Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

99 8 0
Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HOÀNG TRỌNG PHÚC ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI KẾT NỐI LƯỚI TRÊN CƠ SỞ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2012 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG ( Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày… tháng…… năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sữa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG Bộ môn quản lý chuyên ngành HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC TRƯỜNG ÐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập – Tự – Hạnh Phúc -oOo Tp.HCM, ngày 25 tháng 06 năm 2012 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: HOÀNG TRỌNG PHÚC Ngày, tháng, năm sinh: 24-08-1985 Phái: Nam Nơi sinh: Tp Vũng Tàu Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN MSHV: 10180095 TÊN ĐỀ TÀI: “ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI KẾT NỐI LƯỚI TRÊN CƠ SỞ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ” NHIỆM VỤ LUẬN VĂN : Nghiên cứu lý thuyết lượng mặt trời Nghiên cứu giải thuật MPPT Fuzzy Logic Ứng dụng mô hệ thống lượng mặt trời kết nối lưới Matlab NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : Ngày…… tháng …… năm 2012 NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : Ngày 25 tháng 06 năm 2012 HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN KHOA QL CHUYÊN NGÀNH QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học viết luận văn này, nhận hướng dẫn, giúp đỡ góp ý nhiệt tình q thầy trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ ChíMinh Tơi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến thầy Phó giáo sư – Tiến sĩ LÊ MINH PHƯƠNG dành nhiều thời gian tâm huyết hướng dẫn nghiên cứu giúp tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Nhân đây, xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đơng viên, giúp đỡ tạo nhiều điều kiện để học tập hồn thành tốt khóa học Mặc dù tơi có nhiều cố gắng hồn thiện luận văn tất nhiệt tình lực mình, nhiên khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp q báu q thầy bạn TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2012 Học viên Hoàng Trọng Phúc GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HỒNG TRỌNG PHÚC Tóm tắt luận văn - Việc nghiên cứu sử dụng lượng mặt trời ngày quan tâm, tình trạng thiếu hụt lượng vấn đề cấp bách môi trường Năng lượng mặt trời xem dạng lượng ưu việt tương lai, nguồn lượng sẵn có, siêu miễn phí Do lượng mặt trời ngày sử dụng rộng rãi nước giới - Luận văn góp phần nghiên cứu việc xây dựng mơ hình điều khiển hệ thống lượng mặt trời kết nối lưới cách ổn định Một hướng nghiên cứu luận văn thuật toán MPPT ( Maximum Power Point Tracking ) ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc kết nối lưới để xây dựng mơ hình mơ Matlab hệ thống Pin mặt trời kết nối lưới thơng qua mơ hình tốn cụ thể - Luận văn chia thành chương với nội dung nghiên cứu sau: Chương 1: Tổng quan hệ thống pin mặt trời Chương 2: Mơ hình hệ thống PV kết nối lưới Chương 3: Các giải thuật MPPT MPPT kết hợp Fuzzy Logic Chương 4: Mô hình mơ Matlab Chương 5: Kết đáp ứng mơ hình Chương 6: Tổng kết hướng phát triển Cuối phụ lục tài liệu tham khảo GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC Mục Lục Nhiệm vụ luận văn Lời Cảm ơn Tóm tắt luận văn Mục lục CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI 1.1 Giới thiệu chung 1.1.1 Giới thiệu lượng mặt trời 1.1.2 Các hệ thống PV ứng dụng 1.2 Tổng quan Pin quang điện 1.2.1 Cấu trúc vật lý Pin quang điện 13 1.2.2 Nguyên lý hoạt động Pin mặt trời 15 1.2.3 PV array 16 CHƯƠNG MƠ HÌNH HỆ THỐNG PV KẾT NỐI LƯỚI 21 2.1 Cấu trúc thành phần hệ thống PV 21 2.2 Cấu trúc DC/DC – DC/AC 22 2.3 PLL 26 2.3.1 Phase detector 27 2.3.2 VCO 27 2.3.3 Bộ nghịch lưu khóa giải thuật space vector 32 2.3.3.1 Bộ nghịch lưu khóa 32 2.3.3.2 Điều chế vecter không gian ( space vecter ) 34 CHƯƠNG CÁC GIẢI THUẬT MPPT VÀ MPPT KẾT HỢP FUZZY LOGIC 35 3.1 Giải thuật MPPT (maximum power point tracking) 35 3.1.1 Giải thuật P&O ( Perturb and Observation ) 36 3.1.2 Giải thuật tăng tổng dẫn - Incremental Conductance (InCond) 38 3.1.3 Giải thuật EPP (Estimate, Purturb And Purturb) 40 3.2 Fuzzy Logic MPPT ứng dụng Fuzzy Logic 41 3.2.1 Điều khiển mờ - Fuzzy Logic 41 3.2.2 Ứng dụng Fuzzy Logic 46 GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC CHƯƠNG MƠ HÌNH MƠ PHỎNG MATLAB 51 4.1 Mơ hình PV pha nối lưới Matlab Simulink 51 4.2 Khối PV system 52 4.3 Khối DC/DC MPPT 53 4.4 Khối PHASES PLL biến đổi DQ 62 4.5 Khối điều khiển dòng (PI controller) 64 4.6 Khối điều chế vectơ không gian (SVPWM & Driver) 65 CHƯƠNG KẾT QUẢ ĐÁP ỨNG MƠ HÌNH 66 CHƯƠNG TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 86 PHỤ LỤC 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO 96 GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI 1.1 Giới thiệu chung: 1.1.1 Giới thiệu lượng mặt trời: - Năng lượng mặt trời nguồn lượng vô hạn nguồn lượng mà biết Bức xạ mặt trời sức nóng, ánh sáng dạng chùm tia mặt trời phát trình tự đốt cháy Bức xạ mặt trời chứa đựng nguồn lượng khổng lồ nguồn gốc trình tự nhiên trái đất Năng lượng mặt trời dù dồi việc khai thác hiệu nguồn lượng câu chuyện dài - Năng lượng mặt trời chia làm loại bản: Nhiệt Quang Các tế bào quang điện (Photovoltaic cells - PV) sử dụng công nghệ bán dẫn để chuyển hóa trực tiếp lượng quang học thành dịng điện, tích trữ vào pin, ắc quy để sử dụng sau Các tế bào quang điện hay gọi pin mặt trời sử dụng rộng rãi chúng dễ chuyển đổi dễ dàng lắp đặt tòa nhà cấu trúc khác Pin mặt trời cung cấp nguồn lượng tái tạo, nguồn bổ sung cho nguồn cung cấp điện thơng thường Tại vùng chưa có điện lưới cộng đồng dân cư xa, nông thôn, hải đảo, trường hợp khẩn cấp, pin mặt trời cung cấp nguồn điện đáng tin cậy Điều bất cập giá thành Pin mặt trời đến cao tỷ lệ chuyển đổi lượng chưa thật cao (13-15%) Trái lại sức nóng mặt trời có hiệu suất chuyển đổi lớn gấp 4-5 lần hiệu suất quang điện, đơn giá đơn vị lượng tạo rẻ nhiều - Nhiệt sử dụng để sưởi nóng tịa nhà cách thụ động thông qua việc sử dụng số vật liệu thiết kế kiến trúc, sử dụng trực tiếp để đun nóng nước phục vụ cho sinh hoạt Ở nhiều khu vực khác giới thiết bị đun nước nóng dùng lượng mặt trời (bình nước nóng lượng mặt trời) bổ sung quan trọng hay lựa chọn thay cho thiết bị cung cấp nước nóng thơng thường dùng điện gaz GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC - Nhu cầu lượng người thời đại khoa học kỹ thuật phát triển ngày tăng Trong nguồn nhiên liệu dự trữ than đá, dầu mỏ, khí thiên nhiên thủy điện có hạn, khiến cho nhân loại đứng trước nguy thiếu hụt lượng Việc tìm kiếm khai thác nguồn lượng lượng hạt nhân, lượng địa nhiệt, lượng gió lượng mặt trời hướng quan trọng kế hoạch phát triển lượng - Việc nghiên cứu sử dụng lượng mặt trời ngày quan tâm, tình trạng thiếu hụt lượng vấn đề cấp bách môi trường Năng lượng mặt trời xem dạng lượng ưu việt tương lai, nguồn lượng sẵn có, siêu miễn phí Do lượng mặt trời ngày sử dụng rộng rãi nước giới - Việt Nam nước có tiềm lượng mặt trời, trải dài từ vĩ độ 8” Bắc đến 23” Bắc, nằm khu vực có cường độ xạ mặt trời tương đối cao, với số nắng trung bình 2200 giờ/năm cường độ xạ cao đến 980W/m2 Do việc sử dụng lượng mặt trời nước ta đem lại hiệu kinh tế lớn Thiết bị sử dụng lượng mặt trời Việt Nam chủ yếu hệ thống cung cấp điện dùng pin mặt trời, hệ thống nấu cơm có gương phản xạ, hệ thống cung cấp nước nóng, chưng cất nước dùng lượng mặt trời, dùng lượng mặt trời chạy động nhiệt ( động Stirling ), ứng dụng lượng mặt trời để làm lạnh đề tài hấp dẫn có tính thời nhiều nhà khoa học nước nghiên cứu Hình 1.1 : Bức xạ mặt trời ngồi khí GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 1.1.2 Các hệ thống PV ứng dụng: o Hệ thống PV kết nối lưới: - Hệ thống kết lưới PV góp phần gia tăng cơng suất cho hệ thống lưới điện quốc gia tiết kiệm chi phí dùng điện cho hộ sử dụng công ty nước phát triển Hơn hệ thống PV kết lưới khơng cần phải có thiết bị lưu trữ cơng suất khơng dùng hết cấp hết lên lưới Trong năm gần đây, hệ thống kết lưới gia tăng đáng kể toàn giới Trong năm 2004, Đức gần tỷ watt hệ thống PV kết lưới lắp đặt Các hệ thống kết lưới để sử dụng đất nước, cần phải có hỗ trợ tiêu chuẩn từ phủ Chất lượng điện quan trọng hệ thống Hình 1.2 : Hệ thống PV kết nối lưới o Hệ Thống PV Độc Lập: - PV ứng dụng độc lập Đối với vùng nông thôn, vùng núi cao, hay vùng hẻo lánh nước phát triển, nơi mà lưới điện quốc gia chưa cung cấp đến, việc sử dụng hệ thống PV độc lập hoàn toàn cấp thiết Nguồn điện lấy xuống từ PV cấp cho tải DC qua hệ thống nghịch lưu cấp cho tải AC Phần lưu trữ quan trọng, giúp lưu lượng phát lại Hình 1.3 : Hệ thống PV độc lập GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 84 5.3 Kết với điều kiện nhiệt độ xạ không đổi G = 0.8 kw/m2, T = 25oC hệ số công suất khác 1: ( Cost a, Cost = 0.99 = (Iq = ) Id = 1.17 ) Iq = 0.1 Đáp ứng công suất MPPT P&O Fuzzy Đáp ứng điện áp với MPPT P&O Đáp ứng điện áp với MPPT Fuzzy GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 85  Đáp ứng hòa đồng Điện áp dòng điện (x100) đọc PLL với MPPT P&O Điện áp dòng điện(x100) đọc PLL với MPPT Fuzzy  Nhận xét: - Trong điều kiện hệ số công suất thay đổi (cost = 0.1) mơ hình đáp ứng tốt cơng suất điện áp - Mơ hình đáp ứng điều kiện hịa đồng với MPPT Fuzzy mơ hình đáp ứng tốt so với MPPT P&O GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 86 b, Cost = 0.96 Iq = 0.3 Đáp ứng công suất MPPT P&O Fuzzy Đáp ứng điện áp với MPPT P&O Đáp ứng điện áp với MPPT Fuzzy GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HỒNG TRỌNG PHÚC 87  Đáp ứng hịa đồng Điện áp dòng điện (x100) đọc PLL với MPPT P&O Điện áp dòng điện(x100) đọc PLL với MPPT Fuzzy  Nhận xét: - Trong điều kiện hệ số cơng suất thay đổi (cost = 0.3) mơ hình đáp ứng tốt cơng suất điện áp - Mơ hình đáp ứng điều kiện hịa đồng chưa tốt với MPPT Fuzzy mơ hình đáp ứng tốt so với MPPT P&O Trong điều kiện hệ số công suất giảm chất lượng đáp ứng hịa lưới giảm theo GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 88 CHƯƠNG 6:TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Về lý thuyết, đề tài giới thiệu khái quát lượng Mặt Trời, cấu tạo Pin - phân tích giải thuật tìm MPPT giải thuật kết nối lưới Mô thành công Matlab mơ hình ba pha Các giải thuật MPPT tìm MPP thực đáp ứng tốt điều kiện hòa lưới pha - Hướng phát triển đề tài là:  Sử dụng giải thuật tìm MPPT tối ưu để cải thiện thời gian tìm kiếm chất lượng đáp ứng MPPT Fuzzy nhằm cho kết công suất tối ưu  Khả điều khiển hệ thống theo hệ số công suất nhằm đạt hiệu suất tốt - Các mơ hình PV nối lưới kết hợp với nguồn lượng tái tạo khác tạo thành mạng lưới “smart grid” nhằm sử dụng lượng điện cách tiết kiệm hiệu GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 89 PHỤ LỤC Mô PV panel: function Ipv = PV(G,t,Vpv) % Panel Parameters Ns_cell = 36; % No of cells series in panel Np_cell = 1; % No of cells paralel in panel q = 1.6e-19; k = 1.38e-23; % 1.38e-23 A = 1.5; % Diode quality constant Rs = 5e-3; K0 = 0.06/100; % current temperature coefficient 0.065 Vg = 1.12; T = t + 273; T_norm = 298; Voc_module = 21.42; Isc_module = 3.11; % Cell Parameters K0_cell = K0/Np_cell; Voc_cell = Voc_module/Ns_cell; Isc_cell = Isc_module/Np_cell; IL_norm = Isc_cell; Vpv_cell = Vpv/Ns_cell; % Other Parameter Calculation I0_norm = Isc_cell/(exp(q/(A*k*T_norm)*Voc_cell) - 1); I0 = I0_norm*(T/T_norm)^(3/A)*exp(-Vg*q/A/k*(1/T - 1/T_norm)); IL = G*IL_norm; IL = IL*(1 + K0_cell*(T - T_norm)); % Newton-Ralphson method I = [0 0 0]; I(1) = IL/5; for i=1:5 f = I(i) + I0*(exp(q/A/k/T*(Vpv_cell + Rs*I(i))) - 1); J = + I0*q/A/k/T*Rs*exp(q/A/k/T*(Vpv_cell + Rs*I(i))); epsilon = (IL - f)/J; I(i) = I(i) + epsilon; end; Ipv = I(5)*Np_cell; GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 90 PHỤ LỤC Giải thuật MPPT P&O function Vref = PO(V,I,T) persistent V1 I1 P1 Vr Temp n if isempty(Temp) Temp = 0; end if isempty(V1) V1 = 0; end if isempty(I1) I1 = 0; end if isempty(P1) P1 = 0; end if isempty(Vr) Vr = 150; %chon gia tri dau cho Vref,bang 0.7*Voc end if isempty(n) n = 1; end if T > n*0.005 %chu ki lay mau la 10ms n = n + 1; P = V*I; %delta = V - V1; delta = 0.2; if P > P1 if V > V1 %P > P1 va V > V1 Temp = Vr + delta; else %P > P1 va V < V1 Temp = Vr - delta; end end if P < P1 if V > V1 Temp = Vr - delta; else Temp = Vr + delta; end end P1 = P; V1 = V; I1 = I; Vr = Temp; end Vref = Temp; end GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 91 PHỤ LỤC Tính tốn điều kiện hịa lưới function [alpha,beta,m, com] = dqthetaframe_alphabeta(Vdc,d,q,sin_theta, cos_theta) alpha = cos_theta * d - sin_theta * q; beta = sin_theta * d + cos_theta * q; r = sqrt(alpha^2 + beta^2); alpha = alpha/r; %cos(theta) beta = beta/r; %sin(theta) if Vdc < 600 com = 0; else com = 1; end m = r/(2*Vdc/pi); GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 92 PHỤ LỤC Tính tốn góc function theta = tinh_goc( phi_alpha, phi_beta) if phi_alpha == if phi_beta >= theta = pi/2; else theta = 3/2*pi; end else if phi_alpha > && phi_beta >= theta = atan(phi_beta/ phi_alpha) ; elseif phi_alpha < && phi_beta > theta = atan(phi_beta/phi_alpha) + pi; elseif phi_alpha < && phi_beta < theta = atan(phi_beta/phi_alpha) + pi; else theta = atan( phi_beta/phi_alpha) + 2*pi; end end % theta = theta + pi/10; if theta >= 2*pi theta = theta - 2*pi; else % theta = theta; end GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HỒNG TRỌNG PHÚC 93 PHỤ LỤC Tính tốn đóng cắt khóa function [s1, s2, s3, s4, s5, s6, refa, refb, refc] = SVPWM(m1, alpha1, fs,song,time) persistent m alpha dA dB dC ; d0=0; d1=0; d2=0; if isempty(m) m = 0; end; if isempty(alpha) alpha = 0; end; if isempty(dA) dA = 0; end; if isempty(dB) dB = 0; end; if isempty(dC) dC = 0; end; Ts = 1/fs; % chu ky PWM alpha = alpha1; if time == m = m1; else end if (alpha >= 0) && (alpha < pi/3) d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2; dB = d0/2 + d1; dC = d0/2 + d1 + d2; elseif (alpha >= pi/3) && (alpha < 2*pi/3) alpha = alpha - pi/3; d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 94 d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2 + d2; dB = d0/2; dC = d0/2 + d1 + d2; elseif (alpha >= 2*pi/3) && (alpha < 3*pi/3) alpha = alpha - 2*pi/3; d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2 + d1 + d2; dB = d0/2; dC = d0/2 + d1; elseif (alpha >= 3*pi/3) && (alpha < 4*pi/3) alpha = alpha - 3*pi/3; d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2 + d1 + d2; dB = d0/2 + d2; dC = d0/2; elseif (alpha >= 4*pi/3) && (alpha < 5*pi/3) alpha = alpha - 4*pi/3; d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2 + d1; dB = d0/2 + d1 + d2; dC = d0/2; elseif (alpha >= 5*pi/3) && (alpha < 6*pi/3) alpha = alpha - 5*pi/3; d1 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(pi/3 - alpha); d2 = 2*sqrt(3)/pi*m*sin(alpha); d0 = - d1 - d2; dA = d0/2; dB = d0/2 + d1 + d2; dC = d0/2 + d2; else end if song > (dA + 0.015) GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 95 s1 = 1; s2 = 0; else s1 = 0; s2 = 1; end if song > (dB + 0.018) s3 = 1; s4 = 0; else s3 = 0; s4 = 1; end if song > dC s5 = 1; s6 = 0; else s5 = 0; s6 = 1; end refa = dA; refb = dB; refc = dC; GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 96 TÀI LIỆU THAM KHẢO A Sách [1] Điện tử công suất 1, Nguyễn Văn Nhờ, NXB Đại học quốc gia Tp Hồ Chí Minh [2] Matlab & Simulink dành cho Kỹ Sư Điều Khiển Tự Động, Nguyễn Phùng Quang [3] Năng lượng mặt trời thuyết ứng dụng, Hoàng Dương Hùng B Tạp chí: [1] Lucian Asiminoaei, StudentMember, IEEE, Remus Teodorescu, SeniorMember, IEEE, Frede Blaabjerg, Fellow, IEEE, and Uffe Borup, Member, IEEE - A DIGITAL CONTROLLED PV-INVERTER WITH GRID IMPEDANCE ESTIMATION FOR ENS DETECTION - NOVEMBER 2005 [2] Steven L Brunton, Clarence W Rowley, Sanjeev R Kulkarni, and Charles Clarkson- MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC OPTIMIZATION USING RIPPLE-BASED EXTREMUM SEEKING CONTROL – 25/03/2010 [3] A Yafaoui., B Wu and R Cheung Department of Electrical & Computer Engineering, Ryerson University Toronto, Ontario, Canada - IMPLEMENTATION OF MAXIMUM POWER POINT TRACKING ALGORITHM FOR RESIDENTIAL PHOTOVOLTAIC SYSTEMS - June 10 – 14, 2007 [4] Mohamed Azab - A NEW MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC SYSTEMS - OCTOBER 2008 [5] Carlos Meza, Domingo Biel, Juan Negroni, Francesc Guinjoan - BOOST-BUCK INVERTER VARIABLE STRUCTURE CONTROL FOR GRID-CONNECTED PHOTOVOLTAIC SYSTEMS WITH SENSORLESS MPPT - June 20-23, 2005 [6] Roberto Faranda, Sonia Leva - ENERGY COMPARISON OF MPPT TECHNIQUES FOR PV SYSTEMS - June 2008 [7] T Kerekes, R Teodorescu , M Liserre, R Mastromauro , A Dell’Aquila - MPPT ALGORITHM FOR VOLTAGE CONTROLLED PV INVERTERS - December 9, 2008 [8] Dezso Sera, Remus Teodorescu, Jochen Hantschel, Michael Knoll REFU - OPTIMIZED MAXIMUM POWER POINT TRACKER FOR FAST CHANGING ENVIRONMENTAL CONDITIONS – 2008 [9] Gabriele Grandi, Claudio Rossi, Domenico Casadei - A MPPT ALGORITHM FOR SINGLE-PHASE SINGLE-STAGE PHOTOVOLTAIC CONVERTERS GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC 97 [10] John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester,West Sussex PO19 8SQ, England - HANDBOOK OF PHOTOVOLTAIC SCIENCE AND ENGINEERING 2003 [11] Nipon Ketjoy, Judgen Schmid2 and Watta napong Rakwichian – PV – DIESEL HYBRID/MINI-GRID APPLICATION FOR RURAL ELECTRICFICATION OF MEKONG COUNTRIES – 2004 [12] D L King, M A Quintana, J A Kratochvil, D E Ellibee, and B R Hansen - PHOTOVOLTAIC MODULE PERFORMANCE AND DURABILITY FOLLOWING LONG-TERM FIELD EXPOSURE [13] W H Holley, et al., “UV Stability and Module Testing of Non-Browning Experimental PV Encapsulants,” 25th IEEE PVSC Proceedings, 1996, pp 1259-1262 [14] Magid Nikraz, Hooman Dehbonei and Chem Nayar - A DSP-CONTROLLED PHOTOVOLTAIC SYSTEM WITH MAXIMUM POWER POINT TRACKING - Centre for Renewable Energy and Sustainable Technologies Australia School of Electrical & Computer Engineering Curtin University of Technology [15] Liu Li-qun, Wang Zhi-xin - Department of Electrical Engineering, shanghai Jiaotong University, Shanghai, 200240, China - A RAPID MPPT ALGORITHM BASED ON THE RESEARCH OF SOLAR CELL’S DIODE FACTOR AND REVERSE SATURATION CURRENT – MAY 2008 GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HỒNG TRỌNG PHÚC 98 TĨM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: HOÀNG TRỌNG PHÚC Ngày, tháng, năm sinh: 24/08/1985 Nơi sinh: VŨNG TÀU Địa liên lạc: 625/44 – Đường 30/4 – P.Rạch Dừa – Tp Vũng Tàu - BRVT QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO - Năm 2003 – 2009 : Học Khoa Điện – Điện Tử Trường Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh - Năm 2010- 2012: Học cao học ngành Thiết bị, Mạng Nhà máy điện, Trường Đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Q TRÌNH CƠNG TÁC - Tháng 3/2009 đến 12/2010: Công ty thiết kế đầu tư xây dựng Đơng Đơ - Tháng 03/2011 : Xí Nghiêp Xây Lắp, KS SC CCTDK – LD Vietsovpetro GVHD: PGS.TS LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: HOÀNG TRỌNG PHÚC ... ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI KẾT NỐI LƯỚI TRÊN CƠ SỞ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ” NHIỆM VỤ LUẬN VĂN : Nghiên cứu lý thuyết lượng mặt trời Nghiên cứu giải thuật MPPT Fuzzy Logic Ứng dụng mô hệ. .. hình điều khiển hệ thống lượng mặt trời kết nối lưới cách ổn định Một hướng nghiên cứu luận văn thuật tốn MPPT ( Maximum Power Point Tracking ) ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc kết nối lưới. .. VỀ HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI 1.1 Giới thiệu chung: 1.1.1 Giới thiệu lượng mặt trời: - Năng lượng mặt trời nguồn lượng vô hạn nguồn lượng mà biết Bức xạ mặt trời sức nóng, ánh sáng dạng chùm tia mặt

Ngày đăng: 03/09/2021, 14:14

Hình ảnh liên quan

Hình 1. 1: Bức xạ mặt trời ngoài khí quyển - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1..

1: Bức xạ mặt trời ngoài khí quyển Xem tại trang 9 của tài liệu.
Hình 1. 2: Hệ thống PV kết nối lưới - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1..

2: Hệ thống PV kết nối lưới Xem tại trang 10 của tài liệu.
Hình 1. 3: Hệ thống PV độc lập - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1..

3: Hệ thống PV độc lập Xem tại trang 10 của tài liệu.
Hình 1. 4: Hệ thống PV kết hợp.    Tình trạng, xu hướng phát triển tại Việt Nam:  - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1..

4: Hệ thống PV kết hợp.  Tình trạng, xu hướng phát triển tại Việt Nam: Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 1. 8: Nguyên lý hoạt động của Pin PV - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1..

8: Nguyên lý hoạt động của Pin PV Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 1.11: Đặc tuyến PV ở các nhiệt độ và bức xạ khác nhau. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1.11.

Đặc tuyến PV ở các nhiệt độ và bức xạ khác nhau Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 1.19: MPP củ a1 cell pin. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 1.19.

MPP củ a1 cell pin Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình2. 1: Sơ đồ khối mô tả hệ thống PV kết nối lưới - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2..

1: Sơ đồ khối mô tả hệ thống PV kết nối lưới Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2. 5: Sơ đồ xung kích,dòng tải và dòng qua cuộn cảm - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2..

5: Sơ đồ xung kích,dòng tải và dòng qua cuộn cảm Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 2. 6: Sơ đồ nghịch lưu 3 pha hòa lưới - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2..

6: Sơ đồ nghịch lưu 3 pha hòa lưới Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2.12: Hệ trục tọa độ dq. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2.12.

Hệ trục tọa độ dq Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình2.13: Toàn bộ hệ thống nghịch lưu hòa lưới sử dụng PLL. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2.13.

Toàn bộ hệ thống nghịch lưu hòa lưới sử dụng PLL Xem tại trang 32 của tài liệu.
Hình 2.14: Sơ đồ nguyên lý bộ nghịch lưu 6 khóa. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2.14.

Sơ đồ nguyên lý bộ nghịch lưu 6 khóa Xem tại trang 33 của tài liệu.
Hình 2.1 7: Các vector điện áp chuẩn và các sector. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2.1.

7: Các vector điện áp chuẩn và các sector Xem tại trang 35 của tài liệu.
Hình2.18: Giản đồ đóng ngắt của các khóa. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 2.18.

Giản đồ đóng ngắt của các khóa Xem tại trang 36 của tài liệu.
- Bảng thực hiện P&amp;O : - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Bảng th.

ực hiện P&amp;O : Xem tại trang 38 của tài liệu.
Hình 3. 4: Lưu đồ giải thuật InCond (Incremental Conductance) - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 3..

4: Lưu đồ giải thuật InCond (Incremental Conductance) Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 3. 5: Sơ đồ giải thuật EPP (Estimate, Purturb And Purturb) - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 3..

5: Sơ đồ giải thuật EPP (Estimate, Purturb And Purturb) Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 3.8: Bộ điều khiển nhiệt độ - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 3.8.

Bộ điều khiển nhiệt độ Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 3.10: Hệ thống PV kết nối lưới với MPPT Fuzzy - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 3.10.

Hệ thống PV kết nối lưới với MPPT Fuzzy Xem tại trang 47 của tài liệu.
- Khâu mờ hó a( Fuzzyfication ): Các phân vùng của các tập mờ con và hình dạng của các hàm liên thuộc được thể hiện như sau:  - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

h.

âu mờ hó a( Fuzzyfication ): Các phân vùng của các tập mờ con và hình dạng của các hàm liên thuộc được thể hiện như sau: Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 3.11: Cấu trúc của bộ điều khiển thích ứng Fuzzy logic - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 3.11.

Cấu trúc của bộ điều khiển thích ứng Fuzzy logic Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 4.4: Đặc tuyến công suất của pin tại điều kiện khảo sát. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.4.

Đặc tuyến công suất của pin tại điều kiện khảo sát Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 4.3: PV array - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.3.

PV array Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 4.8: Membership function o fe - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.8.

Membership function o fe Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 4.1 0: Membership function of du - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.1.

0: Membership function of du Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 4.12: Khối 3 phase PLL và biến đổi DQ trên matlab. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.12.

Khối 3 phase PLL và biến đổi DQ trên matlab Xem tại trang 63 của tài liệu.
Hình 4.15: Biến đổi DQ dòng điện hòa lưới. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.15.

Biến đổi DQ dòng điện hòa lưới Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình 4.14: Biến đổi DQ của điện áp lưới 3 pha. - Điều khiển hệ thống năng lượng mặt trời kết nối lưới trên cơ sở trí tuệ nhân tạo

Hình 4.14.

Biến đổi DQ của điện áp lưới 3 pha Xem tại trang 65 của tài liệu.

Mục lục

  • Bia.pdf

  • Luan Van 2012.pdf

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan