&O thuật toán đơn giản số thuật toán xác định điểm cực đại, thuật toán sử dụng nhiều hệ thống tìm điểm cơng suất