NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP

NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁPNGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM TRONG VIỆC CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP

GIỚI THIỆU

Giới thiệu

Hệ thống điện ngày nay đã phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng và độ tin cậy cung cấp điện Những khó khăn quan trọng nhất là lượng điện năng tiêu thụ tăng lên một cách đáng kể, sự phát triển nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo và phân tán [1] và sự gia tăng các phụ tải phi tuyến [2] Những điều này và nhiều hiện tượng khác, là nguyên nhân của thông số điện áp cung cấp không đạt yêu cầu, chẳng hạn như: dao động điện áp; nhấp nháy điện áp; mất cân bằng điện áp; lồi và lõm điện áp; gián đoạn cung cấp điện

Xu hướng sử dụng ngày càng nhiều thiết bị phụ tải phi tuyến trong công nghiệp và dân dụng như bộ chuyển đổi điện tử công suất dùng trong truyền động điện, máy hàn hồ quang, lò luyện kim hồ quang, mất cân bằng điện áp, nhấp nháy điện áp, lồi và lõm điện áp Những hiện tượng này có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến các đơn vị phát điện, truyền tải và phân phối điện và phụ tải được kết nối Giải pháp chung cho những vấn đề này là tăng độ cứng, năng lực của hệ thống điện bằng cách xây dựng các nhà máy điện mới và xây dựng các đường dây truyền tải và phân phối mới [3] Trong hầu hết các trường hợp, cấu trúc kết nối hình tia thường dùng để kết nối liên vùng Những giải pháp này rất tốn kém và chỉ giải quyết được một phần vấn đề Chúng làm tăng độ tin cậy cung cấp điện cho khách hàng; tuy nhiên, họ không xem xét các vấn đề về chất lượng điện năng đang trở thành vấn đề nghiêm trọng đối với các đơn vị quản lý vận hành và khách hàng sử dụng điện Gần đây, chất lượng điện đã được các đơn vị quản lý vận hành chú ý nhiều hơn Các phụ tải công nghiệp nặng với đồ thị dòng công suất phi tuyến gây ra chất lượng điện áp nguồn cung cấp xấu và tăng tổn thất trong lưới điện Việc bù những hiện tượng này được thực hiện bởi các nguồn công suất phản kháng thụ động và các bộ lọc sóng hài Những giải pháp này được thực hiện bởi các khóa đóng cắt cơ khí nên khả năng điều khiển chất lượng điện áp kém ở trạng thái quá độ

Ngày nay vai trò đang thay đổi - đó là khách hàng sử dụng điện, người đòi hỏi nguồn cung cấp công suất cao và tin cậy từ các đơn vị cung cấp điện (ở đây là các Công ty Điện lực) Vấn đề đặc biệt nghiêm trọng đối với các khách hàng chiến lược, khách hàng quan trọng như các tổ chức tài chính, bệnh viện và căn cứ quân sự, cũng như khách hàng

2 công nghiệp, nơi sự mà việc suy giảm các thông số điện áp cung cấp có thể gây gián đoạn cho quá trình sản xuất, làm việc Trong các trường hợp cực đoan, vấn đề chất lượng điện gây hư hỏng hoặc ngắt kết nối thiết bị, thường dẫn đến tổn thất tài chính lớn Do vậy, chất lượng điện hiện đang trở thành một vấn đề phổ biến đối với đơn vị cung cấp điện và khách hàng Duy trì chất lượng cao và độ tin cậy của nguồn cung cấp là một trong những nhiệm vụ chính cho một mạng lưới trong tương lai Giải pháp cho các vấn đề được đề cập ở trên là chuyển đổi hệ thống điện thành hệ thống điện thông minh với các hệ thống truyền thông tiên tiến và điện tử công suất [4-5]

Việc phát triển kỹ thuật thyristor công suất lớn đã mở ra những khả năng mới, một trong số đó là việc ra đời và ứng dụng các thiết bị FACTS (Flexible AC Transmission Systems) như STATCOM (Static Synchronous Compensator), SVC (Static Var Compensator), hoặc TCSC (Thyristor-Controlled Series Capacitor) Ứng dụng của thiết bị FACTS có thể được dùng trong 3 trạng thái của hệ thống, bao gồm: trạng thái xác lập (thông thường), trạng thái quá độ (thông thường) và trạng thái xác lập sau quá độ Các thiết bị FACTS có thể điều chỉnh công suất tác dụng và công suất phản kháng, điều chỉnh điện áp, và giảm dao động công suất

Các vấn đề về chất lượng điện áp có thể rất tốn kém đối với một số nhà máy công nghiệp và quan trọng đối với an ninh của khách hàng chiến lược Những khách hàng này có thể yêu cầu năng lượng chất lượng cao, không bị nhiễu Các giải pháp cho các vấn đề về chất lượng điện áp sẽ bao gồm lắp đặt các thiết bị bù hoặc nguồn năng lượng dự phòng ở phía khách hàng Mặt khác, các công ty điện lực có thể xây dựng các công viên thiết bị điều chỉnh công suất – nơi dành cho khách hàng sẵn sàng trả tiền cho chất lượng và độ tin cậy của việc cung cấp điện cao hơn Các thiết bị này được thiết kế để khách hàng kết nối với hệ thống điện nhạy cảm với các thay đổi điện áp hiệu dụng (RMS) để đảm bảo cung cấp điện điện liên tục và chất lượng cao [6] Sự lựa chọn của các thiết bị phụ thuộc vào các loại nhiễu được bù Theo tìm hiểu của tác giả, để bù cho điện áp lõm, lồi hoặc gián đoạn, các loại thiết bị sau được áp dụng [7-8]:

• Bộ phục hồi điện áp động (DVR),

• Bộ điều chỉnh điện áp tĩnh (SVR), Để bù cho dao động điện áp, công suất phản kháng, các thiết bị được sử dụng là:

• Bộ bù đồng bộ tĩnh (STATCOM),

• Bộ bù var tĩnh (SVC)

DVR là một thiết bị bù dựa trên bộ chuyển đổi được mắc nối tiếp với lưới điện bằng máy biến áp nối tiếp [9] Chức năng chính của DVR là tổng hợp sóng điện áp, bù cho sự sai biệt giữa điện áp tải danh định và thực tế Bộ điều khiển của nó cũng có thể có khả năng bơm cao hơn các vectơ điện áp tần số cơ bản để thực hiện lọc tích cực (giảm thiểu) sóng hài điện áp [9] Các chiến lược bù khác nhau là có thể, nhưng trong trường hợp chung, DVR bị hạn chế để điều khiển dòng công suất hai chiều Nhu cầu về công suất hoạt động tỷ lệ thuận với sự thay đổi điện áp, nó cũng phụ thuộc vào hệ số công suất tải và góc pha trong chiến lược bù nhảy qua điện áp lõm Nếu chỉ xem xét ứng dụng cho bù điện áp lõm, DVR có thể được trang bị bộ chỉnh lưu diode để cung cấp năng lượng trong quá trình sụt áp Kết quả là, các giá trị cao của dòng điện phi tuyến tính được rút ra từ mạng, điều này gây bất lợi cho mạng Nếu xem xét toàn bộ phạm vi bù, thiết bị phải được kết hợp với bộ lưu trữ năng lượng Việc kết hợp lưu trữ năng lượng hai chiều vào DVR giúp loại bỏ những nhược điểm này, tuy nhiên, làm tăng đáng kể chi phí đầu tư và khai thác

SVR là bộ điều khiển được cấu thành bởi một máy biến áp nối tiếp cung cấp tải, được trang bị các công tắc thyristor thay đổi nhanh chóng các nấc trên cuộn dây thứ cấp Bằng cách chuyển đổi nấc, điện áp tải được điều khiển trong các bước riêng biệt Một thiết bị như vậy có thể được thiết kế để làm tăng điện áp trong quá trình điện áp lõm, cũng như điện áp trong quá trình điện áp lồi Loại thiết bị này thường bị giới hạn trong thiết kế để cung cấp hiệu chỉnh cho điện áp có độ sụt áp tối thiểu không thấp hơn 50% điện áp định mức

SVC sử dụng các thành phần thụ động dạng tụ điện và điện kháng được chuyển đổi bằng công tắc thyristor hai chiều để điều khiển công suất phản kháng Nó trao đổi một dòng điện kháng được điều khiển liên tục với hệ thống điện để điều khiển các thông số của đường dây tại điểm đấu nối chung [10] Điều khiển công suất phản kháng có thể được thực hiện trong các bước rời rạc hoặc liên tục Tùy thuộc vào phạm vi và dấu hiệu của công suất phản kháng, SVC có thể bao gồm các thành phần thụ động điện dung và cảm ứng Hạn chế lớn nhất của các bộ bù dựa trên các phần tử thụ động là mối quan hệ giữa

4 công suất phản kháng và điện áp Phạm vi điều khiển điện áp giảm tỷ lệ thuận với giảm điện áp trong lưới Do đó, SVC không đủ giải pháp trong trường hợp bù lõm áp [10]

STATCOM được sử dụng như bộ bù ngang ứng động để điều khiển công suất tác dụng và công suất phản khảng trên hệ thống điện truyền tải và phân phối [11] STATCOM có khả năng phát hoặc thu công suất phản kháng để điều khiển các thông số của hệ thống điện Khi so sánh với SVC, STATCOM giảm kích thước của các thành phần thụ động và động lực cao hơn Một ưu điểm quan trọng khác của STATCOM so với SVC là công suất được tạo ra không phụ thuộc vào cấp điện áp [12] STATCOM có thể tạo ra dòng công suất phản kháng định mức ở cả hai chiều phát và hấp thụ trong một phạm vi điện áp cần điều chỉnh Trên cơ sở những lợi thế đó, STATCOM được ưu tiên để điều chỉnh điện áp và / hoặc bù tải trong lưới điện để nâng cao độ ổn định điện áp [13] Ở Việt Nam, để đảm bảo chất lượng điện năng khi có đấu nối các phụ tải, đặc biệt là phụ tải phi tuyến, Bộ Công thương đã ban hành các quy định đấu nối lưới điện vào năm

2010 và hiệu chỉnh vào năm 2015, đặc biệt là quy định về tiêu chuẩn độ méo dạng sóng hài (THD), chi tiết được nêu trong [14] Những vấn đề chung của chất lượng điện năng là dao động điện áp, sóng hài và hệ số công suất [15-18]

Trong những năm qua đã có nhiều công trình nghiên cứu về đánh giá ổn định điện áp hệ thống điện trong chế độ xác lập [19-22] Trong [19], các tác giả sử dụng phương pháp phân tích theo đường cong PV/QV để xác định các nút bị mất ổn định tĩnh hoặc độ dự trữ ổn định điện áp kém để xem xét cải thiện ổn định áp, chứ chưa đưa ra các biện pháp giải quyết Trong [20-22], các tác giả cũng phân tích ổn định hệ thống điện trong chế độ xác lập bình thường và sự cố bị mất một đường dây hay máy phát cũng bằng phương pháp phân tích PV/QV từ đó xác định được vị trí và dung lượng thiết bị bù SVC cần thiết để nâng cao ổn định điện áp cho các nút có nguy cơ mất ổn định tĩnh Tuy nhiên, qua các nghiên cứu cho thấy việc áp dụng bộ bù SVC với các giá trị cố định chỉ hiệu quả cho một vài trạng thái vận hành xác định [22-23] Mô hình hóa và điều khiển STATCOM đưa ra trong [24-25] cho thấy hiệu quả trong việc điều khiển biên độ điện áp trong trạng thái xác lập Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy sự hiệu quả trong trường hợp bù công suất phản kháng nhỏ và chỉ áp dụng thích hợp trong lưới điện hạ thế

5 Gần đây, nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng STATCOM trong hệ thống truyền tải điện cao thế cho thấy sự hiệu quả của nó trong việc cải thiện đáp ứng quá độ và giảm dao động hệ thống điện [25-28] Trong [27], các tác giả chứng minh STATCOM hiệu quả hơn SVC trong việc nâng cao ổn định động, giảm dao động công suất cho hệ thống điện có nhiều máy phát điện Trong [28], STATCOM với bộ điều khiển PID được dùng để giảm dao động công suất và ổn định động máy phát điện khi xảy ra ngắn mạch ba pha trên hệ thống điện Trong [29], các tác giả ứng dụng STATCOM trong việc cải thiện đáp ứng quá độ, nâng cao ổn định áp khi xảy ra ngắn mạch đối xứng cho hệ thống điện có nguồn điện gió kết lưới Một quy trình thiết kế cho STATCOM liên tục điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển PI cho bộ điều chỉnh điện áp để nâng chất lượng điện áp của hệ thống nhiều máy dưới các nhiễu động đã được đề xuất trong [30]

Trong một công trình khác, STATCOM được sử dụng để tăng cường sự ổn định công suất bằng cách sử dụng bộ điều khiển logic mờ (FLC-Fuzzy Logic Controller) trong hệ thống điện liên kết hai vùng có bốn máy phát [31] Mỗi bộ điều khiển có những ưu điểm và nhược điểm của nó, do đó trong [32-34], tác giả đề xuất kết hợp điều khiển PI và bộ điều khiển FLC để nâng cao độ ổn định của bộ điều khiển tốc độ động cơ Trong [35], các tác giả so sánh khả năng vượt qua sụt áp ngắn hạn của Statcom và SVC khi kết nối với nguồn phát điện gió

Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu cải thiện chất lượng điện áp trên lưới điện, cải tiến các giải thuật điều khiển của thiết bị STATCOM sử dụng hệ nơ ron mờ thích nghi nhằm cải thiện chất lượng và nâng cao ổn định điện áp lưới điện phân phối, và đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cải tiến cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế

Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài

• Nhiệm vụ của đề tài:

- Tìm hiểu về cấu tạo, nguyên lý hoạt động, mô hình toán, và sơ đồ thay thế tương đương của thiết bị bù STATCOM;

- Tìm hiểu về các bộ điều khiển hiện có cho STATCOM, so sánh và đưa ra các nhận định về điều khiển STATCOM;

- Nghiên cứu áp dụng hệ nơ-ron mờ thích nghi (ANFIS) vào bộ điều khiển STATCOM nhằm cải thiện chất lượng điện áp;

- Nghiên cứu, đề xuất áp dụng các kỹ thuật huấn luyện tích hợp khác nhau cho bộ điều khiển thiết bị STATCOM, như các bộ điều khiển kết hợp: Fuzzy, ANFIS- PSO, ANFIS-GA, và ANFIS-Online;

• Giới hạn của đề tài:

- Nghiên cứu trên mô hình lưới điện một máy phát nối với nút vô cùng lớn và IEEE_9 nút;

- Đề xuất áp dụng các bộ điều khiển cho thiết bị STATCOM vào lưới điện thông số thực tế khu Công nghệ cao Thành phố Hồ Chí Minh và đánh giá hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

- Sử dụng phương pháp nghiên cứu, tham khảo tài liệu, các sách, các tạp chí khoa học, các Hội nghị chuyên ngành, các bài báo nghiên cứu được công bố trước đây trên các tạp chí điện tử, các hệ thống cơ sở dữ liệu điện tử, thư viện điện tử: Elsevier, IEEE Xplore, Springer… về STATCOM, logic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo, xác xuất thống kê, ổn định điện áp để phân tích nhằm làm cơ sở cho hướng nghiên cứu

- Sử dụng phương pháp mô hình mô phỏng dùng Matlab

- Sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp kết quả nghiên cứu, mô phỏng và đánh giá, và đưa ra kết luận

Đóng góp của đề tài

- Khảo sát, đánh giá đặc tính động học của điện áp tại các nút của hệ lưới điện một máy phát nối với nút vô cùng lớn, lưới điện mẫu IEEE_9 nút và lưới điện thông số thực tế trong trường hợp không có và có thiết bị STATCOM

- Cải tiến bộ điều khiển cho thiết bị STATCOM dùng Fuzzy, ANFIS-PSO, ANFIS-

GA và ANFIS-Online nhằm cải thiện chất lượng, ổn định điện áp tại vị trí đặt thiết bị STATCOM

- Đề xuất phương pháp lọc dữ liệu mới dựa trên cơ sở lý thuyết xác xuất thống kê để xử lý dữ liệu trước khi cung cấp cho giải thuật huấn luyện cũng như xây dựng bộ dự báo công suất để điều khiển hiệu quả các thiết bị STATCOM trên lưới;

- Áp dụng các bộ điều khiển được cải tiến vào lưới điện khu Công nghệ cao Thành phố Hồ Chí Minh, nơi có các phụ tải với độ nhạy cao, góp phần đưa ra các giải pháp đảm bảo tính ổn định chất lượng điện áp.

Giá trị thực tiễn của đề tài

- Áp dụng các bộ điều khiển được cải tiến vào lưới điện thực tế khu Công nghệ cao, nơi có các phụ tải với độ nhạy cao, góp phần đưa ra các giải pháp đảm bảo ổn định chất lượng điện áp Kết quả cho thấy việc sử dụng kỹ thuật huấn luyện online sẽ cho kết quả tốt nhất trong hệ thống được nghiên cứu (Chương 5 và Chương 6)

- Nâng cao độ ổn định định điện áp tại trạm biến áp 110kV Intel của lưới điện thực tế, nhằm đáp ứng chất lượng điện năng phục vụ sản xuất công nghệ cao bằng những thiết bị STATCOM được lắp thêm vào lưới điện, cũng như hạn chế đến mức thấp nhất có thể sự hư hại sản phẩm khi xuất hiện sự dao động điện áp lưới điện

- Kết quả mô phỏng làm cơ sở nghiên cứu, phân tích và nhằm nhận dạng và phân loại các tín hiệu quá độ, ứng dụng rộng rãi trong phân tích vận hành tại các vị trí cấp điện cho các phụ tải quan trọng

- Ngoài ra, tác giả còn nghiên cứu ứng dụng STATCOM cho lưới điện tiêu biểu Đối với việc ứng dụng STATCOM, tác giả có bốn công bố kết quả nghiên cứu tiêu biểu đối với các trường hợp lưới điện khu công nghiệp Tân Bình (lưới điện 22kV), lưới điện phân phối 22kV U Minh – Cà Mau, lưới điện phân phối có phụ tải phi tuyến và lưới điện khu Công nghệ cao Các kết quả cho thấy STATCOM được

8 dùng để ổn định biên độ điện áp khi phụ tải thay đổi Các kết quả mô phỏng trong miền thời gian và miền tần số cho thấy hiệu quả của mô hình đưa ra trong việc ổn định biên độ điện áp.

Bố cục luận án

Trong luận án này, những nội dung nghiên cứu ứng dụng STATCOM và các giải thuật cải tiến bộ điều khiển STATCOM nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động, cũng như cải thiện chất lượng điện áp trong lưới phân phối được trình bày Nội dung chính của luận án bao gồm:

Chương này giới nội dung vấn đề nghiên cứu, mục tiêu của đề tài, nhiệm vụ và giới hạn đề tài, phương pháp nghiên cứu, và những điểm mới của đề tài Bên cạnh đó, những giá trị thực tiễn từ kết quả của đề tài nghiên cứu cũng đã được đề cập đến.

TỔNG QUAN VỀ STATCOM

Giới thiệu

Trong những năm qua, các thiết bị truyền tải linh hoạt AC (FACTS) đã được nghiên cứu và lắp đặt trong hệ thống điện để nâng cao khả năng truyền tải, cải thiện ổn định hệ thống, nâng cao chất lượng và đảm bảo an ninh hệ thống Vì các thiết bị truyền tải AC này được thiết kế, chế tạo dựa trên công nghệ điện tử công suất tiên tiến và chúng có khả năng đáp ứng được sự điều khiển ở tốc độ cao hay nói cách khác là đáp ứng nhanh với các thay đổi, biến động trong hệ thống điện [36] Như được đề cập và giới thiệu trong Chương 1, ứng dụng của thiết bị FACTS có thể được dùng trong 3 trạng thái của hệ thống, bao gồm: trạng thái xác lập, trạng thái quá độ và trạng thái xác lập sau quá độ Các thiết bị FACTS có thể điều chỉnh công suất tác dụng và công suất phản kháng, điều chỉnh điện áp, và giảm dao động công suất Đối với STATCOM, đầu tiên là bù công suất phản kháng Ngoài ra, với một số mục đích khác thì STATCOM được lắp đặt để điều chỉnh điện áp nhằm nâng cao khả năng truyền tải, giảm dao động, cũng như cải thiện quá độ sau sự cố

Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan về thiết bị STATCOM gồm cấu trúc cơ bản, nguyên lý hoạt động của bộ điều khiển điện tử công suất được sử dụng cho STATCOM, bộ biến đổi nguồn áp, và các đặc tính điều khiển về mô hình toán học của thiết bị STATCOM Đồng thời, trình bày các lý thuyết điều khiển để ổn định điện áp sử dụng thiết bị STATCOM, cụ thể như lý thuyết mờ, hệ mờ lai (Fuzzy – PID), hệ nơ ron mờ thích nghi (ANFIS).

Tổng quan các nghiên cứu về STATCOM

2.2.1 Các phương pháp ổn định hệ thống điện sử dụng STATCOM

Nhằm mục đích ổn định điện áp dùng STATCOM, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các kỹ thuật và phương pháp sau: phương pháp điều khiển vị trí cực; điều khiển PI/PID/PD Trong thiết thiết kế bộ điều khiển đặt cực, hai bộ thông số độ lợi của bộ điều khiển được thực thi, bộ thông số độ lợi đầu tiên, bằng cách sử dụng các bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMI) để thiết kế đáp ứng đặc điểm kỹ thuật và bộ thông số độ lợi

11 thứ hai, bằng cách đặt cực 0 để thiết kế đáp ứng điều khiển điện áp tổng thể [37] Bộ thông số độ lợi đầu tiên dùng cho chỉ số điều chế với trạng thái xác lập và bộ số độ lợi thứ hai dùng cho chỉ số điều chế thích nghi với trạng thái quá độ [38] Một nghiên cứu khác kết hợp với điều chỉnh toàn phương tuyến tính (LQR) [39], cũng được được thảo luận để cải thiện hoạt động của STATCOM

Trong mỗi nghiên cứu dao động hệ thống điện, hai bộ điều khiển gồm điều chỉnh điện áp DC và điều chỉnh điện áp AC dùng kỹ thuật dịch cực tối ưu (OPS) được đề xuất trong [40] Ngoài ra, cùng một khái niệm nhưng với chỉ số điều chế cố định (MI) và tham chiếu điện áp DC thay đổi được triển khai cho STATCOM trong [41] Hệ OMIB và hệ liên hai vùng 04 máy để điều khiển giảm dao động bởi các ma trận bất đẳng thức phi tuyến được đề xuất trong [42], với thử nghiệm vận hành dưới chế độ sự cố 3 pha và nhiễu tín hiệu nhỏ Tài liệu [43], S Latha và G.Y R Vikhram đã đưa ra phương pháp tuyến tính hóa chính xác để biến đổi các phương trình phi tuyến với điều khiển tích phân tỷ lệ, kết quả mô phỏng được lấy từ hoạt động STATCOM trong trường hợp sự cố 3 pha chạm đất Bộ điều khiển dựa theo các luật như sử dụng logic mờ, tối ưu thông số PI dùng PSO được đề nghị trong [44-46] để cải thiện hiệu suất bộ điều khiển

Một STATCOM tự điều chỉnh với bộ điều khiển PI dựa trên cài đặt và nhận dữ liệu theo thời gian thực với kỹ thuật đặt cực cho các điều kiện tải khác nhau được thiết kế và mô phỏng [47-48] Một chiến lược điều khiển vec tơ dòng trực tiếp cho bất kỳ bộ điều khiển

PI, PID được đề xuất trong [49] Kết quả mô phỏng được so sánh với các biến đổi điện áp đầu ra của bộ điều khiển khi nhu cầu công suất phản kháng không vượt quá giới hạn và khi nhu cầu công suất phản kháng vượt quá chúng

Trong [50], độ ổn định quá độ được cải thiện bằng phương pháp Euler-Lagrange dựa trên tính thụ động, trong đó cài đặt các thông số bộ điều khiển PI là Kpd, Kid, Kpq và Kiq

Một cách tiếp cận khác hỗ trợ kỹ thuật đặt cực không, cộng thêm dòng hồi tiếp, bù sớm pha và bù thụ động nối tiếp, bù shunt tích cực được chấp nhận để nghiên cứu ổn định động của hệ thống [51-55]

Trong bài báo [56], các tác giả quan tâm đến việc điều khiển STATCOM trong điều kiện không cân bằng Mô phỏng được thực hiện trên hệ thống điện tiêu chuẩn IEEE_9 nút

Bộ điều khiển PID cũng được sử dụng để điều chỉnh cả dòng điện và điện áp Các bộ điều khiển được thực hiện theo hệ tọa độ quay dq có phương cùng với điện áp lưới Tuy

12 nhiên, đối với cấu trúc điều khiển này, tác giả chưa đề cập rõ như thế nào để tăng tính hiệu quả của bộ điều khiển

Mặt khác, trong bài báo [57], tác giả trình bày một mô hình của hệ thống điện với STATCOM dựa trên mô hình Phillips-Heffron Mô hình Phillips-Heffron này ban đầu được đề xuất cho mô hình máy phát đồng bộ [58] Đầu tiên, mô hình được trình bày cho thấy rằng STATCOM và các chế độ vận hành của hệ thống điện là sự phụ thuộc rất cao cả tuyến tính lẫn phi tuyến Thứ hai, có thể thấy rằng các tương tác giữa STATCOM và hệ thống điện phụ thuộc rất nhiều vào điểm vận hành hệ thống và việc mô hình hóa dựa trên tuyến tính hóa các phương trình về một trạng thái vận hành giả định Thứ ba, một so sánh trực tiếp có thể được rút ra giữa điều khiển STATCOM và điều khiển máy phát đồng bộ Đây là sự so sánh rất hữu ích khi nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển cho STATCOM [59-61]

Qua trình bày các kết quả nghiên cứu của các tác giả trước đây, có thể thấy rất nhiều tài liệu chủ yếu là sử dụng bộ điều khiển PI hoặc PID để khiều khiển STATCOM Để có được đáp ứng tốt, cũng như đạt được kết quả mong muốn, bộ điều khiển STATCOM cần có được sự điều với chỉnh thông số phù hợp Các bộ điều khiển PID được sử dụng để điều chỉnh, tuy nhiên, chưa có nhiều tài liệu nói về cách tính các giá trị trong bộ điều chỉnh PI này và thường sử dụng phương pháp thử và sai

2.2.2 Các giải thuật điều khiển điện áp sử dụng STATCOM

Trong các bài báo trước đây [30-32], các tác giả chỉ ra rằng, không có phương pháp tiêu chuẩn nào để xác định hiệu quả các thông số của bộ điều khiển dành cho STATCOM Mức độ phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong hệ thống và sự thay đổi hiệu suất tại các điểm vận hành khác nhau làm cho việc thiết kế bộ điều khiển điện áp STATCOM là gặp nhiều khó khăn Điều chỉnh thủ công các bộ điều khiển đối với trường hợp STATCOM có dung lượng nhỏ đấu nối vào lưới điện là có thể thực hiện được, tuy nhiên nó đòi hỏi một kỹ năng và kinh nghiệm cao để điều khiển chính xác Việc điều chỉnh thủ công là không hiệu quả nếu một số lượng lớn thiết bị STATCOM được lắp đặt trên hệ thống lưới điện lớn Mặt khác, các bộ điều khiển tĩnh cho hiệu suất kém hơn đối với các điều kiện tải khác nhau

Trong bài báo [26], các tác giả đã nghiên cứu và đề xuất một cấu trúc điều khiển nhằm giảm độ dao động của hệ thống điện Bộ điều khiển PID được sử dụng, nhưng việc tính

13 toán sự hiệu quả của nó đã không được giới thiệu Một số tác giả đã nghiên cứu và đề xuất phương pháp điều chỉnh sinh học [25], [34], [62-68], chẳng hạn như bài báo [34], phương pháp tối ưu hóa đàn ong mật (HBMO) được sử dụng để cải tiến bộ điều khiển và so sánh kết quả điều chỉnh được với thuật toán di truyền Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng cả hai phương pháp có thể được sử dụng để cải thiện bộ điều khiển, và cho thấy HBMO có hiệu suất tốt hơn một chút so với GA Việc thực hiện giải thuật điều khiển GA và HBMO đòi hỏi phải đánh giá và so sánh một số lượng lớn bộ điều khiển có thể có Bài báo [25] đã sử dụng thuật toán định vị tiếng vang của dơi để điều chỉnh bộ điều khiển PI cho thiết bị STATCOM Các tác giả đã xây dựng thành công mô hình mô phỏng để chứng minh sự hiệu quả đối với bộ điều khiển PI bằng thuật toán định vị bằng tiếng vang Tương tự như các giải thuật điều khiển GA và HBMO, phương pháp định vị bằng tiếng vang yêu cầu tính toán chuyên sâu một khối lượng lớn các bộ điều khiển

Các bài báo về điều khiển điện áp hệ thống lưới phân phối cho thấy rằng ngày càng có nhiều nhu cầu về các phương pháp điều khiển điện áp tiên tiến hơn so với các máy biến áp ở cấp phân phối Đặc biệt, các tài liệu [22-23, 31], đã chỉ ra rằng có thể cần phải thiết kế bộ điều khiển nhanh cho thiết bị STATCOM Điều khiển công suất phản kháng đã được chứng minh là một phương tiện điều khiển điện áp nhanh và ổn định trên các hệ thống phân phối, và STATCOM cung cấp một phương tiện điều khiển công suất phản kháng linh hoạt và hiệu quả Hơn nữa, nó rất cần thiết để có một phương pháp điều chỉnh bộ điều khiển STATCOM nhất quán liên quan đến ổn định điện áp trên lưới điện phân phối

Mô hình STATCOM

2.3.1 Cấu trúc cơ bản của STATCOM

STATCOM là một thiết bị chuyển đổi nguồn điện áp, nó chuyển đổi nguồn điện áp một chiều thành điện áp xoay chiều để bù công suất phản kháng cho hệ thống điện (HTĐ) Cấu trúc cơ bản của STATCOM được thể hiện trong Hình 2.1, bao gồm một bộ biến đổi

15 nguồn điện áp ba pha (VSC-Voltage Source Converter) được nối về phía thứ cấp của máy biến áp ghép; nguồn điện áp DC (Vdc)

Hình 2.1 Cấu trúc cơ bản của STATCOM

2.3.2 Nguyên lý hoạt động của STATCOM

Việc thay đổi công suất phản kháng được thực hiện bằng bộ biến đổi điện áp (VSC) nối bên phía thứ cấp của máy biến áp VSC sử dụng các linh kiện điện tử công suất (GTO, IGBT) để điều chế điện áp xoay chiều ba pha V2 từ nguồn một chiều Nguồn một chiều này được lấy từ tụ điện Nguyên lý hoạt động của STATCOM được chỉ rõ trong Hình 2.2, thể hiện công suất tác dụng và phản kháng truyền giữa điện áp hệ thống để điều khiển là V1 và điện áp được tạo ra bởi VSC là V2,

Hình 2.2 Nguyên lý hoạt động cơ bản STATCOM STATCOM là một thiết bị bù ngang, nó điều chỉnh điện áp tại vị trí nó lắp đặt đến giá trị cài đặt (Vref) thông qua việc điều chỉnh biên độ và góc pha của điện áp rơi giữa

ISTATCOM(Iq) Máy biến áp

16 STATCOM và HTĐ Nếu điện áp V2 tạo ra bởi VSC và điện áp hệ thống V1 khác nhau và không cùng pha (𝛿 = 0) thì không có trao đổi công suất phản kháng và công suất tác dụng giữa STATCOM và lưới Hình 2.3 là sơ đồ nguyên lý trao đổi công suất phản kháng (CSPK) và công suất tác dụng (CSTD) giữa STATCOM và lưới

Hình 2.3 Nguyên lý bù của bộ bù STATCOM

Ta có, CSTD và CSPK trao đổi giữa hai nguồn V1 (lưới) và V2 (bộ bù) được tính như sau:

V1 và θ1: Điện áp lưới cần điều chỉnh và góc lệch pha

V2 và θ2: Điện áp tạo ra bởi VSC và góc lệch pha

XL: Điện kháng kết nối giữa lưới và bộ bù

𝛿: Góc lệch pha giữa điện áp lưới và điện áp bộ bù

Trong chế độ hoạt động ổn định điện áp phát ra bởi STATCOM V2 là cùng pha với V1

(𝛿 = 0), do đó chỉ có công suất phản kháng truyền tải Bằng cách điều khiển điện áp V2 tạo ra bởi VSC cùng pha với điện áp V1 của hệ thống nhưng có biên độ lớn hơn khiến dòng phản kháng (Iq) chạy từ STATCOM vào hệ thống, lúc này dòng điện Iq hoạt động như một điện dung cung cấp công suất phản kháng đến hệ thống, qua đó nâng cao điện áp hệ thống lên Ngược lại, nếu điện áp V2 tạo ra bởi VSC có biên độ thấp hơn điện áp

V1 của hệ thống khiến dòng phản kháng (Iq) chạy từ hệ thống vào STATCOM, lúc này dòng điện Iq hoạt động như một điện cảm tiêu thụ công suất phản kháng từ hệ thống, qua đó hạn chế quá điện áp trên lưới điện Nếu điện áp V2 tạo ra bởi VSC và điện áp hệ thống V1 bằng nhau thì không có trao đổi công suất phản kháng

(a) Trạng thái hấp thụ công suất phản kháng của bộ bù

(b) Trạng thái phát công suất phản kháng của bộ bù

Hình 2.4 Trạng thái hấp thụ và phát công suất phản kháng của STATCOM

Hình 2.4 cho biết trạng thái hấp thụ công suất phản kháng và trạng thái phát công suất phản kháng của bộ bù Trong chế độ hoạt động chỉ bù CSPK thì 𝛿 = 0, ta có:

Từ phương trình (2.2), ta thấy 𝑄 tỉ lệ với hiệu hai điện áp (V1 – V2) Khi thay đổi biên độ điện áp đầu ra của bộ bù trong khi giữ góc lệch 𝛿 = 0 ta có thể điều khiển dòng CSPK trao đổi giữa lưới và bộ bù STATCOM

2.3.3 Bộ chuyển đổi nguồn điện áp (VSC)

Mục đích chính của VSC là để tạo ra một điện áp AC từ điện áp DC, đó được gọi là một bộ biến đổi DC-AC Nó có thể tạo ra một điện áp AC cân đối với một biên độ và tần số mong muốn, có thể được cố định hoặc thay đổi theo ứng dụng VSC là các khối xây dựng ứng dụng hiệu quả cho STATCOM và các thiết bị FACTS khác Mục tiêu chung của các cấu trúc liên kết là để giảm thiểu tần số hoạt động của các chất bán dẫn bên trong VSC và để sản xuất một dạng sóng điện áp hình sin chất lượng cao với tối thiểu hoặc không có yêu cầu về bộ lọc

VSC được hiển thị trong Hình 2.5 gồm có 6 IGBT, với hai IGBT đặt trên mỗi chân Hơn nữa, mỗi IGBT được cung cấp với một diode kết nối đối song để thực hiện các đảo chiều điện áp có thể do điều kiện mạch điện bên ngoài Hai tụ điện có kích thước như nhau được đặt ở phía DC để cung cấp một nguồn công suất phản kháng Mặc dù không được hiển thị trong Hình 2.5, các mô-đun điều khiển mạch chuyển đổi là một phần không thể thiếu của VSC Nhiệm vụ của nó là để kiểm soát trình tự chuyển đổi của các thiết bị bán

18 dẫn khác nhau trong VSC, nhằm tạo ra một dạng sóng điện áp đầu ra mong muốn, với khả năng điều khiển công suất cao và tổn thất chuyển đổi nhỏ nhất Một tụ điện nối phía

DC của VSC hoạt động như một nguồn điện áp DC Ở trạng thái xác lập, điện áp V2 phải đảo pha trễ hơn điện áp V1 để bù cho máy biến áp và tổn thất VSC và giữ tụ điện được nạp Hai công nghệ VSC có thể dùng là:

• VSC dùng nghịch lưu sóng vuông (chuyển đổi tần số cơ bản): Dựa vào thiết bị GTO và máy biến áp ghép đặc biệt Máy biến áp ghép đặc biệt dùng để tiệt tiêu sóng hài có trong dạng sóng vuông được tạo ra bởi các bộ nghịch lưu riêng lẽ VSC kiểu này, thành phần điện áp V2 tỉ lệ với điện áp Vdc Do đó, Vdc phải thay đổi theo sự điều chỉnh công suất phản kháng

• VSC dùng nghịch lưu PWM (điều chế độ rộng xung): Dựa vào thiết bị IGBT, phương pháp này điều khiển cho phép các thiết bị chuyển mạch được đóng và ngắt với tốc độ cao hơn đáng kể so với tần số cơ bản VSC kiểu này dùng giá trị điện áp Vdc cố định Điện áp V2 được thay đổi bởi sự thay đổi của bộ điều chế độ rộng xung PWM

Hình 2.5 Cấu trúc liên kết của một VSC ba pha hai cấp sử dụng IGBT

2.3.4 Nguyên tắc hoạt động của VSC

Sự tương tác giữa VSC và hệ thống điện có thể được giải thích trong những thuật ngữ đơn giản, bằng cách xem xét một VSC kết nối với nguồn điện AC thông qua một cuộn kháng, như được minh họa trong sơ đồ đơn tuyến trong Hình 2.6 (a) Giả thiết là biên độ và góc pha của sự sụt điện áp, V x , trên cuộn kháng, X l , có thể được kiểm soát, xác định lượng và hướng của dòng chảy công suất tác dụng và phản kháng qua X l Điện áp tại thanh cái cung cấp là dạng sóng hình sin, có giá trị V s 0 o , và các thành phần tần số cơ bản của điện áp AC tạo ra bởi VSC được thực hiện V vR δ vR Giản đồ véc-tơ được

Lý thuyết điều khiển để ổn định điện áp dùng STATCOM

Các hệ thống điều khiển đã đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống và công nghệ hiện đại Chúng được tìm thấy trong các ứng dụng khác nhau như trong hệ thống phương tiện không gian, hệ thống điện, sản xuất, quy trình công nghiệp, hệ thống robot và những hệ thống khác Khái niệm cơ bản của một hệ thống điều khiển là duy trì các điều kiện của một hệ thống ở các giá trị xác định và chống lại các nhiễu ngẫu nhiên gây ra bởi các tác động bên ngoài Điều này có thể đạt được thông qua một hệ thống hồi tiếp, trong đó bộ điều khiển cảm nhận từ hệ thống, so sánh nó với hành vi mong muốn, tính toán các hành động điều chỉnh và kích hoạt hệ thống để có được đáp ứng mong muốn [74] Tuy nhiên, nếu các tham số của hệ thống điều khiển thay đổi trên một phạm vi rộng và có thể bị nhiễu, hiệu suất của bộ điều khiển thông thường, với các tham số không đổi, không thể cung cấp kết quả điều khiển hiệu quả và hiệu suất sẽ giảm Do đó, mong muốn phát triển bộ điều khiển có khả năng điều chỉnh các tham số của nó phù hợp với môi trường mà nó hoạt động để đạt được hiệu suất tốt nhất Trong phần này sẽ giới thiệu các nội dung tổng quát về các lý thuyết sẽ được áp dụng trong các bộ điều khiển thuộc phạm vi nghiên cứu của đề tài

Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp các giá trị (𝑥, mF(x)) trong đó xM và mF là ánh xạ: mF: M → [0,1]

Trong đó, tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F; và ánh xạ mF được gọi là hàm phụ thuộc của tập mờ F

Tập mờ F là hàm ánh xạ mỗi giá trị 𝑥, nó có thể là phần tử của một tập kinh điển M sang một số nằm giữa 0 và 1 để chỉ ra mức độ phụ thuộc thật sự của nó vào tập M Độ phụ thuộc bằng 0 có nghĩa là 𝑥 không thuộc tập M, độ phụ thuộc bằng 1 có nghĩa là 𝑥 hoàn toàn là đại diện cho tập hợp M Khi mF(x) tăng dần thì độ phụ thuộc của 𝑥 tăng dần Điều này tạo ra một đường cong qua các phần tử của tập hợp như trên Hình 2.14

Hình 2.14 Đường cong qua các phần tử của tập hợp

Một tập mờ F bao gồm 3 thành phần:

• Miền làm việc [x1, x2] gồm các số thực tăng dần nằm trên trục hoành

• Đoạn [0,1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ

• Đường cong hàm số mF(x) xác định độ phụ thuộc tương ứng của các phần tử của tập mờ

2.4.1.3 Các tính chất và đặc điểm cơ bản của tập mờ a) Độ cao của một tập mờ

Hình 2.15 Độ cao tập mờ A, B

Tập mờ ở dạng chính tắc khi có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc là 1, Trong các mô hình bộ điều khiển mờ, tất cả các tập mờ cơ sở đều phải ở dạng chính tắc nhằm không làm suy giảm ngõ ra Tập mờ được đưa về dạng chính tắc bằng cách điều chỉnh lại tất cả giá trị độ phụ thuộc một cách tỉ lệ quanh giá trị độ phụ thuộc cực đại, xem Hình 2.15 và Hình 2.16

29 Hình 2.16 Tập mờ B được đưa về dạng chính tắc b) Miền xác định của tập mờ

Trong thực tế, tập các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0 của tập mờ thường không trải dài hết miền làm việc của nó Như Hình 2.17, miền làm việc của tập mờ là đoạn [x1, x2], tuy nhiên đường cong thực sự bắt đầu ở x3 và đạt đến độ phụ thuộc toàn phần ở x4, Ta gọi đoạn [x3, x4] là miền xác định của tập mờ

Hình 2.17 Miền làm việc của tập mờ c) Miền giá trị của biến

Một biến mô hình thường được đặc trưng bởi nhiều tập mờ với miền xác định có phần chồng lên nhau Miền giá trị của biến là tập hợp tất cả các giá trị có thể có của biến Ví dụ, Hình 2.18 cho biết biến NHIỆT ĐỘ ở trên miền giá trị là đoạn [x1, x6]

Hình 2.18 Biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG d) Các dạng hàm phụ thuộc

• Dạng tuyến tính: Đây là dạng tập mờ đơn giản nhất, thường được chọn khi mô tả các khái niệm chưa biết hay chưa hiểu rõ ràng, xem Hình 2.19

• Đường cong dạng S: Một tập mờ dạng đường cong S có 3 thông số là các giá trị

, ,  có độ phụ thuộc tương ứng là 0, 0,5 và 1, xem Hình 2.20

Hình 2.20 Đường cong dạng S Độ phụ thuộc tại điểm 𝑥 được tính bởi công thức sau:

• Dạng đường cong hình chuông: Dạng đường cong hình chuông đặc trưng cho các số mờ (xấp xỉ một giá trị trung tâm), bao gồm 2 đường cong dạng S tăng và

Hình 2.21 Đường cong hình chuông

Từ 2 tập mờ dạng đường cong S ta suy ra độ phụ thuộc tại điểm x của tập mờ dạng đường cong hình chuông như sau:

• Dạng hình tam giác, hình thang: Cùng với sự gia tăng của các bộ vi điều khiển 8 bit và 16 bit, dạng tập mờ chuẩn hình chuông được thay bằng các dạng tập mờ hình tam giác và hình thang do yêu cầu tiết kiệm bộ nhớ vốn hạn chế của các bộ vi điều khiển, xem Hình 2.22 và Hình 2.23

Hình 2.22 Dạng hình thang Hình 2.23 Dạng hình tam giác

• Dạng hình vai: Thông thường vùng giữa của biến mô hình được đặc trưng bằng các tập mờ có dạng hình tam giác vì nó liên quan tới các khái niệm tăng và giảm Tuy nhiên ở vùng biên của biến, khái niệm không bị thay đổi

2.4.1.4 Điều khiển mờ a) Sơ đồ khối bộ điều khiển mờ

Hoạt động của một bộ điều khiển mờ phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ sở logic mờ Một bộ điều khiển mờ bao gồm 3 khối cơ bản: Khối mờ hoá, thiết bị hợp thành và khối giải mờ Ngoài ra còn có khối giao diện vào và giao diện ra, xem Hình 2.24

- Khối mờ hoá có chức năng chuyển mỗi giá trị của biến ngôn ngữ đầu vào thành vộctơ à cú số phần tử bằng số tập mờ đầu vào

- Thiết bị hợp thành: triển khai luật hợp thành R được xây dựng trên luật điều khiển

- Khối giải mờ có nhiệm vụ chuyển tập mờ đầu ra thành giá trị y 0 (ứng với mỗi giá tri rõ x 0 đề điều khiển đối tượng)

- Giao diện đầu vào thực hiện việc tổng hợp và chuyển đổi tín hiệu vào từ tương tự sang số, ngoài ra còn có thể có thêm các khâu phụ trợ để thực hiện bài toán động như tích phân, vi phân

- Giao diện đầu ra thực hiện chuyển đổi tín hiệu ra từ số sang tương tự để điều khiển đối tượng

Hình 2.24 Các khối chức năng của hệ điều khiển mờ

Nguyên tắc tổng hợp một bộ điều khiển mờ hoàn toàn dựa vào những phương pháp toán học trên cơ sở định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra và sự lựa chọn những luật điều khiển

Do các bộ điều khiển mờ có khả năng xử lý các giá trị vào/ra biểu diễn dưới dạng dấu phẩy động với độ chính xác cao nên chúng hoàn toàn đáp ứng được các yêu cầu của một bài toán điều khiển “rõ ràng” và “chính xác” b) Phân loại bộ điều khiển mờ

Cũng giống như điều khiển cổ điển, bộ điều khiển mờ được phân loại dựa trên các quan điểm khác nhau: Theo số lượng đầu vào và đầu ra, ta phân ra bộ điều khiển mờ "Một vào - một ra" (SISO); "Nhiều vào - một ra" (MISO); "Nhiều vào - nhiều ra" (MIMO), xem Hình 2.25 a, b, c

Bộ điều khiển mờ MIMO rất khó cài đặt thiết bị hợp thành Mặt khác, một bộ điều khiển mờ có 𝑚 đầu ra dễ dàng cài đặt thành 𝑚 bộ điều khiển mờ chỉ có một đầu ra vì vậy bộ điều khiển mờ MIMO chỉ có ý nghĩa về lý thuyết, trong thực tế ít dùng Theo bản chất của tín hiệu đưa vào bộ điều khiển, ta phân ra bộ điều khiển mờ tĩnh và bộ điều khiển mờ động Bộ điều khiển mờ tĩnh chỉ có khả năng xử lý các tín hiệu hiện thời, bộ điều khiển mờ động có sự tham gia của các giá trị đạo hàm hay tích phân của tín hiệu, chúng được ứng dụng cho các bài toán điều khiển động Bộ điều khiển mờ tĩnh chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời Để mở rộng miền ứng dụng của chúng vào các bài

Mờ hóa Thiết bị ra hợp thành Giải mờ

CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN STATCOM ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ĐIỆN ÁP

Sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được đề xuất

Trong sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được trình bày trong các bài báo trước đây, các tác giả sử dụng bộ điều khiển PID [25, 30, 44, 50, 68] Khi đó, tín hiệu điện áp đo lường 𝑉 1 được so sánh với điện áp tham chiếu 𝑉 𝑟𝑒𝑓 , thường là điện áp định mức tại nút kết nối chung (PCC), để xác định độ lệch điện áp và làm đầu vào bộ điều khiển PID của khối điều chỉnh điện áp Ngõ ra của khối điều chỉnh điện áp dùng PID là tín hiệu

𝐼 𝑞𝑟𝑒𝑓 Tín hiệu 𝐼 𝑞𝑟𝑒𝑓 này là cơ sở để so sánh với dòng điện 𝐼 𝑞 đo lường được, sai lệch giữa các dòng điện so sánh 𝐼 𝑞 và 𝐼 𝑞𝑟𝑒𝑓 được điều chỉnh bởi khối điều chỉnh dòng điện và tạo ra các thông số của bộ điều chế độ rộng xung gồm chỉ số điều chế 𝑘𝑚 𝑠𝑡𝑎𝑡 và góc pha 𝛼 𝑠𝑡𝑎𝑡

Như đã trình bày trong Chương 2, trong nghiên cứu của luận án này, tác giả tập trung vào cải thiện ổn định, biên độ điện áp, do vậy không xem xét đến mức độ ảnh hưởng của công suất tác dụng lên biên độ điện áp và giả định rằng mức độ thay đổi này là rất nhỏ và không đáng kể Cụ thể, Hình 3.1 trình bày sơ đồ hệ thống điều khiển STATCOM được đề xuất để cải thiện chất lượng điện áp Việc điều chỉnh điện áp nút kết nối chung PCC sẽ được thực hiện bởi các bộ điều khiển Fuzzy, ANFIS, ANFIS-PSO, ANFIS-GA và ANFIS-Online thông qua việc điều khiển để phát hoặc hấp thụ công suất phản kháng

46 Hình 3.1 Hệ thống điều khiển của STATCOM được đề xuất để cải thiện chất lượng điện áp

Với các sơ đồ bộ điều khiển đề xuất trong luận án này, điện áp đo lường tại nút kết nối chung V 1 , được so sánh với điện áp chuẩn 𝑉 𝑟𝑒𝑓 để xác định độ lệch điện áp Độ lệch điện áp này và vi phân của nó là tìn hiệu đầu vào của các bộ điều khiển được đề xuất gồm: Fuzzy–PID [73], ANFIS [76], ANFIS-PSO, ANFIS-GA, ANFIS-Online Các đầu ra của bộ điều khiển lúc bấy giờ là dòng điện tham chiếu 𝐼 𝑞𝑟𝑒𝑓 cho khối điều chỉnh dòng điện, để từ đó tạo ra các thông số của bộ điều chế độ rộng xung gồm chỉ số điều 𝑘𝑚 𝑠𝑡𝑎𝑡 và góc pha 𝛼 𝑠𝑡𝑎𝑡 Chi tiết các sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển STATCOM được trình bày trong các phần sau.

Giải thuật điều khiển STATCOM sử dụng các thuật toán huấn luyện ANFIS kết hợp với PSO và GA

Hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng thích nghi (ANFIS) dựa trên ý tưởng kết hợp việc học khả năng của mạng nơ ron nhân tạo và tính ưu việt của logic mờ, như ra quyết định giống con người và dễ học [70] ANFIS sử dụng mạng nơ ron nhân tạo tìm cấu trúc bên

Vdc Đo lường điện áp

DC PLL Vòng khóa pha Đo lường điện áp AC Điều chế PWM

Hiệu chỉnh điện áp DC Đo lường dòng Id, Iq

47 trong nó để tạo ra cấu trúc hệ thống và xác định các biến của nó [71] Do đó, các thuật toán được sử dụng trong huấn luyện ANFIS rất quan trọng Có thể phân loại những nghiên cứu về huấn luyện ANFIS thành ba nhóm: nhóm đầu tiên là phát triển một thuật toán học tập mới cho ANFIS; thứ hai là thực hiện huấn luyện ANFIS với các thuật toán tối ưu hóa hiện có; và thứ ba là thực hiện huấn luyện ANFIS bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa đã biết để giải quyết các vấn đề riêng lẻ, mặc dù nhóm này rất giống với thứ hai Tuy nhiên, nhóm thứ hai nhằm phát triển một thuật toán huấn luyện tổng quát hơn cho ANFIS Thuật toán học chính của ANFIS là thuật toán học lai, được tạo ra bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu và thuật toán học lan truyền ngược

Có thể thấy số lượng thuật toán huyấn luyện được sử dụng cho ANFIS đang tăng lên hàng ngày, cùng với các nghiên cứu được tiến hành gần đây Chúng ta có thể liệt kê các thuật toán huyến luyện được sử dụng cho ANFIS dưới dạng đạo hàm của nó và không đạo hàm Đã có nhiều công bố cho thấy hiệu quả của hệ nơ ron mờ thích nghi trong các nghiên cứu ứng dụng của nó [79-81] Tuy nhiên, tối ưu hóa các tham số mô hình có thể cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của mô hình [82] Đối với vấn đề đó, rất nhiều phương pháp tối ưu được nghiên cứu và áp dụng, chẳng hạn như thuật toán tối ưu bầy đàn và thuật toán di truyền

Thuật toán di truyền là giải thuật tìm kiếm lời giải tối ưu trên nguyên tắc phỏng theo quá trình tiến hóa và quy luật di truyền của sinh vật trong tự nhiên, bản chất toán học của

GA là thuật giải tìm kiếm theo xác suất Thông qua việc lai tạo và đột biến để xác định được giá trị tối ưu mà không cần phải tính toán toàn bộ các giá trị trong không gian tìm kiếm

Thuật toán tối ưu bầy đàn là một kỹ thuật tối ưu ngẫu nhiên trong một không gian tìm kiếm (dựa trên một quần thể) và sau đó tìm nghiệm tối ưu bằng cách cập nhật các thế hệ PSO không có các cơ chế ghép chéo hay đột biến như thuật toán GA mà thiên về sử dụng sự tương tác giữa các cá thể trong một quần thể để khám phá không gian tìm kiếm

So sánh với GA, PSO tính toán nhanh hơn và sử dụng ít bộ nhớ máy tính hơn do bởi trong quá trình tính toán, PSO không lưu trữ đường chuyển động của mỗi cá thể mà chỉ dựa vào vận tốc của mỗi cá thể

48 Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn PSO và thuyết tiến hóa

GA và huấn luyện trực tuyến để cải tiến bộ điều khiển, kết quả được so sánh với phương pháp huấn luyện thông thường để huấn luyện ANFIS

3.2.1 Thuật toán tối ưu bầy đàn PSO kết hợp ANFIS

Người ta biết rằng những cải tiến trong hoạt động của nơ ron - logic mờ có thể thu được thông qua việc hiệu chỉnh các tham số có thể điều chỉnh khác nhau; ví dụ: các hệ số tỷ lệ (SF), các hàm liên thuộc (MF) và luật hợp thành Bằng cách hiệu chỉnh các SF liên quan đến một biến nhất định, phạm vi làm việc tương ứng sẽ mở rộng hoặc thu hẹp, tạo ra sự thay đổi độ nhạy của bộ điều khiển cho các biến đầu vào hoặc độ lợi cho biến đầu ra Thay đổi này sẽ tự động sửa đổi các hàm liên thuộc (MF) tương ứng và làm cho bộ điều khiển chọn các quy tắc điều khiển khác nhau theo các ánh xạ được thiết lập bởi các hệ số tỉ lệ (SF) Để đáp ứng các mục tiêu trên, các tham số của bộ điều khiển nơ ron - mờ được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các cơ chế vận hành của thuật toán tối ưu bầy đàn

Trong cách tiếp cận được đề xuất, mỗi cá thể đại diện cho một giải pháp khả thi cho nhiệm vụ tối ưu hóa trong không gian tìm kiếm Ban đầu, một tập hợp ngẫu nhiên gồm

Npop cá thể được tạo ra để tối ưu hóa (tức là hệ số tỷ lệ của sơ đồ ANFIS) Mỗi cá thể tăng tốc theo hướng giải pháp tốt nhất của riêng nó được tìm thấy trong mỗi chu kỳ lặp, cũng như theo hướng của vị trí toàn cục tốt nhất được phát hiện bởi bất kỳ cá thể nào trong bầy đàn Nếu một cá thể phát hiện ra một giải pháp mới hiệu quả hơn, tất cả các cá thể khác sẽ di chuyển đến gần nó hơn, khám phá khu vực kỹ lưỡng hơn theo quá trình của thuật toán

Nhiệm vụ của thuật toán học cho cấu trúc này là điều chỉnh tất cả các tham số có thể sửa đổi để làm cho đầu ra ANFIS khớp với dữ liệu huấn luyện Đầu ra tổng thể là sự kết hợp tuyến tính của các tham số có thể hiệu chỉnh Thuật toán huấn luyện yêu cầu một tập huấn luyện được xác định giữa đầu vào và đầu ra Trong nghiên cứu này, bộ dữ liệu dùng để huấn luyện trong bộ điều khiển ANFIS-PSO được thu thập từ kết quả mô phỏng của hệ fuzzy-PID với thời gian lấy mẫu là 0,01 giây Thuật toán PSO được sử dụng để tối ưu các cá thể là các tham số hàm liên thuộc của ANFIS có được từ hàm genfis trong Matlab 2014 để cực tiểu hàm chi phí là RMSE

49 Hình 3.2 Các bước thực hiện thuật toán PSO

Biểu thức hàm mục tiêu khi huấn luyện bộ điều khiển ANFIS-PSO như sau:

Các bước của thuật toán PSO, xem Hình 3.2, gồm:

(1) Khởi tạo quần thể, các cá thể sao cho vị trí của mỗi cá thể là ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm;

Khi khởi tạo ban đầu, cấu trúc ANFIS được tạo ra từ hàm genfis trong Matlab

2014 Theo đó, trong nghiên cứu này, mỗi cá thể sẽ đại diện cho một giải Kết thúc

Khởi tạo quần thể Đánh giá hiệu quả của từng cá thể, sử dụng vị trí hiện tại của nó

Thay đổi vectơ vận tốc cho mỗi cá thể

Di chuyển từng cá thể đến một vị trí mới Bắt đầu Đúng

So sánh hiệu quả từng cá thể với hiệu quả tốt nhất

50 pháp gồm các biến trong hàm liên thuộc và thông số hệ quả của hệ ANFIS

Nó được định hình đầu tiên dưới dạng chuỗi gồm tổng số các biến cần điều chỉnh thích nghi Cụ thể, cấu trúc của một cá thể được định nghĩa như sau: 𝑋(1, … 𝑁) = [𝐶 1 , 𝜎 1 …, 𝐶 𝑗 , 𝜎 𝑗 , 𝐴 01 , 𝐴 12 , 𝐴 23 , … , 𝐴 0𝑚 , 𝐴 1𝑚 , 𝐴 2𝑚 ] (3.2)

Trong đó, j và m là số hàm liên thuộc của các ngõ vào và ngõ ra tương ứng,

N là tổng số biến cần được tối ưu Như vậy, tổng số các cá thể N pop gọi là kích thước quần thể trong không gian tìm kiếm

(2) Đánh giá hiệu quả của từng cá thể, sử dụng vị trí hiện tại của nó Việc đánh giá hiệu quả thông qua việc tính toán giá trị hàm mục tiêu theo công thức (3.1) nêu trên

(3) So sánh hiệu quả của từng cá thể với hiệu quả tốt nhất của nó và lựa chọn vị trí tốt nhất 𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 , giải pháp tốt nhất 𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 trong quần thể

(4) Thay đổi vectơ vận tốc cho mỗi cá thể:

Trên cơ sở vị trí tốt nhất 𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 , giải pháp tốt nhất 𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 trong quần thể, thực hiện cập nhật vận tốc mới cho mỗi cá thể theo công thức sau:

𝑉 𝑖 𝑘+1 = 𝑤𝑉 𝑖 𝑘 + 𝑐 1 𝑟 1 (𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 − 𝑋 𝑖 𝑘 ) + 𝑐 2 𝑟 2 (𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 − 𝑋 𝑖 𝑘 ) (3.3) (5) Di chuyển từng cá thể đến một vị trí mới:

Hình 3.3 Quá trình di chuyển và cập nhật vị trí mới của cá thể thứ i Với vận tốc của mỗi cá thể được cập nhật theo biểu thức (3.3) nêu trên, quá trình di chuyển các cá thể được thực hiện như Hình 3.3 và cập nhật vị tri mới theo công thức (3.4)

Vị trí trước tốt nhất (𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 )

Vị trí mới của cá thể thứ i, 𝑋 𝑖 𝑘+1

(6) Quay lại thực hiện tính toán đánh giá hiệu quả từ cá thiể như ở bước 2 và lặp lại cho đến khi hội tụ/ hoặc đạt số lần lặp tối đa

Giải thuật điều khiển STATCOM sử dụng thuật toán ANFIS-Online kết hợp với bộ ANI và bộ dự báo công suất

3.3.1 Độ ổn định dữ liệu

Dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian dài có thể dẫn đến sự mất ổn định do ảnh hưởng của những thay đổi và xu hướng phát triển, đặc biệt là khi có các sự cố, các bất thường hoặc nhiễu trong hệ thống điện Xu hướng trong chuỗi dài hạn chủ yếu là xu hướng tăng tuyến tính, có thể dễ dàng được xác định để loại bỏ khỏi các xu hướng bằng các phương pháp đơn giản, cụ thể là các phương pháp ước lượng trung bình động, hồi quy tuyến tính và so lệch Việc loại bỏ xu hướng dữ liệu nhằm mục đích làm cho chuỗi tải ổn định để đưa vào mô hình dự báo Ở đây, phương pháp so lệch được sử dụng trong phương trình (3.6) như sau:

𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑘 + 1, ∆𝑃 𝑑 (𝑘 + 1)) = 𝑇((𝑘 + 1), ∆𝑃 𝑑 (𝑘 + 1)) − 𝑇((𝑘), ∆𝑃 𝑑 (𝑘)) (3.14) Trong đó 𝑑𝑖𝑓𝑓 là dữ liệu so lệch giữa hai điểm dữ liệu công suất liền kề, được tính bằng hiệu của hai giá trị công suất lân cận thu thập được tại điểm kết nối STATCOM, (n) và (n-1) là chỉ số thứ tự tại thời điểm lấy mẫu thứ (n) và (n – 1) liền kề trước đó

3.3.2 Phân tích thành phần chính (PCA)

Các bộ dữ liệu lớn ngày càng phổ biến và thường khó diễn giải và ngày càng xuất hiện trong nhiều lĩnh vực Để diễn giải các bộ dữ liệu đó, các phương pháp được yêu cầu phải giảm đáng kể số chiều của chúng theo cách có thể hiểu được, sao cho thông tin trong dữ liệu vẫn được bảo tồn nhiều nhất có thể Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật để giảm kích thước của các bộ dữ liệu đó, tăng tính dễ hiểu nhưng đồng thời giảm thiểu mất thông tin Nó làm như vậy bằng cách tạo ra các biến không tương quan mới liên tiếp tối đa hóa phương sai Các nghiên cứu đầu tiên nói về PCA có từ Pearson [89]

60 và Hotelling [90] vào những thập niên 1900-1930, nhưng mãi đến khi máy tính được phát triển mạnh mẽ thì các ứng dụng của nó mới trở nên phổ biến rộng rãi và việc sử dụng nó trên các bộ dữ liệu không phải là nhỏ Ở đây, tác giả không trình bày lại các lý thuyết toán học của phương pháp PCA mà chỉ nêu các bước thực hiện phân tích thành phần chính được tóm tắt như sau:

1 Xác định véc-tơ kỳ vọng của bộ dữ liệu được thu thập hay còn gọi là véc-tơ trung bình dữ liệu:

(3.15) Ở đây 𝑝 𝑖 là dữ liệu công suất thu thập được

2 Tính hiệu số giữa mỗi điểm dữ liệu và véc-tơ trung bình, thực hiện trên toàn bộ dữ liệu theo công thức sau:

3 Xác định ma trận hiệp phương sai:

4 Xác định các cặp trị riêng và vec tơ riêng (𝜆, 𝑒) của ma trận S với 𝑒 được chuẩn hóa và sắp xếp theo thứ tự giảm dần của trị riêng

5 Chọn K véc-tơ riêng ứng với K trị riêng lớn nhất để xây dựng ma trận UK có các cột tạo thành một hệ trực giao K véc-tơ này, còn được gọi là các thành phần chính, tạo thành một không gian con gần với phân bố của dữ liệu ban đầu đã chuẩn hoá thước đo tiêu chuẩn về chất lượng của một thành phần chính nhất định là tỷ lệ tỉ lệ đóng góp vào diễn giải tổng phương sai của các biến ngẫu nhiên ban đầu:

61 ở đây, m là số thành phần chính; trace(S) là hàm tổng tất cả các phần tử trên đường chéo chính của ma trận S

6 Thực hiện chiếu các điểm dữ liệu đã được chuẩn hóa xuống không gian mới

7 Bộ dữ liệu mới chính là toạ độ của các điểm dữ liệu trên không gian mới, được xác định theo công thức:

Dữ liệu ban đầu có thể tính được xấp xỉ theo dữ liệu mới như sau:

3.3.3 Bộ lọc dữ liệu ngõ vào

Khi dự báo, hầu hết các tác giả đều giả thiết rằng các dữ liệu thu thập được để phục vụ dự báo đều có độ tin cậy cao (với 100% độ tin cậy) [91-93] Tuy nhiên, bên cạnh các phương pháp dự báo hiệu quả thì độ tin cậy của dữ liệu phục vụ dự báo đều có ảnh hưởng đến kết quả [91-96] Điều này, hầu như ai cũng biết, nhưng chưa có nhiều kết quả công bố cho thấy cải thiện kết quả dự báo từ việc cải thiện dữ liệu

Trong phần này trình bày kỹ thuật cải thiện chất lượng dữ liệu phục vụ việc dự báo công suất tại nút có kết nối với STATCOM.Việc đánh giá độ tin cậy của bộ dữ liệu này sẽ rất cần thiết trong giai đoạn xử lý (lọc dữ liệu) trước khi đưa vào các mô hình dự báo công suất thay đổi [97-99] tại nút có kết nối STATCOM Nghiên cứu này trình bày một phương pháp lọc dữ liệu có xem xét đến độ tin cậy của nguồn dữ liệu bằng cách phân tích trên nhiều mức độ tin cậy khác nhau và có thực hiện đối chiếu, so sánh kết quả với các phương pháp lọc dữ liệu trước đây như phương pháp lọc Kalman [100], Wavelet Transform [101] Giải thuật chi tiết về phương pháp lọc đề xuất được thể hiện trong Hình 3.10 Cụ thể, dữ liệu đầu vào sẽ được phân nhóm dựa trên mật độ phổ năng lượng

Như đã đề cập ở trên, dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian lấy mẫu có thể đánh giá sự mất ổn định do ảnh hưởng của nhữngthay đổi và xu hướng phát triển Xu hướng dữ liệu công suất thu thập được chủ yếu là xu hướng tăng tuyến tính,có thể dễ dàng xác định bằng các phương phápđơn giản, cụ thể là các phương pháp ước lượng trungbình động, hồi quy tuyến tính và so lệch Việc này nhằm mục đích làm cho dữ liệu ổn định trước khi đưa vào mô hình dự báo

62 Nếu dữ liệu sau khi phân nhóm là ngẫu nhiên, sẽ tính mật độ xác suất ngay sau đó Nếu mật độ xác suất có dạng chuẩn, sẽ chọn mức độ tin cậy tốt nhất của dữ liệu đầu vào bằng phương pháp ANN [102] với chỉ số MAPE tốt nhất Mức độ tin cậy này sẽ loại bỏ các điểm outliers của bộ dữ liệu đầu vào, kết thúc quá trình lọc dữ liệu

Tuy nhiên, nếu mật độ xác suất của dữ liệu đã phân nhóm không có dạng chuẩn, bộ lọc dữ liệu sẽ áp dụng phương pháp PCA để tách dữ liệu sau khi phân nhóm thành các nhóm dữ liệu có kích thướt quần thể nhỏ hơn Sau đó, bộ lọc dữ liệu sẽ kiểm tra lại mật độ xác suất của các nhóm dữ liệu này có hình thành dạng chuẩn hay không; nếu là dạng chuẩn, xác định mức độ tin cậy tốt nhất của dữ liệu đầu vào bằng phương pháp ANN với chỉ số MAPE; nếu không là dạng chuẩn, sử dụng phương pháp ‘dendrogram’ trước khi xác định mức độ tin cậy của dữ liệu được phân nhóm

Tóm lại, các bước thực hiện lọc dữ liệu trong lưu đồ Hình 3.10 được diễn tả đầy đủ qua

1 Bước 1: Thu thập và sắp xếp dữ liệu thu thập, biến đổi dữ liệu thành các nhóm dữ liệu dựa trên mật độ phổ năng lượng

2 Bước 2: Kiểm tra tính ổn định của dữ liệu thông qua việc loại bỏ xu hướng dữ liệu bằng cách xác định sai lệch công suất giữa hai lần lấy mẫu liền kề, áp dụng theo công thức (3.14)

3 Bước 3: Tính toán mật độ xác suất và kiểm tra dữ liệu có dạng phân bố chuẩn hay không

4 Bước 4: Nếu dữ liệu được kiểm tra thuộc dạng phân bố chuẩn thì tiến hành đánh giá độ tin cậy theo mô hình mạng nơ rong với chỉ số phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE) là thất nhất

5 Bước 5: Nếu dữ liệu được kiểm tra không thuộc dạng phân bố chuẩn thì thực hiện tách, phân nhóm lại dữ liệu theo thành phần chính bằng phương pháp PCA, đồng thời tính toán lại mật độ xác suất cho bộ dữ liệu mới sau khi phân tích thành phần chính Tiếp tục kiểm tra bộ dữ liệu mới này, nếu là phân bố chuẩn thì thực hiện đánh giá độ tin cậy dữ liệu như bước 4

6 Bước 6: Nếu bộ dữ liệu mới vẫn không thuộc phân bố chuẩn thì áp dụng phương pháp dendrogram trên toàn bộ chuỗi dữ liệu khác biệt để xác định mối tương quan giữa các điểm công suất này, phân cụm thành nhiều bộ dữ liệu nhỏ có sự

63 tương quan cao Cuối cùng, các bộ dữ liệu phụ nhỏ này được đưa vào mô hình

ANN để chọn độ tin cậy tốt nhất như được đề cập trong Bước 4;

Hình 3.10 Giải thuật đề xuất để lọc dữ liệu dựa trên phương pháp phân tích thống kê

Biến đổi dữ liệu thành các nhóm dữ liệu dựa trên mật độ phổ năng lượng

Bộ dữ liệu sau khi phân nhóm là dữ liệu ngẫu nhiên?

Sai Đúng Ổn định dữ liệu

Tính PDF (Mật độ xác xuất)

Dữ liệu có dạng phân phối chuẩn?

Chọn mức độ tin cậy tốt nhất sử dụng

ANN với chỉ số MAPE Áp dụng phương pháp dendrogram

Dữ liệu có dạng phân phối chuẩn? Áp dụng mức tin cậy được tính toán để loại bỏ các điểm outliers của dữ liệu Kết thúc Đúng

7 Bước 7: Áp dụng khoảng tin cậy đã chọn như các điểm giới hạn để loại bỏ các ngoại lệ / nhiễu của tập dữ liệu gốc

Một mạng perceptron được sử dụng để đại diện bộ nhận dạng ANI, cấu trúc gồm 6 ngõ vào là công suất của STATCOM, tín hiệu điều khiển và các thành phần trễ của nó được cho biết trong các phương trình (3.18 , 3.19, 3.20 và 3.21) Ngõ ra của bộ ANI được tính bởi phương trình (3.18) tại thời điểm lấy mẫu thứ (𝑘 + 1):

ÁP DỤNG HỆ NƠ-RON MỜ THÍCH NGHI VÀO CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CỦA STATCOM ĐỂ CẢI THIỆN ĐIỆN ÁP

Các kết quả nghiên cứu với hệ thống A

Nguồn phát điện gió là một trong những nguồn có dao động công suất đáng kể khi vận hành do sự thay đổi liên tục về ngẫu nhiên tốc độ gió, cũng như trong trường hợp có sự cố trên hệ thống điện Nói cách khác, công suất điện từ nguồn năng lượng gió là biến thiên ngẫu nhiên nên dẫn đến khó khăn trong việc điều chỉnh cân bằng công suất tác dụng và công suất phản kháng trong hệ thống điện STATCOM là thiết bị có khả năng đóng vai trò như bộ điều phối công suất trong một giới hạn nhất định để góp phần cân bằng công suất, đồng nghĩa với việc ổn định điện áp trên lưới thông qua điều khiển dòng công suất phản kháng

Trong nghiên cứu ổn định hệ thống điện, để đơn giản hóa và kiểm soát được phạm vi điều khiển, đánh giá mức độ ảnh hưởng, khảo sát các giới hạn ổn định, mô hình hệ thống điện đơn giản gồm một máy phát kết nối với nút vô cùng lớn thường (OMIB) được sử dụng Mô hình OMIB cũng được dùng để kiểm chứng hiệu quả vận hành của các mô hình điều khiển, thiết bị điều khiển điện áp khác nhau trong việc giảm dao động hệ thống điện và cải tiến ổn định thoáng qua trong các điều kiện vận hành khác nhau

Do đó, tác giả lựa chọn và thực hiện một kịch bản mô phỏng với nguồn điện này để nghiên cứu khả năng đáp ứng của bộ điều khiển STATCOM được áp dụng Hình 4.1 trình bày cấu trúc của hệ thống nghiên cứu, gồm máy phát đồng bộ - nút vô cùng lớn (OMIB) thông qua đường dây truyền tải dài 200km Trang trại gió (Wind Farm) có công suất 20MVA và bộ STATCOM có công suất 5MVAr được nối với hệ thống OMIB tại điểm kết nối chung (PCC)

71 Trong hệ nghiên cứu như Hình 4.2, mô hình của máy phát điện gió sử dụng mô hình máy phát không đồng bộ nguồn kép (DFIG) được điều khiển bởi tua bin gió Sơ đồ đơn tuyến của máy phát điện gió DFIG được điều khiển bởi tuabin gió Cuộn dây stator của DFIG được kết nối trực tiếp vào phía điện áp thứ cấp của máy biến áp tăng áp 15/110kV, trong khi cuộn dây rotor của DFIG được kết nối cùng với phía 15kV thông qua bộ chuyển đổi back – to – back, từ đó nối với máy biến áp tăng áp 15/110kV và đường dây đấu nối đến điểm chung PCC của hệ thống [28][103]

Hình 4.1 Cấu trúc của hệ thống OMIB được nghiên cứu

Hình 4.2 Sơ đồ đơn tuyến của máy phát điện gió DFIG

4.1.2 Kết quả mô phỏng hệ thống A

Trong hệ thống điện, các sự cố xảy ra chủ yếu là sự cố ngắn mạch một pha Nếu các sự cố này không được phát hiện, định vị và cách ly kịp thời, nó sẽ dẫn đến sự cố ngắn mạch ba pha, đây là sự cố nghiêm trọng nhất đối với lưới điện Vì vậy, đề tài luận án tập trung mô phỏng và phân tích sự cố ngắn mạch 3 pha, nơi mà độ dao động điện áp khi có ngắn

72 mạch là rất cao và đặc tính động học của điện áp sau khi ngắn mạch được cô lập là lớn nhất, cũng như rủi ro không đạt tiêu chuẩn vận hành cũng rất cao Đối với hệ OMIB, sẽ mô phỏng trường hợp khi có ngắn mạch ba pha xảy ra trong hệ thống, sự cố này xuất hiện tại thời điểm 𝑡 = 1𝑠 và được cô lập sau khoảng thời gian là

05 chu kỳ (100ms) Thời gian cô lập sự cố này được chọn mô phỏng tương ứng với thực tế vận hành trong hệ thống điện, với thời gian tác động của hệ thống relay bảo vệ, và với thời gian đóng/mở tiếp điểm của các máy cắt Đối với hệ OMIB này, mô hình mô phỏng của các bộ điều khiển Fuzzy, ANFIS–PSO, ANFIS-GA và ANFIS-Online được trình bày trong các Hình 3.4, Hình 3.7, và Hình 3.13

4.1.2.1 Khảo sát với bộ điều khiển Fuzzy

Hình 4.3a và Hình 4.3b, và Hình 4.4 lần lượt cho biết các đáp ứng quá độ của điện áp tại điểm đấu nối chung PCC, công suất của máy phát đồng bộ (SG), và công suất của máy phát điện gió (DFIG) khi có sự cố ngắn mạch 3 pha trong hệ thống điện

Trong các hình này, đường đặc tuyến màu đen là kết quả mô phỏng khi không có STATCOM (noSTAT) hoặc trường hợp có STATCOM nhưng chưa có bộ điều khiển (STAT), các đường đặc tuyến màu xanh là kết quả mô phỏng trong trường hợp sử dụng bộ điều khiển PID, và các đường đặc tuyến màu đỏ là trường hợp sử dụng bộ điều khiển Fuzzy

Với kết quả mô phỏng trong trường hợp này, khi xảy ra ngắn mạch ba pha, điện áp tại PCC giảm đến 0,47pu, sau khi cô lập điểm sự cố, điện áp này phục hồi lại giá trị định mức Trong trường hợp không có bộ điều khiển, thời gian phục hồi điện áp khoảng 4 giây và có dao động xung quanh giá trị định mức, và trong trường hợp có bộ điều khiển Fuzzy hoặc PID thì điện áp tại điểm PCC phục hồi tốt hơn, trong thời gian khoảng 2 giây Nhìn chung, việc phục hồi nhanh biên độ điện áp giúp cho các phần tử trong hệ thống sớm quay về trạng thái ổn định, và đảm bảo chất lượng điện áp Với kết quả trong Hình 4.3 và Hình 4.4 đối với hệ thống OMIB, nó cho thấy sự hiệu quả của bộ điều khiển Fuzzy góp phần tích cực vào việc cải thiện chất lượng điện áp trong hệ thống khi có ngắn mạch ba pha

73 a) Đáp ứng điện áp quá độ (V PCC ) tại điểm chung khi có ngắn mạch 3 pha b) Công suất tác dụng (P SG ) và công suất phản kháng (Q SG ) của SG

Hình 4.3 Điện áp quá độ tại điểm đấu nối chung PCC và công suất của máy phát đồng bộ (SG) khi có ngắn mạch 3 pha

P SG ( p u ) noSTAT STAT PID Fuzzy

Q SG ( p u ) noSTATSTATPIDFuzzy

74 Hình 4.4 Công suất tác dụng (P WF ) và công suất phản kháng (Q WF ) của máy phát điện gió (DFIG) khi có sự cố ngắn mạch 3 pha

Bảng 4.2 Bảng so sánh các đặc tính động học của các đại lượng điện áp và công suất liên quan đến các bộ điều khiển khác nhau của STATCOM trong hệ thống OMIB Đại lượng Đặc tính động học No

With STAT PID Fuzzy Điện áp V pcc (p.u)

Thời gian ổn định (s) 3,508 3,253 2,576 1,844 Giá trị đỉnh 1,072 1,064 1,033 1,003 Độ chênh lệch điện áp 9,53% 8,72% 5,55% 2,48% Công suất tác dụng máy phát đồng bộ (P SG )

Thời gian ổn định (s) 4,511 4,383 6,101 3,154 Giá trị đỉnh 1,191 1,203 1,241 1,137 Độ chênh lệch điện áp - - - - Công suất phản kháng máy phát đồng bộ (Q WF )

Thời gian ổn định (s) 6,653 5,583 4,691 4,274 Giá trị đỉnh 0,356 0,348 0,306 0,261 Độ chênh lệch điện áp - - - - Công suất tác dụng phát điện gió (P WF )

Thời gian ổn định (s) 6,603 6,853 5,321 4,585 Giá trị đỉnh 0,836 0,862 0,832 0,817 Độ chênh lệch điện áp - - - - Công suất phản kháng phát điện gió (Q WF )

Thời gian ổn định (s) 6,653 5,583 4,691 4,274 Giá trị đỉnh 0,356 0,348 0,306 0,261 Độ chênh lệch điện áp - - - -

P WF ( p u ) noSTAT STAT PID Fuzzy

Q WF ( p u ) noSTATSTATPIDFuzzy

75 Trong Bảng 4.2, kết quả mô phỏng cho thấy công suất tại máy phát SG và DFIG đều có dao động trong suốt thời điểm ngắn mạch và sau khi ngắn mạch được loại bỏ Xem xét thời gian dao động công suất, nó được nhận thấy: i) khi chưa có bộ điều khiển thích hợp thì thời gian dao động công suất lên đến 5 giây, ii) trong khi có bộ điều khiển Fuzzy hoặc PID thì thời gian này được cải thiện tốt hơn rất nhiều, cụ thể chỉ khoảng 2,5 giây Hơn nữa, biên độ dao động công suất trong trường hợp có bộ điều khiển cũng thấp hơn trong trường hợp không có bộ điều khiển

4.1.2.2 Khảo sát với bộ điều khiển ANFIS

Hình 4.5 Công suất (P SG và Q SG ) của máy phát đồng bộ (SG) khi có ngắn mạch 3 pha trong trường hợp sử dụng bộ điều khiển PID, Fuzzy, và ANFIS

76 Hình 4.6 Điện áp quá độ (V PCC ) tại điểm đấu nối chung PCC khi có ngắn mạch 3 pha trong trường hợp sử dụng bộ điều khiển PID, Fuzzy, và ANFIS

Bảng 4.3 Bảng so sánh các đặc tính động học của các đại lượng điện áp và công suất liên quan đến các bộ điều khiển khác nhau như PID truyền thống, Fuzzy, và ANFIS Đại lượng Hạng mục PID Fuzzy ANFIS Điện áp Vpcc (pu)

Thời gian ổn định (s) 2,576 1,844 1,632 Giá trị đỉnh 1,033 1,003 0,991 Độ chênh lệch điện áp 5,55% 2,48% 1,26%

Công suất tác dụng máy phát đồng bộ (PSG)

Thời gian ổn định (s) 6,101 3,154 2,641 Giá trị đỉnh 1,241 1,137 1,114 Độ chênh lệch điện áp - - -

Công suất phản kháng máy phát đồng bộ (QWF)

Công suất tác dụng phát điện gió (PWF)

Công suất phản kháng phát điện gió (QWF)

77 Hình 4.7 Công suất tác dụng (P WF ) và công suất phản kháng (Q WF ) khi có ngắn mạch

3 pha trong trường hợp sử dụng bộ điều khiển PID, Fuzzy, và ANFIS

Hình 4.6 Hình 4.5 và Hình 4.7 lần lượt trình bày các đáp ứng quá độ của điện áp tại điểm đấu nối chung PCC, công suất của máy phát đồng bộ (SG), và công suất của máy phát điện gió (DFIG) khi có sự cố ngắn mạch 3 pha trong hệ thống điện, trong trường hợp mà sử dụng bộ điều khiển ANFIS cho thiết bị STATCOM để cải thiện điện áp trong hệ thống OMIB Kết quả mô phỏng cho biết bộ điều khiển ANFIS có khả năng ổn định động học tốt hơn so với các bộ điều khiển PID và Fuzzy Bảng 4.3 cho biết sự so sánh

78 các đặc tính động học của các đại lượng điện áp và công suất liên quan đến các bộ điều khiển khác nhau như PID truyền thống, Fuzzy, và ANFIS của thiết bị STATCOM trong hệ thống OMIB Đối với bộ điều khiển ANFIS, thời gian ổn định điện áp là ở khoảng 1,6s, thời gian ổn định công suất máy phát đồng bộ trung bình là 3s, và thời gian ổn định công suất máy phát điện gió là ở 3,6s

4.1.2.3 Khảo sát với bộ điều khiển kết hợp ANFIS-PSO và ANFIS-GA

Các kết quả nghiên cứu với hệ thống B

4.2.1 Cấu trúc của hệ thống B

Mô hình hệ thống điện nhiều nút, nhiều máy phát, ví dụ như IEEE_9 nút được dùng trong các nghiên cứu ổn định hệ thống điện, sử dụng trong các bài phân bố công suất (đơn giản) nhờ vào tính đầy đủ của các đặc điểm về cấu trúc kết nối mạch vòng, các dạng nguồn phát được thay thế Các dao động đa phương thức có thể được được nghiên trong một hệ thống nhiều máy trong đó các máy phát tạo liên kết với nhau có hằng số quán tính khác nhau Những dao động này thường được phân tích trong hai chế độ dao động chính, được gọi là chế độ cục bộ và liên khu vực Tùy thuộc vào vị trí của chúng trong hệ thống, một số máy phát điện chỉ tham gia vào một chế độ dao động, trong khi một số khác tham gia vào nhiều chế độ [107] Bên cạnh đó, mô hình nhiều nút cũng giúp khảo sát đầy đủ các đại lượng điện áp, công suất khác nhau, có thể khảo sát đồng thời mức độ ảnh hưởng của mô hình điều khiển, thiết bị điều khiển điện áp khác nhau trong việc giảm dao động hệ thống điện và cải tiến ổn định thoáng qua trong các điều kiện vận hành khác nhau

Hình 4.15 Cấu trúc của hệ thống nghiên cứu 9 nút

Trong luận án này, nhằm mục đích khảo sát các đáp ứng động của các máy phát khác, cũng như ảnh hưởng điện áp tại nút kết nối chung với STATCOM, tác giả thực hiện các kịch bản mô phỏng trên hệ IEEE_9 nút Hình 4.15 thể hiện cấu trúc của hệ thống nghiên

89 cứu với 03 máy phát đồng bộ (SG) cấp nguồn cho 03 phụ tải tại các nút 8, 9 và 10, Các thông số của các phần tử trong hệ thống điện mẫu này được tham khảo từ [20] Tại nút

9 được lắp đặt bộ STATCOM công suất 50MVAR (việc xác định vị trí và dung lượng của STATCOM được khảo sát và trình bày trong mục 3 phụ lục) Kịch bản nghiên cứu là trường hợp khi có ngắn mạch 03 pha xảy ra tại phụ tải C nối với Bus 8 và sự cố này xuất hiện tại thời điểm 𝑡 = 1𝑠 và điểm sự cố được cô lập sau khoảng thời gian là 05 chu kỳ (100𝑚𝑠) Thời gian cô lập sự cố này được chọn mô phỏng tương ứng với thực tế vận hành trong hệ thống điện và thời gian tác động của hệ thống relay bảo vệ và thời gian mở tiếp điểm của các máy cắt Tác giả đề xuất các giải thuật cải tiến bộ điều khiển STATCOM gồm Fuzzy, ANFIS, ANFIS-PSO, ANFIS – GA và ANFIS-Online để so sánh các kết quả mô phỏng đạt được, đánh giá và có kết luận về tính hiệu quả của các giải thuật được nghiên cứu trong đề tài

Trong hệ lưới điện mẫu IEEE_9 nút, mô hình mô phỏng của các bộ điều khiển Fuzzy, ANFIS–PSO, ANFIS-GA và ANFIS-Online được sử dụng tương tự mô hình trình bày trong các Hình 3.4, Hình 3.7, và Hình 3.13

4.2.2 Kết quả mô phỏng hệ thống B

4.2.2.1 Khảo sát với bộ điều khiển Fuzzy và ANFIS

Với các bộ điều khiển STATCOM riêng lẻ, tác giả đã có ba công bố sử dụng các bộ điều khiển Fuzzy [72] và ANFIS [73] để điều chỉnh các thông số bộ điều khiển PID Các kết quả mô phỏng cho biết các đáp ứng của công suất tác dụng, công suất phản kháng của các máy phát điện SG cũng như điện áp tại nút kết nối chung, đã được cải thiện tốt hơn trong trường hợp so sánh với bộ điều khiển PID thông thường Ở đây, tác giả chỉ trình bày kết quả tổng hợp của các bộ điều khiển để có cái nhìn tổng quan và dễ đánh giá mức độ hiệu quả của các bộ điều khiển khác nhau dành cho STATCOM

Hình 4.16 và Hình 4.17 cho biết đặc tính động học của các công suất tác dụng tại các máy phát SG1 và SG2 trên lưới khảo sát Trong Bảng 4.10, công suất của các máy phát SG1, SG2 và SG3 có dao động khi xảy ra ngắn mạch với thời gian dao động khoảng 5 giây

Trường hợp có bổ sung bộ điều khiển Fuzzy hay ANFIS thì dao động này giảm rõ rệt; cụ thể, công suất của các máy phát SG1, SG2 và SG3 dao động trong khoảng 2,5 - 3

90 giây; so với trường hợp không có bộ điều khiển thì dao động này kéo dài đến 5 – 6 giây Biên độ dao động công suất trong trường hợp có bộ điều khiển cũng thấp hơn đối với trường hợp không có bộ điều khiển, điển hình là công suất của SG1, xem Hình 4.16a a) Công suất tác dụng tại máy phát SG1 (P SG1 ) b) Công suất tác dụng tại máy phát SG2 (P SG2 )

Hình 4.16 Đặc tính động học của các công suất tác dụng tại các máy phát SG 1 và SG 2 trên lưới điện mẫu IEEE_9 nút được khảo sát

91 Bảng 4.10 Bảng so sánh các bộ điều khiển PID, Fuzzy, và ANFIS dành cho thiết bị

STATCOM trên lưới điện 9 nút được khảo sát

Thành phần điện Đặc tính động học No Contr PID Fuzzy ANFIS

Giá trị đỉnh 1,678 1,686 1,784 1,784 Độ chênh lệch điện áp trên 104% 105% 117% 117% Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) -2,082 0,358 0,426 0,358 Độ chênh lệch điện áp dưới 353% 56% 48% 56%

Giá trị đỉnh 3,291 2,974 2,994 2,974 Độ chênh lệch điện áp trên 119% 98% 100% 98% Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) -1,378 -0,764 -0,790 -0,692 Độ chênh lệch điện áp dưới 192% 151% 153% 146%

Giá trị đỉnh 2,252 1,868 1,95 1,897 Độ chênh lệch điện áp trên 241% 183% 196% 188% Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) -0,578 -0,578 0,055 0,071 Độ chênh lệch điện áp dưới 188% 188% 92% 89% Điện áp tại máy phát 1

Giá trị đỉnh 1,051 1,051 1,051 1,044 Độ chênh lệch điện áp trên 1% 1% 1% 1%

Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) 0,484 0,956 0,962 0,962 Độ chênh lệch điện áp dưới 53% 8% 7% 7% Điện áp tại máy phát 2

Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) 0,6061 0,8227 0,8553 0,8614 Độ chênh lệch điện áp dưới 41% 20% 17% 16% Điện áp tại máy phát 3

Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) 0,712 0,872 0,874 0,879 Độ chênh lệch điện áp dưới 30% 14% 14% 14% Điện áp tại nút PCC

Giá trị đỉnh dưới (nửa chu kỳ dao động sau) 0,964 0,943 0,957 0,951 Độ chênh lệch điện áp dưới 8% 10% 9% 9%

92 Các Hình 4.17a, Hình 4.17b, Hình 4.17c và Hình 4.17d lần lượt cho biết đặc tính động học của các điện áp tại các máy phát SG1, SG2, SG3 và tại điểm chung PCC trên lưới khảo sát Như kết quả, bộ điều khiển ANFIS có thể giảm độ dao động động học của điện áp tốt hơn các bộ điều khiển PID và Fuzzy Hơn nữa, Bảng 4.10 cho biết sự so sánh các đặc tính động học của các đại lượng điện áp và công suất liên quan đến các bộ điều khiển khác nhau dành cho thiết bị STATCOM trên lưới điện IEEE_9 nút Như kết luận, bộ điều khiển ANFIS có thể làm giảm đáng kể tốt nhất các đặc tính dao động động học của các thông số điện áp (đạt trạng thái xác lập khoảng 0,8~1,1s và độ chênh lệch điện áp dưới 1%) và các thông số công suất của máy phát điện (đạt trạng thái xác lập khoảng 4,3 ~ 5,2s) tại thời điểm sự cố ba pha được phục hồi trên lưới điện khảo sát a) Đặc tính động học của điện áp tại máy phát SG1 (VSG1) b) Đặc tính động học của điện áp tại máy phát SG2 (VSG2)

93 c) Đặc tính động học của điện áp tại máy phát SG3 (VSG3) d) Đặc tính động học của điện áp tại điểm PCC (VPCC)

Hình 4.17 Đặc tính động học của điện áp tại các máy phát SG1, SG2, SG3 và tại điểm chung PCC trên lưới khảo sát sử dụng các bộ điều khiển PID, Fuzzy, và ANFIS

Trong các Hình 4.17a, Hình 4.17b, Hình 4.17c và Hình 4.17d, các đường đặc tuyến màu đen nét đứt là kết quả mô phỏng động học của điện áp khi chưa có bất kỳ bộ điều khiển nào, các đường đặc tuyến màu cyan nét đứt là kết quả mô phỏng động học của điện áp khi có bộ điều khiển PID, các đường đặc tuyến màu xanh dương là kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ điều khiển Fuzzy, và các đường đặc tuyến màu đỏ tương ứng với kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ điều khiển ANFIS

94 Khi xảy ra ngắn mạch ba pha, điện áp các máy phát SG1, SG2 và SG3 giảm đến 0,2pu Sau khi cô lập điểm sự cố, điện áp này phục hồi lại giá trị định mức Trong trường hợp không có bộ điều khiển, thời gian phục hồi điện áp khoảng 2 – 3 giây, và trong trường hợp có bộ điều khiển Fuzzy hoặc ANFIS thì việc phục hồi điện áp của các máy phát SG1, SG2, và SG3 là tốt hơn rất nhiều và thời gian phục hồi khoảng 1 – 1,5 giây Việc phục hồi nhanh biên độ điện áp các máy phát nhằm giúp duy trì ổn định điện áp tại các nút còn lại trong hệ thống Việc này rất quan trọng đối với các phụ tải có độ nhạy cao như phụ tải trong các khu công nghiệp, các dây chuyền sản xuất các linh kiện bán dẫn… Thời gian sụt áp kéo dài sẽ ảnh hưởng đến việc quyết định tiếp tục duy trì hay ngừng dây chuyền sản xuất do ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm Như kết luận, kết quả mô phỏng trong phần này cho thấy sự hiệu quả của bộ điều khiển Fuzzy và ANFIS, nó đã góp phần tích cực vào việc cải thiện chất lượng điện áp trong hệ thống điện đối với các trường hợp có ngắn mạch, cụ thể ở đây là ngắn mạch 3 pha

4.2.2.2 Khảo sát với bộ điều khiển ANFIS-PSO và ANFIS-GA

Trong phần này, tác giả trình bày kết quả khảo sát đặc tính động học điện áp và đáp ứng của nó trong trường hợp STATCOM sử dụng các bộ điều khiển ANFIS-PSO, ANFIS-

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CỦA CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN

Đặc tính điện áp tại trạm Intel tương ứng với các kịch bản sự cố

Hình 5.3 và Hình 5.4 lần lượt cho biết đặc tính điện áp khi có sự cố ngắn mạch ba pha xảy ra trên đường dây 110kV Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel và trên đường dây 110kV Cát Lái – Công nghệ cao

Hình 5.3 Đặc tính điện áp tại trạm Intel khi sự cố ngắn mạch ba pha xảy ra trên đường dây 110kV Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel

Hình 5.4 Đặc tính điện áp tại trạm Intel khi sự cố ngắn mạch ba pha xảy ra trên đường dây 110kV Cát Lái – Công nghệ cao

Nó nhận thấy rằng, điện áp tại trạm Intel chịu sự ảnh hưởng lớn nhất khi có các sự cố ngắn mạch xảy ra Với kết quả này, tác giả tập trung vào việc cải thiện điện áp trong

107 trường hợp sự cố gần phụ tải, cụ thể phụ tải tại trạm Intel Sự cố trên đường dây Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel cũng như trên đường dây Cát Lái – Công nghệ cao được khảo sát chi tiết để đánh giá sự hiệu quả của các bộ điều khiển khác nhau sử dụng cho thiết bị STATCOM Đồng thời, STATCOM được đề xuất lắp đặt tại trạm Intel và khảo sát các chất lượng điện áp tại nút này Các kết quả nghiên cứu được trình bày chi tiết trong phần sau.

Kết quả mô phỏng của các bộ điều khiển STATCOM khi sự cố trên đường dây Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel

Như mô tả ở trên, phương thức vận hành cung cấp điện cho trạm 110kV Intel là từ mạch vòng 110kV đi từ thanh cái 110kV trạm Thủ Đức qua các trạm 110kV Thủ Đức Bắc, InTen, Tăng Nhơn Phú, Thủ Đức Đông, Cát Lái 110kV và kết vòng với đường dây 220kV Cát Lái – 220kV Thủ Đức Trường hợp sự cố trên đường dây Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel (đoạn Thủ Đức Bắt - Intel), các máy cắt tại trạm Intel và Thủ Đức Bắc sẽ tác động và cô lập đoạn đường dây này để cách ly sự cố, tuy nhiên việc cấp điện cho trạm Intel vẫn được cung cấp qua các đường dây Thủ Đức – Cát Lái – Thủ Đức Đông – Intel và đường dây Thủ Đức – Cát Lái – Thủ Đức Đông – Tăng Nhơn Phú – Intel Do vậy, khi khảo sát điện áp tại Intel cho thấy điện áp giảm về 0pu trong khoảng thời gian duy trì ngắn mạch sự cố, sau khi điểm ngắn mạch được cô lập thì điện áp phục hồi và sinh ra dao động mà phụ tải tại trạm Intel không bị cô lập (không mất điện) Các kết quả mô phỏng trường hợp này được khảo sát chi tiết như sau:

5.2.1 Kết quả so sánh trong trường hợp có hoặc không có bộ STATCOM

Hình 5.5 Kết quả khảo sát điện áp tại trạm Intel trong trường hợp có và không có sử dụng thiết bị STATCOM

Fault TD-TDB-Intel with STATFault TD-TDB-Intel

108 Như đã nêu ở trên, để cải thiện dao động điện áp tại nút phụ tải Intel, tác giả đã đề xuất lắp đặt bộ STATCOM 15MVAr tại trạm Intel Đáp ứng động học của điện áp tại nút tải Intel, đối với kịch bản sự cố ngắn mạch ba pha trên đường dây Thủ Đức – Thủ Đức Bắc – Intel, được trình bày trong Hình 5.5 Xem Hình 5.5 cho thấy, điện áp tại trạm Intel có độ chênh lệch điện áp được cải thiện đáng kể khi có lắp đặt thiết bị STATCOM Một lần nữa, kết quả này cho thấy hiệu quả của việc sử dụng STATCOM trong việc cải thiện chất lượng điện áp như đã đề cập trong Chương 2 và Chương 3

5.2.2 Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển Fuzzy và PID

Tác giả sử dụng bộ điều khiển Fuzzy và PID, có cấu trúc đã được đề cập ở Chương 3, với tín hiệu đầu vào là điện áp Vpcc và vi phân của nó (dVpcc/dt) Kết quả mô phỏng được trình bày trong Hình 5.6 và Bảng 5.2 Nhìn chung, bộ điều khiển Fuzzy có đáp ứng ổn định điện áp tốt hơn so với việc sử dụng bộ điều khiển PID truyền thống Cụ thể, tại nút Intel, thời gian biên độ điện áp đạt ngưỡng cho phép (± 5%) đối với PID là 0,537s và đối với Fuzzy là 0,531s; giá trị điện áp quá độ lớn nhất của PID là 2,527pu và của Fuzzy là 1,725pu; và độ chênh lệch điện áp của PID là 158% và của Fuzzy là 76% So sánh giá trị điện áp lớn nhất với qui định TT39 thì các giá trị này đạt tiêu chuẩn là 1,1pu

Hình 5.6 Kết quả điện áp tại trạm Intel trong trường hợp sử dụng bộ điều khiển Fuzzy và bộ điều khiển PID

PID ControllerFuzzy Controller noSTATCOM

109 Bảng 5.2 Bảng so sánh các bộ điều khiển PID và Fuzzy dành cho thiết bị STATCOM trên lưới điện Khu Công nghệ cao được khảo sát

Thông số động học Bus (Nút) Tiêu chuẩn

Bộ điều khiển PID Fuzzy

Thời gian biên độ điện áp đạt ngưỡng cho phép (

Giá trị điện áp quá độ lớn nhất (pu)

Intel 1,1 (