.png "Cây chè dây phòng bệnh sốt rét")
Gửi bình luận
PGS.TSKH Ngô Đăng Lưu, chuyên gia về năng lượng tái tạo vừa 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. Nghiên cứu đã được tiến hành tại tỉnh Bình Định.
PGS.TSKH Ngô Đăng Lưu (Công ty TNHH MTV năng lượng mặt trời Anh Minh Global) cho biết, việc lắp đặt hệ thống năng lượng gió với công suất cao đang ngày càng gia tăng nhưng việc đo lường chính xác tốc độ gió là một nhiệm vụ khó khăn.
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.
PGS.TSKH Ngô Đăng Lưu đã nghiên cứu 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 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.
Theo PGS.TSKH 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.
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.
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”. PGS.TS Lưu cho biết, ông 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.
Tiếp đó là 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.
Ngoài việc ứng dụng AI trong máy phát điện gió và máy biến áp, ông 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.
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.
