Mơ hình mơ phỏng SVC trong Simulink

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nâng cao chất lượng hệ thống bù cos phi vô cấp cho phụ tải ba pha không đối xứng bằng phương pháp điều khiển hiện đại​ (Trang 69 - 72)

2.4.3. Kết quả mô phỏng

Tiến hành mô phỏng cho hệ thống bù cosphi tự động với lượng đặt cosphi ban đầu là 0.95. Tại 6,5s ta tăng lượng đặt lên 0.99.

Hình 2.30: Đặc tính điều chỉnh và bám cos theo giá trị đặt khi sử dụng bộ điều khiển mờ có các thời điểm thay đổi thông số tải

tự động điều chỉnh và bám giá trị cos đặt khơng có sai lệch và thời gian đáp ứng nhanh sau 1,7s.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong nghiên cứu đã đưa các phương pháp điều khiển hiện đại vào để xác định các tham số của bộ điều khiển PID như Ziegler–Nichols thứ nhất, phương pháp tối ưu và phương pháp tối ưu hóa các tham số điều khiển vào trong thiết kế bộ điều khiển PID cho phụ tải ba pha không đối xứng.

Xây dựng được thuật toán điều khiển bù cosphi trong hệ thống SVC, mô phỏng được bộ điều khiển trong Matlab – Simulink.

Khi áp dụng mơ hình bù cos phi cho phụ tải thì dải hệ số cơng suất được điều chỉnh và có thể giữ ổn định. Thay đổi cos của tải, hệ thống tự động điều chỉnh và bám giá trị cos đặt khơng có sai lệch và thời gian đáp ứng nhanh sau 1,7s.

Bộ điều khiển PID phù hợp cho các tải ba pha khơng đối xứng có các tham số xác định.

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG BÙ COSPHI VÔ CẤP CHO

PHỤ TẢI BA PHA KHÔNG ĐỐI XỨNG

3.1. Logic mờ

3.1.1. Tập mờ

3.1.1.1. Tập rõ

Cho E là một tập hợp bất kỳ, nói rằng A là tập con của E, viết là A  E và đọc là A bao hàm trong E, nếu bất kỳ phần tử x nào của A thì x cũng là phần tử của E, thường được diễn đạt dưới dạng:

A  E   x  A  x E (3.1) Theo cách diễn đạt ở (3.1), nói khác đi, một tập con A  E có định nghĩa thơng qua hàm IA(x), IA(x) được gọi là hàm chỉ thị của tập A

𝐼𝐴(𝑥) = {1 𝑛ế𝑢 𝑥 ∈ 𝐴0 𝑛ế𝑢 𝑥 ∉ 𝐴 (3.2)

3.1.1.2. Tập con mờ

Với các tập rõ, hàm chỉ thị chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1. Năm 1965 L. A. Zadeh đã xây dựng về khái niệm tập con mờ bằng cách mở rộng miền giá trị của IA(x), trong trường hợp này thay cho IA(x) là hàm A(x), gọi là hàm liên thuộc của A. Hàm A(x) có thể có rất nhiều giá trị, thậm chí có tất cả các giá trị trên đoạn [0:1].

Định nghĩa tập con mờ và hàm liên thuộc:

Cho tập E, gọi A là tập con mờ của E, ký hiệu là:

𝐴:={(x/A(x)); x E (3.3)

Trong đó: A(x) được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ 𝐴, A(x) lấy giá trị

bất kỳ trong đoạn [0:1], A(x) càng gần 1 thì phần tử x  E tương ứng càng tỏ, nếu A(x)=1 thì x đúng là phần tử tỏ (rõ) của 𝐴, nếu A(x) càng gần 0 thì phần tử x E tương ứng càng mờ.

Chính hàm liên thuộc  đã làm “mềm hố” và “linh hoạt hoá” một tập hợp, tuỳ theo quan niệm của mỗi người có thể đặt các giá trị A(x) cụ thể để diễn đạt “mức độ mờ”, nếu A(x) = IA(x) thì tập 𝐴 trở thành tập tỏ A. Hình 4.1 biểu diễn

hàm chỉ thị IA(x) của tập tỏ A và hàm liên thuộc B(x), C(x) của các tập mờ B và C.

Hình 3.1: Hàm liên thuộc kinh điển (a) và trong logic mờ (b) và (c)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nâng cao chất lượng hệ thống bù cos phi vô cấp cho phụ tải ba pha không đối xứng bằng phương pháp điều khiển hiện đại​ (Trang 69 - 72)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(91 trang)