Thanh bên bài viết
ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐIỀU CHỈNH ĐIỆN ÁP (AVR) CHO MÁY PHÁT TRÊN TÀU THỦY BẰNG PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO MÔ HÌNH (OPTIMAL CONTROL OF AN AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR (AVR) SYSTEM FOR SHIPBOARD GENERATORS USING MODEL PREDICTIVE CONTROL)
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Hệ thống tự động điều chỉnh điện áp (AVR) đóng vai trò sống còn trong việc đảm bảo sự ổn định và chất lượng điện năng của máy phát điện, đặc biệt là trong môi trường hoạt động khắc nghiệt và tải thay đổi liên tục trên tàu thủy. Các bộ điều khiển PID truyền thống, mặc dù phổ biến, thường gặp khó khăn trong việc đáp ứng tối ưu trước các thay đổi tải đột ngột và không thể xử lý hiệu quả các ràng buộc vật lý của hệ thống. Bài báo này đề xuất ứng dụng phương pháp Điều khiển Dự báo Mô hình để điều khiển tối ưu hệ thống AVR cho máy phát trên tàu thủy. Bằng cách sử dụng một mô hình toán học của hệ thống để dự báo hành vi trong tương lai và giải một bài toán tối ưu hóa ở mỗi bước thời gian, bộ điều khiển MPC có khả năng cải thiện đáng kể đáp ứng động, giảm thiểu độ quá điều chỉnh và thời gian xác lập, đồng thời tuân thủ các giới hạn vận hành của máy phát. Kết quả mô phỏng cho thấy MPC vượt trội hơn hẳn so với bộ điều khiển PID kinh điển về mọi mặt hiệu năng.
Abstract
The Automatic Voltage Regulator (AVR) system plays a vital role in ensuring the stability and power quality of generators, especially in harsh operating environments with continuously changing loads on ships. Traditional Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers, despite their popularity, often struggle to provide an optimal response to sudden load changes and cannot effectively handle the physical constraints of the system. This paper proposes the application of the Model Predictive Control (MPC) method to optimally control the AVR system for shipboard generators. By using a mathematical model of the system to predict future behavior and solving an optimization problem at each time step, the MPC controller can significantly improve the dynamic response, minimize overshoot and settling time, while simultaneously adhering to the operational limits of the generator. Simulation results demonstrate that MPC is significantly superior to the classic PID controller in all performance aspects.
Keywords: AVR, PID controller, Model Predictive control, Matlab/Simulink.
Từ khóa
AVR, Bộ điều khiển PID, Điều khiển mô hình dự báo, Matalb/Simulink
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
[2] A. M. Abdelkhalek, M. A. Attia, A. Mohamed, and N. Badra (2022), Optimize AVR system performance by using enhanced genetic algorithm, in Proc. 23rd Int. Middle East Power Syst. Conf. (MEPCON), pp.122-127.
[3] S. G. Jayasinghe, L. Meegahapola, N. Fernando, Z. Jin, and J. M. Guerrero (2017), Review of Ship Microgrids: System Architectures, Storage Technologies and Power Quality Aspects, Inventions, Vol.2, No.1, p. 4.
[4] T. Gupta and D. K. Sambariya (2017), Optimal design of fuzzy logic controller for automatic voltage regulator, in Proc. Int. Conf. Inf. Commun. Instrum. Control (ICICIC), pp.1-6.
[5] M. Micev, M. Ćalasan, and D. Oliva (2020), Fractional Order PID Controller Design for an AVR System Using Chaotic Yellow Saddle Goatfish Algorithm, Mathematics, Vol.8, No.7, p. 1182.
[6] A. K. Bhullar, R. Kaur, and S. Sondhi (2022), Modified neural network algorithm based robust design of AVR system using the Kharitonov theorem, International Journal of Intelligent Systems, Vol.37, No.2, pp.1339-1370.
[7] M. Furat and G. G. Cücü (2022), Design, Implementation, and Optimization of Sliding Mode Controller for Automatic Voltage Regulator System, IEEE Access, Vol.10, pp.55650-55674.
[8] X. Li, Y. Wang, N. Li, M. Han, Y. Tang, and F. Liu (2017), Optimal fractional order PID controller design for automatic voltage regulator system based on reference model using particle swarm optimization, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Vol.8, No.5, pp.1595-1605.
[9] M. Elsisi, M.-Q. Tran, H. M. Hasanien, R. A. Turky, F. Albalawi, and S. S. M. Ghoneim (2021), Robust Model Predictive Control Paradigm for Automatic Voltage Regulators against Uncertainty Based on Optimization Algorithms, Mathematics, Vol.9, No.22, p. 2885.
[10] J. Hu, Y. Shan, J. M. Guerrero, A. Ioinovici, K. W. Chan, and J. Rodriguez (2021), Model predictive control of microgrids—An overview, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol.136, p. 110422.
[11] J. B. Rawlings, D. Q. Mayne, and M. M. Diehl (2017), Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design, 2nd ed. Madison, WI: Nob Hill Publishing.
Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả
- NGUYỄN VĂN TIẾN, ĐỖ KHẮC TIỆP, NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP SỬ DỤNG DUAL-MPPT NÂNG CAO HIỆU SUẤT CHO HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 84 (2025): Số 84 (11/2025)
- TS Nguyễn Văn Tiến, TS Đỗ Khắc Tiệp, NGHIÊN CỨU MỘT CÁCH TIẾP CẬN MỚI DỰA TRÊN HỌC TĂNG CƯỜNG CHO BÀI TOÁN TỐI ƯU HÓA ĐỒNG THỜI TỐC ĐỘ VÀ MỨC TIÊU THỤ NHIÊN LIỆU TRONG VẬN HÀNH TÀU THỦY (A STUDY ON A NOVEL REINFORCEMENT LEARNING-BASED APPROACH FOR THE SIMULTANEOUS OPTIMIZATION PROBLEM OF SPEED AND FUEL CONSUMPTION IN SHIP OPERATION) , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 85 (2026): Số 85 (01/2026)
- Đỗ Khắc Tiệp, Nguyễn Văn Tiến, Tống Lâm Tùng, THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT CHO BÀI TOÁN GIỮ ĐỘI HÌNH VÀ BÁM QUỸ ĐẠO CỦA AUV (DESIGN OF SLIDING MODE CONTROLLER FOR FORMATION KEEPING AND TRAJECTORY TRACKING OF AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLES) , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 85 (2026): Số 85 (01/2026)