TRANG THÔNG TIN NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI
VỀ MẶT HỌC THUẬT VÀ LÝ LUẬN CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: “Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại để điều khiển bộ lưu trữ năng lượng dạng bánh đà dùng máy điện không đồng bộ rotor lồng sóc”
Ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa Mã số: 9520216
Nghiên cứu sinh: Lại Thị Thanh Hoa
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên
Người hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Trung Hải
Những đóng góp của luận án về khoa học và thực tiễn:
1. Về mặt học thuật và lý luận
- Đề xuất các giải pháp điều khiển phi tuyến cho hệ thống lưu trữ năng lượng bánh đà dùng máy điện cảm ứng (SCIM-FESS) trong lưới điện có nguồn năng lượng tái tạo.
- Phát triển và ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại: Điều khiển dự báo theo mô hình (MPC), Backstepping, điều khiển tối ưu, điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron động và học tăng cường.
- Xây dựng các thuật toán không yêu cầu mô hình chính xác, nhưng vẫn đảm bảo tính ổn định theo lý thuyết Lyapunov, tăng hiệu suất và độ tin cậy của hệ SCIM-FESS dưới tác động phi tuyến, bão hòa từ, nhiễu và bất định tham số.
- Góp phần bổ sung cơ sở lý luận cho điều khiển phi tuyến, điều khiển tối ưu và điều khiển thông minh trong các hệ thống năng lượng phân tán.
2. Về mặt thực tiễn
- Các bộ điều khiển giúp SCIM-FESS phản ứng nhanh với biến động công suất từ năng lượng tái tạo, duy trì từ thông tối ưu, giảm dao động công suất và cải thiện chất lượng điện năng đưa về lưới.
- Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng trong thiết kế thiết bị lưu trữ năng lượng cho vi lưới (microgrid), lưới điện thông minh (smart grid) và các hệ thống công nghiệp yêu cầu ổn định cao.
- Giải pháp góp phần cân bằng công suất tức thời, nâng cao ổn định lưới, giảm chi phí vận hành - bảo trì và kéo dài tuổi thọ hệ thống SCIM-FESS.
INFORMATION ON NEW ACADEMIC AND THEORETICAL
CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
Thesis’s Title: Research on the Application of Modern Control Methods for Controlling Flywheel Energy Storage Systems Using Squirrel Cage Induction Machines
Major: Control Engineering and Automation Code: 9520216
PhD Candidate: Lai Thi Thanh Hoa
University: Thai Nguyen University of Technology – Thai Nguyen University
Science Instructor: Assoc. Prof. Dr. Do Trung Hai
The contributions of thesis on science and practice, including:
1. Scientifically
- Proposes nonlinear control strategies for a squirrel-cage induction machine-based flywheel energy storage system (SCIM-FESS) integrated into power grids with renewable energy sources.
- Develops and applies advanced control approaches, including Model Predictive Control (MPC), Backstepping, optimal control, and adaptive control methods based on dynamic neural networks and reinforcement learning.
- Designs algorithms that do not require exact system models yet guarantee stability under the Lyapunov framework, while enhancing efficiency and reliability of SCIM-FESS under nonlinear effects, magnetic saturation, disturbances, and parameter uncertainties.
- Contributes to the theoretical foundation of nonlinear control, optimal control, and intelligent control in distributed energy systems
2. Practically
- The proposed controllers enable SCIM-FESS to respond rapidly to power fluctuations from renewable energy sources, maintain optimal flux, reduce power oscillations, and improve power quality delivered to the grid.
- The research outcomes can be applied to the design of energy storage devices for microgrids, smart grids, and industrial systems requiring high stability.
- The proposed solutions contribute to instantaneous power balancing, improved grid stability, reduced operation and maintenance costs, and extended lifetime of SCIM-FESS
Nguồn: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên.
