Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Tìm hiểu và nghiên cứu giải thuật điều khiển tối ưu công suất hệ thống điện năng lượng mặt trời

Luận văn "Tìm hiểu và nghiên cứu giải thuật điều khiển tối ưu công suất hệ thống điện năng lượng mặt trời" được hoàn thành với mục tiêu nhằm tìm hiểu bài toán MPPT, các phương pháp giải quyết bài toán. Thông qua việc tìm hiểu thuật toán P&O, đó là phương pháp nhiễu loạn và quan sát - Perturb and Observer (P&O). Từ đó đề xuất cải tiến thuật toán P&O để nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Tìm hiểu và nghiên cứu giải thuật điều khiển tối ưu công suất hệ thống điện năng lượng mặt trời BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC NGUYỄN HỒNG NGUYÊNTÌM HIỂU VÀ NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀUKHIỂN TỐI ƯU CÔNG SUẤT HỆ THỐNG ĐIỆN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA HÀ NỘI, 2024 BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC NGUYỄN HỒNG NGUYÊNTÌM HIỂU VÀ NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐIỀUKHIỂN TỐI ƯU CÔNG SUẤT HỆ THỐNG ĐIỆN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI Chuyên ngành : Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số : 8520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Tùng Linh HÀ NỘI, 2024 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam kết các nội dung lý thuyết trình bày trong luận văn này là do tôitham khảo các tài liệu và biên soạn lại, tất cả các kết quả mô phỏng, thực nghiệm đềudo chính bản thân tôi tự làm ra, hoàn toàn không phải sao chép của từ bất kỳ một tàiliệu hoặc công trình nghiên cứu nào khác. Nếu tôi không thực hiện đúng các cam kết nêu trên, tôi xin chịu hoàn toàntrách nhiệm trước kỷ luật của nhà trường. Hà nội , ngày....... tháng........năm 2024 Tác giả Nguyễn Hồng Nguyên 3 LỜI CẢM ƠN Trước tiên tôi xin cảm ơn thầy hướng dẫn luận văn của tôi là TS. Nguyễn Tùng Linh -Giảng viên hướng dẫn trực tiếp. Cảm ơn vì cánh cửa đến văn phòng của thầy luôn rộng mởmỗi khi tôi gặp phải rắc rối hoặc có câu hỏi về vấn đề nghiên cứu của mình. Thầy vẫn luôncho phép tôi tự do bày tỏ quan điểm đồng thời đưa ra những nhận xét, góp ý, dẫn dắt tôi điđúng hướng trong suốt thời gian nghiên cứu, thực hiện đề tài luận văn thạc sĩ. Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô trong khoa Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa –Trường Đại học Điện Lực đã truyền đạt cho tôi những kiến thức chuyên sâu về chuyên ngànhtrong suốt thời gian học tập để tôi có được nền tảng kiến thức hỗ trợ rất lớn cho tôi trong quátrình làm luận văn thạc sĩ. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè vì đã luôn hỗ trợ tôi vàkhuyến khích liên tục trong suốt những năm học tập và qua quá trình nghiên cứu và viết luậnvăn này. Thành tựu này sẽ không thể có được nếu không có họ. Xin chân thành cảm ơn! Hà nội , ngày....... tháng........năm 2024 Tác giả Nguyễn Hồng Nguyên TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN 4 Thế giới đang tiến xa trong việc sử dụng năng lượng tái tạo, đặc biệt là năng lượngmặt trời. Công nghệ năng lượng tái tạo và chính sách của chính phủ khuyến khích sử dụng cácnguồn năng lượng này để đảm bảo sự phát triển bền vững là những yếu tố chính thúc đẩy việcáp dụng năng lượng tái tạo. Hiệu suất của hệ thống PV phụ thuộc nhiều vào các yếu tố bất định, trong đó yếu tốbóng che, nhiệt độ, là hai yếu tố tác động lớn đến hiệu suất của PV, đây cũng là bài toán đượcrất nhiều các nhóm nghiên cứu trên thế giới tìm hiểu và đề xuất giải thuật. Trong đề tài này, tác giả tìm hiểu các thuật toán đã được đề xuất để giải quyết bài toánMPPT, thông qua việc tìm hiểu các thuật toán, trong đề tài này tác giả nghiên cứu tìm hiểu cácgiải thuật tìm điểm cực đại công suất của pin mặt trời đặc biệt là giải thuật P&O từ đề xuất cảitiến thuật toán P&O, kết quả nghiên cứu được mô phỏng và đánh giá cho kết quả tin cậy. Tác giả Nguyễn Hồng Nguyên 5MỤC LỤC 6DANH MỤC HÌNH VẼ 7DANH MỤC BẢNG BIỂUDANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 8STT Viết tắt Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt 1 ABCO Artificial bee colony Thuật toán tối ưu hóa đàn ong optimization nhân tạo 2 ACO Ant Colony Optimization Thuật toán tối ưu hóa đàn kiến 3 AFSA Artificial fish swarm algorithm Thuật toán bầy cá nhân tạo 4 ANN Artificial Neural Network Mạng nơ ron nhân tạo 5 ANN- Artificial Neurel Network- Mạng nơron nhân tạo kết hợp với SMC Monte Carlo Simulation Monte Carlo tuần tự 6 AV Artificial Vision Thị giác nhân tạo 7 BA Bat search algorithm Thuật toán tìm kiếm dơi 8 BN Bayes Mạng Bayes 9 BOA Butterfly optimization algorithm Thuật toán tối ưu hóa bướm10 CS Cuckoo search Thuật toán tìm kiếm chim cúc cu11 CSO Chicken swarm optimization Thuật toán tối ưu hóa đàn gà12 CSO Cat swarm optimization Thuật toán tối ưu hóa đàn mèo13 DANC- Direct adaptive neural control Thuật toán kết hợp điều khiển VC and voltage traverse mạng nơ-ron thích nghi trực tiếp (DANC) với truyền tải điện áp phản hồi (VC)14 DC/AC Direct current/Alternating Khối biến đổi một chiều – xoay current ...