Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết trình bày về một giải pháp nâng cao khả năng ổn định động của thiết bị bù nối tiếp vector (SVeC). Bộ điều khiển giảm dao động (ODC) của thiết bị SVeC được thiết kế theo phương pháp mờ thích nghi (ANFIS).
Trương Đình Nhơn, Tạ Hồng Quỳnh 50 NGHIÊN CỨU NÂNG CAO KHẢ NĂNG ĐIỀU KHIỂN CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI CHO THIẾT BỊ BÙ NỐI TIẾP VECTOR IMPROVING CONTROLBILITY OF ANFIS CONTROLLER FOR SVEC Trương Đình Nhơn1, Tạ Hoàng Quỳnh2 Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.Hồ Chí Minh; nhontd@hcmute.edu.vn Trường Cao đẳng Cơng Nghệ Quốc Tế Lilama 2; tahoangquynh@gmail.com Tóm tắt - Bài báo trình bày giải pháp nâng cao khả ổn định động thiết bị bù nối tiếp vector (SVeC) Bộ điều khiển giảm dao động (ODC) thiết bị SVeC thiết kế theo phương pháp mờ thích nghi (ANFIS) Để làm rõ vấn đề này, thiết bị SVeC đề xuất kết nối với mơ hình hệ thống máy phát điện đồng (SG) kết nối với vô hạn (OMIB) trang trại gió (WF), mơ hệ thống phi tuyến theo miền thời gian với điều kiện vận hành nhiễu loạn cố nghiêm trọng xảy trình bày Từ kết mơ đạt kết luận thiết bị SVeC sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến có khả ổn định động tốt điều khiển ANFIS thiết kế báo [1] cho hệ thống điện nghiên cứu có cố nghiêm trọng xảy Abstract - This paper presents a solution to dynamic stability enhancement for the Series Vectorial Compensator (SVeC) An proposed oscillation damping controller (ODC) of the SVeC is designed by means of the Adaptive network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) method To clearly see this controller’s capability, the proposed SVeC is connected to a one-machine power system model connected to an Infinite Bus (OMIB) and a wind farm (WF); a time-domain approach based on nonlinear model simulation under operating conditions and a disturbance condition caused by a severe fault is presented The obtained results show that the SVeC using the improved ANFIS controller can give better dynamic stability than the present ANFIS controller in [1] for the same studied system under a severe fault Từ khóa - Thiết bị bù nối tiếp vector (SVeC); Bộ điều khiển giảm dao động (ODC); Máy phát nối với nút có cơng suất vơ lớn (OMIB); Trang trại gió (WF); Ổn định Key words - Series Vectorial Compensator (SveC); Oscillation Damping Controller (ODC); One Machine connected to Infinite Bus (OMIB); Wind Farm (WF); Stability Giới thiệu Hiện nay, nước tiên tiến tiên phong ứng dụng kỹ thuật công nghệ hệ thống truyền tải điện xoay chiều linh hoạt (FACTS) lưới điện truyền tải Tuy nhiên, thiết bị FACTS sử dụng tụ điện DC dễ bị hư hỏng nhiệt độ cao Khắc phục nhược điểm đó, nghiên cứu công nghệ FACTS gần đề xuất ứng dụng thiết bị bù thiết bị bù nối tiếp vector (SVeC) Thiết bị khác với thiết bị FACTS trước sử dụng nguyên lý chuyển đổi nguồn AC/AC trực tiếp mà không cần thành phần lưu trữ lượng liên kết DC lớn, có điều chế độ rộng xung (PWM) đơn giản điều khiển công suất tác dụng đường dây truyền tải [2-4] Hiệu đáp ứng động SVeC chứng minh so sánh với TCSC thiết bị bù dọc điều khiển thyristor (TCSC) SSSC thiết bị bù nối tiếp đồng tĩnh (SSSC) [4] [5] Ở báo [1] tác giả đề xuất thiết kế điều khiển giảm dao động (ODC) SVeC thuật toán điều khiển mờ thích nghi (ANFIS) để giảm dao động hệ thống có cố nghiêm trọng xảy hệ thống Tuy nhiên, kết đạt từ điều khiển có độ vọt lố cao thời gian xác lập lớn Nguyên nhân q trình huấn luyện cho ANFIS nhóm tác giả đưa liệu vào huấn luyện mà chưa có liệu để kiểm tra, dẫn đến kết huấn luyện có sai số thấp chưa loại trừ nhiễu bất thường Để nâng cao khả học điều khiển ANFIS nhằm tối ưu khả điều khiển trường hợp có khác nhau, điều khiển ANFIS huấn luyện dựa vào thuật toán tối ưu tối ưu hóa đàn gà (Chicken Swarm Optimization) [6], hay kết hợp với giải thuật di truyền (GA) để dò thơng số cho điều khiển PID điều khiển động DC không chổi than [7] Trong báo này, nhóm tác giả tập trung vào việc cải tiến trình huấn luyện cho điều khiển ANFIS cách sử dụng tập liệu kiểm tra Đối tượng áp dụng điều khiển giảm dao động cho thiết bị SVeC Cấu trúc báo sau: Phần giới thiệu mơ hình hệ thống điện nghiên cứu SVeC Phần trình bày phương pháp thiết kế điều khiển giảm dao động ANFIS cho SVeC Phần kết giảm dao động điều khiển ANFIS cải tiến cho hệ thống điện với cố nghiêm trọng xảy ra, sau so sánh với kết mơ điều khiển ANFIS báo [1] (gọi tắt ANFIS [1]) Cuối cùng, phần rút kết luận quan trọng cho báo Hệ thống nghiên cứu Hình Sơ đồ đơn tuyến hệ thống nghiên cứu Hình trình bày sơ đồ đơn tuyến hệ thống nghiên cứu Một hệ thống OMIB sử dụng máy phát điện đồng (SG) công suất 160 MVA trang trị gió thay tương đương máy phát điện gió nguồn kép (DFIG) công suất 20 MW, hai kết nối với thông qua máy biến áp tăng áp kết nối với điểm kết nối chung (PCC) SVeC đề xuất đặt gần điểm ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN PCC mắc nối tiếp với đường dây truyền tải (TL2) Cuối TL2 cung cấp điện áp lưới Vinf cho lưới điện Sơ đồ đơn tuyến SVeC nghiên cứu thể Hình Cấu tạo thiết bị gồm máy biến áp bù nối tiếp kết nối với điều khiển PWM điều chỉnh hệ số làm việc D tụ bù AC Nguyên tắc hoạt động, mơ tả tốn học SVeC tham khảo chi tiết báo [1] 51 (FIS) luật Nếu – (If – then) điều chỉnh thông số cấu trúc mạng phù hợp trình huấn luyện Hình Sơ đồ đơn tuyến SVeC Để giảm dao động hệ thống nghiên cứu cách điều khiển trào lưu công suất tác dụng đường dây truyền tải, tín hiệu giảm dao động công suất tác dụng VODC ngõ điều khiển ODC thiết kế theo phương pháp ANFIS (gọi tắt điều khiển ANFIS) thêm vào cho SVeC Hình trình bày sơ đồ khối điều khiển cải tiến SVeC đề xuất hệ thống điện nghiên cứu, Pref xác định mức bù phần trăm SVeC với công suất tác dụng truyền tải đường dây Ở báo này, điều khiển ANFIS cải tiến thiết kế sử dụng sai số tốc độ rotor SG (Δωr ) tích phân (∫ Δωr ) tín hiệu ngõ vào, tạo VODC tín hiệu ngõ Tín hiệu VODC điều chỉnh giá trị XSVeC, kết làm cải thiện đáp ứng ổn định động SVeC hệ thống điện nghiên cứu Hình Sơ đồ khối điều khiển cải tiến SVeC đề xuất Khi sai số nhỏ ổn định, đáp ứng ngõ không đáng kể ổn định với sai số Nhờ khâu tích phân mang tính chất cộng dồn diện tích, sai số nhỏ tăng giá trị theo chu kỳ lấy mẫu đủ lớn đến ngưỡng mà điều khiển phát Nhờ vậy, điều khiển phát sai số nhỏ đưa phản ứng tốt hơn, giúp cho hệ thống xác Vì vậy, điều khiển báo đưa giải pháp dùng tín hiệu tích phân ∫ 𝚫𝛚𝐫 thay sử dụng tín hiệu đạo hàm (𝚫𝛚𝐫 )′ giống điều khiển báo [1] nhằm tối ưu Thiết kế điều khiển giảm dao động ANFIS cải tiến thiết bị SVeC ANFIS kết hợp ưu điểm mạng nơron logic mờ Mạng nơron có khả học thơng qua huấn luyện tập liệu vào/ra cho trước có từ kinh nghiệm chuyên gia hay thực nghiệm Hệ thống suy luận logic mờ Hình Lưu đồ thiết kế điều khiển ANFIS cải tiến Để thiết kế điều khiển ANFIS cải tiến, trình tự bước thực theo lưu đồ Hình sử dụng ngơn ngữ lập trình MATLAB Việc nâng cao khả điều khiển ANFIS cho thiết bị SVeC phụ thuộc vào tập liệu huấn luyện có đưa kết đáp ứng cho hệ thống tốt hay không? Từ liệu huấn luyện điều khiển ANFIS [1], tác giả dựa vào kinh nghiệm điều khiển số bước gia công để điều chỉnh chọn tập liệu phù hợp mục tiêu ổn định dao động công suất làm liệu phục vụ cho huấn luyện Trong báo này, việc cải tiến trọng thêm đến việc cần đảm bảo điều khiển ANFIS không bị tượng khớp (overfitting) [8], tức đảm bảo ANFIS sau huấn luyện có khả tổng hợp hóa nhằm đưa kết ngõ gặp tình liệu ngõ vào mà trước chưa huấn luyện Việc thực cách kiểm chứng mơ hình, tức sử dụng thêm tập liệu kiểm tra trình huấn luyện ANFIS Dữ liệu kiểm tra giúp nhận điểm dừng sớm trình học trước ANFIS bị khớp Bước 1: Tạo chương trình MATLAB mơ điều khiển ANFIS cải tiến cách mở chương trình mơ điều khiển ANFIS [1] hiệu chỉnh thay mơ hình Bước 2: Ở chương trình mơ ANFIS [1], thêm khối lấy tích phân ∫ Δωr khối lấy liệu chương trình mơ ANFIS [1] Sau đó, chạy mô để lấy liệu Δωr , ∫ Δωr VODC Đồng thời lấy kết đáp ứng q Trương Đình Nhơn, Tạ Hồng Quỳnh 52 độ hệ thống nghiên cứu ANFIS [1] Bước 3: Lưu liệu ngõ vào Δωr , ∫ Δωr ngõ VODC thành tập tin đuôi *.xls Sử dụng lệnh vẽ đồ thị chương trình excel, tác giả quan sát đồ thị VODC ANFIS [1] làm sở để điều chỉnh liệu VODC cách tăng hay giảm liệu ban đầu giá trị định để thay đổi dạng đồ thị Mục đích nhằm tìm quy luật VODC thay đổi kết dao động cơng suất hệ thống nghiên cứu thay đổi tương ứng sau thực xong bước 14 Bước 4: Chia liệu điều chỉnh bước thành hai tập tin đuôi *.xls Một tập tin dùng để làm liệu huấn luyện ANFIS cải tiến tập tin dùng để kiểm tra ANFIS tránh bị tình trạng khớp theo tỉ lệ 80:20 Bước 5: Tải liệu huấn luyện kiểm tra vào công cụ ANFIS Editor vào MATLAB Bước 6: Chọn phương pháp xử lý liệu FIS theo phương pháp phân cụm lưới (Grid Partition) Bước 7a, 7b: Cài đặt số lượng tín hiệu ngõ vào cho ANFIS cải tiến 2, chọn hàm liên thuộc loại Gauss ứng với tín hiệu ngõ vào chọn hàm liên thuộc tuyến tính cho tín hiệu ngõ Trong chương trình MALAB áp dụng ANFIS loại Sugeno Cấu trúc mạng trình bày Hình Các quy luật FIS đưa sau: Nếu (x = Ai) (y = Bi) (fi = pix+ qiy + ri) (1) x y ngõ vào, i số hàm liên thuộc ngõ vào, Ai Bi tập mờ, fi hàm tuyến tính ngõ xác định luật FIS có thơng số hàm pi, qi, ri xác định trình huấn luyện [8] (a) Theo lý thuyết (b) Trong mơ MATLAB Hình Cấu trúc mơ hình ANFIS cải tiến Thơng qua cặp liệu huấn luyện, điều khiển ANFIS cải tiến áp dụng loại Sugeno MATLAB ứng với ngõ số tuyến tính tự tính tốn rút quy luật điều khiển phù hợp với liệu theo cơng thức (1) với sai số cho phép Tuy nhiên để biết rõ hơn, nhóm tác giả dựa vào kinh nghiệm điều khiển để trình bày tham khảo quy luật điều khiển ANFIS cải tiến Bảng Năm biến ngôn ngữ cho biến ngõ vào sử dụng: NB (âm lớn), NS (âm nhỏ), ZR (bằng 0), PS (dương nhỏ), PB (dương lớn) Đồng thời có năm biến ngôn ngữ cho biến ngõ ra: IB (tăng nhiều), IS (tăng ít), KV (giữ nguyên), DS (giảm ít) DB (giảm nhiều) Kết ngõ dựa vào suy luận xu hướng thay đổi cho đảm bảo mục tiêu ổn định dao động Chẳng hạn trường hợp ∫ Δωr PB Δωr ZR cho trạng thái ngõ PB Như vậy, để ngõ đảm bảo mục tiêu ổn định dao động, phải có xu hướng giá trị tham chiếu nó, tức phải có xu hướng DB Bảng Tập luật điều khiển ANFIS cải tiến Δωr ∫ Δωr PB NB NS ZR PS PB KV DS DB DB DB PS IS KV DS DB DB ZR IB IS KV DS DB NS IB IB IS KV DS NB IB IB IB IS KV Bước 8: Chọn thuật toán học lai (Hybrid) để huấn luyện mạng nơron Bước 9: Chọn sai số cho phép theo mặc định chương trình nhập số kỳ huấn luyện 30 Bước 10: Thực huấn luyện ANFIS cải tiến kiểm tra Kết cho biết sai số huấn luyện sai số kiểm tra kỳ ANFIS Editor GUI chọn thông số hàm liên thuộc điều khiển FIS kỳ huấn luyện có giá trị sai số kiểm tra nhỏ Bước 11: Xuất liệu điều khiển ANFIS cải tiến tập tin *.fis Bước 12: Tải tập tin *.fis bước 11 vào điều khiển ANFIS cải tiến mô hình tạo bước Bước 13: Kiểm tra lại cài đặt thông số để đảm bảo mô cố với báo [1] tiến hành chạy mô Bước 14: Lấy kết đáp ứng độ hệ thống nghiên cứu sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến Bước 15: So sánh kết đáp ứng độ hệ thống nghiên cứu sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến bước 14 với điều khiển ANFIS [1] Dựa vào kết quả, tác giả rút kinh nghiệm điều chỉnh lại tập liệu huấn luyện cho đạt mục tiêu ổn định dao động công suất hệ thống Quá trình lặp lại từ bước đến bước 15 tìm tập liệu huấn luyện phù hợp cho điều khiển ANFIS cải tiến nhằm đưa kết giảm dao động tốt cho hệ thống Bước 16: Lưu lại kết liệu điều khiển ANFIS cải tiến có kết giảm dao động tốt cho hệ thống ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN Kết mô Để so sánh rõ ràng khả giảm dao động điều khiển ANFIS cải tiến với điều khiển ANFIS [1], tác giả sử dụng liệu mô cố mô men học thay đổi SG với tốc độ gió định mức 12m/s báo [1] Hình trình bày kết so sánh đáp ứng độ hệ thống nghiên cứu ba trường hợp: SVeC không sử dụng điều khiển, SVeC sử dụng điều khiển ANFIS [1] SVeC sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến 53 tính đỉnh VPCC , ωr , PSG Hình 7a, 7b, 7c thể Bảng Bảng Kết so sánh độ vọt lố ANFIS [1] Tín hiệu ANFIS cải tiến Khoảng Thời Khoảng Thời vọt lố (p.u) gian (s) vọt lố (p.u) gian (s) Kết cải thiện giảm (%) VPCC 0,0198 2,35 0,0111 2,3 43,9 ωr 0,002 2,2 0,002 2,15 PSG 0,0805 2,3 0,0485 2,25 39,8 Như vậy, SVeC đề xuất sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến có khả giảm dao động tốt điều khiển ANFIS [1] cho hệ thống điện nghiên cứu (a) Điện áp PCC Kết luận Bài báo trình bày giải pháp nâng cao khả điều khiển điều khiển ANFIS cho SVeC Các kết mơ trình bày thực với cố nghiêm trọng xảy giống báo [1] Có thể kết luận từ kết nghiên cứu ANFIS cải tiến có khả ổn định dao động cho hệ thống điện có kết nối nguồn điện gió tốt ANFIS [1] TÀI LIỆU THAM KHẢO (b) Tốc độ rotor SG (c) Công suất tác dụng SG Hình So sánh đáp ứng độ hệ thống nghiên cứu Có thể quan sát rõ ràng từ Hình 7, SVeC đề xuất sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến điều khiển ANFIS [1] cho kết thời gian độ gần nhau, độ vọt lố trường hợp ANFIS cải tiến thấp so với trường hợp ANFIS [1] Chi tiết so sánh điểm vọt lố [1] Huỳnh Hoàng Huynh Trương Đình Nhơn, “Nâng cao ổn định động hệ thống gió nối lưới sử dụng thiết bị bù SVeC”, tạp chí Khoa Học Cơng Nghệ đại học Đà Nẵng, tập 108, số 2, 12- 2016, trang.133–138 [2] L A C Lopes and G Joós, “Pulse width modulated capacitor for series compensation”, IEEE Trans Power Electronics, vol 16, no 2, Mar 2001, pp 167–174 [3] G Venkataramanan and B K Johnson, “Pulse width modulated series compensator”, IEE Proc.-Gen., Trans and Dist., vol 149, no 1, Jan 2002, pp 71–75 [4] J M González, C A Cañizares, and J M Ramírez, “Stability modeling and comparative study of series vectorial compensators,” IEEE Trans Power Delivery, vol 25, no 2, April 2010 [5] F Mancilla-David, S Bhattacharya, and G Venkataramanan, “A comparative evaluation of series power-flow controllers using DC and AC-link converters”, IEEE Trans Power Delivery, vol 23, no 2, Apr 2008, pp 985–996 [6] M Das and D Giribabu, "ANFIS controller based STATCOM regulator for self excited induction generator", 2016 IEEE 6th International Conference on Power Systems (ICPS), New Delhi, 2016, pp 1-6 [7] M Dasari, A S Reddy and M V Kumar, "Modeling of a commercial BLDC motor and control using GA-ANFIS tuned PID controller", 2017 International Conference on Innovative Research In Electrical Sciences (IICIRES), Nagapattinam, 2017, pp 1-6 [8] I Bilbao and J Bilbao, “Overfitting problem and the over-training in the era of data: Particularly for Artificial Neural Networks”, International Conference on ICICIS, Dec 2017, pp 173–177 (BBT nhận bài: 19/9/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 02/10/2018) ... dụng điều khiển ANFIS cải tiến có khả giảm dao động tốt điều khiển ANFIS [1] cho hệ thống điện nghi n cứu (a) Điện áp PCC Kết luận Bài báo trình bày giải pháp nâng cao khả điều khiển điều khiển. .. mắc nối tiếp với đường dây truyền tải (TL2) Cuối TL2 cung cấp điện áp lưới Vinf cho lưới điện Sơ đồ đơn tuyến SVeC nghi n cứu thể Hình Cấu tạo thiết bị gồm máy biến áp bù nối tiếp kết nối với điều. .. kết đáp ứng độ hệ thống nghi n cứu sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến Bước 15: So sánh kết đáp ứng độ hệ thống nghi n cứu sử dụng điều khiển ANFIS cải tiến bước 14 với điều khiển ANFIS [1] Dựa vào