ỨNG DỤNG HỆ MỜ ĐIỀU KHIỂN SVC TRÊN LƯỚI ĐIỆN
APPLICATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF SVC TO
POWER SYSTEM
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 l
à 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: chuy
ển đổi một giá trị rõ đầu vào thành một vector 
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.
- Lu
ật hợp thành: xử lý vector  và cho ra

input.
- Tên, ph
ạm vi của giá trị output.
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 c
ấp 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.
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.
Hình 4. Thông số SVC_ fuzzy
Hình 5. Mô hình khối SVC_ fuzzy
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: Q

Delta Volt (%)
t(s)
Hình 7. Điện áp tại bus 10
Delta Volt (%)
t(s)
Hình 8. Điện áp tại bus 24
Hình 6. Sơ đồ IEEE 30 bus
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.
4.6. Kết quả mô phỏng
4.7. Tổng kết mô phỏng
☼ SVC không sử dụng fuzzy logic
Điện áp tại các bus được hiệu chỉnh
tốt nhất với K
i
= 50 .
Không đặt SVC.
Bus 10 : V = -25%
Bus 24 :
V = -35%
Bus 2 :
V = -2,5%
Bus 12 :
V = -9,5%

ời gian hiệu chỉnh khoảng từ 0,1s ÷
0,2s. Với K
i
càng lớn, thời gian hiệu
chỉnh càng ngắn.
Bus 12 : V = -5%
Bus 21 :
V = -10%
Th
ời gian hiệu chỉnh khoảng 4s.
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 th
ể 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 ph
ù 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 th
ì 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 h
ình 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 b