nâng cao độ ổn định động của hệ thống máy phát điện gió sử dụng svc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM VĂN HIỆP NÂNG CAO ĐỘ ỔN ĐỊNH ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ SỬ DỤNG SVC NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM VĂN HIỆP NÂNG CAO ĐỘ ỔN ĐỊNH ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ SỬ DỤNG SVC NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 Hướng dẫn khoa học: TS TRƯƠNG ĐÌNH NHƠN Tp Hồ Chí Minh, năm 2015 TRƢỜNG ĐH SƢ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Độc lập – Tự – Hạnh phúc PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC - Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ Tên học viên: PHẠM VĂN HIỆP Ngày, tháng, năm sinh: 06-11-1990 Phái: Nam Nơi sinh: Phú Yên Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện MSHV:132520202007 Khóa: 2013-2015 Mã ngành: 60520202 I TÊN ĐỀ TÀI: NÂNG CAO ĐỘ ỔN ĐỊNH ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ SỬ DỤNG SVC II NHIỆM VỤ:  Tìm hiểu loại máy phát điện gió  Tìm hiểu máy phát điện không đồng nguồn đôi DFIG (DoublyFed Induction Generator)  Tìm hiểu thiết bị bù tĩnh SVC  Ứng dụng SVC để nâng cao độ ổn định động hệ thống máy phát điện gió  Tìm hiểu mạng nơron  Thiết kế điều khiển mạng nơron cho SVC để nâng cao độ ổn định hệ thống lƣới điện Ninh Thuận III NGÀY GIAO ĐỀ TÀI: IV NGÀY HOÀN THÀNH ĐỀ TÀI: i V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: CÁN BỘ HƢỚNG DẪN TS TRƢƠNG ĐÌNH NHƠN CHỦ NHIỆM KHOA BỘ MÔN QUẢN LÝ Nội dung đề cương luận văn thạc sĩ hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày tháng năm 2015 Phòng Đào tạo sau Đại học Khoa Điện-Điện Tử ii CÔNG TRÌNH ĐÃ HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán hƣớng dẫn khoa học: TS TRƢƠNG ĐÌNH NHƠN Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn đƣợc bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT Ngàytháng năm 2015 iii LỜI CẢM ƠN Qua trình học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn, học trò kính gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến:  TS TRƢƠNG ĐÌNH NHƠN thầy tận tình dạy, tạo điều kiện động viên học trò suốt trình thực  Quý thầy, cô giáo tham gia công tác giảng dạy, hƣớng dẫn học tròvà thành viên lớp Cao học chuyên ngành Kỹ Thuật Điện 2013A toàn khoá học  Quý thầy, cô giảng dạy khoa Điện-Điện Tử, phòng Đào tạo – phận sau đại học – Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh giúp đỡ ngƣời thực thời gian học tập nghiên cứu trƣờng  Kính gửi lời cảm tạ tới BGH Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho cho học viên trƣờng đƣợc học tập nghiên cứu Kính chúc Quý thầy, cô thật nhiều sức khỏe Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Học viên PHẠM VĂN HIỆP iv TÓM TẮT Đề tài “NÂNG CAO ĐỘ ỔN ĐỊNH ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ SỬ DỤNG SVC” đƣợc tiến hành khoảng thời gian năm trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP HCM Sau thời gian nghiên cứu đề tài đƣợc triển khai tập trung giải vấn đề sau:  Tìm hiểu loại máy phát điện gió  Tìm hiểu máy phát điện không đồng nguồn đôi DFIG (Doubly-Fed Induction Generator)  Tìm hiểu thiết bị bù tĩnh SVC  Ứng dụng SVC để nâng cao độ ổn định động hệ thống máy phát điện gió  Tìm hiểu mạng nơron  Thiết kế điều khiển mạng nơron cho SVC để nâng cao độ ổn định động hệ thống lƣới điện Ninh Thuận Học viên thực PHẠM VĂN HIỆP Phạm Văn Nghĩa v ABSTRACT Thesis “ENHANCED STABILITY OF A WIND GENERATOR SYSTEM USING A SVC” has been done for a year at Ho Chi Minh University Of Technology And Education The thesis’s content focused on:  Learning the wind energy  Learning DFIG (Doubly-Fed Induction Generator)  Learning SVC (Static var compensator)  Application of SVC to enhance stability of wind generator system  Learning neural network  Designing neural network controller for SVC to enhance stability of Ninh Thuan power grid Author PHẠM VĂN HIỆP vi LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Học viên (Ký tên ghi rõ họ tên) PHẠM VĂN HIỆP vii LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: PHẠM VĂN HIỆP Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 06-11-1990 Nơi sinh: Phú Yên Quê quán: Ân Niên, Hòa An, Phú Hòa, Phú Yên Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 12/6/1L Đƣờng Số 9, KP.3, P.Linh Trung, Q.TĐ, TP HCM SĐT: 097 4197134 E-mail: hiep08dkc@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học phổ thông: Hệ đào tạo: qui Thời gian đào tạo từ 9/2005 đến 6/2008 Nơi học (trƣờng, thành phố): THPT Trần Quốc Tuấn, Tỉnh Phú Yên Đại học: Hệ đào tạo: quy Thời gian đào tạo từ 9/2008 đến 7/ 2012 Nơi học (trƣờng, thành phố): ĐH Sƣ Phạm Kỹ Thuật TPHCM Ngành học: Điện Công Nghiệp Tên đồ án tốt nghiệp: HỆ THỐNG SYNCO LIVING Ngày & nơi bảo vệ đồ án tốt nghiệp: 7/2012, ĐH Sƣ Phạm Kỹ Thuật TPHCM Ngƣời hƣớng dẫn: ThS Vũ Thị Ngọc III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác viii Công việc đảm nhiệm Mô hình dạng mà tín hiệu điều khiển đầu vào u(k) không chứa bên tính chất phi tuyến Ƣu điểm mô hình xử lý tín hiệu đầu vào, nguyên nhân tác động đến tín hiệu hệ thống để thực theo y(k+d) = yr(k+d) Kết ta đƣợc điều khiển có dạng: 𝑈(𝑘) = yr k + d − f y k , y k − , … , y k − n + , u k , u k − , … , u k − n + g y k ,y k − ,…,y k − n + ,u k ,u k − ,…,u k − n + (5.10) Việc sử dụng trực tiếp mô hình gặp số vấn đề hiểu không rõ ràng lúc thực hiện, phải xác định tín hiệu đầu vào u(k) dựa liệu đầu y(k) thời điểm Vì thay vào ta sử dụng mô hình dƣới đây: y k + d = f y k ,y k − ,…,y k − n + ,u k ,u k − ,…,u k − n + +g y k , y k − , … , y k − n + , u k , u k − , … , u k − n + u(k + 1) (5.11) 5.1.5.2Mô hình điều khiển NARMA – L2 a Mô hình NARMA – L2 Mô hình NARMA-L2 có dạng nhƣ Hình 5.9 b Công thức điều khiển( 𝐝 ≥ 𝟐): y k + d = f y k ,y k − ,…,y k − n + ,u k ,u k − ,…,u k − n + +g y k , y k − , … , y k − n + , u k , u k − , … , u k − n + u(k + 1) (5.12) 55 Hình 5.9: Mô hình NARMA – L2 c.Sơ đồ khối điều khiển: Sơ đồ khối điều khiển NARMA-L2 đƣợc thể nhƣ Hình 5.10 Hình 5.10: Sơ đồ khối điều khiển d Cấu trúc mô hình NARMA-L2: Cấu trúc mô hình điều khiển NARMA-L2 đƣợc thể nhƣ Hình 5.11 56 Hình 5.11: Cấu trúc mô hình NARMA – L2 5.2 Ứng dụng điều khiển NARMA-L2 vào điều khiển SVC Phần tác giả sử dụng điều điều khiển NARMA-L2 để thay cho điều khiển PI SVC 5.2.1 Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển PI Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển PI có cấu trúc nhƣ Hình 5.12 Hình 5.12: Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển PI 57 5.2.2 Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển NARMA-L2 Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển NARMA-L2 có cấu trúc nhƣ Hình 5.13 Hình 5.13: Sơ đồ điều khiển SVC với điều khiển NARMA-L2 Các thông số nhận dạng điều khiển NARMA-L2 đƣợc thể nhƣ Hình 5.14.Dữ liệu ngõ vào-ngõ điều khiển NARMA-L2 có dạng nhƣ Hình 5.15 liệu huấn luyện có dạng nhƣ Hình 5.16 Hình 5.14: Thông số nhận dạng cho điều khiển NARMA-L2 58 Hình 5.15: Dữ liệu ngõ vào-ngõ cho NARMA-L2 Hình 5.16: Dữ liệu huấn luyện cho điều khiển NARMA-L2 59 5.3 Ứng dụng SVC với điều khiển NARMA-L2 để nâng cao độ ổn định động hệ thống điện Ninh Thuận Lƣới điện khu vực Ninh Thuận năm 2015 có WP công suất 20 MW nối lƣới điện 22 kV, sau kết nối với lƣới điện 110 kV nhƣ hình 5.17 Máy phát sửdụng loại máy điện không đồng bộnguồn kép DFIG (của hãng VESTAS-Đan Mạch) Công suất định mức tuabin máy phát MW kết nối với lƣới điện phân phối 22 kV qua máy biến áp 0,69/22 kV - 2MVA Sốhiệu nút cho Hình 5.17 Đặc tính công suất máy phát theo tốc độgió cho Hình 5.18 Thiết bị bù tĩnh SVC với điều khiển NARMA-L2 đƣợc đề xuất để cải thiện vấn đề cân cải thiện độ tin cậy hệ thống điện Thiết bị SVC đƣợc đềxuất kết nối PCC (Bus 18) đểcung cấp công suất phản kháng thích hợp cho hệ thống 5.4 Kết mô Giảđịnh tuabin gió vận hành ởtốc độ gió 12 m/s Kết mô hệ thống đƣợc thực hiên công cụ MATLAB/Simulink Hình 5.19biểu diễn kết so sánh cố ngắn mạch hệ thống nghiên cứu SVC (đƣờng màu xanh), có SVC với điều khiển PI (đƣờng màu đỏ), có SVC với điều khiển NARMA-L2 (đƣờng màu đen) Sự cố ngắn mạch pha PCC xảy thời điểm t = s kết thúc lúc t = (3+1/60 s) Từ Hình 5.19a đến Hình 5.19c, ta thấy thời điểm xảy cố ngắn mạch pha, hệ thống có SVC với điều khiển PI dao động hệ thống đƣợc giảm xuống với biên độ nhỏ hơn, thời gian ngắn SVC, dao động có biên độ nhỏ thời gian ngắn có SVC với điều khiển NARMA-L2 Từ Hình 5.19d đến Hình 5.19g, ta thấy thời điểm xảy cố ngắn mạch pha, hệ thống có SVC với điều khiển PI điện áp Bus đƣợc đƣa 60 trạng thái làm việc bình thƣờng thời gian ngắn so với SVC, thời gian ngắn có SVC với điều khiển NARMA-L2 Hình 5.17: Sơ đồ lƣới điện Ninh Thuận 2015 Hình 5.18: Đặc tính công suất máy phát DFIG (VESTAS) - MW 61 Có thể nhận thấy từ kết mô đáp ứng độcủa hệthống nghiên cứu thể hình 5.19tốt có SVC với điều khiển PI có SVC với điều khiển NARMA-L2 đáp ứng độ tốt Hình 5.19a: Tốc độ DFIG 62 Hình 5.19b:Công suất tác dụng DFIG Hình 5.19c: Công suất phản kháng DFIG 63 Hình 5.19d: Điện áp PCC (Bus 18) Hình 5.19e: Điện áp SVC 64 Hình 5.19f: Điện áp bus 16 Hình 5.19g: Điện áp bus 20 Hình 5.19: Đáp ứng độ hệ thống nghiên cứu xảy ngắn mạch pha 65 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 Kết luận Luận văn trình bày việc cải thiện ổn định động hệ thống máy phát điện gió DFIG có kết nối với hệ thống điện Để cung cấp công suất phản kháng thích hợp cho hệthống, thiết bị bù tĩnh SVC đƣợc sử dụng kết nối PCC hệ thống Cùng với đó, điều khiển nơron NARMA-L2 đƣợc thiết kế để thay cho điều khiển PI SVC Kết so sánh miền thời gian với cố ngắn mạch pha PCC đƣợc thực để chứng minh hiệu SVC đƣợc đề xuất việc hạn chế dao động hệ thống Có thể kết luận từ kết quảmô SVC đƣợc đề xuất có đặc điểm đáp ứng tốt để cải thiện hiệu suất máy phát DFIG kết nối với hệ thống điện điều kiện vận hành xấu 6.2 Kiến nghị Mặc dù cố gắng nghiên cứu nhƣng luận văn vấn đề tồn chƣa giải quyết, vấn đề hƣớng phát triển đề tài tƣơng lai:  Chọn lựa dung lƣợng SVC cho tối ƣu với hệ thống  Nghiên cứu, khảo sát hệ thống với việc sử dụng thiết bị khác họ FACTS để nâng cao khả hoạt động ổn định hệ thống  Sử dụng logic mờ (Fuzzy logic) để thiết kế điều khiển cho SVC thiết bị họFACTS nhằm nâng cao khả hoạt động chúng 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phan Thanh Tùng, Vũ Chi Mai, Angelika Wasielke Chƣơng trình dự án lƣợng gió GIZ: Tình hình phát triển điện gió khả cung ứng tài cho dự án Việt Nam 2012 [2] Nguyễn Phùng Quang Máy điện dị nguồn kép dùng làm máy phát hệ thống phát điện chạy sức gió, thuật toán điều chỉnh bảo đảm phân ly mômen hệ số công suất 1998 [3] Viện KHCN Môi Trƣờng Dự án hợp tác Quỹ bảo vệ môi trƣờng Việt Nam Hội đồng kỹ thuật điện quốc tế (IEC) “European Wind Energy Association – EWEA ” 02/2012 [4] Tao Sun, Z Chen, Frede Blaabjerg Transient Analysis of Grid-Connected Wind Turbines with DFIG After an External Short-Circuit Fault NORDIC WIND POWER CONFERENCE, 1-2 March, 2004, CHALMERS university of technology [5] Gilbert M Masters, Stanford University; Wiley Renewable and Efficient Electric Power Systems [6] Toufik Bouaouiche, Mohamed Machmoum IREENA-LARGE, Saint Nazaire cedex, France Control and Stability Analysis of a Doubly Fed Induction Generator [7] Erickson, Al-Naseem, University of Colorado Novel Power Electronics Systems for Wind Energy Application [8] TS Vũ Thành Tự Anh, Đàm Quang Minh, Đại học Khoa học tự nhiên Hà Nội Năng lƣợng gió Việt Nam 2011 [9] Nguyễn Quốc Khánh Thông tin vể lƣợng gió VN, Dự án lƣợng Gió GIZ/MOIT.Tháng 4/2011 67 [10] Hee-Sang Ko, Gi-Gab Yoon, Won-Pyo Hong, 2008; “Active Use of DFIGBased Variable-Speech Wind-Turbine for Voltage Regulation,” IEE transactions on industry applications , vol.44, no.6, November 2008 [11] Lie Xu, Yi Wang “Dynamic Modeling and control of dfig – based wind turbines under unbalanced network conditions” IEEE; 2007 [12] Trƣơng Đình Nhơn, Phạm Văn Hiệp Ứng dụng thiết bị bù ngang (SVC) để nâng cao độ ổn định động máy phát điện gió nguồn đôi (DFIG) kết nối với lƣới điện Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật, số 29, tr 44, 2014 [13] Z Yu, Z Jianhua, and Z Aiguo, A novel tepology structure of SVC based on energy saving for unbalanced three phasecompensation in low votalge power system, in Proc, IEE Region 10 TENCON confernce, Jan 2009 [14] Y Chang, Z Xu, G Chen, and J Xie, A novel SVC supplementary controller based on wide area signals,” in Proc IEEE Power Engineering Society General Meeting, 2006 [15] Mark Hudson Beale, Martin T Hagan, Howard B Demuth Neural Network Toolbox™ User's Guide 2013 [16] H Chaal, “A Chemical Reactor Benchmark For Adaptive Control Using Umodel And NARMA-L2 Techniques,” International Conference on Control, Automation and Systems, ICCAS '07, Seoul, pp.2871 – 2875, October 2007 68 S K L 0