Nhận xét chung

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng điện năng của lưới điện phân phối có kết nối nguồn điện gió sử dụng máy điện không đồng bộ (Trang 132 - 156)

Qua kết quả mô phỏng, kiểm tra và đánh giá ổn định của máy phát điện DFIG kết nối với hệ thống điện trong 3 kịch bản được đề xuất nhận thấy, các tham số tối ưu của bộ điều khiển dòng sử dụng thuật toán CRO góp phần khôi phục nhanh cho máy phát điện DFIG trở về trạng thái làm việc bình thường. Công suất phát từ phía rotor máy phát lên lưới điện vẫn làm việc ổn định khi có sự cố hoặc khi tốc độ gió bị suy giảm, khi đó điện áp nút tải và điện áp máy phát vẫn được duy trì đảm bảo ở giới hạn cho phép.

Phân tích đặc tính PV và QV trong 3 kịch bản đều cho thấy phần thực của trị riêng đều âm, nghĩa là hệ thống vẫn ổn định theo sự đáp ứng khác nhau về thay đổi công suất phản kháng tại các nút.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 1 3 5 7 9 1 1 1 3 1 5 1 7 1 9 2 1 2 3 2 5 2 7 2 9 3 1 3 3 3 5 3 7 3 9 4 1 4 3 4 5 KB1 KB3 KB2

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận

Luận án đã nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng điện năng của lưới điện phân phối có kết nối tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng bộ nguồn kép. Những kết quả nghiên cứu chính của Luận án được thể hiện ở các điểm sau đây:

1. Giới thiệu hiện trạng và tiềm năng về năng lượng gió ở thế giới và Việt Nam; giới thiệu tổng quan về nguồn năng lượng gió; tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước; phân tích các tồn tại và đề xuất giải pháp khắc phục.

2. Mô tả về mặt toán học một cách chặt chẽ mối quan hệ giữa tham số bộ điều khiển PI với thông số máy phát điện DFIG. Các mô tả này làm tiền đề cho việc xây dựng các cấu trúc điều khiển phía máy phát và phía lưới điện, các đại lượng được kiểm soát độc lập nhau bất kể sai số trong ước lượng tham số. Do đó có thể tách riêng để điều khiển độc lập hoặc kết hợp các bộ điều khiển đề điều khiển tổng thể hệ thống.

3. Xây dựng mô hình cấu trúc máy phát điện không đồng bộ nguồn kép DFIG trong các hệ trục tọa độ tham chiếu: hệ trục tọa độ tĩnh (α-β) và hệ tọa độ dq để làm cơ sở để xây dựng thuật toán điều khiển tối ưu, với mục đích điều khiển độc lập công suất tác dụng và công suất phản kháng với các kênh điều khiển phía rotor và phía lưới.

4. Luận án là công trình khoa học đầu tiên áp dụng thành công thuật toán CRO để tối ưu tham số bộ điều khiển PI trong hệ thống năng lượng gió sử dụng máy phát điện nguồn kép DFIG. Luận án cũng chứng minh được ưu điểm của thuật toán này so với các thuật toán thông minh khác qua các thông tin về: sai số đáp ứng, khả năng bám tín hiệu đặt và chất lượng điều khiển. Kết quả này cũng làm tiền đề cho các ứng dụng trong năng lượng ở một số lĩnh vực khác..

5. Luận án cũng đã nghiên cứu mô phỏng hệ thống máy phát điện DFIG nối lưới trong thực tế ở một số kịch bản làm việc điển hình. Qua kết quả mô phỏng nhận thấy các tham số tối ưu của thuật toán CRO đã góp phần khôi phục nhanh máy điện trở về trạng thái làm việc bình thường; công suất phát từ phía rotor máy phát làm việc ổn

định; hệ thống làm việc ổn định theo sự đáp ứng khác nhau về thay đổi công suất phản kháng tại các nút.

Kiến nghị

Trong thời gian tới, việc ứng dụng thuật toán CRO sẽ cần được tiếp tục phát triển đối với các hướng sau đây:

- Đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển PI khi áp dụng thuật toán CRO trong điều kiện lưới điện mất cân bằng và ảnh hưởng của sóng hài từ lưới điện đến hiệu quả của việc điều khiển;

- Phát triển và áp dụng cho bộ điều khiển phân số PID trong quá trình điều khiển bộ biến đổi của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép vận hành trong thời gian thực, đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển phân số

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

1. Bùi Đình Thanh, Nguyễn Công Cường, Nguyễn Văn Đoài, Đỗ Duy Hợp, Trịnh Trọng Chưởng (2016),“ Nghiên cứu các đặc tính quá độ và thiết lập thời gian chỉnh định rơle điện áp thấp cho máy phát điện gió kết nối hệ thống điện”, Tạp

chí Công nghiệp Mỏ, số 2, trang 77-82.

2. Cuong Nguyen Cong, Nghia Nguyen Anh, Chuong Trinh Trong, Nghien Nguyen Ba (2019),“Tuning Pi Controller Bases on Chemical Reaction Optimization Algorithm”, American Journal of Electrical and Computer

Engineering, Vol 3, No 1, pp. 46-52

3. Cuong Nguyen Cong, Ricardo Rodriguez-Jorge, Nghien Nguyen Ba, Chuong Trinh Trong, Nghia Nguyen Anh (2020), “Design of Optimal PI Controllers Using the Chemical Reaction Optimization Algorithm for Indirect Power Control of a DFIG Model with MPPT”, Workshops of the International

Conference on Advanced Information Networking and Applications. Springer:

pp. 1250-1260.

4. Nguyen Cong Cuong, Trinh Trong Chuong, Nguyen Anh Nghia (2021), “Methods of determination of PI controller parameter for wind generator”,

National Conference on Mechanical, Electrical, Automation Engineering

(MEAE – 2021):pp. 78-87.

5. Nguyễn Công Cường, Nguyễn Bá Nghiễn, Phạm Thị Bích Huệ, Trịnh Trọng Chưởng (2022), “Xác định tham số điều khiển cho bộ biến đổi của máy điện không đồng bộ nguồn kép trong điều kiện vận tốc gió biến thiên”, Tạp chí

Khoa học và Công nghệ, trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, Số

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. 55-NQ/TW, N.Q., Về định hướng chiến lược phát triển năng lượng quốc gia

Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. 2020.

2. Lê Thái Hiệp, Nghiên cứu hệ thống phát điện gió – DIESEL nhằm nâng cao

mức thâm nhập điện gió với lưới cô lập, in Luận án tiến sĩ kỹ thuật điện. 2015,

Đại học Bách Khoa Hà Nội.

3. Trịnh Trọng Chưởng, Nâng cao chất lượng điện năng của mạng điện phân

phối kết nối máy phát điện gió bằng việc sử dụng máy bù đồng bộ tĩnh. Tạp

chí khoa học giáo dục và kỹ thuật, 2008. 6: p. 8-13.

4. Bộ Công Thương, Thông tư Quy định hệ thống điện truyền tải. Số 12/2010/TT

– BCT. 2010: Hà Nội.

5. TCVN 10687-21, Tuabin gió-đo và đánh giá đặc tính chất lượng điện năng

của tuabin gió nối lưới. 2018.

6. Bộ Công Thương, Nghiên cứu kỹ thuật khi đấu nối nguồn điện phân tán vào

lưới điện trung áp. 2010: Đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp bộ.

7. Bộ Công Thương, Thông tư Quy định hệ thống điện phân phối Số 39/2017/TT

– BCT. 2017: Hà Nội.

8. Đề án quy hoạch phát triển điện lực Quốc gia, giai đoạn kỳ 2021-2030 tầm nhìn đến năm 2045. mã công trình: E-542

9. Nguyễn Phùng Quang, Phương pháp điều khiển máy điện không đồng bộ

nguồn kép dùng làm máy phát trong hệ thống phát điện chạy sức gió. Công ty

Windtech, Völkermarkt., 1996.

10.Nguyễn Phùng Quang. Máy điện dị bộ nguồn kép dùng làm máy phát trong hệ thống phát điện chạy sức gió: Các thuật toán điều chỉnh đảm bảo phân ly giữa

momen và hệ số công suất. in The 3th Vietnam Conference on Automation (3th

VICA). 1998. Việt Nam.

11.Cao Xuân Tuyển and Nguyễn Phùng Quang. Các thuật toán phi tuyến trên cơ sở kỹ thuật Backstepping điều khiển máy điện dị bộ nguồn kép trong hệ thống

phát điện chạy sức gió. in The 6th Vietnam Conference on Automation (6th

VICA). 2005. Việt Nam.

12.Cao Xuân Tuyển and N.P. Quang., Kết quả thực nghiệm điều khiển máy điện không đồng bộ nguồn kép trong hệ thống phát điện chạy sức gió áp dụng phương pháp

thiết kế phi tuyến backstepping. Tự động hóa ngày nay, 2006: p. 3-12.

13.Đặng Danh Hoằng, N.P.Q., Điều khiển phi tuyến hệ thống phát điện chạy sức gió sử dụng máy phát không đồng bộ nguồn kép trên cơ sở hệ thụ động Euler -

Lagrange và Hamilton. Tạp chí tin học và điều khiển, 2012. 1(28): p. 9-19.

14.Trần Xuân Minh, Đ.D.H., Điều khiển bám lưới hệ thống phát điện sức gió sử dụng máy phát không đồng bộ nguồn kép bằng phương pháp điều khiển tựa

theo thụ động. Tạp chí Khoa học & Công nghệ các trường đại học kỹ thuật,

2013. số 97: p. 8-14.

15.Trương Công Hùng, Nghiên cứu phương pháp điều chỉnh ổn định điện áp ra

của trạm phát điện chạy sức gió thuộc đề tài KC06.20.CN. 2005: Trường Đại

học Bách Khoa Hà Nội.

16.Tuyển, C.X. and N.P. Quang, Vấn đề khử sai lệch tĩnh và các kết quả thực nghiệm về áp dụng các thuật toán phi tuyến trên cơ sở kỹ thuật Backstepping điều khiển máy điện dị bộ nguồn kép trong hệ thống phát điện chạy sức gió.

Tạp chí Khoa học và Công nghệ các trường đại học, 2007. 59: p. 39-44. 17.Tuyển, C.X. and N.P. Quang, Điều khiển máy điện dị bộ nguồn kép trong hệ

thống phát điện chạy sức gió với bộ điều khiển dòng thích nghi bền vững trên

cơ sở kỹ thuật Backstepping. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái

Nguyên, 2007. 1(3): p. 115-120.

18.Nguyễn Xuân Tùng, Trịnh Trọng Chưởng, Ảnh hưởng của sự suy giảm điện áp tới quá trình quá độ của máy phát điện gió và các giá trị chỉnh định áp dụng cho hệ thống bảo vệ kém áp, Tạp chí khoa học và công nghệ các trường Đại học kỹ thuật, Số 62/2007.

19.Nguyễn Thị Mai Hương, Sách lược điều khiển nhằm nâng cao tính bền vững trụ lưới của hệ thống phát điện chạy sức gió sử dụng máy điện không đồng bộ

nguồn kép, in Luận án tiến sĩ kỹ thuật. 2012: Đại học Thái Nguyên.

20.Trần Thị Kim Thoa, Ứng dụng phương pháp mờ trượt điều khiển công suất

trong bộ biến đổi điện năng kép gió – lưới điện, in Luận án thạc sỹ. 2012: Đại

học Đà Nẵng.

21.Đặng Doanh Hoằng, Cải thiện chất lượng điều khiển máy phát không đồng bộ nguồn kép dùng trong hệ thống phát điện chạy sức gió bằng phương pháp điều

khiển phi tuyến in Luận án tiến sĩ kỹ thuật. 2011: Đại học Thái Nguyên.

22.Lại Khắc Lãi, Dương Quốc Hưng, and T.T.T. Hải., Thiết kế bộ điều khiển hòa lưới cho máy phát điện sức gió sử dụng máy phát điện sức gió sử dụng máy

điện cảm ứng nguồn kép. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái

Nguyên, 2011. 86(10): p. 219-226.

23.Phan Đình Chung, Xây dựng luật điều khiển mới cho tuabine gió sử dụng DFIG.

Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, 2017. 11(120): p. 1-5.

24.Trương Trung Hiếu, Văn Tấn Lượng, and N. Hùng., So sánh các phương pháp

điều khiển dòng điện cho hệ thống tuabine gió dùng DFIG. Hội Điện Lực Việt

Nam, 2019: p. 20-25.

25.Nguyên Duy Khiêm, Nghiên cứu các chế độ làm việc và ảnh hưởng của nhà

máy phát điện chạy bằng sức gió kết nối với lưới điện, in Luận án tiến sĩ kỹ

thuật điện. 2015: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.

26.Ngôn, N.C., Tối ưu hóa bộ điều khiển PID bằng giải thuật di truyền. Tạp chí Khoa học Đại Học Cần Thơ, 2008. 9: p. 241-248.

Tiếng Anh

27.WWEA, Worldwide Wind Capacity Reaches 744 Gigawatts – An

28.Hyong Sik Kim and Dylan Dah-Chuan Lu, “Wind Energy Conversion System from Electrical Perspective - A Survey,” Smart Grid and Renewable Energy, vol. 1, no. 3, pp.119-131, Nov. 2010.

29.Pokharel, B., Modeling, control and analysis of a doubly fed induction

generator based wind turbine system with voltage regulation. 2011: Tennessee

Technological University.

30.Hernández, C.V., T. Telsnig, and A.V. Pradas, JRC wind energy status report

2016 edition. Market, Technology and Regulatory Aspects of Wind Energy,

2017.

31.Zheng, X., et al. Sliding mode MPPT control of variable speed wind power

system. in 2009 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference.

2009. IEEE, pp: 1-4

32.Abdin, E.S. and W. Xu, Control design and dynamic performance analysis of

a wind turbine-induction generator unit. IEEE Transactions on energy

conversion, 2000. 15(1): p. 91-96.

33.Michalke, G., Variable speed wind turbines-modelling, control, and impact on

power systems. 2008, Technische Universität.

34.Morren, J. and S.W. De Haan, Ridethrough of wind turbines with doubly-fed

induction generator during a voltage dip. IEEE Transactions on energy

conversion, 2005. 20(2): p. 435-441.

35.Pena, R., J. Clare, and G. Asher, Doubly fed induction generator using back- to-back PWM converters and its application to variable-speed wind-energy

generation. IEE Proceedings-Electric power applications, 1996. 143(3): p.

231-241.

36.Tapia, A., et al., Modeling and control of a wind turbine driven doubly fed

induction generator. IEEE Transactions on energy conversion, 2003. 18(2): p.

37.Tang, Y. and L. Xu, A flexible active and reactive power control strategy for

a variable speed constant frequency generating system. IEEE Transactions on

power electronics, 1995. 10(4): p. 472-478.

38.Zhang, J., et al. Pitch angle control for variable speed wind turbines. in 2008 Third International Conference on Electric Utility Deregulation and

Restructuring and Power Technologies. 6-9 April 2008. Nanjing, China:

IEEE.

39.Senjyu, T., et al., Output power leveling of wind turbine generator for all

operating regions by pitch angle control. IEEE Transactions on Energy

conversion, 2006. 21(2): p. 467-475.

40.Muhando, E., et al., Disturbance rejection by dual pitch control and self-tuning

regulator for wind turbine generator parametric uncertainty compensation. IET

Control Theory & Applications, 2007. 1(5): p. 1431-1440.

41.T. Anil Kumar, Ch. V.V. Mangalakshmi., Pitch Control of DFIG Wind

Turbine Base on Fuzzy Logic Control. in International Journal of Science

Engineering and Advance Technology (IJSEAT), 2014. 2(12): p.1044-1048 42.Ahmed, G.E.-S., E.-N.A. Ibrahim, and a.H.H. Ali,. Optimun Power Point

Tracking of Variable Speed Wind Turbine DFIG using Genetic Algorith. in

International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) 2016. 37(7): p. 384-393.

43.Bekakra, Y. and D.B. Attous, Optimal tuning of PI controller using PSO optimization for indirect power control for DFIG based wind turbine with

MPPT. International journal of system assurance engineering and

management, 2014. 5(3): p. 219-229.

44.Vieira, J., et al., Designing optimal controllers for doubly fed induction

generators using a genetic algorithm. IET Generation, Transmission &

45.Behera, S., B. Subudhi, and B.B. Pati, Design of PI controller in pitch control of wind

turbine: A comparison of PSO and PS algorithm. International Journal of Renewable

Energy Research (IJRER), 2016. 6(1): p. 271-281.

46.Sitharthan, R. and M. Geethanjali, An adaptive Elman neural network with C- PSO learning algorithm based pitch angle controller for DFIG based WECS.

Journal of Vibration and Control, 2017. 23(5): p. 716-730.

47.Nagaria, D., G. Pillai, and H. Gupta, A particle swarm optimization approach

for controller design in WECS equipped with DFIG. Journal of Electrical

Systems, 2010. 6(2): p. 2-17.

48.Qiao, W., G.K. Venayagamoorthy, and R.G. Harley. Design of optimal PI controllers for doubly fed induction generators driven by wind turbines using

particle swarm optimization. in The 2006 IEEE International Joint

Conference on Neural Network Proceedings. 2006. IEEE.

49.Tang, Y., et al., Optimized control of DFIG-based wind generation using

sensitivity analysis and particle swarm optimization. IEEE Transactions on

Smart Grid, 2013. 4(1): p. 509-520.

50.Albatran, S., M.I. Alomoush, and A.M. Koran, Gravitational-search algorithm

for optimal controllers design of doubly-fed induction generator. International

Journal of Electrical and Computer Engineering, 2018. 8(2): p. 780.

51.Optimizer, W., Optimal Tuning of PI Controllers for Doubly-Fed Induction

Generator-Based Wind Energy Conversion System using Grey. Journal of

Engineering Research and Applications, 2015. 5(11): p. 81-87.

52.Barbade, S.A. and P. Kasliwal, Neural network based control of Doubly Fed

Induction Generator in wind power generation. International Journal of

Advancements in Research & Technology, 2012. 1(2): p. 83-88.

53.Wu, F., et al., Small signal stability analysis and optimal control of a wind

turbine with doubly fed induction generator. IET Generation, Transmission &

54.Dong, B., The Stability Analysis for Wind Turbines with Doubly Fed Induction

Generators.Thesis 2019, University of Nebraska - Lincoln.

55.N. G. Lantewa and N. Magaji, "Control of Doubly Fed Induction Generator

of Variable Speed Wind Turbine System using Neural Network", 2018

International Conference and Utility Exhibition on Green Energy for Sustainable Development (ICUE), pp. 1-6, doi: 10.23919/ICUE- GESD.2018.8635693.

56.Petersson, A., Analysis, modeling and control of doubly-fed induction

generators for wind turbines. 2005: Chalmers Tekniska Hogskola (Sweden).

57.Leonhard, W., Control of electrical drives. 2001: Springer Science & Business

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng điện năng của lưới điện phân phối có kết nối nguồn điện gió sử dụng máy điện không đồng bộ (Trang 132 - 156)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(156 trang)