Bài viết Xây dựng luật điều khiển mới cho turbine gió sử dụng DFIG đưa ra một luật điều khiển mới cho bộ điều khiển của bộ chuyển đổi phía rotor của turbine gió sử dụng máy phát điện cảm ứng nguồn kép.
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(120).2017 - Quyển 1 XÂY DỰNG LUẬT ĐIỀU KHIỂN MỚI CHO TURBINE GIÓ SỬ DỤNG DFIG PROPOSAL OF A NEW CONTROLLER FOR DFIG-WIND TURBINES Phan Đình Chung Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; pdchung@dut.udn.vn Tóm tắt - Bài báo đưa luật điều khiển cho điều khiển chuyển đổi phía rotor (RSC) turbine gió sử dụng máy phát điện cảm ứng nguồn kép (DFIG) Mục tiêu luật điều khiển dựa vào tín hiệu phản hồi để xác định giá trị điện áp cần đặt lên cuộn dây rotor máy phát DFIG cho hàm lượng hệ thống turbine gió-máy phát DFIG đạt cực tiểu Ưu điểm luật điều khiển đơn giản cấu trúc, thông số điều khiển xác định dễ dàng Bằng cách mơ turbine gió sử dụng DFIG với luật điều khiển đưa Matlab/Simulink, kết mô hệ thống làm việc ổn định; sai số tín hiệu điều khiển tín hiệu tham chiếu bé, xấp xỉ 0,5%, bé nhiều so với điều khiển sử dụng PI Abstract - This paper aims to propose a new control law applied to the rotor side converter (RSC) of a DFIG wind turbine The main objective of this new control law is to determine rotor voltage, which is out put of RSC so that the energy function of the DFIG wind turbine can become minimum The merit of this scheme is simplification in controller’s structure and flexibility in parameter By simulating a DFIG wind turbine with this control law in Matlab/Simulink, simulation, the results indicate that the DFIG wind turbine has stable operation and the error between control signals and reference values is very small, approximately at 0.5%, much smaller compared to a PI-using controller Từ khóa - cực tiểu hóa; hàm Hamilton; luật điều khiển; turbine gió; DFIG Key words - minimization; Hamilton function; control law; wind turbine; DFIG Đặt vấn đề Cơng nghiệp điện gió phát triển nhiều nơi giới, nhiều nước, điện gió chiếm tỷ trọng lớn Theo báo cáo 2016 Hiệp hội Năng lượng gió tồn cầu (GWEC) [1], đến cuối năm 2015, tổng dung lượng turbine gió lắp đặt khu vực giới đạt 432.883 MW Cũng theo báo cáo này, giới, điện gió phát triển mạnh Trung Quốc, Mỹ Đức với tổng dung lượng lắp đặt tính đến cuối năm 2015 148.000 MW, 74.347 MW 45.192 MW Hai quốc gia có tốc độ phát triển lượng gió cao vào 2015 Brazil Ba Lan với tỷ lệ gia tăng tổng dung lượng lắp đặt 46,2% 33,1% so với năm 2014 Theo báo cáo Hiệp hội Năng lượng gió châu Âu (EWEA) [2] - [3], có 13.805 MW turbine gió lắp đặt châu Âu năm 2015, tăng 5,4% so với 2014 Theo dự báo EWEA, đến năm 2020, dung lượng lắp đặt châu Âu đạt đến 217 GW, 28 GW xây dựng ngồi khơi, tổng sản lượng điện đạt 500 TWh, đáp ứng 17% nhu cầu điện châu Âu Như vậy, phát triển ngành cơng nghiệp điện gió đóng vai trị lớn việc đáp ứng nhu cầu phát triển điện giúp hạn chế vấn đề ô nhiễm môi trường nhà máy điện truyền thống gây Ở Việt Nam, điện gió bắt đầu khai thác, nhiều nhà máy điện gió cơng suất hàng chục MW đưa vào vận hành phát điện [4] Hiện nay, turbine gió trục ngang sử dụng nhà máy cơng suất lớn giới Có loại turbine gió trục ngang turbine gió sử dụng tốc độ khơng đổi turbine gió tốc độ thay đổi [5] - [7] Để đạt hiệu suất chuyển đổi lượng cao nhất, nhà máy điện gió cơng suất lớn thường sử dụng loại turbine tốc độ thay đổi với máy phát loại không đồng DFIG [7] máy phát đồng sử dụng nam châm vĩnh cửu PMSG [6] Đối với nhà máy điện gió tốc độ thay đổi, để đồng với lưới, bắt buộc phải sử dụng biến tần Với turbine có cơng suất lớn, người ta thường sử dụng loại máy phát DFIG so với máy phát PMSG, DFIG, cần sử dụng biến tần khoảng 30% công suất định mức DFIG, nhỏ nhiều so với công suất biến tần sử dụng turbine gió loại máy phát PMSG có công suất [6] - [7]; nữa, turbine máy phát DFIG cho phép điều khiển công suất phản kháng tốt so với loại máy phát PMSG Mặc dù điều khiển cho biến tần chiếm tỷ trọng nhỏ vốn đầu tư ban đầu turbine gió giữ vai trị quan trọng q trình làm việc turbine gió Vì vậy, việc thiết kế hệ thống điều khiển turbine gió quan trọng turbine gió Nhiều tác giả đưa phương pháp điều khiển khác điều khiển PI [8] [9], điều khiển fuzzy [10], điều khiển trượt [11] điều khiển dựa vào mạng nơ-ron [12] Việc sử dụng PI địi hỏi phải xác định thơng số điều khiển PI phức tạp Sử dụng điều khiển mờ khơng địi hỏi thơng số đối tượng điều khiển u cầu phải mờ hố tín hiệu đầu vào, xây dựng luật mờ giải mờ tín hiệu Sử dụng điều khiển trượt, đáp ứng đầu bị dao động gây dao động tần số cao cho điều khiển Đối với turbine sử dụng điều khiển xây dựng dựa mạng nơ-ron, cần phải xây dựng liệu mẫu để huấn luyện mạng nơ-ron Trong báo này, tác giả thiết kế hệ thống điều khiển cho chuyển đồi AC/DC phía rotor để hàm lượng hệ thống đạt cực tiểu Hệ thống điều khiển đánh giá thông qua việc mơ turbine gió loại DFIG Matlab/Simulink Turbine gió sử dụng DFIG 2.1 Turbine gió Khi tốc độ gió 𝑉𝑤 , turbine quay tốc độ 𝜔𝑟 mơ-mên học trục turbine xác định: 𝑇𝑚 = 𝜋𝜌𝑅 𝐶𝑝 (𝜆,𝛽)𝑉𝑤 2𝜔𝑟 (1) với 𝑅 chiều dài cánh turbine, 𝜌 mật độ khơng khí, 𝐶𝑝 (𝜆, 𝛽) hiệu suất chuyển đổi lượng turbine gió Phan Đình Chung 𝐶𝑝 (𝜆, 𝛽) phụ thuộc vào góc nghiêng cánh quạt 𝛽 tỷ số (tip-speed ratio) 𝜆 tốc độ dài turbine tính từ đỉnh cánh quạt so với tốc độ gió, tỷ số tính sau: 𝜆= 𝑅𝜔𝑟 (2) 𝑉𝑤 Thông thường, hiệu suất chuyển đổi lượng 𝐶𝑝 (𝜆, 𝛽) phụ thuộc vào nhà sản xuất turbine Khi tốc độ gió bé giá trị định mức, góc nghiêng cánh quạt đặt giá trị nhỏ 𝛽; tốc độ gió giá trị định mức, điều khiển góc cánh quạt điều khiển để tăng góc 𝛽 nhằm hạn chế cơng suất mô-men trục turbine giá trị định mức 2.2 Máy phát điện DFIG DFIG máy phát điện cảm ứng có cuộn dây rotor hở mạch, DFIG trao đổi điện với bên (với lưới) cuộn dây stator cuộn dây rotor Hình Để đồng với lưới, cuộn dây rotor phải kết nối với lưới thông qua biến tần AC/DC/AC Bộ biến tần gồm chuyển đổi phía rotor (RSC) phía lưới (GSC), mạch điện chiều liên kết RSC GSC Thơng qua biến tần, ta điều khiển tốc độ turbine cơng suất phản kháng phía stator 𝜓𝑠𝑞 = 0, 𝜓𝑠𝑑 = ‖𝜓𝑠𝑞 ‖2 = 𝛹𝑠 (5) với 𝛹𝑠 độ lớn từ thông Như vậy, 𝑣𝑠 = 𝜔𝑠 Ҥ𝜓𝑠 (6) Từ (5) (6), ta dễ dàng đạt 𝑣𝑠𝑑 = 𝑣𝑠𝑞 = 𝜔𝑠 𝜓𝑠𝑑 = ‖𝑣𝑠 ‖2 = 𝑉𝑠 (7) với 𝑉𝑠 độ lớn điện áp phía stator Từ (2), (5) (7), ta có: 𝐿 𝑉 𝑖𝑠 = − 𝑚 𝑖𝑟 + 𝑠 [ ] (8) 𝐿𝑠 𝜔𝑠 𝐿𝑠 Hay: 𝜓𝑠 = [ 𝑉𝑠 0] 𝜔𝑠 𝜓𝑟 = 𝛿𝑖𝑟 + với 𝛿 = 𝐿𝑟 − 𝐿2𝑚 𝐿𝑠 𝑇 (9) [ ] 𝐿𝑚 𝑉𝑠 𝜔𝑠 𝐿𝑠 10) Từ (1), (4), (9) (10), phương trình trạng thái DFIG mơ tả sau: 𝑑 𝑅𝑟 𝑉𝑠 𝐿𝑚 𝑣𝑟 𝑖𝑟 = − ( 𝐼2 + 𝜔𝑠 𝑠Ҥ) 𝑖𝑟 + [ ] 𝜔𝑟 + 𝑑𝑡 𝜎 𝜎𝜔𝑠 𝐿𝑠 𝜎 𝑉𝑠 𝐿𝑚 − [ ] (11) 𝜎𝐿𝑠 1 𝐼2 = [ ] Công suất phản kháng phía stator tính: 𝑄𝑠 = 𝑉𝑠2 𝐿𝑠 𝜔𝑠 − 𝐿𝑚 𝑉𝑠 𝐿𝑠 𝑖𝑟𝑑 (12) Mô-men điện từ DFIG tính: 𝑇𝑒 = − với 𝜒 = Hình Turbine gió sử dụng DFIG 𝑑 (1) 𝑑𝑡 với 𝜓𝑠 𝜓𝑟 từ thơng phía stator rotor 𝑇 𝜓𝑠 = [𝜓𝑠𝑑 𝜓𝑠𝑞 ] = 𝐿𝑠 𝑖𝑠 + 𝐿𝑚 𝑖𝑟 (2) 𝑇 𝜓𝑟 = [𝜓𝑟𝑑 𝜓𝑟𝑞 ] = 𝐿𝑟 𝑖𝑟 + 𝐿𝑚 𝑖𝑠 ; (3) 𝑇 𝑇 −1 Ҥ=[ ] ; 𝑖𝑠 = [𝑖𝑠𝑑 𝑖𝑠𝑞 ] 𝑖𝑟 = [𝑖𝑟𝑑 𝑖𝑟𝑞 ] dòng 𝑇 điện cuộn dây stator rotor; 𝑣𝑠 = [𝑣𝑠𝑑 𝑣𝑠𝑞 ] 𝑇 𝑣𝑟 = [𝑣𝑟𝑑 𝑣𝑟𝑞 ] điện áp đầu cực cuộn dây stator rotor; 𝑅, 𝐿, 𝑠, 𝜔 𝑉 điện trở, điện cảm, hệ số trượt, tốc độ quay, biên độ điện áp; số 𝑟, 𝑠, 𝑚 rotor, stator, mạch từ Hệ số trượt 𝑠 xác định: 𝑠 = 1− 𝜔𝑟 𝜔𝑠 𝑖 𝜔𝑠 𝐿𝑠 𝑟𝑞 = −𝜒𝑖𝑟𝑞 (13) 𝐿𝑚𝑉𝑠 𝜔𝑠 𝐿𝑠 Phương trình động học turbine gió mơ tả sau: Quan hệ điện từ DFIG mô tả chi tiết [13] 𝑣𝑠 = 𝑟𝑠 𝑖𝑠 + 𝜓𝑠 + 𝜔𝑠 Ҥ𝜓𝑠 𝑑𝑡 { ; 𝑑 𝑣𝑟 = 𝑟𝑟 𝑖𝑟 + 𝜓𝑟 + 𝑠𝜔𝑠 Ҥ𝜓𝑟 𝐿𝑚𝑉𝑠 (4) Khi điện áp phía stator giữ khơng đổi, bỏ qua điện trở stator 𝑟𝑠 dao động từ thơng phía stator, hệ trục dq với trục d chọn cho trục d trùng với véc-tơ từ thơng phía stator, thì: 𝑑 𝑑𝑡 𝜔𝑟 = (𝑇𝑚 − 𝑇𝑒 − 𝑓𝜔𝑟 ) 𝐻 (14) đó: 𝑇𝑚 , 𝑇𝑒 , 𝜔𝑟 mô-men cơ, mô-men điện tốc độ quay rotor; 𝐻 𝑓 hệ số quán tính hệ số ma sát hệ thống turbine máy phát Xây dựng luật điều khiển cho RSC Trong báo này, tác giả xây dựng luật điều khiển cho RSC để tốc độ turbine 𝜔𝑟 cơng suất phản kháng phía stator 𝑄𝑠 đạt giá trị tham chiếu tương ứng 𝜔𝑟𝑟𝑒𝑓 𝑄𝑠𝑟𝑒𝑓 Theo cơng thức (12), để 𝑄𝑠 = 𝑄𝑠𝑟𝑒𝑓 phải điều khiển 𝑖𝑟𝑑 cho 𝑖𝑟𝑑 = 𝑖𝑟𝑑𝑟𝑒𝑓 , với 𝑖𝑟𝑑𝑟𝑒𝑓 = ( 𝑉𝑠2 𝐿𝑠 𝜔𝑠 − 𝑄𝑠𝑟𝑒𝑓 ) 𝐿𝑠 𝐿𝑚𝑉𝑠 (15) Như vậy, mục tiêu điều khiển thay đổi 𝑣𝑟 cho 𝜔𝑟 đạt 𝜔𝑟𝑟𝑒𝑓 𝑖𝑟𝑑 đạt 𝑖𝑟𝑑𝑟𝑒𝑓 (15) Ở đây, thiết kế điều khiển cho điện áp đầu RSC thoả mãn 𝑉𝐿 𝑣𝑟 = 𝜎 (𝜔𝑠 𝑠Ҥ𝑖𝑟 + 𝑠 𝑚 [ ] + 𝑢) (16) 𝜎𝐿𝑠 với 𝑢 tín hiệu điều khiển cần phải xác định Như vậy, từ (11), (14) (16), hệ thống turbine gió DFIG ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(120).2017 - Quyển mô tả bởi: 𝑥̇ = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 + 𝐸𝑑 𝑦 = 𝐶𝑥 𝑓 − 𝜔𝑟 𝐻 với 𝑥 = [ 𝑖 ] , 𝐴 = [ 𝑉𝑠𝐿𝑚 𝑟 [ ] 𝜎𝜔𝑠 𝐿𝑠 Thay (24) vào (32), ta có: (17) (18) [0 − 𝜒 1] 𝐻 𝑅𝑟 𝜎 𝐼2 ] 𝐵 = 𝜎 −1 [1 0 𝐻 0], 𝐸 = [0] , 𝑑 = 𝑇𝑚 𝜔𝑟 𝑦 = [𝑖 ] , 𝐶 = [ 𝑟𝑑 Chúng ta định nghĩa: ] ∞ 𝑡 (19) với 𝑒 = 𝑟−𝑦 (20) 𝑟 = [𝜔𝑟𝑟𝑒𝑓 𝑖𝑟𝑑𝑟𝑒𝑓 ]𝑇 véc-tơ chứa giá trị tham chiếu Như vậy, từ (17), (19) (20), viết: 𝑥̇ 𝐴 𝑥 𝐵 𝐸 [ ]=[ ][ ] + [ ]𝑢 + [ ]𝑟 + [ ]𝑑 (21) 𝐼2 0 𝑤̇ −𝐶 𝑤 𝑥 𝑦 = [𝐶 0] [ ] (22) 𝑤 Ở trạng thái cân bằng, (13) trở thành: 𝐴 𝑥∞ 𝐵 𝐸 [ ] [ ] + [ ] 𝑢∞ + [ ] 𝑟 + [ ] 𝑑 = (23) 𝐼2 0 −𝐶 𝑤∞ Do vậy, từ (13) (15), sai số hệ thống mô tả 𝑥̃̇𝑎 = 𝐴𝑎 𝑥̃𝑎 + 𝐵𝑎 𝑢̃ (24) 𝑥̃ = 𝑥 − 𝑥∞ , 𝑤 ̃ = 𝑤 − 𝑤∞ , 𝑤 ̃ ]𝑇 , 𝐴 𝐵 5×5 𝑢̃ = 𝑢 − 𝑢∞ , 𝐴𝑎 = [ ] ∈ 𝑅 , 𝐵𝑎 = [ ] ∈ 𝑅5×2 −𝐶 Ở đây, ta xây dựng hàm Hamilton sau: 𝑥̃𝑎 = [𝑥̃ 1 2 𝐻 = 𝑥̃𝑎 𝑇 𝑄𝑥̃𝑎 + 𝑢̃𝑇 𝑅𝑎 𝑢̃ + 𝜇 𝑇 (𝐴𝑎 𝑥̃𝑎 + 𝐵𝑎 𝑢̃) 𝑄𝑎1 ], 𝑄𝑎2 𝑅𝑎 > 0, 𝑘 số thiết kế Như vậy, ta có: đó, 𝑄 = [ 𝜕𝐻 ̃ 𝜕𝑢 (25) 𝑄𝑎2 > 0, = 𝑄𝑥̃𝑎 + 𝐴𝑇𝑎 𝜇 (26) = 𝑅𝑎 𝑢̃ + 𝐵𝑎𝑇 𝜇 (27) 𝜕𝑥̃𝑎 𝜕𝐻 𝑄𝑎1 = 𝑘𝐶 𝑇 𝐶, Để 𝐻 đạt cực tiểu thì: 𝜕𝐻 ̃ 𝜕𝑢 = 𝑅𝑎 𝑢̃ + 𝐵𝑎𝑇 𝜇 = (28) Hay: 𝑢̃ = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑎𝑇 𝜇 (29) Ta đặt 𝜇 = 𝑃𝑡 𝑥̃𝑎 với 𝑃𝑡 hàm thời gian, đó, 𝑢̃ = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑎 𝑇 𝜇 = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑎𝑇 𝑃𝑡 𝑥̃𝑎 (30) Ngoài ra, điều kiện tối ưu cho hàm Hamilton [14] 𝜕𝐻 𝜕𝑥̃𝑎 = −𝜇̇ 𝑄𝑥̃𝑎 + 𝐴𝑇𝑎 𝑃𝑡 𝑥̃𝑎 = −𝑃𝑡 𝐴𝑎 𝑥̃𝑎 − 𝑃𝑡 𝐵𝑎 𝑢̃ − 𝑃𝑡̇ 𝑥̃𝑎 (33) hoặc: (𝑄 + 𝐴𝑇𝑎 𝑃𝑡 + 𝑃𝑡 𝐴𝑎 − 𝑃𝑡 𝐵𝑎 𝑅𝑎−1 𝐵𝑎𝑇 𝑃𝑡 )𝑥̃𝑎 = −𝑃𝑡̇ 𝑥̃𝑎 (34) Khi 𝑡 → ∞, giả sử 𝑃𝑡 → 𝑃 𝑃𝑡̇ → 0, vậy, ma trận 𝑃 thỏa mãn điều kiện: 𝐴𝑇𝑎 𝑃 + 𝑃𝐴𝑎 − 𝑃𝐵𝑎 𝑅𝑎−1 𝐵𝑎𝑇 𝑃 + 𝑄 = (35) Như vậy, từ (35) xác định 𝑃 cho hàm Hamilton đạt cực tiểu, hàm lượng hệ thống 𝐽𝑎 = ∫0 (𝑥̃𝑎 𝑇 𝑄𝑥̃𝑎 + 𝑢̃𝑇 𝑅𝑎 𝑢̃)𝑑𝜏 𝑤 = ∫0 𝑒𝑑𝜏 với (31) Từ (26) (31), ta có: 𝑥̃𝑎 + 𝐴𝑇𝑎 𝜇 = 𝑄𝑥̃𝑎 + 𝐴𝑇𝑎 𝑃𝑡 𝑥̃𝑎 = −𝑃𝑡 𝑥̃̇𝑎 − 𝑃𝑡̇ 𝑥̃𝑎 (32) (36) đạt cực tiểu Như vậy, (30) cho ta xác định 𝑢̃ = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑎𝑇 𝑃𝑥̃𝑎 𝑃 𝑃12 𝑥̃ = −𝑅𝑎−1 [𝐵𝑇 0] [ 11 ][ ] (37) 𝑃21 𝑃22 𝑤 ̃ Từ (37) ta viết lại 𝑢 = 𝐾𝑃𝑎 (𝑥 − 𝑥∝ ) + 𝐾𝐼𝑎 (𝑤 − 𝑤∝ ) + 𝑢∝ (38) với 𝐾𝑃𝑎 = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑇 𝑃11 , 𝐾𝐼𝑎 = −𝑅𝑎−1 𝐵𝑇 𝑃12 (39) Khi ta đặt giá trị trạng thái xác lập cho tích phân 𝑤∝ −1 𝑇 (𝑥(0) 𝑤∝ = 𝑤(0) − 𝑃22 𝑃12 − 𝑥∝ ) (40) ta có tín hiệu điều khiển 𝑢 = 𝐾𝑃𝑎 𝑥 + 𝐾𝐼𝑎 𝑤 + 𝑢∞ − 𝐾𝑃𝑎 𝑥∞ − 𝐾𝐼𝑎 𝑤(0) −1 𝑇 − 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 (𝑥(0) − 𝑥∝ ) −1 𝑇 = 𝐾𝑃𝑎 𝑥 + 𝐾𝐼𝑎 𝑤 − 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 𝑥(0) − 𝐾𝐼𝑎 𝑤(0) 𝑥∞ −1 𝑇 + [−𝐾𝑃𝑎 + 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 𝐼2 ] [𝑤 ] ∞ −1 𝑇 = 𝐾𝑃𝑎 𝑥 + 𝐾𝐼𝑎 𝑤 − 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 𝑥(0) − 𝐾𝐼𝑎 𝑤(0) 𝐴 −1 𝐸 −1 𝑇 + [−𝐾𝑃𝑎 + 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 ] ([ ] 𝑟 − [ ] 𝑑) 𝑃12 𝐼2 ] [ 𝐼2 𝐶 −1 𝑇 = 𝑢𝐹 − 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 𝑥(0) − 𝐾𝐼𝑎 𝑤(0) + 𝐻𝑟 𝑟 − 𝐻𝑑 𝑑 (41) với 𝑢𝐹 = 𝐾𝑃𝑎 𝑥 + 𝐾𝐼𝑎 𝑤 (42) −1 𝐴 −1 𝑇 𝐻𝑟 = [−𝐾𝑃𝑎 + 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 ] [ ] (43) 𝑃12 𝐼2 ] [ 𝐼2 𝐶 𝐴 −1 𝐸 ] [ ] (44) 𝐶 Tóm lại, từ (16) ta xây dựng điều khiển cho 𝑉𝐿 𝑣𝑟 = 𝜎 (𝜔𝑠 𝑠Ҥ𝐺𝑥 − 𝑠 𝑚 [ ] + 𝑢) (45) 𝜎𝐿𝑠 1 với 𝐺 = [ ] 𝑢 xác định (41) hàm 0 lượng hệ thống đạt cực tiểu Sơ đồ điều khiển Hình So sánh với điều khiển sử dụng PI [15], việc xác định thông số cho điều khiển báo đơn giản Bộ điều khiển đưa đảm bảo hàm mục tiêu (năng lượng) hệ thống đạt cực tiểu, tương đương với sai số hệ điều khiển đạt cực tiểu [14] Bộ điều khiển PI không đảm bảo điều −1 𝑇 𝐻𝑑 = [−𝐾𝑃𝑎 + 𝐾𝐼𝑎 𝑃22 𝑃12 𝐼2 ] [ Phan Đình Chung 𝐾𝑃𝑎 = [ −3162 −3162 0 ] −19,7 3162 ] 3163 0,0001 𝐻𝑑 = [ ] 20,5502 Giả sử cần điều khiển RSC cho 𝐻𝑟 = [ 𝜔𝑟 → 𝜔𝑟𝑟𝑒𝑓 = 0,1𝑉𝑤 𝑖𝑟𝑑 → 0, tức 𝑄𝑠 → 𝑄𝑠𝑟𝑒𝑓 = Hình Sơ đồ điều khiển RSC turbine gió loại DFIG Mơ Để đánh giá điều khiển đưa ra, sử dụng turbine gió loại DFIG Bảng 𝑉𝑠2 𝐿𝑠 𝜔𝑠 Để đánh giá điều khiển đưa ra, tác giả sử dụng Matlab/Simulink để mơ trường hợp khác gió ta có kết Hình Hình tương ứng với trường hợp tốc độ gió không đổi dạng Bảng Thông số máy phát DFIG Thông số Ký hiệu Giá trị Điện cảm thân cuộn dây rotor 𝐿𝑙𝑟 0,156pu Điện cảm thân cuộn dây stator 𝐿𝑙𝑠 0,171pu Điện cảm tương hỗ 𝐿𝑚 2,9pu Điện trở cuộn dây rotor 𝑅𝑟 0,005pu Điện áp phía stator 𝑉𝑠 1pu Tần số góc phía stator 𝜔𝑠 1pu Mơ-men qn tính H 5,04pu Hệ số ma sát f 0,01pu Điện cảm tương đương phía stator rotor: 𝐿𝑟 = 𝐿𝑙𝑟 + 𝐿𝑚 = 3,056𝑝𝑢 𝐿𝑠 = 𝐿𝑙𝑠 + 𝐿𝑚 = 3,071𝑝𝑢 Turbine gió có phương trình hiệu suất chuyển đổi [16] −21 116 𝐶𝑝 (𝜆, 𝛽) = 0,5176 ( − 0,4𝛽 − 5) 𝑒 𝜆𝑖 + 0,0068𝜆 𝜆𝑖 1 0,035 = − 𝜆𝑖 𝜆 + 0,08𝛽 + 𝛽 Hàm 𝐶𝑝 (𝜆, 0) đạt cực đại 𝜆𝑜𝑝𝑡 = 8,123 Với turbine gió loại DFIG trên, có ma trận 𝐴 𝐵 sau: [0 1]0,1874 −0,002 0 𝐴=[ ] ; 𝐵 = 3,1498 [1 0] 2,9744 [ ] −0,0157𝐼2 1 Ở đây, ta thiết kế điều khiển với 𝑘 = 10 ta chọn: 0 ], 𝑅 = [0,01 𝑄𝑎2 = [10 ] 0,01 105 Bằng cách giải phương trình (35), ta xác định −3327 𝑃12 = [ −10] −10 103270 𝑃22 = [ ] −1970 Từ (39), (43) (44), ta xác định −1 3162 𝐾𝐼𝑎 = [ ] 3162 −1 (a) (b) (c) Hình Kết mơ tốc độ gió khơng đổi: (a) tốc độ gió, (b) tốc độ rotor dịng điện 𝑖𝑟𝑑 , (c) sai số r y (a) (b) (c) Hình Kết mơ tốc độ gió dạng bất kỳ: (a) tốc độ gió, (b) tốc độ rotor dòng điện 𝑖𝑟𝑑 , (c) sai số r y Từ kết mơ Hình Hình 4, ta thấy với điều khiển đưa ra, turbine gió làm việc ổn định ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(120).2017 - Quyển suốt thời gian mô Tốc độ rotor 𝜔𝑟 đạt đến 𝜔𝑟𝑟𝑒𝑓 = 0,1𝑉𝑤 dịng điện 𝑖𝑟𝑑 ln trì giá trị zero yêu cầu Sai số giá trị tham chiếu giá trị thực bé, nhỏ 0,5% Điều chứng tỏ, điều khiển đưa áp dụng vào turbine gió sử dụng loại DFIG [3] [4] [5] [6] (a) [7] [8] (b) Hình Kết mơ sai số r y sử dụng điều khiển PI trường hợp gió: (a) tốc độ gió khơng đổi Hình 3a (b) tốc độ gió thay đổi Hình 4a So với điều khiển sử dụng PI, điều khiển đề xuất báo cho sai số (𝑒 = 𝑟 − 𝑦) nhỏ nhiều Từ Hình 3c, 4c Hình 5, rõ ràng với điều khiển PI, kết sai số (𝑒 = 𝑟 − 𝑦) lớn, lên đến 7% Hình 5, đó, với điều khiển tác giả đề xuất, sai số bé 0,5% Như vậy, ưu điểm điều khiển tác giả đề xuất so với điều khiển sử dụng PI Kết luận Bài báo xây dựng luật điều khiển cho RSC turbine gió loại DFIG dựa vào cực tiểu hàm lượng hệ thống Bộ điều khiển đưa có cấu trúc đơn giản, xác định thông số điều khiển đơn giản, đảm bảo điều kiện ổn định turbine gió Kết mơ cho thấy turbine gió làm việc ổn định sai số giá trị tham chiếu giá trị cần điều khiển bé, bé nhiều so với điều khiển sử dụng PI tình gió TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] http://www.wwindea.org/the-world-sets-new-wind-installationsrecord-637-gw-new-capacity [2] http://www.ewea.org/fileadmin/files/library/publications/statistics/ [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] EWEA-Annual-Statistics-2015.pdf http://www.ewea.org/fileadmin/files/library/publications/scenarios/ EWEA-Wind-energy-scenarios-2020.pdf http://www.thewindpower.net/country_maps_en_74_vietnam.php A.E Leon, M.F Farias, P.E Battaiotto, J.A Solsona, M.I Valla, “Control strategy of a DVR to improve stability in wind farms using squirrel-cage induction generators”, IEEE Transaction Power System, Vol 26, 2011, pp 1609-1617 S.M Barakati, M Kazerani, J.D Aplevich, “Maximum power tracking control for a wind turbine system including a matrix converter”, IEEE Transaction on Energy Conversion, Vol 24, 2009, pp 705-713 Y Qiu, W Zhang, M Cao, Y Feng, D Infield, “An electro-thermal analysis of a variable-speed doubly-fed induction generator in a wind turbine”, Energies, Vol 8, 2015, pp 3386-3402 Yang, L., Xu, Z., Stergaard, J., Dong, Z.Y., Wong, K.P., Ma, X., “Oscillatory stability and eigenvalue sensitivity analysis of a DFIG wind turbine system”, IEEE Transaction on Energy Conversion, Vol 26, 2011, pp 328-339 Y Mishra, S Mishra, F Li, Z Y Dong, R C Bansal., “Small signal stability analysis of a DFIG-based wind power system under different modes of operation”, IEEE Transaction on Energy Conversion, Vol 24, 2009, pp 972-982 H Karimi-Davijani, A Sheikholeslami, H Livani and M Karimi – Davijani, “Fuzzy logic control of Doubly Fed Induction Generator wind turbine”, World Applied Sciences Journal, Vol 6, Iss 4, 2009, pp 499-508 Brice Beltran, Mohamed Hachemi Benbouzid, Tarek Ahmed-Ali, “Second-order sliding mode control of a Doubly Fed Induction Generator driven wind turbine”, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol 27, Iss 2, June 2012, pp 261-269 Swati A Barbade, Prabha Kasliwal, “Neural network based control of Doubly Fed Induction Generator in wind power generation”, International Journal of Advancements in Research & Technology, Vol 1, Iss 2, 2012, pp 1-5 Gonzalo Abad, Jesus Lopez, Miguel A Rodríguez, Luis Marroyo, Grzegorz Iwanski, Doubly Fed Induction Machine, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2011 Jiongmin Yong, Xun Yu Zhou, Linear Quadratic Optimal Control Problems, Springer, New York, NY, 1999 Yun-Su Kim, Yop Chung, and Seung-Il Moon, “Tuning of the PI Controller Parameters of a PMSG Wind Turbine to Improve Control Performance under Various Wind Speeds”, Energies, Vol 8, 2015, pp 1406-1425 Mostafa Soliman, O P Malik, David T Westwick, “Multiple model predictive control for wind turbines with Doubly Fed Induction Generators” IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol 2, Iss 3, 2011, pp 215-225 (BBT nhận bài: 08/09/2017, hoàn tất thủ tục phản biện: 05/10/2017) ... với điều khiển tác giả đề xuất, sai số bé 0,5% Như vậy, ưu điểm điều khiển tác giả đề xuất so với điều khiển sử dụng PI Kết luận Bài báo xây dựng luật điều khiển cho RSC turbine gió loại DFIG. .. Giả sử cần điều khiển RSC cho