Tài liệu Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -------------------- NGUYỄN THANH HẰNG ỨNG DỤNG CÁC GIẢI THUẬT METAHEURISTIC VÀO VẤN ĐỀ LOẠI BỎ SÓNG HÀI CHO BỘ NGHỊCH LƯU ĐA BẬC Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số: 8520201 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 1 năm 2022 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Phan Quốc Dũng Cán bộ chấm nhận xét 1: PGS. TS. Nguyễn Đình Tuyên Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. Văn Tấn Lượng Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 09 tháng 01 năm 2022 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1. PGS. TS Nguyễn Văn Nhờ - Chủ tịch Hội đồng 2. PGS. TS Trương Phước Hòa - Thư ký Hội đồng 3. PGS. TS Nguyễn Đình Tuyên - Phản biện 1 4. TS. Văn Tấn Lượng - Phản biện 2 5. PGS. TS Nguyễn Thanh Phương - Ủy viên Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG PGS. TS Nguyễn Văn Nhờ TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Trang i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: NGUYỄN THANH HẰNG MSHV: 1970415 Ngày, tháng, năm sinh: 14/04/1996 Nơi sinh: Lâm Đồng Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số : 8520201 I. TÊN ĐỀ TÀI: “ỨNG DỤNG CÁC GIẢI THUẬT METAHEURISTIC VÀO VẤN ĐỀ LOẠI BỎ SÓNG HÀI CHO BỘ NGHỊCH LƯU ĐA BẬC”. (APPLICATION OF METAHEURISTIC ALGORITHMS TO THE PROBLEM OF HARMONIC ELIMINATION FOR MULTI-LEVEL INVERTER). II. NHIỆM VỤ - Xây dựng giải thuật metaheuristic để loại bỏ sóng hài bậc cao. - Xây dựng mô hình bộ nghịch lưu trên simulink/matlab. - So sánh các phương pháp metaheuristic đã xây dựng về các khía cạnh thời gian, sóng hài để rút ra các ưu và nhược điểm. - Đề xuất phương pháp cải tiến để cải thiện về mặt thời gian và sóng hài. 06 /09 /2021 III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 12 /12 /2021 V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS. PHAN QUỐC DŨNG Tp. HCM, ngày CÁN BỘ HƯỚNG DẪN tháng năm 2022 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO PGS. TS Phan Quốc Dũng TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Trang ii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành được luận văn này, em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Thầy, PGS.TS Phan Quốc Dũng, Thầy đã dìu dắt em từ khi còn học đại học, làm luận văn tốt nghiệp đại học, nghiên cứu khoa học và hiện tại, là luận văn tốt nghiệp cao học. Thật khó để nói hết sự biết ơn đối với những sự giúp đỡ, hỗ trợ của Thầy, không chỉ về mặt kiến thức chuyên môn mà còn là những lời động viên, khích lệ tinh thần. Và xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới bố mẹ, mặc dù có những lúc bố mẹ đã không ủng hộ lựa chọn của con nhưng vẫn luôn là hậu phương vững chắc, là động lực để con phấn đấu và tiếp bước. Em xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô giáo trường Đại học Bách Khoa TP.HCM, đặc biệt là các Thầy Cô bộ môn Hệ thống điện, khoa Điện – Điện tử đã truyền đạt cho em những kiến thức bổ tích, truyền cho em niềm đam mê, tình yêu với khoa học công nghệ. Xin chân thành cảm ơn các anh, chị, bạn đồng nghiệp ở công ty PECC2, mọi người luôn cổ vũ tinh thần và hỗ trợ để em có thể hoàn thành luận văn và vẫn đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ tại công ty. Cảm ơn các bạn lớp Kỹ Thuật Máy tính mà mình có cơ hội quen biết tại FDS, cảm ơn các anh chị ở câu lạc bộ Aikido, và đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn tới Khoa, Châu, Thảo, Hoàng, Thể, Tiên,… Các bạn luôn khích lệ và cố vấn cũng như chia sẻ những lúc khó khăn và cho mình động lực để cùng nhau bước tiếp. Một lần nữa, xin được cảm ơn Tất cả mọi người đã luôn ở bên, động viên, hỗ trợ và tạo điều kiện để mình có thể hoàn thành được Luận văn này. Chúc mọi người luôn thành công và hạnh phúc. TP.HCM, ngày tháng năm 2022 Học viên thực hiện Nguyễn Thanh Hằng LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Năm 2021, khi mà các nước bước vào giai đoạn triển khai hiệp định Paris về biến đổi khí hậu, cũng như những cam kết mạnh mẽ của chính phủ Việt Nam tại hội nghị COP26 cho thấy con đường phát triển ngành năng lượng tập trung mạnh mẽ vào năng lượng tái tạo, điều này cũng thể hiện rõ trong tiêu chí đầu vào để lập Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2021-2030 tầm nhìn đến 2045. Tuy nhiên, việc tích hợp nhiều nguồn phân tán từ những nhà máy điện gió, điện mặt trời dẫn đến sự xuất hiện của các bộ chuyển đổi công suất như AC/AC, DC/DC, DC/AC, AC/DC, AC-DC/DC-AC cũng ngày càng nhiều lên để có thể đáp ứng cho phía người dùng DC, AC, và cho phép hòa lưới điện quốc gia. Trong đó, những bộ nghịch lưu DC/AC gây ra những tác hại không tốt lên hệ thống vì những thành phần hài bậc cao ở tín hiệu đầu ra sẽ chuyển hóa thành nhiệt năng, phá hỏng cách điện, gây nhiễu tín hiệu viễn thông, phát sinh tổn hao và có thể dẫn tới phá hủy thiết bị, từ đó gây ra sự kém hiệu quả cho hệ thống, khó khăn cho công tác vận hành, điều khiển, gây mất ổn định và giảm thiểu chất lượng điện năng [1]. Để triệt tiêu những thành phần hài bậc cao này, người ta thường áp dụng các phương pháp điều khiển khác nhau như phương pháp điều biên, phương pháp điều chế vector không gian hay phương pháp điều chế độ rộng xung.[2] Một nhược điểm của phương pháp điều biên là đòi hỏi nguồn áp một chiều không đổi và vẫn cần sử dụng các bộ lọc sóng hài để loại bỏ những bậc hài sót lại. Phương pháp điều chế vector không gian lại có hạn chế là cần sử dụng bảng tra để xác định góc làm việc của vector trung bình và bị quyết định bởi đặc tính điều khiển tuyến tính cũng như lượng sóng hài bậc cao. Gần đây, người ta tập trung nhiều hơn vào việc tìm ra các giải thuật tối ưu cho phép tìm ra các góc kích khóa bán dẫn đáp ứng được yêu cầu về mặt sóng hài dựa trên các kỹ thuật metaheuristic. Giải thuật GA được tạo ra bởi J.H.Holland năm 1970 là giải thuật metaheuristic phổ biến nhất nhờ vào tính linh hoạt và khả năng tính toán nhanh. Giải thuật DE được tạo ra bởi Rainer Storn và Kenneth Price năm 1996 với những bước tính tương tự GA, có những lợi thế là dễ áp dụng hội tụ nhanh và tránh bị duy trì tại các điểm hội tụ cục bộ [3]. Thuật toán tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization: PSO) LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang iv hay thuật toán bắt chước tập tính săn mồi của loài sói xám (Grey wolf Optimizer: GWO) cho kết quả tốt hơn các phương pháp truyền thống và không cần thông qua bảng tra cứu. Khi so sánh PSO và GA với các phương pháp truyền thống, PSO và GA rõ ràng cho kết quả tốt hơn, trong khi các phương pháp cũ cho kết quả là độ méo dạng cao hơn và có thể không hội tụ (không tìm được giá trị góc kích phù hợp) [3]. GA khi so sánh với PSO có nhiều điểm vượt trội hơn về cả độ chính xác và thời gian tính toán [4], GWO cũng cho kết quả tốt hơn GA và CS khi áp dụng cho bộ nghịch lưu nguồn áp 3 pha [5]. GWO cũng thể hiện những ưu điểm khi so sánh với PSO và các phương pháp truyền thống khi áp dụng cho các bộ nghịch lưu đa bậc [6]. Tuy nhiên chưa có những đánh giá chi tiết về giải thuật GWO và GA cho bộ nghịch lưu đa bậc cũng như thiếu những đánh giá về yếu tố thời gian. Do đó, để kiểm chứng và làm rõ tính hiệu quả các phương pháp trên, phương pháp GA và GWO sẽ được đưa vào nghiên cứu sâu hơn về mặt sóng hài và mặt thời gian chạy để có thể đáp ứng việc chạy trực tuyến. Từ kết quả mô phỏng, giải thuật GA khi dữ liệu đầu vào ở dạng binary bit cho thấy các giá trị góc kích không tối ưu. Tuy nhiên, sau khi cải tiến giải thuật này bằng cách thay đổi tín hiệu đầu vào dưới dạng gray bit, kết quả về giá trị góc kích lại thể hiện tốt hơn về mặt sóng hài trong những khoảng tỉ số điều biên nhất định khi so sánh với giải thuật GA truyền thống và GWO. Tuy nhiên, khi giải thuật GA với tín hiệu đầu vào là mã gray lại có hạn chế về mặt thời gian của các bước dịch mã và giải mã. Do đó, những biện pháp được áp dụng để cải thiện hạn chế về mặt thời gian chạy sẽ được trình bày chi tiết trong báo cáo thông qua những kết quả được mô phỏng kiểm chứng bằng matlab/simulink. Các vấn đề chính nêu trên sẽ được trình bày qua các chương: - Chương 1: Tổng quan về bộ nghịch lưu đa bậc và phương pháp điều khiển - Chương 2: Các thuật toán metaheuristic - Chương 3: Quá trình tiến hành - Chương 4: Kết quả mô phỏng - Chương 5: Nghiên cứu cải tiến về mặt thời gian - Chương 6: Kết luận LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang v ABSTRACT In 2021, when the countries enter the implementation phase of the Paris Agreement on climate change, as well as the strong commitments of the Vietnamese government at the COP26 conference, it shows the path to developing the energy industry with a strong emphasis on renewable energy, which is also evident in the input criteria for the formulation of the National Power Development Plan for the period 2021-2030 with a vision to 2045. However, the integration of many distributed sources from wind and solar power plants leads to the appearance of power converters such as AC/AC, DC/DC, DC/AC, AC/DC, AC -DC/DC-AC is also increasing more and more to be able to meet the DC and AC users, and allow to connect to the national grid. In particular, the DC/AC inverters cause negative effects on the system because the high level harmonic in the output signal will convert into heat energy, damage the insulation, and cause interference to the telecommunications signal, generate losses and can lead to equipment destruction, thereby causing system inefficiencies, operating and controlling difficulties, causing instability and reducing power quality [1]. To eliminate these high level harmonic, it’s often apply different control methods such as amplitude modulation method, spatial vector modulation method or pulse width modulation method. [2] One disadvantage of the modulation method is that it requires a constant DC voltage source and still requires the use of harmonic filters to remove residual harmonics. The spatial vector modulation method has the limitation that it is necessary to use a lookup table to determine the working angle of the average vector and is determined by the linear control characteristics as well as the amount of high level harmonics. Recently, researchers focus more on finding the optimal algorithms that allow finding the semiconductor switching angles that meet the harmonic requirements based on metaheuristic techniques. The GA algorithm created by J.H. Holland in 1970 is the most popular metaheuristic algorithm due to its flexibility and fast computation. DE algorithm was created by Rainer Storn and Kenneth Price in 1996 with similar calculation steps to GA, has the advantages of easy to apply fast convergence and LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang vi avoids being maintained at local convergence points [3]. The algorithm of swarm optimization (Particle Swarm Optimization: PSO) or the algorithm that mimics the hunting behavior of gray wolves (Grey wolf Optimizer: GWO) gives better results than traditional methods and does not need to use lookup table. When comparing PSO and GA with traditional methods, PSO and GA clearly give better results, while older methods result in higher distortion and may not converge (couldn't find a suitable switching angle value) [3]. GA when compared with PSO has more advantages in both accuracy and calculation time [4]. GWO gives better results than GA and CS when applied to 3-phase voltage source inverter [5]. GWO also presents advantages when compared with PSO and traditional methods with multi-step inverters [6]. However, there are no detailed evaluations of GWO and GA algorithms for multi-level inverters as well as a lack of evaluation of the time factor. Therefore, in order to verify and clarify the effectiveness of the above methods, the GA and GWO methods will be further studied in terms of harmonics and running time to be able to meet online running. From the simulation results, when the input data is in the form of binary bits, the GA algorithm shows non-optimal values of the switching angle. However, after improving this algorithm by changing the input signal in gray bit format, the result of the switching angle value is better in terms of harmonics in certain amplitude modulation ranges when compared with traditional GA and GWO algorithms. However, when the GA algorithm with the input signal is gray code, there is a time limitation of the encoding and decoding steps. Therefore, the methode applied to improve the runtime limitation will be detailed in the report through the simulation results verified by matlab/simulink. The main contents mentioned above will be presented through the following chapters: - Chapter 1: Overview of multi-level inverters and control methods - Chapter 2: Metaheuristic algorithms - Chapter 3: The process - Chapter 4: Simulation results - Chapter 5: Research on improvement in terms of time - Chapter 6: Conclusion LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang vii LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Nguyễn Thanh Hằng, xin cam đoan luận văn thạc sĩ đề tài “Ứng dụng các giải thuật metaheuristic vào vấn đề loại bỏ sóng hài cho bộ nghịch lưu đa bậc” là công trình nghiên cứu của chính bản thân tôi, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Phan Quốc Dũng. Tôi cam đoan không sao chép bất kỳ tài liệu, ấn phẩm nào. Các tư liệu tham khảo được sử dụng đúng quy định và có trích dẫn rõ ràng. Các số liệu, kết quả mô phỏng trong luận văn này là trung thực và hoàn toàn dựa trên các mô phỏng được thực hiện khách quan theo phương pháp khoa học và chưa được công bố trong các công trình nào khác. Tôi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn về lời cam đoan này. TP.HCM, ngày tháng năm 2022 Người cam đoan Nguyễn Thanh Hằng LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang viii MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ .............................................................................. i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ ii TÓM TẮT LUẬN VĂN ............................................................................................... iii LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ vii MỤC LỤC ................................................................................................................... viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT........................................................................................ xi DANH SÁCH HÌNH ẢNH .......................................................................................... xii DANH SÁCH BẢNG ................................................................................................. xiv 1. BỘ NGHỊCH LƯU ĐA BẬC VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN..................... 1 1.1 Bộ nghịch lưu đa bậc nối diode ........................................................................ 2 1.2 Bộ nghịch lưu đa bậc nối tụ .............................................................................. 2 1.3 Bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng ................................................. 3 CHƯƠNG 2: CÁC THUẬT TOÁN METAHEURISTIC .......................................... 8 2. CÁC THUẬT TOÁN METAHEURISTIC ............................................................ 8 2.1 Thuật toán gen di truyền (Genetic Algorithm: GA) ......................................... 8 2.2 Thuật toán bắt chước tập tính săn mồi của sói xám (Grey Wolf Optimization: GWO) ....................................................................................................................... 13 2.2.1 Bao vây con mồi ...................................................................................... 13 2.2.2 Săn mồi .................................................................................................... 14 2.2.3 Tấn công con mồi .................................................................................... 14 2.2.4 Tìm kiếm con mồi .................................................................................... 14 CHƯƠNG 3: QUÁ TRÌNH TIẾN HÀNH ................................................................ 15 3. QUÁ TRÌNH TIẾN HÀNH .................................................................................. 15 3.1 Xây dựng giải thuật GA ................................................................................. 15 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang ix 3.1.1 Khởi tạo quần thể ..................................................................................... 16 3.1.2 Khởi tạo quần thể ..................................................................................... 16 3.1.3 Tính fitness score ..................................................................................... 16 3.1.4 Lựa chọn quần thể mới ............................................................................ 17 3.1.5 Hoán vị (Lai ghép) ................................................................................... 17 3.1.6 Đột biến ................................................................................................... 18 3.2 Xây dựng giải thuật GWO .............................................................................. 19 3.2.1 Khởi tạo ................................................................................................... 20 3.2.2 Tính fitness score ..................................................................................... 20 3.2.3 Cập nhật lại vị trí ..................................................................................... 21 3.3 Xây dựng mô hình tổng quan của bộ nghịch lưu đa bậc (11 bậc) trên simulink. ................................................................................................................... 21 3.3.1 Bộ nghịch lưu đa bậc ............................................................................... 21 3.3.2 Bộ điều khiển ........................................................................................... 22 3.3.3 Bộ tạo xung .............................................................................................. 24 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ..................................................................... 25 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG....................................................................................... 25 4.1 Kết quả mô phỏng với phương pháp GA ....................................................... 25 4.2 Kết quả mô phỏng với phương pháp GWO ................................................... 27 4.3 So sánh kết quả mô phỏng giữa GA với GWO .............................................. 27 4.3.1 Đánh giá về mặt sóng hài......................................................................... 27 4.3.2 Đánh giá về mặt thời gian ........................................................................ 31 CHƯƠNG 5: NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN VỀ MẶT THỜI GIAN ........................... 34 5. NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN VỀ MẶT THỜI GIAN ............................................. 34 5.1 Dịch mã (encoded) ......................................................................................... 34 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang x 5.2 Giải mã (decoded) .......................................................................................... 34 5.3 Nghiên cứu áp dụng machine learning. .......................................................... 35 5.4 Phương pháp sử dụng bảng tham chiếu.......................................................... 38 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN .......................................................................................... 41 6. KẾT LUẬN .......................................................................................................... 41 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ ................................................................... 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................ 43 PHỤ LỤC ..................................................................................................................... 45 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang xi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT SHE Selective Harmonic Elimination PSO Particle swarm optimization THD Total Harmonic Distortion PWM Pulse Width Modulation DE Differential Revolution GA Genetic Algorithm SVM Support vector machine LSTM Long short term memory LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang xii DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 1.1: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối diode ............................................ 2 Hình 1.2: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối tụ .................................................. 3 Hình 1.3: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng với nguồn DC độc lập ................................................................................................................................... 4 Hình 1.4: Nguyên lý hoạt động của 1 module H-bridge ở 2 mức điện áp Vdc và -Vdc 5 Hình 1.5: Phương pháp điều khiển PWM tối ưu [7]..................................................... 6 Hình 2.1: Các thuật ngữ cơ bản trong giải thuật gen di truyền. .................................. 8 Hình 2.2: Genotype và phenotype ................................................................................. 9 Hình 2.3: Quá trình thực hiện giải thuật GA .............................................................. 10 Hình 2.4: Lựa chọn quần thể mới bằng bánh xe Roullete .......................................... 11 Hình 2.5: Minh họa giải thuật GWO[5]. .................................................................... 13 Hình 3.1: Các bước thực hiện giải thuật GA .............................................................. 15 Hình 3.2: Lựa chọn quần thể mới bằng giải thuật Tournement ................................. 17 Hình 3.3: Các bước thực hiện giải thuật GWO .......................................................... 20 Hình 3.4: Mô hình bộ nghịch lưu 11 bậc và khối điều khiển ...................................... 21 Hình 3.5: Khối điều khiển cho bộ nghịch lưu ............................................................. 22 Hình 3.6: Mô hình bộ nghịch lưu 3 pha dạng mô-đun ghép tầng ............................... 23 Hình 3.7: Mô hình H-bridge của bộ nghịch lưu ......................................................... 23 Hình 3.8: Khối xuất xung cho 1 pha của bộ nghịch lưu ............................................. 24 Hình 3.9: Chi tiết khối xuất xung ................................................................................ 24 Hình 4.1: Giá trị các góc đóng cắt khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.4 đến 1 với dạng mã hóa bằng mã nhị phân ............................................................................................ 25 Hình 4.2: Thành phần điện áp cơ bản đầu ra thay đổi khi thay đổi tỉ số điều biên ... 25 Hình 4.3: Điện áp 3 pha ngõ ra của bộ nghịch lưu 11 bậc được điều khiển bởi giải thuật GA ....................................................................................................................... 25 Hình 4.4: Góc kích thay đổi theo tỉ số điều biên với dạng mã hóa bằng mã gray ..... 26 Hình 4.5: Góc kích thay đổi khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01 đến 1 ứng với phương pháp GWO .................................................................................................................... 27 Hình 4.6: So sánh giải thuật GA và GWO khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01 đến 1 . 28 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang xiii Hình 4.7: So sánh THA% của 2 phương pháp khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.01-1 . 30 Hình 4.8: So sánh tốc độ hội tụ của GA và GWO khi tỉ số điều biên thay đổi từ 0.7 đến 0.8 .......................................................................................................................... 32 Hình 5.1: RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal với đầu vào 2500 data, 350 epochs, 70 neurons ở lớp ẩn. ............................ 36 Hình 5.2: RMSE và Loss của quá trình training mạng LSTM chuyển từ Decimal sang Gray với đầu vào 10000 data, 90 epochs, 125 neurons ở lớp ẩn. ............................... 37 Hình 5.3: Minh họa cho bảng tham chiếu ................................................................... 39 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang xiv DANH SÁCH BẢNG Bảng 4.1: So sánh về tổng độ méo dạng sóng hài (THD) của GA và GWO khi cùng số vòng lặp và tỉ số điều biên ........................................................................................... 29 Bảng 4.2: So sánh về thời gian tính toán của GA và GWO ........................................ 31 Bảng 4.3: So sánh về thời gian chạy của từng bước tính toán của 3 phương pháp GAencoded, GA-origin và GWO khi cùng số vòng lặp và tỉ số điều biên ........................ 32 Bảng 5.1: Cấu hình mạng LSTM chuyển từ mã Gray sang Decimal .......................... 35 Bảng 5.2: Cấu hình mạng LSTM chuyển từ Decimal sang mã Gray .......................... 36 Bảng 5.3: So sánh về thời gian chạy của phương pháp GA-encoded trước và sau khi áp dụng look-up table cho việc dịch mã và giải mã .................................................... 39 LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang 1 CHƯƠNG 1: BỘ NGHỊCH LƯU ĐA BẬC VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN 1. BỘ NGHỊCH LƯU ĐA BẬC VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN Bộ nghịch lưu áp là các bộ chuyển đổi cho phép cung cấp và điều khiển điện áp xoay chiều ở ngõ ra. Nguồn cấp cho bộ nghịch lưu có thể là các nguồn một chiều như acquy, pin, hay các nguồn xoay chiều được chỉnh lưu thành nguồn 1 chiều. Các linh kiện cấu thành nên bộ nghịch lưu là các khóa bán dẫn có khả năng điều khiển như transistor (BJT, MOSFET, IGBT) hay ở phạm vi công suất lớn là GTO, SCR, IGCT kết hợp với bộ điều khiển chuyển mạch. Bộ nghịch lưu có cấu hình cơ bản là dạng cầu H chứa 4 khóa bán dẫn với các diode mắc đối song. Tuy nhiên, nhược điểm mà bộ nghịch lưu 2 bậc mắc phải là sự tồn tại của trạng thái zero của tổng điện thế từ các pha đến tâm nguồn DC. Do đó, Bộ nghịch lưu áp đa bậc ra đời để giải quyết được những nhược điểm mà bộ nghịch lưu 2 bậc mắc phải và thường được sử dụng cho các ứng dụng điện áp cao và công suất lớn. Bên cạnh đó, khi công suất của bộ nghịch lưu áp tăng lên, điện áp đặt lên các linh kiện giảm xuống nên công suất tổn hao do quá trình đóng ngắt của linh kiện cũng giảm theo. Với cùng tần số đóng cắt, các thành phần hài bậc cao của điện áp ra giảm nhỏ hơn so với trường hợp bộ nghịch lưu áp hai bậc [2]. Từ những ưu điểm trên, các bộ nghịch lưu đa bậc được sử dụng ngày càng nhiều và đóng vai trò quan trọng với sự có mặt trong các động cơ công nghiệp, hệ thống chuyển dòng linh hoạt (FACTS), các hệ thống truyền động trong nhà máy,… và đặc biệt trong bối cảnh hiện nay khi nguồn năng lượng tái tạo ngày càng được chú trọng phát triển thì việc ứng dụng các bộ nghịch lưu này để chuyển đổi điện áp từ các trang trại điện gió, điện mặt trời, các mô hình điện mặt trời mái nhà... lên lưới là không thể tránh khỏi. Mô hình một bộ nghịch lưu đa bậc thường có 3 dạng: - Nối diode (diode-clamp) - Nối tụ (flying-capacity) - Ghép tầng các bộ nghịch lưu với nguồn DC độc lập. LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang 2 1.1 Bộ nghịch lưu đa bậc nối diode Cấu hình các bộ nghịch lưu đa bậc được biểu diễn như sau: Hình 1.1: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối diode Bộ biến đổi nối diode m bậc gồm m-1 tụ phía DC và có thể tổng hợp được m bậc điện áp ngõ ra. Điện áp nguồn 1 chiều tổng là Vdc, điện áp trên mỗi tụ phái đầu vào là Vdc/m, điện áp đặt trên mỗi linh kiện cũng tương ứng với điện áp trên mỗi tụ là Vdc/3, thông qua các diode mắc đối song. Bộ nghịch lưu đa bậc nguồn áp nối diode có các ưu điểm là: - Khi số bậc đủ lớn, hài bậc cao sẽ đủ thấp để không cần sử dụng bộ lọc. - Hiệu suất cao vì các khóa bán dẫn có thể được điều khiển ở tần số đóng ngắt cơ bản. - Phương pháp điều khiển đơn giản cho hệ thống kết nối dạng đối song. Tuy nhiên, có thể nhận thấy rằng với cấu hình này, khi yêu cầu số bậc điện áp càng cao (m càng lớn) sẽ dẫn đến khó khăn khi thiết kế hệ thống trên thực tế, do số lượng diode tỉ lệ bình phương với m. Bên cạnh đó, khó điều khiển lượng công suất tịch cực cho các bộ biến đổi đơn. 1.2 Bộ nghịch lưu đa bậc nối tụ Cấu hình cơ bản của một bộ nghịch lưu áp đa bậc dạng nối tụ như sau: LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang 3 Hình 1.2: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng nối tụ Các mức điện áp xác định trong bộ biến đổi đa bậc nối tụ tương tự như trường hợp nối diode. Điện áp pha của bộ biến dổi có m bậc gồm cả bậc làm chuẩn. Phía đầu vào cần m-1 tụ cho bộ biến đổi có m bậc điện áp ngõ ra. Với cấu hình nối tụ: - Khi số lượng tụ tích điện lớn sẽ có khả năng duy trì trong khoảng thời gian nhất định khi mất điện. - Cung cấp nhiều tổ hợp đóng cắt dự phòng để có thể duy trì việc cân bằng các bậc điện áp khác nhau. - Khi số bậc đủ cao, thành phần hài đủ nhỏ để loại bỏ các bộ lọc. - Có thể điều khiển lượng công suất tích cực hoặc phản kháng, giúp cho bộ nghịch lưu áp này có thể sử dụng cho ứng dụng HVDC. Tuy nhiên, cần một lượng lớn các tụ điện dẫn đến sự cồng kềnh và tốn kém của hệ thống. Bên cạnh đó việc điều khiển bộ nghịch lưu này tương đối phức tạp với tần số và tổn thất đóng cắt cao khi truyền tải công suất thực. 1.3 Bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng Dạng module ghép tầng với nguồn DC độc lập được biểu diễn như sau: LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng Trang 4 Hình 1.3: Cấu trúc bộ nghịch lưu đa bậc dạng module ghép tầng với nguồn DC độc lập Mỗi module là các bộ nghịch lưu cầu 1 pha (H-bridge) được cấp nguồn độc lập. Các module này được ghép nối tiếp với nhau, có nhiệm vụ tổng hợp giá trị điện áp mong muốn từ các nguồn DC độc lập như battery hay pin mặt trời. Điện áp phía đầu ra được tổng hợp từ tất cả các module để tạo thành nhiều bậc điện áp. Khi số lượng các module này đủ lớn, sự chênh lệch điện áp giữa các bậc sẽ nhỏ lại, nghĩa là sóng điện áp đầu ra sẽ mịn hơn và tổng độ méo dạng sóng hài bậc cao sẽ được giảm thiểu từ đó có thể giảm lược việc sử dụng các bộ lọc sóng hài. Ưu điểm của bộ nghịch lưu này là tận dụng được các nguồn độc lập và tránh được việc sử dụng quá nhiều diode hay tụ cân bằng áp nên sẽ giúp thu nhỏ kích thước, và cũng như tránh được vấn đề mất cân bằng điện áp tụ so với trường hợp sử dụng dạng nối tụ. Tuy nhiên, chi phí để đầu tư cho các nguồn DC độc lập này cũng là một vấn đề đáng quan tâm, nhưng khi nguồn năng lượng tái tạo đang phát triển mạnh như hiện nay thì việc sử dụng bộ nghịch lưu đa bậc ghép tầng với nguồn độc lập lại cho thấy khả năng ứng dụng cao. Do đó, trong báo cáo này lựa chọn sử dụng cấu hình dạng module ghép tầng để kiểm chứng các phương pháp điều khiển tối ưu. LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: Nguyễn Thanh Hằng GVHD: PGS.TS Phan Quốc Dũng