(Luận văn thạc sĩ) đánh giá ổn định hệ thống điện có tích hợp năng lượng gió hòa lưới

TỔNG QUAN

Lý do chọn đề tài

Năng lượng là yếu tố thiết yếu cho sự tồn tại và phát triển của xã hội, đồng thời duy trì sự sống trên trái đất Việc sử dụng không hợp lý các nguồn năng lượng tự nhiên có thể dẫn đến cạn kiệt trong tương lai Do đó, nghiên cứu và tìm hiểu về năng lượng tái tạo, đặc biệt là năng lượng điện gió, là rất cần thiết Tiếp cận và khai thác nguồn năng lượng gió không chỉ đáp ứng nhu cầu năng lượng của xã hội mà còn giúp giảm thiểu ô nhiễm môi trường.

Việt Nam, với hơn 2000km bờ biển và chế độ gió mùa quanh năm, sở hữu tiềm năng năng lượng gió lớn Nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới cho thấy hơn 39% tổng diện tích nước ta có tốc độ gió trung bình hàng năm vượt 6m/s ở độ cao 65m, tương đương với tổng công suất lên đến 512GW Đặc biệt, hơn 8% diện tích được xếp hạng có tiềm năng gió rất tốt, mở ra cơ hội phát triển các nhà máy điện gió quy mô lớn tại Việt Nam.

Việt Nam sở hữu tiềm năng gió rất lớn, do đó, nghiên cứu và phát triển năng lượng gió là rất cần thiết Mặc dù đã có những bước đầu tiên trong việc triển khai năng lượng gió, nhưng sự phát triển hiện tại vẫn còn nhỏ lẻ và khiêm tốn so với tiềm năng to lớn của đất nước.

Năng lượng gió phụ thuộc hoàn toàn vào điều kiện gió, dẫn đến việc điện chỉ được sản xuất đầy đủ khi gió đủ mạnh Vì vậy, nguồn điện từ năng lượng gió thường không ổn định.

Sự ổn định hệ thống điện là một vấn đề quan trọng từ những năm 1920, ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn vận hành của hệ thống điện Nhiều sự cố mất điện lớn đã chỉ ra rằng sự không ổn định của hệ thống có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng Qua thời gian, sự không ổn định do quá độ đã trở thành thách thức chính của hầu hết các hệ thống điện, đặc biệt khi các hệ thống này ngày càng phát triển và áp dụng công nghệ mới Các vấn đề như ổn định điện áp, ổn định tần số và dao động tại nhiều khu vực hiện nay trở nên nghiêm trọng hơn so với trước đây Do đó, việc điều khiển ổn định hệ thống điện trở thành nhiệm vụ thiết yếu trong quá trình vận hành, khi mà các yếu tố như nhiễu loạn bên ngoài và mô men cơ học bên trong có thể dễ dàng ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống.

Hệ thống máy phát điện gió với máy phát điện nguồn kép (DFIG) hiện đang là nguồn năng lượng tái tạo phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong các cánh đồng gió.

Khi tích hợp hệ thống phát điện bằng năng lượng tái tạo vào lưới điện, khả năng ổn định của hệ thống phát điện là yêu cầu cơ bản Để đảm bảo hệ thống DFIG hoạt động ổn định trong các tình huống sự cố, việc áp dụng nhiều biện pháp bảo vệ và điều khiển là cần thiết, bao gồm điều khiển PI, điều khiển mờ (Fuzzy control) và điều khiển kiểu nơ-ron (Neural control) Mỗi thuật toán này mang lại những ưu điểm ứng dụng riêng, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống.

Hệ thống PI tối ưu cho các hệ tuyến tính và điều khiển mờ thường phụ thuộc vào kinh nghiệm của người thiết kế, trong khi điều khiển nơ ron có khả năng "học" từ dữ liệu có sẵn Gần đây, nghiên cứu đã tập trung vào việc phát triển các giải thuật kết hợp ưu điểm của các phương pháp trước đó, điển hình là Hệ thống nơ ron mờ thích nghi (ANFIS - Adaptive Neural Fuzzy Inference System), nhằm cải thiện khả năng ổn định cho mạch chuyển đổi phía lưới (Grid Side Converter - GSC).

Tổng quan các vấn đề nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực đề tài

Ổn định hệ thống điện là khả năng duy trì sự ổn định tại tất cả các thanh cái trong hệ thống, cả trong điều kiện vận hành bình thường và khi có nhiễu loạn Hệ thống sẽ trở nên không ổn định khi xảy ra các tác động như ngắn mạch hoặc thay đổi tải, dẫn đến sự dao động lớn trong hoạt động của hệ thống.

Hệ thống điện gió chịu ảnh hưởng lớn từ sự biến đổi tốc độ gió, dẫn đến các dao động Bài báo [9] nghiên cứu các dao động tại trang trại gió và đề xuất các phương pháp giảm thiểu chúng Trong khi đó, bài báo [10] phân tích ổn định tĩnh điện áp tại nút phụ tải thông qua phân tích độ nhạy V-Q và khảo sát vị trí kết nối điện gió dựa trên tiêu chí ổn định điện áp.

Mô hình các tuabin gió dựa trên DFIG đã được giới thiệu trong nghiên cứu [11], nhằm nâng cao khả năng sử dụng năng lượng gió một cách ổn định và hiệu quả hơn trong các hệ thống điện.

Các tác giả trong [12] đã nghiên cứu các chức năng giảm dao động của máy phát điện cảm ứng kép (DFIG) trong hệ thống điện Họ đã thiết lập mô hình DFIG tích hợp vào hệ thống điện và đề xuất các phương pháp thiết kế bộ điều khiển giảm dao động Nghiên cứu bao gồm cả hệ thống điện một máy và nhiều máy Việc kết hợp DFIG với các thiết bị FACTS đã giúp giảm thiểu dao động, tuy nhiên, thời gian để hệ thống trở về trạng thái ổn định ban đầu vẫn chưa ngắn [13].

Trong bài luận văn này, tác giả đã thiết kế bộ điều khiển ANFIS nhằm giảm thiểu giao động cho hệ thống điện tích hợp năng lượng gió Cụ thể, bộ giảm dao động ANFIS được áp dụng cho máy phát điện cảm ứng kép (DFIG) để giúp hệ thống nhanh chóng trở về trạng thái ổn định.

Mục tiêu nghiên cứu

- Khảo sát tình tình trạng sử dụng năng lượng gió của 1 số nước trên thế giới và Việt Nam

- Khảo sát và phân tích các nguyên lý quy định, tiêu chuẩn nối lưới và hoạt động của tua bin gió DFIG

- Đề ra giải pháp nâng cao tính ổn định của máy phát DFIG và lưới điện mà máy phát được tích hợp vào

- Nâng cao ổn định hệ thống khi sử dụng thuật toán điều khiển hệ thống nơ ron mờ thích nghi (ANFIS).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Hệ thống điện có tích hợp năng lượng gió

Thiết kế bộ điều khiển ANFIS cho máy phát điện gió nguồn kép DFIG nhằm ổn định hệ thống điện tích hợp năng lượng gió được thực hiện bằng phần mềm Matlab-Simulink Việc áp dụng ANFIS giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống, đồng thời tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng gió Phần mềm Matlab-Simulink hỗ trợ mô phỏng và phân tích hiệu quả của bộ điều khiển, từ đó nâng cao khả năng điều chỉnh và quản lý năng lượng trong hệ thống điện.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập và đọc hiểu tài liệu liên quan bao gồm việc tìm kiếm thông tin từ cán bộ hướng dẫn, sách, bài báo, báo cáo và internet Việc chọn lọc tài liệu phù hợp và áp dụng các phương pháp phân tích tài liệu là rất quan trọng để đánh giá kết quả một cách hiệu quả.

Giới hạn của đề tài

Bài viết trình bày thiết kế bộ điều khiển ANFIS cho máy phát điện gió nguồn kép DFIG nhằm ổn định hệ thống điện 3 máy 9 bus, tích hợp năng lượng gió, nhưng chưa áp dụng trên hệ thống điện thực tế.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Đánh giá và nâng cao độ ổn định của hệ thống điện tích hợp năng lượng gió là yếu tố quan trọng cho tương lai Bài viết đề xuất các phương pháp tối ưu trong thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống này, nhằm đảm bảo hiệu suất và tính bền vững trong việc sử dụng năng lượng tái tạo.

Các nội dung nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về ổn định hệ thống điện Chương 3: Mô hình toán học hệ thống nghiên cứu Chương 4: Thiết kế bộ điều khiển ANFIS cho DFIG Chương 5: Mô phỏng trong miền thời gian

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ỔN ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỆN

Các khái niệm cơ bản

2.1.1 Hệ thống điện (HTĐ) và chế độ của HTĐ

HTĐ là tập hợp các phần tử tham gia vào quá trình sản xuất, truyền tải và tiêu thụ năng lượng điện

Các phần tử của HTĐ được chia thành hai nhóm:

Các phần tử tự lực bao gồm máy phát, đường dây tải điện và thiết bị sử dụng điện, có vai trò quan trọng trong việc sản xuất, biến đổi, truyền tải và phân phối điện năng.

Các phần tử điều chỉnh có vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh và biến đổi trạng thái hệ thống điện, bao gồm điều chỉnh kích từ máy phát đồng bộ, tần số, bảo vệ rơle và máy cắt điện.

Mỗi phần tử của hệ thống điện (HTĐ) được xác định bởi các thông số vật lý, bao gồm tổng trở, tổng dẫn, hệ số biến áp và hệ số khuếch đại của bộ phận tự động điều chỉnh kích thích Những thông số này không chỉ phản ánh tính chất của các phần tử mà còn thể hiện mối liên hệ giữa chúng, cùng với nhiều sự giản ước tính toán khác.

Nhiều thông số của hệ thống điện (HTĐ) là phi tuyến, phụ thuộc vào dòng công suất và tần số, như X, Y, độ từ hóa Trong hầu hết các bài toán thực tế, các thông số này có thể được coi là hằng số, dẫn đến một hệ thống tuyến tính Tuy nhiên, khi xem xét sự biến đổi của các thông số, hệ thống trở thành phi tuyến, điều này chỉ cần thiết trong một số ít trường hợp, chẳng hạn như khi tính đến độ bão hòa của máy phát và máy biến áp trong các bài toán ổn định.

Chế độ của hệ thống điều khiển (HTĐ) bao gồm các quá trình diễn ra trong hệ thống và xác định trạng thái hoạt động của HTĐ tại một thời điểm hoặc trong một khoảng thời gian nhất định.

Các quá trình trong hệ thống điện được đặc trưng bởi các thông số như U, I, P, Q, f, δ tại mọi thời điểm Những thông số này gọi là thông số chế độ, khác với thông số hệ thống vì chúng chỉ tồn tại khi hệ thống điện hoạt động Thông số chế độ hoàn toàn xác định trạng thái làm việc của hệ thống điện.

Các thông số chế độ quan hệ với nhau thông qua các thông số HTĐ, nhiều mối quan hệ này có dạng phi tuyến.Ví dụ : P = U 2 /R

Các chế độ của HTĐ được chia thành hai loại:

Chế độ xác lập (CĐXL) là trạng thái mà các thông số dao động nhẹ quanh giá trị trung bình, cho phép coi các thông số này gần như là hằng số.

Không có chế độ nào tồn tại mà các thông số của nó không thay đổi theo thời gian, vì hệ thống động (HTĐ) bao gồm rất nhiều phần tử, và những phần tử này luôn biến đổi, dẫn đến việc các thông số của chế độ cũng liên tục thay đổi.

+ CĐXL lập bình thường là chế độ vận hành bình thường của HTĐ

+ CĐXL sau khi đã loại trừ sự cố

+ Chế độ sự cố xác lập là chế độ sự cố duy trì sau thời gian quá độ ví dụ như chế độ ngắn mạch duy trì

Chế độ quá độ là giai đoạn mà các thông số biến đổi mạnh mẽ Trong đó, chế độ quá độ bình thường là quá trình chuyển tiếp giữa các điều kiện làm việc bình thường khác nhau.

+ Chế độ quá độ sự cố là chế độ xảy ra sau sự cố

2.1.1.3 Yêu cầu đối với các chế độ của HTĐ

 CĐXL bình thường có các yêu cầu

Để đảm bảo chất lượng điện năng, nguồn điện cung cấp cho các phụ tải cần phải đạt tiêu chuẩn, với các thông số chất lượng như điện áp và tần số nằm trong giới hạn quy định bởi các tiêu chuẩn hiện hành.

Để đảm bảo độ tin cậy trong cung cấp điện, các phụ tải cần được cung cấp điện liên tục với chất lượng ổn định Mức độ liên tục này phải đáp ứng đầy đủ yêu cầu của các hộ dùng điện cũng như các điều kiện của hệ thống điện.

Chế độ cung cấp điện năng hiệu quả kinh tế cao, đảm bảo độ tin cậy và chất lượng, đồng thời tối ưu hóa chi phí sản xuất, truyền tải và phân phối điện.

 Đảm bảo an toàn điện: phải đảm bảo an toàn cho người vận hành, người dùng điện và thiết bị phân phối điện

 CĐXL sau sự cố có các yêu cầu

Các yêu cầu về chế độ làm việc bình thường giảm bớt, nhưng chỉ được kéo dài trong thời gian ngắn Sau đó, cần phải thực hiện biện pháp điều chỉnh thông số của chế độ hoặc thay đổi sơ đồ hệ thống để đưa chế độ trở về trạng thái làm việc bình thường.

 Chế độ quá độ (CĐQĐ) có các yêu cầu

 Chấm dứt nhanh chóng bằng CĐXL bình thường hay CĐXL sau sự cố

Trong giai đoạn quá độ, các thông số như giá trị dòng điện ngắn mạch và điện áp tại các nút phụ tải khi xảy ra sự cố ngắn mạch sẽ biến đổi nhưng vẫn nằm trong giới hạn cho phép.

 Các yêu cầu của HTĐ được xét đến khi thiết kế và được bảo đảm bằng cách điều chỉnh thường xuyên trong quá trình vận hành HTĐ

2.1.2 Khái niệm về ổn định HTĐ

2.1.2.1 Cân bằng công suất Điều kiện cần để CĐXL có thể tồn tại là sự cân bằng công suất tác dụng (CSTD) và công suất phản kháng (CSPK) Công suất do các nguồn sinh ra phải bằng công suất do các phụ tải tiêu thụ cộng với tổn thất công suất trong các phần tử [3]

QF = Qpt + P = Q (2.2) Giữa CSTD và CSPK có mối quan hệ:

Cho nên, các điều kiện cân bằng công suất (2.1) và (2.2) không thể xét một cách độc lập mà lúc nào cũng phải xét đến mối quan hệ giữa chúng

Các tiêu chuẩn đánh giá ổn định tĩnh

 Định nghĩa ổn định theo năng lượng

Hệ ở chế độ xác lập đạt sự cân bằng giữa năng lượng phát và năng lượng tiêu thụ, với mỗi chế độ xác lập tương thích với các thông số xác định trạng thái hệ Sự không ổn định xảy ra khi có nhiễu làm thay đổi các thông số theo hướng khuếch đại, dẫn đến năng lượng phát lớn hơn năng lượng tiêu tán Tiêu chuẩn năng lượng về ổn định hệ được mô tả qua bất đẳng thức ΔW < 0 ΔΠ.

Với: – gia số thông số

W – năng lượng dư và W = WF - Wt

WF , Wt – số gia năng lượng phát và tiêu tán

Xét hệ thống điện trên hình 2.1, theo tiêu chuẩn năng lượng thì hệ sẽ ổn định nếu:

Hình 2.1: Hệ thống điện đơn giản và sơ đồ tương đương

Góc trạng thái  là tham số quan trọng, trong khi năng lượng phát được xác định là công suất cơ PT (công suất tuabin) và năng lượng tiêu tán chính là công suất máy phát truyền về hệ thống Với giả thiết công suất PT không đổi, biểu thức này có thể được viết lại.

Có thể kiểm định (2.5) bằng cách lập luận từ hình 2.2 sau:

Hình 2.2: Miền làm việc ổn định của hệ thống điện đơn giản (tô đậm)

Hệ thống ở chế độ xác lập tại điểm a tương ứng với góc a Khi góc a tăng do kích thích, lực P lớn hơn PT khiến rôto bị hãm lại, dẫn đến góc  quay về vị trí a Ngược lại, khi góc  giảm và lực P nhỏ hơn PT, rôto sẽ tăng tốc và góc  cũng trở lại vị trí a Do đó, điểm a được xác định là điểm cân bằng và ổn định của hệ thống.

Tại điểm b, khi góc  tăng lên đến trị b + , do P < PT, rôto sẽ tăng tốc, dẫn đến việc góc  tiếp tục gia tăng Do đó, điểm b được xác định là điểm cân bằng, nhưng không ổn định.

Nếu hệ thống làm việc tại điểm c thì, giả sử góc c tăng tới c + , khi đó do P <

PT nên góc  tiếp tục tăng Còn nếu c giả sử giảm đi một lượng , do P > PT nên góc

 sẽ tăng và quay về trị c Như vậy điểm c là điểm giới hạn ổn định Đại lượng C Eq = ∂P Eq

Hệ số công suất đồng bộ, ký hiệu δ, được xác định khi δ = δ o Chỉ số Eq đại diện cho công suất được tính theo Eq, áp dụng cho trường hợp máy phát không có tự động điều chỉnh kích từ.

Tại điểm c, góc tương ứng cho thấy công suất cơ sẽ cắt công suất điện tại một điểm duy nhất, điều này có nghĩa là trong hệ thống hiện tại, không thể tăng thêm công suất cơ vì sẽ không còn chế độ làm việc ổn định cho hệ Công suất điện tại điểm c đạt giá trị tối đa là Pgh = Pmax.

Miền làm việc ổn định của hệ tương ứng với nửa bên trái của đường cong trên (từ góc 0p/2)

2.2.2 Phương pháp dao động bé

Một hệ thống thường được mô tả bởi hệ phương trình vi phân sau [3]: ẋ=f(x 1 , x 2 ,…, x n , u 1 , u 2 ,…, u r ,t) Với x – vector trạng thái; u – vector ngõ vào của hệ (nhiễu)

Khai triển phương trình trên vào chuỗi Taylor và bỏ qua các đạo hàm bậc cao, ta có :

∂x n ∆u r hay viết dưới dạng ma trận: ∆ẋ =A∆x + B∆u

Khi u = 0, có phương trình mô tả chuyển động tự do: ∆ẋ =A∆x

Giá trị riêng của ma trận thường được gán bởi các giá trị của tham số  khi không có lời giải tầm thường cho phương trình: A = 

A là ma trận n x n (đối với hệ thống vật lý như hệ thống điện)

Tìm trị riêng của A =  theo phương trình: (A - I)  = 0

Khi nghiệm là không tầm thường thì: det(A - I) = 0

Việc khai triển định thức cho ra phương trình đặc trưng m nghiệm  = 1, 2,

…,n gọi là những trị riêng của A

Quan hệ giữa nghiệm phương trình đặc trưng và ổn định:

- Khi nghiệm là thực sẽ có trạng thái không dao động Nếu nghiệm là thực dương tương ứng với mất ổn định không chu kỳ

Khi nghiệm là phức, chúng xuất hiện dưới dạng cặp liên hợp và có trạng thái dao động Nếu phần thực của nghiệm là dương, điều này sẽ dẫn đến sự mất ổn định trong dao động.

2.2.3 Các tiêu chuẩn đánh giá ổn định động

Hệ thống điện bao gồm một máy phát được kết nối với thanh cái lớn qua hai đường dây truyền tải Thanh cái này đại diện cho một nguồn điện áp với biên độ và tần số ổn định.

Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản và nguyên lý ổn định động thông qua việc phân tích phản ứng của hệ thống trước các kích động lớn, sử dụng mô hình đơn giản và bỏ qua điện trở của các phần tử Hệ thống được biểu diễn trong hình 2.3, với mô hình tương đương ở hình 2.4a và dạng rút gọn ở hình 2.4b Điện áp sau điện kháng quá độ (X’d) được ký hiệu là E’, trong khi góc rotor  đại diện cho góc sớm pha của E’ so với EB Khi hệ thống gặp kích động, biên độ của E’ giữ nguyên so với trước sự cố, trong khi  thay đổi khi tốc độ rotor máy phát lệch khỏi tốc độ đồng bộ 0.

G X 1 Thanh cái vô cùng lớn

Hình 2.3: Mô hình một máy phát nối với thanh cái vô cùng lớn

(a) Mô hình mạch tương đương

(b) Mạch tương đương rút gọn

Quá trình quá độ cơ điện trong trường hợp ngắn mạch diễn ra qua ba giai đoạn: trước, trong và sau khi xảy ra ngắn mạch Để khảo sát sự ổn định động, cần xây dựng các đường đặc tính công suất tương ứng.

 Đặc tính công suất trước khi ngắn mạch

Công suất điện ngõ ra máy phát là:

T sinδ=P max sinδ (2.6) Trong đó :

Hình 2.4: Biểu diễn hệ thống bằng mô hình máy phát cổ điển.

Do bỏ qua điện trở stator, Pe đại diện cho công suất khe hở không khí hay công suất đầu cực Đặc tính công suất trước khi ngắn mạch được sử dụng để tính chế độ ban đầu Khi biết công suất tải P, Q, EB, cần tính E’, 0 (góc giữa E’ và EB) và CSTD do máy phát phát ở chế độ ban đầu P0.

 Đặc tính công suất khi ngắn mạch

G X 1 Thanh cái vô cùng lớn

Hình 2.5 trình bày sơ đồ hệ thống và sơ đồ thay thế khi xảy ra ngắn mạch Phần a) mô tả sơ đồ hệ thống khi bị ngắn mạch tại điểm F, phần b) là sơ đồ thay thế tương đương, và phần c) thể hiện sơ đồ tương đương rút gọn.

Trong sơ đồ thay thế tương đương, điểm ngắn mạch F có thêm điện kháng ngắn mạch XF, không tính đến điện trở, và điều này phụ thuộc vào dạng ngắn mạch Để tính đường đặc tính công suất, cần biến đổi sơ đồ 2.5b sang dạng rút gọn 2.5c bằng phương pháp biến đổi sao – tam giác.

X F Đường đặc tính công suất sẽ là :

Từ (2.8) có thể nhận thấy ảnh hưởng của các dạng ngắn mạch đến đường đặc tính công suất

Khi xảy ra ngắn mạch 3 pha, công suất điện phát ra bằng 0 do XF = 0, dẫn đến X’T = ∞ và PII = 0, nghĩa là liên lạc giữa máy phát và thanh cái nhận điện bị cắt đứt hoàn toàn Tuy nhiên, trên đồ thị cho thấy PII thực tế không bằng 0 mà có giá trị rất nhỏ, phản ánh tổn thất CSTD do điện trở của stator máy phát, máy biến áp và đường dây từ máy phát đến vị trí ngắn mạch Đối với ngắn mạch 2 pha chạm đất, sự liên lạc vẫn tồn tại nhưng rất kém, khiến đường đặc tính công suất có biên độ thấp hơn so với ngắn mạch 2 pha hoặc 1 pha chạm đất.

Hình 2.6: Đồ thị đặc tính công suất

So sánh PII và PI ta thấy PImax > PIImax vì XT < X’T

 Đặc tính công suất sau khi cắt ngắn mạch

Sau khi cắt ngắn mạch, đường dây bị ngắn mạch được cắt ra khỏi hệ thống, đường dây tải điện chỉ còn lại 1 lộ (hình 2.7)

Hình 2.7: Sơ đồ tương đương của hệ thống sau khi cắt ngắn mạch Đường đặc tính công suất:

Biên độ của PIII sẽ nằm giữa PI và PII

Trong một hệ thống ổn định với hai đường dây truyền tải, mối quan hệ giữa góc và công suất được thể hiện qua đường cong 1 Khi công suất cơ ngõ vào Pm bằng công suất điện ngõ ra Pe, điểm làm việc ổn định được xác định tại điểm a trên đường cong, với góc rotor tương ứng là a.

Hình 2.8: Mối quan hệ góc – công suất

MÔ PHỎNG TOÁN HỌC HỆ THỐNG NGHIÊN CỨU

Cấu hình hệ thống nghiên cứu

Hình 3.1: Hệ thống khảo sát 3 máy phát 9 nút sau khi thêm máy phát DFIG

Thông số của hệ thống máy phát DFIG và hệ thống lưới điện được lấy từ [3].

Mô hình hóa máy phát điện gió DFIG

3.2.1 Cấu hình của máy phát điện gió DFIG

Bộ DFIG được cấu hình để truyền động bởi tua bin gió với tốc độ thay đổi thông qua hộp số, như thể hiện trong hình 3.2 DFIG có khả năng biến đổi công suất ngõ vào của tua bin, giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.

P mw thành công suất điện Công suất stato được tạo ra P sw là luôn dương Công suất ở

Rotor 32 P rw có thể có chiều quay dương hoặc âm nhờ vào sự hiện diện của bộ nghịch lưu xung đối Tính năng này cho phép máy điện hoạt động hiệu quả ở cả tốc độ dưới đồng bộ và quá đồng bộ.

Hình 3.2: Sơ đồ đơn tuyến của DFIG gió được dẫn động bởi một VSWT thông qua

Các cuộn dây stato của DFIG được kết nối trực tiếp với phía hạ thế của máy biến thế hạ áp 0.69/33-kV, trong khi cuộn dây rotor được kết nối ở phía 0.69-kV thông qua bộ nghịch lưng xung đối, máy biến thế tăng áp và đường dây kết nối.

Tua bin gió sử dụng công nghệ DFIG hoạt động nhờ vào một hệ thống điều khiển bao gồm bộ điều khiển cho bộ nghịch lưu phía rotor (RSC), bộ điều khiển cho bộ nghịch lưu phía lưới (GSC) và bộ điều khiển góc cánh quạt Mô hình hóa toán học của các hệ thống này sẽ được trình bày trong phần tiếp theo.

3.2.2 Mô hình tốc độ gió

Công suất gió có đặc tính ngẫu nhiên và gián đoạn, với tốc độ gió được phân loại thành bốn thành phần chính: thành phần gió cơ bản, thành phần dốc, thành phần gió giật và thành phần xoáy (nhiễu) Mô hình tốc độ gió được thể hiện qua các thành phần này.

Trong đó VWB là tốc độ gió cơ bản ở m/s, VWG là tốc độ gió giật ở m/s, VWR là tốc độ gió dốc ở m/s, và VWN là tốc độ gió nhiễu ở m/s

1) Thành phần gió cơ bản:

Gió cơ bản được xác định xấp xỉ bởi các thông số phân bố Weibull Thành phần này không thay đổi theo thời gian

Trong đó A và K là các thông số tỷ lệ và hình dạng của sự phân bố Weibull,

R(1+ K 1 ) là viết tắt của hàm gamma

Thành phần gió dốc được dùng cho sự mô tả đặc tính thay đổi dần dần của tốc độ gió

Với MAXR, T 1R , và T 2R là giá trị tối đa ở m/s, thời gian bắt đầu theo s, và thời gian cực đại theo s của tốc độ gió dốc

Từ “Giật” được dùng để mô tả sự thay đổi đột ngột của gió trong sự mô phỏng động của hệ thống năng lượng gió

Với 𝑇𝑐, 𝑇 1𝐺 , và MAXG là thời gian gió giật theo s, thời gian bắt đầu gió giật theo s, và vận tốc gió giật cực đại theo m/s

Gió nhiễu được ám chỉ đến đặc tính ngẫu nhiên của tốc độ gió

Trong đó ω j = (i-1/2) Δω, ∅ 𝑖 là biến ngẫu nhiên với mật độ xác suất đồng nhất trên khoảng 0 đến 2π, và

Hàm mật độ phổ được xác định với KN là hệ số sức cản bề mặt, F là tỷ lệ chảy rối, và μ là tốc độ trung bình của gió tại chiều cao tham chiếu Nghiên cứu cho thấy rằng việc chọn các giá trị N = 50 và Δω = 0.5-2 rad/s mang lại kết quả chính xác tuyệt vời.

3.2.3 Mô hình tua bin gió:

Công suất được tạo ra bởi một tua bin gió, P mw từ động năng của gió và lệ thuộc vào hệ số công suất C p theo biểu thức sau:

Công suất cơ rút ra bởi tua bin gió được xác định bởi công thức P mw = p * A r * V W^3 * C p, trong đó P mw là công suất tính bằng watt, p là mật độ không khí (kg/m³), A r = πR² là diện tích mà cánh quạt gió với bán kính R (m) bao phủ, V W là tốc độ gió (m/s), và C p là hệ số công suất của tua bin gió.

WT, mà có thể được biểu diễn bởi một hàm gần đúng của tỷ số tốc độ tại đầu cánh quạt

𝑡 và góc cánh quạt β w (độ) như [14, 15]

Tỷ số tốc độ đầu cánh quạt được xác định theo λ = ω tw R blade

Tốc độ quay của tua bin gió (Wind turbine) WT được biểu thị bằng ω tw theo rad/s, trong khi R blade là chiều dài cánh quạt hoặc bán kính của tua bin tính bằng mét (m) Hệ số công suất của tua bin gió WT, từ c 1 đến c 9, được cung cấp trong Phụ lục.

3.2.4 Mô hình miêu tả mối quan hệ về khối lượng, độ đàn hồi giữa máy phát và tua bin:

Bộ dẫn động trong hệ thống chuyển đổi năng lượng gió (WECS) chuyển mô men khí động lực từ cánh quạt đến trục máy phát, bao gồm rotor, trục tốc độ cao và thấp, cùng với hộp số Mô hình toán của hệ thống được thể hiện qua hai khối: khối đầu tiên đại diện cho tuabin gió (WT) và khối thứ hai biểu diễn cho máy phát đồng bộ lồng sóc (DFIG).

Hình 3.3: Mô hình hai khối theo thứ tự giảm đã đơn giản hóa của bộ dẫn động tua bin gió (Wind turbine) WT

Mô hình này được mô tả bởi các phương trình sau [15]:

Để mô tả mối quan hệ giữa các yếu tố trong hệ thống, phương trình (2H tw)p(ω tw) = T mw - K sh θ tw - D sh ω b (ω tw - ω rw) (3.12) thể hiện sự cân bằng của tốc độ quay của WT (ω tw) và DFIG (ω rw) cùng với góc xoắn (θ tw) giữa chúng Phương trình (3.13) cho thấy p(θ tw) = ω b (ω tw - ω rw) liên quan đến góc xoắn, trong khi phương trình (3.14) (2H gw)p(ω rw) = K sh θ tw + D sh ω b (ω tw - ω rw) - T ew mô tả ảnh hưởng của các yếu tố như độ cứng (K sh) và độ giảm chấn (D sh) đến tốc độ quay của DFIG Các đại lượng H tw và H gw đại diện cho quán tính của WT và DFIG, trong khi T mw là mô men cơ ngõ vào.

36 mà có thể được suy ra từ (3.14) như sau T mw =P mw /ω tw , và T ew là mô men điện từ của DFIG theo pu

3.2.5 Mô hình máy phát điện cảm ứng nguồn kép (DFIG)

DFIG là một loại máy phát điện cảm ứng với rotor dây quấn, có mạch điện tương đương tương tự như máy điện cảm ứng.

Hình 3.4: Mạch điện tương đương theo trục dq của DFIG

Mạch điện tương đương theo trục dq được mô tả qua các phương trình điện áp máy điện như sau: v dsw = -R sw i dsw - ω ew λ qsw + L lsw d/dti dsw + L mw d/dt(i dsw + j dtγ/) và v qsw = -R sw i qsw + ω ew λ dsw + L lsw dt/d i qsw + L mw dt/d(i qsw + j qrw).

Trong bài viết này, chúng ta xem xét các phương trình mô tả hành vi của dòng điện trong stato và rotor của máy điện Phương trình (3.17) thể hiện mối quan hệ giữa điện áp và dòng điện trong rotor, với các yếu tố như điện trở R rw, tốc độ góc ω ew, và các điện cảm L lrw và L mw Tương tự, phương trình (3.18) mô tả dòng điện trong stato, với các tham số tương tự Các điện cảm L lsw và L lrw đại diện cho điện cảm rò của stato và rotor, trong khi R sw và R rw là điện trở của rotor và stato Tốc độ góc ω ew được xác định trong hệ quy chiếu chung, trong khi ω rw là tốc độ góc của rotor.

Mô men điện từ và công suất phản kháng của stator được điều khiển bởi bộ nghịch lưu phía rotor, thể hiện sự tương tác giữa các thành phần trong hệ thống.

T ew = 3 2 p 0 L mw (i qsw i drw -i dsw i qrw ) (3.19)

Q sw = 3 2 (v qsw i dsw -v dsw i qsw ) (3.20) Trong đó p 0 là số cặp cực

3.2.6 Mô hình bộ nghịch lưu xung đối:

Hai bộ nghịch lưu sử dụng khóa điện IGBT mắc xung đối qua một liên kết DC, cho phép luồng công suất hai chiều Cấu hình của bộ nghịch lưu xung đối được minh họa trong hình 3.5, trong đó dòng công suất tác dụng qua các bộ nghịch lưu được giữ cân bằng.

Hình 3.5: Mô hình của bộ nghịch lưu xung đối

Bỏ qua các tổn thất công suất trong RSC và GSC, phương trình cân bằng có thể thu được như ở dưới

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ANFIS CHO DFIG

Mô hình điều khiển GSC sử dụng thuật điều khiển PI

Khối điều khiển trong hệ thống được chia thành hai phần: RSC và GSC Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng thuật toán điều khiển hệ thống nơ-ron mờ thích nghi (ANFIS) cho khối điều khiển biến đổi phía lưới (GSC) Hình 4.1 minh họa khối GSC sử dụng phương pháp điều khiển PI, với các thông số KP và KI lần lượt là 0.002 và 0.05.

Hình 4.1: Sơ đồ khối GSC sử dụng thuật điều khiển PI

Huấn luyện mạng ANFIS

Mô hình mờ có mối quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra, phụ thuộc vào các phân vùng mờ của không gian này Việc xác định hàm liên thuộc trong các mô hình mờ rất quan trọng Trong mạng nơ ron mờ, quá trình xác định này có thể được coi là một bài toán tối ưu, được giải quyết thông qua các thuật toán học.

Đầu tiên, chúng ta giả định rằng các hàm liên thuộc có một hình dạng nhất định Sau đó, thông qua quá trình học bằng mạng nơ ron, chúng ta sẽ thay đổi các thông số của hình dạng đó Để mạng nơ ron có thể học hiệu quả, cần có một tập dữ liệu ở dạng các cặp vào-ra mong muốn và một bảng các luật sơ khởi dựa trên các hàm phụ thuộc đã được xác định.

Giả sử cần thực hiện ánh xạ:

Ta có tập dữ liệu : {(x1,y1), ,(xk,yk)} (4.2)

Dùng luật If-Then (nếu - thì) để thực hiện ánh xạ này:

Nếu x1 là Ail và x n là Ain, thì y = zi với 1 ≤ i ≤ m, trong đó Aif là các tập mờ hình tam giác và zi là số thực Giá trị ok là kết quả của hệ thống khi xk được đưa vào.

Ký hiệu α 1 là giá trị ra của luật thứ i, được định nghĩa theo tích Larsen: ij 1

(cũng có thể định nghĩa các t-norm khác)

Giải mờ theo phương pháp trung bình trọng tâm ta có:

Sai lệch của mẫu thứ k là:

Dùng phương thức giảm để học zi trong phần kết quả của luật R i :

Cho rằng mỗi biến ngôn ngữ có 7 tập mờ: {NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}

Hình 4.2: Hình dạng của hàm liên thuộc

Các hàm liên thuộc hình tam giác được xác định bởi ba tham số chính: tâm, độ rộng bên trái và độ rộng bên phải Những tham số này của hàm tam giác có thể được tối ưu hóa thông qua phương pháp giảm.

4.2.1 Mô hình điều khiển GSC sử dụng thuật điều khiển ANFIS bằng MATLAB

Hình 4.3: Sơ đồ khối GSC sử dụng thuật điều khiển ANFIS

Bộ điều khiển ANFIS cho hệ thống được xây dựng dựa trên mô hình MATLAB, sử dụng thuật toán ổn định PI Sau đó, khâu ổn định PI được thay thế bằng bộ điều khiển logic mờ FLC, kết hợp với ANFIS Quá trình thiết kế diễn ra theo các bước cụ thể.

- Bước 1: Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện mạng từ bộ điều khiển PI Ta được bảng giá trị huấn luyện

Tập dữ liệu huấn luyện, hay còn gọi là tập đích, đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa điều khiển hệ thống Chất lượng điều khiển phụ thuộc vào cách xây dựng tập dữ liệu huấn luyện Để tạo ra tập dữ liệu này, cần mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển PI nhằm thu thập các thông số đầu vào, đầu ra và giá trị sai lệch Dựa trên kinh nghiệm điều khiển cùng với các thủ tục gia công khác, ta sẽ lựa chọn tập dữ liệu đích phù hợp cho bộ điều khiển.

Sử dụng phần mềm ANFIS trong Matlab để thiết kế bộ điều khiển Fuzzy-Neural và tiến hành huấn luyện với tập dữ liệu hiện có cho đến khi đạt được sai số trong giới hạn cho phép.

4.2.2 Khởi tạo bộ điều khiển ANFIS thay thế bộ điều khiển PI sử dụng MATLAB

Quá trình khởi tạo bộ điều khiển ANFIS cần dựa vào hệ thống dữ liệu hiện có để tiến hành huấn luyện, thiết lập các luật học Hình 4.4 dưới đây minh họa lưu đồ cho quá trình thực hiện này.

Hình 4.4: Lưu đồ khởi tạo bộ điều khiển ANFIS

Bộ điều khiển ANFIS có thể được xây dựng theo nhiều cấu trúc khác nhau, và trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn cấu trúc bộ điều khiển ANFIS như hình 4.5.

Hình 4.5: Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển ANFIS

Bộ điều khiển ANFIS trong sơ đồ cấu trúc có một đầu vào và một đầu ra, với đầu vào được mô tả bởi 5 nơ ron sử dụng các hàm liên thuộc dạng hàm Gauss.

Trong quá trình huấn luyện, nếu sai số không đạt yêu cầu, cần tăng số kỳ huấn luyện hoặc điều chỉnh cấu trúc mạng bằng cách thay đổi số lượng nơ-ron hoặc áp dụng phương pháp huấn luyện khác.

Mô phỏng trong miền thời gian là phương pháp quan trọng để đánh giá mức độ ổn định của hệ thống khi thay thế bộ điều khiển ANFIS Tác giả đã thực hiện các kết quả mô phỏng trong nhiều trường hợp khác nhau để phân tích hiệu suất và tính ổn định của hệ thống.

Kết quả mô phỏng khi thay đổi công suất đầu vào của máy phát SG1

Hình 5.1: Kết quả mô phỏng khi thay đổi công suất đầu vào của máy phát SG1

Hình 5.1 Kết quả mô phỏng khi thay đổi công suất đầu vào của máy phát SG1

Hình (a), (b), (c), (d) biểu diễn công suất của các máy phát tương ứng SG1, SG2,

SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG theo miền thời gian.

Hình (e), (f), (g), (h) biểu diễn giá trị điện áp của các máy phát tương ứng SG1,

SG2, SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG.

Hình (i), (j), (k), (l) biểu diễn giá trị tốc độ quay của các máy phát tương ứng SG1,

SG2, SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG.

Khi thay đổi công suất phát của SG1 ở giây thứ 5, các máy phát khác trong hệ thống cũng bị ảnh hưởng, dẫn đến sự thay đổi theo các hình (a), (b), (c), (d) Cụ thể, các máy phát khác và DFIG điều chỉnh theo chiều hướng ngược lại nhằm duy trì công suất tổng phát không tăng cao, góp phần ổn định điện áp tại các nút của hệ thống lưới điện như thể hiện ở các hình (e), (f), (g), (h) Đồng thời, tốc độ của các máy phát cũng biến đổi tương ứng với sự thay đổi công suất, tuy nhiên, tốc độ của máy phát DFIG không thay đổi nhiều do phụ thuộc vào vận tốc gió tự nhiên, trong trường hợp này là vận tốc gió không đổi.

Sau khi công suất máy phát SG1 tăng đột ngột mà tải của hệ thống không thay đổi, các máy phát bắt đầu điều chỉnh để đưa công suất phát về mức ổn định Sự dao động giảm dần nhanh chóng và chỉ sau 8 giây, hệ thống đã trở lại trạng thái ổn định.

Kết quả mô phỏng khi xãy ra sự cố ngắn mạch ở đường dây 5-8 trong 5 chu kỳ.52 5.3 Kết quả mô phỏng khi xãy ra sự cố ngắn mạch ở đường dây 5-8 trong 5 chu kỳ.54 Chương 6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Hình 5.2: Kết quả mô phỏng khi ngắn mạch trên đường dây 5-8

Hình (a), (b), (c), (d) biểu diễn công suất của các máy phát tương ứng SG1, SG2,

SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG theo miền thời gian khi bị sự cố.

Hình (e), (f), (g), (h) biểu diễn giá trị điện áp của các máy phát tương ứng SG1,

SG2, SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG khi bị sự cố.

Hình (i), (j), (k), (l) biểu diễn giá trị tốc độ quay của các máy phát tương ứng SG1,

SG2, SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG khi bị sự cố

Khi xảy ra sự cố ngắn mạch ở giây thứ 5 tại đường dây 5-8, các máy phát trong hệ thống đều bị ảnh hưởng Cụ thể, SG1 giảm công suất phát do vị trí ngắn mạch gần nhất, trong khi các máy phát khác và DFIG điều chỉnh theo chiều ngược lại để duy trì tổng công suất phát và ổn định điện áp tại các nút trong hệ thống lưới điện Đồng thời, tốc độ của các máy phát cũng thay đổi tương ứng với sự biến động công suất của từng máy phát.

Sau khi sự cố kết thúc sau 5 chu kỳ, các máy phát bắt đầu điều chỉnh để công suất phát ổn định trở lại Dao động giảm dần nhanh chóng, và đến giây thứ 10, hệ thống đã ổn định hoàn toàn.

5.3 Kết quả mô phỏng khi tốc độ gió thay đổi Để đánh giá sự ảnh hưởng của bộ điều khiển ANFIS đến hệ thống so với bộ điều khiển PI, tác giả thực hiện mô phỏng khi tốc độ gió thay đổi tăng và giảm đột ngột như hình 5.3

Hình 5.3: Tốc độ gió thay đổi

Hình 5.4 so sánh kết quả các thông số giữa bộ điều khiển PI (đường màu xanh) và bộ điều khiển ANFIS (đường màu đỏ).

Hình 5.4: Kết quả mô phỏng khi tốc độ gió thay đổi

Hình (a), (b), (c), (d) biểu diễn công suất của các máy phát tương ứng SG1, SG2,

SG3 và hệ thống máy phát điện gió DFIG theo miền thời gian khi tốc độ gió thay đổi như hình 5.3

Hình (e), (f), (g) biểu diễn giá trị tốc độ quay của các máy phát tương ứng SG1,

SG2, SG3 khi tốc độ gió thay đổi.

Khi tốc độ gió tăng đột ngột ở giây thứ 5 và thứ 15, công suất phát của DFIG cũng tăng mạnh Trong điều kiện không có sự cố nào khác trong hệ thống lưới điện, tổng công suất phát vào lưới gia tăng, ảnh hưởng đến các máy phát khác Để duy trì ổn định tổng công suất phát và giá trị điện áp tại các nút trong hệ thống, các máy phát này phải điều chỉnh giảm công suất phát theo các hình (a), (b), (c), (d), như minh họa trong hình (e), (f), (g), (h).

60 Đồng thời ta thấy tốc độ của các máy phát cũng thay đổi tương ứng theo sự thay đổi công suất từng máy phát

Sau khi tốc độ gió ổn định, các máy phát điện bắt đầu điều chỉnh để đạt công suất phát ổn định Sự dao động giảm dần nhanh chóng, giúp hệ thống trở lại trạng thái ổn định.

Kết quả mô phỏng hình 5.4 cho thấy bộ điều khiển ANFIS giúp hệ thống ổn định nhanh hơn, với độ vọt lố nhỏ hơn và thời gian quá độ ngắn hơn.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Kết luận

Luận văn đã thực hiện được các nội dung gồm:

- Tìm hiểu nguyên lý và hoạt động của turbin gió DFIG

- Xây dựng mô hình mô phỏng khảo sát hệ thống lưới điện có tích hợp máy phát gió DFIG

- Từ hệ thống lưới điện tích hợp máy phát điện gió DFIG sử dụng bộ điều khiển PI ta thay thế bằng bộ điều khiển ANFIS

- So sánh kết quả chạy mô phỏng lưới điện khi sử dụng 2 bộ điều khiển PI và ANFIS

Khảo sát hoạt động của hệ thống được thực hiện trong ba trường hợp chính: khi có sự thay đổi công suất máy phát của lưới, khi xảy ra sự cố lưới điện, và khi tốc độ gió thay đổi Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ ổn định của hệ thống, do đó việc phân tích và đánh giá chúng là rất cần thiết để đảm bảo hoạt động hiệu quả của lưới điện.

Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển ANFIS vượt trội hơn so với bộ điều khiển PI truyền thống, đặc biệt khi tốc độ gió thay đổi, với thời gian ổn định hệ thống nhanh hơn và độ vọt lố nhỏ hơn Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập trung vào việc thay đổi khối điều khiển PI trong bộ điều khiển phía lưới (GSC), trong khi thực tế có nhiều vấn đề phức tạp hơn, yêu cầu người nghiên cứu cần tìm hiểu sâu hơn để đảm bảo đề tài phù hợp với thực tiễn.

Hướng phát triển đề tài

- Nghiên cứu phát triển tích hợp máy phát gió vào lưới điện trong thực tế và vận hành lưới điện đó

Dựa vào kết quả mô phỏng, chúng tôi xây dựng cơ sở dữ liệu để so sánh và ứng dụng thuật toán điều khiển hệ thống nơ ron mờ thích nghi (ANFIS) Mục tiêu là ổn định mạch điều khiển phía lưới (GSC) cho các bộ điều khiển, nhằm nâng cao hiệu quả và độ tin cậy trong quá trình điều khiển.

PI còn lại trong hệ thống điều khiển của máy phát điện gió DFIG đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống này khi kết nối với lưới điện Việc cải thiện hiệu quả hoạt động của máy phát DFIG không chỉ giúp tăng cường khả năng phát điện mà còn nâng cao độ ổn định và tin cậy cho toàn bộ hệ thống.

Để áp dụng hệ thống máy phát DFIG với bộ điều khiển ANFIS vào lưới điện thực tế, cần xem xét tỉ lệ công suất giữa hệ thống DFIG và công suất của máy phát hiện có trong lưới Việc này giúp xác định cách điều khiển phù hợp, như hòa lưới hoặc ngắt kết nối máy phát DFIG khi công suất phát thay đổi lớn do tốc độ gió Điều này nhằm đảm bảo ổn định cho lưới điện và nâng cao chất lượng điện năng.