Nghiên cứu đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống microgrid

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN TẤN NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG MICROGRID LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Những số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Nguyễn Văn Tấn MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CÁCH TIẾP CẬN, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BỐ CỤC ĐỀ TÀI 6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ MICROGRID VÀ CÁC CHIẾN LƢỢC, PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRONG MICROGRID 1.1 Tổng quan Microgrid 1.1.1 Khái niệm Microgrid 1.1.2 Các cấu trúc Microgrid 1.1.3 Vai trò Microgrid 11 1.1.4 Các chế độ vận hành 12 1.1.5 Thách thức vận hành Microgrid 13 1.1.6 Các tiêu chuẩn sử dụng Microgrid 14 1.2 Các chiến lƣợc quản lý điều khiển Microgrid 15 1.2.1 Chiến lƣợc điều khiển tập trung 15 1.2.2 Chiến lƣợc điều khiển phân tán 16 1.2.3 Chiến lƣợc điều khiển phân cấp 17 1.3 Các chiến lƣợc điều khiển cấp điều khiển sơ cấp 20 1.3.1 Vận hành chế độ nối lƣới 21 1.3.2 Vận hành chế độ độc lập 21 1.4 Các phƣơng pháp điều khiển 23 1.4.1 Phƣơng pháp điều khiển truyền thống PID 23 1.4.2 Phƣơng pháp điều khiển PID nâng cao (Advanced PID) 23 1.4.3 Các phƣơng pháp điều khiển đại 24 1.5 Sơ đồ cấu trúc Microgrid nghiên cứu 29 1.6 Nhận xét kết luận chƣơng 29 CHƢƠNG MƠ HÌNH VÀ ĐIỀU KHIỂN TRONG MICROGRID 31 2.1 Đặt vấn đề 31 2.2 Mơ hình cấu trúc điều khiển hệ thống lƣợng mặt trời (PVs) 31 2.2.1 Mơ hình tế bào quang điện 32 2.2.2 Mơ hình pin quang điện (PV) 34 2.2.3 Điều khiển bám điểm công suất cực đại (MPP) 35 2.2.4 So sánh đánh giá thuật toán MPPT 40 2.3 Mô hình điều khiển máy phát Diesel 41 2.4 Mơ hình điều khiển hệ thống lƣu trữ 44 2.4.1 Tổng quan hệ thống lƣu trữ 45 2.4.2 Mơ hình biến đổi kết nối HESS với Microgrid .52 2.4.3 Các phƣơng pháp điều khiển HESS Microgrid 57 2.5 Mơ hình điều khiển tần số Microgrid 60 2.6 Mô phân tích kết 62 2.6.1 Mơ hình mơ 63 2.6.2 Thông số kịch mô 64 2.6.3 Phân tích ảnh hƣởng hệ thống PV đến Microgrid 68 2.6.4 Phân tích ảnh hƣởng thay đổi phụ tải đến Microgrid 72 2.6.5 Kết luận kết mô 74 2.7 Nhận xét kết luận chƣơng 75 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH CỦA HỆ THỐNG NĂNG LƢỢNG MẶT TRỜI TRONG MICROGRID 76 3.1 Đặt vấn đề 76 3.2 Đề xuất thuật toán MPPT cải tiến dựa thông số ∆P, ∆V ∆D 76 3.2.1 Thuật toán MPPT đề xuất 77 3.2.2 Mô đánh giá thuật toán MPPT đề xuất 82 3.2.3 Đánh giá ảnh hƣởng thuật toán MPPT đề xuất đến khả thâm nhập hệ thống PV vào Microgrid 91 3.3 Nhận xét kết luận chƣơng 94 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG HINF ÁP DỤNG CHO HESS ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH CỦA MICROGRID ĐỘC LẬP 96 4.1 Đặt vấn đề 96 4.2 Bài toán điều khiển bền vững Hinf 96 4.2.1 Vấn đề điều khiển độ nhạy hỗn hợp 97 4.2.2 Cấu trúc điều khiển P-K 98 4.2.3 Hàm trọng số toán điều khiển Hinf 100 4.2.4 Các bƣớc thiết kế tổng hợp điều khiển Hinf 103 4.2.5 Phân tích tính bền vững hệ thống sử dụng cấu trúc M-Δ 104 4.3 Đề xuất phƣơng pháp hạ bậc cho điều khiển Hinf 105 4.3.1 Tổng quan nguyên lý hạ bậc điều khiển 106 4.3.2 Đề xuất thuật toán hạ bậc điều khiển 107 4.4 Đề xuất sử dụng phƣơng pháp điều khiển bền vững H inf cho nghịch lƣu HESS Microgrid 109 4.4.1 Cấu trúc điều khiển ổn định tần số Microgrid 109 4.4.2 Xây dựng mơ tốn Microgrid 110 4.4.3 Thiết kế điều khiển bền vững Hinf cho nghịch lƣu 111 4.4.4 Tổng hợp điều khiển sử dụng hạ bậc so sánh với điều khiển đầy đủ bậc 118 4.5 Mô đánh giá ảnh hƣởng giải pháp điều khiển đề xuất đến hiệu vận hành Microgrid 123 4.5.1 Bộ điều khiển bền vững Hinf đủ bậc 125 4.5.2 So sánh đánh giá giải pháp điều khiển 129 4.5.3 Kết luận 136 4.6 Nhận xét kết luận chƣơng 137 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 138 Kết luận 138 Kiến nghị 139 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Một vấn đề mà nƣớc giới phải đối mặt làm để đáp ứng nhu cầu lƣợng ngày tăng Điều làm tăng nhu cầu tài nguyên lƣợng, lƣợng hóa thạch mà ban đầu đƣợc coi vô tận Tuy nhiên, chúng đƣợc sử dụng đến mức cạn kiệt việc dẫn đến tác động tiêu cực nhƣ biến đổi khí hậu, gây nóng lên tồn cầu Đây mối bận tâm xã hội ngày [1] Thỏa thuận Paris 2015, đƣợc thông qua nhằm ngăn chặn gia tăng nhiệt độ trung bình tồn cầu, xác định nguyên nhân biến đổi khí hậu, sử dụng nhiên liệu hóa thạch cho phƣơng tiện giao thông sản xuất lƣợng gây phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính [2] Để giải vấn đề nóng lên tồn cầu nƣớc tập trung vào nghiên cứu giải pháp làm giảm thiểu phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính, cắt giảm sử dụng nhiên liệu hóa thạch chuyển trọng tâm sang sử dụng nguồn lƣợng bền vững, thân thiện với môi trƣờng sản xuất điện Tuy nhiên, việc sử dụng nguồn lƣợng phân tán (DER) đặt số thách thức nảy sinh từ yếu tố bất định chúng (công suất đầu phụ thuộc vào yếu tố thời tiết, …) Khi lƣới điện có thâm nhập cao nguồn lƣợng tái tạo (RES) dễ gây nên cân công suất, với vấn đề liên quan chất lƣợng điện độ tin cậy hệ thống Hiện nay, Microgrid cấu trúc lƣới điện đƣợc quan tâm nghiên cứu có khả tích hợp nhiều DER chủ yếu RES làm giảm đáng kể mối quan tâm biến đổi khí hậu Trong Microgrid, nguồn đặt gần phụ tải nên giảm công suất truyền lƣới truyền tải phân phối, làm giảm yêu cầu sở hạ tầng truyền tải phân phối điện, tăng cƣờng độ tin cậy, giảm phát thải, cải thiện chất lƣợng điện năng, giảm giá thành phát điện Microgrid hoạt động linh hoạt chế độ kết nối lƣới, độc lập chuyển đổi linh hoạt chế độ có yêu cầu hệ thống [3]–[5] Tuy nhiên, so với lƣới điện truyền thống, Microgrid chuyển sang hoạt động chế độ vận hành độc lập gặp phải số thách thức nhƣ sau: tích hợp nhiều nguồn lƣợng tái tạo (kết nối với lƣới thông qua biến đổi điện tử cơng suất) nên hệ thống có qn tính thấp, RES phụ thuộc yếu tố thời tiết (biến động, ngẫu nhiên gián đoạn) nên gây khó khăn việc điều khiển cân công suất hệ thống, cân công suất nguồn phát phụ tải gây dao động tần số hệ thống dẫn đến tình không mong muốn nhƣ ổn định, ảnh hƣởng xấu đến chất lƣợng điện Do vậy, để nâng cao hiệu vận hành Microgrid độc lập khai thác tối đa tiềm DER cần phải có chiến lƣợc, giải pháp phƣơng pháp điều khiển phù hợp cho Microgrid độc lập Đã có nhiều cơng trình đƣợc cơng bố ngồi nƣớc đề xuất chiến lƣợc, giải pháp phƣơng pháp điều khiển nhằm nâng cao hiệu vận hành Micogrid, nhiên phƣơng pháp có ƣu điểm hạn chế định Trên sở bối cảnh nguồn lƣợng mặt trời đƣợc phát triển mạnh mẽ tác giả lựa chọn ―Nghiên cứu đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành hệ thống Microgrid‖ nhằm đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu sử dụng nguồn lƣợng mặt trời (PV) nguồn DER khác liên quan Microgrid Mục tiêu nghiên cứu Trên sở vấn đề đặt chiến lƣợc, giải pháp kỹ thuật điều khiển để nâng cao hiệu vận hành Microgrid, mục tiêu cụ thể luận án bao gồm: - Nghiên cứu đề xuất thuật toán MPPT để nâng cao hiệu hệ thống lƣợng mặt trời Microgrid - Nghiên cứu đề xuất áp dụng kỹ thuật điều khiển bền vững dựa H inf áp dụng cho nghịch lƣu hệ thống lƣu trữ ESS để nâng cao hiệu vận hành Microgrid hoạt động chế độ độc lập - Nghiên cứu đề xuất thuật toán hạ bậc cho điều khiển áp dụng kỹ thuật điều khiển Hinf áp dụng cho nghịch lƣu hệ thống lƣu trữ ESS để dễ dàng ứng dụng Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu luận án phƣơng pháp điều khiển áp dụng cho Microgrid b Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu luận án xây dựng mơ hình, đề xuất giải pháp điều khiển cấp điều khiển sơ cấp Microgrid độc lập có dao động bé (sự thay đổi công suất tải thay đổi công suất hệ thống PV) nhằm nâng cao hiệu vận hành giúp cho Microgrid dễ dàng, linh hoạt chuyển sang kết nối lƣới Cấu trúc Microgrid luận án nghiên cứu: gồm máy phát Diesel, hệ thống lƣợng mặt trời, hệ thống lƣu trữ lai phụ tải Cách tiếp cận, phƣơng pháp nghiên cứu a Cách tiếp cận Từ kết công bố nghiên cứu nƣớc nƣớc liên quan đến vấn đề nghiên cứu luận án, luận án tiến hành phân tích, đánh giá kết nhƣ sau:  Trong nƣớc Thời gian gần đây, việc nghiên cứu để nâng cao hiệu sử dụng khả tích hợp lƣợng tái tạo vào lƣới điện Việt Nam ngày đƣợc trọng phát triển Đã có nghiên cứu đề xuất giải pháp, chiến lƣợc kỹ thuật điều khiển để nâng cao hiệu vận hành Microgrid đƣợc cơng bố, kể đến cơng trình tiêu biểu sau: - Tính tốn đề xuất chiến lƣợc điều khiển, kỹ thuật điều khiển phân chia công suất nghịch lƣu kết nối song song, nhằm nâng cao khả nâng cao hiệu vận hành Microgrid độc lập, tác giả Phạm Thị Xuân Hoa cộng nghiên cứu [6], [7]; - Tính tốn đề xuất thuật tốn quản lý lƣợng dựa PSO Belman-Zadeh Microgrid độc lập để đảm bảo vận hành ổn định tác giả  Phan Thị Thanh Bình [8]; - Đề xuất cấu trúc điều khiển hệ thống lƣu trữ lƣới điện nhỏ độc lập với nguồn phát hỗn hợp gió-diesel, nhằm nâng cao khả vận hành lƣới điện tác giả Phạm Anh Tuấn [9]; - Đề xuất thuật toán nhằm giảm phụ tải đỉnh Microgrid thông qua việc sử dụng hệ thống lƣu trữ nhằm nâng cao hiệu kinh tế cho khách hàng công nghiệp thời gian cao điểm tác giả Lê Duy Phúc [10]; - Nghiên cứu tính tốn trào lƣu cơng suất Microgrid vận hành độc lập có xét tới phụ thuộc nguồn phát, phụ tải vào tần số điện áp tác giả Võ Thanh Hải [11]; - Nghiên cứu số biện pháp nâng cao chất lƣợng hiệu suất cho hệ thống khai thác hệ thống PV nhƣ vận hành MPP, sử dụng BBĐ hiệu suất cao tác giả Lê Tiên Phong [12]; - Nâng cao chất lƣợng hiệu suất cho hệ thống khai thác hệ thống PV cách sử dụng kỹ thuật điều khiển lai, thông minh Fuzzy logic ANN bắt điểm MPP tác giả Lê Tiên Phong[12]  Ngồi nƣớc Với vai trị ngày quan trọng Microgrid nên nghiên cứu để hệ thống vận hành ổn định, đảm bảo độ tin cậy, chất lƣợng điện phải đảm bảo linh hoạt chuyển chế độ nối lƣới sang chế độ độc lập ngƣợc lại vấn đề đƣợc quan tâm Do vậy, từ kết thống kê báo cơng bố tạp chí quốc tế có uy tín trang Google Scholar (Hình 0.1) cho thấy có nhiều cơng trình nghiên cứu đƣợc cơng bố Microgrid độc lập với cách tiếp cận nhƣ sau: - Nghiên cứu tổng quan Microgrid; - Nghiên cứu nâng cao hiệu sử dụng Microrid dựa cải tiến thuật toán MPPT hệ thống PV; - Nghiên cứu điều khiển tần số Microgrid độc lập; - Nghiên cứu kỹ thuật điều khiển bền vững Hinf áp dụng cho điều khiển tần số Microgrid; Phụ luc 3: Lý thuyết hạ bậc điều khiển Thuật toán hạ bậc Hankel Thuật toán hạ bậc Hankel xuất phát từ toán tử Hankel đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Gọilà miền chứa hàm khả tích phân hữu hạn Khi đó, e(t) Miền Giả sử ứng hệ thống, bị chặn miền tần số, trục thống (e.g có giá trị âm) giá trị dƣơng) Trong đó, y(t) biến đổi Fourrier ngƣợc hàm Y ( jω ) = G ( jω ).F ( jω) u(t) hàm bƣớc đơn vị Nhƣ vậy, toán tử Hankel hệ thống có hàm truyền đạt G giả sử ổn định phép biến đổi, trích thành phần giá trị dƣơng đáp ứng đầu hệ h = h(t ) = y (t ).u (t ) Nếu hệ thống không ổn định thống quát, việc thêm phần tử không ổn định vào hàm truyền đạt G khơng ảnh hƣởng đến tốn tử Hankel Giả sử M ma trận a x b thể phép chuyển đổi tuyến tính từ R b sang Ra Với lƣu ý chuẩn toán tử (operator norm) M đƣợc định nghĩa cậnbtrên tối thiểu cho tất tỉ số | | | |, với v tập vector khác không gian B Ngoài ra, giá trị riêng thứ r ma trận M đƣợc định nghĩa chuẩn toán tử hàm sai lệch r ̂ , ̂ chuỗi (ranges) ma trận có hạng nhỏ Trên sở luận này, cho phép gán giá trị riêng thứ k tốn tử Hankel với hàm ma trận giá trị cho trƣớc chặn mặt phẳng phức Giá trị riêng lớn đƣợc gọi chuẩn Hankel ‖ , bị ‖ hàm G, đó, giá trị riêng thứ k đƣợc gọi giá trị riêng Hankel thứ k hàm G Giả sử hệ thống đƣợc mô tả miền không gian trạng thái: X = A.X + B.U  Y = C.X Gọi λ vector giá trị riêng A, thỏa Với giả thiết trên, ma trận quan sát điều khiển Gramian đƣợc định nghĩa nghiệm phƣơng trình Lyapunouv sau: Nếu giá trị riêng ma trận A giả thiết có giá trị âm, ma trận Gramian đƣợc biểu diễn nhƣ sau: c W o W Đối với ma trận truyền đạt G, tính tốn giá trị riêng tốn Hankel tƣơng ứng đƣợc thực cách sử dụng ma trận quan sát điều khiển Gramian Bởi tốn tử Hankel thể phần nhân quả, hay nói cách khác phần ổn định mơt ma trận hàm truyền đạt tổng thể hệ thống tuyến tính, nên chuẩn Hankel khơng thể lớn chuẩn H ∞ Do đó, q trình hạ bậc hàm truyền đạt theo toán tử Hankel cách áp dụng hạ bậc tƣơng tự H ∞ có thuật tốn hiệu ̂ Thuật tốn hạ bậc Hankel đƣợc định nghĩa nhƣ cách xác định hệ thống tuyến tính khác hàm truyền đạt bị chặn G với bậc nhỏ giá trị m đó, cho chuẩn Hankel hàm sai lệch ̂ nhỏ Giải pháp hạ bậc theo chuẩn Hankel dựa Krein (AAK), đƣợc phát biểu nhƣ sau: Định lý AAK: Cho có m giá trị riêng lớn c giá trị giá trị nhỏ chuẩn Hankel hàm sai lệch ‖ ̂ số hệ thống ổn định có bậc nhỏ m Q trình triển khai phân tích chứng minh xây dựng thuật toán hạ bậc Hankel với phƣơng pháp lựa chọn phù hợp cho toán cụ thể Mơ hình hạ bậc phương pháp cắt giảm cân (Balanced truncation) Ý tƣởng phƣơng pháp hạ bậc xuất phát từ việc xem xét ma trận quan sát đƣợc điều khiển đƣợc hệ thống ảnh hƣởng đến đáp ứng hệ thống Cụ thể là, giả thiết hệ thống xem cân với hệ thống ban đầu (Balanced ̅̅ realization) có ma trận trạng thái tƣơng ứng biến trạng thái hệ thống đƣợc chọn cho ma trận Gramian ma trận chéo Σ, với giá trị đƣờng chéo đƣợc xếp theo thứ tự giảm dần từ xuống Khi đó, độ lớn giá trị đƣờng chéo thể ảnh hƣởng biến trạng thái tƣơng ứng đến đáp ứng hệ thống., giá trị nhỏ ma trận Σ thể ảnh hƣởng biến trạng thái tƣơng ứng đến đáp ứng hệ thống Và nhƣ vậy, sử dụng cân để cắt giảm biến trạng thái khơng quan trọng Khi đó, phƣơng trình Lyapounov đƣợc viết lại nhƣ sau: AΣ+ A Σ+BB T [ Trong đó: Σ = diag σ ΣA+ A Σ+C T σ ≥ σ ≥ hệ thống ban đầu Quá trình hạ bậc phƣơng pháp cắt giảm cân đƣợc tóm tắt bƣớc sau: Xác định ma trận quan sát điều khiển P, Q từ phƣơng trình Lyapounov  T AP+ PA  T  A Q+QA+C C =0  Xác định ma trận khả đảo X, Y từ phƣơng trình Cholesky sau T P = X.X  Q =Y.Y  T Biểu diễn trình phân tách giá trị riêng (Singular Value Decomposition) Y Ta tìm đƣợc ma trận U V Ma trận chuyển đổi T đƣơc xác định nhƣ sau T = X.V.Σ −1 T Xây dựng mô hình hệ thống cân (Balanced Realization) A Biết rằng: Q trình chuyển đổi khơng làm thay đổi giá trị riêng ma trận P.Q Khi ma trận riêng Hankel σi hệ thống ban đầu, xếp theo thứ tự giảm dần độ lớn từ xuống dƣới:  i = λi ( P.Q) P = Q = Σ = diag {σ , σ , ,σn} Hạ bậc mơ hình (Truncation) Biểu diễn ma trận Σ vec tơ trạng thái X ma trận trạng thái nhƣ sau x X=  x  A= A  A  21 Thành phần x2 tƣơng ứng với Σ2 chứa giá trị khơng trội lƣợt bỏ mà khơng làm ảnh hƣởng đến tính điều khiển đƣợc quan sát đƣợc hệ thống Bằng cách cho x2 = , ta rút đƣợc mơ hình hệ thống hạ bậc nhƣ sau 11  = X = A11.X + B1U  1 Y=CX+DU Mơ hình hạ bậc đảm bảo điều kiện sau [131]: t G ( s ) − G ( s) Ý nghĩa điều kiện G (∞) = Gr (∞) Chương trình thuật toán hạ bậc điều khiển Reduction Algorithm Parameters: Threshold error(E_th); Working frequency field [f_min: f_max] Data: Model Function [mxn] Resutls: Optimal Model Function begin repeat // Initialisation step foreach transfer function model Tính biên độ, góc pha miền tần số làm việc [Mag, Phase] end // Reduction step Reduction method: Balanced truncation Opt: balredOptions (' Offset', 0001, 'StateElimMethod', 'Truncate', 'FreqIntervals', [10^-1,10^4] ); / Representation phase for i = p to Đƣa mơ hình hạ đến bậc ―i‖ tƣơng ứng với bậc tối ƣu từ mơ hình bậc ―p‖ ban đầu Tính biên độ, góc pha mơ hình hạ bậc miền tần số làm việc [rMag, rPhase]  rMag − Mag  Err _ gain = max    rPhase − Phase  Err _ phase = max   Err(i) = [Err_gain, Err_Phase] end // Optimisation phase Forall pair of relative errors of redueced model Lƣu tất mơ hình hạ bậc thỏa điều kiện  Err_gain ≤ E _ th  _EErr_phase≤ th end Mơ hình tối ƣu mơ hình gần có bậc nhỏ until m x n mơ hình end Chương trình thiết kế điều khiển bền vững Hinf % Ma trận A A1 = [-R_f/L_f 2*pi*f_e 2*pi*i_rq_e]; A2 = [2*pi*f_e -R_f/L_f 2*pi*i_rd_e]; A4 = [V_rd_e/(2*H) V_rq_e/(2*H) 1/(2*H) -D_load/(2*H)]; A = [A1; A2; A3; A4]; % Ma trận B % Ma trận B1 B1 = [0 ;0 ;0 ;1/(2*H)]; % Ma trận B2 % Ma trận B B = [B1 B2]; % Ma trận C C=[0001]; % Ma trận D D1 = zeros(1,1); D2 = zeros(1,2); D = [D1 D2]; % Mơ hình hệ thống SYS = ss(A,B,C,D); % Hàm trọng số Wp M1 = 0.08; Aep1 = 0.04; w1 = 2.3; Wp = tf([1/Ms wb],[1 wb*Aeps]); % Hàm trọng số Wu1 Wu2 Mu1 = 0.9; Au1 = 0.01; wbc1 = (1/T_p)/(1/2/pi); Wu1 = tf([1 wbc1/Mu1],[Au1 wbc1]) Mu2 = 0.9; Au2 = 0.01; wbc2 = (1/T_p)/(1/2/pi); W_u2 = tf([1 wbc2/Mu2],[Au2 wbc2]) % Xây dựng hàm đối tƣợng P(s) %% systemnames = 'SYS W_perf1 W_u1 W_u2' inputvar = '[delta_P_load; delta_beta_d; delta_beta_q]'; outputvar = '[W_perf1; W_u1; W_u2; -SYS(1)]'; input_to_SYS = '[delta_P_load; delta_beta_d; delta_beta_q]'; input_to_Wp = '[SYS(1)]'; input_to_W_u1 = '[delta_beta_d]'; input_to_W_u2 = '[delta_beta_q]'; sysoutname = 'P'; cleanupsysic = 'yes'; sysic; %% NMEAS = 1; % Numbers of system output signal NCON = 2; % Numbers of system input signal [KHinf,CLHinf,GAM,INFO] = hinfsyn(P,NMEAS,NCON,'METHOD','lmi','GMIN',1,'DISPLAY','on'); GAM % Ma trận A, B, C, D mơ hình trạng thái điều khiển Hinf KHinf_A = KHinf.a; KHinf_B = KHinf.b; KHinf_C = KHinf.c; KHinf_D = KHinf.d; % Phân tích hiệu suất S = S_y*G_d; % Ma trận hàm độ nhạy pole_S = pole(S); KS = KHinf*S; % Ma trận hàm bù nhạy pole_KS = pole(KS); % load('KHinf.mat'); Ktf = tf(KHinf); Ktf_Hankel = Ktf; % tạo biến cho điều khiển hạ bậc Hankel % Chạy vòng lặp hạ bậc cho hàm truyền đạt for i=1:2 num = Ktf.Numerator{i,1}; den = Ktf.Denominator{i,1}; sys=tf(num,den); % thành lập tf điều khiển chƣa hạ bậc (sys) sample = 400000; freq = linspace(10^-4,10^7,sample); % chọn iền tần số cần xét [mag,phase,freq] = bode(sys,freq); % lấy giá trị biên độ góc pha biểu đồ bode Mag = 20*log(squeeze(mag)); % chuyển giá trị bode biên độ từ dB sang giá trị real Phase = squeeze(phase); % lấy giá trị góc pha biểu đồ bode TH = %bien nho' opt = balredOptions('Offset',.0001,'StateElimMethod','Truncate','FreqIntervals',[10^41,10^7]); %thiet lap option bac theo Balanced Truncation n = (length(den)-1); % chọn bậc cần hạ while TH == rsys = balred(sys,n,opt); [rmag,rphase,freq] = bode(rsys,freq); rMag = 20*log(squeeze(rmag)); rPhase = squeeze(rphase); ERR_mag = abs(rMag - Mag); ERR_phase = abs(rPhase - Phase); for j = 1:sample if ((ERR_mag(j,1)/Mag(j,1)) > 0.05 && (ERR_phase(j,1)/Phase(j,1) > 0.05)) % tai moi diem lay mau, sai lech tren gia tri bieu Bode (ca bien goc pha) > 5% thi dung vong lap, dua bac toi uu TH=1; n_opt = n+1; % bậc tối ƣu bậc trƣớc đóbac toi uu la bac truoc j = sample +1; % kết thúc vòng lập kiểm tra mẫu end end n = n - 1; % cịn thỏa mãn tiếp tục hạ thêm bậc end rsys = balred(sys,n_opt,opt); % đƣa mô hình hạ bậc tối ƣu n_opt % bậc tối ƣu Ktf_Hankel.Numerator{i,1} = rsys.Numerator{1,1}; Ktf_Hankel.Denominator{i,1} = rsys.Denominator{1,1}; %gan mau so ham truyen thu i figure(i) clf bodeplot(sys,'b',rsys,'g-'); hold on if i == title('Bode điều khiển K1'); else title('Bode điều khiển K2'); end legend('bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on end Ktf_Hankel % bodeplot(Ktf_Hankel); KHankelss = ss(Ktf_Hankel) KHankel_A = KHankelss.a; KHankel_B = KHankelss.b; KHankel_C = KHankelss.c; KHankel_D = KHankelss.d; L_Hankel = G_u*KHankelss; S_yHankel = inv(eye(1)+L_Hankel); S_Hankel = S_yHankel*G_d; pole_SHankel = pole(S_Hankel); KS_Hankel = KHankelss*S_Hankel; pole_KSHankel = pole(KS_Hankel); figure('color',[1 1]); clf grid on sigma(GAM/W_perf1,'r',S(1,1),'b',S_Hankel(1,1),'g-.'); title('Hàm độ nhạy S'); legend('gamma/Wp','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on figure('color',[1 1]); clf subplot(1,2,1), sigma(GAM/W_u1,'r',KS(1,1),'b',KS_Hankel(1,1),'g-.'); title('Hàm bù nhạy KS_1'); legend('gamma/Wu_1','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on subplot(1,2,2), sigma(GAM/W_u2,'r',KS(2,1),'b',KS_Hankel(2,1),'g-.'); title('Hàm bù nhạy KS_2'); legend('gamma/Wu_2','bộ điều khiển đủ bậc','bộ điều khiển hạ bậc'); grid on Mơ hình mơ phần tử sử dụng Matlab/Simulink a.Mơ hình mơ HESS Hình PL3.1 : Mơ hình mơ điều khiển HESS b Mơ hình mơ Microgrid xây dựng Simulink sử dụng phương pháp điều khiển Hinf Hình PL3.2: Mơ hình mơ Microgrid xây dựng Simulink sử dụng phương pháp điều khiển Hinf c.Mơ hình điều khiển Hinf áp dụng cho nghịch lƣu HESS Hình PL3.3: Mơ hình điều khiển Hinf ... triển mạnh mẽ tác giả lựa chọn ? ?Nghiên cứu đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành hệ thống Microgrid? ?? nhằm đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu sử dụng nguồn lƣợng mặt trời... Đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành hệ thống lƣợng mặt trời Microgrid - Chƣơng 4: Đề xuất giải pháp điều khiển bền vững dựa Hinf áp dụng cho HESS để nâng cao khả vận hành Microgrid. .. dùng siêu tụ điện Pin Hệ thống phụ tải Hệ thống điều khiển Trên sở cấu trúc Microgrid nghiên cứu, luận án nghiên cứu đề xuất giải pháp điều khiển để nâng cao hiệu vận hành Microgrid 1.6 Nhận xét