Luận án điều khiển STATCOM cải thiện chất lượng điện áp - Nguyễn Hữu Vinh

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận án này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận án đã được chỉ rõ nguồn gốc. Nghiên cứu sinh thực hiện Nguyễn Hữu Vinh i TÓM TẮT LUẬN ÁN Hệ thống điện ngày nay đã phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng và độ tin cậy cung cấp điện.

Những khó khăn quan trọng nhất là lượng điện năng tiêu thụ tăng lên một cách đáng kể, sự phát triển nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo và phân tán và sự gia tăng các phụ tải phi tuyến. Những điều này và nhiều hiện tượng khác, là nguyên nhân của thông số điện áp cung cấp không đạt yêu cầu, chẳng hạn như: dao động điện áp; nhấp nháy điện áp; mất cân bằng điện áp; lồi và lõm điện áp; gián đoạn cung cấp điện. Xu hướng sử dụng ngày càng nhiều thiết bị phụ tải phi tuyến trong công nghiệp và dân dụng như bộ chuyển đổi điện tử công suất dùng trong truyền động điện, máy hàn hồ quang, lò luyện kim hồ quang, mất cân bằng điện áp, nhấp nháy điện áp, lồi và lõm điện áp. Những hiện tượng này có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến các đơn vị phát điện, truyền tải và phân phối điện và phụ tải được kết nối.

Gần đây, chất lượng điện đã được các đơn vị quản lý vận hành chú ý nhiều hơn. Ngày nay các vai trò đang thay đổi - đó là khách hàng sử dụng điện, người đòi hỏi nguồn cung cấp công suất cao và tin cậy từ các đơn vị cung cấp điện (ở đây là các Công ty Điện lực). Vấn đề đặc biệt nghiêm trọng đối với các khách hàng chiến lược, khách hàng quan trọng như các tổ chức tài chính, bệnh viện và căn cứ quân sự, cũng như khách hàng công nghiệp, nơi sự mà việc suy giảm các thông số điện áp cung cấp có thể gây gián đoạn cho quá trình sản xuất. Việc phát triển kỹ thuật thyristor công suất lớn đã mở ra những khả năng mới, một trong số đó là việc ra đời và ứng dụng các thiết bị FACTS như STATCOM, SVC, hoặc DVR.

Ứng dụng của thiết bị FACTS có thể được dùng trong 3 trạng thái của hệ thống, bao gồm: trạng thái xác lập (thông thường), trạng thái quá độ (thông thường) và trạng thái xác lập sau quá độ. Nhằm mục đích ổn định điện áp dùng STATCOM, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các kỹ thuật và phương pháp sau: phương pháp điều khiển vị trí cực; điều khiển PI/PID/PD; điều khiển cân bằng kết nối DC. Các cấu trúc điều khiển thông thường có thể được chia thành ba nhóm: i) Điều khiển dòng điện cục bộ: chế độ điều khiển áp dụng để bù các thành phần dòng tải không mong muốn. Điều khiển được áp dụng trong STATCOM để bù cho công suất phản kháng hoặc trong bộ lọc công suất tác dụng để bù cho tải phi tuyến hoặc tải không cân bằng; ii) Điều khiển điện áp cục bộ: được sử dụng chủ yếu trong STATCOM để điều chỉnh điện áp.

Thông thường, nó ghép ii tầng các bộ điều khiển điện áp và điều khiển dòng điện. Một vòng điện áp ngoài đặt tham chiếu với công suất phản kháng cho bộ điều khiển dòng điện; iii)Tham chiếu bên ngoài: được sử dụng chủ yếu trong các hệ thống lớn với một bộ điều khiển trung tâm. Chế độ điều khiển phù hợp với lưới điện truyền tải hơn là lưới phân phối. Điều khiển từ xa phát công suất phản kháng trong các trang trại gió hiện đại là bắt buộc.

Trong số các bộ điều khiển STATCOM được trình bày, chủ yếu là sử dụng các khối điều khiển PID. Bộ điều khiển PID được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp nhờ tính đơn giản và tính bền vững của nó. Tuy nhiên, nó rất phù hợp với hệ tuyến tính, đối với các hệ phi tuyến cao như trong hệ thống điện, bộ điều khiển PID chỉ có thể hoạt động tốt trong phạm vi nhất định. Để đạt được kết quả tối ưu toàn cục, nó cần thiết phải hiệu chỉnh lại bộ điều khiển PID khi chế độ vận hành thay đổi, và ứng dụng các kỹ thuật khác nhau từ lý thuyết điều khiển phi tuyến.

Đối với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển hệ thống. Việc kết hợp cả hai phương pháp để tạo nên một công cụ xử lý mạnh. Với các nhận định này, luận án nghiên cứu hệ nơ ron mờ thích nghi (ANFIS) để cải tiến bộ điều khiển STATCOM. Trong luận án này, tác giả đã tập trung vào việc nghiên cứu bộ điều khiển STATCOM, sử dụng hệ mờ thích nghi (ANFIS) kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO-Particle Swarm Optimization), hoặc kết hợp với giải thuật di truyền (GA-Generic Algorithm) để cải tiến bộ điều khiển.

Trong quá trình nghiên cứu, đề tài cũng đã áp dụng các bộ điều khiển kết hợp như: ANFIS-PSO, ANFIS-GA, và ANFIS-Online để so sánh các kết quả đạt được trước khi đưa ra kết luận đối với bộ điều khiển nào đạt hiệu quả tốt nhất. Hơn nữa, một phương pháp lọc dữ liệu mới dựa trên cơ sở lý thuyết thống kê được phát triển trước khi áp dụng vào các giải thuật huấn luyện cho bộ điều khiển thiết bị STATCOM cũng đã được đề cập trong luận án. Các kết quả nghiên cứu trên hệ một máy phát nối với nút vô cùng lớn, lưới điện mẫu IEEE_9 nút và hệ thống lưới điện thông số thực tế tại Khu Công nghệ cao Tp Hồ Chí Minh cũng được trình bày để làm rõ các kết quả nghiên cứu. Các kết quả cũng cho thấy hiệu quả của bộ ANFIS-Online và đặc biệt là dữ liệu dùng để huấn luyện được đánh giá độ tin cậy trước khi huấn luyện nên đảm bảo độ chính xác cao.

iii ABSTRACT The power system has been struggling with power quality and reliability problems for decades. Nowadays, the most important difficulties are the meaningly growing amount of consumed power, the rapid development of renewable and distributed energy sources, and increasing the share of non-linear loads. These, and many other phenomena, cause deterioration of supply voltage parameters, such as voltage fluctuations/flicker; voltage unbalance; higher harmonic content; voltage dips and swells; interruptions in the power supply. These phenomena have a serious negative impact on the units generating, transmitting and distributing electricity, and on connected loads.

Recently, the power quality has been mostly noticed by utilities. Nowadays roles are changing – it is the consumer, who requires a reliable and high-quality power supply from the utilities. The problem is particularly serious for strategic customers such as financial institutions, hospitals, and military facilities, as well as industrial customers, where deterioration of supply voltage parameters can cause disruption to the fabrication process. The development of high power semiconductor devices allows controlling power flow in the network.

Flexible AC Transmission Systems (FACTS) like series and shunt compensators can be installed to control power flow in the power grid. STATCOM is the original shunt connected controller and falls amongst the FACTS Controllers. In order to stabilize the voltage using STATCOM, techniques, and methods were used in previous studies as follows: pole placement controller technique; PI/PID/PD controller technique; DC-link balancing controller technique. Basically, conventional control structures can be divided into three groups: i) Local current control– the control mode applicable to compensate for unwanted load current components.

The control applied in the STATCOM to compensate for the reactive power or in the active power filter to compensate for load nonlinearity or unbalance; ii) local voltage control– used mainly in the STATCOM for voltage regulation. Conventionally, it consists of cascade voltage and current controllers. An outer voltage loop sets a reactive current reference for the current controller; iii) External reference – used mostly in widespread systems with one central controller. The control mode is rather suitable for transmission than the distribution network.

Remotely controlled reactive power generation is mandatory in a modern wind farm. iv Among the STATCOM controllers presented, the PID controllers are mostly used. The PID controllers can be described by robust performances across a wide range of operating conditions and their functional simplicity. However, the high nonlinear of the power system means that a PID controller cannot perform well at all operating range, it can be a robust performance at a particular operating range.

For meeting the good global results, it is necessary to re-tune the PID controller when the operating range is changed, and different techniques from nonlinear control theory are required. The neuro-adaptive learning techniques supply a procedure for the fuzzy modeling procedure to acquire information about a data set. The ANFIS control algorithm is very attention due to its robustness for nonlinear systems. Under the conditions of uncertainly, a method to identify the model parameters of parallel manipulators is to use the ANFIS control algorithm.

In the author’s opinion, the adaptive fuzzy neuron system (ANFIS) is a good way of improving the STATCOM controller. In this thesis, the author has focused on the study of the STATCOM controller, using the adaptive fuzzy system in combination with a particle swarm optimization algorithm, or in combination with a generic algorithm to improve the controllers. The thesis also applied the combination controllers such as ANFIS-PSO, ANFIS-GA, and ANFIS- Online to compare the results before making conclusions which is the best. In addition, a new method of filtering data based on statistical theory is developed before applying to train algorithms for STATCOM controllers that were also mentioned in the thesis.

To achieve nonlinear optimal control at abnormal operating conditions of the one machine – infinite bus, IEEE 9 bus power systems and real network at Ho Chi Minh city, the controller is trained offline by PSO, GA and is trained online, and Simulation results are provided that explains the performance of the ANFIS-PSO, ANFIS-GA, ANFIS-Online controller. The results also show that the effectiveness of the ANFIS-Online and especially the training data is assessed before the training should be guaranteed to be highly accurate. v LỜI CÁM ƠN Trước tiên tôi muốn được bày tỏ lòng kính trọng, biết ơn tới GS. Lê Kim Hùng và PGS.

Nguyễn Hùng là những người trực tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, động viên tôi trong suốt quá trình nghiên cứu. Xin cảm ơn Quí thầy cô giáo trong và ngoài Trường Đại học Công nghệ TpHCM đã giảng dạy, hướng dẫn và truyền đạt và chia sẻ những kiến thức, kinh nghiệm quý báu cho tôi trong thời gian qua. Cảm ơn Viện đào tạo Đào tạo sau đại học và Viện Kỹ thuật HUTECH - Trường Đại học Công nghệ TpHCM đã hỗ trợ, hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi, giúp đỡ để tác giả hoàn thành luận án. Xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Tổng Công ty Điện lực thành phố Hồ Chí Minh, các đồng nghiệp đã tạo điều kiện giúp đỡ cho tôi trong quá trình công tác, học tập.