• Tuning path cho 𝑖𝑏𝑎𝑡
Từ Hình 2.14, để điều khiển dịng điện qua pin, trình từ tác động của các đại lượng như sau. Dòng điện 𝑖𝑏𝑎𝑡 sẽ được điều khiển thơng qua dịng điện qua bộ biến đổi
𝑖𝑐ℎ. Dòng điện qua siêu tụ của HESS 𝑖𝑠𝑐 sẽ điều khiển 𝑖𝑐ℎ. Dịng 𝑖𝑠𝑐 có thể được điều khiển thông qua điện áp vào bộ biến đổi DC-DC. Cuối cùng điện áp 𝑢𝑐ℎ này được điều chỉnh nhờ hàm điều chế 𝑚1. Vì vậy đường điều chỉnh cho dịng điện của pin sẽ như sau:
𝑚 → 𝑢𝑐ℎ → 𝑖𝑠𝑐 → 𝑖𝑐ℎ → 𝑖𝑏𝑎𝑡
2.3.2.2. Thiết kế điều khiển
Vẫn dựa trên phương pháp thiết kế điều khiển dựa vào nghịch đảo mơ hình hệ thống. Ta tiến hành xác định đường điều khiển “Control path” và xây dựng bộ điều khiển cho từng phần tử. Từ “tuning path” đã xác định ở trên, thực hiện nghịch đảo để có được đường điều khiển.
Đường điều khiển “Control path” có dạng như sau:
𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑓 → 𝑖𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓 → 𝑖𝑠𝑐 𝑟𝑒𝑓 → 𝑢𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓 → 𝑚
• Nghịch đảo phần tử kết nối mạch Coupling Từ PT 2.59 ta có:
25
• Nghịch đảo bộ biến đổi DC-DC 2 chiều Từ PT 2.56, thực hiện nghịch đảo trực tiếp như sau:
𝑖𝑠𝑐 𝑟𝑒𝑓 = 𝑖𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓
𝑚𝜂𝑐ℎ𝑘 =𝑖𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓
𝑚 𝜂𝑐ℎ
−𝑘 PT 2.61
• Bộ điều khiển dịng điện cho cuộn kháng L
Hình 2.15 Cấu trúc điều khiển vòng dòng điện qua cuộn kháng L
Cuộn kháng là phần tử tích lũy năng lượng, có hàm truyền đối tượng dạng khâu qn tính bậc nhất. Vì thế nên không thể tiến hành nghịch đảo trực tiếp được. Ở đây cần thiết kế một bộ điều khiển PI vịng kín cho dịng qua cuộn kháng theo cấu trúc như ở Hình 2.15.
Hàm truyền đạt của đối tượng có dạng:
𝐺𝐿(𝑠) = 1 𝑟𝐿 + 𝑠𝐿 = 1 𝑟𝐿 1 +𝑟𝐿 𝐿𝑠 PT 2.62 Xét bộ điều khiển PI có dạng: 𝐺đ𝑘 𝐿(𝑠) = 𝐾𝑝𝐿 +𝐾𝑖𝐿 𝑠 PT 2.63 Từ PT 2.62 và PT 2.63, đặt: 𝑘 = 1 𝑟𝐿, 𝜏 = 𝐿 𝑟𝐿 Xét hàm truyền hệ hở: 𝐺ℎ(𝑠) = 𝐺𝐿(𝑠)𝐺đ𝑘 𝐿(𝑠) = ( 𝑘 1 + 𝜏𝑠)(𝐾𝑝𝐿 + 𝐾𝑖𝐿 𝑠 ) PT 2.64 Chọn tham số để thỏa mãn: 𝐾𝑝𝐿 𝐾𝑖𝐿 = 𝜏, khi đó hàm truyền hệ hở trở thành: 𝐺ℎ(𝑠) =𝑘𝐾𝑖 𝑠 PT 2.65
Vậy nên hàm truyền hệ kín là:
𝐺𝑘(𝑠) = 𝑖𝑠𝑐 𝑖𝑠𝑐 𝑟𝑒𝑓 = 𝐺ℎ(𝑠) 1 + 𝐺ℎ(𝑠)= 𝑘𝐾𝑖𝐿 𝑠 1 +𝑘𝐾𝑠𝑖𝐿 = 1 1 +𝑘𝐾1 𝑖𝐿𝑠 PT 2.66
26
𝑇𝑟𝑒𝑠 = 5 1
𝑘𝐾𝑖𝐿 ⇔ 𝐾𝑖𝐿 = 5
𝑘𝑇𝑟𝑒𝑠 PT 2.67
Với vòng điều khiển dòng điện, chọn thời gian quá độ 𝑇𝑟𝑒𝑠 là 10ms. Khi đó, giá trị của 𝐾𝑝L được xác định theo cơng thức:
𝐾𝑝𝐿 = 𝜏𝐾𝑖𝐿 PT 2.68
Các hằng số cho bộ điều khiển PI dòng điện qua cuộn kháng L là:
{ 𝐾𝑖𝑑 = 5𝑟𝐿 𝑇𝑟𝑒𝑠 𝐾𝑝𝑑 = 5𝐿 𝑇𝑟𝑒𝑠 PT 2.69
Phương trình bộ điều khiển dịng điện PI cho cuộn kháng L là:
𝑢𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓 = 𝑢𝑠𝑐 𝑚𝑒𝑎− [(𝑖𝑠𝑐 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖𝑠𝑐 𝑚𝑒𝑎)𝐾𝑝𝐿 +(𝑖𝑠𝑐 𝑟𝑒𝑓 − 𝑖𝑠𝑐 𝑚𝑒𝑎)
𝑠 𝐾𝑖𝐿] PT 2.70
• Nghịch đảo bộ biến đổi DC-DC 2 chiều Chopper lần thứ 2
Do đường điều khiển “Control path” đi qua bộ Chopper 2 lần nên ta cần thêm 1 bộ điều khiển nghịch đảo nữa cho khối Chopper để có được hàm điều chế 𝑚, từ đó tạo tín hiệu PWM đóng cắt các van cơng suất.
Hàm điều chế 𝑚 được tính theo cơng thức sau:
𝑚 = 𝑢𝑐ℎ 𝑟𝑒𝑓
𝑢𝑏𝑎𝑡 𝑚𝑒𝑎 PT 2.71
• Khối chiến lược điều khiển Strategy
Với khối Strategy, đây sẽ là nơi các thuật toán chiến lược điều khiển nêu trên được đưa vào thực thi nhằm tính tốn ra được lượng đặt cho dịng điện pin 𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑓 một cách tốt nhất tùy theo từng mục đích điều khiển. Phần tiếp theo của luận văn sẽ lần lượt trình bày về hai chiến lược quản lý năng lượng mới được đề xuất trong quá trình nghiên cứu của tác giả.
27
CHƯƠNG 3. CHIẾN LƯỢC QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG BỘ LỌC THÍCH NGHI
3.1 Thuật tốn bộ lọc thích nghi
Bộ lọc thơng thấp là một thuật tốn thường được sử dụng trong bài toán phân phối năng lượng giữa nhiều loại nguồn do đặc tính đơn giản, cần năng lực tính tốn thấp của vi xử lý nhưng lại mang tới hiệu quả tốt để loại bỏ những thành phần dịng điện có tần số cao cho pin. Thơng thường, bộ lọc thông thấp phân phối năng lượng giữa pin và SC có cơng thức dựa trên sự khác biệt của các đặc tính tần số như sau:
𝑖𝑏𝑎𝑡_𝑟𝑒𝑓 = 1
𝜏𝑠 + 1𝑖𝑡𝑟𝑎𝑐
PT 3.1
Giá trị hằng số thời gian 𝜏 thường được tìm ra nhờ vào đồ thị Ragone [35, 36] hoặc qua thí nghiệm nhiều lần về hệ thống và 𝜏 sẽ không thay đổi trong tồn bộ q trình vận hành. Tuy nhiên, sự phân bố năng lượng bị ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện lái xe trên thực tế. Do đó, giá trị của 𝜏 nên được điều chỉnh liên tục để duy trì được hoạt động ổn định của hệ năng lượng trong quá trình di chuyển của xe. Vì thế, để điều chỉnh giá trị 𝜏 thích nghi được với điều kiện sử dụng của xe, PT 4.1 được biến đổi lại như trong Hình 3.1. Phương trình bộ lọc thơng thấp truyền thống được viết lại dưới dạng khâu tích phân có phản hồi âm. Tiếp theo đó, hai hệ số mới là 𝜏𝑎 và 𝑘𝑑 được đưa vào để thay thế cho hằng số thời gian ban đầu. 𝜏𝑎 = 50 là giá trị ban đầu được chọn ra từ Ragone’s plot sao cho phù hợp với đặc tính của hệ năng lượng lai pin-siêu tụ trong hệ thống được nghiên cứu. Hệ số thích nghi
𝑘𝑑 trong Hình 3.1 được tính tốn ra nhờ các chiến lược quản lý đề xuất dưới đây.
Hình 3.1 Biến đổi thuật tốn bộ lọc thích nghi
Ý tưởng chính của chiến lược quản lý năng lượng ở đây là nếu siêu tụ cịn nhiều “khả năng” thì nó càng hỗ trợ được nhiều cho pin.
𝑖𝑏𝑎𝑡 = (1 − 𝑆𝐶 "𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦")
“Khả năng” của siêu tụ có thể được thể hiện ở ba phương diện: năng lượng, SOC và điện áp. Vì thế, hệ số phân phối thích ứng 𝑘𝑑 được tính tốn theo ba hướng như sau:
• Chiến lược dựa trên năng lượng của siêu tụ:
𝑘𝑑 =𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑒𝑎
2 − 𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛2
𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛2
PT 3.2
28
𝑘𝑑 =𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑒𝑎 − 𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛
𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛 PT 3.3
• Chiến lược dựa trên điện áp của siêu tụ:
𝑘𝑑 = (𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑒𝑎 − 𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛
𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛 )
2 PT 3.4
Chiến lược dựa trên năng lượng liên quan đến điện áp siêu tụ bình phương vì năng lượng siêu tụ tỷ lệ với nó. Chiến lược dựa trên SOC được xác định bởi mối quan hệ giữa điện áp siêu tụ đo được hiện tại và giá trị điện áp siêu tụ tối thiểu
𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛. Nếu SOC của pin là một hàm phi tuyến tính với điện áp của pin, thì SOC
của siêu tụ lại được xác định là tuyến tính với điện áp của nó. Điều đó mang lại hiệu ứng đặc biệt cho chiến lược điều khiển. Cuối cùng, thuật toán dựa trên điện áp siêu tụ là bình phương của chiến lược dựa trên SOC. Mặc dù tất cả các phương pháp tiếp cận đều được tính tốn theo giá trị điện áp của siêu tụ nhưng mỗi chiến lược đều mang lại sự biến thiên “khả năng” của siêu tụ theo những tỷ lệ và đem lại sự hiệu quả một cách riêng biệt. Từ đây, bộ lọc thích nghi có khả năng tự động thay đổi hằng số thời gian sao cho phù hợp với từng thời điểm trong quá trình hoạt động của xe
Ngoài ra, chiến lược quản lý năng lượng đề xuất sẽ được hỗ trợ thêm bởi khối điều khiển sạc siêu tụ như Hình 3.2. Khối này sẽ giúp siêu tụ được sạc lại một cách tốt hơn trong những q trình xe khơng u cầu lượng cơng suất lớn như khi chạy thẳng đều. Thuật toán ở đây là siêu tụ sẽ được sạc lại với một mức dòng điện định sẵn nếu giá trị tuyệt đối của dòng điện yêu cầu của xe 𝑖𝑡𝑟𝑎𝑐 nhỏ hơn hoặc bằng giá trị ε.
Hình 3.2 Khối điều khiển sạc siêu tụ điện
3.2 Thuật toán giới hạn điện áp siêu tụ
Nhằm mục đích sử dụng siêu tụ một cách hiệu quả nhất, bên cạnh chiến lược điều khiển đã đề ra ở trên, một thuật toán giới hạn khoảng điện áp hoạt động của siêu tụ sẽ được áp dụng. Do 75% năng lượng của siêu tụ điện được chứa trong khoảng điện áp từ 𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛 đến 𝑢𝑠𝑐_𝑛𝑜𝑚 nên bộ giới hạn điện áp sẽ giúp cho siêu tụ luôn hoạt động bên trong dải này.
29
Hình 3.3 Bộ giới hạn điện áp siêu tụ
Hình 3.3 đưa ra sơ đồ thuật toán của bộ giới hạn điện áp siêu tụ. Điều mà được làm rõ ở phương trình dưới đây.
𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑓 = (1 − 𝑛𝑑)𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑟𝑒𝑓𝑐𝑎𝑙+ 𝑛𝑑𝑖𝑡𝑟𝑎𝑐 PT 3.5
Thay vì phải thay đổi giá trị một cách đột ngột khi chạm tới giới hạn 𝑢𝑠𝑐_𝑚𝑖𝑛 và
𝑢𝑠𝑐_𝑛𝑜𝑚, các giá trị tiệm cận 𝑢𝑠𝑐_ℎ𝑖 và 𝑢𝑠𝑐_𝑙𝑜 được đưa vào nhằm đạt được sự điều chỉnh điện áp siêu tụ một cách mượt mà hơn. Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ mất điều khiển của hệ thống khi gặp một số tình huống khơng mong muốn.
Cuối cùng, toàn bộ chiến lược quản lý năng lượng và các thuật toán hỗ trợ sẽ được triển khai trong khối Strategy theo sơ đồ Hình 3.4 như sau:
Hình 3.4 Sơ đồ triển khai khối Strategy
3.3 Mơ phỏng, thực nghiệm kiểm chứng và bình luận
Kịch bản mơ phỏng
Hệ thống xe điện với hệ năng lượng lai được mô phỏng bằng phần mềm MATLAB/Simulink với thư viện EMR. Thông số kĩ thuật của hệ thống được cung cấp ở bảng 4.1 lấy nguyên mẫu từ chiếc xe Mitsubishi i-MiEV và siêu tụ điện NESSCAP phục vụ thực nghiệm của phòng TN nghiên cứu xe điện CTI (Hình 3.5 và Hình 3.6).
30
Hình 3.5 Xe ơ tơ điện Mitsubishi i-MiEV
Hình 3.6 Siêu tụ điện NESSCAP EMHSR-0062C0-125R0SR2
Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật của hệ thống
Đại lượng Thông số
Xe i-MiEV Tổng khối lượng 𝑀𝑡𝑜𝑡 1250 kg Tỷ số hộp số 𝑘𝑔𝑒𝑎𝑟 7.065 Bán kính bánh xe 𝑅𝑤ℎ𝑒𝑒𝑙 0.2844 m Hệ số khí động học 𝐶𝑑𝐴𝑓 0.8295 m2 Hệ số cản lăn 𝑐𝑟 0.02
Khối lượng riêng không
31 Động cơ IPMSM
Công suất tối đa 𝑃𝑚𝑎𝑥 49 kW
Số cặp cực 𝑧𝑝 4
Từ thông cực 𝜑𝑝 0.06 Wb
Điện cảm Stator 𝐿𝑠𝑑 140 μH
𝐿𝑠𝑞 210 μH
Nội trở cuộn dây 𝑅𝑠𝑑 = 𝑅𝑠𝑞 12 mΩ Pin LEV50 Li-ion
Dung lượng 1 cell 𝑄𝑏𝑎𝑡 50 Ah
Điện áp hở mạch 1 cell 𝑢𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑛𝑜𝑚 3.7 V Điện áp hở mạch 1 cell (ở
20% SOC) 𝑢𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑚𝑖𝑛 3.06 V
Nội trở 1 cell 𝑟𝑏𝑎𝑡 1.7 mΩ
Số cell nối tiếp 𝑛𝑠𝑒_𝑏𝑎𝑡 88
Số nhánh song song 𝑛𝑝𝑎_𝑏𝑎𝑡 1
Siêu tụ NESSCAP EMHSR-0062C0-125R0SR2
Điện áp định mức 𝑢𝑠𝑐_𝑛𝑜𝑚 125V Điện dung 𝐶𝑚𝑜𝑑 62 F Nội trở 𝑟𝑠𝑐_𝑚𝑜𝑑 10 mΩ Mật độ nặng lượng theo khối lượng 2.0 Wh/kg Mật độ công suất khả dụng 1.8 kW/kg Dòng liên tục tối đa
(∆T = 40ºC) 250 A
Trong nghiên cứu này, hai chu trình lái đặc trưng cho các điều kiện lái xe trên thực tế sẽ được sử dụng để kiểm chứng tính đúng đắn và so sánh hiệu quả của các thuật toán đề xuất. Ngồi ra, những chiến lược thích nghi này cũng sẽ được so sánh với một bộ LPF truyền thống với tần số cắt 45 mHz mà được cơng bố ở một nghiên cứu trước đó [32]. Chu trình lái đầu tiên là NEDC, thể hiện những điều kiện lái xe tiêu chuẩn thành phố châu Âu. Nó bao gồm bốn chu trình nội đơ và một chu trình trên cao tốc. Chu trình lái thứ hai là Artemis Urban. Nó phản ánh những dữ liệu lớn thực tế về hành vi người lái được thu thập ở châu Âu.
Mô phỏng offline
Đáp ứng tốc độ của xe điện với các chu trình lái được thể hiện ở Hình 3.7. Bộ điều khiển tốc độ cho thấy hiệu quả tốt khi vận tốc của xe ln bám sát với lượng đặt và khơng có độ q điều chỉnh. Dòng điện yêu cầu đối với hệ thống nguồn năng lượng được đưa ra ở Hình 3.8.
32
Hình 3.7 Đáp ứng tốc độ của xe điện
Hình 3.8 Dịng điện u cầu của hệ thống truyền động
Trong nghiên cứu này, mục tiêu chính của hệ năng lượng lai là giảm thiểu các yếu tố gây sức ép cho pin không chỉ ở giá trị rms mà cịn cả sự thay đổi nhanh chóng của dịng điện. Các kết quả mơ phỏng dịng điện của pin với ba thuật toán đề xuất dựa được thể hiện trong Hình 3.9 và Hình 3.10.
33 .
Hình 3.10 Dịng điện pin với các chiến lược điều khiển với chu trình Artemis
Tiếp theo, Hình 3.11 đưa ra so sánh về các chỉ tiêu chất lượng của dòng điện pin bao gồm giá trị rms và độ lệnh chuẩn giữa 4 thuật toán với hệ năng lượng lai và thêm vào đó là xe chạy thuần pin. Pin và siêu tụ lúc này đều được sạc đầy. Mục tiêu của thuật toán đề xuất là làm giảm được giá trị rms của dòng pin cũng như giảm sự dao động được thể hiện qua nhân tố độ lệch chuẩn, qua đó có khả năng làm tăng tuổi thọ của pin dựa trên cơ sở nghiên cứu về pin LiFePO4 [37].
34 Hình 3.11a cho thấy xe điện chạy thuần pin ln phải chịu dịng điện rms của pin cao nhất. Ở chu trình NEDC, thuật tốn dựa trên SOC siêu tụ cho thấy hiệu quả tốt nhất khi đã giảm được lần lượt 20% và 14% dòng rms của pin so với xe điện chạy pin thuần và thuật toán LPF truyền thống. Ngồi ra, độ lệch chuẩn dịng điện của thuật toán SOC cũng là thấp nhất ở trên Hình 3.11b. Thuật tốn dựa trên năng lượng siêu tụ là kém hiệu quả nhất trong số ở thuật tốn đề xuất, tuy nhiên nó cũng vẫn tốt hơn so với thuật tốn LPF truyền thống.
Với chu trình Artemis Urban, những chiến lược điều khiển đề xuất và hệ năng lượng lại cho thấy những hiệu quả đáng kể. Phương pháp dựa trên năng lượng siêu tu cho hiệu quả cao nhất khi nó giảm thiểu lên tới 69% và 55% dòng rms của pin so với xe điện chạy pin thuần và thuật toán LPF truyền thống. Độ lệch chuẩn dịng điện của thuật tốn này khi đó là 3.1A và chỉ bằng 17% độ lệch chuẩn dịng điện của xe chạy pin. Thuật tốn dựa trên SOC và điện áp siêu tụ cũng cho kết quả tốt hơn thuật tốn truyền thống. Từ đây có thể thấy rằng, sự biến động lớn tác động xấu lên pin của xe đã được giảm thiểu nhiều.
Tóm lại, chiến lược dựa trên năng lượng mang lại hiệu quả lớn nhất cho các chu kỳ đơ thị có điều kiện lái xe thay đổi đáng kể và liên tục. Chiến lược dựa trên SOC và chiến lược dựa trên điện áp hiệu quả hơn chiến lược dựa trên năng lượng khi chúng hoạt động trong điều kiện lái xe ít biến động. Do giảm thiểu đáng kể dịng điện cực đại và dòng điện rms của pin, sự sụt giảm điện áp của pin cũng được hạn chế. Vì vậy, tác dụng khơng mong muốn trên hệ thống truyền động điện được tránh nhờ vào hoạt động của cấu hình hệ năng lượng lại bán chủ động và chiến lược quản lý năng lượng [38]. Do đó, có thể thấy rằng hệ thống nguồn lai và các chiến lược lọc thích ứng được đề xuất thích hợp hơn dành cho ô tô điện trong thành phố so với các loại xe điện khác hoạt động với trong điều kiện ít biến động.
35
Hình 3.13 Điện áp siêu tụ với các chiến lược quản lý ở chu trình Artemis
Hình 3.12 và Hình 3.13 cho thấy sự hoạt động của siêu tụ điện ở các mức điện áp ban đầu khác nhau. Có thể thấy siêu tụ ln được giới hạn trong vùng hoạt động đã định trước. Các chiến lược bộ lọc thích nghi cho thấy sự hiệu quả rõ rệt trong việc tận dụng khả năng của siêu tụ điện so với thuật toán lọc truyền thống. Qua đây có thể thấy được sự bền vững và hiệu quả của hệ thống điều khiển và quản