1. Giới thiệu
Hệ thống điện năng lượng mặt trời (PV) ngày càng phổ biến nhờ khả năng tạo ra nguồn điện sạch và bền vững. Tuy nhiên, hiệu suất của hệ thống phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện môi trường, công nghệ chuyển đổi và đặc biệt là thuật toán điều khiển. Việc tối ưu hóa thuật toán điều khiển giúp nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng, giảm tổn thất và tăng tuổi thọ hệ thống.
2. Vấn đề đặt ra
-
Sự biến động của ánh sáng mặt trời làm thay đổi công suất đầu ra, đòi hỏi thuật toán điều khiển phải phản ứng nhanh.
-
Tổn hao do không hoạt động ở điểm công suất tối đa (MPP) khi sử dụng các phương pháp truyền thống (P&O, INC).
-
Nhiễu và sai số trong quá trình đo lường các thông số (điện áp, dòng điện) ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống.
3. Giải pháp tối ưu hóa thuật toán điều khiển
Để cải thiện hiệu suất, các thuật toán điều khiển cần được nâng cấp theo hướng:
✅ Kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML):
-
Sử dụng mạng nơ-ron (ANN), logic mờ (Fuzzy Logic) để dự đoán MPP chính xác hơn trong điều kiện thời tiết thay đổi.
-
Thuật toán thích nghi giúp hệ thống tự điều chỉnh tham số theo môi trường.
✅ Cải tiến thuật toán MPPT truyền thống:
-
Áp dụng kỹ thuật Perturb and Observe (P&O) cải tiến, giảm dao động quanh điểm MPP.
-
Sử dụng Incremental Conductance (INC) kết hợp với bộ lọc Kalman để loại bỏ nhiễu.
✅ Tích hợp điều khiển đa mục tiêu:
-
Kết hợp tối ưu công suất với giám sát nhiệt độ, bảo vệ pin khỏi quá áp/quá dòng.
-
Điều khiển thông minh Inverter để giảm méo hài (THD) và ổn định lưới điện.
4. Kết quả mong đợi
-
Tăng 10-25% hiệu suất so với phương pháp truyền thống.
-
Giảm thời gian đáp ứng của hệ thống khi có sự thay đổi đột ngột của bức xạ.
-
Nâng cao độ bền cho các linh kiện điện tử (pin mặt trời, inverter, bộ điều khiển).
5. Kết luận
Việc tối ưu thuật toán điều khiển là yếu tố then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của hệ thống điện mặt trời. Các giải pháp ứng dụng AI, cải tiến MPPT và điều khiển đa mục tiêu không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn góp phần phát triển năng lượng tái tạo bền vững.
