Nghiên cứu thuật toán tìm hiểu điểm công suất lớn nhất cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ

Nghiên cứu thuật toán tìm hiểu điểm công suất lớn nhất cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ Nghiên cứu thuật toán tìm hiểu điểm công suất lớn nhất cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ Nghiên cứu thuật toán tìm hiểu điểm công suất lớn nhất cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ LÊ ĐỨC TÂN Ngành Kỹ thuật điện Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Hoài Thu Viện: Điện HÀ NỘI, 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ LÊ ĐỨC TÂN Ngành Kỹ thuật điện Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Hoài Thu Viện: Điện HÀ NỘI, 2020 Chữ ký GVHD CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Lê Đức Tân Đề tài luận văn: Nghiên cứu thuật tốn tìm kiếm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số SV: CB170181 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 29/10/2020 với nội dung sau: Nội dung luận văn gồm chương phần mở đầu, kết luận * Luận văn sau bổ sung, sửa chữa gồm chương sau: - Chương 1: Giới thiệu tổng quan dạng lượng tái tạo đặc điểm ứng dụng lượng mặt trời (PV) - Chương 2: Giới thiệu đặc tính PV; ảnh hưởng cường độ sáng nhiệt độ đến đặc tính PV; sơ đồ mơ PV Matlab/Simulink biến đổi DC-DC; - Chương 3: Giới thiệu thuật tốn tìm điểm cơng suất cực đại P&O, INC Logic mờ với cấu trúc điều khiển mờ - Chương 4: Thiết kế điều khiển mờ, thuật tốn mờ mơ thuật toán MPPT sử dụng logic mờ Matlab/Simulink theo kịch khác - Chương 5: Kết luận đề xuất hướng nghiên cứu Luận án sử dụng 13 tài liệu tham khảo, nhiên trình bày nội dung luận văn * Sửa chữa, bổ sung luận văn: - Chỉnh sửa lại tài liệu tham khảo theo nội dung luận văn Các hình vẽ bảng biểu giải trình chương khơng với việc đánh số hình vẽ bảng biểu làm cho người đọc khó theo dõi * Sửa chữa, bổ sung luận văn: - Đã sửa lại phần đánh số trang hình vẽ bảng biểu chương 4 Xem lại tiêu đề chương * Sửa chữa, bổ sung luận văn: - Đã sửa tiêu đề chương 2: Mơ hình mơ pin PV chuyển đổi DC-DC Matlab/Simulink Hà Nội, ngày 12 tháng 11 năm 2020 Giáo viên hướng dẫn TS Nguyễn Thị Hoài Thu Tác giả luận văn Lê Đức Tân CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Bạch Quốc Khánh LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Viện Đào Tạo Sau Đại Học, môn Hệ Thống Điện trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi cho học tập thực luận văn tốt nghiệp Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới TS Nguyễn Thị Hồi Thu tận tình hướng dẫn bảo tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Tôi xin gửi lời chúc sức khoẻ chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng Tác giả Lê Đức Tân năm 2020 MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ iv DANH SÁCH BẢNG BIỂU vi DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT vii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục đích, đối tượng, phạm vi nghiên cứu luận văn Nội dung bố cục luận văn Phương pháp nghiên cứu Kết luận CHƯƠNG TỔNG QUAN CHUNG 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Các dạng lượng tái tạo 1.3 1.4 1.2.1 Năng lượng gió 1.2.2 Năng lượng mặt trời 1.2.3 Năng lượng thủy điện 1.2.4 Năng lượng sinh khối 1.2.5 Năng lượng địa nhiệt 1.2.6 Năng lượng sóng biển 1.2.7 Hệ thống điện lượng mặt trời Sử dụng lượng mặt trời 11 1.3.1 Ưu, nhược điểm lượng mặt trời 11 1.3.2 Lợi ích lượng mặt trời 12 1.3.3 Ứng dụng lượng mặt trời 12 Kết luận 13 CHƯƠNG MƠ HÌNH MƠ PHỎNG PIN PV VÀ CÁC BỘ CHUYỂN ĐỔI DC-DC 14 2.1 Mơ hình pin mặt trời 14 2.2 Cấu tạo nguyên lý hoạt động pin lượng mặt trời 15 2.3 Đặc tính làm việc pin mặt trời 16 2.4 2.3.1 Sơ đồ tương đương pin mặt trời: 16 2.3.2 Phương trình Kirchoff dịng điện 17 Mô pin mặt trời phần mềm Matlab/Simulink 19 2.4.1 Mô C1 19 i 2.4.2 Mô C2 20 2.4.3 Mô I 20 2.4.4 Sơ đồ mô pin lượng mặt trời 21 2.5 Ảnh hưởng cường độ sáng đến pin lượng mặt trời 22 2.6 Ảnh hưởng nhiệt độ đến pin lượng mặt trời 23 2.7 Bộ chuyển đổi DC-DC 23 2.7.1 2.8 2.9 Giới thiệu chung 23 Phân loại biến đổi DC-DC: 24 2.8.1 Bộ biến đổi giảm áp (Buck) 24 2.8.2 Bộ biến đổi tăng áp (Boost) 28 2.8.3 Bộ biến đổi tăng – giảm áp (Buck – Boost) 32 Kết luận 35 CHƯƠNG THUẬT TỐN TÌM ĐIỂM CƠNG SUẤT LỚN NHẤT CHO HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI SỬ DỤNG LOGIC MỜ 36 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 Điểm theo dõi công suất cực đại 36 3.1.1 Giới thiệu đặc tính tải 36 3.1.2 Điều khiển chọn điểm công suất cực đại (MPPT) 38 Các phương pháp tìm điểm cơng suất cực đại MPPT 39 3.2.1 Phương pháp nhiễu loạn quan sát (P&O) 39 3.2.2 Phương pháp điện dẫn gia tăng INC 41 Phương pháp Logic mờ 42 3.3.1 Khái niệm logic mờ 42 3.3.2 Định nghĩa tập mờ 43 3.3.3 Biến ngôn ngữ 45 3.3.4 Các phép toán tập mờ 46 Cấu trúc điều khiển mờ 47 3.4.1 Nguyên lý điều khiển 48 3.4.2 Chức khối 49 Kết luận 50 CHƯƠNG KẾT QUẢ MƠ PHỎNG THUẬT TỐN TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT LỚN NHẤT CHO HỆ THỐNG ĐIỆN MẶT TRỜI SỬ DỤNG LOGIC MỜ BẰNG MATLAB/SIMULINK 51 4.1 Thiết kế điều khiển mờ 51 4.1.1 4.2 Trình tự thiết kế 51 Thuật toán logic mờ 52 4.2.1 Biến mờ 54 4.2.2 Quy tắc điều khiển mờ 55 ii 4.2.3 Giải mờ 58 4.3 Mô thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ phần mềm Matlab – Simulink 59 4.4 4.3.1 Mô kịch 59 4.3.2 Mô kịch 62 Kết luận 65 CHƯƠNG KẾT LUẬN 66 5.1 Kết luận 66 5.2 Hạn chế 66 5.3 Kiến nghị hướng phát triển đề tài 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 iii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Nguyên lý hoạt động tạo lượng từ gió Hình 1.2 Nguyên lý hoạt động tạo lượng từ xạ mặt trời sử dụng Parabol Hình 1.3 Các pin lượng mặt trời Hình 1.4 Nguyên lý hoạt động nhà máy thủy điện Hình 1.5 Nhà máy thủy điện Hình 1.6 Nguyên lý hoạt động tạo lượng sinh khối Hình 1.7 Nguyên lý hoạt động lượng địa nhiệt Hình 1.8 Nguyên lý hoạt động lượng sóng biển Hình 1.9 Hệ thống điện mặt trời hòa lưới 10 Hình 1.10 Hệ thống điện lượng mặt trời độc lập 10 Hình 2.1 Tế bào pin PV đơn tinh thể 14 Hình 2.2 Tế bào pin PV đa tinh thể 14 Hình 2.3 Tế bào pin PV khơng tinh thể (vơ định hình) 14 Hình 2.4 Cấu tạo pin lượng mặt trời 15 Hình 2.5 Nguyên lý hoạt động pin lượng mặt trời 16 Hình 2.6 Sơ đồ tương đương với phần tử pin lượng mặt trời 16 Hình 2.7 Sơ đồ khối mô giá trị C1 19 Hình 2.8 Sơ đồ khối mô giá trị C2 20 Hình 2.9 Sơ đồ khối mơ giá trị I 20 Hình 2.10 Sơ đồ khối mơ pin lượng mặt trời 21 Hình 2.11 Bảng thơng số pin PV chọn ngẫu nhiên 21 Hình 2.12 Ảnh hưởng cường độ sáng đến pin lượng mặt trời 22 Hình 2.13 Ảnh hưởng nhiệt độ đến pin lượng mặt trời 23 Hình 3.1 Sơ đồ chung chuyển đổi DC-DC 24 Hình 3.2 Sơ đồ nguyên lý biến đổi Buck converter 25 Hình 3.3 Nguyên lý hoạt động khóa S đóng (Buck converter) 25 Hình 3.4 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S đóng (Buck) 25 Hình 3.5 Nguyên lý hoạt động khóa S mở (Buck converter) 26 Hình 3.6 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S mở (Buck) 26 Hình 3.7 Sơ đồ mơ biến đổi giảm áp Buck converter 27 Hình 3.8 Kết sau chạy mơ Buck converter 28 Hình 3.9 Sơ đồ nguyên lý biến đổi Boost converter 28 Hình 3.10 Nguyên lý hoạt động khóa S đóng (Boost converter) 28 Hình 3.11 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S đóng (Boost) 29 Hình 3.12 Nguyên lý hoạt động khóa S mở (Boost converter) 29 Hình 3.13 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S mở (Boost) 30 Hình 3.14 Sơ đồ mơ biến đổi tăng áp Boost converter 31 Hình 3.15 Kết sau chạy mơ Boost converter 31 Hình 3.16 Sơ đồ nguyên lý biến đổi Buck - Boost converter 32 Hình 3.17 Nguyên lý hoạt động khóa S đóng (Buck - Boost converter) 32 iv Hình 3.18 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S đóng (Buck -Boost) 32 Hình 3.19 Nguyên lý hoạt động khóa S mở (Buck - Boost converter) 33 Hình 3.20 Dạng sóng điện áp dịng điện cuộn dây L khóa S mở (Buck -Boost) 33 Hình 3.21 Sơ đồ mơ biến đổi tăng giảm áp Buck - Boost converter 34 Hình 3.22 Kết sau chạy mơ Buck - Boost converter 35 Hình 5.1 Điểm hoạt động tải 36 Hình 5.2 Thay đổi tải R điểm hoạt động thay đổi đồ thi I-V pin pv 37 Hình 5.3 Xác định điểm công suất cực đại 37 Hình 5.4 Đồ thị tải R không đổi cường độ xạ thay đổi 38 Hình 5.5 Sơ đồ khối hệ thống MPPT 38 Hình 5.6 Đường đặc tính P-V phương pháp PO 39 Hình 5.7 Lưu đồ giải thuật thuật toán PO 40 Hình 5.8 Đường đặc tính P-V phương pháp INC 41 Hình 5.9 Lưu đồ giải thuật thuật tốn INC 42 Hình 4.1 Biểu đồ hàm liên thuộc 44 Hình 4.2 Biểu đồ dạng hàm liên thuộc 45 Hình 4.3 Biểu diễn hàm liên thuộc 46 Hình 4.4 Sơ đồ khối điều khiển mờ 47 Hình 4.5 Sơ đồ chức điều khiển mờ 47 Hình 4.6 Sơ đồ nguyên lý điều khiển mờ 48 Hình 4.7 Bộ điều khiển mờ 48 Hình 5.10 Sơ đồ khối MPPT 52 Hình 5.11 Sơ đồ khối FLC 53 Hình 5.12 Lưu đồ giải thuật thuật toán FLC 54 Hình 5.13 Giá trị ngơn ngữ vào sai số E 54 Hình 5.14 Giá trị ngơn ngữ vào sai số CE 55 Hình 5.15 Giá trị ngõ tỷ số độ rộng xung D 55 Hình 5.16 Hoạt động luật điều khiển mờ (2D) 57 Hình 5.17 Hoạt động luật điều khiển mờ (3D) 57 Hình 5.18 Sơ đồ hệ thống FLC 58 Hình 5.19 Mơ hình mơ pin PV sử dụng thuật tốn MPPT 59 Hình 5.20 Mô kịch 60 Hình 5.21 Trường hợp – Kịch 60 Hình 5.22 Trường hợp – Kịch 61 Hình 5.23 Trường hợp – Kịch 61 Hình 5.24 Mơ kịch 62 Hình 5.25 Trường hợp – Kịch 63 Hình 5.26 Trường hợp – Kịch 63 Hình 5.27 Trường hợp – Kịch bản2 64 Hình 5.28 Trường hợp – Kịch 64 v giản Ngoài kỹ thuật FLC làm việc với đầu vào khơng xác, khơng cần mơ hình tốn học xác xử lý phi tuyến Nó dựa kiến thức kinh nghiệm người dùng hiểu biết kỹ thuật hệ thống Các khối FLC (hình 5.11) bao gồm: Hai biến rõ đầu vào sai số E thay đổi sai số CE k lần lấy mẫu xác định theo biểu thức (5.1) (5.2); mờ hóa (Fuzzification); qui tắc điều khiển mờ (rules); suy diễn mờ (inference); giải mờ (defuzzification); biến tỷ số độ rộng xung D Hình 4.2 Sơ đồ khối FLC 𝐸𝐸 (𝑘𝑘) = 𝑃𝑃𝑝𝑝ℎ (𝑘𝑘) − 𝑃𝑃𝑝𝑝ℎ (𝑘𝑘 − 1) 𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ (𝑘𝑘) − 𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ (𝑘𝑘 − 1) 𝐶𝐶𝐶𝐶 (𝑘𝑘 ) = 𝐸𝐸 (𝑘𝑘) − 𝐸𝐸(𝑘𝑘 − 1) PT 4.1 PT 4.2 Pph(k): Công suất tức thời PV Vph(k): Điện áp PV Đầu vào E(k) thể thời điểm k điểm làm việc nằm bên trái bên phải điểm MPP, đầu vào CE (k) thể hướng di chuyển thời điểm này, giải thuật MPPT thiết kế sau: 53 Hình 4.3 Lưu đồ giải thuật thuật toán FLC 4.2.1 Biến mờ Hàm thành viên biểu diễn năm giá trị ngôn ngữ là: Rất thấp Very Low (VL), thấp Low (L), bình thường Neutral (N), cao High (H) cao Very High (VH) Mỗi giá trị ngôn ngữ mơ tả tập mờ có hàm thuộc chọn hình 5.13 Năm giá trị ngơn ngữ đươc sử dụng chung cho biến vào biến Hình 4.4 Giá trị ngơn ngữ vào sai số E 54 Hình 4.5 Giá trị ngơn ngữ vào sai số CE Hình 4.6 Giá trị ngõ tỷ số độ rộng xung D Đầu vào sai lệch E có miền giá trị vật lý biến ngôn ngữ từ -60 đến 100 Đầu vào thay đổi sai lệch CE có miền giá trị vật lý biến ngôn ngữ từ -10 đến 10 Đầu tỷ số độ rộng xung D có miền giá trị vật lý biến ngôn ngữ từ -0.01 đến 0.01 4.2.2 Quy tắc điều khiển mờ Mục đích điều khiển xác định điểm làm việc MPP nhiệt độ cường độ xạ thay đổi Suy luận mờ sử dụng phương pháp Mamdani dựa vào luật hợp thành mờ, dễ dàng xây dựng lên tới 25 quy tắc điều khiển thể bảng 5.1 Bảng 4.1 Quy tắc điều khiển mờ 55 Mỗi quy tắc điều khiển từ bảng 5.1 mơ tả cách sử dụng biến đầu vào sai số E, thay đổi sai số CE biến đầu D Từ xây dựng ma trận quan hệ mờ R biểu thức sau: Ri: E Ai CE Bi D Di Trong đó: Ai, Bi giá trị đầu vào biến mờ E, CE thứ i bảng 5.1 Di giá trị đầu rõ tương ứng với đầu vào thứ i Theo bảng 5.1 ta có 25 qui tắc điều khiển sau: If (E is VL) and (CE is VL) then (DD is VH) If (E is VL) and (CE is L) then (DD is H) If (E is VL) and (CE is N) then (DD is H) If (E is VL) and (CE is H) then (DD is H) If (E is VL) and (CE is VH) then (DD is H) If (E is L) and (CE is VL) then (DD is VH) If (E is L) and (CE is L) then (DD is H) If (E is L) and (CE is N) then (DD is H) If (E is L) and (CE is H) then (DD is H) 10 If (E is L) and (CE is VH) then (DD is H) 11 If (E is N) and (CE is VL) then (DD is H) 12 If (E is N) and (CE is L) then (DD is H) 13 If (E is N) and (CE is N) then (DD is N) 14 If (E is N) and (CE is H) then (DD is L) 15 If (E is N) and (CE is VH) then (DD is L) 16 If (E is H) and (CE is VL) then (DD is VL) 17 If (E is H) and (CE is L) then (DD is VL) 18 If (E is H) and (CE is N) then (DD is L) 19 If (E is H) and (CE is H) then (DD is L) 20 If (E is H) and (CE is VH) then (DD is L) 21 If (E is VH) and (CE is VL) then (DD is VL) 22 If (E is VH) and (CE is L) then (DD is L) 23 If (E is VH) and (CE is N) then (DD is L) 24 If (E is VH) and (CE is H) then (DD is VL) 25 If (E is VH) and (CE is VH) then (DD is VL) Phép suy diễn mờ ứng dụng áp dụng qui tắc Mamdani dựa luật hợp thành min-max Các giá trị A, B, D phụ thuộc hàm thành viên µ A(E), µ B(CE) µD(D) tương ứng Các giá trị hàm thành viên Hi vị trí thứ i theo qui tắc hợp thành 56 Gọi Hi độ phụ thuộc E CE vào giá trị ngôn ngữ đầu vào ta có: Hi = min(µAi(E), µ Bi(CE)) Gọi Ri ma trận đầu theo luật điều khiển ta có: Ri = min(Hi, µDi(D)) Hợp mờ sử dụng phương pháp tiêu chuẩn max Bằng phương pháp giá trị tối ưu rõ nét đầu sử dụng để điều khiển đóng cắt DC – DC 𝐷𝐷𝑗𝑗 = 25 𝑖𝑖=1𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑅𝑅𝑖𝑖 Hình 4.7 Hoạt động luật điều khiển mờ (2D) Hình 4.8 Hoạt động luật điều khiển mờ (3D) 57 4.2.3 Giải mờ Để thực giải mờ ta chọn phương pháp giải mờ thông dụng phương pháp điểm trọng tâm để tính tốn giá trị rõ nét đầu FLC tỷ số độ rộng xung, biểu thức sau 𝐷𝐷 = ∑𝑛𝑛𝑗𝑗=1 𝜇𝜇�𝐷𝐷𝑗𝑗 � − 𝐷𝐷𝑗𝑗 ∑𝑛𝑛𝑗𝑗=1 𝜇𝜇�𝐷𝐷𝑗𝑗 � Toàn hệ thống logic mờ đươc thể hình 5.18 Mờ hóa tổ hợp với biến đầu vào để xác định qui tắc điểu khiển mờ Sau giải mờ áp dụng để suy giá trị rõ nét đầu Sơ đồ hệ thống Fuzzylogic Hình 4.9 Sơ đồ hệ thống FLC 58 4.3 Mơ thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ phần mềm Matlab – Simulink Để so sánh đánh giá hiệu ứng dụng thuật toán Fuzzylogic với thuật tốn điều khiển MPPT thơng dụng P&O, INC, tác giả tiến hành mô phần mềm Matlab – Simulink Hệ thống PV sử dụng mô mơ hình pin PV Matlab – Simulink thiết lập với thông số sau: Bảng 4.2 Thông số mô Thông số pin mặt trời PV Module Điện áp hở mạch (Voc) Dịng điện ngắn mạch (Isc) Điện áp điểm cơng suất cực đại (Vmp) Dịng điện điểm cơng suất cực đại (Imp) Công suất điều kiện chuẩn (Pmp) User - defined 21.7 V 4A 17.5 V 3.71 A 64.925 V Sự thay đổi nhanh xạ gây hiệu ứng che thoáng qua mây, cối Qua cho ta thấy đáp ứng thuật toán MPPT điều kiện mơi trường khác Hình 4.10 Mơ hình mơ pin PV sử dụng thuật tốn MPPT 4.3.1 Mô kịch Giả thiết xạ thay đổi hình 5.20 với nhiệt độ khơng đổi, mức 25oC, giả thiết xạ chia thành trường hợp sau: Trường hợp 1: Bức xạ tăng chậm với mức thay đổi lớn (từ 200w/m2 đến 1000w/m2 vòng 1.5s) 59 Trường hợp 2: Bức xạ khơng thay đổi (1000w/m2 vịng 0.6s) Trường hợp 3: Bức xạ tăng đột ngột (từ 200w/m2 lên 1000w/m2 khoảng thời gian vô nhỏ) Hình 4.11 Mơ kịch Dựa vào khả bám theo điểm công suất cực đại thuật toán FL, P&O, INC kịch tương ứng, từ đưa hiệu suất bám theo điểm công suất cực đại Kết mô đạt thể sau: 4.3.1.1 Trường hợp (kịch 1) Bức xạ tăng chậm với mức thay đổi lớn (từ 200w/m2 đến 1000w/m2 vịng 1.5s) Cơng suất ngõ thuật toán nhận hình 5.21 Kết cho thấy khoảng thời gian thay đổi chậm, hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật tốn gần Hình 4.12 Trường hợp – Kịch 60 4.3.1.2 Trường hợp (kịch 1) Bức xạ không thay đổi (1000w/m2 vịng 0.6s) Cơng suất ngõ thuật tốn nhận hình 5.22 Kết cho thấy hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán Fuzzylogic tốt so với thuật tốn cổ điển INC P&O Hình 4.13 Trường hợp – Kịch 4.3.1.3 Trường hợp (kịch 1) Bức xạ tăng đột ngột (từ 200w/m2 lên 1000w/m2 khoảng thời gian vô nhỏ) Công suất ngõ thuật toán nhận hình 5.23 Kết cho thấy khoảng thời gian thay đổi vô nhỏ, hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán gần Hình 4.14 Trường hợp – Kịch 61 4.3.2 Mô kịch Giả thiết nhiệt độ thay đổi hình 5.24 với xạ không đổi, mức 1000w/m2, giả thiết nhiệt độ chia thành trường hợp sau: Trường hợp 1: Nhiệt độ tăng chậm với mức thay đổi nhỏ (từ 20oC đến 25oC thời gian ngắn) Trường hợp 2: Nhiệt độ tăng nhanh với mức thay đổi lớn (từ 25oC đến 70oC thời gian ngắn) Trường hợp 3: Nhiệt độ tăng với mức thay đổi tăng từ từ (từ 25oC đến o 100 C thời gian 2,25s) Trường hợp 4: Nhiệt độ giảm nhanh với mức thay đổi lớn (từ 100oC đến 40oC thời gian ngắn) Hình 4.15 Mơ kịch Dựa vào khả bám theo điểm công suất cực đại thuật toán FL, P&O, INC kịch tương ứng, từ đưa hiệu suất bám theo điểm công suất cực đại Kết mô đạt thể sau: 4.3.2.4 Trường hợp (kịch 2) Nhiệt độ tăng chậm với mức thay đổi nhỏ (từ 20oC đến 25oC thời gian ngắn) Công suất ngõ thuật tốn nhận hình 5.25 Kết cho thấy hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán Fuzzylogic tốt so với thuật toán cổ điển INC P&O 62 Hình 4.16 Trường hợp – Kịch 4.3.2.5 Trường hợp (kịch 2) Nhiệt độ tăng nhanh với mức thay đổi lớn (từ 25oC đến 70oC thời gian ngắn) Công suất ngõ thuật toán nhận hình 5.26 Kết cho thấy hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán Fuzzylogic tốt so với thuật toán cổ điển INC P&O Hình 4.17 Trường hợp – Kịch 4.3.2.6 Trường hợp (kịch 2) Nhiệt độ tăng với mức thay đổi tăng từ từ (từ 25oC đến 100oC thời gian 2,25s) Công suất ngõ thuật tốn nhận hình 5.27 Kết cho thấy hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán Fuzzylogic tốt so với thuật tốn cổ điển INC P&O 63 Hình 4.18 Trường hợp – Kịch bản2 4.3.2.7 Trường hợp (kịch 2) Nhiệt độ giảm nhanh với mức thay đổi lớn (từ 100oC đến 40oC thời gian ngắn) Cơng suất ngõ thuật tốn nhận hình 5.28 Kết cho thấy hiệu suất bám theo điểm cực đại thuật toán Fuzzylogic tốt so với thuật toán cổ điển INC P&O Hình 4.19 Trường hợp – Kịch 64 4.4 Kết luận Quá trình thiết kế điều khiển mờ để tìm cơng suất cực đại pin lượng mặt trời phụ thuộc nhiều vào biến mờ đầu vào, quy tắc điều khiển mờ cách giải mờ Để có thơng số phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm người thiết kế, mong muốn điều khiển cho kết “chấp nhận được” Qua kết mô phỏng, nhận thấy điều khiển Fuzzylogic làm việc với hiệu suất cao, chắn thiết kế đơn giản so với điều khiển quan sát nhiễu loạn (P&O) điều khiển điện dẫn gia tăng INC 65 CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Đề tài “Nghiên cứu thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ” gồm nội dung nghiên cứu sau: Nghiên cứu đặc tuyến làm việc pin quang điện Nghiên cứu mô pin quang điện Sử dụng logic mờ điều khiển chọn điểm công suất lớn hệ thống pin mặt trời cấp cho tải Mô hệ thống điều khiển đề xuất môi trường Matlab Simulink Như qua nghiên cứu mô phỏng, kết thu cho thấy điều khiển Fuzzylogic làm việc với hiệu suất cao, chắn thiết kế đơn giản so với điều khiển quan sát nhiễu loạn (P&O) điều khiển điện dẫn gia tăng INC 5.2 Hạn chế Mặc dù có nhiều cố gắng với giúp đỡ quý Thầy Cô bạn học viên, song điều kiện thời gian không cho phép nên nội dung đề tài nghiên cứu cịn nhiều thiếu sót hạn chế Trong luận văn, việc đề xuất phương pháp điều khiển MPPT dùng phương pháp logic mờ số hạn chế việc xây dựng hàm liên thuộc luật điều khiển chưa phong phú, chưa đưa nhiều kinh nghiệm cho luật suy diễn để điều khiển MPPT Kết mô dựa giả thiết biến đổi DC/DC đáp ứng hoàn toàn giá trị điện áp yêu cầu hệ MPPT, linh kiện điện tử công suất lý tưởng …, thực tế DC/DC, linh kiện điện tử công suất … có ảnh hưởng quan trọng đến vấn đề lượng, muốn có nhìn tổng thể phải xét đến hết tất yếu tố 5.3 Kiến nghị hướng phát triển đề tài Nội dung luận văn giải vấn đề hệ MPPT chủ yếu tập trung giải biến đổi công suất thay đổi cường độ chiếu sáng mặt trời gây nên Trong thực tế cịn có tượng bóng râm làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến pin PV chưa giải được, hy vọng đề tài giải vấn đề Triển khai phương pháp sử dụng logic mờ điều khiển chọn điểm công suất lớn hệ thống pin mặt trời cấp cho tải DC thực nghiệm 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] N C Vân, Năng lượng mặt trời,nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2005 [2] http://www.dienmattroi.com/ung-dung-doi-song/144-ung-dung-nangluong-mat-troi-tai-viet-nam.html [3] Y.-C L A Ting-Chung Yu, Study on Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Systems, lunghwa university of Science and Technology, 2010.12 [4] S M I a P L C S M Trishan Esram, IEEE -Comparison of Photovoltaic Array Maximum Power Point Tracking Techniques - IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION, VOL 22, NO 2, JUNE 2007 [5] D a M R Hohm, omparative Study of Maximum power point tracking algorithms, Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 2003, Vol.11, No.1, pp 47-62 [6] M H R Ph.D, Fellow IEE, Fellow IEEE- PowerElectronics Handook [7] M B a A G B Amrouche, Artificial intelligence based P&O MPPT method for photovoltaic systems - Revue des Energies Renouvelables ICRESD- 07 Tlemcen, 2007 [8] Gilbert, Renewable and efficient electric power systems, Chapter 8, Chapter 9, 2004 [9] Trần Bách, Lưới điện hệ thống điện, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2004 [10] R Faranda, S.L., Energy Comparison of MPPT Techniques for PV Systems, WSEAS Trans on POWER SYSTEMS, vol 3, No.6 [11] E A B A L V Salas, Review of the Maximum Power Point Tracking Algorithms for Stand-alone Photovoltaic Systems, Solar Energy Materials and Solar Cells, 2006, p.p 1555–1578 [12] N T Đ Vũ, Luận văn: Nghiên cứu ứng dụng giải thuật ANN-IncCond MPPT cho hệ thống Pin mặt trời dựa tảng FPGA, 2010 [13] S M I W G D S M I P R P M I a A C Weidong Xiao, Application of Centered Differentiation and Steepest - Descent to Maximum Power Point Tracking - IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL 54, NO 5, OCTOBER 2007 67 ... VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu thuật tốn tìm điểm cơng suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ LÊ ĐỨC TÂN Ngành Kỹ thuật điện Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Hoài Thu Viện: Điện HÀ NỘI,... CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Lê Đức Tân Đề tài luận văn: Nghiên cứu thuật tốn tìm kiếm công suất lớn cho hệ thống điện mặt trời sử dụng logic mờ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện. .. giá ảnh hưởng thuật toán MPPT với pin mặt trời Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống pin PV sử dụng logic mờ Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu ảnh hưởng phương pháp Logic mờ đến giá trị công suất đầu pin