Xác định công suất tối ưu của bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối để giảm chi phí mua điện

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ VŨ PHƯƠNG TRINH XÁC ĐỊNH CƠNG SUẤT TỐI ƯU CỦA BỘ DỰ TRỮ NĂNG LƯỢNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI ĐỂ GIẢM CHI PHÍ MUA ĐIỆN Ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã Ngành: 8520201 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Cơng nghiệp TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thanh Thuận Luận văn thạc sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 27 tháng 11 năm 2022 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS Trần Thanh Ngọc - Chủ tịch Hội đồng PGS TS Nguyễn Ngọc Điều - Phản biện TS Dương Quang Long - Phản biện PGS TS Trương Việt Anh - Ủy viên TS Lê Văn Đại - Thư ký CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TS Trần Thanh Ngọc TS Trần Thanh Ngọc BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Lê Vũ Phương Trinh MSHV: 20000101 Ngày, tháng, năm sinh: 16-12-1989 Nơi sinh: Lâm Đồng Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã ngành: 8520201 I TÊN ĐỀ TÀI: Xác định công suất tối ưu bộ dự trữ lượng lưới điện phân phối để giảm chi phí mua điện NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nhiệm vụ: xác định công suất tối ưu BDTNL lưới điện phân phối để giảm chi phí mua điện Nợi dung: sử dụng tḥt tốn tối ưu chim sâm cầm để tìm cơng śt tối ưu BDTNL lưới điện phân phối Xem xét khả giảm chi phí điện lắp đặt BDTNL hai trường hợp: phụ tải không đổi phụ tải thay đổi, đánh giá điện áp lưới hai trường hợp II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Theo QĐ 880/QĐ-DHCN ngày 13 tháng năm 2022 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/10/2022 IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Thanh Thuận Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm … NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TS Nguyễn Thanh Thuận TS Nguyễn Thanh Thuận TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TS Trần Thanh Ngọc LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn này, em xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Thanh Thuận quan tâm, tận tình hướng dẫn em thực đề tài Em xin cảm ơn q Thầy, Cơ giáo khoa Cơng nghệ Điện, phịng Sau Đại Học, hướng dẫn, giảng dạy suốt trình học tập Trường Đại Cơng Nghiệp TP.HCM Em xin chân thành cảm ơn! i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Bộ dự trữ lượng (BDTNL) phát triển một yếu tố quan trọng việc nâng cao hiệu suất hệ thống điện, đặc biệt sau có tham gia lượng tái tạo hệ thống điện Tuy nhiên, có mợt số thách thức để sử dụng hệ thống lưu trữ lượng mạng lưới điện phân phối, một số đảm bảo cơng śt tối ưu để tận dụng tối đa việc lắp đặt hệ thống lưu trữ lượng lưới điện phân phối Trong nghiên cứu này, việc xác định công suất tối ưu hệ thống lưu trữ lượng lưới điện phân phối thực nhằm giảm chi phí điện từ hệ thống Bên cạnh đó, cơng nghệ lợi ích khác hệ thống lưu trữ lượng đề cập đến ii ABSTRACT The energy storage system has developed as an important factor in improving the efficiency of the power system, especially after the introduction of renewable energy in the power system However, there are a number of challenges to using energy storage systems in distribution grids, one of which is ensuring optimal capacity to get the most out of an energy storage installation in a distribution network Distribution grid In this thesis, the determination of the optimal capacity of the energy storage system on the distribution grid is carried out in order to reduce the cost of purchasing electricity from the system Besides, different technologies and benefits of energy storage systems are also mentioned iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu thân tơi Các kết nghiên cứu kết luận luận văn trung thực, không chép từ bất kỳ một nguồn bất kỳ hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Học viên Lê Vũ Phương Trinh iv MỤC LỤC MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 4.1 Hướng tiếp cận 4.2 Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa thực tiễn đề tài CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ BỘ DỰ TRỮ NĂNG LƯỢNG 1.1 Bộ dự trữ lượng 1.1.1 Lưu trữ lượng từ trường siêu dẫn .7 1.1.2 Lưu trữ lượng bánh đà 1.1.3 Công nghệ siêu tụ điện 1.1.4 Bộ pin dự trữ lượng 10 1.2 Lắp đặt BDTNL lưới điện phân phối 14 1.2.1 Lợi ích việc tích trữ lượng .14 1.2.2 Vai trị BDTNL ở phía nguồn phân phối 14 1.2.3 Vai trị BDTNL ở phía người dùng 15 1.3 Phương pháp giải toán tối ưu công suất bộ dự trữ lượng lưới điện phân phối 15 1.3.1 Phương pháp phân tích 17 1.3.2 Tối ưu hóa tốn học 19 1.3.3 Phương pháp thuật tốn tối ưu siêu mơ Metaheuristic 19 v CHƯƠNG MƠ HÌNH BÀI TỐN TỐI ƯU CƠNG ŚT CỦA BỘ DỰ TRỮ NĂNG LƯỢNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI ĐỂ GIẢM CHI PHÍ MUA ĐIỆN 25 2.1 Giới thiệu 25 2.2 Mơ hình tốn đề xuất 25 2.3 Các điều kiện ràng buộc toán 25 2.3.1 Phương trình cân cơng śt 25 2.3.2 Giới hạn điện áp dòng điện 26 2.3.3 Giới hạn công suất BDTNL 26 2.4 Tổng quan thuật toán chim sâm cầm 26 2.5 Tḥt tốn tối ưu hóa Chim sâm cầm 29 2.5.1 Mô tả thuật toán Chim sâm cầm 29 2.5.2 Mơ hình tốn học tḥt toán chim sâm cầm 30 2.5.2.1 Chuyển động ngẫu nhiên .31 2.5.2.2 Chuyển động dây chuyền .32 2.5.2.3 Điều chỉnh vị trí dựa Coot đầu đàn 32 2.6 Áp dụng thuật toán chim sâm cầm để xác định công suất tối ưu BDTNL LĐPP nhằm giảm chi phí điện 34 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 38 3.1 Giới thiệu 38 3.2 Trường hợp 39 3.3 Trường hợp 42 KẾT LUẬN 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 48 PHỤ LỤC 53 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 66 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Cấu hình mợt BDTNL điển hình [9] Hình 1.2 Giá trị BDTNL mang lại nhiều lĩnh vực khác [9] Hình 1.3 Hệ thống lưu trữ lượng từ trường siêu dẫn [10] Hình 1.4 Hệ thống lưu trữ lượng bánh đà [10] Hình 1.5 Kết nối BDTNL với mạng lưới điện [13] 10 Hình 1.6 Hiệu suất Pin lithitum khác [2] 12 Hình 1.7 Hiệu suất cơng nghệ Pin điện hóa học 13 Hình 1.8 Chi phí Pin li-ion chi phí đóng gói từ năm 2013 đến 2019 [2] 13 Hình 1.9 Tḥt tốn xác định cơng śt chung BDTNL [3] 16 Hình 2.1 Meta-heuristic Algorithms 28 Hình 2.2 (a) Pha rối loạn, (b) Pha đồng bộ [37] 29 Hình 2.3 Di chuyển chuỗi chim sâm cầm mặt nước [37] 30 Hình 2.4 Chuyển đợng ngẫu nhiên [38] 31 Hình 2.5 Chuyển đợng dây chuyền [38] 32 Hình 2.6 Cơ chế chọn Coot đầu đàn 33 Hình 2.7 Cập nhật vị trí đầu đàn liên quan đến vị trí tốt nhất 34 Hình 3.1 Sơ đồ lưới điện phân phối mẫu 33 nút 38 Hình 3.2 Cơng śt tối ưu BDTNL trường hợp 39 Hình 3.3 Đặc tuyến hội tụ trường hợp 41 Hình 3.4 Biên độ điện áp trường hợp 42 Hình 3.5 Đồ thị phụ tải trường hợp 43 Hình 3.6 Cơng śt tối ưu BDTNL trường hợp 43 Hình 3.7 Đặc tuyến hợi tụ trường hợp 45 Hình 3.8 Biên đợ điện áp trường hợp 46 vii [37] C.K Nayak and M.R Nayak “ Optimal battery energy storage sizing for grid connected PV system using IHSA, Signal Processing, Communication, Power and Embedded System, ” Scopes, 2International Conference on: IEEE, 2016, pp 121–127 [38] I Naruei and F Keynia, “A new optimization method based on COOT bird natural life model,” Expert Syst Appl Vol 183, no June, p 115352, 2021 [39] S Stentz, “Improving weighted caseload studies in limited jurisdiction courts,” Justice Syst J Vol 13, no 3, pp 79–385, 1988 52 PHỤ LỤC Phần mơ tả mã chương trình điều khiển tḥt tốn tối ưu Coot bao gồm: chương trình 33 nút, main.m, Getfunction.m, COOT.m, FITNSS_FUNTION.m, initization.m Lưới điện mẫu 33 nút %% system MVA base mpc.baseMVA = 10; %% bus data % bus_i type Pd Qd Gs Bs area Vm Va baseKV zone Vmax Vmin mpc.bus = [ %% (Pd and Qd are specified in kW & kVAr here, converted to MW & MVAr below) 0 0 1 12.66 1 1; 100 60 0 1 12.66 1.1 0.9; 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 120 80 0 1 12.66 1.1 0.9; 60 30 0 1 12.66 1.1 0.9; 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 200 100 0 1 12.66 1.1 0.9; 200 100 0 1 12.66 1.1 0.9; 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 10 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 53 11 45 30 0 1 12.66 1.1 0.9; 12 60 35 0 1 12.66 1.1 0.9; 13 60 35 0 1 12.66 1.1 0.9; 14 120 80 0 1 12.66 1.1 0.9; 15 60 10 0 1 12.66 1.1 0.9; 16 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 17 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 18 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 19 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 20 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 21 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 22 90 40 0 1 12.66 1.1 0.9; 23 90 50 0 1 12.66 1.1 0.9; 24 420 200 0 1 12.66 1.1 0.9; 25 420 200 0 1 12.66 1.1 0.9; 26 60 25 0 1 12.66 1.1 0.9; 27 60 25 0 1 12.66 1.1 0.9; 28 60 20 0 1 12.66 1.1 0.9; 29 120 70 0 1 12.66 1.1 0.9; 30 200 600 0 1 12.66 1.1 0.9; 31 150 70 0 1 12.66 1.1 0.9; 54 32 210 100 0 1 12.66 1.1 0.9; 33 60 40 0 1 12.66 1.1 0.9; %% generator data % bus Pg Qg Qmax Qmin Vg mBase status Pmax Pmin Pc1 Pc2 Qc1min Qc1max Qc2min Qc2max ramp_agc ramp_10 ramp_30 ramp_q apf mpc.gen = [1 0 10 -10 100 10 0 0 0 0 0 0;]; %% branch data % fbus tbus r x b rateA rateB rateC ratio angle status angmin angmax mpc.branch = [ %% (r and x specified in ohms here, converted to p.u below) 0.0922 0.0470 0 0 0 -360 360; 0.4930 0.2511 0 0 0 -360 360; 0.3660 0.1864 0 0 0 -360 360; 0.3811 0.1941 0 0 0 -360 360; 0.8190 0.7070 0 0 0 -360 360; 0.1872 0.6188 0 0 0 -360 360; 0.7114 0.2351 0 0 0 -360 360; 1.0300 0.7400 0 0 0 -360 360; 10 1.0440 0.7400 0 0 0 -360 360; 10 11 0.1966 0.0650 0 0 0 -360 360; 11 12 0.3744 0.1238 0 0 0 -360 360; 12 13 1.4680 1.1550 0 0 0 -360 360; 55 13 14 0.5416 0.7129 0 0 0 -360 360; 14 15 0.5910 0.5260 0 0 0 -360 360; 15 16 0.7463 0.5450 0 0 0 -360 360; 16 17 1.2890 1.7210 0 0 0 -360 360; 17 18 0.7320 0.5740 0 0 0 -360 360; 19 0.1640 0.1565 0 0 0 -360 360; 19 20 1.5042 1.3554 0 0 0 -360 360; 20 21 0.4095 0.4784 0 0 0 -360 360; 21 22 0.7089 0.9373 0 0 0 -360 360; 23 0.4512 0.3083 0 0 0 -360 360; 23 24 0.8980 0.7091 0 0 0 -360 360; 24 25 0.8960 0.7011 0 0 0 -360 360; 26 0.2030 0.1034 0 0 0 -360 360; 26 27 0.2842 0.1447 0 0 0 -360 360; 27 28 1.0590 0.9337 0 0 0 -360 360; 28 29 0.8042 0.7006 0 0 0 -360 360; 29 30 0.5075 0.2585 0 0 0 -360 360; 30 31 0.9744 0.9630 0 0 0 -360 360; 31 32 0.3105 0.3619 0 0 0 -360 360; 32 33 0.3410 0.5302 0 0 0 -360 360; 21 2.0000 2.0000 0 0 0 -360 360; 56 15 2.0000 2.0000 0 0 0 -360 360; 12 22 2.0000 2.0000 0 0 0 -360 360; 18 33 0.5000 0.5000 0 0 0 -360 360; 25 29 0.5000 0.5000 0 0 0 -360 360; %% - OPF Data -%% %% generator cost data % startup shutdown n x1 y1 xn yn % startup shutdown n c(n-1) c0 mpc.gencost = [ 0 20 0;]; %% convert branch impedances from Ohms to p.u [PQ, PV, REF, NONE, BUS_I, BUS_TYPE, PD, QD, GS, BS, BUS_AREA, VM, VA, BASE_KV, ZONE, VMAX, VMIN, LAM_P, LAM_Q, MU_VMAX, MU_VMIN] = idx_bus; [F_BUS, T_BUS, BR_R, BR_X, BR_B, RATE_A, RATE_B, RATE_C, TAP, SHIFT, BR_STATUS, PF, QF, PT, QT, MU_SF, MU_ST, ANGMIN, ANGMAX, MU_ANGMIN, MU_ANGMAX] = idx_brch; Vbase = mpc.bus(1, BASE_KV) * 1e3; Sbase = mpc.baseMVA * 1e6; %% in Volts %% in VA mpc.branch(:, [BR_R BR_X]) = mpc.branch(:, [BR_R BR_X]) / (Vbase^2 / Sbase); %% convert loads from kW to MW mpc.bus(:, [PD, QD]) = mpc.bus(:, [PD, QD]) / 1e3; 57 Thuật tốn tối ưu Coot • Chương trình COOT.m: function [Convergence_curve,gBest,gBestScore]=COOT(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) if size(ub,1)==1 ub=ones(1,dim)*ub; lb=ones(1,dim)*lb; end NLeader=ceil(0.1*N); Ncoot=N-NLeader; Convergence_curve = zeros(1,Max_iter); gBest=zeros(1,dim); gBestScore=inf; %Initialize the positions of Coots CootPos=rand(Ncoot,dim).*(ub-lb)+lb; CootFitness=zeros(1,Ncoot); %Initialize the locations of Leaders LeaderPos=rand(NLeader,dim).*(ub-lb)+lb; LeaderFit=zeros(1,NLeader); for i=1:size(CootPos,1) CootFitness(1,i)=fobj(CootPos(i,:)); 58 if(gBestScore>CootFitness(1,i)) gBestScore=CootFitness(1,i); gBest=CootPos(i,:); end end for i=1:size(LeaderPos,1) LeaderFit(1,i)=fobj(LeaderPos(i,:)); if(gBestScore>LeaderFit(1,i)) gBestScore=LeaderFit(1,i); gBest=LeaderPos(i,:); end end Convergence_curve(1)=gBestScore; l=2; % Loop counter while l