Nhận dạng thông số pin mặt trời dùng giải thuật tối ưu nâng cao p1

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA H KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Tên đề tài Nhận dạng thông số pin mặt trời dùng giải thuật tối ưu nâng cao Mã số đề tài 19 3 ĐT02 Chủ nhiệm đề tài Lưu Thế Vinh Đơn vị thực hiện Khoa Công nghệ Điện tử Tp Hồ Chí Minh, 2020 2 LỜI CÁM ƠN Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh với đề tài mã số 94 HĐ ĐHCN, Việt Nam Nhóm tác giả trân trọng cám ơn sự.

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA H KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Tên đề tài: Nhận dạng thông số pin mặt trời dùng giải thuật tối ưu nâng cao Mã số đề tài: 19.3 ĐT02 Chủ nhiệm đề tài: Lưu Thế Vinh Đơn vị thực hiện: Khoa Công nghệ Điện tử Tp Hồ Chí Minh, 2020 LỜI CÁM ƠN Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh với đề tài mã số 94 / HĐ-ĐHCN, Việt Nam Nhóm tác giả trân trọng cám ơn hỗ trợ tạo điều kiện Phòng Quản lý khoa học Hợp tác Quốc tế; Cám ơn động viên, hỗ trợ Lãnh đạo Khoa Công nghệ Điện tử; Cám ơn giúp đỡ, ủng hộ tinh thần Bộ môn sở quý đồng nghiệp để thực đề tài Trân trọng cám ơn! Nhóm tác giả MỤC LỤC PHẦN I THƠNG TIN CHUNG I Thơng tin tổng qt II Kết nghiên cứu 2.1 Đặt vấn đề 2.2.Tổng quan tình hình nghiên cứu tính cấp thiết việc nghiên cứu 2.3 Mục tiêu đề tài 2.4 Nội dung phương pháp nghiên cứu Tổng kết kết nghiên cứu 2.6 Đánh giá kết đạt kết luận 10 2.7 Tóm tắt kết 10 Summary 10 III Sản phẩm đề tài, công bố kết đào tạo 11 3.1 Kết nghiên cứu (sản phẩm dạng 1,2,3) 11 3.2 Kết đào tạo 11 IV Tình hình sử dụng kinh phí 11 V Kiến nghị (về phát triển kết nghiên cứu đề tài) 12 VI Phụ lục sản phẩm (liệt kê minh chứng sản phẩm nêu Phần III) 12 PHẦN II BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Chương TỔNG QUAN 13 1.1 Đặt vấn đề 13 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu tính cấp thiết việc nghiên cứu 14 1.3 Mục tiêu đề tài 16 1.4 Nội dung phương pháp nghiên cứu 16 Chương MƠ HÌNH PIN MẶT TRỜI 18 2.1 Tổng quan 18 2.2 Cấu tạo nguyên lý hoạt động PV cell 19 2.3 Đặc tuyến vôn – ampe (I-V) mô hình PV 20 2.4 Mơ hình diode đơn 21 2.5 Mơ hình diode kép 22 2.6 Mơ hình module PV 23 Chương 3.CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU NGẪU NHIÊN 3.1 Tổng quan 24 3.2 Thuật toán JAYA cổ điển 25 3.3 Thuật tốn tiến hóa vi sai (DE) 27 3.4 Thuật toán JAYA sửa đổi (MJA) 28 Chương XÁC ĐỊNH CÁC THAM SỐ PIN MẶT TRỜI DÙNG MJA 31 4.1 Đặt vấn đề 31 4.2 Mã chương trình thuật tốn MJA 32 4.3 Kết thảo luận 33 Chương 5.KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 39 5.1 Kết luận 39 5.2 Hướng phát triển 39 REFERENCES 40 PHẦN III PHỤ LỤC .43 PHẦN I THÔNG TIN CHUNG I THÔNG TIN TỔNG QUÁT 1.1 Tên đề tài: Nhận dạng thông số pin mặt trời dùng giải thuật tối ưu nâng cao 1.2 Mã số đề tài: 19.3 ĐT02 1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực đề tài Họ tên (học hàm, học vị) Đơn vị công tác PGS.TS Lưu Thế Vinh Khoa CN Điện tử Chủ nhiệm TS Nguyễn Ngọc Sơn Khoa CN Điện tử Thành viên TS Phạm Minh Chính Khoa CN Điện tử Thư ký TT Vai trò thực đề tài 1.4 Đơn vị chủ trì: Khoa Cơng nghệ điện tử 1.5 Thời gian thực hiện: 1.5.1 Theo hợp đồng: từ tháng 10 năm 2019 đến tháng 10 năm 2020 1.5.2 Gia hạn (nếu có): đến tháng … năm … 1.5.3 Thực thực tế: từ tháng 10 năm 2019 đến tháng 10 năm 2020 1.6 Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có): khơng (Về mục tiêu, nội dung, phương pháp, kết nghiên cứu tổ chức thực hiện; Nguyên nhân; Ý kiến Cơ quan quản lý) 1.7 Tổng kinh phí phê duyệt đề tài: 70 triệu đồng II KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1 Đặt vấn đề Trong thập kỷ vừa qua, đặc biệt nhân loại Trái đất phải hứng chịu thảm họa thiên nhiên biến đổi bất thường thời tiết, khí hậu gây hạn hán bất thường, lũ lụt trầm trọng, động đất, sóng thần, nhiễm môi trường nặng nề đại dịch tràn lan chưa có dấu hiệu cải thiện Nguyên nhân gây tượng cực đoan hoạt động người làm hủy hoại môi trường làm cân sinh thái Lượng khói bụi khí thải sử dụng nguồn nhiên liệu hóa thạch than đá, xăng dầu, khí đốt để chạy máy phát điện nhà máy nhiệt điện than, nhiệt điện diesel, sử dụng cho động xăng, động diesel phương tiện giao thông ô tô, xe máy, tàu thuyền, … hàng ngày, hàng làm ô nhiễm trầm trọng môi trường sinh thái hủy hoại tầng Ozone Để giải vấn đề thực tiễn khủng hoảng lượng, cạn kiệt nhiên liệu, ô nhiễm môi trường biến đổi khí hậu, cần đẩy nhanh q trình điều chỉnh cấu lượng tích cực nghiên cứu sử dụng nguồn lượng tái tạo: lượng mặt trời, lượng gió, … [1][[2][3] Trong số nguồn lượng tái tạo này, lượng mặt trời coi ứng cử viên hứa hẹn để đáp ứng nhu cầu lượng ngày tăng Nâng cao hiệu suất phát điện hệ pin mặt trời toán thực tiễn, đầy thách thức quan tâm lớn Các hệ thống pin mặt trời thương mại đạt hiệu suất trung bình từ (15 – 21)% Để điều khiển, tối ưu hóa hệ thống pin lượng mặt trời, cần phải thiết lập mơ hình tốn học hệ thống mơ hình pin mặt trời (solar cell; PV cell) Mơ hình thiết lập đặc trưng V-A tối ưu cho PV-cell, đảm bảo hiệu suất công suất phát điện tốt Xác định xác tham số PV-cell dựa vào liệu đo từ mơ hình thực tế giúp cải thiện hiệu suất hệ thống pin lượng mặt trời Tuy nhiên, mối quan hệ I-V phương trình đa thức, phi tuyến, đa cực trị, việc xác định hiệu suất phát điện tối ưu gặp khó khăn, dễ rơi vào điểm tối ưu cục bộ, dẫn tới hiệu suất khơng đạt trị tối ưu mong muốn Có nhiều cách tiếp cận khác để ước lượng tham số I-V mô tả tế bào quang điện Trong đề tài này, nhóm tác giả đề xuất áp dụng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên giải thuật tối ưu DE (differential evolution), GA (genetic algorithm), PSO (particle swarm optimization), JAYA (JAYA algorithm) để giải vấn đề Đề tài vừa đáp ứng nhu cầu nghiên cứu thực tiễn thiết bị pin lượng mặt trời vừa đóng góp vào lĩnh vực nhận dạng tham số pin quang điện thơng qua báo cơng bố tạp chí quốc tế uy tín thuộc danh mục ISI/Scopus 2.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu tính cấp thiết việc nghiên cứu a) Tình hình nghiên cứu quốc tế Để mơ phỏng, đánh giá, điều khiển hệ thống pin lượng mặt trời, việc mơ hình hóa pin mặt trời (solar cell) cần thiết lập trước Hơn nữa, hệ thống pin lượng mặt trời hoạt động, tham số pin mặt trời sử dụng phát chẩn đốn lỗi [5], [6] Việc mơ hình hóa pin mặt trời liên quan đến việc phải xác định mối quan hệ dòng điện điện áp (I-V) Trong thực tế, có nhiều mạch điện tử tương đương, mơ hình SDM (single diode model), DDM (double diode model) [7], TDM (three diode model) [8] để mô tả đặc tính phi tuyến I-V Tuy nhiên, hạn chế thiếu thơng tin kỹ thuật xác pin mặt trời làm cho mơ hình hóa khơng cịn xác Ngồi ra, tham số pin mặt trời bị thay đổi điều kiện hoạt động không ổn định bị lỗi, tuổi thọ thiết bị Do đó, việc xác định xác tham số pin mặt trời dựa vào liệu đo từ mơ hình thực tế giúp cải thiện hiệu suất hệ thống pin lượng mặt trời Để giải vấn đề trên, có hai nhóm phương pháp để giải tốn tối ưu: Nhóm phương pháp tìm kiếm gián tiếp: Quá trình tìm kiếm thực gián tiếp dựa thông tin đạo hàm hàm mục tiêu hàm ràng buộc Nhờ vào thơng tin mà q trình tìm kiếm diễn nhanh so với nhóm phương pháp tìm kiếm trực tiếp Tuy nhiên, nghiệm tối ưu tốn bị kẹt giá trị cực trị cục tốn tối ưu có độ phi tuyến cao điểm xuất phát ban đầu không tốt Hơn nữa, trình tìm kiếm lại dựa thông tin đạo hàm, việc xác định hiệu suất phát điện tối ưu dễ rơi vào điểm tối ưu cục làm cho hiệu suất không mong muốn, chẳng hạn phương pháp bình phương tối thiểu (least squares method) [9], phương pháp Newton-Raphson [10], phương pháp Lambert W-function [11], phương pháp the tabular method [12], phương pháp iterative curve fitting [13] Nhóm phương pháp tìm kiếm trực tiếp: Quá trình tìm kiếm thực trực tiếp dựa thông tin giá trị hàm mục tiêu hàm ràng buộc Nhóm phương pháp dùng cho tất loại tốn khác nhau, kể tốn có hàm mục tiêu hay hàm ràng buộc hàm phi tuyến, hàm rời rạc biến thiết kế tập giá trị rời rạc Các phương pháp ln tìm nghiệm tối ưu tồn cục tồn khơng gian thiết kế Chẳng hạn giải thuật di truyền GA (Genetic Algorithm) [14], salp swarm algorithm (SSA) [15], differential evolution (DE) [16], particle swarm optimization (PSO) [17], whale optimization algorithm (WOA) [18], artificial bee colony (ABC) [19], simulated annealing algorithm (SA) [20], cuckoo search (CS) [21], firefly algorithm [22] Việc xác định xác tham số pin mặt trời quan trọng, việc nghiên cứu phiên cải tiến thuật toán tối ưu ngẫu nhiên quan tâm nghiên cứu mạnh mẽ, chẳng hạn giải thuật TLABC (Teaching learning-based artificial bee colony) [23], ORcr-IJADE (an advanced onlooker-ranking-based adaptive differential evolution) [24], BLPSO (biogeography-based learning particle swarm optimization) [25], DE/BBO (biogeographybased optimization with covariance matrix based migration) [26], MSSO (modified simplified swarm optimization algorithm) [27], DE-WOA (hybrid differential evolution with whale optimization algorithm ) [28] Được thúc đẩy thành công nghiên cứu trên, đề tài này, nhóm tác giả đề xuất tiếp tục nghiên cứu thuật toán tối ưu nâng cao dựa vào phiên có để ước lượng xác tham số pin mặt trời giúp cải thiện hiệu suất hệ thống pin lượng mặt trời, chẩn đoán lỗi trình hoạt động b) Tình hình nghiên cứu nước Có nhiều nghiên cứu khác tác giả nước nghiên cứu tiềm năng lượng mặt trời Tuy nhiên, Việt Nam chủ yếu tập trung mảng thương mại việc triển khai ứng dụng cơng nghệ có sẵn, nghiên cứu tiềm việc phát triển lượng tái tạo điện mặt trời mà chưa có nhiều nghiên cứu việc chế tạo cơng nghệ, tự động hóa phát điện, tối ưu hóa thơng số pin mặt trời c) Đánh giá kết cơng trình nghiên cứu cơng bố Các nghiên cứu nhóm tập trung vào lĩnh vực nghiên cứu thuật tốn tối ưu hóa ngẫu nhiên giải thuật di truyền (GA), tối ưu hóa bầy đàn (PSO), tối ưu tiến hóa vi sai (DE), giải thuật JAYA phiên cải tiến Việc áp dụng thuật toán cho tốn tối ưu nhận dạng thơng số mơ hình hộp xám, hộp đen ứng dụng chẩn đoán, dự báo điều khiển Bài tốn tối ưu hóa xác định thông số pin mặt trời dựa vào liệu đo từ hệ thống thực hướng nghiên cứu mà nhóm đặt để tìm hiểu cơng nghệ, triển khai nghiên cứu từ học thuật đến ứng dụng, bước làm chủ công nghệ ứng dụng lượng mặt trời d) Tính cấp thiết tiến hành nghiên cứu - Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu nâng cao hiệu suất phát điện hệ pin mặt trời toán thực tiễn, đầy thách thức quan tâm lớn Đề tài tập trung nghiên cứu tối ưu hóa xác định thơng số tế bào pin mặt trời dùng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên GA, PSO, DE, JAYA phiên cải tiến thuật toán nhằm nâng cao hiệu suất phát điện - Phân tích tính mới, ý nghĩa khoa học cần thiết vấn đề cần nghiên cứu Dựa phân tích tổng quan nghiên cứu, đặc biệt báo quốc tế danh mục ISI công bố năm gần 2018-2019 chứng tỏ tính mới, đại, cập nhập đề tài so với giới 2.3 Mục tiêu đề tài a) Mục tiêu tổng quát: Nhận dạng thông số tế bào pin mặt trời dùng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên b) Mục tiêu cụ thể: − Nghiên cứu mơ hình mạch điện tương đương mơ tả đặc tính I-V tế bào quang điện Mơ tả hàm chi phí cần tối ưu để xác định tham số pin mặt trời − Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để giải tốn tối ưu Phân tích, so sánh, đánh giá chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên cứu có 2.4 Nội dung phương pháp nghiên cứu TT Nội dung nghiên cứu Phương pháp Cách tiếp cận Kết cần đạt Nghiên cứu mơ Nghiên cứu lý Lý thuyết, tổng hình mạch điện thuyết, điều tra, quan mơ hình tương đương mô tả thống kê mạch tương pin mặt trời đương mô tả pin quang điện Xác định vấn đề cần Nghiên cứu lý Từ sở lý thuyết, Hàm mục tiêu dùng tối ưu thuyết, tra cứu mô tả toán học để xác định tham số pin quang điện Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để nhận dạng tham số mơ hình pin quang điện Viết báo khoa Phân tích, viết báo Từ lý thuyết, mô học báo cáo tổng cáo kiểm kết chứng, phân tích, so sánh với nghiên cứu khác Mô MATLAB; so sánh với nghiên cứu liên quan Mô Mô tả tốn học mơ hình mạch điện tương đương Kết so sánh chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên cứu khác Bài báo đăng danh mục ISI / SCOPUS; Báo cáo tổng kết đề tài Tổng kết kết nghiên cứu 2.5.1 Chương trình mơ kiểm chứng Generate the initial population x =  I PH , I SD , RS , RSH , n or x =  I PH , I SD1 , I SD , RS , RSH , n1 , n2  Evaluate the fitness for each individual in the population while(MSE is attained or MaxIter is not reached) for i = to NP jrand = randint(1, D); C = rand[0.7, 1.0]; F = rand[0.4, 1.0] Determine xbest, xworst for j = to D if rand > 0.4 then % using “JAYA” u j ,i x j ,i rand1, j x j ,best x j ,i rand2, j x j ,worst else % using “DE/rand/1” if rand[0,1] < C or j = jrand then 10 11 12 Select randomly r1 ≠ r2 ≠ r3≠ i, i{1,2,…,NP} 13 ui , j 14 else 15 ui , j end if 16 xr1,j F ( xr 2,j xi ,j 18 end for 19 Evaluate the trial vector ui 20 if f (ui ) f (xi ) xi ui 22 else 23 xi end if xi 21 24 25 end for 26 NPnew = round ( NPold + rNPold ) 27 if 29 30 31 32 33 34 xr 3,j ) end if 17 28 x j ,i ( NPnew  NPold ) Assign best solutions in the current population to the ( NPnew − NPold ) solutions elseif ( NPnew  NPold ) Assign only the best solution in the current population to the NPnew solutions elseif ( NPnew  D ) NPnew = D end if end while 2.5.2 Bài báo khoa học Kết nghiên cứu đề tài công bố tạp chí Optik (International Journal for Light and Electron Optics): The Vinh Luu, Ngoc Son Nguyen “Parameters extraction of solar cells using modified JAYA algorithm” Optik, Volume 203, 2020, 164034, ISSN: 0030-4026 https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2019.164034 (SCIE, Impact Factor: 2.187) 2.6 Đánh giá kết đạt kết luận Đề tài nghiên cứu hoàn thành mục tiêu đặt đáp ứng đầy đủ tất nội dung theo hợp đồng ký kết đề tài 2.7 Tóm tắt kết Trong đề tài này, chúng tơi đề xuất thuật tốn JAYA sửa đổi (MJA) để trích xuất tham số pin mặt trời nhanh chóng xác dựa liệu dòng điện điện áp thực nghiệm Trong thuật toán MJA, giai đoạn cập nhật giải pháp sửa đổi toán tử JAYA cổ điển lai với tốn tử tiến hóa vi sai (DE/rand/1) kích thước dân số tự thích ứng sử dụng để cải thiện khả tìm kiếm giải pháp tối ưu tồn cầu Để đánh giá minh chứng khả thuật toán MJA, nghiên cứu thử nghiệm tiến hành xác định tham số cho mô hình tương đương diode đơn (SDM) mơ hình tương đương diode kép (DDM) Ngoài ra, hiệu suất MJA so sánh với biến thể khác JAYA, DE thuật toán thiết lập tốt khác tài liệu Do đó, cách tiếp cận để ước lượng tham số dựa mô hình cách sử dụng thuật tốn MJA đảm bảo thực thành công Kết cho thấy MJA có hiệu suất cạnh tranh độ xác độ tin cậy Summary In this paper, we proposed a modified JAYA algorithm (MJA) for a faster and more accurate solar cell parameters extraction using experimental current-voltage data In MJA, the modified solution updating phase by hybrid classical JAYA operator with differential evolution (DE/rand/1) operator, and self-adaptive population size are employed to improve searching of the global optimum solution To evaluate the ability of MJA, experimental studies are carried out in identifying the parameters of a single diode (SDM), and double diode models (DDM) In addition, the performance of MJA is validated in comparison with different variants of JAYA, DE and other wellestablished algorithms in the literature As a consequent, the novel approach to model-based parameters estimation using the MJA algorithm ensures to be successfully implemented The results also show that MJA has a very competitive performance in terms of accuracy and reliability./ 10 III Sản phẩm đề tài, công bố kết đào tạo 3.1 Kết nghiên cứu (sản phẩm dạng 1,2,3) TT Tên sản phẩm Yêu cầu khoa học hoặc/và tiêu kinh tế - kỹ thuật Đăng ký Đạt Chương trình mơ Dễ đọc, dễ áp dụng kiểm chứng The Vinh Luu, Ngoc Son Nguyen “Parameters extraction of solar cells using modified JAYA algorithm” Optik, Volume 203, 2020, 164034, ISSN: 0030-4026 https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2019 164034 (SCIE: CiteScore: 3.7 Impact Factor: 2.187) 01 báo Bài báo khoa học Đạt yêu cầu ISI/SCOPUS 3.2 Kết đào tạo TT Họ tên Tên đề tài Thời gian thực đề tài Tên chuyên đề NCS Tên luận văn Cao học Đã bảo vệ Nghiên cứu sinh Học viên cao học Sinh viên Đại học IV Tình hình sử dụng kinh phí TT Nội dung chi A Chi phí trực tiếp Th khốn chuyên môn Nguyên, nhiên vật liệu, … Thiết bị, dụng cụ Cơng tác phí Dịch vụ th ngồi Hội nghị, hội thảo, thù lao nghiệm thu kỳ In ấn, Văn phịng phẩm Chi phí khác Chi phí gián tiếp Quản lý phí Chi phí điện, nước Tổng số B 11 Kinh phí duyệt (triệu đồng) Kinh phí thực (triệu đồng) 65 65 2 3 70 70 Ghi V Kiến nghị (về phát triển kết nghiên cứu đề tài) − Sử dụng kết nghiên cứu làm tài liệu tham khảo cho nghiên cứu ứng dụng lượng tái tạo VI Phụ lục sản phẩm (liệt kê minh chứng sản phẩm nêu Phần III) o Phụ lục 6.1 Mã chương trình mơ o Phụ lục 6.2 Bài báo Quốc tế SCIE Tp HCM, ngày 03 tháng 11 năm 2020 Chủ nhiệm đề tài Phòng QLKH&HTQT Trưởng Khoa CN Điện tử (Họ tên, chữ ký) 12 PHẦN II BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Chương TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Trong thập kỷ vừa qua, đặc biệt nhân loại Trái đất phải hứng chịu thảm họa thiên nhiên biến đổi bất thường thời tiết, khí hậu gây hạn hán bất thường, lũ lụt trầm trọng, động đất, sóng thần, nhiễm mơi trường nặng nề đại dịch tràn lan chưa có dấu hiệu cải thiện Nguyên nhân gây tượng cực đoan hoạt động người làm hủy hoại môi trường làm cân sinh thái Lượng khói bụi khí thải sử dụng nguồn nhiên liệu hóa thạch than đá, xăng dầu, khí đốt để chạy máy phát điện nhà máy nhiệt điện than, nhiệt điện diesel, sử dụng cho động xăng, động diesel phương tiện giao thông ô tô, xe máy, tàu thuyền, … hàng ngày, hàng làm ô nhiễm trầm trọng môi sinh hủy hoại tầng Ozone Để giải vấn đề thực tiễn khủng hoảng lượng, cạn kiệt nhiên liệu, ô nhiễm môi trường biến đổi khí hậu, cần đẩy nhanh trình điều chỉnh cấu lượng tích cực nghiên cứu sử dụng nguồn lượng tái tạo: lượng mặt trời, lượng gió, … [1–3] Trong số nguồn lượng tái tạo này, lượng mặt trời coi ứng cử viên hứa hẹn để đáp ứng nhu cầu lượng ngày tăng Năng lượng mặt trời nhận quan tâm lớn ứng dụng rộng rãi chúng lĩnh vực nguồn lượng tái tạo Chi phí lắp đặt cho hệ thống máy phát điện lượng mặt trời giảm nhiều Tuy nhiên, việc sử dụng hệ thống điện mặt trời nhiều vấn đề thách thức phụ thuộc vào thời tiết yếu tố mơi trường Do đó, cần phải có mơ hình xác mơ tả đặc tính dịng điện-điện áp (I-V) pin mặt trời để mơ phỏng, đánh giá điều khiển hệ thống Xác định mơ hình xác đặc tính dịng điện áp pin mặt trời giúp cải thiện hiệu suất hệ thống lượng mặt trời Tuy nhiên, đặc tính I-V phương trình đa thức, phi tuyến làm cho kỹ thuật tối ưu hóa dễ bị mắc kẹt vào tối ưu cục bộ, hiệu thấp giải pháp ban đầu khác xa với giải pháp tối ưu tồn cầu Do đó, đề tài đề xuất thuật toán JAYA sửa đổi (MJA) để ước tính tham số pin mặt trời Trong MJA, giai đoạn cập nhật giải pháp sửa đổi toán tử JAYA cổ điển lai với tốn tử tiến hóa vi phân (DE/rand/1) kích thước dân số tự thích ứng sử dụng để cải thiện khả tìm kiếm tồn cục Để xác thực tính khả 13 thi hiệu suất thuật toán MJA đề xuất, nghiên cứu thử nghiệm thực việc xác định tham số diode đơn, mơ hình diode kép Số liệu thực nghiệm so sánh với biến thể khác JAYA, DE thuật toán thiết lập tốt khác hai năm qua Kết thử nghiệm chứng minh MJA đạt hiệu suất tốt độ mạnh mẽ độ xác so với tất thuật toán so sánh Muốn cải thiện hiệu suất phát điện, việc xác định xác tham số mơ tả mối quan hệ dòng điện điện áp (I-V) pin mặt trời đóng vai trị quan trọng Tuy nhiên, mối quan hệ I-V phương trình đa thức, phi tuyến, đa cực trị, việc xác định hiệu suất phát điện tối ưu gặp khó khăn, dễ rơi vào điểm tối ưu cục bộ, dẫn tới hiệu suất không đạt trị tối ưu mong muốn Có nhiều cách tiếp cận khác để ước lượng tham số I-V mô tả tế bào quang điện Trong đề tài này, nhóm tác giả đề xuất áp dụng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên thuật tốn tiến hóa vi sai DE (differential evolution), thuật JAYA (JAYA algorithm) biến thể JAYA để giải vấn đề Đề tài vừa đáp ứng nhu cầu nghiên cứu thực tiễn thiết bị pin lượng mặt trời vừa đóng góp vào lĩnh vực nhận dạng tham số pin quang điện thông qua báo cơng bố tạp chí quốc tế uy tín thuộc danh mục ISI/Scopus 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu tính cấp thiết việc nghiên cứu 1.2.1 Tình hình nghiên cứu quốc tế Để mơ phỏng, đánh giá, điều khiển hệ thống pin lượng mặt trời, việc mơ hình hóa pin mặt trời (solar cell) cần thiết lập trước Hơn nữa, hệ thống pin lượng mặt trời hoạt động, tham số pin mặt trời sử dụng phát chẩn đoán lỗi [4, 5] Việc mơ hình hóa pin mặt trời liên quan đến việc phải xác định mối quan hệ dịng điện điện áp (I-V) Trong thực tế, có nhiều mạch điện tử tương đương mơ hình SDM (single diode model), DDM (double diode model) [7], TDM (three diode model) [8] để mơ tả đặc tính phi tuyến I-V Tuy nhiên, hạn chế thiếu thơng tin kỹ thuật xác pin mặt trời làm cho mơ hình hóa khơng cịn xác Ngoài ra, tham số pin mặt trời bị thay đổi điều kiện hoạt động không ổn định bị lỗi, tuổi thọ thiết bị Do đó, việc xác định xác tham số pin mặt trời dựa vào liệu đo từ mơ hình thực tế giúp cải thiện hiệu suất hệ thống pin lượng mặt trời Để giải vấn đề trên, có hai nhóm phương pháp để giải tốn tối ưu: Nhóm phương pháp tìm kiếm gián tiếp: Quá trình tìm kiếm thực gián tiếp dựa thông tin đạo hàm hàm mục tiêu hàm ràng buộc Nhờ vào thông tin mà trình tìm kiếm diễn nhanh so với nhóm phương pháp tìm kiếm trực tiếp Tuy nhiên, nghiệm tối ưu tốn bị kẹt giá trị cực 14 trị cục tốn tối ưu có độ phi tuyến cao điểm xuất phát ban đầu không tốt Hơn nữa, q trình tìm kiếm lại dựa thơng tin đạo hàm, việc xác định hiệu suất phát điện tối ưu dễ rơi vào điểm tối ưu cục làm cho hiệu suất không mong muốn, chẳng hạn phương pháp bình phương tối thiểu (least squares method) [9], phương pháp Newton-Raphson [10], phương pháp Lambert W-function [11], phương pháp the tabular method [12], phương pháp iterative curve fitting [13] Nhóm phương pháp tìm kiếm trực tiếp: Q trình tìm kiếm thực trực tiếp dựa thông tin giá trị hàm mục tiêu hàm ràng buộc Nhóm phương pháp dùng cho tất loại toán khác nhau, kể tốn có hàm mục tiêu hay hàm ràng buộc hàm phi tuyến, hàm rời rạc biến thiết kế tập giá trị rời rạc Các phương pháp ln tìm nghiệm tối ưu tồn cục tồn khơng gian thiết kế Chẳng hạn giải thuật di truyền GA (Genetic Algorithm) [14], salp swarm algorithm (SSA) [15], differential evolution (DE) [16], particle swarm optimization (PSO) [17], whale optimization algorithm (WOA) [18], artificial bee colony (ABC) [19], simulated annealing algorithm (SA) [20], cuckoo search (CS) [21], firefly algorithm [22] Việc xác định xác tham số pin mặt trời quan trọng, việc nghiên cứu phiên cải tiến thuật toán tối ưu ngẫu nhiên quan tâm nghiên cứu mạnh mẽ, chẳng hạn giải thuật TLABC (Teaching learning-based artificial bee colony) [23], ORcr-IJADE (an advanced onlooker-ranking-based adaptive differential evolution) [24], BLPSO (biogeography-based learning particle swarm optimization) [25], DE/BBO (biogeographybased optimization with covariance matrix based migration) [26], MSSO (modified simplified swarm optimization algorithm) [27], DE-WOA (hybrid differential evolution with whale optimization algorithm ) [28] Được thúc đẩy thành công nghiên cứu trên, đề tài này, nhóm tác giả đề xuất tiếp tục nghiên cứu thuật toán tối ưu nâng cao dựa vào phiên có để ước lượng xác tham số pin mặt trời giúp cải thiện hiệu suất hệ thống pin lượng mặt trời, chẩn đốn lỗi q trình hoạt động 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước Có nhiều nghiên cứu khác tác giả nước nghiên cứu tiềm năng lượng mặt trời Tuy nhiên, Việt Nam chủ yếu tập trung mảng thương mại việc triển khai ứng dụng công nghệ có sẵn, nghiên cứu tiềm việc phát triển lượng tái tạo điện mặt trời mà chưa có nhiều nghiên cứu việc chế tạo cơng nghệ, tự động hóa phát điện, tối ưu hóa thơng số pin mặt trời 15 1.2.3 Đánh giá kết cơng trình nghiên cứu cơng bố Các nghiên cứu nhóm tập trung vào lĩnh vực nghiên cứu thuật tốn tối ưu hóa ngẫu nhiên giải thuật di truyền (GA), tối ưu hóa bầy đàn (PSO), tối ưu tiến hóa vi sai (DE), giải thuật JAYA phiên cải tiến Việc áp dụng thuật toán cho toán tối ưu nhận dạng thơng số mơ hình hộp xám, hộp đen ứng dụng chẩn đoán, dự báo điều khiển Bài tốn tối ưu hóa xác định thơng số pin mặt trời dựa vào liệu đo từ hệ thống thực hướng nghiên cứu mà nhóm đặt để tìm hiểu cơng nghệ, triển khai nghiên cứu từ học thuật đến ứng dụng, bước làm chủ công nghệ ứng dụng lượng mặt trời 1.2.4 Tính cấp thiết tiến hành nghiên cứu - Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu nâng cao hiệu suất phát điện hệ pin mặt trời toán thực tiễn, đầy thách thức quan tâm lớn Đề tài tập trung nghiên cứu tối ưu hóa xác định thơng số tế bào pin mặt trời dùng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên GA, PSO, DE, JAYA phiên cải tiến thuật toán nhằm nâng cao hiệu suất phát điện - Phân tích tính mới, ý nghĩa khoa học cần thiết vấn đề cần nghiên cứu Dựa phân tích tổng quan nghiên cứu, đặc biệt báo quốc tế danh mục ISI công bố năm gần 2018-2019 chứng tỏ tính mới, đại, cập nhập đề tài so với giới 1.3 Mục tiêu đề tài 1.3.1 Mục tiêu tổng quát: Nhận dạng thông số tế bào pin mặt trời dùng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên 1.3.2 Mục tiêu cụ thể − Nghiên cứu mơ hình mạch điện tương đương mơ tả đặc tính I-V tế bào quang điện Mơ tả hàm chi phí cần tối ưu để xác định tham số pin mặt trời − Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để giải toán tối ưu Phân tích, so sánh, đánh giá chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên cứu có 1.4 Nội dung phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Nội dung Nghiên cứu mạch điện tương đương mô tả pin mặt trời − Cách tiếp cận: Tiếp cận từ sở lý luận, tổng quan loại mạch điện tương đương mô tả pin quang điện − Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng: Nghiên cứu lý thuyết, điều tra, thống kê 16 − Kết dự kiến: Mơ tả tốn học dạng mạch điện tương đương 1.4.2 Nội dung 2: Xây dựng hàm mục tiêu − Cách tiếp cận: Tiếp cận từ lý thuyết, mơ tả tốn học − Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng: Nghiên cứu lý thuyết, tra cứu − Kết dự kiến: Hàm mục tiêu dùng để xác định tham số pin quang điện 1.4.3 Nội dung 3: Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để nhận dạng tham số mơ hình pin quang điện − Cách tiếp cận: Mô − Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng: Mô kiểm chứng máy tính dùng phần mềm MATLAB; So sánh với nghiên cứu liên quan − Kết dự kiến: Kết so sánh chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên cứu khác 1.4.4 Nội dung 4: Viết báo khoa học báo cáo tổng kết − Cách tiếp cận: Tiếp cận từ lý thuyết, mơ kiểm chứng, phân tích, so sánh với nghiên cứu khác − Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng: Phân tích, viết báo cáo − Kết dự kiến: Bài báo đăng danh mục ISI/SCOPUS; Quyển báo cáo tổng kết nội dung nghiên cứu đề tài 17 ... III PHỤ LỤC .43 PHẦN I THÔNG TIN CHUNG I THÔNG TIN TỔNG QUÁT 1.1 Tên đề tài: Nhận dạng thông số pin mặt trời dùng giải thuật tối ưu nâng cao 1.2 Mã số đề tài: 19.3 ĐT02 1.3 Danh sách... điện Mơ tả hàm chi phí cần tối ưu để xác định tham số pin mặt trời − Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để giải toán tối ưu Phân tích, so sánh, đánh giá chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên... điện Mơ tả hàm chi phí cần tối ưu để xác định tham số pin mặt trời − Đề xuất giải thuật tối ưu nâng cao để giải tốn tối ưu Phân tích, so sánh, đánh giá chất lượng giải thuật đề xuất với nghiên