- Đo và kiểm tra giá trị từ PV bao gồm V, I, P tại thời điểm k+1 - So sánh P(k+1) và P(k)
o Nếu P(k+1) = P(k) thì V(k) = V(k+1)
o Nếu P(k+1) P(k) thì tiếp tục so sánh V(k+1) và V(k) và sau đó, ra quyết định định
tăng hoặc giảm điện áp.
Như vậy có thể nhận ra rằng, thuật toán P&O phụ thuộc rất lớn vào thời gian lấy
mẫu để so sánh, nếu trong trường hợp cường độ chiếu sáng không thay đổi thì thuật toán
làm việc rất tốt trong lúc tìm điểm cực đại của hệ thống PV. Trường hợp còn lại cường
độ chiếu sáng thay đổi thì thuật toán xác định sai điểm công suất cực đại như trong hình
2.11 đã cho ta thấy khi cường độ bức xạ tang lên và đường cong của công suất sẽ thay
đổi từ P1 sang P2.
Trường hợp tại thời điểm k, hệ thống tìm điểm cực đại đang điều khiển hệ thống PV
làm việc ở điểm A và tại thời điểm (k+1), cường độ bức xạ tăng nhanh thì theo như thuật toán
P&O trong điều kiện P(k+1) > P(k) và V(k+1) > V(k) thì thuật toán P&O sẽ tăng điện áp và
điểm làm việc lúc này sẽ là điểm C, trong khi đó điểm C lúc này chưa phải là điểm cực đại.
Nếu hệ thống tìm điểm cực đại sử dụng thuật toán P&O cho việc xác định điểm cực đại
của hệ thống PV thì điểm cực đại sẽ xác định sẽ sai sau một vài chu kỳ lấy mẫu khi cường độ
bức xạ thay đổi nhanh.
Nếu cường độ bức xạ tang hoặc giảm dần thì thuật toán P&O cũng có thể sai trong trường
việc. Kết
25
Hình 2.11 Sự xác định sai điểm cực đại của thuật toán P&O khi cường độ bức xạ không ổn định.
2.4.3 Thuật toán INC
Thuật toán INC có thể khắc phục được nhược điểm của thuật toán P&O trong điều
kiện thời thiết không ổn định. Thuật toán INC tìm điểm công suất cực đại dựa vào tổng
điện dẫn gia tăng của hệ thống PV.
Thuật toán INC sử dụng dựa theo đặc điểm của độ dốc đường đặc tính P-V của hệ
thống PV như ở hình 2.12
Hình 2.12 Thuật toán INC Thuật toán INC có thể được mô tả lại như sau
⎧⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩ = 0, �ạ� ��� > 0, �ê� ��á� ��� < 0, �ê� ℎ� ả� ��� (2.16) Mặt khác = ( = � + � ≈ � + � ∆∆ (2.17)
Tại thời điểm đó, (1) có thể được mô tả lại như sau
� + � ∆∆ = 0, �ạ� ���� + � � + � � + � ∆ ∆ ∆ ∆ > 0, �ê� ��á� ��� < 0, �ê� ℎ� ả� ��� (2.18) Thuật toán INC hoạt động bằng cách so sánh giá trị điện dẫn
tức thời
và giá trị điện dẫn gia
tăng
∆
∆ thì sẽ tìm được điểm làm việc có công suất cực đại. Tại điểm MPP,
điện áp chuẩn Vref = VMPP. Những lúc điểm MPP được tìm ra, hệ thống PV được duy trì
ở điểm làm việc cực đại này trừ khi có sự biến đổi về dòng điện I mà thể hiện được sự
biến đổi của điều kiện thời tiết và của điểm MPP.
Độ lớn của điện dẫn gia tăng sẽ là yếu tố quyết định tốc độ nhanh hay chậm trong
việc tìm ra điểm MPP. Tuy vậy, khi điện dẫn gia tăng lớn quá sẽ làm cho hệ thống hoạt
động sai tại điểm MPP và sẽ bị dao động. Ưu điểm chính của thuật toán INC này là cho
kết quả tốt nhất khi thời tiết biến đổi nhanh. Thuật toán này cũng có dao động nhỏ quanh
điểm MPP mà nhỏ hơn thuật toán P&O. Nhưng thuật toán INC này có nhược điểm là
mạch điều khiển phức tạp hơn thuật toán P&O.
27
2.5 Giới thiệu thuật toán BAT và bộ điều khiển mờ. 2.5.1 Thuật toán BAT
Thuật toán tối ưu hóa dơi là một thuật toán nảy sinh từ hành vi của các con dơi
trong việc tìm kiếm thức ăn, được đề xuất vào năm 2010 bởi Yang [32]. Tính năng định
vị bằng tiếng vang của dơi giúp chúng có thể tìm thấy côn trùng làm thức ăn chính.
Nguyên tắc của khả năng này là dựa trên hướng và cực điểm của tín hiệu mà chúng nhận
được từ con mồi. Theo đó, họ có thể dự đoán khoảng cách. Ban đầu, con dơi đi qua vùng
tìm kiếm trong khi lan truyền một số xung siêu âm ở cực và tốc độ xác định. Bằng cách
sử dụng khả năng định vị bằng tiếng vang, dơi nhận được một số bộ tín hiệu quay lại,
liên quan đến tín hiệu của chính nó và cả tín hiệu của những người khác liên quan đến
cùng loài. Bây giờ, tín hiệu nhận được từ con mồi được phân tách bằng cách chỉ định
một số đặc điểm như tính toàn vẹn thấp và tỷ lệ cao. Khi đến gần con mồi hơn, lượng
tín hiệu này tăng lên và tính toàn vẹn giảm xuống. Thuật toán này được kết hợp với một
hiệu suất đáng kinh ngạc cho các vấn đề tối ưu hóa rất phức tạp.
Do đó, nghiên cứu này sử dụng BAT kết hợp với FLC cho các ứng dụng MPPT trong các hệ thống điện mặt trời thuộc PSC. Con dơi bay qua không gian tìm kiếm theo
các hướng ngẫu nhiên với tốc độ vi và vị trí xi để tìm kiếm con mồi bằng cách sử dụng
khả năng định vị bằng tiếng vang ở tần số không đổi với bước sóng thay đổi. Thuật toán
dơi
chỉ ra một giải pháp khả thi, được phổ biến ngẫu nhiên trong vùng tìm kiếm. Bằng cách
sử dụng cơ chế như vậy, vị trí của mỗi con dơi được xác định một cách tình cờ. Quy trình tiến hành đánh giá vị trí của tất cả các con dơi và chỉ định con tốt nhất
có liên quan đến giá trị thể lực mong muốn nhất. Sau đó, phương trình. (2.19) - (2.21)
được sử dụng để cập nhật tốc độ và vị trí của từng con dơi. Các vị trí cập nhật của tất cả
các con dơi đều được đánh giá lại và sắp xếp theo các giá trị thể lực. Hoạt động được
mô tả sẽ được tiếp tục cho đến khi xác định được con dơi tốt nhất có vị trí tốt nhất, hiển
thị sản lượng điện PV mong muốn [32].