BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** VÕ NGỌC VINH Võ Ngọc Vinh KỸ THUẬT ĐIỆN ÁP DỤNG THUẬT TOÁN BẦY ĐÀN VÀ CHẾ ĐỘ QUAN SÁT TRƯỢT ĐỂ TÌM ĐIỂM CƠNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI TRONG ĐIỀU KIỆN BÓNG MỜ MỘT PHẦN Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện Đồng Nai – Năm 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** Võ Ngọc Vinh ÁP DỤNG THUẬT TOÁN BẦY ĐÀN VÀ CHẾ ĐỘ QUAN SÁT TRƯỢT ĐỂ TÌM ĐIỂM CƠNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI TRONG ĐIỀU KIỆN BÓNG MỜ MỘT PHẦN Chuyên ngành : Kỹ thuật điện Mã số: 8520201 Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : PGS TS Nguyễn Vũ Quỳnh Đồng Nai – Năm 2020 vii LỜI CẢM ƠN Trong q trình thực luận văn tơi nhận quan tâm giúp đỡ Quý thầy cô, bạn bè tập thể cán trường Đại học Lạc Hồng Xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Nguyễn Vũ Quỳnh người hướng dẫn khoa học Luận văn, hướng dẫn tận tình giúp đỡ em mặt để hoàn thành luận văn Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô Khoa Cơ Điện – Điện tử, Khoa Sau Đại Học, Trung tâm Nghiên cứu Khoa học Ứng dụng hướng dẫn giúp đỡ em trình thực Luận văn Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô Hội Đồng Chấm Luận Văn có góp ý thiếu sót Luận văn này, giúp Luận văn hồn thiện Cuối cùng, để có kiến thức ngày hôm nay, cho phép em gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Quý Thầy Cô Trường Đại học Lạc Hồng thời gian qua truyền đạt cho em kiến thức quý báu TÁC GIẢ LUẬN VĂN Võ Ngọc Vinh viii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung Luận văn hoàn tồn hình thành phát triển từ quan điểm cá nhân tơi, hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Vũ Quỳnh Các số liệu kết có Luận văn tốt nghiệp hoàn toàn trung thực chưa đăng ấn phẩm khoa học TÁC GIẢ LUẬN VĂN Võ Ngọc Vinh ix TÓM TẮT Trong năm gần đây, lượng mặt trời nguồn lượng tạo sử dụng phổ biến giới Năng lượng mặt trời nguồn lượng sạch, không gây ô nhiễm môi trường, không gây tiếng ồn đảm bảo an ninh lượng quốc gia Việc đánh giá tiềm năng, chất lượng lượng mặt trời bước quan trọng trình thực triển khai dự án mơ hình nhà máy điện mặt trời Xác định vị trí tiềm để xây dựng mơ hình nhà máy điện mặt trời công việc phức tạp, bị ảnh hưởng nhiều yếu tố Các mỏ chứa dầu dần cạn kiệt dẫn đến việc đầu tư vào lượng tái tạo lượng mặt trời để đáp ứng nhu cầu lượng ngày tăng giới nước giảm thiểu tác động xấu đến môi trường loại nhiên liệu hố thạch sử dụng Một cơng nghệ lượng tái tạo phổ biến hệ thống quang điện (solar photovoltaic - PV) Những pin quang điện gặp phải với số hạn chế như: Các phần tử chuyển đổi quang thành điện có tuổi thọ kém, hiệu suất chuyển đổi thấp, khơng ổn định Vì thế, hướng tiếp cận đề xuất thực nghiên cứu để giải hạn chế nêu hệ thống điều khiển thông dụng Giải thuật dựa điều khiển trượt (sliding mode controller - SMC) để theo dõi điểm công suất cực đại (maximum power point tracking - MPPT) pin lượng mặt trời, giải thuật có nghiên cứu đến điều kiện thời tiết khác Thuật toán bầy đàn (θ-modified krill herd - θ-MKH) sử dụng để xác định tối ưu hố thơng số SMC Hệ thống hoạt động điều kiện trực tuyến trạng thái kết nối lưới điện Kết giải thuật đề suất so sánh với giải thuật khác như: thuật toán leo đồi (hill climbing - HC), thuật toán tối ưu hoá bầy đàn (Particle Swarm Optimization – PSO), thuật toán gia tăng điện dẫn (incremental conductance - INC), thuật toán Bộ điều khiển logic mờ (fuzzy logic controller - FLC), thuật toán thay đổi quan sát (classic fixed-step perturb and observe - P&O) điều kiện thời tiết khác Việc điều khiển dựa SMC θ-MKH giúp cho hệ thống giảm bớt dao động, hoạt động ổn định, đạt hiệu suất tốt hơn, thời gian tìm điểm cơng suất cực đại hợp lý x MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN vii LỜI CAM ĐOAN viii TÓM TẮT ix DANH MỤC CÁC BẢNG ix DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH x Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.2.1 Tình hình nghiên cứu nước 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 11 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 11 1.5 Phương pháp nghiên cứu 11 1.6 Dự kiến kết đạt 11 1.7 Kết luận luận văn 11 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13 2.1 Hệ thống pin lượng mặt trời PV 13 2.2 Phương pháp theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT - Maximum power point tracking) 14 2.3 Những giải thuật điều khiển để tìm điểm MPPT pin mặt trời sử dụng 15 2.3.1 Thuật toán leo đồi (HC - hill climbing) 15 2.3.2 Thuật toán PSO 17 2.3.3 Thuật toán điện dẫn gia tăng (Incremental conductance - INC) 21 2.3.4 Thuật toán Fuzzy logic controller (FLC) 22 2.3.5 Thuật toán Classic fixed-step perturb and observe (P&O) 25 2.4 Giới thiệu thuật toán Krill Herd điều khiển trượt 28 2.4.1 Quy trình giải pháp 28 2.4.1.1 Thuật toán θ-MKH 28 2.4.1.2 Phương pháp sửa đổi (Modification method) 31 2.4.2 Điều khiển thuật toán θ-MKH điều khiển trượt (θ-MKH-SMC) 32 xi 2.4.2.1 Sơ đồ điều khiển trượt (SMC) 32 2.4.2.2 Giải pháp thuật toán bầy đàn điều khiển trượt (θ-MKH-SMC) 34 Chương 3: MƠ HÌNH HỐ TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 35 3.1 Mơ hình hố phần mềm Matlab 35 3.2 Kết mô bàn luận 36 3.2.1 Tác dụng xạ 36 3.2.2 Ảnh hưởng nhiệt độ 41 3.2.3 Quản lý điều kiện bóng che phần (PSC - Partial shading conditions) 45 Chương 4: KẾT LUẬN 48 4.1 Kết luận 48 4.2 Hướng nghiên cứu 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt f, g Artificial neural networks Dynamic leader based collective intelligence norm-vectors Mạng thần kinh nhân tạo Nhà lãnh đạo động dựa trí tuệ tập thể Vectơ chuẩn FLC Fuzzy logic controller Bộ điều khiển logic mờ G Solar irradiance Bức xạ mặt trời Gn Reference irradiation Bức xạ mặt trời tham chiếu HC Hill climbing Thuật toán leo đồi I Output current Dòng điện ngõ I0 Saturation current Dòng điện bão hòa INC Incremental conductance Thuật toán gia tăng điện dẫn Ipv Photocurrent generator source Nguồn máy phát quang Isc Cell short circuit Ngắn mạch tế bào MPP Maximum power point Điểm công suất cực đại MPPT Maximum power point tracking Theo dõi điểm công suất cực đại OVV Open-circuit voltage Điện áp hở mạch P Power output Công suất đầu P&O Perturb and observe Thuật toán thay đổi quan sát PSC Partial shading conditions Điều kiện che bóng phần PSO Particle Swarm Optimization Thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn PV Photovoltaic Pin quang điện PWM Pulse width modulation Điều chế độ rộng xung Rs Series resistance Điện trở mắc nối tiếp Rsh Shunt resistance Điện trở Shunt SMC Sliding mode controller Bộ điều khiển trượt SSC Short circuit current Dòng điện ngắn mạch T1 Start-up time Thời gian khởi động T2 Shut-down time Thời gian tắt THD Total harmonic distortion Tổng độ méo hài U control law Cơ chế điều khiển V Output voltage Điện áp ngõ 𝑘 𝑉𝑟,𝑖 Speed of the krill Tốc độ bầy nhuyễn thể 𝑘 𝑉𝑖𝑛𝑑,𝑖 Induction motion Hoạt động cảm ứng 𝑘 𝑉𝑓𝑟𝑔,𝑖 Foraging motion Hoạt động kiếm ăn ANN DLCI viii 𝑘 𝑉𝑑𝑖𝑓𝑓,𝑖 Random diffusion Khuếch tán ngẫu nhiên θ-MKH θ-modified krill herd Thuật toán bầy đàn  Sliding surface Bề mặt trượt ix DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Các đặc điểm hệ thống PV nghiên cứu 14 Bảng 2.2: Tham số giải thuật PSO 19 Bảng 2.3: Các quy tắc mờ sử dụng nghiên cứu 25 Bảng 3.1: Kết so sánh cho đầu điện mảng PV (wat) sử dụng giá trị khác xạ 39 Bảng 3.2: Kết so sánh cho đầu điện mảng PV (wat) sử dụng kịch nhiệt độ khác 43 Bảng 3.3: Mẫu điều kiện che bóng phần (PSC) 46 40 90 81.36 75.65 Dao động xung quanh MPP (W) 80 70 65.32 64.1 67.65 60 50 40.1 40 30 20 10 3.67 θ-MKH-SMC FLC INC Fractional VOC β Method P&O HC (c) (d) Hình 3.4: Các kỹ thuật khác theo biến thể xạ: (a) hiệu trung bình; (b) thời gian đáp ứng; (c) dao động xung quanh MPPT; (d) hiệu thuật tốn θ-MKH-SMC Hình 3.5: Sự tích cực, tối ưu hóa bề mặt trượt 41 Hình 3.6: Sự tích cực tối ưu hoá theo dõi sai lệch 3.2.2 Ảnh hưởng nhiệt độ Các tác động nhiệt độ ảnh hưởng đến công suất tạo đơn vị PV cho xạ cố định lượng mặt trời 1000 W/m2 Trong phần này, cách áp dụng thay đổi đột ngột nhiệt độ minh họa hình 3.7 (a), cơng suất ngõ đơn vị PV thể hình 3.7 (b) Mơ tả cơng suất tạo cách sử dụng phương pháp điều khiển khác nhau, xác minh hiệu suất mong muốn kỹ thuật phát triển Như hiển thị trên, số biến động xung quanh MPP xảy cách sử dụng phương pháp khác nhiệt độ bắt đầu tăng Hơn nữa, sụt giảm nhiệt độ quan sát thấy t = giây, làm giảm sản lượng dòng điện hệ thống PV Khi xảy thiếu hụt phát điện công suất đầu PV, tức giá trị sản lượng điện 7,7 kW, lưới điện phải cung cấp cơng suất cần thiết Hình 3.7 (c) cho biết kết thu kỹ thuật khác cho công suất cung cấp lưới chính, có tính đến biến thể nhiệt độ Hơn nữa, giá trị thu cho MPPT cách sử dụng phương pháp nghiên cứu thể bảng 3.2 Theo dõi hiệu quả, thời gian đáp ứng, biến động xung quanh MPP có nguồn gốc kỹ thuật điều khiển khác mô tả hình 3.8 (a)-(c) Hơn nữa, hình 3.8 (a) minh họa hiệu thuật toán bầy đàn θ-MKH Các kết thu xác minh hiệu khung điều khiển phát triển 99% hiển thị hình 3.8 (d), cao đáng kể so với kỹ thuật khác Đáng ý hiệu tất kỹ thuật khác 97% 42 (a) (b) 43 (c) Hình 3.7: (a) Các biến thể nhiệt độ; (b) Công suất đầu PV; (c) Nguồn điện lưới Bảng 3.2: Kết so sánh cho đầu điện mảng PV (wat) sử dụng kịch nhiệt độ khác Time wat HC P&O Fractional Voc INC FLC θ-MKH-SMC 0-4 S 4-8.5 S 8.5-12 S 12-14 S 5072 5081 5094 5101 5111 5118 2868 2875 2888 2894 2901 2903 3827 3834 3846 3853 3862 3866 3674 3681 3694 3702 3712 3719 44 100 99.13 Theo dõi hiệu quả(%) 98 96.26 95.41 96 94.87 94.35 93.51 94 92.41 92 90 88 θ-MKH-SMC FLC INC Fractional VOC β Method P&O HC (a) Thời gian phản hồi (sec) 0.35 0.3 0.26 0.25 0.25 0.25 0.27 0.29 0.21 0.2 0.15 0.14 0.1 0.05 θ-MKH-SMC FLC INC Fractional VOC β Method P&O HC (b) 80 69.65 Dao động xung quanh MPP (W) 70 60 51.36 50 70.64 55.65 45.36 42.32 40 30 20 10 4.55 θ-MKH-SMC FLC INC Fractional VOC (c) β Method P&O HC 45 (d) Hình 3.8: Các kỹ thuật khác thay đổi nhiệt độ: (a) Hiệu trung bình; (b) Thời gian đáp ứng; (c) Biến động xung quanh MPPT; (d) Hiệu thuật tốn θ-MKH-SMC 3.2.3 Quản lý điều kiện bóng che phần (PSC - Partial shading conditions) Các thuật toán bầy đàn điều khiển trượt (θ-MKH-SMC) thực phần để đánh giá hiệu suất theo điều kiện bóng che phần (PSC) Nói chung, điều kiện phần bóng ngẫu nhiên xảy mơ hình hóa cách sử dụng số kịch Về vấn đề này, vượt trội khn khổ trình bày xác minh phần kỹ thuật khác điều kiện tốc độ theo dõi cho giá trị xạ lượng mặt trời Hình 3.9 mơ tả kết thu cho điện áp cơng suất, có tính đến xạ cố định 1000 W/m2 nhiệt độ 25°C Các đơn vị PV bao gồm bốn mô-đun hai chế độ mô cho PSC nơi liệu cần thiết tất chế độ có sẵn bảng 3.3 Các giá trị xạ lượng mặt trời bốn mô-đun kịch thứ hai 1.0 kW/m2, 0.8 kW/m2, 0.6 kW/m2, and 0.45 kW/m2 tương ứng Các đặc điểm P-I P-V thu được ghi rõ hình 3.10 Vì quan sát thấy, bốn đỉnh tồn công suất cuối có cơng suất cao 193 W Đối với kịch thứ ba, giá trị xạ bốn mô-đun 1.0 kW/m2, 0.5 kW/m2, 0.68 kW/m2, and 0.32 kW/m2 Các đường cong P-I P-V thu kịch hiển thị hình 3.11, kịch thứ có giá trị tổng quát MPP 148 W hình 3.12 bao gồm kết so sánh giải pháp khác cho kịch thứ hai, hiển thị đề xuất phương pháp θ-MKH- 46 SMC có kết hiệu suất mong muốn liên quan đến biến động giới hạn xung quanh MPP nâng cao tốc độ hội tụ giải pháp FLC, giải pháp INC giải pháp P&O Bảng 3.3: Mẫu điều kiện che bóng phần (PSC) Thuật toán G (W/m2) Pmpp Kịch G1 G2 G3 G4 θ-MKHFLC IC P&O SMC Điểm công suất tối đa tổng quát (Global maximum power point GMPP) 1000 1000 1000 1000 368 363 356 351 346 1000 1000 460 325 188 152 182 147 176 143 171 140 166 137 800 500 610 685 Hình 3.9: Đường cong P-V I-V cho kịch Hình 3.10: Đường cong P-V I-V cho kịch 47 Hình 3.11: Đường cong P-V I-V cho kịch Hình 3.12: Cơng suất đầu hệ thống PV 48 Chương 4: KẾT LUẬN 4.1 Kết luận Đề tài đề xuất giải pháp theo dõi điểm công suất tối đa cực đại (MPPT) dựa biến đổi loài nhuyễn thể đàn để điều khiển chế độ trượt (θ-MKH‐SMC) biến bước kích thước thay đổi quan sát (P&O) cho ứng dụng hệ thống quang điện mặt trời (PV) Khuôn khổ báo cáo mô cách sử dụng MATLAB/Simulink tác động thông số khác vấn đề thảo luận hiệu suất thuật toán đề xuất đánh giá Kết thu trạng thái chứng minh hoạt động vượt trội sơ đồ phát triển cho MPPT hệ thống PV với trạng thái tích cực kỳ vọng tăng cường độ ổn định dòng điện mạng điện lưới khối pin PV Hơn nữa, tác động điều kiện nhiệt độ bóng mờ phần nghiên cứu để đánh giá thuật toán MPPT đề xuất, dẫn đến tỷ lệ hội tụ cao với tượng tải dao động thấp 4.2 Hướng nghiên cứu Triển khai nghiên cứu thuật toán bầy đàn điều khiển trượt (θ-MKHSMC) mơ hình thực tế để tìm điểm cực đại hệ thống PV Dựa theo kết đạt tiếp tục nghiên cứu thuật toán để tăng hiệu suất cao tìm điểm cực đại hệ thống PV điều kiện thời tiết khác pin bị bóng che phần TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bui Van Hien, Truong Viet Anh, Quach Thanh Hai (2020), “Optimization of the maximum power point of photovoltaic working under partial shading conditions” Science & Technology Development Journal - Engineering and Technology, 3(1), 326-338 https://doi.org/10.32508/stdjet.v3i1.544 [2] Trương Việt Anh, Nguyễn Thanh Thuận (2012), “Tìm điểm cơng suất cực đại pin mặt trời đáp ứng điều kiện môi trường” [3] Tran, T., & Truong, A (2012), “MPPT voltage regulating in three-phase grid-connected photovoltaic system” Science and Technology Development Journal, 15(2), 50-61 https://doi.org/10.32508/stdj.v15i2.1790 [4] Trương, V A., Huỳnh, Q M., & Võ, H T (2020), “Design of a MPPT controller for permanent magnet synchronous generator driven wind turbine ” Science & Technology Development Journal - Engineering and Technology, 2(4), 251-257 https://doi.org/10.32508/stdjet.v2i4.440 [5] Lương Xuân Trường, Nguyễn Tùng Linh Trương Việt Anh (2019), “Nâng cao hiệu suất pin lượng mặt trời kết hợp với hệ thống bơm tưới nước” Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Công nghiệp Hà Nội, (55), 10-15 https://dlib.haui.edu.vn/home/handle/123456789/554 [6] Lê Phương Trường, Trần Minh Bằng, Lợi Nguyễn Phúc Ân, Nguyễn Tấn Hòa (2017), “Phân tích kinh tế cho hệ thống điện mặt trời mái nối lưới Thành phố Thủ Dầu Một, tỉnh Bình Dương” Số 11(120).2017-Quyển 2; Trang: 132-136 [7] Phuong Truong, L.; An Quoc, H.; Tsai, H.-L.; Van Dung, D(2020), “A Method to Estimate and Analyze the Performance of a Grid-Connected Photovoltaic Power Plant” Energies 2020, 13, 2583 https://doi.org/10.3390/en13102583 [8] Ahmadi A, Nezhad AE, Siano P, Hredzak B, Saha S(2019), “Informationgap decision theory for robust security-constrained unit commitment of joint renewable energy and gridable vehicles” IEEE Transactions on Industrial Informatics 2019;16(5):3064-75 https://doi.org/10.1109/TII.2019.2908834 [9] Rahimi E, Rabiee A, Aghaei J, Muttaqi KM, Nezhad AE (2013), “On the management of wind power intermittency” Renewable and Sustainable Energy Reviews 2013; 28:643-53 https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.034 [10] Luo L, Abdulkareem SS, Rezvani A, Miveh MR, Samad S, Aljojo N, Pazhoohesh M (2020), “Optimal scheduling of a renewable based microgrid considering photovoltaic system and battery energy storage under uncertainty ” Journal of Energy Storage 2020 Apr 1;28:101306 https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101306 [11] Chen W, Shao Z, Wakil K, Aljojo N, Samad S, Rezvani A (2020), “An efficient day-ahead cost-based generation scheduling of a multi-supply microgrid using a modified krill herd algorithm” Journal of Cleaner Production 2020 Jun 27:122364 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122364 [12] Liu C, Abdulkareem SS, Rezvani A, Samad S, Aljojo N, Foong LK, Nishihara K(2020), “Stochastic scheduling of a renewable-based microgrid in the presence of electric vehicles using modified harmony search algorithm with control policies” Sustainable Cities and Society 2020 May 3:102183 https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102183 [13] Hosseini SM, Rezvani A (2020), “Modeling and simulation to optimize direct power control of DFIG in variable-speed pumped-storage power plant using teaching–learning-based optimization technique” SOFT COMPUTING 2020 May https://doi.org/10.1007/s00500-020-04984-8 [14] Li Y, Mohammed SQ, Nariman GS, Aljojo N, Rezvani A, Dadfar S (2020), “Energy Management of Microgrid Considering Renewable Energy Sources and Electric Vehicles Using the Backtracking Search Optimization Algorithm” Journal of Energy Resources Technology 2020 May 1;142(5) https://doi.org/10.1115/1.4046098 [15] Li Y, Samad S, Ahmed FW, Abdulkareem SS, Hao S, Rezvani A (2020), “Analysis and enhancement of PV efficiency with hybrid MSFLA–FLC MPPT method under different environmental conditions” Journal of Cleaner Production 2020 Jun 16:122195 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122195 [16] Barzkar A, Hosseini SM (20148), “A novel peak load shaving algorithm via real‐time battery scheduling for residential distributed energy storage systems” International Journal of Energy Research 2018 Jun 10;42(7):2400 -16 https://doi.org/10.1002/er.4010 [17] Hosseini SH, Keymanesh AA (2016), “Design and construction of photovoltaic simulator based on dual-diode model” Solar Energy 2016 Nov 1;137:594-607 https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.09.001 [18] Farajdadian S, Hosseini SH (2019) “Optimization of fuzzy-based MPPT controller via metaheuristic techniques for stand-alone PV systems” International Journal of Hydrogen Energy 2019 Oct 4;44(47):25457-72 https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.08.037 [19] Dadfar S, Wakil K, Khaksar M, Rezvani A, Miveh MR, Gandomkar M (2019), “Enhanced control strategies for a hybrid battery/photovoltaic system using FGS-PID in grid-connected mode International journal of hydrogen energy” 2019 Jun 7;44(29):14642-60 https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.04.174 [20] Rezvani A, Gandomkar M (2016), “Modeling and control of grid connected intelligent hybrid photovoltaic system using new hybrid fuzzy-neural method” Solar Energy 2016 Apr 1;127:1-8 https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.01.006 [21] Mahmoud K, Abdel-Nasser M, Mustafa E, M Ali Z (2020), “Improved Salp–Swarm Optimizer and Accurate Forecasting Model for Dynamic Economic Dispatch in Sustainable Power Systems” Sustainability 2020 Jan;12(2):576 https://doi.org/10.3390/su12020576 [22] Ibrahim AW, Jin X, Dai X, Sarhan MA, Shafik MB, Zhou H (2019), “Artificial Neural Network Based Maximum Power Point Tracking for PV System” In2019 Chinese Control Conference (CCC) 2019 Jul 27 (pp 6559 -6564) IEEE https://doi.org/10.23919/ChiCC.2019.8865275 [23] Yang B, Yu T, Shu H, Zhu D, Zeng F, Sang Y, Jiang L (2018), “Perturbation observer based fractional-order PID control of photovoltaics inverters for solar energy harvesting via Yin-Yang-Pair optimization” Energy Conversion and Management 2018 Sep 1;171:170-87 https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.05.097 [24] Yang B, Yu T, Shu H, Zhu D, An N, Sang Y, Jiang L (2018), “Energy reshaping based passive fractional-order PID control design and implementation of a grid-connected PV inverter for MPPT using grouped grey wolf optimizer” Solar Energy 2018 Aug 1;170:31-46 https://doi.org/10.1016/j.solener.2018.05.034 [25] Ahmed EM, Aly M, Elmelegi A, Alharbi AG, Ali ZM (2019), “Multifunctional Distributed MPPT Controller for 3P4W Grid-Connected PV Systems in Distribution Network with Unbalanced Loads” Energies 2019 Jan;12(24):4799 https://doi.org/10.3390/en12244799 [26] Yang B, Yu T, Zhang X, Li H, Shu H, Sang Y, Jiang L (2019), “Dynamic leader based collective intelligence for maximum power point tracking of PV systems affected by partial shading condition” Energy conversion and management 2019 Jan 1;179:286-303 https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.10.074 [27] Yang B, Zhong L, Zhang X, Shu H, Yu T, Li H, Jiang L, Sun L (2019), “Novel bio-inspired memetic salp swarm algorithm and application to MPPT for PV systems considering partial shading condition” Journal of cleaner production 2019 Apr 1;215:1203-22 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.150 [28] Zhang X, Li S, He T, Yang B, Yu T, Li H, Jiang L, Sun L (2019), “Memetic reinforcement learning based maximum power point tracking design for PV systems under partial shading condition” Energy 2019 May 1;174:1079-90 https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.03.053 [29] Daraban S, Petreus D, Morel C (2014), “A novel MPPT (maximum power point tracking) algorithm based on a modified genetic algorithm specialized on tracking the global maximum power point in photovoltaic systems affected by partial shading” Energy 2014 Sep 1;74:374-88 https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.07.001 [30] Sen T, Pragallapati N, Agarwal V, Kumar R (2017), “Global maximum power point tracking of PV arrays under partial shading conditions using a mo dified particle velocity-based PSO technique” IET Renewable Power Generation 2017 Dec 22;12(5):555-64 https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.0838 [31] Titri S, Larbes C, Toumi KY, Benatchba K (2017), “A new MPPT controller based on the Ant colony optimization algorithm for Photovoltaic systems under partial shading conditions” Applied Soft Computing 2017 Sep 1;58:465-79 https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.017 [32] Ahmed J, Salam Z (2014), “A Maximum Power Point Tracking (MPPT) for PV system using Cuckoo Search with partial shading capability” Applied Energy 2014 Apr 15;119:118-30 https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.12.062 [33] Ahmed J, Salam Z (2014), “A Maximum Power Point Tracking (MPPT) for PV system using Cuckoo Search with partial shading capability” Applied Energy, 2014 Apr 15;119:118-30 https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.12.062 [34] Kulaksız and Akkaya (2012), “A genetic algorithm optimized ANN-based MPPT algorithm for a stand-alone PV system with induction motor drive” Solar Energy 86 (2012) 2366–2375 https://doi.org/10.1016/j.solener.2012.05.006 [35] Rahul Rawat and Shyam Chandel (2013), “Hill climbing techniques for tracking maximum power point in solar photovoltaic systems - A review” Special Issue of International Journal of Sustainable Development and Green Economics (IJSDGE), ISSN No.: 2315-4721, V-2, I-1, 2013.https://www.researchgate.net/publication/288128372 [36] Gandomi AH, Alavi AH (2012), “Krill herd: a new bio-inspired optimization algorithm” Commun Nonlinear Sci Numer Simulat, 2012;17:4831-45 https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2012.05.010 [37] Wang GG, Guo L, Gandomi AH, Hao GS, Wang H (2014), “Chaotic krill herd algorithm” Information Sciences 2014;274:17-34 https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.02.123 [38] Wang GG, Gandomi AH, Alavi AH, Hao GS (2014), “Hybrid krill herd algorithm with differential evolution for global numerical optimization” Neural Computing and Applications 2014;25(2):297-308 https://doi.org/10.1007/s00521010-0498-x [39] Wang GG, Gandomi AH, Alavi AH (2014), “An effective krill herd algorithm with migration operator in biogeography-based optimization” Applied Mathematical Modelling 2014 May 1;38(9-10):2454-6 https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.10.052 [40] Fangrui L, Shanxu D, Fei L, Bangyin L, Yong K (2008), “A variable step size INC MPPT method for PV systems” IEEE Trans Ind Electron 2008;55(7):2622 ‐2628 https://doi.org/10.1109/TIE.2008.920550 [41] Perruquetti W, Barbot JP (2002), Sliding Mode Control in Engineering New York: Marcel Dekker; 2002 https://doi.org/10.1016/S0005-1098(03)00004-9 [42] Torres JZ, Cieslak J, Henry D, Davila J (2019), “A Sliding Mode Control in a Backstepping Setup for Rendezvous Mission on a Circular Orbit” European conference for aeronautics and aerospace sciences (eucass)https://www.researchgate.net/publication/336106673 [43] Ji W, Qiu J, Karimi HR (2019), “Fuzzy-Model-Based Output Feedback Sliding Mode Control for Discrete-Time Uncertain Nonlinear Systems” IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2019 May 15 https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2019.2917127 PHỤ LỤC Phụ lục a: Thông số PV: Công suất đầu = 7.3 kW, Hệ số PI điều khiển bên lưới: KpVdc= 3.7, KiVdc= 6.3, KpId= 5.4, KiId=343, KpIq= 5.4, KiIq= 343 Phụ lục b: Giá trị tối ưu thông số điều khiển: K a= 3.75, Kb=8.1459, Kc=10.157, Kd= 8.6354, Ke=0.2654 ... VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** Võ Ngọc Vinh ÁP DỤNG THUẬT TOÁN BẦY ĐÀN VÀ CHẾ ĐỘ QUAN SÁT TRƯỢT ĐỂ TÌM ĐIỂM CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI CHO TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI TRONG ĐIỀU KIỆN BÓNG MỜ MỘT... suất cực đại pin lượng mặt trời điều kiện bóng mờ phần 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng khảo sát pin lượng mặt trời (PV), giải thuật để điều khiển nhằm tìm điểm cực đại cho pin lượng mặt. .. làm việc lúc điểm C, điểm C lúc chưa phải điểm cực đại Nếu hệ thống tìm điểm cực đại sử dụng thuật toán P&O cho việc xác định điểm cực đại hệ thống PV điểm cực đại xác định sai sau vài chu kỳ lấy