Phương pháp độ cao

Một phần của tài liệu Nghiên cứu ứng dụng bộ bù SVC với thuật toán điều khiển mờ cho lưới truyền tải ở nước ta (Trang 84 - 89)

- Hệ thống 220k V: Nhằm để đồng bộ với hệ thống nguồn điện, tăng cường độ tin cậy cung cấp điện và đáp ứng được nhu cầu phụ tải giai đoạn đến nă m

b) Phương pháp độ cao

Sử dụng công thức (3.9) theo cả hai quy luật MAX – MIN, SUM – MIN với thêm giả thiết là mỗi tập mờ µB’k(y) được xấp xỉ bằng một cặp giá trị (yk, Hk) duy nhất, trong đó Hk là độ cao của µB’k(y) và yk là một điểm mẫu trong miền giá trị của µB’k(y) có µB’k(yk) = Hk thì: q k k k 1 q k k 1 y H y' H = = = ∑ ∑ (3.12)

Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học

3.2. Bộđiều khiển mờ

Trong thực tế nhiều giải pháp tổng hợp thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp bài toán có độ phức tạp cao, độ phi tuyến lớn sự thay đổi thường xuyên trạng thái và cấu trúc đối tượng, ... Những khó khăn đó được giải quyết khi bộđiều khiển được thiết kế trên cơ sở logic mờ. Các bộ điều khiển được thiết kế trên cơ sở logic mờ có tên gọi là bộđiều khiển mờ.

3.2.1. Bộđiều khiển mờ cơ bản

Một bộđiều khiển mờ thường có ba khâu cơ bản sau: - Khâu fuzzy hóa

- Khâu thực hiện các luật hợp thành - Khâu giải mờ

3.2.2. Các nguyên tắc tổng hợp một bộđiều khiển mờ

3.2.2.1. Xác định các biến vào ra

Trước tiên phải xác định được tất cả các yếu tốđầu vào của bộđiều khiển và gán tên biến cho từng yếu tốđầu vào, và cũng làm tương tự như vậy cho các yếu tố đầu ra.

3.2.2.2. Xác định tập mờ của biến đầu vào ra

R1: Nếu … Thì … x1 H1 µ B y Rq: Nếu … Thì … xq Hq

Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học

Sau khi xác định các biến vào ra ta tiến hành định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra tương ứng cho các biến bao gồm số các tập mờ và dạng hàm thuộc của chúng. Để làm việc đó cần xác định:

a) Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ vào/ra

Thực chất đó là dải biến thiên thực của các biến vào/ra trong bài toán thực tế đang xét, chẳng hạn như:

- Biến đầu vào là công suất PT: biến thiên từ Pminđến Pmax - Biến đầu vào là công suất QT: biến thiên từ Qminđến Qmax - Đầu ra là góc α: biến thiên từα1 đến α2.

b) Số lượng tập mờ

Dựa trên cơ sở miền giá trị vật lý của các biến vào/ra, phân vùng thích hợp miền giá trị của chúng và ứng với miền giá trị gán cho nó một giá trị ngôn ngữ (tương ứng với tập mờ). Thông thường thì số lượng các giá trị ngôn ngữ cho mỗi biến nằm trong khoảng từ 3 đến 10, nếu nhỏ hơn 3 thì bài toán thực hiện sẽ ít có ý nghĩa còn nếu lớn hơn 10 thì con người khó có khả năng bao quát hết phương án xảy ra.

c) Xác định hàm thuộc

Đây là điểm cực kỳ quan trọng vì quá trình làm việc của bộ điều khiển mờ phụ thuộc rất chặt chẽ vào dạng và kiểu hàm thuộc. Thông thường trước tiên ta chọn những dạng hàm thuộc đã biết trước (hình tam giác, hình chuông, hình thang, ...), sau đó lần lượt thay đổi mô hình hóa cho đến khi nhận được các bộđiều khiển làm việc như mong muốn.

Các hàm thuộc cho một biến vào/ra cần được lựa chọn sao cho chúng có phần chồng lên nhau và phủ kín miền giá trị vật lý của nó để trong quá trình điều khiển không xuất hiện các “lỗ hổng”.

3.2.2.3. Xây dựng các luật điều khiển

Dựa trên thực tế hoạt động của đối tượng được điều khiển (thể hiện bằng bảng tương ứng giữa tín hiệu đầu vào và đầu ra) ta có thể xác định sơ bộ được ánh xạ giữa tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra) ta có thể xác định sơ bộ ánh xạ giữa tín

Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học

hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra. Trên cơ sở đó xây dựng luật điều khiển là tổ hợp các mệnh đề hợp thành có dạng như sau (minh họa cho trường hợp hai tín hiệu đầu vào và một tín hiệu đầu ra): R1: nếu x = A1 và y = B1 thì η = C11, hoặc R2: nếu x = A2 và y = B1 thì η = C21, hoặc .... Rk: nếu x = Ai và y = Bj thì η = Cij. Trong đó: i =1, 2, ..., n; j = 1, 2, ..., m; k = 1, 2, ..., m.n. Ta có bảng luật điều khiển như bảng 3.1. Bảng 3.1. Bảng luật điều khiển Y x A1 A2 ... An B1 C11 C12 ... C1n B2 C21 C22 ... C2n ... ... ... ... ... Bm Cm1 Cm2 ... Cmn

Tuy nhiên, trong thực tế không phải luật điều khiển nào cũng có ý nghĩa. Cho nên trên cơ sở bảng luật điều khiển trên ta sẽ loại các bảng luật điều khiển không có ý nghĩa và cuối cùng ta có bảng luật khởi đầu được trích từ một phần của bảng luật trên. Qua quá trình mô hình hóa hoạt động của bộ điều khiển ta sẽ hiệu chỉnh bảng luật điều khiển khởi đầu này để cuối cùng đạt được luật điều khiển tối ưu cho bộđiều khiển.

3.2.2.4. Chọn thiết bị hợp thành

Tùy theo bài toán điều khiển cụ thể mà ta chọn quy tắc thích hợp cho thiết bị hợp thành. Đó là quy tắc max – MIN, sum – MIN, max – PROD, sum – PROD.

3.2.2.5. Chọn nguyên lý giải mờ

Việc chọn giải mờ cho bài toán cụ thể là hết sức quan trọng bởi vì không những đòi hỏi phải đạt độ chính xác cao mà còn phải tính đến sựảnh hưởng của nó đến độ phức tạp và trạng thái làm việc của toàn bộ hệ thống. Thông thường trong

Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học

thiết kế hệ thống điều khiển mờ, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm có nhiều ưu điểm hơn cả bởi vì trong kết quả giải mờ đều có sự tham gia của tất cả các kết luận của các luật điều khiển.

3.2.2.6. Tối ưu

Sau khi bộ điều khiển mờ được tổng hợp, có thể ghép nối nó với đối tượng điều khiển thực hiện hoặc với một đối tượng mô phỏng để thử nghiệm. Trong quá trình thử nghiệm cần đặc biệt kiểm tra xem có tồn tại “lỗ hổng” nào trong quá trình làm việc hay không, tức xác định xem tập các luật điều khiển có được xây dựng đầy đủ hay không để khắc phục. Nguyên nhân của hiện tượng “lỗ hổng” có thể do việc thiết lập các nguyên tắc điều khiển xung quanh điểm làm việc không phủ lên nhau hoàn toàn, hoặc có một số kết quả sai lệch trong các nguyên tắc điều khiển đã được thiết lập. Một nguyên nhân nữa có thể xảy ra là bộ điều khiển làm việc không ổn định vì nó nằm quá xa điểm làm việc. Trong mọi trường hợp trước hết nên xem xét lại các luật điều khiển cơ sở.

Sau khi đã đảm bảo được bộđiều khiển làm việc ổn định và không có các “lỗ hổng” thì bước tiếp theo là tối ưu hóa trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác nhau. Việc chỉnh định bộđiều khiển theo chỉ tiêu này chủ yếu được thực hiện qua việc hiệu chỉnh các hàm thuộc và thiết lập thêm các nguyên tắc điều khiển bổ sung hoặc sửa đổi lại các nguyên tắc điều khiển đã có. Việc chỉnh định sẽ rất có kết quả nếu như thực hiện được trên một hệ kín.

3.3. Bộđiều khiển PI mờ

3.3.1. Cấu trúc của bộđiều khiển PI mờ

Các bộ điều khiển nổi tiếng nhất được sử dụng trong quá trình điều khiển công nghiệp là bộđiều khiển tỷ lệ - tích hợp và vi phân (PID), do cấu trúc đơn giản của chúng và hiệu quả mạnh mẽ trên một khoảng rộng của các điều kiện hoạt động. Thiết kế của những bộ điều khiển yêu cầu đặc điểm kỹ thuật của hai tham số được gọi là hệ số tỷ lệ, tích phân và vi phân. Cho đến nay, nỗ lực rất lớn đã được dành cho việc phát triển các phương pháp giảm thời gian dành cho việc tối ưu hóa các lựa chọn của các thông số điều khiển. Các bộ điều khiển PID trong tài liệu có

Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học

thểđược chia thành hai loại. Những bộ trong loại đầu tiên là đơn giản, nhưng có thể không phải luôn luôn có hiệu quả kiểm soát hệ thống với các thông số thay đổi và có thể cần thường xuyên điều hướng lại on-line. Các bộ điều khiển trong thể loại thứ hai có cấu trúc tương tự như bộđiều khiển PI, nhưng các thông số của chúng là thích nghi on-line dựa trên ước lượng thông số, chúng đòi hỏi kiến thức nhất định về quá trình. Những bộđiều khiển như vậy được gọi là điều khiển thích nghi PID để phân biệt với những bộđiều khiển khác trong thể loại này.

Thể hiện phương trình thời gian rời rạc cho một bộđiều khiển PI có dạng sau:

0 ( ) P ( ) I s k ( ) i u k K e k K T e i = = + ∑ (3.13)

Trong đó u(k) là tín hiệu điều khiển tại thời điểm k; e(k) là tín hiệu sai lệch tại thời điểm k; Ts là khoảng thời gian lấy mẫu; cuối cùng, Kp và Ki là hệ số tỷ lệ và hệ số tích phân tương ứng.

Tuy nhiên, ý đồđiều khiển đưa ra phục vụ ∆u k( ), như là đầu ra hơn là u(k); do đó đạo hàm đầu tiên của phương trình (3.13) đối với số lượng của k

(3.14)

( ) P ( ) I ( )

u k K e k K e k

∆ = ∆ +

Từ phương trình (3.14), ta có thể kết luận rằng việc điều khiển ∆u k( ),xa hơn là

u(k) hoạt động như một hành động điều khiển PD, trong đó Kp và Ki thay thế cho hệ sốđạo hàm Kd và hệ số tỷ lệKp tương ứng. Trong tác phẩm này, chúng tôi giới thiệu một cơ chế thích nghi mờ, nó có khả năng đáp ứng cho điều chỉnh Kp và Ki. Vì vậy phương trình (3.14) có thể được viết lại dưới dạng phương trình (3.15), trong đó GKiGKplà những hệ số của Ki và Kp tương ứng.

( ) P Kp ( ) I Ki ( )

u k K G e k K G e k

∆ = ∆ + (3.15)

Nếu chúng ta thay thế mờKp và mờ Ki, sau đó phương trình (3.14) có thể được viết lại như:

{ } { }

Một phần của tài liệu Nghiên cứu ứng dụng bộ bù SVC với thuật toán điều khiển mờ cho lưới truyền tải ở nước ta (Trang 84 - 89)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(112 trang)