Luận án nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

1 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Các nguồn điện truyền thống sử dụng các loại nhiên liệu hóa thạch, thủy năng của các dòng sông hủy hoại môi trường ngày càng nghiêm trọng Đồng thời, đường truyền công suất hệ thống điện (EPS - Electric Power System) truyền thống bộc lộ những nhược điểm như truyền công suất theo một hướng nhất từ nguồn đến tải, gây tổn thất công suất lớn Các quốc gia trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng đều đề các chương trình kích thích nhằm phát triển các nguồn năng lượng tái tạo Điều này tạo động lực cho các nhà đầu tư và các nhà khoa học nghiên cứu vào lĩnh vực ứng dụng các nguồn năng lượng tái tạo mà chủ yếu là nguồn pin mặt trời (PVG Photovoltaic Power Generation) và nguồn điện gió (WG - Wind Power Generation) Với lợi thế có thể lắp đặt ở các mái nhà, PVG và các loại WG ít tạo tiếng ồn và xu hướng được lắp đặt tại các hộ phụ tải để đáp ứng trực tiếp cho các phụ tải trước bán điện về EPS Trong các hệ thống này, chương trình quản lý nhu cầu năng lượng theo yêu cầu (DSM - Demand-Side Management) cũng là một những trọng tâm nghiên cứu của các nhà khoa học nhằm đề các chiến lược vận hành khác theo yêu cầu của EPS ở quốc gia Cho đến nay, DSM được thực hiện bởi nhiều nhà nghiên cứu nước và trên thế giới nhưng vẫn chưa có nghiên cứu nào giải quyết trọn về hệ thống khai thác PVG và WG điều kiện thực tế tại Việt Nam Đồng thời, chưa kết hợp giải quyết các bài toán khai thác tối đa năng lượng từ hai loại nguồn này cùng một hệ thống Bởi vậy tác giả chọn đề tài nghiên cứu "Nâng cao hiệu chương trình quản lý nhu cầu lượng biện pháp điều khiển nguồn phân tán" nhằm hoàn thiện các vấn đề bỏ ngỏ hoặc chưa quan tâm đầy đủ như kể trên 2 Mục đích nghiên cứu Đề tài xây dựng chiến lược cho chương trình DSM nhằm vận hành hệ thống khai thác PVG và WG EPS Việt Nam Chiến lược này phân tích biểu đồ giá bán và giá mua điện tại Việt Nam Đồng thời, đề tài xây dựng các bộ điều khiển để có thể đáp ứng được các yêu cầu của chương trình DSM Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc hệ thống khai thác PVG WG mạng điện phân tán pha có đủ cơ sở dữ liệu về công tác dự báo đồ thị phụ tải và các thông số đầu vào một giai đoạn tương lai nhất định Mạng điện này có sự tham gia của kho điện ES (Energy Storage) với vai trò cân công suất giữa các nguồn và phụ tải - Phạm vi nghiên cứu: các panel của PVG là đồng đều và tốc độ gió là đồng đều tại vị trí trên cánh quạt của turbine Luận án không xét đến chủng loại và khả năng phóng nạp của kho điện (ES - Energy Storage) cũng như điều khiển ES Trọng tâm nghiên cứu luận án - Xây dựng các chiến lược vận hành cho chương trình DSM hệ thống khai thác PVG, WG, ES và lưới điện để đáp ứng cho yêu cầu của phụ tải Các chiến lược này đáp ứng riêng cho EPS Việt Nam, qua đó đáp ứng yêu cầu mua điện từ EPS vào giờ thấp điểm - Xây dựng các bộ điều khiển có thể đáp ứng các yêu cầu của chương trình DSM Đó là bộ điều khiển giúp khai thác tối đa công suất từ PVG và WG ở điều kiện vận hành, bộ điều khiển ghép nối lưới để đáp ứng yêu cầu về công suất đặt Phương pháp nghiên cứu - Phân tích lý thuyết về các yêu cầu của chương trình DSM nói chung, yêu cầu của EPS Việt Nam và đặc điểm của loại nguồn - Xây dựng chiến lược đề cho toàn hệ thống và mô kiểm chứng - Xây dựng các bộ điều khiển cho các BBĐ để thực hiện các yêu cầu của chương trình DSM và mô kiểm chứng - Xây dựng mô hình thực nghiệm kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công suất tại MPP cho PVG và bài toán phân bổ công suất tự nhiên hoặc theo yêu cầu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài - Ý nghĩa khoa học của đề tài là xây dựng mô hình hệ thống khai thác PVG và WG vận hành theo các yêu cầu của chương trình DSM điều kiện thực tế EPS Việt Nam Đồng thời xây dựng các bộ điều khiển có thể đáp ứng được các yêu cầu của chương trình DSM đề -Ý nghĩa thực tiễn của đề tài là đề xuất một phương pháp vận hành có khả năng đem lại hiệu quả năng lượng, giúp thay đổi luồng công suất toàn hệ thống, hạn chế lượng điện năng cần mua từ EPS cho hệ thống khai thác hệ nguồn có sự tham gia của ES dung lượng lớn và đem lại những kinh nghiệm về lắp đặt thực nghiệm Cấu trúc luận án Luận án được bố cục thành chương Chương 1: Giới thiệu tổng quan về các đặc điểm của PVG và WG, qua đó đặc điểm của các đối tượng nghiên cứu Đồng thời, chương này cũng tìm hiểu xu hướng nghiên cứu nước và trên thế giới về DSM, đó đưa được cấu trúc chung của hệ thống khai thác PVG và WG có thể vận hành theo chương trình DSM Từ đó, đưa những điểm hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu cho luận án Chương 2: Giới thiệu mô tả toán học của PVG và WG dựa trên việc tổng hợp từ các tài liệu tham khảo Chương này cũng đề xuất mới các chiến lược DSM và thuật toán xác định dung lượng tối ưu cho ES áp dụng vào các điều kiện thực tế về EPS Việt Nam Chương 3: Xây dựng cấu trúc điều khiển cho toàn hệ thống và các bộ điều khiển cho cấu trúc này Bộ điều khiển IB-AVC sử dụng kết quả của thuật toán IB và bộ điều khiển PID được áp dụng để điều khiển PVG Bộ điều khiển H-CS được áp dụng để điều khiển WG Bộ điều khiển ghép nối lưới pha sử dụng bộ điều khiển cộng hưởng được áp dụng để điều khiển BBĐ DC/AC Chương 4: Xây dựng mô hình thực nghiệm kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công suất từ PVG điều kiện vận hành và khả năng điều tiết luồng công suất tự nhiên hay theo yêu cầu theo mô hình của chương trình DSM Kết luận chung của luận án và kiến nghị Chương TỔNG QUAN VỀ NGUỒN PHÂN TÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG 1.1 Khái quát nguồn pin mặt trời điện gió 1.1.1 Khái quát nguồn pin mặt trời PVG hiện là một loại nguồn khai thác nguồn năng lượng tái tạo với tiềm năng lớn Mặc dù PVG hiện có nhiều chủng loại khác nhưng phổ biến nhất là loại được cấu tạo từ chất bán dẫn Si Phần tử nhỏ nhất và được thương mại hóa nhiều nhất của loại này là các tế bào quang điện (cell) Từ đây, các cell được tổ hợp thành các panel bán sẵn trên thị trường với các công suất, điện áp, dòng điện khác [9] Chế độ làm việc của PVG phụ thuộc vào công suất của bức xạ mặt trời (G), nhiệt độ (T) của lớp tiếp giáp p-n và công suất tiêu thụ của phụ tải Các panel phát điện năng có bức xạ ánh sáng, đó bức xạ mặt trời được xem là tốt nhất vì PVG được thiết kế với dải bước sóng hấp thụ phù hợp nhất với loại bức xạ này Mỗi panel được các nhà sản xuất bán thị trường với các thông số đặc trưng kiểm nghiệm ở điều kiện vận hành tiêu chuẩn (STC Standard Test Condition) Trong điều kiện vận hành thực tế, các thông số này có thể thay đổi tùy thuộc vào cặp giá trị (G, T), đó G có sự biến thiên liên tục với biên độ lớn T biến thiên rất chậm [9] Một đặc điểm cần lưu ý đối với PVG đó là lượng công suất phát có thể thay đổi theo công suất yêu cầu của phụ tải nhiên có một giá trị công suất là lớn nhất tương ứng với điểm công suất cực đại (MPP - Maximum Power Point) [9] Điểm vận hành này cũng chính là mục tiêu của hầu hết các nghiên cứu về PVG 1.1.2 Khái quát nguồn điện gió Một WG cơ bản bao gồm một turbine, bộ truyền động, máy phát điện Các cánh của turbine nhận năng lượng từ gió để tạo thành chuyển động quay trên trục turbine và làm quay máy phát Khả năng phát điện của máy phát phụ thuộc vào bộ loại máy phát được sử dụng (đồng bộ, không đồng bộ) Do nghiên cứu này tập trung vào đối tượng WG công suất vừa và nhỏ sử dụng máy phát đồng bộ nam châm vĩnh cửu PMSG (Pernament Magnetment Synchronous Generator) nên khả năng làm việc của WG có thể được phân chia thành vùng theo tốc độ gió như mô tả trên Hình 1.1 [6], [32]: P (W) PWGr vùng I vùng II vùng III vùng IV Tốc độ gió vw (m/s) vcut-in vr vcut-out Hình 1.1 Khả làm việc WG đó: vcut-in là vận tốc gió bắt đầu phát công suất, vcut-out là vận tốc gió cho turbine dừng hoạt động, vr là vận tốc gió định mức, vw là vận tốc gió tức thời, PWGr là công suất gió định mức của WG Chế độ làm việc của WG được phân chia theo vùng như trên Hình 1.1 như sau [6]: Vùng I (vw < vcut-in) hoặc vùng IV (vw > vcut-out): WG không phát được điện năng Ở vùng I, turbine quay nhưng không đủ từ trường Ở vùng IV, không cho turbine quay để bảo vệ cho turbine không bị hỏng Vùng II (vcut-in  vw < vr): WG có thể phát được điện năng nhưng luôn dưới giá trị định mức Vùng III (vr  vw < vcut-out): WG có thể phát lượng điện năng định mức 1.2 Vấn đề DSM giới Việt Nam 1.2.1 Vấn đề DSM giới EPS hiện chuyển sang cấu trúc phân tán và được vận hành theo hướng thông minh hóa trên cơ sở sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông để tối ưu việc truyền dẫn, phân phối điện năng giữa nhà sản xuất và hộ tiêu thụ, hợp nhất cơ sở hạ tầng điện với cơ sở hạ tầng thông tin liên lạc EPS theo mô hình này được trang bị các thiết bị và các công cụ toán học hiện đại để dự báo đồ thị phụ tải và các thông số đầu vào cho việc phát điện dài hạn, tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo, tối ưu hóa việc phát và tích trữ năng lượng nhờ các yếu tố thông minh (thời gian thực, tự động hóa, tương tác…) Các yếu tố trên là những tiền đề để những người vận hành EPS xây dựng các chương trình DSM Các chương trình DSM được nghiên cứu từ lâu cho EPS truyền thống nhằm đưa kế hoạch vận hành cho toàn hệ thống điện, bao gồm kế hoạch phát điện cho các nhà máy điện, kế hoạch vận hành cho các trạm biến áp trên cở sở dự báo nhiên liệu (nước, than, dầu, khí, ) và dự báo mức tiêu thụ của phụ tải một khoảng thời gian nhất định ở thời điểm tương lai Theo cấu trúc thông minh hóa, chương trình DSM hiện được đề xuất áp dụng tại nút có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo và kho điện (ES - Energy Storage) Mạng điện với sự hỗ trợ của các công nghệ thông minh cho phép chúng ta phân rã hoàn toàn lưới điện, tạo điều kiện cho các xí nghiệp, nhà máy, trường học và các hộ gia đình tự cung cấp điện phần lớn thời gian ngày và nhiều ngày năm Mạng điện thông minh và các công nghệ khác kết nối các nguồn điện phân tán với để phân lưới điện thành các mạng điện linh hoạt có thể ở trạng thái cô lập hoặc kết nối các mạng điện cô lập với như mô tả trên Hình 1.2 Việc vận hành linh hoạt này cho phép bán bớt lượng điện dư thừa hay mua thêm từ lưới điện chính cần [8] Ý tưởng này được thực hiện ở thị trấn Fort Collins, bang Colorado (Mỹ) 150000 cư dân của Fort Collins cố gắng thực hiện việc mà chưa hề có cộng đồng dân cư nào khác từng làm: biến thị trấn này thành nơi “không tiêu tốn năng lượng”, nói chính xác hơn là không tiêu thụ nhiều hơn năng lượng cư dân thị trấn tạo Để biến điều đó thành hiện thực, các kỹ sư ở đây tích cực triển khai một loạt công nghệ năng lượng tiên tiến, bao gồm turbine khí hỗn hợp thay thế các nhà máy đốt than, các hệ thống năng lượng mặt trời trên mái nhà, những khu vườn năng lượng mặt trời, turbine gió, hệ thống lưu trữ nhiệt và điện, các mạng lưới điện tiểu vi và các chương trình tiết kiệm năng lượng [8] Hình 1.2 Mơ hình tách đảo vận hành mạng điện phân tán thông minh Xu thế vận hành lưới điện theo mô hình trên trở thành xu thế tất yếu trên toàn thế giới và cũng là yêu cầu cấp bách người muốn trì sự tồn tại lâu dài trên trái đất Khi phân tách thành các mạng điện cục bộ để cấp điện cho một tòa nhà cao tầng, một khách sạn hay các EPS nhỏ của một địa phương ở các vùng sâu vùng xa hẻo lánh, thì các nguồn năng lượng tái tạo đóng vai trò chủ yếu Để áp dụng chương trình DSM tại nút có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo, trung tâm dự báo cần được xây dựng và cung cấp các thông tin chính xác chu kỳ xét  [30], [46], [47], [48], [54], [55], [62], [82] Các nghiên cứu về DSM trên thế giới thường tập trung xây dựng các chương trình quản lý năng lượng, đó có thể tính đến giá thành mua bán điện năng mua/bán điện với EPS, chi phí đầu tư cho hệ nguồn năng lượng tái tạo, 1.2.2 Vấn đề DSM Việt Nam EPS Việt Nam và triển khai thị trường điện cạnh tranh và chương trình lắp đặt mới các nguồn năng lượng tái tạo Đây chính là tiền đề cho việc lựa chọn nhà cung cấp điện năng quá trình phân đảo vận hành hệ thống điện Hơn nữa, EPS Việt Nam cũng quy định phân loại đối tượng mua điện theo hình thức ba giá cho khách hàng sử dụng cho mục đích sản xuất, kinh doanh, dịch vụ được cấp điện qua máy biến áp chuyên dùng từ 25 kVA trở lên hoặc có sản lượng điện sử dụng trung bình ba tháng liên tục từ 2000 kWh/tháng trở lên; đơn vị bán lẻ điện tại khu công nghiệp; đơn vị mua điện để bán lẻ điện ngoài mục đích sinh hoạt tại tổ hợp thương mại - dịch vụ - sinh hoạt Theo đó, mức giá mua kWh điện năng cho khung giờ tương ứng với phụ tải cấp điện áp dưới kV EPS Việt Nam được biểu diễn trên Hình 1.3 [3], [4] Hình 1.3 Khung giá mua điện theo biểu đồ ba giá Việt Nam Biểu đờ khung giá điện trên Hình 1.3 cho thấy giá mua điện tại Việt Nam ở mức giờ cao điểm (3) gần gấp lần so với mức giá giờ thấp điểm (1) gần gấp đôi giá điện giờ bình thường (2) Hình thức ba giá cho khách hàng 10 nhằm hạn chế lượng điện tiêu thụ vào giờ cao điểm (giờ H) và giờ bình thường (giờ M) khuyến khích tiêu thụ vào giờ thấp điểm (giờ L) Bên cạnh đó, EPS Việt Nam cũng khuyến khích phát triển các nguồn năng lượng tái tạo với giá thành mua điện gió là 1614 VNĐ/kWh và điện mặt trời là 2086 VNĐ/kWh Các nguồn này có thể được ghép với thành hệ thống lai tại nút Khi đó giá thành bán điện năng của hệ thống lai có thể thay đổi tùy theo lượng công suất tham gia của nguồn Bài toán DSM luận án quy ước lấy giá thành bán điện thấp hơn của nguồn điện gió (=1614 VND/kWh) để làm căn cứ đánh giá lợi nhuận thu được từ hệ nguồn có được bán điện [11], [12] Các phân tích trên cho thấy có thể ứng dụng các nội dung của chương trình DSM vào tốn khai thác các ng̀n năng lượng (điện gió, pin mặt trời), sau đây được gọi là hệ nguồn, để đạt được mục tiêu giảm thiểu lượng điện năng mua điện từ EPS để đáp ứng cho phụ tải các điều kiện thực tế tại Việt Nam 1.3 Cấu trúc hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương trình DSM Cấu trúc chung của hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương trình DSM bao gờm khối chính như mô tả trên Hình 1.4 [1], [2], [5], [6], [9], [22], [28], [33], [36], [46], [50], [51], [54], [56], [57], [58], [59], [83] Mô hình này sử dụng cấu trúc DCbus chung, nghĩa là tất cả nguồn và ES đều liên kết với DCbus thông qua BBĐ các BBĐ DC/DC, bao gồm BBĐ phía PVG (điều khiển và dẫn dòng công suất từ PVG về DCbus), BBĐ phía WG (điều khiển và dẫn dòng công suất từ WG về DCbus) và BBĐ phía ES (điều khiển dòng công suất nạp cho ES từ DCbus hay phóng năng lượng từ ES vào DCbus) Lượng công suất dư thừa từ hệ nguồn hoặc ES được phát về EPS hoặc mua điện từ EPS để cung cấp cho ES qua BBĐ phía lưới (BBĐ DC/AC) tùy theo yêu cầu của chương trình DSM Trong đó, BBĐ phía ES và BBĐ phía lưới thực hiện vai trò của các BBĐ truyền tải công suất theo cả hai hướng Mô hình này được đề cập đến báo số 4, 5, 104 Đồ thị is1 và is2 (A) G G Đồ thị G (W/m2) Đồ thị Pmpp, ppv, pDCbus (W) Đồ thị công suất qua BBĐ DC/AC và ps1, ps2 (W) a Lần lấy mẫu thứ nhất b Lần lấy mẫu thứ hai Hình 4.16 Kết lấy mẫu thứ thứ hai kiểm nghiệm khả phân phối dịng cơng suất tự nhiên Lần lấy mẫu thứ ba được thực hiện khoảng từ 9h59'16" đến 10h02'36" (T gần như không thay đổi xung quanh 460C), giá trị VDCbusref thay đổi theo mức (tăng từ V tới V và sau đó giảm về V) POPref cũng thay đổi theo mức (giảm từ 80% về 50% và sau đó tăng lên 90%) Lần lấy mẫu thứ tư được thực hiện từ 10h32'14" đến 10h35'34" (T gần như không thay đổi xung xoanh 430C), điện áp đặt VDCbusref được thay đổi theo mức (giảm từ V đến V và sau đó tới 7.5 V, cuối cùng giảm về V) POPref được giữ không đổi ở 60% Các kết quả thực nghiệm của lần lấy mẫu thứ ba và thứ tư phân bố công suất theo yêu cầu được biểu diễn trên Hình 4.17 Với các 105 kết quả thực nghiệm này, có thể thấy các đại lượng is1, is2, ps1, ps2 đều bị ảnh hưởng bởi POPref vDCbusref Tương tự với hai lần lấy mẫu trước, công suất phát từ PVG luôn bám chính xác với MPP (đường ppv trùng với đường Pmpp) và công suất thu được tại PCC luôn thấp hơn so với đường ppv tổn thất công suất trên BBĐ DC/DCpv) Bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCs2 giúp vDCbus bám gần như chính xác VDCbusref và bị trễ khoảng thời gian rất ngắn VDCbusref thay đổi Công suất từ các nguồn bám đuổi chính xác với sự tăng hoặc giảm của POPref Điều này có nghĩa là các dòng công suất mô hình này được phân bổ đúng theo yêu cầu Các kết quả này là minh chứng rõ ràng nhất cho khả năng điều tiết luồng công suất mạng điện DC thông qua các BBĐ Sử dụng máy hiện sóng số OWON, dạng sóng tín hiệu điện áp xoay chiều ở phía hạ áp (đầu BBĐ DC/AC) và ở phía cao áp của MBA (phía nối với tải AC) được biểu diễn trên Hình 4.18 Dạng sóng của tín hiệu điện áp có chứa nhiều sóng hài bậc cao ở phía điện áp thấp của MBA dạng sóng này ở phía điện áp cao lại chứa ít sóng hài bậc cao hơn nhiều Có được điều này là MBA đóng vai trò rất tốt kết hợp cùng tụ điện việc lọc sóng hài trước cấp dòng điện cho phụ tải Đồng thời, bộ điều khiển cho BBĐ DC/AC hoạt động rất hiệu quả tạo tín hiệu xoay chiều 50Hz đúng với yêu cầu của tải AC Đồ thị VDCbusref (V) Đồ thị POPref 106 Đồ thị vDCbus (V) Đồ thị vs1 và vs2 (V) Đồ thị is1 và is2 (A) G G Đồ thị G (W/m2) Đồ thị Pmpp, ppv, pDCbus (W) Đồ thị công suất chạy qua BBĐ DC/AC và ps1, ps2 (W) a Lần lấy mẫu thứ ba b Lần lấy mẫu thứ tư Hình 4.17 Kết lấy mẫu thứ thứ hai kiểm nghiệm khả phân phối dòng cơng suất theo u cầu 107 Hình 4.18 Dạng sóng tín hiệu điện áp xoay chiều phía hạ phía cao áp MBA Các kết quả thực nghiệm trên được công bố bài báo số 4.5 Kết luận chương Chương đạt được các mục tiêu sau: • Xây dựng thành công mô hình thiết bị thực kiểm chứng khả năng khai thác công suất cực đại của PVG và khả năng điều phối luồng công suất hệ thống có hai ng̀n • Kết quả thực nghiệm của lần lấy mẫu đầu tiên chứng tỏ phương pháp khai thác công suất sử dụng kỹ thuật IB và điều khiển điện áp giúp khai thác tối đa công suất của PVG Sự đờng nhất của giá trị tính tốn (Pmpp) giá trị vận hành (ppv) chứng tỏ việc lựa chọn các thiết bị phần cứng là phù hợp Đồng thời, lượng công suất thu được ở đầu BBĐ DC/DCpv luôn thấp hơn công suất phát từ PVG một lượng nhất định có tổn thất công suất quá trình điều khiển và các phần tử dẫn điện • Kết quả thực nghiệm của lần lấy mẫu tiếp theo so sánh được sự phân bố luồng công suất toàn hệ thống có và không có điều tiết theo yêu cầu Khi không có điều tiết luồng công suất, sự phân bố công suất không giống với giá trị đặt của công suất lượng công suất huy động từ nguồn bám gần như chính xác với tỷ lệ đặt trường hợp có đặt chế độ điều tiết Điều này cho thấy tính khả thi của phương pháp điều tiết luồng công suất toàn hệ thống thông qua các BBĐ 108 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Kết quả nghiên cứu của luận án có đóng góp mới sau: • Xây dựng mới một hệ thống khai thác PVG và WG vận hành theo các yêu cầu của chương trình DSM và điều kiện thực tế của EPS Việt Nam Sự khác biệt của phương pháp vận hành này so với các phương pháp trước đây là ghép được hệ nguồn vào nút phụ tải, vận dụng biểu đồ biểu bán điện giá và mua điện từ hệ nguồn của EPS Việt Nam Dựa trên đề xuất về cách xác định dung lượng tối ưu của ES, nghiên cứu này có thể áp dụng để vận hành hệ nguồn đồ thị phụ tải và đồ thị phát công suất khác của hệ nguồn Đồng thời, chiến lược của chương trình DSM giúp giảm lượng công suất huy động từ hệ thống, tạo lợi nhuận bán điện về EPS, không mua điện vào giờ H và L • Dựa trên kết quả thu được của chương trình DSM đề xuất, các bộ điều khiển được luận án xây dựng thành công để có thể đáp ứng được các yêu cầu đặt Với PVG, luận án tổng hợp thành công bộ điều khiển PID điều khiển điện áp vpv bám Vmpp tính toán được từ kết quả dự báo Bộ điều khiển này sử dụng một biến điều khiển nhất là điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC và kết quả của kỹ thuật IB việc xác định thông số tại MPP ở các điều kiện vận hành khác tương ứng với cặp giá trị (G, T) Ngoài ra, luận án cịn đóng góp thêm: • Dựa trên kết quả thu được từ chương trình DSM, phương pháp điều khiển HCS được xây dựng để điều khiển WG với mục tiêu bám đuổi MPP và giảm được tổn hao năng lượng dự báo được chính xác thông số đầu vào Đặc biệt, chương trình DSM đề xuất cũng cung cấp thông tin về công suất trao đổi giữa phía nguồn và phía lưới (Pgref), giúp xây dựng thành công cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC pha ghép nối lưới Cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC sử dụng bộ điều khiển cộng hưởng giúp điều khiển bám chính xác 109 theo lượng công suất đặt và hòa lưới điện Các kết quả nghiên cứu được kiểm chứng kết quả mô MATLAB/Simulink • Xây dựng thành cơng mơ hình thiết bị thực kiểm chứng một số kết quả nghiên cứu Mô hình này mô tả một nút có hai nguồn, đó nguồn có sự tham gia PVG và ng̀n cịn lại biểu diễn một ng̀n có khả năng bù đắp cho sự thiếu hụt công suất của nguồn điều chỉnh tỉ lệ công suất huy động Mơ hình thực nghiệm được vận hành ở nhiều thời điểm khác với các trạng thái vận hành khác người vận hành đề như phân bổ công suất tự nhiên, phân bổ công suất theo yêu cầu, khai thác tối đa công suất tại MPP của PVG các điều kiện biến thiên phức tạp của G Các kết quả thực nghiệm cho thấy các yêu cầu đặt đạt được một cách chính xác, các đường đặc tính thu được cho thấy các kịch bản vận hành dù luôn biến động nhưng các bộ điều khiển điều khiển các BBĐ lập tức để đạt mục tiêu Điều này cho thấy tính đúng đắn của giải pháp đề xuất với đối với bài toán DSM và khả năng ứng dụng vào thực tiễn của chương trình DSM Kiến nghị Phát triển các kết quả nghiên cứu của luận án cho các hướng nghiên cứu cùng lĩnh vực: • Hướng phát triển khai thác công suất lớn nhất của PVG điều kiện vận hành các cell không đồng nhất: hư hỏng một cell hay bị che khuất một phần • Hướng phát triển có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo khác như nguồn điện gió, thủy điện nhỏ, hay các máy phát cỡ nhỏ sử dụng năng lượng hóa thạch Khi có sự tham gia của các nguồn này, hệ thống tăng thêm tính chủ động về nguồn cung cấp cho các phụ tải trước huy động công suất từ hệ thống khác • Tiếp tục xây dựng bộ điều khiển ES và ứng dụng các loại ES khác • Điều khiển các BBĐ đa mức ứng dụng bài toán DSM 110 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CĨ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CƠNG BỐ Nguyễn Minh Cường, KT Khánh, ĐD Hoằng, NĐ Tường, Tổng quan giải pháp dùng pin sạc dung lượng cao để tiết kiệm lượng, Tạp chí Khoa học Công nghệ, ISSN 1859-2171; e-ISSN 2615-9562, 2017, Vol 176 (16) Lê Tiên Phong, Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, A Method to Harness Maximum Power from Photovoltaic Power Generation Basing on Completely Mathematical Model, 2017 International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O), 2348-7852(P), 2018, Vol No Nguyễn Minh Cường, Lê Tiên Phong, Thái Quang Vinh, Dynamic control of power flow in DC microgrids with the participation of photovoltaic power generation and battery using power converters, International Journal of Research in Engineering and Innovation (IJREI), ISSN (Online): 2456-6934, 2018, Vol-2, Issue-5, 484-491 Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Lê Tiên Phong, Demand-Side Management Program with A New Energy Strategy for Photovoltaic and Wind Power Generation System in Viet Nam, International Journal of Research and Scientific Innovation (IJRSI) | ISSN 2321-2705, 2018Volume V, Issue X Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Vũ Phương Lan, Lê Tiên Phong, Optimal Energy Storage Sizing in Photovoltaic and Wind Hybrid Power System Meeting Demand-Side Management Program in Viet Nam, International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O) | 2348-7852 (P), 2018, Vol No Nguyen Minh Cuong, Nguyen Thi Dieu Huyen, Thai Quang Vinh, Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam, Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, ISSN: 2326-9065 (Print); ISSN: 2326-9073 (Online), 2019, Vol 8, No Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Điều khiển biến đổi DC/AC pha ghép nối lưới vận hành theo chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải, Hội nghị - Triển lãm QT lần thứ về ĐK TĐH (VCCA-2019), 2019 111 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lê Kim Anh, Nghiên cứu hệ thống điều khiển kết nối lưới sử dụng nguồn pin quang điện, Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một, ISSN: 18594433, 2016, Vol (30) [2] Lê Kim Anh, Huỳnh Dương Khánh Linh, Điều khiển kết nối lưới cho nguồn điện pin quang điện kết hợp với nguồn pin nhiên liệu, Tạp chí Khoa học Đại học An Giang, ISSN: 0866-8086, 2015, Vol (4), pp 32-40, [3] Biểu giá bán điện của tổng công ty điện lực miền Bắc, http://npc.com.vn/bieugiabandien.aspx [Truy cập ngày 18-6-2018] [4] Biểu giá bán điện theo giờ của tập đoàn điện lực Việt Nam, https://www.evn.com.vn/c3/evn-va-khach-hang/Gia-ban-dien-theo-gio-981.aspx [Truy cập ngày 18-6-2018] [5] Lại Khắc Lãi, Vũ Nguyên Hải, Trần Gia Khánh, Điều khiển hệ thống lai lượng gió mặt trời lưới điện thông minh, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2014, 118(04) [6] Ngô Đức Minh, Lê Tiên Phong, Năng lượng tái tạo hệ thống điện, Nhà xuất bản Đại học Thái Nguyên, 2016 [7] Phan Thị Nguyệt Nga, Nguyễn Đăng Toản, Nghiên cứu kết nối nhà máy điện gió dùng máy phát điện đồng nam châm vĩnh cửu với lưới điện, Tạp chí Khoa học và Phát triển, ISSN 1859-0004, 2015, tập 12, số [8] Nguyễn P., Lưới điện phân tán, Tạp chí Thông tin và Công nghệ (STINFO), ISBN 1859-2651, 2014, số 9, http://www.cesti.gov.vn/ khong-gian-congnghe/luoi-dien-phan-tan/content/view/8281/ 286/81/1.html [Truy cập ngày 10-5-2018] [9] Lê Tiên Phong, Nghiên cứu số phương pháp nâng cao hiệu khai thác nguồn pin mặt trời, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên, 2018 [10] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2002, Quyển 1, in lần thứ [11] Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg của TT chính phủ: Về cơ chế khuyến khích phát triển các dự án điện mặt trời tại Việt Nam, http://vanban.chinhphu.vn/ portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?class_id=1&_page=1&mode=d etail&document_id=189336 [Truy cập ngày 18-6-2018] [12] Quyết định số 37/2011/QĐ-TTg của TT chính phủ: Về cơ chế hỗ trợ phát triển các dự án điện gió tại Việt Nam, http://vanban.chinhphu.vn/ portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?_page=1&class_id=1&docume nt_id=101330&mode=detail [Truy cập ngày 18-6-2018] 112 Tiếng Anh [13] A.Bharathi Sankar, R.Seyezhai, MATLAB Simulation of Power Electronic Converter for PMSG Based Wind Energy Conversion System, International Journal of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, 2013, Vol 1, Issue [14] Ali Reza Reisi, Mohammad Hassan Moradi, Shahriar Jamasb, Classification and comparison of maximum power point tracking techniques for photovoltaic system: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, ISSN: 1364-0321, 19, pp 433-443 [15] Andrzej Ozadowicz, A New Concept of Active Demand Side Management for Energy Efficient Prosumer Microgrids with Smart Building Technologies, Energy, 2017, 10, 1771, ISSN: 0360-5442 [16] Ariya Sangwongwanich, “A New Power Control Strategy for Grid-Friendly Single-Phase Photovoltaic Systems”, Dissertation for the master degree in Aalborg University, 2014 [17] B I Dmitrenko, “Using PV/Wind hybrid systems in the autonomous outdoor advertising”, Computer-aided design systems, ISSN 1990-5548, 2012, Vol.2, No.36 [18] Beristáin J José A., Bordonau F Josep, Busquets M Sergi, Rocabert S Joan and Murillo V Ismael, Single phase DC/AC bi-directional converter with high-frequency isolation, RIEE&C, Revista de Ingenieria Electrica, Electronica Y Computacion, 2006, Vol 2, No [19] D Zammit, C Spiteri Staines, M Apap, Comparison between PI and PR Current Controllers in Grid Connected PV Inverters, World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Electrical and Computer Engineering, 2014, Vol.8, No.2 [20] Datasheet MF-165EB3, https://www.mitsubishielectricsolar.com/images/ uploads/documents/specs/L-175-4-B6504-A_MF165EB3.pdf [Truy cập ngày 10-3-2019] [21] Devbrata Takur, Power Management Strategies for a Wind Energy Source in an Isolated Microgrid and Grid Connected System, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in the University of Western Ontario, 2015 [22] Felix Iglesias Vazquez, Peter Palensky, Sergio Cantos, Demand Side Management for Stand-Alone Hybrid Power Systems Based on Load Identification, Energy, 2012, Vol 5, ISSN: 0360-5442 [23] Filipe Carlos de Oliveira Simões, Single phase DC/AC bi-directional converter with high-frequency isolation, https://fenix.tecnico.ulisboa.pt/ downloadFile/563345090414755/Resumo_Alargado_Filipe_ Simoes_77166.pdf [Truy cập ngày 18-1-2019] 113 [24] Guido Carpinelli, Anna Rita di Fazio, Shahab Khormali, and Fabio Mottola, Optimal Sizing of Battery Storage Systems for Industrial Applications when Uncertainties Exist, Energy, ISSN: 0360-5442, 2014,Vol [25] Hae Gwang Jeong, Ro Hak Seung and Kyo Beum Lee, An Improved Maximum Power Point Tracking Method for Wind Power Systems, Energies, ISSN: 1996-1073, 2012, Vol [26] Haoyan Liu, Control Design of a Single-Phase DC/AC Inverter for PV Applications, Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree in Master of Science, University of Arkansas, Fayeteville, 2016 [27] Hebatallah M Ibrahim, Jimmy Peng, and Mohamed S El Moursi, Dynamic Analysis of Buck-Based Photovoltaic Array Model, International Journal of Electrical Energy, 2013, Vol 1, No [28] Hicham Fakham, Di Lu, Bruno Francois, A Power Control Design of a battery charger in a Hybrid Active PV generator for load-following applications, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 2011, Vol 58, Iss , pp 85-94 [29] Huynh Quang Minh, Ngo Cao Cuong, Tran Nguyen Chau, A fuzzy-logic based MPPT method for stand-alone wind turbine system, American Journal of Engineering Research (AJER), e-ISSN: 2320-0847, p-ISSN: 2320-0936, 2014, Volume-3, Issue-9, pp-177-184 [30] Imane Drouiche, Aissa Chouder, Samia Harrouni, A dynamic model of a grid connected PV system based on outdoor measurement using Labview, 3rd International Conference on Electric Power and Energy Conversion Systems, IEEE Xplore, ISBN: 978-1-4799-0688-8, 2013 [31] Jeremy Dulout, Amjad Anvari-Moghaddam, Adriana Luna, Bruno Jammes, Corinne Alonso, Josep Guerrero, Optimal sizing of a lithium battery energy storage system for grid-connected photovoltaic systems, IEEE Second International Conference on DC Microgrids (ICDCM), ISBN: 978-1-50904479-5, 2017 [32] Jin Yang, Fault Analysis and Protection for Wind Power Generation Systems, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in University of Glasgow, 2011 [33] Jingpeng Yue, Zhijian Hu, Chendan Li, J C Vasquez, Josep M Guerrero, Economic Power Schedule and Transactive Energy through Intelligent Centralized Energy Management System for DC Residential Distribution System, Energy, ISSN: 0360-5442, 2017, Vol 10, 916 [34] Jiyong Li, Honghua Wang, Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Generation Based on the Optimal Gradient Method, Power and Energy Engineering Conference, IEEE, Print ISSN: 2157-4839, Electronic ISSN: 2157-4847, 2009, 114 [35] Johel Rodríguez D´Derlée, Control strategies for offshore wind farms based on PMSG wind turbines and HVDC connection with uncontrolled rectifier, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in University Polytechnique of Valencia, 2013 [36] J.H Lim, Optimal Combination and Sizing of a New and Renewable Hybrid Generation System, International Journal of Future Generation Communication and Networking, ISSN: 2207-9645, 2012, Vol 5, No.2, June [37] Kaspars Kroics, Laila Zemite, Gatis Gaigals, Analysis of Advanced Inverter Topology for Renewable Energy Generation and Energy Storage Integration into AC Grid, Proceeding of 16th International Scientific Conference Engineering for Rural Development, ISSN: 1691-5976, 2017 [38] L Hassaine, E OLias, J Quintero, V Salas, Overview of power inverter topologies and control structures for grid connected photovoltaic systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews, ISSN: 1364-0321, 2014, Vol.30 [39] Le Tien Phong, Ngo Duc Minh, Research on designing an energy management systemfor isolated PV source, Journal of Science and Technology, ISSN: 1859-2171, 2014, Vol 127, No 13 [40] M Mahdi Mansouri1, M Hosein Shafiei, Majid Nayeripour (), A New Maximum Peak Power Tracking Method Improvement in the Wind Energy Conversion Systems Using Optimal Control, Global Journal of Advanced Engineering Technologies, ISSN: 2277-6370, 2013, Vol 2, Issue [41] M G Villalva, E Ruppert F., Input-controlled Buck Converter for Photovoltaic Applications: Modeling and Design, IET Power Eletronics, Machines and Drives Conference (PEMD), 2008 York, UK [42] M.G Villalva, T.G de Siqueira, E Ruppert, Voltage regulation of photovoltaic arrays: small-signal analysis and control design, IET Power Electronic, 2010, Vol 3, Iss 6, pp 869-880 [43] Manish Kumar Yadav and Amrish Kumar Upadhayay, Power Flow Control of Permanent Magnet Synchronous Generator Based Wind Energy Conversion System with DC-DC Converter and Voltage Source Inverter, International Journal of Electronic and Electrical Engineering, ISSN 09742174, 2014, Volume 7, Number 8, pp 803-814 [44] Marcelo Gradella Villalva, Ernesto Ruppert Filho, Buck Converter with Variable Input Voltage for Photovoltaic Apllications, Pro 9th Brazilian Power Electronics Conference, 2007, COPEP, Bluemenau, Brazil [45] Maria C Mira, Arnold Knott, Ole C Thomsen, Michael A E Andersen, Boost Converter with Combined Control Loop for a Stand-Alone Photovoltaic Battery Charge System, IEEE 14th Workshop on Control and Modeling for Power Electronics, 2013 115 [46] Mehdi Bagheri, Venera Nurmanova, Oveis Abedinia, Mohammad Salay Naderi, Noradin Ghadimi and Mehdi Salay Naderi, Renewable Energy Sources and Battery Forecasting Effects in Smart Power System Performance, Energies, ISSN 1996-1073, 2019, Vol 12 [47] Mehryar Parsi, Daily solar radiation forecasting using historical data and examining three methods, IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE), ISSN: 2278-1684, 2016, Volume 13, Issue [48] Mellit A., Drif M., Malek A., EPNN-based Prediction of Meteorological Data for Renewable Energy Systems, Revue des Energies Renouvelables, 2017, Vol 13(1) [49] Mohammad Monfared, Saeed Golestan, Control strategies for single-phase grid integration of small-scale renewable energy sources: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, ISSN: 1364-0321, No.16 [50] Nabeel Ahmad, Hybrid power system With Smart Energy Management System, Proceedings of the 2nd International Conference on Engineering & Emerging Technologies (ICEET), 2015 [51] Nadeem Javaid, Sakeena Javaid 1, Abdul Wadood, Imran Ahmed, Ahmad Almogren, Atif Alamri, Iftikhar Azim Niaz, A hybrid genetic wind driven heuristic optimization algorithm for demand side management in smart grid, Energy, ISSN: 0360-5442, 2017, 10, [52] Navin Sharmaa, Jeremy Gummesonb, David Irwinb, Ting Zhuc, Prashant Shenoy, Leveraging weather forecasts in renewable energy systems, Sustainable Computing: Informatics and Systems, ISSN 2210-5379, 2014, Vol [53] Ningyun Zhang, Houjun Tang and Chen Yao, A Systematic Method for Designing a PR Controller and Active Damping of the LCL Filter for Single-Phase Grid-Connected PV Inverters, Energies, 2014, ISSN 19961073, Vol [54] O Gergaud, G Robin, H Ben Ahmed, Energy Modeling of A Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems, European Power Electronic Conference, 2003 [55] O Gergaud, G Robin, H Ben Ahmed, M Multon, Economic Formalusm for Optimizing the design and Energy Management of a Hybrid Wind/Photovoltaic System, International Conference on Renewable Energies and Power Quality, 2003, Vigo (Spain) [56] Olivier Gergaud, Gaël Robin, Bernard Multon, Hamid Ben Ahmed, Energy Modeling of a Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems, European Power Electronic Conference, ISBN: 90-75815-07-7, 2003 116 [57] Panagiotis D Diamantoulakis, A Ghassemi, George K Karagiannidis, Smart Hybrid Power System for Base Transceiver Stations with Real-Time Energy Management, Global Communications Conference, IEEE, 2013 [58] Pawan D Kale, D S Chaudhari, A Study of Efficient Maximum Power Point Tracking Controlling Methods for Photovoltaic System, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, ISSN: 2277-128X, 2013, Volume 3, Issue [59] Peter D Lund, Juuso Lindgren, Jani Mikkola, Jyri Salpakari, Review of energy system flexibility measures to enable high levels of variable renewable electricity, Renewable and Sustainable Energy Reviews, ISSN: 1364-0321, 2015, Vol 45 [60] Rajesh Kamble, Gauri Karve, Amarnath Chakradeo, Geetanjali Vaidya, Optimal sizing of Battery Energy Storage System in Microgrid by using Particle Swarm Optimization Technique, Journal of Integrated Science and Technology, ISSN: 2321-4635, 2018, Vol [61] Remus Teodorescu, Marco Liserre, Pedro Rodriguez, Grid Converter for Photovoltaic and Wind Power System, John Wiley & Sons Publisher, ISBN: 978-0-470-05751-3, 2011 [62] S Prakash, N P Gopinath, J Suganthi, Wind and Solar Energy Forecasting System Using Artificial Neural Nethworks, International Pure and Applied Mathematics, ISSN: 1314-3395, 2018, Volume 118, No [63] S Samanvorakij, P Kumkratug, Modeling and Simulation PMSG based on Wind Energy Conversion System in MATLAB/SIMULINK, Conference on Advances in Electronics and Electrical Engineering (AEEE), ISBN: 978-981-07-5939-1, 2013 [64] Safa Fezai, Jamel Belhadj, Optimal sizing of a Stand-alone photovoltaic system using statistical approach, International Journal of Renewable Energy Research, ISSN: 1309-0127, 2014, Vol 4, No [65] Sangyoung Park, Yanzhi Wang, Younghyun Kim, Naehyuck Chang and Massoud Pedram, Battery Management for Grid-Connected PV Systems with a Battery, Proceedings of the 2012 ACM/IEEE international symposium on Low power electronics and design, 2012 [66] Shamsul Aizam Zulkifli, Md Zarafi Ahmad, Comparison Study in Various Controllers in Single-Phase Inverters, Proceedings of IEEE Student Conference on Research and Development, 2010, Putrajaya, Malaysia [67] Shrikant S Mali, B E Kushare, MPPT Algorithms: Extracting Maximum Power from Wind Turbines, International Journal of Innovative Research in 117 Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, ISSN (Online) 2321 - 2004, ISSN (Print) 2321 - 5526, 2013, Vol 1, Issue [68] Soheil Derafshi Beigvand, Hamdi Abdi, Massimo La Scala, A general model for energy hub economic dispatch, Applied Energy, ISSN: 0306-2619, 2017, Vol 190 [69] Tao Zhou and Bruno Franỗois, Energy Management and Power Control of a Hybrid Active Wind Generator for Distributed Power Generation and Grid Integration, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2010 [70] Tatjana Kalitjuka, Control of Voltage Source Converters for Power System Applications, Master of Science in Electric Power Engineering, Norwegian University of Science and Technology, 2011 [71] Teresa Orlowska - Kowalska, Frede Blaabjerg, Jose Rodriguez, Advanced and Intelligent Control in Power Electronics and Drives, Springer Publisher, ISSN 1860-9503, ISBN 978-3-319-03401-0, 2014 [72] Texas Instrument, LM35 Precision Centigrade Temperature Sensors datasheet (Rev H), http://www.ti.com/product/LM35 [Truy cập ngày 199-2019] [73] Thanhtung Ha, Yongjun ZHANG, V.V Thang, Jianang HUANG, Energy Hub Modeling to Minimize Residential Energy Costs Considering Solar Energy and BESS, Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2017, 5(3) [74] V.V Thang, Thanhtung Ha, Optimal Planning of Energy Hubs Considering Renewable Energy Sources and Battery Energy Storage System, International Journal of Sustainable Energy and Environmental Research, 2019, 8(1) [75] Vernier (2013), http://www.vernier.cz/katalog/manualy/en/pyr-bta.pdf [Truy cập ngày 10-5-2019] [76] Xin Liu, Hong-Kun Chen, Bing-Qing Huang, and Yu-Bo Tao, Optimal Sizing for Wind/PV/Battery System Using Fuzzy c-Means Clustering with SelfAdapted Cluster Number, International Journal of Rotating Machinery, ISSN: 1023-621X, 2017 [77] Y M Aghamohamadi, M Samadi (C.A.) and M Pirnahad, Modeling and Evaluating the Energy Hub Effects on a Price Responsive Load, Iranian Journal of Electrical and Electronic Engineering, online ISSN: 2383-3890, print ISSN: 1735-2827, 2019, Vol [78] Yang, Yongheng, Blaabjerg, Frede, A New Power Calculation Method for Single-Phase Grid-Connected Systems, Proceedings of the 2013 IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), ISSN: 21635145, print ISSN: 2163-5137, 2013 118 [79] Yann Riffonneau, Seddik Bacha, Optimal Power Flow Management for Grid Connected PV Systems With Batteries, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2011, 2(3) [80] Yongheng Yang, Frede Blaabjerg, Low Voltage Ride-Through Capability of a Single-Stage Single-Phase Photovoltaic System Connected to the LowVoltage Grid, International Journal of Photoenergy, ISSN: 1687-529X, 2013 [81] Yu Huang, Weiting Zhang, Kai Yang, Weizhen Hou and Yiran Huang, An Optimal Scheduling Method for Multi-Energy Hub Systems Using Game Theory, Energies, ISSN 1996-1073, 2019, Vol 12 [82] Yuan-Kang Wu, Chao-Rong Chen, and Hasimah Abdul Rahman, A Novel Hybrid Model for Short-Term Forcasting in PV Power Generation, International Journal of Photoenergy, 2014, ISSN: 1110-662X [83] Zafar Iqbal, Nadeem Javaid, Saleem Iqbal, Sheraz Aslam, Zahoor Ali Khan, Wadood Abdul, Ahmad Almogren, and Atif Alamri, A Domestic Microgrid with Optimized Home Energy Management System, Energy, ISSN: 03605442, 2018, 11, 1002 ... luận án và kiến nghị 5 Chương TỔNG QUAN VỀ NGUỒN PHÂN TÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG 1.1 Khái quát nguồn pin mặt trời điện gió 1.1.1 Khái quát nguồn pin mặt trời PVG hiện... được nối tiếp thuật toán trên Hình 2.8 38 2.3.4 Đề xuất phương pháp đánh giá hiệu chương trình DSM dung lượng ES tối ưu cho toán DSM Hiệu quả của chương trình DSM được đánh giá thông... diễn trên Hình 2.17 Hình 2.17 Cơng suất thu từ hệ nguồn công suất yêu cầu phụ tải kịch DSM 42 Bảng 2.1 Lượng điện phát từ hệ nguồn lượng điện yêu cầu phụ tải kịch DSM Điện Giá trị EGconv Eload EGconvHM