Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối có sự tham gia của các nguồn năng lượng gió, năng lượng mặt trời

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Đặng Thành Trung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN, VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Đặng Thành Trung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN, VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: 952 02 16 Xác nhận Học viện Khoa học Công nghệ Người hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên) Hà Nội - 2022 Người hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên) LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu luận án công trình nghiên cứu tơi dựa tài liệu, số liệu tơi tự tìm hiểu nghiên cứu Chính vậy, kết nghiên cứu đảm bảo trung thực khách quan Đồng thời, kết chưa xuất nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận án trung thực, sai tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trước pháp luật Tác giả luận án NCS ĐẶNG THÀNH TRUNG LỜI CẢM ƠN Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn lịng kính trọng hai người thầy hướng dẫn: PGS TS Thái Quang Vinh TSKH Trần Kỳ Phúc dẫn quý báu định hướng nghiên cứu phương pháp luận để luận án hoàn thành Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Viện Công nghệ thông tin, Ban lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ, Ban lãnh đạo Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam tạo điều kiện sở vật chất thời gian để tác giả hoàn thành luận án Tác giả xin trân trọng cảm ơn nhà khoa học, đồng nghiệp phản biện, đóng góp ý kiến lý luận để xây dựng trao đổi vấn đề lý thuyết thực tiễn cho luận án hoàn thiện Cuối tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình ln chia sẻ, gánh đỡ khó khăn nguồn cổ vũ, động viên tinh thần thiếu tác giả suốt trình thực luận án MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG 10 DANH MỤC HÌNH VẼ 12 MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu, phạm vi, đối tượng phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn Cấu trúc luận án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI 1.1 Đặc điểm hệ thống điện toán điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện 1.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có tham gia nguồn lượng gió, lượng mặt trời 11 1.2.1 Các nghiên cứu nước 11 1.2.2 Nghiên cứu nước điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có tham gia nguồn lượng gió, lượng mặt trời 13 1.3 Nhận định tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài đề xuất mục tiêu nghiên cứu luận án 16 1.4 Kết luận chương 20 CHƯƠNG 2: TÍNH TỔNG CƠNG SUẤT LỚN NHẤT CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ, ĐIỆN MẶT TRỜI PHÁT LÊN LƯỚI ĐIỆN 21 2.1 Đặt vấn đề 21 2.2 Nghiên cứu thuật tốn cực trị có ràng buộc 23 2.2.1 Thuật toán di truyền (GA) 24 2.2.2 Thuật toán bầy đàn (PSO) 28 2.3 Tính tổng cơng suất lớn nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên pha lưới điện hạ áp 31 2.3.1 Đặt vấn đề 31 2.3.2 Tính tốn gần cho pha lưới điện hạ áp 31 2.3.3 Sử dụng thuật tốn di truyền để tính tổng cơng suất phát lớn nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên pha lưới điện hạ áp 33 2.3.4 Tính tốn thử nghiệm cho pha lưới điện hạ áp 37 2.4 Tính tổng cơng suất lớn nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện pha xét đến điều khiển tối ưu hệ thống điện hệ số có lợi vị trí 40 2.4.1 Đặt vấn đề 40 2.4.2 Tính trào lưu công suất tối ưu 43 2.4.3 Tính tổng cơng suất lớn nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới xét đến điều khiển công suất tối ưu nguồn điện truyền thống lưới điện pha 51 2.4.4 Tính tổng cơng suất lớn nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện xét đến tiềm lợi lắp đặt 55 2.4.5 Tính tốn thử nghiệm cho lưới điện pha 60 2.5 Kết luận chương 78 CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU PHỤ TẢI ĐIỆN 79 3.1 Đặt vấn đề 79 3.2 Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho toán dự báo 85 3.2.1 Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo sử dụng cho dự báo 85 3.2.2 Sử dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp thuật toán LevenbergMarquardt để đào tạo mạng nơ ron truyền thẳng 87 3.2.3 Dự báo công suất phát giàn pin mặt trời, tua bin gió 91 3.2.4 Dự báo công suất tiêu thụ phụ tải điện, giá điện 95 3.3 Điều khiển tối ưu phụ tải điện 96 3.3.1 Xây dựng mơ hình điều khiển tối ưu phụ tải điện 96 3.3.2 Xây dựng toán điều khiển tối ưu 98 3.3.3 Sử dụng thuật toán di truyền điều khiển tối ưu phụ tải điện 99 3.4 Tích hợp sạc xe điện giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải 102 3.4.1 Đề xuất sơ đồ nguyên lý điều kiện cấp điện cho phụ tải 102 3.4.2 Đánh giá hiệu mơ hình tích hợp trạm sạc xe điện giàn pin mặt trời nối lưới 105 3.4.3 Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện 108 3.5 Tính tốn cho lưới điện 110 3.5.1 Áp dụng cho toán dự báo 110 3.5.2 Điều khiển tối ưu phụ tải điện 116 3.5.3 Tích hợp sạc xe điện giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải 122 3.5 Kết luận chương 125 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 126 Đánh giá kết nghiên cứu 126 Hướng phát triển nghiên cứu 127 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 127 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 129 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 138 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT Công suất tác dụng nguồn điện thứ i 𝑃 𝑄 Công suất phản kháng nguồn điện thứ i 𝑐 ,𝑏 ,𝑎 Plk Công suất tác dụng chạy nhánh l-k Qlk Công suất phản kháng chạy nhánh l-k Vk Biên độ điện áp nút k hệ đơn vị tương đối k Góc pha điện áp nút k 𝑉 𝑉 ,𝑉 Hệ số bậc 2, bậc 1, bậc tính giá phát điện theo công suất tác dụng nguồn điện Điện áp cho phép lớn nhỏ nút i hệ đơn vị tương đối Điện áp đặt nút i gkm Điện dẫn đường dây k-m hệ đơn vị tương đối bkm Dung dẫn đường dây k-m hệ đơn vị tương đối I km , I km max Dòng điện dòng điện cho phép lớn chạy từ k-m Ybus, Yf, Yt Ibus, If, It Tổng dẫn nút Dòng điện nhánh Cg, Cf, Ct h(x) Ma trận kết nối nhánh Các đẳng thức ràng buộc g(x) fX , F(X) Các bất đẳng thức ràng buộc Đạo hàm bậc hàm f theo biến X fXX Đạo hàm bậc hàm f theo biến X L Hàm Lagrangian 𝐿 ,𝐿 Đạo hàm bậc bậc hàm Lagrangian theo biến X e 𝛼 ;𝛼 Ma trận đơn vị HX; HXX; GX; GXX 𝜉 ,  Đạo hàm bậc bậc hàm H(X), G(X) theo biến X Hệ số bước nhảy Hằng số tỷ lệ tính hệ số bước nhảy Nhân tử Lagrangian  Hệ số tỷ lệ cho giá trị hàm tham số nhiễu Tham số cho bất đẳng thức, có giá trị xấp xỉ Z Ma trận bù cho bất đẳng thức để trở thành đẳng thức  Skm , Skm max Công suất truyền tải công suất truyền tải lớn đường dây từ k-m Pmax PV WT Công suất phátlớn nguồn lượng mặt trời lượng gió UC C Phụ tải không điều khiển Phụ tải điều khiển PV WT Nguồn điện giàn pin mặt trời nối với lưới điện Nguồn điện tua bin gió nối với lưới điện 𝛼 Hệ số có lợi vị trí đặt nguồn i X Véc tơ đầu vào mạng nơ ron W p Véc tơ trọng số Số lượng cặp mẫu (X,O) sử dụng cho đào tạo t Số lượng đầu mạng dj,m Giá trị đầu thứ j tương ứng mạng ứng với cặp mẫu thứ m tập số liệu mẫu oj,m Giá trị đầu thứ j mạng tính toán với giá trị đầu vào ứng với cặp mẫu thứ m tập số liệu mẫu trọng số mạng wk+1, wk J I   j ,k  j, j k S ; S S LUC ; S LC Giá trị trọng số trước sau cập nhật Ma trận Jacobian đạo hàm hàm mục tiêu E theo giá trị trọng số mạng Ma trận đơn vị Hệ số kết hợp, ln dương Sai lệch q trình lan truyền ngược nơ ron khác nằm lớp Sai lệch trình lan truyền ngược qua nơ ron j Chỉ số nơ-ron lớp thứ nhất, từ đến s Cơng suất phức tồn phần tổn thất cơng suất phức tồn phần đường dây Công suất phức tải (không điều khiển được- LUC điều khiển LC) S PV Công suất phức phát giàn pin mặt trời S WT Công suất phức phát tua bin gió Z, R, X Tổng trở, Điện trở, Điện kháng đường dây r0, x0 l Điện trở điện kháng đơn vị đường dây Chiều dài đường dây U, Umax, Điện áp, Điện áp lớn nhất, Điện áp nhỏ nút, Tổn thất điện áp Umin, ΔU đường dây I, Imax P, Q Cường độ dòng điện, Cường độ dịng điện lớn đường dây Cơng suất tác dụng, Công suất phản kháng PRGR(t) PRPV(t) Giá mua điện từ lưới điểm t nửa Giá bán điện từ giàn pin mặt trời lên lưới điểm t nửa PRWT(t) Giá bán điện từ tua bin gió lên lưới điểm t nửa Công suất phụ tải điện nút thứ i không điều khiển điều PiLUC(t), PiLC(t) khiển điểm t (số liệu dự báo 30 phút/1 lần) Với phụ tải điện điều khiển thời điểm phụ tải đóng PLCi(t) = PiPV(t) PLCmax; cịn thời điểm phụ tải điện khơng đóng PLCi(t)=0 Cơng suất phát giàn pin nút thứ i điểm t (số liệu dự báo 30 phút/1 lần) PiWT(t) Công suất phát tua bin gió nút thứ i điểm t (số liệu dự báo 30 phút/1 lần) C I, Imax Hằng số hàm f lớn Cường độ dòng điện, Cường độ dòng điện lớn đường dây dayfo dayfo-1 Ngày dự báo Ngày trước ngày dự báo DANH MỤC BẢNG Bảng 2- 1: Điện trở, điện kháng dòng điện cho phép nhánh pha A 37 Bảng 2- 2: Công suất phụ tải, hệ số công suất nút pha A 38 Bảng 2- 3: Công suất phát giàn pin tua bin gió nút 39 Bảng 2- 4: Thông số nút lưới điện nút 60 Bảng 2- 5: Thông số nhánh lưới điện nút 61 Bảng 2- 6: Thông số nguồn lưới điện nút 61 Bảng 2- 7: Thông số giá phát điện nguồn lưới điện nút 61 Bảng 2- 8: Công suất phát nguồn lưới điện nút 61 Bảng 2- 9: Công suất phát nguồn lưới điện nút 61 Bảng 2- 10: Thông số nút lưới điện 23 nút 62 Bảng 2- 11: Thông số nhánh lưới điện 23 nút 63 Bảng 2- 12: Thông số nguồn lưới điện 23 nút 64 Bảng 2- 13: Thông số giá phát điện nguồn lưới điện 23 nút 64 Bảng 2- 14: Công suất phát nguồn lưới điện 23 nút 65 Bảng 2- 15: Công suất phát nguồn lưới điện 23 nút 65 Bảng 2- 16: Thông số nút lưới điện IEEE-24 nút 66 Bảng 2- 17: Thông số nhánh lưới điện IEEE-24 nút 67 Bảng 2- 18: Thông số nguồn lưới điện IEEE-24 nút 68 Bảng 2- 19: Thông số giá phát điện nguồn lưới điện IEEE-24 nút 68 Bảng 2- 20: Công suất phát nguồn lưới điện IEEE-24 nút 69 Bảng 2- 21: Điện áp nút lưới điện IEEE-24 nút 69 Bảng 2- 22: Dịng cơng suất chạy nhánh tổn thất lưới điện IEEE-24 nút 69 Bảng 2- 23: Thông số nguồn lưới điện IEEE-30 nút 71 Bảng 2- 24: Thông số giá phát điện nguồn lưới điện IEEE-30 nút 71 Bảng 2- 25: Công suất phát nguồn lưới điện IEEE-30 nút 72 Bảng 2- 26: Bảng kết tìm giá trị tối ưu tổng cơng suất phát nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện 73 Bảng 2- 27: Hệ số có lợi vị trí nút lắp đặt nguồn lượng tái tạo 73 Bảng 2- 28: Hệ số có lợi vị trí cơng suất phát tương ứng nguồn điện gió, điện mặt trời nút sử dụng thuật toán di truyền 74 Bảng 2- 29: Hệ số có lợi vị trí cơng suất phát nguồn điện gió, điện mặt trời sử dụng thuật toán bầy đàn 75 Bảng 2- 30: Hệ số có lợi vị trí cơng suất phát nguồn điện gió, điện mặt trời sử dụng thuật toán di truyền 76 Bảng 2- 31: Hệ số có lợi vị trí cơng suất phát nguồn điện gió, điện mặt trời sử dụng thuật toán bầy đàn 77 Bảng 3- 1: Bảng tổng hợp chức khối dự báo 82 Bảng 3- 2: Bảng tổng hợp chức khối điều khiển 83 Bảng 3- 3: Sai số trung bình kết dự báo công suất phát giàn pin mặt trời mơ hình đề xuất 111 Bảng 3- 4: Sai số trung bình kết dự báo cơng suất phát tua bin gió mơ hình đề xuất 113 Bảng 3- 5: Sai số trung bình kết dự báo công suất phụ tải tiêu thụ mô hình đề xuất 114 Bảng 3- 6: Sai số trung bình kết dự báo giá bán điện từ lưới mơ hình đề xuất 115 Bảng 3- 7: Bảng thông số công suất nút 116 Bảng 3- 8: Bảng thơng số điện trở, điện kháng, dịng điện cho phép nhánh 117 xlix bin = rand(nin, 1); Wout = rand(nout, nin); bout = rand(nout, 1); [~, error,netout,netin] = yprediction(X,Win,bin,Wout,bout,Y); iter = 0; uK = 1.01; uscale = 10; umin = 1e-10; umax = 1e+10; costx = 0.5*sum(error.^2); loop1 = 1; itermax=1000; while loop1 iter = iter +1; param = vectorizationGradient(Win,Wout,bin,bout,nin,feature,nout); J = findJacobian(netout, netin, Wout, X, nin, feature, nout); loop2 = 1; while loop2 if iter>itermax loop2=0; end pk = -inv(J'*J + uK*eye(size(J,2),size(J,2)))*J'*error'; zk = param + pk; [Win,Wout,bin,bout] = devecotrization(zk,nin,nout,feature); [pred, error,netout,netin] = yprediction(X,Win,bin,Wout,bout,Y); costz = 0.5*sum(error.^2); if costz