41 Thay thế các giá trị 𝐶𝑙𝑣, 𝐶𝑑𝑣, 𝑅𝑙𝑣, 𝑅𝑑𝑣 vào công thức của 𝐹𝑢 ta được phương trình lực nâng tại cánh đi gió:
𝐹𝑢 =1
2. 𝐾0. 𝑉𝑣𝑡
2. 𝜌. 𝐴𝑣. (sin η′. cos η′2+ sin η′3) (4.11)
Moment khí động học của cánh đi gió quanh trục k là:
𝑀𝑇𝑘 = −𝑙𝑣.1
2. 𝐾0. 𝑉𝑣𝑡
2. 𝜌. 𝐴𝑣. (sin η′. cos η′2+ sin η′3) (4.12)
Khi đó phương trình chuyển động theo góc yaw của hệ thống sẽ là:
𝑀𝑘 + 𝐼1. γ̈ − 𝑀𝑅𝑘 = 𝑀𝑇𝑘 (4.13)
Trong đó:
𝑀𝑘 là Moment D’Alembert của turbine quanh trục k.
𝑀𝑅𝑘 là Moment khí động học của cánh turbine quanh trục k.
𝑀𝑇𝑘 là Moment khí động học của cánh đi gió quanh trục k. Tương đương với:
𝑀𝑘 + 𝐼1. γ̈ − 𝑀𝑅𝑘 = −𝑙𝑣.1
2. 𝐾0. 𝑉𝑣𝑡
2. 𝜌. 𝐴𝑣. (sin η′. cos η′2+ sin η′3) (4.14)
Với giá trị η rất nhỏ, phương trình có thể được tính bằng:
𝜂′ = 𝜂 +𝑙𝑣. 𝜂̇
𝑈1 (4.15)
Phương trình chuyển động theo góc yaw sẽ được viết lại bằng:
𝑀𝑘+ 𝐼1. γ̈ − 𝑀𝑅𝑘 = −𝑙𝑣.1
2. 𝐾0. 𝑉𝑣𝑡
2. 𝜌. 𝐴𝑣. η′ (4.16)
Moment khí động học của cánh turbine 𝑀𝑅𝑘 được tính tốn chi tiết theo cơng thức (28) trong Tài liệu tham khảo [1].
42 - Hàm công suất đầu ra wind turbine.
Gió được đặc trưng bởi tốc độ và hướng gió, nó cũng bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố như vị trí địa lý, đặc điểm khí hậu, độ cao trên mặt đất và địa hình bề mặt. Các turbine gió tương tác với gió, hấp thụ một phần năng lượng động học của gió và biến nó thành năng lượng sử dụng được.
Năng lượng của luồng khơng khí được tính như sau (Borkar and Kulkarni, 2015):
𝑃𝑤𝑖𝑛𝑑 =1
2𝜌𝐴𝑉𝑤𝑖𝑛𝑑
2 (4.17)
Trong đó:
𝑃𝑤𝑖𝑛𝑑 là cơng suất của luồng khí (𝑊).
𝜌 là mật độ khơng khí (𝑘𝑔/𝑚3 trong điều kiện nhiệt độ 150 độ C và áp suất
101,325 kPa).
𝐴 là diện tích quét ngang của turbine (𝑚2).
𝑉𝑤𝑖𝑛𝑑 là vận tốc gió (𝑚/𝑠).
𝜂 là hệ số cơng suất.
𝜃 là góc lệch của turbine với hướng gió.
Trong các trường hợp thực tế, turbine gió sẽ ln có một hệ số cơng suất nhỏ hơn Betz. Cơng suất thu được từ gió tính theo góc hướng gió sẽ là:
𝑃𝑚 =1
2𝜌𝐴𝑟𝑉𝑤𝑖𝑛𝑑
3𝐶𝑝(𝜆, 𝛽). 𝜂. 𝑐𝑜𝑠𝜃 (4.18)
Trong đó:
𝑃𝑚 là cơng suất cơ (𝑊).
𝜌 là mật độ khơng khí (𝑘𝑔/𝑚3 trong điều kiện nhiệt độ 150 độ C và áp suất
101,325 kPa).
43
𝐴𝑟 = 𝜋𝑅2 (4.19)
𝑉𝑤𝑖𝑛𝑑 là vận tốc gió (𝑚/𝑠). η là hiệu suất.
θ là góc lệch so với hướng gió.
𝐶𝑝(𝜆, 𝛽) là hệ số hiệu suất của turbine, 𝜆 là tỉ lệ tốc độ đầu cánh, 𝛽 là góc lật
cánh.
Hệ số 𝐶𝑝 được tính theo cơng thức:
𝐶𝑝 = 0.576 (116 𝜆𝑖 − 0.4𝛽 − 5) 𝑒 21 𝜆𝑖 + 0.0068𝜆 (4.20) 1 𝜆𝑖 = 1 𝜆 + 0.08𝛽− 0.035 𝛽3+ 1 (4.21)
Mối quan hệ giữa moment cơ 𝑇𝑚 và công suất cơ 𝐶𝑝 được cho bởi biểu thức dưới đây (Eid et al., 2006; Omijeh at al., 2013):
𝑇𝑚 = 𝐶𝑝
𝜔𝑚 (4.22)
Trong đó 𝑇𝑚 là moment cơ sinh ra bởi công suất (Nm).
3.3.2 Mơ hình tốn học máy phát điện PMSG.
- Phương trình điện áp và dịng điện.
𝑑 𝑑𝑡𝑖𝑑 = 𝑣𝑑 𝐿𝑑− 𝑅𝑠 𝐿𝑑𝑖𝑑+ 𝐿𝑞 𝐿𝑑𝜔𝑒𝑖𝑞 (4.23) 𝑑 𝑑𝑡𝑖𝑑 = 𝑣𝑞 𝐿𝑑− 𝑅𝑠 𝐿𝑑𝑖𝑞 − 𝐿𝑞 𝐿𝑑𝜔𝑒𝑖𝑞 − 𝜆0𝜔𝑒 𝐿𝑞 (4.24) - Moment điện từ.
Moment điện từ trong máy phát PMSG được mơ tả bởi phương trình sau (Rolan at el., 2009):
44
𝑇𝑒 = 1.5𝑝[𝜆0𝑖𝑞+ (𝐿𝑑 − 𝐿𝑞)𝑖𝑑𝑖𝑞](𝑁. 𝑚) (4.25)
Trong đó:
𝐿𝑑 và 𝐿𝑞 là độ tự cảm của máy phát điện trên trục d và q (H).
𝑅𝑠 là điện trở stato (𝛺).
𝑖𝑑 và 𝑖𝑞 là dòng điện trên các trục d và q (A).
𝑣𝑑 và 𝑣𝑞 là điện thế trên các trục d và q (V).
𝜔𝑚 là tốc độ góc rotor (rad/s).
𝜆0 là từ thơng của nam châm vĩnh cửu (Wb). p là số cặp cực.
3.3.3 Thuật tốn MPPT P&O tìm điểm cơng suất cực đại cho turbine gió.
Máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu - Permanent magnet synchronous generator (PMSG) cung cấp một giải pháp tối ưu cho các turbine gió hoạt động với tốc độ gió thay đổi vì tính ổn định và an tồn của nó trong q trình hoạt động, đồng thời khơng cần nguồn điện một chiều để kích từ. Máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu Permanent magnet synchronous generator (PMSG) ngày càng phổ biến vì chúng có nhiều ưu điểm như kích thước nhỏ, hiệu suất cao, chi phí bảo dưỡng thấp và dễ dàng vận hành (Dalala et al., 2013).
Maximum power point tracking (MPPT) là phương pháp dị tìm điểm làm việc có cơng suất tối ưu của các hệ thống năng lượng điện thông qua việc điều khiển chu kỳ đóng mở khóa điện tử dùng trong bộ tăng áp boost converter. Maximum power point tracking (MPPT) có nhiều kỹ thuật điều khiển như thuật toán nhiễu loạn và quan sát MPPT P&O, điều khiển tốc độ đầu cánh TSR), điều khiển tối ưu - mối quan hệ - cơ sở ORBC,… Trong các thuật tốn nêu trên thì thuật tốn nhiễu loạn và quan sát MPPT P&O là thuật toán tương đối cơ bản, đơn giản, dễ áp dụng và được sử dụng khá rộng rãi và phổ biến. Đối với thuật toán TSRC, mặc dù đây là thuật toán đơn giản và trực giác nhưng nó phụ thuộc nhiều vào sự chính xác của việc đo lường tốc độ gió, đây là một
45 khó khăn cho thuật tốn này. Đối với thuật tốn ORBC, nhược điểm chính của nó là địi hỏi sự hiểu biết về thơng số của hệ thống một cách chính xác mà những thơng số này thay đổi từ hệ thống này sang hệ thống khác và thậm chí có thể thay đổi theo thời gian nên phải cập nhật liên tục.
Thuật toán MPPT P&O khơng cần đo lường tốc độ gió, điều này làm giảm nhiều chi phí. Để làm việc với thuật tốn khơng cần sự hiểu biết trước về những thông số của hệ thống, điều này làm cho thuật toán đáng tin cậy và ít phức tạp hơn (Dalala et al., 2013). Vì vậy, phương pháp MPPT P&O được sử dụng vào việc mơ phỏng để tìm điểm cơng suất cực đại của hệ thống máy phát điện gió.
Hình 3. 16 Thuật tốn nhiễu loạn và quan sát (MPPT P&O).
Thuật toán nhiễu loạn và quan sát (MPPT P&O) được sử dụng thông dụng nhờ sự đơn giản trong thuật toán và việc thực hiện dễ dàng. Thuật toán này xem xét sự tăng, giảm tốc độ rotor theo chu kỳ để tìm được điểm làm việc có cơng suất lớn nhất. Nếu sự biến thiên của tốc độ rotor làm cơng suất tăng lên thì sự biến thiên tiếp theo sẽ giữ nguyên chiều hướng tăng hoặc giảm. Ngược lại, nếu sự biến thiên làm công suất giảm xuống thì sự biến thiên tiếp theo sẽ có chiều hướng thay đổi ngược lại (Penaet al., 2011). Khi MPP được xác định trên đường cong đặc tính thì sự biến thiên tốc độ rotor sẽ dao động xung quanh MPP đó. Phương pháp MPPT P&O cịn gọi là phương pháp “leo đồi” (Hill Climbing).
46
Hình 3. 17 Giải thuật của thuật tốn MPPT P&O ứng dung trong đề tài.
- Thuyết minh giải thuật MPPT P&O:
+ Nếu tăng góc θ, cơng suất thu được tăng, thì chu kì sau tiếp tục tăng tăng góc θ. + Nếu tăng tăng góc θ, cơng suất thu được giảm, thì chu kì sau tăng góc θ.
+ Nếu giảm tăng góc θ, cơng suất thu được tăng, thì chu kì sau tiếp tục giảm tăng góc θ.
47
3.3.4 Sơ đồ khối điều khiển.
+ Sơ đồ khối điều khiển hệ thống:
MODULE SENSOR SPEED MICRO CONTROLLER MPPT CONTROL ESTIMATE MAXIMUM POWER POINT PID CONTROLLER ACTUATOR POWER FEEDBACK
Hình 3. 18 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển.
+ Sơ đồ khối MPPT P&O.
MODULE SENSOR SPEED MICRO CONTROLLER ESTIMATE YAW ANGLE RANGE TRACKING MAXIMUM POWER POINT MAXIMUM POWER POINT SET POINT ACTUATOR POWER FEEDBACK
Hình 3. 19 Sơ đồ khối MPPT P&O Control.
+ Sơ đồ khối PID
YAW ANGLE YAW MISALIGNME NTERROR(t) KI INTEGRAL Σ KP PROPOTIONAL KD DERIVATIVE ENCODER ACTUATOR
48
CHƯƠNG 4. MƠ HÌNH HĨA 4.1 Mơ hình hóa động cơ với đầu ra sau hộp giảm tốc. 4.1 Mơ hình hóa động cơ với đầu ra sau hộp giảm tốc.
Để đơn giản cho việc điều khiển, động cơ và driver được xem như là một khối. Tiến hành kiểm tra mối quan hệ giữa tín hiệu vào và ra của khối này bằng việc cấp xung PWM và ghi lại giá trị vận tốc động cơ.
Hình 4. 1 Kết cấu hệ thống đổi hướng
Sử dụng Arduino Uno có chế độ hiển thị monitor, kết hợp mạch driver IBT, dùng điều khiển động cơ plantet kèm hộp giảm tốc với tỉ số truyền 1 : 139, có gắn encoder có độ phân giải 13 xung/vòng. Động cơ được cấp nguồn 24V quan sát chế độ hiển thị monitor, ghi lại giá trị vận tốc động cơ tương ứng, với thời gian lấy mấu là 10ms.
Khảo sát đáp ứng theo thời gian của khối driver – động cơ:
+ Cấp cho động cơ một điện áp ổn định, ở đây ta cấp PWM = 250, tương đương với 75% ứng với điện áp 24V.
+ Ghi lại giá trị encoder, tính tốn xuất ra giá trị vận tốc đầu ra, chọn thời gian lấy mẫu:
49
𝑇𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 = 10 𝑚𝑠
Hình 4. 2 Mối quan hệ giữa điện áp đầu vào và tốc độ đầu ra.
Dựa vào đồ thị, ta thấy khơng có độ vọt lố, suy hàm truyền của hệ thống có dạng bậc nhất:
𝑇𝐹 = 𝐾
1 + 𝑇𝑠 (5.1)
Trong đó:
K là hằng số độ lợi của động cơ (RPM/PWM). T là thời gian đáp ứng (s).
50
CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ VÀ THỰC NGHIỆM 5.1. Thiết kế cơ khí. 5.1. Thiết kế cơ khí.
5.1.1. Kết quả thiết kế và gia công bộ phận yaw system.
- Trụ tháp được lựa chọn là dạng trụ trịn rỗng với đường kính ban đầu là ϕ56. + Vì ổ lăn chọn trong hệ thống là loại ổ lăn KOYO có đường kính trong ϕ55. Nên phải tiến hành tiện tinh để giảm đường kính ngồi của trụ thơ. Với đường kính lớn ϕ56 và chiều dài 1500 mm. Cần phải định tâm hai đầu của trụ, vì trụ thép đúc nên tồn tại sai số lệch tâm tại các điểm. Vị trí lắp đặt ổ lăn cách đỉnh tháp 800 mm nên để dễ dàng trong gia công và lắp đặt, tác giả quyết định tiện thô 660 mm đầu tiên, chấp nhận sai số đường kính ϕ54 H9/d9. 60 mm dùng để lắp ổ lăn tiến hành tiện tinh với sai số ϕ55 H7/g6. + Trên đoạn 200m tiến hành tiện vào 1 rãnh sâu 1mm để định vị trí vịng phe ϕ55. - Phần đế sau khi hàn với trụ tháp để đảm bảo độ vững chắc trong quá trình hoạt động, tác giả hàn thêm 3 chân để cố định chuyển vị của thân tháp.
- Phần gá động cơ được hàn từ 3 tấm thép được khoét rãnh để phục vụ mục đích căng đai.
5.1.2. Kết quả thiết kế và gia công bằng phương pháp in 3d module thử nghiệm.
Module sensor được thiết kế trên phần mềm SolidWorks, sau đó được chuyển sang phần mềm Repetier Host với các thông số được setup sẵn để tạo mẫu. Sau đó, thuê đơn vị bên ngồi in. Kết quả gia cơng và q trình in được thể hiện ở Hình 6.1, 6.2, 6.3.
Repetier Host là một ứng dụng để chuyển các file STL từ các phần mềm thiết kế thành các file GCODE, để nạp vào máy in 3D. Các thông số quan trọng cần setup trên phần mềm:
+ Nhiệt độ đầu mũi in: 180°C – 200°C. + Nhiệt độ bàn in: 45°C - 55°C.
+ Chiều rộng bàn in: 150 mm x 150 mm x 226 mm. + Độ dày lớp mực in đầu tiên: 0,1 mm.
51 + Độ dày lớp lớp mực in: 0.2 mm.
+ Độ đặc lớp support: 40%. + Tốc độ mũi in: 30 mm/s.
Hình 5. 1 Mơi trường SolidWorks. Hình 5. 2 Mơi trường Repetier Host.
Hình 5. 3 Kết quả
5.2. Điều khiển và công suất hồi tiếp.
Công suất hồi tiếp.
- Hồi tiếp giá trị dòng điện:
Điện áp hồi tiếp trả về từ cảm biến dòng điện ACS712 là một giá trị analog, hàm analogRead(A0) trên Arduino có vai trog ghi lại giá trị đầu vào. Vì giá trị analog đọc về liên tục trong thời gian ngắn kết hợp với phương pháp so sánh độ chênh lệch mức áp
52 trên chân A0 của Arduino với điện áp chuẩn 5V, gây ra hiện tượng nhiễu rất lớn, từ đó làm cho hệ thống hoạt động không ổn định (đường màu xanh).
Chính vì vậy, tác giả lựa chọn sử dụng bộ lọc Kalman để lọc lại tín hiệu analog đầu vào của hệ thống (đường màu đỏ).
Hình 5. 4 Dịng điện đầu vào trước và sau bộ lọc Kalman.
Qua đồ thị trên, ta thấy giá trị điện áp trả về sau bộ lọc ổn định hơn rất nhiều. Hệ thống hoạt động cũng ổn định hơn.
- Hồi tiếp điện áp:
Hồi tiếp điện áp là một phần hết sức quan trọng trong việc tính tốn đúng cơng suất đầu ra của turbine. Tác giả lựa chọn cả hai phương pháp hồi tiếp điện áp:
+ Đọc tín hiệu từ cảm biến điện áp: INA219. Trả giá trị về thông qua giao tiếp I2C. + Đọc trực tiếp tín hiệu analog qua cầu phân áp với 2 điện trở 𝑅1 = 100𝐾 và 𝑅2 = 10𝐾.
Qua thực nghiệm thực tế, điện áp hồi tiếp của giá trị cảm biến điệp áp INA219 và giá trị sau bộ lọc Kalman của cầu phân áp là hoàn toàn giống nhau. Nhưng thời gian hồi tiếp của INA219 là chậm so với phương pháp đọc trục tiếp từ cầu phân áp. Ưu điểm của cảm biến là khả năng làm việc lâu dài, ít bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ hơn so với cầu phân áp.
53
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN 6.1. Cơng việc đã hồn thành. 6.1. Cơng việc đã hồn thành.
Luận văn đã hồn thành được những cơng việc sau:
+ Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo cơ cấu xoay trục yaw của turbine gió PMSG 300W. + Thiết kế, chế tạo khung tháp và module cảm biến hướng gió.
+ Áp dụng được chuẩn truyền thông công nghiệp RS485 với giao thức MODBUS RTU.
+ Ứng dụng được giải thuật P&O dị tìm điểm công suất cực đại.
6.2. Vấn đề sẽ giải quyết trong tương lai.
+ Chạy thực nghiệm mơ hình.
+ Cải thiện phần cơ khí của hệ thống bao gồm bộ phận che chắn cơ cấu truyền động khỏi tác động của môi trường.
+ Thêm tủ điện, bao bọc đường dây tín hiệu để chống nhiễu.
+ Cải thiện thiết kế cảm biến hướng gió để tích hợp khả năng đo tốc độ gió phục vụ nhu cầu quan trắc.
+ Ứng dụng Enthernet để quản lý, giám sát từ xa.
+ Phát triển giải thuật MPPT P&O, sử dụng dữ liệu quan trắc nhằm dự báo trước được hướng gió, tối đa khả năng đáp ứng của turbine.
54
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Narayana, M., Putrus, G. A., Leung, P. S., Jovanovic, M., & McDonald, S. (2012). Development of a model to investigate the yaw behaviour of small horizontal axis wind turbines. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 226(1), 86-97.
[2] Nguyễn, V. X., Hoàng, Đ. T., Vũ, T. H., & Nguyễn, T. C. (2016). Một giải pháp bảo mật cho giao thức Modbus TCP phịng chống tấn cơng vào hệ thống SCADA sử dụng giao thức này. Bản B của Tạp chí Khoa học và Cơng nghệ Việt Nam, 4(1).
[3] Tấn, N. V., Quân, D. M., Tuấn, T. A., Kiên, P. V., Lâm, L. H., & Long, H. H. (2018). So sánh các thuật tốn bắt điểm cơng suất cực đại bằng phương pháp mơ phỏng và thực nghiệm. Tạp chí KH&CN Đại học Đà Nẵng, Số, 11, 64-68.
[4] Soetedjo, A., Lomi, A., & Mulayanto, W. P. (2011, July). Modeling of wind energy system with MPPT control. In Proceedings of the 2011 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (pp. 1-6). IEEE.
[5] Sơn, N. T., Danh, T. H., Lợi, N. P., Thành, Q. Đ., & Nhân, L. (2019). Tìm điểm cơng suất cực đại của máy phát điện gió PMSG 200 W. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 11-20.
[6] Annoni, J., Bay, C., Johnson, K., Dall'Anese, E., Quon, E., Kemper, T., & Fleming, P. (2019). Wind direction estimation using SCADA data with consensus- based optimization. Wind Energy Science, 4(2), 355-368.
[7] Trịnh, C., & Lê, V. U. (2006). Tính tốn thiết kế hệ dẫn động cơ khí. NXB giáo dục.
[8] De Zutter, S., De Kooning, J. D., Samani, A. E., Baetens, J., & Vandevelde, L. (2017, August). Modeling of active yaw systems for small and medium wind turbines. In 2017 52nd International Universities Power Engineering Conference