Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện: Tối ưu hóa các thông số biến tần của chức năng volt-var trên lưới điện phân phối

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN TRỌNG TÀI

TỐI ƯU HÓA CÁC THÔNG SỐ BIẾN TẦN CỦA CHỨC NĂNG VOLT-VAR TRÊN

LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số: 8520201

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2023

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN PHÚC KHẢI

5 Uỷ viên: PGS TS Huỳnh Châu Duy

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

PGS TS Võ Ngọc Điều

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Nguyễn Trọng Tài MSHV: 2070142

Ngày tháng năm sinh: 26/02/1990 Nơi sinh: Cần Giuộc, Long An Chuyên ngành: Hệ thống điện Mã số: 8520201

- Tìm hiểu về nguồn năng lượng tái tạo và biến tần thông minh

- Tìm giải thuật tính toán tối ưu công suất cho biến tần thông minh trong lưới điện phân phối có nguồn năng lượng tái tạo

- Thiết kế mô hình và mô phỏng trên phần mềm Matlab - Phân tích kết quả mô phỏng và đưa ra kết luận

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 06/02/2023

Tp.HCM, ngày tháng năm 2023

TS Nguyễn Phúc Khải

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

LỜI CÁM ƠN

Trong suốt quá trình nghiên cứu và viết luận văn thạc sỹ của tôi, tôi đã nhận được sự hỗ trợ và giúp đỡ từ nhiều người Vì vậy, tôi muốn dành một lời cảm ơn chân thành đến những người đã giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này

Đầu tiên, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến thầy hướng dẫn, TS Nguyễn Phúc Khải Thầy đã cung cấp cho tôi những hướng dẫn, lời khuyên và sự hỗ trợ trong suốt quá trình nghiên cứu của tôi Thầy là người đã truyền cảm hứng cho tôi và giúp tôi hoàn thành luận văn này

Tôi cũng muốn cảm ơn các thầy cô ở bộ môn Hệ thống Điện đã hỗ trợ và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu tại trường Đại học Bách Khoa TpHCM Các thầy cô đã chia sẻ với tôi những kiến thức quý báu và truyền đạt những kỹ năng cần thiết để tôi có thể hoàn thành luận văn này

Tôi cũng muốn cảm ơn gia đình và bạn bè của mình, đã luôn động viên và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu

Cuối cùng, tôi muốn cảm ơn các đồng nghiệp và bạn bè, những cuộc trao đổi và thảo luận cùng họ đã giúp tôi có được những ý tưởng mới và cải thiện chất lượng của luận văn này

Một lần nữa, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả những người đã giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sỹ này

Trân trọng./

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 Sinh viên thực hiện

Nguyễn Trọng Tài

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Hệ thống năng lượng tái tạo tích hợp hệ thống lưu trữ năng lượng bằng Pin (BESS) mang lại nhiều lợi ích lớn hơn so với các hệ thống điện truyền thống Bằng cách kết hợp các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và gió, hệ thống này thúc đẩy việc tạo ra năng lượng bền vững và sạch Việc tích hợp BESS cung cấp những lợi ích bổ sung BESS cho phép lưu trữ năng lượng hiệu quả, giúp quản lý và sử dụng năng lượng tái tạo tốt hơn Khả năng lưu trữ này giúp giải quyết vấn đề không ổn định của các nguồn tái tạo, đảm bảo cung cấp điện ổn định và đáng tin cậy Ngoài ra, BESS còn giúp cân bằng nhu cầu lưới điện thông qua khả năng cắt đỉnh và dịch chuyển tải, cải thiện sự ổn định của lưới và tiềm năng tiết kiệm chi phí cho người tiêu dùng và các nhà điều hành lưới

Bài toán được mô phỏng trên phần mềm Matlab với lưới điện IEEE 33 nút Ứng dụng thuật toán tối ưu WSO để tìm lời giải tối ưu cho các vấn đề liên quan đến vị trí, công suất và thông số của chức năng Volt/Var trong bộ biến tần thông minh ở cả nguồn năng lượng tái tạo và BESS, trong đó có xét đến tổn thất công suất và khả năng tiếp nhận công suất từ nguồn năng lượng tái tạo của lưới điện

Luận văn được bố cục gồm sáu chương Chương 1 giới thiệu tổng quan đề tài, các nghiên cứu đã được thực hiện liên quan đến đề tài Chương 2 trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến nguồn năng lượng tái tạo và hệ thống BESS, chức năng volt/var của các bộ biến tần thông minh được ứng dụng trong luận văn Trong nội dung chương 3, thuật toán tối ưu WSO được giới thiệu Bài toán phân bố tối ưu vị trí và công suất của nguồn năng lượng tái tạo và BESS, tối ưu thông số của biến tần thông minh được trình bày trong chương 4 cho 06 kịch bản vận hành Chương 5 trình bày các kết quả mô phỏng cho từng trường hợp, đính kèm các hình vẽ minh họa và đưa ra nhận xét Cuối cùng, chương 6 đưa ra kết luận và hướng phát triển trong tương lai của đề tài

ABSTRACTS

Integrated renewable energy systems with Battery Energy Storage Systems (BESS) offer significant advantages over traditional power systems These systems combine renewable energy sources like solar and wind to promote sustainable and clean energy generation The integration of BESS provides additional benefits by enabling efficient energy storage, improving management and utilization of renewable energy This storage capability helps address the intermittent nature of renewables, ensuring a stable power supply Furthermore, BESS helps balance grid demand through peak shaving and load shifting, enhancing grid stability and potentially reducing costs By reducing reliance on fossil fuel-based plants, the integration of BESS contributes to a greener and more sustainable energy mix

The problem is simulated using Matlab software with the IEEE 33 bus system The WSO optimization algorithm is applied to find the optimal solution for issues related to the location, power, and parameters of the Volt/Var function in the smart inverter for both renewable energy sources and BESS The study also considers power losses and the ability to accept power from renewable energy sources into the power grid

The thesis is structured into six chapters Chapter 1 provides an overview of the topic and discusses the relevant research that has been conducted Chapter 2 presents the theoretical foundations related to renewable energy sources and BESS systems, as well as the volt/var functions of intelligent inverters applied in the thesis In the content of Chapter 3, the WSO optimization algorithm is introduced The optimization problem of the optimal allocation of renewable energy sources and BESS positions and capacities, as well as the optimization of the intelligent inverter parameters, is presented in Chapter 4 for six operating scenarios Chapter 5 presents simulation results for each case, accompanied by illustrative figures and provides observations Finally, Chapter 6 concludes the thesis and suggests future directions for further development of the topic

LỜI CAM ĐOAN

Tôi, Nguyễn Trọng Tài, cam đoan rằng luận văn thạc sỹ của tôi là sản phẩm nghiên cứu và viết của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Phúc Khải Tất cả những nguồn tài liệu được sử dụng trong luận văn này đã được đề cập đầy đủ và chính xác trong phần tài liệu tham khảo

Tôi cũng cam đoan rằng tất cả các ý kiến, kết quả nghiên cứu và phân tích trong luận văn này là của riêng tôi và không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ tổ chức hay cá nhân nào

Nếu có bất kỳ vấn đề gì phát sinh liên quan đến nội dung của luận văn này, tôi sẵn sàng chịu trách nhiệm và sẵn sàng giải quyết các vấn đề đó

Trân trọng./

Tác giả luận văn

Nguyễn Trọng Tài

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ ……….i

LỜI CÁM ƠN ……… ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN ……….…….iii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ……… xi

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1

1.1.Xu hướng phát triển của năng lượng tái tạo 1

1.2.Tính cấp thiết của đề tài 2

1.3.Các nghiên cứu liên quan 2

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4

2.1.Tổng quan về hệ thống điện Mặt Trời 4

2.1.1.Lợi ích của việc tích hợp năng lượng tái tạo vào hệ thống điện 4

2.1.2.Tác động lên lưới điện 5

2.1.3.Mô hình hệ thống PV 5

2.2.Tổng quan về bộ biến tần thông minh 6

2.2.1.Vấn đề của các bộ biến tần truyền thống 6

2.2.2.Sự phát triển của các bộ biến tần thông minh 9

2.2.3.Chức năng của biến tần thông minh 10

2.2.4.Mô hình biến tần thông minh cho PV và BESS 11

2.3.Tổng quan về hệ thống lưu trữ năng lượng BESS 14

2.3.1.Giới thiệu tổng quan 14

2.3.2.Lợi ích của việc tích hợp BESS vào hệ thống điện 15

2.3.3.Bất lợi của việc tích hợp BESS vào hệ thống điện 16

2.3.4.Mô hình hệ thống BESS 17

CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN WAR STRATEGY OPTIMIZATION 19

3.1.Giới thiệu chung 19

3.1.1.Giới thiệu thuật toán War Strategy Optimization Algorith (WSO) 19

3.1.2.Ý tưởng xây dựng thuật toán WSO 19

3.2.Mô hình toán học của chiến lược chiến tranh trong WSO 22

3.2.1.Chiến lược tấn công 22

3.2.2.Cập nhật xếp hạng và trọng số 23

3.2.3.Chiến lược phòng thủ 24

3.2.4.Thay thế/Đổi chỗ các binh sĩ yếu 24

3.2.5.Các đặc điểm nổi bật của thuật toán đề xuất 25

4.1.5.Các bước giải quyết bài toán 30

4.2.Mô hình hệ thống và bài toán xem xét 30

4.3.Mô hình bài toán tối ưu thông số của biến tần 31

4.3.1.Hàm mục tiêu 31

4.3.2.Các điều kiện ràng buộc vận hành 32

4.3.2.1.Các điều kiện về cân bằng công suất 32

4.3.2.2.Điều kiện giới hạn của PV tích hợp tại nút i 33

4.3.2.3.Điều kiện ràng buộc hoạt động của bộ BESS tích hợp tại nút thứ i 33

4.3.2.4.Điều kiện về công suất truyền tải của các nhánh 33

4.3.2.5.Điều kiện giới hạn điện áp tại các nút tải 33

4.3.2.6.Điều kiện giới hạn điều chỉnh thông số của biến tần thông minh 33

4.3.2.7.Mô hình hóa các ràng buộc trong bài toán tối ưu 34

4.3.3.Ứng dụng thuật toán WSO vào việc giải quyết bài toán 35

4.3.3.1.Vector lời giải 35

4.3.3.2.Khởi tạo giá trị ban đầu 36

4.3.3.3.Sơ đồ khối ứng dụng thuật toán WSO vào giải quyết bài toán 37

4.3.4.Các dữ liệu ban đầu của bài toán 38

CHƯƠNG 5: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 42

5.1.Sơ đồ lưới điện IEEE 33 42

5.2.Các trường hợp phân tích 42

5.2.1.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 1 43

5.2.2.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 2 43

5.2.3.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 3 46

5.2.4.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 4 47

5.2.5.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 5 50

5.2.6.Kết quả mô phỏng và phân tích ứng với trường hợp 6 52

5.2.7.Kết quả tổng hợp 54

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN 57

6.1.Kết luận 57

6.2.Hướng phát triển trong tương lai 57

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO 59

PHỤ LỤC 62

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 68

DANH MỤC HÌNH

Hình 1 1 Năng lượng tái tạo dự kiến trong năm 2022 1

Hình 1 2 Công suất của các nguồn năng lượng tái tạo 1

Hình 2 1 Hệ thống giám sát biến tần từ xa 8

Hình 2 2 Hệ thống theo dõi điểm MPPT 9

Hình 2 3 Cấu trúc khối chung của các bộ biến tần thông minh 10

Hình 2 4 Chức năng của bộ biến tần thông minh 10

Hình 2 5 Bảy chức năng ổn định hệ thống điện 11

Hình 2 6 Các chức năng dựa trên giao tiếp 11

Hình 2 7 Đường cong cài đặt điều khiển Volt/Var 12

Hình 2 8 Hệ thống lưu trữ năng lượng 14

Hình 3 1 Chiến lược tấn công trong WSO 22

Hình 3 2 Sơ đồ khối của thuật toán WSO 26

Hình 4 1 Mô hình hệ thống nghiên cứu 31

Hình 4 2 Dữ liệu bức xạ mặt trời tại trường đại học Nevada 38

Hình 4 3 Công suất đầu ra của điện mặt trời 39

Hình 4 4 Thông số mặc định của biến tần thông minh 39

Hình 5 1 Sơ đồ lưới điện IEEE 33 nút 42

Hình 5 2 Điện áp các nút của hệ thống IEEE 33 nút 43

Hình 5 3 Kết quả tối ưu Volt/Var ở trường hợp 2 45

Hình 5 4 Đồ thị điện áp các nút ứng với trường hợp 2 46

Hình 5 5 Đồ thị điện áp các nút ứng với trường hợp 3 47

Hình 5 6 Kết quả tối ưu Volt/Var ứng với trường hợp 4 49

Hình 5 7 Đồ thị điện áp các nút ứng với trường hợp 4 49

Hình 5 8 Kết quả tối ưu Volt/Var ứng với trường hợp 5 51

Hình 5 9 Đồ thị điện áp các nút ứng với trường hợp 5 51

Hình 5 10 Kết quả tối ưu Volt/Var ứng với trường hợp 6 53

Hình 5 11 Điện áp các nút ứng với trường hợp 6 53

Hình 5 12 Đặc tính hội tụ của thuật toán WSO 55

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4 1 Các thông số đầu vào của bài toán 41

Bảng 5 1 Kết quả mô phỏng ở trường hợp 2 44

Bảng 5 2 Giá trị tối ưu Volt/Var ở trường hợp 2 44

Bảng 5 3 Kết quả mô phỏng ở trường hợp 3 46

Bảng 5 4 Kết quả mô phỏng ở trường hợp 4 48

Bảng 5 5 Giá trị tối ưu Volt/Var ở trường hợp 4 48

Bảng 5 6 Kết quả mô phỏng ở trường hợp 5 50

Bảng 5 7 Giá trị tối ưu Volt/Var ở trường hợp 5 50

Bảng 5 8 Kết quả mô phỏng ở trường hợp 6 52

Bảng 5 9 Thông số tối ưu Volt/Var ở trường hợp 6 52

Bảng 5 10 Kết quả tổng hợp 54

Bảng 5 11 So sánh kết quả với trường hợp cài Volt/Var mặc định 55

Bảng P 1 Thông số lưới điện IEEE 33 nút 64

Bảng P 2 Kết quả chi tiết 24h ứng với TH2……… ……….65

Bảng P 3 Kết quả chi tiết 24h ứng với TH4 ……… ………65

Bảng P 4 Kết quả chi tiết 24h ứng với TH5 ……… 66

Bảng P 5 Kết quả chi tiết 24h ứng với TH6 ……… …67

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

AC Alternating Current Dòng diện xoay chiều

IEA International Energy Agency Cơ quan năng lượng quốc tế IEEE Institute of Electrical and Hội Kỹ sư Điện và Điện tử

Electronics Engineers

DER Distributed Energy Resources Nguồn phân tán

BESS Battery Energy Storage System Hệ thống lưu trữ điện năng

Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

1.1 Xu hướng phát triển của năng lượng tái tạo

Theo báo cáo Cập nhật Thị trường Năng lượng Tái tạo tháng 5/2022 của Cơ

quan Năng lượng Quốc tế (IEA), thế giới sẽ sản xuất thêm 319 gigawatt năng lượng

tái tạo trong năm 2022, đạt kỷ lục mới về công suất năng lượng tái tạo

Hình 1 1 Năng lượng tái tạo dự kiến trong năm 2022

Năng lượng Mặt Trời sẽ chiếm 60% trong tổng công suất năng lượng tái tạo

của năm, vượt năng lượng gió và thủy điện

Hình 1 2 Công suất của các nguồn năng lượng tái tạo

Căn cứ báo cáo số 1615/BC-EVNHCMC ngày 02 tháng 04 năm 2021 về việc tình hình phát triển điện mặt trời mái nhà tại Tổng Công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh, thì trong năm 2020, trên địa bàn TpHCM đã phát triển thêm 8762 hệ thống với công suất 299.93MWp, gấp 04 lần so với cùng kỳ năm 2019 là 65.42MWp Trong đó:

- Vận hành trước ngày 01/07/2019: 2366 hệ thống (sinh hoạt: 2082 hệ thống, ngoài sinh hoạt: 284 hệ thống) với tổng công suất 26.6MWp

- Vận hành từ ngày 01/07/2019 đến 31/12/2020: 11933 hệ thống (sinh hoạt: 10515 hệ thống, ngoài sinh hoạt: 1418 hệ thống) với tổng công suất 338.75MWp

1.2 Tính cấp thiết của đề tài

Do tốc độ phát triển nhanh chóng của nguồn phát phân tán (DG) từ các nguồn năng lượng tái tạo, lưới điện trở nên dễ bị tổn thương hơn Do đó, hệ thống DG cần được kiểm soát với tính linh hoạt và độ tin cậy cao để loại bỏ những lỗ hổng đó

Đồng thời, chất lượng điện năng cũng cần được phát triển Việc tối ưu hóa cài đặt chức năng Volt-Var của bộ biến tần thông minh làm giảm bớt độ lệch điện áp, giảm tổn thất điện năng của hệ thống và tăng độ dự trữ cho hệ thống

Nhằm đánh giá sát với thực tế và có ý nghĩa trong nghiên cứu, một mô hình lưới điện cụ thể sẽ là đối tượng của Đề tài trong việc triển khai thuật toán và chạy mô phỏng

1.3 Các nghiên cứu liên quan

Để giải quyết các vấn đề gây ra bởi mức độ thâm nhập tăng lên của thế hệ phân tán và để cải thiện hiệu suất của hệ thống, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về việc thiết lập hàm Volt – Var Trong tài liệu tham khảo [1],[2] đã đề xuất một phương pháp để tìm các đường cong Volt-Var tối ưu cho PV trên mái nhà nối lưới sử dụng tối ưu trào lưu công suất ba pha Tuy nhiên, những bài báo này có những hạn chế đối với việc cải thiện hiệu suất do chỉ tối ưu hóa các điểm đặt của đường cong Volt – Var Tài liệu tham khảo [3] đã đề xuất thuật toán lựa chọn đường cong Volt-Var của biến

tần thông minh đối với lưới điện có mức độ thâm nhập mức cao Tuy nhiên, trên thực tế rất khó để thay đổi cài đặt tối ưu của đường cong theo mỗi giờ Tài liệu tham khảo [4] đã cung cấp một tùy chọn để tối ưu hóa chức năng Volt – Var và Volt – Watt xem xét đầu ra hệ thống PV và tổn thất hệ thống Tuy nhiên, trong tài liệu tham khảo này thì điện áp, một yếu tố quan trọng, đã không được xem xét Tài liệu tham khảo [5], [6] đã đánh giá tác động của chức năng Volt – Var của biến tần thông minh đến điện áp và chất lượng điện năng trong hệ thống phân phối điện Các tài liệu tham khảo này xem xét nhiều yếu tố có thể được xem xét trong hệ thống và phân loại tỷ lệ thâm nhập PV như một kịch bản Tuy nhiên, vẫn chưa có lời giải thích cho đường cong Volt-Var và các trọng số có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả Tài liệu tham khảo [7] đã giảm tổn thất năng lượng bằng cách đề xuất phương pháp điều khiển Volt – Var tối ưu xem xét tốc độ thâm nhập PV và điều kiện thời tiết Tuy nhiên, tài liệu tham khảo này không coi yếu tố điện áp là một yếu tố quan trọng trong hệ thống Tài liệu tham khảo [8] đã mô tả chức năng của bộ biến tần thông minh để cải thiện hiệu suất của hệ thống phân phối, chẳng hạn như khả năng lưu trữ Tuy nhiên, tài liệu tham khảo này chỉ xem xét yếu tố của hệ thống và không xem xét quá trình tối ưu hóa của các đường cong Volt-Var Tài liệu tham khảo [9], [10] đã phân tích năm chiến lược điều khiển biến tần khác nhau cho các chức năng mục tiêu khác nhau Hơn nữa, các bài báo này đã phân tích tác động giảm công suất đầu ra do điều khiển công suất phản kháng Tuy nhiên, hiệu quả cải thiện đã đạt đến giới hạn vì chức năng biến tần như Volt – Var chưa được tối ưu hóa

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Tổng quan về hệ thống điện Mặt Trời

2.1.1 Lợi ích của việc tích hợp năng lượng tái tạo vào hệ thống điện

Việc tích hợp điện mặt trời lên lưới điện mang lại nhiều lợi ích quan trọng từ mặt kinh tế, môi trường và xã hội Dưới đây là một số lợi ích chính của việc tích hợp điện mặt trời lên lưới điện:

- Nguồn năng lượng sạch và tái tạo: Điện mặt trời là một nguồn năng lượng sạch và tái tạo, không tạo ra khí thải gây hiệu ứng nhà kính hoặc gây ô nhiễm môi trường Bằng cách sử dụng năng lượng mặt trời để sản xuất điện, chúng ta giảm lượng khí thải carbon dioxide và các chất gây ô nhiễm khác từ các nguồn năng lượng hóa thạch

- Tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí: Bằng cách sử dụng năng lượng mặt trời để tạo ra điện, người tiêu dùng có thể giảm sự phụ thuộc vào các nguồn năng lượng truyền thống như than, dầu mỏ và khí tự nhiên Điện mặt trời có thể giúp giảm hóa đơn tiền điện hàng tháng và giúp người dùng tiết kiệm chi phí năng lượng trong dài hạn

- Tạo việc làm và thúc đẩy phát triển công nghiệp: Việc phát triển và triển khai các dự án điện mặt trời tạo ra nhiều cơ hội việc làm trong ngành công nghiệp năng lượng tái tạo Ngoài ra, việc tích hợp điện mặt trời cũng thúc đẩy sự phát triển và chuyển đổi sang một nền kinh tế thân thiện với môi trường

- Khả năng mở rộng và linh hoạt: Việc tích hợp điện mặt trời lên lưới điện có thể thực hiện ở các quy mô khác nhau, từ hộ gia đình đến các công trình công nghiệp và thương mại lớn Điều này mang lại khả năng mở rộng và linh hoạt trong triển khai các dự án điện mặt trời theo nhu cầu và khả năng của từng địa phương

- Giảm tổn thất năng lượng: Khi điện mặt trời được sản xuất gần nguồn tiêu dùng, giảm tổn thất năng lượng trong quá trình truyền tải và phân phối Điều này giúp tăng hiệu suất tổng thể của hệ thống điện và giảm chi phí liên quan

- Tích cực cho cộng đồng địa phương: Các dự án điện mặt trời có thể mang lại lợi ích cho cộng đồng địa phương bằng cách tạo ra các nguồn thu ngắn hạn và dài hạn Ngoài ra, việc tích hợp điện mặt trời cũng góp phần tăng cường độc lập năng lượng và an ninh năng lượng của cộng đồng

2.1.2 Tác động lên lưới điện

Ngoài các lợi ích mà hệ thống PV mang lại cho lưới điện, có một số tác động của hệ thống điện mặt trời ta cần phải lưu ý:

- Chất lượng điện năng: Khi các nguồn năng lượng tái tạo được tích hợp vào hệ thống lưới điện, xuất hiện sự sai lệch điện áp và tần số do tính gián đoạn của chúng Những biến thể này là thách thức chính đối với các nguồn năng lượng tái tạo tổng hợp

- Khả năng cung cấp điện: Việc sản xuất điện năng được coi là như một vấn đề đối với năng lượng tái tạo tích hợp trong lưới điện thông minh do sự không ổn định của các công nghệ phát năng lượng trong năng lượng tái tạo Nó gây ra những hư hỏng trong hoạt động của hệ thống

- Sự thay đổi của quá trình phát điện và tốc độ phát điện: Các công nghệ Năng lượng tái tạo không đảm bảo tạo ra năng lượng ổn định cho hệ thống lưới điện Đó là một vấn đề lớn đối với việc hội nhập năng lượng tái tạo Ngoài ra, tốc độ biến đổi điện năng tạo ra một vấn đề cho sự kết hợp này

- Dự báo: Nó liên quan đến sản xuất điện, là không ổn định trong trường hợp tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo trong hệ thống lưới điện

- Vị trí các nhà máy năng lượng tái tạo: Năng lượng tái tạo phụ thuộc nhiều vào điều kiện khí hậu, vị trí địa lý của khu vực và khoảng cách của chúng so với lưới điện về mặt chi phí và hiệu suất Do đó, những điều kiện này là một thách thức trong trường hợp kết hợp chúng trong hệ thống lưới điện

- Vấn đề chi phí: vấn đề này liên quan đến địa điểm nhà máy năng lượng tái tạo trong hệ thống lưới điện

2.1.3 Mô hình hệ thống PV

Hệ thống PV bao gồm các mảng PV, tạo ra điện năng từ ánh sáng mặt trời, và bộ biến tần thông minh, chuyển đổi công suất đầu ra DC của các mảng PV thành công suất AC với các chức năng bổ sung Công suất đầu ra PV phụ thuộc vào bức xạ mặt trời và nhiệt độ môi trường Công thức tính toán công suất đầu ra PV (PPV) từ bức xạ mặt trời và nhiệt độ môi trường được mô tả trong các công thức (2.1)-(2.4) [11].

2.2 Tổng quan về bộ biến tần thông minh

2.2.1 Vấn đề của các bộ biến tần truyền thống

Biến tần đóng vai trò chính như cầu nối được sử dụng để liên kết giữa các nguồn năng lượng tái tạo (DER) và hệ thống điện Các biến tần truyền thống có một số vấn đề bất thường do sự phức tạp của hệ thống điện hiện tại Ta sẽ thảo luận một số vấn đề như sau:

a Quá nhiệt

Hầu hết các thành phần điện tử bên trong biến tần đều nhạy cảm với nhiệt độ Nhiệt độ cao sẽ làm giảm đáng kể sản lượng điện và nếu đạt đến nhiệt độ hoạt động tối đa, nó thậm chí có thể ngừng hoạt động Do đó phải có một phương pháp để đảm bảo quản lý nhiệt được đề xuất trong giai đoạn thiết kế biến tần Để đạt được hiệu quả tối đa, việc kiểm tra hệ thống làm mát thường xuyên trong suốt thời gian hoạt động là rất cần thiết và tốt hơn là đảm bảo rằng hệ thống làm mát hoặc thông gió đang hoạt động chính xác Đối với thiết kế chi phí tối ưu của biến tần, việc tăng tần số chuyển

mạch có thể làm giảm các giá trị điện cảm và điện dung Khi tăng tổn thất chuyển mạch, chi phí làm mát sẽ tăng lên [12]

b Sự cố bên trong biến tần

Biến tần sẽ phát cảnh báo khi xảy ra ngắn mạch giữa các phần khác nhau của mạch biến tần Nguyên nhân chính của những sự cố này là sự kết hợp của hơi ẩm, hư hỏng ống bọc trên cáp, lỗi lắp đặt và kết nối kém với cáp DC trong bảng điều khiển Điều này phổ biến nhất ở những khu vực có độ ẩm cao hoặc gần biển Trong trường hợp xảy ra sự cố bên trong biến tần, biến tần sẽ ngừng hoạt động hoàn toàn hoặc biến tần không hoạt động ở công suất tối đa Trong cả hai trường hợp, điện năng bị thất thoát

Để giải quyết vấn đề này, chương trình bảo trì phòng ngừa có thể được áp dụng Các cảm biến được sử dụng để định lượng các tình huống bức xạ, nhiệt độ và gió và đo lường sự đáp ứng của toàn bộ hệ thống tại các trạm PV lớn [13].

c Bộ biến tần không khởi động lại sau sự cố trên lưới

Biến tần phải có khả năng khởi động lại sau sự cố mất cân bằng lưới (nếu không có lỗi nào khác) Nếu biến tần không khởi động lại, nhân viên vận hành phải khởi động lại hệ thống Điều này có thể dẫn đến công lao động không cần thiết, mất tiền và thời gian Việc sử dụng một hệ thống giám sát tốt 24/7 là rất quan trọng để phát hiện ra các sự cố càng nhanh càng tốt Tất cả các mô-đun PV được liên kết với biến tần sẽ không thể truyền điện cho đến sự cố được xử lý Biến tần kết nối lưới thường có phần mềm để cài đặt tham số và giám sát hệ thống, phần mềm này có các phương tiện để ghi lại hoạt động của hệ thống và hiển thị trực tuyến một cách từ xa Ngoài ra, một số phần mềm có thể chứa các tín hiệu giám sát bên ngoài như bức xạ và nhiệt độ Các sản phẩm khác nhau có khả năng khác nhau trong các lĩnh vực và lĩnh vực này Hình 2.1 cho thấy một sơ đồ mẫu cho hệ thống giám sát từ xa

Hình 2 1 Hệ thống giám sát biến tần từ xa d Việc tìm kiếm điểm MPPT

Hầu hết tất cả các biến tần hiện nay đều hoạt động dựa trên khái niệm Theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) Chức năng này đã được phát triển với mục đích tối đa hóa khả năng của biến tần Do quy mô của các hệ thống PV lớn ngày nay, một số hàng pin PV được liên kết với nhau theo chuỗi Tuy nhiên, không phải tất cả các chuỗi đều tạo ra cùng một lượng điện do nhiều yếu tố như bóng che, cách đặt khác nhau, lỗi trong bảng điều khiển, v.v Các chuỗi cung cấp giá trị điện áp khác nhau và sự khác biệt giữa các chuỗi liên tục thay đổi Thuật toán MPPT được thiết kế theo cách mà biến tần luôn được kết nối với điện áp cung cấp tối ưu nhất mặc dù có những sự khác biệt này trong điện áp của chuỗi pin PV

Chu kỳ điều khiển của MPPT có ảnh hưởng quan trọng đến hiệu suất sản xuất điện và tính ổn định của hệ thống PV Sơ đồ mẫu và đồ thị để mô tả hệ thống theo dõi MPPT được hiển thị trong Hình 2.2

Hình 2 2 Hệ thống theo dõi điểm MPPT

2.2.2 Sự phát triển của các bộ biến tần thông minh

Khi xem xét các vấn đề trên, ta thấy rằng bộ biến tần PV thông thường không có tính linh hoạt để quản lý khối lượng lớn năng lượng tái tạo và quản lý độ tin cậy của hệ thống Hầu hết các biến tần thông thường tự động ngắt kết nối khỏi mạng ở các điện áp hoặc tần số cụ thể

Trong tiêu chuẩn IEEE 1547 đưa ra các yêu cầu về ngắt kết nối hoàn toàn của biến tần trong một số giá trị điện áp Nếu có sự sụt giảm hoặc tăng đột biến điện áp đạt đến biên độ này, biến tần sẽ ngắt khỏi hệ thống Điều này giống như một sự cố trên thiết bị bảo vệ được lắp đặt trên bộ nạp và kết quả là mất điện toàn bộ Các biến tần thông minh linh hoạt cho những trường hợp này và có thể ngăn ngừa các trường hợp tương tự Khi các biến tần thông thường tắt, các biến tần thông minh có thể tiếp tục cho phép dòng điện chạy qua Bộ biến tần thông minh có các thành phần có thể lập trình từ xa cho phép điều khiển tốc độ dốc, đầu vào và đầu ra của bộ chuyển đổi một cách chính xác Hơn nữa, chúng sẽ không chỉ cắt ra như các biến tần truyền thống vì các ngưỡng chỉnh định của chúng có thể điều chỉnh được

Biến tần thông minh cho phép giao tiếp hai chiều với các trung tâm điều khiển phân phối Ngoài ra, các khả năng tiên tiến như cảm biến điện áp và tần số cho phép bộ biến tần thông minh phát hiện các bất thường của lưới điện và gửi phản hồi đến

các nhà khai thác vận hành Hình 2.3 dưới đây cho thấy một sơ đồ khối chung của hệ thống biến tần PV thông minh

Hình 2 3 Cấu trúc khối chung của các bộ biến tần thông minh

2.2.3 Chức năng của biến tần thông minh

Xem xét các chức năng và yêu cầu của biến tần thông minh để giải quyết đầy đủ các vấn đề thường gặp của biến tần, nó có thể được định nghĩa thành hai phần: chức năng ổn định hệ thống điện và chức năng dựa trên giao tiếp để cải thiện sự thân thiện với người sử dụng Hình 2.4 cho thấy các chức năng phụ của cả hai loại

Hình 2 4 Chức năng của bộ biến tần thông minh

a Chức năng ổn định hệ thống điện

Để đạt được độ ổn định, hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điện cao hơn, cũng như để cải thiện các thuật toán điều khiển, việc trang bị cho các bộ biến tần với các tính năng “thông minh” là rất quan trọng Theo một số nghiên cứu, bảy chức năng biến tần thông minh được liệt kê trong Hình 2.5 có thể ổn định hệ thống điện

Hình 2 5 Bảy chức năng ổn định hệ thống điện

b Các chức năng dựa trên giao tiếp để cải thiện sự thân thiện với người dùng

Hình 2 6 Các chức năng dựa trên giao tiếp

2.2.4 Mô hình biến tần thông minh cho PV và BESS

Một bộ biến tần thông minh được sử dụng để kết nối đầu ra DC của các nguồn năng lượng phân phối (DERs) như PV và BESS vào lưới AC với các chức năng hỗ trợ lưới điện Chức năng này bao gồm việc sử dụng các chức năng công suất phản kháng để cung cấp sự điều chỉnh điện áp cục bộ phù hợp đối với các biến động điện áp do tính không liên tục của DERs Trong phạm vi luận văn này, tôi xem xét chức năng Volt/VAr của bộ biến tần thông minh cho cả PV và BESS để cải thiện khả năng tiếp nhận công suất của mạng điện phân phối

Chế độ chức năng Volt/VAr của bộ biến tần thông minh có thể cung cấp một lượng công suất phản kháng nhất định dựa trên điện áp cục bộ theo đường cong cài đặt điều khiển, như được hiển thị trong Hình 2.7

Hình 2 7 Đường cong cài đặt điều khiển Volt/Var

Từ đường cong cài đặt điều khiển này, bộ biến tần thông minh không cung cấp bất kỳ công suất phản kháng nào trong khoảng deadband (d) Nếu điện áp thấp hơn v2, bộ biến tần thông minh hoạt động ở chế độ cung cấp công suất phản kháng dương Ngoài ra, nếu điện áp cao hơn v3, bộ biến tần thông minh hoạt động ở chế độ hấp thụ công suất phản kháng âm Hơn nữa, khi điện áp nằm giữa v1 và v2 cũng như v3 và v4, bộ biến tần thông minh cung cấp và hấp thụ công suất phản kháng tương ứng theo hàm số độ dốc (m) Thông thường, các điểm cài đặt điều khiển của bộ biến tần thông minh được đặt với các giá trị mặc định [14] Trong luận văn này, các điểm cài đặt điều khiển tối ưu (v1, v2, v3 và v4) cho cả bộ biến tần thông minh PV và BESS được

xác định dựa trên khoảng dead band (d), độ dốc (m) và điện áp tham chiếu (Vr), được biểu diễn như sau:

vdv   

(2.7)

Trong đó Qmax là khả năng phát công suất phản kháng cực đại của biến tần thông minh (kVAr), được xác định dựa trên thông số của biến tần được sử dụng thực tế, trong đó ví dụ loại pin được chọn là Jinko Tiger Pro 520W JKM-520M-7TL4-TV Mỗi tấm pin có thể phát được công suất đỉnh 520W, bài toán được dùng ở đây là nhà máy PV có quy mô 20.000 tấm pin nên Pmax là 20.000x520W tức xấp xỉ 10MW, hệ số cos = 0.8 nên công suất phản kháng của mỗi nhà máy PV lần lượt là Qmax = Ptan = 7.5MVar

Chế độ chức năng Volt/VAr của bộ biến tần thông minh có thể tạo ra công suất phản kháng bằng cách sử dụng chế độ ưu tiên công suất tác dụng (watt) hoặc chế độ ưu tiên công suất phản kháng (Var) Trong chế độ ưu tiên công suất watt, công suất hoạt động được ưu tiên hơn công suất phản kháng Do đó, bộ biến tần thông minh không tạo ra công suất phản kháng khi bộ biến tần thông minh hấp thụ hoặc cung cấp công suất hoạt động với công suất đầy đủ Trong chế độ ưu tiên công suất VAr, công suất phản kháng được ưu tiên hơn việc tạo ra công suất hoạt động Điều này được thực hiện bằng cách giảm công suất hoạt động khi không đủ để tạo ra công suất phản kháng trong bộ biến tần thông minh Tuy nhiên, chế độ này lãng phí công suất hoạt động đã tạo ra Công suất phản kháng đầu ra của bộ biến tần thông minh phụ thuộc

vào công suất hoạt động và kích thước của bộ biến tần Do đó, việc tăng kích thước bộ biến tần có thể khả năng cho công suất phản kháng của bộ biến tần thông minh

Trong luận văn này, chức năng điều khiển Volt/VAr của bộ biến tần thông minh được xem xét, và công suất phản kháng được tạo ra hoặc hấp thụ cả ban ngày và ban đêm cho cả bộ biến tần thông minh PV và BESS

2.3 Tổng quan về hệ thống lưu trữ năng lượng BESS

2.3.1 Giới thiệu tổng quan

Hình 2 8 Hệ thống lưu trữ năng lượng

Hệ thống BESS (Battery Energy Storage System) là một hệ thống lưu trữ năng lượng dựa trên pin lithium-ion hoặc các công nghệ lưu trữ năng lượng khác như pin chì-acid hay pin flow BESS được sử dụng để lưu trữ và cung cấp năng lượng điện trong các ứng dụng hệ thống điện

BESS bao gồm một tập hợp các pin được kết nối với nhau thành các khối pin lớn hoặc các container chứa pin Các khối pin này được kết nối với hệ thống điện và có khả năng lưu trữ năng lượng từ các nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời và gió, hoặc từ mạng điện chính trong các giờ thấp điểm và giải pháp tránh cúp điện

Hệ thống BESS có khả năng lưu trữ năng lượng khi nguồn điện sản xuất vượt quá nhu cầu tiêu thụ và cung cấp năng lượng khi nguồn điện sản xuất không đáp ứng đủ nhu cầu tiêu thụ Điều này giúp cân bằng và điều chỉnh nguồn cung cấp và tiêu thụ năng lượng trong hệ thống điện, giảm thiểu sự không ổn định và tăng tính linh hoạt của lưới điện

Hệ thống BESS đang được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp, thương mại và gia đình, cũng như trong các dự án năng lượng tái tạo và lưới điện thông minh Nó đóng góp vào việc tăng cường tính linh hoạt và hiệu suất của hệ thống điện, cũng như giúp thúc đẩy sự phát triển và tích hợp của nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện chung

2.3.2 Lợi ích của việc tích hợp BESS vào hệ thống điện

Việc tích hợp hệ thống BESS vào hệ thống điện mang lại nhiều lợi ích quan trọng Dưới đây là một số lợi ích chính của việc tích hợp BESS vào hệ thống điện:

- Ổn định và điều tiết tải: BESS có khả năng lưu trữ năng lượng và cung cấp nhanh chóng khi cần thiết, giúp điều tiết tải và cân bằng nguồn cung cấp và tiêu thụ năng lượng Điều này giúp giảm tình trạng quá tải hoặc thiếu nguồn điện trong hệ thống, đồng thời tăng tính ổn định và hiệu suất của lưới điện - Giảm tác động của biến động năng lượng tái tạo: Nguồn năng lượng tái tạo

như điện mặt trời và gió thường có tính không ổn định do sự biến đổi của điều kiện thời tiết BESS có thể lưu trữ dư thừa năng lượng từ các nguồn này khi sản xuất vượt quá nhu cầu và cung cấp năng lượng khi sản xuất không đáp ứng đủ nhu cầu Điều này giúp giảm tác động của biến động năng lượng tái tạo lên hệ thống điện và đảm bảo ổn định nguồn cung cấp điện

- Điều tiết tần số và điều tiết công suất: BESS có khả năng cung cấp dịch vụ điều tiết tần số và điều tiết công suất, giúp duy trì tần số và điện áp ổn định trong lưới điện Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường với nhiều nguồn năng lượng tái tạo không ổn định

- Khắc phục sự cắt giảm nguồn cung cấp: BESS có khả năng cung cấp năng lượng nhanh chóng khi có sự cắt giảm nguồn cung cấp hoặc xảy ra sự cố mất điện Điều này giúp duy trì nguồn điện liên tục cho các thiết bị và hệ thống quan trọng, như các trạm biến áp, bệnh viện hay trung tâm dữ liệu

- Giảm chi phí vận hành và bảo trì: BESS có thể giúp tối ưu hóa hoạt động của hệ thống điện

2.3.3 Bất lợi của việc tích hợp BESS vào hệ thống điện

Mặc dù việc tích hợp hệ thống BESS vào hệ thống điện mang lại nhiều lợi ích, cũng có một số bất lợi cần được xem xét:

- Chi phí đầu tư ban đầu cao: Một trong những bất lợi chính của việc tích hợp BESS là chi phí đầu tư ban đầu cao Hệ thống BESS bao gồm pin và các thiết bị điện tử điều khiển, và chi phí này có thể đáng kể tùy thuộc vào quy mô và công nghệ được sử dụng

- Tuổi thọ và bảo trì pin: Pin trong hệ thống BESS có tuổi thọ giới hạn và yêu cầu bảo trì định kỳ Thời gian sử dụng của pin có thể bị hạn chế và chi phí thay thế pin mới có thể cao Điều này đòi hỏi quản lý và bảo trì cẩn thận để đảm bảo hiệu suất và tuổi thọ tối đa của hệ thống

- Hiệu suất chuyển đổi và tổn thất năng lượng: Trong quá trình chuyển đổi và lưu trữ năng lượng, hệ thống BESS có thể gây mất mát năng lượng Các tổn thất này có thể làm giảm hiệu suất tổng thể của hệ thống và làm tăng chi phí vận hành

- Quản lý và tích hợp vào hệ thống điện: Tích hợp hệ thống BESS vào hệ thống điện hiện có đòi hỏi quản lý và điều chỉnh phức tạp Điều này bao gồm việc tích hợp và tương tác với các phần khác của lưới điện, như các nguồn năng lượng tái tạo khác, trạm biến áp, và hệ thống điều khiển Đảm bảo tích hợp và hoạt động hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp và quản lý cẩn thận

- Vấn đề môi trường: Mặc dù BESS là một hệ thống lưu trữ năng lượng sạch, quá trình sản xuất và tái chế pin có thể gây ra tác động môi trường Việc quản

lý chất thải và tái chế pin cũ cần được thực hiện một cách bền vững và chính sách môi trường phù hợp cần được áp dụng

2.3.4 Mô hình hệ thống BESS

BESSs (Hệ thống lưu trữ năng lượng bằng Pin) bao gồm ngân hàng pin, bộ điều khiển sạc, và bộ biến tần thông minh hai chiều Pin là thành phần chính của BESS, giúp lưu trữ năng lượng điện dưới dạng năng lượng hóa học Trạng thái của pin (SOC), cho biết lượng năng lượng có sẵn trong pin, có thể được tính toán như sau:

động tối đa cho quá trình sạc (UBchi), xả (UBdisi) của BESS và các biến quyết định

nhị phân (σi) tại thời điểm t cụ thể có thể được biểu thị toán học qua các phương trình (2.10)-(2.12) [15]

(2.10)

 

(2.12)

Chương 3: THUẬT TOÁN WAR STRATEGY OPTIMIZATION

3.1 Giới thiệu chung

3.1.1 Giới thiệu thuật toán War Strategy Optimization Algorith (WSO)

Thuật toán WSO [16] là một thuật toán tối ưu hóa metaheuristic mới được Ayyarao và các cộng sự đề xuất vào năm 2022 dựa trên chiến lược quân sự cổ xưa Thuật toán tối ưu hóa War Strategy Optimization (WSO) được dựa trên sự di chuyển chiến lược của quân đội trong cuộc chiến Chiến lược chiến tranh được mô hình hóa như một quá trình tối ưu hóa trong đó mỗi người lính chuyển động đến giá trị tối ưu Thuật toán đề xuất mô hình hai chiến lược chiến tranh phổ biến, chiến lược tấn công và chiến lược phòng thủ Vị trí của các người lính trên chiến trường được cập nhật theo chiến lược được thực hiện

Để cải thiện tính hội tụ và tính ổn định của thuật toán, một cơ chế cập nhật trọng số mới và chiến lược di chuyển lại của người lính yếu được giới thiệu Thuật toán chiến lược chiến tranh đạt được sự cân bằng tốt giữa giai đoạn khám phá và khai thác Một mô hình toán học chi tiết của thuật toán được trình bày Hiệu quả của thuật toán đề xuất được kiểm tra trên 50 hàm thử nghiệm và bốn bài toán kỹ thuật, trong đó nổi bật là bài toán uớc tính tham số của các mô hình điện mặt trời [17]

3.1.2 Ý tưởng xây dựng thuật toán WSO

Các vương quốc cổ xưa duy trì lực lượng quân đội nhằm chống lại cuộc tấn công từ các triều đại khác Quân đội của mỗi vương quốc bao gồm các lực lượng khác nhau như bộ binh, xe ngựa chiến, voi và nhiều loại khác Trong thời chiến, mỗi vương quốc đều xây dựng một chiến lược được gọi là 'Vyuha' để tấn công quân địch và giành chiến thắng, từ đó thiết lập sự ưu thế của mình Vyuha là một mô hình hoặc sắp xếp các lực lượng quân đội khác nhau được sử dụng để chinh phục vương quốc đối thủ trong cuộc chiến [69] Để đảm bảo rằng quân đội đạt được mục tiêu dự định và đạt được thành công,

hoàng đế và chỉ huy của mỗi đơn vị sẽ phối hợp lực lượng của họ theo một mô hình cụ thể Chiến lược chiến tranh được xây dựng dựa trên mục tiêu nhiệm vụ, nguy cơ, khó khăn và triển vọng Chiến lược chiến tranh là quá trình liên tục và linh hoạt trong đó các lực lượng vũ trang phối hợp và chiến đấu với quân địch Chiến lược này có thể thích nghi với những thay đổi trong quá trình chiến tranh Vị trí của vua và chỉ huy quân đội ảnh hưởng liên tục đến vị trí của các binh sĩ Cờ trên xe ngựa của vua và chỉ huy quân đội đại diện cho vị trí của họ, mà tất cả binh sĩ đều có thể nhìn thấy Những binh sĩ trong đội được đào tạo để tuân theo chiến lược dựa trên âm thanh của trống hoặc các dụng cụ nhạc khác Khi một trong số chỉ huy quân đội hy sinh, chiến lược sẽ thay đổi và tất cả các chỉ huy khác phải học cách xây dựng lại và tiếp tục thực hiện chiến lược chiến tranh Mục tiêu của vua là chinh phục vua hoặc nhà lãnh đạo đối thủ, trong khi mục tiêu chính của binh sĩ là tấn công đội quân đối thủ và tiến bộ trong quân hạng Các bước khác nhau trong chiến lược chiến tranh là như sau:

3.1.2.1 Tấn công ngẫu nhiên

Trên chiến trường, quân đội được phân bố một cách chiến lược và tấn công quân địch khắp mọi nẻo đường Người mạnh nhất, có sức tấn công cao nhất, được coi là chỉ huy quân đội hoặc Tư lệnh Vua là người lãnh đạo của các chỉ huy quân đội này

3.1.2.2 Chiến lược tấn công

Mục tiêu chủ yếu của chiến lược này là tấn công đối phương Vua đứng đầu và hướng dẫn quân đội Quân đội xác định những vị trí yếu (không gian tìm kiếm tiềm năng) của đối thủ và tiếp tục tấn công Vua và Tư lệnh di chuyển trong hai chiến xe riêng biệt, được trang trí cờ trên đỉnh Các quân nhân thay đổi vị trí của mình theo vị trí của vua và Tư lệnh Nếu một quân nhân thành công trong việc nâng cao sức mạnh tấn công của mình (giá trị tối ưu), hạng của anh ta sẽ được nâng cao Khi quân nhân tiến bộ, anh ta sẽ trở thành tấm gương tốt cho những người khác Tuy nhiên, nếu vị trí mới không phù hợp để

tham gia trận đấu, quân nhân sẽ quay lại vị trí trước đó của mình Ở đầu trận chiến, quân đội di chuyển trong nhiều hướng và thay đổi vị trí một cách mạnh mẽ

3.1.2.3 Tín hiệu bằng trống

Vua điều chỉnh chiến lược một cách linh hoạt dựa trên tình hình thay đổi trên chiến trường Nhằm thay đổi chiến thuật và điều chỉnh vị trí, một nhóm quân nhân đánh trống theo một nhịp điệu đặc biệt

3.1.2.4 Chiến lược phòng thủ

Mục tiêu chính của chiến thuật này là bảo vệ Vua mà vẫn giữ được sự ổn định trong cuộc chiến Vị chỉ huy hoặc trưởng đội quân đứng đầu và hình thành một chuỗi liên kết bao quanh Vua bằng việc sử dụng quân đội Mỗi lính trong quân đội thay đổi vị trí của mình dựa trên vị trí của các lính gần đó và vị trí của Vua Quân đội cố gắng khám phá một khu vực rộng lớn trên chiến trường (không gian tìm kiếm) để làm lạc đường đối phương Trong suốt cuộc chiến, quân đội linh hoạt thay đổi chiến thuật để gây khó khăn cho đối phương và duy trì sự bất ngờ

3.1.2.5 Thay thế/Đổi chỗ các binh sĩ yếu

Trong cuộc chiến, lính có kỹ năng chiến đấu thấp nhất hoặc lính bị thương có thể được coi như đối thủ Sự thiếu hiệu quả của họ ảnh hưởng đến uy tín của toàn bộ quân đội (hiệu suất thuật toán) Một số lính hy sinh trong chiến tranh và điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả của cuộc chiến Quân đội có hai lựa chọn Một là thay thế những lính bị thương/yếu bằng lính mới Lựa chọn thứ hai là di chuyển lính yếu Điều này đảm bảo anh ta được hướng dẫn và được bảo vệ bởi các lính khác, nhằm duy trì tinh thần và tạo cơ hội chiến thắng trong cuộc chiến

3.1.2.6 Bẫy bởi phe đối lập

Quân đội đối phương áp dụng nhiều chiến lược khác nhau, tùy thuộc vào khả năng của họ, nhằm đánh lừa quân đội đối phương di chuyển theo hướng sai hoặc hướng tới

mục tiêu sai (tối ưu cục bộ)

3.2 Mô hình toán học của chiến lược chiến tranh trong WSO

Tại mỗi vòng lặp, tất cả các lính đều có cơ hội bằng nhau để trở thành Vua hoặc Tư lệnh dựa trên Sức mạnh Chiến đấu của họ (Giá trị Fitness) Cả Vua lẫn Tư lệnh đều đóng vai trò như là Những người lãnh đạo trên Chiến trường Sự di chuyển của Vua và Tư lệnh trong Chiến trường sẽ chỉ dẫn các lính còn lại Có khả năng Vua hoặc Tư lệnh sẽ đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ lính địch (Điểm tối ưu cục bộ) có đủ sức mạnh để vây bắt các Nhà lãnh đạo Để tránh điều này, trong chiến tranh, lính sẽ được chỉ dẫn không chỉ bởi vị trí của Vua hay Tư lệnh mà còn bởi các chiến thuật di chuyển kết hợp của họ

3.2.1 Chiến lược tấn công

Hình 3 1 Chiến lược tấn công trong WSO

Ta thiết kế hai chiến lược chiến tranh Trong trường hợp đầu tiên, mỗi lính cập nhật vị trí dựa trên vị trí của Vua và Tư lệnh Cách cập nhật này được mô tả trong Hình 3.1 Vua sẽ chiếm một vị trí thuận lợi để tiến hành cuộc tấn công lớn vào đối thủ Lính có sức tấn công mạnh nhất hoặc giá trị Fitness cao nhất sẽ được xem như Vua Ban đầu, tất cả các lính có cùng cấp bậc và trọng số Nếu một lính thực hiện thành công chiến lược, cấp bậc của anh ta sẽ tăng lên Trong quá trình chiến tranh diễn ra, cấp bậc và trọng số của tất cả các lính sẽ được cập nhật dựa trên thành công của chiến lược Khi cuộc chiến đến gần hồi kết, vị trí của Vua, Tư lệnh Quân đội và các lính sẽ tiến gần đến mục tiêu và tiếp cận nhau

3.2.2 Cập nhật xếp hạng và trọng số

Sự cập nhật vị trí của mỗi đối tượng tìm kiếm phụ thuộc vào tương tác giữa vị trí của Vua, chỉ huy và cấp bậc của từng người lính Cấp bậc của mỗi người lính dựa trên thành tích thành công của họ trong trận chiến, được điều chỉnh bằng phương trình (3.3), từ đó

ảnh hưởng đến hệ số cân nhắc Wi Cấp bậc của mỗi người lính phản ánh mức độ gần gũi của người lính (đối tượng tìm kiếm) đến mục tiêu (giá trị tối ưu) Đáng chú ý, trong thuật

toán WSO được đề xuất, trọng số (Wi) biến đổi theo hàm mũ với hệ số α, khác với các thuật toán cạnh tranh khác như GWO, WOA, GSA, PSO có sự biến đổi tuyến tính

Nếu lực tấn công (giá trị fitness) tại vị trí mới (Fn) nhỏ hơn vị trí cũ (Fp), người lính sẽ giữ nguyên vị trí cũ

3.2.4 Thay thế/Đổi chỗ các binh sĩ yếu

Trong mỗi vòng lặp, ta xác định những người lính yếu có giá trị tối ưu tệ nhất Đã có nhiều phương pháp thay thế được thử nghiệm Một phương pháp đơn giản nhất là thay thế người lính yếu bằng một người lính ngẫu nhiên, như trong phương trình (3.6)

3.2.5 Các đặc điểm nổi bật của thuật toán đề xuất

- Thuật toán đề xuất đạt được sự cân bằng tốt giữa khám phá và khai thác - Mỗi giải pháp (người lính) có một trọng số duy nhất dựa trên hạng của anh ta - Trọng số của mỗi người lính được cập nhật nếu người lính thành công cải thiện giá trị tối ưu trong quá trình cập nhật Do đó, việc cập nhật trọng số hoàn toàn phụ thuộc vào vị trí của các người lính so với vị trí của Vua và chỉ huy

- Các trọng số sẽ biến đổi không tuyến tính Các trọng số biến đổi ở giá trị lớn trong những vòng lặp đầu và biến đổi ở giá trị nhỏ trong những vòng lặp cuối cùng Điều này dẫn đến việc hội tụ nhanh hơn đến giá trị tối ưu toàn cục

- Quá trình cập nhật vị trí liên quan đến hai giai đoạn Điều này cải thiện khả năng khám phá đến giải pháp tối ưu toàn cục

- Thuật toán đề xuất đơn giản và yêu cầu ít tải tính toán

3.2.6 Khám phá và khai thác

Sự khám phá (đối với tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cục) và khai thác (đối với sự hội tụ) là hai tiêu chí chính trong bất kỳ thuật toán tối ưu hóa metaheuristic nào [18] Một sự cân nhắc tốt giữa hai yếu tố này sẽ làm cho thuật toán mạnh mẽ và hiệu quả hơn Chiến lược tấn công đại diện cho khai thác trong khi chiến lược phòng thủ đại diện cho khám

phá Các yếu tố quan trọng khác cũng ảnh hưởng đến khả năng khám phá và khai thác của thuật toán được đề xuất là:

- Đầu tiên, biến 'rand' có giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1 Biến 'rand' quyết định xem việc di chuyển của người lính có hướng khám phá hay hướng khai thác - Thứ hai, yếu tố r cho phép người dùng linh hoạt lựa chọn giá trị tùy thuộc vào hàm mục tiêu Giá trị r thấp trong khoảng từ (0-0.5) thích hợp cho các hàm đơn điểm và giá trị trong khoảng từ (0.5-1) thích hợp cho các hàm đa điểm

- Thứ ba, sự di chuyển của người lính theo hướng Xrand làm cho thuật toán khám

phá các khu vực quan trọng trong không gian tìm kiếm để đạt được tối ưu toàn cục

- Cuối cùng, yếu tố Wi ảnh hưởng đến hướng tìm kiếm của người lính đến vị trí tốt

nhất có thể Wi khiến người lính di chuyển toàn cục và khám phá, và khi quá trình tìm kiếm tiến triển và đạt đến giai đoạn cuối cùng, nó sẽ khiến người lính chuyển sang hướng khai thác

Hình 3 2 Sơ đồ khối của thuật toán WSO

Hình 3.2 mô tả sơ đồ khối cho thuật toán tối ưu WSO được đề xuất Các trọng số được gán cho mỗi người lính là tương ứng và thay đổi theo từng vòng lặp Người lính có giá trị tối ưu cao sẽ có trọng số thấp hơn, trong khi người lính có giá trị tối ưu thấp sẽ có trọng số cao Khi chiến tranh mới bắt đầu, mỗi người lính di chuyển các bước tiến lớn và trọng số của họ thay đổi nhanh Khi chiến tranh đến gần kết thúc, người lính di chuyển các bước nhỏ để đạt được mục tiêu, và trọng số biến đổi rất ít Do chiến lược được chọn ngẫu nhiên, người lính di chuyển theo hướng ngẫu nhiên và không đi theo sự chỉ đạo chính xác từ Vua Điều này nâng cao khả năng khám phá của thuật toán Khu vực mục tiêu được xác định bởi quân đội vào cuối cuộc chiến (khu vực tìm kiếm tiềm năng) Quân đội bao vây khu vực mục tiêu cũng như Vua và chỉ huy, đồng thời rất gần với mục tiêu Vì vậy, dựa trên các phương trình (16) và (19), toàn bộ quân đội di chuyển một cách chậm rãi và hội tụ đến vị trí mục tiêu Từ đó, ta có thể nói rằng thuật toán này cũng có tính chất khai thác

Thuật toán WSO đã chứng minh được sự ưu việt của mình thông qua 50 hàm cơ bản và so sánh 11 phương pháp tối ưu khác [16] Trong phạm vi của Luận văn, thuật toán WSO được sử dụng để tìm lời giải tối ưu cho bài toán tối ưu vị trí và công suất của các bộ PV và BESS, tối ưu thông số của chức năng Volt/Var của biến tần thông minh ứng với các PV và BESS ở trên Bài toán trên được mô tả chỉ tiết ở chương 4

Chương 4: TỐI ƯU HÓA CÁC THÔNG SỐ BIẾN TẦN CỦA CHỨC NĂNG VOLT-VAR TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

4.1 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm các điểm cơ bản sau:

 Thiết kế bài toán và mô hình tối ưu hóa các thông số của bộ biến tần thông minh  Tìm giải thuật tối ưu thực hiện bài toán

 Mô phỏng bài toán trên phần mềm MATLAB

 Phân tích kết quả mô phỏng, so sánh và đưa ra kết luận

 Mô phỏng trên lưới IEEE 33 nút và đưa ra kết luận, đề xuất triển khai ứng dụng

4.1.1 Mục tiêu tổng quan

- Tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải carbon: Tối ưu hóa hoạt động của biến tần thông minh và Bess cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải khí nhà kính, đóng góp vào mục tiêu bảo vệ môi trường và chống biến đổi khí hậu

- Tăng cường chất lượng điện năng, ổn định và tin cậy hệ thống: Biến tần thông minh và Bess cần được điều chỉnh nhằm duy trì ổn định khi tích hợp nguồn năng lượng tái tạo Điều này bao gồm việc đảm bảo rằng biến tần hoạt động một cách tin cậy và không gây ra những sự cố hay dao động trong hệ thống điện

- Tối ưu hoá hiệu suất năng lượng: Đảm bảo rằng biến tần thông minh được thiết lập và điều chỉnh sao cho tối thiểu hóa tổn thất năng lượng trong quá trình chuyển đổi và truyền tải điện từ nguồn tái tạo vào lưới điện phân phối Điều này có thể bao gồm tối ưu hóa hiệu suất chuyển đổi AC-DC và DC-AC của biến tần

- Xây dựng chiến lược quy hoạch hoá lưới điện: thông qua vị trí tối ưu và công suất của biến tần thông minh và Bess trong hệ thống điện

4.1.2 Mục tiêu cụ thể