3.2.1 Kỹ thu t điều khiển PID
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 37 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 3.10 : Sơ đồ hoạt động bộđiều khiển PID
Phương trình vi phân mô tả hiệu chỉnh PID [4]:
P
I
D
de t u t =K e t +K e t dt+K dt
(3.20) Trong đó: KP: hệ số khâu tỷ lệ. KI: hệ số khâu tích phân. KD: hệ số khâu vi phân.Vấn đề là cần hiệu chỉnh các giá trị KP,KI,vàKD sao cho hệđạt chất lượng tối ưu.
Khâu hiệu chỉnh khếch đại tỷ lệ KP được đưa vào hệ thống nhầm làm giảm sai số xác lập, với đầu vào thay đổi theo hàm nấc sẽ gây ra vọt lố và trong một số trường hợp là không thể chấp nhận được.
Khâu tích phân tỷ lệ PI có mặt trong hệ thống dẫn đến sai lệch tĩnh triệt để
(hệ vô sai). Muốn tăng độ chính xác của hệ thống ta phải tăng hệ số khếch đại, song với mọi hệ thống thực đều bị hạn chế và sự có mặt của khâu PI là bắt buộc.
Sự có mặt của khâu vi phân tỷ lệ PI làm giảm độ vọt lố, đáp ứng ra bớt nhấp nhô và hệ thống sẽđáp ứng nhanh hơn.
Khâu hiệu chỉnh vi tích phân tỷ lệ PID kết hợp những ưu điểm của khâu PI và PD, có khả năng tăng độ dự trữ pha ở tần số cắt, khử chậm pha. Sự có mặt của khâu PID có thể dẫn đến sựdao động của hệdo đáp ứng quá độ bị vọt lố.
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 38 HVTH: Tạ Quang Minh
Khâu khếch đại tỷ lệ KP (Proportional gain): khi KPtăng Sai số xác lập tăng
Vọt lốtăng
Thời gian lên nhanh
Hình 3.11: nh hưởng của KPlên đáp ứng hệ thống (khi KI và KDkhông đổi) Khâu tích phân KI (Integral gain): khi KItăng
Giá trị càng lớn kéo theo sai sốổn định bị khửcàng nhanh. Đổi lại là độ vọt lố càng lớn: bất kỳ sai số âm nào được tích phân trong suốt đáp ứng quá độ phải
được triệt tiêu tích phân bằng sai sốdương trước khi tiến tới trạng thái ổn định.
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 39 HVTH: Tạ Quang Minh
Khâu tích phân KD (Derivative gain):
Giá trị càng lớn càng giảm độ vọt lố, nhưng lại làm chậm đáp ứng quá độ
và có thể dẫn đến mất ổn định do khuếch đại nhiễu tín hiệu trong phép vi phân sai số.
Hình 3.13: nh hưởng của KDlên đáp ứng hệ thống (khi KP và KIkhông đổi) Vậy điều quan trong trong việc sữ dụng kỹ thuật điều khiển PID là tìm các thông số của nó.
3.2.2 Dãy thu t bầy đàn Particle Swarm Optimization (PSO)
Phương pháp tối ưu bầy đàn là một dạng của các thuật toán tiến hóa quần thể đư được biết đến trước đây nhưthuật giải di truyền (Genetic algorithm (GA)), Thuật toán đàn kiến(Ant colony algorithm). Tuy vậy PSO khác với GA ở chỗ nó thiên về sử dụng sự tương tác giữa các cá thể trong một quần thể để khám phá không gian tìm kiếm. PSO là kết quả của sự mô hình hóa việc đàn chim bay đi tìm kiếm thức ăn cho nên nó thường được xếp vào các loại thuật toán có sử dụng trí tuệ bầy đàn . Được giới thiệu vào năm 1995 tại một hội nghị của IEEE bởi James Kennedyvà kỹ sư Russell C. Eberhart. Thuật toán có nhiều ứng dụng quan trọng trong tất cả cáclĩnh vực mà ở đó đòi hỏi phải giải quyết các bài toán tối ưu hóa. Để hiểu rõ thuật toán PSO hưy xem một ví dụ đơn giản về quá trình tìm kiếm thức ăn
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 40 HVTH: Tạ Quang Minh
của một đàn chim. Không gian tìm kiếm thức ăn lúc này là toàn bộ không gian ba
chiều mà chúng ta đang sinh sống. Tại thời điểm bắt đầu tìm kiếm cả đàn bay theo
một hướng nào đó, có thể là rất ngẫu nhiên. Tuy nhiên sau một thời gian tìm kiếm
một số cá thể trong đàn bắt đầu tìm ra được nơi có chứa thức ăn. Tùy theo số lượng
thức ăn vừa tìm kiếm, mà cá thể gửi tín hiệu đến các các cá thể khác đang tìm kiếm
ở vùng lân cận. Tín hiệu này lan truyền trên toàn quần thể. Dựa vào thông tin nhận
được mỗi cá thể sẽ điều chỉnh hướng bay và vận tốc theo hướng về nơi có nhiều
thức ăn nhất. Cơ chế truyền tin như vậy thường được xem như là một kiểu hình của
trí tuệ bầy đàn. Cơ chế này giúp cả đàn chim tìm ra nơi có nhiều thức ăn nhất trên
không gian tìm kiếm vô cùng rộng lớn [34-37].
Như vậy đàn chim đư dùng trí tuệ, kiến thức và kinh nghiệm của cả đàn để nhanh chóng tìm ra nơi chứa thức ăn.
PSO là kỹ thuật tối ưu hóa ngẫu nhiên. Giống như các dãy thuật tiến hóa
khác, PSO cũng là dưy thuật tìm kiếm dựa trên số đông và thống kê số liệu với số lượng ban đầu được cho ngẫu nhiên được gọi là các hạt tìm kiếm, nó sẽ tìm trong không gian tìm kiếm. Mỗi hạt đại diện cho một giải pháp tìm kiếm tối ưu, nó có vị
trí và vận tốc riêng. Vị trí của một hạt bị ảnh hưởng bởi vị trí tốt nhất nó đư đi qua
tức là kinh nghiệm của chính nó và vị trí tốt nhất của các hạt lân cận nó tức là kinh nghiệm của các hạt lân cận.
Thuật toán này được khởi tạo với các hạt với các hạt ở vị trí ngẫu nhiên, sau
đó nó khám phá không gian tìm kiếm để tìm giải pháp tốt hơn. Trong mỗi bước lặp, mỗi hạt điều chỉnh theo hai giải pháp tốt nhất. Thứ nhất là, theo giải pháp tốt nhất nó tìm thấy cho đến hiện tại. Đây là giải pháp đạt chi phí thấp nhất, giá trịnày được gọi là pBest. Thứ hai, là giá trị tốt nhất hiện tại hay là giải pháp tốt nhất trong tất cả
các hạt, giá trị này gọi là gBest (tốt nhất toàn cục). Sau đó mỗi hạt điều chỉnh vị trí và vận tốc của nó theo các phương trình sau:
'
1* *1 2* 2
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 41 HVTH: Tạ Quang Minh
' ' x x v (3.22) Trong đó: v’: là vận tốc hiện tại v’: là vận tốc mới x’: là vị trí hiện tại x’: là vị trí mới r1 và r2 là các số ngẫu nhiên trong [0, 1] c1 và c2 là hệ sốtăng tốc
đây hệ số c1 có nghĩa là bao nhiêu hạt sẽ thực hiện hành vi giải pháp của riêng nó và c2 là bao nhiêu hạt sẽ thực hiện theo giải pháp tốt nhất trong các hạt.
Dãy thu t đ c tóm tắt l i nh sau :
Khởi tạo ban đầu mỗi hạt với vận tốc và vị trí ngẫu nhiên
Tính toán chi phí cho mỗi hạt. Nếu chi phí này là thấp nhất so với giá trị
thấp nhất trước đây, ghi nhớ lại giá trị này.
Chọn hạt với chi phí thấp nhất trong tất cả các hạt, vị trí của hạt này là gBest
Tính toán cho mỗi hạt, vị trí và vận tốc mới theo các phương trình trên
Lặp lại các bước trên cho tới khi đạt sốbước lặp giới hạn khi chưa đạt được cực tiểu sai số
Hãy xét bài toán tối ưu của hàm số F trong không gian n chiều. Mỗi vị trí trong không gian là một điểm tọa độ n chiều. Hàm F là Hàm mục tiêu (fitness
function) xác định trong không gian n chiều và nhận giá trị thực. Mục đích là tìm
ra điểm cực tiểu của hàm F trong miền xác định nào đó. Ta bắt đầu xem xét sự liên hệ giữa bài toán tìm thức ăn với bài toán tìm cực tiểu của hàm theo cách như sau.
Luận văn tốt nghiệp Chương 3: Phương án đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 42 HVTH: Tạ Quang Minh
Giả sử rằng sốlượng thức ăn tại một vị trí tỉ lệ nghịch với giá trị của hàm F tại vị trí
đó. Có nghĩa là ở một vị trí mà giá trị hàm F càng nhỏ thì số lượng thức ăn càng
lớn. Việc tìm vùng chứa thức ăn nhiều nhất tương tự như việc tìm ra vùng chứa
điểm cực tiểu của hàm F trên không gian tìm kiếm.
3.3 Xây dựng mô hình trên Matlab/Simulink
Việc xây dựng mô hình bộ nghịch lưu cho phương pháp đề xuất là không thể thiếu. Mô hình bộ nghịch lưu được xây dựng bằng phần mềm Matlab/Simulink hình 4.1
Hình 3.14: Sơ đồ bộ nghịch lưu trên Matlab/Simulink
Trong bộđiều khiển dòng, các hệ số KP và KI của bộ điều khiển PID được tìm bằng phương pháp bầy đàn PSO. đây, KDđược cài đặt bằng 0 và:
KP = 3.7603
KI = 28.5297
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 43 HVTH: Tạ Quang Minh
Ch ơng 4
K T QU MÔ PH NG
4.1 K t qu mô phỏng
4.1.1 Khi c ờng đ bức x Isolation = 0.2 kW/m2
Nhiệt độmôi trường là 25 0C
Công suất tác dụng ngõ ra của bộ nghịch lưu (W):
Hình 4.1: Công suất tác dụng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.2 kW/m2 Công suất phản kháng ngõ ra của bộ nghịch lưu (VAr):
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 44 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.2: Công suất phản kháng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.2 kW/m2
Điện áp ngõ ra của bộ nghịch lưu (V):
Hình 4.3: Điện áp ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.2 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 45 HVTH: Tạ Quang Minh
H4.4a
H4.4b Hình 4.4: Dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.2 kW/m2
H4.4a: Dòng điện khi công suất ở điểm cực đại, H4.4b khi vượt qua điểm công suất cực đại.
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 46 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.5: Tín hiệu THD dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.2 kW/m2
4.1.2 Khi c ờng đ bức x Isolation = 0.4 kW/m2
Công suất tác dụng ngõ ra của bộ nghịch lưu (W):
Hình 4.6: Công suất tác dụng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.4 kW/m2 Công suất phản kháng ngõ ra của bộ nghịch lưu (VAr):
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 47 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.7: Công suất phản kháng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.4 kW/m2
Điện áp ngõ ra của bộ nghịch lưu (V):
Hình 4.8: Điện áp ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.4 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 48 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.9: Dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.4 kW/m2
Phân tích THD dòng điện ngõ ra của bộ nghịch lưu:
Hình 4.10: Tín hiệu THD dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.4 kW/m2
4.1.3 Khi c ờng đ bức x Isolation = 0.6 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 49 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.11: Công suất tác dụng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.6 kW/m2 Công suất phản kháng ngõ ra của bộ nghịch lưu (VAr):
Hình 4.12: Công suất phản kháng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.6 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 50 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.13: Điện áp ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.6 kW/m2
Dòng điện ngõ ra của bộ nghịch lưu (V):
Hình 4.14: Dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.6 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 51 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.15: Tín hiệu THD dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.6 kW/m2
4.1.4 Khi c ờng đ bức x Isolation = 0.8 kW/m2
Công suất tác dụng ngõ ra của bộ nghịch lưu (W):
Hình 4.16: Công suất tác dụng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.8 kW/m2 Công suất phản kháng ngõ ra của bộ nghịch lưu (VAr):
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 52 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.17: Công suất phản kháng ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.8 kW/m2
Điện áp ngõ ra của bộ nghịch lưu (V):
Hình 4.18: Điện áp ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.8 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 53 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.19: Dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.8 kW/m2
Phân tích THD dòng điện ngõ ra của bộ nghịch lưu:
Hình 4.20: Tín hiệu THD dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 0.8 kW/m2
4.1.5 Khi c ờng đ bức x Isolation = 1 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 54 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.21: Công suất tác dụng ngõ ra khi cường độ bức xạ 1 kW/m2 Công suất phản kháng ngõ ra của bộ nghịch lưu (VAr):
Hình 4.22: Công suất phản kháng ngõ ra khi cường độ bức xạ 1 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 55 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.23: Điện áp ngõ ra khi cường độ bức xạ 1 kW/m2
Dòng điện ngõ ra của bộ nghịch lưu (V):
Hình 4.24: Dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 1 kW/m2
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 56 HVTH: Tạ Quang Minh
Hình 4.25: Tín hiệu THD dòng điện ngõ ra khi cường độ bức xạ 1 kW/m2 Bức xạ (kW/m2) Imax (A) Pmax
(W) Q (VAr) V (volt) Ir (A) THD (%)
0.2 1.7 750 0 315 1.583 17.02
0.4 3.4 1550 0 315 3.36 8.27
0.6 5.1 2350 0 315 5.094 5.42
0.8 6.8 3200 0 315 6.917 4.14
1.0 8.4 4000 0 315 8.387 2.85
Bảng 4.1: Tổng hợp thông số bộ nghịch lưu khi bức xạthay đổi
Imaxđược tìm bằng cách tăng dần Id* đến khi công suất tác dụng giảm, công
suất tác dụng tại vị trí này là Pmax.
Ir là dòng ở tần số cơ bản 50 Hz, THD là giá trị độ méo dạng của dòng từ
bộ nghịch lưu bơm vào lưới.
4.3 Nh n xét
Với mỗi cường độ bức xạ khác nhau ta tìm được công xuất cực đại tương ứng với điều kiện đó.
Luận văn tốt nghiệp Chương 4: Kết quả mô phỏng
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 57 HVTH: Tạ Quang Minh
Kết quả mô phỏng cho ta biết được điểm công suất cưc đại ứng với điều kiện cường độ bức xạthay đổi.
Khi dòng điện vượt qua dòng cực đại thì lượng công suất phản kháng bơm vào lưới đột ngột tăng, lý do của hiện tượng này là vì khi đó điện áp làm việc của
pin tăng cao hơn điểm điện áp VMPPnhư hình 2.4
Nhược điểm của mô hình là chưa thể vận hành liên tục lấy công suất cực
Luận văn tốt nghiệp Chương 5: Kết luận và đề xuất
GVHD: TS. Trương Việt Anh Trang 58 HVTH: Tạ Quang Minh
Ch ơng 5
K T LU N VÀ Đ XU T
5.1 K t lu n
