Luận văn thạc sĩ Thiết bị, mạng và nhà máy điện: Cải tiến thuật toán MPPT trên nền Fuzzy

Hiện nay, có nhiều thuật toán MPPT thực hiện chức năng tìm điểm MPP từ cổ điển cho đến thông minh, trong đó thuật toán MPPT trên nền fuzzy MPPT_fuzzy được nhiều chú ý vì khả năng đáp ứng

Tổng quan

Đặt vấn đề

Với sự phát triển của xã hội dẫn đến nhu cầu sử dụng năng lượng ngày một tăng, trong khi đó nguồn nặng lượng hóa thạch ngày càng cạn kiệt, dẫn đến việc tìm nguồn năng lượng mới để thay thế là vấn đề cấp bách Trong đó, nguồn năng lượng sạch, bền vững như năng lượng mặt trời đặc biệt được quan tâm có nguồn cung cấp dồi dào và thân thiện với môi trường

Năng lượng mặt trời thu được thông qua bộ thu PV (Photovoltaic) còn thấp, phần lớn năng lượng bị phản chiếu ra ngoài hoặc trở thành nhiệt làm nóng bộ thu dẫn đến công suất phát ra từ bộ thu PV càng bị suy giảm Đặc biệt, do đường đặc tính V-I của bộ thu PV là phi tuyến tính và luôn thay đổi khi có sự thay đổi lượng bức xạ nhận được từ mặt trời và nhiệt độ của bộ thu PV, dẫn đến việc xác định và khai thác công suất cực đại (MPP) từ bộ thu PV gặp khá nhiều khó khăn Mặt khác, chi phí đầu tư cho thiết bị chuyển đổi từ năng lượng này vẫn còn khá cao, và hiệu suất chuyển đổi vẫn còn thấp nên việc khai thác tối đa công suất mà bộ thu PV có thể cung cấp được đóng vai trò vô cùng quan trọng

Hiện nay, có nhiều thuật toán MPPT thực hiện chức năng tìm điểm MPP từ cổ điển cho đến thông minh, trong đó thuật toán MPPT trên nền fuzzy (MPPT_fuzzy) được nhiều chú ý vì khả năng đáp ứng khi điều kiện môi trường thay đổi và hiệu suất ở trạng thái xác lập tốt hơn so với những thuật toán MPPT cổ điển nên việc nghiên cứu cải tiến cho thuật toán này là rất quan trọng

Từ nhu cầu trên, việc thiết kế thuật toán MPPT cải tiến là rất cấp thiết, đề tài này cải tiến thuật toán MPPT trên nền fuzzy giúp hệ thống PV có thể thu được năng

CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY

CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU lượng cực đại và đáp ứng tốt hơn khi có sự thay đổi điều kiện của môi trường xung quanh.

Hướng tiếp cận

Phần mềm MATLAB rất mạnh trong việc mô phỏng, tính toán, do đó luận văn này sử dụng phần mềm MATLAB để hỗ trợ thực hiện đề tài dựa trên thuật toán điều khiển MPPT, điều khiển fuzzy.

Mục tiêu và nhiệm vụ đề tài

Mục tiêu của đề tài

Tìm hiểu thuật toán MPPT từ truyền thống đến thông minh, bộ biến đổi công suất, bộ thu PV làm cơ sở để cải tiến thuật toán MPPT trên nền fuzzy Sau đó so sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm của thuật toán MPPT cải tiến với các thuật toán MPPT trước đó.

Nhiệm vụ của để tài

- Tìm hiểu, mô phỏng bộ thu PV trên nền MATLAB/Simulink

- Tìm hiểu các thuật toán MPPT

- Tìm hiểu các phương pháp giải mờ cho bộ điều khiển fuzzy, sau đó chọn phương pháp giải mờ thích hợp cho thuật toán MPPT_fuzzy cải tiến

- Tìm hiểu các loại bộ biến đổi công suất DC/DC và toán chọn linh kiện cho bộ biến đổi công suất phù hợp cho mô phỏng và mô hình thực nghiệm

- Tìm hiểu, mô phỏng thuật toán truyền thống MPPT_fuzzy trên nền MATLAB/Simulink hoặc tương đương

- Cải tiến thuật toán MPPT_fuzzy và mô phỏng trên nền MATLAB/Simulink hoặc tương đương sau đó so sánh với kết quả với các nghiên cứu trước đó

- Viết code và làm mô hình thực nghiệm để kiểm chứng MPPT cải tiến.

Phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu

Với mục đích cải tiến MPPT trên nền fuzzy để tăng khả năng đáp ứng và cho thời gian ổn định sau khi điều kiện môi trường thay đổi là ngắn nhất để thu được

CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU lượng công suất là nhiều nhất

Do thời gian thực hiện và kiến thức hạn chế nên đề tài chỉ tập trung vào phần cải tiến thuật toán MPPT trên nền fuzzy, chưa xem xét đến hiệu suất của bộ biến đổi công suất DC/DC và đặc tính nạp của ACCU.

Phương pháp nghiên cứu

Mô phỏng thuật toán MPPT trước đó và thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy trên phần mềm MATLAB dựa trên lý thuyết về năng lượng mặt trời, lý thuyết điều khiển, và những lý thuyết liên quan

Tiến hành thực nghiệm thuật toán MPPT trước đó và thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy trên phần cứng.

Nội dung đề tài

Trên cơ sở những mục tiêu và nhiệm vụ đề tài đề ra, đề tài “Cải tiến thuật toán MPPT trên nền Fuzzy” gồm các nội dung chính như sau:

Chương 2: Tổng quan đề tài

Chương 3: Bộ điều khiển Fuzzy

Chương 4: Bộ biến đổi công suất DC/DC

Chương 7: Cải tiến thuật toán MPPT

FUZZY LOGIC

Giới thiệu [15]

Năm 1965, giáo sư L.A Zadeh của trường đại học Califonia, Berkley đề xuất lý thuyết mờ Với mục tiêu là làm cho máy tính có thể suy nghĩ như con người và có thể tính toán bằng từ

Năm 1974, Mamdani suất bản bài báo đầu tiên về ứng dụng mờ

Năm 1985, Takagi và Seguno suất bản bài báo về hệ thống mờ

Năm 1970, Nhật Bản, Châu Âu và Trung Quốc bắt đầu cho ra sản phẩm từ giả thuyết mờ như máy làm giấy, phản ứng polime hóa Số lượng ứng dụng từ bộ điều khiển mờ dần tăng lên Ban đầu được lập ra bởi Zadeh và được khám phá bởi Mamdani, những ứng dụng của FLC được trưng bầy trong sự phát triển công nghiệp và kinh tế ờ Nhật Bản hầu hết thập kỷ qua Từ sau đó, nhiều công ty Nhật Bản đã cung cấp sản phẩm tiêu dùng được cải tiến về công nghệ FLC như điều khiển tự động lấy nét của máy ảnh canon, hợp số tự động của Honda và Nissan, điều khiển máy lạnh Mitsubishi, điều khiển máy giặt cho Panasonic, và điều khiển thang máy Toshiba

Tháng 10 năm 1993, cuộc trình diễn về Moto, Mitsubishi đã tính toán bắt chước quá trình sử lý thông tin của bộ não tài xế Máy tính nghiên cứu thối quen lái xe thông thường và chọn tình huống khác nhau có thể xảy ra Tích hợp trong hệ thống rada để phát hiện vật trên đường, sau đó FLCs có thể xác định tài xế có quan tâm đến chướng ngại vật trên đoạn đường vừa rồi hay không Nếu tài xế không có phản ứng như máy tính dự đoán, sau đó máy tính điều khiển phanh tránh va chạm

Năm 1994, Nhật Bản xuất khẩu sản phẩm FLC với tổng số tiền lên tới 35 triệu đô Ngày nay, FLC được sử dụng trong sản phẩm tiêu dùng, như máy rủa chén dĩa, máy ảnh và nồi cơm điện

Tập mờ [15]

Trong tập rõ, một phần tử trong cơ sở được định nghĩa rõ ràng là thuộc hay không thuộc tập đó Như tập E, có thể định nghĩa thông qua định nghĩa hàm liên thuộc cho mỗi phần tử x trong tập cơ sở như: à 𝐸 (x) = {1 𝑥 ∊ 𝐸0 𝑥 ∉ 𝐸 (3.1)

Trong tập mờ, phần tử mờ trong cơ sở, hàm liên thuộc có giá trị bất kỳ là [0,1] Hình 3-1 cho ví dụ về hàm liên thuộc tập mờ và tập rõ:

Hình 3-1 Mô tả tập rõ và tập mờ

Thuộc mờ trong một phần tử từ cơ sở của một tập được đo lường bằng một hàm mô tả sự mơ hồ Trong điều khiển mờ, biến ngôn ngữ mang giá trị ngôn ngữ với mức độ thuộc trong một tập Ví dụ, thay vì biến nhiệt độ có giá trị 70 o C, thì nó được xem như là biến ngôn ngữ là “nóng” với độ thuộc là 0.92, “rất lạnh” với độ thuộc là 0.06, “rất nóng” với độ thuộc là 0.7 Mỗi biến ngôn ngữ được kết hợp với một tập mờ và hàm liên thuộc tương ứng

E = {(x, àE(x))|x ∊ F, àE(x) ∊ [0,1]} (3.2) àE(x) là hàm liờn thuộc của x trong tập mờ E, giỏ trị àE(x) là mức độ thuộc của x đối với tập mờ E, àE(x) = 0 tức là x khụng thuộc tất cả cỏc tập, trong khi àE(x) = 1 cú nghĩa là phần tử là hoàn toàn trong tập

3.2.2 Toán học cơ bản trên tập mờ

Mỗi tập mờ có thẻ được diễn đạt bởi hàm liên thuộc của nó Hình dạng của hàm liên thuộc dựa trên ứng dụng và có thể là hình đơn, hình tam giác, hình chữ nhật hoặc hình chuông như hình 3-2:

Hình3-2 Hình dạng của hàm liên thuộc

Ví dụ “Ấm” là biến ngôn ngữ cho “nhiệt độ” hình 3-3 Nếu nhiệt độ đo được trong một hệ thống là x, sau đó mức độ thuộc của x trong tập mờ mang giá trị dương nhỏ à(x) = 0.7 Chỳng ta cú thể núi rằng mức độ đỳng cho định đề: “nhiệt độ x là ấm là 0.7 hay 70%”

CHƯƠNG III: FUZZY LOGIC μ (x) Ấm 1

Hình 3-3 Độ thuộc trong tập mờ

Biến ngôn ngữ cho tập mờ:

Một trong những bước đầu tiên của ứng dụng mờ là để xác định cơ sở của ngôn từ cho mỗi biến ngôn ngữ Tập của từ: T(nhiệt độ) có thể được mô tả đặc điểm của tập mờ như hàm liên thuộc được mô tả như Hình 3-4 Mỗi tập mờ trong một cơ sở ngôn từ hiển thị giá trị ngôn ngữ hay nhãn μ (x) Ấm 1

Hinh 3-4 Tập mờ của nhiệt độ

Toán hạng cơ bản trong tập mờ:

Toán hạng cơ bản trên lý thuyết tập thực là bù, giao và hợp Toán hạng tập mờ rất quan trọng vì chúng có mô tả giao giữa các biến Với phần tử x của cơ sở, toán hạng lý thuyết cho toán hạng về tập như sau: bù, giao và hợp

Xem tập mờ cơ sở X, bù của A được mô tả như hình 3-5:

Hình 3-5 Mô tả toán hạng bù trong tập mờ

Xem hai tập mờ A và B như hình 3-6 trong cùng cơ sở X

Hình 3-6 Mô tả toán hạng giao trong tập mờ

Toán hạng kết nối Minimum (AND) được sử dụng hầu hết trong FLC

Xem hai tập mờ A và B như hình 3-7 trong cùng cơ sở X AUB là toàn bộ vùng được phủ bởi tập:

Hình 3-7 Mô tả toán hạng hợp trong tập mờ.

Điều khiển mờ (FLC) [15]

FLC là phương pháp điều khiển được thiết kế để giải quyết vấn đề có tính xác định không rõ ràng, có thể bắt chước suy nghĩ của con người

3.4 Cấu trúc điều khiển mờ [15]

Những phần cơ bản của FLC được mô tả như Hình 3-8 FLC là sự kết hợp của khâu mờ hóa, cơ sở tri thức, thiết bị suy diễn, và khâu giải mờ

Khâu mờ mô tả số ngõ vào cho tập mờ với mức độ thuộc, nó là biến ngôn ngữ cần thiết để kích hoạt luật Thiết bị suy diễn của FLC mô tả tập mờ tiền dề (NẾU) và tập mờ kết quả (THÌ) Khâu giải mờ mô tả tập mờ số rõ ngõ ra cho FLC

Khâu mờ hóa Khâu giải mờ

Thiết bị hợp thành Cơ sở luật

Ngõ vào rõ Ngõ vào mờ Ngõ ra rõ đã mờ hóa

Ngõ ra mờ sau khi tổng hợp

Cấu trúc bộ điều khiển mờ

Hình 3-8 Cầu trúc bộ điều khiển mờ

Bước đầu tiên của xử lý logic mờ là chuyển từ số rõ ngõ vào thành ngõ vào mờ như Hình 3-9 Quá trình biến đổi này gọi là khâu mờ hóa Ngõ vào mờ sau khi chuyển đổi này sẽ là ngõ vào cho thiết bị suy diễn

Trước tiên cần định nghĩa hàm liên thuộc cho ngõ vào Sau đó, khâu mờ hóa lấy giá tri rõ so sánh với thông tin hàm liên thuộc được định nghĩa trước đó để để cho ra giá trị mờ μ(x) 1

Ngõ vào rõ Độ thuộc

Hình 3-9 Cấu trúc của khâu mờ hóa

Cơ sở tri thức là cơ sở suy diễn cho điều khiển mờ Nó định nghĩa luật điều khiển bằng ngôn ngữ và thông số tương ứng Cơ sở tri thức là trung tâm của hệ thống điều khiển mờ

Cơ sở tri thức của bộ điều khiển mờ (FLC) được hình thành từ hai phần

Có bốn nguyên tắc thiết kế thông số trong cơ sở dữ liệu cho bộ điều khiển mờ

(2) Bình thường hóa cơ sở ngôn từ

(3) Phân vùng mờ của không gian ngõ vào và ra

(4) Hàm liên thuộc của tập mờ chính

Cơ sở luật của FLC là luật “NẾU-THÌ”, cơ sở luật là nền tảng của mô hình mờ Bộ điều khiển có thể được áp dụng cả trường hợp nhiều ngõ vào và nhiều ngõ ra (MIMO) và một ngõ vào và một ngõ ra (SISO)

Cơ sở luật được xây dựng dựa trên những nguồn sau:

(1) Kinh nghiệm chuyên môn và kiến thức về điều khiển: Luật điều khiển được thiết lập dựa trên thông tin thu được từ hệ thống điều khiển

(2) Hành động điều khiển của vận hành: Giám sát hành động điều khiển của vận hành bằng việc thu dữ liệu hoạt động vào-ra

(3) Mô hình mờ của một quá trình: Mô tả đặc tính động của một quá trình bằng ngôn ngữ

(4) Hệ thống tự học: Bộ điều khiển tự tổ chức cơ sở luật hoặc tự tìm ra luật với sự hỗ trợ của giải thuật khác Điều khiển FLC có hai loại mô tả Loại thứ nhất là định trạng thái và loại thứ hai là định mục tiêu

(a) Loại định trạng thái: Định trạng thái hệ thống ở thời gian (t) và tính toán hành động điều khiển mờ ở điểm bất kỳ trong thời gian bằng luật điều khiển và dữ liệu biến ngõ vào Luật điều khiển được trình bày như bên dưới:

R t NẾU x là A t THÌ y là B t (3.6) R t : Số luật A t , B t : Biến ngôn ngữ, x, y: Ngõ vào, ngõ ra rõ

NẾU: Tiền đề câu lệnh đề khẳng định đúng hay không

THÌ: Kết quả câu lệnh diễn tả kết quả suy diễn theo tiền đề Để cho ra biến ngõ ra y để điều khiển hệ thống

At, Bt: Tập mờ mô tả bời hàm liên thuộc

(b) Loại định mục tiêu (điều khiển mờ dự đoán):

Là dự đoán hành động điều khiển hiện tại vả tương lai Luật điều khiển được mô tả như sau:

R t NẾU (z là C t → (x là A t và y là B t )) THÌ z là C t (3.7) x và y là các chỉ số hiệu suất cho việc đánh giá và z là lệnh điều khiển

Luật được diễn dịch như sau: nếu chỉ số hiệu suất x là At và chỉ số y là Bt suy ra lệnh điều khiển z là Ct, và sau đó luật này được lựa chọn, lệnh điều khiển suất Ct ở ngõ ra của bộ điều khiển

Suy diễn mờ là tính toán luật mờ dựa trên thông tin và kiến thức có sẵn Khi tiền đề NẾU bao gồm nhiều điều kiện được liên kết với nhau bởi kết nối AND hoặc OR Điều kiện này có thể phủ định với NOT

Suy diễn có hai phương pháp chính:

(1) GMT: là phép suy diễn ngược Ví dụ:

Luật: NẾU x là a THÌ y là b

(2) GMP: là phép suy diễn tới Ví dụ:

Luật: NẾU x là a THÌ y là b

Suy diễn mờ được áp dụng theo lối suy diễn tới Có nhiều phương pháp để mô tả suy diễn mờ là: Phương pháp Mandani, phương pháp Larsen, phương pháp Tsukamoto, và phương pháp Takagi-Sugeno-Kang (TSK) Được sử dụng nhiều nhất

CHƯƠNG III: FUZZY LOGIC cho điều khiển mờ là phương pháp Mamdani và phương pháp Takagi-Seguno

Năm 1975, để xuất bởi giáo sư Ebrahim Mamdani của đại học Luân đôn và được sử dụng rộng rãi trong thiết kết

Nỗ lực đầu tiện là điều khiển động cơ hơi nước và lò hơi bằng sự kết hợp của tập luật mờ NẾU-THÌ từ việc bắt chước người vận hành Logic mờ Mamdani dùng biến ngôn ngữ cho ngõ vào và ngõ ra để diển tả trạng thái của quá trình điều khiển

Ngõ vào và ngõ ra có hình dáng bất kỳ, thường dùng và tam giác và hình thang

Mô hình mờ Mamdani bao gồm 5 giai đoạn:

Xác định mức độ thuộc của mỗi tập mờ với giá trị ngõ vào rõ tương ứng

Ví dụ: 2 tập mờ, 3 ngõ vào cho môt tập mờ: dịch vụ = ( không tốt, tốt, tuyệt vời), thực phẩm = (trở mùi, bình thường, ngon, thực phẩm ngon)

Với giỏ tri ngừ vào thực phẩm là 8, tương ứng với thực phẩm ngon là à =0.7 (hàm liên thuộc ngon) ngon

Hình 3-10 Mờ hóa ngõ vào

(2) Ứng dụng toán hạng mờ cho nhiều phần tiền đề:

Sử dụng toán hạng logic mờ để tìm mức độ thuộc của các tiền có giá trị [0,1]

Nếu hệ thông sử dụng toán hạng mờ OR thì toán hạng được thể hiện toán hạng hợp à 𝐴⋃𝐵 (x) = max [à 𝐴 (x), à 𝐵 (x)] (3.8) Nếu hệ thống sử dụng toán hạng AND thì toán hạng được thể hiện toán hạn giao

CHƯƠNG III: FUZZY LOGIC à 𝐴∩𝐵 (x) = min [à 𝐴 (x), à 𝐵 (x)] (3.9)

Ví dụ: Mức độ thuộc của hai tiền tố; dịch vụ tuyệt vời là 0.0 và thực phẩm ngon là 0.7 Toán hạng OR cho hai tiền tố là hợp 0.0 và 0.7, kết quả là 0.7 ngon

Kết quả mờ hóa tuyệt vời

Hình 3-11 Dùng toán hạng OR để nhân 2 tiền đề

(3) Áp dụng phương pháp suy diễn:

Kết luận chương 3

Chương này đã trình bày khá chi tiết về điều khiển fuzzy như cấu trức, phương thức hoạt động Có thể áp dụng nội dung được trình bày trong chương để viết code có mô hình thực nghiệm

CHƯƠNG IV: BỘ BIẾN ĐỔI CÔNG SUẤT DC/DC

BỘ BIẾN ĐỔI CÔNG SUẤT DC/DC

Giới thiệu

Bộ biến đổi DC/DC là mạch điện tử biến dổi công suất từ nguồn có mức điện áp này sang mức điện áp khác như mong muốn, hoạt động bằng cách điều chỉnh độ lớn chế độ đóng cắt nguồn vào DC

Giải thuật MPPT sử dụng bộ biến đổi DC/DC cho mục đích điều chỉnh điện áp ra của bộ thu PV ở MPP sao cho công suất cung cấp cho tải là lớn nhất Do đó, chương này thảo luận về nguyên lý hoạt động và chức năng của bộ biến đổi DC/DC phổ biến và sau đó chọn bộ biến đổi phù hợp.

Cấu trúc hình học

Cấu trúc cách ly: Được dùng cho biến áp cách ly có kích thướt nhỏ và tần số đóng cắt cao, nhờ vào cách ly giữa ngõ vào và ngõ ra, có thể tăng áp hoặc giảm áp ngõ ra bằng cách thay đổi tỷ số biến áp Cấu trúc phổ biến như sau:

Cấu trúc trên thường được dùng trong hệ thống nối lưới vì lý do an toàn

Cấu trúc không cách ly: không có máy biến áp cách ly Cấu hình của loại này gồm 3 loại sau:

III Tăng giảm áp (Buck-boost, Cuk, SEPIC)

Bộ biến đổi Buck [16]

Chức năng của bộ biến đổi này là giảm áp có cấu trúc như hình 4-1

Hình 4-1 Cấu trúc mạch Buck

Khi khóa Q đóng, cuộn cảm L nối tiếp với nguồn Vi làm dòng điện trong cuộn cảm tăng dần theo thời gian

Khi khóa Q ngắt, cuộn cảm L có khuynh hướng duy trì dòng điện qua nó sẽ tạo điện áp cảm ứng đủ để diode phân cực thuận Điện áp đặt vào cuộn cảm L lúc này ngược dấu với khi khóa Q đóng, và có độ lớn bằng điện áp ngõ ra cộng với điện áp rơi trên diode, khiến cho dòng điện qua điện cảm L giảm dần theo thời gian Tụ điện ngõ ra C có giá trị đủ lớn để dao động điện áp tại ngõ ra nằm trong giới hạn cho phép V o cùng dấu với Vi Ở trạng thái dẫn liên tục, giá trị dòng nhấp nhô IL không nhỏ hơn không:

+ Áp trên L lúc Q đóng; V L = V i – V o ; ∆𝐼 𝐿đó𝑛𝑔 = (𝑉 𝑖 −𝑉 𝑂 )

𝐿 (1 − 𝐷)𝑇 (4.2) DT: thời gian Q đóng, (1-D)T: thời gian Q ngắt Ở trạng thái xác lập, dòng I L ở đầu chu kỳ bằng dòng ở cuối chu kỳ

V o : điện áp ngõ ra (V) Vi: điện áp ngõ vào (V) D: chu kỳ nhiệm vụ

+ Khóa Q nối tiếp với nguồn, dòng điện sẽ bị gián đoạn trong quá trình Q ngắt, do đó công suất bị thất thoát

+ Theo đặc tính của bộ thu PV, khi nhiệt độ bộ thu tăng lên hoặc bức xạ mặt trời giảm xuống làm cho điện áp bộ thu thấp hơn điện áp tải Do đó, cần bổ sung chức năng tăng áp cho bộ biến đổi.

Bô biến đổi Boost [17]

Chức năng của bộ biến đổi này là tăng áp có cấu trúc như hình 4-2

Hình 4-2 Cấu trúc mạch Boost

Khi khóa Q đóng, cuộn cảm L nối tiếp với nguồn Vi làm cuộn cảm tăng dần theo thời gian

Khi khóa Q ngắt, điện áp trên cuộn cảm lúc này ngược dấu với trạng thái Q đóng và diode ở trạng thái phân cực thuận nên điện áp ra Vo lúc này bằng điện áp nguồn cộng với điện áp cảm ứng trên cuộn cảm, dẫn tới dòng trên cuộn cảm giảm dần theo thời gian Tụ điện ngõ ra C có giá trị đủ lớn để dao động điện áp tại ngõ ra nằm trong giới hạn cho phép Vo cùng dấu với Vi

CHƯƠNG IV: BỘ BIẾN ĐỔI CÔNG SUẤT DC/DC Ở trạng thái dẫn liên tục, giá trị dòng nhấp nhô IL không nhỏ hơn không:

+ Áp trên L lúc Q đóng; V L = V i ; ∆𝐼 𝐿đó𝑛𝑔 = 𝐷𝑇

+ Áp trên L lúc Q ngắt: V L = V i - V o ; ∆𝐼 𝐿𝑛𝑔ắ𝑡 =(Vi − Vo)(1−𝐷)𝑇

DT: thời gian Q đóng, (1-D)T: thời gian Q ngắt Ở trạng thái xác lập, dòng I L ở đầu chu kỳ bằng dòng ở cuối chu kỳ

Vo: điện áp ngõ ra (V) Vi: điện áp ngõ vào (V) D: chu kỳ nhiệm vụ

Khi điện áp ngõ vào cao hơn điện áp tải yêu cầu thì bộ biến đổi không thể giảm áp ngõ vào được, cần bổ sung chức năng hạ áp cho bộ biến đổi.

Bộ biến đổi buck-boost [18]

Bộ biến đổi Buck-boost có thể biến đổi điện áp DC ngay khi điện áp ngõ ra của bô thu thấp hoặc cao hơn ngõ ra tải của bô biến đổi Cấu trúc như hình 4-3

Hình 4-3 Cấu trúc mạch Buck-boost

Bộ biến đổi buck-boost là sự kết nối của hai bộ biến đổi cơ bản: giảm áp Buck và tăng áp boost

Khi khóa Q đóng, cuộn cảm L nối tiếp với nguồn vào Vi, dẫn đến dòng qua cuôn cảm tăng dần theo thời gian, lúc này diode D phân cực nghịch

Khi khóa Q ngắt, điện áp trên cuộn cảm lúc này ngược dấu với trạng thái Q đóng và diode ở trạng thái phân cực thuận, do đó dòng trong cuộn cảm L giảm dần theo thời gian Vo ngược dấu với Vi Ở trạng thái dẫn liên tục, giá trị dòng nhấp nhô IL không nhỏ hơn không:

+ Áp trên L lúc Q đóng; V L = Vi; ∆𝐼 𝐿đó𝑛𝑔 = 𝐷𝑇

+ Áp trên L lúc Q ngắt: V L = Vo; ∆𝐼 𝐿𝑛𝑔ắ𝑡 = 𝐷(1−𝐷)𝑇

𝐿 (4.10) DT: thời gian Q đóng, (1-D)T: thời gian Q ngắt Ở trạng thái xác lập, dòng I L ở đầu chu kỳ bằng dòng ở cuối chu kỳ

Bất lợi của bộ chuyển đổi buck-boost là dòng ngõ vào không liên tục vì khóa đặt ở ngõ vào.

Bộ biến đổi SEPIC [19]

Bộ biến đổi SEPIC tương tự như bộ biến đổi buck-boost, ngõ ra Vo có thể được điều chỉnh lớn hơn hoặc nhỏ hơn ngõ vào Vi Tên đầy đủ của mạch là (single- ended primary-inductor converter) Mô hình SEPIC như hình 4-4

Hình 4-4 Cấu trúc mạch SEPIC

Khi khóa Q đóng, cuộn càm L1 nối tiếp với nguồn Vi, dòng TL1 tăng dần theo thời gian Khi khóa Q đóng, ngay lập tức áp V C1 = Vi, lúc này diode phân cực nghịch nên cuộn cảm L2 được nạp bởi C1 có chiều ngược với chiều áp V L2 trên hình 4-4 và áp V L2 ≈ -Vi

Khi khóa Q ngắt, cuộn cảm L1, tụ C1 và L2 nối tiêp với nguồn Vi, và tải được cấp năng lượng nguồn Vi, L1 và L2 (được nạp bởi tụ C1 khi khóa Q đóng)

C1 được nạp trong giai đoạn này, và C1 sẽ nạp cho l2 khi khóa Q đóng

+ Tương tự như buck-boost converter, SEPIC bị dao động ở dòng ngõ ra

+ Do SEPIC chuyển đổi năng lượng giữa các tụ nối tiếp, một tụ với dung kháng cao và nắn dòng theo yêu cầu

+ Hài thứ tự thứ tư của SEPIC làm cho mạch này khó điều khiển hơn, thích hợp cho ứng dụng có sự thay đổi rất chậm.

Bộ biến đổi Cuk [19]

Tương tự với mạch Buck-boost, mạch Cuk cho ra áp ngõ ra mang giá trị âm so với áp ngõ vào Cường độ áp ngõ ra có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn điện áp vào tùy vào độ lớn chu kì nhiêm vụ D Cấu trúc mạch Cuk như hình 4-5

Hình 4-5 Cấu trúc mạch Cuk

Xem như C1 và C2 có giá trị đủ lớn có thể bỏ qua nhấp nhô điện áp taị tụ này và cho L1 và L2

Khi khóa Q ngắt, L1 nối tiếp với Vi và C1, sự chênh lệch áp đặc lên L1, diode D phân cực thuận, làm dòng I L1 tăng lên theo thời gian, điện áp trên L1 là 𝑉 𝐿1 = 𝑉 𝑖 − 𝑉 𝐶1 L2 nối trực tiếp với tụ ngõ ra C2 và có dấu ngược với dấu và dòng trên L2 được nạp bằng tụ C1 ở thời điểm Q đóng, suy ra V L2 = Vo

Trạng khóa Q đóng, cuộn kháng L 1 kết nối tiếp với nguồn vào Vi do đó V L1

= V i Cuộn L2 nối tiếp với C 1 và C 2 và được nạp bởi C1, do đó công thức của V L2 V O + V C1 Điện áp trung bình của VL1 và VL2:

𝑉̅ 𝐿1 = 𝐷 𝑉 𝑖 + (1 − 𝐷) (𝑉 𝑖 − 𝑉 𝐶1 ) = (𝑉 𝑖 − (1 − 𝐷) 𝑉 𝐶1 ) (4.13) 𝑉̅ 𝐿2 = 𝐷 (𝑉 𝑂 + 𝑉 𝐶1 ) + (1 − 𝐷) 𝑉 𝑂 = (𝑉 𝑂 + 𝐷 𝑉 𝐶1 ) (4.14) Ở trạng thái xác lập, điện áp trung bình trên cuộn cảm L1và L2 phải bằng 0

Tử công công thức cuối và yêu cầu áp trên cuộn kháng ở trạng thái xác lập;

𝑉 𝐶 = − 𝑉 𝐷 𝑂 (4.15) Điện áp trung bình qua cuộn cảm L1:

+ Nếu 0 < D < 0.5 áp ngõ ra V o nhỏ hơn áp ngõ vào V i + Nếu D = 0.5: ngõ ra bằng ngõ vào

+ Nếu 0.5 < D < 1 áp ngõ ra V o lớn hơn áp ngõ vào V i Việc so sánh đang xét về độ lớn của giá trị điện áp Ưu điểm:

+ Bộ biến đổi có thể tăng hoặc giảm áp Dùng từ như bộ phận trữ năng lượng chính, kết quả là dòng ngõ vào liên tục

+ Mạch đóng cắt thấp và hiệu suất cao

Nhược điểm lớn nhất là yêu cầu tụ có khả năng mang dòng nhấp nhô lớn

4.7.1 Tính toán chọn giá trị linh kiện

Mô hình cho việc thết kế và chọn giá trị linh kiện cho mạch Cuk như hình 4- 5 với giá trị điện trở 7Ω

Việc chọn các thông số để tính toán linh kiện cho mạch Cuk được dựa trên điều kiện làm việc với nhiệt độ là 25 o C, và độ bức xạ là 1000(W/m 2 )

Chọn tần số đóng cắt fs

Tiva lấy mẫu 1x10 6 mẫu/giây  một mẫu/us, và lấy 64 mẫu/lần/chu kỳ đóng cắt  Tần số đóng cắt fs = 1/64us ,625kHz

Theo [21] công thức tính toán cho L1, L2 giới hạn giữa CCM và DCM, và cho C1, C2 như bên dưới

Trong đó, chu kỳ nhiệm vụ D = 0.5 f s = 15,625kHz, R tải = 7Ω, V o là điện áp ra sau mạch Cuk V r1 là độ nhấp nhô điện áp (đỉnh – đỉnh) trên tụ C 1 , độ nháp nhô điện áp là 5%, tức là (Vr1/V o ) = 0.05 V r2 là độ nhấp nhô điện áp (đỉnh – đỉnh) trên tụ C 2 , độ nháp nhô điện áp là 5%, tức là (V r2 /V o ) = 0.05 Thế (4.18)~(4.21) ta chọn được giá trị L 1 , L 2 , C 1 , C2 như bảng 4-1:

Bảng 4-1: Chọn giá trị phần tử mạch Cuk sau khi tính toán

Tính toán theo công thức

D L b1 (uH) L b2 (uH) C 1 (uF) C 2min (uF) (*)

(*): Thế L 2 = 100 (uH) vào công thức trên để tính C 2min

(**): Mô phỏng bằng LTspice với C1 = 330uF, độ nhấp nhô điện áp trên C1 0.5% Sau đó thử C1 = 47uF, độ nhấp nhô điện áp trên C1 = 5% (độ nhấp nhô cho phép)

Thử mạch Cuk bằng LTspice IV: Giá trị phần tử L1 = L2 = 100uH, C1 47uF, C2 = 100uF, f = 15.625kHz Mô phỏng mạch Cuk bằng LTspice IV như hình 4-6:

Hình 4-6: Cấu hình mạch Cuk được mô phỏng trên Ltspice IV

Hình 4-7: Điện áp ra Vo với D = 0.5 Điện áp vào (Vin) và áp ra (Vo) với từng trường hợp thay đổi chu kỳ nhiệm vụ (D) như Bảng 4-2:

Bảng 4-2: Điện áp ngõ ra Vo thay đổi với từng giá tri D tương ứng

Chu kỳ nhiệm vụ D Áp ngõ vào Vin(V) Áp ngõ ra Vo(V)

- Kiểm tra độ nhấp nhô điện áp ở C1, C2 (không quá 5%)

Với kết quả mô phỏng đạt được như trên thì giá trị phần tử L1, L2, C1, C2 được chọn là hợp lý.

Kết luận

Chương 4 đã giới thiệu các bộ biến đổi công suất bao gồm cấu hình, nguyên lý hoạt động Đặc biệt, chọn được giá trị phần tử cho bộ biến đổi Cuk, giá trị linh kiện này sẽ được dùng trong mô phỏng và làm mạch thực nghiệm

BỘ THU PV

Tế bào quang [1]

Cấu tạo và nguyên lý hoạt động

Tế bào quang được làm chủ yếu từ chất bán dẫn là silic Nguyên tử silic có hóa trị 4 được pha lẫn với nguyên tử có hóa trị 3 như boron và hóa trị 5 như phospho, cùng nhóm với silic là germanium cũng được dùng nhiểu trong các linh kiện bán dẫn, galli và arsen được dùng để chế tạo các tế bào quang GaAs; cadmi và telluri được dùng để chế tạo các tế bào quang CdTe

Chất bán dẫn không dẫn điện ở nhiệt độ không tuyệt đối, do không có điện tử tự do trong vùng dẫn Để lên vùng dẫn, điện tử phải hấp thụ năng lượng đủ lớn đẻ vượt qua vùng cấm, gọi là năng lượng vượt ngưỡng, gọi tắt là Eg với thứ nguyên thông thường là eV 1 eV là năng lượng mà nguyên tử nhận được khi điện áp tăng 1V (1eV = 1.6x10 -19 J)

Khi ánh sáng mặt trời (hạt photons) chiếu vào bề mặt chất bán dẫn, các điện tử nhận được mức năng lượng từ photon và bức ra khổi quỹ đạo nguyên tử trở thành điện tử tự do Và nguyên tử trở thành ion+, còn gọi là lỗ (hole) mang điện tích dương minh họa như hình 5-1 Với năng lượng vượt ngưỡng của silic là 1.12eV thì photon cần có bước sóng cực đại là 1.1μm để bức điện tử silic ra khổi quỹ đạo

Hình 5-1 Hiện tượng hấp thụ photon trên bề mặt bán dẫn

Các ion+ sẽ chạy khắp mạng tinh thể bằng cách trung hòa từ điện tử của nguyên tử lân cận sinh ra ion+ mới Như vậy dòng điện trong chất bán dẫn không chỉ có điện tử mang điện tích âm mà còn các lỗ mang điện tích dương

Sau khi điện tử - lỗ được sinh ra chúng có khả năng tái hơp trở lại Để tránh sự tái hợp này, điện trường tự do được sinh ra phải tách điện tử và lỗ về hai phía bằng tiếp giáp p-n Tiếp giáp này được hình thành từ việc áp chất bán dẫn loại n và chấ bán dẫn loại p với nhau

Chất bán dẫn loại n bao gồm nguyên tử trong tinh thể silic kết hợp với nguyên tử có hóa trị 5 như phospho tạo thành chất cho như hình 5-3 Với tỉ lệ 1 nguyên tử phospho với 1000 nguyên tử silic

Hình 5-2 Cách hoạt động của silic loại n

Chất bán dẫn loại p bao gồm nguyên tử trong tinh thể silic kết hợp với nguyên tử có hóa trị 3 như boron tạo thành chất nhận như hình 5-4 Với tỉ lệ 1 nguyên tử boron với 10 triệu nguyên tử silic

Hình 5-3 Cách hoạt động của silic loại p

Sau khi hai lớn bán dẫn n và p tiếp xúc nhau Ngay lập tức, điện tử bên lớp n tràn qua lớp p trung hòa điện với lỗ ở lớp p Và lỗ ở lớp p tràn qua lớp n để trung hòa với điện tử ở lớp n, dẫn đến hình thành vùng cấm có chiều rộng 1μm với thế là 1 V minh họa như hình 5-5

Hình 5-4 Nguyên lý hoạt động của tiếp giáp p-n

Diode có cấu tạo gồm liên kết bởi 2 lớp bán dẫn p-n, có đặc tính I-V như hình 5-6 Đặt điện áp Vd thi dòng thuận chảy từ p sang n dễ dang, nhưng nếu đặt áp ngược lại thì dòng bảo hòa nghịch I o rất nhỏ (≈10- 12 A/cm 2 ) chảy từ n sang p

Hình 5-5 Kí hiệu và đường đặc tính tiếp giáp p-n

Phương trình diode Shockley dùng mô tả đặc tính của I-V có dạng

Trong đó Id là dòng thuật theo chiều mũi tên (A), Vd là áp đặt qua hai đầu diode theo chiều p-n (V), Io là dòng ngược bão hòa (A), q là điện tích electron

(=1.602x10 -19 C), k là hằng số Boltzman (=1.381x10 -23 J/K) và T là nhiệt độ tiếp giáp ( o K) Điện trường tiếp giáp n-p ngăn không cho cặp điện tử - lỗ tái hợp trở lại và và đẩy lỗ bên p và điện tử bên n ra xa vùng cấm Nếu điện tử từ bên n muốn qua bên p và lỗ từ bên n muốn qua bên p phải thông qua tải kết nối ngoài như hình 5-7

Hình 5-6 Hiệu ứng quang điện tạo dòng cấp cho tải

Mạch tương đương đơn giản của tế bào quang

Mạch tương đương đơn giản của tế bào quang như hình 5-7 gồm một nguồn dòng sơ cấp Isc cấp dòng với tỉ lệ cường độ sáng của mặt trời Và có phương trình đường cong đặc tính I-V của tế bào quang mạch tương đương đơn giản như (5.7)

Hình 5-7 Mạch tương đương đơn giản nhất của tế bào quang

Mạch tương đương thực tế của tế bào quang

Với mạch tương đương đơn giản, dòng ra sẽ bằng 0 nếu bề mặt panel bị che khuất chỉ một tế bào quang mắc nối tiếp Mô hình thực tế của của tế bào quang như hình 5-7

Hình 5-7 Mạch thực tế tương đương của tế bào quang

Mạch tương đương lúc này có thêm điện trờ mắc song song R p đặc trưng cho dòng rò qua tế bào quang và điện trở mắc nối tiếp R s đặc trưng cho nội trở tế bào quang

Phương trình đặc tính I-V tương ứng của tế bào quang như (5.4)

I SC_STC : dòng ngắn mạch ở điều kiện chuẩn (STC), T STC (25 o C): nhiệt độ tế bào quang điều kiện chuẩn (STC), G STC (1000W/m 2 ): bức xạ điều kiện chuẩn(STC), ki: hệ số dòng ngắn mạch được cung cấp bởi nhà sản xuất, G: bức xạ nhận được (W/m 2 ):

I o = I SC_STC + k i (T− T STC ) exp[ q(VOC_STC + kv(T− TSTC)) k∗Vth ]−1

V OC_STC : áp hở mạch ở điều kiện chuẩn (STC), k v : hệ số áp hở mạch.

Bộ thu PV

Mỗi tế bào quang chỉ cung cấp khoảng 0.5V điện áp, nên rất khó dùng trong ứng dụng thực tế Do đó nhiều tế bào quang được đóng khung chắc chắn thành các mô đun có điện áp lớn hơn vận hành trong mọi điều kiện thời tiết Mô đun PV điển hình gồm 36 tế bào quang mắc nối tiếp với điên áp ra chuẩn 12V, dụ thực tế áp ra có thể lớn hơn 12 V, một số mô đun gồm 33 tế bào quang mắc nối tiếp, dùng nạp ACCU đơn giản Một số mô đun có 72 tế bào quang mắc nối tiếp cho ra điện áp chuẩn là 24V, hoặc 36 tế bào quang mặc sóng song song hai nhánh cho ra điện áp chuẩn 12V [1]

Công thức gồm N p tế bào quang mắc song song và N s tế bào quang mắc nối tiếp như (5.6) [22]:

Dòng I tăng tỷ lệ với số lượng tế bào quang ghép song song, áp V tăng tỷ lệ với số lượng tế bào quang ghép nối tiếp Và đường đặt tính I-V như hình 5-8 và P-V như hình 5-9 trong điều kiện nhiệt độ và bức xạ thay đổi [22]

Hình 5-8 Đường đặc tính I-V thay đổi theo bức xạ và theo nhiệt độ

Hình 5-9 Đường đặc tính P-V thay đổi theo bức xạ và theo nhiệt độ[22] Đặt tính I-V của bộ thu phụ thuộc hoàn toàn vào bức xạ và nhiệt độ như hình 5.8, dòng I bị phụ thuộc vào sự thay đổi khi bức xạ G, còn điện áp hầu như là không đổi Mặt khác, khi nhiệt độ thay đổi thì VOC thay đổi còn dòng thì hầu như không đổi Công thức áp hở mạch V OC bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ theo (5.7) [22]

V OC = (V OC_STC + k v (T − T STC )) (5.7) Điểm công suất cực đại MPP của bộ thu PV là (Vmpp, I mpp ), ở điểm này bộ thu PV cho ra công suất lớn nhất P max như công thức (5.8)

V mpp , I mpp là điểm hoạt động ở dòng và áp tối ưu Khi bộ thu PV kết nối với tải thì cho ra đường đặc tính I-V, hầu hết điểm hoạt động không nằm ở điểm công suất cực đại mà luôn thay đổi khi điều kiện môi trường thay đổi [22].

Các loại silic dùng để chế tạo tế bào quang

Qua nhiều thập kỹ, silic là nguyên liệu hầu hết được dùng trong chế tạo tế bào quang Mặc dù kỹ thuật và nguyên liệu khác được phát triển nhưng silic được dùng hơn 82% trong sản phẩm [23] Silic khá phổ biến vì là nguồn phong phú trên bề mặt vỏ trái đất, ở hình thức silic dioxide và không độc hại Có hai loại tế bào quang chính là tế bào quang silic đơn tinh thể Monocrystalline và silic đa tinh thể policrystalline, còn loại thứ ba có hiệu quả tương đối kém hơn hai loại trên và ít

CHƯƠNG V: BÔ THU PV được sử dụng hơn Và loại khác được làm từ copper indium gallium (di)selenide (CIGS) hoặc cadmium telluride (CdTe)

Tế bào quang silic đơn tinh thể [Monocrystalline silicon]

Tế bào quang được làm bằng silic đơn tinh thể có hiệu suất cao nhất Chúng được làm từ lát mỏng (miếng rất mỏng) của đơn tinh thể từ silic tinh khiết tan chảy Đơn tinh thể có đặc tính như nhau và có thể dự đoán được như cấu trúc tinh thể có thứ tự cao Tuy nhiên qui trình sản suất phải hết sức cẩn trọng và ở nhiệt độ cao, và tốn chi phí Hiệu suất của tế bào quang là này ở 15 – 18 % và bề mặt cần thiết để thu được 1kW là 7m 2

Tế bào quang silic đa tinh thể [polycrystalline silicon] Được làm từ miếng bán dẫn mỏng của silic tan chảy tinh khiết Tuy nhiên, cấu trúc tinh thể tùy ý: silic lạnh, tinh thể của nó có cấu trúc không theo quy tắc ở nhiều điểm khác nhau trong cùng lúc Tính thể có kích, hình dáng, định hướng cỡ tùy ý Tế bào quang được làm từ sislicon da tinh thể cho hiệu suất khá thấp, khoảng 11 15% [24] Tuy nhiên quy trinh sản xuất ít tốn kém hơn nhưng hiệu suất thấp Bề mặt cần thiết để thu 1 kW ở STC là 8 mm 2

Tế bào quang silic vô định hình và phim mỏng [Amorphorous and thin-film silicon]

Silic vô định hình là ở hình thức không tính thể của silic được lắng cặn trên đế khác nhau thành những màng mỏng việc lắng cặn này có thể tiến hành ở nhiệt độ thâp Quy trình chế tạo đơn giản, rẻ và dể dàng hơn silic định hình Điểm yếu của tế bào quang loại này là cho hiệu suất thấp, khoảng 6-8% [24] đo ở nhiệt độ STC Tuy nhiên ở dưới điểu kiện bức xạ yếu hoặc khuếch tán như những ngày có mây, hiệu suất có thể cao hơn tế bào quang định hình và hệ số nhiệt độ nhở hơn [23] Silic vô định hình và hấp thụ ánh sáng tốt hơn loại định hình, vì hiệu suất thấp nhưng dát mỏng là vấn đề về công nghệ Tế bào quang đầu tiên được làm từ công nghệ phim mỏng, đã được sử dụng vào những năm 1980 trong ứng dụng điện tử, như tính toán, và được sử dụng trong những năm gần đây với những ứng dụng công

CHƯƠNG V: BÔ THU PV suất cao vì những đặc tính như trên Cách sử dụng tế bào quang thông thường của ngày nay là lớp bọc của mặt tiền tòa nhà, giá cả có thể cạnh tranh với nguyên liệu trét tường chất lượng cao nếu có yêu cầu phát ra điện Điển mạnh của công nghệ phim mỏng với quy trình sản xuất đơn giản và nguyên liệu không đắt lắm và phương pháp sản xuất liên tục, tránh việc ghép các tế bào quang lại với nhau và tiềm năng về khối lượng nhẹ và tính mền dẻo

Tế bào quang silic vi tinh thể

Trong những năm gần đây, loại silic mới được phát triển là silic vi tinh thể

[23] Lắng thành những tấm phim trên những chất nền, và cải tiến hiệu suất của silic vô định hình Tuy nhiên, tế bào quang loại này hấp thụ ánh sáng kém hơn so với loại tế bào quang silic vô định hình Giải pháp là bẩy ánh sáng khi ánh sáng rọi vào trong tấm phim Loại này chủ yếu dùng trong nghiên cứu và phát triển

Hỗn hợp bao gồm là những chất lắng cặn và thuận lợi của nó cũng giống như silic vô định hình cho hiệu suất cao Giữa những hợp chất này có hai loại đã dùng rộng rãi trên thị trường là CIGS và CdTe, có hiệu suất 10-13% [24] và sẽ được tăng lên nếu công nghệ được cải tiến và giá cả có thể cạnh tranh với giá điện lưới [23] Điểm bất lợi của công nghệ này là độc hại trong hợp chất và nguồn không dồi dào như CIGS có dùng chất Indi, nguyên tố này khan hiếm trên vỏ trái đất sử dụng mạnh trong sản phẩm điện tử như màn hình tình thể lỏng (LCD) và kết nối p- n CIGS là kết hợp của cadi và sulphide (CdS), đặc biệt cadi là kim loại nặng, độc hại Với CdTe thì không độc hại và phổ biến trên thị trường nhưng có vài cảnh báo trong quá trình sản xuất

Một công nghệ khác nữa tế bào quang nhuộm nhạy [23] Tế bào quang loại này được làm từ nguyên liệu hữu cơ Hiệu suất vượt hơn hẳng tế bào quang silic vô định hình Điểm mạnh là chúng có thể hoạt động tốt dưới điều kiện ánh sáng yếu và khuếch tán và hệ số nhiệt độ thấp Nguyên liệu không độc hai, là nguồn tài nguyên dồi dào và qui trình sản xuất đơn giản Mô đun linh hoạt có thể được làm từ chất

CHƯƠNG V: BÔ THU PV nền linh hoạt và được sử dụng PV để tích hợp: trên mái nhà, của sổ với nhiều hình dạng, kích cỡ và chuẩn khác nhau.

Bộ thu PV áp dụng cho luận văn

5.4.1 Thông số và đường đặc tính

Luận văn sẽ dùng bộ thu PV P618-85W của Mặt trời đỏ với thông tin như bảng 5-1 được sử dụng trong mô phỏng, và thực nghiệm

Bảng 5-1 Thông số bộ thu PV P618-85W

Tên Kí hiệu Giá trị Đơn vị

Công suất cực đại P max 85 Wp Áp ở MPPT V mpp 18.18 V

Dòng ở MPPT I mpp 4.78 A Áp hở mạch V OC 21.85 V

Hệ số áp hở mạch K v -0.36 %/°C

Hệ số dòng ngắn mạch K i 0.046 %/°C

Khối lượng 7.8 kg Điều kiện tiêu chuẩn STC：Bức xạ: 1000W/m 2 , AM 1.5,Nhiệt độ: 25℃

Bằng phương pháp thử sai và sánh với đặc tính của nhà cung cấp, ta tìm được 2 được giá trị Rs = 0.18Ω, Rp = 88.9 Ω

5.4.2 Xây dựng bộ thu trên nền MATLAB-SIMULINK

Mô hình bộ thu PV được xây dựng như hình 5-10 dựa vào công thức (5.1) đến (5.4) và thông số trong bảng 5-1

Hình 5-10 Mô hình bộ thu PV trên nền MATLAB SIMULINK

5.4.3 Đường đặc tính V-P của bộ thu khi bức xạ thay đổi

Giá trị điện áp và công suất ở điểm MPP tương ứng với mức bức xạ và nhiệt độ khác tương ứng thu được như bảng 5-2

Bảng 5-2 Giá trị Vmpp và Pmpp ở từng điểm bức xạ

Bức xạ (W/m 2 ) Nhiệt độ ( o C) Điện áp (V) Công suất (W)

+ Khi nhiệt độ tăng thì giá trị điện áp và công suất ở MPP giảm xuống tương ứng trên cùng mức bức xạ.

Chương 5 đã trình bày cấu trúc và nguyên lý hoạt động về lý thuyết của bộ thu PV Và xây dựng bộ thu PV dùng cho mô phỏng gần giống với mô hình thực nghiệm, sau đó mô phỏng và thu giá trị áp và công suất ở dãy bức xạ và nhiệt độ khác nhau, dữ liệu thu được này được dùng để đánh giá kết quả mô phỏng và kết quả thực nghiệm

CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT

THUẬT TOÁN MPPT

Phương pháp Hill climbing và P&O

Hill climbing và P&O làm việc tương tự nhau, phương thức hoạt động của phương pháp này dựa trên độ thay đổi điện áp ± ∆Vp ngõ ra của bô thu PV cung cấp cho ngõ vào bộ biến đổi công suất DC/DC điển hình như [25] hoặc độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ±∆D như [26], thay đổi độ lớn của chu kỳ nhiệm vụ dẫn đến thay đổi điện áp ngõ ra của bộ thu PV, phương pháp thay đổi chu kỳ nhiệm vụ được mô tả như hình 6-1

V(k): điện áp thu được từ bộ thu PV tại thời điểm thứ k

I(k): dòng điện thu được từ bộ thu PV tại thời điểm thứ k

P(k): công suất thu được từ bộ thu PV tại thời điểm thứ k

∆V(k): độ lệch điện áp đo được từ bộ thu PV thời điểm thứ k so với thời điểm k-1

Hệ thống hoạt động dựa vào thay đổi chu kỳ nhiệm vụ D, độ thay đổi của D phụ thuộc vào điện áp ∆V(k) Đầu tiên bộ điều khiển đo giá trị áp vào dòng bộ thu PV là Vp và Ip tại thời điểm thứ k Sau đó tính toán độ thay đổi công suất so với chu kỳ trước ∆P(k) = P(k) – P(k-1), tùy thuộc vào giá trị ∆P(k), nếu ∆P(k) > 0 thì so sánh độ thay đổi ∆V(k) V(k) – V(k-1) dẫn đến thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ∆D(k) Tiến trình này được lập lại cho tới khi chạm diểm MPP

Phương pháp P&O sẽ không hiệu quả trong điều kiện môi trường thay đổi liên tục Dù đang ở MPP nhưng vẫn thay đổi vì hệ thống luôn hoạt động với ±∆D

Phương pháp này hoạt động dựa trên giá trị của tỷ số ∆P/∆V và ∆I Khi

∆P/∆V = 0 hoặc ∆I = 0: hệ thống đang hoạt động ở MPP Khi dP/dV < 0, hệ thống đang hoạt động bên trái MPP Khi dP/dV > 0, hệ thống đang hoạt động bên phải MPP như hình 6-3 dP dV= d(IV) dV = I + V dV dI ≅ I + V ∆V ∆I ; với dP dV

{ dP dV= 0, ở MPP dP dV> 0 , bên trái MPP dP dV< 0, bên phải MPP

Hình 6-2 Phương pháp INC truyền thống [28]

Hình 6-3 Biểu đồ leo đèo của thuật toán MPPT INC

∆I(k): độ lệch dòng điện đo được từ bộ thu PV thời điểm thứ k so với k-1

Phương pháp INC cấp chu kỳ nhiệm vụ D cho bộ biến đổi DC-DC Cuk:

Bước 1: Đo điện áp Vp(k) và dòng Ip(k) của bộ thu PV tại thời điểm thứ k

Bước 2: Tính toán ∆V(k) theo (6.3) và ∆I(k) theo (6.7), sau đó so sánh, nếu

∆V = 0 thì hệ thống chuyển sang Bước 2-1, còn nếu ∆V ≠ 0 hệ thống chuyển sang Bước 2-2

Bước 2-1: So sánh nếu ∆I = 0 tứ là hệ thống đang hoạt đông ở MPP, còn nếu

∆I > 0 thì hệ thống đang ở bên trái của điểm MPP tăng giá trị điện áp Vref tức giảm D để hệ thống tiến về phía bên phải, còn nếu ∆I < 0 tức hệ thống đang ở phía bên phải của MPP, tức cần giảm điện áp Vref tức tăng D để hệ thống tiến về MPP Kế tiếp là Bước 3

Bước 2-2: Tính toán ∆P/∆V theo (6.4), sau đó so sánh nếu ∆P/∆V = 0 tứ là hệ thống đang hoạt đông ở MPP, còn nếu ∆P/∆V > 0 thì hệ thống đang ở bên trái của điểm MPP, tăng giá trị điện áp Vref tức giảm D để hệ thống tiến về phía bên phải, còn nếu ∆P/∆V < 0 tức hệ thống đang ở phía bên phải của

MPP, tức cần giảm điện áp Vref tức tăng D để hệ thống tiến về MPP Kế là sang Bước 3

Bước 3: Cập nhật giá trị điện áp Vp(k) và dòng I(k) ở thời điểm thứ k

Bước 4: Trở về Bước 1 Điện áp hoạt động của bộ thu PV được điều khiển sao cho có giá trị gần hoặc bằng với điện áp Vref dựa trên giá trị chu kỳ nhiệm vụ D cung cấp cho bộ biến đổi công suất DC/DC Có những phương pháp INC tăng giảm chu kì nhiệm vụ trực tiếp không qua quá trình chuyển đổi từ Vref sang chu kỳ nhiệm vụ D Bộ điều khiển PI có thể đưa điện áp bộ thu Vp về bằng giá trị Vref một cách dễ dàng

Công thức (6.4) có thể được biến đổi thành công thức (6.7) Khi e = 0, tức là

CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT hệ thống đang hoạt động ở MPP, bộ điều khiển PI sẽ hiệu quả trong cho việc đưa e

6.3 Phương pháp áp hở mạch (Voc) [27]

Mối quan hệ giữa Vmpp và Voc gần như tuyến tính dưới điều kiện bức xạ và nhiệt độ thay đổi, nên việc tính toán tìm Vmpp là khá dễ dàng nếu đo được Voc được áp dụng như, mối liên hệ giữa Vmpp và Voc bởi hệ số k1 đựơc mô tả như (6.9)

Giá trị k 1 phụ thuộc vào đặc tính của bộ thu PV, được tính toán trước bằng thực nghiệm, hệ số k 1 có giá trị trong khoảng 0.71 -> 0.78.

Phương pháp dòng ngắn mạch (Isc) [27]

Mối quan hệ giữa Impp và Isc như tuyến tính nên việc tính toán Impp dễ dàng nếu xác định được Isc và hệ số k 2 được mô tả như (6.10);

Giá trị k 2 phụ thuộc vào đặc tính của bộ thu PV, được tính toán trước bằng thực nghiệm, hệ số k 2 có giá trị trong khoảng 0.78 -> 0.92.

Phương pháp fuzzy

Phương pháp MPPT trên nền fuzzy là phương pháp điều khiển thông minh [29-32], phương pháp này khắc phục được hạn chế của hai phương pháp P&O và INC truyền thống Vì ngõ ra của bộ điều khiển fuzzy có độ lớn thay đổi tương ứng so với ngõ vào Cấu trúc bộ điều khiển như hình 6-4

Bước 1: Đo điện áp Vp(k) và Ip(k) thứ k

Bước 2: Tính toán E(k) và CE(k)

Bước 3: Tính toán ∆D(k) dựa trên khâu điều khiển fuzzy với ngõ vào 1 là

E(k) và ngõ vào 2 là CE(k)

Bước 4: Tính chu kỳ nhiệm vụ D(k) cung cấp cho bộ điều khiển DC-DC

Bước 5: Cập nhật giá trị điện áp Vp(k), dòng Ip(k), E(k) và D(k)

Bước 6: Trở về Bước 1 Đo áp và dòng của bộ thu PV

Tính toán ∆Vp(k), ∆Ip(k) E(k) = ∆Pp(k)/∆Vp(k).

Ngõ vào 1: E(k) Ngõ vào 2: CE(k).

Hình 6-4 Cấu trúc của bộ điều khiển MPPT trên nền fuzzy

Khâu mờ hóa giá trị ngõ vào 1 E(k), ngõ vào 2 CE(k) thành giá trị ngôn ngữ với hàm liên thuộc tương ứng và giải mờ từ biến ngôn ngữ sang ngõ ra sang giá trị

∆D(k) Ngõ vào và ngõ ra có cấu trúc tương tự như hình 6-5

Hình 6-5 Hình dạng hàm liên thuộc ngõ vào của MPPT trên nền fuzzy

Với E(k): tỉ số giữa độ thay đổi công suất và điện áp của bộ thu

CE(k): tốc độ thay đổi của E(k)

Biến ngôn ngữ: Dùng chung cho khâu giải mờ và khâu mờ hóa: NB (negative big), NS (negative small), ZE (zero), PS (positive small), and PB (positive big) Tùy vào ứng dụng mà số lượng hàm liên thuộc, khoảng giá trị và độ đối xứng của hàm liên thuộc được xác định tương ứng

Từ ngõ vào tới bộ điều khiển MPPT mờ thường sừ dụng E (error) và ∆E (sai lệch của E) Tính toán giá trị ngõ vào như công thức (6.11) và (6.12)

Cơ sở luật mờ: là luật liên kết biến ngôn ngữ ngõ vào của khâu mờ hóa và biến ngôn ngữ ngõ ra của khâu giải mờ, ngôn ngữ ngõ ra có giá trị tương ứng với giá trị ngôn ngữ ngõ vào thông qua phép suy diễn mờ Cơ sở luật mờ được thể hiện như bảng 6-1 [29-32]

Bảng 6-1 Bảng cơ sở luật mờ của phương pháp fuzzy truyền thống

NB NS ZE PS PB

NB ZE (01) ZE (06) NS (11) PS (16) PB (21) NS ZE (02) ZE (07) ZE (12) PS (17) PB (22) ZE NB (03) NS (08) ZE (13) PS (18) PB (23) PS NB (04) NS (09) ZE (14) ZE (19) ZE (24) PB NB (05) NS (10) PS (15) ZE (20) ZE (25)

(**) Số thứ tự của luật

Kết quả của giải mờ là độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ±∆D(k), độ lớn của độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ phụ thuộc vào độ lớn của biến ngôn ngữ của khâu giải mờ Hệ thống có chu kỳ nhiệm vụ D đáp ứng tốt hoặc tệ hoặc vừa đủ để ổn định quanh điểm MPP là phụ thuộc vào giá trị của ∆D(k) theo từng thời điểm.

Phương pháp nơ ron [27]

Mạng nơ ron có cấu trúc gồm 3 lớp: Lớp ngõ vào, lớp ẩn, lớp ngõ ra Số

CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT lượng nốt của mỗi lớp tùy thuộc vào người sử dụng Cấu trúc mạng nơ ron hình 6-6

Hình 6-6 Cấu trúc mạng Nơ ron

Thông số ngõ vào bao gồm Voc, Isc, bức xạ và nhiệt độ Ngõ ra gồm một hoặc nhiều tín hiệu tham chiếu như xung điều khiển để điều khiển bộ biến đổi công suất đưa bộ thu hoạt động gần ở điểm MPP

Mức độ vận hành gần điểm MPP là dựa vào lớp ẩn mạng được dạy như thể nào trên thuật toán Kết nối giữa các lớp (các nốt giữa hai lớp) là các trọng lượng wij, để việc xác định chính xác MPP, wij được xác định cẩn thận trong quá trình dạy, bằng việc kiểm tra bộ thu PV và lưu lại kết quả qua hàng tháng và hàng năm giữa ngõ vào và ngõ ra của mạng nơ ron

Khi bộ thu PV có đặc tính khác biệt, thì mạng nơ ron sẽ được dạy một cách đặc biệt cho bộ thu PV Đặc tính của bộ thu PV sẽ thay dổi sau thời gian dài sử dụng, do đó phải dạy định kỳ để đảm bảo độ chính xác của thuật toán MPPT.

Trong chương này, luận văn đã trình bày những phương pháp cho thuật toán MPPT từ truyền thống đến thông minh Đặc biệt, phương pháp INC và fuzzy được trình bày khá chi tiết, làm nền tảng cho việc xây dựng thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy trong luận văn này, chi tiết sẽ được trình bày ở Chương 7

CHƯƠNG VII: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT

CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT

Lý thuyết MPPT cải tiến trên nền fuzzy

7.1.1 Cấu trúc của của hệ thống PV với MPPT cải tiến

Cấu trúc bao gồm: bộ thu PV P168-85W, bộ diều khiển với thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy, và bộ biến đổi công suất DC/DC Cuk nạp cho tải là ACCU 12V-7.0A Cấu trúc như hình 7-1

MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Hình 7-1 Hệ thống PV điều khiển bởi MPPT cải tiến trên nền fuzzy

7.1.2 Cấu trúc điều khiển MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Cấu trúc của bộ điều khiển MPPT cải tiến trên nền fuzzy cơ bản có cấu trúc như phương pháp INC như hình 7-2 Khác với phương pháp INC truyền thống là độ lớn độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ∆D thay đổi Độ thay đổi của ∆D dựa trên kết quả hoạt động của bộ điều khiển fuzzy

CHƯƠNG VII: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT Đo áp và dòng của bộ thu PV

Vp(k), Ip(k) Tính toán ∆Vp(k), ∆Ip(k)

D(k) = D(k-1) - dấu(∆Ip(k))*∆D(k) sai đúng đúng sai sai đúng

Hình 7-2 Cấu trúc thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Trong đó; ∆Vp(k) = Vp(k) –Vp(k-1) (7.1)

D(k) = D(k-1) – dấu(Ip(k))* ∆D(k) (7.5) Vp(k), Ip(k): điện áp và dòng đo được từ bộ thu tại thời điểm thứ k

Vp(k-1), Ip(k-1): điện áp và dòng đo được từ bộ thu tại thời điểm thứ k-1

∆Vp(k), ∆Ip(k): độ thay đổi điện áp và dòng điện của bộ thu tại thời thời thứ k so với thứ k-1

D(k), D(k-1): chu kỳ nhiệm vụ tại thời điểm thứ k và thứ k-1

∆D(k): độ lớn của độ thay đổi chu kì nhiệm vụ từ kết quả giải mờ của bộ điều khiển fuzzy tại thời điểm thứ k

Cp(k): tỉ số giữa độ thay đổi công suất đối với điện áp bộ thu dấu(Cp(k)): là 1 nếu Cp(k)) >0; dấu(Cp(k)): là -1 nếu Cp(k)) 0; dấu(Ip(k)): là -1 nếu Ip(k)) 0.3s, 500W/m 2 thời gian từ 0.3 -> 0.6s, 1000W/m 2 thời gian từ 0.6 ->

0.9s Và đáp ứng điện áp thu được như Hình 7-11, đáp ứng công suất như hình 7- 12, đáp ứng chu kỳ nhiệm vụ D như hình 7-14 Với chu kỳ nhiệm vụ ban đầu D 0.45

Hình 7-12 Đáp ứng điện áp ra Vp khi bức xa thay đổi

Nhận xét: Ở bức xạ 1000 W/m 2 , áp Vp là 18.13 Khi bức xạ giảm 1000 -> 500W/m 2 ở thời điểm 0.3s, bộ điều khiển MPPT cải tiến tìm được điểm MPP mới có mức điện áp Vp là 17.87V Bức xạ tăng 500 -> 1000W/m 2 ở thời điểm 0.6s bộ điều khiển tìm được mức điện áp MPP mới là 18.19V

Hình 7-13 Đáp ứng công suất Pp khi bức xạ thay đổi

Công suất P từ ~84.99W -> ~40.2W khi bức xạ giảm 1000 -> 500W/m 2 ở thời điểm 0.3s Công suất P từ ~40.2W -> ~84.99W khi bức xạ giảm 1000 ->

Hình 7-14 Đáp ứng chu kỳ nhiệm vụ D(k) khi bức xạ thay đổi

Vì bộ biến đổi DC/DC là mạch Cuk và áp tải là Vo (ACCU 12V) xem như điện áp nạp là cố định, theo công thức (4.17) khi chu kì nhiệm vụ D tăng thì điện áp Vi giảm (điện áp nhận được từ bộ thu PV) Như vậy, để làm điện áp Vp giảm ở giây thứ 3 thì D tăng ~0.419 -> ~0.421, và tương tự D giảm làm tăng điện áp Vp ở giây thứ 0.6 để tìm điểm MPP mới.

So sánh kết quả mô phỏng với hai thuật toán truyền thống

Hai thuật toán MPPT truyền thống là INC và fuzzy

Thuật toán MPPT INC có nguyên lý hoạt động như hình 6-3, và có độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ cố định ∆D(k) = 0.004 Chu kì nhiệm vụ ban đầu 0.45

Thuật toán MPPT fuzzy có nguyên lý hoạt động như hình 6-4 Sử dụng mô hình fuzzy Mamdani có luật fuzzy như bảng 6-1

Kết quả mô phỏng 3 thuật toán gồm MPPT cải tiến trên nền fuzzy, MPPT INC và MPPT fuzzy trên cùng đồ thị, thu được đáp ứng điện áp như hình 7-15, đáp ứng công suất như hình 7-16, và đáp ứng chu kì nhiệm vụ như hình 7-17

Hình 7-15 So sánh đáp ứng và thời điểm ổn định điện áp 3 thuật toán MPPT

INC Dao đông xung quanh MPP

Dao đông xung quanh MPP

Chu kỳ nhiệm vụ cố định

FLC (fuzzy) Ổn định ở giây 0.38 Ổn định ở giây 0.66 Đáp ứng tốt hơn giải thuật INC

FLC-INC (fuzzy cải tiến) Ổn định ở giây 0.35 Ổn định ở giây 0.63 Thời gian xác lập ngắn hơn giải thuật fuzzy

Hình 7-16 So sánh đáp ứng điện áp 3 thuật toán MPPT

Công suất của thuật toán MPPT INC dao động quanh phần dưới của công suất cực đại do điện áp dao động xung quanh điểm MPP

Công suất của thuật toán FLC và FLC cải tiến khá ổn định xung quanh điểm MPP

Hình 7-17 So sánh đáp ứng điện áp 3 thuật toán MPPT

INC Đáp ứng ở giây 0.34 Đáp ứng ở giây 0.64 Chu kỳ nhiệm vụ cố định FLC (fuzzy) Đáp ứng ở giây 0.34 Đáp ứng ở giây 0.64 Trễ 2 chu kỳ lấy mẫu (*)

FLC-INC (fuzzy cải tiến) Đáp ứng ở giây 0.3 Đáp ứng ở giây 0.6 Thời gian xác lập ngắn hơn giải thuật fuzzy

(*): Bộ điều khiển đo áp và dòng của bộ thu sau đó xuất ra tín hiệu điều khiển sau mỗi 0.02s

Dựa vào kết quả mô phỏng thuật toán sau khi cải tiến cải thiện được 2 vấn đề:

+ Thứ nhất là chu kì nhiệm vụ đáp ứng tại thời điểm điều kiện môi trường thay đổi

+ Thứ hai là thời gian ổn định ở điểm MPP của điện áp Vp ngắn hơn sau khi điều kiện môi trường thay đổi

Thực nghiệm

- Tiva C Series TM4C123G LaunchPad sử dụng vi điều khiển ARM ® Cortex

™ - M4 texas Instrument: bao gồm 2 mô đun ADC0 và ADC1 để rời rạc giá trị tương tự thành giá trị số (độ phân giải 12 bit), và hai mô đun tạo xung PWM

- Laptop viết code trên phần mền CCS để viết và nạp code cho TivaC Thu dữ liệu thực nghiệm bằng công cụ graph có sẵn trong phần mềm CCS

- Mạch Cuk có giá trị các phần tử L1=L2 = 200mH, Co = 1000uF, C1 = 47uF, C2 = 100uF

7.4.2 Cách thức làm thực nghiệm

Thí nghiệm được thực hiện ở phòng Lab GPL ở trường Đại học Bách Khoa Tp HCM Nhiệt độ môi trường 30 o C, giá trị bức xạ thu được như bảng 7-3 và bảng 7-4 NOCT giả định là 46 o C

Xếp 4 đèn halogen philip có công suất 500W/đèn song song với mặt ngang của bộ thu và đánh số thứ tự đèn (1), (2), (3), (4), khoảng cách từ 4 đèn tới bộ thu là 750mm như hình 7-18 Giá trị bức xạ bộ thu nhận được như bảng 7-3 và bảng 7-4

Bảng 7-3 Giá trị bức xạ thu được khi đèn (1) và (3) hoặc đèn (2) và (4) sáng

Bảng 7-4 Giá trị bức xạ thu được khi 4 đèn sáng

Hình 7-18 Bố trí đèn và bô thu trong thực nghiệm

Ban đầu bật 2 đèn, đèn (1)(3) hoặc đèn (2)(4) Khi muốn tăng lượng bức xạ thì bật 2 đèn còn lại Sau khi đã bật 4 đèn, nếu muốn giảm lượng bức xạ thì tắt đèn (1)(3) hoặc đèn (2)(4)

Thu thập dữ liệu online bằng công cụ graph có sẵn trong phần mềm CSS Dữ liệu được cập nhật liên tục mỗi 100ms cho 1 lần lấy mẫu (sample), số lượng mẫu được hiển thị trên trục hoành ở mỗi hình, có độ hiển thị là 10 sample = 1s

Khi tăng lượng bức xạ chiếu lên bộ thu (2 đèn  4 đèn sáng) Đáp ứng áp như hình 7-19 Và đáp ứng công suất như hình 7-20

Hình 7-19 Đáp ứng điện áp khi tăng bức xạ của thuật toán MPPT INC

Hình 7-20 Đáp ứng công suất khi tăng bức xạ của thuật toán MPPT INC

Sau thời điểm bứ xạ thay đổi thì hệ thống hoạt động ở điểm MPP mới là 4s và đạt công suất cực đại 20W

Giải thuật fuzzy cải tiến:

Khi tăng lượng bức xạ chiếu lên bộ thu (2 đèn  4 đèn sáng) Đáp ứng áp như hình 7-21 Và đáp ứng công suất như hình 7-22

Hình 7-21 Đáp ứng điện áp Vp khi tăng bức xạ của thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Hình 7-22 Đáp ứng công suất Pp khi tăng bức xạ của thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Sau thời điểm bức xạ tăng thì hệ thống hoạt động ở điểm MPP mới là 1.5s và đạt công suất cực đại 19W

Nhận xét kết quả mô phỏng và kết quả thực nghiệm Đáp ứng của chu kỳ nhiệm vụ D khi tăng bức xạ (sáng 2 đèn -> sáng 4 đèn) cho thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy như hình 7-23

Hình 7-23 Đáp ứng chu kỳ nhiệm vụ D khi tăng bức xạ của thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy

+ D ổn định sau ~1.5s từ thời điểm tăng bức xạ Độ lớn của độ thay đổi là ~0.1 Xét hình 7-21, khi bức xạ tăng, điện áp Vp có khuynh hướng tăng lên dẫn đến điện áp

Vp bị lệch khỏi Vmpp, nên D tăng lên để giảm Vp để đưa điện áp về Vmpp, D giữ ổn định sau khi Vp ở MPP

+ Xét đáp ứng Vp trong mô phỏng như hình 7-5, điện áp ổn định sau 0.03s tính từ thời điểm tăng bức xạ Với điện áp ra nạp cho acquy là cố định, theo bảng 5-2 ở Vp

Vậy với ngõ ra fuzzy chỉ cần 1 đến 2 chu kỳ là đủ Cho nên trong mô phỏng Vp sẽ xác lập trong thời gian ngắn Chưa làm thực nghiệm trong cùng điều kiện để so sánh

+ Thuật toán MPPT cải tiến trên nền Fuzzy đáp ứng tốt hơn 2.5s so với thuật toán MPPT phương pháp INC

+ Mức điện áp và công suất của thuật toán MPPT cải tiến thấp hơn thuật toán MPPT INC do thu dữ liệu thuật toán MPPT INC được lấy trước, dữ liệu thuật toán MPPT cải tiến được lấy sau, trong khoảng thời gian đó bộ thu bị gia nhiệt bởi đèn làm nhiệt độ bộ thu tăng lên đáng kể.

Trong chương 7, luận văn đã trình bày thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy

Kết quả thu được từ mô phỏng: cho thấy thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy cho kết quả tốt hơn so với hai thuật toán INC và fuzzy truyền thống

Kết quả thu được từ thực nghiệm: cho thấy thuật toán MPPT cải tiến trên nền fuzzy cho đáp ứng nhanh hơn thuật toán INC

Tiêu đề	Cải tiến thuật toán MPPT trên nền Fuzzy
Tác giả	Đặng Quang Vinh
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Quang Nam
Trường học	Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Thiết bị, mạng và nhà máy điện
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2016
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	111
Dung lượng	2,12 MB