FIS Editor ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO POWER SYSTEM NGUYỄN HỒNG ANH Đại học Đà Nẵng NGUYỄN MINH TRÍ Trường Trung học Đ
Trang 1Hình 1 FIS Editor
ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN
APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO POWER SYSTEM
NGUYỄN HỒNG ANH
Đại học Đà Nẵng
NGUYỄN MINH TRÍ
Trường Trung học Điện 3
TÓM TẮT
Bài báo trình bày kết quả ứng dụng hệ mờ điều khiển các bộ SVC truyền thống nhằm so sánh chúng với nhau để thấy được sự ưu thế của phương pháp mới này
ABSTRACT
This paper presents the use of fuzzy logic method to control the SVCs Its aim is to make a
comparison between them in order to identify the advantages of this fuzzy logic control SVC
1 Đặt vấn đề
Các phương pháp điều khiển thông thường đều cần đến mô hình đối tượng tuyến tính hay phi tuyến Tuy nhiên đối với điều khiển mờ là không cần thiết quan tâm đến mô hình toán học của đối tượng Nhờ vào quan hệ vào ra của đối tượng phi tuyến được nhận biết thông qua quan sát và dùng làm cơ sở để xây dựng hàm liên thuộc cũng như luật suy diễn Thông qua phép thử và hiệu chỉnh ta sẽ tinh chỉnh bộ điều khiển mờ để đạt kết quả tốt hơn
Vì vậy việc áp dụng fuzzy logic sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc ứng dụng vào điều khiển SVC trên lưới điện:
- Tăng tốc xử lý khi SVC cần làm việc
- Đơn giản và giúp SVC thông minh hơn trong quá trình phản ứng
2 Bộ điều khiển mờ
Một bộ điều khiển mờ gồm có ba khâu cơ bản:
- Khâu Fuzzy hóa: chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào thành một vector µ gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ) đã định nghĩa cho biến ngôn ngữ đầu vào
- Luật hợp thành: xử lý vector µ và cho ra giá trị mờ B’ của biến ngôn ngữ đầu ra Khâu giải mờ: chuyển đổi tập mờ B’ thành một
giá trị rõ
3 Fuzzy Logic Toolbox
Nhằm hỗ trợ việc thiết kế một bộ điều khiển mờ,
Matlab cung cấp hộp công cụ Fuzzy Logic Toolbox
Fuzzy Logic Toolbox hỗ trợ hai cách thức để thiết
kế bộ điều khiển mờ:
- Dùng các dòng lệnh (Command line)
- Sử dụng bộ công cụ với giao diện đồ họa GUI
tools
Trang 2Hình 2 Membership Function
Editor
Hình 3 Rule Editor
Hình 4 Thông số SVC_ fuzzy
Bộ công cụ GUI tools bao gồm các thành phần: FIS
Editor, Membership Function Editor, Rule Editor, Rule
Viewer, Surface Viewer, ANFIS Editor
FIS Editor
FIS Editor hiển thị và cho phép thay đổi những
thông số chung nhất của một hệ mờ
- Phương pháp xây dựng hệ mờ: Mamdani hay
Sugeno
- Tên, số lượng, phạm vi của các giá trị input
- Tên, phạm vi của giá trị output
MembershipFunction Editor
Membership Function Editor chia sẻ các thông tin
về hệ mờ với FIS Editor Membership Function Editor cho
phép xây dựng, hiệu chỉnh các hàm liên thuộc tương ứng
với các giá trị input, output
Fuzzy Logic Toolbox cung cấp nhiều dạng hàm liên
thuộc khác nhau
Rule Editor
Rule Editor cho phép thiết lập, hiệu chỉnh các quy
luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành)
Rule Viewer và Surface Viewer
Rule Viewer cho phép kiểm tra đáp ứng của hệ mờ
với các giá trị input khác nhau
Surface Viewer cho phép xem mối quan hệ giữa input và
output dưới dạng đồ thị
4 Ứng dụng Fuzzy Logic vào hệ thống IEEE 30 bus
4.1 Mô hình SVC sử dụng fuzzy logic
Khối SVC_fuzzy cấu tạo tương tự như khối SVC
nguyên thủy của Matlab
4.2 Input – Output
- Input: Các đầu vào A, B, C được nối trực tiếp vào
lưới điện
- Output: Qcomp – lượng công suất kháng SVC cung
cấp cho lưới hoặc hấp thụ từ lưới
4.3 Các thông số của khối SVC
- Nominal voltage (Vrms Ph-Ph): giá trị hiệu dụng
điện áp dây định mức
- Reactive power limits [Qc(Mvar>0),
Ql(Mvar<0)]: giới hạn công suất kháng của SVC
Trang 3Hình 5 Mô hình khối SVC_ fuzzy
Delta Volt (%)
t(s)
Hình 7 Điện áp tại bus 10
Delta Volt (%)
t(s)
Hình 8 Điện áp tại bus 24 Hình 6 Sơ đồ IEEE 30 bus
- Three-phase base power Pbase (VA): công suất định mức
- Reference voltage Vref (pu): điện áp đặt
- Time constant of voltage measurement system Tm (s): hằng số thời gian của hệ thống đo điện áp
- Average time delay due to thyristor valves firing Td (s): thời gian trễ để kích các thyristor
4.4 Mô hình khối SVC_ fuzzy
Khối SVC _ fuzzy được kết nối trực tiếp
lên lưới, đo điện áp lưới, chuyển đổi sang điện
áp pha ở giá trị tương đối
Điện áp pha kết hợp với giá trị điện dẫn
B (susceptance) từ khối Voltage Regulator tạo
nguồn dòng phát vào lưới
Khối Voltage regulator chuyển giá trị
điện dẫn B (susceptance) ở đơn vị tương đối
4.5 Hệ thống IEEE 30 Bus
SVC được đặt ở các bus 10 và 24
Thông số của SVC:
Vrms = 33e3
Bus 10: [Qc Ql] = [60 -60]
Bus 24: [Qc Ql] = [18 -18]
Pbase = 1000e6
Vref = 1
Tm = 8e-3
Td = 4e-3
4.6 Kết quả mô phỏng
Trang 4
4.7 Tổng kết mô phỏng
☼ SVC không sử dụng fuzzy logic
Điện áp tại các bus được hiệu chỉnh
tốt nhất với Ki = 50
Không đặt SVC
Bus 10 : ∆V = -25%
Bus 24 : ∆V = -35%
Bus 2 : ∆V = -2,5%
Bus 12 :∆V = -9,5%
Bus 21 : ∆V = -33%
Sau khi đặt SVC
Bus 10 : ∆V = 0%
Bus 24 : ∆V = -1% ÷ 1%
Bus 2 : ∆V = -1,8%
Bus 12 : ∆V = -5%
Bus 21 : ∆V = -9% ÷ -8%
Thời gian hiệu chỉnh khoảng từ 0,1s ÷ 0,2s
Với Ki càng lớn, thời gian hiệu chỉnh càng
ngắn
☼ SVC kết hợp với fuzzy logic vào luới điện chuẩn
Không đặt SVC
Bus 10 : ∆V = -25%
Bus 24 : ∆V = -35%
Bus 2 : ∆V = -2,5%
Bus 12 : ∆V = -9,5%
Bus 21 : ∆V = -33%
Sau khi đặt SVC_fuzzy
Bus 10 : ∆V = 0%
Bus 24 : ∆V = -8%
Bus 2 : ∆V = -1%
Bus 12 : ∆V = -5%
Bus 21 : ∆V = -10%
Thời gian hiệu chỉnh khoảng 4s
5 Kết luận
Việc sử dụng SVC có thể giữ điện áp ổn định trong một giới hạn cho phép Kết quả hiệu chỉnh của SVC là khá tốt So với việc sử dụng tụ điện thì SVC có thể hiệu chỉnh điện áp nhuyễn hơn, không bị nhảy nấc
Khi sử dụng mô hình SVC với các hằng số Kp và Ki, để việc hiệu chỉnh đạt kết quả tốt nhất, phải xác định các giá trị Kp, Ki phù hợp với từng lưới điện cụ thể Đặc biệt với lưới điện lớn thì việc xác định các giá trị Kp, Ki sẽ không đơn giản
Tốc độ đáp ứng của hệ thống phụ thuộc vào Ki và càng nhanh nếu Ki càng lớn
Mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic không phụ thuộc vào các hằng số Kp, Ki Tuy nhiên để kết quả chính xác thì cần phải xác định giá trị công suất Qcomp cần thiết cũng như các giá trị độ lệch điện áp tương ứng
Như vậy, việc sử dụng mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic sẽ thực tế và hợp lý hơn với lưới điện lớn Nếu xác định được một cách chính xác và đầy đủ hơn số liệu tải, sụt áp cũng như dung lượng tụ bù thì kết quả hiệu chỉnh càng chính xác hơn nữa Khối Fuzzy logic nếu được thiết kế tốt hơn với một tập mờ đầy đủ, chính xác cũng như kết hợp thêm một vài đầu vào như dòng điện, hệ số công suất thì kết quả cũng sẽ tốt hơn
Tóm lại, việc sử dụng Fuzzy logic trong điều khiển SVC để ổn định điện áp cũng như
bù công suất kháng trên lưới sẽ đem lại kết quả rất tốt
Ghi chú: SVC: Static Var Compensator
Fuzzy logic: Hệ mờ
Trang 5TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Trần Bách, Lưới điện và Hệ thống điện, Nhà xuất bản Khoa học & Kỹ thuật, Hà Nội,
2000
[2] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản Khoa
học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1999
[3] Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, Nxb Nhà xuất bản Khoa
học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001
[4] Arnim Herbig, On load Flow Control in Electrical Power Systems, Stockholm, 2000
[5] Carson W Taylor, Power System Voltage Stability, 1994
[6] Darren Redfern, Colin Campell, The Matlab•5Handbook, Springer
[7] Satish Maram, Hierrachical Fuzzy Control of the UPFC and SVC located in AEP’s
Inez Area, Master of Sciences in Electrical Engineering, 2003