Năng lượng gió và áp dụng logic mờ trong tính toán

Năng Lượng Gió TỔNG QUAN: .4 1.1 Giới thiệu lượng gió: 1.2 Tình hình sử dụng lượng gió giới: 1.3 Phát triển kỹ thuật turbine gió từ thập niên 70 đến nay: .10 1.3.1 Tiến trình phát triển công nghệ: .11 1.3.2 Những vấn đề tồn tại: .12 1.4 Ảnh hưởng đến môi trường nhà máy điện lượng gió: 14 1.4.1 Đối với kiến trúc cảnh quan: 14 1.4.2 Tác động bóng râm nhấp nháy đến môi trường: 15 1.4.3 Ảnh hưởng tiếng ồn turbine gió: 15 1.4.4 Ảnh hưởng turbine gió đến loài chim: .17 1.4.5 Ảnh hưởng đến loài cá: 19 1.5 Xu hướng phát triển lượng gió kỷ 21: 19 1.6 Hiện trạng xu hướng phát triển lượng gió số khu vục giới: 21 1.6.1 Châu Mỹ: 21 1.6.2 Châu Âu: 21 1.6.3 Châu Á: 23 1.7 Hiện trạng tiềm sử dụng lượng gió vào phát điện Việt Nam: .24 MỘT SỐ MÔ HÌNH ỨNG DỤNG: 29 2.1 Một số hệ thống lưu trữ lượng thường sử dụng phát điện turbine gioù: .29 2.1.1 Hệ thống pin Ắc qui .29 2.1.2 Kỹ thuật trữ bánh đà: 30 2.1.3 Hệ thống thủy điện hoàn năng: .30 2.1.4 Hệ thống trữ khí nén .32 2.2 Kết hợp ứng dụng turbine gió với hệ thống phát điện hữu vùng xa, cách biệt: 33 2.2.1 Giới thiệu: .33 2.2.2 Mô tả hệ thống cung cấp điện đảo Limnos, Hy Lạp 33 2.2.3 Hệ thống điều khiển: .34 2.2.4 Kết quả: 35 2.3 Ứng dụng hệ thống turbine gió cách biệt hệ thống sản xuất khí hydro: .36 2.3.1 Giới thieäu: .36 Năng Lượng Gió 2.3.2 Thiết kế: 37 2.3.3 Phân tích kỹ thuật: 38 2.3.4 Phân tích kinh teá: 41 2.3.5 Kết luận: 44 2.4 Mô hình ứng dụng hệ thống turbine gió cô lập việc sản xuất nước ngọt: 45 2.4.1 Giới thiệu: .45 2.4.2 Mô tả hệ thống: .45 2.4.3 Phương thức hoạt ñoäng: 47 2.4.4 Kết luận: 48 PHƯƠNG PHÁP VÀ VÍ DỤ TRONG TÍNH TOÁN NĂNG LƯNG THÔNG DỤNG: 49 3.1 Phương pháp dự báo lượng: 49 3.1.1 Xác định sơ bước đầu vùng gió tiềm năng: 49 3.1.2 Những thiết bị khảo sát lượng gió chuẩn: 53 3.1.3 Những phương pháp thống kê lượng gió thường sử dụng: 55 3.2 Phương pháp tính lượng gió: 56 3.2.1 Tính lượng gió hàm phân bố Weibull 57 3.2.2 Phương pháp nội suy tốc độ gió độ cao khác nhau: 58 3.3 Áp dụng tính lượng gió cho vùng gió thuộc xã Cần Thạnh, huyện Cần Giờ: 60 3.3.1 Bước 1: Thu thập số liệu đo lường gió .60 3.3.2 Bước 2: Thông kê số liệu đo lường 60 3.3.3 Bước 3: Chuẩn hóa số liệu theo phương pháp ứng dụng hàm phân bố Weibull 61 3.3.4 Bước 4: Chọn loại turbine sử dụng Tính lượng phát năm .62 3.3.5 Bước 6: Phân tích tài 64 3.3.6 Bước 7: Đánh giá, kết luận 67 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG CHUẨN HOÁ SỐ LIỆU ĐO GIÓ ĐỂ TÌM CÔNG SUẤT PHÁT TRONG NĂM GẦN ĐÚNG NHẤT 68 4.1 Giới thiệu sơ lược logic mờ: 68 4.2 Một số phép toán logic mờ: 71 4.2.1 Tập hợp mờ : 71 4.2.2 Một số dạng hàm thành viên : 74 Năng Lượng Gió 4.2.3 Một số phép toán tập hợp mờ : 75 4.3 Tư tưởng ứng dụng logic mờ việc chuẩn hoá số liệu: 78 4.3.1 Phương pháp case-based reasoning: .79 4.3.2 Tư tưởng phương pháp sử dụng logic mờ việc dụ báo lượng, phân bố gió vùng: 79 4.4 Giải thuật chương trình ứng dụng logic mờ việc chuẩn hóa số liệu: 80 4.4.1 Bước 1: Thu thập liệu .80 4.4.2 Bước 2: Mờ hoá số liệu 80 4.4.3 Bươc 3: Tìm mẫu tiêu biểu 82 4.4.4 Bước 4: Tính công suất phát dự kiến .83 4.4.5 Sơ đồ khối: .83 4.5 Kết ứng dụng logic mờ .84 4.6 Ý tưởng dự báo lượng gió ngắn hạn logic mờ: .86 4.6.1 Ý nghóa cần thiết dự báo lượng gió ngăn hạn: 86 4.6.2 Phương pháp dự báo lượng gió ngắn hạn: 86 4.6.3 Mô hình sử dụng phương pháp sử dụng logic mờ dự báo ngắn hạn lượng gió dựa liệu khứ: 86 4.6.4 Kết luận: 89 PHUÏ LUÏC: 90 5.1 Chương trình tính lượng điện phát đầu turbine gió cho trước 90 5.2 Chương trình tính phân bố cách áp dụng phép tính logic mờ 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO: .97 Năng Lượng Gió TỔNG QUAN: Trong năm gần đây, môi trường trái đất có thay đổi lớn theo chiều hướng xấu Những nguyên nhân gây tác động xấu đến môi trường trái đất xác định phân tích Vấn đề cải thiện môi trường nhiều cách tiết kiệm lượng, bảo vệ rừng, giảm lượng khí độc hại thải vào môi trường … xem xét nhiều Ngay hội nghị lượng toàn cầu năm 1977, lần Hội Đồng Năng Lượng Thế Giới (The World Energy Council -WEC) thảo luận vấn đề khí thải CO2 Hội nghị kết thúc với điều khoản thống cấp thiết phải cấu lại cấu trúc nguồn lượng toàn giới trình phải thực phạm vi toàn cầu số nước hay vùng Hội nghị đưa chương trình thực đề nghị cho trình chuyển đổi Chủ trì hội nghị giáo sư Wolf Hafele (Áo), tổng kết đặt chương trình thực đến năm 2030 Theo kế hoạch đề nghị đến năm 2030 tỉ lệ lượng có nguồn gốc từ nhiên liệu hoá thạch phải giảm xuống phần ba hai phần ba nguồn lượng lại cung cấp từ nguồn khác mà chủ yếu dựa nguồn lượng hạt nhân lượng pin mặt trời Cũng theo hôi nghị nguồn lượng lấy từ lượng gió chi61m gần 3% tổng số lượng cần thiết Nhưng gần đây, vào năm 1996, số liệu Cơ Quan Năng Lượng Quốc Tế (International Energy Agency - IEA) tổng kết lại cho biết kết sau: • Nhu cầu lượng toàn giới tăng Kể từ năm 1982 đến năm nhu cầu lượng tăng khoảng 2.2% • Nguyên liệu hoá thạch đóng vai trò chủ yếu chiếm tỉ lệ 90% nguồn cung cấp lượng Năng Lượng Gió • Nhu cầu lượng tăng mạnh chủ yếu nước phát triển, đặc biệt tăng mạnh Trung Quốc nước khu vực châu Á Cơ Quan Năng Lượng Thế Giới dự báo cấu lượng giới sau: Nhu cầu lương sơ cấp Tỉ lệ tăng trung bình năm lượng điện sản suất năm khoảng 1993-2010 2010 Năng lượng sơ Năng Tổng Nguyên lượng Năng lượng sơ Năng cấp (Mtoe) điện (TWh) cấp (%) điện (%) 5535 10972 1.4 2.2 3950 0.8 1.5 liệu 1179 lượng rắn Dầu 2263 532 1.2 -0.5 Gas 1377 2893 2.5 7.3 Hạt nhân 516 1981 0.5 0.5 Thuỷ 129 1497 1.1 1.1 119 5.7 7.0 Năng lượng 71 tái sinh (Nguồn : World Energy Outlook, IEA, 1996.) Những liệu cho thấy chưa có thành cụ thể việc thay đổi cấu lượng toàn giới Bên cạnh đó, thấy chiếm 1.08% tổng số lượng tương lai gần nguồn lượng sử dụng lượng tái sinh địa nhiệt, lượng mặt trời, lượng thủy triều, lượng mặt trời, lượng gió… tăng nhanh thời gian tới 1.1 Giới thiệu lượng gió: Cho đến cuối kỷ 20 đầu kỷ 21 có nhiều vấn đề mà người cần phải xem xét lại việc cung cấp lượng: từ việc nguồn lượng hóa thạch cạn dần, giá nguồn cung cấp dầu ngày không ổn định đến việc gây ô nhiễm môi trường đốt nhiên liệu hóa thạch trở nên trầm Năng Lượng Gió trọng cần giải ngayvà nhiều nước giới bắt đầu áp dụng luật thuế môi trường, khí thải … Tất yếu tố dẫn đến việc xem xét lợi ích môi trường lẫn lợi ích kinh tế sử dụng nguồn lượng Vấn đề lượng vấn đề quan tâm nhiều lựa chọn cho nguồn lượng thay tương lai Có nhiều nguồn lượng người ta quan tâm đến lượng mặt trời, lượng địa nhiệt, lượng gió, lượng sóng biển, lượng thủy triều … Những nguồn lượng góp phần lớn vào việc cải tạo sống môi trường sống nhân loại điểm đặc biệt chúng coi nguồn lượng vô tận Tất nguồn lượng tái sinh (trừ lượng thủy triều lượng địa nhiệt) kể nguồn lượng hoá thạch (như than đá, dầu hỏa …) xét cho bắt nguồn từ lượng mặt trời Bức xạ mặt trời đến trái đất trung bình vào khoảng 10.000.000 gigawatt Chỉ đến phần trăm lượng chuyển thành gió.(Gấp 50 đến 100 lần toàn lượng chuyển hoá từ mặt trời toàn cối toàn trái đất) Năng lượng gió tạo dịch chuyển khối khí Sự dịch chuyển khối không khí tạo hâm nóng không khí mặt trời chuyển động trái đất Tuy nhiên phần lớn luồng gió mạnh ổn định lại phân bố độ cao mà kỹ thuật chưa sử dụng Các đặc điểm nguồn lượng gió có khả sử dụng gián đọan với mật độ lượng thấp Chính nguồn lượng gió lắp đặt với số địa điểm định với công suất hạn chế Đứng trước tình nguồn lượng thủy điện có giới hạn cộng với nhu cầu thay đổi nguồn lượng bách lượng gió nguồn lượng đáng xem xét So với lượng mặt trời, lượng sinh học, lượng địa nhiệt lượng sóng… lượng gió có khả thực mặt kỹ thuật an toàn môi trường Năng Lượng Gió Thông kê tình hình sử dụng dạng lượng tái sinh sản xuất điện giới năm 1994: Công suất lắp đặt Sản lượng điện hàng năm MWe % GWh % Địa nhiệt 6456 61 37976 86 Gió 3517 33 4878 11 Mặt trời 366 897 Thủy triều 261 601 Tổng 10600 44352 (Nguồn: WEC Survey of Energy Resorces, năm 1995) 1.2 Tình hình sử dụng lượng gió giới: Nguồn lượng gió nguồn lượng cổ điển người sử dụng Điển hình cối xay gió châu Âu Sau việc sử dụng rộng rãi động gió châu Âu bị chững lại không phát triển tiếp đời động nước, mà động nước thời tiêu biểu cho nguồn lượng thay gọn đáng tin cậy nhiều Trong kỷ 20, việc phát triển công nghiệp điện thay đổi tiêu chuẩn tiện nghi tiêu thụ lượng Sự đời động đốt trong, sử dụng nhiên liệu hóa thạch khả thi cạnh tranh kinh tế, gây tình trạng sa sút sử dụng lượng gió Tuy nhiên vào cuối kỷ 20 đầu kỷ 21 vấn đề sử dụng lượng gió để phát điện lại người ta quan tâm nhiều Trong năm đầu thập niên 30, với việc di dân, mở rộng khu vực sinh sống Mỹ Liên Xô dẫn tới việc hệ thống cung cấp điện quốc gia không đáp ứng kịp Do có cố gắng tạo nguồn lượng chỗ, vùng xa, hẻo lánh Ở Mỹ từ năm 1933 bắt đưa turbine gió cỡ nhỏ vào phát điện phục vụ cho vùng nông thôn Những turbine gió có phận cánh quạt mô cánh quạt máy bay thời làm gỗ, có hay cánh Máy phát tiếng sử dụng rộng rãi máy phát điện lượng gió Jacob có công suất 1kW tốc độ gió 5.5m/s với cánh cánh quạt đường kính 4.27m Năng Lượng Gió Giữa năm 1930 1960, hàng ngàn máy phát loại bán Mỹ nước khác Thế nhưng, năm 1960, với sách điện khí hóa nông thôn tiến hành rộng khắp, người dân vùng xa cung cấp điện từ điện lưới quốc gia với giá rẻ tin cậy làm việc sản xuất máy phát sử dụng lượng gió kiểu Jacob bị ngưng lại Ở Liên Xô, việc phát triển turbine gió cho vùng xa có nghiên cứu để nối nhà máy phát sử dụng lượng gió có qui mô vừa lớn vào lưới điện Năm 1931, máy phát sử dụng lượng gió lớn xây dựng khu vực Crimea, với công suất 100kW, cung cấp 280MWh năm, đạt 32% hệ số sử dụng Các mô hình nhỏ thử nghiệm với phát nguồn nhiên liệu hóa thạch dồi Liên Xô có lẽ làm cho dự án không quan tâm, ý phát triển Các nỗ lực để tiết kiệm nhiên liệu hóa thạch chiến tranh giới thứ II dẫn đến vài quốc gia thiết kế xây dựng máy phát sử dụng lượng gió cỡ vừa lớn Sau chiến tranh giới thứ II, nhà máy điện chạy dầu nhà máy thủy điện lớn có cạnh tranh mạnh gía thành sản xuất điện năng, máy phát sử dụng lượng gió sau xây dựng cho mục đích nghiên cứu Nhiều quốc gia giữ chương trình gió phòng thí nghiệm, số có Vương Quốc Anh, Đan Mạch, Pháp Đức Trong thập niên 60, tất dự án lượng gió bị ngừng lại giá dầu giảm mở rộng mạng lượng thủy điện nhiệt điện Ngoài viễn cảnh trạm trung tâm hạt nhân rẻ tiền cung cấp nguồn lượng lớn, ổn định an toàn cao tác động làm việc đầu tư nghiên cứu, phát triển ứng dụng động gió chậm chạp Trong năm 70, sau xảy khủng hoảng dầu hỏa giới lần thứ nhất, gắn liền với việc phát triển công nghệ điện tử công suất (cho phép phát triển hệ thống chuyển đổi AC/DC/AC, làm cho việc tích trữ lượng hệ thống điều khiển tốc độ dễ dàng Đầu tư vào lượng gió với tỷ lệ lớn vào thương mại tăng lên Năng Lượng Gió Hoạt động giới thiệu lượng gió Mỹ thực qua pháp chế kiểm soát nguồn phát điện tư nhân, việc mua bán tiến hành công ty điện lực có khuyến khích thuế người đầu tư vào máy phát sử dụng lượng gió Vì máy phát sử dụng lượng gió 20-500kW chế tạo, chứng tỏ hấp dẫn mặt kinh tế việc giảm ảnh hưởng thay đổi bất thường gió dễ dàng bảo trì theo chu kỳ Hiện tính đến cuối năm 1999, tổng công suất lắp đặt turbine gió toàn giới đạt 13932 MW Các turbine gió chủ yếu lắp đặt Mỹ nước châu Âu đặc biệt Đan Mạch, Đức Vương Quốc Anh Năng lượng phát turbine gió đạt 30 TWh (30 tỉ kWh) Bảng sau cho thấy tốc độ phát triển nhanh turbine gió giới năm qua Bảng sau trình bày tốc độ tăng trường thị trường turbine gió giới: Năm Công suất lắp đặt năm (MW) 1994 730 1995 1290 1996 1292 1997 1566 1998 2597 1999 3922 Tỉ lệ tăng trưởng trung bình qua năm (từ 1995 đến 1999) Tỉ lệ tăng trưởng tính theo số hàng bán năm (%) 77 21 66 51 40.0% Tổng công suất lắp đặt tính đến cuối năm (MW) 3488 4778 6070 7636 10153 13932 Tỉ lệ tăng trưởng tính theo tổng công suất lắp đặt(%) 37 27 26 33 77 32.0% (Nguồn: World Market Update, tháng năm 2000) Theo số liệu thống kê World Market Update (tháng năm 2000) gía điện phát turbine gió giảm từ 6.15USDcent/kwh (năm 1995) xuống 4.6 USDcent(1999) Giá lắp đặt turbine gió tính trung bình vào khoảng 1000USD/kW Với giá thành điện sản xuất từ turbine gió ngày rẻ, kỹ thuật turbine gió ngày tin cậy số nước phát triển triển khai nhiều dự án lượng gió, số bật nước Trung Quốc, Ấn Độ Năng Lượng Gió Ở nhiều khu vực, lượng gió trở nên rẻ lượng từ nhà máy đốt than Và công nghệ tiếp tục cải thiện, việc giảm chi phí sản xuất điện lượng gió tương lai gần điều chắn Ở nhiều quốc gia, gió trở thành nguồn kinh tế thập kỷ tới 1.3 Phát triển kỹ thuật turbine gió từ thập niên 70 đến nay: Trong gần 30 năm qua turbine gió sử dụng thương mại không tổ chức nghiên cứu vời tài trợ phủ tổ chức Những kỹ thuật turbine gió phát triển mạnh, với kết dễ thấy công suất turbine gió tăng từ 10kW lên 1.65MW gần 30 năm qua Nói nghóa gần có turbine công suất cỡ MW lắp đặt Mà trước năm 1993 có tổng cộng 14 turbine công suất cỡ MW với đường kính cánh quạt 50 mét lắp đặt Ngay từ thập niên 70, công ty hàng không, vũ trụ lớn cố gắng chế tạo lắp đặt turbine gió cỡ MW mà bỏ qua giai đoạn phát triển từ turbine gió công suất bé Những công ty đưa turbine gió công suất MW vào thương mại sau có vận hành thành công mẫu thử nghiệm Những công ty có hướng phát triển turbine lớn kể Boeing, General Electric, McDonneli Douglas, Hamilton Standard, MAN, MBB, Kvaerner, Fokker and Stork Cho đến người thấy công ty sai lầm Họ đánh giá thấp đòi hỏi công nghệ để chế tạo turbine gió có công suất lớn Việc áp dụng công nghệ cao chế tạo máy bay vào việc sản xuất turbine gió sai lầm Trong lúc công ty hàng không lớn, có kỹ thuật cao triển khai turbine lớn công ty nhỏ hơn, người tiên phong nghiên cứu turbine gió làm khác Họ nghiên cứu bước cánh máy bay cho turbine gió, vật liệu mới, hộp số định hướng vay mượn phát triển từ chong chóng gió (windmill) Họ áp dụng cho turbine nhỏ tìm hiểu đặc tính, rủi ro dần phát triển 10 Năng Lượng Gió Chương trình có chương trình tên: MemberS.m MenberPi.m (Cũng trình bày phần phụ lục) Dữ liệu đầu vào liệu đo gió gần năm gồm 289 ngày với ngày 24 lần Như có 289 mẫu nên số liệu tính để tham khảo chưa đủ độ tin cậy để xây dựng nhà máy điện lượng gió nơi khảo sát Sau mờ hóa mẫu gió đầu vào tiến hành phân loại dựa phép toán mờ mẫu gió ta chia làm nhóm Bao gồm 223 mẫu gió thuộc mẫu tiêu biểu Loại bỏ 66 mẫu gió dị biệt Kết chương trình chuẩn hoá mờ sau : Tần suất gió chưa chuẩn hóa so với phân bố Weibull: hình(a) Hình (a) Tần suất gió sau xử lý theo logic mờ với phân bố Weibull: (hinhb) 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 Hình (b) Kết tính toán công suất năm dự kiến turbine 1000kw đặt độ cao 60m là: Theo số liệu đo không chuẩn hóa : 3.247 MWh/năm 85 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 Năng Lượng Gió Theo số liệu chuẩn hoá theo Weibull :2.839 MWh/năm Theo số liệu chuẩn hoá logic mờ : 2.622 MWh/năm 4.6 Ý tưởng dự báo lượng gió ngắn hạn logic mờ: 4.6.1 Ý nghóa cần thiết dự báo lượng gió ngăn hạn: Dự báo lượng gió ngắn hạn khoảng 12 đến 24 tương lai cần thiết giống vai trò dự báo tải ngắn hạn Trong hệ thống mà nguồn lượng gió có tỉ lệ định dự báo lượng gió thời gian ngắn tương lai làm giảm chi phí nhiên liệu sản xuất lượng điện hệ thống Vai trò dự báo lượng gió hạn có vai trò, ý nghóa vận hành nguồn độc lập, vùng đảo, vùng xa … (Như mô hình nguồn đảo Limnos, Hy Lạp trình bày trên) 4.6.2 Phương pháp dự báo lượng gió ngắn hạn: Hiện có nhiều phương pháp dự báo ngắn hạn lượng gió Đa số phương pháp sử dụng trạm khí tượng Theo nghiên cứu phương pháp dự báo thời tiết chủ yếu dựa liệu khứ gần kết hợp ý kiến chuyên gia Theo ý kiến chuyên gia lượng gió ta dự báo lượng gió khoảng thời gian 36 Trong trình nghiên cứu ta thấy sử dụng lý thuyết phương pháp dựa liệu khứ giải vấn đề (Case Base Resoning - CBR) trình bày trên, kết hợp với phép toán mờ để dự báo lượng gió tương lai gần 4.6.3 Mô hình sử dụng phương pháp sử dụng logic mờ dự báo ngắn hạn lượng gió dựa liệu khứ: Bước 1: Thu thập liệu khứ Dữ liệu khứ bao gồm thông tin thời tiết khứ Khối lượng liện phải đủ lớn Theo nghó liệu phải khoảng từ năm trở lên (giống dự báo lượng gió phương pháp hàm phân phối 86 Năng Lượng Gió Weibull) Và theo số chuyên gia lónh vực dự báo lượng gió thông tin thường bao gồm: • Tốc độ gió, hướng gió (Chắc chắn cần) • Độ ẩm không khí • Nhiệt độ • Tầm nhìn biểu thị cho mức độ mây phủ (Chưa cần thiết lắm) Các dự liệu phải lưu thời gian dài (trên năm) lưu lần Các thông số trừ thông số tầm nhìn có sử dụng thiết bị đo gió dạng chén chuẩn (đã trình bày trên) Bước 2: Mờ hoá dự liệu Toàn liệu khứ mờ hoá theo hàm thành phần phù hợp Thông thường ta chọn dạng hàm thành viên hàm dạng S Các thông số chuẩn phải thay đổi tuỳ theo địa phương Thí dụ hàm thành viên cho thành phần nhiệt độ: Nhiệt độ tmin tmax thay đổi tuỳ theo vùng Các thông số phải chuyên gia dự báo thời tiết đưa nhiệt độ vùng thay đổi khác Ví dụ vùng ôn đới tmin phải chọn nhiệt độ âm Còn vùng nhiệt đới miền nam Việt Nam nhiệt độ chọn 150C Giá trị tmax chọn 400C Như sau mờ hóa liệu (cả liệu khứ tại) Dữ liệu thông tin thời tiết có dạng sau: Mẫu (giờ,ngày,thánh,năm)={μTốc độ gió(),μHướng gió(),μĐộ ẩm (), μNhiệt độ(),μTầm nhìn()} 87 Năng Lượng Gió Bước 3: Truy tìm mẫu tương tự Đây bước quan Với mẩu đầu vào chuỗi mẫu liên tục, ví dụ 12 mẫu liên tục 12 (từ 1h đến 12h) khứ, ta dự báo cho 12 tương lai (12h đến 24h) Như ta có chuỗi 12 mẫu (đã mờ hoá), ta cầm 12 chuỗi so sánh với tập mẫu thời tiết khứ (chỉ lấy tập mẫu từ 1h đến 12h), phép so sánh mờ (như trình bày trên) để tìm mẫu gần giống Với tập mẫu so sánh với tập mẫu giống sai số cho phép định trước, ta phải chọn định xem mẫu khứ áp dụng Tiêu chí chọn mẫu so sánh sai biệt ngày mẫu khứ với mẫu Ví dụ mẫu ngày hôn 27 tháng giống 0.9 với mẫu 29 tháng giống 0.87 với mẫu ngày 01 thánh 04 Như ta thấy mẫu giống với mẫu ngày 29 tháng ta chọn mẫu áp dụng mẫu giống 0.89 (mẫu ngày 01 tháng 04) gần ngày Việc so sánh sử dụng hàm thành phần dạng pi sau: Hàm thành viên sai biệt ngày Sau tìm mẫu ngày phù hợp ta dùng liệu biến thiên tốc độ gió mẫu khứ làm mẫu biến thiên tốc độ gió ngày Minh họa cho so sánh mẫu sau: 88 Năng Lượng Gió Mẫu ngày khứ (ngày, tháng) 1h … 1h 12h … 12h Mẫu ngày khứ n (ngày, tháng) Mẫu ngày (ngày, tháng) 24h 1h 12h 24h mẫu giống … Mẫu ngày khứ m (ngày, tháng) 24h … 1h 12h 24h Mẫu gió áp dụng biến thiên mẫu gió thứ n cho từ 12h đến 24h 4.6.4 Kết luận: Dự báo lượng gió tương lại gần thật cần thiết vận hành nhà máy điện sử dụng lương gió Ở ta trình bày ý tưởng sử dụng logic mờ để dự báo lượng gió Phương pháp chưa đựơc hoàn chỉnh, ý tưởng để thực cần phải có nghiên cứu sâu hơn, phải có hỗ trợ chuyên gia thời tiết Ngoài phải có liệu tương đối đầy đủ theo yêu cầu để đánh giá công cụ dự báo logic mờ 89 Năng Lượng Gió PHỤ LỤC: Luận án xây dụng chương trình chính: • Chương trình tính lượng điện phát đầu turbine gió cho trước Các tính toán dựa phân bố Weibull phân bố gió có sẵn • Chương trình tính phân bố cách áp dụng phép tính logic mờ 5.1 Chương trình tính lượng điện phát đầu turbine gió cho trước %====================================================================== %Chuong trinh tinh cong suat phat nam cua turbin gio theo phuong phap PHAN BO CHUAN WEIBULL %Writed by Nguyen Hai Trung % % Phan tram toc gio tu 0:30 m/m cua so lieu tai Can gio (thieu thang 11) clear all; y=[2.4, 2.4, 4.2, 6.7, 7.0, 8.6, 8.1, 11.8, 8.1, 8.1, 5.6, 4.9, 4.8, 3.5, 3.0, 3.1, 2.4, 1.6, 1.4, 0.7, 0.6, 0.5, 0.2, 0.2, 0.0, 0.1, y=y/100; %Phan bo gio duoc tinh tu phuong phap ung dung logic mo %ym=[101,123, 211, 385, 415, 519, 439, 690, 510, 481, 321, 295,270, 199, 138, 152, 90, 71, 46, 22, 10, 4, 3, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0] ym =[117,125, 226, 367, 390, 517, 505, 768, 523, 514, 333, 272, 258, 157, 94, 81, 40, 24, 18, 15, 5, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ym=ym/sum(ym(:)); % Dac tinh cong suat phat cua turbin Nordex N54/1000 (voi toc gio la 0:30 m/s) po=[0,0,0,0,14,51,105,179,297,427,548,697,794,885,999,1028,1090,1086,1033 ,1025,1021,1011,1000,990,980,970,0,0,0,0,0]; % Tao chuoi to gio tu 0:30 m/s for cnt=1:31 u(cnt)=cnt-1; end % % Cac than so dat trung cua tung vung %Dang ham weibull k=1.95; %Trong luong khong (25oC) ro=1.1845; % %Chuan hoa tim hang so C O day ta cho duoc C=10 c=8.5; 90 0.0, 0.0, Naêng Lượng Gió %Tinh phan bo gio da duoc lam dung lai theo phuong phap dung ham phan phoi chuan Weibull for cnt=1:31 yc(cnt)=(k/c)*((u(cnt)/c)^(k-1))*exp((-1)* (((u(cnt)/c)^k))); end %Ve lai phan bo cu va moi plot (u,y); hold on; plot (u,yc); %Van toc trung binh that %doc help Matlab ve ham chuan gamma v=c*gamma(1+1/k); % Nang luong gio thuc cua vung (nang lluong dau vao) E=(1/2)*ro*(c^3)*gamma(1+(3/k)); % Tong cong suat theo so lieu chua chuan hoa tong_p_thuc=0 for cnt=1:31 tong_p_thuc=tong_p_thuc+y(cnt)*8760*po(cnt); end % Tong cong suat phat nam cua phan bo gio da chuan theo ham Weibull tong_p=0 for cnt=1:31 tong_p=tong_p+yc(cnt)*8760*po(cnt); end % Tong cong suat phat nam cua phan bo gio da chuan theo ham Weibull tong_p_mo=0 for cnt=1:31 tong_p_mo=tong_p_mo+ym(cnt)*8760*po(cnt); end %====================================================================== 5.2 Chương trình tính phân bố cách áp dụng phép tính logic mờ Chương trình tính phân bố cách áp dụng phép tính logic mờ Chương trình ten FL_Cal.m viết chương trình toán MathLab Có chương trình kèm Member_Pi.m Member_S.m %====================================================================== % CHUONG TRINH TINH PHAN BO GIO BANG LOGIC MO clear all t=[1,15,32,45,60,75,91,121,152,182,213,244,262,275,290] v=[8.9,8.4,8.9,8.5,8,7.7,5.8,6.6,6.6,8.9,10.7,10.4,9,9.4,10.6,10,9.9,8.3, 8.3,9,10.2,9.9,8.3,7.1; %Du lieu nhap vao day Nhung khong trinh bay vi qua dai 6.9,7.4,8,5.5,3.1,3.3,2.3,1.5,1.1,1.8,0.9,0.4,3.8,3.9,4.3,4.1,4.1,3.9,4.3 ,3.4,4.5,3.2,1.6,2]; %Khoi tao bo van toc gio tu den 30m/s v=v*1.631; for cnt1=1:24 91 Năng Lượng Gió u(cnt1)=cnt1; end %Cac tham so ve muc gio cho cac phan khac nhu %RN : Thanh phan gio Rat Nho a_RN=0; ab_RN=2; a_b_RN=4; b_RN=5; %N : Thanh phan gio Nho a_N=3; ab_N=4; a_b_N=6; b_N=7; %V : Thanh phan gio Vua a_V=6; ab_V=8; a_b_V=14; b_V=16; %M : Thanh phan gio Manh a_M=13; ab_M=15; a_b_M=19; b_M=21; %RM : Thanh phan gio Rat Manh a_RM=18; ab_RM=25; b_RM=26; [m,n]=size(v); %m, n la kich thuoc cua data %Mo hoa toc gio theo nam cap: RatNho, Nho, Vua, Manh va RatManh %Tinh cho phan RatNho for cnt1=1:m for cnt2=1:n m_RN(cnt1,cnt2)=MemberPi(v(cnt1,cnt2),a_RN,b_RN,ab_RN,a_b_RN); end end %Tinh cho phan Nho for cnt1=1:m for cnt2=1:n m_N(cnt1,cnt2)=MemberPi(v(cnt1,cnt2),a_N,b_N,ab_N,a_b_N); end end %Tinh cho phan Vua for cnt1=1:m for cnt2=1:n m_V(cnt1,cnt2)=MemberPi(v(cnt1,cnt2),a_V,b_V,ab_V,a_b_V); end end %Tinh cho phan Manh for cnt1=1:m for cnt2=1:n 92 Năng Lượng Gió m_M(cnt1,cnt2)=MemberPi(v(cnt1,cnt2),a_M,b_M,ab_M,a_b_M); end end %Tinh cho phan RatManh for cnt1=1:m for cnt2=1:n m_RM(cnt1,cnt2)=MemberS(v(cnt1,cnt2),a_RM,b_RM,ab_RM); end end % %Luc ma tran [m,n]nhung theo ham MemberShip dang S cho RatManh va %dang Pi cho cac phan lai %Mo hoa tap hop cua nang luong gio theo cap: RatNho, Nho, Vua, Manh va RatManh for cnt1=1:m for cnt2=1:5 v_m(cnt1,cnt2) =0; for cnt3=1:n if cnt2==1 v_m(cnt1,cnt2)=v_m(cnt1,cnt2)+ m_RN(cnt1,cnt3); end if cnt2==2 v_m(cnt1,cnt2)=v_m(cnt1,cnt2)+ m_N(cnt1,cnt3); end if cnt2==3 v_m(cnt1,cnt2)=v_m(cnt1,cnt2)+ m_V(cnt1,cnt3); end if cnt2==4 v_m(cnt1,cnt2)=v_m(cnt1,cnt2)+ m_M(cnt1,cnt3); end if cnt2==5 v_m(cnt1,cnt2)=v_m(cnt1,cnt2)+ m_RM(cnt1,cnt3); end end v_m(cnt1,cnt2) =v_m(cnt1,cnt2)/24; end end % %Ma tran lai la [m,5] theo MemberShip cac loai nang luong gio %Do trung cua tap hop lien tiep %Tim nhung mau tieu bieu bang cach clear m,n; [m,n]=size(v_m); %Lap 60 lan nhung phan tu nao khong vao nhom la loai bo for cnt1=1:m for cnt2=1:61 index(cnt1,cnt2)=0; end end for cnt1=1:m index(cnt1,1)=cnt1; end for cnt=1:60 clear m,n; [m,n]=size(v_m); if cntdogan_max dogan_max=dogan; phantugan=cnt2; end end end if (index(cnt1,cnt+1)==0) & (index(phantugan,cnt+1)==0) & (conhom==1) if dogan_max>saiso v_m_mau(dem,:)=(v_m(cnt1,:)+v_m(phantugan,:))/2; index(cnt1,cnt+1)=dem; index(phantugan,cnt+1)=dem; else v_m_mau(dem,:)=v_m(cnt1,:); index(cnt1,cnt+1)=dem; end dem=dem+1; dem %so luong mau sau so sanh voi sai so end if (conhom==0)&(index(cnt1,cnt+1)==0) v_m_mau(dem,:)=v_m(cnt1,:); index(cnt1,cnt+1)=dem; dem=dem+1; dem %so luong mau sau so sanh voi sai so end end clear v_m; v_m=v_m_mau; %Chi v_m clear v_m_mau; cnt end %index se la noi luu nhung Tap Hop Mau clear m,n; [m,n]=size(index); for cnt1=1:m vitritruoc=index(cnt1,2); for cnt2=3:n %do gia tri cot dau duoc gan theo thu tu, bat dau tu cai thu moi gom nhom if vitritruoc==0 index(vitritruoc,cnt2) end 94 Năng Lượng Gió index_final(cnt1)=index(vitritruoc,cnt2); vitritruoc=index_final(cnt1); end end [r,s]=size(v_m); for cnt1=1:r %26 index_s_final(cnt1)=0; for cnt2=1:m if cnt1==index_final(cnt2) index_s_final(cnt1)=index_s_final(cnt1)+1; end end end nhom_a=0; nhom_b=0; nhom_c=0; nhom_d=0; tong=0; for cnt1=1:r %26 if index_s_final(cnt1)>50 nhom_a=nhom_a+1; end if (index_s_final(cnt1)>25) & (index_s_final(cnt1)15) for cnt2=1:n for cnt3=1:31 if (v(cnt1,cnt2)>=(cnt3-1)) & (v(cnt1,cnt2)=a & v=ab1 & v< ab) m=1-2*(((v-ab)/(ab-a))^2); elseif (v>=ab & v=a_b & v< ab2) m=1-2*(((v-a_b)/(b-a_b))^2); elseif (v>=ab2 & v< b) m=2*(((v-b)/(b-a_b))^2); else m=0; end %====================================================================== %CHUONG TRINH CON TINH HAM THANH PHAN MEMBERSHIP DANG S % Ham Membership dang S function [m]=MemberS(v,a,b,ab) ab=(a+b)/2; if v < a m =0; elseif (v >= a & v < ab) m =2*(((v-a)/(b-a))^2); elseif (v >=ab & v < b) m =1-2*(((v - b)/(b -a ))^2); else m = 1; end 96 Năng Lượng Gió TÀI LIỆU THAM KHẢO: Neural Fuzzy Systems C T Lin, Hsinchu, Taiwan C S G Lee, West Lafayette, Indiana 25 years of wind turbine technology development G A M Van Kuik European Wind Energy Conference, 1997 Evaluation of an advanced control system for a medium-size power system with large wind penetration A I Androutsos, M P Papadopoulos, A Machias – European Wind Energy Conference, 1997 A Control system design for an autonomous wind-park with different types of desalination plants in the Canary Islands Jaime González, Rainiero Vega, José Carta, Wilhelm Janssen, Roque Calero, Joseù Caballero – European Wind Energy Conference, 1997 The economics of autonomous wind-powered hydrogen production systems A G Dutton, H Dienhart, W Hug, A J Ruddell – European Wind Energy Conference, 1997 International Wind Energy Development – World Market Update 1999 BTM Consult ApS 97 Năng Lượng Gió Economics of Grid–Connected Small Turbines in the Domestic Market T Forsyth, P Tu – National Renewable Energy Laboratory J Gilbert – Princeton Economic Research, Inc www.windpower.org Danish Wind Turbine Manufacturers Association (Updated January 2001) Wind Energy Training Course – www.iesd.edu Sara Batley – Institute of Energy and Sustainable Development – De Montfort University 10 Weather Prediction Using Case-Based Reasoning and Fuzzy Set Theory Bjarne Kristian Hansen – Dalhousie University A Thesis Submitted to the Faculty of Computer Science in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Computer Science 98 Năng Lượng Gió LÝ LỊCH TRÍCH NGANG oOo -Họ tên : Nguyễn Hải Trung Năm sinh : ngày 12 tháng 09 năm 1974 Nơi sinh: Hà Nội Địa liên lạc : 764 Nguyễn Trãi, Quận 5, Tp Hồ Chí Minh Điện thoại : 8551979 Địa E-mail : nhtrung@hcm.vnn.vn QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 1992 đến năm 1997 học Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh Từ năm 1998 đến học Cao học Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC Từ năm 1997 đến làm việc Văn Phòng Nghiên Cứu Thiết Kế Điện, Khoa Điện – Điện Tử, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh 99 ... dụng nguồn điện từ turbine gió biệt lập ứng dụng sản xuất nước từ nước biển 48 Năng Lượng Gió PHƯƠNG PHÁP VÀ VÍ DỤ TRONG TÍNH TOÁN NĂNG LƯNG THÔNG DỤNG: 3.1 Phương pháp dự báo lượng: Chế độ gió. .. báo lượng gió ngắn hạn logic mờ: .86 4.6.1 Ý nghóa cần thiết dự báo lượng gió ngăn hạn: 86 4.6.2 Phương pháp dự báo lượng gió ngắn hạn: 86 4.6.3 Mô hình sử dụng phương pháp sử dụng logic mờ. .. PHÁP VÀ VÍ DỤ TRONG TÍNH TOÁN NĂNG LƯNG THÔNG DỤNG: 49 3.1 Phương pháp dự báo lượng: 49 3.1.1 Xác định sơ bước đầu vùng gió tiềm năng: 49 3.1.2 Những thiết bị khảo sát lượng