- Trang Chủ
- Vật lý
- Nâng cao đáp ứng của điện mặt trời áp mái công suất nhỏ bằng bộ điều khiển nơ ron mờ thích nghi
Xem mẫu
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
54 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
NÂNG CAO ĐÁP ỨNG CỦA ĐIỆN MẶT TRỜI ÁP MÁI CÔNG SUẤT NHỎ
BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠ RON MỜ THÍCH NGHI
ENHANCED THE RESPONSIBILITIES OF A SMALL-SCALE ROOFTOP
PHOTOVOLTAGE SYSTEM WITH ANFIS CONTROLLER
Ngô Văn Thuyên1, Nguyễn Thị Mi Sa1, Trương Đình Nhơn1,
Hoàng An Quốc1, Nguyễn Văn Phước2, Bùi Ngọc An3
1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, Việt Nam
2Trường Cao Đẳng Công Thương Tp.HCM, Việt Nam
3Trường Cao Đẳng Kỹ Nghệ II, Việt Nam
Ngày toà soạn nhận bài 13/7/2021, ngày phản biện đánh giá 16/7/2021, ngày chấp nhận đăng 6/8/2021.
TÓM TẮT
Trong bài báo này, tác giả trình bày các kết quả nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển nơ ron
mờ thích nghi (ANFIS) để giảm dao động nhằm nâng cao đáp ứng của hệ thống điện mặt trời áp
mái công suất nhỏ khi có các sự cố xảy ra trong quá trình hoạt động. Ngoài bộ điều khiển nhiễu
loạn và quan sát (P&O) được sử dụng để dò điểm làm việc cực đại (MPPT) cho hệ thống điện
mặt trời áp mái 5,8-kWp sử dụng các tấm pin quang điện (PV), bộ điều khiển ANFIS được đề
xuất dùng điều khiển ổn định điện áp DC trong bộ biến tần của hệ thống điện mặt trời. Một số
kết quả mô phỏng miền thời gian của hệ thống đề xuất được thực hiện với các điều kiện hoạt
động khác nhau như bức xạ mặt trời thay đổi, sự cố ngắn mạch xảy ra ở đầu ra biến tần và sự cố
sụt giảm điện áp từ lưới điện được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ Simulink của Matlab.
Dựa trên các kết quả mô phỏng này, có thể kết luận rằng bộ điều khiển ANFIS được thiết kế cho
thấy hiệu quả tốt hơn trong việc giảm độ vọt lố và thời gian quá độ các đáp ứng của hệ thống
điện mặt trời áp mái khi các điều kiện vận hành thay đổi.
Từ khóa: Điều khiển nơ ron mờ thích nghi; nhiễu loạn và quan sát; điện mặt trời áp mái; điểm
làm việc cực đại; ổn định.
ABSTRACT
In this paper, the authors present the research results on the application of the Adaptive
Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) to reduce oscillations to improve the
response of small-scale rooftop solar photovoltaic (PV) power systems when there are failure
occurs during operation. In addition to the Perturb and Observe (P&O)) controller used to
detect the maximum working point (MPPT) for the 5 kWp rooftop solar power system using
photovoltaic (PV) panels, the ANFIS controller It is proposed to use stable control of DC
voltage in inverters of solar power systems. Sometime-domain simulation results of the
proposed system are performed with different operating conditions such as variable solar
radiation, short-circuit occurring at the inverter output, and the voltage sag at the power grid.
performed using Matlab's Simulink tool. Based on these simulation results, it can be
concluded that the designed ANFIS controller shows better efficiency in reducing overshoot
and transient time in rooftop solar PV system responses. when operating conditions change.
Keywords: ANFIS; P&O; Rooftop solar PV; MPPT; Stability.
mẽ. Ngoài việc tạo ra điện cung cấp cho phụ
1. GIỚI THIỆU
tải, thì với 1 kWp công suất mặt trời PV sẽ
Hiện nay, điện mặt trời áp mái sử dụng giúp giảm được 28 tấn khí thải Carbon
Pin quang điện (PV) đang phát triển rất mạnh Dioxide [1]. Để tối ưu công suất phát điện
Doi: https://doi.org/10.54644/jte.65.2021.139
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
55
của hệ thống điện mặt trời nói chung và điện Bảng 1.Thông số tấm pin SPR-415E-WHT-D
mặt trời áp mái nói riêng, các kỹ thuật dò Giá
điểm phát công suất cực đại (MPPT) của các STT Thông số
trị
hệ thống này đã được nghiên cứu và đề xuất
1 Công suất lớn nhất (W) 414.8
trong [2-4].
2 Số cell 128
Việc đầu tư một hệ thống điện mặt trời
cần phải được xem xét các yếu tố giữa kinh 3 Điện áp hở mạch (V) 85.3
tế và kỹ thuật như công nghệ chế tạo của các Điện áp tại công suất lớn nhất
4 72.9
loại PV cũng như các chính sách khuyến (V)
khích của từng quốc gia cụ thể. Do đó, tùy 5 Dòng điện ngắn mạch (A) 6.09
thuộc vào nhu cầu sử dụng mà có nhiều cấu
hình khác nhau của các hệ thống điện mặt Dòng điện tại công suất lớn nhất
6 5.69
trời áp mái được đề nghị. Trong đó, sử dụng (A)
bộ lưu trữ năng lượng (BES) là một giải pháp Trong bài báo này, tấm pin PV của hãng
được đề xuất cho các hộ gia đình để giảm chi Sunpower mã số SPR-415E-WHT-D được
phí tiền điện [5-7]. chọn với các thông số định mức được liệt kê
Nhằm giảm chi phí đầu tư cho hệ thống trong Bảng 1. Các đường đặc tuyến Công
điện mặt trời áp mái công suất nhỏ thì giải suất – Điện áp (P-V) theo sự thay đổi của bức
pháp sử dụng biến tần nối lưới không sử xạ mặt trời được thể hiện trong Hình 2.
dụng BES được ưu tiên nghiên cứu [8-10].
Bên cạnh đó, để nâng cao chất lượng
điện năng do các bộ nghịch lưu điện mặt trời
nối lưới, có nhiều giải thuật được sử dụng
như giải thuật P&O [11], giải thuật điều
khiển dựa trên vòng lặp bị khóa tần số
(AFLL) [12], hay bằng cách kết hợp điều
khiển dự đoán mô hình (CNMPC) và điều
khiển chế độ trượt tích hợp (ISMC) [13]...
Mục đích của bài báo này là trình bày
khả năng ứng dụng của bộ điều khiển ANFIS Hình 2. Đặc tuyến P-V của PV
để cải thiện sự ổn định của hệ thống điện mặt 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
trời áp mái sử dụng bộ biến tần nối lưới 1
pha công suất nhỏ. 3.1 Bộ điều khiển P&O.
2. HỆ THỐNG NGHIÊN CỨU Để tối ưu hóa hiệu quả của hệ thống PV
bao như trong Hình 1, bộ điều khiển P&O
Cấu hình hệ thống đề xuất được giới được đề xuất để dò tìm điểm cực đại như
thiệu trong Hình 1, bao gồm hệ thống điện trong Hình 2. Lưu đồ của bộ điều khiển này
mặt trời 5,8-kWp được kết nối với lưới điện được minh họa trong Hình 3 [3, 14, 15].
thông qua bộ biến tần 1 pha nối lưới và một
bộ lọc. Trong sơ đồ này, ta tiến hành điều chỉnh
điện áp một lượng nhỏ làm cho công suất đầu
ra của điện mặt trời thay đổi. Nếu công suất
Biến tần 1
tăng lên do nhiễu loạn này thì nhiễu loạn
CDC pha nối Lưới điện
phân phối
được tiếp tục theo hướng cũ. Sau khi đạt đến
lưới
IDC VDC VDC
công suất cực đại, công suất sẽ giảm thì lúc
14x415-kWp Bộ điều khiển Id-đặt
PWM
Bộ điều khiển
i v đó nhiễu loạn sẽ được thực hiện theo hướng
P&O biến tần ngược lại để giữ cho các dao động ở trạng
Hình 1. Sơ đồ khối hệ thống nghiên cứu thái ổn định xung quanh điểm cực đại.
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
56 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
Bắt đầu Thông tin chi tiết của bộ ANFIS được
chọn như sau:
Đo điện áp và dòng điện
Số nút: 35
Tính toán công suất của hệ Số tham số tuyến tính: 27
thống
Số tham số phi tuyến: 18
Đúng Sai Tổng số thông số: 45
Công suất tăng ?
Số lượng cặp dữ liệu đào tạo: 226801
Thực hiện tiếp theo Thực hiện theo
hướng cũ hướng ngược lại Số luật mờ: 9
Theo đó, kết quả của sai số huấn luyện
tối thiểu (RMSE) là 0.159101 và mối quan hệ
Hình 3. Lưu đồ giải thuật của thuật toán
giữa 2 tín hiệu vào và tín hiệu ra của bộ
P&O
ANFIS được biểu diễn như trong Hình 5.
3.2 Bộ điều khiển ANFIS
Bộ điều khiển ANFIS được đề xuất để
điều khiển ổ định điện áp DC cho bộ nghịch
lưu nối lưới như sơ đồ điều khiển trong Hình
4. Bao gồm bộ điều khiển PI truyền thống
(Hình 4a) và bộ điều khiển ANFIS đề xuất
(Hình 4b).
PWM
VDC-đặt id-đặt Vinv
e e
PI PI Điều
chế
xung
VDC-đo i
Điều khiển VDC Điều khiển dòng điện
Hình 5. Đồ thị quan hệ vào-ra của bộ ANFIS
a. Sơ đồ điều khiển biến tần
4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
VDC-đặt e Trong phần này, một số kết quả mô
Bộ điều khiển id-đặt phỏng trong miền thời gian của hệ thống đề
de ANFIS
dt
xuất trong Phần 2 được mô phỏng bằng công
VDC-đo cụ Simulink của Matlab. Với các kịch bản
như thay đổi bức xạ mặt trời, sự cố ngắn
mạch tại ngõ ra của biến tần cũng như sự cố
b. Sơ đồ bộ ANFIS điều khiển VDC sụt áp từ nguồn được tiến hành và so sánh để
Hình 4. Sơ đồ điều khiển biến tần thấy sự đóng góp của thuật toán P&O để dò
điểm MPPT và bộ điều khiển ANFIS được đề
Cấu trúc cơ bản của ANFIS đã được tác
xuất để điều khiển ổn định công suất ngõ ra
giả ứng dụng thành công trong các công trình
của biến tần nối lưới.
đã công bố [14, 16]. Để cải thiện khả năng
điều khiển của bộ điều khiển PI truyền thống, Kết quả mô phỏng trong Hình 6 thể hiện
trong bài báo này, ngoài thông số đầu vào là đáp ứng của hệ thống khi bức xạ mặt trời
sai số của điện áp DC tác giả đưa thêm thông thay đổi từ 400 W/m2 lên 800 W/m2 tại thời
tin về đạo hàm của sai số này để phát hiện độ điểm 1 giây (Hình 6a) và sự cố ngắn mạch 1
biến thiên của của sai số này nhằm tăng độ pha tại đầu ra của biến tần xảy ra tại thời
chính xác trong điều khiển. điểm 2 giây kéo dài trong 0,1 giây.
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
57
Từ các kết quả mô phỏng này, ta nhận
thấy được khả năng bám điểm tối ưu công
suất của thuật toán P&O đã thiết kế giúp giữ
cho công suất đầu ra của hệ thống điện mặt
trời gần với giá trị đỉnh của công suất cực đại
tại thời điểm 1 giây và duy trì sự ổn định này.
Bên cạnh đó, nhờ bộ điều khiển ANFIS thiết
kế cho khối điều khiển DC mà dao động của
hệ thống được giảm đáng kể (thể hiện bằng
các đường liền nét màu tím) so với bộ điều
khiển PI truyền thống (thể hiện bằng các
a. Bức xạ mặt trời thay đổi
đường nét đứt màu xanh).
b. Công suất phát của điện mặt trời
a. Điện áp DC của điện mặt trời
c. Điện áp DC của điện mặt trời
b. Dòng điện ở trục d của điện mặt trời
Hình 7. Đáp ứng của hệ thống khi điện áp
nguồn bị giảm 50%.
Ngoài ra, Hình 8 cung cấp thêm thông
tin về đáp ứng của hệ thống khi sự cố điện áp
nguồn giảm xuống chỉ còn 50% giá trị định
mức tại thời điểm 0,5 giây và kéo dài trong
d. Dòng điện ở trục d của điện mặt trời
thời gian 0,1 giây trong khi hệ thống điện
Hình 6. Đáp ứng của hệ thống khi bức xạ thay mặt trời làm việc ở bức xạ là 600 W/m2. Kết
đổi và sự cố ngắn mạch 1 pha của biến tần. quả mô phỏng cho thấy giá trị điện áp VDC
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
58 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
(Hình 7a) vẫn được duy trì ở giá trị 450 V và bộ điều khiển P&O được đề xuất để dò điểm
dòng điện Id của hệ thống điện mặt trời (Hình làm việc cực đại MPPT và bộ điều khiển
7b) có giá trị 0,6 p.u sau khi kết thúc quá ANFIS được thiết kế để ổn định điện áp DC
trình quá độ. Trong đó, nhờ bộ điều khiển của bộ nghịch lưu. Từ các kết quả so sánh
ANFIS đề xuất mà thời gian quá độ giảm trong quá trình mô phỏng đã cho thấy rằng
một cách nhanh chóng (thể hiện ở các đường khi các lỗi ra, đã làm cho tất cả các tham số
nét liền màu tím). hệ thống bị dao động. Tuy nhiên, sau đó hệ
thống đã trở lại hoạt động bình thường sau
5 KẾT LUẬN
quá trình quá độ. Trong tất cả các trường hợp,
Bài báo này đã trình bày sự cải thiện độ nhờ bộ điều khiển ANFIS mà các dao động
ổn định dao động của hệ thống điện mặt trời quá độ đã được kiểm soát tốt hơn so với bộ
trên mái nối lưới công suất nhỏ. Để cung cấp điều khiển PI.
năng lượng tối đa từ hệ thống điện mặt trời,
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] K. C. Rout and P. Kulkarni, "Design and Performance evaluation of Proposed 2 kW Solar
PV Rooftop on Grid System in Odisha using PVsyst," 2020 IEEE International Students'
Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), pp. 1-6, 2020.
[2] R. B. Bollipo, S. Mikkili and P. K. Bonthagorla, "Hybrid, optimal, intelligent and
classical PV MPPT techniques: A review," in CSEE Journal of Power and Energy
Systems, vol. 7, no. 1, pp. 9-33, Jan. 2021.
[3] H. Afghoul, D. Chikouche, F. Krim and A. Beddar, "A comparative study between
sliding mode controller and P&O controller applied to MPPT," 2013 International
Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), pp. 112-117, 2013.
[4] C. Wang, M. Chen, X. Zhang and M. Gao, "An analog MPPT controller without
multiplier for PV applications based on simplified P&O method," 2017 IEEE Energy
Conversion Congress and Exposition (ECCE), pp. 2296-2300, 2017.
[5] R. Khezri, A. Mahmoudi, and M. H. Haque, "Optimal Capacity of Solar PV and Battery
Storage for Australian Grid-Connected Households," in IEEE Transactions on Industry
Applications, vol. 56, no. 5, pp. 5319-5329, Sept.-Oct. 2020.
[6] J. Windarta, D. Denis, S. Saptadi, J. S. Silaen, and D. A. Satrio, "Implementation and
Testing of Rooftop Solar Power Plant with On-Grid System 1215 Wp Household
Scale," 2020 7th International Conference on Information Technology, Computer, and
Electrical Engineering (ICITACEE), pp. 294-299, 2020.
[7] G. Coria, F. Penizzotto, and R. Pringles, “Economic analysis of photovoltaic projects: The
Argentinian renewable generation policy for residential sectors”, Renewable Energy, 2018.
[8] T. Somsak, S. Jumpaim, J. Thongporn and D. Chenvidhya, "Techno evaluation on a grid
connected 9.8 kWp PV rooftop at various orientation in Thailand," 2016 13th
International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer,
Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON), pp. 1-4, 2016.
[9] Abhiram S, Ilango K and A. M. Narayanan, "The Impacts of Rooftop Solar PV Systems
on Secondary Distribution System and Advanced Net Metering," 2018 3rd IEEE
International Conference on Recent Trends in Electronics, Information &
Communication Technology (RTEICT), pp. 189-194, 2018.
[10] S. Sebastian, E. A. S. Varghese, and E. J. Varghese, "Mitigation And Improvement Of
Power Quality Using Shunt Series Switched Grid Tied Inverter (SSS-GTI)," 2021 7th
International Conference on Electrical Energy Systems (ICEES), pp. 5-8, 2021.
- Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021)
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
59
[11] V. Jain and B. Singh, "Power Quality Improvement in PV System Tied to Weak
Grid," 2019 International Conference on Computing, Power and Communication
Technologies (GUCON), pp. 936-941, 2019.
[12] B. Singh and V. Jain, "AFLL-Based Control Technique for Grid Interfaced Three Phase
PV System," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 56, no. 3, pp.
2263-2272, 2020.
[13] B. Ayalew, A. A. Yahaya and A. Al Durra, "Robust Continuous Nonlinear Predictive
Controller (CNMPC) via Integral Sliding Mode Control (ISMC) for Grid-Tied PV
Inverter," 2020 2nd International Conference on Smart Power & Internet Energy
Systems (SPIES), pp. 514-519, 2020.
[14] V.-T. Bui, D.-N. Truong, “Improvement of ANFIS Controller for SVC Using PSO”, In
Computational Intelligence Methods for Green Technology and Sustainable
Development. GTSD 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1284.
Springer, Cham, 2021.
[15] B. Talbi, F. Krim, T. Rekioua, A. Laib, and H. Feroura, “Design and hardware validation
of modified P&O algorithm by a fuzzy logic approach based on model predictive control
for MPPT of PV systems”, Journal of Renewable and Sustainable Energy 9, 043503, 2017.
[16] L. Wang and D.-N. Truong, “Stability enhancement of a power system with a
PMSG-based and a DFIG-based offshore wind farms using an SVC with an
adaptive-network-based fuzzy inference system”, IEEE Transactions on Industrial
Electronics, vol. 60, no. 7, pp. 2799-2807, 2013.
Tác giả chịu trách nhiệm bài viết:
PGS.TS. Trương Đình Nhơn
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM
Email: nhontd@hcmute.edu.vn
nguon tai.lieu . vn
