Thị nhận dạng hệ số khuyếch đạ iK

Trên hai đồ thị nêu trên đƣờng màu đen là tham số thực, còn đƣờng màu đỏ là tham số nhận dạng đƣợc. Qua hai đồ thị cho thấy sai số rất nhỏ.

4.3. Mô phỏng luật điều khiển tối ƣu thích nghi.

Luật điều khiển tối ƣu theo biểu thức (3.74) ngoài việc sử dụng giải thuật lọc Kalman để đánh giá véc tơ trạng thái động học hệ thống (véc tơ X ) còn phải xác định các ma trận Kx và K1. Hai ma trận này lại phụ thuộc vào các tham số

1

, K, z

T , z2. Trong khi các tham số này phụ thuộc vào năng lƣợng cột nƣớc nơi đặt tổ máy phát điện. Vì vậy cần phải đồng bộ với việc nhận dạng các tham số

1

, K, z

T , z2 cần phải xác định các ma trận Kx và K1 để thích nghi với sự thay đổi của năng lƣợng cột nƣớc.

Để giải hai hệ phƣơng trình đại số (3.71) và (3.72) có thể giải hai hệ phƣơng trình vi phân tƣơng đƣơng (3.67) và (3.68) với điều kiện biên ở phía phải (ở thời điểm cuối).

Để giải quyết vấn đề này, thực hiện giải pháp nhƣ sau, đặt biến thời gian ngƣợc:  Tf t. Từ đó có hai hệ phƣơng trình vi phân tƣơng ứng với hai hệ (3.67) và (3.68) sau:

,Kx(0)0 (4.24) , K1(0)0 (4.25) Hai phƣơng trình (4.24) và (4.25) đƣợc viết dƣới dạng rời rạc với bƣớc rời rạc T nhƣ sau: 1 (  1) ( ) ( ( )  T ( ) ( )  T ( ) ). x x x x x x K i K i K i A A K i K i BR B K i Q T (4.26) 1 1(  1) 1( ) [(  ( )  T ( ) T) 1( ) ( ) ]. x x x K i K i K i BR B K i A K i K i CV T (4.27) Với điều kiện biên (điều kiện ban đầu, khi i0):

(0)0

x

K , K1(0)0 (4.28)

Từ thông tin nhận dạng các tham số T, K, z1, z2 tiến hành mơ phỏng q trình điều khiển tối ƣu thích nghi theo các bƣớc sau:

- Xây dựng các ma trận A, B, C theo các biểu thức (3.38), (3.39), (3.40), (3.41), (3.42), (3.43),

- Xây dựng véc tơ V theo biểu thức (3.44), - Thực hiện hai phép tính truy hồi (4.26) và (4.27), - Xác định luật điều khiển tối ƣu (3.74),

- Xác định trạng thái động học X trên cơ sở giải hệ phƣơng trình vi phân tuyến tính (3.37) theo phƣơng pháp số hóa sau:

(  1) ( )( ( ) ( ) ).

X i X i AX i BU i CV T (4.29)

Thay U theo (3.74) vào (4.29) có cơng thức để tính mơ phỏng trạng thái động học hệ thống dƣới tác động điều khiển tối ƣu thích nghi nhƣ sau:

1 1

1

(  1) ( ) ( ( )  T ( )  T  ).

x

X i X i AX i BR B K X i BR B K CV T (4.30) Trên cơ sở phân tích nêu trên có thể xây dựng lƣu đồ thuật toán hệ thống mơ phỏng q trình điều khiển thích nghi tổ máy phát thuỷ điện công suất vừa và nhỏ nhƣ sau:

Bắt đầu

Nhập các tham số đầu vào:

Kết thúc Không

1 2

, , , u, , , u, ,

T K T K z z K Q R

Xây dựng các ma trận: A,B, C theo (3.38); (3.39); (3.40); (3.41); (3.42);(3.43) Giải hệ phƣơng trình xác định Theo công thức truy hồi (4.26); (4.27) K Kx, 1

Tính U

Đƣa ra tín hiệu X và J

LKT Có

Giải hệ phƣơng trình trạng thái X theo thuật tốn truy hồi (4.30) và tính J theo (3.45)

Nhập lệnh kết thúc Thay đổi K, T, để mô phỏng sự thay đổi mức nƣớc dịng sơng

4.3.1. Mô phỏng luật điều khiển tối ƣu

Khi tải yêu cầu thay đổi, làm tốc độ quay turbine thay đổi, khi đó thiết bị điều khiển điều chỉnh van cấp nƣớc để đƣa turbine về tần số quay chuẩn 0. Trên các hình 4.6, 4.7, 4.8 là các đồ thị khi thực hiện luật điều khiển tối ƣu.

Hình 4.6. Tần số quay turbine khi thực hiện luật điều khiển tối ưu

Hình 4.8. Giá trị đánh giá chất lượng điều khiển J

Khi này hàm chỉ tiêu tối ƣu tính theo cơng thức (3.45) là J 0,0902.

Trên hình các 4.9, 4.10, 4.11 là các đồ thị khi ma trận Kx chệch khỏi giá trị chuẩn theo hƣớng giảm các phần tử đƣờng chéo của nó 10%.

Hình 4.10. Tần số quay turbine khi thực hiện luật điều khiển không tối ưu (Kx giảm).

Hình 4.11. Góc quay cánh lái hướng khi điều khiển không tối ưu (K giảm) x

Trên hình 4.12, 4.13, 4.14 là các đồ thị khi ma trận Kx chệch khỏi giá trị chuẩn theo hƣớng tăng các phần tử đƣờng chéo của nó 10% .

Hình 4.12. Tần số quay turbine khi thực hiện luật điều khiển không tối ưu (K tăng) x

Hình 4.14. Giá trị đánh giá chất lượng J khi điều khiển không tối ưu (Kxtăng)

Nhận xét:

Từ các đồ thị trên cho thấy khi điều khiển tối ƣu tần số quay turbine về giá trị chuẩn với dao động nhỏ. Thời gian quá độ cũng nhỏ. Chỉ tiêu chất lƣợng có giá trị nhỏ nhất (J = 0,0902), cịn khi điều khiển khơng tối ƣu giảm thì J = 0,1157 (lớn hơn 0,0902) và khi điều khiển không tối ƣu tăng thì J = 0,0947 (lớn hơn 0,0902). Qua đây cho thấy sự ƣu việt của luật điều khiển tối ƣu.

4.3.2. Mơ phỏng luật điều khiển tối ƣu thích nghi

+ Trƣờng hợp 1: K tăng từ 12000 lên 18000 ; T tăng từ 10000 lên 12000 Trên các hình 4.15, 4.16, 4.17, 4.18, 4.19, 4.20, 4.21 thể hiện đồ thị khi mức nƣớc dịng sơng thay đổi làm hệ số khuyếch đại K và hằng số thời gian T tăng, trong đó hình 4.19 và hình 4.21 thể hiện thời điểm thay đổi tham số K và T.

Hình 4.15. Sự thay đổi tham số K

Hình 4.19. Góc quay cánh lái hướng (độ) ở thời điểm K và T tăng

Hình 4.21. Tần số quay turbine (rad/s) ở thời điểm K và T tăng.

+ Trƣờng hợp 2: K giảm từ 12000 xuống 8000 ; T giảm từ 10000 xuống 6000.

Trên các hình 4.22, 4.23, 4.24, 4.25, 4.26, 4.27, 4.28 thể hiện đồ thị khi mức nƣớc dịng sơng thay đổi làm hệ số khuyếch đại K và hằng số thời gian T

giảm, trong đó hình 4.26 và hình 4.28 thể hiện thời điểm thay đổi tham số K và

Hình 4.22. Sự thay đổi tham số K

Hình 4.24. Hàm chỉ tiêu chất lượng J

Hình 4.26. Góc quay cánh lái hướng (độ) ở thời điểm K và T giảm

Hình 4.28. Tần số quay turbine (rad/s) ở thời điểm K và T giảm.

+ Trƣờng hợp 3: K tăng từ 12000 xuống 18000 ; T giảm từ 10000 xuống 6000.

Trên các hình 4.29, 4.30, 4.31, 4.32, 4.33, 4.34, 4.35 thể hiện đồ thị khi mức nƣớc dịng sơng thay đổi làm hệ số khuyếch đại K tăng và hằng số thời gian T giảm, trong đó hình 4.33 và hình 4.35 thể hiện thời điểm thay đổi tham số K và

Hình 4.29. Sự thay đổi tham số K

Hình 4.31. Hàm chỉ tiêu chất lượng J

Hình 4.33. Góc quay cánh lái hướng (độ) ở thời điểm K tăng và T giảm

Hình 4.35. Tần số quay turbine (rad/s) ở thời điểm K tăng và T giảm. Nhận xét: Từ các đồ thị cho thấy, khi mức năng lƣợng dịng sơng thay đổi Nhận xét: Từ các đồ thị cho thấy, khi mức năng lƣợng dịng sơng thay đổi

(tăng hoặc giảm) làm cho các tham số mơ hình mơ tả tổ hợp turbine+máy phát điện thay đổi (thời điểm phát hiện và nhận dạng xác định các tham số K và T), hiệu chỉnh luật điều khiển tối ƣu xong vào giây thứ 5. Do sự hiệu chỉnh gây ra sự biến động hệ thống, làm cho cánh lái hƣớng dòng nƣớc cấp vào turbine và tốc độ quay turine có biến động. Tuy nhiên các tham số này cũng nhanh chóng trở về giá trị danh định. Nhƣ vậy luật điều khiển tối ƣu thích nghi có tính bền vững với sự thay đổi của mức năng lƣợng dịng sơng.

4.3.3. Mô phỏng luật điều khiển tối ƣu khi tải thay đổi

Trên hình 4.36, 4.37, 4.38 là các đồ thị khi công suất yêu cầu đối với tổ máy giảm, tức là cắt bớt các tải tiêu thụ vào máy phát.

Hình 4.36. Góc quay cánh lái hướng (độ) khi tải yêu cầu giảm

Hình 4.38. Sự thay đổi tần số quay turbine ở thời điểm tải thay đổi

+ Trƣờng hợp 2: Khi tải Z1 tăng 25%

Trên hình 4.39, 4.40, 4.41 là các đồ thị khi công suất yêu cầu đối với tổ máy tăng.

Hình 4.39. Góc quay cánh lái hướng (độ) khi tải yêu cầu tăng

Hình 4.41. Sự thay đổi tần số quay turbine ở thời điểm tải thay đổi

Nhận xét:

Từ các hình 4.36-4.41 cho thấy khi tải yêu cầu thay đổi thì giá trị góc quay cánh lái hƣớng dịng nƣớc vào turbine thay đổi giá trị. Tần số quay turbine bị dao động, xong nhanh chóng trở về giá trị danh định.

4.4. Kết luận chƣơng 4

Trên cơ sở học thuật đã trình bày ở chƣơng 2 và chƣơng 3 đã cụ thể hóa thành thuật tốn để ứng dụng cơng cụ Matlab simulink cho việc mô phỏng đánh giá hiệu quả các thuật toán đã đề xuất.

1. Đã đƣa ra mơ hình mơ tả động học một tổ hợp tổ máy turbine và máy phát cụ thể để tiến hành mô phỏng khảo sát. Đã xây dựng các bƣớc để cụ thể hóa

thuật tốn nhận dạng tham số mơ hình mơ tả động học tổ hợp và thuật tốn tổng hợp luật điều chỉnh tối ƣu tần số quay turbine khi có sự thay đổi tải theo yêu cầu. 2. Ứng dụng công cụ mô phỏng Matlab simulink để đánh giá hiệu quả luật điều khiển tối ƣu và sự thay đổi thích nghi của luật điều khiển tối ƣu khi năng lƣợng cột nƣớc nơi đặt nhà máy thủy điện thay đổi và khi tải thay đổi. Qua mơ phỏng cho thấy tính bền vững của luật điều khiển tối ƣu thích nghi.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Từ các nội dung của luận án và các kết quả đã đạt đƣợc cho phép rút ra các kết luận sau và kiến nghị sau:

I. Kết luận

1. Từ phân tích đặc điểm cột nƣớc và tính chất năng lƣợng của cột nƣớc tại các nhà máy thủy điện vừa và nhỏ ở Việt Nam cho thấy cần phải có giải pháp trong việc xây dựng luật điều khiển lƣu lƣợng nƣớc cấp vào turbine tƣơng thích với sự thay đổi của năng lƣợng dịng chảy và sự thay đổi của tải do lƣới điện yêu cầu đối với tổ máy. Từ phân tích sự phát triển của ngành kỹ thuật điện tử và tự động hóa và khả năng tự chủ trong thiết kế và chế tạo thiết bị điều khiển servomotor đã đề xuất giải pháp chúng ta nên bƣớc vào giai đoạn tự chủ thiết kế chế tạo thiết bị điều khiển hệ thống cánh lái hƣớng điều chỉnh dòng nƣớc cấp cho turbine của tổ máy phát điện. Để tiến tới giai đoạn trên cần phải đi trƣớc một bƣớc đó là nghiên cứu xây dựng phƣơng pháp và thuật toán điều khiển turbine trên cơ sở ứng dụng lý thuyết điều khiển và đo lƣờng hiện đại. Đây chính là nhiệm vụ của luận án phù hợp với chuyên ngành “Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa”

2. Ứng dụng phƣơng pháp toán học “bình phƣơng tối thiểu” đã xây dựng thuật toán nhận dạng (xác định) các thơng số của mơ hình tốn học mơ tả hệ thống cánh lái hƣớng và mơ hình mơ tả turbine cùng máy phát điện trong nhà máy thủy điện công suất vừa và nhỏ. Ứng dụng lý thuyết lọc Kalman xây dựng thuật tốn xử lý thơng tin của các con quay vi cơ đo tốc độ góc và thơng tin của các gia tốc kế nhằm xác định tốc độ quay của turbine mini để xác định năng lƣợng cột nƣớc. Thơng số mơ hình và thơng tin năng lƣợng cột nƣớc là những

tham số bắt buộc phải có để tổng hợp lệnh điều khiển turbine trong nhà máy thủy điện công suất vừa và nhỏ.

3. Ứng dụng công thức Parseval thiết lập biểu thức mô tả quan hệ giữa sai số bám và tham số luật điều khiển PID và từ đó đƣa ra giải pháp xác định hệ số tỉ lệ tối ƣu cho luật điều khiển PI trong thiết bị điều khiển hệ thống cánh lái

hƣớng của turbine nhà máy thủy điện. Giải pháp này phục vụ các nhà máy thủy điện công suất vừa và nhỏ hiện đang sử dụng thiết bị điều khiển của nƣớc ngoài.

Ứng dụng phƣơng pháp backstepping và điều khiển tối ƣu để xây dựng thuật toán tổng hợp lệnh điều khiển hệ thống cánh lái hƣớng. Thuật toán tổng hợp lệnh điều khiển backstepping và điều khiển tối ƣu sẽ là cơ sở để xây dựng phần mềm khi chủ động thiết kế và chế tạo thiết bị điều khiển turbine.

4. Đã kết nối thuật toán đánh giá năng lƣợng cột nƣớc nơi đặt nhà máy thủy điện với các thuật toán nhận dạng xác định tham số mơ hình và với thuật tốn tổng hợp lệnh điều khiển tối ƣu van cấp nƣớc cho turbine để tạo ra thuật toán điều khiển thích nghi.

5. Áp dụng công cụ mô phỏng Matlab-simulink để mô phỏng kiểm chứng một số thuật toán đã đề xuất tại chƣơng 2 và 3. Qua kết quả mô phỏng cho thấy áp dụng thuật toán nhận dạng và điều khiển cho luận án đề xuất ở chƣơng 2 và chƣơng 3 thì tần số quay turbine nhanh chóng trở về tần số chuẩn khi có biến động về năng lƣợng cột nƣớc và tải tiêu thụ, đáp ứng yêu cầu về chất lƣợng tần số máy phát.

II. Những điểm mới của luận án.

- Nghiên cứu xây dựng giải pháp ứng dụng thiết bị MEMS để đo năng lƣợng cột nƣớc;

- Ứng dụng phƣơng pháp tốn bình phƣơng tối thiểu xây dựng thuật toán hiệu chỉnh tham số mơ hình mơ tả cụm hợp cánh lái hƣớng, turbine và máy phát điện khi có sự thay đổi năng lƣợng cột nƣớc.

- Áp dụng các phƣơng pháp điều khiển hiện đại: phƣơng pháp backstepping, điều khiển tối ƣu và lọc Kalman để xây dựng bộ điều khiển thích nghi nhằm nâng cao chất lƣợng ổn định tần số quay turbine ở nhà máy thủy điện vừa và nhỏ.

III. Kiến nghị

Áp dụng điểm mới vào thử nghiệm ở một số nhà máy thủy điện công suất nhỏ để đánh giá trị thực tiễn của luận án.

DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

1. Đặng Tiến Trung, Phạm Tuấn Thành (2017), Xây dựng thuật toán xác định tốc

độ quay cho các thiết bị thuỷ điện khi sử dụng các phần tử đo vi cơ quán tính.

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 47, tr. 70-75.

2. Đặng Tiến Trung, Phạm Tuấn Thành (2017), Xây dựng mơ hình mơ tả quá trình điều khiển cho các máy phát điện của nhà máy thủy điện vừa và nhỏ, Tạp

chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 50, tr. 62-69.

3. Đặng Tiến Trung, Phạm Tuấn Thành (2017), Xây dựng thuật toán xác định tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID cấp nước vào tuốc bin thủy điện, Tạp chí

Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 53, tr. 38-48.

4. Đặng Tiến Trung (2017), Xây dựng thuật toán mở cánh lái hướng cấp vào tuốc

bin nhà máy thủy điện vừa và nhỏ, Tạp chí KH và CN Năng lƣợng Trƣờng Đại học

Điện lực, số 14, tr. 22-28.

5. Đặng Tiến Trung (2019), Ứng dụng giải thuật Backstepping xây dựng thuật toán

ổn định tần số quay turbine ở nhà máy thủy điện vừa và nhỏ, Tạp chí KH và CN

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Tiếng Việt

1. Lã Văn Út, Đặng Quốc Thống, Ngô Văn Dƣỡng (2005), Nhà máy thủy điện,

NXB khoa học kỹ thuật, Hà nội.

2. Nguyễn Doãn Phƣớc, Phan Xuân Minh (2005), Nhận dạng hệ thống điều

khiển, NXB khoa học kĩ thuật, Hà Nội.

3. Nguyễn Thƣơng Ngô (2009), Lý thuyết điều khiển thông thường và hiện đại,

Quyển Hệ xung số. NXB Khoa học kĩ thuật, Hà Nội.

4. Lã Văn Út (2011), Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội.

5. Nguyễn Doãn Phƣớc (2009), Lý thuyết điều khiển tuyến tinh, NXB Khoa học