Nâng cao chất lượng điện năng dùng mạch lọc tích cực dạng lai ghép sử dụng phương pháp điều khiển thông minh tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO - BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. HCM

CHÂU VĂN BẢO

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐIỆN NĂNG
DÙNG MẠCH LỌC TÍCH CỰC DẠNG LAI GHÉP
SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số

: 9520216

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Võ Công Phương
2. TS. Châu Minh Thuyên

TP. HCM - 2019


Công trình được hoàn thành tại: Thành phố Hồ Chí Minh
Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS, TS. Võ Công Phương
2. TS. Châu Minh Thuyên

Phản biện 1: ……………………………………………….……….
Phản biện 2: ……………………………………………….……….
Phản biện 3: ……………………………………………….……….
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường tại:
Trường đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh

Vào lúc… …. giờ ………. ngày …... Tháng ..…. năm ……..
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
− Thư viện trường Đại học Giao thông vận tải thành phố Hồ Chí
Minh


1

MỞ ĐẦU
1. Lý do lựa chọn đề tài
Cùng với sự phát triển của công nghiệp, các phụ tải ngày càng
nhiều và đa phần tải phi tuyến là nguyên nhân sinh ra sóng hài. Sóng
hài gây ra rất nhiều vấn đề có hại cho hệ thống điện và các thiết bị
điện, đây chính là nguyên nhân làm cho chất lượng điện năng kém.
Ngày nay, vấn đề chất lượng điện năng đang được nhiều quốc gia
trên thế giới rất quan tâm. Một trong những biện pháp để triệt tiêu các
sóng hài, bù công suất Q tốt nhất trong hệ thống điện là sử dụng mạch
lọc tích cực (APF). APF có ưu điểm làm việc trực tuyến với hệ thống
điện, không xảy ra hiện tượng cộng hưởng, không phụ thuộc tính chất
của tải. Tuy nhiên, dung lượng của nó bị giới hạn, hiệu quả làm việc
chưa cao và không dùng trong lưới điện trung áp và cao áp. Hiện nay,
ở nước ta thường dùng tụ bù tĩnh để cải thiện điện áp. Tuy nhiên
phương pháp dùng tụ bù thì không hiệu quả, vì chỉ bù Q mà không
triệt tiêu sóng hài nhất là tải phi tuyến. Để giải quyết các vấn đề trên,
mô hình mạch lọc tích cực dạng lai ghép (HAPF) ra đời là một tất yếu,
nó có thể bù tích hợp cho các nguồn hài khác nhau và giải quyết vấn
đề bù không linh hoạt của tụ điện tĩnh, giảm công suất của APF. Do
đó, HAPF có thể sử dụng với mọi trường hợp của tải và trong trường
hợp nguồn bị méo dạng. Vì vậy, nghiên cứu về thiết kế, tính toán và
điều khiển cho HAPF có ý nghĩa cấp thiết góp phần vào việc nâng cao

hiệu quả làm việc của mạch lọc và cải thiện chất lượng điện năng. Do
vậy, đề tài: “Nâng cao chất lượng điện năng sử dụng mạch lọc tích
cực dạng lai ghép bằng kỹ thuật điều khiển thông minh” là cần thiết.
2. Mục đích nghiên cứu
− Về lý thuyết: tìm ra phương pháp xác định dòng hài chính xác hơn;
Xác định các thông số của HAPF bằng giải thuật tối ưu hóa đa mục
tiêu có xét đến điều kiện ổn định của hệ thống; tìm ra phương pháp
điều khiển mới cho HAPF sao cho cực tiểu sai số, giảm thời gian quá
độ; tìm ra phương pháp ổn định điện áp bus DC.
− Về ứng dụng: kết quả của đề tài có thể áp dụng để thi công các tủ
bù công suất phản kháng Q và triệt tiêu sóng hài trong hệ thống điện
và làm cơ sở để áp dụng cho công tác nghiên cứu ứng dụng về sau.
3. Đối tượng và phạn vi nghiên cứu
− Đối tượng nghiên cứu: nghiên cứu được tiến hành trên HAPF áp
dụng cho lưới điện hạ áp.


2

− Phạm vi nghiên cứu: chỉ nghiên cứu nâng cao chất lượng điện năng
về tiêu chí độ méo dạng hài tổng THD và bù công suất phản kháng Q.
4. Nhiệm vụ nghiên cứu
Dùng các phương pháp, số liệu tính toán và kết quả của các công
trình nghiên cứu trước làm cơ sở để nghiên cứu và đánh giá để đưa ra:
cải tiến phương pháp xác định hài p-q; xác định tối ưu hóa đa mục tiêu
các thông số của HAPF; các phương pháp điều khiển cho HAPF;
phương pháp ổn định điện áp bus DC. Ứng dụng phần mềm Matlab để
mô phỏng các vấn đề nêu trên.
5. Phương pháp nghiên cứu
− Phân tích các phương pháp xác định hài, từ đó cải thiện khuyết

điểm của nó bằng phương pháp xác định hài cải tiến có tính chính xác
hơn và phạm vi ứng dụng rộng hơn. Phân tích các phương pháp xác
định những thông số của HAPF. Từ đó, đề ra phương pháp tối ưu hóa
đa mục để xác định các thông số của HAPF. Phân tích các phương
pháp điều khiển điện áp bus DC, từ đó rút ra khuyết điểm và đưa ra
phương pháp ổn định điện áp bus DC theo hướng điều khiển thích
nghi. Đưa ra chiến lược điều khiển và phương pháp điều khiển sao cho
giải quyết được các vấn đề như phạm vi ứng dụng rộng, tính linh hoạt,
hiệu quả cao trong lọc hài và bù công suất phản kháng.
− Dùng Matlab để mô phỏng kiểm nghiệm các phương pháp.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
− Ý nghĩa khoa học: luận án là công trình khoa học có ý nghĩa lý
luận và thực tiễn, góp phần hệ thống hóa và làm sáng tỏ những vấn đề
về đánh giá các mạch lọc sóng hài. Từ đó đề xuất phương pháp xác
định hài, phương pháp xác định các thông số của HAPF, phương pháp
ổn định điện áp bus DC và phương pháp điều khiển HAPF nhằm nâng
cao chất lượng điện năng.
− Ý nghĩa thực tiễn: đánh giá thực trạng, chỉ ra các ưu điểm và
khuyết điểm của các mạch lọc sóng hài. Luận án nghiên cứu khá toàn
diện về hệ thống HAPF, có ý nghĩa thiết thực về vấn đề nâng cao chất
lượng điện năng.
7. Kết cấu của luận án
Luận án gồm 143 trang và thứ tự các phần như sau: mở đầu; nội
dung có gồm 6 chương; kết luận và đề xuất; danh mục các công trình
khoa học đã công bố liên quan đến luận án gồm 10 bài báo và 01
nghiên cứu khoa học ứng dụng; có 119 tài liệu tham khảo và phụ lục.


3

Chương 1:
TỔNG QUAN VỀ MẠCH LỌC
1.1. Các vấn đề về chất lượng điện năng
Các tải phi tuyến là nguyên nhân sinh ra sóng hài làm giảm chất
lượng điện năng. Sóng hài gây ra nhiều vấn đề khác nhau trong cả lưới
điện và tải như: thiết bị quá nhiệt, tụ điện bị phù, biến áp quá nhiệt,
các thiết bị điều khiển bị sai lệch, dòng điện trung tính quá mức, hệ số
công suất của tải giảm, gây ra tổn thất trong hệ thống điện, làm tăng
chi phí của khách hàng và ảnh hưởng đến sự ổn định của lưới điện. Do
đó, chất lượng điện năng đã trở thành một vấn đề ngày càng quan trọng
đối với Điện lực và khách hàng sử dụng điện.
1.2. Chất lượng điện năng
Chất lượng điện là những vấn đề liên quan đến điện áp, dòng điện,
tần số làm cho các thiết bị điện vận hành không bình thường hoặc bị
hư hỏng.
Độ méo dạng hài tổng (THD): 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 =

2
�∑∞
𝐻𝐻≠1 𝐼𝐼ℎ

𝐼𝐼1

. 100%

(1.1)

1.3. Ảnh hưởng của sóng hài đến chất lượng điện năng
Mặc dù điện áp nguồn là hình sin không bị méo dạng, còn tải phi
tuyến là nguyên nhân gây ra sóng hài và những ảnh hưởng không

mong muốn đối với chất lượng điện năng như: tăng tổn thất trên đường
dây, gây sụt áp trên lưới điện, làm thay đổi tần số lưới điện.
1.4. Các phương pháp lọc hài
1.4.1. Mạch lọc thụ (PPF)
Đây là giải pháp thông thường để loại bỏ các sóng hài trong hệ
thống điện. PPF là giải pháp đơn giản nhất để giảm thiểu sóng hài [27],
[32], [36], [40]. PPF có cấu trúc đơn giản gồm ba phần tử R, L, C, có
chi phí thấp, dễ thực hiện. Tuy nhiên, nó có nhược điểm như: dễ cộng
hưởng, không ổn định, độ tin cậy không cao.
1.4.2. Mạch lọc tích cực (APF)
Từ những nhược điểm của PPF, thì APF ra đời nhằm khắc phục
các nhược điểm của PPF, nó rất hiệu quả trong việc cải thiện chất
lượng điện năng như: bù linh hoạt, không phụ thuộc tính chất tải, hiệu
quả cao, không xảy ra cộng hưởng với trở kháng của lưới. APF được
sử dụng rộng rãi để bù Q và lọc sóng hài [7], [25], [91], [96]. Nguyên
lý cơ bản của APF là dựa trên dòng hài của tải để tạo ra một tín hiệu
hài bù lên lưới. Tuy nhiên, APF có khuyết điểm là giá thành cao, công
suất thấp, khó ứng dụng cho các lưới điện cao thế.


4

1.4.3. Mạch lọc tích cực dạng lai ghép (HAPF)
Để cải thiện hiệu suất của APF, thì mô hình HAPF đã ra đời và
phát triển [16], [26], [42], [62], [79]. Cấu trúc của HAPF là sự kết hợp
giữa PPF và APF. Vì vậy, nó có ưu điểm của cả APF và PPF. Ưu điểm
nổi bật nhất của HAPF là có khả năng làm việc được ở các lưới điện
áp cao và công suất lớn với một dung lượng của APF khá nhỏ.
Chương 2:
PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH DÒNG HÀI

2.1. Giới thiệu
Có nhiều phương pháp xác định dòng hài của tải phi tuyến như: sử
dụng các mạch lọc thông thấp, thông cao [13], nó có khuyết điểm là
cho đáp ứng chậm và chỉ cần thay đổi nhỏ của tần số cũng sẽ làm dịch
pha đáng kể. Phổ biến nhất là phương pháp xác định hài p-q [17], [89],
[104] nó có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện. Tuy nhiên, nó cũng có
khuyết điểm như đáp ứng không tốt với các hệ thống có tải thay đổi
nhanh và biên độ lớn [29-30]. Trong chương này, đề xuất phương pháp
xác định hài p-q cải tiến sử dụng bộ điều chỉnh mờ tích hợp vào trong
phương pháp p-q để tự động điều chỉnh các thành phần DC của P và
Q về gần với giá trị mong muốn, giữ cho biên độ của dòng nguồn
không bị vọt lố khi tải thay đổi lớn và giảm thời gian quá độ.
2.2. Phương pháp xác định dòng hài p-q và i p -i q
2.2.1. Biến đổi từ hệ trục a-b-c sang hệ trục α-β
Phép biến đổi từ hệ trục a-b-c sang hệ trục α-β bỡi Clarke [97].
2.2.2. Phương pháp xác định dòng hài p-q
Phương pháp p-q được đưa ra bởi Akagi [7], như ở Hình 2.2.
ua
ub
uc
iLa
iL b
iLc

C32

C32

uα
uβ

iα
iβ

p

C pq

q

LPF
LPF

p
q

C

−1
pq

iαf
iβ f

C23

iLaf
iLbf +∑ ∑
iLcf - +

- ∑
+

iLha
iLhb
iLhc

Hình 2.2. Sơ đồ nguyên lý phương pháp p-q
Các thành phần hài được xác định là:
iaf 
 
1
−1  p 
C23C pq
ibf  =
q 
2
3
U
 
1
i 
cf
 

(2.13)

= i La − i Laf
i Lah


= i Lb − i Lbf
i Lbh
i = i − i
 Lch Lc Lcf

2.2.3. Phương pháp xác định dòng hài i p -i q

(2.14)


5

e

ia
ib
ic

sinωt
− cosωt

PLL

iα

C 32

iβ

ip

LPF

ip

iαf

C
iq

LPF

C 23
iq

i βf

iaf
ibf
icf

-

iah
ibh
ich

+

+

+

Hình 2.3. Phương pháp xác định dòng hài i p -i q
iaf 

Các thành phần cơ bản là:  

uα
1
C23 
ibf  = ∞
uβ
i  3∑ U n2
 cf 
n =1

uβ   p 

− uα   q 

(2.24)

Fuzzy
adjustor

Fuzzy
adjustor

2.3. Phương pháp xác định dòng hài p-q cải tiến
Để cải thiện

p
∆p
p +
+
∑
độ vọt lố và giảm
LPF
+ ∑
d
thời gian đáp ứng
Kp
dt
động của phương
−1
C pq
q +
q
∆q
pháp p-q. Phương
+
∑
LPF
+ ∑
pháp xác định
d
Kq
dt
dòng hài p-q cải
tiến được đưa ra ở
Hình 2.16. Phương pháp xác định

Hình 2.16.
dòng hài p-q cải tiến
iLaf 
 p + Kp 

1
−1
C23C pq


iLbf  =
2
 q + K q 
  3U1
iLcf 

Công thức (2.13) được viết lại: 

iαf
iβ f

(2.27)

2.4. Các kết quả mô phỏng
Bảng 2.4 và Bảng 2.5 so sánh phương pháp p-q với phương pháp
p-q cải tiến của p và q .
Bảng 2.4. Đáp ứng của p
Trong khoảng
Trong khoảng
(0÷0.2s)

(0.2s÷0.4s)
Thời gian
Độ
Thời gian
Độ
quá độ
vọt lố
quá độ
vọt lố
Phương pháp p-q
0,05s
2,17%
0,05s
3,4%
Phương pháp p-q cải tiến
0,016s
0,3%
0,025
0,5%


6

Bảng 2.5. Đáp ứng của q
Trong khoảng
Trong khoảng
(0÷0.2s)
(0.2s÷0.4s)
Thời gian
Độ

Thời gian
Độ
quá độ
vọt lố
quá độ
vọt lố
Phương pháp p-q
0,025s
20,2%
0,04s
21,13%
Phương pháp p-q cải tiến
0,02s
0,42%
0,02s
2%
Phương pháp xác định hài p-q cải tiến, làm giảm thời gian quá độ,
giảm độ vọt lố. Điều này có ý nghĩa rất lớn cho sự ổn định hệ thống.
Chương 3: TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU CÁC THÔNG SỐ CỦA
MẠCH LỌC TÍCH CỰC DẠNG LAI GHÉP
3.1. Giới thiệu
Hiện nay, các thông số của HAPF đa phần được xác định dựa vào
các công thức cơ bản [24], [70], [78], [94], [98], [113]. Do đó, kết quả
đạt được có thể sẽ không thỏa mãn điều kiện ổn định hệ thống. Các
nghiên cứu về đa mục tiêu như: ứng dụng giải thuật Gen cho PPF [20],
[43]; dùng giải thuật PSO [18], [95] cho APF. Tóm lại, các nghiên cứu
đa mục tiêu trước đây chủ yếu tính toán cho PPF, còn các thông số của
APF có ít nghiên cứu và các nghiên cứu tối ưu hóa đa mục tiêu không
có xét đến tính ổn định của hệ thống.
Để khắc phục nhược điểm này, trong chương này thực hiện phân

tích ổn định cho HAPF để tìm ra điều kiện ổn định của hệ thống. Sau
đó, sử dụng phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu dùng giải thuật SSA
để xác định bộ thông số tốt nhất cho HAPF.
3.2. Phân tích ổn định cho mạch lọc tích cực dạng lai ghép
Sơ đồ khối điều khiển của HAPF được biểu diễn như Hình 3.3.
I Lh

−1

+

Gc ( s)

X

Ginv (s )

Uinv

−

+

Gout (s )

+

X

I sh

I Fh

Hình 3.3. Sơ đồ khối điều khiển của mạch lọc tích cực dạng lai ghép
Hàm truyền của dòng hài tải I Lh theo tín hiệu dòng hài nguồn I sh :
I
1
G (s ) =
=
1 + G ( s ).G ( s ).G ( s )
I
(3.4)
Từ (3.4), phương trình đặc trưng của hàm truyền điều khiển:
sh

Lh

c

inv

out


7

D( s) = a0 s 6 + a1s 5 + a2 s 4 + a3 s 3 + a4 s 2 + a5 s1 + a6 s 0 + a7

Để hệ thống ổn định thì phải thỏa biểu thức (3.6)
3.3. Thiết kế tối ưu hoá đa mục tiêu a1a2 − a0 a3 > 0

b a − a b > 0
cho HAPF
0 3 1 2
− Ràng buộc về ổn định hệ thống: b b − b b > 0
1 2
0 3
Để hệ thống HAPF ổn định thì điều 
c0b3 − b1c2 > 0

kiện (3.6) phải được thoả mãn.

(3.5)

(3.6)

c1c2 − c0 c3 > 0

− Ràng buộc về điều kiện cộng hưởng ở PPF: Các thông số L và
C trong một nhánh phải cộng hưởng tại một tần số nhất định.
ωn L =

1
ωn C

− Ràng buộc các giá trị của PPF:
Các giá trị của PPF phải có giá trị dương
và thỏa mãn điều kiện (3.6) và điều kiện
cộng hưởng.
Bắt đầu
Nhập giới hạn trên và giới hạn dưới

:
CF , C1 , L1 , R1 , L0 , C0 , Udc , Kp , Ki
Khởi tạo:
Kích thước mạng nhện, vị trí nhện
Kiểm tra
tính ổn định

No

Yes
Ước lượng fitness
Tạo rung động
Di chuyển vị trí

No

THDis ≤ ε1

Q b min ≤ Q bi ≤ Q b max

Error ≤ ε2

Yes
Kết thúc

Hình 3.4. Lưu đồ giải thuật SSA

0 < Ri ≤ Rmax

(3.7)

0 < Li ≤ Lmax
0 < Ci ≤ Cmax

(3.8)

Các giá trị R max , L max và C max được
xác định theo biểu thức (3.6).
− Cực đại dung lượng bù, bởi mạch
lọc thụ động nhưng không được vượt
quá giới hạn lớn nhất cần bù.
Qb min ≤ Qbi ≤ Qb max
(3.9)
− Ràng buộc giá trị điện áp bus DC:
U AC < U DC < U DC-max (3.10)
Trong đó: U AC là điện áp xoay chiều ở
đầu ra của nghịch lưu.
− Ràng buộc các thông số bộ điều
khiển: các giá trị của PPF phải có giá trị
dương và thỏa mãn điều kiện ổn định hệ
thống (3.6).
0 < K p < K pmax
0 < K i < K imax
(3.11)
Tối ưu hóa các hàm mục tiêu:
min THDis
max Qbi
min Error

(3.14)

8

3.4. Các kết quả mô phỏng
3.4.1. Theo phương pháp truyền thống
Theo bài báo [24], [46]
có các thông số cho ở
Bảng 3.2. Hình 3.6 trình
bày các dạng sóng ở xác
lập của phương pháp
truyền thống. THD của i s
giảm từ 27,65% xuống
còn 1,897%, trong khi đó
Q giảm từ 4820VAr
xuống còn 1490VAr, tức
là Q bù vào 3330VAr. Sai
Hình 3.6. Các dạng sóng ở xác lập của
số bù ở chế độ xác lập
phương pháp truyền thống
giảm xuống còn ±8A.
Bảng 3.2. Các thông số của HAPF theo phương pháp truyền thống.
CF
(µF)
116,8

C1
(µF)
349,2

L1
(mH)
29,77

R1
(Ω)
0,01

L0
(mH)
0,2

C0
(µF)
80

U DC
(V)
535

THDi s
(%)
1,963

Q bΣ
(VAr)
3330

Error
(A)

±8

3.4.2. Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu dùng giải thuật SSA
Phương pháp tối ưu đa mục tiêu sẽ tìm ra tất cả các thông số của
HAPF bao gồm các thông số mạch động lực và mạch điều khiển.
Bảng 3.4. Các thông số của HAPF với phương pháp SSA.
CF
(µF)

C1
(µF)

L1
(mH)

R1
(Ω)

L0
(mH)

C0
(µF)

U DC
(V)

Kp

Ki

THDi s
(%)

Error
(A)

158,8

412,3

24,89

0,017

1,2

61,6

785,3

30,6

0,15

0,83

±3

Từ Hình 3.8, THD

của i s giảm từ 27,65%
xuống còn 0,83%,
trong khi đó công
suất Q giảm từ
4820VAr xuống còn
790VAr, tức là dung
lượng bù vào là
4030VAr, sai số bù từ
±100A giảm xuống
còn ±3A.

Hình 3.8. Các dạng sóng ở xác lập của
phương pháp SSA


9

3.5. Kết luận
Trong chương này đã đưa ra cách tiếp cận mới trong thiết kế tối ưu
hoá đa mục tiêu cho HAPF. Cách tiếp cận này cho phép chúng ta xác
định được tất cả các thông số của cả mạch động lực và mạch điều khiển
của HAPF. Kết quả đạt được vừa mang tính tối ưu toàn cục, vừa thỏa
mãn được điều kiện ổn định hệ thống. Nghiên cứu này có ý nghĩa thiết
thực trong việc xác định được tất cả các thông số HAPF góp phần nâng
cao chất lượng điện năng trong hệ thống điện.
Chương 4:
ỔN ĐỊNH ĐIỆN ÁP BUS DC CHO HAPF
4.1. Giới thiệu
Chương này, trình bày tổng quan các phương pháp ổn định điện áp
bus DC được sử dụng cho HAPF. Trên cơ sở đó đề xuất phương pháp

ổn định điện áp bus DC. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh được
rằng: phương pháp được đề xuất cho những kết quả tốt hơn trong việc
giảm độ nhấp nhô điện áp bus DC ở chế độ xác lập và khả năng ổn
định điện áp bus DC mỗi khi có sự thay đổi tải.
4.2. Tổng quan về ổn định điện áp bus DC cho HAPF
Bài báo [46] đưa ra phương pháp ổn định điện áp bus DC dùng
logic mờ ứng dụng trên hai mô hình: TLSC (Three-Leg SplitCapacitor) và FLI (four-leg inverter). Bài báo [63] nghiên cứu ổn định
điện áp bus DC cho HAPF dạng mắc nối tiếp dùng phương pháp PZP
(Pole-Zero Placement). Nghiên cứu [108] đưa ra một thuật toán điều
khiển số vòng kín để điều khiển cân bằng điện áp bus DC cho APF ba
bậc dùng phương pháp điều chế vectơ không gian. Bài báo [110] đã
phân tích ảnh hưởng của bộ điều khiển điện áp bus DC để ổn định điện
áp bus DC và hiệu quả bù của mạch lọc tích cực 3 pha 4 dây. Bài báo
[69] đưa ra một phương pháp điều khiển điện áp bus DC cho APF
dùng bộ điều khiển PI kết hợp bộ điều khiển mờ.
Tóm lại, tất cả các nghiên cứu về ổn định điện áp bus DC cho HAPF
chỉ tập trung vào ổn định điện áp bus DC cho APF và xét trong trường
hợp tải không thay đổi. Trong chương này đưa ra một phương pháp ổn
định điện áp bus DC mới, phương pháp này có thể duy trì được điện
áp bus DC ngay cả khi tải thay đổi.
4.3. Phân tích sự thay đổi điện áp bus DC trong hệ thống HAPF
Theo [3] có hai nguyên nhân chính làm cho điện áp bus DC thay
đổi, đó là do điện áp nguồn không lý tưởng và phụ tải là phi tuyến.


10

− Xét trường hợp nguồn không lý tưởng: Giả sử điện áp nguồn lý
=
u (t ) U m sin(ω0 t + ϕ )

(4.1)
tưởng có dạng:
Khi có sụp áp đột ngột xảy ra thì điện áp nguồn lúc này có dạng:
=
u (t ) ηU m sin(ω0 t + ϕ + 1800 )
(4.2)
Sơ đồ mạch lọc tích cực dạng lai ghép được trình bày ở Hình 4.1.
Nguồn

Zs
Tải phi
tuyến

Us
Chỉnh lưu

CF
Nghịch lưu

C1

L0

iDC (t )

uDC (t )

L1

ia (t)

N :1

C

C0

Hình 4.1 Sơ đồ cấu trúc của mạch lọc tích cực dạng lai ghép
Mạch điện tương đương một pha của nhánh thêm vào ở Hình 4.2.
i
Ta có điện áp u 1 như sau:


CF
C1




u
L1



ηU m  1  −δ t

 e sin(ωt + α )
−
u1 =
sin α  1 + C1 

u1

(4.3)

CF 

Từ biểu thức (4.3) ta nhận thấy rằng: khi sụt
áp đột ngột xảy ra thì điện áp duy trì trên
R
mạch cộng hưởng tần số cơ bản L 1 -C 1 -R sẽ
Hình 4.2 Mạch điện suy giảm theo hàm mũ, nếu điện áp này
tương đương của
không được giảm nhanh thì tụ sẽ được tích
nhánh thêm vào
điện và làm cho điện áp tụ DC tăng đột biến.
− Xét trường hợp phụ tải là phi tuyến:
Giả sử điện áp đặt lên mạch cộng hưởng tần số cơ bản là u shn và
điện áp tại đầu ra bên AC của bộ nghịch lưu là u ahn . Nếu xét máy biến


11

áp có tỉ số 1:1, ta có thể thay thế từ đầu ra của mạch cộng hưởng tần
số cơ bản đến đầu ra của bộ nghịch lưu bằng một điện cảm L.
=
t ) và uahn U ahn sin(nωt − θ n )
Theo Hình 4.1, ta có: ushn = U shn sin(nω
Công suất tác dụng hài trung bình chạy vào mạch lọc tích cực là:
U .U .sin θ n
(4.6)

Phn = shn ahn
2nω L
Từ công thức (4.6), khi 00<θ n <1800 thì Phn > 0 và công suất của
hài bậc n chuyển từ bên AC sang bên DC của bộ nghịch lưu, làm cho
điện áp bus DC tăng lên. Khi -1800<θ n <00 thì Phn < 0 và công suất của
hài bậc n chuyển từ bên DC sang bên AC của bộ nghịch lưu, làm cho
điện áp bus DC giảm xuống.
4.4. Đề xuất phương pháp ổn định điện áp bus DC
Cấu trúc của phương pháp được thể hiện như ở Hình 4.3.
Chỉnh lưu
Us

Lb

Zs
C1

-

D

Ib

+

If

Boost
S

U C1

G1
+

C-

Nghịch lưu
G3

G5

G6

G2

L0

Rb
G4

C0
U DCact

+
-

P
I

K

Ifa,b,c

+

-

U DCref

Hình 4.3 Phương pháp ổn định điện áp bus DC được đề xuất
Nguyên lý của phương pháp ổn định điện áp bus DC: nguồn ba
pha cân bằng sau khi qua bộ chỉnh lưu cầu ba pha không điều khiển
để tạo ra điện áp DC ở đầu ra, điện áp này có dạng nhấp nhô dao động
từ 3/2 đến √3 lần biên độ của điện áp nguồn. Để giảm bớt dao động
điện áp và dòng điện ta lắp thêm một tụ C 1 ở đầu ra bộ chỉnh lưu. Sau
khi qua bộ chuyển đổi DC-DC Boost thì sẽ tạo ra được điện áp đầu ra
(điện áp trên tụ C). Để ổn định điện áp đầu ra mỗi khi các khóa của bộ
nghịch lưu làm việc thì ta phải điều khiển đóng ngắt công tắc S sao
cho luôn giữ được một điện áp cố định ở đầu ra.
Theo phân tích ở trên, khi 00<θ n <1800 thì công suất sẽ chuyển từ
phía AC sang bên DC của bộ nghịch lưu làm cho điện áp hai đầu tụ C
(U DCact ) lớn hơn giá trị tham chiếu (U DCref ) thì lúc này công tắc S sẽ


12

đóng, năng lượng trên tụ sẽ được xả qua R b . Khi điện áp trên tụ C giảm
xuống nhỏ hơn giá trị tham chiếu thì công tắc S sẽ ngắt, lúc này tụ C
sẽ được nạp năng lượng từ mạch Boost.

4.5. Các kết quả mô phỏng
Kết quả của phương pháp ổn định điện áp bus DC được đưa ra với
phương pháp dùng mạch xả năng lượng của bài báo [3].
Bảng 4.1 Các thông số của mô hình HAPF
Us
fs
CF
C1
L1
C0
L0
C
(V)
(Hz) (µF)
(µF)
(mH) (µF) (mH) (µF)
220
50
120
349,2 29,77 690
0,2 10000
Trong nghiên cứu [3], sử dụng điện trở R b =1,5Ω. Thông số của bộ
điều khiển PI là K p =10 và K i =0,1.
iL
200
0
-200
is
200
0

-200
error
100
0
-100
UC

800
400
0

0

0.1

0.2
Time (s)

0.3

0.4

Hình 4.4 Các dạng sóng với phương pháp nghiên cứu của bài báo [3]
Bảng 4.2 Các thông số của HAPF với phương pháp được đề xuất.
US
(V)
220

fS
(Hz)

50

CF
(µF)
120

C1
(µF)
349,2

L1
(mH)
29,77

C0
(µF)
690

L0
(mH)
0,2

C
(µF)
10000

Cb
(µF)
10

Lb
(mH)
4

Kết quả mô phỏng của phương pháp ổn định điện áp bus DC được
đề xuất trình bày ở Hình 4.5.
Bảng 4.3 So sánh hiệu quả của phương pháp được đề xuất và phương
pháp nghiên cứu của bài báo [3].

Phương
pháp
Bài báo [3]
Đề xuất

ΔU C /U C
5%
1%

Trước khi tải thay đổi
THDi L
THDi s Sai số
28,06% 1,69% ±10 A
28,06% 1,61%
±5 A

ΔU C /U C
5,49%
1,02%

Sau khi tải thay đổi

THDi L THDi s
30%
1,31%
30%
1,08%

Rb
(Ω)
1,5

Sai số
±10 A
±5 A


13
iL
200
0
-200
is
200
0
-200
error
100
0
-100
UC
800

400
0
0

0.1

0.2
Time (s)

0.3

0.4

Hình 4.5 Các dạng sóng của phương pháp được đề xuất
4.6. Kết luận
Trong chương này đã phân tích nguyên nhân làm thay đổi điện áp
bus DC của HAPF và tổng quan các phương pháp ổn định điện áp bus
DC. Trên cơ sở đó một phương pháp ổn định điện áp bus DC cho
HAPF mới đã được đưa ra. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh được
rằng: Phương pháp được đề xuất có khả năng ổn định điện áp bus DC
với một độ nhấp nhô điện áp đầu ra trên bus DC rất bé.
Chương 5:
PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HAPF
5.1. Giới thiệu
Chương này tổng quan các phương pháp điều khiển đã được dùng
cho HAPF. Từ đó đưa ra hai phương pháp điều khiển cho HAPF. Thứ
nhất là sử dụng bộ điều khiển PI - mờ và thứ hai là sử dụng bộ điều
khiển Hysteresis–Fuzzy-Neural thích nghi.
5.2. Mô hình toán của HAPF
IS

Từ Hình 5.1, ta tính được
dòng điện I s như sau:
U − K U + (K + Z )I
(5.1)
I =

IF
ZF

ZS

IC

Z0

S

US

IL

Z1

I1

UC

Hình 5.1. Mạch điện tương
đương 1 pha của HAPF

1

C

2

K2 + ZF + ZS

S

Với:
K1 =

Z1
Z 0 Z1
; K2 =
Z 0 + Z1
Z 0 + Z1

F

L


14

5.3. Phân tích các chiến lược điều khiển cho HAPF
Bảng 5.1 Các thông số của HAPF
CF

88 μF

C1
349,2 μF

L1
30mH

L0
0,5mH

C0
21μF

Ls
0,2mH

Rs
0,01Ω

n
1

5.3.1. Chiến lược điều khiển dựa vào I F : U C = KI F = K(I S - I L )
2

2

1.5

1.5

1

P

P

1

0.5

0.5

0
400

0
400
300

300

2

0.5
0

0

0.5
0

K

0

pi

pi

(b) f =150Hz

(a) f =100Hz
2

2

1.5

1.5

1

1

P

P

1

100

1

100
K

2
1.5

200

1.5

200

0.5

0.5
0
400
300

0
400

2
1.5

200
100
0

2
1.5

200

0.5
0

K

300

1

1

100

pi

0.5
0

K

0

pi

(c) f =250Hz

(d) f =350Hz
Hình 5.2. Ảnh hưởng của IL lên Is

5.3.2. Chiến lược điều khiển dựa vào I S : U C = KI S
5

15

4

10

P

P

3
2

5
1
0
400

0
400
300

2
1.5

200

K

300

2

0

pi

(a) f =100Hz

1

100

0.5
0

1.5

200

1

100

K

0.5
0

0

pi

(b) f =150Hz


15

6

2

5

1.5

3

1

P

P

4

2

0.5
1
0
400

0
400
2

300

300

1.5

200

0

1

100

0.5
0

K

2
1.5

200

1

100

pi

0.5
0

K

0

pi

(c) f =250Hz
(d) f =350Hz

Hình 5.6. Ảnh hưởng của I L lên I s
5.3.3. Chiến lược điều khiển dựa vào I L : U C = KI L
30

20

25

15

P

P

20

10

15
10

5

5
0
400

0
400
300

300

2

0

pi

pi

(b) f =150Hz

(a) f =100Hz
40

80

30

60

20

40

P

P

0.5
0

K

0

1

100

0.5
0

K

2

1

100

1.5

200

1.5

200

10

20

0
400

0
400
300

2
1.5

200

1

100
K

300

2

0

1.5

200

0.5
0

1

100
pi

K

0.5
0

0

pi

(c) f =250Hz
(d) f =350Hz
Hình 5.10. Ảnh hưởng của IL lên Is
Từ các phân tích ở trên có thể thấy rằng: chiến lược điều khiển
U C =KI L ở Hình 5.10 có mối quan hệ giữa K và η là tuyến tính, khi K
tăng thì η tăng và ngược lại, đây là chiến lược điều khiển tốt nhất.
5.4. Đề xuất phương pháp điều khiển cho HAPF sử dụng PI-mờ
5.4.1. Sử dụng bộ điều khiển PI-mờ cho HAPF


16

Đầu tiên K P , K I của bộ điều khiển PI được tính toán offline và
không thay đổi trong suốt quá trình điều khiển. Bộ điều khiển mờ sẽ
cho ra các giá trị ΔK P và ΔK I , theo đó các thông số K P , K I của bộ điều
khiển PI sẽ được điều chỉnh cho hợp với sự thay đổi của tải:
 K P−new = K P−old + ∆K P

 K I −new = K I −old + ∆K I

(5.15)

Các đầu vào của bộ điều khiển mờ là e(t) và Δe(t) là: e(t)=i Lh -i Fh
và Δe(t)=e(t)-e(t-1). Hàm thuộc các biến mờ vào - ra ở Hình 5.19.
nb

nm

ns

zo

ps

pm

- 0. 6

- 0.3

0

0. 3

0. 6

pb

nb

nm

ns

- 0.6

- 0.2

zo

ps

pm

0

0.2

0. 6

pb

∆ et()
-1

1

e (t )

∆ KI
-1

1

∆ Kp

Hình 5.19. Các hàm thuộc của các biến mờ vào – ra
Bảng 5.2 Các luật mờ của ΔK P

Bảng 5.3 Các luật mờ của ΔK I

Các kết quả mô phỏng

Hình 5.21. Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển PI


17

Hình 5.24. Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển PI - mờ
Bảng 5.5. So sánh các kết qủa mô phỏng của bộ điều khiển PI với
bộ điều khiển PI - mờ
Trước khi tải Sau khi tải

thay đổi
thay đổi
THDi L
28,01%
39,24%
THDi s
5,71%
7,72%
Bộ điều khiển PI
Sai số
± 12A
± 20A
cosφ
0,94
0,94
THDi L
28,01%
39,24%
THDi s
1,56%
2,29%
Bộ điều khiển PI-mờ
Sai số
± 4A
± 5A
cosφ
0,98
0,98
5.4.2 Phương pháp điều khiển cho HAPF sử dụng bộ điều khiển
Hysteresis – Fuzzy - Neural thích nghi

−iLh (k + 1)

−iLh (k )

+

e ( k)
-

i Fh (k +1 ) Identification
X
and prediction - +
model
u(k)
Fuzzy - neural
Gout
inverter
controller
Cost
function

∆e

iFh (k)

K
Hysteresis controller

Hình 5.30. Cấu trúc của phương pháp điều khiển được đề xuất

18

Cấu trúc của phương pháp điều khiển HAPF sử dụng bộ điều khiển
Hysteresis–Fuzzy-Neural thích nghi được biểu diễn Hình 5.4. Có hai
chế độ điều khiển được đề xuất cho HAPF, một là chế độ điều khiển
Hysteresis và hai là chế độ điều khiển Fuzzy-Neural thích nghi. Việc
lựa chọn giữa hai chế độ được quyết định bởi công tắc K.
+ Nếu |e(k)| >giá trị ngưỡng thì chọn chế độ điều khiển Hysteresis.
+ Nếu |e(k)| ≤ giá trị ngưỡng thì chọn chế độ điều khiển FuzzyNeural thích nghi.
−U khi e(k ) < V
− Bộ điều khiển Hysteresis:

L

=
u  0 khi VL ≤ e(k ) ≤ VH
 U khi e(k ) > V
H


(5.25)

− Mô hình nhận dạng và dự đoán
I Fh (k )

TDL

IW1,1

u (k )

TDL

IW1,2

LW2,1

1

b

I Fh (k + 1)

1

1

b

2

Hình 5.5 Cấu trúc của mạng Neural
Phương pháp điều khiển sử dụng mô hình mạng Neural [93].
1 N
1 N
2
(5.26)
=
M

∑ (− I (k + j ) − I (k + j ))2 + ∑ λ [ ∆u (k + j − 1)]
u

2

2

Lh
Fh
j N=
j 1
1

2

− Bộ điều khiển Fuzzy-Neural thích nghi
+ Các nút ở lớp đầu vào: O = e.ω , i = 1, 2
1

1

1i

1
O2 = ∆e.ω1i , i = 1, 2

+

+

(5.27)

Các nút ở lớp mờ

 (O1 − c )2 
Oijfuzzy layer = µ Aij = exp − i 2 ij ; i = 1,2 ; j = 1,2,...7

2σ ij 


(5.28)

Các nút ở lớp luật
Okrules layer =

2

∏µ

j
Ai

, i = 1,2 ; j = 1,2,...7; k = 1,2,...,49.

(5.29)

i =1

+

Các nút ở lớp mạng Neural
m
Okrules layerω4 k
∑
Oneural network = u = k =1m rules layer ; m = 49
∑k =1 Ok

(5.30)

Hàm tham chiếu J được định nghĩa như sau:
=
J

1 n
2
( −iLh (k + 1) − iFh (k + 1) )
∑
2 i =1

(5.31)


19

Phương pháp lan truyền ngược để cập nhật các thông số:

∂J
+ α [ω ( s ) − ω ( s − 1)]
ω 4 k ( s + 1) = ω ( s ) − η k
∂ω4 k



∂J
+ α [cij ( s ) − cij ( s − 1)]
cij ( s + 1) = cij ( s ) − η k
∂
cij


∂J
+ α [σ ij ( s ) − σ ij ( s − 1)]
σ ij ( s + 1) = σ ij ( s ) − η k
∂σ ij


(5.32)

Các hệ số vi phân ∂J , ∂J và ∂J được xác định như sau:
∂ω4 k ∂cij

∂J
∂ω4 k

∂σ ij

=− ( −iLh ( s + 1) − iFh ( s + 1) ) f ' (Okrulelayer ).Okrulelayer =δ k4 .Okrulelayer

δ k4

Với: =−(−iLh − iFh ) f

Tương tự, ta có:

'

(5.33)

(Okrulelayer )

1
 ∂J
∂Oijfuzzylayer
∂J
fuzzylayer (Oi − cij ) fuzzylayer

=
=
δ
.Oij
k
∂cij
 ∂cij ∂Oijfuzzylayer
σij2

∂Oijfuzzylayer
(O1i − cij ) 2 fuzzylayer
 ∂J
∂J
=
= δfuzzylayer
.Oij


k
fuzzylayer
∂σij
σ3ij
 ∂σij ∂Oij

(5.34)

Các kết quả mô phỏng

Hình 5.34 Dạng sóng khi sử dụng bộ điều khiển Hysteresis–FuzzyNeural khi các tham số hệ thống không thay đổi


20

− Khi các thông số của hệ thống được thay đổi (± 20% giá trị ban
đầu):

Hình 5.35. Dạng sóng khi sử dụng bộ điều khiển Hysteresis–FuzzyNeural khi các tham số hệ thống thay đổi
− Khi điện áp lưới không cân bằng, giả sử biên độ điện áp của
pha A tăng lên 10% so với pha B và pha C.

Hình 5.36. Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển được đề xuất khi
điện áp lưới không cân bằng.


21

Bảng 5.6. So sánh THDi S của dòng điện nguồn trong các trường hợp

sử dụng bộ điều khiển khác nhau.
Các trường hợp
Các thông số của hệ
thống không thay đổi
Các thông số của hệ
thống thay đổi
Điện áp lưới là không
cân bằng

Bộ điều khiển
Hysteresis

THDi s %
Bộ điều khiển
Fuzzy-Neural

Bộ điều khiển
được đề xuất

4,13

2,22

1,3

6,19

2,96

1,99

5,41

2,92

1,69

Các kết quả mô phỏng ở Bảng 5.5 và Bảng 5.6 thì hai phương pháp
điều khiển được đề xuất có thời gian đáp ứng tốt hơn, sai số ở xác lập
nhỏ hơn, độ méo dạng hài tổng của dòng nguồn giảm nhỏ hơn và hệ
số công suất được nâng cao hơn so với bộ điều khiển PI.
5.5. Kết luận
Trong chương này đã phân tích tổng quan các chiến lược điều khiển
cho HAPF. Các kết quả mô phỏng đã thể hiện rõ nét tính hiệu quả của
từng chiến lược điều khiển. Từ phân tích này làm cơ sở để chọn
phương án điều khiển cho HAPF.
Chương 6: MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM HỆ THỐNG HAPF
6.1. Mô hình thực nghiệm
Để chứng minh tính ứng dụng của HAPF, thực hiện thi công mô
hình trong phòng thí nghiệm. Tải phi tuyến được mô hình hóa bởi một
bộ chỉnh lưu cầu không điều khiển ba pha 30A/1000V với tải trở là
12Ω/300W. Module IGBT SKM145GB123D 145A/1200V, Bộ điều
khiển DSP TMS320F28335 là dòng chip được thiết kế cho điều khiển
cho các bộ biến đổi công suất, lập trình điều khiển bằng phần mềm
Code Composer Studio của hãng Texas Instrument có tần số xung
clock 150Mhz, có 16 kênh ADC 12 bít tốc độ chuyển đổi 80ns, 18
kênh điều chế độ rộng xung có độ phân giải 16 bít. Mạch cảm biến sử
dụng cảm biến dòng LA 25NP và cảm biến áp LV 25P của hãng LEM,
mạch cách ly quang sử dụng opto cách ly quang HCPL – 3120.
Mô hình HAPF được thể hiện ở Hình 6.8 và dạng sóng của dòng

điện nguồn sau khi bù ở Hình 6.12.


22

Hình 6.8. Mô hình thực nghiệm Hình 6.12. Dạng sóng của
HAPF
dòng điện nguồn sau khi bù
6.2. Kết luận
Đã thực hiện được một số phần của HAPF như: mô hình tải phi
tuyến, mô hình bộ nghịch lưu 3 pha dùng 6 IGBT, mô hình mạch lái
IGBT, bộ điều khiển trung tâm, mạch xác định sóng hài và mô hình
thực nghiệm của hệ thống HAPF.
Các kết quả thực nghiệm trên mô hình chưa được tốt lắm, vì mô
hình HAPF chưa hoàn chỉnh, còn thiếu mạch lọc thụ động nên điện áp
nguồn có dạng sóng gần sin (Hình 6.12). Giải thuật điều khiển dùng
cho mô hình là giải thuật PI, chưa áp dụng được các giải thuật hiện đại
như Fuzzy hoặc mạng Neural, vì các linh kiện của khối công suất chưa
đáp ứng được tần số đóng cắt của khối điều khiển. Các thiết bị đo
lường cũ, chưa phân tích đầy đủ các thông số để đánh giá chất lượng
điện năng, nên kết quả chỉ thể hiện ở dạng sóng điện áp.
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
1. Kết luận
Luận án đã trình bày các vấn đề sau đây:
- Tổng quan về chất lượng điện năng, ảnh hưởng của các thành
phần hài trong hệ thống điện.
- Tổng quan các phương pháp lọc hài và bù công suất phản kháng
trong hệ thống điện.
- So sánh được phạm vi ứng dụng của phương pháp xác định hài
p-q và i p -i q . Từ đó đưa ra một phương pháp cải tiến độ vọt lố trong

thời gian quá độ cho phương pháp p-q sử dụng bộ điều chỉnh mờ. Kết
quả nghiên cứu góp phần cải thiện tính ổn định của hệ thống HAPF
khi tải thay đổi đột ngột với biên độ lớn. Đây là giải pháp tốt cho các
ứng dụng điều khiển có công suất lớn.


23

- Nghiên cứu tối ưu hóa đa mục tiêu cho HAPF sử dụng giải thuật
SSA và PSO, thuật toán tối ưu hóa này có điểm mới là xác định được
tất cả các thông số của phần mạch công suất và phần mạch điều khiển
cho HAPF có xét đến điều kiện ổn định hệ thống.
- Nghiên cứu các phương pháp ổn định điện áp bus DC cho APF
và HAPF. Từ đó, đề xuất ra được một phương pháp ổn định điện áp
bus DC mới sử dụng mạch tăng áp Boost và mạch xả năng lượng qua
điện trở. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh rằng phương pháp đề
xuất có khả năng ổn định được điện áp bus DC với độ nhấp nhô điện
áp đầu ra trên bus DC rất bé, dẫn đến THDi s (%) nhỏ hơn so với tiêu
chuẩn của IEEE và sai số bù cũng nhỏ ngay cả khi tải thay đổi.
- Phân tích tổng quan các chiến lược điều khiển cho HAPF. Theo
đó, chiến lược điều khiển dựa theo dòng hài của tải là chiến lược điều
khiển hiệu quả nhất.
- Nghiên cứu tổng quan các phương pháp điều khiển cho HAPF.
Từ đó đưa ra hai phương pháp điều khiển mới có xét đến sự thay đổi
của tải: phương pháp thứ nhất dùng bộ điều khiển PI-mờ và phương
pháp thứ hai là phương pháp dùng bộ điều khiển Hysteresis – Fuzzy Neural thích nghi. Cả hai phương pháp trên đều có các ưu điểm như
sai số bù ở xác lập nhỏ, thời gian quá độ nhỏ, và THD của dòng nguồn
bé.
Tóm lại, luận án đã nghiên cứu tổng quan các vấn đề liên quan đến
chất lượng điện năng và sử dụng HAPF để nâng cao chất lượng điện

năng trong hệ thống. Từ đó, tác giả nêu ra năm luận điểm khoa học
mới để nâng cao chất lượng điện năng dùng mạch lọc tích cực dạng
lai ghép là: phương pháp xác định hài p-q cải tiến, phương pháp ổn
định điện áp bus DC, giải thuật tối ưu hóa đa mục tiêu, phân tích tổng
quan chiến lược điều khiển và sử dụng phương pháp điều khiển thông
minh như Fuzzy, mạng Neural cho HAPF.
2. Đề xuất
Từ các nghiên cứu đã đạt được cho HAPF, xin đề xuất các công
việc cần nghiên cứu tiếp trong tương lai như sau:
− Xác định dòng hài dùng phương pháp p-q cải tiến trong luận án
cho kết quả khá tốt. Tuy nhiên, ở chế độ xác lập vẫn còn tồn tại thành
phần hài. Để khắc phục, chúng ta có thể dùng mạng Neural Adaline
kết hợp với Fuzzy để nhận dạng sóng hài chính xác hơn.