Cac cong trinh da cong bo

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… TỔNG HỢP CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CĨ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ NGHIÊN CỨU SINH: NGUYỄN MINH CƯỜNG CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN & TĐH MÃ SỐ: 9.52.02.16 NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS TS THÁI QUANG VINH Hà Nội – 2020 -2- DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CĨ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CƠNG BỐ Nguyễn Minh Cường, Kiều Thị Khánh, Đặng Danh Hoằng, Nguyễn Đức Tường, Tổng quan giải pháp dùng pin sạc dung lượng cao để tiết kiệm lượng, Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHTN, ISSN 1859-2171; e-ISSN 2615-9562, 2017, Vol 176 (16) Lê Tiên Phong, Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, A Method to Harness Maximum Power from Photovoltaic Power Generation Basing on Completely Mathematical Model, 2017 International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O), 2348-7852(P), 2018, Vol No Nguyễn Minh Cường, Lê Tiên Phong, Thái Quang Vinh, Dynamic control of power flow in DC microgrids with the participation of photovoltaic power generation and battery using power converters, International Journal of Research in Engineering and Innovation (IJREI), ISSN (Online): 2456-6934, 2018, Vol-2, Issue-5, 484-491 Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Lê Tiên Phong, Demand-Side Management Program with A New Energy Strategy for Photovoltaic and Wind Power Generation System in Viet Nam, International Journal of Research and Scientific Innovation (IJRSI) | ISSN 2321-2705, 2018Volume V, Issue X Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Vũ Phương Lan, Lê Tiên Phong, Optimal Energy Storage Sizing in Photovoltaic and Wind Hybrid Power System Meeting Demand-Side Management Program in Viet Nam, International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O) | 2348-7852 (P), 2018, Vol No Nguyen Minh Cuong, Nguyen Thi Dieu Huyen, Thai Quang Vinh, Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam, Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, ISSN: 2326-9065 (Print); ISSN: 2326-9073 (Online), 2019, Vol 8, No Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Điều khiển biến đổi DC/AC pha ghép nối lưới vận hành theo chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải, Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá (VCCA-2019), 2019 Nguyễn Minh Cường Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 176(16): 77 - 80 TỔNG QUAN VỀ GIẢI PHÁP DÙNG PIN SẠC DUNG LƯỢNG CAO ĐỂ TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG Nguyễn Minh Cường*, Kiều Thị Khánh, Đặng Danh Hoằng, Nguyễn Đức Tường Trường Đại học Kỹ thuật Cơng nghiệp - ĐH Thái Ngun TĨM TẮT Do đặc điểm q trình cơng nghệ, trình độ tay nghề công nhân, chế độ vận hành số yếu tố khác dẫn tới đồ thị phụ tải ngày khách hàng sử dụng điện phẳng, điều làm cho hiệu khai thác hệ thống điện giảm thấp Thời gian gần đây, với phát triển công nghệ sản xuất pin sạc dung lượng cao góp phần nâng cao hiệu sử dụng lượng Dùng pin sạc để điều chỉnh biểu đồ phụ tải hộ tiêu thụ điện mang lại nhiều lợi ích cho bên bán điện khách hàng sử dụng điện Bài viết tác giả nêu tổng quan vấn đề áp dụng pin sạc vào hệ thống điện Từ khóa: Tiết kiệm lượng; Pin dung lượng cao; Điều chỉnh biểu đồ phụ tải điện ĐẶT VẤN ĐỀ* P Pmax Pmin 11 14 18 20 22 24 t (giờ) Hình Đồ thị phụ tải ngày khách hàng Phụ tải điện biến thiên theo thời gian, đường biểu diễn mối quan hệ công suất tiêu thụ với thời gian gọi đồ thị phụ tải điện Có thể phân loại đồ thị phụ tải theo nhiều cách: Theo đại lượng đo (đồ thị phụ tải công suất tác dụng, phản kháng, toàn phần); theo thời gian (ngày, tháng, năm mùa); theo vị trí hệ thống (đồ thị phụ tải hệ thống, nhà máy điện, trạm biến áp, hộ tiêu thụ,…) Trong báo quan tâm chủ yếu đến đồ thị phụ tải ngày hộ tiêu thụ điện (Hình 1) Đồ thị phụ tải hộ tiêu thụ nhiều nguyên nhân việc tổ chức, trình cơng nghệ, xếp sản xuất khơng thật hợp lý… Vì vậy, cao điểm cơng suất u cầu lớn, thấp điểm * Tel: 0913 908999, Email: nmcuong.htd@gmail.com (sau 23 hôm trước đến sáng hôm sau chẳng hạn…) công suất yêu cầu lại bé Nên đồ thị phụ tải thường không thật phẳng Cũng vậy, để nâng cao hiệu sử dụng lượng trình vận hành hệ thống điện, đồng thời làm cho việc vận hành hệ thống điện đơn giản linh hoạt hơn, người ta tìm cách san đồ thị phụ tải điện CÁC BIỆN PHÁP SAN BẰNG ĐỒ THỊ PHỤ TẢI Đặc điểm sản xuất điện sản xuất tiêu thụ điện phải thực đồng thời Tại thời điểm, hộ tiêu thụ (kể tổn thất) sử dụng điện nhà máy điện phải sản xuất lượng điện tương ứng Trong thực tế, lượng điện tiêu thụ ngày đêm thay đổi nhiều San đồ thị phụ tải thực chất là việc điều chỉnh cho lượng cơng suất phát nhà máy thay đổi Về lý thuyết, biện pháp chủ yếu để san đồ thị phụ tải sau [1], [2]: - Bố trí xí nghiệp, nhà máy sản xuất… làm việc ca để san đồ thị phụ tải xí nghiệp, nhà máy… ngày đêm; - Bố trí ngày nghỉ quy định tuần phụ tải nhà máy, xí nghiệp xen kẽ để san đồ thị phụ tải ngày thường với ngày nghỉ thứ 7, chủ nhật; 77 Nguyễn Minh Cường Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ - Hiệu chỉnh bắt đầu làm việc phụ tải (xí nghiệp, nhà máy…) để tránh tượng mở máy lúc; - Phát triển hộ tiêu thụ điện theo mùa; - Kết nối nhà máy điện thành hệ thống điện biện pháp mang tính chiến lược để điều chỉnh đồ thị phụ tải điện; - Sử dụng nhà máy thủy điện tích để điều chỉnh phụ tải; - Nâng cao ý thức người sử dụng điện Tuy nhiên, biện pháp mang nặng tính lý thuyết, khó thực thực tế ngành điện quan chức chưa thực nhiều, hiệu điều chỉnh đồ thị phụ tải chưa cao Việc áp dụng biện pháp vào thực tế gặp nhiều khó khăn thói quen sinh hoạt, đặc điểm quy trình sản xuất, chi phí phát sinh thay đổi (như tiền lương tăng thêm ca 3…), … DÙNG PIN SẠC DUNG LƯỢNG CAO ĐỂ ĐIỀU CHỈNH ĐỒ THỊ PHỤ TẢI Trong thời gian qua, nguồn lượng sơ cấp truyền thống nhiên liệu giới ngày cạn kiệt gây ảnh hưởng lớn tới giá thành sản xuất điện Đồng thời, nguồn cấp khí hoạt động không ổn định, dự báo thuỷ văn cho nhà máy thuỷ điện nhiều hạn chế hệ thống điện khơng có cơng suất dự phịng dẫn tới tình trạng vận hành khơng ổn định, ảnh hưởng tới khả cân cung – cầu toàn hệ thống điện Hiện tại, ngành điện phải đương đầu với thiếu hụt ngày lớn công suất Sự thiếu hụt công suất hệ thống thường xuất vào thời gian cao điểm, với phụ tải đỉnh cao từ 1,8 đến lần phụ tải thấp điểm Điều dẫn đến hệ số phụ tải hệ thống thấp phần lớn yêu cầu đầu tư để đáp ứng nhu cầu khách hàng vài ngày Những nỗ lực công tác đưa lưới điện quốc gia nông thôn vùng xa xôi hẻo lánh làm cho tình hình thêm trầm trọng 78 176(16): 77 - 80 Để đối mặt với vấn đề này, từ năm 1997, với trợ giúp Ngân hàng Thế giới, Chính phủ thực dự án “Đánh giá tiềm Quản lý nhu cầu Việt Nam” với nhiều chương trình biện pháp nhằm giảm tối đa cân lượng Một biện pháp triển khai sử dụng công tơ giá với giá bán điện quy định theo khung giờ: Giờ bình thường; thấp điểm; cao điểm [4] Trong giá điện cao điểm gấp gần lần giá thấp điểm Bên cạnh phủ có sách khuyến khích dự án phát điện từ lượng tái tạo, đặc biệt lượng gió mặt trời Cùng với phát triển nhanh chóng hệ thống tích trữ lượng, vấn đề điều chỉnh biểu đồ phụ tải có hướng với nhiều triển vọng tốt Năm 2015, Tesla công ty đa lĩnh vực mạnh sản xuất hệ thống pin siêu việt đưa thị trường dịng sản phẩm Powerwall Powerpack Đó hệ thống pin lưu trữ điện dung lượng cao từ 10 kWh đến 10 MWh, nạp từ lưới điện truyền thống hay từ nguồn điện lượng tái tạo [5] Chính lý trên, biện pháp sử dụng pin sạc dung lượng cao để điều chỉnh biểu đồ phụ tải cần nghiên cứu áp dụng rộng rãi Đối tượng ứng dụng pin để điều chỉnh biểu đồ phụ tải Qua phân tích thấy việc sử dụng pin để nạp khoảng thời gian thấp điểm phát vào thời gian cao điểm làm cho biểu đồ phụ tải phẳng Biện pháp không ảnh hưởng đến q trình cơng nghệ, đặc điểm sản xuất khách hàng sử dụng điện thói quen sử dụng khách hàng tiêu thụ điện sinh hoạt Do đó, hiệu áp dụng pin sạc để điều chỉnh biểu đồ phụ tải (Hình 3): - Các khách hàng sử dụng điện có biểu đồ phụ tải mấp mơ, phụ tải đỉnh rơi vào cao điểm; Nguyễn Minh Cường Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 176(16): 77 - 80 P Pmax dùng máy biến áp hệ thống pin để nâng cao tính liên tục cung cấp điện P’max Ưu điểm biện pháp P’min Đối với khách hàng dùng điện việc nạp pin thời gian thấp điểm sử dụng thời gian cao điểm làm cho chi phí phải trả với lượng điện tiêu thụ giảm đi, đồng thời hiệu sử dụng hệ thống nâng cao hệ số điền kín đồ thị phụ tải tăng Pmin 11 14 18 20 22 t (giờ) Hình Đồ thị phụ tải sau lắp pin Ví dụ khách hàng dùng điện có đồ thị phụ tải Hình 1, sử dụng pin sạc nạp thấp điểm phát cao điểm biểu đồ phụ tải có dạng sau (Hình 2): Nhìn vào biểu đồ sau điều chỉnh pin sạc ta thấy hiệu khai thác hệ thống điện nâng cao nâng hệ số điền kín biểu đồ phụ tải; đồng thời công suất cực đại yêu cầu giảm xuống đáng kể, đồ thị phụ tải tương đối phẳng - Các vị trí khai thác nguồn lượng tái tạo để phát điện; Các trạm biến áp khách hàng có phụ tải loại 1, thay việc sử dụng nhiều máy biến áp Đối với bên cung cấp điện có nhiều khách hàng sử dụng pin sạc dung lượng cao để điều chỉnh biểu đồ phụ tải vấn đề cân đối cung cầu cao điểm giảm đi, áp lực đầu tư vào nguồn lưới giảm, khả huy động tối đa nguồn điện giá rẻ nâng cao góp phần làm giảm giá thành điện Đối với Nhà nước khách hàng dùng điện mở rộng, huy động nguồn lượng tái tạo kết hợp với pin sạc biện pháp tốt để đảm bảo an ninh lượng, vấn đề an tồn mơi trường cấu nguồn điện phù hợp với quy hoạch phát triển lưới điện tương lai [3] Hình Sử dụng pin sạc để điều chỉnh biểu đồ phụ tải 79 Nguyễn Minh Cường Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ Nhược điểm Nhược điểm lớn biện pháp giá thành pin sạc tương đối cao Do đó, để biện pháp áp dụng rộng rãi Nhà nước nên có sách khuyến khích phù hợp cho ngày có nhiều khách hàng sử dụng biện pháp để điều chỉnh biểu đồ phụ tải KẾT LUẬN Qua phân tích trên, thấy việc nghiên cứu ứng dụng hệ thống pin sạc dung lượng cao để điều chỉnh biểu đồ phụ tải mang lại hiệu cao có tác dụng tích cực việc cắt đỉnh phụ tải cao điểm Trong bối cảnh nước ta, với phát triển kinh tế - xã hội nhu cầu tiêu thụ 176(16): 77 - 80 điện tăng nhanh giải pháp quan trọng tổng thể giải pháp góp phần đảm bảo cân cung cầu điện góp phần đảm bảo tăng trưởng kinh tế bền vững bảo tồn nguồn nhiên liệu hóa thạch quốc gia TÀI LIỆU THAM KHẢO Bùi Ngọc Thư (2002), Mạng cung cấp phân phối điện, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Hữu Khái (2001), Nhà máy điện trạm biến áp, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2011-2020 có xét đến năm 2030 (Quy hoạch điện VII) Quyết định quy định giá bán điện, số 2256/QĐ-BCT https://www.tesla.com/energy SUMMARY OVERVIEW OF SOLUTIONS WITH HIGH-CAPACITY RECHARGEABLE BATTERY TO ENERGY SAVING Nguyen Minh Cuong*, Kieu Thi Khanh, Dang Danh Hoang, Nguyen Duc Tuong University of Technology - TNU Due to the characteristics of the technological process, working skill of employees, the operation mode and some other factors leading to the unbalanced load graph of electricity consumers This lowers the efficiency of exploitation Recently, the development of high-capacity rechargeable battery technology has contributed to improving energy efficiency Using a rechargeable battery to adjust the load chart of power consumers brings many benefits to both the electricity seller and the customers This paper reviews general problems leading to applications of rechargeable batteries to electrical systems Keywords: energy saving; High capacity battery; Adjust the load chart Ngày nhận bài: 01/11/2017; Ngày phản biện: 19/11/2017; Ngày duyệt đăng: 05/01/2018 * Tel: 0913 908999, Email: nmcuong.htd@gmail.com 80 International Journal of Research and Engineering ISSN: 2348-7860 (O) | 2348-7852 (P) | Vol No | August 2018 | PP 486-493 Digital Object Identifier DOIđ http://dx.doi.org/10.21276/ijre.2018.5.8.4 Copyright â 2018 by authors and International Journal of Research and Engineering This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY) creativecommons.org/licenses/by/4.0 | | A Method to Harness Maximum Power from Photovoltaic Power Generation Basing on Completely Mathematical Model Author(s): *1Le Tien Phong, 2Nguyen Minh Cuong, Thai Quang Vinh, 4Ngo Duc Minh Affiliation(s):1, 2, 4Electrical Faculty, Thai Nguyen University of Technology, Thai Nguyen, Viet Nam, Institute of Information Technology, Vietnam Academy of Science and Technology, Hanoi *Corresponding author: mrphonghtd1246@tnut.edu.vn Abstract: This paper introduces a new method that no previous study has been done in this photovoltaic power generation similar to this paper to harness maximum potential power from photovoltaic power generation The completely mathematical model added the relation between diode factor of the generation and p-n junction temperature is proposed to use in this method The maximum power point tracker combines the iterative and bisectional technique, the completely mathematical model of PVG and the system of equations that converts value of parameters from standard test condition to any working condition, measuring sensors to measure power of solar irradiance and pn junction temperature to determine parameters at maximum power point at any working condition The voltage controller is designed to drive this generation to expect working state to harness maximum power An experimental model corresponding to this method was designed and operated in real conditions in Viet Nam Experimental results show the high accuracy of analyzing in theory and high capability to bring this method out real applications to harness all available energy of this generation Keywords: Bisectional technique, voltage controller, iterative technique, maximum power point, maximum power point tracker, completely mathematical model, photovoltaic power generation I INTRODUCTION Photovoltaic power generation (PVG) has been harnessed in many different approaches General blocks for systems ORIGINAL ARTICLE harnessing PVG can be considered as power converters, maximum power point tracker (MPPT), controllers and energy storage (ES) or utility to extract maximum power from PVG Although maximum power point (MPP) of PVG has been approached in many techniques, they can be still classified into online and offline groups [1], [2], [3] Techniques such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC) or Extremum Seeking Control (ESC), are in the online group [1], [2], [3] These techniques only give appraisements about MPPs out after being actively change control pulse for power converters to try the response of PVG [1], [2] Due to only using voltage and current sensors with low cost and easy implementation, these techniques can be applied for any capacity of PVG without providing all parameters for controllers but the detective process causes power loss quite much and is easy to make wrong appraisements about MPP when power of solar irradiance (G), p-n junction temperature (T) or voltage at DCbus (vDCbus) varies [2], [3], [4] Because of these reasons, they can't be highly evaluated and applied in applications having high requirements Offline techniques such as Constant Voltage (CV), Temperature (Temp), Optimal Gradient (OG), determine MPP basing on mathematical model of PVG [2], [3], [4], [5] They have appraisements about MPPs before sending control pulse to power converters To decrease power loss caused by control process, these techniques must be used adequate information about implemented structure and mathematical model of PVG, value of (G, T) It means that controllers are only designed for each system To have information about G and T, it must be correctly implemented sensors or chosen right type of sensors that has a suitable range of wavelength corresponding to type of PVG Recently, some manufacturers have produced pyranometers (PYR) such as PYR-BTA (a production of Vernier) that can measure G and be quite suitable for PVG produced from semiconductors IJRE | Vol No | August 2018 | L T PHONG et al Moreover, value of temperature at back of the panel is quite stable and the nearest value of p-n junction temperature so this is the the best place to implement the temperature sensor (TempS) So, mathematical model is the biggest problem for offline techniques 487 power from PVG [6], [7], [8] The general structure of the system is depicted in Fig The sun + Almost previous studies have not any accurate evaluation about the relation between currently mathematical model and publications of manufacturers It makes mathematical model of PVG not complete and techniques to determine MPP basing on mathematical model haven't applied widely Recently, the mathematical model was added the relation between diode factor (n) and T So, the completely mathematical model corresponding to the single-diode model includes series resistor (RS), parallel resistor (Rp), reversed saturation current (I0), photo-generated current (Iph), thermal voltage (Vt), relation between n and T, open-circuit voltage (VOC), short-circuit current (ISC) Value of almost above parameters is often published by manufacturers or determined by mathematical tools in standard test condition (STC), that has G=Gstc=1000 W/m2 and T=Tstc=250C They also change corresponding to the variation of (G, T) in real working conditions and can be determined the rule of variation in laboratories [1] Moreover, the iterative and bisectional (IB) technique was proposed recently and used in MPPT to determine voltage (Vmpp) and power (Pmpp) at MPP [1], [2] Vmpp is set as a reference value to drive current state to expected state (at MPP) Pmpp is used to test the coincidence of power (ppv) generating from PVG and Pmpp The IB technique is considered as the best way to calculate parameters at MPP faster and can be applied in any structure of PVG [1], [2] This paper will present a method to harness energy from PVG basing on its completely mathematical model Section II will introduce the general structure of the system, the IB algorithm to determine parameters at MPP, system of equations to convert value of parameters from STC to any working condition and control strategy for this structure Section III will introduce an experimental system using commercialized devices such as SV-55 panel, PYR-BTA and LM-35 Experimental results will be represented in section IV Conclusions and next research problem will be shown in section V II METHOD TO HARNESS POWER AT MAXIMUM DC/DC converter PVg PYR - CSpv TempS ES vDCbus iDCbus Control pulse generator T vpv G Vmpp MPPT Pmpp ipv Measuring center +- Voltage controller d Vmpp Center of vpv ipv dispatching, Pmpp displaying and drawing G diagrams T vDCbus iDCbus Fig General structure of the system Measuring center collects value of all information provided by sensors to dispatch and draw diagrams, including:  Instantaneous currents: ipv at the output terminals of PVG and iDCbus at the output terminals of the DC/DC converter from current sensors  Instantaneous voltages: vpv at the output terminals of PVG and vDCbus at DCbus from voltage sensors  Instantaneous value of G from a PYR and T from a TempS The combination of the measured information about (G, T) and the completely mathematical model of PVG helps the IB technique in MPPT calculate parameters at MPP accurately The controller compares instantaneous value of vpv and Vmpp to decide a suitable control pulse before sending it to the control pulse generator The DC/DC converter is used an adjustable block to regulate electrical load for PVG that is suitable to the available maximum power at the considered time (power at MPP) Voltage at DCbus must be held at a constant value so it has a big capacity that can absolutely absorb power from the DC/DC converter and its voltage isn’t affected much by charging current POWER POINT USING THE IB TECHNIQUE 2.1 General structure of the system To execute the purpose of harnessing all available maximum energy from PVG (power at MPP), output terminals of PVG must be connected to a DC/DC converter and an energy storage (ES) having large capacity to absolutely absorb Center of dispatching, displaying and drawing diagrams sets working mode up, collects and displays value of all instantaneous information measured by sensors, draws diagrams as required in computer software of management and control IJRE | Vol No | August 2018 | L T PHONG et al 488 Table Parameters of a SV-55 panel 2.2 MPPT basing on completely mathematical model The IB technique uses the detective technique to determine pair-values of (vpv, ipv) and bisectional technique to reduce the volume of calculation process in the processor The IB algorithm is depicted in Fig [1], [2] Type of parameters Value Short-circuit current (A) 3.25 Open-circuit voltage (V) 22.14 Voltage at MPP (V) 18.4 Current at MPP (A) Start 3.06 Temperature coefficient of ISC (mA/ C) Enter parameters of PVg Set initial value of vpv(i) Calculate value of ppv(i) i=i+1 vpv(i+1) = vpv(i) + V vpv(i+2) = vpv(i) + 2V N ppv(i+3)–max{ppv(i), ppv(i)+1, ppv(i+2)} N Y Maintain vpv=Vmpp Y Change (G, T)? N Y Continue N Stop Fig Control strategy to harness MPP This strategy combines the control strategy described in Fig and the characteristic of battery It has two charging modes For the bulk charging mode, charging current can increase to a high value if it has much power from PVg delivered to DCbus and the capacity of the battery is smaller than 80% rated capacity In the trickle charging mode, charging current is decreased to a small value to protect the battery Nguyen Minh Cuong et al.: Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam electricity to sale for other purposes at commercial, service and living complex Three levels can help to promote the electric consumption in the stage having the lowest price level and limiting it in stages having the medium and highest price levels [10-11] Due to basing on electric price levels for buying or selling electricity in Vietnam to create DSM program, it changes the time to buy electricity from EPS or sell to EPS and makes different from previous researches A DSM program was proposed to apply in case of deficient energy [9] and a method to determine optimal capacity was proposed to apply in a microgrid with the presence of renewable sources [12] In this paper, a DSM strategy in the specific condition of Viet Nam EPS is proposed to achieve the aim of not buying electricity from EPS in the medium and highest electric price levels The next section will introduce a model of a microgrid using common DCbus structure with the presence of PVG, WG and ES The relation of forecasted, controlled and power circuit blocks is also introduced to operate the microgrid by DSM programs Moreover, a general DSM strategy will be proposed in the second section for two modes In third section, a DSM program applied in a specific case study is proposed to determine power flows in whole system and amount of energy that must be bought from EPS or sell electricity to EPS The fourth section will represent simulation results in the case study considered in the third section to illustrate the proposed DSM program The last section will show some conclusions and contributions of this paper General DSM Strategy Applied in Viet Nam Electric Power System are depicted in Figure [7-9] where: PPVGconv and PWGconv are power flowsin one direction from PVG and WG to DCbus, PESdc is bidirectional power flow (discharge from ES to DCbus and charge from DCbus to ES), Pload is equivalent power value of load at DCbus (including AC load converted to DCbus and DC load) PDC (at DC side) and PEPS (at AC side) are power values at two terminals of grid-connected power converter that are exchanged between DCbus and ACbus, where the relationship between PDC value and PEPS value depends on value of conversion efficiency Figure Distribution of power flows in the microgrid To achieve the above distribution of power flows as depicted in Figure 1, system harnessing hybrid generations and operated by DSM programs must be included three main blocks as represented in Figure [9], [12-16] Power directions distributed whole system using common DCbus structure with the presence of PVG, WG, ES and EPS Figure Main blocks to create power flows Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 2019; 8(1): 1-10 H2), M for the medium level (including M1, M2 and M3) and L for the lowest level (including L1, L2 and L3) as described in Figure [9-12] Electric price (VND/kWh) To apply these blocks in Vietnam EPS, DSM programs must be adapted to requirements of electric price for buying and saling electricity In Vietnam, electric price is divided into three levels: H for the highest level (including H1 and Figure The relation of stages and electric price in Vietnam Due to the difference of electric price, the considered cycle time (τ) must be from to 24 The number of calculation steps is 27 and time for each step can be 0.5 or [9, 12] Total forecasted power received at DCbus at the ith step can be determined by (1): PGconv (i) = PPVGconv (i) + PWGconv (i) Total energy consumed by load at DCbus in H-stage, Mstage and L-stage in whole considered cycle time (τ) can be determined by (5), (6), (7): 14 23 E loadH = ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] + ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] i =12 i = 21 E loadH1 (1) (5) E GH 11 where, PPVGconv (i) is power received at DCbus at the ith step from PVG, PWGconv (i) is power received at DCbus at the ith step from WG Total energy received at DCbus in H-stage, M-stage and Lstage in whole considered cycle time (τ) from generations can be determined by (2), (3), (4): E loadM = ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] i=6 E loadM 20 25 + ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] + ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] i =15 i = 24 E loadM E GconvH = 23 ∑ [P i =12 Gconv (i) × ∆τi ] + ∑ [ PGconv (i) × ∆τ i ] i = 21 E GconvH1 27 (2) 11 E GconvM = ∑ [ PGconv (i) × ∆τ i ] E GconvM 25 i =15 i = 24 + ∑ [ PGconv (i) × ∆τ i ] + ∑ [ PGconv (i) × ∆τi ] E GconvM (3) E GconvM 27 E GconvL = ∑ [ PGconv (i) × ∆τ i ] + ∑ [ PGconv (i) × ∆τi ] i =1 i = 26 E GconvL1 E GconvL (4) (7) E loadL Total energy received at DCbus in from generations and consumed by load can be determined by (8) and (9): E Gconv = E GconvH + E GconvM + E GconvL i=6 20 i = 26 E loadL1 E GconvH E loadM E loadL = ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] + ∑ [ Pload (i) × ∆τ i ] i =1 14 (6) E load = E loadH + E loadM + E loadL (8) (9) Basing on total energy that is able to generate from generations and be consumed by load in stages, a general DSM strategy is proposed as depicted in Figure Nguyen Minh Cuong et al.: Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam Figure Propose a general DSM strategy applied in Viet Nam electric power system A Case Study in Proposed General DSM Strategy A case study is that energy generating from generations is higher than energy consumed by load in H-stage and Mstage Rated capacity (Cr), instantaneous capacity (Cins) and minimum capacity (Cmin) always satisfy (10) [9, 12]:  C = 0.2C r   C ≤ C ins ≤ C r (10) Due to having power loss in the working process of all units in whole system (harnessing maximum power point, charge or discharge for ES, reacting power upon EPS) To evaluate power loss in all branches, quantities relating to efficiency must be considered in the DSM program They are ηg1andηg2 (for PVG and WG), η2(for ES) and η(for gridconnected branch).This research assumes that they are constant and not distinguish power direction Corresponding to electric price levels, the DSM program will calculate total energy required to buy (Erb) and total energy that is available to sell (Eas) in whole cycle It can be calculated economic function Zrb (to buy electricity) and Zas (to sell electricity) by using (11) and (12) Value of Z function as depicted in (13) can help to evaluate the difference between ZrbandZas If Z is negative, it means that the DSM program makes benefit after dispatching power flows in whole system [9] 27 20 25 22    11   14  Z rb = β1  ∑ E rb (i) + ∑ E rb (i)  + β  ∑ E rb (i) + ∑ E rb (i) + ∑ E rb (i)  + β  ∑ E rb (i) + ∑ E rb (i)   i =1   i=6   i =12  i = 26 i =15 i = 24 i = 20 (11) 27 Z as = β ∑ E as (i) (12) Z = Z rb − Z as (13) i =1 where β1, β2 and β3 are values of electric price levels for buying electricity from EPS Contents of the DSM program in the considered case study are represented by algorithm in Figure 5, where the programs in L1-stage and L2-stage are depicted in Figure and Figure Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 2019; 8(1): 1-10 Figure Contents of proposed DSM program Nguyen Minh Cuong et al.: Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam Figure DSM program in L1-stage Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 2019; 8(1): 1-10 Where: C(i) is the temporary variable for instantaneous capacity at the end of ith step, ∆τi is the scale of time step Simulation 4.1 Simulation Parameters Generations: rated power for PVG is 6.6 kW at standard test condition and rated power for WG is 8.5 kW Power received at DCbus from generations (PPVGconv and PWGconv) is represented in Figure8 Total power received at DCbus from generations and load power are represented in Figure9 Power from generations (W) Figure DSM program in L2-stage Figure Power received at DCbus from generations Capacity (kWh) Nguyen Minh Cuong et al.: Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam Power (W) a Using the DSM program Figure Total power received at DCbus from generations and requirement of load Table Values of energy for generations and load EGconv(kWh) 151.4 Eload (kWh) 161.95 EGconvHM (kWh) 124.15 EloadHM (kWh) 96.65 EGconvL1 (kWh) 15.95 EloadL1 (kWh) 60.2 Capacity (kWh) Values of energy received at DCbus from generations and demand of load in each stage are represented in Table Table showed that total energy consumed by load is smaller than total energy generating from generations in H and M-stages and total energy consumed by load is larger than total energy generating from generations in L1-stages Furthermore, total energy consumed by load is smaller than total energy generating from generations in whole considered cycle Value of quantities for efficiency: η2 = η = 0.95 Rated capacity for ES is 400 kWh Erb and Eas (kWh) Simulation process was carried out by using MATLAB 2018a tocompare the effectiveness in two modes: using the DSM program in the third section and not using the DSM program Simulation results about Cins characteristic in this case study are shown in Figure 10 In Figure 10a, value of Cins reached to Cr before finishing L1-stage and discharging to Cmin before finishing M3-stage as requirements of the DSM program In Figure 10b, ES only charges when PGconv is larger than Pload and discharges in its available capacity when PGconv is smaller than Pload Diagrams representing Erb and Eas in two modes are shown in Figure 11 In Figure 11a, the DSM program helped to buy electricity from EPS in L1-stage to meet the load demand and charge ES Moreover, it was not bought electricity from EPS in H-stage and M-stage as the requirement of the DSM program In Figure 11b, electricity can be bought from EPS at any stage to meet load demand Figure 10 Cins diagrams a Using the DSM program Erb and Eas (kWh) 4.2 Simulation Results b Not using the DSM program b Not using the DSM program Figure 11 Erb and Eas diagrams Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 2019; 8(1): 1-10 Zrb and Zas (x1000 VND) Diagrams representing value of Zrb and Zas in two modes are shown in Figure 12 Figure 12a showed that the DSM program worked very well to reduce economic function due to buying electricity in L1-stage to meet the load demand Figure 12b showed that it took some money to buy electricity and did not have any profit by saling electricity These results depict the advantage of the DSM program in the operating process for hybrid generations in half-isolation mode The effectiveness of the DSM can be evaluated by the difference between cost for buying electricity and profit from saling electricity Moreover, value of ∆Z is an important factor to compare the economic meaning corresponding to using the DSM program and not using the DSM program Simulation results of economic functions are represented in Table Zrb and Zas (x1000 VND) a Using the DSM program Conclusion This paper proposed a general DSM strategy to operate any microgrid with the presence of PVG, WG and ES in Viet Nam EPS This strategy is based on forecasted quantities about the ability to generate power from generations and demand of load Furthermore, a DSM program was proposed for a specific case study that has energy from generations higher than consumed energy of load in H-stage and M-stage This program is based on the limitation of ES (maximum capacity that can be reached to charge and minimum capacity that can be discharged to) and electric price levels as prescribed by Vietnam EPS Simulation results represented the effectiveness of proposed DSM strategy and program The program changed the time to interact power between generation side and EPS side It also changed the time to charge or discharge in cases of using the DSM program or not using the DSM program The effectiveness of the proposed program was depicted by economic functions for buying or saling electricity Contributions of this paper about the DSM strategy and the DSM program for a specific case study showed the economic and technical benefits when applying DSM into a microgrid with the presence of renewable sources The DSM program helped to re-distribute power flows in whole system by electric price levels It showed the feasibility of the DSM program to make schedule for all units and bring economic profit out when applying it into a real system In the future, the DSM program can be continued to design experimental models to verify the proposed strategy References [1] Masoud Farhoodnea, Azah Mohamed, Hussain Shareef, Hadi Zayandehroodi (2012), “Power Quality Analysis of GridConnected Photovoltaic Systemsin Distribution Networks”, IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD), electronic ISBN: 978-1-4673-5160-7, print ISBN: 978-1-4673-5158-4 [2] Tao Zhou and Bruno Franỗois (2011), Energy Management and Power Control of a Hybrid Active Wind Generator for Distributed Power Generation and Grid Integration”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Volume: 58, Issue: 1, print ISSN: 0278-0046, electronic ISSN: 1557-9948 [3] Hicham Fakham, Di Lu, Bruno Francois (2011), “Power Control Design of a battery charger in a Hybrid Active PV generator for load following applications”, IEEE Transaction on Industrial Electronics, Vol 58, Iss 1, pp 85-94 [4] Yann Riffonneau, Seddik Bacha, Franck Barruel, and Stephane Ploix (2011), “Optimal Power Flow Management for GridConnected PV Systems with Batteries”, IEEE transactions on sustainable energy, Vol 2, No [5] Felix Iglesias Vazquez, Peter Palensky, Sergio Cantos (2012), "Demand Side Management for Stand-Alone Hybrid PowerSystems Based on Load Identification", Energy, 5, 4517, ISSN: 0360-5442 b Not using the DSM program Figure 12 Zrband Zas diagrams Table Economic factors Erb (kWh) DSM 402.1 No DSM 55 Eas (kWh) 314.1 Zrb (x103 VNĐ) 403.8 60.1 Zas (x103 VNĐ) 507 Z (x103 VNĐ) -103.2 60.1 ∆Z (x103 VNĐ) 163.3 We can see that the difference of Zrb and Zas is negative when using the DSM program while the difference of Zrb and Zas is positive when not using the DSM program It means that the DSM program upheld the effectiveness of dispatching power flows in whole system 10 Nguyen Minh Cuong et al.: Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam [6] Zafar Iqbal, Nadeem Javaid, Saleem Iqbal, Sheraz Aslam, Zahoor Ali Khan, Wadood Abdul, Ahmad Almogren, and Atif Alamri (2018), “A Domestic Microgrid with Optimized Home Energy Management System”, Energy, 11, 1002, ISSN: 03605442 [7] Andrzej Ozadowicz (2017), “A New Concept of Active Demand Side Management for Energy Efficient Prosumer Microgrids with Smart Building Technologie”, Energy, 10, 1771, ISSN: 0360-5442 [8] [9] Olivier Gergaud, Gaël Robin, Bernard Multon, Hamid Ben Ahmed (2003), “Energy Modeling of a Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems”, European Power Electronic Conference, ISBN: 90-75815-07-7 Nguyen Minh Cuong, Thai Quang Vinh, Le Tien Phong (2018), “Demand-Side Management Program with A New Energy Strategy for Photovoltaic and Wind Power Generation System in Viet Nam”, International Journal of Research and Scientific Innovation (IJRSI), ISSN 2321–2705 Volume V, Issue X [10] http://npc.com.vn/bieugiabandien.aspx [11] https://www.evn.com.vn/c3/evn-va-khach-hang/Gia-ban-dientheo-gio-9-81.aspx [12] Nguyen Minh Cuong, Thai Quang Vinh, Vu Phuong Lan, Le Tien Phong (2018), “Optimal Energy Storage Sizing in Photovoltaic and Wind Hybrid Power System Meeting Demand-Side Management Program in Viet Nam”, International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O) | 2348-7852 (P), Vol No [13] Yuan-Kang Wu, Chao-Rong Chen, and Hasimah Abdul Rahman (2014), “A Novel Hybrid Model for Short-Term Forcasting in PV Power Generation”, International Journal of Photoenergy, ISSN: 1110-662X Volume 2014 [14] Imane Drouiche, Aissa Chouder, Samia Harrouni (2013), “A dynamic model of a grid connected PV system based on outdoor measurement using Labview”, 3rd International Conference on Electric Power and Energy Conversion Systems, IEEE Xplore, ISBN: 978-1-4799-0688-8 [15] Mehryar Parsi (2016), “Daily solar radiation forecasting using historical data and examining three methods”, IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE), ISSN: 2278-1684, Volume 13, Issue [16] S Prakash, N P Gopinath, J Suganthi (2018), “Wind and Solar Energy Forecasting System Using Artificial Neural Nethworks”, International Pure and Applied Mathematics, ISSN: 1314-3395, Volume 118, No Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá VCCA-2019 Điều khiển biến đổi DC/AC pha ghép nối lưới vận hành theo chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải Control of Grid-connected Single-phase DC/AC Power Converter Adapting to Demand-Side Management Programs 1Đại Nguyễn Minh Cường1, Thái Quang Vinh2 học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên, 2Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Email: nmcuong.htd@gmail.com Abstract This paper proposes a control structure to regulate a grid-connected single-phase DC/AC power converter that can meet requirements of demand-side management programs It includes a current control loop as an inner loop and a power control loop as an outer loop In this structure, parameters of the proportional resonant controller in the inner loop are determined at a certain frequency and parameters of the PI controller in the outer loop are determined by the optimal module standard Results of DSM programs are used as reference values at any time to regulate the power converter to meet requirements of the dispatching system center Simulation results showed instantaneous power characteristic at the output terminals of the DC/AC converter tracked reference characteristic accurately Moreover, current wave at the output terminals of the converter always has standard sine wave form and only changes value of module corresponding to reference value of power It presents the accuracy of proposed control structure and method to determine parameters Research results in this paper can be applied in systems harnessing renewable sources and meeting requirements of DSM programs Keywords Proportional resonant controller, single-phase DC/AC power converter, DSM program, double control loops, power control Tóm tắt Bài báo xây dựng cấu trúc điều khiển để điều khiển biến đổi DC/AC pha ghép nối lưới có khả vận hành theo yêu cầu chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải Cấu trúc điều khiển bao gồm mạch vòng điều khiển dòng điện vòng mạch vòng điều khiển cơng suất vịng ngồi Theo cấu trúc này, điều khiển vòng sử dụng điều khiển cộng hưởng với thông số xác định miền tần số điều khiển PI sử dụng cho điều khiển vịng ngồi với tham số xác định theo tiêu chuẩn tối ưu module Giá trị công suất đặt cho điều khiển thời điểm kết chương trình DSM để đáp ứng yêu cầu điều độ toàn hệ thống Các kết mơ cho thấy đường đặc tính công suất tức thời đầu biến đổi DC/AC ln bám xác theo đường đặc tính cơng suất đặt Đồng thời, đặc tính dịng điện đầu biến đổi DC/AC ln có dạng sin chuẩn, có biến điệu biên độ cho phù hợp với giá trị công suất đặt Điều thể tính xác cấu trúc điều khiển cách xác định thông số xây dựng Kết nghiên cứu báo ứng dụng hệ thống khai thác nguồn lượng tái tạo vận hành theo yêu cầu chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải Từ khóa Bộ điều khiển cộng hưởng, biến đổi DC/AC pha, chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải, điều khiển hai mạch vịng, điều khiển cơng suất Ký hiệu Ký hiệu vdc ug uinv L R Cdc idc ig G TL Rtdc Pg Pgref 0 bw v i Đơn vị V V V H  F A A p V, U I W V A Ý nghĩa Điện áp phía DC Điện áp lưới Điện áp đầu BBĐ Điện cảm lọc Điện trở lọc Điện dung tụ điện phía DC Dịng điện phía DC Dịng điện phía lưới Hàm truyền Hằng số thời gian Điện trở tương đương phía DC Cơng suất phía lưới Cơng suất đặt phía lưới Tần số góc Tần số góc băng thơng Điện áp mơ hình tín hiệu nhỏ Dịng điện mơ hình tín hiệu nhỏ Cơng suất mơ hình tín hiệu nhỏ Module điện áp Module dòng điện s  W W rad/s rad/s V A Chữ viết tắt DSM BBĐ SW PWM PR Demand-Side Management Bộ biến đổi Khóa chuyển mạch Pulse Width Modulation Bộ điều khiển cộng hưởng Phần mở đầu Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá Các hệ thống khai thác nguồn lượng tái tạo ngày phát triển công suất vị trí lắp đặt Cùng với phát triển này, chương trình quản lý theo yêu cầu (DSM) xây dựng để thực phân phối lại nhu cầu phụ tải khả đáp ứng loại nguồn tồn hệ thống Tại nút có tham gia nguồn lượng lượng tái tạo, biến đổi điện tử công suất BBĐ DC/AC có vai trị vơ quan trọng việc điều tiết luồng công suất ghép nối lưới [1] Đồng thời, nguồn lượng tái tạo thường tham gia phát điện phía DC BBĐ DC/AC Theo chương trình DSM, cơng suất truyền qua BBĐ DC/AC tham gia vào nút hệ thống điện nên mục tiêu nghiên cứu báo Điều khiển BBĐ DC/AC pha thường nghiên cứu theo hai hướng Hướng thứ nghiên cứu điều khiển dòng điện ghép nối lưới để điều chỉnh điện áp phía chiều trì giá trị cố định khơng có phần tử cân lượng kho điện phía DC [2], [3], [4], [5] Hướng thứ hai nghiên cứu điều khiển dịng cơng suất phía AC hệ thống có phần tử giữ cố định điện áp phía DC [6], [7] Trong đó, điều khiển dịng cơng suất chạy qua BBĐ DC/AC theo giá trị đặt trước tập trung nghiên cứu gần chương trình DSM ứng dụng ngày rộng rãi Bài báo tập trung vào hướng nghiên cứu thứ hai để áp dụng vào tốn DSM có tham gia kho điện phía DC Bài báo tập trung xây dựng cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC pha có khả điều khiển công suất theo yêu cầu Phần báo thực mơ tả tốn học cho BBĐ DC/AC pha, bao gồm sơ đồ cấu trúc hệ thống sử dụng BBĐ DC/AC pha liên kết phía DC với phía AC, trạng thái dẫn dịng phương trình tốn học mơ tả BBĐ Phần thứ báo đề xuất cấu trúc điều khiển với hai mạch vòng điều khiển phương pháp xác định thông số điều khiển miền tần số tiêu chuẩn tối ưu module Phần thứ báo đưa số kết mơ minh chứng tính xác cấu trúc điều khiển phương pháp xác định thông số điều khiển đề xuất Phần cuối báo đưa số kết luận đóng góp báo khả ứng dụng kết nghiên cứu đạt VCCA-2019 BBĐ AC/DC pha sử dụng khóa chuyển mạch SW1, SW2, SW3 SW4 mô tả hình với chế độ dẫn dịng mơ tả hình [8] + SW1 SW3 Bộ lọc Lưới điện ~ Cdc SW4 SW2 H Sơ đồ mạch lực BBĐ AC/DC pha + SW1 SW3 Lưới điện ~ Cdc SW4 SW - a SW1, SW4 on; SW2, SW3 off + SW1 SW3 Lưới điện ~ Cdc SW2 SW4 - b SW1, SW4 off; SW2, SW3 on H Trạng thái dẫn dòng BBĐ AC/DC pha Sơ đồ mơ hình đơn giản khóa chuyển mạch BBĐ DC/AC pha mô tả hình 4, dịng điện điện áp phía chiều coi tương đương điện trở Rtdc khóa chuyển mạch tương đương thành hai van SWa, SWb [9] idc L SW Rtdc Cdc a ig vdc ~ ug SW b Mơ tả tốn học BBĐ DC/AC pha BBĐ AC/DC pha sử dụng để liên kết phía DC phía AC mơ tả hình 1, qua giúp truyền tải cơng suất phía nhờ điều khiển khóa chuyển mạch [2] Nguồn DC DC Bộ lọc Vdc ~ AC H Hệ thống sử dụng BBĐ DC/AC pha Lưới điện H Mơ hình đơn giản khóa chuyển mạch Hệ phương trình tốn học mơ tả BBĐ DC/AC pha biểu diễn (1) [4], [9]:  v ab = s ab v dc i = s i ab g  dc  di g L + Ri L = v ab − u g  dt  dv dc v = i dc − dc Cdc dt R tdc  đó: vab điện áp đặt lên hai khóa SWa SWb, (1) Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hố idc dịng điện vào BBĐ phía DC, vdc điện áp tức thời phía DC, ig dịng điện chạy qua lọc (đầu BBĐ) R, L điện trở điện cảm lọc Gi (s) = Thiết kế điều khiển cho biến đổi DC/AC pha hệ thống vận hành theo toán DSM 3.1 Cấu trúc điều khiển Để đáp ứng với tốn DSM, cơng suất truyền qua BBĐ DC/AC thời điểm giá trị định trước theo kết chương trình DSM Các giá trị định trước cơng suất đặt (đích cần đạt đến) cho điều khiển Cấu trúc điều khiển đề xuất áp dụng cho BBĐ DC/AC pha vận hành theo tốn DSM mơ tả hình Pgref PI +- Bộ điều khiển công suất pg H igref +- PR PWM BBĐ DC/AC Bộ điều khiển dịng điện ug ig Tính cơng suất Cấu trúc điều khiển BBĐ DC/AC pha vận hành theo tốn DSM đó: Bộ điều khiển công suất sử dụng điều khiển PI, PWM khối tạo xung điều khiển Đối với nghịch lưu nguồn áp pha lượng đặt dịng điện igref ln thay đổi, sử dụng cấu trúc điều khiển PI ln tồn sai lệch điều chỉnh Vì vậy, cần sử dụng điều chỉnh cộng hưởng PR (Proportional Resonant) 3.2 Xác định thơng số điều khiển dịng điện Sơ đồ thay mạch vòng dòng điện BBĐ DC/AC pha mơ tả hình R igref +- GI(s) ig H ugref ig uL GPWM(s) ~ uinv ~ ug Sơ đồ mạch điện thay mạch vịng dịng điện đó: GI(s) tổng hợp hàm truyền điều khiển đối tượng mạch vòng dòng điện, GPWM(s) hàm truyền phát xung PWM Áp dụng định luật Kirchhoff cho vịng hình phương trình (2): di (2) u inv = L g + Ri g + u g dt Viết lại phương trình (2) dạng tốn tử Laplace (3): VCCA-2019 ig (s) = R(1 + TLs) (3) u inv (s) − u g (s) đó: TL=L/R Hàm truyền khâu điều chế độ rộng xung PWM: u (s) (4) G PWM (s) = inv  u invref (s) + Ts s Mạch vòng điều khiển dịng điện mơ tả hình igref + GCi(s) - ig GPWM(s) ig H Gi(s) Gfi(s ) Mơ tả tốn học mạch vịng điều khiển dịng điện đó: Gci(s) hàm truyền điều khiển dòng điện, Gi(s) hàm truyền đối tượng điều khiển, Gfi(s) hàm truyền khâu lọc tín hiệu dịng điện Hàm truyền khâu lọc tín hiệu dịng điện xác định theo biểu thức (5): (5) G fi (s) = Ts 1+ s Hàm truyền hệ hở mạch vòng điều khiển dòng điện xác định biểu thức (6): G ih (s) = G ci (s)G i (s)G PWM (s)G fi (s) R (6)  G ih (s) = G ci (s) (1 + TLs)(1 + TSs) (Bỏ qua thành phần vô bé TS2/4) Hàm truyền điều khiển cộng hưởng PR xác định theo biểu thức (7): K s (7) G ci (s) = K pi + ii s + 0 Thông số điều khiển PR xác định miền tần số nhờ lựa chọn băng thông cho hàm truyền hệ kín Thơng thường, băng thơng lựa chọn khoảng 10 lần tần số 1/10 tần số phát xung vào mạch nghịch lưu để đảm bảo hệ thống có đáp ứng động học đủ nhanh ổn định [3], [4], [7], [10] Hàm truyền kín mạch vịng dịng điện xác định theo (8):  K iis  R K +  pi  s + 02  (1 + TLs)(1 + TSs)  G ik (s) =  Ks  R +  K pi + ii  G ci (s) s + 0  (1 + TLs)(1 + TSs)   Gik (s) = K pis2 + Kiis + K pi 02 (8) Ls + (K pi + R)s + (K ii + 02 L)s + K pi 02 + 02 R (Bỏ qua thành phần vơ bé) Module góc pha hàm truyền kín mạch vịng dịng điện xác định theo biểu thức (9) (10): Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá G ik ( j) = (9) (K ii )2 + K pi2 (02 − 2 )2  K ii + L ( 02 − 2 ) 2 + (K pi + R)2 (02 − 2 )2   ig G ik ( j) = (11) đó: bw tần số góc băng thơng (gấp 10 lần tần số góc bản) Xét khâu tích phân, Kii xác định theo biểu thức (12): (2 − 02 )  (12) K = bw (R + K )2 + 2(L )2 − 2K + L  pi bw pi bw  3.3 Xác định thông số điều khiển công suất Phương trình Kirchoff phía DC BBĐ DC/AC pha: dv v Cdc dc = idc − dc dt R tdc v dc (1 + sR tdc C dc ) (13)  idc = R tdc đó: v , i điện áp dịng điện phía chiều dc Hàm truyền đạt công suất theo mơ hình tín hiệu nhỏ xác định theo biểu thức (16): Ug (16) G p (s) = R tdc Cdc 1+ s Cấu trúc điều khiển mạch vịng điều khiển cơng suất cho BBĐ DC/AC mơ tả hình [6], [7] Pgref H Gcp(s) +- Gp(s) Gik(s) Pg Mơ hình cấu trúc mạch vịng cơng suất BBĐ DC/AC đó: Gcp(s) hàm truyền điều khiển công suất, Gcp(s) hàm truyền đối tượng điều khiển, Gik(s) hàm truyền mạch vịng kín mạch vịng dịng điện Từ biểu thức (8), chia tử mẫu cho 02(Kpi+R) ta có hàm truyền kín mạch vịng kín dịng điện xác định theo biểu thức (17): K pi G ik (s) =  (K pi + R) s2 + K pi K ii s+  (K pi + R) K pi + R (17) K + 02 L L s3 + s + ii s +1  (K pi + R) 0 0 (K pi + R) dc mô hình tín hiệu nhỏ Cân cơng suất đầu vào chiều cơng suất đầu phía xoay chiều: U g i g = v dci dc Ig Ug + ig Ug = Vdc Idc + Vdc idc + vdc Idc + vdc idc (14) đó: Ig biên độ ổn định dịng điện phía xoay chiều, Ug biên độ ổn định điện áp phía lưới (được coi không thay đổi), vdc, idc điện áp, dịng điện tức thời phía chiều, Vdc Idc điện áp, dịng điện trung bình đo phía chiều, ig dịng điện phía xoay chiều tính mơ hình tín hiệu nhỏ Giá trị ổn định IgUg = VdcIdc Thành phần v dc idc nhỏ bỏ qua Từ có mối quan hệ p g ig biểu thức (15): ig U g = Vdc (15) R tdc Cdc 1+ s đó: p = U i g g g K pi = R + (Lbw ) + 2R  = (10) Giả sử có khâu tỉ lệ bỏ qua khâu tích phân Xét Kii=0, với băng thơng xác định 50 Hz hệ số Kpi cần xác định để có hệ số biến đổi suy giảm -3dB Khi đó, Kpi xác định theo biểu thức (11): bw Ug pg   K ii  G ik ( j) = arctan  2  K (  −  )  ii    L(02 − 2 ) + K ii       − arctan  2  (K pi + R)(0 −  )  ii VCCA-2019 v dc (1 + sR tdc Cdc ) + vdc Idc R dc Trong biểu thức (17), giá trị Kpi Kii nhỏ nhiều so với 02 nên bỏ qua thành phần chứa K pi K ii L , , , 0 (K pi + R) 0 (K pi + R) 02 (K pi + R) 02 mạch vịng cơng suất Do đó, hàm truyền hệ kín mạch vịng dòng điện rút gọn (18): K pi G ik (s) = K pi + R (18) K + 02 L + ii s 0 (K pi + R) Sử dụng (17) (18) ta có hàm truyền hệ hở mạch vịng điều khiển cơng suất xác định (19): G ph (s) = G cp (s)G p (s)G ik (s) Ug G ph (s) = G cp (s) K pi K pi + R 2(1 + 2TL ) (19) R tdc Cdc K + 0 L 1+ s + ii s 0 (K pi + R) Tham số Kpp, Kip điều chỉnh dòng điện Gcp xác định theo tiêu chuẩn tối ưu module [11]: Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá G cp (s) = K pp + K ip VCCA-2019 (20) s đó: K pp = Kip = R tdc Cdc 02 (1 + 2TL )(K pi + R) K pi Ug (K ii + 02 L) 202 (1 + 2TL )(K pi + R) K pi Ug (K ii + 02 L) Kết mơ • Thơng số mơ phỏng: Phía DC: Vdc= 400 V, Cdc = mF, Rtdc = 18 ; Bộ lọc: R=1 , L= 300 H; Điện áp lưới: Ug=220 V; Bộ điều khiển dòng điện: Kpi=2.4, Kii=7059.2; Bộ điều khiển công suất: Kpp=0.006, Kip=1971.9 Sự biến thiên Pgref xét có tăng, giảm khoảng thời gian 4s mơ tả hình H Sự biến thiên Pgref • Kết mơ phỏng: Kết mơ đặc tính cơng suất tức thời Pg chạy qua BBĐ DC/AC biểu diễn hình 10 H 10 Kết mơ đường đặc tính cơng suất chạy qua BBĐ DC/AC Kết mơ hình 10 cho thấy cơng suất tức thời đầu BBĐ DC/AC bám xác theo giá trị cơng suất đặt (đường Pg ln bám Pgref) Ở thời điểm có thay đổi giá trị đặt (thời điểm 1.5s 2.5s, đường đặc tính cơng suất tức thời có dao động trước bám đường Pgref khoảng thời gian khoảng chu kỳ Đây khoảng thời gian để điều khiển thích ứng với thay đổi cơng suất đặt Đặc tính điện áp đầu BBĐ DC/AC biểu diễn hình 11 H 11 Điện áp đầu BBĐ DC/AC Kết mơ hình 11 cho thấy đường đặc tính điện áp có dạng sin với tần số 50 Hz biên độ 310 V phù hợp với hệ số điều chế để biến đổi điện áp chiều 400 V ghép nối lưới 220 V pha Kết mơ đặc tính dịng điện đầu BBĐ DC/AC tương ứng với hai thời điểm thay đổi công suất đặt Pgref biểu diễn hình 12 hình 13 H 12 Dịng điện đầu BBĐ DC/AC khoảng thời gian (0.8  1.2) s H 13 Dòng điện đầu BBĐ DC/AC khoảng thời gian (2.3  2.7) s Kết mơ hình 12 cho thấy biên độ dòng điện giảm thời điểm 1s tương ứng với suy giảm công suất đặt (giảm từ 6000 W tới 4000 W) Đồng thời, biên độ dòng điện tăng tương ứng với gia tăng công suất đặt (tăng từ 4000 W tới 7500 W) Kết mô cho thấy điều khiển dòng điện hoạt động hiệu việc điều khiển biên độ dòng điện cho phù hợp với công suất đặt Như vậy, cấu trúc điều khiển thiết kế giúp thực điều khiển cho cơng suất chạy qua BBĐ DC/AC bám xác với cơng suất đặt, có dao động nhỏ thời gian ngắn có thay đổi cơng suất đặt Đồng thời dịng điện phía lưới biến thiên tương ứng với biến thiên công suất theo giá trị đặt, cụ thể dòng điện giảm thời điểm 1.5 s (trễ chu kỳ đạt ổn định) tăng thời Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá điểm 2.5 s (trễ 1,5 chu kỳ đạt ổn định) điện áp phía lưới giữ ổn định Điều thể xác việc thiết kế điều khiển phía lưới, đạt chất lượng tốt theo yêu cầu chương trình DSM Kết luận Bài báo xây dựng cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC có khả đáp ứng với yêu cầu tốn DSM Cấu trúc bao gồm vịng điều khiển dòng điện vòng vòng điều khiển cơng suất vịng ngồi Giá trị cơng suất cần phải truyền tải qua BBĐ DC/AC có từ kết chương trình DSM giá trị đặt cho mạch vịng điều khiển cơng suất Thơng số điều khiển dòng điện (bộ điều khiển cộng hưởng) xác định miền tần số thông số điều khiển công suất xác định dựa tiêu chuẩn tối ưu module Giá trị từ thông số giá trị đặt cho điều khiển nhằm đạt yêu cầu vận hành Các kết mô cho thấy công suất truyền qua BBĐ DC/AC ln bám xác theo giá trị đặt công suất đặt biến thiên tăng hay giảm Đường đặc tính dịng điện đầu BBĐ DC/AC có dạng sin chuẩn, tần số 50 Hz biên độ phù hợp với biến thiên công suất Các kết mô thể tính xác cấu trúc điều khiển đề xuất cách xác định thông số điều khiển Kết đạt báo tính xác khâu thiết kế cấu trúc điều khiển thông số điều khiển đem lại khả thực tốt chiến lược chương trình DSM đáp ứng cho tốn điều độ toàn hệ thống Các kết báo có khả ứng dụng cao hệ thống có tham gia nguồn lượng tái tạo, kho điện loại nguồn DC Tài liệu tham khảo [1] [2] [3] Zafar Iqbal, Nadeem Javaid, Saleem Iqbal, Sheraz Aslam, Zahoor Ali Khan, Wadood Abdul, Ahmad Almogren, and Atif Alamri (2018), A Domestic Microgrid with Optimized Home Energy Management System, Energy, 11, 1002, ISSN: 0360-5442 Teresa Orlowska - Kowalska, Frede Blaabjerg, Jose Rodriguez (2014), “Advanced and Intelligent Control in Power Electronics and Drives”, Springer Publisher, ISSN 1860-9503, ISBN 9783-319-03401-0 L Hassaine, E OLias, J Quintero, V Salas (2014), Overview of power inverter topologies VCCA-2019 and control structures for grid connected photovoltaic systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol 30, ISSN: 1364-0321 [4] Ningyun Zhang, Houjun Tang and Chen Yao (2014), A Systematic Method for Designing a PR Controller and Active Damping of the LCL Filter for Single-Phase Grid-Connected PV Inverters, Energies, ISSN 1996-1073, Vol [5] Kaspars Kroics, Laila Zemite, Gatis Gaigals (2017), Analysis of Advanced Inverter Topology for Renewable Energy Generation and Energy Storage Integration into AC Grid, Proceeding of 16th International Scientific Conference Engineering for Rural Development, ISSN: 1691-5976 [6] Mohammad Monfared, Saeed Golestan (2012), Control strategies for single-phase grid integration of small-scale renewable energy sources: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, ISSN: 1364-0321, No.16 [7] Yongheng Yang, Frede Blaabjerg (2013), Low Voltage Ride-Through Capability of a SingleStage Single-Phase Photovoltaic System Connected to the Low-Voltage Grid, International Journal of Photoenergy, ISSN: 1687-529X [8] Remus Teodorescu, Marco Liserre, Pedro Rodr´ ıguez (2011), Grid Converter for Photovoltaic and Wind Power System, John Wiley & Sons Publisher, ISBN: 978-0-470-05751-3 [9] Filipe Carlos de Oliveira Simões, Single phase DC/AC bi-directional converter with highfrequency isolation, https://fenix.tecnico.ulisboa.pt/downloadFile/56 3345090414755/Resumo_Alargado_Filipe_ Simoes_77166.pdf [10] D Zammit, C Spiteri Staines, M Apap (2014), Comparison between PI and PR Current Controllers in Grid Connected PV Inverters, World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol.8, No.2 [11] Nguyễn Dỗn Phước (2002), “Lý thuyết điều khiển tuyến tính”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Quyển 1, in lần thứ