Thông tin tài liệu
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN TẤN NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG MICROGRID LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - 2021 luan an ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN TẤN NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG MICROGRID CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN MÃ SỐ: 9.52.02.02 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: GS.TS Lê Kim Hùng PGS TS Nguyễn Hữu Hiếu Đà Nẵng - 2021 luan an LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Những số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Nguyễn Văn Tấn luan an MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CÁCH TIẾP CẬN, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BỐ CỤC ĐỀ TÀI 6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ MICROGRID VÀ CÁC CHIẾN LƢỢC, PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRONG MICROGRID 1.1 Tổng quan Microgrid .8 1.1.1 Khái niệm Microgrid .8 1.1.2 Các cấu trúc Microgrid .9 1.1.3 Vai trò Microgrid .11 1.1.4 Các chế độ vận hành 12 1.1.5 Thách thức vận hành Microgrid .13 1.1.6 Các tiêu chuẩn sử dụng Microgrid 14 1.2 Các chiến lƣợc quản lý điều khiển Microgrid 15 1.2.1 Chiến lƣợc điều khiển tập trung .15 1.2.2 Chiến lƣợc điều khiển phân tán 16 1.2.3 Chiến lƣợc điều khiển phân cấp .17 1.3 Các chiến lƣợc điều khiển cấp điều khiển sơ cấp 20 1.3.1 Vận hành chế độ nối lƣới 21 1.3.2 Vận hành chế độ độc lập .21 1.4 Các phƣơng pháp điều khiển .23 luan an 1.4.1 Phƣơng pháp điều khiển truyền thống PID 23 1.4.2 Phƣơng pháp điều khiển PID nâng cao (Advanced PID) 23 1.4.3 Các phƣơng pháp điều khiển đại 24 1.5 Sơ đồ cấu trúc Microgrid nghiên cứu 29 1.6 Nhận xét kết luận chƣơng 29 CHƢƠNG MƠ HÌNH VÀ ĐIỀU KHIỂN TRONG MICROGRID .31 2.1 Đặt vấn đề 31 2.2 Mơ hình cấu trúc điều khiển hệ thống lƣợng mặt trời (PVs) 31 2.2.1 Mơ hình tế bào quang điện 32 2.2.2 Mơ hình pin quang điện (PV) 34 2.2.3 Điều khiển bám điểm công suất cực đại (MPP) .35 2.2.4 So sánh đánh giá thuật toán MPPT 40 2.3 Mơ hình điều khiển máy phát Diesel 41 2.4 Mơ hình điều khiển hệ thống lƣu trữ 44 2.4.1 Tổng quan hệ thống lƣu trữ 45 2.4.2 Mơ hình biến đổi kết nối HESS với Microgrid 52 2.4.3 Các phƣơng pháp điều khiển HESS Microgrid 57 2.5 Mơ hình điều khiển tần số Microgrid 60 2.6 Mơ phân tích kết 62 2.6.1 Mơ hình mô 63 2.6.2 Thông số kịch mô 64 2.6.3 Phân tích ảnh hƣởng hệ thống PV đến Microgrid .68 2.6.4 Phân tích ảnh hƣởng thay đổi phụ tải đến Microgrid 72 2.6.5 Kết luận kết mô 74 2.7 Nhận xét kết luận chƣơng 75 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH CỦA HỆ THỐNG NĂNG LƢỢNG MẶT TRỜI TRONG MICROGRID .76 3.1 Đặt vấn đề 76 luan an 3.2 Đề xuất thuật toán MPPT cải tiến dựa thông số P, V D 76 3.2.1 Thuật toán MPPT đề xuất 77 3.2.2 Mô đánh giá thuật toán MPPT đề xuất 82 3.2.3 Đánh giá ảnh hƣởng thuật toán MPPT đề xuất đến khả thâm nhập hệ thống PV vào Microgrid .91 3.3 Nhận xét kết luận chƣơng 94 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG HINF ÁP DỤNG CHO HESS ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH CỦA MICROGRID ĐỘC LẬP .96 4.1 Đặt vấn đề 96 4.2 Bài toán điều khiển bền vững Hinf 96 4.2.1 Vấn đề điều khiển độ nhạy hỗn hợp .97 4.2.2 Cấu trúc điều khiển P-K 98 4.2.3 Hàm trọng số toán điều khiển Hinf 100 4.2.4 Các bƣớc thiết kế tổng hợp điều khiển Hinf 103 4.2.5 Phân tích tính bền vững hệ thống sử dụng cấu trúc M-Δ 104 4.3 Đề xuất phƣơng pháp hạ bậc cho điều khiển Hinf 105 4.3.1 Tổng quan nguyên lý hạ bậc điều khiển .106 4.3.2 Đề xuất thuật toán hạ bậc điều khiển 107 4.4 Đề xuất sử dụng phƣơng pháp điều khiển bền vững Hinf cho nghịch lƣu HESS Microgrid 109 4.4.1 Cấu trúc điều khiển ổn định tần số Microgrid .109 4.4.2 Xây dựng mơ tốn Microgrid .110 4.4.3 Thiết kế điều khiển bền vững Hinf cho nghịch lƣu .111 4.4.4 Tổng hợp điều khiển sử dụng hạ bậc so sánh với điều khiển đầy đủ bậc 118 4.5 Mô đánh giá ảnh hƣởng giải pháp điều khiển đề xuất đến hiệu vận hành Microgrid 123 4.5.1 Bộ điều khiển bền vững Hinf đủ bậc .125 luan an 4.5.2 So sánh đánh giá giải pháp điều khiển 129 4.5.3 Kết luận 136 4.6 Nhận xét kết luận chƣơng .137 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .138 Kết luận 138 Kiến nghị 139 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC luan an DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Một số tiêu chuẩn tần số theo ENTSO-E .15 Bảng 1.2 So sánh phƣơng pháp điều khiển áp dụng cho Microgrid 27 Bảng 2.1 So sánh thuật toán MPPT 41 Bảng 2.2 Thông số hệ thống PV điều kiện tiêu chuẩn 64 Bảng 2.3 Thông số máy phát điện Diesel 67 Bảng 2.4 Thông số HESS 68 Bảng 3.1 Các trƣờng hợp xảy khác thuật toán đề xuất 82 Bảng 3.2 Công suất đầu công suất quanh điểm MPP xạ 1000W/m2 88 Bảng 3.3 So sánh hiệu suất bám điểm MPP thuật toán dƣới điều kiện xạ thay đổi Dstep khác .90 luan an DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Cấu trúc Microgrid điển hình .8 Hình 1.2 Cấu trúc Microgrid DC .9 Hình 1.3 Cấu trúc Microgrid AC .10 Hình 1.4 Cấu trúc Microgrid lai DC-AC 11 Hình 1.5 Các tiêu chuẩn vận hành Microgrid 14 Hình 1.6 Chiến lƣợc điều khiển tập trung MGCC 16 Hình 1.7 Chiến lƣợc điều khiển phân tán LC 17 Hình 1.8 Cấu trúc điều khiển phân cấp Microgrid 18 Hình 1.9 Thời gian điều khiển cấp Microgrid .18 Hình 1.10 Sơ đồ khối điều khiển sơ cấp Microgrid 19 Hình 1.11 Sơ đồ khối điều khiển thứ cấp hệ thống MG 19 Hình 1.12 Sơ đồ khối điều khiển toàn cục hệ thống MG .20 Hình 1.13 Chiến lƣợc điều khiển chia sẻ công suất DERs Microgrid .21 Hình 1.14 Các đặc tính độ dốc truyền thống P/f 22 Hình 1.15 Cấu trúc Microgrid nghiên cứu .29 Hình 2.1 Sơ đồ điều khiển hệ thống PV kết nối Microgrid .32 Hình 2.2 Mơ hình tƣơng đƣơng tế bào quang điện 32 Hình 2.3 Đƣờng đặc tính ( I PV VPV ) ( PPV VPV ) tế bào quang điện 33 Hình 2.4 Sơ đồ mạch tƣơng đƣơng pin mặt trời 34 Hình 2.5 Đƣờng đặc tính ( I PV VPV ) tổ hợp tế bào PV ghép nối tiếp song song 35 Hình 2.6 Đặc tuyến dịng điện-điện áp điển hình cho pin PV 35 Hình 2.7 Quan hệ công suất – điện áp pin PV 36 Hình 2.8 Lƣu đồ thuật toán P&O .37 luan an Hình 2.9 Quan hệ công suất – độ rộng xung (D) .38 Hình 2.10 Lƣu đồ thuật toán Hill Climbing .39 Hình 2.11 Cấu trúc lƣu đồ MPPT dựa FL 40 Hình 2.12 Cấu trúc máy phát Diesel 42 Hình 2.13 Mơ hình thay hệ thống điều tốc máy phát Diesel .42 Hình 2.14 Mơ hình điều khiển tần số máy phát Diesel 44 Hình 2.15 Phân loại theo mật độ lƣợng công suất lƣu trữ 47 Hình 2.16 Sơ đồ cấu trúc HESS kết nối Microgrid 48 Hình 2.17 Mơ hình Pin Lithium .48 Hình 2.18 Mơ hình siêu tụ điện cổ điển 50 Hình 2.19 Kiểm sốt lƣợng siêu tụ điện 51 Hình 2.20 Sơ đồ nguyên lý biến đổi DC/DC hai chiều 53 Hình 2.21 Mơ hình trung bình DC/DC hai chiều chế độ tăng áp 53 Hình 2.22 Mơ hình trung bình DC/DC hai chiều chế độ giảm áp 53 Hình 2.23 Sơ đồ nghịch nối với lƣới 55 Hình 2.24 Mạch điện thay trung bình hệ tọa độ dq nghịch lƣu .55 Hình 2.25 Cấu trúc điều khiển HESS theo phƣơng pháp điều khiển thứ hai 58 Hình 2.26 Sơ đồ cấu trúc điều khiển HESS .58 Hình 2.27 Sơ đồ vịng lặp kín điều khiển dịng điện 60 Hình 2.28 Sơ đồ cấu trúc điều khiển Microgrid .60 Hình 2.29 Cấu trúc điều khiển tín hiệu nhỏ Microgrid .62 Hình 2.30 Mơ hình mơ Microgrid xây dựng Simulink 63 Hình 2.31 Kịch xạ mặt trời 65 Hình 2.32 Cơng suất đầu hệ thống PV sử dụng MPPT P&O 65 Hình 2.33 Cơng suất đầu hệ thống PV sử dụng MPPT FL 66 Hình 2.34 Kịch phụ tải thay đổi 15% 67 luan an diq _ VSI _ e 0 dt R 1 mq _ eVDC _ e f iq _ VSI _ e Vq _ PCC _ e MG _ eid _ VSI _ e Lf Lf Lf (PL2.32) Từ (PL2.31) (PL2.32) ta có md _ e mq _ e Vd _ PCC R f I d _ VSI _ e (PL2.33) VDC _ e L f MGe I _ VSI _ e (PL2.34) VDC _ e Các giá trị ban đầu (tại thời điểm cân bằng) nghịch lƣu HESS nhƣ bảng: Bảng PL2.6 Thông số nghịch lưu HESS điểm cân Thông số Giá trị Thông số Giá trị VDC_e 1000 MG_e 100π[rad/s Vd_PCC_e 400 fMG_e 50 [Hz] id_VSI_e 0[A] md_e 0,4 iq_VSI_e 0[A] md_e 0,4 Nhƣ mơ hình tuyến tính nghịch lƣu HESS nhƣ sau: VDCe R d I d _ VSI mde VDC md f I rd 2 f MGe I q _ VSI I q _ VSIe 2f MG Lf Lf Lf dt Rf d I q _ VSI mqe V VDCe m 2 f I I q _ VSI I d _ VSIe 2f MG DC q M G d _ VSI e dt L L L f f f (PL2.35) PVSI Vd _ PCC _ e I d _ VSI Vq _ PCC _ e I q _ VSI (PL2.36) QVSI Vq _ PCC _ e I d _ VSI Vd _ PCC _ e I q _ VSI (PL2.37) Thông số Microgrid luan an Với mơ hình động học Microgrid, luận án giả thiết có thơng số mơ hình nhƣ sau: Bảng PL2.7 Thông số Microgrid Sbase Công suất đặt Microgrid [MVA] H Hằng số quán tính Microgrid [MVA.s] (1 [p.u]) Bảng PL2.6 Thông số máy phát Diesel PDiesel_đm Công suất định mức 1.8 [MW] PDiesel_e Công suất điểm làm việc 0.7 [MW] K p _ diesel Hệ số trƣợt diesel 0.04 [Hz/W] Hằng số thời gian 0,8 [s] Bảng PL2.8 Thông số nguồn Pin mặt trời Kịch Công suất định mức (PPV_đm) Tỉ lệ thâm nhập (%) Công suất khởi tạo (PPV_e) 501,5 (kW) 25 501,5 (kW) Bảng PL2.9 Thông số phụ tải Ptai_đm Công suất 1,6 [MW] Ptai_e Công suất thời điểm làm việc 1,2 [MW] Dtai Hệ số hiệu chỉnh phụ tải [MW/Hz] luan an Phụ luc 3: Lý thuyết hạ bậc điều khiển Thuật toán hạ bậc Hankel Thuật toán hạ bậc Hankel xuất phát từ toán tử Hankel đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Gọi miền chứa hàm khả tích phân hữu hạn thỏa mãn: e(t ) dt Khi đó, miền khơng có tính nhân quả, chứa hàm giá trị âm có tính nhân quả, chứa hàm giá trị dƣơng e(t) e(t) Miền ma trận hàm truyền đạt (kích thƣớc k x m) tƣơng Giả sử ứng hệ thống, bị chặn miền tần số, trục Toán tử Hankel hệ phép biến đổi, biến hàm số khả tích phân khơng nhân thống (e.g có giá trị âm) thành hàm số khả tích phân, nhân (e.g có giá trị dƣơng) , tuân theo quy luật sau đây: h(t ) y(t ).u(t ) Trong đó, y(t) biến đổi Fourrier ngƣợc hàm Y ( j) G( j).F ( j) u(t) hàm bƣớc đơn vị Nhƣ vậy, toán tử Hankel hệ thống có hàm truyền đạt G giả sử ổn định phép biến đổi, trích thành phần giá trị dƣơng đáp ứng đầu hệ thống h h(t ) y(t ).u(t ) Nếu hệ thống khơng ổn định Một cách tổng quát, việc thêm phần tử không ổn định vào hàm truyền đạt G không ảnh hƣởng đến toán tử Hankel Giả sử M ma trận a x b thể phép chuyển đổi tuyến tính từ Rb sang Ra Với lƣu ý chuẩn toán tử (operator norm) M đƣợc định nghĩa cận tối thiểu cho tất tỉ số | | | |, với v tập vector khác khơng gian Bb Ngồi ra, giá trị riêng thứ r ma trận M đƣợc định nghĩa chuẩn tốn tử hàm sai lệch ̂ , ̂ chuỗi (ranges) ma trận có hạng nhỏ r Trên sở luận này, cho phép gán giá trị riêng thứ k tốn tử Hankel với hàm ma trận giá trị cho trƣớc , bị chặn mặt phẳng phức Giá trị riêng lớn đƣợc gọi chuẩn Hankel ‖ ‖ luan an hàm G, đó, giá trị riêng thứ k đƣợc gọi giá trị riêng Hankel thứ k hàm G Giả sử hệ thống đƣợc mô tả miền không gian trạng thái: X A X BU Y C X Gọi λ vector giá trị riêng A, thỏa i j với i j Với giả thiết trên, ma trận quan sát điều khiển Gramian đƣợc định nghĩa nghiệm phƣơng trình Lyapunouv sau: AWc Wc AT BBT ATWo Wo A CC T Nếu giá trị riêng ma trận A giả thiết có giá trị âm, ma trận Gramian đƣợc biểu diễn nhƣ sau: Wc exp( At ) BBT exp( AT t )dt Wo exp( AT t )CC T exp( At )dt Đối với ma trận truyền đạt G, tính tốn giá trị riêng tốn Hankel tƣơng ứng đƣợc thực cách sử dụng ma trận quan sát điều khiển Gramian Bởi tốn tử Hankel thể phần nhân quả, hay nói cách khác phần ổn định môt ma trận hàm truyền đạt tổng thể hệ thống tuyến tính, nên chuẩn Hankel khơng thể lớn chuẩn H∞ Do đó, q trình hạ bậc hàm truyền đạt theo toán tử Hankel cách áp dụng hạ bậc tƣơng tự H∞ có thuật toán hiệu Thuật toán hạ bậc Hankel đƣợc định nghĩa nhƣ cách xác định hệ thống tuyến tính khác ̂ hàm truyền đạt bị chặn G với bậc nhỏ giá trị m đó, cho chuẩn Hankel hàm sai lệch luan an ̂ nhỏ Giải pháp hạ bậc theo chuẩn Hankel dựa định lý Adamyan-ArovKrein (AAK), đƣợc phát biểu nhƣ sau: Định lý AAK: Cho có giá trị ma trận hàm truyền đạt bị chặn Giả sử m giá trị riêng lớn toán tử Hankel giá trị nhỏ chuẩn Hankel hàm sai lệch ‖ Khi đó, ̂ ‖ số hệ thống ổn định ̂ có bậc nhỏ m Q trình triển khai phân tích chứng minh định lý AAK q trình xây dựng thuật tốn hạ bậc Hankel với phƣơng pháp lựa chọn phù hợp cho tốn cụ thể Mơ hình hạ bậc phương pháp cắt giảm cân (Balanced truncation) Ý tƣởng phƣơng pháp hạ bậc xuất phát từ việc xem xét ma trận quan sát đƣợc điều khiển đƣợc hệ thống ảnh hƣởng đến đáp ứng hệ thống Cụ thể là, giả thiết hệ thống xem cân với hệ thống ban đầu (Balanced realization) có ma trận trạng thái tƣơng ứng ̅ ̅ ̅ biến trạng thái hệ thống đƣợc chọn cho ma trận Gramian ma trận chéo Σ, với giá trị đƣờng chéo đƣợc xếp theo thứ tự giảm dần từ xuống Khi đó, độ lớn giá trị đƣờng chéo thể ảnh hƣởng biến trạng thái tƣơng ứng đến đáp ứng hệ thống., giá trị nhỏ ma trận Σ thể ảnh hƣởng biến trạng thái tƣơng ứng đến đáp ứng hệ thống Và nhƣ vậy, sử dụng cân để cắt giảm biến trạng thái khơng quan trọng Khi đó, phƣơng trình Lyapounov đƣợc viết lại nhƣ sau: A AT BB T A AT C T C Trong đó: diag i 1 n giá trị riêng Hankel hệ thống ban đầu Quá trình hạ bậc phƣơng pháp cắt giảm cân đƣợc tóm tắt bƣớc sau: Xác định ma trận quan sát điều khiển P, Q từ phƣơng trình Lyapounov luan an AP PAT BBT T T A Q QA C C Xác định ma trận khả đảo X, Y từ phƣơng trình Cholesky sau P X X T T Q Y Y Biểu diễn trình phân tách giá trị riêng (Singular Value Decomposition) Y T X U V T Ta tìm đƣợc ma trận U V Ma trận chuyển đổi T đƣơc xác định nhƣ sau T X V 1/ T 1 1/ U T Y T Xây dựng mô hình hệ thống cân (Balanced Realization) X A X B.U : Y C.X DU 1 1 Biết rằng: A TAT , B T B , C C.T , DD Q trình chuyển đổi khơng làm thay đổi giá trị riêng ma trận P.Q Khi ma trận P, Q ma trận đƣờng chéo Σ đƣợc tạo giá trị riêng Hankel σi hệ thống ban đầu, xếp theo thứ tự giảm dần độ lớn từ xuống dƣới: i i ( P.Q) P Q diag 1, , , n Hạ bậc mơ hình (Truncation) Biểu diễn ma trận Σ vec tơ trạng thái X ma trận trạng thái nhƣ sau x X 1 , x2 A A 11 A21 1 2 A12 , A22 B B= , B2 C= C1 C2 Thành phần x2 tƣơng ứng với Σ2 chứa giá trị khơng trội lƣợt bỏ mà khơng làm ảnh hƣởng đến tính điều khiển đƣợc quan sát đƣợc hệ thống Bằng cách cho x2 = , ta rút đƣợc mơ hình hệ thống hạ bậc nhƣ sau luan an X A11 X B1U Y C1 X DU Mơ hình hạ bậc đảm bảo điều kiện sau [131]: G ( s) Gt ( s) 2 n i i k 1 Ý nghĩa điều kiện G() Gr () Chương trình thuật tốn hạ bậc điều khiển Reduction Algorithm Parameters: Threshold error(E_th); Working frequency field [f_min: f_max] Data: Model Function [mxn] Resutls: Optimal Model Function begin repeat // Initialisation step foreach transfer function model Tính biên độ, góc pha miền tần số làm việc [Mag, Phase] end // Reduction step Reduction method: Balanced truncation Opt: balredOptions (' Offset', 0001, 'StateElimMethod', 'Truncate', 'FreqIntervals', [10^-1,10^4] ); // Representation phase for i = p to Đƣa mơ hình hạ đến bậc ―i‖ tƣơng ứng với bậc tối ƣu từ mô hình bậc ―p‖ ban đầu Tính biên độ, góc pha mơ hình hạ bậc miền tần số làm việc [rMag, rPhase] rMag Mag Err _ gain max Mag rPhase Phase Err _ phase max Phase Err(i) = [Err_gain, Err_Phase] end // Optimisation phase Forall pair of relative errors of redueced model Lƣu tất mơ hình hạ bậc thỏa điều kiện Err_gain E _ th Err_phase E _ th end Mơ hình tối ƣu mơ hình gần có bậc nhỏ until m x n mơ hình luan an end Chương trình thiết kế điều khiển bền vững Hinf % Ma trận A A1 = [-R_f/L_f 2*pi*f_e 2*pi*i_rq_e]; A2 = [2*pi*f_e -R_f/L_f 2*pi*i_rd_e]; A3 = [0 -1/T_diesel -1/(T_diesel*s_diesel)]; A4 = [V_rd_e/(2*H) V_rq_e/(2*H) 1/(2*H) -D_load/(2*H)]; A = [A1; A2; A3; A4]; % Ma trận B % Ma trận B1 B1 = [0 ;0 ;0 ;1/(2*H)]; % Ma trận B2 B21 = [V_dc_e/(L_f) 0]; B22 = [0 V_dc_e/(L_f)]; B23 = [0 0]; B24 = [0 0]; B2 = [B21; B22; B23; B24]; % Ma trận B B = [B1 B2]; % Ma trận C C = [0 0 1]; % Ma trận D D1 = zeros(1,1); D2 = zeros(1,2); D = [D1 D2]; % Mơ hình hệ thống SYS = ss(A,B,C,D); % Hàm trọng số Wp M1 = 0.08; luan an Aep1 = 0.04; w1 = 2.3; Wp = tf([1/Ms wb],[1 wb*Aeps]); % Hàm trọng số Wu1 Wu2 Mu1 = 0.9; Au1 = 0.01; wbc1 = (1/T_p)/(1/2/pi); Wu1 = tf([1 wbc1/Mu1],[Au1 wbc1]) Mu2 = 0.9; Au2 = 0.01; wbc2 = (1/T_p)/(1/2/pi); W_u2 = tf([1 wbc2/Mu2],[Au2 wbc2]) % Xây dựng hàm đối tƣợng P(s) %% systemnames = 'SYS W_perf1 W_u1 W_u2' inputvar = '[delta_P_load; delta_beta_d; delta_beta_q]'; outputvar = '[W_perf1; W_u1; W_u2; -SYS(1)]'; input_to_SYS = '[delta_P_load; delta_beta_d; delta_beta_q]'; input_to_Wp = '[SYS(1)]'; input_to_W_u1 = '[delta_beta_d]'; input_to_W_u2 = '[delta_beta_q]'; sysoutname = 'P'; cleanupsysic = 'yes'; sysic; %% NMEAS = 1; % Numbers of system output signal NCON = 2; % Numbers of system input signal [KHinf,CLHinf,GAM,INFO] = hinfsyn(P,NMEAS,NCON,'METHOD','lmi','GMIN',1,'DISPLAY','on'); GAM luan an % Ma trận A, B, C, D mơ hình trạng thái điều khiển Hinf KHinf_A = KHinf.a; KHinf_B = KHinf.b; KHinf_C = KHinf.c; KHinf_D = KHinf.d; % Phân tích hiệu suất G_u = ss(SYS.a,SYS.b(:,2:3),SYS.c,zeros(1,2)); G_d = ss(SYS.a,SYS.b(:,1),SYS.c,zeros(1,1)); L = G_u*KHinf; S_y = inv(eye(1)+L); S = S_y*G_d; % Ma trận hàm độ nhạy pole_S = pole(S); KS = KHinf*S; % Ma trận hàm bù nhạy pole_KS = pole(KS); % load('KHinf.mat'); Ktf = tf(KHinf); Ktf_Hankel = Ktf; % tạo biến cho điều khiển hạ bậc Hankel %% Chạy vòng lặp hạ bậc cho hàm truyền đạt for i=1:2 num = Ktf.Numerator{i,1}; den = Ktf.Denominator{i,1}; sys=tf(num,den); % thành lập tf điều khiển chƣa hạ bậc (sys) sample = 400000; freq = linspace(10^-4,10^7,sample); % chọn iền tần số cần xét [mag,phase,freq] = bode(sys,freq); % lấy giá trị biên độ góc pha biểu đồ bode luan an Mag = 20*log(squeeze(mag)); % chuyển giá trị bode biên độ từ dB sang giá trị real Phase = squeeze(phase); % lấy giá trị góc pha biểu đồ bode TH = %bien nho' opt = balredOptions('Offset',.0001,'StateElimMethod','Truncate','FreqIntervals',[10^41,10^7]); %thiet lap option bac theo Balanced Truncation n = (length(den)-1); % chọn bậc cần hạ while TH == rsys = balred(sys,n,opt); [rmag,rphase,freq] = bode(rsys,freq); rMag = 20*log(squeeze(rmag)); rPhase = squeeze(rphase); ERR_mag = abs(rMag - Mag); ERR_phase = abs(rPhase - Phase); for j = 1:sample if ((ERR_mag(j,1)/Mag(j,1)) > 0.05 && (ERR_phase(j,1)/Phase(j,1) > 0.05)) % tai moi diem lay mau, sai lech tren gia tri bieu Bode (ca bien goc pha) > 5% thi dung vong lap, dua bac toi uu TH = 1; n_opt = n+1; % bậc tối ƣu bậc trƣớc đóbac toi uu la bac truoc j = sample +1; % kết thúc vòng lập kiểm tra mẫu end end n = n - 1; % cịn thỏa mãn tiếp tục hạ thêm bậc end rsys = balred(sys,n_opt,opt); % đƣa mơ hình hạ bậc tối ƣu n_opt % bậc tối ƣu Ktf_Hankel.Numerator{i,1} = rsys.Numerator{1,1}; luan an Ktf_Hankel.Denominator{i,1} = rsys.Denominator{1,1}; truyen thu i figure(i) clf bodeplot(sys,'b',rsys,'g-'); hold on if i == title('Bode điều khiển K1'); else title('Bode điều khiển K2'); end legend('bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on end Ktf_Hankel % bodeplot(Ktf_Hankel); KHankelss = ss(Ktf_Hankel) KHankel_A = KHankelss.a; KHankel_B = KHankelss.b; KHankel_C = KHankelss.c; KHankel_D = KHankelss.d; L_Hankel = G_u*KHankelss; S_yHankel = inv(eye(1)+L_Hankel); S_Hankel = S_yHankel*G_d; pole_SHankel = pole(S_Hankel); KS_Hankel = KHankelss*S_Hankel; pole_KSHankel = pole(KS_Hankel); figure('color',[1 1]); clf grid on sigma(GAM/W_perf1,'r',S(1,1),'b',S_Hankel(1,1),'g-.'); luan an %gan mau so ham title('Hàm độ nhạy S'); legend('gamma/Wp','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on figure('color',[1 1]); clf subplot(1,2,1), sigma(GAM/W_u1,'r',KS(1,1),'b',KS_Hankel(1,1),'g-.'); title('Hàm bù nhạy KS_1'); legend('gamma/Wu_1','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on subplot(1,2,2), sigma(GAM/W_u2,'r',KS(2,1),'b',KS_Hankel(2,1),'g-.'); title('Hàm bù nhạy KS_2'); legend('gamma/Wu_2','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on Mơ hình mơ phần tử sử dụng Matlab/Simulink a.Mơ hình mơ HESS Hình PL3.1 : Mơ hình mơ điều khiển HESS b Mơ hình mơ Microgrid xây dựng Simulink sử dụng phương pháp điều khiển Hinf luan an Hình PL3.2: Mơ hình mơ Microgrid xây dựng Simulink sử dụng phương pháp điều khiển Hinf luan an c.Mơ hình điều khiển Hinf áp dụng cho nghịch lƣu HESS Hình PL3.3: Mơ hình điều khiển Hinf luan an ... triển mạnh mẽ tác giả lựa chọn ? ?Nghiên cứu đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành hệ thống Microgrid? ?? nhằm đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu sử dụng nguồn lƣợng mặt trời... giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành hệ thống lƣợng mặt trời Microgrid - Chƣơng 4: Đề xuất giải pháp điều khiển bền vững dựa Hinf áp dụng cho HESS để nâng cao khả vận hành Microgrid. .. tượng nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu luận án phƣơng pháp điều khiển áp dụng cho Microgrid b Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu luận án xây dựng mơ hình, đề xuất giải pháp điều khiển cấp điều khiển
Ngày đăng: 31/01/2023, 10:33
Xem thêm:
