ĐIỀU KHIỂN BÁM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CỦA MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ VỚI BỘ ĐIỀU CHỈNH PID VÀ THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA BẦY ĐÀN

Hồ Đắc Lộc; Huỳnh Châu Duy

doi:10.34238/tnu-jst.12331

ĐIỀU KHIỂN BÁM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CỦA MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ VỚI BỘ ĐIỀU CHỈNH PID VÀ THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA BẦY ĐÀN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 17/03/25 Ngày hoàn thiện: 26/05/25 Ngày đăng: 26/05/25

Các tác giả

1. Hồ Đắc Lộc, Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh
2. Huỳnh Châu Duy , Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một phương pháp điều khiển bám điểm công suất cực đại cho máy phát điện không đồng bộ nguồn kép trong hệ thống điện gió nhằm tối ưu hóa công suất phát. Bộ điều chỉnh PID được sử dụng để kiểm soát dòng điện rotor, từ đó điều chỉnh mô-men điện từ của máy phát điện nhằm đạt công suất tối đa. Để cải thiện hiệu suất điều khiển, thuật toán tối ưu hóa bầy đàn được áp dụng để xác định các tham số tối ưu K_p, K_i và K_d của bộ điều chỉnh PID một cách tự động. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất giúp máy phát điện bám điểm công suất cực đại tốt hơn đáng kể bằng bộ điều chỉnh PID cùng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn so với PID thông thường, đặc biệt trong điều kiện tốc độ gió thay đổi liên tục và lớn. Sai số trung bình bám điểm công suất cực đại sử dụng bộ điều chỉnh PID với thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và PID thông thường lần lượt là 0,83% và 7,1% Điều này chứng minh hiệu quả của việc kết hợp bộ điều chỉnh PID với thuật toán tối ưu hóa bầy đàn trong điều khiển máy phát điện, góp phần nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng gió, cũng như tăng tính ổn định và độ tin cậy cho hệ thống điện tuabin gió.

Từ khóa

Điều khiển công suất; Điểm công suất cực đại; Máy phát điện gió; PID;Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] D. C. Huynh, L. D. Ho, and M. W. Dunnigan, “Optimization of economic environmental and social benefits for integrated energy systems,” Journal of Engineering Science and Technology, vol. 16, no. 2, pp. 1196-1212, 2021.

[2] S. Gupta and A. Shukla, “Optimal control strategies for loss minimization of wind turbine driven DFIG,” International Conference on Power System Technology, China, 2021, pp. 1-6.

[3] D. C. Huynh, K. H. Nguyen, and M. W. Dunnigan, “Development of maximum power point tracking for doubly-fed induction generators in wind energy conversion systems,” International Conference on Electrical, Control and Computer Engineering, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, vol. 632, pp. 669-679, 2019.

[4] S. Puchalapalli and B. Singh, “Optimal RSC control for loss reduction in wind turbine driven DFIG-Grid system,” IEEE Energy Conversion Congress and Exposition, U.S.A., 2020, pp. 187-192.

[5] R. K. Kumar and J. Choudhary, “Optimal power extraction of doubly fed induction generator (DFIG) with novel 2nd order integral sliding mode control (SMC) using super twisting algorithm,” IEEE IAS Global Conference on Emerging Technologies, U.K., 2023, pp. 542-547.

[6] J. Deng, Y. Song, Y. Gong, and W. Chen, “Hierarchical distributed MPC for optimal active power control of DFIG wind farms,” IEEE/IAS Industrial and Commercial Power System Asia, China, 2020, pp. 376-381.

[7] H. Hamdi, A. Marii, C. B. Regaya, and A. Zaafouri, “A robust approach to an adaptive gain sliding mode controller based on MRAC of a wind power conversion system based on a DFIG,” International Conference on Control, Decision and Information Technologies, Malta, 2024, pp. 169-174.

[8] A. Baltag, G. Livint, A. G. Baciu, and S. Bellarbi, “Design of H_¥ robust controllers for wind turbines based on DFIG,” International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, Romania, 2022, pp. 621-626.

[9] A. G. Gad, “Particle swarm optimization algorithm and its applications: A systematic review,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 29, pp. 2531-2561, 2022.

[10] D. C. Huynh and M. W. Dunnigan, “Parameter estimation of an induction machine using advanced particle swarm optimization algorithms,” IET Journal of Electric Power Applications, vol. 4, no. 9, pp. 748-760, 2010.

[11] D. C. Huynh and M. W. Dunnigan, “Advanced particle swarm optimization algorithms for parameter estimation of a single-phase induction machine,” International Journal of Modelling, Identification and Control, vol. 15, no. 4, pp. 227-240, 2012.

[12] D. K. Bhutto, J. A. Ansari, S. S. H. Bukhari, and F. A. Chachar, “Wind energy conversion systems (WECS) generators: A review,” International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies, Pakistan, 2019, pp. 325-330.

[13] L. Qi and Z. Zhu, “Doubly fed induction generator-based wind power generation: advanced controls and applications,” International Conference on Electrical Engineering and Intelligent Control, Singapore, 2024, pp. 241-246.

[14] General Electric, GE 1.5sle wind turbine product datasheet, GE Renewable Energy, 2009.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.12331

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ