Cải tiến thuật toán MPPT trên nền Fuzzy

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐẶNG QUANG VINH CẢI TIẾN THUẶT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY Chuyên ngành: THÉT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số chuyên ngành: 605250 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 06 NĂM 2016 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Quang Nam Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm 2016 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: CHỦ TỊCH HỘI ĐÒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐẶNG QUANG VINH Ngày, tháng, năm sinh: 19/11/1985 Chuyên ngành: Thiết bị, mạng nhà máy điện MSHV: 12180127 Nơi sinh: Tây Ninh Mã số: 605250 I TÊN ĐỀ TÀI: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu cấu trúc điều khiển fuzzy phương pháp giải mờ - Tìm hiểu chọn biến đổi DC/DC phù hợp cho đề tài - Tìm hiểu xây dựng mơ hình PV Matlab Simulink - Tìm hiểu thuật tốn MPPT những vấn đề hạn chế - Cải tiến làm thực nghiêm thuật toán MPPT fuzzy, so sánh kết mô thuật toán MPPT cải tiến với thuật toán MPPT INC MPPT fuzzy II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/01/2016 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2016 TS NGUYỄN QUANG NAM Tp HCM, ngày thảng năm 2016 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO IV CÁN BỘ HUỚNG DẪN: CÁN BỘ HUỚNG DẪN TS Nguyễn Quang Nam PGS.TS Võ Ngọc Điều TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ TS ĐỖ Hồng Tuấn LỜI CÁM ƠN Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Nguyễn Quang Nam tận tình hướng dẫn, truyền đạt kiến thức kỉnh nghiệm quý báu giúp đỡ suốt trình thực đề tài Luận văn Tốt nghiệp Bên cạnh tơi xin gửi lời cảm ơn đến tồn thể q thầy trường Đại học Bách khoa trang bị cho tơi kiến thức bổ ích, đặc biệt quý Thầy Cô khoa Điện - Điện tử bạn học viên đóng góp ý kiến để tơi hồn thành Luận văn Tất nghiệp Cuối xỉn gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân tạo điều kiện thuận lợi để tơi theo học hồn thành chương trình Thạc sĩ trường Xin chân thành cảm ơn! Học viên Đặng Quang Vinh TĨM TẮT LUẬN VĂN Q trình khai thác lượng mặt trời đòi hỏi tốn nhiều chi phí hiệu suất thấp, đòi hỏi thuật tốn MPPT có khả đáp ứng tốt với thay đổi môi trường để thu lượng cơng suất lớn Luận văn trình bày thuật toán MPPT cải tiến hên fuzzy, thuật toán MPPT cải tiến tiến hành mô hên phần mềm MATLAB làm thực nghiêm Sau so sánh kết mơ thuật tốn MPPT cải tiến với thuật toán MPPT INC MPPT fuzzy điều kiện thuật tốn MPPT cải tiến cho đáp ứng tốt hơn, tương tự thuật toán MPPT cải tiến cho đáp ứng tốt MPPT INC dựa hên kết thực nghiệm Nội dung kết thu đạt trình thực luận văn trình bày tóm tắt chương sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan mục đích, liệt kê nhiệm vụ phương pháp nghiên cứu cho luận văn, đặt vấn đề chọn đề tài “cải tiến thuật tốn MPPT fuzzy” Chương 2: Tìm hiểu thuật toán MPPT với nghiên cứu liên quan, đánh giá ÌU đưa quan điểm cải tiến thuật toán MPPT hên fuzzy : Tìm hiểu cấu trúc phương thức hoạt động điều khiển fuzzy, sau chọn mơ hình điều khiển fuzzy Mamdani cho giải thuật MPPT cải tiến, dùng mô thực nghiệm Chương 4: Tìm hiểu cấu trúc hoạt động biến đổi DC/DC, tính tốn ị L1, L2, C1, c2 cho mạch Cuk để dùng mô thực nghiệm : Tìm hiểu mơ hình thu PV, thành lập thu P618-85W MATLAB, thu giá trị áp Vmpp công suất Pmpp nhiều điều kiện môi trường làm sở đánh giá cho kết mô thực nghiệm sau Chương 6: Tìm hiểu thuật thuật tốn MPPT truyền thống đến thơng minh, tìm hiểu chi tiết thuật tốn MPPT INC MPPT fuzzy truyền thống làm sở cho MPPT cải tiến sau Chương 7: Trình bày chi tiết thuật toán MPPT cải tiến ửên fuzzy Thuật toán MPPT cải tiến kết hợp INC fuzzy Chức fuzzy điều chỉnh AD cho phù hợp D từ điều khiển MPPT cải tiến chuyển đổi thành xung PWM cấp cho biến đổi Cuk có tải ACCƯ 12V Kết thu cho thấy thuật toán MPPT cải tiến ửên fuzzy cho thời gian bắt MPP ngắn thuật toán MPPT FLC 0.03s tăng xạ điều kiện mơ ngắn thuật tốn MPPT INC 2.5s xạ thay đổi điều kiện thực nghiệm Chương 8: Kết luận thuật toán MPPT cải tiến fuzzy cho đáp ứng tốt thuật toán MPPT INC MPPT FLC THESIS ABSTRACT Solar energy extraction process requhes heavy costs and is a low efficient one, requữing MPPT algorithms which are capable of responding well to environmental changes in order to capture the most available power The thesis describes an improved MPPT algorithm based on fuzzy logic, with MATLAB simultion and experimental results Comparing to the INC and traditional fuzzy MPPT algorithms, under the same conditions, the proposed algorithms provide better responses, in both simulations and experiments Content and result of the thesis are briefly described as following chapters: Chapter 1: General introduction about purposes, listing for each duty and research method in the thesis, reasoning for choosing “improved MPPT algorithm based on fuzzy logic” Chapter 2: Learning about the researches involve MPPT algorithms, then assessing limitations and giving a new point of view is improved MPPT algorithm based on fuzzy Chapter 3: Learning about the structure and operating method of the fuzzy logic controller, then choosing Mamdani fuzzy logic model for proposed MPPT algorithm which is used in simulation and experiment Chapter 4: Learning about the structure and operation method of the DC/DC converter, calculating and choosing value for LI, L2, Cl, C2 element value for Cuk converter which is used in simulation and experiment Chapter 5: Learning about PV panel model, modeling P618-85W PV panel model, collecting value of Vmpp and Pmpp in different envhonmental conditions which can be used as basis for assessing the simulation and experimental results later on Chapter 6: Learning about related traditional and intelligent MPPT algorithms, but in detail about INC and traditional fuzzy logic MPPT algorithms which can be based for improved MPPT algorithm later on Chapter 7: Presenting detail improved MPPT algorithm which based on fuzzy logic Proposed MPPT algorithm is derived from INC MPPT and traditional fuzzy logic MPPT algorithm combination The function of fuzzy logic is to adjust step size AD in suitable value Duty cycle D from proposed MPPT algorithm will be transform to PWM wave form then it will be supplied for Cuk converter which is connected with lead battery The results obtained showed that the catching time of improved MPPT algorithm based on fuzzy is shorter than fuzzy logic one 0.03s when inscreasing radiation under the same conditions in simulation and 2.5s in the experimental conditions with INC one Chapter 8: Conclusion about improved MPPT algorithm baseb on fuzzy logic which can capture MPP better INC one and traditional fuzzy one LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn nghiên cứu riêng Các kết nêu luận văn chưa cơng bố cơng trình khác Các số liệu, ví dụ, trích dẫn đảm bảo tính xác, tin cậy trung thực Tơi xin chân thành cảm ơn NGƯỜI CAM ĐOAN Đặng Quang vinh MỤC LỤC CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Tổng quan 1.1.1 Đặt vấn đề 1.1.2 Hướng tiếp cận 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ đề tài 1.2.1 Mục tiêu đề tài 1.2.2 Nhiệm vụ để tài 1.3 Phạm vi phương pháp nghiên cứu 1.3.1 Phạm vi nghiên cứu 1.3.2 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Nội dung đề tài 1.5 Kết luận chương CHƯƠNG TÔNG QUAN ĐỀ TÀI 2.1 Giới thiệu lượng mật trời 2.2 Tình hình sử dụng lượng mặt trời giói [4] 2.3 Tình hình lượng mật trời Việt Nam 2.3.1 Tiềm năng lượng mật trời [5] 2.3.2 Dự án lượng mặt tròi Việt Nam [5] 2.4 Các nghiên cứu liên quan điểm mói đề tài 10 2.5 Kết luận chương 11 CHƯƠNG FUZZY LOGIC 13 3.1 Giói thiệu [15] 13 3.2 Tập mờ [15] 14 3.2.1 Định nghĩa 14 3.2.2 Toán học tập mờ 15 3.3 Điều khiển mờ (FLC) [15] 18 3.4 Cấu trúc điều khiển mờ [15] 18 LUẬN VĂN THẠC sĩ CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH - 49 - Đi ẼI áp Vp Bũcxaũ D DO2, diin Ip CÚÍẸ âuàẼ p v-t- Muậ dó T tìND Bộ ±1.1 pv Hình 5-10 Mơ hình thu PV MATLAB SIMULINK 5.4.3 Đường đặc tính V-P thu xạ thay đồi Giá trị điện áp công suất điểm MPP tương ứng với mức xạ nhiệt độ khác tương ứng thu bảng 5-2 Bảng 5-2 Giá trị Vmpp Pmpp điểm xạ Búc xạ (W/m2) 1000 1000 Nhiệt độ (°C) 25 Điện áp (V) Công suất (W) 84.99 35 18.18 17.35 1000 1000 45 55 16.57 15.71 77,28 74.19 750 25 18.08 62.67 750 35 17.27 60.04 CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG V: Bổ THUPV 81.42 LUẬN VĂN THẠC sĩ HVTH: ĐẶNG QUANG VINH CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM - 50 - 750 45 16.47 57.38 750 55 15.62 54.71 500 25 17.87 40.24 500 35 17.05 38.57 500 45 16.23 36.87 500 55 15.42 35.15 350 25 17.62 26.83 350 35 16.78 25.74 350 45 15.95 24.62 350 55 15.08 23.49 + Khi nhiệt độ tăng giá trị điện áp cơng suất MPP giảm xuống tương ứng mức xạ 5.5 Kết luận chương Chương trình bày cấu trúc nguyên lý hoạt động lý thuyết thu PV Và xây dựng thu PV dùng cho mơ gần giống với mơ hình thực nghiệm, sau mơ thu giá trị áp công suất dãy xạ nhiệt độ khác nhau, liệu thu dùng để đánh giá kết mô kết thực nghiệm CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG V: Bổ THUPV LUẬN VĂN THẠC sĩ - 51 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH CHƯƠNG THUẬT TỐN MPPT Trong chương này, luận văn trình bày giải thuật MPPT với phương pháp cổ điển p&o, INC, Voc, Isc, đến thông minh phương pháp fuzzy, mạng nơ ron Luận văn trình bày chi tiết phương pháp INC phương pháp fuzzy để làm tảng cho Chương Cải tiến thuật toán MPPT ưên fuzzy 6.1 Phương pháp Hill climbing p&o Hill climbing p&o làm việc tương tự nhau, phương thức hoạt động phương pháp dựa độ thay đổi điện áp ± AVp ngõ bô thu PV cung cấp cho ngõ vào biến đổi cơng suất DC/DC điển [25] độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ±AD [26], thay đổi độ lớn chu kỳ nhiệm vụ dẫn đến thay đổi điện áp ngõ thu PV, phương pháp thay đổi chu kỳ nhiệm vụ mơ tả hình 6-1 Hình 6-1 Phương pháp P&o [26] Với: P(k) = V(k)*I(k) AP(k) = P(k) - P(k-l) (6.1) (6.2) CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 52 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH AV(k) = V(k)-V(k-1) (6.3) V(k): điện áp thu từ thu PV thời điểm thứ k I(k): dòng điện thu từ thu PV thời điểm thứ k P(k): công suất thu từ thu PV thời điểm thứ k AV(k): độ lệch điện áp đo từ thu PV thời điểm thứ k so với thời điểmk1 Nguvên tắc hoat đông: Hệ thống hoạt động dựa vào thay đổi chu kỳ nhiệm vụ D, độ thay đổi D phụ thuộc vào điện áp AV(k) Đầu tiên điều khiển đo giá trị áp vào dòng thu PV Vp Ip thời điểm thứ k Sau tính tốn độ thay đổi cơng suất so với chu kỳ trước AP(k) = P(k) - P(k-l), tùy thuộc vào giá trị AP(k), AP(k) > so sánh độ thay đổi AV(k) = V(k) - V(k-l) dẫn đến thay đổi chu kỳ nhiệm vụ AD(k) Tiến trình lập lại chạm diem MPP Han chế: [27] Phương pháp p&o không hiệu điều kiện môi trường thay đổi liên tục Dù MPP thay đổi hệ thống ln hoạt động với ±AD 6.2 Phuong pháp INC [27], Phương pháp hoạt động dựa ttên giá trị tỷ so AP/AV AI Khi AP/AV = AI = 0: hệ thống hoạt động MPP Khi dP/dV < 0, hệ thống hoạt động bên ttái MPP Khi dP/dV > 0, hệ thống hoạt động bên phải MPP hình 63 dP dp = d( JT = i+v dI T = 1+ vt! dv dv dv AV' CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT —=1+vv với AV (6.4) LUẬN VĂN THẠC sĩ - 53 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH (6.5) đp/dv = 01ÍPP tìú F 50- > J dP/dV>Ù [X Bén trii ■tg Ỉ0 - + -— dp/dvịcó Bẽn phái H ep M ■ ■ u LD I D kí _ Ị- _J J, : S 14 15 H 25 Điện áp Vpv [V] Hình 6-3 Biểu đồ leo đèo thuật toán MPPT INC Với: AI(k) = I(k)-I(k-l) CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT (6.4) LUẬN VĂN THẠC sĩ - 54 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH AI(k): độ lệch dòng điện đo từ thu PV thời điểm thứ k so với k-1 Nguyên tắc hoat đông; c cấp chu kỳ nhiệm vụ D cho biến đổi DC-DC Cuk: áp Vp(k) dòng Ip(k) thu PV thời điểm thứ k _ án AV(k) theo (6.3) AI(k) theo (6.7), sau so sánh, AV = hệ thống chuyển sang Bước 2-1, AV # hệ thống chuyển sang Bước 2-2 Bước 2-1: So sánh AI = tứ hệ thống hoạt đơng MPP, AI > hệ thống bên trái điểm MPP tăng giá trị điện áp Vref tức giảm D để hệ thống tiến phía bên phải, AI < tức hệ thống phía bên phải MPP, tức cần giảm điện áp Vref tức tăng D để hệ thống tiến MPP Kế tiếp Bước Bước 2-2: Tính tốn AP/AV theo (6.4), sau so sánh AP/AV = tứ hệ thống hoạt đơng MPP, AP/AV > hệ thống bên ưái điểm MPP, tăng giá trị điện áp Vref tức giảm D để hệ thống tiến phía bên phải, AP/AV < tức hệ thống phía bên phải MPP, tức cần giảm điện áp Vref tức tăng D để hệ thống tiến MPP Kế sang Bước Bước 3: Cập nhật giá trị điện áp Vp(k) dòng I(k) thời điểm thứ k : Trở Bước Điện áp hoạt động thu PV điều khiển cho có giá trị gần với điện áp Vref dựa giá trị chu kỳ nhiệm vụ D cung cấp cho biến đổi cơng suất DC/DC Có phương pháp INC tăng giảm chu kì nhiệm vụ trực tiếp khơng qua trình chuyển đổi từ Vref sang chu kỳ nhiệm vụ D Bộ điều khiển PI đưa điện áp thu Vp giá trị Vref cách dễ dàng Cơng thức (6.4) biến đổi thành công thức (6.7) Khi e = 0, tức CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 55 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH hệ thống hoạt động MPP, điều khiển PI hiệu cho việc đưa e =0 (6.8) 6.3 Phương pháp áp hở mạch (Voc) [27] Mối quan hệ Vmpp Voc gần tuyến tính điều kiện xạ nhiệt độ thay đổi, nên việc tính tốn tìm Vmpp dễ dàng đo Voc áp dụng như, mối liên hệ Vmpp Voc bời hệ số ki đựơc mô tả (6.9) Vmpp^k^Voc (6.9) Giá trị ki phụ thuộc vào đặc tính thu PV, tính tốn trước thực nghiệm, hệ số ki có giá trị khoảng 0.71 -> 0.78 6.4 Phương pháp dòng ngắn mạch (Isc) [27] Mối quan hệ Impp Isc tuyến tính nên việc tính tốn Impp dễ dàng xác định Isc hệ số k2 mơ tả (6.10); Impp « k2 * Isc (6.10) Giá trị k2 phụ thuộc vào đặc tính thu PV, tính tốn trước thực nghiệm, hệ số k2 có giá trị khoảng 0.78 -> 0.92 6.5 Phương pháp fuzzy Phương pháp MPPT fuzzy phương pháp điều khiển thông minh [2932], phương pháp khắc phục hạn chế hai phương pháp p&o INC truyền thống Vì ngõ điều khiển fuzzy có độ lớn thay đổi tương ứng so với ngõ vào Cấu trúc điều khiển hình 6-4 Ngun tắc hoat đơng: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH - 56 - E(k) ngõ vào CE(k) Bước 4: Tính chu kỳ nhiệm vụ D(k) cung cấp cho điều khiển DC-DC Bước 5: Cập nhật giá trị điện áp Vp(k), dòng Ip(k), E(k) D(k) Bước 6: Trở Bước Với E(k): tỉ số độ thay đổi công suất điện áp thu CE(k): tốc độ thay đổi E(k) Hình 6-4 Cấu trúc điều khiển MPPT fuzzy Khâu mờ hóa giá trị ngõ vào E(k), ngõ vào CE(k) thành giá trị ngôn ngữ với hàm liên thuộc tương ứng giải mờ từ biến ngôn ngữ sang ngõ sang giá trị AD(k) Ngõ vào ngõ có cấu trúc tương tự hình 6-5 Hình 6-5 Hình dạng hàm liên thuộc ngõ vào MPPT ttên fuzzy CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 57 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH (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 độ đối xứng hàm liên thuộc xác định tương ứng Từ ngõ vào tới điều khiển MPPT mờ thường sừ dụng E (error) AE (sai lệch E) Tính tốn giá trị ngõ vào công thức (6.11) (6.12) P(n)-P(n-1) V(n)-V(n-1) AE = E(n) — E(n — 1) (6.11) (6.12) Cơ sờ luât mờ: luật liên kết biến ngôn ngữ ngõ vào khâu mờ hóa biến ngơn ngữ ngõ khâu giải mờ, ngôn ngữ ngõ có giá trị tương ứng với giá trị ngơn ngữ ngõ vào thông qua phép suy diễn mờ Cơ sở luật mờ thể bảng 6-1 [29-32], Bảng 6-1 Bảng sở luật mờ phương pháp fuzzy truyền thống Kết giải mờ độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ ±AD(k), độ lớn độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ phụ thuộc vào độ lớn biến ngôn ngữ khâu giải mờ Hệ thống có chu kỳ nhiệm vụ D đáp ứng tốt tệ vừa đủ để ổn định quanh điểm MPP phụ thuộc vào giá trị AD(k) theo thời điểm 6.6 Phương pháp nơ ron [27] Mạng nơ ron có cấu trúc gồm lớp: Lớp ngõ vào, lớp ẩn, lớp ngõ số lượng nốt lớp tùy thuộc vào người sử dụng, cấu trúc mạng nơ ron hình 6-6 CẢI TIẾN THUẬT TỐN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 58 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH Thông số ngõ vào bao gồm Voc, Isc, xạ nhiệt độ Ngõ gồm nhiều tín hiệu tham chiếu xung điều khiển để điều khiển biến đổi công suất đưa thu hoạt động gần điểm MPP Mức độ vận hành gần điểm MPP dựa vào lớp ẩn mạng dạy thể thuật toán Kết nối lớp (các nốt hai lớp) trọng lượng wij, để việc xác định xác MPP, wij xác định cẩn thận trình dạy, việc kiểm tra thu PV lưu lại kết qua hàng tháng hàng năm ngõ vào ngõ mạng nơ rơn Khi thu PV có đặc tính khác biệt, mạng nơ rơn dạy cách đặc biệt cho thu PV Đặc tính thu PV thay dổi sau thời gian dài sử dụng, phải dạy định kỳ để đảm bảo độ xác thuật tốn MPPT 6.7 Kết luận chương Trong chương này, luận văn trình bày phương pháp cho thuật toán MPPT từ truyền thống đến thông minh Đặc biệt, phương pháp INC fuzzy trình bày chi tiết, làm tảng cho việc xây dựng thuật toán MPPT cải tiến fuzzy luận văn này, chi tiết trình bày Chương CHƯƠNG CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT Trong chương này, luận văn trình bày chi tiết thuật tốn MPPT cải tiến fuzzy Sau đó, so sánh kết mô MATLAB SIMULINK phương pháp cải tiến fuzzy với kết mô hai thuật toán MPPT phương pháp truyền thống INC có độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ AD cố định phương pháp fuzzy CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VI: THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 59 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH 7.1 Lý thuyết MPPT cải tiến fuzzy 7.1.1 Cấu trúc của hệ thống PV với MPPT cải tiến Cấu trúc bao gồm: thu PV P168-85W, diều khiển với thuật toán MPPT cải tiến fuzzy, biến đổi công suất DC/DC Cuk nạp cho tải ACCU 12V7.0A Cấu trúc hình 7-1 Hình 7-1 Hệ thống PV điều khiển MPPT cải tiến ttên fuzzy 7.1.2 Cấu trúc điều khiển MPPT cải tiến fuzzy Cấu trúc điều khiển MPPT cải tiến ttên fuzzy có cấu trúc phương pháp INC hình 7-2 Khác với phương pháp INC truyền thống độ lớn độ thay đổi chu kỳ nhiệm vụ AD thay đổi Độ thay đổi AD dựa ttên kết hoạt động điều khiển fuzzy CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VII: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT LUẬN VĂN THẠC sĩ - 60 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH Hình 7-2 Cấu trúc thuật tốn MPPT cải tiến ttên fuzzy Trong đó; AVp(k) = Vp(k) -Vp(k-1) (7.1) AIp(k) = Ip(k)-Ip(k-l) (7.2) Cp(k) = (^ + ^S')/40 (7.3) J \Vp(k) AVp(k)Z ' v AD(k) = D(k) -D(k-1) (7.4) D(k) = D(k-1) - dấu(Cp(k))* AD(k) (7.5) CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT TRÊN NỀN FUZZY CHƯƠNG VII: CẢI TIẾN THUẬT TOÁN MPPT ' LUẬN VĂN THẠC sĩ - 61 - CBHD: TS NGUYỄN QUANG NAM HVTH: ĐẶNG QUANG VINH D(k) = D(k-1) - dấu(Ip(k))* AD(k) (7.5) Vp(k), Ip(k): điện áp dòng đo từ thu thời điểm thứ k Vp(k-l), Ip(k-l): điện áp dòng đo từ thu thời điểm thứ k-1 AVp(k), AIp(k): độ thay đổi điện áp dòng điện thu thời thời thứ k so với thứ k-1 D(k), D(k-1): chu kỳ nhiệm vụ thời điểm thứ k thứ k-1 AD(k): độ lớn độ thay đổi chu kì nhiệm vụ từ kết giải mờ điều khiển fuzzy thời điểm thứ k Cp(k): tỉ số độ thay đổi công suất điện áp thu dấu(Cp(k)): Cp(k)) >0; dấu(Cp(k)): -1 Cp(k)) 0; dấu(Ip(k)): -1 Ip(k))