Nghiên cứu quản lý nhu cầu điện năng trong lưới điện siêu nhỏ tích hợp năng lượng tái tạo

CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ THỰC HIỆN QUẢN LÝ NHU CẦU PHỤ TẢI Ở LƯỚI ĐIỆN SIÊU NHỎ

Lưới điện thông minh (SG – Smart Grid) và lưới điện siêu nhỏ (MG – Microgrid)

Lưới điện là một mạng lưới các dây dẫn điện được kết nối với nhau để truyền và phân phối năng lượng điện từ công ty phát điện đến người tiêu dùng Các thành phần chính của hệ thống này là máy biến áp, trạm biến áp, đường dây cao thế nối với nguồn điện, trung tâm tiêu thụ điện và đường dây phân phối dẫn đến từng hộ tiêu thụ điện Đó là một mạng lưới khổng lồ được thiết kế để đáp ứng nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của người tiêu dùng Tuy nhiên, lưới điện truyền thống hiện nay đang phải đối mặt với một số thách thức trong quá trình công nghiệp hoá hiện đại hóa ngày nay:

• Việc sản xuất điện vẫn phụ thuộc rất nhiều vào nguồn nhiên liệu hoá thạch (than, dầu diesel, khí đốt tự nhiên…) là nguồn nhiên liệu không thể tái tạo có nguy cơ cạn kiệt ở tương lai và có ảnh hưởng xấu đến môi trường

• Việc cung cấp điện diễn ra theo một chiều từ nhà máy điện đến người dùng, điện lực không thể dễ dàng thu thập thông tin về thói quen và nhu cầu sử dụng điện của người dùng

• Không đủ điều kiện để trang bị công nghệ và cảm biến để nâng cấp mạng lưới Từ đó không thể phát hiện được các trạng thái bất thường và các vấn đề xảy ra trên lưới Điều này dẫn đến việc khó áp dụng các nguồn năng lượng tái tạo sạch một cách rộng rãi và thông dụng

• Việc giám sát phân phối điện phải thực hiện đo đếm ở đơn vị tiêu thụ điện

Với tất cả các thách thức trên có thể dẫn đến việc lưới điện truyền thống dễ bị tổn thương và tăng rủi ro mất điện Vì vậy cần có những cải tiến và đầu tư để cải thiện chất lượng của lưới điện truyền thống [7] Việc cần làm là nâng cấp và cập nhật lưới điện truyền thống thành lưới điện thông minh và thực hiện triển khai các lưới điện siêu nhỏ để giải quyết nhu cầu điện năng ngày càng tăng trong tương lai

Lưới điện thông minh (SG) là tên gọi của giải pháp cải tiến lưới điện truyền thống trở nên thông minh hơn và có khả năng đáp ứng cao hơn [8] Trọng tâm của giải pháp này là tích hợp các công nghệ thông tin và truyền thông tiên tiến (ICT – Information and Communication Technologies) để thực hiện giao tiếp hai chiều giữa người dùng và điện lực [9] Điều này làm cho việc cung cấp điện được nâng cao về hiệu suất, độ tin cậy, sự

6 ổn định và tính bảo mật của quá trình mua bán điện Các lợi ích chính của SG được liệt kê dưới đây:

• Tăng cường hiệu suất và độ tin cậy: Lưới điện thông minh sử dụng công nghệ và hệ thống thông tin để theo dõi và điều khiển mạng lưới một cách chính xác và linh hoạt hơn Điều này giúp tăng cường hiệu suất vận hành của hệ thống và giảm nguy cơ sự cố, dẫn đến một lưới điện ổn định và tin cậy hơn

• Tích hợp nguồn năng lượng tái tạo: Lưới điện thông minh cho phép tích hợp một lượng lớn nguồn năng lượng tái tạo, như năng lượng mặt trời và gió Công nghệ thông minh giúp tối ưu hóa việc sản xuất, truyền tải và tiêu thụ năng lượng tái tạo, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển và sử dụng bền vững các nguồn năng lượng mới

• Tiết kiệm năng lượng và tài nguyên: Lưới điện thông minh cung cấp thông tin chi tiết về tiêu thụ điện và cho phép người dùng theo dõi và kiểm soát tiêu thụ của họ một cách thông minh hơn Thông qua việc sử dụng công nghệ đo lường thông minh và khuyến khích sử dụng thiết bị tiết kiệm năng lượng, lưới điện thông minh giúp giảm lượng điện tiêu thụ và đạt được tối ưu hóa tài nguyên

• Hỗ trợ hệ thống điện linh hoạt: Lưới điện thông minh có khả năng điều chỉnh và phân phối nguồn điện một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu và tình hình tiêu thụ Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng nguồn điện, giảm tổn thất năng lượng và tăng khả năng đáp ứng nhu cầu thay đổi trong thời gian thực

• Khả năng phản hồi trong trường hợp khẩn cấp: Lưới điện thông minh cung cấp khả năng phát hiện và phản ứng nhanh chóng đối với các sự cố hoặc tình huống khẩn cấp như mất điện hay thảm họa tự nhiên Hệ thống này có khả năng cô lập các phần bị ảnh hưởng và phục hồi mạng lưới một cách nhanh chóng để giảm thiểu thời gian mất điện và tác động lên người dùng

Phát triển SG chính là một bước tiến quan trọng trong việc xây dựng hệ thống điện sạch, thông minh và bền vững Cũng là tiền đề để tạo điều kiện cho việc giao tiếp hai chiều trong cung cấp điện Từ đây, điện lực có thể thu thập được thông tin về thói quen sử dụng điện cũng như nhu cầu của khách hàng trong việc sử dụng điện nhằm thực hiện và quản lý điện năng theo nhu cầu một cách tối ưu Cùng với lưới điện siêu nhỏ,

SG chính là động lực chính của đề tài này về việc nghiên cứu và phát triển chương trình DSM cho khu vực dân cư với đối tượng tác động là hộ gia đình thông minh có tích hợp sử dụng hệ thống năng lượng tái tạo và hệ thống năng lượng dự trữ [10]

Hình 2 1 Lưới điện thông minh

Trong thời gian gần đây, phát điện phân tán (DG) đã thu hút sự chú ý như một giải pháp hiện đại do mang lại nhiều lợi ích như hiệu quả cao và bảo vệ môi trường, giảm thiểu tổn thất truyền tải và phân phối, hỗ trợ cho hệ thống lưới điện địa phương và cải thiện tính ổn định của hệ thống Những nhà máy phát điện phân tán thường tích hợp các công nghệ năng lượng tái tạo như hệ thống quang điện, điện gió, thủy điện nhỏ, sử dụng thủy triều, khí sinh học và nhiều công nghệ khác Việc áp dụng các nguồn phát điện phân tán riêng lẻ có thể giải quyết nhiều nhu cầu thực tiễn nhưng cũng có thể gây ra một số các hạn chế nhất định Một cách tiếp cận tốt hơn để nhận ra tiềm năng mới của phát điện phân tán là xem xét quan hệ giữa phát điện và tải như một hệ thống con hoặc một lưới điện siêu nhỏ (MG) [11]

Lưới điện siêu nhỏ, có thể được xác định là các hệ thống phân phối nhỏ cục bộ, bao gồm một tập hợp các nguồn cung cấp nhỏ như pin nhiên liệu, pin quang điện, tua- bin gió… cùng với hệ thống lưu trữ như bánh đà, tụ điện, pin, acquy… và các tải Lưới điện siêu nhỏ có thể được kết nối với lưới điện chính (chế độ lưới) hoặc hoạt động độc

Quản lý nhu cầu điện năng phía tải

DSM được định nghĩa là “Vấn đề lên kế hoạch, thực hiện và giám sát các hoạt động mang tính ảnh hưởng đến việc sử dụng điện của khách hàng nhằm tạo ra được đồ thị phụ tải mong muốn” [13] Đây là chương trình được thực hiện bởi bên cung cấp điện năng (điện lực), khuyến khích người tiêu dùng một cách trực tiếp hoặc gián tiếp giảm tiêu thụ điện và chi phí điện vào giờ cao điểm Việc thực hiện DSM đem lại lợi ích cho cả người tiêu dùng và bên điện lực nhờ việc định hình lại đồ thị phụ tải thông qua các lựa chọn sáng suốt để có mức tiêu thụ năng lượng tối ưu Điều này dẫn đến giảm nhu cầu phụ tải giờ cao điểm từ đó duy trì sự ổn định và độ tin cậy của mạng lưới điện tổng

Do đó mục tiêu hàng đầu của DSM là giảm thiểu chi phí điện năng bằng cách quản lý mức tiêu thụ phía tải Thuật ngữ DSM được sử dụng để phổ biến và khuyến khích khách hàng bởi các chương trình quản lý năng lượng [14] Có thể chia DSM thành hai loại:

• Quản lý dựa trên hiệu quả năng lượng: Đạt được thông qua việc triển khai các chương trình nhận biết khách hàng dành cho người tiêu dùng có nhu cầu sử dụng ít năng lượng Kết quả của hành vi này là giảm tiêu thụ năng lượng Mặc dù việc tăng cường hiệu suất năng lượng rất quan trọng, phương pháp này không khả thi vì không thể buộc người tiêu dùng giảm tiêu thụ điện của họ

• Quản lý dựa trên đáp ứng nhu cầu (DR): Trong chiến lược này, nhà cung cấp dịch vụ nhằm mục tiêu giảm thiểu tiêu thụ điện và chuyển đổi tải lên ngoài giờ cao điểm sang giờ thấp điểm Trong cuộc khảo sát này, chúng tôi tập trung vào nhu cầu điện năng và cụ thể hơn là sắp xếp lịch trình hoạt động dựa trên thói quen sử dụng các thiết bị điện trong gia đình Điều này liên quan đến

9 việc khuyến khích người tiêu dùng thay đổi mô hình sử dụng thiết bị của họ, giúp giảm thiểu tình trạng cắt giảm công suất cao điểm và chi phí điện Chiến lược đáp ứng theo nhu cầu được chia thành hai loại phụ: “Đáp ứng theo giá” và “Đáp ứng theo khuyến khích”, trong đó người dùng được tính phí với các mức giá khác nhau trong các khoảng thời gian khác nhau trong ngày và được thưởng cho việc thay đổi mô hình tiêu thụ của họ Phần này được giải thích nhiều hơn trong Mục 2.2.2

DSM sử dụng các chiến lược khác nhau để đáp ứng nhu cầu điện năng, trọng tâm là khuyến khích khách hàng sử dụng điện giảm mức tiêu thụ hoặc chuyển mức tiêu thụ từ giờ cao điểm sang giờ thấp điểm[15] Dưới đây là sáu chiến lược DSM được thể hiện ở (Hình 7.2) kèm giải thích bên dưới:

Hình 2 2 Sáu chiến lược Demand – Side Management

• Cắt giảm phụ tải đỉnh: Giảm tổng tải tiêu thụ trong thời gian đỉnh Có thể thực hiện với hệ thống DLC hoặc tắt các tải không quan trọng để duy trì sự vận hành liên tục của lưới điện Chủ yếu được dùng ở những nơi có vị trí xa nhà máy phát điện

Hình 2 3 Chiến lược cắt giảm phụ tải đỉnh

• Lấp đầy phụ tải giờ thấp điểm: Tập trung vào mức tiêu thụ trong giờ thấp điểm Người dùng được khuyến khích sử dụng điện trong thời gian thấp điểm bằng cách cung cấp mức giá tương đối thấp hơn trong thời gian đó

Hình 2 4 Chiến lược lấp đầy phụ tải giờ thấp điểm

• Dịch chuyển biểu đồ phụ tải: Giảm phụ tải giờ cao điểm và chuyển sang giờ thấp điểm với mức giá thấp hơn Đây là chiến lược được sử dụng phổ biến nhất của quản lý theo nhu cầu

Hình 2 5 Chiến lược dịch chuyển biểu đồ phụ tải

• Giảm tải: Hay còn gọi là bảo toàn phụ tải Sử dụng năng lượng ở các thiết bị điện một cách hiệu quả gà tập trung giảm mức tiêu thụ tổng

Hình 2 6 Chiến lược giảm tải

• Tăng trưởng phụ tải chiến lược: Hay còn gọi là xây dựng phụ tải Làm tăng mức tiêu thụ năng lượng của người dùng lên một mức nhất định để đảm bảo cân bằng điện năng

Hình 2 7 Chiến lược tăng trưởng phụ tải chiến lược

• Điều chỉnh phụ tải điện linh hoạt: Tận dụng khả năng kiểm soát linh hoạt mức tiêu thụ của các thiết bị điện dựa trên hợp đồng về các mức giá điện Người dùng chiến lược này sẵn sàng thay đổi mức tiêu thụ của họ để đạt được lợi ích tốt nhất

Hình 2 8 Chiến lược điều chỉnh phụ tải điện linh hoạt

Trong số sáu chiến lược thực hiện DSM trên thì “cắt đỉnh” và “chuyển phụ tải” được sử dụng rộng rãi nhất thường được áp dụng cho chương trình DSM Hơn nữa các công nghệ thông tin tiên tiến đóng vai trò cực kì quan trọng để thực hiện DSM, nó thực hiện kiểm soát hoạt động của các thiết bị điện trong hộ gia đình với hệ thống quản lý năng lượng gia đình Nội dung này được trình bày trong phần 2.2.3

2.2.2 Đáp ứng nhu cầu điện năng (DR – Demand Response)

Từ các giải pháp tối ưu mà DSM đề xuất, sự điều chỉnh mô hình tiêu thụ năng lượng của người tiêu dùng để đạt được các lợi ích về giá điện và giảm lượng tiêu thụ trong khung giờ đỉnh của đồ thị phụ tải được gọi là đáp ứng nhu cầu điện năng [16][17]

Mục tiêu của đáp ứng nhu cầu điện năng:

• Giảm tiêu thụ điện năng sao cho cả bên điện lực và người tiêu dùng đều có lợi Liên quan đến việc giảm thiểu tổn thất khi truyền tải và phân phối điện năng cũng như yêu cầu công suất từ phía người dùng

Hệ thống năng lượng tái tạo

2.3.1 Giới thiệu về năng lượng tái tạo

Năng lượng tái tạo được biết đến là một khái niệm cho các nguồn năng lượng mới, đã và đang được phát triển Đó là loại năng lượng được tạo ra từ các nguồn tự nhiên không bị cạn kiệt, như năng lượng mặt trời, gió, nước và sinh khối Tình hình nghiên cứu phát triển và triển khai của năng lượng tái tạo đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi việc sử dụng từ năng lượng hóa thạch gây ô nhiễm qua một hệ thống năng lượng sạch, bền vững và có hiệu quả cao

Một trong những ưu điểm lớn nhất của năng lượng tái tạo là khả năng tái tạo và tái sử dụng So với các nguồn năng lượng hóa thạch, năng lượng tái tạo không tạo ra khí thải gây hiệu ứng nhà kính và không gây ra ô nhiễm không khí độc hại Điều này đồng nghĩa với việc giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và sức khỏe con người Một lợi ích quan trọng khác của năng lượng tái tạo là khả năng tạo ra độc lập và đảm bảo an ninh năng lượng Với việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo, chúng ta có thể giảm sự phụ thuộc vào các nguồn năng lượng nhập khẩu và giảm nguy cơ xảy ra các cuộc khủng hoảng năng lượng toàn cầu Ngoài ra, việc phát triển các nguồn năng lượng tái

17 tạo còn tạo ra cơ hội kinh doanh mới và thúc đẩy sự đổi mới công nghệ trong lĩnh vực này

Hình 2 10 Một số nguồn năng lượng tái tạo quen thuộc hiện nay

Trên thực tế, năng lượng tái tạo đang trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược phát triển bền vững của các quốc gia trên toàn thế giới Các chính phủ và tổ chức quốc tế đã thúc đẩy việc đầu tư và nghiên cứu các công nghệ năng lượng tái tạo để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về năng lượng và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường Trong tương lai, năng lượng tái tạo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho các hệ thống đô thị, công nghiệp và giao thông Việc sử dụng năng lượng tái tạo không chỉ là một giải pháp để giảm thiểu tác động của chúng ta lên môi trường mà còn mang lại lợi ích kinh tế và xã hội sâu rộng Bằng cách khai thác và tận dụng tối đa các nguồn năng lượng tái tạo, chúng ta có thể xây dựng một tương lai bền vững và tạo ra một môi trường sống tốt đẹp hơn cho thế hệ tương lai

Mặc dù các nguồn năng lượng tái tạo hiện nay rất đa dạng, bao gồm: năng lượng mặt trời, năng lượng gió, năng lượng sinh khối, thuỷ triều, địa nhiệt… Tuy nhiên, nguồn năng lượng phong phú, có thể khai thác ở mọi nơi và gần như miễn phí chính là năng lượng mặt trời Cùng với yêu cầu đa dạng về ứng dụng DSM cho các khu vực địa lý, kinh tế khác nhau cũng như sử dụng với quy mô lưới điện nhỏ nên chúng tôi sử dụng năng lượng mặt trời chính là nguồn năng lượng tái tạo chính để sử dụng

Năng lượng mặt trời đã và đang là một lĩnh vực nghiên cứu nhận được sự quan tâm đặc biệt trong ngày nay [23] Nghiên cứu về năng lượng mặt trời đã tiến rất xa trong việc khám phá và tận dụng tiềm năng vô hạn của nguồn năng lượng này Suốt một thời gian dài, các nhà khoa học và kỹ sư đã ra sức nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới để chuyển đổi năng lượng mặt trời trở thành một nguồn năng lượng hữu ích và tiếp cận được Các công nghệ như tấm pin mặt trời, hệ thống tập trung nhiệt mặt trời và hệ thống nhiệt điện mặt trời đã được nghiên cứu và cải tiến để tăng hiệu suất và giảm chi phí sản xuất Qua các nỗ lực nghiên cứu này, năng lượng mặt trời đã trở thành một giải pháp năng lượng sạch và bền vững, không chỉ trong các ứng dụng như điện mặt trời và nước nóng mặt trời mà còn trong lĩnh vực công nghiệp và giao thông

Công nghệ mặt trời ngày càng phát triển và trở nên phổ biến, điều này đã đóng góp quan trọng vào việc giảm thiểu tác động của chúng ta lên môi trường và giảm sự phụ thuộc vào nguồn năng lượng hóa thạch Trên toàn cầu, các tổ chức nghiên cứu và các nhà khoa học vẫn tiếp tục nghiên cứu và phát triển công nghệ năng lượng mặt trời để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống Việc nghiên cứu tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường khả năng tận dụng nguồn năng lượng mặt trời và mở rộng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau

Năng lượng mặt trời vượt trội hơn so với các nguồn năng lượng tái tạo khác với ưu điểm về tính ổn định, khả năng có thể ứng dụng và triển khai rộng rãi ở gần như là mọi nơi trên trái đất, tính tiện lợi và dễ dàng cài đặt và vận hành và khả năng ứng dụng với đa dạng quy mô từ gia đình đến công nghiệp cũng như ứng dụng cho khoa học vũ trụ Do đó, nhóm chọn năng lượng mặt trời để ứng dụng cho việc thực hiện DSM ở lưới điện siêu nhỏ quy mô hộ gia đình trong đề tài nghiên cứu này:

Cấu tạo của một hệ thống điện mặt trời hộ gia đình:

• Pin năng lượng mặt trời: Đây là thành phần chính của hệ thống, được lắp đặt trên mái nhà hoặc khu vực có tiếp xúc trực tiếp với ánh sáng mặt trời Tấm pin chuyển đổi bức xạ mặt trời thành điện năng

• Biến tần: Bộ biến đổi chuyển đổi điện năng một chiều từ tấm pin và lưu trữ năng lượng thành điện năng xoay chiều tương thích với mạng điện trong nhà

Nó đảm bảo rằng điện năng từ hệ thống điện mặt trời có thể được sử dụng trong các thiết bị gia đình và cung cấp lưu lượng dư thừa cho lưới điện công cộng nếu cần

• Bộ sạc năng lượng mặt trời: Chức năng của nó là đảm bảo việc nạp năng lượng từ pin mặt trời vào hệ thống ắc quy, giúp ắc quy và hệ thống hoạt động tốt hơn, kéo dài tuổi thọ

• Hệ thống dự trữ năng lượng: Vì năng lượng mặt trời không được sản xuất liên tục do giờ ban ngày cố định nên pin được sử dụng để lưu trữ điện Khi mất điện lưới hoặc trong khoảng thời gian hệ thống năng lượng mặt trời không sản xuất điện, các pin này sẽ cung cấp cho các tải tiêu thụ của hệ thống lưới điện

• Hệ thống khung đỡ: Định hướng bộ gồm các tấm pin để đảm bảo hiệu suất cho hệ thống

Hiện nay, có ba dạng mô hình hệ thống điện mặt trời chính: Hệ thống điện mặt trời độc lập (Off-grid), Hệ thống điện mặt trời hoà lưới (On-Grid) và Hệ thống điện mặt trời kết hợp (Hybrid) Với mục đích thực hiện DSM bằng cách sắp xếp lịch trình hoạt động phụ tải và quản lý năng lượng của hệ thống pin dự trữ thì nhóm nhận thấy mô hình hệ thống điện mặt trời kết hợp (Hybrid) là hệ thống phù hợp để ứng dụng với chương trình quản lý nhu cầu điện năng mà đề tài hướng tới

2.3.3 Hệ thống năng lượng mặt trời kết hợp (Hybrid)

Hệ thống điện mặt trời Hybrid là một giải pháp tiên tiến và hiệu quả trong việc tận dụng năng lượng mặt trời và năng lượng từ lưới điện Bằng cách kết hợp hai nguồn năng lượng này, hệ thống Hybrid mang lại sự linh hoạt và hiệu quả cao trong việc cung cấp điện cho gia đình và doanh nghiệp Với sự tích hợp của các tấm pin mặt trời và bộ chuyển đổi, hệ thống điện mặt trời Hybrid có khả năng thu thập năng lượng mặt trời và chuyển đổi nó thành điện Khi có đủ ánh sáng mặt trời, hệ thống sẽ tự động sử dụng nguồn năng lượng này để cung cấp điện cho các thiết bị trong gia đình Điều này giúp giảm phụ thuộc vào lưới điện và tiết kiệm chi phí điện hàng tháng Ngoài ra, hệ thống điện mặt trời Hybrid cũng cho phép lưu trữ năng lượng dư thừa từ các tấm pin mặt trời Khi không có ánh sáng mặt trời đủ hoặc khi mất điện, hệ thống sẽ tự động chuyển sang sử dụng năng lượng từ lưới điện Điều này giúp đảm bảo nguồn điện liên tục và đáng tin cậy cho gia đình và doanh nghiệp Với hiệu suất năng lượng cao, tính linh hoạt và khả năng tiết kiệm chi phí, hệ thống điện mặt trời Hybrid đang trở thành một lựa chọn phổ biến cho những người quan tâm đến việc sử dụng năng lượng sạch và giảm thiểu tác động đến môi trường

Hình 2 11 Sơ đồ hệ thống năng lượng mặt trời Hybrid

Như đã đề cập ở trên, với nhiệm vụ và phương hướng của đề tài, chương trình DSM đề xuất sẽ sử dụng hệ thống năng lượng mặt trời kết hợp Ngoài ra còn có một số điều chỉnh về việc hoà lưới cho phù hợp với tình hình mua bán điện mặt trời ở khu vực triển khai: Hiện tại, ở Việt Nam các hộ gia đình sử dụng điện mặt trời không được ký hợp đồng mua bán cho lượng điện dư khi sử dụng hệ thống PV nữa, nên nhóm sẽ không tính toán thêm vào hàm mục tiêu phần lợi nhuận mà hệ thống PV thu được do bán điện dư lên lưới điện Nguyên lý hoạt động của hệ thống điện mặt trời kết hợp: Hệ thống pin mặt trời hấp thụ ánh sáng mặt trời sinh ra dòng điện DC, dòng điện DC qua bộ biến tần trở thành dòng điện xoay chiều AC đi đến tủ điện phân phối đưa điện đến cho các thiết bị điện tiêu thụ, khi lượng điện cung cấp còn dư sẽ được chuyển qua bộ sạc để sạc cho hệ thống pin dự trữ Trong trường hợp lượng điện mặt trời cung cấp cho thiết bị bị thiếu (sáng sớm hoặc chiều tối), năng lượng cung cấp cho các thiết bị sẽ được lấy từ hệ thống pin dự trữ, nếu thiếu sẽ lấy năng lượng từ lưới để tiếp tục cung cấp điện.

Ứng dụng DSM vào lưới điện siêu nhỏ tích hợp năng lượng tái tạo

2.4.1 Sắp xếp lịch trình hoạt động phụ tải

Quản lý nhu cầu điện năng bằng cách sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho thiết bị là một phương pháp quản lý thông minh và hiệu quả để tối ưu hóa việc sử dụng điện trong một hệ thống [19] Thay vì để các thiết bị hoạt động liên tục hoặc theo một

21 lịch trình cố định, phương pháp này cho phép điều chỉnh và sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động của từng thiết bị dựa trên nhu cầu thực tế Quản lý nhu cầu điện năng thông qua sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho thiết bị mang lại nhiều lợi ích, dưới đây là một số lợi ích chính:

• Tiết kiệm năng lượng: Bằng cách chỉ hoạt động thiết bị khi cần thiết, ta giảm lượng điện tiêu thụ không cần thiết trong hệ thống Các thiết bị không sử dụng hoặc không cần thiết trong thời điểm cụ thể sẽ được tắt, giúp tiết kiệm năng lượng và giảm lượng khí thải carbon

• Giảm chi phí: Việc tiết kiệm năng lượng cũng đi kèm với việc giảm chi phí tiền điện Bằng cách sử dụng điện một cách thông minh và hiệu quả hơn, bạn có thể giảm đáng kể hóa đơn tiền điện hàng tháng

• Tối ưu hóa hiệu suất: Sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho thiết bị có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất của chúng Ví dụ, bạn có thể đặt lịch để máy lạnh hoạt động trước khi bạn về nhà, giúp tạo ra môi trường thoải mái mà không cần tiêu thụ quá nhiều năng lượng khi không có ai ở nhà

• Kết nối và điều khiển từ xa: Công nghệ hiện đại cho phép bạn kết nối và điều khiển các thiết bị từ xa thông qua điện thoại thông minh hoặc máy tính Bạn có thể điều chỉnh lịch hoạt động của các thiết bị một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu và thay đổi trong lịch trình hàng ngày của bạn

• Bảo vệ thiết bị: Việc sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho thiết bị có thể giúp bảo vệ chúng khỏi những tác động tiêu cực Ví dụ, bạn có thể thiết sắp xếp lịch trình hoạt động để tắt máy tính trong thời gian không sử dụng, giúp kéo dài tuổi thọ của nó và giảm nguy cơ hỏng hóc

Tóm lại, quản lý nhu cầu điện năng bằng cách sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho thiết bị là một phương pháp thông minh để tối ưu hóa việc sử dụng điện, tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí Nó cung cấp khả năng linh hoạt và kiểm soát chính xác hơn trong việc quản lý nhu cầu điện năng trong hệ thống của bạn Để thực hiện sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho đề tài nghiên cứu, nhóm đã có ý tưởng thực hiện việc sắp xếp lịch trình hoạt động như sau: Mỗi thiết bị điện trong hộ gia đình trong một ngày, tuỳ thuộc vào thời gian hoạt động theo yêu cầu mà ta có 24 vị trí tương ứng với 24 giờ trong một ngày để sắp xếp trạng thái Với cách biểu thị: Số 1 biểu thị cho trạng thái Bật của thiết bị, số 0 biểu thị cho trạng thái Tắt của thiết bị Bảng trạng thái của thiết bị điện trong mô hình được thiết kế như sau:

Hình 2 12 Mô tả trạng thái của các thiết bị điện

Từ các trạng thái bật và tắt của thiết bị, mỗi thiết bị với thời gian hoạt động riêng trong ngày sẽ có được một dãy số nhị phân riêng cho mình Từ đó bằng phép chuyển đổi nhị phân sang thập phân thì chúng ta sẽ thu được số thập phân tương ứng để hiển thị trạng thái hoạt động của thiết bị Ví dụ như trong (Hình 2.12) thì thiết bị M1 có dãy số nhị phân dựa trên thời gian hoạt động là 000000010100000000000000 sẽ được chuyển thành số thập phân 81 920 Số thập phân này sẽ là dữ liệu đầu vào cho thuật toán tối ưu trong DSM

Tương tự như vậy, với cách tính tiền điện theo khung giờ, sau khi thực hiện chương trình DSM thì chúng ta sẽ có được một giá trị thập phân là dữ liệu đầu vào tốt nhất để đạt được giá trị chi phí điện tốt nhất Chuyển giá trị này về nhị phân ta sẽ có được trạng thái hoạt động tốt nhất của thiết bị trong ngày Thực hiện tương tự với các thiết bị còn lại cần sắp xếp lịch trình hoạt động ta sẽ được chi phí điện tối ưu nhất trong ngày

2.4.2 Quản lý năng lượng nạp/xả của hệ thống điện dự trữ

Quản lý năng lượng nạp xả của hệ thống điện dự trữ bằng thuật toán thông minh là một phương pháp tiên tiến để tối ưu hóa hiệu suất và tuổi thọ của hệ thống[24] Thuật toán thông minh được sử dụng để điều chỉnh quá trình nạp và xả của hệ thống dự trữ năng lượng dựa trên các yếu tố như nhu cầu năng lượng, trạng thái, và điều kiện môi trường Các lợi ích thu được khi thực hiện quản lý:

• Tăng tuổi thọ của ắc quy: Quản lý nạp xả thông minh giúp điều chỉnh quá trình nạp và xả một cách tối ưu, giảm các hiện tượng hao mòn và tổn hao năng lượng không cần thiết Điều này giúp kéo dài tuổi thọ của hệ thống điện dự trữ và giảm tần suất cần thay thế thiết bị mới

• Tối ưu hóa hiệu suất năng lượng: Quản lý nạp xả thông minh đảm bảo rằng hệ thống điện dự trữ hoạt động ở mức hiệu suất tối đa Nó điều chỉnh quá trình nạp và xả để tối ưu hóa sự chuyển đổi năng lượng và giảm thiểu tổn thất năng lượng không cần thiết, giúp tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí điện

• Đáp ứng nhu cầu năng lượng: Bằng cách quản lý nạp xả thông minh, hệ thống có khả năng đáp ứng nhu cầu năng lượng linh hoạt và chính xác Thuật toán thông minh xác định nhu cầu năng lượng của hệ thống và điều chỉnh quá trình nạp xả để đảm bảo rằng điện năng được cung cấp đúng lúc và đủ lượng

• Bảo vệ hệ thống điện dự trữ khỏi quá tải và quá sạc: Quản lý nạp xả thông minh giúp đảm bảo rằng pin không bị quá tải hoặc quá sạc, điều này giúp bảo vệ hệ thống khỏi những tác động tiêu cực và làm gia tăng tuổi thọ của nó Thuật toán thông minh theo dõi và điều chỉnh dòng điện và điện áp để duy trì trạng thái hoạt động an toàn cho hệ thống

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC CHO VIỆC THỰC HIỆN CHƯƠNG TRÌNH DSM

Mô hình năng lượng mặt trời

Năng lượng mặt trời đang trở thành một giải pháp phổ biến và bền vững cho việc cung cấp năng lượng cho hộ gia đình Tính toán và chọn hệ thống năng lượng mặt trời phù hợp là một quá trình quan trọng để đảm bảo hiệu quả và tiết kiệm chi phí Mô hình HEMS đề xuất được trang bị hệ thống PV áp mái Công suất của hệ thống PV này được chọn dựa trên nhu cầu điện năng của HEMS được đề xuất, nhu cầu này được đánh giá bằng việc ước tính lượng điện năng tiêu thụ dựa trên công suất định mức và tổng thời gian hoạt động trong ngày của các thiết bị Hệ thống PV phải cung cấp điện năng đủ cho tải tiêu thụ cũng như sạc cho hệ thống điện dự trữ để sử dụng khi RES không hoạt động Biểu thức ( ) 3.1 và ( )3.2 tính toán điện năng mà hệ thống PV cung cấp trong 1 ngày:

E ngày : Là tổng điện năng mà pin mặt trời cần cung cấp trong ngày

E Là điện năng tiêu thụ của tải trong một ngày

: Là tích số hiệu suất của các thành phần trong hệ thống PV

(bộ biến tần, bộ điều khiển…)

Từ đó tính được công suất của hệ thống PV bằng biểu thức (3.3):

E Là công suất của hệ thống PV

, 1 naéng tb ngày t : Là tổng số giờ nắng trung bình trong ngày của khu vực

Sau khi tính toán công suất của hệ thống PV, lựa chọn được biến tần phù hợp sau đó khảo sát bằng phần mềm mô phỏng RES: Pvsyst để thu thập dữ liệu công suất tải theo giờ trong một ngày của hệ thống PV vừa tính toán được Dữ liệu này dùng làm đầu vào cho việc thực hiện chương trình DSM và được kí hiệu:

Mô hình dự trữ năng lượng

Là một trong hai đối tượng chính để thực hiện quản lý điện năng theo nhu cầu nên việc xây dựng mô hình toán học cho ESS là tất yếu Ngoài việc tính toán năng lượng nạp xả ở mỗi khoảng thời gian nhất định thì các ràng buộc liên quan đến ESS về giới hạn nạp xả, điều kiện năng lượng dự trữ, độ xả sâu cũng như hiệu quả xoay vòng của ESS cũng cần được tính tới:

Hiệu quả xoay vòng của ắc quy là khả năng của ắc quy để chịu được chu kỳ sạc và xả mà vẫn duy trì hiệu suất và dung lượng của nó trong thời gian dài Hiệu quả xoay vòng được đo bằng số lần ắc quy có thể được sạc và xả mà không bị suy giảm quá mức đáng kể Các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả xoay vòng của ắc quy bao gồm công nghệ ắc quy, chất lượng và thiết kế của nó, cách sử dụng và chăm sóc, cũng như điều kiện môi trường mà ắc quy hoạt động Một ắc quy có hiệu quả xoay vòng cao sẽ có

27 khả năng chịu được nhiều chu kỳ sạc và xả mà không mất nhiều dung lượng Điều này đảm bảo rằng ắc quy có thể được sử dụng trong thời gian dài trước khi cần thay thế

Một phần điện năng do hệ thống năng lượng mặt trời tạo ra được lưu trữ trong hệ thống ESS với dung lượng nhỏ nhằm mục đích tối ưu hiệu quả làm việc của hệ thống

PV Có hai trạng thái hoạt động của ESS là nạp (lưu trữ năng lượng) và xả (cấp điện cho phụ tải) Trạng thái nạp chỉ xảy ra khi mức năng lượng lưu trữ trong pin thấp hơn mức sạc Mỗi loại ắc quy có giới hạn độ xả sâu khác nhau, và việc vượt quá giới hạn này có thể gây hại đến ắc quy và làm giảm tuổi thọ của nó Thông thường, các nhà sản xuất ắc quy sẽ chỉ định giới hạn độ xả sâu tối đa mà ắc quy có thể chịu được mà không ảnh hưởng đáng kể đến tuổi thọ của nó Biểu thức ( )3.4 thể hiện lượng điện năng được lưu trữ trong pin tại thời điểm t [25]:

= − + = − + − (3.4) Điều kiện nạp xả của pin được trình bày trong bất đẳng thức ( ) ( ) 5 , 6 :

Trong đó: i : dP Gọi là năng lượng nạp/xả của ESS tại thời điểm t max : dP i Gọi là năng lượng nạp/xả tối đa của ESS

ES t Gọi là năng lượng của ESS tại thời điểm t max :

ES Gọi là năng lượng tối đa ESS có thể lưu trữ

ES t sạc Gọi là năng lượng RES cung cấp cho ESS tại thời điểm t

ES t xả Gọi là năng lượng ESS cung cấp cho phụ tải tại thời điểm t

 ES : Gọi là hiệu suất của hệ thống ESS

DoD: Gọi là độ xả sâu của ESS (%)

Từ công thức ( )3.4 có thể suy ra trạng thái của ESS dựa trên kết quả năng lượng dự trữ hiện tại:

Mô hình toán học trên là cơ sở để thực hiện DSM cho việc quản lý năng lượng nạp xả theo giờ của hệ thống ESS Lượng nạp xả cho các thiết bị càng hiệu quả thì hiệu suất của chương trình DSM càng cao.

Mô hình tiêu thụ năng lượng

Là đối tượng chính còn lại để thực hiện quản lý điện năng theo nhu cầu nên việc xây dựng mô hình toán học cho việc tiêu thụ năng lượng của thiết bị là tất yếu Với việc phân loại thiết bị thành 2 loại: thiết bị cố định và thiết bị thay đổi được Lượng điện năng tiêu thụ được tính bằng tổng điện năng tiêu thụ của tất cả các thiết bị hoạt động trong ngày Cách xây dựng bài toán được trình bày dưới đây:

Mô hình hệ thống được đề xuất có hai loại thiết bị điện gia dụng Các thiết bị điện có thể thay đổi thời gian hoạt động (có thể chuyển sang hoạt động ở khung giờ thấp điểm) được kí hiệu bởi tập M = ,a a a 1 2, ,3 a m  và tập hợp các thiết bị cố định (không thay đổi được thời gian hoạt động) được kí hiệu bởi tập N = , , ,b b b 1 2 3 b n  trong khoảng thời gian hoạt động có thể sắp xếp lịch trình hoạt động t =1, 2, 3, 4, 5,24

Phương trình ( ) ( )3.7 3.8và năng lượng tiêu thụ hàng ngày của hai loại thiết bị:

E t Là năng lượng tiêu thụ của thiết bị điện thay đổi được M tại thời điểm t

E Là năng lượng tiêu thụ của các thiết bị điện cố định N tại thời điểm t

Tổng điện năng tiờu thụ trong ngày E toồng được tớnh toỏn bằng cụng thức ( ) 3.9 sau:

Sau khi xây dựng mô hình toán học để tính toán tổng điện năng tiêu thụ thì kết quả tính được sẽ được dùng làm dữ liệu đầu vào cho mô hình định giá năng lượng tiêu thụ theo giờ được trình bày ở phần tiếp theo:

Mô hình định giá điện năng

Hiện nay có rất nhiều phương pháp để định giá điện năng được áp dụng ở nhiều hệ thống giá cả điện lực các quốc gia Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

• Giá cố định: Đây là hình thức giá cả điện năng đơn giản và phổ biến nhất, trong đó giá điện không thay đổi theo thời gian hay mức tiêu thụ Người dùng sẽ trả cùng một giá cho mỗi đơn vị điện năng tiêu thụ, không phụ thuộc vào thời gian sử dụng

• Giá biến đổi theo mùa: Hình thức này áp dụng giá điện khác nhau cho từng mùa trong năm Thông thường, giá điện trong mùa cao điểm như mùa hè sẽ cao hơn so với mùa thấp điểm như mùa đông Điều này nhằm thúc đẩy người dùng sử dụng điện một cách hiệu quả hơn trong mùa cao điểm

• Giá ToUP (Time of Use Pricing): Như đã đề cập ở trên, tiền ToUP áp dụng giá cả điện năng thay đổi theo từng khoảng thời gian trong ngày Giá điện thường cao hơn trong các khoảng thời gian cao điểm và thấp hơn trong khoảng thời gian ngoại ca Mục đích là khuyến khích người dùng sử dụng điện vào các khoảng thời gian có giá thấp hơn

• Giá bậc thang: Hình thức này chia giá điện thành các bậc khác nhau dựa trên mức tiêu thụ hàng tháng hoặc hàng năm Với mỗi bậc giá, giá điện tăng lên khi mức tiêu thụ vượt qua giới hạn của bậc đó Điều này khuyến khích người dùng tiết kiệm điện năng và sử dụng một cách cân nhắc

• Giá thời gian thực (Real-time Pricing): Hình thức này áp dụng giá điện thay đổi theo thời gian thực, phản ánh biến động giá trên thị trường điện Giá điện được cập nhật liên tục theo yêu cầu nguồn cung cầu trong thời gian thực Người

30 dùng có thể theo dõi giá và điều chỉnh mức tiêu thụ để tận dụng các khoảng thời gian có giá thấp hơn

Các hình thức giá cả điện năng có thể khác nhau tùy thuộc vào quy định và thực tế ở từng quốc gia và khu vực Công ty điện lực địa phương sẽ thông báo và áp dụng các hình thức giá cả điện năng cụ thể cho người dùng

Trong mô hình đề xuất để thực hiện DSM, chúng ta sử dụng cách tính tiền điện theo phương pháp ToUP (Time of Use Pricing) Ở đây, ToUP là một hình thức giá cả điện năng dựa trên thời gian sử dụng, trong đó giá điện thay đổi theo từng khoảng thời gian trong ngày Mục đích của tiền ToUP là khuyến khích người tiêu dùng sử dụng điện vào các khoảng thời gian có giá điện thấp hơn và hạn chế sử dụng vào các khoảng thời gian cao điểm có giá điện cao hơn, nhằm cân bằng tải điện và tận dụng tốt nguồn năng lượng Cách tính tiền ToUP thường được thể hiện thông qua các mức giá cả khác nhau cho từng khoảng thời gian Thông thường, giá điện trong các khoảng thời gian "peak" (cao điểm) sẽ cao hơn so với các khoảng thời gian "off-peak" (thấp điểm) Cụ thể, công ty điện lực hoặc cơ quan quản lý sẽ xác định các khoảng thời gian cụ thể và áp dụng các giá cả tương ứng Để tính toán tiền ToUP, bạn cần biết tổng lượng điện tiêu thụ trong mỗi khoảng thời gian và giá cả tương ứng Sau đó, ta sẽ nhân lượng điện tiêu thụ trong từng khoảng thời gian với giá cả tương ứng và cộng tổng các kết quả lại để có tổng số tiền cần trả., giá điện có thể thay đổi theo giờ nhưng trong 1 giờ thì giá điện không đổi

Với hình thức định giá điện năng trên, nhóm đã xây dựng mô hình toán học cho việc tính toán chi phí điện năng của các thiết bị điện thay đổi được thời gian hoạt động và các thiết bị cố định trong ngày được tính bằng phương trình (3.10 , 3.11 3.12) ( ) ( và ):

Nếu thiết bị thay đổi được tắt

Nếu thiết bị thay đổi được bật

( ) 1 0 m M b Neỏu thieỏt bũ coỏõ ủũnh taột

Nếu thiết bị cốâ định bật

X m M t thể hiện trạng thái của thiết bị thay đổi được M

X n N t thể hiện trạng thái của thiết bị cố định N tại thời gian t

Price(t): giá điện mà khách hàng phải trả cho 1 kWh tại thời điểm t Hoá đơn tiền điện tổng tại thời gian t khi mô hình có tích hợp ESS và RES bằng tích của năng lượng lấy từ lưới E lưới nhân với đơn giá điện tương ứng trong thời điểm t Điều này được thể hiện qua phương trình ( 3.13 : )

Với lượng điện lấy từ lưới sẽ được giảm bởi việc tích hợp hệ thống RES và ESS Từ đó ta tính được hoá đơn tiền điện tổng tại thời gian t khi mô hình có tích hợp ESS và RES có công thức là ( ) 3.14 :

=  + − −  (3.14) Đây là một trong hai dữ liệu chính để đánh giá hiệu suất hoạt động của chương trình DSM Sau khi thực hiện chương trình thì hiệu quả giảm tổng hoá đơn tiền điện càng cao thì chương trình hoạt động càng hiệu quả Kết quả sẽ được so sánh hai lần: Tổng hoá đơn khi thực hiện công việc sắp xếp lịch hoạt động cho các thiết bị, tổng hoá đơn khi tích hợp hệ thống năng lượng tái tạo dựa trên kết quả lịch trình của thiết bị trước đó Ngoài kết quả về tổng hoá đơn tiền điện thì tỷ lệ đỉnh trung bình cũng là một tiêu chí kết quả cần thiết được dùng cho việc đánh giá hiệu suất hoạt động của chương trình DSM

Tỷ lệ đỉnh trung bình (PAR– Peak to Average Ratio)

Chỉ số PAR (Peak to Average Ratio) là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực điện lực, đo lường sự chênh lệch giữa công suất tối đa và công suất trung bình trong một hệ thống điện Chỉ số PAR thường được sử dụng để phân tích và đánh giá hiệu suất của các thiết bị điện như biến áp, máy phát điện, hệ thống truyền tải và thiết bị điện tử Trong một hệ thống điện, công suất điện thường biến đổi theo thời gian và có những đỉnh cao (peak) và giá trị trung bình (average) khác nhau Chỉ số PAR được tính bằng cách chia công suất điện tối đa cho công suất điện trung bình Khi chỉ số PAR càng cao, tức là chênh lệch giữa đỉnh và giá trị trung bình càng lớn Chỉ số PAR có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của hệ thống điện Khi PAR tăng lên, năng lượng tiêu thụ và khả năng vận hành của các thiết bị cũng tăng lên Điều này có thể gây ra những vấn đề như gia tăng mất công suất, tăng chi phí vận hành và gây tình trạng quá tải hệ thống Phân tích chỉ số PAR giúp ngành điện lực hiểu rõ hơn về tính chất và khả năng vận hành của hệ thống

Nó có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định về thiết kế hệ thống điện, lựa chọn và tối ưu hóa thiết bị, và cải thiện hiệu suất và hiệu quả năng lượng Việc giảm PAR sẽ có lợi cho đơn bị điện lực và người tiêu dùng để duy trì cân bằng trong cung cầu điện năng

Với phương hướng và nhiệm vụ đề ra cho việc thực hiện chương trình DSM mà nhóm đã xây dựng mô hình toán học để tính toán chỉ số này: PAR là tỷ lệ giữa đỉnh đồ thị phụ tải trong thời gian t và trung bình tổng của đồ thị phụ tải trong khoảng thời gian sắp xếp lịch trình hoạt động (từ t = 1 đến t = 24) Tỷ lệ này cho chúng ta biết hành vi tiêu thụ năng lượng của người tiêu dùng và hoạt động của điện lực Công thức tính PAR

Do đặc thù vị trí địa lý của Việt Nam là một nước nhiệt đới, cường độ bức xạ lớn nên việc sử dụng hệ thống điện mặt trời có hiệu quả rất cao Cùng với việc dời các phụ tải thay đổi được từ các khung giờ cao điểm (thường là các khung giờ hệ thống PV hoạt động công suất cao) sang khung giờ thấp điểm Do đó với công suất tính toán phù hợp của hệ thống PV cho MG thì trong khung giờ hoạt động thì hệ thống PV cung cấp đủ năng lượng cho toàn bộ hoạt động của các thiết bị điện Điều đó dẫn đến việc năng lượng lấy từ lưới của MG giảm xuống bằng không, từ đó chênh lệch giữa đỉnh và trung bình ra rất lớn Vì lý do đó mà chỉ số PAR không được dùng để đánh giá trong trường hợp

33 tích hợp RES và ESS vào hệ thống mà chỉ dùng để đánh giá hiệu quả sắp xếp lịch của các thuật toán tối ưu so với việc không thực hiện sắp xếp lịch trình hoạt động.

Hàm mục tiêu để thực hiện quản lý nhu cầu điện năng cho thiết bị trong mô hình

Vấn đề DSM với mục tiêu chính là tối thiểu hoá chi phí điện và PAR của người sử dụng điện Việc giảm chỉ số PAR không chỉ đem lại lợi ích cho bên điện lực mà còn có lợi cho phía người tiêu dùng vì làm giảm hoạt động của nhà máy điện trong thời gian cao điểm cũng như giảm tình trạng thiếu điện tại thời điểm này Xác định bài toán tối ưu hoá cho chương trình DSM chính là một bài toán tối ưu hoá tổ hợp: Chọn số lượng các thiết bị thay đổi được thời gian hoạt động trong 1 giờ từ tập hợp các thiết bị đã cho (M và N), mỗi thiết bị có một giá trị X thể hiện trạng thái Bật hoặc Tắt của nó cùng với giá trị công suất Số lượng thiết bị được chọn để Bật trong 1 giờ cụ thể phụ thuộc vào hàm mục tiêu và các điều kiện, tức là tối thiểu hoá chi phí điện phải trả và tổng điện năng mà các thiết bị đó sử dụng trong 1 giờ Điều này được thể hiện trong phương trình hàm mục tiêu ( 3.16 : )

F x Min E t E t E t ES t Price t (3.16) Điều kiện ràng buộc (3.17 3.18 : )( )

Trong đú, E toồng (t) là tổng điện năng của cỏc thiết bị hoạt động tiờu thụ trong thời gian (t), E lưới ( ) t là điện năng mà hộ gia đình lấy từ lưới trong thời gian t, E cũ min là tổng điện năng tiêu thụ tối thiểu của hộ gia đình khi chưa thực hiện DSM Từ mục tiêu thực hiện xem xét hiệu quả của việc sắp xếp và xem xét hiệu quả của việc tích hợp hệ thống năng lượng tái tạo đồng thời quản lý ESS để tối ưu hoá hiệu năng Từ đó đề tài nghiên cứu quyết đingj chia chương trình làm 2 phần để tiến hành lập trình Phần đầu tiên là chương trình DSM nhằm sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động cho các thiết bị thay đổi được thời gian hoạt động, hàm mục tiêu f(t) của chương trình (3.19 : )

Phần thứ hai có nhiệm chính là quản lý năng lượng nạp xả của pin dự trữ với kết quả tối ưu của phần sắp xếp lịch trình hoạt động, hàm mục tiêu g(t) của chương trình

ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH TẢI, MÔ HÌNH NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO VÀ CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU CHO VIỆC THỰC HIỆN CHƯƠNG TRÌNH

Đề xuất và phân loại thiết bị

Trong gia đình, việc phân chia thiết bị điện thành hai loại: thiết bị cố định (không thay đổi thời gian hoạt động được) và thiết bị thay đổi được (có thể thay đổi thời gian hoạt động được), đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng

Sự phân chia thiết bị điện thành hai loại này giúp gia đình quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng Thiết bị điện cố định đảm bảo hoạt động liên tục và đáp ứng nhu cầu cơ bản của gia đình, trong khi thiết bị điện thay đổi được cho phép chúng ta điều chỉnh thời gian hoạt động và tiết kiệm năng lượng Bằng cách tỉnh thức về việc sử dụng các thiết bị điện trong gia đình, chúng ta có thể giảm tác động tiêu cực lên môi trường và tạo ra một môi trường sống bền vững cho tương lai Nhóm đã đề xuất và lựa chọn phân loại các thiết bị dưới bảng sau:

Bảng 4 1 Phân loại các thiết bị trong mô hình tiêu thụ

Thay đổi được Cố định

Máy sấy Nồi cơm điện

Máy rửa chén Máy tính laptop

Máy bơm nước Máy tính để bàn

Máy nước nóng Lò vi sóng Điều hoà phòng khách TV Điều hoà phòng ngủ Đèn chiếu sáng

Quạt thông gió Tủ lạnh

Hệ thống tưới cây Camera an ninh

Robot lau nhà Module wifi

Các thiết bị cố định là không thể thay đổi nên việc thay đổi thời điểm hoạt động trong DSM sẽ nhắm đến các thiết bị thay đổi được Như đã trình bày trong mục 2.4.1 ý tưởng thực hiện DSM được trình bày như sau:

Là các thiết bị gia dụng không thể thay đổi thời gian bắt đầu hoạt động cũng như thời gian hoạt động không gián đoạn khi chung vận hành Đa số các thiết bị này đều hoạt động dựa trên thói quen sinh hoạt cố định của người sử dụng trong khung thời gian hoạt động chẳng hạn như: ăn uống, giải trí, công việc Ngoài ra, ở nhóm các thiết bị cố định còn có các thiết bị hoạt động liên tục trong ngày như module wifi, tủ lạnh, hệ thống Camera… Từ những thông tin trên, các thiết bị cố định được đề xuất cho mô hình mẫu được liệt kê dưới bảng:

Bảng 4 2 Thông số các thiết bị cố định

Tên Thiết Bị Kí hiệu Thời gian HĐ Công suất

Dựa trên các thông tin về thời gian hoạt động cũng như công suất hoạt động của các thiết bị ở bảng trên cùng với phân tích thói quen thường thấy về giờ sinh hoạt của người Việt Nam: các thiết bị cố định trên chủ yếu phục vụ cho các hoạt động sinh hoạt, ăn uống, làm việc và giải trí Đây là các hoạt động đa phần diễn ra vào thời gian cao điểm, vì vậy nhóm đã sắp xếp các thiết bị cố định được sắp xếp kịch bản thời gian hoạt động của các thiết bị này trong một ngày như sau:

Bảng 4 3 Phân bố hoạt động các thiết bị cố định trong ngày

4.1.2 Thiết bị điện có thể thay đổi

Là các thiết bị thay đổi được thời gian hoạt động cũng như việc gián đoạn trong lúc vận hành được cho phép Do đó đây là đối tượng chính của việc sắp xếp lịch trình hoạt động hoạt động của DSM, chuyển thời gian vận hành của nhóm đối tượng này sang khung giờ thấp điểm nhằm chuyển dịch đỉnh của đồ thị phụ tải và đáp ứng mục tiêu

38 chính là giảm hoá đơn tiền điện và PAR Các thiết bị có thể thay đổi đề xuất cho mô hình được liệt kê dưới bảng sau:

Bảng 4 4 Thông số các thiết bị thay đổi được thời gian hoạt động

Tên Thiết Bị Kí Hiệu Thời Gian Hoạt Động Công Suất

Máy Nước Nóng M5 3 1 Điều Hoà Phòng Khách M6 4 1 Điều Hoà Phòng Ngủ M7 4 0.75

Tương tự như với các thiết bị cố định, nếu như không sắp xếp lịch trình hoạt động trước thì các thiết bị cũng sẽ hoạt động tập trung vào các khoảng thời gian cao điểm trong ngày Với điều kiện này thì nhóm đã sắp xếp các thiết bị thay đổi được với kịch bản thời gian hoạt động của các thiết bị này trong một ngày như sau:

Bảng 4 5 Phân bố hoạt động các thiết bị thay đổi được trong ngày

Với kịch bản hoạt động như thế này, mục tiêu của chương trình DSM chính là thời gian hoạt động của các thiết bị này được sắp xếp dồn tập trung vào các giờ thấp điểm (22h – 5h sáng hôm sau) Với giá điện thấp thì hoá đơn điện năng sẽ giảm được một lượng đáng kể

Hai bảng thông số thiết bị trên chính là dữ liệu đầu vào về công suất và thời gian hoạt động của thiết bị cho chương trình DSM, dữ liệu này sẽ được thêm vào phần mềm

Microsoft Excel để chương trình DSM được lập trình bằng Matlab 2019a có thể lấy khi chạy chương trình Với việc đề xuất mô hình trên cho các thiết bị thì nhóm đã thiết kế một trang dữ liệu Excel để hiển thị trực quan các thông số và dễ dàng lấy làm dữ liệu đầu vào cho chương trình DSM được thiết kế trên phần mềm Matlab 2019a:

Hình 4 1 Thông số hoạt động của hai loại thiết bị trong kịch bản được đề xuất

Trạng thái BẬT thiết bị Trạng thái TẮT thiết bị TH ỜI GIAN (t) Tải kh ông thể tha y đ ổi t hời gia n (N ) TẢI Tiề n đ iện tổ ng tr on g n gà y 87 ,37 4

Tải có thể tha y đ ổi t hời gia n (M ) Tiề n đ iện tại thờ i đi ểm (t) Tổn g c ông su ất

Đề xuất mô hình hệ thống năng lượng tái tạo

4.2.1 Hệ thống quang điện (PV)

Dựa trên bảng thông số hoạt động của các thiết bị được đề xuất ở trên (Hình 4.4), công suất tiêu thụ ước tính trong 1 ngày của mô hình đề xuất là 35,7 kWh Với các mô hình toán học đã xây dựng ở phần (3.1), công suất hệ thống PV được chọn là 7,5 kWp và sử dụng biến tần 7.5 kW Sau khi mô phỏng bằng phần mềm Pvsyst, chương trình sẽ xuất ra đồ thị và công suất của hệ thống PV dựa trên dữ liệu ở quá khứ Đồ thị công suất của hệ thống PV 7.5 kWp mà phần mềm xuất ra:

Hình 4 2 Công suất phát của hệ thống PV qua biến tần – Phần mềm PVsyst

Bảng 4 6 Công suất của hệ thống PV thu được từ phần mềm Pvsyst

41 Đây chính là dữ liệu đầu vào của hệ thống PV cho chương trình DSM, dữ liệu này sẽ được thêm vào phần mềm Microsoft Excel để chương trình DSM được lập trình bằng Matlab 2019a có thể lấy khi chạy chương trình

4.2.2 Hệ thống dự trữ năng lượng

Việc chọn hệ thống dự trữ năng lượng cho mô hình đề xuất phụ thuộc vào các yếu tố như: kiểu dự trữ (Pin hoặc Acquy), dung lượng, tốc độ nạp – xả và điều kiện kinh tế Ở việc thực hiện chương trình DSM này chúng tôi sử dụng 2 pin Lithium 48V – 100Ah có ưu điểm về tuổi thọ, tốc độ nạp xả cũng như khả năng mở rộng theo yêu cầu Thông số của pin:

• Loại pin sử dụng: LiFePO4

• Dòng điện sạc/xả: Max 100A

• Dòng điện sạc, xả yêu cầu: 20A

• Mở rộng: 15 pcs – lên đến 72kWh

Từ thông số trên tính toán được:

• Dung lượng của hệ thống Pin dự trữ theo đơn vị kWh là:

• Tốc độ sạc/xả tối đa 1 giờ là:

• Năng lượng hiện tại trong Pin tại t = 0 đề xuất là 30% Dung lượng tối đa

30% 9.6 2.88  = kWh Đây chính là dữ liệu đầu vào của hệ thống ESS cho chương trình DSM, dữ liệu này sẽ được thêm vào phần mềm Microsoft Excel để chương trình DSM được lập trình bằng Matlab 2019a có thể lấy khi chạy chương trình

ESS là một trong hai đối tượng chính để chương trình DSM thực hiện quản lý điện năng, vì vậy sau khi thực hiện chương trình năng lượng nạp xả trong mỗi giờ chính là dữ liệu đầu ra để cung cấp dữ liệu cho DR thực hiện quản lý Dữ liệu đầu ra này là

42 tập hợp của 24 vị trí tương ứng với 24 dữ liệu năng lượng nạp xả của ESS được xuất ra phần mềm Microsoft Excel dưới dạng bảng 1x24 ví dụ như sau:

Bảng 4 7 Thông số năng lượng nạp xả theo giờ của hệ thống ESS

Các thuật toán tối ưu sử dụng cho mô hình

Các thuật toán tối ưu hóa hiện đại ngày nay ngày càng lấy cảm hứng từ thiên nhiên và ngày càng trở nên phổ biến Ví dụ: thuật toán Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) được lấy cảm hứng từ trí thông minh của cá và chim, trong khi thuật toán Đom Đóm (Firefly Algorithm) được lấy cảm hứng từ khả năng phát sáng rực rỡ của đom đóm nhiệt đới Các thuật toán này đã được sử dụng để giải các bài toán tối ưu hóa trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nghiên cứu, kinh doanh, du lịch và nhiều lĩnh vực khác

Sức mạnh của hầu hết các thuật toán tối ưu hóa hiện đại đến từ việc bắt chước những đặc điểm tốt nhất của tự nhiên, đặc biệt là các hệ thống sinh học đã phát triển thông qua chọn lọc tự nhiên qua hàng triệu năm Hai đặc điểm quan trọng của quá trình này là chọn lọc thích hợp và thích nghi với môi trường Trong bối cảnh tối ưu hóa, chúng có thể đại diện cho hai thuộc tính quan trọng của các thuật toán hiện đại: tăng trưởng hoá và đa dạng hóa Điều này đảm bảo rằng thuật toán tối ưu tìm kiếm ra các giải pháp tốt nhất tại thời điểm hiện tại và đưa ra lựa chọn giải pháp nào là giải pháp tốt nhất Nó tập trung vào việc cải thiện từng bước tìm kiếm để tiến gần hơn đến giải pháp tối ưu Trong khi đó, thuộc tính đa dạng hóa có nhiệm vụ đảm bảo rằng thuật toán tối ưu có khả năng dò tìm và khai phá không gian tìm kiếm của vấn đề một cách hiệu quả Điều này đồng nghĩa với việc thuật toán không chỉ tập trung vào một vùng cụ thể trong không gian tìm kiếm, mà khám phá và khai thác nhiều vùng khác nhau để đảm bảo không bỏ qua các giải pháp tiềm năng tốt hơn Tóm lại, các thuật toán tối ưu hoá lấy cảm hứng từ các hiện tượng trong tự nhiên nhằm tìm kiếm ra giải pháp tối ưu để xử lý vấn đề Chúng kết hợp các đặc điểm quan trọng như tăng trưởng hoá và đa dạng hóa để đạt được hiệu quả trong việc tìm kiếm giải pháp tốt nhất trong không gian tìm kiếm

Phần này giới thiệu về hai thuật toán được sử dụng cho DSM để thực hiện sắp xếp lịch trình hoạt động thiết bị và quản lý năng lượng nạp xả cho lưới điện siêu nhỏ: Giải thuật tìm kiếm bầy đàn (PSO) và giải thuật tìm kiếm Cuckoo (CSO) Đây cũng là hai thuật toán được nghiên cứu và phát triển dựa theo tập tính sinh sống của các loài động vật trong tự nhiên cụ thể là: PSO dựa trên tập tính bầy đàn của chim và cá, CSA mô phỏng tập tính sinh sản của loài chim Cu Gáy để giải quyết bài toán tối ưu hoá

Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) là một thuật toán tối ưu hóa được lấy cảm hứng từ hành vi của đàn chim và sự phối hợp trong tổ chức của chúng Được tạo ra bởi James Kennedy và Russell Eberhart vào những năm 1990 [26] Giải thuật PSO được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa không gian nhiều chiều, bằng cách tìm kiếm tập hợp các giải pháp tiềm năng thông qua việc tối ưu hóa một hàm mục tiêu

Hình 4 3 Thuật toán PSO lấy cảm hứng từ đàn chim và mục tiêu tối ưu của nó

Giải thuật PSO hoạt động dựa trên một tập hợp các "hạt" (particles), mỗi hạt đại diện cho một giải pháp trong không gian tìm kiếm Mỗi hạt di chuyển trong không gian tìm kiếm và cập nhật vị trí của nó dựa trên hai yếu tố chính: vị trí tốt nhất mà nó đã khám phá cho đến nay (Pbest) và giá trị tốt nhất (Gbest) mà tất cả các hạt trong tập hợp đã khám phá Trong quá trình di chuyển, các hạt thay đổi vận tốc và cập nhật vị trí của mình để tìm kiếm các vùng tốt hơn trong không gian tìm kiếm Quá trình này tiếp tục cho đến khi điều kiện dừng được đáp ứng hoặc đạt được giải pháp tối ưu Trong quá trình tìm kiếm, PSO khám phá không gian tìm kiếm bằng cách di chuyển các hạt với một vận tốc được điều chỉnh bởi các trọng số Các trọng số này ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa việc tìm kiếm cục bộ và toàn cục trong quá trình tối ưu hóa Quá trình này

44 được thực hiện theo cách tương tự như sự phối hợp di chuyển của đàn chim trong tự nhiên, trong đó các cá thể di chuyển và trao đổi thông nhau để tìm kiếm giải pháp tốt nhất [27]

Lợi ích của thuật toán PSO là tính đơn giản và khả năng tìm kiếm vùng không gian tìm kiếm lớn một cách hiệu quả Nó thường được áp dụng trong các bài toán tối ưu hóa với không gian lớn và không liên tục, như tối ưu hóa mạng nơ-ron, tối ưu hóa sắp xếp lịch trình hoạt động hoặc các bài toán tối ưu hóa trong lĩnh vực kỹ thuật, kinh tế và khoa học Các tham số và trọng số tối ưu được sử dụng trong thuật toán PSO [28]

• Số biến (var): đây là một tham số quan trọng, nó xác định số chiều của không gian tìm kiếm Ví dụ, nếu chúng ta đang tìm kiếm giá trị tối ưu cho một hàm số có hai biến đầu vào (x, y), thì kích thước của vấn đề sẽ là 2 Thông thường, việc tăng kích thước của vấn đề sẽ làm cho bài toán trở nên phức tạp hơn và yêu cầu nhiều lượt tính toán hơn để tìm ra giải pháp tối ưu Do đó, việc chọn kích thước của vấn đề phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất cho thuật toán PSO

• Số lượng hạt hay – số quần thể (pop): là một tham số quan trọng, nó xác định số chiều của không gian tìm kiếm Ví dụ, nếu chúng ta đang tìm kiếm giá trị tối ưu cho một hàm số có hai biến đầu vào (x, y), thì kích thước của vấn đề sẽ là

2 Thông thường, việc tăng kích thước của vấn đề sẽ làm cho bài toán trở nên phức tạp hơn và yêu cầu nhiều lượt tính toán hơn để tìm ra giải pháp tối ưu Do đó, việc chọn kích thước của vấn đề phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất cho thuật toán PSO

• Số lần lặp tối đa (MaxIt): Tham số lần lặp tối đa trong PSO là một tham số quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán Nó xác định số lần lặp tối đa mà thuật toán sẽ chạy trước khi dừng lại Việc lựa chọn giá trị phù hợp cho tham số này phụ thuộc vào tính chất của bài toán cần giải quyết và kích thước của quần thể Nếu giá trị lần lặp tối đa quá nhỏ, thuật toán có thể không đạt được kết quả tối ưu Ngược lại, nếu giá trị quá cao, thuật toán sẽ mất nhiều thời gian tính toán và không cải thiện được hiệu suất Việc điều chỉnh giá trị của tham số này cũng phụ thuộc vào các yếu tố khác như kích thước của bài toán, số lượng các hạt trong quần thể và các thông số khác như hệ số gia tốc và khối lượng tự do

• Hệ số gia tốc (c): Tham số hệ số gia tốc trong PSO là một tham số quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán Hệ số gia tốc được sử dụng để tính

45 toán tốc độ di chuyển của các hạt trong quần thể Nó được chia thành hai giá trị:

Hệ số gia tốc biến (c1) và hệ số gia tốc quần thể (c2) Hệ số c1 ảnh hưởng đến khả năng khám phá của các biến riêng biệt, trong khi c2 ảnh hưởng đến khả năng khai thác thông tin từ các biến khác trong quần thể Việc lựa chọn giá trị phù hợp cho c1 và c2 là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu cho thuật toán PSO Các giá trị của c1 và c2 có thể được điều chỉnh dựa trên kinh nghiệm hoặc theo các chỉ dẫn từ các nghiên cứu lý thuyết để đảm bảo thuật toán PSO có khả năng hội tụ đến điểm cân bằng

• Hệ số trọng lượng (w): là một tham số quan trọng trong thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) Nó được sử dụng để điều chỉnh tốc độ di chuyển của các hạt trong quần thể Hệ số trọng lượng ảnh hưởng đến khả năng khám phá và khả năng khai thác của thuật toán Khi giá trị của hệ số trọng lượng cao, các hạt sẽ có xu hướng tiếp tục di chuyển theo hướng hiện tại, giúp thuật toán khai thác được khu vực tốt nhất Tuy nhiên, điều này cũng có thể dẫn đến việc rơi vào cục bộ và không khám phá được khu vực mới Ngược lại, khi giá trị của hệ số trọng lượng thấp, các hạt sẽ có xu hướng di chuyển nhanh và khám phá được khu vực mới, nhưng cũng dễ bị mắc kẹt ở các điểm không tối ưu Do đó, việc điều chỉnh giá trị của hệ số trọng lượng là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu cho thuật toán PSO

Trong thuật toán tối ưu hóa đàn tử (PSO), hệ số gia tốc (c) và hệ số trọng lượng (w) đều được sử dụng để điều chỉnh tốc độ di chuyển của các hạt trong quần thể Tuy nhiên, chức năng của hai tham số này khác nhau Tham số c được sử dụng để điều chỉnh mức độ ảnh hưởng của hai yếu tố quan trọng trong PSO là vị trí hiện tại của hạt và vị trí tốt nhất trong lân cận của nó, tham số này giúp điều chỉnh mức độ khai thác và khám phá của thuật toán Tham số w được sử dụng để điều chỉnh mức độ ảnh hưởng của vận tốc hiện tại của hạt khi tính toán vận tốc mới, tham số này giúp điều chỉnh mức độ khai thác và khám phá của thuật toán bằng cách kiểm soát sự di chuyển của các hạt trong không gian tìm kiếm

Thuật toán PSO hoạt động như sau: