Đang tải... (xem toàn văn)
Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình toán, đề xuất áp dụng thuật toán cho bài toán tìm kiếm cấu hình cân bằng bức xạ hệ thống NLMT trong điều kiện chiếu sáng không đồng nhất; xây dựng mô hình toán, đề xuất áp dụng thuật toán cho bài toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu, từ cấu hình kết nối ban đầu đến cấu hình cân bằng bức xạ.
BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Ngô Ngọc Thành ĐỀ XUẤT CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU CHO BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ & VIỄN THÔNG Hà Nội – 2020 Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam PGS TSKH Phạm Thượng Cát Người hướng dẫn khoa học: GS.TSKH Nguyễn Phùng Quang Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họp tại Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam vào hồi giờ , ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Học viện Khoa học Công nghệ - Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Trong trình làm việc, nhiều trường hợp pin quang điện nhà máy NLMT nhận mức độ xạ mặt trời không đồng tượng che phủ phần Khi bị che phủ phần, công suất hệ thống sụt giảm rõ rệt, ngồi cịn xảy tượng Misleading (hiện tượng nhầm lẫn có nhiều điểm làm việc cho cơng suất cực đại) Một lĩnh vực nghiên cứu mũi nhọn phát triển chiến lược tái cấu trúc hệ thống NLMT dựa phương pháp cân xạ, việc tái cấu trúc hệ thống NLMT việc xếp lại mạch kết nối pin quang điện nhằm mục đích tăng cơng suất đầu bảo vệ thiết bị hệ thống NLMT làm việc điều kiện ánh sáng khơng đồng Do đó, luận án chọn đề tài "Đề xuất thuật toán điều khiển tối ưu cho toán tái cấu trúc hệ thống pin mặt trời" nhằm góp phần giải vấn đề chiến lược tái cấu trúc hệ thống NLMT Mục tiêu nhiệm vụ của luận án ✓ Xây dựng mơ hình tốn, đề xuất áp dụng thuật tốn cho tốn tìm kiếm cấu hình cân xạ hệ thống NLMT điều kiện chiếu sáng không đồng ✓ Xây dựng mơ hình tốn, đề xuất áp dụng thuật toán cho toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu, từ cấu hình kết nối ban đầu đến cấu hình cân xạ Phạm vi nghiên cứu ✓ Nghiên cứu phía nguồn sơ cấp, kết nối pin quang điện sử dụng mạch kết nối TCT ✓ Chưa xét đến ràng buộc chi phí sản xuất thiết bị, tính kinh tế áp dụng thực tiễn Điểm mới của luận án ✓ Xây dựng mơ hình tốn, áp dụng thuật toán Dynamic programming (DP) đề xuất thuật toán Smartchoice (SC) cho tốn lựa chọn cấu hình cân xạ nhằm tìm cách xếp vị trí kết nối TPQĐ cho cơng suất hệ thống tối ưu, loại bỏ điểm cực đại cục ✓ Đề xuất mơ hình tốn, áp dụng thuật toán Munkres assignment algorithm (MAA) đề xuất thuật toán MAA cải tiến cho toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu nhằm mục đích kéo dài tuổi thọ ma trận chuyển mạch hệ thống NLM ✓ Xây dựng công cụ mô Matlab-Simulink Micrsoft Visual Studio đánh giá hiệu độ xác thuật tốn phục vụ minh chứng phương pháp luận án Bố cục luận án: Luận án chia làm chương Chương 1: Cấu trúc hệ thống lượng mặt trời chiến lược tăng hiệu suất làm việc hệ thống điều kiện bị che phủ phần Chương 2: Khái quát lý thuyết điều khiển tối ưu Chương 3: Xây dựng sách lược tái cấu trúc hệ sử dụng lý thuyết điều khiển tối ưu Chương 4: Mô thực nghiệm Chương 1: CẤU TRÚC HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI VÀ CHIẾN LƯỢC TĂNG HIỆU SUẤT LÀM VIỆC CỦA HỆ THỐNG TRONG ĐIỀU KIỆN BỊ CHE PHỦ MỘT PHẦN 1.1 Tổng quan hệ thống lượng mặt trời 1.1.3 Điện mặt trời Điện mặt trời việc chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành điện, trực tiếp cách sử dụng pin quang điện (TPQĐ), gián tiếp thông qua nhiệt cách sử dụng điện mặt trời tập trung (ĐMTTT) 1.1.4 Các cấu trúc kết nối TPQĐ Về chuẩn kết nối cho TPQĐ kết nối nối tiếp song song Ưu điểm mạch kết nối song song dòng điện dòng điện tổng TPQĐ, nhược điểm mạch kết nối song song điện áp điện áp nhỏ TPQĐ Ưu điểm mạch kết nối nối tiếp điện áp điện áp tổng TPQĐ, nhược điểm mạch kết nối nối tiếp dòng điện dòng điện nhỏ TPQĐ Hình 1-13 giới thiệu phương pháp kết nối khác TPQĐ thường sử dụng Mặc dù nhiều cấu trúc kết nối đặc biệt với nhiều ưu điểm nghiên cứu áp dụng, song giải pháp khai thác phổ biến thực tế mạch kết nối SP Hình 1-13c TCT Hình 1-13d Hình 1-13 Các cấu trúc kết nối TPQĐ; (a) Series array; (b) Parallel array; (c) Series-Parallel array (SP); (d) Total-Cross-Tied array (TCT); (e) Bridge-Link array; (f) Honey-Comb array 1.1.5 Cấu trúc hệ thống NLMT hịa lưới có kho điện Bao gồm ba thành phần chính: mảng kết nối TPQĐ, biến đổi điện tải (tải cục lưới điện) Ngồi ra, sử dụng thêm ắc quy để lưu trữ ổn định điện 1.2 Tổng quan chiến lược tăng hiệu suất làm việc của hệ thống NLMT điều kiện bị che phủ phần 1.2.1 Ảnh hưởng che phủ phần Ảnh hưởng hệ hống NLMT bị che phủ làm giảm công suất thể Hình 1-21 Khi bị che phủ phần, công suất hệ thống giảm rõ rệt, ngồi cịn xảy tượng misleading - tượng nhầm lẫn có nhiều điểm làm việc cho công suất cực đại - Maximum Power Point (MPP) 1.2.2 Các kỹ thuật để giảm thiểu suy giảm công suất che phủ phần Hiện giới, cơng trình nghiên cứu để giảm thiểu tổn thất hệ thống NLMT phân loại theo nhóm chính: MPP phân tán, chuyển đổi đa cấp phương pháp tái cấu trúc hệ thống NLMT Tái cấu trúc mạch kết nối TPQĐ đề xuất Salameh cộng sự, ứng dụng cho vận hành tăng tốc độ xe điện sử dụng pin NLMT Sherif Boutros đề xuất mạch tái cấu trúc cho TPQĐ sử bóng bán Hình 1-21 Suy giảm cơng suất làm việc hệ thống dẫn ngắt mạch NLMT bị che phủ phần Nguyen Lehman sử dụng mạch tái cấu trúc bên TPQĐ đề xuất thuật toán tối ưu điều khiển mạch tái cấu trúc Velasco cộng ứng dụng phương pháp Tái cấu trúc cho hệ thống nối lưới đề xuất Mơ hình tốn học cho chúng Tuy nhiên, dừng mức tối ưu cục bộ, chưa đưa cấu hình tối ưu toàn cục Velasco đề xuất số cân xạ EI (Equalization Index) khác biệt hàng có tổng số xạ mặt trời cao so với hàng có tổng số xạ mặt trời thấp nhất, cấu hình có số EI thấp cấu hình tối ưu tồn cục Cấu hình tối ưu địi hỏi chênh lệch mức độ chiếu sáng nhận TPQĐ mạch song song nhỏ 1.2.5 So sánh phương pháp trình bày Các phương pháp chiến lược tái cấu trúc hệ thống NLMT có ưu, nhược điểm khác nhau, thể Bảng 1-9 Bảng 1-9 So sánh thuật toán cân xạ sử dụng mạch kết nối TCT Tác giả Chiến lược Thuật toán điều khiển VelascoQuesada Cân xạ Romano Cân xạ Storey Cân xạ Matam and Cân Barry xạ Jazayeri Cân xạ - Số khóa 2.NPV.m-throw Yêu cầu liệu Ghi dòng điện, điện áp phần tĩnh phần động Tìm kiếm ngẫu nhiên NSW = (2.m.NPV)DPST xạ mặt trời tìm kiếm xác định + (m)SPDT Sắp xếp phân cấp lặp Sắp xếp theo thứ tự xạ giảm dần NSW = NPV.(m2m)SPST 24-DPST relays Sắp xếp theo thứ tự xạ giảm dần, thay đổi kết dòng điện, điện áp hỗ trợ khác biệt số TPQĐ hàng dòng điện, điện áp, không thay đổi cấu xạ mặt trời trúc TCT ban đầu - xạ mặt trời - xạ mặt trời nối nhóm TPQĐ Mahmoud Cân Tham lam, áp dụng cho and Elbức xạ TPQĐ thuộc phần động Saadany hỗ trợ khác biệt số TPQĐ hàng hỗ trợ khác biệt số TPQĐ hàng phần tĩnh phần động 1.3 Kết luận chương Trong chương 1, tác giả trình bày tổng quan hệ thống NLMT có hịa lưới bao gồm thành phần hệ thống NLMT hịa lưới, mơ hình kết nối thành phần hệ thống NLMT cấu trúc kết nối TPQĐ Phần tiếp theo, trình bày tổng quan chiến lược tăng hiệu suất làm việc hệ thống NLMT điều kiện chiếu sáng không đồng cho mạch kết nối TCT SP dựa phương pháp cân xạ Tác giả phân tích ưu, nhược điểm thuật tốn tối ưu nghiên cứu khác, bảng thống kê đặc điểm phương pháp liệt kê để có nhìn tổng quan đánh giá ưu nhược điểm phương pháp đề xuất Chương 2: KHÁI QUÁT VỀ BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU 2.1 Khái qt tốn điều khiển tối ưu Mục đích điều khiển tối ưu tìm tín hiệu tối ưu u* để hàm mục tiêu Q đạt giá trị cực đại cực tiểu Các phương pháp lĩnh vực điều khiển tối ưu chia thành hai nhóm chính: điều khiển tối ưu tĩnh điều khiển tối ưu động 2.2 Thiết lập toán điều khiển tối ưu 2.2.1 Cấu trúc mạch điều khiển hệ thống NLMT Mặc dù cấu trúc mạch lực đa dạng, có đặc điểm chung sơ đồ khối chức điều khiển ứng dụng cho pin mặt trời Hình 2-1 Trong đó, hệ thống điều khiển điện tử cơng suất cho pin mặt trời chia làm ba cấp chức Hình 2-1 Sơ đồ khối chức điều khiển ĐTCS nối lưới cho pin mặt trời Mục tiêu nghiên cứu luận án đưa phương pháp tái cấu trúc kết nối pin quang điện giúp hệ thống làm việc với hiệu suất cao Tái cấu trúc kết nối TPQĐ thể Hình 2-2 (CT2) n1 n2 nm m PV Reconfiguration techniques HANOI May 2013 (a) (b) (c) Hình 2-2 Tái cấu trúc pin: (a) Cấu hình kết nối TCT, (b) Ma trận chuyển mạch, (c) Sơ đồ kết nối động Figure 2-7: Connection topologies of thetrận PV array nhờ ma chuyển mạch Bộ tái cấu trúc có vị trí nằm trước inverter nhằm thay đổi kết nối TPQĐ, mạch điều khiển áp dụng tái cấu trúc thuộc điều khiển cấp - cấp điều khiển đặc trưng pin mặt trời 2.2.2 Bộ tái cấu trúc 14 Vị trí tái cấu trúc thể Hình 2-3 Bộ tái cấu trúc Hình 2-3 Bộ tái cấu trúc hệ thống NLMT hịa lưới có dự trữ Hình 2-4 Các thành phần tái cấu trúc Bộ tái cấu trúc (CT1) mơ tả Hình 2-4 bao gồm thành phần ma trận chuyển mạch điều khiển Ban đầu, điều khiển có chức đo đếm dòng điện, điện áp TPQĐ, ước tính mức độ chiếu sáng, tìm cấu hình kết nối cho công suất hệ thống cao Sau đó, điều khiển lệnh đóng mở khóa ma trận chuyển mạch, chuyển cấu hình kết nối TPQĐ từ cấu hình ban đầu đến cấu hình tối ưu 2.2.3 Đề xuất Hệ thống điều khiển Trong luận án, NCS đề xuất áp dụng hệ thống điều khiển hở để xây dựng tái cấu trúc theo lưu đồ Hình 2-5 (CT2) Hình 2-5 Hệ thống điều khiển hở cho Bộ tái cấu trúc 2.2.4 Đề xuất phương pháp điều khiển tối ưu Phương pháp điều khiển tối ưu áp dụng Bộ tái cấu trúc Hình 2-6 đề xuất (xem CT2) bao gồm tốn chính: tốn tìm kiếm cấu hình cân xạ tốn lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu Dữ liệu đầu vào phương pháp xạ mặt trời vị trí kết nối TPQĐ Kết đầu phương pháp vị trí kết nối TPQĐ Như vậy, toán quan hệ vào, biến trạng thái mơ hình khơng phụ thuộc vào thời gian, giá trị đầu thời điểm phụ thuộc giá trị đầu vào trạng thái thời điểm Phương pháp điều khiển tối ưu tĩnh lựa chọn áp dụng cho Hình 2-6 Lưu đồ phương pháp điều khiển tối ưu áp dụng tái cấu trúc hai toán tối ưu 2.3 Một số toán tối ưu sử dụng luận án 2.3.1 Bài toán Subset sum problem Bài toán Subset sum problem Knapsack giới thiệu vào năm 1990 Bài toán phát biểu sau: Cho tập AS có nAS đồ vật ba lơ, với wj trọng lượng đồ vật thứ j; c khả chịu trọng lượng ba lô Yêu cầu: Chọn số đồ vật gần c nhất, mà không vượt c 𝑛𝐴𝑆 𝑛𝐴𝑆 Tức tìm giá trị lớn 𝑧 = ∑𝑗=1 𝑤𝑗 𝑥𝑗 thỏa mãn điều kiện ∑𝑗=1 𝑤𝑗 𝑥𝑗 ≤ 𝑐 với 𝑥𝑗 = 1, 𝑛ế𝑢 𝑐ℎọ𝑛 đồ 𝑣ậ𝑡 𝑡ℎứ 𝑗 0, 𝑛ế𝑢 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ℎọ𝑛 đồ 𝑣ậ𝑡 𝑡ℎứ 𝑗 Tổng quát toán với hàm mục tiêu tối đa trọng lượng z: 𝑜𝑟 1, 𝑗 ∈ 𝑁 = {1, , 𝑛𝐴𝑆 } cho 𝑥𝑗 = { 𝑛𝐴𝑆 ( 2-8 ) maximize z = ∑ 𝑤𝑗 𝑥𝑗 𝑗=1 Ràng buộc: 𝑛𝐴𝑆 ( 2-9 ) ∑ 𝑤𝑗 𝑥𝑗 ≤ 𝑐 𝑗=1 𝑗 ∈ 𝑁 = {1, , 𝑛𝐴𝑆 } 𝑗 ∈ 𝑁 = {1, , 𝑛𝐴𝑆 } 𝑥𝑗 = 𝑜𝑟 1, { 𝑤𝑗 ≥ 2.3.2 Bài toán Munkres' Assignment Algorithm (MAA) Bài tốn phân cơng cơng việc lần đầu tác giả James Munkres đề xuất Bài toán phát biểu sau: Bài tốn có nội dung sau: Có nM cơng nhân (iM = 1, 2, , nM) nM công việc (jM = 1, 2, , nM) Để giao cho công nhân iM thực cơng việc jM cần chi phí CiMjM ≥ Vấn đề cần giao cho người làm việc (mỗi người làm việc, việc người làm) cho chi phí tổng cộng nhỏ nhất? Ma trận C tổng quát Hình 2-7: Công nhân Công việc nM C11 C12 𝐶1𝑛𝑀 C21 C22 𝐶2𝑛𝑀 nM 𝐶𝑛𝑀1 𝐶𝑛𝑀2 𝐶𝑛𝑀𝑛𝑀 Hình 2-7 Ma trận chi phí C dạng tổng qt Mơ hình tốn học tốn sau: 𝑛𝑀 𝑛𝑀 ( 2-14 ) 𝑧𝑀 = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑀𝑗𝑀 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 → 𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑀=1 𝑗𝑀 =1 Với điều kiện: 𝑛 Mỗi công nhân làm việc: ∑𝑗𝑀𝑀=1 𝑥𝑖𝑀 𝑗𝑀 = , 𝑖𝑀 = 1, … , 𝑛𝑀 Mỗi việc công nhân làm: ∑𝑛𝑖𝑀𝑀=1 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 = , 𝑗𝑀 = 1, … , 𝑛𝑀 ( 2-15 ) ( 2-16 ) ( 2-17 ) 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 = ℎ𝑎𝑦 , 𝑖𝑀 = , … , 𝑛𝑀 ; 𝑗𝑀 = , … , 𝑛𝑀 có điều kiện (2-15)(2-16) nên điều kiện (2-17) thay ( 2-18 ) 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 nguyên ≥0, iM = , , , nM ; jM = , , , nM 2.4 Kết luận chương Chương giới thiệu khái quát tốn điều khiển tối ưu, từ đề xuất phương pháp điều khiển tối ưu thiết lập toán điều khiển tối ưu sử dụng luận án Phần đầu giới thiệu khái quát toán điều khiển tối ưu, định nghĩa, điều kiện hạn chế, phân loại toán điều khiển tối ưu Phần tiếp theo, tác giả thiết lập toán điều khiển tối ưu sử dụng tái cấu trúc Phần cuối cùng, tác giả trình bày hai tốn tối ưu, làm sở để đề xuất thuật toán tối ưu cho luận án: Subset sum problem Munkres' Assignment Algorithm Việc áp dụng điều khiển tối ưu toán tái cấu trúc kết nối pin quang điện sẽ giúp tăng hiệu suất làm việc hệ thống NLMT điều kiện chiếu sáng Tác giả đề xuất áp dụng toán điều khiển tối ưu tĩnh, với hệ thống điều khiển hở để xây dựng tái cấu trúc có khả tác động nhanh, áp dụng cho hệ thống NLMT lớn Chương 3: XÂY DỰNG SÁCH LƯỢC TÁI CẤU TRÚC HỆ DỰA TRÊN BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU 3.1 Chiến lược cân bức xạ với mạch kết nối TCT Phương pháp cân xạ cho mạch kết nối TCT (Hình 1-13d) xếp lại vị trí kết nối TPQĐ nhằm mục đích cân tổng mức độ xạ mặt trời kết nối song song mạch TCT (CT1,5) Phương pháp cân xạ, nâng cao hiệu suất làm việc hệ thống NLMT tổng quát theo lưu đồ Hình 2-6 Phương pháp cân xạ thực nhằm mục đích hệ thống NLMT ln ln hoạt động với hiệu suất cao nhất, thực lặp lặp lại khoảng thời gian định 3.2 Đo dòng điện, điện áp TPQĐ Trong trình hoạt động, TPQĐ kết nối với nhau, dòng điện, điện áp TPQĐ phụ thuộc lẫn phần 1.1.4 phân tích Để đo xác dịng điện điện áp tạo TPQĐ làm sở ước tính xạ mặt trời nhận TPQĐ thách thức lớn Trong luận án này, tác giả sử dụng phương pháp đo Hình 3-2 (ví Hình 3-2 Mạch đo dịng điện, điện áp TPQĐ dụ mạch đo cho TPQĐ) (CT9) 3.3 Ước tính bức xạ mặt trời Sau đo dòng điện điện áp TPQĐ, áp dụng cơng thức tính xạ mặt trời (3-1) TPQĐ 𝐺𝑆 = 𝐺𝑆𝑇𝐶 𝐼𝐿𝑆𝑇𝐶 + 𝜇1𝑠𝑐 (𝑇𝑐 − 𝑇𝐶 𝑆𝑇𝐶 ) [𝐼 + 𝐼0 (𝑒 𝑉+𝐼𝑅𝑆 𝑇 𝑛𝑆𝐴𝑑 𝑘 𝑞𝑐 − 1) + 𝑉 + 𝐼𝑅𝑆 ] 𝑅𝑆ℎ (3-1) 3.4 Đề xuất mơ hình tốn 02 thuật tốn cho tốn Tìm kiếm cấu hình cân bức xạ Mơ hình tốn xây dựng cơng bố (CT8), phương áp áp dụng thuật tốn DP cơng bố (CT1), đề xuất thuật tốn SC cơng bố (CT3) 3.4.1 Xây dựng mơ hình toán (CT8) 𝑛𝑖 𝑛𝑖 (3-4) 𝐸𝐼 = max (∑ 𝐺𝑖𝑗 ) − (∑ 𝐺𝑖𝑗 ) → 𝑖=1,𝑚 𝑖=1,𝑚 𝑗=1 𝑗=1 Ràng buộc: 𝑛1 + 𝑛2 + 𝑛3 + +𝑛𝑚 = 𝑛 𝐺𝑖1 + 𝐺𝑖2 + 𝐺𝑖3 + + 𝐺𝑖𝑛𝑖 = 𝐺𝑖 𝑛𝑖 > 𝐺𝑖𝑗 ≥ 𝑖 = 1, 𝑚 { ; 𝑗 = 1, 𝑛𝑖 (3-5) Chỉ số cân tính theo hàm mục tiêu (3-9) (m=4): 𝐸𝐼 = max (𝐺_𝑂𝑃𝑖 ) − (𝐺_𝑂𝑃𝑖 ) = 10 𝑖=1,𝑚 𝑖=1,𝑚 3.4.2.3 So sánh đánh giá (CT1) Storey cộng năm 2013 đề xuất thuật toán BWSA - thuật toán xếp lặp, thuật toán với tốc độ xử lý nhanh, số vịng lặp kết không tốt phần lớn trường hợp Một ví dụ Hình 3-14, nhận thấy thuật tốn BWSA xử lý với bước lặp, tốc độ xử lý cao Song kết không tốt so với thuật toán DP đề xuất phần liệu đầu vào EIBWSA = 110 EIDP = 10 𝐸𝐼𝐵𝑊𝑆𝐴 = 1740 − 1630 = 110 Hình 3-14 Ví dụ thuật tốn BWSA Về tốc độ xử lý, áp dụng cho hệ thống gồm g TPQĐ, m hàng SG tổng xạ mặt trời độ phức tạp tính tốn thuật tốn O(mgSG), tối đa 30.72ms thời gian xử lý với CPU cấu hình Intel Core i5 2.5 Ghz để tái cấu trúc cho 16 TPQĐ với hàng Tốc độ xử lý phù hợp cho hệ thống NLMT thực tế, ví dụ Palermo (Italia) tốc độ gió tối đa 6.4m/s, có nghĩa với hệ thống NLMT diện tích 10-20m2 việc che phủ đám mây diễn vài giây trường hợp tồi tệ hệ thống NLMT, yêu cầu tốc độ chuyển mạch nhanh, so với tốc độ xử lý DP việc áp dụng DP vào thực tế khả quan Thuật toán DP cơng trình cơng bố Krishna (SCI-Q1-2019) phân tích, đánh giá số phương pháp "State of the art" chứng minh tính thời thuật toán đề xuất 3.4.3 Đề xuất thuật toán SmartChoice (SC) (CT3) Thuật toán SmartChoice thuật tốn lựa chọn thơng minh tác giả cơng bố (CT2,3) để bổ sung nhược điểm thuật toán DP Kết tốt 02 thuật toán DP SC lựa chọn để làm "Cấu hình kết nối tối ưu" 11 1.1.1.1 Mơ tả thuật tốn - Lần lượt chọn TPQĐ có xạ mặt trời nhận cao nhất, xếp vào hàng có tổng giá trị xạ mặt trời thấp - Trong trường hợp nhiều hàng có tổng giá trị xạ mặt trời thấp nhau, đặt TPQĐ vào hàng có số thấp 3.4.3.1 Phương pháp áp dụng Hình 3-15 Lưu đồ phương pháp áp dụng thuật tốn SC tốn tìm ma trận cân xạ 3.4.3.2 Ví dụ minh họa Xét hệ thống NLMT gồm 16 TPQĐ, kết nối TCT, điều kiện chiếu sáng không đồng nhất, TPQĐ nhận xạ mặt trời khác nhau, thể Hình 3-16, cấu hình Cân xạ thể hình 3-22 620 + 500 + 600 + 300 = 2020 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 10 11 12 13 14 15 16 11 16 10 15 600 + 460 + 320 + 300 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 540 + 420 + 320 + 480 = 1760 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 620 + 420 + 400 + 240 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 12 13 14 15 560 + 480 + 360 + 280 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 280 + 460 + 400 + 560 = 1700 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 540 + 500 + 340 + 300 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 360 + 340 + 300 + 240 = 1240 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 Hình 3-16 Hệ thống NLMT điều kiện chiếu sáng không đồng Hình 3-22 Cấu hình kết nối hệ thống NLMT cân xạ tương ứng với ma trận G_OP Chỉ số cân tính theo hàm mục tiêu (3-9) (m=4): 12 𝐸𝐼 = max (𝐺_𝑂𝑃𝑖 ) − (𝐺_𝑂𝑃𝑖 ) = (3-13) 𝑖=1,𝑚 𝑖=1,𝑚 phương pháp xếp tối ưu 3.4.3.3 So sánh đánh giá (CT3) Thuật toán SC NCS đề xuất để khắc phục trường hợp đặc biệt thuật toán DP Trong phần lớn trường hợp, thuật toán DP cho kết tốt, song vài trường hợp đặc biệt, thuật tốn DP cho kết khơng tốt thuật tốn SC, ví dụ trường hợp Hình 3-23 Hình 3-24: EIDP = 1000 EISC = 850: 150 1000 1000 150 1000 1000 Ma trận G 150 1000 1000 150 1000 1000 Ma trận G 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 150 150 1000 1000 1000 Ma trận G_OP sử dụng DP Hình 3-23 Ví dụ thuật tốn cân xạ DP 1000 1000 1000 150 150 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 Ma trận G_OP sử dụng SC Hình 3-24 Ví dụ thuật tốn cân xạ SC = 2300 = 2000 = 3000 = 2300 = 2000 = 3000 Thuật tốn SC có ưu điểm số vịng lặp ít, độ phức tạp O(glogg) Việc kết hợp thuật toán SC DP thành thuật toán lai, lựa chọn kết tốt thuật toán làm kết cuối sẽ giúp tìm kết tối ưu toán cân xạ 3.5 Đề xuất mơ hình tốn 02 thuật tốn tốn Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu Mơ hình tốn cơng bố CT8, thuật tốn MAA cơng bố CT1, thuật tốn MAA cải tiến cơng bố CT3 3.5.1 Giới thiệu ma trận chuyển mạch Dynamic Electrical Scheme (DES) Ví dụ hoạt động ma trận chuyển mạch DES Hình 3-26 (c) (a) (b) (d) Hình 3-26 Ma trận chuyển mạch Dynamic Electrical Scheme (b-d) tương ứng với cấu trúc kết nối (a-c) Xét ma trận chuyển mạch tổng quát DES cho g TPQĐ, thay đổi kết nối m mạch song song Hình 3-27 13 Hình 3-27 Ma trận chuyển mạch DES Hình 3-28 Mảng Q ma trận S thể số lần đóng mở Khóa ma trận chuyển mạch Tổng quát số lần đóng mở khóa ma trận chuyển mạch thể Hình 3-28 Trong trình hoạt động hệ thống NLMT tái cấu trúc, sau lần tái cấu trúc, số lần đóng mở Khóa ma trận chuyển mạch thay đổi Quy ước số lần đóng mở Khóa: - Tại thời điểm ban đầu: 𝑆𝑖𝑗 = ∀ 𝑖 = 1, , 𝑚; 𝑗 = 1, , 𝑔 (3-14) - Trong trình hoạt động, thay đổi vị trí TPQĐ p (p=1 m) từ hàng i chuyển sang hàng ik, số lần đóng mở khóa ma trận S thay đổi sau: 𝑆𝑖𝑝 = 𝑆𝑖𝑝 + (3-15) 𝑆𝑖𝑘𝑝 = 𝑆𝑖𝑘𝑝 + Gọi zP số TPQĐ đổi vị trí lần tái cấu trúc số lần đóng mở khóa Ma trận chuyển mạch x zP - Gọi MI số lần đóng mở khóa lần tái cấu trúc thứ stepk, ta có: 𝑖=𝑚 𝑗=g 𝑖=𝑚 𝑗=g 𝑀𝐼𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 = ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 − ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 𝑖=1 𝑗=1 𝑖=1 𝑗=1 3.5.2 Đề xuất mơ hình tốn (CT8) Hình 3-29 Ví dụ cấu hình cân xạ có số lần chuyển mạch khác 14 (3-16) Bài toán phương pháp Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu với mục đích điều khiển ma trận chuyển mạch chuyển từ cấu hình ban đầu G đến cấu hình cân xạ G_OP cho số lần đóng mở khóa ma trận chuyển mạch S Hình 3-29 ví dụ việc phương pháp chuyển mạch tối ưu 3.5.2.1 Bài tốn tìm kiếm cấu hình với số lần đóng mở khóa sau lần tái cấu trúc MI số lần đóng mở khóa lần tái cấu trúc, Sij số lần đóng mở khóa khóa có số hàng i cột j Ma trận chuyển mạch Hàm mục tiêu đặt số lần đóng mở khóa cho lần tài cấu trúc Hàm mục tiêu: 𝑖=𝑚 𝑗=g 𝑖=𝑚 𝑗=g (𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 = ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 − ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 → 𝑖=1 𝑗=1 (3-18) 𝑖=1 𝑗=1 Ràng buộc: 𝑆𝑖𝑗 ≥ 𝑖=𝑚 𝑗=g ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 = (3-19) 𝑖=1 𝑗=1 { Trong đó: • m : số hàng mạch TCT, • g : số pin quang điện, • (𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 : số lần đóng mở khố cho lần tái cấu trúc thứ stepk 3.5.2.2 Bài tốn cân số lần đóng mở khóa Ma trận chuyển mạch Trong q trình tái cấu trúc, TPQĐ thường xuyên bị che phủ sẽ thay đổi vị trí nhiều nhất, dẫn đến cân số lần đóng mở khóa khác ma trận chuyển mạch Do đó, tuổi thọ ma trận sẽ phụ thuộc vào tuổi thọ khóa đóng mở nhiều Vậy nhiều trường hợp, phương pháp chuyển mạch với số lần đóng mở khóa (gọi số lần đóng mở khóa MImin) chưa tối ưu, phải lựa chọn phương pháp chuyển mạch khác, cho khóa có số lần đóng mở nhiều nhất nhằm mục tiêu cân số lần đóng mở khóa ma trận chuyển mạch Hàm mục tiêu số lần đóng mở khóa nhiều khơng đổi, đảm bảo tổi thiểu số lần đóng mở khóa lần chuyển mạch: 15 max (𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 − max (𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 → 𝑖=1,𝑚 𝑗=1,g 𝑖=1,𝑚 𝑗=1,g 𝑖=𝑚 𝑗=g 𝑖=𝑚 𝑗=g (3-20) 𝑀𝐼𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 = ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 − ∑(𝑆𝑖𝑗 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 → (𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 𝑖=1 𝑖=1 { 𝑗=1 𝑗=1 Ràng buộc: Tương tự phương trình (3-19) Trong đó: • m : số hàng mạch TCT, • g : số pin quang điện, • 𝑀𝐼𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 : số lần đóng mở khố cho lần tái cấu trúc thứ stepk, • (𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 )𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 : số lần đóng mở khố cho lần tái cấu trúc thứ stepk (theo hàm mục tiêu ( )) 3.5.3 Phương pháp Tìm kiếm cấu hình với số lần chuyển mạch áp dụng MAA (CT1) Tại nghiên cứu xuất năm 2015 (CT1), tác giả áp dụng thuật tốn MAA việc tìm kiếm cấu hình cho số lần đóng mở khóa từ cấu hình kết nối ban đầu đến cấu hình kết nối tối ưu lần tái cấu trúc nhất, nhằm giải toán đề xuất phần 3.5.2.1 Xét ví dụ giải thuật quy hoạch động mục 3.4.2.2 tìm cấu hình cân xạ có kết Hình 3-5 Hình 3-13 Số pin phải di chuyển vị trí 16 TPQĐ (di chuyển tối đa) 3.5.3.1 Áp dụng thuật toán MAA Phương pháp áp dụng theo bước sau: Bước 1: - Coi m hàng ma trận G ban đầu tương ứng với m công nhân - Coi m hàng ma trận G_OP kết tương ứng với m cơng việc - Ma trận chi phí C xây dựng theo nguyên tắc: Cij số phần tử có mặt hàng i ma trận G mà khơng có mặt hàng j ma trận G_OP Bước 2: Áp dụng thuật tốn MAA tìm tổng chi phí nhỏ từ ma trận C Ta có: 𝑚 𝑚 (3-22) 𝑧𝑝 = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖=1 𝑗=1 với 𝑥𝑖𝑗 = xếp công nhân i với công việc j Bước 3: Sắp xếp lại vị trí hàng ma trận G_OP theo kết MAA (hàng i ma trận G ứng với hàng j ma trận G_OP xij = 1) 16 Sắp xếp lại thứ tự phần tử hàng ma trận G_OP tương ứng với ma trận G Ta có zp thể số lần chuyển vị trí TPQĐ nhỏ để chuyển ma trận kết nối ban đầu G đến ma trận cân xạ G_OP Vậy số lần đóng mở khóa: 𝑚 𝑚 (3-23) 𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 = × 𝑧𝑃 = × ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖=1 𝑗=1 Thỏa mãn hàm mục tiêu (3-18) mục 3.5.2.1 3.5.3.2 Ví dụ minh họa Xét ma trận G G_OP ban đầu: 170 520 720 150 4 200 250 680 480 410 550 830 140 Ma trận G 4 4 490 640 290 180 3 B1 Xây dựng ma trận chi phí 550 180 480 640 140 150 830 490 290 720 520 680 250 200 170 Ma trận G_OP 640 480 180 550 4 4 3 3 4 B2 Áp dụng MAA 250 520 490 140 410 200 680 290 150 170 410 720 830 B3 Sắp xếp lại vị trí hàng tương ứng 3.5.3.3 Đánh giá kết Căn vào vị trí phần tử ma trận G ma trận G_OP ta có cấu hình kết nối Hình 3-32 170 + 200 + 250 + 490 = 1110 W/m W/m W/m W/m W/m 520 + 680 + 480 + 640 = 2320 W/m2 W/m W/m W/m W/m 10 11 12 720 + 410 + 550 + 290 = 1970 W/m2 W/m W/m W/m W/m 13 14 15 16 150 + 830 + 140 + 180 = 1300 W/m2 W/m W/m W/m W/m 2 170 + 200 + 250 W/m2 W/m2 W/m2 + 10 640 + 410 W/m2 W/m2 = 1670 W/m2 520 + 680 + 480 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 12 720 W/m2 13 14 16 290 + 180 + 490 = 1680 W/m2 W/m2 W/m2 W/m2 + 15 150 + 830 + 140 W/m2 W/m2 W/m2 11 + 550 = 1670W/m2 W/m2 (a) Cấu hình kết nối ban đầu (b) Cấu hình cân xạ Hình 3-32 Ví dụ tìm kiếm cấu hình kết nối Cân xạ Nhận thấy, để chuyển đổi cấu hình kết nối ban đầu cấu hình cân xạ, cần số TPQĐ chuyển vị trí TPQĐ: 8, 10, 12, 16, 4, 11 Như vậy, sau áp dụng thuật toán 17 MAA từ cấu hình kết nối ban đầu G đến cấu hình kết nối cân xạ G_OP số TPQĐ thay đổi vị trí từ 16 xuống Thuật toán MAA với độ phức tạp O(m3) với m số hàng, trường hợp sử dụng CPU Intel Core i5 2.5GHz 0.122ms cho việc xếp 16 TPQĐ lần tái cấu trúc (CT1), đáp ứng yêu cầu xử lý thời gian thực 3.5.4 Phương pháp cân số lần đóng mở khóa ma trận chuyển mạch sử dụng MAA cải tiến (CT3) Trong nghiên cứu công bố (CT3), tác giả đề xuất phương pháp cải tiến thuật toán MAA nhằm mục tiêu Cân số lần đóng mở khóa ma trận chuyển mạch, giúp kéo dài tuổi thọ ma trận chuyển mạch phương pháp cũ (mục 3.5.3) 3.5.4.1 Đề xuất phương pháp cải tiến thuật toán MAA Trong trường hợp, muốn gắn cố định người công nhân thứ u làm việc thứ v, sau tìm cách phân công công việc cho (nM-1) công nhân (nM-1) cơng việc cịn lại, tác giả đề xuất phương pháp sau: Xét ma trận chi phí C Hình 3-34 Công nhân u nM C11 C21 Cu1 𝐶𝑛𝑀 2 u nM Công việc v C11 C21 Cu1 u 𝐶𝑛𝑀 nM C11 C21 Cu1 𝐶𝑛𝑀 n u nM Hình 3-34 Ma trận chi phí C dạng tổng quát Bước 1: Trong ma trận chi phí C, tạo ma trận C' cách xóa tất giá trị Cij thuộc hàng u cột v Bước 2: Áp dụng thuật tốn MAA (mục 2.3.2) vào tìm tổng chi phí nhỏ với ma trận C' gồm (nM-1) x (nM-1) phần tử cịn lại Sau có kết MAA cho ma trận C' Tạo kết ma trận C từ ma trận C' bổ sung thêm lựa chọn Cuv Kết chi phí nhỏ thay đổi sau: 𝑛𝑀 𝑛𝑀 𝑛𝑀 𝑛𝑀 (3-24) 𝑧𝑃𝑛𝑒𝑤 = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑀𝑗𝑀 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 + 𝐶𝑢𝑣 → ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑀𝑗𝑀 𝑥𝑖𝑀𝑗𝑀 𝑖𝑀 =1 𝑗𝑀 =1 𝑖𝑀≠𝑢 𝑗𝑀 ≠𝑣 𝑖𝑀=1 𝑗𝑀 =1 3.5.4.2 Phương pháp áp dụng thuật toán MAA cải tiến Bước 1: - Coi m hàng ma trận G ban đầu tương ứng với m công nhân - Coi m hàng ma trận G_OP kết tương ứng với m cơng việc - Ma trận chi phí C xây dựng theo nguyên tắc: Cij số phần tử có mặt hàng i ma trận G mà khơng có mặt hàng j ma trận G_OP Bước 2: 18 - Giả sử xét đến lần tái cấu trúc thứ stepk - Tìm giá trị Sij lớn ma trận đóng mở khóa Sstepk-1, Sij khóa thuộc TPQĐ j ma trận G - Tìm vị trí hàng u vị trí TPQĐ j ma trận G - Tìm vị trí hàng v vị trí TPQĐ j ma trận G Áp dụng thuật toán Munkres cải tiến (mục 3.5.4.1) tìm tổng chi phí nhỏ từ ma trận C gắn cố định công nhân u với cơng việc v Ta có: 𝑚 𝑚 𝑚 𝑚 (3-28) 𝑧𝑃𝑛𝑒𝑤 = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 + 𝐶𝑢𝑣 → ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 𝑖=1 𝑗=1 𝑖≠𝑢 𝑗≠𝑣 𝑖=1 𝑗=1 với: 𝑥𝑖𝑗 = xếp công nhân i với công việc j Trong trường hợp 𝑥𝑢𝑣 = Bước 3: Sắp xếp lại vị trí hàng ma trận G_OP theo kết Munkres (hàng i ma trận G ứng với hàng j ma trận G_OP xij = 1) Sắp xếp lại thứ tự phần tử hàng ma trận G_OP tương ứng với ma trận G 3.5.4.3 Chứng minh Xét tại lần tái cấu trúc thứ k-1 tổng quát: Khóa có số lần đóng mở nhiều nhất: (3-29) 𝑚𝑎𝑥𝑆𝑠𝑡𝑒𝑝𝑘−1 = max (𝑆𝑖𝑗 ) 𝑖=1,𝑚 𝑗=1,g 𝑠𝑡𝑒𝑝𝑘−1 Tại lần tái cấu trúc thứ k tổng quát: Ưu điểm thuật toán MAA cải tiến so với thuật tốn MAA thơng thường trường hợp sau: Trong phần lớn trường hợp, với thuật tốn MAA thơng thường sẽ thay đổi cấu trúc kết nối TPQĐ cách di chuyển vị trí TPQĐ có số lần đóng mở khóa nhiều dẫn đến: (3-30) 𝑚𝑎𝑥𝑆𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 = 𝑚𝑎𝑥𝑆𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 + Với thuật tốn MAA cải tiến, sẽ khơng thay đổi vị trí TPQĐ có số lần chuyển đổi nhiều dẫn đến: (3-31) 𝑚𝑎𝑥𝑆𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘 = 𝑚𝑎𝑥𝑆𝑠𝑡𝑒𝑝 𝑘−1 → thỏa mãn hàm mục tiêu thứ công thức (3-20) mục 3.5.2.2 Ngồi ra, ta có zPnew thể số lần chuyển vị trí TPQĐ nhỏ để chuyển ma trận kết nối ban đầu G đến ma trận cân xạ G_OP Số lần đóng mở khóa: 𝑔 𝑔 𝑚 𝑚 (3-32) 𝑀𝐼𝑠𝑡𝑒𝑝𝑘 = × 𝑧𝑃𝑛𝑒𝑤 = × ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 + 𝐶𝑢𝑣 → × ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 𝑖=1 𝑗=1 𝑖≠𝑢 𝑗≠𝑣 𝑖=1 𝑗=1 = (𝑀𝐼𝑚𝑖𝑛 )𝑠𝑡𝑒𝑝𝑘 19 Thỏa mãn hàm mục tiêu thứ hai công thức (3-20) mục 3.5.2.2 3.6 Kết luận chương Trong chương 3, tác giả trình bày chiến lược cân xạ với mạch kết nối TCT, xây dựng mơ hình tốn cho 02 tốn chiến lược cân xạ tốn tìm kiếm cấu hình cân xạ toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu Tiếp theo, tác giả trình bày phương pháp áp dụng thuật toán DP SC cho tốn tìm kiếm cấu hình cân xạ, thơng qua chứng minh toán học so sánh với thuật tốn tác giả khác chứng minh tính đắn 02 thuật tốn đề xuất Ngồi ra, tác giả đề xuất sử dụng 02 thuật toán MAA MAA tiến cho toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu, thuật toán chứng minh tính đắn so với mơ hình tốn đề xuất, phần chương mô thực nghiệm để đánh giá chất lượng thuật toán tính thực tiễn phương pháp Các thuật tốn DP, SC, MAA MAA cải tiến cơng trình uy tín giới đánh giá số thuật toán "State of the art" chứng minh tính thời phương pháp tác giả đề xuất luận án Chương 4: MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM Trong chương này, tác giả trình bày phương pháp mơ phỏng, thực nghiệm kèm theo kết chứng minh tính đắn phương pháp đề xuất chương Các kết mô thực nghiệm tác giả công bố (CT1 5,9) 4.1 Mô 4.1.1 Mô đánh giá hiệu phương pháp Lựa chọn cấu hình cân xạ Phương pháp mô sử dụng Matlab-Simulink tác giả công bố (CT5), ứng dụng kết mô công bố (CT1 3,7,9) Mô hoạt động hệ thống NLMT gồm TPQĐ kết nối Hìnha, liệu đầu vào cho Malab-Simulink thể Hình 4-6 Hình 4-7 thể kết tương ứng đặc tính I-V P-V hệ thống NLMT trước sau tái cấu trúc Hiệu suất hệ thống tăng 29% so với trường hợp không sử dụng tái cấu trúc Hình 4-6 Ví dụ liệu đầu vào cho mô 20 2 2 2 2 900 + 900 = 1800 W/m2 W/m W/m 600 + 900 + 900 = 2400 W/m2 W/m W/m W/m 600 + 600 + 600 = 1800 W/m2 W/m W/m W/m 400 + 600 + 900 = 1900 W/m2 W/m W/m W/m 2 100 + 400 + 400 + 900 = 1800 W/m2 W/m W/m W/m W/m 100 + 400 + 600 = 1100 W/m2 W/m W/m W/m 2 (a) (b) (c) (d) Hình 4-7 Hệ thống NLMT trước tái cấu trúc (a-c) sau tái cấu trúc (b-d) 4.1.2 Mô đánh giá hiệu phương pháp Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu Mô đánh giá hiệu phương pháp Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu mục 3-5 tác giả công bố (CT3) Tác giả xây dựng liệu xạ mặt trời 12 lần ngày, từ 7h sáng đến 18h tối, vị trí TPQĐ bị che phủ, xạ mặt trời TPQĐ nhận bị che phủ không bị che phủ phần thể Hình 4-10 Mơ tái cấu trúc hệ thống NLMT vòng năm, kết thể Hình 4-12, tuổi thọ ma trận chuyển mạch sử dụng phương pháp MAA cải tiến tăng 56% so với phương pháp MAA 21 No Time 10 11 12 7h 8h 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h 16h 17h 18h Radiation degree (W/m2) NonPartial partial shading shading 500 650 750 850 950 1000 950 850 750 650 500 400 150 300 350 350 400 450 400 350 350 300 150 100 Partial shading solar panel (35) (34, 35) (33, 34, 35) (32, 33, 34, 28) (30, 31, 32, 33, 27, 28) (29, 30, 31, 26, 27, 28) (29, 30, 25, 26, 21) (29, 23, 24, 25, 20, 21) (22, 23, 24, 19, 20, 21) (22, 23, 18, 19, 14) (22, 16, 17, 18, 13, 14) (15, 16, 17, 12, 13, 14) (a) (b) Hình 4-10 Dữ liệu mơ hệ thống NLMT điều kiện hoạt động bị che phủ phần: (a) Hệ thống NLMT; (b) Bức xạ mặt trời TPQĐ điều kiện che phủ phần Hình 4-12 Biểu đồ so sánh số lần đóng mở Khóa khóa DES: (màu xanh) Sử dụng phương pháp MAA; (màu đỏ) Sử dụng phương pháp MAA cải tiến 4.2 Thực nghiệm 4.2.1 Bộ tái cấu trúc pin quang điện Bộ tái cấu trúc TPQĐ mô tả phần 2.2.2 Trong phần này, tác giả tập trung xây dựng Bộ tái cấu trúc áp dụng cho hệ thống NLMT nhỏ, kết nối tối đa TPQĐ 4.2.2 Kết thực nghiệm Kết thực nghiệm tái cấu trúc công bố (CT3), thực nghiệm cho hệ thống NLMT nhỏ hình Hình 4-15 Tấm pin NLMT nhỏ (công suất định mức thể bảng 4-2) Mạch tái cấu trúc Hình 4-17 Bảng 4-2 Công suất định mức TPQĐ điều kiện tiêu chuẩn 250 C VMPP IMPP PMPP VOC ISC 18V 0.33A 6W 21.6V 0.4A 22 (a) (b) (c) Hình 4-15 Hệ thống NLMT với tái cấu trúc: a) bình thường - đèn sáng; b) Che phủ phần - đèn tắt; c) sau tái cấu trúc - đèn sáng trở lại yếu Hình 4-17 Mạch tái cấu trúc Hình 4-19 Biểu đồ so sánh cơng suất hệ thống NLMT Trong chế độ tự vận hành, phút, hệ thống sẽ đo điện áp trực tuyến TPQĐ gửi kết liên tục vi xử lý Nếu có thay đổi điện áp vượt giới hạn lần đo liền nhau, ma trận chuyển mạch sẽ ngắt kết nối TPQĐ, dịng điện TPQĐ, ước tính xạ mặt trời, chạy thuật toán Cân xạ, thuật toán Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu Trong trường hợp cấu hình kết nối khác cấu hình ban đầu, vi xử lý sẽ gửi liệu điều khiển lên ma trận chuyển mạch để thay đổi kết nối từ cấu hình ban đầu đến cấu hình kết nối tối ưu Với cách thiết kế này, che phủ phần diễn thời gian ngắn, hệ thống sẽ không tác động Đánh giá hiệu tái cấu trúc thơng qua thí nghiệm che phủ TPQĐ mức độ khác theo thời gian, so sánh công suất đầu hệ thống trường hợp có sử dụng tái cấu trúc không sử dụng tái cấu trúc Kết thể Hình 4-19 Trong nhiều trường hợp, tái cấu trúc tăng hiệu suất làm việc hệ thống lên đến 43% 4.3 Kết luận chương Trong chương 4, tác giả sử dụng công cụ Matlab-Simulink để mô hoạt động hệ thống NLMT bao gồm: Các pin quang điện với ưu điểm cho phép nhập liệu khác cho TPQĐ, Bộ tái cấu trúc bao gồm khối thuật toán ma trận chuyển mạch Thông qua mô hoạt động hệ thống NLMT điều kiện chiếu sáng không đồng trường hợp khác chứng minh tính hiệu thuật tốn Lựa chọn cấu hình cân xạ: Độ xác cao, tốc độ xử lý nhanh, đáp ứng hoạt động thời gian thực hệ thống NLMT lớn Tiếp theo, tác giả sử dụng phần mềm Microsoft Visual Studio để xây dựng phần mềm mô hoạt động hệ thống NLMT gồm 35 pin, hoạt động năm để đánh giá hiệu thuật toán Lựa chọn cấu hình cân xạ Lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu cho thấy thuật toán hoạt động hiệu quả, tăng hiệu suất làm việc hệ thống kéo dài tuổi thọ ma trận chuyển mạch lên đến 56% so với phương pháp cũ 23 Phần cuối cùng, nằm nội dung đề cương luận án, tác giả xây dựng thực nghiệm tái cấu trúc kết nối, áp dụng cho TPQĐ đánh giá tính thực tế luận án Kết thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, cải thiện hiệu suất hệ thống NLMT điều kiện hoạt động thời gian thực KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Chiến lược tái cấu trúc kết nối pin quang điện lần đầu đề xuất Salameh cộng vào năm 1990, có hàng ngàn cơng trình nghiên cứu khoa học lĩnh vực Việc áp dụng tái cấu trúc vào hệ thống NLMT giúp cho việc vận hành hệ thống cơng suất đỉnh, khơng có ý nghĩa việc bị che phủ, tác động khác đến hiệu suất TPQĐ vỡ, hỏng, lão hóa, đứt dây kết nối ln hệ thống kiểm sốt thơng qua dòng điện điện áp tạo TPQĐ, từ đưa cách thức vận hành bảo dưỡng, bảo trì hiệu quả, tiết kiệm chi phí vận hành Trong luận án này, tác giả nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển tối ưu cho tốn tối ưu hóa hệ thống pin lượng mặt trời, làm sở xây dựng tái cấu trúc kết nối sử dụng trước DC-DC converter hệ thống NLMT giúp hệ thống luôn hoạt động với công suất tối ưu Theo chủ quan của tác giả, luận án có đóng góp sau đây: Xây dựng mơ hình tốn, áp dụng thuật tốn DP đề xuất thuật toán SC cho toán lựa chọn cấu hình cân xạ nhằm tìm cách xếp vị trí kết nối TPQĐ cho công suất hệ thống tối ưu, loại bỏ điểm cực đại cục giúp cho thuật toán MPPT hoạt động hiệu Đề xuất mơ hình tốn, áp dụng thuật tốn MAA đề xuất thuật toán MAA cải tiến cho toán lựa chọn phương pháp chuyển mạch tối ưu nhằm mục đích kéo dài tuổi thọ ma trận chuyển mạch hệ thống NLM Chuyển mạch tối ưu theo tiêu chí: • Số lần đóng mở mạch ma trận • Cân số lần chuyển mạch khóa ma trận Xây dựng công cụ mô Matlab-Simulink Micrsoft Visual Studio đánh giá hiệu độ xác thuật toán phục vụ minh chứng phương pháp luận án KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT - Nghiên cứu phương pháp áp dụng chiến lược tái cấu trúc TPQĐ cho hệ thống NLMT lớn - Nghiên cứu chiến lược tái cấu trúc áp dụng cho mạch kết nối Series-Parallel 24 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ (CT1) Eleonora Riva Sanseverino, Ngo Ngoc Thanh, Marzia Cardinale, Vincenzo Li Vigni, Domenico Musso, Pietro Romano, Fabio Viola "Dynamic programming and Munkres algorithm for Optimal Photovoltaic Arrays Reconfiguration" Solar Energy, 12/2015, vol 122, p 347–358 ISSN: 0038-092X SCI-Q1 IF 2015: 4.701 DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2015.09.016 (CT2) Ngô Ngọc Thành, Nguyễn Phùng Quang, Phạm Thuợng Cát "Cải tiến thuật toán điều khiển cho toán nâng cao hiệu suất làm việc hệ thống lượng mặt trời điều kiện xạ không đồng nhất" Chuyên san điều khiển tự động hóa, 8/2016, vol 16, p 57-68 ISSN: 1859-0551 (CT3) Thanh Ngo Ngoc, Quang Nguyen Phung, Linh Nguyen Tung, Eleonora Riva Sanseverino, Pietro Romano, Fabio Viola "Increasing efficiency of photovoltaic systems under non-homogeneous solar irradiation using improved Dynamic Programming methods" Solar Energy, 7/2017, vol 150, p 325-334 ISSN: 0038-092X SCI-Q1 IF 2017: 4.626 DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.04.057 (CT4) Ngo Ngoc Thanh, Nguyen Phung Quang "Chiến lược tái cấu trúc kết nối pin lượng mặt trời dựa phương pháp cân xạ" Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA 2017 (CT5) Ngo Ngoc Thanh, Nguyen Phung Quang "Simulation of reconfiguration system using MatlabSimulink environment" Journal of Computer Science and Cybernetics, 2018, vol 34 ISSN: 1813-9663 DOI: https://doi.org/10.15625/1813-9663/34/2/9194 (CT6) Ngo Ngoc Thanh, Nguyen Phung Quang, "Hai toán tối ưu chiến lược tái cấu trúc kết nối pin quang điện" Workshop on Green Technologies for suitainable development, 2018 (CT7) Ngô Ngọc Thành, Nguyễn Phùng Quang, Nguyễn Quang Địch "Phương pháp tăng hiệu suất làm việc hệ thống lượng mặt trời điều kiện chiếu sáng không đồng sử dụng mạch kết nối Series-Parallel" Chuyên san đo lường, điều khiển tự động hóa, 12/2018, vol 21, p 10-18 ISSN: 1859-0551 (CT8) Ngô Ngọc Thành, Nguyễn Phùng Quang "Đề xuất mơ hình tốn cho chiến lược tái cấu trúc pin quang điện điều kiện xạ không đồng nhất" Chuyên san đo lường, điều khiển tự động hóa, 4/2019, vol 22, p 16-22 ISSN: 1859-0551 (CT9) Thanh Ngo Ngoc, Eleonora Riva Sanseverino, Nguyen Quang Ninh, Pietro Romano, Fabio Viola, Doan Van Binh, Nguyen Huy Hoang, Tran Trong Thang, Nguyen Phung Quang " A hierarchical architecture for increasing efficiency of large photovoltaic plants under nonhomogeneous solar irradiation" Solar Energy, 7/2019, vol 188, p 1306-1319 ISSN: 0038-092X SCI-Q1 IF 2019: 4.674 DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.07.033 (CT10) Ngo Ngoc Thanh, Nguyen Phung Quang, Diep Thanh Thang " Mơ hình tốn cho chiến lược tái cấu trúc pin quang điện sử dụng mạch kết nối song song - nối tiếp" Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA 2019 ISBN: - Giải nhì Best Paper 25 ... tiểu Các phương pháp lĩnh vực điều khiển tối ưu chia thành hai nhóm chính: điều khiển tối ưu tĩnh điều khiển tối ưu động 2.2 Thiết lập toán điều khiển tối ưu 2.2.1 Cấu trúc mạch điều khiển hệ thống. .. đến cấu hình tối ưu 2.2.3 Đề xuất Hệ thống điều khiển Trong luận án, NCS đề xuất áp dụng hệ thống điều khiển hở để xây dựng tái cấu trúc theo lưu đồ Hình 2-5 (CT2) Hình 2-5 Hệ thống điều khiển. .. pháp điều khiển tối ưu thiết lập toán điều khiển tối ưu sử dụng luận án Phần đầu giới thiệu khái quát toán điều khiển tối ưu, định nghĩa, điều kiện hạn chế, phân loại toán điều khiển tối ưu Phần