BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

LÊ TIÊN PHONG

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP

NÂNG CAO HIỆU QUẢ KHAI THÁC NGUỒN PIN MẶT TRỜI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

THÁI NGUYÊN – NĂM 2017

B0 crAo DUC vA DAo rAo,

DAI HOC THAI NGTryENa a

lf, rrtN PHoNG

NGHrfll.I cuU Mgr s6 Pnrloxc PSAP

nAnc cAo HrSu quA KIrAr rnAc xcuox PrN h,tlT TRor

Chuy0n nginh: Ki thu$t Aidu mi6n vi Tg tlQng h6a

Mn s6 z 62.52.02.16

LUaN AN ilnN Si Kv rHUaT

NGTIOT HUofc DAN KHoA HQC:

1. PGS.TS. Nguy6n VIn Li6n |W2. PGS.TS. Ngd Dftc Minh N

THAI NCUTSN-NAM zlfi

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng bản luận án này là thành quả nghiên cứu của bản thân

tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Văn Liễn – Viện Điện, Trường Đại học

Bách Khoa Hà Nội, PGS.TS. Ngô Đức Minh – Khoa Điện, trường Đại học Kỹ thuật

Công Nghiệp, Đại học Thái Nguyên và tập thể các nhà khoa học khoa Điện trường

Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên. Kết quả nghiên cứu của luận

án là trung thực và chưa được công bố trên bất cứ một công trình nào khác.

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2017

Tác giả luận án

Lê Tiên Phong

-ii-

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến hai thầy hướng dẫn khoa học

trực tiếp, PGS.TS. Nguyễn Văn Liễn và PGS.TS. Ngô Đức Minh đã trực tiếp hướng

dẫn, định hướng khoa học trong quá trình nghiên cứu. Tôi cũng xin được gửi lời

cảm ơn chân thành và kính trọng đến tập thể các nhà khoa học khoa Điện, trường

Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên, các bạn bè đồng nghiệp đã

đóng góp những ý kiến quý báu về chuyên môn trong suốt thời gian thực hiện luận

án.

Tác giả luận án xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu, Phòng Đào tạo, Ban chủ

nhiệm khoa Điện, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên đã

tạo điều kiện thuận lợi nhất cho nghiên cứu sinh trong suốt quá trình học tập và

nghiên cứu.

Cuối cùng, tôi cũng muốn nói lời cảm ơn sâu sắc đến bố mẹ, anh chị, vợ và

các con đã luôn bên tôi, hết lòng quan tâm, sẻ chia, ủng hộ, động viên tinh thần, tạo

điều kiện giúp tôi có nghị lực vượt qua những giai đoạn khó khăn nhất, vất vả nhất

để hoàn thành luận án này.

Tác giả luận án

Lê Tiên Phong

-iii-

MỤC LỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT .......................................................................................................... vii

KÝ HIỆU .............................................................................................................................. ix

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ............................................................................................. xii

DANH MỤC CÁC BẢNG .................................................................................................. xv

MỞ ĐẦU ............................................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1 ........................................................................................................................... 5

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .............................................................................. 5

1.1 Khái quát về nguồn pin mặt trời ................................................................................... 5

1.2 Cấu trúc chung của hệ thống khai thác nguồn pin mặt trời .......................................... 6

1.3 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về pin mặt trời ............................... 7

1.3.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới ......................................................................... 7

1.3.2 Tình hình nghiên cứu trong nước ......................................................................... 11

1.4 Một số vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết .............................................. 12

1.4.1 Một số vấn đề còn tồn tại ..................................................................................... 12

1.4.2 Tiếp cận vấn đề .................................................................................................... 15

1.4.3 Đề xuất hướng giải quyết ..................................................................................... 16

1.5 Kết luận chương 1 ...................................................................................................... 17

CHƯƠNG 2 ......................................................................................................................... 19

MÔ HÌNH HÓA ĐẦY ĐỦ VÀ NHẬN DẠNG CHÍNH XÁC ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC

ĐẠI CHO NGUỒN PIN MẶT TRỜI .................................................................................. 19

2.1 Mô hình toán học của nguồn pin mặt trời .................................................................. 19

2.2 Xây dựng giải pháp nhận dạng các thông số ẩn cho nguồn pin mặt trời ở điều kiện

vận hành tiêu chuẩn .......................................................................................................... 23

2.2.1 Nêu vấn đề ............................................................................................................ 23

2.2.2 Thiết lập các phương trình tại các điểm đặc biệt ở điều kiện tiêu chuẩn ............. 24

2.2.3 Phương pháp xác định các thông số ẩn ................................................................ 26

2.2.4 Xây dựng thuật toán xác định các thông số ẩn ..................................................... 27

-iv-

2.2.5 Áp dụng xác định thông số ẩn cho một số loại pin quang điện ........................... 29

2.3 Giải pháp mới nhận dạng chính xác điểm công suất cực đại cho nguồn pin mặt trời 31

2.3.1 Nội dung giải pháp đề xuất .................................................................................. 31

2.3.2 Đánh giá tính chính xác của giải pháp đề xuất..................................................... 34

2.4 Mô hình hóa đầy đủ cho nguồn pin mặt trời .............................................................. 35

2.4.1 Quy đổi giá trị các thông số từ điều kiện vận hành tiêu chuẩn về điều kiện vận

hành bất kỳ .................................................................................................................... 35

2.4.2 Xây dựng mới hàm số n(T) .................................................................................. 38

2.4.3 Mô hình hóa đầy đủ cho nguồn pin mặt trời ........................................................ 43

2.5 Kết luận chương 2 ...................................................................................................... 44

CHƯƠNG 3 ......................................................................................................................... 45

THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NGUỒN PIN MẶT TRỜI THEO MÔ HÌNH ĐẦY

ĐỦ ........................................................................................................................................ 45

3.1 Cấu trúc điều khiển hệ thống ...................................................................................... 45

3.2 Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các bộ biến đổi ................................... 47

3.2.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển ................................................................................... 47

3.2.1.1 Kỹ thuật điều khiển trượt trong các bộ biến đổi DC/DC ............................... 47

3.2.1.2 Kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình .......................................................... 50

3.2.2 Mô tả toán học bộ biến đổi DC/DC buck ............................................................. 51

3.2.2.1 Bộ biến đổi DC/DC buck ............................................................................... 51

3.2.2.2 Bộ biến đổi DC/DC boost .............................................................................. 52

3.3 Điều khiển khai thác điểm công suất cực đại của nguồn pin mặt trời theo mô hình

đầy đủ ở điều kiện vận hành bất kỳ .................................................................................. 54

3.3.1 Phương pháp IB-SMC .......................................................................................... 54

3.3.1.1 Nguyên lý chung của phương pháp IB-SMC ................................................ 54

3.3.1.2 Phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC buck ............................................. 55

3.3.1.3 Phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC boost ............................................ 58

3.3.1.4 Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-SMC ................. 60

-v-

3.3.1.5 Mô phỏng đánh giá phương pháp IB-SMC ................................................... 62

3.3.2 Phương pháp IB-AVC .......................................................................................... 69

3.3.2.1 Nguyên lý chung của phương pháp IB-AVC ................................................ 69

3.3.2.2 Phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC buck ............................................. 71

3.3.2.3 Phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC boost ............................................ 73

3.3.2.4 Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-AVC ................. 75

3.3.2.5 Kết quả mô phỏng phương pháp IB-AVC ..................................................... 77

3.3.3 So sánh hiệu quả năng lượng và khả năng ứng dụng ........................................... 81

3.4 Điều khiển ghép nối lưới cho nguồn pin mặt trời ...................................................... 86

3.4.1 Cấu trúc điều khiển ghép nối lưới ........................................................................ 86

3.4.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển ghép nối lưới cho nguồn pin mặt trời ................. 87

3.5 Kết luận chương 3 ...................................................................................................... 97

CHƯƠNG 4 ......................................................................................................................... 99

KIỂM CHỨNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRÊN MÔ HÌNH THIẾT BỊ THỰC ............ 99

4.1 Xây dựng mô hình cấu trúc thiết bị thực .................................................................... 99

4.2 Các thiết bị chính ...................................................................................................... 101

4.2.1 Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời ....................................................... 101

4.2.2 Cảm biến đo nhiệt độ ......................................................................................... 102

4.2.3 Ắc quy ................................................................................................................ 102

4.2.4 Sơ đồ đấu nối mạch lực và điều khiển ............................................................... 102

4.2.5 Lắp đặt các thiết bị và cài đặt ............................................................................. 105

4.3 Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực ........................................................... 106

4.4 Kết quả thực nghiệm................................................................................................. 109

4.4.1 Kiểm chứng tính chính xác của giải pháp đã đề xuất ........................................ 109

4.4.2 Đánh giá hiệu quả năng lượng của giải pháp đã đề xuất .................................... 110

4.5 Kết luận chương 4 .................................................................................................... 115

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................................... 117

-vi-

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG

BỐ ...................................................................................................................................... 119

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................. 120

PHỤ LỤC .......................................................................................................................... 132

-vii-

KÝ HIỆU VIẾT TẮT

Ký hiệu Cụm từ được viết tắt trong tiếng Việt

tương đương

Cụm từ được viết tắt từ tiếng Anh

tương đương

AC Dòng điện xoay chiều Alternative Current

AI Trí thông minh nhân tạo Artificial Intelligence

ANN Mạng nơron nhân tạo Artificial Neural Network

AVC Điều khiển điện áp trung bình Average Voltage Control

BBĐ Bộ biến đổi điện tử công suất Power Converter

CS Tín hiệu điều khiển Control Signal

CV Điện áp không đổi Constant Voltage

DC Dòng điện một chiều Direct Current

DCbus Thanh cái điện áp một chiều

ESC Điều khiển dò tìm cực trị Extremum seeking control

FL Logic mờ Fuzzy Logic

IB Kỹ thuật dò và chia đôi Iterative and Bisectional technique

IB-AVC Phương pháp dò và chia đôi - Điều

khiển điện áp trung bình

Iterative and Bisectional - Average

Voltage Control method

IB-SMC Phương pháp dò và chia đôi - Điều

khiển trượt

Iterative and Bisectional - Sliding

Mode Control method

INC Điện dẫn gia tăng Incermental Conductance

MBA Máy biến áp Transformer

MPP Điểm công suất cực đại Maximum Power Point

MPPT Bộ bám điểm công suất cực đại Maximum Power Point Tracking

OG Độ dốc tối ưu Optimal Gradient

OV Điện áp hở mạch Open-Circuit Voltage

P&O Dao động và quan sát Perturb and Observe

PSO Tối ưu bầy đàn Particle Swarm Optimization

PVg Nguồn pin mặt trời, hệ thống pin mặt

trời, cell/module/panel/array pin mặt

trời, pin mặt trời

Photovoltaic power generation,

Photovoltaic system,

Photovoltaic module/panel/array,

solar cell/module/panel/array.

PYR Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt Pyranometer

-viii-

trời

SC Dòng điện ngắn mạch Short-Circuit Current

SMC Điều khiển trượt Sliding Mode Control

STC Điều kiện vận hành tiêu chuẩn Standard Test Condition

SW Khóa chuyển mạch Switch

TempS Cảm biến đo nhiệt độ Temperature sensor

THD Tổng độ méo sóng hài Total Harmonic Distorsion

-ix-

KÝ HIỆU

Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa

C F Điện dung

CTI %/0C hoặc mA/0C Hệ số thay đổi của dòng điện theo nhiệt độ

CTP %/0C Hệ số thay đổi của Pmpp theo nhiệt độ

CTV %/0C hoặc mV/0C Hệ số thay đổi của điện áp theo nhiệt độ

D, d Hệ số điều chế độ rộng xung trung bình hoặc tức thời

fS kHz Tần số phát xung

G W/m2 Công suất của bức xạ mặt trời

g 1/Ω Điện dẫn tải của PVg

I01, I0 A Dòng quang điện bão hòa

Id1, Id A Dòng điện chạy qua diode của PVg

ig A Dòng điện các pha tức thời tại điểm liên kết với lưới

Ig A Biên độ dòng điện các pha tại điểm liên kết với lưới

IL, iL A Dòng điện trung bình hoặc tức thời qua cuộn cảm BBĐ

Impp A Dòng điện tại MPP

Ip1, Ip A Dòng điện chạy qua điện trở song song của PVg

Iph1, Iph A Dòng quang điện phát ra của PVg

ipv1, ipv,

Ipv

A Dòng điện tức thời hoặc trung bình phát ra từ PVg

ISC1, ISC A Dòng điện ngắn mạch của PVg

k eV/K Hằng số Boltzmann

Ka W/A Đánh giá độ trượt của công suất theo dòng điện và có ảnh

hưởng đến dải trễ của đường đặc tính công suất

Kb Đặc trưng cho dải trễ của điện áp phát ra từ PVg,

Kc V/A Đánh giá độ trượt của điện áp theo dòng điện

kVmppDC Hệ số tương quan về dòng điện tại MPP so với ISC

-x-

kVmppOV Hệ số tương quan về điện áp tại MPP so với VOC

L H Điện cảm

n Hệ số đặc trưng của diode

Np Số lượng đơn vị ghép song song của PVg

NS Số lượng đơn vị ghép nối tiếp của PVg

Pdc kW Công suất trên DCbus

Pinv kW Công suất tác dụng ở phía AC của BBĐ DC/AC

Pmpp W, kW Công suất tại MPP

q C Điện tích của electron

Qinv kVA Công suất phản kháng ở phía AC của BBĐ DC/AC

Rdc, R Ω Điện trở cuộn cảm phía DCbus và điện trở phía AC của

BBĐ DC/AC

Req Ω Điện trở tương đương của PVg

Rp1, Rp Ω Điện trở song song của PVg

RS1, RS Ω Điện trở nối tiếp của PVg

T 0C hoặc 0K Nhiệt độ lớp tiếp giáp p-n

Tamb 0C hoặc 0K Nhiệt độ môi trường

Ti s Hằng số thời gian của khâu lọc tín hiệu đo dòng điện

TS s Chu kỳ phát xung

Tv s Hằng số thời gian của khâu lọc tín hiệu đo điện áp

Ug V Biên độ điện áp pha của lưới điện

ug V Điện áp pha tức thời tại điểm liên kết với lưới điện

Ug V Biên độ điện áp tại điểm liên kết với lưới điện

uinv V Điện áp pha tức thời ở đầu ra BBĐ DC/AC

ueq,

ueqref

Tín hiệu điều khiển tương đương

Vdc, vdc V Điện áp trung bình hoặc tức thời trên DCbus

-xi-

Veq V Điện áp tương đương của PVg

Vmpp1,

Vmpp

V Điện áp tại MPP

VOC1,

VOC

V Điện áp hở mạch của PVg

Vpv1,

vpv, Vpv

V Điện áp tức thời hoặc trung bình phát ra từ PVg

Vt1, Vt V Điện áp nhiệt lớp tiếp giáp p-n

-xii-

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1. 1 Phương pháp tổ hợp PVg ....................................................................................... 6

Hình 1. 2 Cấu trúc chung của hệ thống khai thác PVg .......................................................... 6

Hình 1. 3 Phân loại kỹ thuật tìm MPP ................................................................................. 14

Hình 2. 1 Sơ đồ mạch tương đương mỗi cell của PVg ........................................................ 19

Hình 2. 2 Đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv trên mặt phẳng v-i, v-p ................................... 20

Hình 2. 3 Đường đặc tính vpv-ipv của tổ hợp NS cell nối tiếp hoặc Np cell song song ......... 22

Hình 2. 4 Độ dốc đường tiếp tuyến tại điểm ngắn mạch của đường đặc tính vpv-ipv ........... 24

Hình 2. 5 Phương pháp Newton-Raphson .......................................................................... 26

Hình 2. 6 Thuật toán Newton-Raphson xác định thông số ẩn của PVg .............................. 29

Hình 2. 7 Thuật toán xác định cặp giá trị tương ứng giữa vpv(i) với ipv

(i) ............................. 32

Hình 2. 8 Trạng thái dịch chuyển của các điểm kế tiếp nhau .............................................. 32

Hình 2. 9 Quá trình dò tìm MPP trên đường đặc tính vpv-ppv .............................................. 33

Hình 2. 10 Thuật toán IB tìm MPP ...................................................................................... 34

Hình 2. 11 Thuật toán kiểm tra hệ phương trình mô tả PVg ............................................... 36

Hình 2. 12 Đường cong mô tả các số liệu rời rạc ................................................................ 38

Hình 2. 13 Đường cong mô tả hàm số n(T) ứng với MF165EB3 và SV-55 ....................... 40

Hình 2. 14 Đồ thị VOC, ISC, Pmpp tính toán được của MF165EB3 ........................................ 41

Hình 2. 15 Đồ thị VOC, ISC, Pmpp tính toán được của SV-55 ................................................ 41

Hình 2. 16 Đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv tương ứng với MF165EB3 ............................... 42

Hình 2. 17 Đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv tương ứng với SV-55 ........................................ 42

Hình 2. 18 Mô hình hóa đầy đủ PVg ................................................................................... 43

Hình 3. 1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác PVg theo mô hình đầy đủ ............ 45

Hình 3.2 Quá trình di chuyển của các điểm vận hành khi sử dụng phương pháp IB-AVC 47

Hình 3. 3 Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC buck ......................................................... 51

Hình 3.4 Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC buck ....................... 51

Hình 3.5 Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ BBĐ DC/DC buck ............... 52

Hình 3. 6 Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC boost ........................................................ 53

Hình 3.7 Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC boost ...................... 53

Hình 3.8 Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ BBĐ DC/DC boost .............. 53

Hình 3. 9 Cấu trúc điều khiển PVg theo phương pháp IB-SMC ......................................... 55

Hình 3.10 Dạng quỹ đạo trượt về MPP mới khi điều khiển theo phương pháp IB-SMC ... 61

Hình 3.11 Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC ............... 62

-xiii-

Hình 3. 12 Kịch bản biến thiên của G .................................................................................. 63

Hình 3. 13 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC buck theo

phương pháp IB-SMC .......................................................................................................... 65

Hình 3. 14 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC boost theo

phương pháp IB-SMC .......................................................................................................... 66

Hình 3. 15 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink khối PVg và bộ điều khiển IB-SMC ... 67

Hình 3. 16 Đặc tính ppv, Pmpp, A(t) khi điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-SMC

............................................................................................................................................. 68

Hình 3. 17 Mạch vòng điều khiển PVg theo phương pháp IB-AVC ................................... 69

Hình 3.18 Cấu trúc mạch vòng dòng điện và mạch vòng điện áp điều khiển BBĐ DC/DC

............................................................................................................................................. 70

Hình 3. 19 Mô hình Thevenin mạch điện tương đương của PVg ........................................ 72

Hình 3.20 Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC ............... 77

Hình 3. 21 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển IB-AVC ........................................................... 77

Hình 3. 22 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC buck theo

phương pháp IB-AVC .......................................................................................................... 78

Hình 3. 23 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC boost theo

phương pháp IB-AVC .......................................................................................................... 79

Hình 3. 24 Đặc tính ppv, Pmpp, A(t) khi điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-AVC

............................................................................................................................................. 80

Hình 3. 25 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=1000 W/m282

Hình 3. 26 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=600 W/m2 . 82

Hình 3. 27 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=200 W/m2 . 83

Hình 3. 28 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=1000 W/m2

............................................................................................................................................. 83

Hình 3. 29 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=600 W/m2 84

Hình 3. 30 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=200 W/m2 84

Hình 3. 31 Cấu trúc điều khiển phía lưới ............................................................................. 87

Hình 3.32 Cấu trúc ghép nối PVg từ các panel MF165EB3 ................................................ 88

Hình 3.33 Đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv của cấu trúc PVg ghép .............................................. 89

Hình 3.34 Cấu trúc mô phỏng toàn hệ thống trên Matlab/Simulink .................................... 91

Hình 3.35 Đặc tính ppv(t), Pmpp(t), A(t) của PVg cấu trúc ghép ........................................... 92

Hình 3.36 Đặc tính vpv(t), Vmpp(t) của PVg cấu trúc ghép ................................................... 92

Hình 3.37 Đặc tính ipv(t), Impp(t) của PVg cấu trúc ghép ..................................................... 93

-xiv-

Hình 3.38 Đặc tính ppv(t) và công suất phát vào lưới .......................................................... 94

Hình 3. 39 Dòng điện iinv và điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC thời điểm 1s .................... 95

Hình 3. 40 Dòng điện iinv và điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC thời điểm 2s .................... 95

Hình 3. 41 Phổ tần số và hàm lượng sóng hài của iinv ......................................................... 96

Hình 3. 42 Phổ tần số và hàm lượng sóng hài của uinv ........................................................ 96

Hình 4. 1 Mô hình thiết bị thực của hệ thống 1 ................................................................. 100

Hình 4. 2 Mô hình thiết bị thực của hệ thống 2 ................................................................. 100

Hình 4. 3 Cảm biến PYR-BTA đo công suất của bức xạ mặt trời ..................................... 101

Hình 4. 4 Cảm biến LM35 đo nhiệt độ .............................................................................. 102

Hình 4. 5 Cấu trúc mạch lực và mạch điều khiển thực nghiệm ......................................... 104

Hình 4. 6 Các thiết bị trên mô hình thực ........................................................................... 105

Hình 4. 7 Thuật toán điều khiển của hệ thống 1 ................................................................ 106

Hình 4. 8 Thuật toán điều khiển/quản lý năng lượng của hệ thống 2 ................................ 107

Hình 4. 9 Chương trình giám sát/điều khiển trên máy tính ............................................... 107

Hình 4. 10 Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực ................................................... 108

Hình 4. 11 Kiểm chứng tính chính xác của các điểm mới trong luận án ........................... 109

Hình 4. 12 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật P&O .................... 111

Hình 4. 13 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật CV ....................... 113

Hình 4. 14 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật Temp ................... 114

-xv-

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Datasheet của PVg ở STC ................................................................................... 30

Bảng 2. 2 Kết quả tính toán thông số ẩn của PVg ở STC .................................................... 30

Bảng 2. 3 Kết quả xác định thông số tại MPP sử dụng kỹ thuật IB .................................... 35

Bảng 2. 4 Kiểm tra giá trị của Pmpp khi G thay đổi, T=Tstc .................................................. 37

Bảng 2. 5 Kiểm tra giá trị của Pmpp khi T thay đổi, G=Gstc ................................................. 37

Bảng 2. 6 Kiểm tra lại ảnh hưởng của T khi G=Gstc, T biến thiên tới Pmpp ......................... 40

Bảng 3. 1 Giá trị các thông số mô phỏng của cấu trúc PVg ghép ....................................... 88

Bảng 4. 1 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật P&O ...................... 112

Bảng 4. 2 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật CV ........................ 112

Bảng 4. 3 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật Temp.................... 114

1

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh các nguồn năng lượng truyền thống như nhiệt điện, thủy

điện,... ngày càng cạn kiệt và gây ô nhiễm môi trường, động lực sử dụng các nguồn

năng lượng tái tạo như mặt trời, gió đang ngày càng trở nên mạnh mẽ. Tỷ trọng các

loại nguồn này đang tăng lên theo cấp số nhân qua các năm, nhận được sự quan tâm

của chính phủ các quốc gia trên toàn thế giới, các nhà khoa học ở tất cả lĩnh vực

liên quan.

Nguồn pin mặt trời (PVg) với ưu thế không gây tiếng ồn, có thể lắp đặt ở mọi

nơi kể cả trong khu dân cư đã giúp cho quá trình phổ biến loại nguồn này trong hệ

thống điện nhanh hơn so với các nguồn khác. Trong đó, vấn đề khai thác tối đa khả

năng phát công suất nhờ các biện pháp tìm điểm công suất cực đại (MPP) và các kỹ

thuật điều khiển bộ biến đổi (BBĐ) hoặc các loại BBĐ khác nhau trong hệ thống

khai thác PVg là mục tiêu trọng tâm trong các nghiên cứu cả trong nước và trên thế

giới của các nhà điều khiển học.

Hiện nay, đã có rất nhiều các nghiên cứu về tìm MPP. Tuy nhiên, chưa có

nghiên cứu nào giải quyết một cách trọn vẹn vấn đề khai thác tối đa công suất ở

điều kiện vận hành bất kỳ dựa trên mô hình đầy đủ của PVg, qua đó chưa đánh giá

được hiệu quả năng lượng thực sự đầy đủ, chính xác trong quá trình khai thác PVg.

Nguyên nhân của điều này là trước đây các thiết bị đo công suất của bức xạ mặt trời

(G), nhiệt độ T của lớp tiếp giáp p-n chưa thực sự phổ biến, chưa phù hợp với mỗi

chủng loại PVg, giá thành cao. Đặc biệt, mô hình toán học của PVg phục vụ cho

quá trình mô hình hóa, mô phỏng, thực nghiệm cũng chưa nhận được sự quan tâm

và giải quyết triệt để.

Bởi vậy tác giả chọn đề tài nghiên cứu "Nghiên cứu một số phương pháp

nâng cao hiệu quả khai thác nguồn pin mặt trời " nhằm hoàn thiện các vấn đề

còn đang bỏ ngỏ hoặc chưa quan tâm đầy đủ như đã kể trên.

-2-

Mục đích nghiên cứu

Đề tài tập trung nghiên cứu hoàn thiện mô hình toán học cho PVg, xây dựng

giải pháp giúp xác định chính xác thông số tại MPP, qua đó thiết lập các biện pháp

điều khiển khai thác tối đa công suất của PVg trong mọi điều kiện vận hành thực tế,

có xét tới sự thay đổi ngẫu nhiên của (G, T).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc hệ thống khai thác PVg được làm từ chất

bán dẫn cấu trúc tinh thể trong mạng điện phân tán công suất vừa và nhỏ.

- Phạm vi nghiên cứu: các cell của PVg là đồng nhất và làm việc trong điều

kiện giống nhau.

Trọng tâm nghiên cứu của luận án

- Nghiên cứu áp dụng phương pháp Newton-Raphson xác định các thông số ẩn

cho PVg.

- Đề xuất áp dụng kỹ thuật IB (dò và chia đôi) xác định thông số tại MPP và

mối quan hệ giữa hệ số đặc trưng của n với nhiệt độ T của lớp tiếp giáp p-n.

- Kết hợp kỹ thuật IB trong bộ bám điểm công suất cực đại (MPPT) với kỹ

thuật điều khiển trượt (SMC) hoặc kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình (AVC) để

điều khiển BBĐ DC/DC buck và BBĐ DC/DC boost nhằm đạt được mục tiêu bám

đuổi được MPP ở mọi thời điểm, qua đó nâng cao hiệu quả khai thác năng lượng từ

PVg.

- Hoàn thiện cấu trúc ghép nối lưới cho PVg, thực hiện việc điều khiển khai

thác tối đa công suất thu được từ PVg.

- Xây dựng cấu trúc mô phỏng hệ thống bằng Matlab để kiểm chứng các kết

quả nghiên cứu lý thuyết, đồng thời kết hợp cho cài đặt điều khiển trên mô hình

thiết bị thực.

Phương pháp nghiên cứu

- Phân tích hệ thống và xác định đặc thù của đối tượng nghiên cứu thông qua

nhiều cách tiếp cận.

-3-

- Lựa chọn và xây dựng những công cụ tính toán toán học cần thiết cho nghiên

cứu.

- Lựa chọn công cụ đánh giá và kiểm chứng kết quả nghiên cứu, cụ thể là: Mô

hình hóa mô phỏng bằng phần mềm Matlab và cài đặt thử nghiệm thuật toán điều

khiển trên mô hình thiết bị thực.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

- Ý nghĩa khoa học chính của đề tài là hoàn thiện được mô hình toán học cho

cấu trúc PVg bất kỳ, xây dựng và giải quyết được bài toán xác định chính xác thông

số tại MPP ở điều kiện vận hành thực tế, qua đó thiết lập các biện pháp điều khiển

giúp khai thác hoàn toàn công suất ở mọi điều kiện vận hành với các giá trị bất kỳ

của (G, T).

- Ý nghĩa thực tiễn chính là xây dựng mô hình toán đầy đủ của PVg bổ sung

cho các tài liệu, sách, đồng thời làm cơ sở cho các nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh

vực điều khiển khai thác loại nguồn này. Hơn nữa, đề tài cũng đem lại những kinh

nghiệm cài đặt và điều khiển đối với hệ thống khai thác PVg nói riêng và các dạng

nguồn phân tán sử dụng năng lượng tái tạo khác nói chung.

Cấu trúc luận án

Luận án được bố cục thành 4 chương.

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về vấn đề nghiên cứu thông qua cách tiếp cận

khoa học dựa trên nguồn tài liệu cập nhật là các công bố khoa học trên thế giới liên

quan đến hướng nghiên cứu của đề tài. Phân tích và xác định những vấn đề cần

nghiên cứu cho đề tài.

Chương 2: Trình bày những nghiên cứu chính về PVg.

- Xây dựng mô hình đầy đủ cho PVg, bổ sung những thông số mới chưa được

nói tới trong các nghiên cứu trước đây.

- Xây dựng thuật toán mới xác định chính xác MPP đối với mô hình PVg đầy

đủ.

-4-

- Đề xuất áp dụng kết quả nghiên cứu trên trong cấu trúc nguồn phân tán công

suất vừa và nhỏ.

Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển PVg đáp ứng mục tiêu của đề tài.

- Xây dựng mô hình đối tượng điều khiển là mạch lực hệ thống khai thác PVg

có kết nối lưới.

- Thiết kế bộ điều khiển có áp dụng thuật toán mới đã xây dựng được trong

chương 2.

- Mô phỏng điều khiển hoạt động của hệ thống, so sánh chất lượng điều khiển

với các phương pháp trước đây.

Chương 4: Xây dựng mô hình thực nghiệm với quy mô nhỏ, đủ để kiểm chứng

một số kết quả nghiên cứu.

- Xây dựng sơ đồ lắp đặt và đấu nối các thiết bị mạch lực với thiết bị đo, thiết

bị điều khiển.

- Cài đặt điều khiển trên thiết bị thực.

- Đánh giá các kết quả thực nghiệm thu được để thấy được tính đúng đắn của

sự kết hợp giữa kỹ thuật IB và AVC. Đồng thời, so sánh hiệu quả năng lượng trong

cùng một điều kiện vận hành thực tế đối với hệ thống có áp dụng kết quả nghiên

cứu mới và với hệ thống áp dụng một số phương pháp điều khiển trước đây.

Kết luận chung của luận án và kiến nghị.

-5-

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Khái quát về nguồn pin mặt trời

PVg phổ biến hiện nay được cấu thành từ các chất bán dẫn cấu trúc tinh thể

(các nguyên tố thuộc phân nhóm chính nhóm IV trong bảng tuần hoàn các nguyên

tố hóa học) như Silicon, Germanium và hình thành một lớp tiếp xúc bán dẫn p-n có

khả năng biến đổi trực tiếp năng lượng bức xạ mặt trời thành điện năng nhờ hiệu

ứng quang điện bên trong. Các nguyên tố như Boron, Photpho, Gallium, Cadmium

và Tellurium cũng được sử dụng như các chất phụ gia để gia tăng khả năng dẫn

điện cho PVg. Khi chiếu sáng lớp tiếp xúc p-n, các cặp điện tử - lỗ trống được tạo

thành, do tác dụng của điện trường tiếp xúc nên các cặp bị tách ra, bị gia tốc về các

phía đối diện và tạo nên một sức điện động quang điện.

Một đặc điểm cơ bản của PVg là luôn phát dòng điện một chiều ra mạch ngoài

khi có tải và bức xạ mặt trời chiếu vào. Mối quan hệ giữa dòng điện ipv và điện áp

vpv phát ra từ PVg là một mối quan hệ phi tuyến phức tạp, trong đó công suất phát

ra tại mỗi thời điểm phụ thuộc vào nhiệt độ T của lớp tiếp giáp p-n, công suất của

bức xạ mặt trời G và mức tiêu thụ của phụ tải [71]. Đồng thời, quá trình chuyển từ

trạng thái vận hành này sang trạng thái vận hành khác là tức thời và không bị ảnh

hưởng bởi các yếu tố liên quan đến quán tính.

Mặt khác, PVg luôn tồn tại một trạng thái vận hành mà công suất phát ra là

lớn nhất tương ứng với mỗi cặp giá trị (G, T). Khai thác được trạng thái vận hành

này sẽ giúp khắc phục được nhược điểm hiệu suất thấp, giá thành cao của dạng

nguồn này. Điều này có thể đạt được nhờ điều chỉnh lượng tải hấp thụ tương ứng

với công suất tại MPP.

Xuất phát từ các cell đơn lẻ với công suất và điện áp nhỏ, PVg thường được sử

dụng dưới dạng tổ hợp các cell thành module, tổ hợp các module thành panel, tổ

hợp các panel thành array như mô tả trên hình 1. 1 [58]. Trong đó, các nhà sản xuất

cung cấp ra thị trường các sản phẩm được đóng gói dưới dạng các panel.

-6-

Hình 1. 1 Phương pháp tổ hợp PVg

1.2 Cấu trúc chung của hệ thống khai thác nguồn pin mặt trời

PVg được khai thác trong mạng điện cô lập hoặc kết nối với lưới điện (1 pha

hoặc 3 pha) qua các BBĐ, máy biến áp (MBA). Cấu trúc chung của hệ thống này

được mô tả trên hình 1. 2 [48], [73], [74], [87], [95], [97], [103].

Hình 1. 2 Cấu trúc chung của hệ thống khai thác PVg

Phụ tải DC

DC ~

Giám sát/điều khiển

ipv vpv ug ig

Lưới điện

Vdc CS1 CS2

Điều khiển dòng/áp

Điều khiển Vdc

Đồng bộ với lưới

MPPT Chức năng cơ bản

Bù sóng hài

Điều khiển (P, Q, f)

Tích trữ điện năng

Chức năng nâng cao

Thông tin G, T

Truyền thông tin

L

DCbus

Kho điện Kết nối lưới

Mạng cô lập

CS3

DC

MBA

Thu thập thông tin, điều khiển, phân phối điện năng

PVg

DC

AC

DC

DC

Phụ tải AC

-7-

Các thông tin cần phải thu thập để thực hiện điều khiển, phân phối điện năng

là vpv, ipv, G, T, điện áp Vdc trên DCbus, điện áp ug và dòng điện ig tại điểm kết nối

lưới. Các bộ điều khiển sử dụng các thông tin thu thập được để tính toán, đưa ra các

quyết định về xung điều khiển CS1, CS2, CS3 nhờ các kỹ thuật điều khiển nhằm

thực hiện các chức năng cơ bản hoặc nâng cao như đã mô tả trên hình 1. 2.

Để thực hiện được vai trò điều khiển dòng năng lượng từ PVg cung cấp cho

phụ tải hoặc kết nối với lưới điện, các BBĐ đều sử dụng phần tử bán dẫn không

điều khiển như diode hoặc khóa chuyển mạch SW có điều khiển như thyristor,

GTO, BJT, MOSFET, IGBT kết hợp với các phần tử có khả năng tích, phóng năng

lượng như tụ điện C, cuộn cảm L. Với BBĐ DC/DC, sự thay đổi vị trí của SW có

thể thực hiện vai trò tăng áp (boost), giảm áp (buck) hoặc vừa boost vừa buck. Với

BBĐ DC/AC, các SW được điều khiển phối hợp để điều tiết dòng năng lượng trong

mỗi chu kỳ, qua đó thực hiện vai trò giữ Vdc ở giá trị không đổi, ghép nối với lưới

điện, phát công suất vào lưới điện.

1.3 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước về pin mặt trời

1.3.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Các nghiên cứu về PVg hiện nay đều tập trung vào bài toán nâng cao hiệu quả

khai thác PVg, quản lý/điều tiết năng lượng, áp dụng các biện pháp điều khiển để

nâng cao chất lượng điện năng trong các bài toán ghép nối lưới.

• Nâng cao hiệu quả khai thác để khắc phục nhược điểm giá thành cao và hiệu

suất thấp của PVg. Vấn đề này có thể được phân chia thành 3 hướng giải quyết như

sau:

- Dịch chuyển điểm vận hành về MPP thông qua việc đưa điện áp vpv về điện

áp Vmpp tại MPP, ipv về dòng điện Impp tại MPP, điện dẫn g= ipv/vpv về giá trị điện

dẫn tối ưu (Impp/Vmpp) hoặc đưa công suất tức thời ppv phát ra từ PVg về công suất

Pmpp tại MPP ở thời điểm bất kỳ. Vì vậy, hệ thống khai thác PVg luôn được trang bị

bộ bám điểm công suất cực đại (MPPT) với những kỹ thuật khác nhau để xác định

thông số tại MPP và sử dụng với các kỹ thuật điều khiển để đưa đầu vào của BBĐ

về thông số tại MPP do MPPT cung cấp.

-8-

Kỹ thuật tìm MPP đơn giản nhất là điện áp hằng (CV) chỉ sử dụng một cảm

biến đo điện áp trên cơ sở coi điện áp tại MPP gần như không thay đổi so với giá trị

Vmpp ở STC. Giá trị này sẽ được bộ điều khiển duy trì không đổi trong suốt quá

trình vận hành PVg [71], [77], [78].

Kỹ thuật dòng điện ngắn mạch (SC) sử dụng một phần tử đóng cắt theo chu kỳ

mắc song song vào hai đầu PVg để gây ngắn mạch và một cảm biến đo giá trị dòng

điện ngắn mạch (ISC) tại thời điểm xét. Tương tự, kỹ thuật điện áp hở mạch (OV) sử

dụng một phần tử đóng cắt theo chu kỳ mắc nối tiếp với PVg và một cảm biến đo

điện áp để đo giá trị điện áp hở mạch (VOC) tại thời điểm xét. Hai kỹ thuật này có

cách thực hiện khá tương đồng, thông tin về MPP được xác định bởi tích của hệ số

dòng kImppSC so với dòng điện ngắn mạch hoặc hệ số áp kVmppOV so với điện áp hở

mạch [30], [71], [77], [78].

Các kỹ thuật tạo nhiễu loạn và quan sát (P&O), điện dẫn gia tăng (INC), dò

tìm cực trị (ESC), trọng lượng 3 điểm đều sử dụng cảm biến đo dòng điện và điện

áp ở đầu ra của PVg tại mỗi thời điểm đo để đưa ra nhận định về điểm vận hành.

Trong đó, kỹ thuật P&O đánh giá dấu độ lệch sự biến thiên công suất với điện áp

(dppv/dvpv) giữa hai thời điểm liên tiếp trong khi kỹ thuật INC lại đánh giá dấu của

độ lệch điện dẫn tức thời g với độ gia tăng điện dẫn dipv/dvpv (dipv/dvpv+g) giữa hai

thời điểm liên tiếp [30], [68], [71], [72], [77], [78]. Kỹ thuật ESC thực hiện quan sát

dao động dựa trên việc thêm một sóng dao động hình sin vào tín hiệu vpv (hoặc ipv)

để đánh giá dao động công suất [30], [32], [71], [81], [82]. Kỹ thuật trọng lượng 3

điểm (three-point weight) là một kỹ thuật giúp tìm MPP thông qua quá trình thay

đổi độ rộng xung và quan sát công suất thu được của 3 trạng thái gần nhất thông qua

quá trình chủ động thay đổi độ rộng xung để thử phản ứng của PVg nên kỹ thuật

trọng lượng 3 điểm khá tương đồng với kỹ thuật P&O, INC [54], [71]

Kỹ thuật nhiệt độ (Temp) đưa ra thông tin về Vmpp nhờ việc sử dụng giá trị

điện áp tại MPP ở STC, hệ số thay đổi điện áp theo nhiệt độ (CTV) và thông tin về T

nhờ cảm biến đo nhiệt độ (TempS) [39], [71]. Kỹ thuật này không đánh giá ảnh

hưởng sự thay đổi của G đến Vmpp.

-9-

Kỹ thuật độ dốc tối ưu (OG) áp dụng các tính toán số học dựa trên việc tối ưu

hóa độ dốc. Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật này là chọn hướng tìm kiếm ngược với dấu

tiếp tuyến khi dấu của tiếp tuyến âm để tiếp cận dần cực trị. Các đường đặc tính

vpv-ppv của PVg được mô tả bởi 1 hàm phi tuyến ppv(vpv) và mục tiêu của MPPT là

tìm điểm đỉnh trên các đường đặc tính vpv-ppv đó. Trong đó, hàm ppv(vpv) là hàm phi

tuyến, hàm này liên tục và có đạo hàm bậc nhất và vpv là biến duy nhất trong hàm

p(vpv). Điện áp của bước lặp kế tiếp được xác định bởi (1.1):

)k()k()k(pv

)1k(pv gvv α+=+ (1.1)

trong đó, số thực α(k) đặc trưng cho ước lượng nghiệm kế tiếp và g(k) đặc trưng cho

độ dài của tiếp tuyến tại điểm làm việc xác lập bởi (k)pvv . Các đại lượng này được xác

định bởi (1.2) và (1.3):

)k(VpvVpvpv

pvpv)k(pv

)k(

dv)v(dp

)v(gg=

== (1.2)

0d

)gv(dP)k(

)k()k()k(pv =

α

α+ (1.3)

Quá trình tính lặp sẽ dừng lại khi độ lệch về điện áp ở hai bước kế tiếp nhau

nằm trong giới hạn cho phép, nhờ đó sẽ xác định được Vmpp [53].

Với các kỹ thuật tìm MPP trên, MPPT sử dụng các kỹ thuật CV, OV, Temp,

OG chỉ xuất ra được thông tin về Vmpp hoặc Impp nên để đưa điểm vận hành hiện thời

về MPP thì phải được kết hợp với bộ điều khiển sử dụng kỹ thuật điều khiển điện áp

trung bình (AVC) hoặc điều khiển trượt (SMC). Trong đó, kỹ thuật AVC đưa điện

áp đầu vào BBĐ dao động xung quanh điểm làm việc mong muốn (Vmpp) còn kỹ

thuật SMC sử dụng mặt trượt là công suất, điện áp hoặc tổng trở để trượt điểm vận

hành trên mặt trượt về điểm mong muốn. Riêng với các kỹ thuật P&O, INC và ESC,

biện pháp điều khiển là thay đổi xung điều khiển trực tiếp nên MPPT cũng chính là

bộ điều khiển và có thể coi các kỹ thuật này cũng chính là phương pháp điều khiển

[31], [40], [41], [43], [57], [75], [86], [104].

-10-

Một cách tiếp cận vấn đề tìm MPP khác, đó là chỉ sử dụng kỹ thuật SMC hoặc

mạng nơron (ANN) như MPPT. Với kỹ thuật SMC, tài liệu [41] sử dụng mặt trượt

là dipv/dt trên cơ sở coi tổng trở tải của PVg không thay đổi trong quá trình điều

khiển trong khi tài liệu [57] sử dụng kỹ thuật SMC với mặt trượt là công suất để

đánh giá sự biến thiên về dấu của công suất của các bước kế tiếp nhau. Đồng thời,

các tài liệu [38], [40], [43], [75], [76], [86], [104] sử dụng kỹ thuật SMC kết hợp

với kỹ thuật P&O hoặc ESC. Với kỹ thuật ANN, bộ điều khiển phải thực hiện quá

trình huấn luyện để có được cơ sở dữ liệu về mối tương quan giữa độ rộng xung

điều khiển, MPP với cặp giá trị của (G, T) [21], [22], [24], [27], [71], [83].

Kết hợp logic mờ (FL) với ANN hoặc P&O cũng là một hướng tiếp cận với

vấn đề tìm MPP [24], [30], [71], [80], [85]. Bản chất của cách thực hiện này là làm

giảm thời gian huấn luyện của ANN hoặc giảm bước nhảy khi đạt đỉnh.

Các phân tích trên cho thấy có nhiều cách để nhận dạng và đưa PVg vận hành

ở MPP, trong đó tài liệu [30] đã đề xuất chia các kỹ thuật này thành ba nhóm là

nhóm các kỹ thuật offline, nhóm các kỹ thuật online và nhóm lai FL với ANN hoặc

P&O. Các kỹ thuật online (bao gồm P&O, INC, ESC) sử dụng thông tin tức thời về

dòng điện và điện áp của PVg, các kỹ thuật offline (như OV, SC, ANN) sử dụng mô

hình cơ bản, thường là các thông số vật lý của PVg để nhận dạng MPP.

Các kỹ thuật dò tìm MPP và kỹ thuật điều khiển đã phân tích ở trên chỉ áp

dụng cho các trường hợp các cell của PVg là đồng nhất và có điều kiện làm việc

hoàn toàn giống nhau. Với các trường hợp làm việc không đồng nhất hoặc không

giống nhau như bị che khuất hay hư hỏng một phần PVg, việc phân biệt MPP thực

sự với MPP lân cận khó khăn hơn và không có nhiều biện pháp giải quyết vấn đề

này, thường có sự kết hợp giữa ANN với P&O hoặc PSO [42], [49], [50], [63], [64],

[93].

- Điều khiển góc nghiêng của PVg để bức xạ mặt trời luôn đến vuông góc với

bề mặt PVg cũng là một cách nâng cao khả năng phát điện của PVg. Ý tưởng này

khó khả thi khi thực hiện với quy mô lắp đặt PVg lớn hoặc phải mất một phần năng

lượng để thực hiện thay đổi góc nghiêng nên không có nhiều nghiên cứu theo

hướng này [16], [35], [94].

-11-

- Tăng cường khả năng làm mát bằng cách cho nước chảy ở mặt sau các panel

của PVg [19]. Thông thường, G lớn nhất vào thời điểm giữa trưa trong khi T ở

những thời điểm này rất cao nên đã hạn chế công suất phát của PVg. Vì vậy, bản

chất của làm mát là làm giảm T và khá khó thực hiện trên phạm vi rộng, có thể làm

cho nhiệt độ không đồng đều nên cũng không có nhiều nghiên cứu theo hướng này.

• Xây dựng các chương trình quản lý/điều tiết năng lượng trong những hệ

thống lai ghép giữa PVg với kho điện (ắc quy, pin nhiên liệu, siêu tụ), điện gió, lưới

điện. Mục tiêu của bài toán này này là xây dựng các biểu đồ vận hành tối ưu cho

mỗi phần tử trong hệ thống, qua đó đạt được hàm mục tiêu giảm thiểu chi phí mua

điện từ lưới tại điểm kết nối lưới hoặc giảm thiểu lượng điện huy động từ lưới trong

khoảng thời gian xét (xây dựng các ốc đảo vận hành ở chế độ bán cô lập) [48], [73],

[74], [95], [103]. Để thực hiện bài toán này, hệ thống điện phải được vận hành theo

cấu trúc của mạng điện thông minh bao gồm hệ thống dự báo thời tiết chuyên cho

khai thác năng lượng tái tạo, hệ thống truyền tin và các chuyên gia điều độ vận hành

[6], [52], [106].

• Áp dụng các các kỹ thuật điều khiển để được các mục tiêu như phát công

suất vào lưới điện, hòa lưới, nâng cao chất lượng điện năng. PVg có thể được kết

nối vào lưới điện 3 pha (hoặc 1 pha) với cùng một cấu trúc (sử dụng BBĐ DC/DC

và DC/AC) [97]. Trong đó, BBĐ DC/AC (1 pha hoặc 3 pha) có vai trò giữ ổn định

điện áp trên DCbus ở giá trị đặt, duy trì kết nối lưới và đảm bảo hàm lượng sóng hài

của dòng điện, điện áp nằm trong giới hạn cho phép nên đều có cấu trúc điều khiển

hai mạch vòng (dòng điện và điện áp) [33], [66], [96], [97]. Các kỹ thuật điều khiển

cũng như cách thức xác định thông số của các bộ điều khiển đã trở thành kinh điển,

đã được các nhà nghiên cứu tập trung và giải quyết khá triệt để.

1.3.2 Tình hình nghiên cứu trong nước

Tài liệu [4] đã chỉ ra một số biện pháp nâng cao chất lượng và hiệu suất cho hệ

thống khai thác PVg như vận hành tại MPP, sử dụng các BBĐ hiệu suất cao, kết

hợp với điện gió, cải tiến cell. Trong đó có phân biệt các kỹ thuật tìm MPP thành

hai nhóm là nhóm kỹ thuật tìm kiếm và nhóm kỹ thuật dựa trên mô hình toán học.

Nhóm kỹ thuật tìm kiếm dễ thực hiện với chi phí thấp nhưng mất nhiều thời gian

-12-

mới hội tụ về MPP trong khi nhóm kỹ thuật dựa trên mô hình toán hội tụ nhanh hơn

nhưng đòi hỏi phải biết chính xác thông số của PVg, phải trang bị các thiết bị đo G,

T và phải sử dụng máy tính tốc độ cao.

Các nghiên cứu trong nước về vấn đề tìm MPP đều tập trung vào nhóm kỹ

thuật tìm kiếm như INC, P&O hay SC [1], [7], [15]. Tài liệu [8] đã thực hiện việc

quan sát dao động dựa trên kỹ thuật FL thông qua việc so sánh công suất hiện thời

với công suất lần lấy mẫu trước: nếu nhỏ hơn (hoặc lớn hơn) thì điều khiển điện áp

đầu ra theo hướng ngược lại, nếu không thì duy trì điện áp đầu ra không đổi. Tài

liệu [10] đã kết hợp kỹ thuật P&O và kỹ thuật FL để chia vùng đường cong vpv-ppv,

nhờ đó bộ điều khiển tự động giảm độ lớn bước nhảy khi điểm vận hành tiến dần

đến đỉnh. Đồng thời các tài liệu [2], [5] cũng thực hiện xây dựng cấu trúc điều khiển

cho hệ ghép giữa PVg với điện gió hoặc pin nhiên liệu. Một số nghiên cứu khác tập

trung vào vấn đề điều khiển BBĐ, cải thiện các bộ biến đổi để mang lại khả năng

điều khiển dạng nguồn năng lượng tái tạo tốt hơn như BBĐ nguồn Z, BBĐ đa mức

[11], [14], [17], [18].

Các phân tích trên cho thấy các nghiên cứu trong nước chủ yếu tập trung vào

giải quyết các bài toán điều khiển BBĐ hoặc xây dựng các BBĐ mà chưa có những

nghiên cứu đi sâu vào bản chất của PVg.

Các nghiên cứu trên thế giới và trong nước đã tập trung vào một số hướng

nghiên cứu khác nhau nhưng đều tập trung vào giải quyết bài toán khai thác tối ưu

nhất nguồn năng lượng phát ra từ PVg và đây cũng sẽ là đối tượng nghiên cứu của

luận án. Trong đó, tập trung vào vấn đề xác định chính xác các thông số tại MPP để

làm thông số đặt cho bộ điều khiển, qua đó nâng cao hiệu quả khai thác PVg.

1.4 Một số vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết

1.4.1 Một số vấn đề còn tồn tại

• Vấn đề vận hành ở MPP cho đến nay vẫn tồn tại những nhược điểm, cụ thể:

- Kỹ thuật CV chỉ tương đối phù hợp khi vận hành ở điều kiện gần với STC

[71], [77], [78].

- Kỹ thuật Temp chỉ tương đối phù hợp ở mức G cao [39], [71].

-13-

- Kỹ thuật OG sử dụng thông tin về (G, T) và cần cung cấp đầy đủ các thông

số của chủng loại PVg. Việc giải (1.3) gặp nhiều khó khăn và thiếu chính xác do

phải sử dụng mô hình toán học giản lược của PVg (lược bớt thành phần dòng điện ở

1 vế trong phương trình mô tả PVg để giảm bớt tính đa biến), việc xác định dấu và

độ lớn của độ dốc gặp nhiều khó khăn [53].

- Kỹ thuật P&O, INC và ESC không bao giờ tồn tại một trạng thái vận hành

ổn định do thông tin có được từ thiết bị đo lường luôn dao động khiến cho bộ điều

khiển luôn đi tìm điểm làm việc mới và luôn gây tổn hao dao động công suất trong

mạch. Hơn nữa, độ tổn hao công suất khi sử dụng các kỹ thuật này trong các điều

kiện vận hành thực tế còn phụ thuộc vào bước nhảy độ rộng xung ∆d nên không

thực sự khai thác được hết năng lượng của PVg [7], [68], [71], [72], [77], [78], [81],

[82].

- Kỹ thuật ANN sử dụng thông tin về (G, T) với bản chất là áp dụng ngay kỹ

thuật điều khiển trong MPPT nên phải dùng các máy tính tốc độ cao, bộ nhớ lớn,

mất nhiều thời gian để thu thập nhiều mẫu giá trị, đánh giá thử nghiệm, huấn luyện

đặc biệt cho mỗi cấu trúc của PVg rồi mới sử dụng được [21], [22], [27], [30], [71],

[83], [85]. Kỹ thuật ANN, FL kết hợp với kỹ thuật P&O để dập dao động thông qua

quá trình theo dõi và thay đổi ∆d khi đang ở gần MPP thường không có ý nghĩa

trong thực tiễn bởi vì giá trị của G trong thực tế không thực sự giữ ổn định nên PVg

luôn làm việc ở trạng thái dao động [10], [24], [71], [80].

- Kỹ thuật OV và SC luôn gây dao động trong mạch, gây mất mát năng lượng

trong những khoảng thời gian gây hở mạch hoặc ngắn mạch và bộ điều khiển thích

ứng trở lại [15], [71], [78].

- Giải pháp tiếp cận MPP sử dụng kỹ thuật SMC như MPPT trong tài liệu [41],

[57] chưa đánh giá đúng bản chất của PVg khi coi tổng trở tải là không đổi hoặc

chưa đưa ra được giải pháp xác định thông tin công suất tại MPP để đánh giá điểm

dừng của chế độ trượt. Giải pháp kết hợp kỹ thuật SMC với kỹ thuật P&O hoặc

ESC trong các tài liệu [38], [40], [43], [75], [76], [86], [104] vẫn giữ những nhược

điểm của kỹ thuật P&O, ESC.

-14-

Các phân tích trên cho thấy có rất nhiều các nghiên cứu tập trung vào vấn đề

tìm MPP và có nhiều cách tiếp cận MPP từ nhiều hướng khác nhau. Mặc dù hầu hết

các kỹ thuật trên đều đưa ra nhận định về MPP theo thời gian thực khi vận hành

thực tế nhưng sự phân loại các kỹ thuật này chưa thống nhất và không thể hiện được

bản chất của mỗi dạng kỹ thuật đó. Vì vậy, luận án đề xuất phân chia các kỹ thuật

này thành hai dạng như trên hình 1. 3.

Hình 1. 3 Phân loại kỹ thuật tìm MPP

Nhóm thứ nhất là kỹ thuật offline, bao gồm kỹ thuật Temp, OG, ANN, CV.

Đặc điểm chung của nhóm kỹ thuật này là đưa ra dự đoán về MPP trước rồi mới

đưa ra tín hiệu điều khiển để BBĐ đưa PVg về chế độ vận hành mong muốn và cần

phải cung cấp các thông số của PVg cho bộ điều khiển. Cho đến thời điểm hiện tại,

nhóm kỹ thuật này tồn tại nhược điểm chưa khắc phục được như chỉ chính xác khi

điều kiện vận hành gần với STC (G=Gstc=1000 W/m2, T=Tstc=250C) hoặc mất nhiều

thời gian để bộ điều khiển thích ứng được với chủng loại PVg được sử dụng.

Nhóm thứ hai là kỹ thuật online, bao gồm OV, CV, P&O, INC, trọng lượng 3

điểm, ESC, ANN, FL kết hợp P&O. Đặc điểm chung của nhóm kỹ thuật này là chủ

động can thiệp vào mạch bằng xung điều khiển để thử phản ứng của PVg rồi mới

đưa ra dự đoán về MPP. Để thực hiện, các kỹ thuật này không cần cung cấp đầy đủ

các thông số của PVg, dễ thực hiện do chủ yếu dựa trên thông tin về dòng điện, điện

áp tức thời ở đầu ra của PVg. Nhược điểm chủ yếu của nhóm kỹ thuật này là tạo

Các kỹ thuật tìm

MPP

Offline

Online

Sử dụng cảm biến đo G, T

Không sử dụng cảm biến đo G, T CV

ANN

Temp

Sử dụng 1 cảm biến đo V hoặc I

Sử dụng 2 cảm biến đo V, I

OV

SC P&O, INC, ESC

hoặc trọng lượng 3 điểm

OG

ANN, FL kết hợp P&O

-15-

dao động trong mạch, gây tổn thất năng lượng nên không thể khai thác được toàn bộ

năng lượng có thể phát ra từ PVg ở các thông số vận hành khác nhau của (G, T).

• Vấn đề mô hình hóa PVg

Vấn đề tồn tại bên cạnh tìm MPP là các nhà sản xuất không công bố đầy đủ

các thông số của mỗi panel. Hơn nữa, PVg lại thường có những cấu trúc ghép nhiều

panel với nhau khiến cho các thông số trên mô hình toán học của cấu trúc ghép

cũng là những yếu tố ẩn. Những tham số ẩn này khiến việc thực hiện mô hình hóa,

mô phỏng PVg thiếu chính xác và không đánh giá được toàn diện phản ứng của

PVg trong những điều kiện vận hành khác nhau.

Giá trị của các thông số ẩn như dòng quang điện Iph, điện áp nhiệt lớp tiếp giáp

Vt, điện trở nối tiếp RS, điện trở song song Rp, dòng quang điện bão hòa I0 ở STC đã

được đề xuất xác định bởi phương pháp Gauss-Seidel hoặc phương pháp Newton-

Raphson [25], [27], [36]. Riêng hệ số đặc trưng n của diode lại không được xác định

và thường được nhà nghiên cứu về điều khiển bỏ qua khiến cho việc xác định MPP

khó khăn và không chính xác.

1.4.2 Tiếp cận vấn đề

Phân tích các kỹ thuật online một cách chi tiết hơn cho thấy nguyên nhân của

việc luôn phải đi dò tìm điểm làm việc mới để phán đoán về MPP là không đánh giá

được sự thay đổi của biến đầu vào (G, T). Bên cạnh đó, khi xem xét vấn đề tìm

MPP ở góc nhìn khác, kỹ thuật Temp, OG hay ANN sử dụng thông tin về (G, T) tuy

còn tồn tại những nhược điểm riêng nhưng đã đưa ra một ý tưởng khá tốt để vận

hành PVg. Ý tưởng đó chính là ấn định một xung điều khiển phù hợp tương ứng với

sự thay đổi của (G, T) giúp khắc phục yếu tố đặc điểm dễ dao động của PVg, qua đó

gây tránh gây hao hụt công suất trong mạch. Trong đó, kỹ thuật ANN mặc dù sử

dụng thông tin về (G, T) nhưng không yêu cầu thông tin chi tiết về thông số của

PVg nên các giá trị này chỉ có ý nghĩa xây dựng lịch sử vận hành về đối tượng

PVg. Mặt khác, tài liệu [53] đưa ra ý tưởng về kỹ thuật OG sử dụng mô hình toán

học chính xác của PVg, chưa xây dựng được phương pháp luận giải tìm hệ số ước

lượng nghiệm αk khiến việc xác định MPP gặp nhiều khó khăn và thông tin của (G,

-16-

T) nhưng phải lược bỏ bớt thành phần phi tuyến, trong đó T là thông tin về nhiệt độ

môi trường Tamb có được nhờ sử dụng một cảm biến đo nhiệt độ (TempS).

Những nhận định trên cho thấy PVg cũng giống như bất kỳ loại nguồn điện

nào khác, muốn khai thác được tối đa công suất thì phải xác định được chính xác

MPP ở mọi điều kiện vận hành tương ứng với cặp giá trị (G, T) và loại PVg sử dụng

để cung cấp cho bộ điều khiển. Lý do trước đây ý tưởng này chưa được các nhà

nghiên cứu tập trung vì gặp phải hạn chế vấn đề mô hình toán học mô tả PVg (chưa

đầy đủ) và hạn chế về thiết bị đo. Với hạn chế về thiết bị đo, cần phải sử dụng PYR

(pyranometer) có dải bước sóng bức xạ mặt trời đo được phù hợp với dải bước sóng

bức xạ mặt trời mà PVg có thể hấp thụ cũng như cách lấy thông tin về T khi sử

dụng TempS.

Với thông tin về G, trên thị trường hiện nay có nhiều loại với nhiều dải bước

sóng hấp thụ và giá thành khác nhau. Trong đó PYR-BTA của hãng Vernier có dải

bước sóng hấp thụ từ (380 ÷ 1140) nm rất phù hợp với PVg làm từ chất bán dẫn cấu

trúc đa tinh thể có giá chỉ vài triệu đồng [100].

Với thông tin về T, các tài liệu [20], [23], [59] đã đề xuất sử dụng các đại

lượng (G, Tamb, tốc độ gió) để quy đổi Tamb về T tuy nhiên cách quy đổi này không

thực sự chính xác vì nhiệt độ lớp tiếp giáp p-n là nhiệt độ của vật rắn nên thay đổi

rất chậm và không hoàn toàn giống quy luật của G. Các tài liệu [65] và [67] đã chỉ

ra một phương pháp xác định T, đó là sử dụng TempS gắn ở mặt sau của PVg và

thông tin về nhiệt độ có được từ TempS là do quá trình truyền nhiệt từ panel PVg

vào TempS và ít chịu ảnh hưởng của nhiệt từ bức xạ mặt trời nhất. Bởi vậy, việc

gắn TempS ở mặt sau của panel PVg sẽ giúp có được thông tin về T gần với giá trị

thực nhất.

1.4.3 Đề xuất hướng giải quyết

Bài toán vận hành PVg tại MPP chỉ được sử dụng trong những hệ thống có

khả năng hấp thụ công suất không giới hạn như kho điện hoặc lưới điện. Bản chất

của bài toán này là sự hợp nhất của hai bài toán: đưa ra nhận định về MPP và sử

dụng các kỹ thuật điều khiển để đưa PVg về vận hành ở MPP. Với mục tiêu nâng

cao hiệu quả khai thác PVg, cụ thể là xây dựng phương pháp luận cụ thể để cải tiến

-17-

MPPT và thiết lập các giải pháp điều khiển, luận án sẽ tập trung vào một số vấn đề

sau:

- Giải quyết vấn đề xác định thông số ẩn của PVg với việc áp dụng phương

pháp Newton-Raphson. Trên cơ sở đó, đề xuất một kỹ thuật offline mới, kỹ thuật dò

và chia đôi (sau đây gọi là kỹ thuật IB), để xác định chính xác thông số tại MPP,

qua đó cung cấp thông tin cho bộ điều khiển. Đồng thời, hoàn thiện mô hình toán

cho PVg thông qua đề xuất sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu để xây dựng

hàm n(T) giúp nâng cao tính chính xác cho MPPT đã đề xuất ở điều kiện vận hành

bất kỳ.

- Xây dựng hai phương pháp điều khiển IB-SMC và IB-AVC (kết hợp kỹ

thuật IB với kỹ thuật SMC và AVC) áp dụng cho BBĐ DC/DC buck và BBĐ

DC/DC boost giúp nâng cao hiệu quả khai thác PVg (PVg được coi là nguồn áp).

Hơn nữa, luận án sẽ tiến hành mô phỏng so sánh phương pháp điều khiển đề xuất

với một vài phương pháp điều khiển sử dụng kỹ thuật tìm MPP truyền thống như

CV, OV, Temp, P&O dựa trên tiêu chí hiệu quả năng lượng. Đồng thời, thông qua

công tác mô phỏng, luận án sẽ đánh giá khả năng áp dụng vào thực tế của phương

pháp IB-SMC và phương pháp IB-AVC để áp dụng cho bài toán điều khiển kết nối

lưới và thực nghiệm.

- Xây dựng cấu trúc điều khiển cho hệ thống khai thác PVg kết nối lưới để

phát toàn bộ công suất khai thác được tại MPP vào lưới điện.

1.5 Kết luận chương 1

• Đúc kết từ các tài liệu tham khảo chọn lọc, chương 1 đã chỉ ra được những

vấn đề còn thiếu trong các nghiên cứu về PVg như sau:

- Giá trị các thông số trên mô hình toán của PVg không được nhà sản xuất

công bố đầy đủ.

- Thông số tại MPP (Vmpp, Impp, Pmpp) ở điều kiện vận hành bất kỳ tương ứng

với các cặp giá trị khác nhau về (G, T) và các cell của PVg hoàn toàn giống nhau đã

không được xác định chính xác.

-18-

- Biện pháp điều khiển đưa điểm vận hành hiện thời của PVg về điểm vận

hành mong muốn (MPP) vẫn chưa thống nhất và có nhiều biện pháp đã được sử

dụng nhưng vẫn còn tồn tại những nhược điểm.

• Dựa trên các phân tích về những vấn đề còn thiếu, các chương tiếp theo sẽ

thực hiện giải quyết các vấn đề sau:

- Xây dựng giải pháp xác định các thông số ẩn cho cấu trúc PVg bất kỳ.

- Xây dựng mô hình toán học đầy đủ và nhận dạng chính xác MPP cho PVg ở

điều kiện vận hành bất kỳ.

- Xây dựng cấu trúc điều khiển theo mô hình toán học chính xác của PVg cho

BBĐ DC/DC và BBĐ DC/AC có kết nối lưới.

- Kiểm chứng kết quả nghiên cứu trên phần mềm Matlab và trên mô hình thiết

bị thực.

-19-

+

-

vpv1

ipv1 RS1

Rp1

Ip1 Id1 Iph1

A

Diode + -

CHƯƠNG 2

MÔ HÌNH HÓA ĐẦY ĐỦ VÀ NHẬN DẠNG CHÍNH XÁC ĐIỂM

CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO NGUỒN PIN MẶT TRỜI

2.1 Mô hình toán học của nguồn pin mặt trời

Sơ đồ thay thế mỗi cell của PVg thường được sử dụng là mô hình mạch điện

một diode như trên hình 2. 1 [26], [28], [52], [58], [70], [71], [83].

Hình 2. 1 Sơ đồ mạch tương đương mỗi cell của PVg

Áp dụng định luật Kirchhoff 1 tại nút A cho sơ đồ hình 2. 1 có (2.1):

ph1 p1 d1 pv1I I I i= + +

pv1 pv1 S1 pv1 pv1 S1pv1 ph1 01

p1

q(v i R ) v i Ri I I exp 1

nkT R + + ⇔ = − − −

(2.1)

trong đó: Iph1 là dòng quang điện phát ra từ 1 cell (A),

ipv1 là dòng điện phát ra mạch ngoài của 1 cell (A),

vpv1 là điện áp đặt lên mạch ngoài của 1 cell (V),

Id1 là dòng điện qua diode của 1 cell (A),

I01 là dòng quang điện bão hòa của 1 cell (A),

Ip1 là dòng điện chạy qua điện trở song song của 1 cell (A),

k là hằng số Boltzmann, k=1.38x10-23 (J/K),

q là điện tích của electron, q=1.6x10-19 (C),

-20-

RS1 là điện trở nối tiếp của 1 cell (Ω),

Rp1 là điện trở song song của 1 cell (Ω),

n là hệ số đặc trưng cho diode.

Đặt Vt1=kT/q (được gọi là điện áp nhiệt lớp tiếp giáp của 1 cell), quan hệ giữa

ipv1 và vpv1 điện áp (2.1) được viết lại dưới dạng [29]:

pv1 pv1 S1 pv1 pv1 S1pv1 ph1 01

t1 p1

v i R v i Ri I I exp 1

nV R + + = − − −

(2.2)

Công suất tức thời phát ra từ mỗi cell được xác định theo (2.7):

pv1 pv1 pv1p v i= (2.3)

Đường đặc tính vpv-ipv biểu diễn (2.2) và đường đặc tính vpv-ppv biểu diễn (2.3)

cho mỗi cell như trên hình 2. 2 cho thấy luôn luôn tồn tại 3 điểm đặc biệt là điểm

ngắn mạch, điểm hở mạch và MPP. Các điểm đặc biệt này sẽ được đặc trưng bởi

giá trị dòng điện ngắn mạch của mỗi cell (ISC1), thông số tại MPP của mỗi cell (điện

áp Vmpp1, dòng điện Impp1, công suất Pmpp1) và điện áp hở mạch của mỗi cell (VOC1).

Hình 2. 2 Đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv trên mặt phẳng v-i, v-p

Các cell của PVg đều có chung một đặc điểm là điện áp, dòng điện, công suất

phát ra khá nhỏ nên không được sử dụng dưới dạng đơn lẻ trong những ứng dụng

thực tế. Các nhà sản xuất thường tổ hợp nối tiếp NS cell, song song Np cell trong

mỗi sản phẩm panel được thương mại hóa. Nếu các cell đồng nhất, theo nguyên tắc

xếp chồng dòng điện và điện áp cũng như quy tắc tính điện trở tương đương của các

phần tử mắc nối tiếp hoặc song song, mối quan hệ giữa các đại lượng của cấu trúc

p i

v

Vmpp1

Impp1

MPP

(VOC1, 0)

(0, ISC1)

Đường đặc tính vpv-ipv

Đường đặc tính vpv-ppv

Điểm hở mạch

Điểm ngắn mạch

Đỉnh đường đặc tính vpv-ppv

-21-

ghép với các đại lượng của mỗi cấu trúc ghép được xác định bởi các biểu thức trong

(2.4) [58].

mpp S mpp1

OC S OC1

t S t1

pv S pv1

V N V

V N VV N Vv N v

=

= = =

,

mpp p mpp1

SC p SC1

ph p ph1

pv p pv1

I N I

I N I

I N I

i N i

=

= = =

và

Sp p1

p

SS S1

p

NR RN

NR RN

= =

(2.4)

trong đó: Vmpp, Impp, VOC, ISC, Vt, RS, Rp, vpv, ipv là các đại lượng của cấu trúc ghép,

Giá trị của n trong cấu trúc ghép và mỗi cell là như nhau.

Nhân hai vế của phương trình (2.2) với Np, nhân cả tử và mẫu của các phân số

trong phương trình (2.2) với NS ta có phương trình (2.5):

S SS pv1 p pv1 S1 S pv1 p pv1 S1

p pp pv1 p ph1 p 01

St1 Sp1

p

N NN v N i R N v N i RN N

N i N I N I exp 1 NnV N RN

+ + = − − −

(2.5)

Sử dụng hệ phương trình (2.4), viết lại phương trình (2.5) ta có phương trình

mô tả toán học cho cấu trúc ghép (2.6):

pv pv S pv pv Spv ph 0

t p

v i R v i Ri I I exp 1

nV R + + = − − −

(2.6)

Phương trình (2.6) đã cho thấy phương trình mô tả toán học cho cấu trúc ghép

bất kỳ của PVg (module, panel, array) cũng tương tự như cấu trúc của một cell,

trong đó các đại lượng trong phương trình sẽ được quy đổi tương đương. Công suất

phát ra từ cấu trúc ghép cũng được xác định theo (2.7):

pv pv pvp v i= (2.7)

Như vậy, các thông số của cấu trúc ghép có thể được quy đổi từ thông số của

mỗi cell nhờ các công thức trong (2.4) hoặc có thể được xác định độc lập khi chỉ

biết thông số của cấu trúc ghép.

Đồng thời có thể thấy rằng khi các cell của PVg đồng nhất, các đường đặc tính

vpv-ipv của cấu trúc ghép có dạng như trên hình 2. 3 (luôn đồng dạng với đường đặc

-22-

tính vpv-ipv của mỗi cell thành phần) [58]. Bằng cách thực hiện tương tự, các đường

đặc tính vpv-ppv của cấu trúc ghép cũng luôn đồng dạng với đường đặc tính vpv-ppv

của cell thành phần.

Hình 2. 3 Đường đặc tính vpv-ipv của tổ hợp NS cell nối tiếp hoặc Np cell song song

Từ các phân tích trên, các thông số của PVg trong các nội dung tiếp theo sẽ

không phân biệt của mỗi đơn vị (cell, module, panel, array) nữa mà luôn lấy giá trị

tương đương của bộ các thông số trong cấu trúc đang sử dụng. Điều này đem lại

một cách nhìn khác có ý nghĩa quan trọng giúp đơn giản hóa thông tin trong quá

trình tính toán phục vụ mô phỏng và các tính toán điều khiển. Thay vì phải nắm

được chi tiết cách ghép nối nối tiếp hay song song cell trong một sản phẩm thương

mại (dưới dạng panel) do nhà sản xuất cung cấp hay cách thực hiện ghép các panel,

việc mô hình hóa PVg chỉ cần dựa trên một số thông tin chính của PVg.

Đối với mỗi panel PVg đã được thương mại hóa, các nhà sản xuất chỉ cung

cấp datasheet cho biết giá trị của điện áp hở mạch VOC, dòng điện ngắn mạch ISC,

thông số tại MPP (công suất Pmpp, điện áp Vmpp, dòng điện Impp) ở điều kiện vận

hành tiêu chuẩn (STC), hệ số thay đổi của điện áp, dòng điện, công suất theo T và

một số đồ thị biểu diễn sự thay đổi của công suất theo G khi T=250C. Trong đó,

STC là điều kiện vận hành thỏa mãn Gstc=1000W/m2, Tstc=250C. Vì vậy, nếu không

xét đến n (coi n=1) thì mô hình toán học của PVg luôn luôn tồn tại các thông số ẩn

là Iph, I0, Vt, RS, Rp trong (2.6) và (2.7). Các thông số ẩn này có thể được đo trong

phòng thí nghiệm nhưng không được công bố rộng rãi trong các sản phẩm thương

mại. Những thông số ẩn này khiến cho công tác mô hình hóa, mô phỏng để đánh giá

b. Ghép song song Np cell

Vmpp=Vmpp1

Impp1

i

v

MPP

MPP1

vpv-ipv ghép

Cell thứ nhất

Impp

i

v

Cell thứ nhất

vpv-ipv ghép

Impp=Impp1

Vmpp1 Vmpp

MPP

MPP1

a. Ghép nối tiếp NS cell

.............

VOC1 VOC

ISC=ISC1

VOC=VOC1

ISC1

ISC

.

.

..

-23-

chính xác hoạt động của một đối tượng như PVg trước khi đưa ra lắp đặt trên thực

tế gặp nhiều khó khăn. Vì vậy, cần phải xây dựng một phương pháp luận để xác

định giá trị các thông số ẩn cho cấu trúc PVg bất kỳ.

2.2 Xây dựng giải pháp nhận dạng các thông số ẩn cho nguồn pin mặt trời ở

điều kiện vận hành tiêu chuẩn

2.2.1 Nêu vấn đề

Như đã phân tích trong mục 2.1, các phương trình (2.6) và (2.7) luôn luôn

đúng và sẽ tồn tại bộ thông số ẩn mới thỏa mãn các phương trình này tương ứng với

mỗi cấu trúc ghép. Giải pháp xác định bộ thông số ẩn cho mỗi cấu trúc ghép của

PVg trong luận án sẽ không quan tâm đến số lượng hay cách ghép song song, nối

tiếp từ các đơn vị thành phần mà chỉ quan tâm đến bộ các thông số đã biết tương

đương trên datasheet của cấu trúc đó.

Datasheet của một cấu trúc PVg bất kỳ sẽ cho biết giá trị các thông số được

kiểm nghiệm ở STC. Các thông số đã biết bao gồm Pmpp, Vmpp, Impp, VOC, ISC, hệ số

thay đổi dòng điện theo nhiệt độ CTI, hệ số thay đổi của điện áp theo nhiệt độ CTV,

hệ số thay đổi của công suất theo nhiệt độ CTP và đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa

Pmpp với G khi T=Tstc. Khi PVg vận hành ở STC, các thông số đã biết sẽ tuân thủ

đúng theo các giá trị công bố của nhà sản xuất. Việc xác định giá trị của các thông

số ẩn là một yêu cầu quan trọng để thực hiện mô hình hóa, đánh giá phản ứng của

PVg khi thay đổi chế độ vận hành cũng như xây dựng các bài toán điều khiển.

Giải quyết bài toán xác định thông số ẩn của PVg ở STC chính là giải một hệ

phương trình phi tuyến với 5 ẩn số là RS, Rp, I0, Iph, Vt (n=1 ở STC) khi thành lập đủ

5 phương trình có chứa 5 ẩn này. Trên hình 2. 2, tồn tại 3 điểm đặc biệt trên đường

đặc tính vpv-ppv, vpv-ipv là điểm hở mạch, điểm ngắn mạch và MPP. Các phương

trình thiết lập được 3 điểm đặc biệt này đều dựa trên việc thỏa mãn (2.6) và (2.7)

hay điều kiện về độ dốc (đạo hàm riêng) tại các điểm đó.

-24-

2.2.2 Thiết lập các phương trình tại các điểm đặc biệt ở điều kiện tiêu chuẩn

2.2.2.1 Phương trình thiết lập tại điểm ngắn mạch

- Phương trình (2.8) được thiết lập tại điểm ngắn mạch bằng cách sử dụng điều

kiện cặp giá trị vpv=0, ipv=ISC luôn thỏa mãn (2.6) [26], [27], [28], [29], [36], [52]:

p

SSC

t

SSC0phSC R

RI1V

RIexpIII −

−

−= (2.8)

- Phương trình (2.9) được thiết lập tại điểm ngắn mạch bằng cách sử dụng điều

kiện về độ dốc (đạo hàm của ipv theo vpv) như mô tả trên hình 2. 4 [26], [27], [28],

[29], [36], [44], [52]:

Hình 2. 4 Độ dốc đường tiếp tuyến tại điểm ngắn mạch của đường đặc tính vpv-ipv

pv

pv SC

pv

v 0pv pi I

di 1 0dv R=

=

+ = (2.9)

Thực hiện đạo hàm hai vế (2.6) theo biến vpv có (2.10):

p

S

t

Spvpv

t

S0

pt

Spvpv

t

0

pv

pv

RR

VRiv

expVRI1

R1

VRiv

expVI

dvdi

+

++

+

+

−= (2.10)

Thay cặp giá trị vpv=0, ipv=ISC vào (2.10) và kết hợp với (2.9) có (2.11):

0RR

VRIexp1

RR

VI

2p

S

t

SSC

p

S

t

0 =+

− (2.11)

i

v

(VOC, 0)

(0, ISC) Độ dốc= p

1R

− Rp=∞, RS=0

Rp≠∞

p

VIR

∆ =

-25-

2.2.2.2 Phương trình thiết lập tại MPP

- Phương trình (2.12) được thiết lập tại MPP bằng cách sử dụng điều kiện cặp

giá trị vpv=Vmpp, ipv=Impp luôn thỏa mãn (2.6) [26], [27], [28], [29], [36], [52]:

p

smppmpp

t

Smppmpp0phmpp R

RIV1

VRIV

expIII+

−

−

+−= ) (2.12)

- Phương trình (2.13) được thiết lập tại MPP bằng cách sử dụng điều kiện về

độ dốc (đạo hàm của ppv theo vpv) [26], [27], [28], [29], [52], [36]:

0dvdp

mpppv

mpppvIiVvpv

pv =

==

(2.13)

Đạo hàm hai vế (2.7) theo vpv, sử dụng (2.10) và thay cặp giá trị vpv=Vmpp,

ipv=Impp có (2.14):

mpp mpp S mpp mpp Sph 0

t p

mpp mpp S0

t t pmpp

mpp mpp S0 S S

t t p

V I R V I R0 I I exp 1

V R

V I RI 1expV V R

VV I RI R R1 exp

V V R

+ + = − − −

+

+ −

+ + +

(2.14)

2.2.2.3 Phương trình thiết lập tại điểm hở mạch

Phương trình (2.15) được thiết lập tại điểm hở mạch bằng cách sử dụng điều

kiện cặp giá trị vpv=VOC, ipv=0 luôn thỏa mãn phương trình (2.6) [26], [27], [28],

[29], [52], [36]:

0R

V1V

VexpIIp

OC

t

OC0ph =−

−

− (2.15)

Với 5 phương trình đã thiết lập được tại các điểm đặc biệt là (2.8), (2.11),

(2.12), (2.14), (2.15) về nguyên tắc đã có thể xác định được giá trị của 5 thông số ẩn

chưa biết bằng các kỹ thuật giải hệ phương trình.

-26-

2.2.3 Phương pháp xác định các thông số ẩn

Do tính chất phức tạp của hệ phương trình thiết lập từ các phương trình (2.8),

(2.11), (2.12), (2.14), (2.15) nên cần phải xây dựng cách xác định giá trị các thông

số ẩn một cách chung nhất và giảm được khối lượng tính toán.

Bài toán tìm nghiệm của hệ phương trình phi tuyến đa ẩn nói chung thường

được xác định theo phương pháp lặp như Gauss-Seidel hoặc Newton-Raphson.

Trong đó, phương pháp Newton-Raphson có thể khắc phục các nhược điểm của

phương pháp Gauss-Seidel về tính chính xác và tốc độ hội tụ nhờ việc xác định các

vector tiếp tuyến (đạo hàm riêng) nên phương pháp Newton-Raphson được đề xuất

sử dụng để xác định giá trị của các thông số ẩn cho PVg bất kỳ.

Xét hàm số y=F(X). Tập các biến và giá trị tương ứng của hàm số được xác

định như sau:

=

k

2

1

x...xx

X và

=

)x,...,x,x(F...

)x,...,x,x(F)x,...,x,x(F

)X(F

k21k

k212

k211

trong đó, k∈N* là số lượng biến và hàm trong hệ phương trình.

Tại một điểm nào đó gần với nghiệm thực của phương trình F(X)=0, kẻ một

tiếp tuyến với đồ thị hàm số thì đường thẳng này cắt trục hoành tại một điểm nào đó

gần với nghiệm thực của phương trình hơn so với điểm ban đầu đã lựa chọn. Như

vậy, bằng cách tìm tiếp tuyến của đường cong y=F(X) tại một điểm lân cận của

nghiệm, ta có thể lặp các bước tính để tiến sát tới nghiệm thực của phương trình.

Hình 2. 5 mô tả quá trình lặp tiến dần về nghiệm thực của F(X)=0.

Hình 2. 5 Phương pháp Newton-Raphson

X(0) X(1) X(2) 0

F(X) F(X(0))

F(X(1))

F(X(2))

Nghiệm thực

X

-27-

Trong đó: X(0) là nghiệm khởi tạo ban đầu,

X(1), X(2),... là các nghiệm tìm được ở các bước dò.

Tổng quát hóa các bước tìm nghiệm trên hình 2. 5 ta có nghiệm thứ (i+1) được

xác định từ nghiệm thứ (i) theo (2.16) [51], [84], [91], [101]:

(i 1) (i) 1 (i)X X J F(X )+ −= − (2.16)

trong đó:

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

=

k

k

2

k

1

k

k

2

2

2

1

2k

1

2

1

1

1

xF...

xF

xF

............xF...

xF

xF

xF...

xF

xF

J là ma trận Jacobi (ma trận đạo hàm riêng),

1J− là nghịch đảo của ma trận Jacobi.

Để bài toán tìm nghiệm của hệ phương trình chắc chắn hội tụ và tốc độ hội tụ

nhanh, cần phải lựa chọn các giá trị của điểm khởi đầu X(0) sao cho gần với nghiệm

thực và J-1≠0 [84].

2.2.4 Xây dựng thuật toán xác định các thông số ẩn

Áp dụng cho bài toán xác định thông số ẩn ở STC, các giá trị cần xác định

(các biến) và các thông số đã biết được ký hiệu lại cho phù hợp với quy ước ký hiệu

của phương pháp Newton-Raphson như sau:

=

=

p

S

t

0

ph

5

4

3

2

1

RRVI

I

xxxxx

X và

=

=

mpp

mpp

OC

SC

4

3

2

1

I

VVI

aaaa

A

Viết lại các phương trình (2.8), (2.11), (2.12), (2.14), (2.15) sau khi thay các

biến và thông số ta có hệ phương trình sau:

-28-

3 4 4 3 4 41 1 2 2 4

3 5

a a x a a xF x x exp x a 0x x

+ += − + − − =

1 4 1 42 1 2 2 1

3 5

a x a xF x x exp x a 0x x

= − + − − =

2 23 2 2 1

3 5

a aF x exp x x 0x x

= + − − =

3 4 42

3 3 53 4 4 3 4 44 1 2 3

3 5 3 4 42 4 4

3 3 5

a a xx 1expx x xa a x a a xF x x exp 1 a 0

x x a a xx x x1 expx x x

++ + + = − − − − = + + +

2 4 1 4 45 2

3 5 3 5

x x a x xF 1 exp 0x x x x

= − + =

Ma trận đạo hàm riêng Jacobian:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

∂∂

=

5

5

4

5

3

5

2

5

1

5

5

4

4

4

3

4

2

4

1

4

5

3

4

3

33

3

2

3

1

3

5

2

4

2

3

2

2

2

1

2

5

1

4

1

3

1

2

1

1

1

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

xxF

J

Nội dung thuật toán Newton-Raphson áp dụng xác định các thông số ẩn của

PVg được mô tả trên hình 2. 6.

-29-

Hình 2. 6 Thuật toán Newton-Raphson xác định thông số ẩn của PVg

Điểm khởi đầu càng gần nghiệm thực thì quá trình hội tụ của thuật toán

Newton-Raphson càng nhanh và càng chính xác. Với đối tượng là 1 panel PVg, các

thông số ẩn thường biến thiên trong những khoảng giá trị xác định: RS có giá trị

trong khoảng vài mΩ; Rp khoảng vài kΩ; Iph xấp xỉ ISC; Vt cỡ vài V; I0 rất nhỏ, cỡ

10-7 đến 10-9 A. Đây chính là những gợi ý cho việc thiết lập giá trị khởi đầu của các

nghiệm cần tìm.

2.2.5 Áp dụng xác định thông số ẩn cho một số loại pin quang điện

Xét hai panel PVg loại MF165EB3 (Mitsubishi) và SV-55 (Schott-Germany)

với thông số đã biết được cho trong datasheet như bảng 2.1.

Nhập giá trị của Vmpp, Impp, ISC, VOC, ε ở STC

i=0

Nhập các giá trị ban đầu thông số ẩn )0(X

Tính )X(F )1i(k

+

Tính ma trận J và J-1

(i 1) (i) 1 (i)kX X J F (X )+ −= − ×

)X(F )1i(k

+

)X(F)X(FF )i(k

)1i(kk −=∆ +

Stop In kết quả

∆Fk < ε

Start

i=i+1

-30-

Bảng 2.1 Datasheet của PVg ở STC

Chủng loại

Thông số đã biết

MF165EB3

(Mitsubishi)

SV-55

(Schott-Germany)

ISC (A) 7.36 3.25

VOC (V) 30.4 22.14

Vmpp (V) 24.2 18.4

Impp (A) 6.83 3.06

Pmpp (W) 165 55

CTI 0.057 %/0C 4.7 mA/0C

CTV -0.346 %/0C -0.743 mV/0C

CTP (%/0C) -0.458 -0.451

Có thể thấy các hệ số CTI, CTV không được quy chuẩn về đơn vị và có thể khác

nhau phụ thuộc và nhà sản xuất. Tuy nhiên, các hệ số này đều tương đương nhau và

đều lấy mốc tính toán là các đại lượng dòng điện, điện áp ở STC khi T ≠ Tstc.

Chương trình xác định các thông số ẩn cho PVg bất kỳ được xây dựng trên

phần mềm Matlab. Các kết quả thu được từ chương trình là giá trị của các thông số

ẩn ở STC tương ứng với hai loại PVg trên được biểu diễn trong bảng 2. 2.

Bảng 2. 2 Kết quả tính toán thông số ẩn của PVg ở STC

Chủng loại

Kết quả tính toán

MF165EB3

(Mitsubishi)

SV-55

(Schott-Germany)

Iph (A) 7.3616 3.2502

I0 (A) 1.03x10-7 1.623x10-8

Vt (V) 1.681 1.141

RS (Ω) 0.2511 0.151

Rp (Ω) 1172.1 1675.9

-31-

Các kết quả trong bảng 2. 2 cho thấy phương pháp Newton-Raphson đã được

vận dụng như một công cụ đắc hiệu giúp xác định các thông số ẩn cho bất kỳ chủng

loại, cấu trúc PVg nào. Việc xác định giá trị các tham số ẩn có ý nghĩa quan trọng

trong việc giải phương trình (2.6) để tìm ra cặp (vpv(i), ipv

(i)), qua đó góp phần thực

hiện cho quá trình dò trong giải pháp nhận dạng MPP sẽ đề xuất và mô hình hóa

PVg ở các nội dung tiếp theo.

2.3 Giải pháp mới nhận dạng chính xác điểm công suất cực đại cho nguồn pin

mặt trời

2.3.1 Nội dung giải pháp đề xuất

Trong mục 2.2, các thông số ẩn cho mỗi cấu trúc ghép của PVg đã được xác

định theo phương pháp Newton-Raphson. Việc xác định giá trị của bộ thông số ẩn

này đã giúp các phương trình (2.6), (2.7) chỉ còn hai biến là vpv, ipv cũng như giúp

xây dựng nên các đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv.

Ở trạng thái vận hành bất kỳ tương ứng với sự thay đổi của cặp giá trị (G, T),

các đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv sẽ thay đổi theo sự biến thiên các thông số của

PVg nhưng luôn tồn tại một điểm vận hành mà công suất phát ra là lớn nhất (MPP).

MPP chính là cực trị của hàm ppv(vpv) và là đỉnh của đường đặc tính vpv-ppv nhưng

thông số tại MPP lại không thể xác định bởi dppv/dvpv=0 do tính phức tạp, phi tuyến

mạnh của (2.6). Vì vậy, kỹ thuật IB được đề xuất áp dụng xác định các thông số tại

MPP để giảm khối lượng tính toán mà vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình toán

học cho PVg. Bản chất của kỹ thuật IB là dò các cặp điểm (vpv(i), ipv

(i)) trên đường

đặc tính vpv-ipv để suy ra vị trí của các cặp điểm đó trên đường đặc tính vpv-ppv

tương ứng với thời điểm lấy mẫu về (G, T) nên việc xác định thông số tại MPP

được phân chia thành hai quá trình:

Quá trình 1: Xác định cặp giá trị tương ứng giữa vpv(i) với ipv

(i) ở bước tính

thứ i bất kỳ nhờ kỹ thuật tính lặp [3], [34], [51], [79] như mô tả trên hình 2. 7.

Bản chất của quá trình này là chia khoảng (0÷ISC) thành các điểm tính nhỏ hơn

nhờ sử dụng bước tính ∆I. Độ chính xác của sự tương ứng giữa vpv(i) và ipv

(i) phụ

thuộc vào độ chính xác của bộ thông số ẩn cũng như bước tính ∆I.

-32-

Hình 2. 7 Thuật toán xác định cặp giá trị tương ứng giữa vpv(i) với ipv

(i)

Quá trình 2: Xác định cặp giá trị vpv(i) và ipv

(i) cho công suất lớn nhất thông

qua việc quan sát trạng thái dịch chuyển của 3 điểm kế tiếp nhau trên đường đặc

tính vpv-ppv như trên hình 2. 8.

Hình 2. 8 Trạng thái dịch chuyển của các điểm kế tiếp nhau

Start

Xác định ISC

Bước tính thứ i của điện áp

Giá trị của vpv(i)

j=1

Ij = j∆I

(i) (i)pv j s pv j s

1 j ph 0t p

v I R v I Rf (I ) I I exp 1

V R

+ + = − − −

f(Ij) – Ij < ε

ipv(i) = Ij

Ij < ISC

Đ

S

Đ

j=j+1

Stop

In kết quả (vpv(i), ipv

(i))

S

ppv(i)

ppv(i+1)

ppv(i+2)

a. Trường hợp 1 (ppv(i)

< ppv(i+1)

< ppv(i+2))

ppv(i)

ppv(i+1)

ppv(i+2)

hoặc

ppv(i)

ppv(i+1)

ppv(i+2)

b. Trường hợp 2

(ppv(i) < ppv

(i+1), ppv(i+1) = ppv

(i+2))

ppv(i)

ppv(i+1)

ppv

(i+2)

c. Trường hợp 3

(ppv(i) < ppv

(i+1), ppv(i+1) > ppv

(i+2))

-33-

Trong đó:

mũi tên nét liền để chỉ trạng thái dịch chuyển của các điểm hiện thời,

mũi tên nét đứt để chỉ trạng thái cần dịch chuyển của điểm kế tiếp.

Vấn đề ở đây là cần phải có cách cung cấp thông tin về giá trị của vpv(i), vpv

(i+1),

vpv(i+2) để số lượng bước tính là nhỏ nhất mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Theo kỹ

thuật chia đôi, điện áp của bước kế tiếp sẽ tăng nhờ đưa vào bước nhảy điện áp ∆V

ở giai đoạn tiến thông thường và giảm 1 nửa ∆V ở giai đoạn chia đôi như mô tả trên

hình 2. 9 [3], [34], [51], [79].

Hình 2. 9 Quá trình dò tìm MPP trên đường đặc tính vpv-ppv

Kết hợp quá trình 1 và quá trình 2, thuật toán sử dụng kỹ thuật IB mô tả trên

hình 2. 10 được đề xuất để xác định giá trị các thông số tại MPP.

Với việc sử dụng kỹ thuật IB, số bước lặp đã giảm đáng kể. Không nên chọn

∆V lớn vì có thể vượt quá VOC khi thực hiện tăng V. Kinh nghiệm cho thấy nên

chọn ∆V< (VOC – Vmpp) thì chắc chắn chương trình sẽ hội tụ.

Giai đoạn chia đôi

p

v

∆V ∆V/2

2 1

Giai đoạn tiến thông thường

-34-

Hình 2. 10 Thuật toán IB tìm MPP

2.3.2 Đánh giá tính chính xác của giải pháp đề xuất

Kỹ thuật tìm MPP đã đề xuất được kiểm nghiệm trên MF165EB3, SV-55 (xét

trên 1 panel) với các thông số đã biết cho trong bảng 2.1 và các thông số ẩn cho

trong bảng 2. 2. Kết quả tính toán thông số tại MPP của hai loại PVg ở STC được

cho trong bảng 2. 3.

Start

Đặt các giá trị khởi đầu của vpv(i)

Tính ppv(i)

vpv(i+1) = vpv

(i) + ∆V vpv

(i+2) = vpv(i) + 2∆V

Nhập các tham số của PVg

Tính ipv(i+1), ipv

(i+2) ppv

(i+1), ppv(i+2)

ppv(i) = ppv

(i+1)

ppv(i)< ppv

(i+1)

ppv(i+1)< ppv

(i+2)

Đ

S

Đ

S

Đ S

ppv(i+3)–maxppv

(i), ppv(i)

+1, ppv(i+2)<ε

Stop Pmpp=ppv

(i+2) Vmpp=vpv

(i+2)

i=i+1

i=i+1

Đ

S

vpv(i+3)=vpv

(i+1)–0.5∆V

vpv(i+3)=vpv

(i+1)+0.5∆V

vpv(i+3) =

vpv(i+2)+0.5∆V

Tính ppv(i+3)

-35-

Bảng 2. 3 Kết quả xác định thông số tại MPP ở STC sử dụng kỹ thuật IB

Loại PVg

Giá trị tính được

MF165EB3

(Mitsubishi)

SV-55

(Schott-Germany)

Pmpp (W) 165.2 55

Vmpp (V) 24.2 18.4

Impp (A) 6.83 2.99

Độ chính xác của công suất 99.88% 100%

Các số liệu trong bảng 2. 3 áp dụng cho hai loại PVg trên cho thấy các kết quả

tính toán được bởi thuật toán IB ở STC gần như chính xác với các giá trị do nhà sản

xuất công bố. Điều này cũng thể hiện tính chính xác của thuật toán Newton-

Raphson khi xác định thông số ẩn cho PVg và độ tin cậy của thuật toán IB.

2.4 Mô hình hóa đầy đủ cho nguồn pin mặt trời

2.4.1 Quy đổi giá trị các thông số từ điều kiện vận hành tiêu chuẩn về điều kiện

vận hành bất kỳ

Mục 2.2 và mục 2.3 đã thiết lập được phương pháp xác định bộ giá trị các

thông số ẩn và thông số tại MPP ở STC. Trong điều kiện vận hành thực tế, giá trị

của các thông số (bao gồm cả thông số đã biết và thông số ẩn) đều biến thiên theo

(G, T). Để đưa ra được thông số tại MPP và mô hình hóa PVg đầy đủ ở điều kiện

vận hành với những giá trị bất kỳ của (G, T), cần phải đánh giá được sự thay đổi về

giá trị khi (G, T) biến thiên.

Bằng những thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, giá trị các thông số của PVg

ở trạng thái vận hành với những giá trị bất kỳ của (G, T) có thể được quy đổi từ giá

trị của các đại lượng đó ở STC nhờ các công thức sau [26], [27], [29], [70]:

[ ])TT(C1IGGI stcTIphstcstcT,Gph −+= (2.17)

−+= )TT(C

GGII stcTIstc

SCstcT,GSC (2.18)

-36-

[ ]stc

tstcTVOCstcT,GOC GGlnV)TT(C1VV +−+= (2.19)

G

GRR stcpstcT,Gp = (2.20)

SstcT,GS RR = (2.21)

stc

tstcT,Gt TTVV = (2.22)

[ ])TT(C1PP stcTPmppstcTmpp −+= (2.23)

trong đó: các đại lượng có ký hiệu “stc” nhận các giá trị ở STC,

T, Tstc nhận giá trị đơn vị 0K.

Để kiểm tra tính chính xác của các công thức (2.17), (2.18), (2.19), (2.20),

(2.21), (2.22) và hiệu chỉnh hệ số n, một chu trình kiểm tra được đề xuất như thuật

toán được mô tả trên hình 2. 11.

Hình 2. 11 Thuật toán kiểm tra hệ phương trình mô tả PVg

Start

Giá trị các thông số trên datasheet và kết quả thuật toán

Newton-Raphson

Trường hợp 1 (G thay đổi, T=Tstc)

hoặc trường hợp 2 (T thay đổi, G=Gstc)

Công thức (2.17), (2.18), (2.19), (2.20), (2.21), (2.22)

Thuật toán IB

n=1

Pmpp

|Pmpp-Pdatasheet|<ε

Hiệu chỉnh n Giá trị công suất tức thời tại MPP trên datasheet (Pdatasheet)

tương ứng với trường hợp G thay đổi hoặc T thay đổi

Đ

S

Stop

-37-

Bước khởi đầu xét với n=1, kết quả thu được tương ứng với trường hợp 1

được cho trong bảng 2. 4 và tương ứng với trường hợp 2 được cho trong bảng 2. 5.

Bảng 2. 4 Kiểm tra giá trị của Pmpp khi G thay đổi, T=Tstc

Chủng loại

PVg

G (W/m2)

Pmpp (W) 1000 800 600 400 200

MF165EB3 Tính toán 165.2 132 98.4 64.6 31.1

Datasheet 165.2 131.83 98.13 64.43 30.9

SV-55 Tính toán 55 43.7 32.5 21.4 10.1

Datasheet 55 43.8 32.6 21.4 10.2

Bảng 2. 5 Kiểm tra giá trị của Pmpp khi T thay đổi, G=Gstc

Chủng loại

PVg T (0C)

Pmpp (W) 25 35 45 55 65

MF165EB3 Tính toán 165.2 172.2 179.2 186.1 193.3

Datasheet 165.2 157.6 150.1 142.4 134.9

SV-55 Tính toán 55 57.4 59.5 61.55 63.74

Datasheet 55 52.4 50 47.6 45.1

Các kết quả trên bảng 2. 4 cho thấy khi sử dụng các công thức quy đổi từ

STC sang trạng thái có G biến thiên (T=Tstc) đã gần như chính xác với thông số của

nhà sản xuất. Mặt khác, các kết quả trong bảng 2. 5 cho thấy khi T tăng (G=Gstc),

Pmpp tính toán được tăng ngược chiều với thông số của nhà sản xuất. Điều này cho

thấy n phụ thuộc vào một biến duy nhất là T và biến thiên theo quy luật n giảm khi

T tăng. Một số giá trị của n dò được nhờ thuật toán IB cho thấy n không biến thiên

tuyến tính với T. Vì vậy, hàm số n(T) cần phải được xây dựng nhờ các công cụ toán

học.

-38-

2.4.2 Xây dựng mới hàm số n(T)

Sử dụng thuật toán IB đã xây dựng trong mục 2.3 và hệ phương trình quy đổi

thông số của PVg từ STC về trạng thái vận hành bất kỳ, sự tương ứng giữa n và

Pmpp có thể được xác định tại một số điểm (tính toán rời rạc với G=Gstc và T cho

một vài giá trị).

Hàm số n(T) có thể được xây dựng dựa trên việc tính toán một số giá trị rời

rạc mối quan hệ giữa n và T như mô tả trên hình 2. 12. Để xác định được hàm số

này, phương pháp bình phương cực tiểu (least square method) - một phương pháp

tối ưu hóa được sử dụng để tìm ra một đường khớp nhất với một bộ số cho trước

[13], [55], [88], [92], [102].

Hình 2. 12 Đường cong mô tả các số liệu rời rạc

Đối với bài toán xây dựng hàm n(T), thuật toán IB được sử dụng để tính một

số cặp giá trị n và T để cho giá trị Pmpp trùng với giá trị xác định được nhờ (2.23).

Giả thiết có k cặp giá trị n, T và Pmpp thỏa mãn (2.24):

=

k

k

mppk

2

2

2mpp

1

1

1mppmpp

Tn

P

....

....

....

Tn

P

Tn

P

Tn

P (2.24)

Đối với phương pháp bình phương cực tiểu, loại hàm số được xây dựng

thường có dạng parabol hay hypebol. Khi biểu diễn các giá trị rời rạc thỏa mãn

(2.24) trên hệ trục tọa độ, kinh nghiệm cho thấy đồ thị n(T) có dáng điệu như trên

hình 2. 12, trong đó trục hoành là giá trị của (T-Tstc) và trục tung là giá trị của

-39-

n. Dáng điệu này cho thấy hàm số phù hợp nhất biểu diễn mối quan hệ giữa n và

T có dạng hàm số bậc 2 như mô tả bởi (2.25):

2cxbxan ++= (2.25)

trong đó: x= T - Tstc

Sai lệch giữa các giá trị của hàm số với giá trị mẫu được xác định theo (2.26):

−++=ε

−++=ε

−++=ε

k2kkk

22222

12111

ncxbxa

.........................ncxbxa

ncxbxa

(2.26)

Hàm mục tiêu theo phương pháp bình phương cực tiểu xác định bởi (2.27):

∑=

→ε++ε+ε=ε=k

1i

2k

22

21

2i min...)c,b,a(f (2.27)

Giá trị a, b, c sẽ thỏa mãn điều kiện (2.28), (2.29), (2.30):

0)ncxbxa(2....)ncxbxa(2af

k2kk1

211 =−++++−++=

∂∂ (2.28)

0)ncxbxa(x2....)ncxbxa(x2bf

k2kkk1

2111 =−++++−++=

∂∂ (2.29)

0)ncxbxa(x2....)ncxbxa(x2cf

k2kk

2k1

211

21 =−++++−++=

∂∂ (2.30)

Từ (2.28), (2.29), (2.30) ta lập được hệ phương trình (2.31):

++=++++++++

++=++++++++

++=++++++

2kk

211

4k

41

3k

31

2k

21

kk113k

31

2k

21k1

k12k

21k1

xn...xnc)x...x(b)x...x(a)x...x(

xn...xnc)x...x(b)x...x(a)x...x(

n...nc)x...x(b)x...x(ka

(2.31)

Các hệ số a, b, c của hàm số n(T) được xác định bởi hệ phương trình (2.31)

cho đối tượng PVg bất kỳ.

Cụ thể, hàm số n(T) áp dụng cho MF165EB3 có dạng (2.32) và cho SV-55 có

dạng (2.33):

-40-

2stcstc3EB165MF )TT(

4000009)TT(008017.01)T(n −+−−= (2.32)

2SV 55 stc stc

91 1n(T) 1 (T T ) (T T )10000 20000− = − − + − (2.33)

Đường cong mô tả hàm số n(T) ứng với MF165EB3 và SV-55 được biểu diễn

trên hình 2. 13.

Hình 2. 13 Đường cong mô tả hàm số n(T) ứng với MF165EB3 và SV-55

Kiểm tra lại giá trị của Pmpp khi sử dụng (2.17), (2.18), (2.19), (2.20), (2.21),

(2.22), (2.23) và kỹ thuật IB ứng với các giá trị khác nhau của T và G=Gstc được cho

trong bảng 2. 6.

Bảng 2. 6 Kiểm tra lại ảnh hưởng của T khi G=Gstc, T biến thiên tới Pmpp

Chủng loại

PVg T (0C)

Pmpp (W) 25 35 45 55 65

MF165EB3 Tính toán 165.2 157.6 150.2 142.3 134.9

Datasheet 165.2 157.6 150.1 142.4 134.9

SV-55 Tính toán 55 52.3 50 47.6 45

Datasheet 55 52.4 50 47.6 45

25 30 35 40 45 50 55 60 650.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

1

T ( C)

n(T)

SV-55MF165EB3

0

-41-

Các kết quả thu được trên bảng 2. 6 cho thấy việc hiệu chỉnh n theo T đã đạt

hiệu quả tốt, giá trị công suất tính toán được đã gần như trùng khớp với giá trị theo

datasheet. Đồ thị VOC, ISC, Pmpp tính toán được áp dụng cho MF165EB3 và SV-55

tương ứng với G thay đổi (T=Tstc) và khi T thay đổi (G=Gstc) được biểu diễn trên

hình 2. 14 và hình 2. 15.

a. G=Gstc, T thay đổi b. T=Tstc, G thay đổi

Hình 2. 14 Đồ thị VOC, ISC, Pmpp tính toán được của MF165EB3

a. G=Gstc, T thay đổi b. T=Tstc, G thay đổi

Hình 2. 15 Đồ thị VOC, ISC, Pmpp tính toán được của SV-55

Các đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv khi G thay đổi (T=Tstc) và khi T thay đổi

(G=Gstc) tương ứng với MF165EB3 được biểu diễn trên hình 2. 16 và tương ứng với

SV-55 được biểu diễn trên hình 2. 17.

20 30 40 50 6060

65

70

75

80

85

90

95

100

105

T ( C)

Isc,

Voc

, Pm

pp (%

)

Pmpp tinh toan

Voc

Isc

0 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

20

30

40

50

60

70

80

90

100

G (W/m2)

Voc

, Isc

, Pm

pp (%

)

Pmpp tinh toan

Voc

Isc

15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 6580

85

90

95

100

105

T ( C)

Isc,

Voc

, Pm

pp (%

)

Pmpp tinh toan

Voc

Isc

0200 300 400 500 600 700 800 900 1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

G (W/m2)

Voc

, Isc

, Pm

pp (%

)

Pmpp tinh toan

Voc

Isc

-42-

a. G thay đổi (T=Tstc) b. T thay đổi (G=Gstc)

Hình 2. 16 Đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv tương ứng với MF165EB3

a. G thay đổi (T=Tstc) b. T thay đổi (G=Gstc)

Hình 2. 17 Đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv tương ứng với SV-55

0 5 10 15 20 25 300

1

2

3

4

5

6

7D

ong

dien

(A)

0 5 10 15 20 25 300

20

40

60

80

100

120

140

160

Dien ap (V)

Con

g su

at (W

)

600 W/m2800 W/m21000 W/m2

MPP

0 5 10 15 20 25 300

1

2

3

4

5

6

7

Don

g di

en (A

)

0 5 10 15 20 25 300

20

40

60

80

100

120

140

160

Dien ap (V)

Con

g su

at (W

)

45 C35 C25 C

MPP

0

00

0 5 10 15 200

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Don

g di

en (A

)

0 5 10 15 200

10

20

30

40

50

Dien ap (V)

Con

g su

at (W

)

600 W/m2800 W/m21000 W/m2

MPP

0 5 10 15 200

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Don

g di

en (A

)

0 5 10 15 200

10

20

30

40

50

Dien ap (V)

Con

g su

at (W

)

45 C35 C25 C

0

0

0

MPP

-43-

Đối chiếu các đường đặc tính của hai loại PVg trên trong trường hợp T biến

thiên (G=Gstc) và trường hợp G biến thiên (T=Tstc) với datasheet cho thấy các đường

đặc tính này có dạng gần như trùng khớp với đặc tính do nhà sản xuất cung cấp.

Điều này cho thấy hàm số n(T) đã xác định đã giúp cho mô hình toán học của PVg

trở nên chính xác hơn.

2.4.3 Mô hình hóa đầy đủ cho nguồn pin mặt trời

Nhờ các thông tin thu thập được về (G, T) và datasheet của mỗi cấu trúc PVg,

các thông số ẩn được xác định thông qua thuật toán Newton-Raphson, các công

thức (2.17), (2.18), (2.19), (2.20), (2.21), (2.22), (2.23) và n(T) giúp quy đổi các

thông số từ STC về điều kiện vận hành hiện thời. Phương trình (2.2) giúp đưa ra các

giá trị ipv và vpv tức thời tương ứng để khối nguồn dòng có thể phản ứng được theo

đúng tính chất của PVg. Hình 2. 18 mô tả quá trình mô hình hóa đầy đủ cho PVg

dưới những điều kiện vận hành khác nhau đặc trưng bởi cặp giá trị của (G, T).

Hình 2. 18 Mô hình hóa đầy đủ PVg

Phương

trình (2.2)

G

T

Sử dụng công thức

(2.17), (2.18), (2.19)

(2.20), (2.21),

(2.22), (2.23) và

n(T) để quy đổi giá

trị các thông số từ

STC về giá trị hiện

thời

VOC

ISC

Vmpp

Impp

ở STC

CTV

CTI

Vt

Iph

RS

Rp

ở STC

I0

Đo lường

Datasheet

của PVg

Thuật toán

Newton-

Raphson

Iph

I0

Vt

Rp

RS

Giá trị vận

hành hiện

thời

Nguồn

dòng

ipv

vpv

-44-

Một điều đáng lưu ý ở đây là việc mô hình hóa đầy đủ, xác định chính xác

thông số tại MPP chỉ được áp dụng trong các hệ thống có quy mô công suất lắp đặt

của PVg ở mức vừa và nhỏ. Nguyên nhân của điều này là nhằm tránh sự làm việc

không đồng đều giữa các cell của PVg trong những điều kiện vận hành thực tế.

2.5 Kết luận chương 2

PVg là một đối tượng khá phức tạp, việc mô tả toán học và thực hiện mô hình

hóa gặp nhiều khó khăn. Những khó khăn được kể đến bao gồm: có 5 thông số

không được nhà sản xuất công bố, các thông số của PVg thay đổi theo cả G và T,

quan hệ n(T) phi tuyến. Các kết quả nghiên cứu trong chương 2 đã đạt được mục

tiêu đề ra, cụ thể là:

• Xây dựng thành công bài toán xác định các thông số ẩn cho cấu trúc PVg bất

kỳ nhờ vận dụng phương pháp Newton-Raphson.

• Xây dựng mới kỹ thuật IB cho bài toán xác định chính xác thông số tại MPP:

kỹ thuật dò xác định các cặp (vpv(i), ipv

(i)) trên đường đặc tính vpv-ipv, kỹ thuật chia

đôi dựa trên quan sát trạng thái của 3 điểm kế tiếp nhau trên đường đặc tính vpv-ppv

để tìm điểm có công suất lớn nhất. Với kỹ thuật IB, nhóm các kỹ thuật offline đã

được bổ sung thêm một giải pháp tìm MPP mới với độ chính xác cao và giảm được

khối lượng tính toán.

• Xây dựng mới giải pháp xác định mối quan hệ giữa hệ số n và T: hàm số

n(T) sẽ được xác định dựa trên sự kết hợp phương pháp bình phương cực tiểu với

các công thức kinh nghiệm về sự biến thiên của các thông số theo (G, T), datasheet

của nhà sản xuất và kết quả của kỹ thuật IB. Giải pháp này giúp mô hình hóa đầy đủ

cấu trúc PVg bất kỳ trở nên rõ ràng và kết quả tìm MPP ở điều kiện vận hành bất kỳ

chính xác hơn.

Các kết quả nghiên cứu trên đây đã giúp xây dựng phương pháp luận cụ thể

cho bài toán xác định chính xác thông số tại MPP khi sử dụng thông tin thu được từ

PYR và TempS ở điều kiện vận hành bất kỳ. Đồng thời, các kết quả tính toán được

về MPP sẽ được sử dụng để cung cấp thông tin cho bộ điều khiển trong chương 3.

-45-

CHƯƠNG 3

THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NGUỒN PIN MẶT TRỜI

THEO MÔ HÌNH ĐẦY ĐỦ

3.1 Cấu trúc điều khiển hệ thống

Trên cơ sở những kết quả nghiên cứu trong chương 2 về vấn đề mô hình hóa

đầy đủ về đối tượng PVg, nhận dạng được chính xác MPP nhờ kỹ thuật IB, cấu trúc

hệ thống điều khiển PVg thông qua BBĐ DC/DC và BBĐ DC/AC được mô tả như

trên hình 3. 1.

Hình 3. 1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác PVg theo mô hình đầy đủ

Khối đo lường thu thập thông tin về G từ PYR, T từ TempS cũng như các giá

trị về vpv, ipv ở đầu ra của PVg, giá trị dòng điện trên cuộn cảm iL và dòng điện iC

trên tụ đầu vào của BBĐ DC/DC. Với PVg, G là đại lượng biến thiên nhanh theo

thời gian và có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng phát công suất trong khi T lại biến

thiên rất chậm (có thể coi là hằng số trong những khoảng thời gian ngắn). Thông tin

về G, T cung cấp cho bộ điều khiển được xem như những giá trị rời rạc và được xét

thành cặp giá trị (G, T) tại mỗi thời điểm tính toán điều khiển.

Khối MPPT thực hiện thu thập đầy đủ các thông số của PVg và các giá trị đo

được về (G, T) để đưa ra giá trị mref tương ứng với đích cần đạt đến (thông số tại

DC ~

G

vpv

ug ig

Lưới điện

Vdc

DCbus MBA

MPPT (kỹ thuật IB)

Đo lường

T

Bộ điều khiển phía PVg

mref

L

Bộ điều khiển phía lưới

CS1

Điều khiển phía PVg Điều khiển phía lưới

PVg

PYR TempS CS2

Mặt trời

PLL θ

DC DC

AC ipv

iL, iC

-46-

MPP). Bộ điều khiển phía PVg sẽ thực hiện tính toán và đưa ra quyết định về độ

rộng của xung điều khiển (CS1) trước khi gửi tín hiệu điều khiển đến SW đặt trong

BBĐ DC/DC nhằm đưa được toàn bộ công suất tại MPP về phía DCbus.

Bộ điều khiển phía lưới thu thập thông tin về dòng điện, điện áp tại điểm ghép

nối với lưới điện, góc pha của điện áp lưới từ vòng lặp khóa pha (PLL) và điện áp

trên Vdc, để tính toán, đưa ra quyết định về xung điều khiển trước khi gửi đến các

SW trong BBĐ DC/AC. Nhiệm vụ của khối điều khiển phía lưới là điều khiển giữ

điện áp trên DCbus ở giá trị không đổi, hòa đồng bộ với lưới và phát được công suất

từ PVg vào lưới. Điều này cũng có nghĩa là BBĐ DC/AC có vai trò như một phần

tử trung gian liên kết DCbus với lưới và công suất từ DCbus (đã có được khi điều

khiển PVg vận hành tại MPP thông qua BBĐ DC/DC) sẽ được phát vào lưới thông

qua mạch lực của BBĐ DC/AC nhờ quá trình đồng bộ với lưới.

BBĐ DC/DC buck (giảm áp) và BBĐ DC/DC boost (tăng áp) đều có những

ứng dụng riêng trong hệ thống khai thác PVg tùy theo mục đích điện áp ở đầu ra

BBĐ DC/DC nhỏ hơn hay lớn hơn điện áp đầu vào. Vì vậy, cả hai loại BBĐ này

đều được nghiên cứu trong bài toán điều khiển khi kết hợp kỹ thuật IB trong MPPT

đã xây dựng ở chương 2 với kỹ thuật SMC hoặc AVC để khảo sát, đánh giá khả

năng khai thác năng lượng cho đối tượng là một panel của PVg với giả thiết điện áp

trên DCbus không thay đổi (DCbus đã được kết nối đến những phần tử có khả năng

hấp thụ công suất vô hạn như kho điện hoặc lưới điện).

Trong bài toán ứng dụng kết nối lưới, PVg được sử dụng với các cấu trúc ghép

để đạt công suất và điện áp theo yêu cầu. Đồng thời, BBĐ DC/DC boost được sử

dụng để điều khiển vận hành tại MPP cho PVg cấu trúc ghép có sử dụng mô hình

toán học đầy đủ.

Một đặc điểm quan trọng của PVg đã phân tích trong chương 2 cần phải lưu ý

khi thiết kế điều khiển được nhắc lại ở đây là tại mỗi thời điểm xét tương ứng với

mỗi cặp giá trị (G, T) sẽ luôn tồn tại duy nhất một đường đặc tính vpv-ipv (tương ứng

có một đường đặc tính vpv-ppv). BBĐ DC/DC được điều khiển nhằm mục tiêu khai

thác được MPP sẽ di chuyển điểm L (do sự thay đổi về (G, T) làm cho điểm vận

hành thay đổi từ điểm K trên đường đặc tính vpv1-ipv1 về điểm L trên đường đặc tính

-47-

vpv2-ipv2 ) tới MPP mới (điểm M) trên một đường đặc tính vpv2-ipv2 như mô tả trên

hình 3.2. Trong trường hợp giả định một trường hợp thay đổi đường đặc tính vpv-ipv

trên hình 3.2, đường đặc tính tải của PVg đã thay đổi từ gL=ImppK/VmppK thành

gM=VmppM/ImppM thông qua quá trình điều khiển BBĐ.

Hình 3.2 Quá trình di chuyển của các điểm vận hành khi sử dụng phương pháp IB-AVC

Do quá trình điều khiển chỉ di chuyển điểm làm việc trên một đường đặc tính

vpv-ipv nên mỗi MPP tại mỗi thời điểm xét sẽ được đặc trưng bởi một trong ba yếu

tố sau: Impp, Vmpp hoặc Pmpp. Điều này có nghĩa là chỉ cần chọn mref là một trong ba

đại lượng trên là có thể đạt được đích MPP. Trong những bộ điều khiển sử dụng kỹ

thuật điều khiển SMC hay AVC, mref thường là thông tin về Pmpp hoặc Vmpp. Đây

cũng là ý tưởng chính khi thiết kế các bộ điều khiển cho khối điều khiển phía PVg

trong những nội dung tiếp theo.

3.2 Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các bộ biến đổi

3.2.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển

3.2.1.1 Kỹ thuật điều khiển trượt trong các bộ biến đổi DC/DC

Xét hệ phương trình mô tả đối tượng trong không gian trạng thái (3.1) [47]:

x f (x) g(x)u= + (3.1)

trong đó: x là vectơ trạng thái của hệ thống (x∈Rn, n là số biến trạng thái),

u là tín hiệu điều khiển chỉ nhận giá trị 0 và 1,

i

v

gM vpv1-ipv1

vpv2-ipv2 M

VmppM VmppK

K

L

gL

O

-48-

=

)x(f

)x(f)x(f

)x(f

n

2

1

được gọi là trường vectơ trôi (drift vector field),

=

)x(g

)x(g)x(g

)x(g

n

2

1

được gọi là trường vectơ điều khiển (control input field),

f(x) và g(x) là các vectơ trơn (có thể đạo hàm vô tận lần).

Mặt trượt

Trong hệ thống n chiều (n biến trạng thái) mà chỉ có duy nhất 1 biến điều

khiển u thì mặt trượt S là tập hợp các vectơ trạng thái trong không gian Rn thỏa mãn

h=0. Mặt trượt S là một đa diện trơn (n - 1) chiều trong không gian Rn (mất 1 chiều

thỏa mãn h(x) = 0).

S = x ∈ Rnh = 0

Giả thiết tồn tại một tín hiệu điều khiển phản hồi rời rạc u phù hợp thỏa mãn

u∈0, 1 làm cho quỹ đạo trạng thái x(t) thỏa mãn h trong lân cận điểm 0 hay h ≈ 0.

Sự di chuyển của trạng thái hệ thống x(t) trên mặt trượt S sẽ thỏa mãn các yêu cầu

của điều khiển hệ thống khi xem xét sự ổn định của các trạng thái hệ thống [47].

Gọi đạo hàm của h theo hướng f(x) là f ThL h f (x)

x∂

=∂

, đạo hàm của h theo

hướng g(x) là g ThL h g(x)

x∂

=∂

.

Tín hiệu điều khiển tương đương ueq

Tín hiệu điều khiển tương đương ueq (equivalent control) là sự tương đương

giữa tín hiệu điều khiển (tín hiệu 0, 1) có tần số đóng cắt vô cùng lớn và tín hiệu

điều khiển trơn. Có thể hiểu ueq là luật điều khiển phản hồi trơn có thể duy trì quỹ

đạo trạng thái lý tưởng luôn nằm trên mặt S khi trạng thái đầu tiên của hệ thống

-49-

x(t0)=x0 cũng nằm trên mặt S hay h(x0)=0. Khi đó h phải thỏa mãn điều kiện (3.2)

[12], [47]:

h xh 0 0x t∂ ∂

= ⇔ =∂ ∂

( )h f (x) g(x) u 0

x∂

⇔ + =∂

f g eqL h (L h)u 0⇔ + = (3.2)

Tín hiệu điều khiển tương đương sẽ được xác định bởi (3.3) [12], [47]:

feq

g

L huL h

= − (3.3)

trong đó: 0 < ueq < 1.

Luật điều khiển được xác định theo (3.4):

[ ]1 khi h 0 1u hay u 1 sign(h)0 khi h 0 2

<= = − >

(3.4)

Quá trình thâm nhập vào bề mặt S

Xét đạo hàm theo thời gian của h(x) tại vị trí x [47]:

[ ]d h x hh f (x) g(x)udt x t x

∂ ∂ ∂= = +∂ ∂ ∂ f gL h(x) (L h)u= +

Tại những điểm ở phía trên mặt S, tương đương h>0, tín hiệu điều khiển được

đưa ra để đưa quỹ đạo trạng thái đạt tới mặt S và nằm trên đó khi h 0< [47]. Nếu

Lgh> 0 ở lân cận S, ta phải điều khiển sao cho triệt tiêu ảnh hưởng dương của Lgh

đến h . Trường hợp này chọn tín hiệu điều khiển u=0. Nếu Lgh < 0 ở lân cận S, để

tăng cường ảnh hưởng âm của Lgh thì phải chọn tín hiệu điều khiển u=1.

Tại những điểm ở phía dưới mặt S, tương đương h< 0, tín hiệu điều khiển

được đưa ra để đưa quỹ đạo trạng thái đạt tới mặt S và nằm trên đó khi h 0> [47],

[104]. Nếu Lgh> 0 ở lân cận S, để tính đến ảnh hưởng dương của Lgh thì phải chọn

tín hiệu điều khiển u=1. Nếu Lgh < 0 ở lân cận S, để loại bỏ đến ảnh hưởng âm của

-50-

Lgh thì phải chọn tín hiệu điều khiển u=0. Nếu Lgh=0 trong một lân cận nào đó

quanh mặt trượt S thì hệ thống sẽ không điều khiển được vì h không thể đổi dấu

trong một vùng của S. Vì vậy, để tồn tại sự ổn định quanh mặt trượt, lý thuyết

Lyapunov đã chứng minh điều kiện (3.5) [90]:

h 0 u 1 u 1,h 0

h 0 u 0 u 0,h 0

dh dhlim 0dt dt

dh dhlim 0dt dt

−

+

→ = = =

→ = = =

= >

= <

(3.5)

3.2.1.2 Kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình

Với hệ phương trình (3.1), điểm cân bằng của hệ thống có chứa các biến và

tham số (x, u) luôn thỏa mãn điều kiện (3.6):

f (x) g(x)u 0+ = (3.6)

Cũng theo lý thuyết của Lyapunov, nếu một hệ thống phi tuyến ở gần trạng

thái cân bằng và nó ổn định thì sẽ có một vùng chứa trạng thái cân bằng, nơi mà hệ

thống phi tuyến đó là ổn định. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể được tuyến tính

hóa ở lân cận điểm cân bằng và các biến trạng thái sẽ dao động với tín hiệu nhỏ.

Bản chất của quá trình điều khiển này là tạo ra sự tương thích các biến hệ thống để

đạt được giá trị mong muốn. Nghiệm của hệ phương trình (3.1) sẽ dao động xung

quanh giá trị cân bằng theo quy tắc (3.7):

0

0

x X xu U u= +

= +

(3.7)

trong đó: các đại lượng có ký hiệu in hoa (X0, U0) xác định ở trạng thái ổn định, các

đại lượng có dấu “~” dao động với giá trị rất nhỏ nên được coi là các giá trị xác

định ở trạng thái tín hiệu nhỏ.

Với các BBĐ, bản chất của quá trình điều khiển là sử dụng phương pháp trung

bình hóa mạch đóng cắt, thay thế mạch điện bằng một mạng hai cửa với các biến là

điện áp, dòng điện ở cửa vào và cửa ra. Phương pháp trung bình hóa dựa trên cơ sở

các đại lượng cần điều khiển như điện áp, dòng điện ở đầu vào hay đầu ra BBĐ thay

đổi với tần số thấp hơn nhiều so với tần số đóng cắt của mạch điều khiển. Khi đó có

-51-

thể bỏ qua độ đập mạch của điện áp hay dòng điện và chỉ cần quan tâm đến giá trị

trung bình của chúng trong một chu kỳ đóng cắt TS. Sau khi trung bình hóa ta sẽ

loại bỏ được phần tử đóng cắt và thu được mô hình tín hiệu lớn DC và tín hiệu nhỏ

AC. Vì vậy, kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình được áp dụng để điều khiển các

BBĐ nhằm mục đích đưa điện áp ở đầu vào về giá trị mong muốn, trong đó có kết

hợp với mô hình tín hiệu nhỏ để xác định các thông số cho bộ điều khiển.

3.2.2 Mô tả toán học bộ biến đổi DC/DC buck

3.2.2.1 Bộ biến đổi DC/DC buck

BBĐ DC/DC buck được mô tả như trên hình 3. 3 gồm có một SW và các phần

tử có khả năng tích phóng năng lượng (L, C) [41], [43], [69], [75].

Hình 3. 3 Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC buck

Trong đó: Rdc, Ldc là điện trở và điện cảm của cuộn cảm trong BBĐ DC/DC.

Cpv là tụ điện phía PVg, Cdc là tụ điện phía DCbus.

SW có hai trạng thái vận hành trong mỗi chu kỳ xung: đóng (on) và cắt (off).

Sơ đồ mạch tương đương BBĐ DC/DC buck tương ứng với trạng thái đóng cắt

được mô tả trên hình 3.4.

Hình 3.4 Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC buck

Viết phương trình Kirchhoff 1 và 2 cho mạch trong trường hợp SW on (u=1)

và SW off (u=0) thu được (3.8):

Cpv Diode

Rdc, Ldc SW

+ +

-

DCbus

Cdc Vdc

B

-

PVg

Cpv

Rdc, Ldc iL

a. SW on

ipv

Vdc

iC

vpv

PVg

iC

Cpv

Rdc, Ldc iL ipv

b. SW off

Vdc vpv

PVg

-52-

pv

pv pv L

Ldc L dc dc pv

dvC i i u

dtdiR i L V v udt

= −

+ = − +

(3.8)

Sơ đồ mạch tương đương kết hợp trạng thái trung bình với trạng thái tín hiệu

nhỏ của BBĐ DC/DC buck được mô tả như trên hình 3.5 [89], [105].

Hình 3.5 Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ BBĐ DC/DC buck

Mối quan hệ của các đại lượng ở trạng thái ổn định với trạng thái tín hiệu nhỏ

được mô tả bởi hệ phương trình (3.9) [46], [56], [60], [62]:

pv pv pv

pv pv pv

L L L

dc pv

v V v

d D d

i I i

i I iV V D

= +

= − = −

= − =

(3.9)

trong đó: D và d là hệ số điều chế độ rộng xung điều khiển.

Sử dụng định luật Kirchhoff viết cho mạch vòng phía DCbus và tại nút B, có

(3.10) và (3.11):

Ldc L dc pv dc

diR i L v d Vdt

+ = − (3.10)

C pv Li i i d= − (3.11)

3.2.2.2 Bộ biến đổi DC/DC boost

Tương tự BBĐ DC/DC buck, cấu tạo BBĐ DC/DC boost được mô tả như trên

hình 3. 6 [47].

- +

Vdc d~i~L

pvi~

Li~

Rdc, Ldc +

-

Cdc

D

0v~

d~

Vpv

Cpv

pvv~

PVg

-53-

Hình 3. 6 Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC boost

Sơ đồ mạch tương đương BBĐ DC/DC boost tương ứng với trạng thái đóng

cắt được mô tả như trên hình 3.7.

Hình 3.7 Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC boost

Trong đó: iC là dòng điện qua tụ Cpv đặt ở đầu vào BBĐ DC/DC.

Viết phương trình Kirchhoff 1 và 2 cho mạch trong trường hợp SW on và SW

off thu được phương trình (3.12) và (3.13):

Lpv dc dc

div L (1 u)Vdt

= + − (3.12)

pvpv pv L

dvi C i

dt= + (3.13)

Sơ đồ mạch tương đương trạng thái trung bình kết hợp tín hiệu nhỏ của BBĐ

DC/DC boost được mô tả như trên hình 3.8 [89], [105].

Hình 3.8 Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ BBĐ DC/DC boost

- +

Vdc

2i d

pvi~

2i Rdc, Ldc

Cdc

1/(1-D)

d~

Vpv

pvv~

PVg

Cpv

Li

Diode Rdc, Ldc

SW

+ +

-

DCbus

Cdc Vdc

B

-

PVg

Cpv

Rdc, Ldc

+ +

-

DCbus

Cdc Vdc

-

PVg

b. SW off

Cpv

iL iC

Rdc, Ldc

+ +

-

Cdc Vdc

-

PVg

a. SW on

Cpv

iC iL

ipv ipv

-54-

Mối quan hệ của các đại lượng ở trạng thái ổn định với trạng thái tín hiệu nhỏ

được mô tả bởi (3.14) [46], [56], [60], [62]:

pv pv pv

pv pv pv

L L L

pv dc dc L

v V v

d D d

i I i

i I iV (1 D)V R I

= +

= − = −

= − = − +

(3.14)

Sử dụng định luật Kirchhoff viết cho mạch vòng phía DCbus và tại nút B, có

phương trình (3.13) và (3.15):

Ldc L dc pv dc

diR i L v (1 d)Vdt

+ = − − (3.15)

3.3 Điều khiển khai thác điểm công suất cực đại của nguồn pin mặt trời theo

mô hình đầy đủ ở điều kiện vận hành bất kỳ

3.3.1 Phương pháp IB-SMC

3.3.1.1 Nguyên lý chung của phương pháp IB-SMC

Trong chương 2, các thông số tại MPP (Vmpp, Pmpp) ở điều kiện vận hành bất

kỳ tương ứng với cặp giá trị (G, T) đã được xác định nhờ kỹ thuật IB. Sử dụng cấu

trúc điều khiển như đã mô tả trên hình 3. 1, phương pháp IB-SMC là sự kết hợp

giữa kỹ thuật IB với kỹ thuật SMC để điều khiển BBĐ DC/DC. Thông qua việc lựa

chọn mặt trượt h=0, tín hiệu điều khiển tương đương ueq sẽ được xác định, qua đó

giúp thiết lập xung điều khiển CS1 gửi đến SW đặt trong BBĐ DC/DC nhằm di

chuyển điểm vận hành hiện thời đến đích mref mong muốn mới (MPP mới). Với

nguyên tắc trên, cấu trúc điều khiển theo PVg theo phương pháp IB-SMC được mô

tả như trên hình 3. 9.

-55-

Hình 3. 9 Cấu trúc điều khiển PVg theo phương pháp IB-SMC

Với kỹ thuật SMC trong bài toán điều khiển BBĐ DC/DC, việc lựa chọn mặt

trượt h=0 phải căn cứ vào đặc điểm của BBĐ DC/DC (được mô tả bởi hệ phương

trình trạng thái). Trong đó, ueq phải có chứa mối tương quan ipv/iL với BBĐ DC/DC

buck hoặc phải có chứa mối tương quan (Vdc – vpv)/Vdc với BBĐ DC/DC boost

(chính là đại lượng đặc trưng cho hệ số điều chế độ rộng xung D ở trạng thái ổn

định). Các nhận định này sẽ giúp lựa chọn mặt trượt phù hợp với đối tượng PVg khi

sử dụng BBĐ DC/DC buck hay BBĐ DC/DC boost. Tương ứng với sự khác nhau

của mặt trượt được lựa chọn, thông tin về mref trích xuất từ MPPT (sử dụng kỹ thuật

IB) cũng khác nhau. Cụ thể, mref được chọn là giá trị Pmpp với BBĐ DC/DC buck

hoặc giá trị Vmpp với BBĐ DC/DC boost. Mặt khác, giá trị của các hệ số trong mặt

trượt cũng có ảnh hưởng đến hiện tượng chattering gây tổn hao năng lượng khi

điểm làm việc luôn dao động quanh mặt trượt – một đặc điểm của kỹ thuật SMC. Vì

vậy, cần phải lựa chọn giá trị của các hệ số trong mặt trượt luôn luôn thay đổi trong

các điều kiện vận hành khác nhau để hạn chế hiện tượng chatterring.

Khi kết hợp kỹ thuật SMC và kỹ thuật IB, các giá trị vận hành mong muốn (tại

MPP) đã được xác định trước và được coi là không đổi trong quá trình đưa điểm

vận hành hiện thời về MPP. Đây cũng chính là sự khác biệt giữa phương pháp

IB-SMC với sự kết hợp giữa kỹ thuật SMC và các kỹ thuật tìm MPP trước đây.

3.3.1.2 Phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC buck

Hệ phương trình trạng thái

Viết lại hệ phương trình (3.8) về hệ phương trình trạng thái (3.16):

PVg

BBĐ DC/DC

vpv

Bộ phát xung

ueq

CS1 DCbus

SW

Cpv

Mặt trượt h=0

ipv iC

Bộ điều khiển IB-SMC

MPPT (kỹ thuật IB)

G

T

mref

-56-

dc dc 21 1

dc dc dc

pv 12

pv pv

V R xx x uL L L

i xx uC C

= − − + = −

(3.16)

trong đó: x= [x1 x2] = [iL vpv] là vectơ trạng thái,

dc dc1

dc dc

pv

pv

V R xL L

f (x) iC

− − =

được gọi là trường vectơ trôi,

2

dc

1

pv

xL

g(x)x

C

= −

được gọi là trường vectơ điều khiển.

Mặt trượt

Với BBĐ DC/DC buck, đích cần đạt đến là giá trị công suất tại MPP nên chọn

mref = Pmpp, hàm số mô tả mặt trượt được xác định bởi (3.17):

2 pv mpp a Ch x i P K i 0= − + = (3.17)

hay 2 pv mpp a pv 1h x i P K (i x ) 0= − + − = (3.18)

trong đó:

Pmpp là công suất tại MPP cần đạt đến tại thời điểm xét (kết quả của thuật

toán IB và được coi là hằng số tại mỗi thời điểm tương ứng với cặp giá trị (G, T)),

ipv là hàm của x2 (ipv=ipv(x2)),

Ka (W/A) là đại lượng đánh giá độ trượt của công suất theo dòng điện và có

ảnh hưởng đến dải trễ của đường đặc tính công suất.

Đạo hàm của mặt trượt theo thời gian được xác định bởi (3.19):

2 pv mpp a pv 1d x i P K (i x )dhdt dt

− + − =

-57-

pv pv2 12 pv a a

di didx dxh x i K Kdt dt dt dt

⇔ = + + −

pv pv2 2 pv 2 a 2 a 1

2 2

di dih x x i x K x K x

dx dx⇔ = + + −

(3.19)

Sử dụng điều kiện (3.5) ta có các đường biên giới hạn vùng làm việc ổn định

trong quá trình trượt về điểm làm việc mới:

pv pv pv dc dc1 22 a pv a 1

2 2 pv pv dc dc dc

pv pv pv dc dc2 a pv a 1

2 2 pv dc dc

di di i V Rx xx K i K x 0dx dx C C L L L

di di i V Rx K i K x 0dx dx C L L

+ + − − − − + >

+ + − − − <

(3.20)

Tín hiệu điều khiển tương đương

Lgh(x) và Lfh(x) được xác định theo (3.21) và (3.22):

2

dcpvg a pv 1T

12

pv

xLihL h g(x) K i x

xxxC

∂ ∂ = = − + ∂∂ −

pv2 1g a pv 1

dc pv 2

ix xL h K i xL C x

∂ ⇔ = − − + ∂

(3.21)

dc dc1

dc dcpvf a pv 1T pv2

pv

V R xL LihL h f (x) K i x ixx

C

− − ∂ ∂ = = − + ∂∂

pv pvdc dcf a 1 pv 1

dc dc pv 2

i iV RL h K x i xL L C x

∂ ⇔ = + + + ∂

(3.22)

Từ (3.21) và (3.22), ueq (0 < ueq < 1) được xác định bởi (3.23):

pv pv dc dc

pv 1 a 1pv 2 dc dc

eqpv1 2

pv 1 apv 2 dc

i i V Ri x K xC x L L

uix xi x K

C x L

∂ + + + ∂ =

∂ + + ∂

(3.23)

-58-

Có thể thấy rằng mục tiêu xác định đúng mặt trượt để ueq có chứa mối tương

quan ipv/iL đã đạt được. Các thành phần còn lại trong biểu thức (3.23) biểu diễn ueq

có giá trị rất nhỏ nhưng đóng vai trò như thành phần dẫn trạng thái giúp biến đổi giá

trị của ueq của trạng thái hiện tại sang ueq của trạng thái mong muốn phù hợp với sự

biến đổi thông số trạng thái của BBĐ DC/DC buck cũng như của PVg.

3.3.1.3 Phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC boost

Hệ phương trình trạng thái

Viết lại hệ phương trình (3.12) về hệ phương trình trạng thái (3.24):

2 dc dc1

dc dc

pv 12

pv

x V Vx uL L

i xx

C

− = + − =

(3.24)

trong đó: x= [x1 x2] = [iL vpv] là vectơ trạng thái,

2 dc

dc

pv 1

pv

x VL

f (x) i xC

− = −

được gọi là vec tơ trôi,

dc

dc

VLg(x)0

=

là vec tơ điều khiển.

Mặt trượt

Với BBĐ DC/DC boost, chọn mref = Vmpp, hàm số mô tả mặt trượt được mô tả

bởi (3.25):

b 2 mpp c Ch K (x V ) K i 0= − + = (3.25)

hay b 2 mpp c pv 1h K (x V ) K (i x ) 0= − + − = (3.26)

trong đó:

Vmpp là công suất tại MPP cần đạt đến tại thời điểm xét (kết quả của thuật

toán IB và được coi là hằng số tại mỗi thời điểm tương ứng với cặp giá trị (G, T)),

-59-

ipv là hàm của x2 (ipv=ipv(x2)),

Kb là số thực đặc trưng cho dải trễ của mặt trượt,

Kc (V/A) là đại lượng đánh giá độ trượt của điện áp theo dòng điện [38].

Để trượt được về MPP, động học của chế độ trượt được mô tả trên miền

Laplace bởi (3.27) [38]:

2C pv

dxi Cdt

=

bpv 2 2 mpp

c

KsC x (x V )K

⇔ = − −

2

c pvmpp

b

x (s) 1K CV (s) 1 s

K

⇔ =+

(3.27)

Biểu thức (3.27) cho thấy để trượt được về MPP thì Kb và Kc phải cùng dấu.

Đạo hàm của mặt trượt theo thời gian được xác định bởi (3.28):

pv2 1b c c

didx dxdh K K Kdt dt dt dt

= + −

pv 2 dc dc2 2b c c

2 dc dc

di x V Vdx dxh K K K udt dx dt L L

−⇔ = + − +

(3.28)

Sử dụng điều kiện (3.5) ta có các đường biên giới hạn vùng làm việc ổn định

trong quá trình trượt về điểm làm việc mới:

( )

pv pv pvb c 1 b c pv c 2

2 2 dc

pv pv pvb c 1 b c pv c dc c 2

2 dc dc

di di CK K x K K i K x 0

dx dx L

di C CK K a x K K i K V K x 0

dx L L

+ − + + <

+ − + − + >

(3.29)

Tín hiệu điều khiển tương đương

Lgh và Lfh được xác định theo (3.30) và (3.31):

-60-

dcpv

dcg c b cT2

Vdih LL h g(x) K K Kdxx 0

∂ = = − + ∂

dcg c

dc

VL h KL

⇔ = − (3.30)

2 dc

dcpvf c b cT pv 12

pv

x VLdihL h f (x) K K K i xdxx

C

− ∂ = = − + −∂

pv pv 12 dcf c b c

dc 2 dc

di i xx VL h K K KL dx C

− −⇔ = − + +

(3.31)

Từ (3.30) và (3.31), ueq (0 < ueq < 1) được xác định bởi (3.32):

pv pv 12 dcc b c

dc 2 pveq

dcc

dc

di i xx VK K KL dx C

u VKL

− −− + +

=

pv pv 1dc 2 dc beq

dc dc c 2 pv

di i xV x L KuV V K dx C

− −⇔ = + +

(3.32)

Với cách lập luận tương tự như BBĐ DC/DC buck, có thể thấy rằng mục tiêu

xác định đúng mặt trượt để ueq có chứa thành phần (Vdc-vpv)/Vdc đã đạt được. Các

thành phần còn lại trong biểu thức (3.32) biểu diễn ueq có giá trị rất nhỏ nhưng đóng

vai trò như thành phần dẫn trạng thái, giúp biến đổi giá trị của ueq của trạng thái

hiện tại sang ueq của trạng thái mong muốn phù hợp với sự biến đổi thông số trạng

thái của BBĐ DC/DC boost cũng như của PVg.

3.3.1.4 Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-SMC

Trên đây ta đã thiết lập được mặt trượt, tín hiệu điều khiển tương đương và

đều có chứa các hệ số Ka, Kb, Kc. Giá trị của các hệ số này có ảnh hưởng đến quá

trình trượt từ điểm vận hành này về điểm vận hành khác và thiết lập vùng ổn định

cũng như vùng lân cận của mặt trượt để quỹ đạo di chuyển của điểm vận hành luôn

thỏa mãn 0 ≤ |h| ≤ δ (giá trị +δ tạo đường biên h+ và -δ tạo đường biên h-). Vì vậy,

-61-

các hệ số trên cần phải lựa chọn để δ có giá trị đủ nhỏ, qua đó đảm bảo đạt được

mục tiêu chạm được vào các đường biên trong quá trình di chuyển điểm vận hành.

Với BBĐ DC/DC buck, giá trị đỉnh của iC tương đương với giá trị đỉnh của ipv nên

giá trị của Ka phải khá nhỏ. Với BBĐ DC/DC boost, giá trị đỉnh của iC đã khá nhỏ

nên giá trị của Kc lại không yêu cầu nhỏ như Ka.

Mặt khác, khi xét trong khoảng thời gian ngắn và chỉ có G biến thiên thì quỹ

đạo của MPP trên các mặt phẳng v-p và v-i có dạng không tuyến tính, có xu hướng

gập nhanh khi G có giá trị ở mức thấp. Vì vậy, giá trị của Ka và Kb phải phụ thuộc

vào G để các đường biên có dạng cong và vùng lân cận của mặt trượt có xu hướng

hẹp lại khi G có giá trị nhỏ như mô tả trên hình 3.10.

Hình 3.10 Dạng quỹ đạo trượt về MPP mới khi điều khiển theo phương pháp IB-SMC

Trong đó:

Đường màu nâu biểu diễn mặt trượt h=0,

Các đường màu xanh biểu diễn các đường biên h+ và h- trong quá trình

trượt về điểm làm việc mới,

Các đường mũi tên màu đỏ biểu diễn quá trình di chuyển của điểm làm

việc hiện tại về điểm làm việc mới.

Với các phân tích trên, MPPT sử dụng kỹ thuật IB đã cung cấp thông tin chính

xác về đích cần đạt đến (thông số tại MPP) để bộ điều khiển sử dụng kỹ thuật SMC

chuyển trạng thái vận hành của BBĐ DC/DC buck, BBĐ DC/DC boost tương ứng

với điểm vận hành mong muốn của PVg, qua đó giúp khai thác công suất tại MPP

đưa đến DCbus. Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-SMC được mô tả trên

hình 3.11.

p

v

a. Mặt phẳng v-p b. Mặt phẳng v-i

i

v

h+

h- h+

h-

δ δ δ δ

-62-

Hình 3.11 Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-SMC cho BBĐ DC/DC

3.3.1.5 Mô phỏng đánh giá phương pháp IB-SMC

Để đánh giá được khả năng bám MPP, mô phỏng được thực hiện trên

Matlab/Simulink với T=40 0C và sự biến thiên của G như mô tả trên hình 3. 12.

Kịch bản trên hình 3. 12 đều đã xét đến sự tăng giảm của G, trong đó thời gian thay

đổi từ giá trị 850 W/m2 đến 1000 W/m2 và từ 1000 W/m2 đến 800 W/m2 đều được

xét trong khoảng thời gian 0.1s.

Start

Đo G, T

MPPT (Kỹ thuật IB)

Thông số tại MPP (Vmpp, Pmpp)

Xác định ueq(t) (Kỹ thuật SMC)

h=0

Tiếp tục thực hiện (cài đặt thời gian) Stop

Đ

Duy trì ueq(t)=ueqref tại h=0

Đ

Có sự thay đổi G, T Đ

Gửi xung điều khiển đến SW

Đo vpv, ipv

Tính ppv=vpvipv

S

S

S

-63-

Hình 3. 12 Kịch bản biến thiên của G

Panel PVg được sử dụng là MF165EB3 với giá trị các thông số được cho

trong bảng 2.1 và bảng 2. 2 (chương 2).

Thông số BBĐ: Rdc=0.5 Ω, Ldc=0.008 H,

Cpv =0.001 F với BBĐ DC/DC buck,

Cpv =0.0001 F với BBĐ DC/DC boost,

Tần số đóng cắt: fS=50 kHz.

Điện áp trên DCbus: Vdc= 12 V (với BBĐ DC/DC buck),

Vdc= 48 V (với BBĐ DC/DC boost)

Tham số cho bộ điều khiển IB-SMC được cập nhật theo sự biến thiên của G:

ứng với BBĐ DC/DC buck là astc

0.05 GKG×

= − và BBĐ DC/DC boost là

bstc

0.183 GKG

×= − , Kc= -1. Các hệ số Ka, Kb đã được xác định thông qua quá trình mô

phỏng trong các điều kiện vận hành hoàn toàn khác nhau khi T biến thiên từ 250C

đến 650C, G biến thiên từ 100 W/m2 đến 1000 W/m2 để đảm bảo luôn bám MPP.

Đây cũng chính là điểm khác biệt của phương pháp IB-SMC so với các phương

pháp điều khiển trước đây.

Điện năng thu được từ PVg trong khoảng (0÷t) xác định bởi (3.33):

∫=t

0pv dt)t(p)t(A (3.33)

Điện năng mong muốn thu được trong khoảng (0÷t) được xác định bởi (3.34):

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

800

850

900

950

1000

Thoi gian (s)

G (W

/m2)

-64-

t

mpp mpp0

A (t) P (t)dt= ∫ (3.34)

Tiêu chí đánh giá hiệu quả năng lượng là so sánh mức điện năng thu được với

mức điện năng mong muốn thu được. Hiệu quả năng lượng trong khoảng thời gian

(0÷t) được xác định bởi (3.35):

mpp

A(t)H% 100%A (t)

= (3.35)

Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink BBĐ DC/DC buck và BBĐ DC/DC

boost theo phương pháp IB-SMC được mô tả trên hình 3. 13 và hình 3. 14.

65

Hình 3. 13 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC buck theo phương pháp IB-SMC

-66-

Hình 3. 14 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-SMC

67

Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink khối PVg, các bộ điều khiển IB-SMC

cho BBĐ DC/DC buck và DC/DC boost được mô tả trên hình 3. 15.

a. Sơ đồ mô phỏng khối PVg

b. Bộ điều khiển IB-SMC cho BBĐ DC/DC buck

c. Bộ điều khiển IB-SMC cho BBĐ DC/DC boost

Hình 3. 15 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink khối PVg và bộ điều khiển IB-SMC

-68-

Kết quả mô phỏng đáp ứng của PVg khi áp dụng phương pháp IB-SMC cho

BBĐ DC/DC buck và DC/DC boost được mô tả trên hình 3. 16.

a. Sự biến thiên của G

b. BBĐ DC/DC buck

c. BBĐ DC/DC boost

Hình 3. 16 Đặc tính ppv, Pmpp, A(t) khi điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-SMC

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

800

850

900

950

1000

Thoi gian (s)

G (W

/m2)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

20

40

60

80

100

120

140

160

Thoi gian (s)

IB-S

MC

BB

D D

C/D

C b

uck

p (t)Pmpp(t)A(t)

pv

A(t)=3x136 Ws

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

20

40

60

80

100

120

140

160

Thoi gian (s)

IB-S

MC

BB

D D

C/D

C b

oost

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x136 Ws

pv

-69-

Hiệu quả năng lượng tương ứng với hai BBĐ được xác định từ công thức

(3.35) với kết quả được xác định bởi (3.36):

3 136H% 100% 99.83%408.7×

= = (3.36)

Kết quả cho thấy phương pháp IB-SMC đã khai thác được gần như hoàn toàn

năng lượng của PVg ở mọi thời điểm. Các kết quả trên hình 3. 16 cũng đã cho thấy

đường ppv(t) luôn bám đường Pmpp(t) ở cả những thời điểm không có sự biến thiên

của G (duy trì ổn định tĩnh) hoặc ở những thời điểm có sự tăng, giảm của G (đảm

bảo ổn định động) trong suốt quá trình vận hành PVg.

3.3.2 Phương pháp IB-AVC

3.3.2.1 Nguyên lý chung của phương pháp IB-AVC

Phương pháp IB-AVC sử dụng kỹ thuật AVC để đưa vpv từ trạng thái vận

hành bất kỳ về giá trị điện áp tính toán được của MPPT tại mỗi thời điểm nhờ sử

dụng kỹ thuật IB đã trình bày trong chương 2. Điều này có nghĩa là với cấu trúc

điều khiển BBĐ DC/DC trên hình 3. 1, đích điều khiển được thiết lập về điện áp ở

đầu vào BBĐ tương ứng với mref =Vmpp. Phương pháp này khác biệt với các phương

pháp trước đây ở chỗ đích điều khiển là Vmpp chính xác tại MPP được xác định

trước và không đổi nếu không có sự biến thiên về các giá trị của (G, T).

Với phân tích trên, cấu trúc điều khiển theo phương pháp IB-AVC dù áp dụng

cho BBĐ DC/DC buck hay BBĐ DC/DC boost cũng đều có cấu trúc mạch vòng

điều khiển dòng điện ở vòng trong và mạch vòng điều khiển điện áp ở vòng ngoài

như mô tả trên hình 3. 17 [46], [56], [60], [62].

Hình 3. 17 Mạch vòng điều khiển PVg theo phương pháp IB-AVC

-

PVg

BBĐ DC/DC

Vmpp

vpv

Bộ điều khiển

điện áp +

iLref

+

- iL

Bộ điều khiển dòng

điện

Bộ phát xung

d

CS1

DCbus

SW Cuộn cảm

-70-

Cấu trúc mạch vòng dòng điện, mạch vòng điện áp được mô tả trên hình 3.18.

a. Cấu trúc mạch vòng dòng điện

b. Cấu trúc mạch vòng điện áp

Hình 3.18 Cấu trúc mạch vòng dòng điện và mạch vòng điện áp điều khiển BBĐ DC/DC

Trong đó:

Gcv, Gci là hàm truyền của bộ điều khiển vòng điện áp, dòng điện,

Gfv, Gfi là hàm truyền của bộ lọc nhiễu đo điện áp, dòng điện,

GPWM là hàm truyền của bộ phát xung,

Gk(s) là hàm truyền của mạch vòng kín dòng điện,

Gid(s) là hàm truyền thể hiện mối quan hệ giữa Li với d ,

Gvi là hàm truyền thể hiện mối quan hệ giữa pvv và Li .

Hàm truyền của khâu lọc tín hiệu điện áp, dòng điện được xác định bởi (3.37):

fv fiS

1G G T1 s2

= =+

(3.37)

trong đó: TS=1/fS là chu kỳ phát xung PWM.

Đối với kỹ thuật AVC, mô hình tín hiệu nhỏ của các BBĐ DC/DC như đã mô

tả trên hình 3.5 và hình 3.8 được sử dụng để xác định thông số của các bộ điều

khiển.

Gci(s) GPWM(s) Gid(s) +

-

iLref iL d

Gfi(s)

Gcv(s) Gk(s) Gvi(s) +

-

Vmpp vpv

Gfv(s)

-71-

3.3.2.2 Phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC buck

Mạch vòng dòng điện

Thay (3.9) vào (3.10) ta có (3.38) [46], [56], [60], [62]:

L Ldc L L dc pv pv dc

d(I i )R (I i ) L (V v )(D d) Vdt−

− + = + − −

⇔ Ldc L dc pv dc L pv pv pv dc

diR i L V D R I V d v D v d Vdt

− − = − − + − −

(3.38)

Viết lại (3.38) với điều kiện V0=DVpv - RdcIL lược bớt thành phần vô cùng bé

pvv d và sử dụng biến đổi Laplace, có (3.39):

dc dc L pv pv(R sL )i V d v D+ = −

(3.39)

Với vòng điều khiển dòng điện, coi rằng vpv biến thiên không nhanh so với sự

biến thiên của dòng điện (coi 0v~pv = với mạch vòng dòng điện) ta có hàm truyền

quan hệ giữa Li với d được xác định theo (3.40):

pvLid

dc dc

ViGR sLd

= =+

(3.40)

Hàm truyền xung PWM được xác định gần đúng theo (3.41) [96]:

PWMS

1G T1 s2

=+

(3.41)

Hàm truyền hệ hở của mạch vòng dòng điện được xác định bởi (3.42):

mpp

dcih ci id PWM fi ci

dcS

dc

VRG G G G G G L(1 s )(1 sT )

R

= =+ +

(3.42)

Bộ điều khiển Gci cho mạch vòng dòng điện được xác định bởi (3.43) [9]:

iici ip

KG Ks

= + (3.43)

-72-

trong đó: dcip

mpp S

LK ,2V T

= dcii

mpp S

RK2V T

=

Với thông số bộ điều khiển dòng điện Gci đã lựa chọn như (3.43), hàm truyền

Gk cho mạch vòng kín của dòng điện được xác định bởi (3.44):

ihk

ih

G (s)G (s)1 G (s)

=+

k 2 2

S S

1G (s)1 2T s 2T s

⇔ =+ +

(3.44)

Mạch vòng điện áp

Trong bài toán xây dựng bộ điều khiển, mô hình Thevenin mạch điện tương

đương của PVg có dạng như hình 3. 19, trong đó nguồn áp tương đương Veq thay

thế cho nguồn dòng, điện trở tương đương Req thay cho Rp và RS thông qua phương

trình (3.45) và (3.46) [56], [61]:

eq ph D pV (I I )R= − (3.45)

eq p SR R R= + (3.46)

Hình 3. 19 Mô hình Thevenin mạch điện tương đương của PVg

Thế hệ phương trình (3.9) vào phương trình (3.13) và sử dụng toán tử hóa

Laplace ta có phương trình (3.47):

pvpv L

dvi C i d

dt= +

eq pv pvpv pv L L L L

eq

V V vC v s I D I d i D i d

R− −

⇔ = + − − +

(3.47)

+

Req

- Veq

ipv

vpv

+

-

vpv

ipv RS

Rp

Iph-ID

-73-

Viết lại phương trình (3.47) với điều kiện L pvI D I= , eq pv eq pvV I R V= + , bỏ qua

thành phần vô cùng nhỏ Li d , coi rằng iL biến thiên không nhanh so với sự biến thiên

của độ rộng xung (coi 0d~ = với mạch vòng điện áp) ta có quan hệ hàm truyền ta có

hàm truyền quan hệ giữa pvv và Li được xác định theo (3.48):

pv pv Leq

1v C s i DR

+ =

pv eq

vipv eqL

v DRG (s)

1 C R si⇔ = =

+

(3.48)

Từ kết quả tổng hợp mạch vòng kín của mạch vòng dòng điện ta được hàm

truyền hệ kín của mạch vòng dòng điện gần đúng như sau (bỏ qua thành phần vô

cùng bé bậc cao):

kS

1G (s)1 2T s

=+

(3.49)

Sử dụng (3.48), (3.49) và bỏ qua thành phần vô cùng bé bậc cao, hàm truyền

hệ hở cho mạch vòng điện áp được xác định theo (3.50):

vh cv vi k fvG G G (s)G (s)G=

( )eq

vh cvpv eq

S

DR 1G G 51 C R s 1 T s2

⇔ =+ +

(3.50)

Bộ điều khiển Gcv cho mạch vòng điện áp được xác định bởi (3.51) [9]:

vicv vp

KG Ks

= + (3.51)

trong đó: pv mppvp

dc S

C VK ,

5V T= mpp

vidc S eq

VK

5V T R=

3.3.2.3 Phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC boost

Mạch vòng dòng điện

Thay (3.14) vào phương trình (3.15) ta có (3.52) [46], [56], [60], [62]:

-74-

L Ldc L L dc pv pv dc

d(I i )R (I i ) L V v (1 D d)Vdt−

− + = + − − +

(3.52)

Viết lại phương trình (3.52) với điều kiện pv dc dc LV (1 D)V R I= − + , coi rằng

vpv biến thiên không nhanh so với sự biến thiên của dòng điện (coi 0v~pv = với

mạch vòng dòng điện) và sử dụng biến đổi Laplace, ta có hàm truyền ta có hàm

truyền quan hệ giữa Li với d được xác định theo (3.53):

dc dc L pv dc(R sL )i v V d+ + =

dcL

iddc dc

ViGR sLd

⇔ = =+

(3.53)

Hàm truyền hệ hở của mạch vòng dòng điện được xác định bởi (3.54):

dc

dcih ci id PWM fi ci

dc S

dc

VR 1G G G G G G L 1 T s1 sR

= =++

(3.54)

Bộ điều khiển Gci cho mạch vòng dòng điện được xác định bởi (3.55) [9]:

iici ip

KG Ks

= + (3.55)

trong đó: dcip

dc S

LK ,2V T

= dcii

dc S

RK2V T

=

Với thông số bộ điều khiển dòng điện Gci đã lựa chọn như (3.55), hàm truyền

Gk cho mạch vòng kín của dòng điện được xác định bởi (3.56):

ihk

ih

G (s)G (s)1 G (s)

=+

k 2 2

S S

1G (s)1 2T s 2T s

⇔ =+ +

(3.56)

Mạch vòng điện áp

Thế (3.14) vào (3.13) và sử dụng toán tử hóa Laplace có (3.57):

-75-

pvpv pv L

dvi C i

dt= +

eq pv pv

pv pv L Leq

V V vsC v I i

R− −

⇔ = + −

(3.57)

Viết lại (3.57) với điều kiện L pvI I= , eq pv eq pvV I R V= + có quan hệ hàm truyền

điện áp với dòng điện trên cuộn cảm:

pv pv Leq

1v ( C s) iR

+ =

pv eq

vipv eqL

v RG

1 C R si⇔ = =

+

(3.58)

Từ kết quả tổng hợp mạch vòng kín của mạch vòng dòng điện ta được hàm

truyền hệ kín của mạch vòng dòng điện gần đúng như sau (bỏ qua thành phần vô

cùng bé bậc cao):

kS

1G (s)1 2T s

=+

(3.59)

Sử dụng (3.58) và (3.59), ta có hàm truyền hệ hở cho mạch vòng điện áp:

vh cv vi k fvG G G (s)G (s)G=

eq

vh cvpv eq

S

R 1G G 51 C R s 1 T s2

⇔ =+ +

(3.60)

Bộ điều khiển Gcv cho mạch vòng điện áp được xác định bởi (3.61) [9]:

vicv vp

KG Ks

= + (3.61)

trong đó: pvvp

S

CK ,

5T= vi

S eq

1K5T R

=

3.3.2.4 Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-AVC

Như đã phân tích trong những nội dung trên, kỹ thuật AVC được sử dụng để

đưa điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC về giá trị mong muốn do kỹ thuật IB cung cấp.

-76-

Thông qua việc sử dụng mô hình tín hiệu nhỏ, các thông số của bộ điều khiển cho

mạch vòng điện áp đã được xác định và đều phải thay đổi theo trạng thái vận hành

hiện thời (Vmpp, Req) nên sẽ là bộ điều khiển thích nghi thông số. Với bộ thông số

điều khiển đã xác định cho mạch vòng dòng điện và điện áp, hằng số thời gian của

các bộ điều khiển được xác định theo (3.62) và (3.63).

Hằng số thời gian của mạch vòng dòng điện:

dci

dc

LTR

= (3.62)

Hằng số thời gian của mạch vòng điện áp:

v pv eqT C R= (3.63)

Trong đó, Req của PVg từ cỡ panel trở lên luôn nhận giá trị cỡ trên 1 kΩ, Ldc

thường nhận giá trị (10-2 ÷ 10-3) H, Rdc nhận giá trị cỡ từ 10-2 đến vài Ω. Đồng thời

Req có xu hướng tăng khi G giảm. Như vậy, có thể lựa chọn các thông số BBĐ để

giá trị của Ti luôn đảm bảo nhỏ hơn Tv trong mọi điều kiện vận hành. Phân tích này

đã cho thấy việc thiết kế các bộ điều khiển đã đáp ứng được các yêu cầu kỹ thuật

khi sử dụng cấu trúc hai mạch vòng xếp chồng.

Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC được mô tả trên hình 3.20.

-77-

Hình 3.20 Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC cho BBĐ DC/DC

3.3.2.5 Kết quả mô phỏng phương pháp IB-AVC

Sử dụng PVg loại MF165EB3 và thông số BBĐ đã cho trong mục 3.3.1.4, các

thông số của các bộ điều khiển dòng điện, bộ điều khiển điện áp được xác định theo

theo các biểu thức (3.43), (3.51), (3.55), (3.61). Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển

IB-AVC được biểu diễn trên hình 3. 21.

Hình 3. 21 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển IB-AVC

Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và

BBĐ DC/boost được mô tả trên hình 3. 22 và hình 3. 23.

Start

Đo G, T

MPPT (Thuật toán IB)

Vmpp, Impp

Tiếp tục thực hiện (cài đặt thời gian) Stop

S

Duy trì vpv=Vmpp

Có sự thay đổi G, T Đ

Bộ điều khiển IB-AVC

Đo vpv

S

S

|Vmpp-vpv|>ε

Đ

78

Hình 3. 22 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC buck theo phương pháp IB-AVC

-79-

Hình 3. 23 Sơ đồ mô phỏng trên Matlab/Simulink điều khiển BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-AVC

80

Kết quả mô phỏng đáp ứng của PVg khi áp dụng phương pháp IB-AVC cho

BBĐ DC/DC buck và DC/DC boost được mô tả trên hình 3. 24.

a. Sự biến thiên của G

b. BBĐ DC/DC buck

c. BBĐ DC/DC boost

Hình 3. 24 Đặc tính ppv, Pmpp, A(t) khi điều khiển BBĐ DC/DC theo phương pháp IB-AVC

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

800

850

900

950

1000

Thoi gian (s)

G (W

/m2)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

20

40

60

80

100

120

140

160

Thoi gian (s)

IB-A

VC

BB

D D

C/D

C b

uck

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x136.2 Ws

pv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

20

40

60

80

100

120

140

160

Thoi gian (s)

IB-A

VC

BB

D D

C/D

C b

oost

p (t)Pmpp(t)A(t)

pv

A(t)=3x136.2 Ws

-81-

Các kết quả trên hình 3. 24 cho thấy ppv(t) luôn bám Pmpp(t) ở cả những thời

điểm không có sự biến thiên của G (duy trì ổn định tĩnh) hoặc ở những thời điểm có

sự tăng, giảm của G (đảm bảo ổn định động) trong quá trình vận hành PVg. Với cả

hai BBĐ, phương pháp IB-AVC đã giúp khai thác được gần như hoàn toàn năng

lượng của PVg (99.9%).

3.3.3 So sánh hiệu quả năng lượng và khả năng ứng dụng

Để so sánh hiệu quả khai thác năng lượng giữa các kỹ thuật tìm MPP, luận án

sẽ thực hiện đối chiếu kỹ thuật IB với một số kỹ thuật sau:

Nhóm offline không sử dụng thông tin về (G, T): Kỹ thuật CV (Vmpp=Vmppstc)

Nhóm offline sử dụng thông tin về T: Kỹ thuật Temp.

(Vmpp=Vmppstc(1+CTV(T-Tstc))

Nhóm online tạo dao động có tính chất giống nhau (P&O, INC, trọng lượng 3

điểm): Kỹ thuật P&O với bước nhảy ∆d=0.2%.

Nhóm online can thiệp trực tiếp vào mạch: Kỹ thuật OV. Để thực hiện kỹ

thuật OV, cần sử dụng một SW mắc nối tiếp vào mạch để tìm VOC với chu kỳ đóng

mở 0.4s (Thời gian đóng mạch: 0.3 s, thời gian hở mạch: 0.1 s và Vmpp=0.8VOC|G,T).

Do các kỹ thuật CV, Temp, OV đều cung cấp giá trị Vmpp nên các kỹ thuật này

đều được kết hợp với kỹ thuật AVC.

Điều kiện vận hành PVg là 3 mức giá trị của G: 1000 W/m2, 600 W/m2 và

200 W/m2 khi T có giá trị 25 0C, 35 0C, 45 0C, 55 0C, 65 0C.

Thời gian vận hành với mỗi mức giá trị của G là 3s. Kết quả so sánh được biểu

diễn trên các hình từ hình 3. 25 đến hình 3. 30.

-82-

Hình 3. 25 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=1000 W/m2

Hình 3. 26 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=600 W/m2

25 30 35 40 45 50 55 60 6560

65

70

75

80

85

90

95

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

oost

G=1

000

W/m

2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

25 30 35 40 45 50 55 60 6560

65

70

75

80

85

90

95

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

uck

G=6

00 W

/m2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

-83-

Hình 3. 27 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC buck và G=200 W/m2

Hình 3. 28 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=1000 W/m2

25 30 35 40 45 50 55 60 650

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

uck

G=2

00 W

/m2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

25 30 35 40 45 50 55 60 6560

65

70

75

80

85

90

95

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

oost

G=1

000

W/m

2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

-84-

Hình 3. 29 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=600 W/m2

Hình 3. 30 Đồ thị hiệu quả năng lượng khi sử dụng BBĐ DC/DC boost và G=200 W/m2

25 30 35 40 45 50 55 60 6560

65

70

75

80

85

90

95

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

oost

G=6

00 W

/m2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

25 30 35 40 45 50 55 60 650

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Nhiet do ( C)

H%

BB

D D

C/D

C b

oost

G=2

00 W

/m2

IB-SMCIB-AVCP&OOV-AVCCV-AVCTemp-AVC

0

-85-

Các đồ thị trên cho thấy MPPT sử dụng các kỹ thuật tìm MPP trước đây đã

bộc lộ những nhược điểm chỉ đạt hiệu quả năng lượng cao khi G gần với Gstc hoặc T

gần với Tstc. Điều này đã thể hiện đúng bản chất của các kỹ thuật tìm MPP truyền

thống như đã phân tích trong chương 1. Đồng thời, MPPT sử dụng kỹ thuật IB luôn

đem lại hiệu quả năng lượng cao nhất (gần như tuyệt đối) trong mọi điều kiện vận

hành về (G, T) và luôn cao hơn các kỹ thuật tìm MPP trước đây do có sự kết hợp

của mô hình đầy đủ của PVg với sự chủ động trong việc xác định sự biến thiên của

mức năng lượng đầu vào nhờ PYR và TempS. Điều này cũng cho thấy giải pháp

điều khiển sử dụng kỹ thuật IB trong MPPT kết hợp với kỹ thuật SMC hoặc AVC

sẽ giúp nâng cao khả năng khai thác năng lượng từ PVg, trong đó phương pháp

IB-SMC và IB-AVC cho hiệu quả năng lượng gần như tương đương nhau. Những

phân tích trên đã cho thấy hiệu quả khai thác năng lượng từ PVg chỉ phụ thuộc vào

kỹ thuật tìm MPP mà không phụ thuộc vào loại kỹ thuật điều khiển được sử dụng.

Mặt khác, các kết quả mô phỏng cho thấy dòng điện iC có thể được xem như

một dạng dòng điện xoay chiều xung vuông (với BBĐ DC/DC buck) hoặc xung tam

giác biên độ rất nhỏ (với BBĐ DC/DC boost) và có cùng tần số với tần số cắt của

bộ điều khiển (biểu diễn trên hình PL. 3). Kỹ thuật SMC yêu cầu độ chính xác cao

đối với các thiết bị đo lường để có được thông tin chính xác về dòng điện tức thời iC

và các giá trị của (G, T) trong khi các ứng dụng thực tế luôn gặp phải một số vấn đề

bất cập như: sai số của bản thân các thiết bị đo lường, độ trễ thời gian thu thập và

xử lý thông tin cũng như các hạn chế của thiết bị. Các vấn đề trên đều có thể khắc

phục được bằng các giải pháp kỹ thuật cao nhưng sẽ khiến cho giá thành toàn hệ

thống tăng lên rất nhiều. Khi những vấn đề về kỹ thuật và giá thành được khắc

phục, kỹ thuật SMC mới có thể áp dụng rộng rãi trong các hệ thống khai thác PVg.

Trong khi đó, việc điều khiển đưa điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC về giá trị

đặt đối với kỹ thuật AVC được thực hiện đơn giản hơn, mặc dù có sự dao động

xung quanh giá trị đặt với biên độ nhỏ nhưng sự dao động này khá tương đồng với

cách thức làm việc của PVg khi vpv luôn có xu hướng dao động dù chỉ có những

tương tác rất nhỏ khi tải thay đổi (do quá trình chuyển mạch SW gây nên). Hơn nữa,

giá trị của Vmpp cũng không thay đổi nhiều khi (G, T) có sai lệch nhất định nào đó

gây ra bởi sai số của các thiết bị đo lường và các tính toán trong MPPT.

-86-

Các phân tích trên cho thấy bộ điều khiển phía PVg sử dụng kỹ thuật AVC có

thể được sử dụng nhiều hơn so với kỹ thuật SMC trong các ứng dụng thực tế. Trong

luận án này, kỹ thuật AVC sẽ được tiếp tục sử dụng để điều khiển PVg cho bài toán

ghép nối lưới và thực nghiệm.

3.4 Điều khiển ghép nối lưới cho nguồn pin mặt trời

3.4.1 Cấu trúc điều khiển ghép nối lưới

Đối với các nguồn phát kết nối lưới, kỹ thuật hòa đồng bộ và khóa pha đã

được nghiên cứu khá hoàn thiện [37], [45], [96]. Do mục tiêu chính của luận án là

khai thác được tối đa công suất từ PVg nên hệ thống có kết nối lưới là cần thiết.

Thực ra, lưới điện đóng vai trò như một nguồn thu công suất không hạn chế, điều

này khác hẳn với các tải thụ động hay ắc quy. Tuy nhiên, một số vấn đề cần được

giới hạn để tập trung cho mục tiêu chính, đó là:

- Luôn coi tần số lưới ổn định, kể cả khi có sai lệch so với tần số chuẩn trong

phạm vi cho phép thì trạng thái làm việc vẫn luôn là xác lập;

- Lượng công suất từ PVg đẩy vào lưới hoàn toàn do bộ điều khiển dòng điện

quyết định;

- Trường hợp nếu lưới có sự cố làm mất đồng bộ tạm thời trong thời gian ngắn

thì hệ thống khai thác PVg sẽ được đảm bảo an toàn bằng các bảo vệ tự động cắt và

kết nối lại sau khi chắc chắn sự cố trên lưới đã được giải trừ nhưng các vấn đề này

không nằm trong mục tiêu nghiên cứu của luận án.

Mục 3.3 đã giải quyết được vấn đề khai thác công suất tại MPP của PVg,

trong đó lượng công suất phát ra từ PVg đã được đưa đến DCbus thông qua BBĐ

DC/DC. BBĐ DC/AC thực hiện hai nhiệm vụ đồng thời: thực hiện vai trò của một

bộ nghịch lưu (truyền công suất từ phía DC sang phía AC) và thực hiện vai trò của

một bộ chỉnh lưu tích cực (ổn định điện áp điện áp Vdc trên DCbus). Với những

phân tích trên, cấu trúc điều khiển ghép nối lưới được thực hiện bởi 2 mạch vòng

điều khiển (mạch điều khiển điện áp ở vòng ngoài, mạch điều khiển dòng điện ở

vòng trong) như mô tả trên hình 3. 31.

-87-

Hình 3. 31 Cấu trúc điều khiển phía lưới

Trong đó:

Nhiệm vụ của bộ điều khiển điện áp là đánh giá sai lệch giữa giá trị điện áp

đặt Vdcref với giá trị Vdc phản hồi đo được trên DCbus để cung cấp thông tin về igref

cho mạch vòng điều khiển dòng điện ở vòng trong.

Nhiệm vụ của bộ điều khiển dòng điện là đánh giá sai lệch giữa giá trị dòng

điện đặt igref với dòng điện ig phản hồi đo được để cung cấp tín hiệu điện áp đặt uref

cho bộ điều chế xung điều khiển của BBĐ DC/AC.

Với cách thực hiện cấu trúc điều khiển trên, lượng công suất khai thác được từ

PVg (thông qua BBĐ DC/DC) sẽ luôn được hấp thụ hoàn toàn bởi lưới điện nhờ

việc bộ điều khiển dòng điện trong cấu trúc điều khiển phía lưới.

BBĐ DC/AC đã được trình bày chi tiết trong các tài liệu [33], [66], [69], [96].

Đồng thời, cấu trúc điều khiển ghép nối lưới cho đến nay trở thành kinh điển và đã

được nhiều tài liệu đề cập đến. Vì vậy, mô tả chi tiết BBĐ DC/AC và việc thiết kế

bộ điều khiển ghép nối lưới được trình bày trong phần phụ lục của luận án.

3.4.2 Mô phỏng hệ thống điều khiển ghép nối lưới cho nguồn pin mặt trời

Để đạt được công suất và điện áp theo yêu cầu cho những ứng dụng thực tế

như bài toán ghép nối lưới, những phân tích trong chương 2 đã cho thấy cần phải

thực hiện ghép nối song song, nối tiếp các panel của PVg. Mặt khác, BBĐ DC/DC

boost thường được sử dụng trong bài toán ghép nối lưới cho PVg để hạn chế sự

không đồng nhất về chế độ làm việc của các panel PVg. Sử dụng nội dung đã xây

dựng trong mục 3.3 khi thiết kế bộ điều khiển IB-AVC cho BBĐ DC/DC boost,

việc tính toán bộ điều khiển được trình bày trong phần phụ lục của luận án với một

cấu trúc ghép như sau: ghép nối tiếp 15 panel MF165EB3 thành array và ghép song

song 16 array (các panel hoàn toàn giống nhau) như trên hình 3.32.

Vdc

Bộ điều khiển điện áp

Bộ điều khiển dòng điện

Bộ điều chế xung điều khiển

igref Vdcref CS2 +

-

ig

+

- uref

-88-

Hình 3.32 Cấu trúc ghép nối PVg từ các panel MF165EB3

Giá trị các thông số của cấu trúc ghép được cho trong bảng 3. 1.

Bảng 3. 1 Giá trị các thông số mô phỏng của cấu trúc PVg ghép

Loại thông số Ký hiệu Giá trị

Các thông số đã biết

ISC 117.76 A

VOC 456 V

Vmpp 363 V

Impp 109.28 A

Pmpp 39.6 kW

CTI 0.057 %/0C

CTV -0.346 %/0C

CTP -0.478 %/0C

Các thông số được xác định

bởi thuật toán Newton-

Raphson

Iph 117.79 A

I0 1.65x10-6 A

Vt 25.215 V

RS 0.2354 Ω

Rp 1098.84 Ω

Đồ thị vpv-ipv và vpv-ppv của cấu trúc PVg ghép được biểu diễn trên hình 3.33.

Panel

15

vpv

ipv

+

-

Array 1 Array 2 Array 15 Array 16

Panel

2

Panel

1

Panel

15

Panel

2

Panel

1

Panel

15

Panel 2

Panel 1

Panel

15

Panel

2

Panel

1

-89-

a. G biến thiên b. T biến thiên

Hình 3.33 Đặc tính vpv-ipv và vpv-ppv của cấu trúc PVg ghép

Hàm số n(T) được xác định theo (3.64) (đã được xác định trong chương 2):

2stc stc

9n(T) 1 0.008017 (T T ) (T T )400000

= − − + − (3.64)

Thông số BBĐ DC/DC boost: Rdc= 0.1 Ω, Ldc= 0.02 H, Cpv=10-3 F.

Thông số DCbus: Cdc=5x10-3 F, Vdc=804 V.

Tần số đóng cắt: fS=50 kHz.

Thông số MBA: SđmBA= 40 kVA, RBA = 0.00019 Ω, LBA = 8.84x10-4 H.

Lưới điện: Mạng điện 22 kV, tần số cơ bản 50 Hz.

Bộ lọc: Rlọc= 0.0001 Ω, Llọc= 4.5x10-4 H.

Thông số G và T: G được xét trong kịch bản cho trên hình 3. 12, T=40 0C.

Thông số điều khiển BBĐ DC/AC:

Bộ điều khiển dòng điện: Kii= 1.825, Kip=0.83,

Bộ điều khiển điện áp: Kui=66.1, Kup= 2.68.

0 100 200 300 4000

20

40

60

80

100

120

Don

g di

en (A

)

0 100 200 300 4000

10

20

30

40

Dien ap (V)

Con

g su

at (k

W)

600W/m800W/m1000W/m 2

22

0 100 200 300 4000

20

40

60

80

100

120

Don

g di

en (A

)

0 100 200 300 4000

10

20

30

40

Dien ap (V)C

ong

suat

(kW

)

45 C35 C25 C0

00

-90-

Sơ đồ mô phỏng khối PVg đã được biểu diễn trên hình 3. 15a,

Sơ đồ mô phỏng khối DC/DC boost đã được biểu diễn trên hình 3. 23,

Sơ đồ mô phỏng toàn hệ thống trên Matlab/Simulink được biểu diễn trên hình

3.34. Trong đó, sơ đồ khối mô phỏng bộ điều khiển ghép nối lưới và thiết lập thông

số điều khiển cho BBĐ DC/AC được biểu diễn trên hình PL. 12 và hình PL. 13.

91

Hình 3.34 Cấu trúc mô phỏng toàn hệ thống trên Matlab/Simulink

92

Kết quả mô phỏng biểu diễn đường đặc tính công suất ppv(t) do PVg phát ra,

Pmpp(t) do MPPT cung cấp và điện năng A(t) thu được từ PVg khi kết hợp điều

khiển phía PVg bởi phương pháp IB-AVC với bộ điều khiển phía lưới được biểu

diễn trên hình 3.35. Đặc tính điện áp vpv và Vmpp phát ra từ PVg cấu trúc ghép được

biểu diễn trên hình 3.36.

Hình 3.35 Đặc tính ppv(t), Pmpp(t), A(t) của PVg cấu trúc ghép

Hình 3.36 Đặc tính vpv(t), Vmpp(t) của PVg cấu trúc ghép

Đặc tính dòng điện ipv và Impp phát ra từ PVg cấu trúc ghép được biểu diễn

trên hình 3.37.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

5

10

15

20

25

30

35

40

Thoi gian (s)

Con

g su

at (k

W) v

a di

en n

ang

A(t)

(kW

s)

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x32.54 kWs

pv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3300

305

310

315

320

325

330

335

340

345

350

Thoi gian (s)

Die

n ap

(V)

vpv(t)Vmpp(t)

-93-

Hình 3.37 Đặc tính ipv(t), Impp(t) của PVg cấu trúc ghép

Kết quả mô phỏng trên hình 3.35 cho thấy đường đặc tính ppv(t) đã bám đường

Pmpp(t) gần như tức thời khi có sự biến động về G (đảm bảo khả năng ổn định động)

và duy trì vận hành tại MPP khi không có sự biến thiên về G (đảm bảo khả năng ổn

định tĩnh). Để có thể bám đuổi được MPP, các kết quả trên hình 3.36 cho thấy bộ

điều khiển IB-AVC đã điều khiển vpv bám Vmpp ở mọi thời điểm đúng như MPPT

xác định. Các kết quả trên hình 3.37 cho thấy khi đã điều khiển vpv bám Vmpp, PVg

sẽ phát ra đúng một giá trị dòng điện tương ứng với vpv trên đường đặc tính vpv-ipv

hay nói cách khác việc điều khiển điện áp phát ra từ PVg sẽ làm cho dòng điện ipv

phát ra từ PVg cũng trùng với dòng điện Impp tại MPP. Điều này cho thấy các phân

tích về mối quan hệ dòng điện, điện áp của PVg trong chương 2 là hoàn toàn chính

xác.

Đường đặc tính công suất ppv(t), công suất tác dụng Pinv và công suất phản

kháng Qinv ở đầu ra BBĐ DC/AC được biểu diễn trên hình 3.38.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 340

50

60

70

80

90

100

110

Thoi gian (s)

Don

g di

en (A

)

-94-

Hình 3.38 Đặc tính ppv(t) và công suất phát vào lưới

Quá trình vận hành trong kịch bản đang xét đã thu được 99.9% năng lượng từ

PVg chứng tỏ sự kết hợp rất tốt giữa quá trình điều khiển giữa BBĐ DC/DC và

DC/AC để hấp thụ được hết công suất từ PVg và phát vào lưới. Trong 0.13s đầu

tiên trên hình 3.38, BBĐ DC/AC có vai trò hấp thụ công suất từ lưới để nạp cho Cdc

và đưa Vdc về giá trị đặt. Vì vậy, khi Vdc chưa đạt giá trị đặt thì cuộn cảm trong

BBĐ DC/DC có vai trò tích trữ toàn bộ năng lượng từ PVg. Sau khi Vdc đã đi vào

ổn định, cuộn cảm giải phóng năng lượng khiến đường Pinv(t) cao hơn ppv(t) trong

khoảng thời gian 0.1s, đồng thời Cdc cũng giải phóng năng lượng tích lũy khiến

đường Qinv(t) phải sau 1s mới đi vào ổn định.

Kết quả mô phỏng dòng điện iinv và điện áp uinv pha A ở đầu ra BBĐ DC/AC

(phía hạ áp của MBA) ở thời điểm 1s và 2s (thời điểm có sự biến thiên về G) được

biểu diễn trên hình 3. 39 và hình 3. 40. Các kết quả mô phỏng cho thấy dòng điện

và điện áp phát ra có dạng sin chuẩn, dòng điện luôn chậm pha hơn điện áp và có

biên độ tăng khi G tăng (thời điểm 1s) hoặc biên độ giảm khi G giảm (thời điểm

2s).

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Thoi gian (s)

Con

g su

at

Pinv (kW)Qinv (kVAr)p (kW)pv

-95-

Hình 3. 39 Dòng điện iinv và điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC thời điểm 1s

Hình 3. 40 Dòng điện iinv và điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC thời điểm 2s

Dòng điện iinv và điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC được phân tích phổ tần số

và tổng lượng sóng hài THD như biểu diễn trên hình 3. 41 và hình 3. 42.

0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 1.04 1.06 1.08 1.1-400

-300

-200

-60

0

60

200

300

400

Thoi gian (s)

Don

g di

en v

a di

en a

p da

u ra

BB

D D

C/A

C

Dien ap pha A (V)Dong dien pha A (A)

1.9 1.92 1.94 1.96 1.98 2 2.02 2.04 2.06 2.08 2.1-400

-300

-200

-60

0

60

200

300

400

Thoi gian (s)

Don

g di

en v

a di

en a

p da

u ra

BB

D D

C/A

C

Dien ap pha A (V)Dong dien pha A (A)

-96-

Hình 3. 41 Phổ tần số và hàm lượng sóng hài của iinv

Hình 3. 42 Phổ tần số và hàm lượng sóng hài của uinv

0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6-80

-40

0

40

80Selected signal: 150 cycles. FFT window (in red): 10 cycles

Time (s)

Don

g di

en (A

)

0 1 2 3 4 5 60

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

Harmonic order

Fundamental (50Hz) = 63.38 , THD= 0.31%

Mag

(% o

f Fun

dam

enta

l)

0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6-400

-200

0

200

400Selected signal: 150 cycles. FFT window (in red): 10 cycles

Thoi gian (s)

Die

n ap

(V)

0 1 2 3 4 5 60

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

0.012

Harmonic order

Fundamental (50Hz) = 328.2 , THD= 0.37%

Mag

(% o

f Fun

dam

enta

l)

-97-

Các kết quả trên hình 3. 41 và hình 3. 42 cho thấy THD của iinv chỉ chiếm

0.31% và uinv chỉ chiếm 0.37%. Đối chiếu với tiêu chuẩn IEEE1547 quy định cho

việc ghép nối PVg vào mạng điện phân tán, hàm lượng THD của iinv và uinv nhỏ hơn

rất nhiều so với quy định (5%) [99]. Điều này cho thấy việc xây dựng các bộ điều

khiển đã đáp ứng được các yêu cầu về khai thác năng lượng từ PVg và các yêu cầu

ghép nối lưới.

3.5 Kết luận chương 3

Dựa trên mô hình đầy đủ và nhận dạng chính xác thông số tại MPP của PVg

đã xây dựng được trong chương 2, chương 3 đã giải quyết được một số vấn đề quan

trọng sau:

• Xây dựng được cấu trúc điều khiển kết hợp kỹ thuật IB với kỹ thuật SMC

hoặc AVC để điều khiển chế độ làm việc cho PVg, được gọi là phương pháp IB-

SMC hoặc phương pháp IB-AVC. Các phương pháp IB-SMC và IB-AVC đã đem

lại một góc nhìn khác và cách giải quyết vấn đề khác biệt so với các phương pháp

trước đây trong vấn đề điều khiển và thiết kế bộ điều khiển khi muốn thực hiện mục

tiêu khai thác tối đa khả năng phát công suất của PVg ở mọi điều kiện vận hành.

Việc thực hiện mô phỏng cho 1 panel MF165EB3 sử dụng kỹ thuật IB trong

MPPT đã cho thấy rõ hiệu quả năng lượng cao hơn hơn hẳn cho với các các kỹ

thuật tìm MPP trước đây.

Mặt khác, kết quả mô phỏng đã chỉ ra phương pháp IB-SMC và phương pháp

IB-AVC cho hiệu quả năng lượng tương đồng và gần như tuyệt đối, luôn duy trì

được công suất tại MPP tại mọi thời điểm (khả năng đáp ứng tĩnh và động rất tốt).

Điều này cho thấy hiệu quả năng lượng có được phụ thuộc chủ yếu vào kỹ thuật tìm

MPP và không phụ thuộc nhiều vào kỹ thuật điều khiển (SMC hay AVC) hay loại

BBĐ DC/DC được sử dụng. Nguyên nhân là do sự chuyển dịch trạng thái vận hành

của PVg là tức thời (sự chuyển dịch của các hạt mang điện) và không bị ảnh hưởng

bởi các yếu tố liên quan đến quán tính. Điều này cho phép được lựa chọn phương

pháp điều khiển dễ thực hiện hơn, giá thành thấp hơn cho những đối tượng như

PVg. Phân tích kỹ hơn cho thấy phương pháp IB-SMC yêu cầu rất cao về độ chính

-98-

xác của các thiết bị đo lường, giá thành cao khiến cho khả năng đưa vào những ứng

dụng thực tế bị hạn chế hơn so với phương pháp IB-AVC.

• Với việc kết hợp với phương pháp điều khiển IB-AVC cho BBĐ DC/DC

boost, bộ điều khiển ghép nối lưới áp dụng cho BBĐ DC/AC được xây dựng với vai

trò giữ ổn định điện áp trên DCbus, liên kết giữa DCbus với lưới điện và phát công

suất từ PVg phát vào lưới. Nghiên cứu này được áp dụng để xây dựng cấu trúc điều

khiển hoàn chỉnh cho hệ thống khai thác năng lượng từ PVg kết nối lưới 3 pha.

Thực hiện mô phỏng cho một cấu trúc PVg ghép, các kết quả mô phỏng đã

cho thấy hiệu quả năng lượng và khả năng ứng dụng vào thực tế theo mô hình chính

xác khi kết hợp phương pháp IB-AVC để điều khiển phía PVg và cấu trúc điều

khiển phía lưới trong các bài toán kết nối lưới.

-99-

CHƯƠNG 4

KIỂM CHỨNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRÊN MÔ HÌNH

THIẾT BỊ THỰC

4.1 Xây dựng mô hình cấu trúc thiết bị thực

Chương 2 và chương 3 đã cho thấy mục tiêu khai thác tối đa khả năng phát

công suất của PVg đã đạt được thông qua các kết quả nghiên cứu lý thuyết nhờ mô

hình hóa chính xác PVg, nhận dạng chính xác MPP và kết hợp với kỹ thuật điều

khiển. Các kết quả đó cũng đã cho thấy ngoài yếu tố (G, T), MPPT đóng vai trò

quan trọng đến khả năng khai thác năng lượng từ PVg, BBĐ DC/DC buck hay BBĐ

DC/DC boost chỉ đóng vai trò như một phần tử thực thi.

Để kiểm nghiệm được tính chính xác của đề xuất mới, luận án sẽ tiến hành

thực nghiệm một phần nội dung lý thuyết đã xây dựng với trọng tâm là phần cấu

trúc điều khiển phía PVg (tính từ PVg đến DCbus). Trong đó, PVg được sử dụng là

các panel SV-55 với điện áp tại MPP ở STC là 18.4V và DCbus được nối với ắc

quy điện áp 12V. Với đặc điểm điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC lớn hơn điện áp đầu

ra nên BBĐ DC/DC buck sẽ được sử dụng trong mô hình thiết bị thực và kỹ thuật

điều khiển được sử dụng là kỹ thuật AVC. Số liệu tiến hành thực nghiệm là điều

kiện thời tiết thực tế tại Thái Nguyên với hai mô hình hoạt động đồng thời ở cùng

một thời điểm.

Mô hình thiết bị thực được xây dựng để đánh giá một số kết quả chọn lọc đã

đạt được của luận án bao gồm hai hệ thống riêng biệt. Hệ thống 1 với cấu trúc như

mô tả trên hình 4. 1 sử dụng kỹ thuật tìm MPP truyền thống là CV, Temp hoặc

P&O trong MPPT. Hệ thống 2 với cấu trúc mô tả như trên hình 4. 2 sử dụng kỹ

thuật IB trong MPPT.

-100-

Hình 4. 1 Mô hình thiết bị thực của hệ thống 1

Hình 4. 2 Mô hình thiết bị thực của hệ thống 2

Trong đó:

PVg trong mô hình thực nghiệm là panel SV-55 với các thông số, đặc

điểm đã xét trong chương 2.

BBĐ DC/DC 1 và BBĐ DC/DC 2 là các BBĐ DC/DC buck, được trang

bị SW1 và SW2 để thực hiện điều chỉnh mức năng lượng hấp thụ từ PVg tương ứng

với nhận định của MPPT về MPP tại mỗi thời điểm vận hành.

Ắc quy là phần tử có chức năng duy trì điện áp trên DCbus.

Rt1, Rt2 đi kèm với SWt1, SWt2 đóng vai trò như tải động phía DCbus,

giúp hấp thụ công suất hoàn toàn từ PVg mà không làm tăng điện áp trên DCbus.

Quá trình điều khiển dòng điện thông qua SWt1, SWt2 tương đương với quá trình

+

-

Vdc

it1

iaq1

Ắc quy 1

SWt1

Rt1

CSt1

+ DCbus

-

Sử dụng kỹ thuật CV, Temp hoặc

P&O trong MPPT T

vpv

ipv

Mặt trời

BBĐ

DC/DC 1

SV-55 panel 1

ipv

Mặt trời

PYR TempS

G

+

-

Vdc

it2

iaq2

Ắc quy 2

SWt2

Rt2

CSt2

+ DCbus

-

Sử dụng kỹ thuật IB

trong MPPT

T

vpv

BBĐ

DC/DC 2

SV-55 panel 2

-101-

cân bằng năng lượng giữa phía phát điện (PVg) với phía tiêu thụ điện (tải) hoặc phía

lưới điện và duy trì điện áp trên DCbus ở giá trị cố định khi có yêu cầu.

4.2 Các thiết bị chính

4.2.1 Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời

PYR-BTA là cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời do hãng Vernier sản

xuất. Thiết bị này thu thập công suất của bức xạ mặt trời ở vùng ánh sáng nhìn thấy

và vùng hồng ngoại như mô tả trên hình 4. 3 (bước sóng trong khoảng từ 380 nm

đến 1140 nm). Theo công bố của Vernier, PYR-BTA là một thiết bị mới được sản

xuất vài năm trở lại đây, rất phù hợp với miền bước sóng ánh sáng hấp thụ của PVg.

PYR-BTA được thiết kế để duy trì độ chính xác khi thu năng lượng của các tia bức

xạ đến từ các góc khác nhau nhờ thiết kế hấp thụ bức xạ mặt trời ở phần đỉnh chỏm

trên cảm biến. Sai số của PYR-BTA tùy thuộc vào vị trí của mặt trời nhưng luôn

<5% [100].

a. PYR-BTA b. Đáp ứng theo tần số

Hình 4. 3 Cảm biến PYR-BTA đo công suất của bức xạ mặt trời

Bộ chuyển đổi tín hiệu và cáp dài 6m được nhà sản xuất cung cấp đi kèm với

PYR-BTA để cung cấp tín hiệu quy đổi giữa công suất của bức xạ mặt trời ra tín

hiệu điện áp. Đầu ra của bộ chuyển đổi tín hiệu trong khoảng (0÷5) V tương ứng

với công suất của bức xạ mặt trời trong khoảng (0÷1000)W/m2 (tỉ lệ tuyến tính

200 W/m2 mỗi Vôn).

Đáp

ứng

theo

tần

số

λ (nm)

PYR-BTA

Bộ chuyển đổi tín hiệu

-102-

4.2.2 Cảm biến đo nhiệt độ

Cảm biến LM35 như mô tả trên hình 4. 4 là bộ cảm biến nhiệt có chính xác

cao mà điện áp đầu ra của nó tỉ lệ tuyến tính với nhiệt độ theo thang độ C [98].

Hình 4. 4 Cảm biến LM35 đo nhiệt độ

Đặc điểm chính của LM35 là có điện áp đầu vào Vcc= (4 ÷ 20)V, độ chính xác

ở 250C là ± 0.5V, nhiệt độ đo được trong khoảng (-55 ÷ 1500C).

4.2.3 Ắc quy

Ắc quy kết hợp với tải động trong mô hình thiết bị thực có vai trò như một

phần tử cân bằng năng lượng giữa PVg với tải và duy trì điện áp trên DCbus.

Mô hình thiết bị thực sử dụng ắc quy Đồng Nai (CMF40B20) có dung lượng

35 Ah, điện áp 12 V.

4.2.4 Sơ đồ đấu nối mạch lực và điều khiển

• Mạch lực trong mô hình thiết bị thực là BBĐ DC/DC buck với sơ đồ cấu tạo

đã được mô tả trên hình 4. 5.

• Mạch điều khiển trong mô hình thiết bị thực là mạch sử dụng các chip vi xử

lý kết hợp các khối đo lường, chuyển đổi A/D, chuyển đổi giao thức truyền thông.

Trong đó, chip điều khiển chính là ATMega328P thực hiện nhiệm vụ sau:

- Thu thập tín hiệu từ các module đo điện áp (vpv, vaq), các module đo dòng

(ipv, iaq, it) để chuyển tín hiệu tương tự sang tín hiệu số.

- Thực hiện các kỹ thuật tìm MPP (IB, CV, Temp, P&O) và kỹ thuật AVC.

Gửi tín hiệu điều khiển đến SW1, SW2, SWt1, SWt2 (các MOSFET trên mạch lực) để

thực thi các yêu cầu điều khiển.

a. LM35

LM35

Đáp ứng đầu ra

10 mV/0C

Vcc

b. Đáp ứng theo nhiệt độ

-103-

- Giao tiếp với chip MAX232 để chuyển đổi mức logic truyền thông (từ giao

thức truyền thông TTL (Transistor – Transistor – Logic) sang RS232 qua cổng

truyền thông nối tiếp. Chuẩn giao thức truyền thông để liên kết hai chip này với

máy tính là modbus RTU 232, trong đó máy tính là Master (thiết bị chủ) và chip là

Slave (thiết bị tớ).

- Giao tiếp với chip MCP3008 nhờ chuẩn truyền thông SPI để thu thập thông

tin về G từ PYR-BTA, thông tin về T từ TempS gắn ở mặt sau panel SV-55. Trong

đó, chip MCP3008 có vai trò chuyển tín hiệu tương tự của PYR-BTA và các TempS

sang tín hiệu số.

-104-

Hình 4. 5 Cấu trúc mạch lực và mạch điều khiển thực nghiệm

IP+ IP- Vcc

Vout

Filter

GND

- Tín hiệu dòng điện

C

Dòng điện

c. Module đo dòng điện

d. Module đo điện áp

-

+ -

Vcc

-

+

R2 R3 R4

Tín hiệu điện áp

R1

Vcc

PB1 hoặc PD6 VB

MOSFET

D1 C

D2

D3

R e. Mạch driver cho MOSFET

HO - IR2104

a. Tổng thể mạch lực

Cpv

Diode Ắc quy

Cdc

+ -

Module đo I

PC1

+ Module

đo V

PC0 PC2

vpv ipv iaq

ADC6

it

PC3

+

-

Cuộn cảm

Tải

MOSFET MOSFET tải

Vaq

-

+ Module

đo V

-

+ -

Module đo I

+ -

Module đo I

2 3 5

MAX232 14

13

ATMega328P

T1in

PD0

R1out

PD1 PC1 PC0

PC3

PC2

ADC6

ipv

vpv

vaq

it

Kết nối máy tính

PB1 PD6

iaq

Driver cho MOSFET

Driver cho MOSFET tải

PYR-BTA

Vcc

Đo G

Vcc

Đo T

Vcc

Đo Tamb

CH5

CH4

CH3

MCP3008

LM35 trên SV-55

LM35

PB5 CLK PB4 DOUT

DIN PB3

CH/SHDN PB2

b. Cấu trúc mạch thu thập thông tin và điều khiển

Chuyển đổi mức logic truyền thông

-105-

4.2.5 Lắp đặt các thiết bị và cài đặt

Cách thức lắp đặt, đấu nối và cài đặt các thiết bị trên mô hình thực được mô tả

trên hình 4. 6.

a. Đấu nối các thiết bị và cài đặt

b. Chi tiết mạch lực, mạch điều khiển, ắc quy, tải, máy tính

c. Panel SV-55, TempS, PYR

Hình 4. 6 Các thiết bị trên mô hình thực

PYR

Panel SV-55

TempS đo nhiệt độ

panel SV-55

Hai mạch lực và mạch

điều khiển Tải động thuần trở (dây mai so)

Ắc quy

Máy tính để giám sát/thu

thập các thông số tức thời

để vẽ đồ thị

-106-

Thiết bị trên mô hình thực bao gồm:

- 2 panel SV-55 gắn trên giá đỡ, 2 mạch lực và điều khiển (2 mainboard).

- 1 PYR-BTA tiêu chuẩn của Vernier. PYR được đặt song song với bề

mặt panel SV-55. TempS chủng loại LM35 nối với mạch điều khiển bởi cáp LE-SS

3x0.3 có khả năng chống nhiễu tốt.

- 2 ắc quy. Tải động là dây mai so.

- 1 máy tính để điều khiển, giám sát 2 mạch. Cáp USB-COM để truyền

tin giữa máy tính và mainboard. Thiết bị nạp USB-ISP để ghi chương trình điều

khiển từ máy tính vào mạch.

4.3 Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực

Để phục vụ cho mục tiêu kiểm chứng nội dung lý thuyết, hệ thống 1 và hệ

thống 2 được cài đặt chương trình với được mô tả trên hình 4. 7 và hình 4. 8.

Hình 4. 7 Thuật toán điều khiển của hệ thống 1

Kỹ thuật Temp

Start

Đo lường thông tin về vpv, ipv, Vdc, it1, it2, T

Giữ Vdc cố định

S

Đ

d2=0 (off SWt1)

S

Kỹ thuật CV Đ

Vmpp=18.4V

Kỹ thuật Temp

Vmpp=18.4-0.00743(T-25)

Đ

P&O

S

Vdc ≥ 13.8V

Đo Vdc

S

Đ

Stop

Vdc ≥ Vdcref

Nạp ắc quy Kích hoạt SWt1

Đo Vdc

Đ

S

Tiếp tục Đ S

S

Kỹ thuật CV Đ

Vmpp=18.4V

Vmpp=18.4-0.00743(T-25)

Đ

P&O

S

Điều khiển giữ vpv=Vmpp

Điều khiển giữ vpv=Vmpp

-107-

Hình 4. 8 Thuật toán điều khiển/quản lý năng lượng của hệ thống 2

Phần mềm KingView được sử dụng để thiết lập chế độ vận hành, truy xuất

dữ liệu và vẽ đồ thị các tín hiệu tức thời với giao diện như mô tả trên hình 4. 9.

Hình 4. 9 Chương trình giám sát/điều khiển trên máy tính

Điều khiển giữ vpv=Vmpp

Start

Đo lường thông tin về vpv, ipv, Vdc, it1, it2, G, T

MPPT (Kỹ thuật IB)

Vmpp

Giữ Vdc cố định

Điều khiển giữ vpv=Vmpp

d2=0 (off SWt2)

Vdc ≥ Vdcref

Vdc ≥ 13.8V

Nạp ắc quy Kích hoạt SWt2

Đo Vdc

S

Đ

Đo Vdc

S

Đ

Đ

S

Stop

Tiếp tục Đ

S

-108-

Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực được mô tả trên hình 4. 10.

Hình 4. 10 Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực

trong đó: Apv do chip xử lý chính ATMega328P trên 2 mainboard tính toán theo

công thức (3.33), Ampp do chip xử lý chính ATMega328P trên mainboard hệ thống 2

tính toán theo công thức (3.34).

A/D

Chip xử lý MCP 3008

MPPT (kỹ thuật IB)

Vmpp

Pmpp

Bộ điều khiển giữ vpv=Vmpp và điều

khiển tải động

BBĐ DC/DC 2

Chip xử lý chính ATMega328P

A/D

Chuyển đổi giao thức truyền thông Chip xử lý MAX 232

CS2

Tải động CSt2

MPPT (kỹ thuật CV, Temp, P&O)

Vmpp Bộ điều khiển giữ vpv=Vmpp và điều

khiển tải động

BBĐ DC/DC 1

Chip xử lý chính ATMega328P

A/D

CS1

Tải động

CSt1

Chuyển đổi giao thức truyền thông

Đo vpv, ipv, idc, it Vdc

Chip xử lý MAX 232

Tính Ampp Tính Apv

G

T

vpv ipv

Đo vpv, ipv, idc, it Vdc vpv ipv

Tính Apv

- Hiển thị tất cả các thông số đo được thời gian thực. - Vẽ đồ thị G, T, Pmpp, Vmpp, ppv, vpv, ipv.

Máy tính điều khiển /giám sát

Mainboard hệ thống 1

Mainboard hệ thống 2

- Gửi thông tin khởi chạy mainboard, chọn kỹ thuật tìm MPP để vận hành. - Bắt đầu hay kết thúc tính Apv, Ampp đến 2 chip xử lý ATMega328P. - Thiết lập giá trị điện áp trên DCbus và kích hoạt tải động

Cáp nối máy tính với mainboard 1

Cáp nối máy tính với mainboard 2

-109-

4.4 Kết quả thực nghiệm

4.4.1 Kiểm chứng tính chính xác của giải pháp đã đề xuất

Để kiểm chứng tính chính xác của giải pháp đã đề xuất thông qua biện pháp

điều khiển giữ vpv ở giá trị Vmpp do MPPT sử dụng kỹ thuật IB cung cấp, thực hiện

lần lấy mẫu kiểm chứng thực nghiệm A1 trong khoảng thời gian từ 12h40’30” đến

12h43’30 ngày 22/04/2017 và A2 trong khoảng thời gian từ 13h24’10” đến

13h27’10” ngày 22/04/2017. Kết quả thực nghiệm được biểu diễn trên hình 4. 11.

Đồ thị G, T

Đồ thị Pmpp, ppv

Đồ thị Vmpp, vpv, ipv

a. Lần lấy mẫu A1 b. Lần lấy mẫu A2

Hình 4. 11 Kiểm chứng tính chính xác của các điểm mới trong luận án

-110-

Trong đó:

Trên đồ thị G, T: đường G (màu đen, W/m2) biểu diễn giá trị tức thời của G

nhờ sử dụng PYR, đường T (màu xanh, 0C) có được nhờ sử dụng TempS.

Trên đồ thị Pmpp, ppv: Đường đỏ (Pmpp, W) biểu diễn công suất tức thời tại

MPP do chip xử lý ATMega328P tính toán được khi sử dụng thông tin về (G, T) và

kỹ thuật IB. Đường đen (ppv) biểu diễn công suất tức thời phát ra từ PVg do chip xử

lý ATMega328P tính toán được khi sử dụng thông tin của cảm biến đo dòng điện

phát ra từ PVg (ipv) và điện áp ở hai đầu PVg (vpv).

Trên đồ thị Vmpp, vpv, ipv (đều biểu thị các giá trị trung bình): đường đỏ (Vmpp)

biểu diễn điện áp tại MPP do chip xử lý ATMega328P tính toán được khi sử dụng

thông tin về (G, T) và kỹ thuật IB. Đường đen (vpv), đường xanh (ipv) biểu diễn điện

áp và dòng điện phát ra từ PVg.

Hai lần lấy mẫu A1 và A2 cho thấy G có thể có những thời điểm G chỉ tăng,

giảm đơn thuần hoặc biến thiên khá mạnh. Kết quả trên Hình 4. 11 đã cho thấy

đường ppv, vpv vận hành thực tế gần như trùng khớp với Pmpp(t), Vmpp(t) do MPPT

tính toán được (chỉ có đôi chút dao động với độ lệch rất nhỏ do ảnh hưởng của trễ,

sai số đo lường và tính toán). Sự trùng khớp giữa các đại lượng tính toán với các đại

lượng vận hành phát ra từ PVg đã chứng minh bằng thực nghiệm sự đúng đắn của

thuật toán Newton-Raphson tìm thông số ẩn của PVg, thuật toán IB tìm MPP, hàm

số n(T) các hệ phương trình quy đổi thông số từ STC về điều kiện vận hành bất kỳ

và kỹ thuật AVC và có khả năng giúp khai thác tối đa công suất thực sự của PVg.

4.4.2 Đánh giá hiệu quả năng lượng của giải pháp đã đề xuất

Để đánh giá hiệu quả năng lượng của giải pháp đã đề xuất, hiệu suất H% sẽ

được xác định thông qua các lần lấy mẫu tương ứng với từng cặp giữa kỹ thuật IB

với kỹ thuật P&O (∆d=0.2%), kỹ thuật CV với kỹ thuật Temp. Thời gian của mỗi

lần lấy mẫu là 3 phút. Điện áp trên DCbus luôn được giữ ở giá trị 12V.

• So sánh kỹ thuật IB và kỹ thuật P&O (∆d=0.2%): Thực hiện lần lấy mẫu

kiểm chứng thực nghiệm B1 trong khoảng thời gian từ 10h07’20” đến 10h10’20”

-111-

ngày 14/04/2017 và B2 trong khoảng thời gian từ 11h25’30” đến 11h28’30” ngày

22/04/2017. Kết quả thực nghiệm được biểu diễn trên hình 4. 12.

Đồ thị G, T

Đồ thị Pmpp, ppv tương ứng với kỹ thuật IB

Đồ thị Pmpp , ppv tương ứng với kỹ thuật P&O

a. Lần lấy mẫu B1 b. Lần lấy mẫu B2

Hình 4. 12 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật P&O

Hiệu quả năng lượng (đánh giá điện năng thu được từ PVg) tương ứng

với hai lần lấy mẫu B1 và B2 được biểu diễn trong bảng 4. 1, trong đó H%

được xác định theo (3.35).

-112-

Bảng 4. 1 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật P&O

Lần lấy mẫu B1 Lần lấy mẫu B2

Cặp so sánh IB P&O IB P&O

A(t) (Wphút) 67.7 59.4 80.9 76.3

Ampp (Wphút) 68 81.6

H% 99.56 87.36 99.14 93.5

• So sánh kỹ thuật IB và kỹ thuật CV: Thực hiện lần lấy mẫu kiểm chứng

thực nghiệm C1 trong khoảng thời gian từ 10h15’40” đến 10h18’40” ngày

14/04/2017 và C2 trong khoảng thời gian từ 13h’33” đến 13h36 ngày 22/04/2017.

Kết quả thực nghiệm được biểu diễn trên hình 4. 13.

Hiệu quả năng lượng tương ứng với hai lần lấy mẫu C1 và C2 được biểu diễn

trong bảng 4. 2.

Bảng 4. 2 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật CV

Lần lấy mẫu C1 Lần lấy mẫu C2

Cặp so sánh IB CV IB CV

A(t) (Wphút) 45.7 39.8 109.7 103.7

Ampp (Wphút) 46.2 110.4

H% 98.92 86.15 99.36 93.93

-113-

Đồ thị G, T

Đồ thị ppv, Pmpp tương ứng với kỹ thuật IB

Đồ thị Pmpp, ppv tương ứng với kỹ thuật CV

a. Lần lấy mẫu C1 b. Lần lấy mẫu C2 Hình 4. 13 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật CV

• So sánh kỹ thuật IB và kỹ thuật Temp: Thực hiện lần lấy mẫu kiểm chứng

thực nghiệm D1 trong khoảng thời gian từ 11h09’00” đến 11h12’00” ngày

21/04/2017 và D2 trong khoảng thời gian từ 10h53’40” đến 10h56’40” ngày

22/04/2017. Kết quả thực nghiệm được biểu diễn trên hình 4. 14.

Hiệu quả năng lượng tương ứng với hai lần lấy mẫu D1 và D2 được biểu

diễn trong bảng 4. 3.

-114-

Đồ thị G, T

Đồ thị Pmpp, ppv tương ứng với kỹ thuật IB

Đồ thị Pmpp, ppv tương ứng với kỹ thuật Temp

a. Lần lấy mẫu D1 b. Lần lấy mẫu D2

Hình 4. 14 Đồ thị G, T, Pmpp, ppv khi so sánh kỹ thuật IB với kỹ thuật Temp

Bảng 4. 3 So sánh hiệu quả năng lượng của kỹ thuật IB với kỹ thuật Temp

Lần lấy mẫu D1 Lần lấy mẫu D2

Cặp so sánh IB Temp IB Temp

A(t) (Wphút) 55.8 46.6 111.3 110

Ampp (Wphút) 56.1 111.4

H% 99.46 83.06 99.91 98.74

-115-

Nhận xét chung về kết quả thực nghiệm đánh giá hiệu quả năng lượng: các

lần lấy mẫu thực nghiệm đều cho thấy MPPT sử dụng kỹ thuật IB luôn giúp đường

ppv bám sát đường Pmpp tại mọi thời điểm với mọi thông số vận hành (G, T). Đối với

MPPT sử dụng các kỹ thuật P&O, CV, Temp, đường ppv chỉ bám đường Pmpp ở một

số thời điểm nhất định hoặc luôn nằm dưới đường Pmpp tùy thuộc vào thông số của

(G, T). Kết quả so sánh hiệu quả năng lượng trong từ bảng 4. 1 đến bảng 4. 3 đều

cho thấy kỹ thuật IB đã giúp khai thác được hầu hết năng lượng khả dụng lớn nhất

có thể phát ra từ PVg (hiệu quả xấp xỉ 100%) trong khi hiệu quả năng lượng của các

kỹ thuật còn lại tùy thuộc rất nhiều vào điều kiện vận hành thực tế ở gần hay xa

STC luôn thấp hơn nhiều so với kỹ thuật IB. Các kết quả thực nghiệm trên đã phản

ánh đúng những nhận định, mô phỏng kiểm chứng trong chương 1 và chương 3.

4.5 Kết luận chương 4

Kết quả thực nghiệm đã đạt được các mục tiêu sau:

- Mô hình thực nghiệm đảm bảo cho việc kiểm chứng một số kết quả nghiên

cứu được.

- Kiểm chứng tính đúng đắn của đề xuất mới thông qua đường đặc tính ppv(t)

luôn trùng với đường Pmpp(t). Trong đó, đường đồ thị Pmpp(t) là kết quả của thuật

toán IB do chip xử lý tính toán được và đường đồ thị ppv(t) là kết quả của việc sử

dụng kỹ thuật AVC để đưa điện áp trung bình ở hai cực của PVg (đo được bằng

thiết bị đo điện áp) về giá trị tính toán được của thuật toán IB (Vmpp). Sự trùng khớp

của kết quả thực nghiệm thu được thông qua mô hình thiết bị thực đã minh chứng

tính đúng đắn của sự kết hợp giữa hệ phương trình quy đổi giá trị các thông số của

PVg từ STC về điều kiện vận hành bất kỳ, thuật toán Newton-Raphson khi xác định

giá trị các thông số ẩn, thuật toán IB trong quá trình tìm MPP, cách xây dựng hàm

n(T) theo phương pháp bình phương cực tiểu với kỹ thuật AVC. Đồng thời, các kết

quả này cũng cho thấy chủng loại PYR và TempS được sử dụng là phù hợp với PVg

sản xuất từ chất bán dẫn.

- Chứng tỏ được phương pháp điều khiển kết hợp kỹ thuật IB với kỹ thuật

AVC đã giúp khả năng bám sát MPP, đảm bảo khả năng khai thác tối đa năng lượng

từ PVg tốt hơn so với những phương pháp trước đây.

-116-

Các kết quả thực nghiệm thu được củng cố độ tin cậy của các nghiên cứu lý

thuyết. Hiện tại, TempS và PYR có độ chính xác cao phù hợp với PVg đã phổ biến

rộng rãi trên thị trường góp phần hiện thực hóa phương pháp điều khiển này cho các

ứng dụng trong thực tế.

-117-

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Kết quả nghiên cứu của luận án có đóng góp mới đảm bảo tính khoa học và

thực tiễn:

• Xây dựng mới thành công được một giải pháp giúp xác định chính xác

thông số tại MPP ở thời điểm bất kỳ tương ứng với cặp giá trị (G, T). Giải pháp này

được xây dựng dựa trên các yếu tố: phương pháp Newton-Raphson xác định giá trị

các tham số ẩn ở STC, kỹ thuật IB (dò và chia đôi) xác định thông số tại MPP, hàm

số n(T) dựa trên việc kết hợp kỹ thuật IB với phương pháp bình phương cực tiểu.

• Xây dựng mới thành công cấu trúc điều khiển sử dụng giải pháp đã đề xuất

với kỹ thuật SMC hoặc kỹ thuật AVC cho BBĐ DC/DC buck và BBĐ DC/DC

boost - một khâu thiết yếu trong hệ thống khai thác PVg. Sự kết hợp này đã đem lại

những phương pháp điều khiển khác biệt so với các phương pháp điều khiển trước

đây, giúp nâng cao hiệu quả khai thác năng lượng của PVg.

Ngoài ra, luận án còn đóng góp thêm:

• Xây dựng cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC ghép nối lưới khai thác

năng lượng từ PVg. Với cấu trúc điều khiển này, chính cấu trúc điều khiển phía

PVg đã xác định được lượng đặt chính xác về MPP làm lượng đặt cho BBĐ

DC/AC, đảm bảo đẩy được tối đa công suất từ PVg thu được vào lưới. Các kết quả

nghiên cứu đã được kiểm chứng bằng kết quả mô phỏng trong Matlab.

• Xây dựng thành công mô hình thiết bị thực kiểm chứng một số kết quả

nghiên cứu. Mô hình này sử dụng panel SV-55, BBĐ DC/DC buck, DCbus giữ điện

áp cố định, PYR đo G, TempS đo T trong điều kiện vận hành thực tế tại Việt Nam.

Các kết quả thực nghiệm đã cho thấy việc sử dụng giải pháp MPPT đã đề xuất đã

giúp khai thác gần như hoàn toàn năng lượng lớn nhất có thể phát ra từ PVg trong

mọi điều kiện vận hành và khắc phục được các nhược điểm của các kỹ thuật tìm

MPP trước đây. Điều này đã cho thấy tính đúng đắn của giải pháp đã đề xuất với

đối tượng là PVg sản xuất từ các chất bán dẫn và phương pháp điều khiển là phù

-118-

hợp giúp nâng cao khả năng khai thác loại nguồn này trong hệ thống điện, qua đó

thấy được khả năng ứng dụng vào thực tế của các nội dung lý thuyết đã xây dựng.

2. Kiến nghị

Phát triển các kết quả nghiên cứu của luận án cho các hướng nghiên cứu

cùng lĩnh vực:

• Hệ thống có sự tham gia của nhiều nguồn phân tán sử dụng năng lượng tái

tạo.

• Điều khiển các BBĐ đa mức khai thác PVg.

-119-

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN

ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ

1. Lê Tiên Phong, Ngô Đức Minh (2014), “Research on Designing an Energy Management System for Isolated Photovoltaic Source”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên, ISSN 1859-2171, tập 117, số 13.

2. Ngô Minh Đức, Lê Tiên Phong, Ngô Đức Minh (2015), “Nghiên cứu điều khiển bộ biến đổi điện tử công suất khai thác nguồn pin mặt trời trên mô hình thiết bị thực”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên, ISSN 1859-2171, Tập 132, số 02.

3. Lê Tiên Phong, Ngô Đức Minh (2015), “A New Method to Identify Maximum Power Point for Photovoltaic Generation”, Hội thảo quốc tế IEEE ComManTel 2015 tổ chức tại Đà Nẵng và IEEE Xplore, ISBN: 978-1-4673-6547-5.

4. Lê Tiên Phong, Ngô Đức Minh, Nguyễn Văn Liễn (2016), “Một phương pháp điều khiển mới nâng cao khả năng khai thác nguồn pin mặt trời”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ điện tử - VCM 2016 tổ chức tại Cần Thơ, ISBN: 978-1-4673-6547-5.

5. Lê Tiên Phong, Ngô Đức Minh, Nguyễn Văn Liễn (March 2017), “Improving Efficiency and Response for Photovoltaic Power Generation with DC/DC Buck Converter”, International Journal of Engineering Research and Technology (IJERT), ISSN: 2278-0181, Vol. 6, Issue 3.

-120-

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt

[1] Lê Kim Anh (2016), “Nghiên cứu hệ thống điều khiển kết nối lưới sử dụng

nguồn pin quang điện”, Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một, Vol. 5 (30).

[2] Lê Kim Anh, Huỳnh Dương Khánh Linh (2015), “Điều khiển kết nối lưới cho

nguồn điện pin quang điện kết hợp với nguồn pin nhiên liệu”, Tạp chí Khoa

học Đại học An Giang, Vol. 8 (4), pp. 32-40, ISSN: 0866-8086.

[3] Tạ Văn Đĩnh (2009), “Phương pháp tính”, Nhà xuất bản giáo dục Việt Nam.

[4] Thân Ngọc Hoàn (2009), “Năng lượng điện Mặt trời và những phương pháp

nâng cao chất lượng và hiệu suất”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, số

18.

[5] Lại Khắc Lãi, Vũ Nguyên Hải, Trần Gia Khánh (2014), “Điều khiển hệ thống

lai năng lượng gió và mặt trời trong lưới điện thông minh”, Tạp chí Khoa học

và Công nghệ, 118(04): 15-21.

[6] P. Nguyễn (2014), Lưới điện phân tán, Tạp chí Thông tin và Công nghệ

(STINFO), số 9/2014, ISBN 1859-2651, http://www.cesti.gov.vn/khong-gian-

cong-nghe/luoi-dien-phan-tan/content/view/8281/ 286/81/1.html.

[7] Nguyễn Viết Ngư, Lê Thị Minh Tâm, Trần Thị Thường, Nguyễn Xuân

Trường (2015), “So sánh hai thuật toán INC và P&O trong điều khiển bám

điểm công suất cực đại của hệ thống pin quang điện cấp điện độc lập”, Tạp chí

Khoa học và Phát triển, tập 13, số 8,: pp. 1452-1463.

[8] Nguyễn Viết Ngư, Wang Hong-hua, Nguyễn Xuân Trường, Võ Văn Nam, Lê

Thị Minh Tâm (2011), “Mô phỏng bám sát điểm công suất cực đại dàn pin

năng lượng mặt trời dựa trên điều khiển mờ”, Tạp chí Khoa học và Phát triển,

tập 9, số 27.

[9] Nguyễn Doãn Phước (2002), “Lý thuyết điều khiển tuyến tính”, Nhà xuất bản

Khoa học và Kỹ thuật, Quyển 1, in lần thứ 4.

[10] Hà Thị Thu Phương, Nguyễn Tiến Thư, Hồ Phạm Huy Ánh, Cao Văn Kiên

(2016), “Tối ưu công suất MPPT nguồn quang năng PV dùng thuật toán P&O

mờ thích nghi”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ Điện tử - VCM-2016,

ISBN 978-604-913-503-3.

-121-

[11] Vũ Hoàng Phương (2014), “Điều khiển nghịch lưu nguồn Z ứng dụng cho hệ

phát điện phân tán”, luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách Khoa Hà

Nội.

[12] Nguyễn Phùng Quang, Phan Thành Chung, Đỗ Thị Loan (2009), “Điều khiển

trượt bộ biến đổi DC-DC tăng áp và giảm áp kiểu quadratic”, Tạp chí Khoa

học và Công nghệ, số 63(1).

[13] Phạm Hữu Sy (2013), “Tương quan thực nghiệm và bình phương bé nhất”,

Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số 41.

[14] Lương Hoàn Tiến, Nguyễn Minh Khai, Trần Văn Thuận, Ngô Văn Thuyên

(2016), “Bộ nghịch lưu một pha nguồn Z hình T với giải thuật ngắn mạch hỗn

hợp”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ Điện tử - VCM-2016, ISBN 978-

604-913-503-3.

[15] Ngô Mạnh Tiến, Đặng Văn Hiệp, Hà Thị Kim Duyên (2011), “Mô hình hóa,

mô phỏng và thiết kế chế tạo bộ biến đổi công suất cho hệ thống pin năng

lượng mặt trời công suất nhỏ”, Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động

hóa – VCCA-2011.

[16] Lý Ngọc Thắng (2013), “Nghiên cứu thiết kế hệ thống tự động thích ứng với

vị trí mặt trời nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng các thiết bị dùng năng lượng

mặt trời”, đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ, Viện năng lượng.

[17] Trần Văn Thuận, Nguyễn Minh Khai, Dương Trường Duy (2016), “Bộ tăng áp

độ lợi cao DC-DC không cách ly”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ Điện tử

- VCM-2016, ISBN 978-604-913-503-3.

[18] Võ Đại Vân, Nguyễn Minh Khai, Trần Tấn Tài, Nguyễn Minh Tâm, Trần Văn

Thuận, Ngô Văn Thuyên (2016), “Nghịch lưu một pha tăng áp bảy bậc”, Hội

nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ Điện tử - VCM-2016, ISBN 978-604-913-503-3.

Tiếng Anh

[19] A. Elnozahy, Ali K. Abdel Rahman, Ahmed Hamza H. Ali, Mazen Abdel-

Salam, S. Ookawara (January 2016), “Thermal/Electrical Modeling of a PV

Module as Enhanced by Surface Cooling”, Journal of Clean Energy

Technologies, Vol. 4, No. 1.

-122-

[20] A. M. Muzathik (2014), “Photovoltaic Modules Operating Temperature

Estimation Using a Simple Correlation”, International Journal of Energy

Engineering, Vol. 4, Iss. 4.

[21] A. Mellit, M. Drif, A. Malek (2017), “EPNN-based prediction of

meteorological data for renewable energy systems”, Revue des Energies

Renouvelables, Vol. 13, No. 1.

[22] A.B.G. Bahgat, N.H. Helwab, G.E. Ahmadb, E.T. El Shenawy (2005),

“Maximum Power Point Tracking Controller for PV systems using neural

networks”, Renewable Energy, 30, pp 1257-1268.

[23] A.Q. Jakharani, A.K. Othman, A.R.H. Rigit, S.R. Samo (2011), “Comparison

of Solar Photovoltaic Module Temperature Models”, World Applied Sciences

Journal (Special Issue of Food and Environment), ISSN 1818-4952, Vol. 14.

[24] Abel Garcia B., Francisco R. Trejo-M., Felipe Coyotl-M., Ruben Tapia-I,

Hugo Romeo-T (July 2013), “Design and Implementation of a FLC for DC-

DC Converter in a Microcontroller for PV System”, International Journal of

Soft Computing and Engineering (IJSCE), ISSN: 2231-2307, Vol. 3, Issue 3.

[25] Abir Chatterjee (2012), “Modeling and Control of Photovoltaic Generating

Station”, dissertation for degree of philosophy in the Graduate School of the

Ohio State University, 2012.

[26] Adel El Shahat (2010), “Maximum Power Point Genetic Identification

Function for Photovoltaic System”, International Journal of Recent Research

and Applied Studies, Vol. 3(3).

[27] Adel El Shahat (2010), “PV Cell Module Modeling & ANN Simulation for

Smart Grid Application”, Journal of Theoretical & Applied Information

Technology, Vol. 16 Issue 1/2.

[28] Ahmed A. El Tayyan (2011), “PV system behavior based on datasheet”,

Journal of Electron Devices, ISSN: 1682-3427, Vol. 9.

[29] Aissa Chouder, Santiago Silvestre, Nawel Sadaoui, Lazhar Rahmani (2012),

“Modeling and Simlation of A Grid Connected PV System based on the

Evaluation of Main PV Module parameters”, Simulation Modelling Practise

and Theory, Vol. 20, Issue. 1.

-123-

[30] Ali Reza Reisi, Mohammad Hassan Moradi, Shahriar Jamasb (2013),

“Classification and comparison of maximum power point tracking techniques

for photovoltaic system: A review”, Renewable and Sustainable Energy

Reviews, 19, pp 433–443.

[31] Ankur V. Rana, Hiren H. Patel (2013), “Current Controlled Buck Converter

based Photovoltaic Emulator”, Journal of Industrial and Intelligent

Information, Vol. 1, No. 2.

[32] Anmol Ratna Saxena, Shyam Manohar Gupta (2014), “Performance Analysis

of P&O and Incremental Conductance MPPT Algorithms Under Rapidly

Changing Weather Conditions”, Journal of Electrical Systems, 10-3, 2014.

[33] Antonino Riccobono, Enrico Santi (2011), “Positive Feed-Forward Control of

Three-Phase Voltage Source Inverter for DC Input Bus Stabilization”, Applied

Power Electronics Conference and Exposition (APEC), 2011 Twenty-Sixth

Annual IEEE.

[34] Arnold Neumaier (2001), “Introduction to Numerical Analysis”, Cambridge

University Press, ISBN 0-521-33610-4.

[35] Ashok Kurmar, N.S Thakur, Rahul Makade, Maneesh Kumar Shivhare (April

2011), “Optimization of Tilt Angle for Photovoltaic Array”, International

Journal of Engineering Science and Technology (IJEST), Volt. 3, No. 4.

[36] Atul Gupta, Venu Uppuluri Srinivasa (2012), “Design, Simulation and

Verification of Generalized Photovoltaic cells Model Using First Principles

Modeling”, International Journal on Control System and Instrumentation,

Vol. 3, No. 1.

[37] Behrooz Bahrani, Stephan Kenzelmann, Alfred Rufer (July 2011),

“Multivariable-PI-Based dq Current With Superior Axis Decoupling

Capability”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 58, No. 7.

[38] Daniel Gonz´ alez Montoya, Carlos Andr´ es Ramos Paja, Roberto Giral

(2015), “Improved design of sliding mode controllers based on the

requirements of MPPT techniques”, IEEE Transactions on Power Electronics.

-124-

[39] Eduardo Moreira Vicente, Robson Luiz Moreno, Enio Roberto (2015), “MPPT

Technique Based on Current and Temperature Measurements”, International

Journal of Photoenergy.

[40] Emil A. Jimenez Brea, Eduardo I. Ortiz-Rivera (2010), “Simple Photovoltaic

Solar Cell Dynamic Sliding Mode Controlled Maximum Power Point Tracker

for Battery Charging Applications”, Applied Power Electronics Conference

and Exposition (APEC), 25th Annual IEEE.

[41] Fan Zhang, Jon Maddy, Giuliano Premier, and Alan Guwy (2015), “Novel

current sensing photovoltaic maximum power point tracking based on sliding

mode control strategy”, Solar Energy, Vol. 118.

[42] G. Shobana, P. Sornadeepika, Dr. Ramaprabha (2013), “Global Maximum

Power Point Tracking of Photovoltaic Array under Parital Shaded

Conditions”, International Journal of Engineering Research, Vol. 2, Issue. 3.

[43] Gaga Ahmed, Errahimi Fatima, ES-Sbai Jania (September 2015), “Design and

Simulation of a Solar Regulator Based on DC-DC Converters Using a Robust

Sliding Mode Controller”, Journal of Energy and Power Engineering, David

Publishing, Vol 9.

[44] Gilbert M.Masters (2004), “Renewable and Efficient Electric Power Systems”,

A John Wiley & Son, INC, Publishcation, ISBN: 0-471-28060-7.

[45] Hadi Malek (2014), “Control of Grid-Connected Photovoltaic Systems Using

Fractional Order Operators”, A dissertation submitted in partial fulfillment of

the requirements for the degree of Doctor Phylosophy in Electrical

Engineering, Utal State University.

[46] Hebatallah M. Ibrahim, Jimmy Peng, and Mohamed S. El Moursi (June 2013),

“Dynamic Analysis of Buck-Based Photovoltaic Array Model”, International

Journal of Electrical Energy, Vol. 1, No. 2.

[47] Hebertt Sira-Ramirez, Ramon Silva-Ortigoza, “Control Design Techniques in

Power Electronics Devices”, Springer Publisher, e-ISBN 1-84628-459-7, 2006.

[48] Hicham Fakham, Di Lu, Bruno Francois (2011), “Power Control Design of a

battery charger in a Hybrid Active PV generator for loadfollowing

-125-

applications”, IEEE Transaction on Industrial Electronics, Vol. 58, Iss. 1 , pp.

85-94, TIE-09-1370.

[49] Hiren Patel and Vivek Agarwal (2008), “Matlab-Based Modeling to Study the

Effects of Partial Shading on PV Array Characteristics”, IEEE Transactions

on Energy Conversion, Vol. 23, No. 1.

[50] Hiren Patel and Vivek Agarwal (2008), “Maximum Power Point Tracking

Scheme for PV Systems Operating Under Partially Shaded Conditions”, IEEE

Transactions on Industrial Electronics, Vol. 55, No. 4.

[51] James F. Epperson (2013), “Introduction to Numerical Methods and Analysis”,

Willey & Sons Publisher, Second Edition, ISBN 978-1-118-36759-9.

[52] Jen-Cheng Wang, Jyh-Cherng Shieh, Yu-Li Su, Kun-Chang Kuo, Yen-Wei

Chang, Yu-Ting Liang, Jui-Jen Chou, Kuo-Chi Liao, Joe-Air Jiang (2011), “A

novel method for the determination of dynamic resistance for photovoltaic

modules”, Energy, Vol. 36.

[53] Jiyong Li, Honghua Wang (2009), “Maximum Power Point Tracking of

Photovoltaic Generation Based on the Optimal Gradient Method”, Power and

Energy Engineering Conference, IEEE.

[54] Joe-Air Jiang, Tsong-Liang Huang, Ying-Tung Hsiao, Chia-Hong Chen

(2005), “Maximum Power Tracking for Photovoltaic Power Systems”,

Tamkang Journal of Science and Engineering, Vol. 8, No. 2.

[55] John O. Rawlings, Sastry G. Pantula, David A. Dickey (1998), “Applied

Regression Analysis: A Research Tool”, Springer Publisher, ISBD 0-387-

98454-2.

[56] M. G. Villalva, E. Ruppert F. (2008), “Input-controlled Buck Converter for

Photovoltaic Applications: Modeling and Design”, IET Power Eletronics,

Machines and Drives Conference (PEMD),York, UK.

[57] M. Ramesh, S. Sanjeeva Rayudu and R. Polu Raju (2015), “A New Approach

to Solve Power Balancing Problem in Grid Coupled PV System using Slide

Mode Control”, Indian Journal of Science and Technology, Vol 8(17), August,

ISSN (Online): 0974-5645.

-126-

[58] M.B. Eteiba, E.T. El Shenawy, J.H. Shazly, A.Z. Hafez (2013), “A

Photovoltaic (Cell, Module, Array) Simulation and Monitoring Model using

MATLAB/GUI Interface”, International Journal of Computer Applications,

Volume 69– No.6.

[59] M.C. Alonso Garcia, J. L. Balenzategui (2004), “Estimation of Photovoltaic

Module yearly temperature and performance based on Nominal Operation Cell

Temperature Calculations”, Renewable Energy, Vol. 29.

[60] M.G. Villalva, T.G. de Siqueira, E. Ruppert (2010), “Voltage regulation of

photovoltaic arrays: small-signal analysis and control design”, IET Power

Electronic, Vol. 3, Iss. 6, pp. 869–880.

[61] Marcelo Gradella Villalva, Ernesto Ruppert Filho (2007), “Buck Converter

with Variable Input Voltage for Photovoltaic Apllications”, Pro. 9th Brazilian

Power Electronics Conference, COPEP, Bluemenau, Brazil.

[62] Maria C. Mira, Arnold Knott, Ole C. Thomsen, Michael A. E. Andersen

(2013), “Boost Converter with Combined Control Loop for a Stand-Alone

Photovoltaic Battery Charge System”, IEEE 14th Workshop on Control and

Modeling for Power Electronics.

[63] Mei Shan Ngan, Chee Wei Tan (2011), “Multiple Peaks Tracking Algorithm

using Particle Swarm Optimization Incorporated with Artificial Neural

Network, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 58.

[64] Mei Shan Ngan, Chee Wei Tan, Multiple Peaks Tracking Algorithm using

Particle Swarm Optimization Incorporated with Artificial Neural Network”,

World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 58.

[65] Miguel A. Martinez, Jose M. Andujar, Juan M. Enrique (2014), “Temperature

Measurement in PV Facilities on a Per-Panel Scale”, Sensors, ISSN 1424-

8220, Vol. 14.

[66] Mirjana Milosevic, Goran Anderson, Stevan Grabic (2006), “Decoupling

Current Control and Maximum Power Point Control in Small Power Network

with Photovoltaic Source”, 2006 IEEE PES Power Systems Conference an

Exposition, pp 1005-1011.

-127-

[67] Mohammad Akram Hossain, Yifan Xu, Timothy J. Peshek, Liang Ji, Alexis,

R. Abramson, Roger H. French (2015), “Microinverter Thermal Performance

in the Real-World: Measurements and Modeling”, Plos One, Vol. 7.

[68] Mohammed A. Elgendy, Bashar Zahawi, David J. Atkinson (2012),

“Assessment of Perturb and Observe MPPT Algorithm Implementation

Techniques for PV Pumping Applications”, IEEE Transactions on

Sustainable Energy, Vol. 3, No. 1.

[69] Muhammad H. Rashid, “Power electronics handbook”, Academic Press,

International Standard Book, Number: 0-12-581650-2, 2001.

[70] N. Seddaoui, L. Rahmani, A. Chauder (2010), “Parameters Extraction of

Photovoltaic Module at Reference and Real Conditions”, EFEEA’10

International Symposium on Environment Friendly Energies in Electrical

Applications.

[71] Nabil Karami (2013), “Control of a Hybrid System Based PEMFC and

Photovoltaic Panels”, Thesis for Philosophy Doctor degree, Aix-Marseille

University in Automation.

[72] Nicola Femia, Giovanni Petrone, Giovanni Spagnuolo, Massimo Vitelli (July

2005), “Optimization of Perturb and Observe Maximum Power Point Tracking

Method”, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 20, No. 4.

[73] O. Gergaud, G. Robin, B. Multon, H. Ben Ahmed (2003), “Energy Modelling

of A Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems”,

European Power Electronic Conference 2003, TOULOUSE : France.

[74] O. Gergaud, G. Robin, H. Ben Ahmed, B. Multon (2003), “Economic

Formalism for Optimizing the Design and Energy Management of A Hybrid

Wind/Photovoltaic System”, International Conference On Renewable

Energies and Power Quality 2003, Vugi (Spain).

[75] Omar Boukli-Hacene (September 2013), “Robust Regulation of the

Photovoltaic Voltage using Sliding Mode Control as Part of a MPPT

Algorithm”, International Journal of Computer Applications, (0975 – 8887),

Vol. 78, No.11.

-128-

[76] Oswaldo Lopez-Santos (2015), “Contribution to the DC-AC conversion in

photovoltaic systems: Module oriented converters”, Thesis for Philosophy

Doctor degree, Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse (INSA

de Toulouse) in Automation.

[77] Pawan D. Kale, D.S. Chaudhari (2013), “A Review on Maximum Power Point

Tracking (MPPT) Controlling Methods for A Photovoltaic System”,

International Journal of Emerging Science and Engineering (IJESE), ISSN:

2319-6378, Volume 1, Issue 5, March.

[78] Pawan D. Kale, D.S. Chaudhari (March 2013), “A Study of Efficient

Maximum Power Point Tracking Controlling Methods for Photovoltaic

System”, International Journal of Advanced Research in Computer Science

and Software Engineering, Volume 3, Issue 3.

[79] Petr Mejzlik (1994), “A Bisection Method to Find All Solutions of a System

of Nonlinear Equations”, Contemporary Mathematics, Vol. 180.

[80] Poom Konghuay Rob, Somyot Kaitwanidvilai (2014), “Maximum Power

Point Tracking Using Hybrid Fuzzy Based P&O and Back Propagation (BP)

Neural Network for Photovotaic System”, International Journal of Innovative,

Computing, Information and Control, Vol. 10, No. 5.

[81] R. Leyva, C. Alonso, I. Queinnec, A. Cid-Pastor, D. Lagrange, L. Martinez-

Salamero (2006), “MPPT of Photovoltaic Systems using Extremum-Seeking

Control”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems and

Electronic Systems, Vol. 42, No. 1.

[82] R. Leyva, C. Olalla, H. Zazo, C. Cabal, A. Cid-Pastor, I. Queinnec, C. Alonso

(2012), “MPPT based on Sinusoidal Extremum-Seeking Control in PV

Generation”, Internaltional Journal of Photoenergy, Hindawi Publishing

Corporation.

[83] R. Ramaprabha, B.L Mathur (January 2011), “Intelligent Controller based

Maximum Power Point Tracking for Solar PV System”, International Journal

of Computer Applications (0975-8887), Vol. 12, No. 10.

[84] Ranbir Soram, Sudipta, Soram Rakesh Singh, Memeta Khomdram, Swavana

Yaikhom, Sonamani (2013), “On the Rate of Convergence of Newton-

-129-

Raphson Method”, The International Journal of Engineering and Science

(IJES), Vol. 2, Issue 11.

[85] Ravinder K. Kharb, Md. Fahim Ansari, S. L. Shimi (2014), “Design and

Implementation of ANFIS based MPPT Scheme with Open Loop Boost

Converter for Solar PV Module”, International Journal of Advanced Research

in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, Vol. 3, Issue 1.

[86] Reham Haroun, Abdelali El Aroudi, Angel Cid-Pastor, Germain Garica,

Carlos Olalla, and Luis Martinez-Salamero (June 2015), “Impedance

Matching in Photovoltaic Systems Using Cascaded Boost Converters and

Sliding-Mode Control”, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 30,

No. 6, June 2015.

[87] Remus Teodorescu, Marco Liserre, Pedro Rodriguez (2011), “Grid Converter

for Photovoltaic and Wind Power System”, John Wiley and Sons Publisher,

ISBN 978-0-470-05751-3.

[88] Sanford Weiberg (2005), “Applied Linear Regression”, John Willey&Sons,

InC., Publishcation, ISBN 0-471-66379-4.

[89] Seddik Bacha, Lulian Munteanu, Antoneta Luliana Bratcu (2014), “Power

Electronic Converters Modeling and Control”, Springer Publisher, ISBN 978-

1-4471-5478-5.

[90] Siew-Chong Tan, Yuk-Ming Lai, Chi Kong Tse (2012), “Sliding Mode

Control of Switching Power Converters – Techniques and Implementation”,

CRC Press, Taylor and Francis Group.

[91] Steven C. Chapra, Raymond P. Canale (2010), “Numerical Methods for

Engineers”, McGraw-Hill, ISBN 978-0-07-340106-5.

[92] Sulaimon Mutiu O. (2015), “Application of Weighted Least Squares

Regression in Forecasting”, International Journal of Recent Research in

Interdisciplinary Sciences (IJRRIS), Vol. 2, Issue 3.

[93] Syafaruddin, Hiyama, Takashi (2008), “ANN based Optiaml Operating Points

of PV Array under Partially Shaded Condition”, The International Conference

on Electrical Engineering, Okinawa, Japan.

-130-

[94] T. Pavlovic, Z. Pavlovic, L. Pantic, Lj. Kostic (2010), “Determining Optimum

Tilt Angles and Orientations of Photovoltaic Panels in Nis, Serbia”,

Contemporary Material I-2.

[95] Tao Zhou and Bruno François (2010), “Energy Management and Power

Control of a Hybrid Active Wind Generator for Distributed Power Generation

and Grid Integration”, IEEE Transactions on Industrial Electronics.

[96] Tatjana Kalitjuka (2011), “Control of Voltage Source Converters for Power

System Applications”, Master of Science in Electric Power Engineering,

Norwegian University of Science and Technology.

[97] Teresa Orłowska-Kowalska, Frede Blaabjerg, José Rodríguez (2014),

“Advanced and Intelligent Control in Power Electronics and Drives”, Springer

Publisher, Volume 531, ISBN 978-3-319-03401-0.

[98] Texas Instrument (2013), “LM35 Precision Centigrade Temperature Sensors”,

http://www.farnell.com/datasheets/1848945.pdf.

[99] The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc, IEEE Standard 1547

for Interconnecting Distributed Resources with Electric Power Systems, 28

July 2003,

http://fglongatt.org/OLD/Archivos/Archivos/SistGD/IEEE1547.pdf.

[100] Vernier (2013), http://www.vernier.cz/katalog/manualy/en/pyr-bta.pdf

[101] William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, Brian P. Flannery

(2002), “Numerical Recipes in C – The Art of Scientific Computing”, The

Press Sysndicate of University of Cambridge, ISBN 0-521-43108-5.

[102] Xin Yan, Xiao Gang Su (2009), “Linear Regression Analysis–Theory and

Computing”, World Scientific Publishing Co.Pte.Ltd, ISBN 978-981-283-410-2.

[103] Yann Riffonneau, Seddik Bacha (2011), “Optimal Power Flow Management

for Grid Connected PV Systems With Batteries”, IEEE Transactions on

Sustainable Energy, Vol. 2, No. 3.

[104] Yoash Levron and Doron Shmilovitz (March 2013), “Maximum Power Point

Tracking Employing Sliding Mode Control”, IEEE Transactions on Circuits

and Systems, Vol. 60, No. 3.

-131-

[105] Yu Zhang (2011), “Small-Signal Modeling and Analysis of Parallel-

Connected Power Converter Systems for Distributed Energy Resources”,

Dissertation for degree of Doctor of Philosophy, University of Miami.

[106] Yuan-Kang Wu, Chao-Rong Chen, Hasimah Abdul Rahman (2014), “A

Novel Hybrid Model for Short-Term Forecasting in PV Power Generation”,

International Journal of Phtoenergy, Hindawi Publishing Corporation,

Volume 14.

132

PHỤ LỤC 1. Thiết lập hệ phương trình tại các điểm đặc biệt, ma trận Jacobian và ma trậnnghịch đảo của Jacobian cho bài toán xác định thông số ẩn

- Các thành phần của ma trận Jacobian:

( )1

1

F x1

x∂

=∂

( )1 3 4 4

2 5 3

F x a a xexp 1x a x

∂ += − + ∂

( ) ( )1 2 3 4 4 3 4 42

3 5 35 3

F x x a a x a a x.expx a xa x

∂ + += ∂

( )1 3 4 44 2 4

4 5 3 5 3 5

F x a a xa x aexpx a x a x x

∂ += − − ∂

( )1 3 4 42

5 5

F x a a xx x

∂ +=

∂

( )2

1

F x1

x∂

=∂

( )2 1 4

2 5 3

F x a xexp 1x a x

∂ = − + ∂

( )2 1 4 2 1 42

3 5 3 5 3

F x a x x a xexpx a x a x

∂ = ∂

( )2 1 1 2 1 4

4 5 5 3 5 3

F x a a x a xexpx x a x a x

∂ = − − ∂

( )2 1 42

5 5

F x a xx x

∂=

∂

( )3

1

F x1

x∂

= −∂

( )3 2

2 5 3

F x aexp 1x a x

∂ = − ∂

( )3 2 2 22

3 5 3 5 3

F x a x aexpx a x a x

∂ = − ∂

( )3

4

F x0

x∂

=∂

( )3 22

5 5

F x ax x

∂= −

∂

( )4

1

F x1

x∂

=∂

( )3 3 4 4

4 3 33 4 42

2 3 3 4 42 4 4

3 3 5

a a a xexpF x x xa a x1 exp

x x a a xx x x1 expx x x

+ ∂ + = − − ∂ +

+ +

( )3 2 3 4 4 3 4 4

24 3 3 32 3 4 4

223 3 3 4 42 4 4

3 3 5

a x a a x a a x1 expF x x x xx (a a x )

x x a a xx x x1 expx x x

+ ++ ∂ + = +

∂ ++ +

-133-

3 4 44 4 2 4

4 3 3 5

3 4 4 3 4 44 2 2 4 4

3 3 3 3 5

3 4 4 3 4 42 2 4 4

3 3 5 3 3 3 53

3 4 42 4

3 3

a a xF a x aexpx x x x

a a x a a xa x x x xexp 1 expx x x x x

a a x a a xx x a x1 1exp 1 expx x x x x x x

aa a xx x1 exp

x x

+∂= − − ∂

+ ++ +

+ +

− + + + −

++

24

5

xx

+

34 4 42 2

5 5 2 3 4 42 4 45

3 3 5

aF a xx x a a xx x xx 1 exp

x x x

∂= +

∂ ++ +

2 4 1 4 45 2

5 3 5 5 3 5

x x a x xF 1 expa x x a x x

= − +

( )5

1

F x0

x∂

=∂

( )5 4 1 4

2 5 3 5 5 3

F x x a x1 1 expx a x x a x

∂ = − ∂

( ) ( )5 5 3 1 4 5 2 4 1 42 3

3 5 3 5 5 3

F x a x a x a x x a x1 expx a x x a x

∂ + = − ∂

( )5 2 1 2 4 1 42

4 5 3 5 5 3 5 3 5 5 3 5

F x x a x x a x 11 expx a x x a x a x x a x x

∂ = + − + ∂

( )5 2 4 1 4 42 3

5 5 3 5 5 3 5

F x x x a x 2xexpx a x x a x x

∂ = − − ∂

- Chương trình xác định thông số ẩn clc; clear; a1=7.36; a2=30.4; a3=24.2; a4=6.83; a5=1;

x1=7.36; x2=0.104*10^(-4); x3=1.31; x4=0.251; x5=1168; X=[x1;x2;x3;x4;x5]; esp=0.1; N=0; dk=1; while (dk==1) f1=x1-x2*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x2-(a3+a4*x4)/x5-a4;

f2=x1-x2*exp((a1*x4)/(a5*x3))+x2-(a1*x4)/x5-a1; f3=x2*exp(a2/(a5*x3))+a2/x5-x2-x1; P=x1-x2*(exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))-1)-(a3+a4*x4)/x5; Q=-x2/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))-1/x5;

-134-

R=(x2*x4/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x4/x5)*(x2/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+1/x5);

S=(1+x2*x4/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x4/x5); f4=P+a3*(Q+R/S); f5=(x2/(a5*x3))*(x4/x5-1)*exp(a1*x4/(a5*x3))+x4/(x5*x5);

F=[f1;f2;f3;f4;f5]; j11=1; j12=1-exp((a3+a4*x4)/(a5*x3));

j13=(x2*(a3+a4*x4)/(a5*x3*x3))*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3)); j14=-((a4*x2)/(a5*x3))*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))-a4/x5; j15=(a3+a4*x4)/(x5*x5);

j21=1;j22=1-exp((a1*x4)/(a5*x3)); j23=(a1*x2*x4)/(a5*x3*x3)*exp((a1*x4)/(a5*x3)); j24=-a1/x5-(a1*x2)/(a5*x3)*exp((a1*x4)/(a5*x3)); j25=(a1*x4)/(x5*x5);

j31=-1; j32=exp(a2/(a5*x3))-1; j33=-(a2*x2)/(a5*x3*x3)*exp((a2)/(a5*x3)); j34=0; j35=-a2/(x5*x5);

j41=1; j42=1-exp((a3+a4*x4)/x3)-((a3/x3)*exp((a3+a4*x4)/x3)/(1+(x2*x4/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+x4/x5)^2;

j43=x2*(a3+a4*x3)/x3^2+(a3*x2/x3^2)+(a3*x2/x3^2)*(1+(a3+a4*x4)/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)/ (1+(x2*x4/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+x4/x5)^2;

j44=-(a4*x2/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)-a4/x5-a3*(-((x2/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+1/x5)*((x2/x3)*(1+a4*x4/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+1/x5)/ (1+(x2*x4/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+x4/x5)^2;

j45=a4*x4/x5^2+a3/(x5^2*(1+(x2*x4/x3)* exp((a3+a4*x4)/x3)+x4/x5)^2); j51=0;j52=(1/(a5*x3))*(x4/x5-1)*exp((a1*x4)/(a5*x3));

j53=-(x2/(a5*x3*x3))*(x4/x5-1)*exp((a1*x4)/(a5*x3))-((a1*x2*x4)/(a5*x3*x3*x3))*(x4/x5-1)*exp((a1*x4)/(a5*x3)); j54=((x2/(a5*x3*x5))+((a1*x2)/(a5*a5*x3*x3))*(x4/x5-1))*exp((a1*x4)/(a5*x3))+1/(x5*x5); j55=-2*x4/(x5*x5*x5)-(x2*x4/(a5*x3*x5*x5))*exp((a1*x4)/(a5*x3));

J=[j11 j12 j13 j14 j15;j21 j22 j23 j24 j25;j31 j32 j33 j34 j35;j41 j42 j43 j44 j45;j51 j52 j53 j54 j55]; A=F;X=X-inv(J)*F;x1=X(1,1);x2=X(2,1);x3=X(3,1);x4=X(4,1);x5=X(5,1); f1=x1-x2*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x2-(a3+a4*x4)/x5-a4; f2=x1-x2*exp((a1*x4)/(a5*x3))+x2-(a1*x4)/x5-a1; f3=x2*exp(a2/(a5*x3))+a2/x5-x2-x1; P=x1-x2*(exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))-1)-(a3+a4*x4)/x5; Q=-x2/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))-1/x5; R=(x2*x4/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x4/x5)*(x2/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+1/x5);

-135-

S=(1+x2*x4/(a5*x3)*exp((a3+a4*x4)/(a5*x3))+x4/x5); f4=P+a3*(Q+R/S);f5=x2/(a5*x3)*(x4/x5-1)*exp((a1*x4)/(a5*x3))+x4/(x5*x5); F=[f1;f2;f3;f4;f5]; B=F; C=abs(A-B); N=N+1; x1=X(1,1);x2=X(2,1);x3=X(3,1);x4=X(4,1);x5=X(5,1); if max(C)<esp dk=2; end if N==200 dk=2; end end 2. Tính toán thiết lập hàm số n(T) Bảng PL. 1 Kết quả xác định n từ thuật toán IB n 25 35 45 55 65 MF165EB3 1 0.9226 0.848 0.781 0.7152 SV-55 1 0.9192 0.845 0.776 0.772

- 1 panel MF165EB3:

2MF165EB3 stc stc

9n(T) 1 0.008017 (T T ) (T T )400000

= − − + −

=++=++

=++

7.2278c3540000b100000a3000224.78c100000b3000a100

2668.3c3000b100a4

=−=

=⇔

400000/9c008017.0b

1a

- 1 panel SV-55: 2SV 55 stc stc

91 1(T) 1 (T T ) (T T )10000 20000−→ = − − + −

=++=++

=++

7.2382c3540000b100000a300026.78c100000b3000a100

2624.3c3000b100a4

=−=

=⇔

20000/1c10000/91b

1a

3. Chương trình tìm MPP theo kỹ thuật IB - Số liệu ban đầu MF165EB3

Isc=7.36; Tstc=25+273; Rs=0.2511; Vt=1.681;Voc=30.4;Vmpp=24.2;Impp=6.83;I0=1.03*10^(-7); Iph=7.3616; Rp=1172.1; Cti=0.00057; Ctv=-0.00346; Ctp=-0.00478; G=1000;T=25+273; n=1-0.008017*(T-Tstc)+9/400000*(T-Tstc)*(T-Tstc);

Iph=Iph*(S/1000+Cti*(T-Tstc)); Vt=n*Vt*T/Tstc; Isc=(G/1000)*(Isc+Isc*Cti*(T-Tstc)); Rp=Rp*1000/G; Voc=Voc*(1+Ctv*(T-Tstc))+Vt*log(G/1000); - Số liệu ban đầu SV55

-136-

Isc=3.25; Tstc=25+273; Rs=0.151;Rp=1675.9; Vt=1.141;Voc=22.14; Vmpp=18.4;Impp=3.06;I0=1.623*10^(-8); Iph=3.2502; Cti=0.00047;Ctv=-0.000743;Ctp=-0.00451;

G=1000;T=25+273;n=1-91/10000*(T-Tstc)+(T-Tstc)*(T-Tstc)/20000; Iph=Iph*(G/1000+Cti*(T-Tstc)); Vt=n*Vt*T/Tstc;

Isc=S/1000*(Isc+Isc*Cti*(T-Tstc));Rp=Rp*1000/G; Voc=Voc*(1+Ctv*(T-Tstc))+Vt*log(G/1000); - Chương trình tìm MPP

% chuong trinh tinh I1 A=0.01:0.01:Isc; j=1; for n1=0.01:0.01:Isc I1=n1; dongdien=Iph-I0*(exp((V(i)+I1*Rs)/Vt)-1)-(V(i)+I1*Rs)/Rp; saiso=abs(dongdien-I1); Ci(j)=saiso; j=j+1; end B=min(Ci); L=length(Ci); for j=1:1:L if B==Ci(j) I(i)=j/100; end end clear B L Ci j A n1 saiso I1 dongdien % chuong trinh tinh I2 A=0.01:0.01:Isc; j=1; for n1=0.01:0.01:Isc I1=n1; dongdien=Iph-I0*(exp((V(i+1)+I1*Rs)/Vt)-1)-(V(i+1)+I1*Rs)/Rp; saiso=abs(dongdien-I1); Ci(j)=saiso; j=j+1; end B=min(Ci); L=length(Ci); I1=0; for j=1:1:L if B==Ci(j) I(i+1)=j/100; end end clear B L Ci j A n1 saiso I1 dongdien % chuong trinh tinh I3 A=0.01:0.01:Isc; j=1; for n1=0.01:0.01:Isc I1=n1;

-137-

dongdien=Iph-I0*(exp((V(i+2)+I1*Rs)/Vt)-1)-(V(i+2)+I1*Rs)/Rp; saiso=abs(dongdien-I1); Ci(j)=saiso; j=j+1; end B=min(Ci); L=length(Ci); I1=0; for j=1:1:L if B==Ci(j) I(i+2)=j/100; end end clear B L Ci j A n1 saiso I1 dongdien % chuong trinh tinh I4 A=0.01:0.01:Isc; j=1; for n1=0.01:0.01:Isc I1=n1; dongdien=Iph-I0*(exp((V(i+3)+I1*Rs)/Vt)-1)-(V(i+3)+I1*Rs)/Rp; saiso=abs(dongdien-I1); Ci(j)=saiso; j=j+1; end B=min(Ci); L=length(Ci); I1=0; for j=1:1:L if B==Ci(j) I(i+3)=j/100; end end clear B L Ci j A n1 saiso I1 dongdien clc; clear; nhapdulieubandau; V=zeros(1,30); I=zeros(1,30); i=1 ; V(i)=0;deltaV=a2/10; V(i+1)=V(i)+deltaV;V(i+2)=V(i)+2*deltaV; chuongtrinhtinhI1;chuongtrinhtinhI2;chuongtrinhtinhI3; P(i)=V(i)*I(i); P(i+1)=V(i+1)*I(i+1);P(i+2)=V(i+2)*I(i+2); esp=0.1; dk=1;solanlap=0; while (i<200)&(dk==1) solanlap=solanlap+1; if (P(i)<P(i+1)) if (P(i+1)>P(i+2))|(P(i+1)==P(i+2)) V(i+3)=V(i+1)+0.5*deltaV/k; k=k+1; else V(i+3)=V(i+2)+0.5*deltaV;

-138-

end end if (P(i)==P(i+1))|(P(i)>P(i+1)) V(i+3)=V(i+1)-0.5*deltaV/k; k=k+1; end chuongtrinhtinhI4; P(i+3)=V(i+3)*I(i+3); Pmax1=P(i+3); Vmax1=V(i+3); maxP1=[P(i),P(i+1),P(i+2)]; maxP=max(maxP1); saisoP=abs(P(i+3)-maxP); i=i+1; if saisoP<esp dk=2; Pmax=P(i+2); Vmax=V(i+2); Imax=I(i+2); else dk=1; end end 4. Tính toán các thông số phía BBĐ DC/DC (với 1 panel MF165EB3)

Vdc=12V, fx=50 kHz.

Thông số cuộn cảm, tụ điện phía PVg:

3dc

12L 3.51 10 H6.83 0.01 50000

−≥ = ×× ×

5pv 2

2 165 0.001C 5.63 10 F24.2

−× ×≥ = ×

Chọn Ldc=8 mH, Rdc=0.5 Ω, Cpv=1 mF với BBĐ DC/DC buck, Cpv=0.1 mF với

BBĐ DC/DC boost.

5. Thiết lập mô phỏng mặt trượt và tín hiệu điều khiển tương đương

5.1 BBĐ DC/DC buck function [h,ueq] = Calculate(vpv,G,T,ipv,ic,Pmpp) k=0;r=0;T=T+273; Iscstc=7.36; Vmppstc=24.2;Imppstc=6.83; Vocstc=30.2;Tstc=25+273;Rs=0.2511; Iphstc=7.3616;Vtstc=1.6814; I0=1.03*10^(-7); Rp=1172.1;Cti=0.00057;Ctv=-0.00346; Iph=Iphstc*(G/1000+Cti*(T-Tstc)); n=1-0.008017*(T-Tstc)+9/400000*(T-Tstc)*(T-Tstc); Vt=n*Vtstc*T/Tstc;Isc=G/1000*Iscstc*(1+Cti*(T-Tstc)); Rp=Rp*1000/G; b=-((I0/Vt)*exp((vpv+ipv*Rs)/Vt)+1/Rp)/(1+(I0*Rs/Vt)*exp((vpv+ipv*Rs)/Vt)+Rs/Rp); C=0.001;L=0.008;R=0.5;fs=50000;Vdc=12; Ka=-0.05*G/1000; ueq=((ipv+b*vpv)*ipv/C+Ka*(Vdc+R*ipv)/L)/(iL*(ipv+b*vpv)/C+Ka*vpv/L); h=(ipv*vpv-Pmpp)+Ka*ic); end 5.2 BBĐ DC/DC boost function [h,ueq] = Calculate(vpv,G,T,ipv,ic,Vmpp) ueq=0;a=0;h=0; T=T+273; Iscstc=7.36; Vmppstc=24.2;Imppstc=6.83;

-139-

Vocstc=30.2;Tstc=25+273; Gstc=1000; Rs=0.2511; Iphstc=7.3616;Vtstc=1.6814;I0=1.03*10^(-7); Rp=1172.1*1000/G;Cti=0.00057;Ctv=-0.00346; Iph=Iphstc*(G/1000+Cti*(T-Tstc)); n=1-0.008017*(T-Tstc)+9/400000*(T-Tstc)*(T-Tstc);Vt=n*Vtstc*T/Tstc; a=-((I0/Vt)*exp((vpv+ipv*Rs)/Vt)+1/Rp)/(1+(I0*Rs/Vt)*exp((vpv+ipv*Rs)/Vt)+Rs/Rp); C=0.0001;L=0.008;R=0.5;fs=50000;Vdc=48; Kb=-0.183*G/1000;Kc=-1; h=Kb*(vpv-Vmpp)+Kc*ic; ueq=(Vdc-vpv)/Vdc+L*(Kb/Kc+a)*ic/(Vdc*C); end 6. Mô phỏng với 1 panel PVg

6.1 Kết quả tính toán năng lượng thu được để vẽ đồ thị hiệu suất

Đồ thị hiệu suất đã biểu diễn trên các hình từ hình 3.29 đến hình 3.34 được thiết lập

thông qua việc tính toán năng lượng tương ứng với 3 mức G khác nhau (cao G=1000W/m2,

trung bình G=600W/m2, thấp G=200W/m2) trong khoảng thời gian vận hành 3s.

Bảng PL. 2 Kết quả tính toán với 1 panel MF165EB3 khi sử dụng các kỹ thuật tìm

MPP khác nhau tương ứng với BBĐ DC/DC buck tính trong 3s

T (0C)

G (W/m2)

IB-SMC (Ws x3)

IB-AVC (Ws x3)

P&O (Ws x3)

OV-AVC

(Ws x3)

CV-AVC

(Ws x3)

Temp-AVC

(Ws x3)

Pmpp (W x3)

25 1000 164.9 165 160.5 123.7 165 165 165.2 600 98.28 98.18 88.59 73.03 98.07 98.08 98.4 200 31.16 31.08 21.02 22.57 30.29 30.29 31.2

35 1000 157.4 157.5 153.7 115.7 153.7 157.3 157.85 600 94.36 94.26 86.11 69.22 91.04 93.77 94.63 200 30.44 30.4 21.08 21.94 26.48 28.68 30.6

45 1000 149.8 150 146.6 106.3 130.6 148.5 150.21 600 90.33 90.29 83.68 64.46 75.72 88.86 90.54 200 29.58 29.71 20.89 21.15 17.3 26.96 29.97

55 1000 142.2 142.4 139.2 95.11 90.37 138.6 142.57 600 86.17 86.18 80.58 58.56 46.71 83.15 86.4 200 29.11 28.92 20.78 20.16 0.71 24.75 29.18

65 1000 134.5 134.7 131.7 82.11 33.35 127.4 134.84 600 81.99 82.02 77.43 51.11 0.97 76.53 82.23 200 28.15 28.01 20.53 18.22 0 22.12 28.32

-140-

Bảng PL. 3 Kết quả tính toán với 1 panel MF165EB3 khi sử dụng các kỹ thuật tìm MPP khác nhau tương ứng với BBĐ DC/DC boost tính trong 3s

T (0C)

G (W/m2)

IB-SMC (Ws x3)

IB-AVC (Ws x3)

P&O (Ws x3)

OV-AVC

(Ws x3)

CV-AVC

(Ws x3)

Temp-AVC

(Ws x3)

Pmpp (W x3)

25 1000 165.1 165.1 158.2 125.4 165.1 165.1 165.2 600 98.34 98.44 92.2 75.05 98.39 98.39 98.4 200 31.34 31.19 27.27 23.68 26.83 30.13 31.2

35 1000 157.8 157.7 150.8 117.4 154.1 157.8 157.85 600 94.54 94.52 88.68 81.04 91.26 94.13 94.63 200 30.64 30.51 26.48 23.05 25.83 28.94 30.6

45 1000 150.2 150.2 143.1 108.3 131 148.8 150.21 600 90.11 90.5 84.33 66.29 75.33 89.22 90.54 200 29.85 29.85 25.6 21.92 15.37 27.36 29.97

55 1000 142.4 142.5 135.5 96.29 89.55 139 142.57 600 85.97 86.36 80.48 59.48 43.93 83.53 86.4 200 29.11 29.14 24.61 19.93 2.53 25.29 29.18

65 1000 134.7 134.8 128 81.73 26.86 127.7 134.84 600 82.03 82.17 76.3 51.28 3.698 76.92 82.23 200 29.25 28.22 23.67 17.72 1.164 22.65 28.32

6.2 Đồ thị ppv(t), Pmpp(t), A(t) khi MPPT sử dụng kỹ thuật OV, CV, Temp, P&O

G biến thiên theo kịch bản vận hành trên hình 3.14. Giá trị T=400C không đổi.

-141-

a. Kỹ thuật OV

b. Kỹ thuật CV

c. Kỹ thuật Temp

d. Kỹ thuật P&O

Hình PL. 1 Đặc tính ppv(t), Pmpp, A(t) sử dụng kỹ thuật OV, CV, Temp, P&O với BBĐ DC/DC buck

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

OV

-AV

C B

BD

DC

/DC

buc

k

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x97.78 Ws

pv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

CV

-AV

C B

BD

DC

/DC

buc

k

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x127.1 Wspv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

Tem

p-A

VC

BB

D D

C/D

C b

uck

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x135.2 Wspv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

P&

O B

BD

DC

/DC

buc

k

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x131.2 Wspv

-142-

a. Kỹ thuật OV

b. Kỹ thuật CV

c. Kỹ thuật Temp

d. Kỹ thuật P&O

Hình PL. 2 Đặc tính ppv(t), Pmpp, A(t) sử dụng kỹ thuật OV, CV, Temp, P&O với BBĐ DC/DC boost

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

OV

-AV

C B

BD

DC

/DC

boo

st

p (t)Pmpp(t)A(t)

pv

A(t)=3x100 Ws

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

CV

-AV

C B

BD

DC

/DC

boo

st

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x127.4 Wspv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

Tem

p-A

VC

BB

D D

C/D

C b

oost

p (t)Pmpp(t)A(t)

A(t)=3x135.4 Ws

pv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

50

100

150

Thoi gian (s)

P&

O B

BD

DC

/DC

boo

st

p (t)data2data3

A(t)=3x131 Wspv

-143-

Đồ thị dòng điện iC qua tụ Cpv tương ứng với kịch bản vận hành đang xét ở thời điểm 1s được biểu diễn trên hình PL. 3.

a. BBĐ DC/DC buck

b. BBĐ DC/DC boost

Hình PL. 3 Dòng qua tụ điện ở đầu vào BBĐ

7. Tính toán các thông số mô phỏng cấu trúc ghép PVg

7.1 Bộ biến đổi DC/AC 3 pha BBĐ DC/AC 3 pha (phía lưới) làm nhiệm vụ bám lưới để đưa được công suất từ

mạch 1 chiều sang mạch xoay chiều. Vì điện áp và tần số lưới được coi là hằng số nên điện áp phía 1 chiều (Vdc) cũng phải là hằng số.

BBĐ DC/AC 3 pha với sơ đồ cấu tạo mạch lực được mô tả trên hình PL. 4 [33], [66], [97].

Hình PL. 4 Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/AC

Sơ đồ mạch tương đương phía DC, AC của BBĐ DC/AC được mô tả trên hình PL. 5.

0.999 0.9992 0.9994 0.9996 0.9998 1 1.0002 1.0004 1.0006 1.0008 1.001-6

-4

-2

0

2

4

6

Thoi gian (s)

Don

g qu

a tu

C (A

)

0.998 0.9985 0.999 0.9995 1 1.0005 1.001 1.0015 1.002-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

Thoi gian (s)

Don

g qu

a tu

C (A

)

iga

igb

igc

SW3 D5 SW1 D1 SW5 D3

Cdc

SW2 SW4 SW6

R, L

D2 D4 D6

A B C Vdcconv

Rdc

-144-

Hình PL. 5 Sơ đồ mạch tương đương BBĐ DC/AC Trong đó: R=Rlọc + RBA, X=Xlọc + XBA,

với Rlọc, RBA, Xlọc, XBA là điện trở, điện cảm của bộ lọc và MBA. Edcconv là sức điện động ở đầu ra BBĐ DC/DC, Edcinv, Rdcinv là sức điện động và điện trở phía DC của BBĐ DC/AC. Nhìn vào hình PL.5, công suất chỉ có thể đưa từ BBĐ DC/DC sang BBĐ DC/AC khi

Edcconv > Edcinv, tức là dòng điện idc > 0. Phương trình cân bằng dòng điện phía AC:

0iii gcgbga =++ (PL.1)

Phương trình cân bằng điện áp phía AC cho mỗi pha:

uRidt

diL g

g ∆=+ (PL.2)

trong đó: ginv uuu −=∆

Để giảm kích thước của mô hình toán cũng như thiết kế các bộ điều khiển, hai phép biến đổi cơ bản là αβ và dq thường được sử dụng trong các hệ thống có mạng điện xoay chiều 3 pha có kết nối lưới. Trong đó, biến đổi αβ đưa các biến trong mạng điện 3 pha abc về hệ trục cố định αβ còn biến đổi dq sử dụng hệ trục dq quay với tần số cố định (tần số cơ bản của lưới).

Các vectơ điện áp uinv ở đầu ra BBĐ DC/AC, dòng điện ig được biểu diễn trên hệ tọa độ dq tựa điện áp lưới như mô tả trên hình PL. 6.

Hình PL. 6 Hệ trục tọa độ dq tựa điện áp lưới

Trong đó: Vgd=Ug là điện áp thành phần d của điện áp lưới, Vinvd là điện áp thành phần d của điện áp đầu ra BBĐ DC/AC, igd, igq là thành phần d và q của dòng điện ig,

uinv

ωe

α

d

q

Vinvd θ=θu

β

Vinvq

igd

igq

0

Vgd ig

R

Rdc

Cdc Edcinv

L ig

ug

ic

idc Vdc

Edcconv

BBĐ DC/DC

Lưới điện

BBĐ DC/AC

uinv

Rdcinv

-145-

ugq=0, ωe = dθ/dt. Áp dụng công thức chuyển hệ trục tọa độ Park từ hệ trục 3 pha abc sang hệ trục quay

dq tựa điện áp lưới cho biến dòng điện ig và điện áp ∆u có:

d ga e gb e gc e2 2 2i i cos( t) i cos t i cos t3 3 3 π π = ω + ω − + ω +

(PL.3)

q ga e gb e gc e2 2 2i i sin( t) i sin t i sin t3 3 3 π π = − ω + ω − + ω +

(PL.4)

d a e b e b e2 2 2V u cos( t) u cos t u cos t3 3 3 π π ∆ = ∆ ω + ∆ ω − + ∆ ω +

(PL.5)

q a e b e b e2 2 2V u sin( t) u sin t u sin t3 3 3 π π ∆ = − ∆ ω + ∆ ω − + ∆ ω +

(PL.6)

trong đó: ∆ua, ∆ub, ∆uc là độ lệch điện áp tương ứng của các pha A, B, C. Đạo hàm hai vế (PL.3) theo t:

ga gb gcde e e

e ga e gb e gc e

di di didi 2 2 2cos( t) cos t cos tdt 3 dt dt 3 dt 3

2 2 2i sin( t) i sin t i sin t3 3 3

π π = ω + ω − + ω +

π π − ω ω + ω − + ω +

(PL.7)

Từ (PL.2) ta có:

−∆=

−∆=

−∆=

gccgc

gbbgb

gaaga

iLRu

L1

dtdi

iLRu

L1

dtdi

iLRu

L1

dtdi

(PL.8)

Sử dụng (PL.3), (PL.4), (PL.5), (PL.6) và hệ phương trình (PL.8) được viết lại theo hệ tọa độ dq:

de q d d

di R 1i i Vdt L L

= ω − + ∆ (PL.9)

qe d q q

di R 1i i Vdt L L

= −ω − + ∆ (PL.10)

Từ (PL.9) và (PL.10) ta có mô hình đối tượng điều khiển trên miền toán tử Laplace như mô tả trên hình PL.7.

-146-

Hình PL. 7 Mô hình đối tượng điều khiển trên miền toán tử Laplace trong đó: TL=L/R là hằng số thời gian của mạch. 7.2 Xác định thông số bộ điều khiển trong cấu trúc điều khiển ghép nối lưới

Căn cứ mô hình đối tượng trên hình PL.7, mạch vòng điều khiển trong cấu trúc điều khiển ghép nối lưới được mô tả trên hình PL.8 [37], [44], [97].

Hình PL. 8 Cấu trúc mạch vòng điều khiển trong cấu trúc điều khiển ghép nối lưới

Xác định thông số bộ điều khiển dòng điện:

Để tính thông số bộ điều khiển dòng điện, sử dụng sơ đồ thay thế mạch vòng điện bỏ qua thành phần xen kênh dq được mô tả trên hình PL. 9.

Hình PL. 9 Sơ đồ mạch điện thay thế mạch vòng dòng điện nghịch lưu nguồn áp

igref +

-

Gc(s) uref ~ ~ uinv ug

R L ig

GPWM(s)

ig

id

L

1R(1 sT )+

-

ωeL

Vinvd

Vgd

+

Vinvq

+

ωeL

L

1R(1 sT )+

iq

-

CS2

Vdcref -

+

Vdc

Bộ điều khiển điện

áp + -

igdref

-ωeL igq

ωeL

Vqref PI +

igqref =0 -

+

igq

PI Vinvdref

+ +

Vgd

+

Vinvqref

Vdref

PWM

+

Vgq

+

abc→dq ug

PLL

ig

θ

abc→dq

vgd

vgq

igd

igq

Vdc

uref

-147-

Hàm truyền mô tả mối quan hệ giữa dòng điện và độ lệch điện áp ở đầu ra BBĐ

DC/AC dưới dạng toán tử Laplace được xác định bởi (PL.10) [33], [97]:

gid

inv g

i (s)G (s)

u (s) u (s)=

− (PL.10)

Viết lại (PL.10) dưới dạng toán tử Laplace:

gid

g g

i (s)G (s)

Ri sLi=

+ idL

1G (s)R(1 sT )

⇔ =+

(PL.11)

Mạch vòng điều khiển dòng điện được mô tả toán học như trên hình PL.10 (tổng quát

cho cả thành phần dòng id, iq) [37].

Hình PL.10 Mô tả toán học mạch vòng điều khiển dòng điện Hàm truyền hệ hở của mạch vòng dòng điện được xác định theo (PL.12):

ih ci PWM id fiG (s) G G G G=( )( )ih ci

L S

1/ RG (s) G1 sT 1 sT

⇔ =+ +

(PL.12)

Bộ điều khiển Gci cho mạch vòng dòng điện được xác định bởi (PL.13) [9]:

iici ip

KG (s) Ks

= + (PL.13)

trong đó: ipS

LK ,2T

= iiS

RK2T

=

Xác định thông số bộ điều khiển điện áp: Viết phương trình Kirchhoff 1 ở phía DC của BBĐ DC/AC trong mô hình tín hiệu

nhỏ [33], [97]:

dc dcdc dc

tdc

dv vC idt R

= −

c tdc dcdc

tdc

v (1 s.R C )iR

+⇔ =

(PL.14)

trong đó: Rtdc là điện trở tải tương đương ở phía DCbus. Cân bằng công suất đầu vào một chiều và công suất đầu ra phía xoay chiều:

g g dc dc3U i v i=

⇔ g g g g dc dc dc dc dc dc dc dc3I U 3i U V I V i v I v i+ = + + +

(PL.15)

trong đó: Giá trị ổn định g g dc dc3I U V I= , thành phần dcdc i~v~ rất nhỏ có thể bỏ qua.

Thế (PL.14) vào (PL.15) ta có (PL.16):

igref +

-

Gci(s)

ig

d ig GPWM(s) Gid(s)

Gfi(s)

-148-

dc tdc dcg g dc dc dc

tdc

v (1 s.R C )3i U V v IR+

= +

g tdcdc

dc tdc dcg

3U RvV (2 sR C )i

⇔ =+

(PL.16)

Hàm truyền mối quan hệ giữa điện áp và dòng điện:

g tdc

g tdcdc dcvi

tdc dcdc dc dcg

3U R3U Rv 2V1G R CV 2 sRt Ci 1 s

2

= = =+ +

Cấu trúc điều khiển mạch vòng điều khiển điện áp cho BBĐ DC/AC được mô tả trên hình PL.11 [37], [44].

Hình PL. 11 Cấu trúc mạch vòng điều khiển điện áp cho BBĐ DC/AC Hàm truyền hệ kín của mạch vòng dòng điện được xác định theo (PL.17):

ihk

ih

GG (s)1 G

=+

kS

1G (s)1 2T s

⇔ =+

(PL.17)

Hàm truyền hệ hở của mạch vòng điện áp được xác định theo (PL.18): vh cv k vi fvG (s) G (s)G (s)G (s)G (s)=

g tdc

dcvh cv

tdc dc S

3U R2V 1G (s) G R C 5T1 s 1 s

2 2

⇔ =+ +

(PL.18)

Bộ điều khiển Gcv cho mạch vòng dòng điện được xác định bởi (PL.19) [9]:

vicv vp

KG Ks

= + (PL.19)

trong đó: dc dc dcvp

g tdc S

V R CK15U R T

= , dcvi

g tdc S

2VK15U R T

=

7.3. Tính toán thông số điều khiển ghép nối lưới - Điện áp trên Vdc:

g(pha pha)dc

2 2U 2 2 400V 804V1.73 0.81253m

− ×= = =

×

chọn Vdc=804V.

- Thông số BBĐ DC/DC

+

-

Vdcref Gcv

Gk(s) Gvi(s)

Vdc

Gfv

-149-

4pv 2

2 39.6 0.001C 6 10 F363

−× ×≥ = ×

dc804L 0.015H

109.27 0.001 50000≥ =

× × 3C

dc 2 2dc

2Q 2 39.6 30C 3.7 10 FV 804

−× ×≥ = = ×

Chọn Cpv=1 mF, Ldc=0.02 H, Rdc=0.1 Ω, Cdc= 5mF.

- Tính toán thông số bộ điều khiển DC/AC

Tham số của mạch phía xoay chiều của BBĐ DC/AC:

fS=50 kHz → TS=2.10-5

Bộ lọc: Rlọc=0.0001 Ω, Llọc=4.5 x 10-4 H

Máy biến áp: RBA = 0.00019 Ω, LBA = 8.84 x 10-4H, công suất định mức 40 kVA

Tính trong hệ đơn vị cơ bản trên mỗi đơn vị công suất:

6BABA(pu)

dm dcb

R 0.00019R 1.2 10P Z 40 3.98

−= = = ××

44BA

BA(pu)dm cb

L 8.84 10L 0.06 10P L 40 3.58

−−×

= = = ××

+ Tính chọn tham số bộ điều khiển dòng điện

Giá trị các đại lượng trong hệ đơn vị tương đối định mức:

cb dm2 2S S 40 26.7 kVA3 3

= = =

dcb qcb gdm2 2V V U 400 326V3 3

= = = =

cbdcb qcb

dcb

S 26700I I 81.9AV 326

= = = =

dcbdcb qcb

dcb

V 326Z Z 3.98I 81.9

= = = = Ω

cb dcbL Z 3.98H rad / s= = × 4

4BA locpu

cb

L L (8.84 4.5) 10L 3.335 10 pu s / radL 3.98

−−+ + ×

= = = × ×

45BA loc

pudcb

R R (1.9 1) 10R 7.28 10 puZ 3.98

−−+ + ×

= = = ×

5

ii 5S

R 7.3 10K 1.8252T 2 2 10

−

−×

= = =× ×

-150-

4

ip 5S

L 3.335 10K 8.32T 2 2 10

−

−×

= = =× ×

+ Tính tham số bộ điều khiển điện áp

Hệ số quy đổi dòng điện về hệ đơn vị tương đối định mức:

cbcb

1 1C 0.251Z 3.98

= = =

3

dc(pu)5 10C 0.02pu rad / s0.251

−×= = ×

2 2dc

tdc(pu)cb dm

V 804R 4.06puZ P 3.98 40000

= = =×

g

g(pu)dcb

2 2U 200003 3U 61.35pu

V 326= = =

dcdc(pu)

dcb

V 804V 2.47 puV 326

= = =

dcui 5

g tdc S

2V 2 2.47k 66.115U R T 15 61.35 4.06 2 10−

×= = =

× × × ×

tdc dcvp vi

R C 4.06 0.02k k 66.1 2.682 2

×= = × =

8. Cấu trúc trên Matlab/Simulink điều khiển ghép nối lưới

Hình PL. 12 Sơ đồ mô phỏng khối điều khiển ghép nối lưới cho BBĐ DC/AC

-151-

Hình PL. 13 Cài đặt thông số điều khiển cho khối điều khiển ghép nối lưới

Công suất trao đổi giữa phía lưới và phía Dcbus được xác định theo các công

thức sau:

d d q q

d q q d

3P (V i V i )23Q ( V i V i )2

= +

= − +

9. Chương trình mạch thực nghiệm

Mạch 1 #include <modbus.h> #include <modbusDevice.h> #include <modbusRegBank.h> #include <modbusSlave.h> #include <MCP3008.h> #define IN_pin 9 // chan 9 dung de dieu khien ir2104 chan IN #define CS_PIN 10 #define CLOCK_PIN 13 #define MOSI_PIN 11 #define MISO_PIN 12 MCP3008 adc(CLOCK_PIN, MOSI_PIN, MISO_PIN, CS_PIN); long solar_volt; long solar_current; long bat_volt ; long bat_current; long load_current; long pwm1_current; long pwm1_setpoint; long pwm2_setpoint; long light_sense; long air_temp; long solar_temp; long solar_watts, W_ph, Buck_watts; long old_solar_watts; long old_solar_volt; int track_direction; long old_solar_ current; word mode_run, start_tinh_cong_suat, full_load; word load_en; word set_load_volt; word step_value; word wide_set; word wide2_set; long Vmax, Times, Old_energy, solanlaymay, Old_times, Buck_Wph, Old_energy2; word reset_Wph;

-152-

enum charger_state off,startup,mppt_track charger_state; modbusDevice regBank; modbusSlave slave; void setup() regBank.setId(10); regBank.add(10003); regBank.add(10004); regBank.add(30001); regBank.add(30002); regBank.add(30003); regBank.add(30004); regBank.add(30005); regBank.add(30006); regBank.add(30007); regBank.add(30008); regBank.add(30009); regBank.add(30010); regBank.add(30011); regBank.add(30012); regBank.add(30013); regBank.add(30015); regBank.add(30016); regBank.add(40010); regBank.add(40011); regBank.add(40012); regBank.add(40013); regBank.add(40014); regBank.add(40015); regBank.add(40016); regBank.add(40017); regBank.add(40018); regBank.add(40019); slave._device = &regBank; slave.setBaud(9600); track_direction = 1; TCCR1B = (TCCR1B & 0b11111000) | B00000001; void loop() read_sensors(); modbus_232(); run_charger(); run_load(); tinh_cong_suat(); full_load_en(); void read_sensors() int sample1=0; int sample2=0; int sample3=0; int sample4=0; int sample5=0; int sample7=0; int sample8=0; int sample9=0; for(int i=0;i<10;i++)sample1 += analogRead(A0); sample2 += analogRead(A1); sample3 += analogRead(A2); sample4 += analogRead(A3); sample5 += analogRead(A6); sample7 += adc.readADC(2); sample8 += adc.readADC(3); sample9 += adc.readADC(4); delayMicroseconds(10); solar_volt = sample1/0.2749982451; solar_current = abs((sample2-5135)/0.36472); bat_volt = sample3 /0.2702540941; load_current = abs((sample4-5145)/0.376); bat_current = abs((sample5-5130)*2.7660577718); light_sense = sample7 * 1; air_temp = sample8 * 50/1024; solar_watts = (solar_current * solar_volt)/1000 ; Buck_watts=(bat_current * bat_volt)/ 1000; Vmax =(18.58575-0.00743 * solar_temp)*10; void modbus_232() // function truyen thong 232 regBank.set(30001, (word) solar_volt/100); regBank.set(30002, (word) solar_current/100); regBank.set(30003, (word) bat_volt/100); regBank.set(30004, (word) load_current/100); regBank.set(30005, (word) pwm1_setpoint); regBank.set(30006, (word) pwm2_setpoint); regBank.set(30007, (word) light_sense); regBank.set(30008, (word) air_temp); regBank.set(30010, (word) solar_watts/100); regBank.set(30011, (word) bat_current/100); regBank.set(30012, (word) W_ph); regBank.set(30013, (word) Vmax); regBank.set(30015, (word) (Buck_watts / 100)); regBank.set(30016, (word) Buck_Wph); mode_run = regBank.get(40010); step_value = regBank.get(40011); wide_set = regBank.get(40012); wide2_set = regBank.get(40013); load_en = regBank.get (40014); set_load_volt = regBank.get (40015); solar_temp = regBank.get (40016); start_tinh_cong_suat = regBank.get (40017); full_load = regBank.get (40018); reset_Wph = regBank.get (40019); void run_charger() if ((mode_run == 0) || (bat_volt > 14000))

-153-

pwm1_setpoint =0; digitalWrite(9,LOW); if ((mode_run == 1) && (bat_volt < 13800) && (solar_volt > bat_volt + 1000)) if ((solar_volt > 18400) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current <3200)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + 1; if ((solar_volt < 18400) && (pwm1_setpoint > 15)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - 1; analogWrite(9, pwm1_setpoint); delayMicroseconds(10); if ((mode_run == 2) && (bat_volt < 13800) && (solar_volt > bat_volt + 1000)) if ((solar_volt > Vmax*100) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current <3200)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + 1; if ((solar_volt < Vmax*100) && (pwm1_setpoint > 15)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - 1; analogWrite(9, pwm1_setpoint); delayMicroseconds(10);

old_solar_watts = solar_watts; if((mode_run == 3) && (bat_volt < 13800) && (solar_volt > bat_volt + 2000)) if ((solar_watts > old_solar_watts) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current <3200)) if (solar_volt > old_solar_volt) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + step_value; if (solar_volt < old_solar_volt) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - step_value; if ((solar_watts < old_solar_watts) && (pwm1_setpoint >15)) if (solar_volt > old_solar_volt) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + step_value; if (solar_volt < old_solar_volt) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - step_value; pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - step_value; analogWrite(9, pwm1_setpoint); delayMicroseconds(10); old_solar_watts = solar_watts; if((mode_run == 4) && (bat_volt <= 13600) && (solar_volt > bat_volt + 2000)) if ((solar_watts >= old_solar_watts) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current <3200)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + step_value; if ((solar_watts < old_solar_watts) && (pwm1_setpoint >15)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - step_value; analogWrite(9, pwm1_setpoint); old_solar_watts = solar_watts; if((mode_run == 4) && (bat_volt >= 13600) && (bat_volt <= 13850) && (solar_volt > bat_volt + 2000)) if ((solar_watts >= old_solar_watts) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current < 186800-13.5*solar_volt ) && (solar_volt >= old_solar_volt)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + step_value; if ((solar_watts < old_solar_watts) && (pwm1_setpoint >15) && (solar_current > 186800-13.5*solar_volt) && (solar_volt <= old_solar_volt)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - step_value; analogWrite(9, pwm1_setpoint); old_solar_watts = solar_watts; void run_load() if (load_en == 0) pwm2_setpoint =0; digitalWrite(6,LOW); if (load_en == 1) if ((bat_volt > set_load_volt) && (pwm2_setpoint < 250) && (load_current < 5000)) pwm2_setpoint = pwm2_setpoint + 1; if (((bat_volt < set_load_volt) && (pwm2_setpoint >10)) || (load_current >= 5000)) pwm2_setpoint = pwm2_setpoint - 1; analogWrite(6, pwm2_setpoint); void tinh_cong_suat() Times = millis(); if (start_tinh_cong_suat ==1)

-154-

Old_energy = Old_energy + solar_watts*(Times - Old_times)/60000; W_ph= Old_energy/100; Old_times = Times; if (reset_Wph ==1) Old_energy = 0; void full_load_en() if (load_en == 1) if (full_load ==1 )analogWrite(6, 250); Mạch 2 #include <modbus.h> #include <modbusDevice.h> #include <modbusRegBank.h> #include <modbusSlave.h> #include <MCP3008.h> #include <avr/pgmspace.h> #define IN_pin 9 #define CS_PIN 10 #define CLOCK_PIN 13 #define MOSI_PIN 11 #define MISO_PIN 12 MCP3008 adc(CLOCK_PIN, MOSI_PIN, MISO_PIN, CS_PIN); MCP3008 long solar_volt; long solar_current; long bat_volt ; long bat_current; long load_current; long pwm1_current; long pwm1_setpoint; long pwm2_setpoint; long light_sense; long air_temp; long solar_temp; long solar_watts, W_ph, Buck_watts; long old_solar_watts; long old_solar_ current; int track_direction; word mode_run, start_tinh_cong_suat, full_load; word load_en; word set_load_volt; word step_value; word wide_set; word wide2_set; long Pmax, Vmax, Times, Old_energy, solanlaymau, Old_times, Buck_Wph, Old_energy2; word reset_Wph; const int Solar[] PROGMEM = 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000; const int Pmax20[] PROGMEM = 485, 1030, 1590, 2162, 2740, 3321, 3905, 4491, 5079, 5665; const int Pmax21[] PROGMEM = 480, 1003, 1580, 2152, 2726, 3304, 3886, 4467, 5053, 5636; const int Pmax22[] PROGMEM = 480, 1020, 1574, 2142, 2713, 3287, 3864, 4445, 5025, 5600; const int Pmax23[] PROGMEM = 480, 1018, 1565, 2132, 2700, 3271, 3845, 4421, 5000, 5575; const int Pmax24[] PROGMEM = 480, 1013, 1557, 2124, 2680, 3255, 3825, 4398, 4970, 5537; const int Pmax25[] PROGMEM = 479, 1015, 1559, 2114, 2674, 3237, 3800, 4370, 4940, 5500; const int Pmax26[] PROGMEM = 480, 1009, 1551, 2101, 2656, 3217, 3777, 4340, 4908, 5472; const int Pmax27[] PROGMEM = 473, 1007, 1545, 2091, 2645, 3200, 3758, 4321, 4882, 5444; const int Pmax28[] PROGMEM = 476, 1004, 1539, 2084, 2632, 3185, 3742, 4298, 4858, 5417; const int Pmax29[] PROGMEM = 470, 1000, 1535, 2075, 2622, 3174, 3727, 4280, 4835, 5390; const int Pmax30[] PROGMEM = 473, 999, 1528, 2068, 2612, 3159, 3709, 4261, 4815, 5368; const int Pmax31[] PROGMEM = 472, 994, 1523, 2057, 2598, 3145, 3693, 4242, 4792, 5343; const int Pmax32[] PROGMEM = 478, 993, 1517, 2049, 2587, 3130, 3674, 4221, 4769, 5317; const int Pmax33[] PROGMEM = 478, 989, 1510, 2041, 2576, 3116, 3658, 4200, 4745, 5288; const int Pmax34[] PROGMEM = 477, 983, 1503, 2031, 2565, 3100, 3638, 4181, 4721, 5264; const int Pmax35[] PROGMEM = 478, 979, 1499, 2023, 2552, 3086, 3622, 4158, 4696, 5234; const int Pmax36[] PROGMEM = 479, 978, 1494, 2014, 2541, 3070, 3603, 4137, 4673, 5209; const int Pmax37[] PROGMEM = 479, 975, 1487, 2010, 2443, 2950, 3450, 4140, 4670, 5210; const int Pmax38[] PROGMEM = 480, 980, 1490, 2030, 2530, 3050, 3580, 4120, 4650, 5180; const int Pmax39[] PROGMEM = 478, 969, 1475, 1987, 2506, 3028, 3570, 4100, 4630, 5160; const int Pmax40[] PROGMEM = 476, 968, 1370, 1980, 2494, 3013, 3533, 4056, 4579, 5130; const int Pmax41[] PROGMEM = 478, 963, 1461, 1969, 2483, 2999, 3517, 4036, 4556, 5100; const int Pmax42[] PROGMEM = 478, 963, 1458, 1963, 2472, 2984, 3499, 4017, 4533, 5080; const int Pmax43[] PROGMEM = 473, 959, 1451, 1955, 2461, 2971, 3483, 3996, 4510, 5050; const int Pmax44[] PROGMEM = 470, 960, 1450, 1950, 2460, 2970, 3480, 4000, 4510, 5030;

-155-

const int Pmax45[] PROGMEM = 470, 960, 1450, 1950, 2450, 2960, 3470, 3980, 4490, 5000; const int Pmax46[] PROGMEM = 470, 950, 1440, 1940, 2440, 2940, 3450, 3960, 4470, 4980; const int Pmax47[] PROGMEM = 470, 950, 1430, 1930, 2430, 2930, 3430, 3940, 4450, 4950; const int Pmax48[] PROGMEM = 470, 950, 1430, 1920, 2420, 2920, 3420, 3920, 4420, 4930; const int Pmax49[] PROGMEM = 470, 940, 1430, 1910, 2410, 2900, 3400, 3900, 4400, 4910; const int Pmax50[] PROGMEM = 470, 940, 1420, 1910, 2400, 2896, 3390, 3890, 4380, 4880; const int Pmax51[] PROGMEM = 470, 940, 1410, 1890, 2380, 2880, 3370, 3860, 4360, 4860; const int Pmax52[] PROGMEM = 450, 940, 1390, 1880, 2370, 2860, 3360, 3850, 4340, 4840; const int Pmax53[] PROGMEM = 460, 930, 1390, 1880, 2370, 2850, 3340, 3830, 4320, 4810; const int Pmax54[] PROGMEM = 450, 930, 1390, 1870, 2350, 2840, 3320, 3830, 4320, 4790; const int Pmax55[] PROGMEM = 450, 920, 1380, 1850, 2330, 2820, 3310, 3800, 4280, 4770; const int Pmax56[] PROGMEM = 440, 920, 1380, 1850, 2330, 2820, 3300, 3780, 4270, 4750; const int Pmax57[] PROGMEM = 430, 910, 1370, 1852, 2330, 2810, 3290, 3770, 4250, 4720; const int Pmax58[] PROGMEM = 430, 910, 2370, 1830, 2310, 2790, 3270, 3750, 4230, 4700; const int Pmax59[] PROGMEM = 430, 900, 1370, 1830, 2310, 2790, 3260, 3740, 4210, 4690; const int Pmax60[] PROGMEM = 420, 890, 1370, 1830, 2300, 2775, 3240, 3720, 4200, 4630; const int Pmax61[] PROGMEM = 420, 890, 1370, 1830, 2292, 2767, 3230, 3710, 4184, 4610; const int Pmax62[] PROGMEM = 410, 880, 1360, 1810, 2288, 2750, 3220, 3690, 4160, 4590; const int Pmax63[] PROGMEM = 400, 870, 1360, 1700, 2280, 2740, 3210, 3680, 4150, 4570; const int Pmax64[] PROGMEM = 390, 860, 1350, 1800, 2270, 2730, 3200, 3660, 4130, 4550; const int Pmax65[] PROGMEM = 380, 850, 1350, 1800, 2260, 2720, 3190, 3650, 4110, 4530; const int Pmax66[] PROGMEM = 370, 840, 1350, 1790, 2250, 2710, 3180, 3640, 4100, 4500; const int Pmax67[] PROGMEM = 360, 830, 1350, 1790, 2250, 2710, 3160, 3620, 4090, 4480; const int Pmax68[] PROGMEM = 350, 800, 1340, 1780, 2240, 2700, 3150, 3610, 4070, 4460; const int Pmax69[] PROGMEM = 340, 790, 1340, 1780, 2230, 2690, 3150, 3600, 1060, 4430; const int Pmax70[] PROGMEM = 330, 780, 1340, 1780, 2230, 2680, 3140, 3590, 4000, 4410; const int Pmax71[] PROGMEM = 380, 770, 1340, 1770, 2220, 2670, 3130, 3580, 4030, 4390; const int Pmax72[] PROGMEM = 760, 1330, 1330, 1770, 2220, 2660, 3120, 3570, 4020, 4370; const int Pmax73[] PROGMEM = 750, 1320, 1330, 1750, 2200, 2660, 3100, 3560, 4010, 4350; const int Pmax74[] PROGMEM = 740, 1310, 1330, 1760, 2210, 2650, 3100, 3550, 4000, 4330; const int Pmax75[] PROGMEM = 730, 1300, 1330, 1750, 2190, 2650, 3090, 3540, 3980, 4300; const int Vmax20[] PROGMEM=1673, 1694, 1745, 1717, 1819, 1838, 1853, 1866, 1873,1887; const int Vmax21[] PROGMEM=1662, 1688, 1729, 1761, 1783, 1825, 1840, 1853, 1863, 1877; const int Vmax22[] PROGMEM=1659, 1671, 1700, 1756, 1777, 1817, 1832, 1841, 1853, 1867; const int Vmax23[] PROGMEM=1626, 1659, 1688, 1742, 1763, 1807, 1822, 1835, 1843, 1856; const int Vmax24[] PROGMEM=1600, 1638, 1671, 1739, 1760, 1797, 1812, 1825, 1836, 1853; const int Vmax25[] PROGMEM=1658, 1675, 1696, 1723, 1744, 1796, 1811, 1824, 1835, 1845; const int Vmax26[] PROGMEM=1623, 1691, 1730, 1757, 1778, 1795, 1810, 1819, 1830, 1840; const int Vmax27[] PROGMEM=1662, 1681, 1719, 1746, 1767, 1784, 1798, 1807, 1818, 1828; const int Vmax28[] PROGMEM=1642, 1671, 1708, 1735, 1756, 1772, 1787, 1800, 1806, 1816; const int Vmax29[] PROGMEM=1640, 1656, 1693, 1720, 1740, 1756, 1770, 1782, 1793, 1803; const int Vmax30[] PROGMEM=1628, 1643, 1679, 1705, 1725, 1742, 1755, 1767, 1778, 1787; const int Vmax31[] PROGMEM=1625, 1636, 1672, 1697, 1717, 1726, 1740, 1751, 1762, 1771; const int Vmax32[] PROGMEM=1595, 1620, 1656, 1681, 1701, 1717, 1730, 1740, 1750, 1759; const int Vmax33[] PROGMEM=1584, 1599, 1621, 1654, 1685, 1700, 1714, 1728, 1738, 1750; const int Vmax34[] PROGMEM=1563, 1624, 1652, 1665, 1675, 1689, 1702, 1714, 1724, 1733; const int Vmax35[] PROGMEM=1559, 1619, 1631, 1655, 1674, 1682, 1695, 1707, 1717, 1725; const int Vmax36[] PROGMEM=1542, 1600, 1620, 1644, 1663, 1672, 1685, 1696, 1706, 1715; const int Vmax37[] PROGMEM=1531, 1589, 1618, 1640, 1650, 1766, 1780, 1691, 1700, 1709; const int Vmax38[] PROGMEM=1590, 1561, 1612, 1636, 1645, 1660, 1673, 1684, 1694, 1703; const int Vmax39[] PROGMEM=1514, 1560, 1598, 1622, 1630, 1644, 1657, 1668, 1677, 1686; const int Vmax40[] PROGMEM=1502, 1549, 1692, 1611, 1621, 1635, 1648, 1658, 1668, 1676; const int Vmax41[] PROGMEM=1500, 1559, 1592, 1610, 1617, 1626, 1638, 1648, 1658, 1675; const int Vmax42[] PROGMEM=1520, 1536, 1568, 1590, 1598, 1617, 1630, 1640, 1649, 1658; const int Vmax43[] PROGMEM=1500, 1514, 1550, 1579, 1597, 1611, 1623, 1633, 1643, 1651;

-156-

const int Vmax44[] PROGMEM=1491, 1512, 1543, 1566, 1587, 1601, 1613, 1623, 1633, 1641; const int Vmax45[] PROGMEM=1490, 1511, 1543, 1565, 1580, 1595, 1606, 1617, 1626, 1634; const int Vmax46[] PROGMEM=1473, 1495, 1522, 1559, 1576, 1585, 1597, 1607, 1616, 1624; const int Vmax47[] PROGMEM=1464, 1473, 1503, 1550, 1566, 1578, 1590, 1600, 1609, 1617; const int Vmax48[] PROGMEM=1460, 1476, 1500, 1545, 1558, 1572, 1583, 1593, 1600, 1610; const int Vmax49[] PROGMEM=1460, 1483, 1513, 1535, 1549, 1563, 1574, 1584, 1593, 1600; const int Vmax50[] PROGMEM=1460, 1483, 1513, 1534, 1550, 1551, 1562, 1572, 1580, 1588; const int Vmax51[] PROGMEM=1456, 1468, 1456, 1485, 1520, 1533, 1544, 1554, 1560, 1574; const int Vmax52[] PROGMEM=1380, 1400, 1420, 1470, 1500, 1514, 1539, 1549, 1557, 1565; const int Vmax53[] PROGMEM=1360, 1398, 1417, 1471, 1504, 1517, 1528, 1538, 1449, 1555; const int Vmax54[] PROGMEM=1350, 1394, 1420, 1455, 1486, 1505, 1516, 1530, 1537, 1543; const int Vmax55[] PROGMEM=1340, 1390, 1414, 1433, 1462, 1488, 1513, 1522, 1530, 1534; const int Vmax56[] PROGMEM=1330, 1380, 1416, 1436, 1466, 1495, 1506, 1515, 1523, 1530; const int Vmax57[] PROGMEM=1320, 1370, 1400, 1435, 1466, 1494, 1505, 1514, 1522, 1629; const int Vmax58[] PROGMEM=1320, 1360, 1400, 1418, 1449, 1477, 1487, 1513, 1521, 1528; const int Vmax59[] PROGMEM=1310, 1350, 1398, 1417, 1448, 1476, 1486, 1495, 1503, 1510; const int Vmax60[] PROGMEM=1310, 1350, 1397, 1416, 1447, 1459, 1469, 1494, 1502, 1509; const int Vmax61[] PROGMEM=1300, 1340, 1396, 1415, 1430, 1458, 1468, 1493, 1501, 1508; const int Vmax62[] PROGMEM=1290, 1340, 1390, 1398, 1429, 1457, 1467, 1476, 1484, 1490; const int Vmax63[] PROGMEM=1290, 1340, 1379, 1382, 1428, 1440, 1466, 1474, 1482, 1485; const int Vmax64[] PROGMEM=1290, 1330, 1378, 1381, 1427, 1439, 1465, 1474, 1481, 1483; const int Vmax65[] PROGMEM=1280, 1320, 1370, 1380, 1410, 1422, 1448, 1456, 1463, 1470; const int Vmax66[] PROGMEM=1280, 1320, 1377, 1379, 1409, 1420, 1447, 1455, 1462, 1468; const int Vmax67[] PROGMEM=1280, 1310, 1376, 1378, 1408, 1419, 1429, 1437, 1461, 1465; const int Vmax68[] PROGMEM=1270, 1310, 1375, 1362, 1391, 1419, 1428, 1436, 1444, 1450; const int Vmax69[] PROGMEM=1260, 1300, 1359, 1361, 1390, 1417, 1427, 1435, 1443, 1449; const int Vmax70[] PROGMEM=1250, 1290, 1350, 1360, 1389, 1400, 1426, 1434, 1440, 1445; const int Vmax71[] PROGMEM=1250, 1280, 1350, 1354, 1383, 1394, 1419, 1428, 1435, 1441; const int Vmax72[] PROGMEM=1270, 1340, 1341, 1348, 1377, 1388, 1413, 1421, 1428, 1435; const int Vmax73[] PROGMEM=1260, 1330, 1325, 1332, 1360, 1387, 1396, 1420, 1427, 1433; const int Vmax74[] PROGMEM=1250, 1320, 1320, 1342, 1370, 1381, 1405, 1414, 1420, 1427; const int Vmax75[] PROGMEM=1240, 1310, 1310, 1336, 1349, 1390, 1399, 1407, 1414, 1420; int j,n; enum charger_state off,startup,mppt_track charger_state; modbusDevice regBank;modbusSlave slave; void setup() regBank.setId(12); regBank.add(10003); regBank.add(10004); regBank.add(30001); regBank.add(30002); regBank.add(30003); regBank.add(30004); regBank.add(30005); regBank.add(30006); regBank.add(30007); regBank.add(30008); regBank.add(30009); regBank.add(30010); regBank.add(30011); regBank.add(30012); regBank.add(30013); regBank.add(30014); regBank.add(30015); regBank.add(30016); regBank.add(40010); regBank.add(40011); regBank.add(40012); regBank.add(40013); regBank.add(40014); regBank.add(40015); regBank.add(40017); regBank.add(40018); regBank.add(40019); Serial.begin(9600); slave._device = &regBank; slave.setBaud(9600); track_direction = 1; TCCR1B = (TCCR1B & 0b11111000) | B00000001; void loop() read_sensors(); modbus_232(); pmax_vmax(); run_charger(); run_load(); tinh_cong_suat(); full_load_en(); void read_sensors() int sample1=0; int sample2=0; int sample3=0; int sample4=0; int sample5=0; int sample7=0; long sample8=0; long sample9=0; for(int i=0;i<10;i++) sample1 += analogRead(A0);

-157-

sample2 += analogRead(A1); sample3 += analogRead(A2); sample4 += analogRead(A3); sample5 += analogRead(A6); sample7 += adc.readADC(2); sample8 += adc.readADC(3); sample9 += adc.readADC(4); delayMicroseconds(10); solar_volt = sample1/0.2749982451; solar_current = abs((sample2-5135)/0.36472); bat_volt = sample3 /0.2702540941; load_current = abs((sample4-5145)/0.376); bat_current = abs((sample5-5190)*2.649574468); light_sense = sample7 / 10.23; air_temp = sample8 *50/1024; solar_temp = sample9 *50/1024; solar_watts=(solar_current*solar_volt)/1000; Buck_watts=(bat_current*bat_volt) /1000; void modbus_232() // function truyen thong 232 regBank.set(30001, (word) (solar_volt/100)); regBank.set(30002, (word) solar_current/100); regBank.set(30003, (word) bat_volt/100); regBank.set(30004, (word) load_current/100); regBank.set(30005, (word) pwm1_setpoint); regBank.set(30006, (word) pwm2_setpoint); regBank.set(30007, (word) light_sense); regBank.set(30008, (word) air_temp * 10); regBank.set(30009, (word) solar_temp); regBank.set(30010, (word) solar_watts/100); regBank.set(30011, (word) bat_current/100); regBank.set(30012, (word) W_ph); regBank.set(30013, (word) (Vmax/10)); regBank.set(30014, (word) (Pmax/10)); regBank.set(30015, (word) (Buck_watts/100)); regBank.set(30016, (word) Buck_Wph); mode_run = regBank.get(40010); step_value = regBank.get(40011); wide_set = regBank.get(40012); wide2_set = regBank.get(40013); load_en = regBank.get (40014); set_load_volt = regBank.get (40015); start_tinh_cong_suat = regBank.get (40017); full_load = regBank.get (40018); reset_Wph = regBank.get (40019); void pmax_vmax() for (n = 0; n < 10; n++) word hh = pgm_read_word(Solar+n); if ((pgm_read_word(Solar+n)<=light_sense) && (pgm_read_word(Solar+n+1)>light_sense)) j=n; if (solar_temp==20)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax20+j+1)-pgm_read_word(Pmax20+j))/100)+pgm_read_word(Pmax20+j)); if (solar_temp==21)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax21+j+1)-pgm_read_word(Pmax21+j))/100)+pgm_read_word(Pmax21+j)); if (solar_temp==22)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax22+j+1)-pgm_read_word(Pmax22+j))/100)+pgm_read_word(Pmax22+j)); if (solar_temp==23)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax23+j+1)-pgm_read_word(Pmax23+j))/100)+pgm_read_word(Pmax23+j)); if (solar_temp==24)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax24+j+1)-pgm_read_word(Pmax24+j))/100)+pgm_read_word(Pmax24+j)); if (solar_temp==25)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax25+j+1)-pgm_read_word(Pmax25+j))/100)+pgm_read_word(Pmax25+j));

-158-

if (solar_temp==26)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax26+j+1)-pgm_read_word(Pmax26+j))/100)+pgm_read_word(Pmax26+j)); if (solar_temp==27)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax27+j+1)-pgm_read_word(Pmax27+j))/100)+pgm_read_word(Pmax27+j)); if (solar_temp==28)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax28+j+1)-pgm_read_word(Pmax28+j))/100)+pgm_read_word(Pmax28+j)); if (solar_temp==29)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax29+j+1)-pgm_read_word(Pmax29+j))/100)+pgm_read_word(Pmax29+j)); if (solar_temp==30)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax30+j+1)-pgm_read_word(Pmax30+j))/100)+pgm_read_word(Pmax30+j)); if (solar_temp==31)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax31+j+1)-pgm_read_word(Pmax31+j))/100)+pgm_read_word(Pmax31+j)); if (solar_temp==32)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax32+j+1)-pgm_read_word(Pmax32+j))/100)+pgm_read_word(Pmax32+j)); if (solar_temp==33)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax33+j+1)-pgm_read_word(Pmax33+j))/100)+pgm_read_word(Pmax33+j)); if (solar_temp==34)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax34+j+1)-pgm_read_word(Pmax34+j))/100)+pgm_read_word(Pmax34+j)); if (solar_temp==35)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax35+j+1)-pgm_read_word(Pmax35+j))/100)+pgm_read_word(Pmax35+j)); if (solar_temp==36)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax36+j+1)-pgm_read_word(Pmax36+j))/100)+pgm_read_word(Pmax36+j)); if (solar_temp==37)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax37+j+1)-pgm_read_word(Pmax37+j))/100)+pgm_read_word(Pmax37+j)); if (solar_temp==38)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax38+j+1)-pgm_read_word(Pmax38+j))/100)+pgm_read_word(Pmax38+j)); if (solar_temp==39)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax39+j+1)-pgm_read_word(Pmax39+j))/100)+pgm_read_word(Pmax39+j)); if (solar_temp==40)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax40+j+1)-pgm_read_word(Pmax40+j))/100)+pgm_read_word(Pmax40+j)); if (solar_temp==41)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax41+j+1)-pgm_read_word(Pmax41+j))/100)+pgm_read_word(Pmax41+j));

-159-

if (solar_temp==42)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax42+j+1)-pgm_read_word(Pmax42+j))/100)+pgm_read_word(Pmax42+j)); if (solar_temp==43)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax43+j+1)-pgm_read_word(Pmax43+j))/100)+pgm_read_word(Pmax43+j)); if (solar_temp==44)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax44+j+1)-pgm_read_word(Pmax44+j))/100)+pgm_read_word(Pmax44+j)); if (solar_temp==45)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax45+j+1)-pgm_read_word(Pmax45+j))/100)+pgm_read_word(Pmax45+j)); if (solar_temp==46)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax46+j+1)-pgm_read_word(Pmax46+j))/100)+pgm_read_word(Pmax46+j)); if (solar_temp==47)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax47+j+1)-pgm_read_word(Pmax47+j))/100)+pgm_read_word(Pmax47+j)); if (solar_temp==48)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax48+j+1)-pgm_read_word(Pmax48+j))/100)+pgm_read_word(Pmax48+j)); if (solar_temp==49)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax49+j+1)-pgm_read_word(Pmax49+j))/100)+pgm_read_word(Pmax49+j)); if (solar_temp==50)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax50+j+1)-pgm_read_word(Pmax50+j))/100)+pgm_read_word(Pmax50+j)); if (solar_temp==51)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax51+j+1)-pgm_read_word(Pmax51+j))/100)+pgm_read_word(Pmax51+j)); if (solar_temp==52)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax52+j+1)-pgm_read_word(Pmax52+j))/100)+pgm_read_word(Pmax52+j)); if (solar_temp==53)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax53+j+1)-pgm_read_word(Pmax53+j))/100)+pgm_read_word(Pmax53+j)); if (solar_temp==54)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax54+j+1)-pgm_read_word(Pmax54+j))/100)+pgm_read_word(Pmax54+j)); if (solar_temp==55)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax55+j+1)-pgm_read_word(Pmax55+j))/100)+pgm_read_word(Pmax55+j)); if (solar_temp==56)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax56+j+1)-pgm_read_word(Pmax56+j))/100)+pgm_read_word(Pmax56+j)); if (solar_temp==57)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax57+j+1)-pgm_read_word(Pmax57+j))/100)+pgm_read_word(Pmax57+j));

-160-

if (solar_temp==58)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax58+j+1)-pgm_read_word(Pmax58+j))/100)+pgm_read_word(Pmax58+j)); if (solar_temp==59)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax59+j+1)-pgm_read_word(Pmax59+j))/100)+pgm_read_word(Pmax59+j)); if (solar_temp==60)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax60+j+1)-pgm_read_word(Pmax60+j))/100)+pgm_read_word(Pmax60+j)); if (solar_temp==61)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax61+j+1)-pgm_read_word(Pmax61+j))/100)+pgm_read_word(Pmax61+j)); if (solar_temp==62)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax62+j+1)-pgm_read_word(Pmax62+j))/100)+pgm_read_word(Pmax62+j)); if (solar_temp==63)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax63+j+1)-pgm_read_word(Pmax63+j))/100)+pgm_read_word(Pmax63+j)); if (solar_temp==64)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax64+j+1)-pgm_read_word(Pmax64+j))/100)+pgm_read_word(Pmax64+j)); if (solar_temp==65)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax65+j+1)-pgm_read_word(Pmax65+j))/100)+pgm_read_word(Pmax65+j)); if (solar_temp==66)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax66+j+1)-pgm_read_word(Pmax66+j))/100)+pgm_read_word(Pmax66+j)); if (solar_temp==67)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax67+j+1)-pgm_read_word(Pmax67+j))/100)+pgm_read_word(Pmax67+j)); if (solar_temp==68)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax68+j+1)-pgm_read_word(Pmax68+j))/100)+pgm_read_word(Pmax68+j)); if (solar_temp==69)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax69+j+1)-pgm_read_word(Pmax69+j))/100)+pgm_read_word(Pmax69+j)); if (solar_temp==70)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax70+j+1)-pgm_read_word(Pmax70+j))/100)+pgm_read_word(Pmax70+j)); if (solar_temp==71)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax71+j+1)-pgm_read_word(Pmax71+j))/100)+pgm_read_word(Pmax71+j)); if (solar_temp==72)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax72+j+1)-pgm_read_word(Pmax72+j))/100)+pgm_read_word(Pmax72+j)); if (solar_temp==73)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax73+j+1)-pgm_read_word(Pmax73+j))/100)+pgm_read_word(Pmax73+j));

-161-

if (solar_temp==74)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax74+j+1)-pgm_read_word(Pmax74+j))/100)+pgm_read_word(Pmax74+j)); if (solar_temp==75)(Pmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Pmax75+j+1)-pgm_read_word(Pmax75+j))/100)+pgm_read_word(Pmax75+j)); if (solar_temp==20)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax20+j+1)-pgm_read_word(Vmax20+j))/100)+pgm_read_word(Vmax20+j)); if (solar_temp==21)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax21+j+1)-pgm_read_word(Vmax21+j))/100)+pgm_read_word(Vmax21+j)); if (solar_temp==22)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax22+j+1)-pgm_read_word(Vmax22+j))/100)+pgm_read_word(Vmax22+j)); if (solar_temp==23)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax23+j+1)-pgm_read_word(Vmax23+j))/100)+pgm_read_word(Vmax23+j)); if (solar_temp==24)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax24+j+1)-pgm_read_word(Vmax24+j))/100)+pgm_read_word(Vmax24+j)); if (solar_temp==25)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax25+j+1)-pgm_read_word(Vmax25+j))/100)+pgm_read_word(Vmax25+j)); if (solar_temp==26)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax26+j+1)-pgm_read_word(Vmax26+j))/100)+pgm_read_word(Vmax26+j)); if (solar_temp==27)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax27+j+1)-pgm_read_word(Vmax27+j))/100)+pgm_read_word(Vmax27+j)); if (solar_temp==28)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax28+j+1)-pgm_read_word(Vmax28+j))/100)+pgm_read_word(Vmax28+j)); if (solar_temp==29)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax29+j+1)-pgm_read_word(Vmax29+j))/100)+pgm_read_word(Vmax29+j)); if (solar_temp==30)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax30+j+1)-pgm_read_word(Vmax30+j))/100)+pgm_read_word(Vmax30+j)); if (solar_temp==31)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax31+j+1)-pgm_read_word(Vmax31+j))/100)+pgm_read_word(Vmax31+j)); if (solar_temp==32)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax32+j+1)-pgm_read_word(Vmax32+j))/100)+pgm_read_word(Vmax32+j)); if (solar_temp==33)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax33+j+1)-pgm_read_word(Vmax33+j))/100)+pgm_read_word(Vmax33+j));

-162-

if (solar_temp==34)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax34+j+1)-pgm_read_word(Vmax34+j))/100)+pgm_read_word(Vmax34+j)); if (solar_temp==35)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax35+j+1)-pgm_read_word(Vmax35+j))/100)+pgm_read_word(Vmax35+j)); if (solar_temp==36)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax36+j+1)-pgm_read_word(Vmax36+j))/100)+pgm_read_word(Vmax36+j)); if (solar_temp==37)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax37+j+1)-pgm_read_word(Vmax37+j))/100)+pgm_read_word(Vmax37+j)); if (solar_temp==38)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax38+j+1)-pgm_read_word(Vmax38+j))/100)+pgm_read_word(Vmax38+j)); if (solar_temp==39)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax39+j+1)-pgm_read_word(Vmax39+j))/100)+pgm_read_word(Vmax39+j)); if (solar_temp==40)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax40+j+1)-pgm_read_word(Vmax40+j))/100)+pgm_read_word(Vmax40+j)); if (solar_temp==41)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax41+j+1)-pgm_read_word(Vmax41+j))/100)+pgm_read_word(Vmax41+j)); if (solar_temp==42)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax42+j+1)-pgm_read_word(Vmax42+j))/100)+pgm_read_word(Vmax42+j)); if (solar_temp==43)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax43+j+1)-pgm_read_word(Vmax43+j))/100)+pgm_read_word(Vmax43+j)); if (solar_temp==44)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax44+j+1)-pgm_read_word(Vmax44+j))/100)+pgm_read_word(Vmax44+j)); if (solar_temp==45)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax45+j+1)-pgm_read_word(Vmax45+j))/100)+pgm_read_word(Vmax45+j)); if (solar_temp==46)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax46+j+1)-pgm_read_word(Vmax46+j))/100)+pgm_read_word(Vmax46+j)); if (solar_temp==47)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax47+j+1)-pgm_read_word(Vmax47+j))/100)+pgm_read_word(Vmax47+j)); if (solar_temp==48)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax48+j+1)-pgm_read_word(Vmax48+j))/100)+pgm_read_word(Vmax48+j)); if (solar_temp==49)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax49+j+1)-pgm_read_word(Vmax49+j))/100)+pgm_read_word(Vmax49+j));

-163-

if (solar_temp==50)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax50+j+1)-pgm_read_word(Vmax50+j))/100)+pgm_read_word(Vmax50+j)); if (solar_temp==51)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax51+j+1)-pgm_read_word(Vmax51+j))/100)+pgm_read_word(Vmax51+j)); if (solar_temp==52)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax52+j+1)-pgm_read_word(Vmax52+j))/100)+pgm_read_word(Vmax52+j)); if (solar_temp==53)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax53+j+1)-pgm_read_word(Vmax53+j))/100)+pgm_read_word(Vmax53+j)); if (solar_temp==54)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax54+j+1)-pgm_read_word(Vmax54+j))/100)+pgm_read_word(Vmax54+j)); if (solar_temp==55)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax55+j+1)-pgm_read_word(Vmax55+j))/100)+pgm_read_word(Vmax55+j)); if (solar_temp==56)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax56+j+1)-pgm_read_word(Vmax56+j))/100)+pgm_read_word(Vmax56+j)); if (solar_temp==57)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax57+j+1)-pgm_read_word(Vmax57+j))/100)+pgm_read_word(Vmax57+j)); if (solar_temp==58)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax58+j+1)-pgm_read_word(Vmax58+j))/100)+pgm_read_word(Vmax58+j)); if (solar_temp==59)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax59+j+1)-pgm_read_word(Vmax59+j))/100)+pgm_read_word(Vmax59+j)); if (solar_temp==60)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax60+j+1)-pgm_read_word(Vmax60+j))/100)+pgm_read_word(Vmax60+j)); if (solar_temp==61)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax61+j+1)-pgm_read_word(Vmax61+j))/100)+pgm_read_word(Vmax61+j)); if (solar_temp==62)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax62+j+1)-pgm_read_word(Vmax62+j))/100)+pgm_read_word(Vmax62+j)); if (solar_temp==63)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax63+j+1)-pgm_read_word(Vmax63+j))/100)+pgm_read_word(Vmax63+j)); if (solar_temp==64)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax64+j+1)-pgm_read_word(Vmax64+j))/100)+pgm_read_word(Vmax64+j)); if (solar_temp==65)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax65+j+1)-pgm_read_word(Vmax65+j))/100)+pgm_read_word(Vmax65+j));

-164-

if (solar_temp==66)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax66+j+1)-pgm_read_word(Vmax66+j))/100)+pgm_read_word(Vmax66+j)); if (solar_temp==67)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax67+j+1)-pgm_read_word(Vmax67+j))/100)+pgm_read_word(Vmax67+j)); if (solar_temp==68)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax68+j+1)-pgm_read_word(Vmax68+j))/100)+pgm_read_word(Vmax68+j)); if (solar_temp==69)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax69+j+1)-pgm_read_word(Vmax69+j))/100)+pgm_read_word(Vmax69+j)); if (solar_temp==70)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax70+j+1)-pgm_read_word(Vmax70+j))/100)+pgm_read_word(Vmax70+j)); if (solar_temp==71)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax71+j+1)-pgm_read_word(Vmax71+j))/100)+pgm_read_word(Vmax71+j)); if (solar_temp==72)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax72+j+1)-pgm_read_word(Vmax72+j))/100)+pgm_read_word(Vmax72+j)); if (solar_temp==73)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax73+j+1)-pgm_read_word(Vmax73+j))/100)+pgm_read_word(Vmax73+j)); if (solar_temp==74)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax74+j+1)-pgm_read_word(Vmax74+j))/100)+pgm_read_word(Vmax74+j)); if (solar_temp==75)(Vmax = ((light_sense-pgm_read_word(Solar+j))*(pgm_read_word(Vmax75+j+1)-pgm_read_word(Vmax75+j))/100)+pgm_read_word(Vmax75+j)); void run_charger() if ((mode_run == 0) || (bat_volt > 14000)) pwm1_setpoint =0; digitalWrite(9,LOW); if ((mode_run == 1) && (bat_volt < 13800) && (solar_volt > bat_volt +1000) && (light_sense>=100)) if ((solar_volt > Vmax*10) && (pwm1_setpoint < 250) && (solar_current <3200)) pwm1_setpoint = pwm1_setpoint + 1; if ((solar_volt < Vmax*10) && (pwm1_setpoint > 15))

pwm1_setpoint = pwm1_setpoint - 1; analogWrite(9, pwm1_setpoint); delayMicroseconds(10);

old_solar_watts = solar_watts; void run_load() if (load_en == 0) pwm2_setpoint =0; digitalWrite(6,LOW); if (load_en == 1) if ((bat_volt >= set_load_volt) && (pwm2_setpoint < 250) && (load_current < 5000)) pwm2_setpoint = pwm2_setpoint + 1; if (((bat_volt < set_load_volt) && (pwm2_setpoint >10)) || (load_current >= 5000)) pwm2_setpoint = pwm2_setpoint - 1; analogWrite(6, pwm2_setpoint);

-165-

void tinh_cong_suat() Times = millis(); if (start_tinh_cong_suat ==1) Old_energy = Old_energy + solar_watts*(Times - Old_times)/60000; W_ph= Old_energy Old_times = Times; if (reset_Wph ==1) Old_energy = 0; void full_load_en() if (load_en == 1) if (full_load ==1 ) analogWrite(6, 250); 10. Sơ đồ đi dây mạch lực và mạch điều khiển của mô hình thiết bị thực

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

D D

C C

B B

A A

Date:Date:

Luận án tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Date:

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên

Mạch lực bộ biến đổi DC/DC buck và mạch điều khiển nguồn pin mặt trời

Nghiên cứu sinh: Lê Tiên Phong

SolBattTranTranGNDGND

C30

0.1uF

C30

0.1uF

L1

INDUCTOR FERRITE

L1

INDUCTOR FERRITE

+C17

1000uF

+C17

1000uF

C130.1uFC130.1uF

Y216MHzY216MHz

12

D16

ZENER

D16

ZENER

MO

SI

MIS

OS

CK

RE

SE

TV

CC

GN

D

J2

ISP

J2

ISP

123456

J15

CON6

J15

CON6

D4D1N4148

D4D1N4148

1 2J4J4

C26 100nC26 100n

R1310RR1310R

C33

0.1uF

C33

0.1uF

C20

CAP NP

C20

CAP NP

VCC1IN2SD3COM4

VB 8HO 7VS 6LO 5

U7

IR2104

U7

IR2104

IP+

1IP

+2

IP-

3IP

-4

VC

C8

VIO

UT

7FI

LTE

R6

GN

D5

U3ACS712-5

U3ACS712-5

D5D1N4148

D5D1N4148

D10D10

+C34

2200uF

+C34

2200uF

1 2RV2

VARISTOR

RV2

VARISTOR

C25 100nC25 100n

C28 100nC28 100n

D8D8

D14D1N4148

D14D1N4148

R1210RR1210R

123

J10

Light_Sen

J10

Light_Sen

IN1 OUT 3

GN

D2

U13LM7805CTU13LM7805CT

C5

100n

C5

100n

IN1 OUT 3

GN

D2

U5LM7812CTU5LM7812CT

1 2RV1

VARISTOR

RV1

VARISTOR

+ C211000uF

+ C211000uF

GN

D15

VCC16

R1IN13R2IN8

T2IN10T1IN11

C1+1C1-3C2+4C2-5

R1OUT 12R2OUT 9

T1OUT 14T2OUT 7

V+2V-6

U6

MAX3232

U6

MAX3232

1 2J14J14

5

67

411

+

-

U12B

LM324

+

-

U12B

LM324

+C14

2200uF

+C14

2200uF

12

D17

ZENER

D17

ZENER

R210KR210K

R3

150k

R3

150k

C240.1uFC240.1uF

C311nFC311nF

C10 100nFC10 100nF

R5

10R

R5

10R

C231nFC231nF

R10

10R

R10

10R

VCC 16VREF 15AGND 14

CLK 13DOUT 12

DIN 11CS/SHDN 10

CH01CH12CH23CH34CH45CH56CH67CH78 DGND 9

U2

MCP3008

U2

MCP3008

IP+

1IP

+2

IP-

3IP

-4

VC

C8

VIO

UT

7FI

LTE

R6

GN

D5

U11ACS712-5

U11ACS712-5

C9100nF

C9100nF

C322pF

C322pF

D7D7

R8

20k

R8

20k

R9

10R

R9

10R

C15

CAP NP

C15

CAP NP

PC

629

PD

030

PD

131

PD

232

PD31PD42VCC3GND4

PB67PB78

PD

59

PD

610

PD

711

PB

012

PB

113

PB

214

PB

315

PB

416

PB5 17AVCC 18AREF 20AGND 21

PC0 23PC1 24

PC

225

PC

326

PC

427

PC

528

GND6 VCC5ADC6 19

ADC7 22

IC1

ATmega88-MLF32

IC1

ATmega88-MLF32

123

J9

Air_Temp

J9

Air_Temp

R11

10R

R11

10R

+C16

2200uF

+C16

2200uF

R7

100k

R7

100k

C320.1uFC320.1uF

D13D1N4148

D13D1N4148

+C18

1000uF

+C18

1000uF

R4

20k

R4

20k

D6D6

C121nFC121nF

VCC1IN2SD3COM4

VB 8HO 7VS 6LO 5

U9

IR2104

U9

IR2104

C6 100nFC6 100nF

1 2J13J13

C22

CAP NP

C22

CAP NP

3

21

411

+

-

U12A

LM324

+

-

U12A

LM324

Q1

IRFZ44N/TO

Q1

IRFZ44N/TO

D12DIODED12DIODE

C19

100nF

C19

100nF

D9D9

IP+

1IP

+2

IP-

3IP

-4

VC

C8

VIO

UT

7FI

LTE

R6

GN

D5

U10ACS712-5

U10ACS712-5

D2

DIODE

D2

DIODE D3

D1N4148

D3

D1N4148

C7 100nFC7 100nF

Q2

IRFZ44N/TO

Q2

IRFZ44N/TO

C11

100n

C11

100n

C29 100nC29 100n

C8 100nFC8 100nF

D11DIODED11DIODE

12

J6

LOAD

J6

LOAD

D15

D1N4148

D15

D1N4148

1 2 3 4

VCC

GND

SCl

SDA

J7LCD

VCC

GND

SCl

SDA

J7LCD

C27 100nC27 100n

1 2F1

FUSE

F1

FUSE

C422pF

C422pF

R6

RESISTOR

R6

RESISTOR

123

J8

Cell_Temp

J8

Cell_Temp

594837261

P1

CONNECTOR DB9

P1

CONNECTOR DB9