Hi ng c ng t n s th p 1 Khái ni m
Mô ph ng b
Các bi u th n áp trong h t quay qd0
n áp các pha abc c a dây qu n Stator ph c bi i v h t g n v i Rotor Khi mô ph ng, giá tr c a cos ( )r t và sin ( ) r t có th nh c t m ng có t n s bi r [4] t giá tr u c a
Phép bi i t h t abc sang h t ng yên
Trong : d0 , s q abc v v : l t là các vector c t c a các thành ph n áp trong h qd n áp các pha abc d0 s
T q : là ma tr n h s cho phép bi trong h ng yên
M t khác, Ma tr n ngh o bi i t h ng yên thành h abc
Phép bi n i t h t ng yên sang h t quay qd0
Hình 8: H t qd0 c nh và quay y, ta có : d0 d0 d0 s q q q v T v (2.43)
Bi n c l i : cos ( ) sin ( ) sin ( ) cos ( ) s q r r q s r r d d v t t v v t t v (2.44)
Các bi u th n trong h t qd0 quay 2.3.3 Các bi u th ng 2.3.4 Ti n hành mô ph ng
Biểu diễn thông số móc vòng của các dây quấn áp S có thể được thực hiện thông qua việc tìm ra các thông số móc vòng của các dây quấn Một máy ch có thể có một dây quấn kích thích trên trục và một dây quấn cảm ứng trên trục của các dây quấn Các thông số này giúp xác định hiệu suất và khả năng hoạt động của hệ thống.
' b kq kq mq kq lkq r dt x
' b kd. kd md kd lkd r dt x
Các trình trên vi t cho ch qu n Ta bi u di n t thông h c m theo t thông móc vòng t ng c a các dây qu n:
' ' q kq mq MQ ls lkq x x x
' ' d kd f md MD ls lkd lf x x x x
MD md lkd ls lf x x x x x
(2.48) t thông móc vòng c a các dây qu n và các c m theo các tr c d và q, ta có th n: q mq q ls i x d md d ls i x
Các bi u th n trong h t pha abc
Các dòng n qd c a dây qu n Stator có th bi c v trong h t d
Ta có: cos ( ) sin ( ) sin ( ) cos ( ) s q r r q s d r r d i t t i i t t i (2.50)
2.3.3 Các bi u th ng c nghiên c u h th t nh su ng dùng h ng các giá tr thay cho giá tr hi u d n áp 2
( ) ( ) (pu) p( ) q(pu) em pu q pu d pu
T trình mô men gia t c tính theo men quán tính ta có :
1 2 r em pu pu damp pu b d
2 r 2 r e b em pu mech pu damp pu d d b
2.3.4 Ti n hành mô ph ng
2.3.4.1 Thông s máy phát ố đồng bộ và mô hình mô phỏng xem xét k h n c n ph ng h p máy phát ba pha n i v i nút có công su t vô cùng l n làm c tính làm vi c c a máy phát v i b ng thông s c cho
B ng 1: Thông s máy phát n ng b
Ti n hành các k ch b n mô ph ng sau:
Hình 9: Mô hình mô ph ng b v i nút vô cùng l n 2.3.4.2 Tăng điện áp kích thích c a máy phát ủ
Mô ph ng h n áp u c c máy qu mô ph ng th hi n trong hình 10:
Hình 10: K t qu mô ph ng h n áp kích thích
(s) n áp stator máy phát n stator máy phát
Góc công su t máy phát n t c th i
2.3.4.3 Giả điện áp kích thích củm a máy phát
Mô ph ng h p gi m u c c máy qu mô ph ng th hi n trong hình 11:
Hình 11 ng h p gi n áp kích thích
(s) n áp stator máy phát n stator máy phát
Góc công su t máy phát n t c th i
2.3.4.4 Thay đổi mômen cơ của máy phát
Mô ph ng h p a máy phát t 1p trong kho ng th i gian 0.5s 3s K t qu mô ph ng th hi n trong hình 12:
Hình 12: K t qu mô ph ng h
(s) n áp stator máy phát n stator máy phát
Góc công su t máy phát n t c th i
3.1 pháp tính toán, kh o sát hi ng c ng t n s th 3.1.1 Gi i thi u c tính toán, kh o sát n s tr n dung c nghiên c u hi ng c ng t n s th p i ph i mô t ng c a máy phát và h ng c n truy n t
- tr riêng (Eigenvalue modal analysis)
Phân tích miền thời gian (Time-domain analysis) là một phương pháp quan trọng trong việc nghiên cứu các hoạt động của hệ thống Kỹ thuật này cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các thành phần trong mạng lưới, bao gồm cả máy phát và các thiết bị kết nối Kết quả của phân tích này cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống, từ đó giúp tối ưu hóa các quy trình vận hành.
Mô hình hóa hệ thống điện là một quá trình quan trọng trong nghiên cứu và phân tích các hiện tượng liên quan đến máy phát điện Sử dụng phần mềm EMTP, người dùng có thể mô hình hóa hệ thống một cách chi tiết qua ba giai đoạn khác nhau Bên cạnh đó, EMTP cũng cho phép mô hình hóa phi tuyến các phần tử của hệ thống phức tạp, giúp nâng cao độ chính xác trong việc phân tích và dự đoán hành vi của hệ thống điện.
Quét t n s cung cấp thông tin liên quan đến hệ thống điện một cách nhanh chóng và dễ dàng Phân tích riêng giúp chúng ta hiểu rõ về các thành phần của hệ thống, bao gồm các máy phát Để xây dựng mô hình, cần nhiều dữ liệu quét t n s EMTP yêu cầu mô hình hệ thống một cách chi tiết, mô hình hóa phi tuyến của các máy phát trong hệ thống và các thiết bị khác, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về các thành phần của hệ thống.
Do gi i h n v th i gian, ph m vi nghiên c u c a lu vì v y lu t p trung vào s d ng riêng phân tích SSR [2, 4]
3.1.2 riêng riêng s d ng tiêu chu n tuy n tính gian tr ng thái c a h th p m t côn u ki n trong vi c nghiên c u hi ng c c bi t trong nghiên c u ng t c m máy phát và t n
Phân tích tr riêng cung c p cho ta thông tin thêm v c tính c a h th ng
Các mô hình có thể được xây dựng dựa trên phương trình vi phân tuyên tính Kết quả của phép phân tích giúp chúng ta hiểu rõ hiện tượng có xảy ra hay không, và nếu có, nó sẽ diễn ra tại các điểm nào trong không gian.
tính toán, kh o sát hi ng c ng t n s 1 Gi i t hi u c tính toán, kh o sát 2 riêng
a ma tr n tr ng thái 3.1.4 Phân tích nh d a vào giá tr riêng
Giá tr riêng c a m t ma tr c cho b i giá tr c a tham s t l mà t n t i các nghi m không t
- A : ma tr n tr ng thái c a h th ng, c n n
- vector riêng c a ma tr n A, : n 1 tìm giá tr (3.3) có th c vi t l
Gi i nghi m ta có: det A I 0 (3.5)
Khai tri n nh th c cho ta
1, , ,2 n là các giá tr riêng c a ma tr n A
Giá tr riêng có th là s th c ho c s ph c N u A là ma tr n th c, các giá tr riêng ph c luôn luôn xu t hi i d ng các c p liên h p
Các ma trận đều có giá trị nhất định Có thể dễ dàng chuyển đổi giữa một ma trận và ma trận chuyển vị của nó, với các giá trị tương ứng giữ nguyên.
3.1.3.2 Vector riêng ng v i m i giá tr riêng i, vector cn t i th
(3 ) 3 c g i là vector riêng bên ph i c a ma tr n A [5] Vì v y, ta có:
Vì trình (3.4) k i ( là h s t lk n nh t, m t nghi nh ch tro ng
1,2, , iA i i i n (3.8) c g i là vector riêng bên trái ng v i giá tr riêng i
Vector riêng bên ph n khác nhau là tr c giao Nói cách khác, n u i không b ng j, thì: j i 0 (3.9)
Tuy nhiên ng h ng có giá t thì: i i Ci (3.10)
Vì v c p s ng ta s tiêu chu i i 1 (3.11)
3.1.3.3 Các ma trận Modal th hi n ng n g a ma tr s
T T T T n (3.13) ma tr ng chéo chính, v i các giá tr riêng là các ph ng chéo chính
M i ma tr u là ma tr n c n n T các quan h c a các ma tr và (3.11) có th c m r
3.1.3.4 Chuyển đ ng tựộ do c a mủ ột hệ động
T ng thái (3.1), v u vào b chuy ng t do c a m t h th ng: x A x (3.18)
V là tỉ lệ giữa các biến trạng thái trong một hệ thống, phản ánh sự tương quan giữa các trạng thái Kết quả này tách biệt các thông số liên quan đến sự chuyển động Để mô tả mối quan hệ giữa các biến trạng thái, một vector trạng thái được sử dụng liên kết với vector trạng thái gốc, được biểu diễn bằng ma trận một chiều.
Thay th bi u th c phía trên cho x (3.18) z A z (3.20) ng thái m i có th c vi t là: z 1A z (3.21)
S khác bi t quan tr ng gi (3.22) và (3.18) là là m t ma tr ng chéo chính, trái l ng không ph i là ma tr chính (3.22) mô t c nh t:
(0) i t i i z t z e (3.24) i(0) z là giá tr u c a z i Quay tr l i v (3 ng c a vector tr c cho b i:
B ng cách s d ng c i bi u th t l tích s i x(0) (3.26) th c vi t là:
1 i n t i i i x t c e (3.30) ng theo th i gian c a bi n tr ng thái th i
Trong bài viết này, chúng ta xem xét các ràng buộc của giá trị riêng, vector riêng bên phải và vector riêng bên trái trong hệ thống Việc tìm kiếm một tập hợp tuy nhiên của mạng ng với giá trị riêng của ma trận trạng thái là rất quan trọng Tích phân của kích thích ban đầu mô tả sự phát triển của hệ thống theo thời gian.
3.1.4 Phân tích nh d a vào giá tr riêng
3.1.4.1 Lý thuyết về ổn đ nh củị a một hệ động
Gi i thi u v không gian tr ng thái
Các tr ng thái làm vi c c a m t h ng, ví d th n, có th miêu t b i m t t n b sau
1 i ( , , , ; , , , ; )1 2 n 1 2 r 1, 2, , x f x x x u u u t i n (3.32) c c a h th ng và r là s u vào Có th vi t l i i dây b ng vi c s d ng ký h ma tr n vector:
(3.34) n bi u ra, bi nh n xét v h th ng Ta có th s d ng d ng sau:
Vector c t y là vector c u ra và g là vector c a hàm phi tuy n th hi n m i quan h v i tr ng thái h th ng c a bi u vào và bi u ra [5]
Lý thuy t v tr ng thái
Lý thuy t v tr ng thái là lý thuy n g n v i không gian tr ng thá
Tr ng thái c a h th ng gi i thi u cho chúng ta m t s thông tin c a h th ng b t kì th t 0 m u này r t c n thi d a h th ng mà không c n d t 0 c
Bất kỳ tác phẩm nào cũng cần phải có sự tương tác rõ ràng với không gian xung quanh Các yếu tố trong tác phẩm không chỉ đơn thuần là hình ảnh mà còn phản ánh hành vi của hệ thống, từ đó cung cấp cho chúng ta một cái nhìn hoàn chỉnh về cách thức hoạt động của nó.
Biến trạng thái trong hệ thống có thể được mô tả bằng các phương pháp toán học liên kết với phân miền của hệ thống Mặc dù có nhiều cách lựa chọn biến trạng thái, nhưng chúng đều cung cấp thông tin về trạng thái của hệ thống tại một thời điểm nhất định Trạng thái của hệ thống có thể được mô tả trong không gian Euclidean, trong đó chiều dài được coi là không gian trạng thái Khi chúng ta chọn một biến khác để mô tả hệ thống, chúng ta kết hợp các yếu tố khác nhau.
B t c khi nào h th ng không ph i cân b ng hay b t c u và c tìm th y b i tr ng thái c a h th ng trong không gian tr c ng cong tr ng thái m cân b ng m kì d )
Là t t c nh m b t ngu n x x 1 , , , 2 x n ng th i b i ng cong v i v n t c b ng không m cân b ng ph i th
( ) 00 f x (3.37) x0 là vector tr ng thái x m cân b ng
N hàm f i i (1,2, ,n) là một hàm ngẫu nhiên Một hệ thống ngẫu nhiên có duy nhất một mối quan hệ cân bằng duy nhất với hàm phân phối, nhưng có thể có nhiều mối cân bằng khác Mối cân bằng trong ngữ cảnh này rất quan trọng cho việc thiết kế và quản lý hệ thống dựa vào bản chất của mối cân bằng đó.
S nh v ng nh ( a m t h c cho b i nghi m c ng thái c a h th ng c a x b i giá tr riêng c a ma tr n A:
- Khi mà giá tr riêng có ph n th c âm, h th ng s nh ti m c n
- Khi mà ít nh t m t giá tr riêng có ph n th th ng m t
- Khi mà giá tr riêng có ph n th c b ng không, nó không th c phép x p x ng quát
S nh v ng l n có th c nghiên c u b i l i gi i rõ n s d ng máy tính s ho u l i gi i rõ ràng c a các h mà s d ng tr c ti a Lyapunov [5]
3.1.4.3 Định lý Lyapunov 2 nh s nh b ng cách tr c ti p s phù h ng thái D o hàm theo th i gian c a nó v i m i liên quan t th ng s c xem xét
Tr ng thái cân b ng c 3 là ổn định n u n t
Tr ng thái cân b ng c 3.3 là ổn định ti m c nệ ậ n u
H th c coi là ổn định trong vùng khi mà V nh âm và ổn định ti m c n n u ệ ậ V nh âm
S a ma tr n A cung c p cho ta nh th nh c a h th ng
Ma tr n A là ma tr n Jacobian có các ph n t a ij c cho b o hàm riêng i i f x t m cân b ng Ma tr c g i là ma tr n tr ng thái th ng [5]
3.1.4.4 M i quan h gi a giá tr riêng và s ố ệ ữ ị ự ổn đ nhị ph thu c th i gian c ng v i m t giá i c cho b i e i t Vì v y, s nh c a h th nh b i c
- Giá trị riêng là s th cố ự ng v i ch ng
- Giá tr riêng là s ph cị ố ứ x y ra theo các c p liên h p, và m i c p liên h p ng v i m t ch ng
+ Giá tr riêng có ph n th c âm mô t ch t t d càng l t t d n càng nhanh
+ Giá tr riêng có ph n th ch m t nh G c i v i giá tr riêng th u là s th
Các liên h p c a c và các vector riêng s có giá tr ph u vào c a x t ( ) th c t i m i th m t c th i: j t j t a jb e a jb e (3.38)
Thành ph n th c c a giá tr t t d n c n o cho ta t n s c ng Ph n th c âm th hi ng t t d n ph n th hi h p c a giá tr riêng: j (3.40)
S xo n trên tr c turbine
Thông s c a h tr c turbine máy phát
thu n ti n cho vi c phát tri n mô hình toán h c c a h tr c turbine máy phát, chúng ta s d ng h th ng ký hi [2, 3]
Te Momen xo n c a khe h không khí máy phát (pu)
0m T nh m c (mechanical rad/s) = 2 0 pf p f S c c t i T c a kh i th i (electrical rad/s) i
V trí góc c a kh i th i h ng b = it 0t i 0 i l ch t c a kh i th i(pu) = 0
H H ng s quán tính (MW s/MVA)
K H s c ng) c a tr c (torque/electric t Th i gian (s)
B ng 2 trình bày hệ thống ký hiệu các thông số của máy phát công lực, bao gồm ba thông số quán tính của riêng mỗi khối Các thông số này liên quan đến giá trị khí gần kề của trục và hệ số cận D được ghép với mỗi khối.
H ng s quán tính H c gán cho m i kh i rotor bao g m các ph n c a tr c quán t c gi s c k t n i c ng v i rotor N u m c a kh i rotor là ( J kg m 2 ), thì h ng s quán tính trong h H cho b i:
VA VA (3.43) ch u xo c ng) K
V i tr c c a m t c ng nh t ch u bi n d ch u x s c cho b i:
F d ch u xo nh m i quan h gi a momen xo c truy n xo n gi u c a tr c.
Trong rotor c a turbine máy phát, m i kho ng tr c bao g m các m t c t riêng bi t c ng kính khác nhau sec
V i s c c t c a máy phát p f , e (electrical rad) = m (mechanical rad)
Trong h th ng mà ta nghiên c ng momen xo c bi trong h i v n:
H s c n D i dây là m t s nguyên nhân gây ra s c n c ng momen xo n:
- L c trên cánh turbine S dao d ng c a cánh turbine trong tr ng thái c n
- Tính t tr c a v t li u làm tr c máy phát
- Ngu n Máy phát, h th ng kích t i truy n t i gây ra s c n dao d ng.
th ng tr c turbine máy phát 3.2.3 Mô hình hóa h th ng tr c turbine máy phát
Chúng ta s minh h c c a riêng m i s xem xét kh i Rotor c a máy phát và kh i LPB c th hi n trong h sau:
Hình 13: Mô hình kh i LPB-GEN
Các thành ph n khác nhau c a momen xo c liên k t v i rotor máy phát
Momen xo u vào T54= K45 4 5 Momen xo u ra T e = K 56 ( 5 6 ) Momen xo n c n = D 5 5
Momen xo n gia t c = T T a 54 T D e 5 5 ng c a rotor máy phát là:
H T K T K D dt d dt a kh i LP Momen xo u vào TLPB= T43 TLPB K34 3 4
Momen xo u ra T45= K45 4 5 Momen xo n c n = D 4 4 ng:
Hình 14: C a h tr c turbine 6 kh i a h th ng các kh
Máy phát điện sử dụng momen xoắn để tạo ra năng lượng, trong đó các thành phần turbine như T T HP, IP, T, LPA và T LPB đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi năng lượng.
3.2.3 Mô hình hóa h th ng tr c turbine máy phát
M t cách t ng c a h th c bi u di
H: ma tr h ng s quán tính c a m i kh i rotor trong h i (rad
Ma tr n h ng s quán tính = diag(H H H1, 2, H n )
Ma tr c ng là mK t ma tr ng chéo chính:
(3.53) k ij là h ng s lò xo c a ph n tr c mà k t n i gi a kh i i và kh i j trong h i.
Ma tr n h s c n D c bi u di n b ng m t ma tr chính gi ng ma tr n : K
0 di hãm do nh t c a kh i th d ij i và hãm do nh t gi a kh i th i và kh i th j n cho tính toán, chúng ta s b u v i mô hình phân tích m u ki n ng h l
2 b H K c g i là ma tr n c a h th ng xo n, nó là m t ma tr n ba i x ng thái c a h c a ma tr n 0 1
2 H K I Nghi m c a p ng thái g i là gi riêng [3] [4] Giá tr m a t n s t nhiên c a h th ng xo n:
B ng vi c thay th i nhiên c a h th ng, ta có th c vector riêng bên ph i, mi
Nhân (3.61) v i ma tr n chuy n v c a mj chúng ta có
H K (3.62) i Mode j thay vì Mode i ta có:
Vì H và là ma K tr n i x ng nên ta có: t t mj mi mi mj t t mj mi mi mj
T (3.62) cho (3.63) và s d ng m i quan h (3.64) chún nh c
Chúng ta có th th (3.66) t 0 mj K mi (3.67)
Tuy nhiên, n u i j t mi mi mi t mi mi mi
Hmi và K mi l t g i là h ng s modal
Ta có ma tr n có các cQ H K 1 Ma tr n i c a ma tr n
Q không ph i là duy nh t, nó có th c nhân v i m t h ng s b
Q = QR (3.69) n là mR t ma tr n t l , và là m t ma tr ng c ma tr n Q
S bi i t góc Modal th c t c th c hi n b i vi c thay th Q m
Nhân (3.56 b) i Q t và hoàn ch nh s thay th c nh n trên, ta nh c: m m m m t t t t m m m b H D K T
Chức năng chính của ma trận ký hiệu giá trị M ng là kết hợp các khối, trong đó ma trận H m và K m là các ma trận đồng nhất Ma trận hạ thấp D được tính giống như ma trận Q DQ với các phần tử nằm trên đường chéo chính Ma trận H, K m và D m ng được trình bày theo công thức (3.70) có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán cần thiết.
Do H D m , m và K m là ma tr c tách m ng gi ng (3.72)
2 2 b b mi mi mi mi mi mi mi mi
Trong a trên Mode 0, m2 d ng thái trên v i d ng c
2 b mi i mi mi mi mi mi mi
H s hãm i là m i 1, ph n h i có th ng Khi c bi u di i d ng:
0 i mi t sin 1 2 mi t mi e mi it (3.76)
Trong ph m vi nghiên c u, giá tr nh t làm suy gi m trong ng xo c th c hi n b n nh b i
1 0 ln 2 i mi c c mi mi n n (3.77) mi 0 và mi 2 c mi n là giá tr nh c a mi t i chu k u tiên và chu k th n c (3.75) có th c bi u di n là:
0 i mi c mi i mi c n mi n e (3.78) n là
Trong gi i h n c a phép tính logarit, h s trình (3.74
M i quan h gi a h s gi m và h s gi m logarit là
T m i quan h c cho b i (3.75), (3.79) và (3.81) ma tr n hãm modal có th nh t :
Mô ph ng mômen xo n trên các tr c
Gi thi a Mode 0 là cQ [4] T u tiên c a T m Q T t , u vào c a Mode 0 có th c bi u di
T q T (3.83) qj1 là ph n t th j c a c t th nh t cQ S d ng bi u di n trên a v i T m 1 và m 1 c (3.56) c a Mode 0 có th i d ng:
S d ng m i quan h H m Q HQ t , chúng ta có th suy ra giá tr H m 1
Hj là h ng s quán tính c a kh i rotor th j.
N u góc c a kh ng v i hàng th trong bigQ m
Góc roto tham chi ng b là:
Góc modal c a các ch xo n khác có th nh c b i phép l y tích phân ng v (3.86), s p x p l
2 b mi mi i mi mi mi mi
H (3.87) u vào T mi (3.87) có th nh c ng vào các kh i, s d Tm Q T t c: ij 1
T q T i n (3.88) ij q là thành ph n th ,i j c a ma trt Q t và Tj là thành ph n th j c ng,
Ta có, momen t o b i ph n tr c gi a m t ph ng th i và th j có th tính toán d a trên: ij ij ij il
Tính toán ma tr n Q và ma tr n t l R
Chúng ta có th tránh tính toán Q tr c ti p t ma tr n H K 1 , b i vi m t bi i trung gian, H 1 2 Thay th bi
Vì K là m t ma tr H 1 2 là m t ma tri x ng và ng chéo chính, v y nên ma tr n, H KH 1 2 1 2 , là m t ma tr i x n
Ma tr n có cS a ma tr
Ma trận H KH là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết giao và chuẩn hóa Để áp dụng vào các thành phần như biễu diễn, S m và biễu diễn t l c, chúng ta cần xem xét các công thức liên quan (3.87) và (3.88) Việc sử dụng 2 t ng n hóa s i trong tính toán ma trận Q b i rất hữu ích, bởi vì ma trận H KH 1 2 1 2 là ma trận x ng Ma trận Q có thể được hình thành từ các yếu tố này.
Mu c t l v dài, ma tr n t có d ng sau:
N u mô ph nghiên c u lo i tr c c nh có th thu n l n ma tr n t l u b ng m q j 1 1 v i m i vi c c ng c u b ng m t [2] V u ki tr n t l c cho b i:
3.3 ng riêng c a tr c turbine máy ng b
Chúng ta ti n ng b cho tr ng b có các thông s trong b ng sau:
Quán tính Hằng số quán tính
HP- IP IP-LPA LPA LPB- LPB-GEN GEN-EXC
Chúng ta s ch ng h p nguy hi m nh t có th x y ra nên nghiên c u này, chúng ta s n các thành ph n c n có trên tr c turb mát phát.
Phân tích tr riêng và các ch ng
Tính toán tr riêng c a h tr c turbine máy phát [2, 3, 4] Ta nh c các giá tr ng v i các mode t n s
Mode Tần số dao động
B ng 4: T n s ng riêng c a kh i tr c turbine máy phát ng v i các t n s c a h tr :
B ng 5: Các giá tr c a vector riêng Q ng v ng
S d ng phép bi Q sang i Q ta nh c
Hình 15: Các t n s ng t ng cá turbine máy phát
HP IP LPA LPB GEN EXC
Nh n xét k t qu mô ph ng
D a vào vi c phân tích tr riêng và vector riêng c a h turbine-máy phát ta có th có nh ng nh n xét v ng t nhiên c a h
Chế độ 0 của cánh quạt rotor trong hệ thống turbine máy phát điện phải được đảm bảo an toàn, với tần số riêng phù hợp với tần số của hệ thống điện Ngoài ra, cấu trúc của máy phát cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, bao gồm các thông số của hệ thống quay nhằm tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.
Ks : H s c ng hay H s : H ng s quán tính c a t t c các kh i c u thành nên máy phát
Chế độ 1: Tình trạng này có thể xảy ra khi có sự chênh lệch giữa hai khối khác nhau, dẫn đến việc gây ra sự cản trở cho rotor của máy phát điện Điều này có thể tạo ra những ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất hoạt động của thiết bị, gây ra nguy hiểm cho toàn bộ hệ thống.
- Mode 2: Có s i d u gi a LPA-LPB và GEN-EXC tr c n i gi a LPA-LPB, GEN-EXC có th b ng m nh nh t
- Mode 3: Ta nh n th y có s ng m nh gi a các kh i trong ch này.
C th có s i d ng gi a các kh i IP-LPA, LPB-GEN và GEN EXC
Chế độ 4 liên quan đến sự xuất hiện của các khối như HP-LPA, LPA-LPB, LPB-GEN và GEN-EXC, với vector riêng của các khối này có sự chênh lệch lớn Nếu các khối này xảy ra, chúng có thể gây ra nguy hiểm cho rotor của máy phát.
- Mode 5: Có s ng m nh gi a các kh i HP-IP và LPA còn các kh i còn l ng không nhi u
Mô hình IEEE First Benchmark (FBM) [2, 3] c t o ra b i IEEE Working
Nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình chuỗi có thể sử dụng cho việc tính toán và mô phỏng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Mô hình FBM bao gồm một tấm bù đắp trên đường dây truyền tải điện và một nút vô cùng lớn, như thể hiện trong hình 17 và thông số bảng 7, với X C là giá trị sắc nét trong quá trình mô phỏng.
Hình 16 IEEE First Benchmark System
Thông s tr kháng c n trong h i v công su c cho trong b ng sau:
Thông số Thành phần thứ ự t thu n ậ Thành phần thứ ự t không
B ng 7: Thông s tr kháng c n theo mô hình chu n IEEE FBM
Thông s c ng b c cho trong b ng sau: d 1,79 x x md 1,66 x q 1, 71 x mq 1,58
' 0,062 xlf x ' lkd 0, 0055 x ' lkq 0,095 x ' lkq 2 0,326 ls 0,13 x r s 0,001 D 0
B ng 8: Thông s c ng b theo mô hình chu n IEEE
Trong mô hình chu d ng mô h có các thông s gi ng v i ph n mô ph n
Hình 17 kh i turbine máy phát
D li u c c cho trong b ng sau:
Quán tính Hằng số quán tính
HP- IP IP-LPA LPA LPB- LPB-GEN GEN-EXC
B ng 9: Thông s tr ng b theo mô hình
chu n IEEE FBM 1 Phép bi i qd0 cho các ph n t ng dây
Mô hình mô ph ng hi chu n IEEE F 4.3 Ti n hành mô ph ng
c hi n mô ph ng hi ng c ng t n s p ta s n th th ti xây d ng mô hình chi ti chu n IEEE First Benchmark d a trên mô h ng b c [2, 4
3 ta s d ng kh l n áp t i các nút Kh i series RL mô n tr n kháng c ng d nút 2, nút 2 và nút 3, nút 3 và nút 4
T dây RL n i ti p v i các thông s th t thu n có th c vi t là: s r
L d L q x di v v ri x i dt di x v v ri x i dt
, t (4.33) (4.34) (4.35), , trên m n dung song song khi b qua thành ph n h c m gi a các pha có th c vi t là: s
Hình 24: Mô hình mô ph ng chu n IEEE First Benchmark b ng MATLAB 4.3 Ti n hành mô ph ng
4.3.1 nh ng c a t bù d n hi ng SSR c tiên ta tính tính toán c th v ng h p t bù d c có giá t 0.371
XC (pu), ng v i bù 74.2% c ng dây V i giá tr bù này, ta tín c t n s c ng c : er 0
V i vi c tính toán tr riêng, chúng ta mong mu c p s ph c g n v i t n s :
T n s c ng t n s th p f en 20.76( )ng Hz
Tính toán tr riêng cho mô hình h th ng v i m c bù là 74.2 ng dây ta có:
Bậc của tr ị riêng Phần thực ( s 1 ) Phần ảo (rad/s) Tần số (Hz)
B ng 10: K t qu tính toán tr riêng cho mô hình FBM v i m c bù 74.2%
Nhận xét cho thấy rằng tần số của máy phát là 20.76Hz, gần với tần số ngẫu nhiên 20.21Hz Khi phân tích hệ thống hợp bậc dây, có hai cặp tần số riêng biệt với tần số là 15.913Hz.
20.277 (Hz) mà t th ng s m t nh Vì th ng x ng, h th ng m t nh và h tr c turbine-máy phát s ng v i Mode 2 trong hình 15
Tần số cộng hưởng fen (Hz)
Phần ảo (rad/s) Tần số (Hz)
Mode dao động tương ứng
B ng 11: Tính toán tr riêng cho mô hình FBM v i các m c bù khác nhau trên ng dây
Nh n xét: T b ng 11 ta có th t vài nh :
Tần số cộng hưởng dây, tần số cộng hưởng SSR là 23.28Hz, nằm giữa hai tần số cộng hưởng của Mode 2 (20.21Hz) và Mode 3 (25.55Hz), cho thấy rằng hệ thống có thể hoạt động ở chế độ Mode 2 hoặc Mode 3 Phân tích mô hình FBM cho thấy tần số 25.479Hz rất gần với tần số của Mode 3, do đó có thể kết luận rằng hệ thống turbine-máy phát sẽ hoạt động ở chế độ Mode 3.
26.21Hz g n v i t n s ng c a Mode 3 Phép tính tr riêng c a mô hình FBM ng h t qu m t nh t i t
- : V i m c bù 45% h th ng turbine-máy phát có th n
- V i m c bù 35% h th ng turbine-máy phát có th ng Mode 4
- V i m c bù 8% h th ng turbine-máy phát có th ng Mode 5
4.3.2 Ti n hành mô ph ng
D a vào nh ng nh ng phân tích m ch ng nh ng n b ng vi c mô t m ng trong h th ng, c th n m
Hình 25 ng h p ng n m ch t i nút 4
Chúng ta sẽ mô phỏng ngắn mạch nút 4 với thời gian thêm 0.2 giây và kết thúc thêm 0.275 giây Bài viết này sẽ xem xét phản hồi của hệ thống turbine-máy phát trong hợp sức này Kết quả mô phỏng được biểu diễn trong hình vẽ sau.
Hình 26: Ng n m ch t ng dây
5 s n áp pha A c a t n áp pha A máy phát n máy phát
Hình 27: Ng n m ch t i nút 4 khi bù 65 ng dây
0.5 s n áp pha A máy phát n máy phát
Mômen tr c GEN-EXC n áp pha A t
Hình 28: Ng n m ch t i nút 4 khi bù 55 ng dây
0.5 s n áp pha A c a t n áp pha A máy phát n máy phát
Hình 29: Ng n m ch t i nút 4 khi bù 45 ng dây
0.5 s n áp pha A c a t n áp pha A máy phát n máy phát
Hình 30: Ng n m ch t i nút 4 khi bù 35 ng dây
0.5 s n áp pha A c a t n áp pha A máy phát n máy phát
Hình 31: Ng n m ch t ng dây
0.2 s n áp pha A c a t n áp pha A máy phát n máy phát
Lu ng h c lý thuy n v h - n ng b xu t l a ch sát, phân tích và tính toán SSR i v i tuabin máy phát nhi u kh i c a nhà máy nhi n
H máy phát - tuabin c a nhà máy nhi c mô t trong h t a q c ph c nh m khi mô t trong h t thành ph n t c m, h c m c a các cu i theo t rotor gây nên
Hiện nay, việc sử dụng mô hình máy phát điện tua-bin gió FBM với nguồn lưới có tần số ổn định đang được nghiên cứu Các tính toán mô phỏng được thực hiện bằng phần mềm Matlab, cho phép đánh giá hiệu suất và hiệu quả hoạt động của hệ thống Kết quả từ mô hình sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho việc tối ưu hóa thiết kế và vận hành của tua-bin gió.
Matlab kh n, khoa h c c riêng th hi n m và s phù h p v i ng h kh ph n th c c a tr riêng T n s c ng v i t ph n o tr riêng
K t qu nghiên c u, kh o sát hi xu kh c ph c nh m b o v n hành an toàn cho nhà máy nhi n và h th n M t s bi n pháp kh c ph c hi ng SSR:
- S d ng các thi t b FACTS (Flexible Alternating Current Transmission
System) (Thyristor Controlled Series Capacitor) thay th cho t bù d c, SVC (Static VAR Compensator d) ng t n s th p.
- L t h th ng m ch l l c các t n s gây ra hi
- L o v cho tuabin máy phát (Torsional Stress Relay - T i v i các t n s gây ra hi ng SSR.
