Nâng cao chất lượng điều khiển hệ truyền động điện gió trên cơ sở bộ điều khiển thông minh sử dụng máy phát điện BLDCG

Bài viết này trình bày nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống truyền động điện gió, trên cơ sở bộ điều khiển thông minh sử dụng máy phát điện nam châm vĩnh cửu một chiều không chổi than (BLDCG: Brushless DC Permanent Magnet Generator).

TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 IMPROVING CONTROL QUALITY OF WIN ELECTRICAL DRIVE SYSTEM BASED ON INTELLIGENT CONTROLLERS USING BRUSHLESS DC PERMANENT MAGNET GENERATOR Tran Duc Chuyen1*, Lai Thi Thanh Hoa2 1Faculty 2TNU of Electrical Engineering - University of Economics - Technology for Industries - University of Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 24/8/2021 This paper presents research on improving control the quality of wind electrical drive systems, based on intelligent controllers using Brushless DC permanent magnet generators (BLDCG: Brushless DC Permanent Magnet Generator) For application to wind electrical systems small power, based on intelligent controller adaptive sliding mode and neural networks taking into account the nonlinear disturbances friction torque estimator Research results on PSCAD and Matlab Simulinks software show that the control method not only has the effect of compensating for nonlinear factors (synthetic disturbance moment: frictional moment, drag moment) but also has the ability to better anti-interference, helping the wind electrical drive system to have a stable state and bring high efficiency Moreover, the use of available wind energy will be better, especially while the wind speed is low, the system still works stably Revised: 14/10/2021 Published: 15/10/2021 KEYWORDS Wind electrical system BLDCG Adaptive sliding mode control Wind electric drive Intelligent control NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN HỆ TRUYỀN ĐỘNG ĐIỆN GIÓ TRÊN CƠ SỞ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH SỬ DỤNG MÁY PHÁT ĐIỆN BLDCG Trần Đức Chuyển1*, Lại Thị Thanh Hoa2 1Khoa Điện - Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên 2Trường THÔNG TIN BÀI BÁO Ngày nhận bài: 24/8/2021 Ngày hồn thiện: 14/10/2021 Ngày đăng: 15/10/2021 TỪ KHĨA Hệ thống điện gió BLDCG Điều khiển thích nghi trượt Truyền động điện gió Điều khiển thơng minh TĨM TẮT Bài báo trình bày nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống truyền động điện gió, sở điều khiển thông minh sử dụng máy phát điện nam châm vĩnh cửu chiều không chổi than (BLDCG: Brushless DC Permanent Magnet Generator) Nhằm ứng dụng cho hệ thống điện gió cơng suất nhỏ, sở điều khiển thơng minh trượt thích nghi mạng nơron có tính đến ước lượng mơmen ma sát nhiễu phi tuyến Kết nghiên cứu phần mềm PSCAD Matlab Simulinks cho thấy, phương pháp điều khiển khơng có tác dụng bù yếu tố phi tuyến (mômen nhiễu tổng hợp: mômen ma sát, mômen cản) tốt mà cịn có khả chống nhiễu tốt hơn, giúp cho hệ thống truyền động điện gió có trạng thái ổn định đem lại hiệu suất cao Hơn nữa, việc sử dụng lượng gió sẵn có tốt hơn, đặc biệt tốc độ gió thấp hệ thống làm việc ổn định DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4924 * Corresponding author Email: tdchuyen@uneti.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 29 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 Mở đầu Trong năm gần đây, việc cạn kiệt nguồn nhiên liệu hóa thạch thiên nhiên; dầu mỏ, với ảnh hưởng hiệu ứng nhà kính dẫn đến nhu cầu cấp thiết xây dựng sử dụng lượng tái tạo Trong số nguồn lượng tái tạo mới, nhờ có phát triển nhanh chóng cơng nghệ kỹ thuật điện - điện tử, điện tử cơng suất; lượng mặt trời lượng gió ngày trở nên phổ biến hết, nguồn lượng thay nguồn lượng hóa thạch truyền thống Đây lựa chọn phù hợp nhiều nước giới [1]-[4] Trong đó, gió dạng lượng vơ tận, hệ thống tuabin gió sử dụng nhiều nước giới Việt nam Tuabin gió chuyển đổi động bên tuabin gió thành năng, đưa đến máy phát điện chuyển đổi thành điện [3]-[8] Trong báo này, nghiên cứu mơ hình tuabin gió có sơ đồ cấu trúc hình 1: MR mômen rotor, ωR tốc độ rotor, khớp mềm thay đổi tỷ số truyền, kết nối với hệ thống truyền động có kết cấu khí vững trắc, MG mômen cản máy phát, ωG tốc độ quay máy phát, PG công suất máy phát, thành phần JR, J1, J2,… JG thể mối quan hệ phần hệ truyền động Bộ biến đổi công suất J1 JR ωR J2 J i MG Máy biến áp JG Rotor PG Máy phát ωG MR Lưới điện Hệ thống lưu trữ lượng Khớp mềm Gió Hệ thống điều khiển Hệ thống tụ bù, lọc điện Hệ thống truyền động Hình Sơ đồ cấu trúc động học thể mối quan hệ phần tử phần hệ thống truyền động điện tuabin điện gió Trên sở đó, tác giả đề xuất hệ thống lượng tái tạo, điện gió sử dụng máy phát BLDCG, sở phương pháp điều khiển trượt thích nghi có kết hợp mạng nơron để đánh giá thành phần phi tuyến bất định tác động nhiễu loạn đến hệ thống truyền động điện Tính ổn định hệ thống phân tích lý thuyết ổn định Lyapunov hiệu phương pháp minh chứng mô Kết nghiên cứu cho thấy, phương pháp điều khiển tác dụng bù yếu tố phi tuyến mơmen ma sát, mơmen cản tốt mà cịn có khả chống nhiễu tốt, giúp cho hệ thống truyền động điện làm việc ổn định đem lại hiệu suất cao cho hệ thống điện gió đề xuất, [3], [4], [6]-[8] Những nghiên cứu cơng trình trước [9], [10], đưa giải pháp tính tốn, phân tích để thực mơ hệ thống số loại tuabin gió khác Ở [11] nghiên cứu cơng nghệ sản xuất điện gió ngồi khơi, cịn [12] nghiên cứu thay đổi tốc độ gió sử dụng máy phát PMSG, nhiên nghiên cứu mơ tuabin điện gió mà chưa đánh giá yếu tố nhiễu tác động vào hệ thống Ngoài [13], [14] nghiên cứu hệ thống điện gió BLDCG dừng lại thiết kế mô hệ thống mà chưa đánh giá yếu tố phi tuyến hệ thống truyền động điện gió Phần cịn lại viết tổ chức sau: phần thứ hai viết thiết lập mơ hình điều khiển tuabin gió sử dụng BLDCG hệ thống Trong phân tích tính tốn biểu thức phần điện tuabin gió, từ thiết kế điều khiển trượt thích nghi có tính đến yếu tố phi tuyến (sử dụng mạng nơron để ước tính mơmen ma sát; mơmen tải, từ chứng minh tính ổn định điều khiển) cho hệ thống truyền động tuabin gió BLDCG Phần thứ ba http://jst.tnu.edu.vn 30 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 viết xây dựng mơ hình mơ Matlab Simulink PSCAD, để mô điều khiển cuối so sánh đánh giá kết mơ điều khiển trượt thích nghi để phân tích hiệu suất Phần cuối kết luận đánh giá tài liệu tham khảo Thiết kế điều khiển thông minh cho hệ thống truyền động điện gió sử dụng máy phát điện BLDCG 2.1 Phân tích hệ thống truyền động tuabin gió BLDCG biểu thức phần điện Việc nghiên cứu, phân tích yếu tố phần điện cho hệ thống tuabin gió BLDCG thực sở tính tốn sau: Eˆe = ke; Iˆ = Pˆem / 2Eˆ ; Mˆ em = 2ke Iˆ ;  = (opt vw ) / Rwt ; opt = (Rwt ) / vw  0, vw  vin , vw  vmax  C p _ opt ˆ vin  vw  vb  Pˆem =   air Rwt  − Pmech , opt 2  vb  vw  vmax Pb − Pˆmech ,  (1) (2) Trong đó, λopt hệ số tỷ lệ tốc độ ban đầu, Ω Tốc độ học quay tuabin/ máy phát [rad/s], τair mật độ khơng khí [kg/m3], Rwt bán kính cánh rơto tuabin gió [m], ke hệ số điện áp Back-EMF, vw tốc độ gió [m/s], Pmech công suất tổn thất phần [W], Pb công suất danh định máy phát điện [W], Cp hệ số cơng suất tuabin gió, vin tốc độ gió cut - in [m/s], vb tốc độ gió bản/ định mức [m/s], vmax tốc độ gió cut - off [m/s] v ph (t ) = R phi ph (t ) + ( L ph − M hc ) di ph (t ) dt + e ph (t ) + (t ) (3) (t ) = (vabc (t ) − eabc (t )) ia (t ) + ib (t ) + ic (t ) = (4) (5) Trong đó, vph điện áp pha đến trung tính [V], Rph điện trở pha [Ω], iph dòng điện pha [A], Lph độ tự cảm pha [H], Mhc thành phần hỗ cảm pha với [H], eph điện áp back - EMF [V], điện áp trung tính [V] Khi đó, điện áp back-EMF hình thang máy phát điện phụ thuộc vào vị trí rơto 𝜃𝑟 xác định biết pha có độ dịch chuyển 120 độ, ta có điện áp pha sau: (6 Eˆ /  ) r ,  Eˆ ,   ea ( r ) = −(6 Eˆ /  ) r + Eˆ ,  − Eˆ ,  (6 Eˆ /  ) − 12 Eˆ , r   − Eˆ ,  r   /   /   r  5 / (6 Eˆ /  ) r − Eˆ ,  /   r  5 /  5 /   r  7 / , eb ( r ) =  Eˆ , 5 /   r  9 /  ˆ ˆ 7 /   r  11 / (6 E /  ) r + 12 E , 9 /   r  11 /  11 /   r  2 − Eˆ , 11 /   r  2   r   / (6)  Eˆ ,  r   /  −(6 Eˆ /  ) r + Eˆ ,  /   r   /  ec ( r ) =  Eˆ ,  /   r  7 /  ˆ ˆ (6 E /  ) r − E , 7 /   r  9 /  Eˆ , 9 /   r  2  Từ đó, ta có cơng suất mơmen tuabin điện gió tính tốn sau: Pem (t ) = ea (t ) ia (t ) + eb(t ) ib (t ) + ec (t ) ic (t ) http://jst.tnu.edu.vn 31 (7) Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 Quá trình thực tuabin gió làm việc nhận thấy rằng, công suất khai thác tối ưu thay đổi theo thay đổi tốc độ gió Các khu vực hoạt động tuabin gió phân loại dựa tốc độ gió, dẫn đến ba khu vực chính: điều khiển tốc độ thấp, hệ thống theo dõi điểm công suất tối đa; hay hệ thống đo tốc độ máy phát hệ thống điều khiển tốc độ cao 2.2 Thiết kế điều khiển thông minh trượt thích nghi kết hợp mạng nơron để đánh giá yếu tố phi tuyến cho hệ thống truyền động tuabin điện gió BLDCG Bộ truyền động sử dụng để truyền công suất từ rotor đến máy phát, việc kết nối phần điện tuabin gió máy, sử dụng quy ước máy phát điện, ta có: u (t ) = E + Rid (t ) + L.(did (t ) / dt ) (8) M e − M L = J ( d  / dt ) (9) Trong đó, ta đặt M e = Cm id (t ) thành phần mômen điện từ, E = Ce (t ) sức điện động cảm ứng, Ce hệ số sức điện động, Cm hệ số mơmen điện từ Khi ta có hàm truyền hệ hở hệ thống sau:  ( s) U ( s) = 1/ Ce l  m s +  m s + (10) Trong đó,  m = RJ / Ce Cm số thời gian điện  l = L / R số thời gian điện từ Khi từ mơ hình hệ thống truyền động ta có hàm truyền sau: (11) H p (s) = K p /(Ts + 1) Trong đó, KP hệ số khuếch đại T số thời gian Trong trường hợp bình thường, thời gian trễ linh kiện transistor trường nhỏ nhiều so với thời gian trễ điều khiển, đó, hàm truyền tốn học điều khiển đơn giản hóa sau: (12) H p ( s) = K p Từ cánh quạt gió nối với hộp đổi tốc (hệ truyền động) đến trục tuabin máy phát, mối quan hệ gần góc quay cánh quạt góc tuabin máy phát là: (13) d / dt =  / i Trong đó, θ góc nghiêng cánh quạt lấy gió i tỷ số tăng giảm hộp đổi tốc hệ thống truyền động Khi đó, hàm truyền hộp đổi tốc biểu diễn sau: (14)  (s) =  (s) / is Khi có tuabin điện gió làm việc hệ thống truyền động có tính đến yếu tố ma sát sau: −  / s M F ( ) = M cl sign( ) + ( M ms − M cl )e +  (15) Trong đó, MF mơmen ma sát hệ, Mcl mômen ma sát Coulomb, Mms mômen ma sát nhớt, ω vận tốc góc trục đầu máy phát, ωs stribeck theo tốc độ μ hệ số ma sát nhớt Theo phân tích hệ thống làm việc, giả sử vận tốc gió thay đổi mức yếu gần 0, hàm truyền vòng hở hệ thống viết sau: K p /(Ce i )  ( s)  ( s) H = H p = (16) U ( s )  ( s ) l  m s +  m s + s Từ ta có sơ đồ khối điều khiển tổng thể cấu trúc hàm truyền hệ thống hình MF(s) Cm idL(s) Bộ điều khiển vị trí θd (-) nd(s) (-) Bộ điều khiển tốc độ U(s) Ud(s) Kp (-) R id(s) R Tm s E(s) Ce ω(s) is θ(s) Kf Hình Sơ đồ cấu trúc hàm truyền hệ thống http://jst.tnu.edu.vn 32 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 Trong hình 2, MF thành phần tổng hợp gồm có yếu tố (mơmen nhiễu ma sát nhiễu tải khác mômen cản) trục hệ thống truyền động tuabin điện gió Lấy x = [x1 ,x2 ]=[ , ] , hệ thống truyền động này, với l   m hệ thống đơn giản hóa thành hệ thống bậc hai Ở ta tính đến yếu tố nhiễu loạn MF, mơ hình hệ thống biểu diễn biểu thức (17) sau: Kp  =− + (u − M F ( x)) + d (t ) = f ( x) + p(u − M F ( x)) + d (t ) (17) m mCei Trong đó, d(t) nhiễu bên ngoài, d(t) < D, D số, MF(x) yếu tố nhiễu hệ truyền động thành phần f ( x) = − ; p= Kp m  mCe i Từ ta có sơ đồ khối cấu trúc điều khiển hệ thống truyền động điện gió hình 3a Trên sở điều khiển thích nghi trượt sử dụng để thực điều khiển bám vị trí nhằm khắc phục yếu tố phi tuyến bất định mơ hình hệ thống khả xảy nhiễu bên tác động Do để bù thành phần nhiễu tác động MF, sở mơ hình lựa chọn Bộ ước lượng sử dụng phương pháp RBF-NN (mạng nơron RBF) sử dụng để tính tốn ước lượng thành phần phi tuyến bất định Luật thích nghi sử dụng để chỉnh định trọng số mạng nhằm đạt ổn định toàn cục cho hệ thống điều khiển [1]-[7] Và sơ đồ cấu trúc tổng thể hệ thống tuabin gió trình bày hình 3b Turbine Bộ biến đổi phía máy phát Luật thích nghi trượt u Rf, Lf, Cf ilưới Vlưới PWM u Hệ truyền động điện gió θ Hệ thống tụ bù, lọc AC điện is abc Vs abc Gió Mˆ F ( x) Bộ điều khiển VDC Máy phát BLDCG Bộ ước lượng Bộ biến đổi phía lưới điện DC Lưới điện Hệ thống truyền động PWM VDC θd ωG Đo tốc độ Máy phát a) Hệ thống điều khiển VDC-ref Qref b) Hình a) Sơ đồ khối cấu trúc hệ thống điều khiển; b)Sơ đồ điều khiển tối ưu hóa chuyển đổi lượng gió tự nhiên thành điện Đối với ước lượng MF báo hàm Gauss sử dụng làm lớp ẩn mạng RBF đầu mạng nơron biểu thị dạng: m  =   j hj +  = W T H +  j =1 Trong đó, h j = exp (− X − cj 2 2j (18) ) (19) Ở (18, 19), cj tâm hàm Gauss; σj đại diện cho chiều rộng hàm Gauss;  j trọng số từ lớp ẩn đến lớp đầu mạng; μ hệ số bias mạng nơron Trong báo này, mạng nơron sử dụng để tính gần mơmen nhiễu MF Do đó, mơmen nhiễu biểu thị đầu mạng nơron sau: (20) M F ( x) = W *T h( x) +  * Trong đó, W trọng số mạng nơron, ε sai số xấp xỉ mạng nơron lý tưởng |ε| ≤ εmax Lấy giá trị ước lượng W* Wˆ giá trị ước lượng MF(x) biểu thị sau: http://jst.tnu.edu.vn 33 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 Mˆ F ( x) = Wˆ *T h( x) (21) * Khi đó, sai số ước tính hàm trọng lượng mạng nơron W = W - W Ta đặt x1 = θ, tín hiệu đặt vị trí góc lý tưởng θd, sai số vị trí góc e = θd – θ hàm chức chế độ trượt hệ thống là: (22) s = e + ce s = e + ce =  d −  + ce (23) =  d − f ( x) − p(u − M F ( x) − d (t ) + ce) Từ ta có luật điều khiển chế độ trượt có dạng sau: u = ( f ( x ) −  d + ce +  sign( s )) + Mˆ F ( x ) (24) p Trong đó,   D + p max Từ phương trình ta biến đổi (23) sau: s =  d − f ( x) − p (u − M F ( x )) − d (t ) + ce =  d − f ( x) − p (( ( f ( x) −  d + ce +  sign( s ) + Mˆ F ( x)) − M F ( x)) − d (t ) + ce p = − sign( s ) + p ( Mˆ F ( x)) − M F ( x)) + d (t ) (25) = − sign( s ) + pM F ( x)) + d (t ) = − sign( s ) + p(W T h −  ) + d (t ) Khi đó, ta tìm ổn định điều khiển sở xác định hàm Lyapunov sau: 1 T (26) V = s2 + W W 2 Trong đó, δ độ lợi luật thích nghi δ > Từ ta lấy đạo hàm theo thời gian đơn giản hóa biểu thức (26) ta có: V = ss +  W T W = s(- sign(s)+ p(W T h -  )+ d(t)+ W T W)  (27) T = − s + sd (t ) − sp + W ( sph +  Wˆ ) Từ ta có luật thích nghi là: Wˆ = - sph( x)  Thay biểu thức (28) vào (27) đơn giản ta có: V = - s + s(d (t ) − p )  (28) (29) Cuối cùng, ta lựa chọn V  , theo định lý LaSalle [2], [5], t → ∞, s → Do đó, điều khiển thiết kế tính tốn cho hệ thống điều khiển ổn định Kết nghiên cứu Nghiên cứu khảo sát loại tuabin gió BLDCG với tham số sau [1], [7], [8]: công suất tối đa P = kw, I = 5,5A, số cặp cực p = 6, đường kính roto bên ngồi 215 [mm], điện trở pha Rph = 0,045Ω, điện cảm pha Lph = 1,531 [mH], điện áp DC - bus Vdc = 150V, mômen điện từ Mem = 20 [Nm], mô men quán tính J = 0,001 (kg.m2), tốc độ tuabin gió định mức 490 [vịng/phút] đến 650 [vịng/phút]; tương đương với tốc độ gió 9,3 [m/s] đến 15 [m/s], thời điểm (𝑣𝑖𝑛 = 𝑚/𝑠, 𝑣𝑛 = 9,3 𝑚/𝑠 𝑣𝑚𝑎𝑥 = 25 𝑚/s) Phía tuabin gió: Rwt = 1,5 [m], hệ số ma sát fwt = 0,025 [Nm/rad], hệ số công suất tối ưu Cp-opt = 0,43; tỷ lệ tốc độ đầu tip tối ưu λopt = 6,9 Với tín hiệu góc lý tưởng θd, giả sử nhiễu tác động mômen ma sát; mômen cản…, cấu trúc mạng nơron RBF 1-5-1, hàm Gauss với ci = [−1, −0,5, 0, 0,5, 1]; σj = 1, trọng lượng ban đầu mạng http://jst.tnu.edu.vn 34 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 250 150 200 100 Speed (r/m) Speed (r/m) độ lợi thích nghi δ = 0,1; Lf = 0,85 mH; Cf = 4700μF, tần số làm việc f = (1-30) (kHz), tần số phía lưới điện fac = 50Hz Trên sở điều khiển đề xuất trên, hình 3a, cấu trúc hệ thống điều khiển hình 3b; xây dựng mơ hình mơ hệ thống Matlab Simulink để đánh giá thành phần phi tuyến bất định với nhiễu tổng hợp MF Mô với tốc độ tuabin gió: tốc độ đặt tốc độ thực 50 vịng/phút hình 4a), nghiên cứu tính đến khả làm việc hệ thống thay đổi tốc độ tuabin từ 100 đến -100 vịng/phút hình 4b), với mơ hình đầy đủ có kể đến phần hệ thống Hệ thống làm việc ổn định lượng bám sát lượng vào trình cân 150 100 50 wd w 50 -50 -100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 -150 0.2 0.4 0.6 0.8 Time (s) Time (s) a) b) Hình Mơ hệ thống tuabin gió với vịng điều chỉnh tốc độ: a) Khi tốc độ 50 vòng/ phút; b) Khi tốc độ 100 vòng/phút 1.5 1.5 1 0.5 Momen (Nm) Vi tri Goc (rad) Mơ vịng điều chỉnh vị trí với phản ứng hệ thống góc đặt vào thay đổi theo quy luật hàm θd = V.t, (V = 1rad/s) mômen nhiễu không đổi MF = 5Nm Sai số bám sát nhỏ, ta thấy ước lượng phi tuyến cho đáp ứng với thời gian nhanh; cung cấp đầy đủ thông tin cho hệ thống điều khiển, hình θ θd -0.5 0.2 0.4 0.6 Time (s) 0.8 MF M (obs) F 0.5 -0.5 0.2 0.4 0.6 0.8 Time (s) a) b) Hình Mơ hệ thống tuabin gió với vịng điều chỉnh vị trí với θd = V.t: a) Đáp ứng theo vị trí góc; b) Giá trị ước lượng Mˆ F với hàm V.t Mô vịng điều chỉnh vị trí với phản ứng hệ thống góc đặt vào thay đổi theo quy luật hàm θd = 0,1 rad, (V = 1rad/s) mômen nhiễu thay đổi MFmax = 0,5Nm Sai số bám sát nhỏ, ta thấy ước lượng phi tuyến ước lượng đầy đủ thông tin cho hệ thống điều khiển hình 0.1 θ θd 0.05 -0.05 MF 1.5 Momen (Nm) Vi tri Goc (rad) 0.15 M (obs) F 0.5 0.2 0.4 0.6 Time (s) 0.8 -0.5 0.2 0.4 0.6 0.8 Time (s) a) b) Hình Mơ hệ thống tuabin gió với vịng điều chỉnh vị trí: a) Đáp ứng theo vị trí góc; b) Giá trị ước lượng Mˆ F với V = 1rad/s http://jst.tnu.edu.vn 35 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 Iabc (A) Tiến hành mô hệ thống phần mềm PSCAD matlab giá trị dòng điện pha đầu stato máy phát tuabin điện gió ta có kết hình Khi ta thấy phần mềm Matlab simulink phần mềm PSCAD tương đồng Time a) b) Hình Kết mơ giá trị dịng điện Stato máy phát: a) Matlab Simulink b) PSCAD Generator speed (rpm) 600 450 300 150 30 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Wind speed (m/s) Hình Đường cong mơ tả tốc độ máy phát tương ứng với tốc độ gió từ m/s đến 25 m/s Khi Vwind < 14 m/s tốc độ máy phát tuabin gió nhỏ 480 vịng/phút; Vwind = 14 m/s tốc độ máy phát tuabin gió 480 vịng/phút; Vwind > 14 m/s hệ thống có tốc độ máy phát giảm xuống gần 170 vòng/phút 6.0 Power (Kw) 4.5 3.0 1.5 0.0 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Wind speed (m/s) Hình Kết mơ với đường cong cơng suất tuabin gió với tốc độ gió từ m/s đến 22 m/s Khi vwind < 14 m/s cơng suất đầu máy phát nhỏ 4,5kW; vwind = 14 m/s hệ thống có cơng suất đầu máy phát điện ổn định giá trị 4,5kW Tại thời điểm sau 21 m/s tua bin gió vào vùng cut off (vùng bảo vệ tua bin gió - van bảo vệ đóng lại), đường cong thay đổi có chiều hướng quay trở lại vị trí giảm, sau làm việc ổn định 14 m/s So sánh với kết cơng trình nghiên cứu tài liệu [13], [14], kết báo có chất lượng cao hơn, cụ thể minh chứng kết nghiên cứu mơ từ hình đến hình sở thuật tốn đề xuất mơ PSCAD hình 7, hình để đánh giá khả làm việc, hiệu suất tuabin điện gió Các kết nghiên cứu sở để thực thành công nghiên cứu tính tốn, thiết kế chế tạo, thiết lập thuật tốn điều khiển cho http://jst.tnu.edu.vn 36 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 29 - 38 hệ thống tuabin điện gió với cơng suất vừa nhỏ nhằm ứng dụng vào thực tế công nghiệp dân dụng nước ta có nhu cầu cao lượng tái tạo Kết luận Bài báo trình bày việc nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống truyền động điện gió sử dụng tuabin gió BLDCG sở phương pháp điều khiển trượt thích nghi có tính đến ước lượng phi tuyến Vấn đề nghiên cứu đem lại ổn định công suất đầu máy phát điện tuabin gió cách sử dụng điều khiển đề xuất, với biến đổi công suất AC/DC DC/AC nhằm điều khiển tối ưu cơng suất đầu tốc độ gió đầu vào thay đổi Các kết nghiên cứu đạt cho thấy tính đắn mơ hình động lực học, mơ hình tốn học hệ thống tuabin gió báo mà tác giả lựa chọn nghiên cứu hồn tồn ứng dụng vào thực tế để nâng cao chất lượng điều khiển cho tuabin điện gió ngành cơng nghiệp sản xuất điện giới Việt Nam Vấn đề đem lại lợi ích kinh tế lớn lĩnh vực sản xuất điện năng, trình làm việc hệ thống luôn đáp ứng làm việc ổn định công suất đầu máy phát để hịa vào lưới điện cơng nghiệp dân dụng TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] A Emadi, “Advanced Electric Drive Vehicles” Publishing by Publishing by CRC of Taylor & Francis Group, Springer International Publishing, USA, 2016 [2] A Bacciotti, Stability and Control of Linear Systems Publishing Ltd, Springer Nature Switzerland AG, 2019 [3] B Q Khanh and V L Nguyen, Electric drive base Science and Technics Publishing House (in Vietnamese), Hanoi, Vietnam, 2015 [4] D C Tran, Electric drive Science and Technics Publishing House (in Vietnamese), Hanoi, Vietnam, 2016 [5] D P Nguyen, The Advanced control theory Science and Technics Publishing House (in Vietnamese), Hanoi, Vietnam, 2016 [6] A Bartoszewicz, Sliding mode control First published March Printed in India, 2011 [7] D Hanselman, Brushless Permanent Magnet Motor Design Second edition - Version2 Magna Physics Publishing, USA, 2006 [8] L Keviczky, R Bars, J Hetthéssy, and C Bányász, Control Engineering: MATLAB Exercises Publishing by Springer Nature Singapore Pte Ltd, USA, ISSN 1439-2232, 2019 [9] A Popenda, “Modeling of BLDC motor energized by different converter systems,” Przegląd Elektrotechniczny, vol R 94 NR, pp 81-84, 2018 [10] Youness, D Aziz, and E G Abdelaziz, Implementation and validation of backstepping control for PMSG wind turbine using dSPACE controller board, Published by Elsevier Ltd, pp 807–821, Energy Reports, 5-2019 [11] I Erlich, F Shewarega, C Feltes, F W Koch, and J Fortmann, “Offshore wind power generation technologies,” Proceedings of the IEEE, vol 101, pp 891-905, 2013 [12] A Rolan, A Luna, G Vazquez, D Aguilar, and Azevedo, “Modeling of a variable speed wind turbine with a permanent magnet synchronous generator,” IEEE International Symposium on Industrial Electronics, Korea, July 5-8, 2009, pp 734-739 [13] A Laczko (Zaharia), Stéphane Brisset, Mircea M adulescu, “Design of a brushless DC permanent magnet generator for use in micro-wind turbine applications,” The 14th International Workshop on Optimization and Inverse Problems in Electromagnetism (OIPE), Rome, Italy, 13-15 September 2016 [14] A A Laczko, M V Zaharia, M M Radulescu, and S Brisset, “Modeling and simulation of a brushless DC permanent-magnet generator-based wind energy conversion system,” 2015 International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER), 2015, pp 978-985 http://jst.tnu.edu.vn 37 Email: jst@tnu.edu.vn ... tuyến cho hệ thống truyền động tuabin điện gió BLDCG Bộ truyền động sử dụng để truyền cơng suất từ rotor đến máy phát, việc kết nối phần điện tuabin gió máy, sử dụng quy ước máy phát điện, ta... động Hình Sơ đồ cấu trúc động học thể mối quan hệ phần tử phần hệ thống truyền động điện tuabin điện gió Trên sở đó, tác giả đề xuất hệ thống lượng tái tạo, điện gió sử dụng máy phát BLDCG, sở. .. abc Vs abc Gió Mˆ F ( x) Bộ điều khiển VDC Máy phát BLDCG Bộ ước lượng Bộ biến đổi phía lưới điện DC Lưới điện Hệ thống truyền động PWM VDC θd ωG Đo tốc độ Máy phát a) Hệ thống điều khiển VDC-ref