Thiết kế, tính toán và dự đoán tối ưu công suất máy phát điện gió được thực hiện bằng cách kết hợp các kỹ thuật điều khiển tiên tiến, phân tích ổn định và phát hiện lỗi cảm biến trong turbine gió. Phương pháp này đã được đánh giá đã cải thiện hiệu suất đáng kể và tiết kiệm năng lượng, giúp tăng cường hiệu quả việc sử dụng nguồn năng lượng sạch và đóng góp vào chống biến đổi khí hậu. Nghiên cứu đã được tiến hành tại tỉnh Bình Định và mang lại kết quả khả quan
Trong những năm gần đây, việc lắp đặt hệ thống năng lượng gió với công suất cao đang ngày càng gia tăng và dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng với tốc độ nhanh hơn trong tương lai do tính tái tạo và thân thiện với môi trường của năng lượng gió. Tuy vậy, việc đo lường chính xác tốc độ gió là một nhiệm vụ khó khăn, vì đây là yếu tố cần thiết cho các hệ thống điều khiển thời gian thực trong hệ thống chuyển đổi năng lượng gió.
Sơ đồ minh họa về cách hoạt động của bộ điều khiển hệ thống năng lượng gió.
Mặc dù đã có nhiều công trình nghiên cứu phát triển một số phương pháp để thu được thông tin về tốc độ gió, chẳng hạn như sử dụng các thiết bị đo tốc độ gió, nhưng phương pháp này có nhược điểm là gia tăng chi phí và giảm độ tin cậy tổng thể của hệ thống. Bên cạnh đó, các phương pháp tiếp cận khác, chẳng hạn như sử dụng mô hình xám và giải thuật di truyền có thể ước lượng tốc độ gió một cách chính xác. Tuy nhiên, các phương pháp này khá phức tạp, tốn kém và khó triển khai trong thực tế.
Biểu đồ của tốc độ gió theo thời gian.
Trước thực trạng trên, ông Ngô Đăng Lưu (Công ty TNHH MTV năng lượng mặt trời Anh Minh Global) sau quá trình nghiên cứu đã thành công ứng dụng một phương pháp thay thế để xác định tốc độ gió, đó là ước lượng mô-men xoắn, liên quan trực tiếp đến tốc độ gió.
Trong hệ thống điều khiển, tín hiệu đo lường mô-men xoắn thường được coi là một "nhiễu". Kết quả, các nhà nghiên cứu đã khám phá việc sử dụng bộ quan sát để ước lượng mô-men xoắn thay vì đo trực tiếp. Bằng cách kết hợp các bộ quan sát này với các bộ điều khiển đã có thể tạo ra các hệ thống điều khiển hoàn chỉnh để theo dõi tốc độ tham chiếu và tối ưu công suất của máy phát.
Bộ quan sát phi tuyến dựa trên lý thuyết đa thức cho các hệ thống chuyển đổi năng lượng gió của Công ty Anh Minh Global có khả năng ước tính và dự đoán cả lực xoắn động học và dòng Rotor, loại bỏ yêu cầu về đo lường tốc độ gió thông qua hệ thống cảm biến.
Biểu đồ dự đoán mô-men điện từ ở điều kiện bình thường
Cũng theo ông Ngô Đăng Lưu, bằng cách giảm số lượng và loại bỏ cảm biến cần thiết, hệ thống trở nên đáng tin cậy hơn và tăng hiệu quả về chi phí. Để đạt được tốc độ tham chiếu tối ưu, ông đã phát triển bộ điều khiển tuyến tính LQR và xác định các hệ số của nó bằng một quy trình có hệ thống. Hơn nữa, nghiên cứu đã tiến hành phân tích ổn định toàn diện cho hệ thống LQR dựa trên bộ quan sát đa thức.
Kết quả ghi nhận được tính hiệu quả của bộ quan sát và hệ thống điều khiển. Điều này cho thấy bộ quan sát phi tuyến dựa trên lý thuyết đa thức có thể cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống chuyển đổi năng lượng gió, giúp giảm thiểu chi phí vận hành.
Được biết trong thời gian tới, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu thêm về "trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo sự cố máy phát điện gió và máy biến áp", có thể được mở rộng như sau:
Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo sự cố: tác giả có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình dự báo sự cố cho máy phát điện gió và máy biến áp sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán máy học như học máy có giám sát, học máy không giám sát và học sâu có thể được áp dụng để xây dựng các mô hình dự báo dựa trên dữ liệu từ các cảm biến, thông số hoạt động và các biến đổi môi trường. Các mô hình này có thể giúp dự báo các sự cố có thể xảy ra trong máy phát điện gió và máy biến áp, để từ đó đưa ra các biện pháp dự phòng và can thiệp kịp thời nhằm ngăn chặn sự cố trước khi nó xảy ra.
Xây dựng hệ thống giám sát và phản hồi thời gian thực: sử dụng AI phát triển hệ thống giám sát và phản hồi thời gian thực cho máy phát điện gió và máy biến áp. Hệ thống này sẽ tự động giám sát các thông số hoạt động và tình trạng của máy phát điện gió và máy biến áp. Khi phát hiện các dấu hiệu bất thường hoặc sự cố, hệ thống sẽ tự động đưa ra cảnh báo và thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời để đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả của hệ thống.
Mở rộng áp dụng của AI cho các nguồn năng lượng tái tạo khác: ngoài việc ứng dụng AI trong máy phát điện gió và máy biến áp, tác giả có thể mở rộng phạm vi áp dụng của AI cho các hệ thống năng lượng tái tạo khác như năng lượng mặt trời hoặc thủy điện tích năng. Việc sử dụng AI trong các hệ thống năng lượng tái tạo khác sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống này. Từ đó giúp tăng cường khả năng sử dụng năng lượng tái tạo trong các ứng dụng thực tế, góp phần vào việc bảo vệ môi trường và giảm phát thải khí nhà kính.
Tóm lại, bằng cách sử dụng AI trong nghiên cứu và phát triển đề tài, tác giả có thể nâng cao hiệu suất, độ tin cậy và tính linh hoạt của hệ thống chuyển đổi năng lượng tái tạo, từ đó đóng góp vào phát triển bền vững và sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng tái tạo. Công nghệ được giới thiệu tại Sàn giao dịch công nghệ - Số 79 Trương Định, Phường Bến Thành, Quận 1, TP.HCM.
Mọi thông tin vui lòng liên hệ:
Trung tâm Thông tin và Thống kê Khoa học và Công nghệ
Phòng Giao dịch Công nghệ
Điện thoại: (028) 3521 0735 – 3822 1635
Chị Diệu Trang (ĐT: 0989.368.985)
Email: giaodichcongnghe@cesti.gov.vn
MaiMai