Một bất lợi lớn của các hệ thống PV là đòi hỏi chi phí tương đối cao hơn mức cần thiết cho hệ năng lượng so với các nguồn năng lượng tái tạo khác như năng lượng gió. Vì vậy tối đa hóa hiệu quả của công suất đầu ra bằng cách bám sát điểm công suất cực đại là rất quan trọng cho hoạt động tối ưu của hệ thống PV. Hệ thống PV được nối với lưới điện thông qua bộ chuyển đổi DC-DC. Để đạt được MPPT trong hệ thống PV thì giá trị điện áp ra (hoặc dòng) có thể được quy định bằng cách áp dụng một tín hiệu điều khiển cho bộ chuyển đổi thông qua một loạt các thuật toán đã được đề xuất và thực hiện. Phương pháp MPPT đã được phân ra làm 3 loại chính: phương pháp offline, phương pháp online và phương pháp lai.
2.3.1. Phương pháp offline
Trong phương pháp offline, còn được gọi là phương pháp mô hình cơ bản thường là giá trị vật lý của pin mặt trời được sủ dụng để tạo ra các tín hiệu điều khiển. Nhưng phương pháp này chỉ được sử dụng trong các hệ thống PV là phương pháp mạch điện áp hỗ (OCV), hoặc phương pháp dòng ngắn mạch (SCC), cũng như phương pháp MPPT dựa trên phương pháp trí tuệ nhân tạo.
2.3.1.1. Phương pháp mạch điện áp hỗ (OCV)
Phương pháp này là một trong những phương pháp offline đơn giản. Trong đó, sử dụng bằng việc xấp xỉ tuyến tính quan hệ giữa điện áp hở mạch (VOC ) và điện áp công suất cực đại (VMPP ),trong điều kiện môi trường khác nhau được miêu tả bởi phương trình sau:
VMPP ≈ K. VOC (2.1)
Cô lập bảng điều khiển quang điện Ghi Điện áp hở (VOC) (Dòng điện ngắn mạch (ISC) Tính toán VMPP từ VOC (IMPP từ ISC) Đợi
không đổi (tương đối ổn định) trong phạm vi của giá trị nhiệt độ và cường độ bức xạ. Một sơ đồ minh họa cho phương pháp này được thể hiện trong hình 2.3.
Hình 2.3: Sơ đồ
phương pháp mạch điện áp
hở ( dòng điện ngắn mạch)
Mặc dù tương đối dễ thực hiện và chi phí thấp nhưng vấn đề này vẫn có 2 hạn chế lớn. Thứ nhất, là MPP có thể không được bám chính xác. Thứ hai là phép đo VOC đòi hỏi tính ổn định của tải, mà có thể can thiệp vào hoạt động mạch và sẽ gây ra tổn thất điện năng nhiều hơn. Để ngăn chặn tổn thất năng lượng này, các pin thí nghiệm đã được sử dụng để có được VOC. Các pin thí điểm phải được lựa chọn cẩn thận để các đặc điểm của mảng PV được biểu diễn thực tế. Để khắc phục tổn thất điện năng liên quan đến sự gián đoạn tải, một cách tiếp cận đơn giản hơn, gần đúng được đề xuất. Cách tiếp cận này liên quan đến việc đo nhiệt độ và bức xạ, dự tính VOC dựa trên các mô hình toán học.
Phương pháp này đặc trưng cho phương pháp offline mà gần như tương tự phương pháp OCV (hình 2.3). Ngoài ra, phương pháp này còn có mối quan hệ tuyến tính giữa dòng ngắn mạch của pin mặt trời và giá trị tức thời MPP ) có thể được miêu tả bởi phương trình sau:
K. (2.2)
Trong đó, K là hằng số giữa 0,8-0,9. Tương tự như phương pháp OCV, tải được đưa ra để xác định ICC. Trong khi phương pháp SCC là chính xác, hiệu quả hơn so với phương pháp OCV, do các vấn đề thực tế lien quan đến đo lường , chi phí thực hiện cao. Ta có một thiết bị chuyển đổi tăng điện áp ( Boots DC-DC) được sử dụng để áp dụng cho việc ngắn mạch các pin PV. Một cải tiến tương tự đề xuất ở trên cho phương pháp OCV có thể áp dụng cho phương pháp SCC. Đặc biệt tổn thất điện năng lien quan đến tải bị gián đoạn có thể khắc phục được nếu đo được nhiệt độ và bức xạ để tính toán SCC dựa trên các mô hình toán học.Như đã nêu ở trên do có một vấn đề ko liên quan đến độ chính xác kết hợp với những cải tiến đã được đề xuất.
Các phương pháp OCV và SCC không thể cung cấp công suất cực đại đến tải với 2 lý do. Lý do đầu tiên là do tải bị gián đoạn xảy ra trong quá trình đo dòng và đo áp VOC, và lý do thứ hai là điểm công suất cực đại không thể được theo dõi chính xác bằng cách sẽ sử dụng các phương pháp ở phần đầu đã đề xuất bởi (2.2) hoặc (2.1). Hai phương pháp này không được xếp loại như các phương pháp MPP “ true seeking”. Tuy nhiên sự đơn giản của các thuật toán và sự dễ dàng mà các phương pháp này được thực hiện cho phù hợp để
X1 1 X 2 X i W2 W i W1 (Tín hiệu vào) (Tín hiệu ra) Y Z Ʃ ʃ θ (Chức năng hoạt động)
Hình 2.3. Các tế bào thần kinh cơ bản
cho các phương pháp thong thường hoặc như là các thành phần của các hệ thống tích hợp. Phương pháp này được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thực tế bởi các lĩnh vực khác nhau. Trong đó, AI bao gồm một số hệ thống quy tắc, trong bài báo cáo này chỉ áp dụng mạng nơron nhân tạo ( ANNs) và logic mờ (FL). Trong những năm gần đây, phương pháp dựa trên ANNs và FL đã ứng dụng thành công để thực hiện nghiên cứu MPP.
a. Phương pháp mạng nơron nhân tạo (ANN)
Một mạng nơron nhân tạo là sự kết nối các tế bào thần kinh điện (hình 2.4) được nối dựa trên các cấu trúc bao gồm các liên kết. Các ứng dụng phổ biến nhất của một ANN liên quan đến việc xác định và mô hình hóa hệ thống khi sử dụng hàm phi tuyến và các hàm phức tạp. Trong suốt quá trình học tập của ANNs trọng lượng ( ) được xác định. ANN trải qua một chu kỳ thích ứng, trong đó các trọng số được cập nhật cho đến khi mạng đạt đến 1 trạng thái cân bằng.
Để xác định chính xác MPP khi sử dụng các số của ANN đã được xác định phù hợp dựa trên mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống PV. Do đó, các pin PV được thử nghiệm trong nhiều tháng hoặc nhiều năm và mô hình giữa đầu vào và đầu ra của mạng lưới thần kinh được xác định.
Các tín hiệu đầu vào cho mỗi tế bào thần kinh là tín hiệu nhận được từ các tế bào thần kinh lân cận hoặc các biến đầu vào ANN liên quan từ hệ thống phi tuyến được nghiên cứu. Trong ứng dụng của ANNs để MPPT các biến đầu vào có thể là thông số của mảng PV như , VOC , dữ kiện bầu khí quyển như bức xạ và nhiệt độ hoặc bất kỳ sự kết hợp nào trong số các thong số này. Đầu ra của ANN thường là một trong số tín hiệu tham chiếu, phổ biến nhất trong số đó là theo chu kỳ, các tín hiệu được ứng dụng đến bộ chuyển đổi công suất sao cho đầu ra tiến gần đến MPP.
Hiyama và cộng sự, là người đầu tiên đề suất sử dụng ANN cho MPPT trong phương pháp của họ, VOC được coi như là một đầu vào duy nhất cho ANNs có nguồn gốc từ pin mặt trời. Đầu ra của ANNs là một tín hiệu có thể được so sánh với điện áp tức thời để tạo ra các tín hiệu điều khiển cần thiết để điều khiển pin mặt trời đạt MPP thông qua bộ điều khiển PI.
Ưu điểm của phương pháp ANN dựa trên nền tảng đó là sự huấn luyện mạng nơron có thể đáp ứng một cách chính xác MPPT và không đòi hỏi kiến thức sâu rộng về các tham số PV. Tuy nhiên phương pháp phải được chú ý đến hầu hết các đặc tính ra khác nhau của PV. Một ANN sẽ trở thành một huấn luyện đặc biệt cho PV mà nó sẽ được sử dụng. Các đặc tính của PV cũng như biến thời gian có hàm ý mạng nơron được huấn luyện định kỳ để đảm bảo bám chính xác MPP. Để thực hiện huấn luyện định kỳ, các dữ kiện mới thu được, điều này là cả một quá trình.
Cơ sở chi thức
Cơ sở dữ liệu Cơ sở quy tắc
Xác định Mờ Khử Mờ
Đơn vị ra quyết định
Mờ Mờ
Hình 2.4. Sơ đồ dòng chảy của hệ thống suy luận Mờ
b. Phương pháp logic mờ (FL)
Hình 2.4 cho thấy đồ thị về sơ đồ dòng chảy cho hệ thống suy luận mờ. Hệ thống này thực hiện điều khiển logic mờ trong 3 giai đoạn: mờ hóa, quyết định – làm, khử mờ. Trong quá trình mờ hóa, biến đầu vào được chuyển đổi thành biến ngôn ngữ dựa trên một hàm thành viên như mô tả ở hình 2.5
.
-b -a 0 a b
NB NS ZE PS PB
Hình 2.5. Hàm thành viên cho đầu vào và đầu ra của bộ điều khiển logic Mờ
Trong giai đoạn ra quyết định các luật được sử dụng theo cấu trúc lệch đặt IF- THEN. Các luật được mô tả trong giai đoạn này được tổng hợp từ biến ngôn ngữ đã được hình thành bởi các tập mờ.
Trong giai đoạn khử mờ, đầu ra của bộ điều khiển logic mờ được chuyển đổi từ biến ngôn ngữ sang biến số vẫn sử dụng hàm thành viên như đã mô tả ở hình 2.5. Đó là cung cấp một tín hiệu tương tự sẽ điều khiển bộ chuyển đổi công suất và điều khiển điểm công suất đạt đến MPP. Những tín hiệu vào của bộ điều khiển logic mờ thường là sai số E và độ sai lệch E liên quan đến các biến khác nhau. Trong phần này để bám MPP, sai số này được tính toán dựa trên bức xạ và nhiệt độ hoặc giá trị tức thời như công suất và điện áp . Các tín hiệu đầu ra cũng như các chu kỳ của nó hoặc VMPP và từ đó các chu kỳ có thể tạo ra bộ điều khiển logic mờ có các ưu điểm sau:
Khả năng làm việc với các đầu vào không chính xác, không cần sự chính xác của mô hình toán học, khả năng sử lý phi tuyến, hội tụ nhanh. Tuy nhiên, khả năng học tập và độ chính xác đạt được bằng cách xấp xỉ phụ thuộc vào số lượng các giá trị mờ và cấu trúc của hàm thành viên. Trong hầu hết các hệ thống mờ, hàm thành viên liên kết với mờ hóa và luật mờ cũng như các tiên đề và các quy tắc mờ được xây dựng dựa trên thực nghiệm. Điều này tốn thời gian.
2.3.2. Phương pháp online .
Trong phương pháp online, như đã biết là một phương pháp mô hình tự do, thường là giá trị tức thời của điện áp ra pin mặt trời hoặc dòng điện được sử dụng để tạo ra các tín hiệu điều khiển. Các phương pháp online nhiễu và phương pháp quan sát (P&O), phương
2.3.2.1. Phương pháp nhiễu và quan sát (P&O).
Đây là một trong những phương pháp đơn giản của phương pháp online đã được xem xét bởi một số nghiên cứu. P&O có thể thực hiện bằng cách áp dụng các nhiễu đến điện áp tham chiếu hoặc dòng điện tham chiếu của pin mặt trời. Một sơ đồ minh họa của phương pháp này được gọi là “ phương pháp hill climbing”, nó được mô tả ở hình 2.6. Trong đó X là tín hiệu tham chiếu. Trong thuật toán này nếu tín hiệu tham chiếu X được coi như là điện áp (X=V), mục tiêu sẽ đạt tín hiệu điện áp tham chiếu đến VMPP tương đương với giá trị điện áp tức thời hướng tới VMPP kết quả là công suất ra sẽ đạt MPP. Để kết thúc, một thay đổi nhỏ nhưng được áp dụng nhiều đến điện áp của pin mặt trời. Điện áp của pin mặt trời được thay đổi bằng cách áp dụng một số các thay đổi nhỏ và ổn định được xác định (C=ΔV) từng bước một để thay đổi các điểm hoạt động của hệ thống. Sau mỗi lần dao động độ biến đổi công suất đầu ra (ΔP) được đo, nếu ΔP xác định công suất sẽ gần MPP, vì vậy với một dao động điện áp coi như tín hiệu được áp đặt cho trạng thái, mặt khác một giá trị ΔP không xác định, điều này có nghĩa rằng công suất sẽ được chuyển đến từ MPP, và sự dao động có dấu hiệu ngược lại sẽ được áp dụng.
Phương pháp P&O đã cải thiện bởi một thuật toán mới lạ để giảm chi phí. Do đó, bám MPP, phương pháp này đã sử dụng dòng điện tức thời của pin mặt trời là biến đo cho tính toán vòng điều khiển D, nó được thực hiện như một tín hiệu tham chiếu X.
P&O có 2 nhược điểm chính. Thứ nhất, trong thuật toán này biến đo của các dao động áp dụng cho hệ thống là yếu tố chính để xác định biên độ dao động cũng như tỷ lệ hội tụ của công suất đầu ra đạt MPP. Tuy nhiên dao động lớn sẽ dẫn đến biên độ dao động cao hơn. Mặt khác, nếu dao động áp dụng là quá nhỏ các dao động xung quanh MPP sẽ được giảm và tốc độ hội tụ sẽ giảm. Nói cách khác, trong thuật toán này có một khoảng cách giữa tôc độ đáp ứng và số lượng các dao động trong điều khiển trạng thái ổn định. Để khắc phục nhược điểm này, việc sử dụng một kích thước dao động nhỏ hơn được tiếp cận MPP đã được đề xuất trong một số báo cáo. Những dao động lớn trong phương pháp này được áp dụng khi công suất đầu ra từ MPP, trong khi các dao động nhỏ được áp dụng như
Bắt đầu Đo : P(n) P(n)-P(n-1)>0 X(n)-X(n-1)>0 X(n)-X(n-1)>0 X(n+1)=X(n)-C X(n+1)=X(n)+C X(n+1)=X(n)-C X(n+1)=X(n)+C no Yes Yes Yes Kết thúc
là công suất đầu ra dao động xung quanh MPP. Độ lớn của biến dao động được xác định dựa trên độ dốc của đường cong P tức thời . Tuy nhiên, xác định độ dốc này làm tăng sự phức tạp và chi phí liên quan tới cách tiếp cận này.
Thứ hai, nếu điểm hoạt động của hệ thống thay đổi một cách nhanh chóng, các thuật toán dễ bị lỗi trong quá trình bám. Để giải quyết vấn đề này, sẽ được trình bày ở các
phương pháp khác.
2.3.2.2. Phương pháp tìm điểm cực trị (ESC).
Gần đây, Krstic cùng cộng sự đã trình bày hệ thống phương pháp ESC được hỗ trợ bởi các lý thuyết nghiêm ngặt như giá trị trung bình và tín hiệu nhiễu loạn từ. Phương pháp tối ưu hóa thời gian thực này lien quan đến hệ thống phi tuyến động với các thông tin phản hồi thích ứng. Phương pháp ESC đã được áp dụng thành công trong các hệ thống khác nhau như lực kéo tối đa trong hệ thống chống bó cứng phanh cho nhiều chiếc xe, giảm tối đa công suất của một chuyến bay, tăng tối đa áp lực của 1 máy nén vận chuyển không khí, bám sát điểm cực trị tự động, và điều chỉnh PID. Phương pháp này cũng đã được thích ứng cụ thể cho các hệ thống pin mặt trời để bám MPP.
soát là điểm công suất hệ thống pin mặt trời để nhanh chóng bám các MPPS, biến đổi các nhiễu loạn từ pin mặt trời và tải bên ngoài.
Hình 2.7 cho thấy một sơ đồ khối mô tả phương pháp ESC thực hiện trên một hệ thống PV. Trong hình, là giá trị ban đầu của dòng chưa biết, Imax là giá trị dòng tức thời của pin mặt trời để tạo ra Pmax. a, ω và φ là hệ số biến đổ biên độ, tần số và pha của các dao động hình sin, tương ứng ωh là tần số cắt của bộ lọc cao. k là hệ số thích ứng đạt của khâu tích phân và C(s) là hàm truyền đạt của thiết bị bù.
Giả sử, một dòng điện nhỏ được xác định bởi ΔI= asin (ωt) được thêm vào như một nhiễu loạn của dòng điện tức thời . Điều này dẫn đến sự xuất hiện của một độ sụt ΔP, có pha và biên độ phụ thuộc vào vị trí tương đối của các điểm chuyển động liên quan tới MPP. Như hình 2.7, các dao động hình sin sẽ được thêm vào tín hiệu tham chiếu và được áp dụng cho hệ thống PV. Nếu dạng sóng dòng điện tức thời cùng pha với dạng sóng của công suất đầu ra thì công suất đầu ra sẽ rơi xuống phía bên trái của MPP và nếu dạng sóng dòng điện tức thời sẽ nhỏ hơn , thì bộ điều khiển sẽ tăng tín hiệu dòng tức thời. Mặt