ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN
APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO POWER SYSTEM

NGUYỄN HỒNG ANH
Đại học Đà Nẵng
NGUYỄN MINH TRÍ
Trường Trung học Điện 3

TÓM TẮT
Bài báo trình bày kết quả ứng dụng hệ mờ điều khiển các bộ SVC truyền thống nhằm so sánh
chúng với nhau để thấy được sự ưu thế của phương pháp mới này.
ABSTRACT
This paper presents the use of fuzzy logic method to control the SVCs. Its aim is to make a
comparison between them in order to identify the advantages of this fuzzy logic control SVC.

1. Đặt vấn đề
Các phương pháp điều khiển thông thường đều cần đến mô hình đối tượng tuyến tính
hay phi tuyến. Tuy nhiên đối với điều khiển mờ là không cần thiết quan tâm đến mô hình toán
học của đối tượng. Nhờ vào quan hệ vào ra của đối tượng phi tuyến được nhận biết thông qua
quan sát và dùng làm cơ sở để xây dựng hàm liên thuộc cũng như luật suy diễn. Thông qua
phép thử và hiệu chỉnh ta sẽ tinh chỉnh bộ điều khiển mờ để đạt kết quả tốt hơn.
Vì vậy việc áp dụng fuzzy logic sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc ứng dụng vào điều
khiển SVC trên lưới điện:
- Tăng tốc xử lý khi SVC cần làm việc
- Đơn giản và giúp SVC thông minh hơn trong quá trình phản ứng
2. Bộ điều khiển mờ
Một bộ điều khiển mờ gồm có ba khâu cơ bản:
- Khâu Fuzzy hóa: chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào thành một vector µ gồm các độ
phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ) đã định nghĩa cho biến ngôn ngữ đầu
vào.
- Luật hợp thành: xử lý vector µ và cho ra giá trị mờ B’ của biến ngôn ngữ đầu ra.

Khâu giải mờ: chuyển đổi tập mờ B’ thành một
giá trị rõ.
3. Fuzzy Logic Toolbox
Nhằm hỗ trợ việc thiết kế một bộ điều khiển mờ,
Matlab cung cấp hộp công cụ Fuzzy Logic Toolbox.
Fuzzy Logic Toolbox hỗ trợ hai cách thức để thiết
kế bộ điều khiển mờ:
- Dùng các dòng lệnh (Command line).
- Sử dụng bộ công cụ với giao diện đồ họa GUI
tools.

Hình 1. FIS Editor


Bộ công cụ GUI tools bao gồm các thành phần: FIS
Editor, Membership Function Editor, Rule Editor, Rule
Viewer, Surface Viewer, ANFIS Editor.
FIS Editor.
FIS Editor hiển thị và cho phép thay đổi những
thông số chung nhất của một hệ mờ.
- Phương pháp xây dựng hệ mờ: Mamdani hay
Sugeno.
- Tên, số lượng, phạm vi của các giá trị input.
- Tên, phạm vi của giá trị output.

Hình 2. Membership Function
Editor

MembershipFunction Editor.
Membership Function Editor chia sẻ các thông tin

về hệ mờ với FIS Editor. Membership Function Editor cho
phép xây dựng, hiệu chỉnh các hàm liên thuộc tương ứng
với các giá trị input, output.
Fuzzy Logic Toolbox cung cấp nhiều dạng hàm liên
thuộc khác nhau.
Rule Editor.
Rule Editor cho phép thiết lập, hiệu chỉnh các quy
luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành).
Rule Viewer và Surface Viewer.

Hình 3. Rule Editor

Rule Viewer cho phép kiểm tra đáp ứng của hệ mờ
với các giá trị input khác nhau.
Surface Viewer cho phép xem mối quan hệ giữa input và
output dưới dạng đồ thị.
4. Ứng dụng Fuzzy Logic vào hệ thống IEEE 30 bus
4.1. Mô hình SVC sử dụng fuzzy logic
Khối SVC_fuzzy cấu tạo tương tự như khối SVC
nguyên thủy của Matlab.
4.2. Input – Output
- Input: Các đầu vào A, B, C được nối trực tiếp vào
lưới điện.
- Output: Qcomp – lượng công suất kháng SVC cung
cấp cho lưới hoặc hấp thụ từ lưới.
4.3. Các thông số của khối SVC.
- Nominal voltage (Vrms Ph-Ph): giá trị hiệu dụng
điện áp dây định mức.
- Reactive
power

limits [Qc(Mvar>0),
Ql(Mvar<0)]: giới hạn công suất kháng của SVC.

Hình 4. Thông số SVC_ fuzzy


- Three-phase base power Pbase (VA): công suất định mức.
- Reference voltage Vref (pu): điện áp đặt.
- Time constant of voltage measurement system Tm (s): hằng số thời gian của hệ
thống đo điện áp.
- Average time delay due to thyristor valves firing Td (s): thời gian trễ để kích các
thyristor.
4.4. Mô hình khối SVC_ fuzzy.
Khối SVC _ fuzzy được kết nối trực tiếp
lên lưới, đo điện áp lưới, chuyển đổi sang điện
áp pha ở giá trị tương đối.
Điện áp pha kết hợp với giá trị điện dẫn
B (susceptance) từ khối Voltage Regulator tạo
nguồn dòng phát vào lưới.
Khối Voltage regulator chuyển giá trị
điện dẫn B (susceptance) ở đơn vị tương đối.
Hình 5. Mô hình khối SVC_ fuzzy

4.5. Hệ thống IEEE 30 Bus
SVC được đặt ở các bus 10 và 24.
Thông số của SVC:
Vrms = 33e3.
Bus 10: [Qc Ql] = [60 -60].
Bus 24: [Qc Ql] = [18 -18].
Pbase = 1000e6.

Vref = 1.
Tm = 8e-3.
Td = 4e-3.

Hình 6. Sơ đồ IEEE 30 bus
4.6. Kết quả mô phỏng
Delta Volt (%)

Delta Volt (%)

t(s)

Hình 7. Điện áp tại bus 10

t(s)

Hình 8. Điện áp tại bus 24


4.7. Tổng kết mô phỏng
☼ SVC không sử dụng fuzzy logic
Điện áp tại các bus được hiệu chỉnh
tốt nhất với Ki = 50 .

☼ SVC kết hợp với fuzzy logic vào luới điện
chuẩn

Không đặt SVC.
Bus 10 : ∆V = -25%
Bus 24 : ∆V = -35%

Bus 2 : ∆V = -2,5%
Bus 12 :∆V = -9,5%
Bus 21 : ∆V = -33%

Không đặt SVC.
Bus 10 : ∆V = -25%
Bus 24 : ∆V = -35%
Bus 2 : ∆V = -2,5%
Bus 12 : ∆V = -9,5%
Bus 21 : ∆V = -33%

Sau khi đặt SVC.
Bus 10 : ∆V = 0%
Bus 24 : ∆V = -1% ÷ 1%
Bus 2 : ∆V = -1,8%
Bus 12 : ∆V = -5%
Bus 21 : ∆V = -9% ÷ -8%

Sau khi đặt SVC_fuzzy.
Bus 10 : ∆V = 0%
Bus 24 : ∆V = -8%
Bus 2 : ∆V = -1%
Bus 12 : ∆V = -5%
Bus 21 : ∆V = -10%

Thời gian hiệu chỉnh khoảng từ 0,1s ÷ 0,2s. Thời gian hiệu chỉnh khoảng 4s.
Với Ki càng lớn, thời gian hiệu chỉnh càng
ngắn.
5. Kết luận
Việc sử dụng SVC có thể giữ điện áp ổn định trong một giới hạn cho phép. Kết quả

hiệu chỉnh của SVC là khá tốt. So với việc sử dụng tụ điện thì SVC có thể hiệu chỉnh điện áp
nhuyễn hơn, không bị nhảy nấc.
Khi sử dụng mô hình SVC với các hằng số Kp và Ki, để việc hiệu chỉnh đạt kết quả
tốt nhất, phải xác định các giá trị Kp, Ki phù hợp với từng lưới điện cụ thể. Đặc biệt với lưới
điện lớn thì việc xác định các giá trị Kp, Ki sẽ không đơn giản.
Tốc độ đáp ứng của hệ thống phụ thuộc vào Ki và càng nhanh nếu Ki càng lớn.
Mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic không phụ thuộc vào các hằng số Kp, Ki. Tuy
nhiên để kết quả chính xác thì cần phải xác định giá trị công suất Qcomp cần thiết cũng như
các giá trị độ lệch điện áp tương ứng.
Như vậy, việc sử dụng mô hình SVC kết hợp với Fuzzy Logic sẽ thực tế và hợp lý
hơn với lưới điện lớn. Nếu xác định được một cách chính xác và đầy đủ hơn số liệu tải, sụt áp
cũng như dung lượng tụ bù thì kết quả hiệu chỉnh càng chính xác hơn nữa. Khối Fuzzy logic
nếu được thiết kế tốt hơn với một tập mờ đầy đủ, chính xác cũng như kết hợp thêm một vài
đầu vào như dòng điện, hệ số công suất thì kết quả cũng sẽ tốt hơn.
Tóm lại, việc sử dụng Fuzzy logic trong điều khiển SVC để ổn định điện áp cũng như
bù công suất kháng trên lưới sẽ đem lại kết quả rất tốt.
Ghi chú:

SVC: Static Var Compensator
Fuzzy logic: Hệ mờ


TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

Trần Bách, Lưới điện và Hệ thống điện, Nhà xuất bản Khoa học & Kỹ thuật, Hà Nội,
2000.

[2]


Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản Khoa
học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1999.

[3]

Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, Nxb Nhà xuất bản Khoa
học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001.

[4]

Arnim Herbig, On load Flow Control in Electrical Power Systems, Stockholm, 2000.

[5]

Carson W. Taylor, Power System Voltage Stability, 1994.

[6]

Darren Redfern, Colin Campell, The Matlab•5Handbook, Springer.

[7]

Satish Maram, Hierrachical Fuzzy Control of the UPFC and SVC located in AEP’s
Inez Area, Master of Sciences in Electrical Engineering, 2003.