Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện: Đánh giá trạng thái theo thời gian thực của lưới điện 220kv miền nam

Giới thiệu lý do chọn đề tài

Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự cố mất điện là do thông tin không chính xác về tình trạng của một mạch điện trong hệ thống Khả năng đánh giá trạng thái hệ thống điện đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động của một hệ thống điện Hiện nay đánh giá trạng thái hệ thống điện đã trở thành nền tảng cho một trung tâm điều khiển hiện đại, đánh giá trạng thái đã đạt được một vai trò hoàn toàn mới đó là nền tảng cho việc tạo và vận hành thị trường điện thời gian thực trong các hệ thống điện vì cuối cùng thị trường phải lấy giá trị từ thông tin thời gian thực Ngày nay, các công cụ đánh giá trạng thái có thể được tìm thấy ở hầu hết các trung tâm điều khiển hệ thống điện

Hiện nay, Chính phủ đã ban hành các văn bản pháp luật nhằm quy định việc xây dựng, phát triển và vận hành thị trường điện ở Việt Nam Giai đoạn này, Bộ Công thương và Tập đoàn điện lực Việt Nam đang tập trung xây dựng thị trường bán buôn điện cạnh tranh và mục tiêu đưa vào vận hành chính thức từ năm 2019 Để thực hiện tốt việc vận hành thị trường bán buôn điện cạnh tranh từ 2019, làm bản lề cho những năm tiếp theo cần thỏa mãn được rất nhiều các yêu cầu với các giải pháp cụ thể như việc tham gia thị trường của nhóm thủy điện đa mục tiêu, nhóm BOT, các tinh toán lưới điện trong thị trường điện thông qua các tinh toán lưới điện của hệ thống quản lý năng lượng (EMS) và tiến tới thay đổi chu kì tính toán giảm xuống 30 phút (2019),

5 phút (2022) Để giải quyết các vấn đề trên, lưới điện cần được giám sát liên tục để duy trì hoạt động bình thường và đảm bảo an ninh Cần có các biến trạng thái mô tả hoàn toàn được các tình trạng của lưới và bộ đánh giá cần được sử dụng để đánh giá các biến trạng thái để cung cấp cho Trung tâm Điều độ phương tiện để điều khiển và vận hành một cách tối ưu hệ thống điện Do đó đề tài được thực hiện để góp phần vào việc thiết lập đánh giá trạng thái hệ thống điện, tính toán trào lưu công suất phục vụ cho các điều độ viên trong việc vận hành an toàn, ổn định và kinh tế

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong

Vấn đề sẽ được nghiên cứu

Để đảm bảo vận hành hệ thống điện an toàn và ổn định cần duy trì hệ thống điện ở trạng thái hoạt động bình thường bằng cách liên tục theo dõi dòng điện chạy trong đường dây và điện áp tại các thanh cái Duy trì tần số trong giới hạn cho phép, duy trì công suất trên các đường dây gần với giá trị theo lịch trình định sẵn Để vận hành và điều khiển kinh tế cần thông qua việc điều khiển thời gian thực Đề tài nghiên cứu sẽ xây dựng công cụ đánh giá trạng thái trong hệ thống điện Giới thiệu chức năng đánh giá trạng thái dẫn đến việc thành lập của hệ thống quản lý năng lượng, hiện đã được trang bị với nhiều chức năng ứng dụng khác Công cụ đánh giá trạng thái trực tuyến để xác định trạng thái hoạt động hiện tại của hệ thống, đánh giá trạng thái tạo điều kiện giám sát chính xác và hiệu quả các hạn chế vận hành và cung cấp một cơ sở dữ liệu thời gian thực đáng tin cậy của hệ thống, bao gồm cả trạng thái hiện có dựa trên đó các chức năng đánh giá, đảm bảo an ninh có thể được triển khai một cách đáng tin cậy Phân tích các trường hợp dự phòng và để xác định sửa các lỗi cần thiết, cung cấp một bộ thông số cho công tác tính toán các bài toán như trào lưu công suất, tối ưu trào lưu công suất, tính toán dự phòng sát với thời gian thực nhất Đề tài muốn giới thiệu cách thức tiếp cận chủ đề tính toán hệ thống thời gian thực dưới góc độ của việc xây dựng thuật toán đánh giá trạng thái (SE - State Estimation) từ các dữ liệu thu thập được từ hệ thống SCADA và tiến hành giải bài toán trào lưu công suất nhằm mục đích giúp đánh giá trạng thái hệ thống điện giúp người vận hành có thể thao tác, vận hành trực tiếp một hệ thống điện từ dữ liệu SCADA một cách an toàn, chính xác và tin cậy đồng thời phục vụ công tác vận hành thị trường điện thời gian thực.

Tính cấp thiết của đề tài

Trong quá trình vận hành hệ thống điện, người điều hành cần thông tin chính xác về chế độ làm việc để phục vụ các tính toán phương thức ngắn hạn như:

- Tính toán trào lưu công suất

- Tối ưu trào lưu công suất

- Xác định cấu trúc lưới

- Các bài toán về thị trường điện

Do đó cần có phương pháp đánh giá trạng thái để từ đó có thể xác định được toàn bộ thông số làm việc khác của hệ thống điện như thông tin cấu trúc lưới, điện áp nút, trào lưu công suất trên đường dây

Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu

Kết quả của một ứng dụng mô phỏng hệ thống điện được đánh giá là tin cậy phụ thuộc nhiều vào chất lượng tín hiệu SCADA, dữ liệu đầu vào của bài toán Do đó đề tài sẽ thực hiện tính toán trào lưu công suất thời gian thực cho lưới 220kV khu vực miền Nam để đảm bảo cho bài toán đánh giá trạng thái có một kết quả tốt nhất.

Phương pháp nghiên cứu

- Thu thập dữ liệu từ SCADA lưới 220kV khu vực miền Nam

- Đánh giá trạng thái để tìm ra bộ thông số sát nhất với chế độ vận hành hệ thống điện

- Tính toán trào lưu công suất thời gian thực từ kết quả thu được sau khi có bộ thông số từ công cụ đánh giá trạng thái hệ thống điện

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Việc đánh giá trạng thái hệ thống điện sẽ cung cấp cơ sở cho ra quyết định và giám sát realtime Từ đó dữ liệu được sử dụng để thực hiện các bài toán phân tích lưới điện thời gian thực như:

- Tự động điều khiển và tự động hệ thống điện

- Điều khiển tự động việc phát cũng như tần số tải đảm bảo kinh tế

- Tối ưu điều khiển công suất phát giữa các vùng

- Vận hành tối ưu và kinh tế hệ thống máy phát

- Ra quyết định vận hành hiệu quả cải thiện chất lượng cung cấp điện

- Tối ưu mạng truyền tải

- Lập lịch trao đổi công suất giữa các vùng

- Phân bố nguồn tối ưu

- Có tổng quan về nguồn, trao đổi, dự trữ tức thời

- Cải thiện chất lượng cung cấp và độ tin cậy của hệ thống

- Dự báo tải và các loại tải

- Lập kế hoạch dựa trên dự báo

- Tính toán mức tiêu thụ nhiên liệu, chi phí sản xuất và lượng khí thải

Kết quả

- Xây dựng mô hình thời gian thực của lưới điện 220kV khu vực miền Nam

- Đánh giá trạng thái lưới điện 220kV miền Nam

- Tính toán trào lưu công suất dựa trên kết quả đánh giá trạng thái của lưới điện 220kV khu vực miền Nam

- Xây dựng công cụ hỗ trợ đánh giá trạng thái hệ thống điện đảm bảo vận hành hệ thống điện an toàn, ổn định, tin cậy, kinh tế

Bố cục luận văn

Bố cục của đề tài bao gồm những nội dung chính sau:

Chương 2: Mô hình toán học và phương pháp giải

Chương 3: Quá trình đánh giá trạng thái lưới điện

Chương 4: Xây dựng mô hình hóa mạng điện, đánh giá trạng thái lưới điện

Chương 5: Đánh giá trạng thái lưới điện 220kV miền Nam

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển của đề tài

GIỚI THIỆU CHUNG

Cấu trúc hệ thống SCADA/EMS

Hệ thống điện được vận hành bởi người điều hành hệ thống từ các trung tâm điều khiển Mục tiêu chính của người điều hành hệ thống là duy trì hệ thống điện ở trạng thái an toàn, ổn định bởi các điều kiện hoạt động khác nhau trong quá trình vận hành hằng ngày Hoàn thành mục tiêu này đòi hỏi phải theo dõi liên tục các điều kiện hệ thống, xác định trạng thái vận hành và xác định các dự phòng cần thiết trong trường hợp trạng thái hệ thống không được đảm bảo, các hành động này được xem là phân tích bảo vệ cho hệ thống Hoạt động đầu tiên của phân tích bảo vệ là theo dõi trạng thái hiện tại của hệ thống, điều này liên quan đến việc thu thập dữ liệu đo từ tất cả các phần của hệ thống và sau đó xử lý chúng để xác định trạng thái hệ thống Máy tính chủ SCADA tại trung tâm điều khiển sẽ nhận các dữ liệu đo từ tất cả các thành phần hệ thống thông qua một trong số các loại liên kết truyền thông như cáp quang, vệ tinh…

Hình 1.1: Cấu hình hệ thống SCADA/EMS [1]

Các dữ liệu đo nhận được tại trung tâm điều khiển sẽ bao gồm công suất đường dây, điện áp nút và cường độ dòng điện, điện áp đầu ra máy phát, tải, trạng thái máy cắt và các thiết bị đóng cắt, nấc phân áp máy biến áp và giá trị cũng như trạng thái các tụ điện, kháng điện Những dữ liệu này được xử lý bởi công cụ đánh giá trạng thái để lọc nhiễu từ các thiết bị đo và phát hiện các lỗi sai số Giải pháp đánh giá trạng thái sẽ cung cấp đánh giá về trạng thái hệ thống dựa trên các phép đo có sẵn và trên mô hình hệ thống được giả định Bộ dữ liệu thông số sau khi được đánh giá trạng thái sẽ được sử dụng cho tất cả các chức năng ứng dụng của hệ thống EMS như tính toán trào lưu công suất, phân tích dự phòng, tự động điều khiển công suất tổ máy phát, dự báo phụ tải và tính toán tối ưu…

EMS là hệ thống máy tính sử dụng để điều khiển tự động, giám sát và cung cấp các tiện ích cho hệ thống EMS cung cấp cơ sở cho ra quyết định và giám sát realtime và dữ liệu để có thể thực hiện nghiên cứu để lập kế hoạch, tối ưu hóa, kế hoạch bảo trì, phân tích xu hướng và dự báo tiêu thụ hàng năm Các thành phần cơ bản trong một hệ thống SCADA/EMS:

- Hệ thống điện bao gồm máy phát điện, máy biến áp, đường dây truyền tải, tải khác nhau cho ngành công nghiệp và người tiêu dùng Các mô-đun SCADA bao gồm phần cứng cơ bản để đo lường, giám sát và bảo vệ hệ thống điện SCADA giám sát thông tin từ hệ thống điện thông qua BT, CT, vv…, thu thập dữ liệu và gửi chúng đến EMS

- Phần mềm là các ứng dụng phân tích lưới điện Cả hai chức năng on-line và off-line có thể được thực hiện trong một hệ thống EMS Các điều độ viên gửi tín hiệu hệ thống điện thông qua SCADA tới EMS Các chức năng online bao gồm các chức năng điều khiển vòng kín chủ yếu như điều khiển tự động công suất tổ máy phát (AGC), điều khiển tần số (LFC), điều khiển công suất phản kháng (điều khiển volt-var) Các chức năng off-line như tính toán kinh tế và luồng tải, ước lượng trạng thái, đánh giá an toàn…

Hình 1.2: Luồng thông tin EMS

Lợi ích của EMS là dựa trên đám mây trên cơ sở là khả năng tiếp cận, linh hoạt và thuận tiện để có thể truy cập và quản lý hệ thống từ xa từ bất cứ nơi nào làm cho các quy trình hiệu quả hơn và mang lại sức mạnh để phản hồi nhanh chóng với các

(SUPERVISORY CONTROL AND DATA ACQUISITION)

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong sự cố Ngoài ra, quan trọng đối với các doanh nghiệp có nhiều nhà máy hoặc tòa nhà, EMS cho phép theo dõi và quản lý dữ liệu năng lượng từ tất cả các cơ sở từ cùng một nền tảng trực tuyến, lấy số đo từ đồng hồ được cài đặt Với hệ thống SCADA thì chỉ có thể đọc dữ liệu từ trang web mà nó được cài đặt và phần cứng được kết nối với mạng cục bộ này

Hệ thống điều khiển phần mềm quản lý năng lượng thông minh này được thiết kế để giảm tiêu thụ năng lượng, cải thiện việc sử dụng hệ thống, tăng độ tin cậy và dự đoán hiệu suất của hệ thống điện cũng như tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng để giảm chi phí.

Đánh giá trạng thái

Ban đầu hệ thống điện chỉ được giám sát bởi các hệ thống điều khiển giám sát Đây là những hệ thống điều khiển mà về cơ bản là giám sát và kiểm soát tình trạng máy cắt tại các trạm biến áp Đầu ra của máy phát và tần số hệ thống cũng được theo dõi cho các mục đích điều khiển công suất tổ máy phát và vận hành tối ưu về mặt kinh tế Các hệ thống điều khiển giám sát này sau đó đã được tăng cường bởi khả năng thu thập dữ liệu trên toàn hệ thống thời gian thực, cho phép các trung tâm điều khiển thu thập tất cả các loại dữ liệu tương tự và dữ liệu trạng thái từ hệ thống điện Đây là cơ sở của hệ thống SCADA đầu tiên Các chức năng ứng dụng khác nhau như phân tích dự phòng, tính toán tối ưu không thể được thực thi mà không biết các điều kiện vận hành thời gian thực của hệ thống Tuy nhiên, thông tin được cung cấp bởi hệ thống SCADA có thể không phải lúc nào cũng đáng tin cậy do các lỗi trong các phép đo, nhiễu đường truyền v.v Hơn nữa, dữ liệu của hệ thống có thể không cho phép trích xuất trực tiếp trạng thái hoạt động tương ứng của hệ thống, ví dụ góc pha điện áp tại các nút thường không được đo và không phải tất cả các giá trị cường độ dòng điện đều có sẵn Ngoài ra, có thể không khả thi về mặt kinh tế đối với tất cả các phép đo có thể ngay cả khi chúng có sẵn từ các điểm đo tại các trạm biến áp hay thiết bị Chức năng đánh giá trạng thái đã mở rộng khả năng của các máy tính hệ thống SCADA, dẫn đến việc thành lập hệ thống quản lý năng lượng, giờ đây các hệ thống EMS sẽ được trang bị chức năng đánh giá trạng thái bên cạnh đó là các chức năng ứng dụng khác để phân tích vận hành lưới điện một cách an toàn, ổn định và kinh tế

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong Để có thể thực hiện một mô hình hóa thời gian thực cần thiết lập cơ sở dữ liệu động Điều này được thực hiện bởi chức năng thu thập dữ liệu, xử lý cả dữ liệu tương tự và trạng thái Các phép đo tương tự bao gồm cường độ điện áp, góc pha, công suất và cường độ dòng điện, trong khi dữ liệu trạng thái bao gồm các dữ liệu liên quan đến cấu hình mạng, trạng thái của các thiết bị trong hệ thống Cơ sở dữ liệu tĩnh chứa dữ liệu cấu hình cơ bản của mạng điện Nếu một biến trạng thái có thể được tính từ dữ liệu có sẵn (cả động và tĩnh), thì nó được coi là có thể quan sát được Đánh giá trạng thái là một chức năng được tích hợp trong các hệ thống quản lý năng lượng được sử dụng để xây dựng mô hình cho phần có thể quan sát được của hệ thống Với một mức dự phòng thích hợp về dữ liệu đo thu thập được, đánh giá trạng thái có thể loại bỏ ảnh hưởng của dữ liệu xấu và cho phép mất dữ liệu tại các điểm đo tạm thời mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng của các giá trị được ước tính Đánh giá trạng thái chủ yếu được sử dụng để lọc dữ liệu dư thừa, để loại bỏ các phép đo không chính xác và để tạo ra các đánh giá trạng thái đáng tin cậy, mặc dù ở một mức độ nhất định, nó cho phép xác định các giá trị trong các phần của mạng không được đo trực tiếp Các chức năng phân tính lưới điện như tính toán trào lưu, tính toán dự phòng, tính toán tối ưu và mô phỏng đào tạo điều độ viên đều dựa vào chất lượng của mô hình mạng thời gian thực thu được thông qua đánh giá trạng thái và thêm nhiều chức năng mới cần thiết cho sự xuất hiện thị trường điện Để xác định trạng thái hoạt động hiện tại của hệ thống, công cụ đánh giá trạng thái tạo điều kiện giám sát chính xác và hiệu quả các hạn chế vận hành bằng định lượng như mức mang tải các đường dây hoặc điện áp tại các nút Công cụ cung cấp một cơ sở dữ liệu thời gian thực đáng tin cậy của hệ thống, bao gồm cả trạng thái hiện có dựa trên đó, các chức năng đánh giá an ninh hệ thống điện có thể được triển khai một cách đáng tin cậy để phân tích các tình huống dự phòng và để xác định bất kỳ sự điều chỉnh cần thiết nào

Một bộ đánh giá trạng thái điển hình bao gồm một số chức năng sau:

 Xác định cấu trúc lưới (NTP): Là chức năng xác định sự kết nối lưới điện bằng cách kiểm tra trạng thái của các thiết bị đóng cắt, sau đó đưa ra cấu hình hệ

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong thống điện và nhận diện các lưới điện vận hành độc lập hay các thiết bị bị tách ra khỏi hệ thống

 Phân tích khả năng quan sát: Xác định xem một giải pháp đánh giá trạng thái cho toàn bộ hệ thống có thể thu được bằng cách sử dụng bộ dữ liệu đo có sẵn Xác định các nhánh không quan sát được và các đảo có thể quan sát được trong hệ thống nếu có tồn tại

 Đánh giá trạng thái: Cung cấp các ước lượng cho các biến trạng thái của hệ thống bằng cách sử dụng những thông tin có tính dư thừa đo đạc trên hệ thống điện thời gian thực bao gồm: các khai báo cấu hình hệ thống điện, trạng thái đóng mở các thiết bị đóng cắt từ SCADA, các tín hiệu đo lường từ SCADA để xác định toàn bộ thông tin đang vận hành thời gian thực

 Xử lý dữ liệu xấu: Phát hiện sự tồn tại của lỗi trong các tín hiệu đo Xác định và loại bỏ các phép đo xấu với điều kiện là có đủ dự phòng trong các tín hiệu đo được thu thập

 Xử lý thông số và lỗi cấu trúc: Ước tính các thông số của mạng điện, chẳng hạn như thông số mô hình đường dây truyền tải, nấc phân áp, thông số máy biến áp, tụ điện Phát hiện lỗi cấu trúc trong cấu hình mạng và xác định trạng thái máy cắt bị lỗi với điều kiện là có đủ dự phòng các tín hiệu đo

Hệ thống điện được liên tục theo dõi để duy trì các điều kiện hoạt động ở trạng thái bình thường và an toàn, chức năng đánh giá trạng thái được sử dụng cho mục đích này Nó xử lý các phép đo dự phòng để cung cấp ước tính tối ưu về trạng thái hoạt động hiện tại của hệ thống điện Công cụ đánh giá trạng thái cũng hoạt động như bộ lọc để xử lý các tín hiệu đo, dữ liệu và thông tin khác không chính xác nhận được từ hệ thống SCADA.

Kết luận

Chương 1 của đề tài đã giới thiệu một cách tổng quan về cấu trúc hệ thống quản lý năng lượng, đồng thời cũng trình bày một cách khái quát nhất về chức năng đánh giá trạng thái, một công cụ quan trọng được sử dụng để liên tục theo dõi và góp phần duy trì hệ thống điện luôn vận hành an toàn, ổn định Trong chương tiếp theo, sẽ trình

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong bày chi tiết hơn về mô hình toán cũng như một số phương pháp giải thường được sử dụng đối với bài toán SE

MÔ HÌNH TOÁN HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP GIẢI

Mô hình toán học

Mô hình cơ bản của bài toán đánh giá trạng thái:

- z: Các thông số thu được từ các thiết bị đo lường

- h: Hàm số của thông số đo theo các biến trạng thái x

- x: Biến trạng thái: Điện áp và góc pha các nút

- e: Sai số thiết bị đo

Các giả thiết của bài toán:

- Cấu trúc của lưới điện (topology) đã biết

- Hệ thống điện trong trạng thái gần như xác lập với các thông số thay đổi chậm

- Sai số của thiết bị đo

+ Tuân theo phân bố Gauss với các giá trị phương sai ϭi (biết trước)

+ Sai số các thiết bị đo là độc lập với nhau

- Số điểm đo (m) lớn hơn số biến trạng thái cần xác định (n)

- Có ít nhất n điểm đo độc lập trong m điểm đo

Phương pháp bình phương cực tiểu có trọng số

Bài toán SE sẽ tối thiểu hóa hàm số sau:

Trong đó W là ma trận đường chéo chứa các trọng số:

R = ⋱ = diag ( , …, , …, ) Để tìm min J(x) ta có:

( ) = ( ) = − ( ) [ − ℎ( )] = 0 (2.3) Trong đó: H(x) là hàm vector trạng thái Jacobian

Khai triển Taylor cấp 1 g(x) ta có: g(x) = g(x k ) + G(x k )( x - x k ) (2.5)

Véc tơ biến trạng thái có thể được xác định bằng một số phương pháp sau: a Phương pháp Newton

Trong đó: k: chỉ số lặp x k : vector trạng thái ở lần lặp k

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong g(x k ): điều kiện tối ưu bậc nhất ở lần lặp k

G( ) = = ( ) ( ) (2.7) Điều kiện để bài toán có nghiệm: Hệ thống quan sát được Đặc điểm của phương trình (2.6):

- Là hệ phương trình đại số tuyến tính kích thước lớn (với các hệ thống điện thực tế)

- Tốc độ tính toán phụ thuộc kích thước ma trận G, kỹ thuật giải (thừa số hoá tam giác, Cholesky, Orthogonal, SVD …) b Phương pháp tách biến

- Dựa trên đặc tính X/R cao của lưới điện truyền tải cao áp/siêu cao áp

- Cho phép giải tách biệt các biến về góc và biên độ

- Có tốc độ tính toán nhanh hơn phương pháp Newton đầy đủ

- Ma trận G chỉ phụ thuộc vào thông số R, X, B của lưới điện (giả thiết điện áp nút gần bằng 1pu)

- Cải thiện khả năng hội tụ

Kết luận

Chương 2 của đề tài đã trình bày một cách khái quát về mô hình toán học của bài toán đánh giá trạng thái và một số phương pháp giải thường được áp dụng Qua đó có thể thấy phương pháp phổ biến thường được sử dụng để giải bài toán đánh giá trạng thái hiện nay là bình phương cực tiểu có trọng số Chương tiếp theo của đề tài sẽ trình bày về quá trình đánh giá trạng thái của mạng điện

QUÁ TRÌNH ĐÁNH GIÁ TRẠNG THÁI LƯỚI ĐIỆN

Thu thập dữ liệu

Trạng thái của hệ thống bao gồm tập hợp các biến, từ đó có thể xác định được toàn bộ thông số làm việc khác của hệ thống điện, một phần các thông số có thể thu thập được thông qua hệ thống SCADA như:

- Trào lưu công suất trên đường dây

- Điện áp nút: Mô đun, góc pha

- Thông tin cấu trúc lưới

- Trào lưu công suất nút tải

- Vị trí nấc phân áp của máy biến áp

Ngoài ra tùy số lượng điểm đo được thu thập còn cần bổ sung các phép đo giả, việc bổ sung các phép đo giả sẽ được xem xét tùy hệ thống Quy trình đặt vị trí đo thêm một bộ các phép đo giả là để làm cho toàn bộ hệ thống có thể quan sát được

Hình 3.1: Quá trình đánh giá trạng thái của mạng điện

Thông thường để mô hình hóa thời gian thực mạng điện có thể tiến hành trích xuất mô hình thời gian thực từ bộ dữ liệu có sẵn và được phân tách thành hai bài toán con chính: xử lý dữ liệu trạng thái (trạng thái của các thiết bị chuyển mạch) và xử lý dữ liệu tương tự (điện áp, trào lưu công suất, cường độ điện áp) Trong quá trình xử lý cấu trúc lưới (NTP) trạng thái của thiết bị chuyển mạch được xử lý bằng mô hình mạng bus-section/ switching-device Trong quá trình phân tích khả năng quan sát và đánh giá trạng thái, cấu trúc lưới và thông số của mạng điện được coi là đã có và dữ liệu tương tự được xử lý bằng mô hình mạng bus/branch Kiểm tra tính nhất quán dữ liệu được thực hiện với dữ liệu logic được kiểm tra bởi bộ xử lý cấu trúc lưới và dữ liệu tương tự được kiểm tra bởi công cụ đánh giá trạng thái Đề tài sẽ tiến hành trích xuất dữ liệu từ lưới điện 220kV khu vực miền Nam.

Xác định cấu trúc lưới

Xác định cấu trúc lưới là quá trình nhận thông tin về các trạng thái các máy cắt từ dữ liệu được thu thập từ SCADA NTP giúp xác định được cách các bus vật lý được kết nối với nhau từ đó giảm bớt số bus trong tính toán hệ thống điện

Một số chức năng EMS sử dụng thông tin kết nối mạng do NTP tạo ra, mặc dù ở đây mối quan tâm chính là đánh giá trạng thái Điều này làm cho ứng dụng đánh giá trạng thái khác với các ứng dụng mạng khác là không chỉ kết nối mạng mà còn cả vị trí của các thiết bị đo quan sát được trong mạng điện

Cơ sở dữ liệu được giả sử rằng chứa mô tả đầy đủ về mô hình mạng và vị trí của các thiết bị quan sát được theo các phần của nút và thiết bị đóng cắt Trạng thái của các thiết bị đóng cắt có thể được nhập bằng tay hay thu thập từ dữ liệu trạng thái của hệ thống SCADA Xử lý cấu trúc liên kết thông thường được thực hiện trước khi đánh giá trạng thái và các chức năng liên quan khác như phân tích quan sát và xử lý dữ liệu xấu, một khi cấu trúc liên kết mạng được biết đến, đánh giá trạng thái giả định rằng cấu trúc liên kết này là chính xác và tiến hành đánh giá trạng thái và xác định dữ liệu xấu tương tự bất cứ khi nào có thể (khi dự phòng dữ liệu về điểm đo cho phép điều này) Một trong những chức năng của bộ xử lý cấu trúc lưới là chuyển đổi mô hình bus-section/ switching-device thành mô hình bus/branch theo yêu cầu của công cụ đánh giá trạng thái và cho các chức năng phân tích mạng khác Một chức năng thứ

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong hai được thực hiện bởi NTP là gán các thiết bị đo quan sát được cho các thành phần của mô hình mạng bus/branch được xác định

Hình 3.2: Quá trình xác định cấu trúc lưới

Bộ xử lý cấu trúc lưới xác định các đảo mở rộng trong đó các thiết bị chuyển mạch xuất hiện trong cơ sở dữ liệu để có thể được trình bày rõ ràng Tình trạng không xác định và nghi ngờ của các thiết bị cũng được trình bày trong mô hình Biểu diễn rõ ràng như vậy tạo điều kiện cho việc xử lý dữ liệu xấu, vì lỗi trạng thái có thể sẽ xuất hiện trong đánh giá trạng thái và do đó sẽ không được hiểu thành lỗi trong các giá trị đo

Lỗi cấu trúc lưới có thể chia làm 2 loại:

 Lỗi ảnh hưởng đến trạng thái đường dây: Các lỗi ảnh hưởng đến trạng thái đường dây và máy biến áp Lỗi này xảy ra khi một thành phần mang năng lượng như máy phát bị loại bỏ khỏi mô hình tính toán Các đường dây liên quan sẽ ảnh hưởng đến trạng thái một hay nhiều máy cắt

 Lỗi cấu hình: Lỗi này liên quan đến các trạng thái các máy cắt có mục đích liên kết giữa 2 bus trong cùng một trạm Vì liên kết giữa 2 bus là CB nên sẽ không có giá trị trở kháng liên quan.

Phân tích khả năng quan sát

Đánh giá trạng thái hệ thống điện sử dụng tập hợp các phép đo có sẵn để đánh giá trạng thái hệ thống Với một tập hợp các phép đo và vị trí của chúng, phân tích khả năng quan sát của mạng sẽ xác định xem có thể tìm thấy một ước tính duy nhất cho trạng thái hệ thống hay không Phân tích này có thể được thực hiện ngoại tuyến

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong trong giai đoạn đầu của quá trình SE, để kiểm tra tính đầy đủ của cấu hình đo hiện có Nếu hệ thống được phát hiện là không thể quan sát được, thì các đồng hồ đo bổ sung các điểm đo giả có thể phải được đặt tại các vị trí cụ thể Phân tích khả năng quan sát cũng được thực hiện trực tuyến, trước khi chạy quá trình SE Nó đảm bảo rằng có thể thu được ước lượng trạng thái bằng cách sử dụng tập hợp các phép đo nhận được ở lần quét đo cuối cùng Các lỗi liên quan đến đường truyền, thay đổi cấu trúc liên kết hoặc hỏng thiết bị đo đôi khi có thể dẫn đến các trường hợp không thể ước tính được trạng thái của toàn bộ hệ thống Sau đó, hệ thống sẽ chứa một số đảo có thể quan sát được biệt lập, mỗi đảo có tham chiếu góc pha phụ thuộc vào phần còn lại Phân tích khả năng quan sát của mạng cho phép phát hiện các trường hợp như vậy và xác định tất cả các đảo có thể quan sát hiện tại trước khi thực hiện ước tính trạng thái

Các hệ thống được thiết kế để có thể quan sát được trong hầu hết các điều kiện vận hành, mặc dù khả năng không quan sát tạm thời vẫn có thể xảy ra do thay đổi cấu trúc mạng không lường trước được hoặc lỗi trong hệ thống đường truyền

Khả năng quan sát của một mạng nhất định được xác định bởi loại và vị trí của các phép đo có sẵn cũng như cấu trúc liên kết của mạng Phân tích khả năng quan sát cũng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các biến nút Vectơ biến thiên được ký hiệu là x và biểu diễn vectơ độ lớn và góc pha của tất cả các điện áp trên bus trong hệ thống Xem xét mô hình đo lường tuyến tính hóa, trong đó các lỗi đo được bỏ qua do sự không liên quan của chúng trong phân tích khả năng quan sát:

Trong đó: Δz = z – h(x0) sai số giữa vector đo lường và giá trị ước lượng tại x0 Δx = x – x0

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong Δx có thể tính được nếu rank(H) = n (n là tổng số trạng thái)

Xử lý dữ liệu xấu

Một trong những chức năng thiết yếu của SE là phát hiện các lỗi đo lường, để xác định và loại bỏ nếu có thể Các phép đo có thể có sai số do vì nhiều lý do khác nhau Sai số ngẫu nhiên thường tồn tại trong các phép đo do độ chính xác của máy đo và đường truyền Với điều kiện là có đủ dự phòng giữa các phép đo, các lỗi như vậy sẽ được lọc bởi SE Bản chất của hành động lọc này sẽ phụ thuộc vào phương pháp ước tính cụ thể được sử dụng

Khi sử dụng phương pháp ước lượng WLS, việc phát hiện và xác định dữ liệu xấu chỉ được thực hiện sau quá trình ước lượng bằng cách xử lý các phần dư của phép đo Phân tích về cơ bản dựa trên các thuộc tính của các phần dư này, bao gồm cả phân phối xác suất

Dữ liệu xấu có thể xuất hiện theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào loại, vị trí và số lượng phép đo bị lỗi Chúng có thể được phân loại thành:

 Dữ liệu xấu đơn lẻ: Chỉ một trong các phép đo trong toàn bộ hệ thống sẽ có một sai số lớn

 Nhiều dữ liệu xấu: Nhiều phép đo sẽ bị lỗi

Nhiều dữ liệu xấu có thể xuất hiện trong các phép đo có phần dư tương quan chặt chẽ hoặc yếu Các phép đo có tương quan chặt chẽ là các phép đo có sai số ảnh hưởng đáng kể đến giá trị ước tính của nhau, khiến cho giá trị tốt cũng xuất hiện sai số khi phép đo còn lại có sai số lớn Các ước tính của các phép đo với các phần dư tương quan yếu không bị ảnh hưởng đáng kể bởi các sai số khác Khi các phần dư của phép đo có tương quan chặt chẽ thì sai số của chúng có thể phù hợp hoặc không Lỗi phù hợp là những lỗi xuất hiện đồng nhất với nhau

Khi một mô hình đánh giá trạng thái không mang lại các ước tính với mức độ chính xác tương thích với độ lệch chuẩn của các đại lượng ước tính, có thể đi đến kết luận rằng các đại lượng đo có chứa dữ liệu giả hoặc mô hình không phù hợp Các kỹ thuật cơ bản thường được sử dụng để phát hiện, xác định và xử lý dữ liệu xấu bao gồm:

 Xử lý bằng các phép tính sơ bộ

Kiểm tra điều kiện thoả mãn phương trình Kirkhop 1 với các trào lưu công suất trên các nhánh nối đến cùng một thanh cái

 Xử lý sai số bằng Chi-square test

Với các giả thiết về phương sai của sai số (σi) với các điểm đo, J(x) sẽ tuân theo phân bố Chi-square

Nếu không thoả mãn, ít nhất một trong các điểm đo có sai số vượt so với giả thiết

 Tìm kiếm điểm đo lỗi bằng đánh giá sai số ri = zi – h(xi), i=1,…,m (3.4) Tính toán phần dư chuẩn hóa ri N = | |

Tìm k sao cho rk N lớn nhất trong số tất cả giá trị của ri N, i = 1, , m

Nếu ri N > c, thì phép đo thứ k sẽ bị nghi ngờ là dữ liệu xấu

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HÓA MẠNG ĐIỆN, ĐÁNH GIÁ TRẠNG THÁI LƯỚI ĐIỆN

Xây dựng mô hình mạng điện

Matpower là một toolbox sử dụng trong chương trình Matlab để giải các bài toán phân bố công suất và phân bố công suất tối ưu Đề tài sẽ tiến hành mô phỏng lưới điện bằng Matpower

Format file dữ liệu trong Matpower

Hình 4.4: Branch data format[6] Đề tài sử dụng mô hình lưới 4 bus từ ví dụ trong tài liệu tham khảo [1]

Mô hình lưới tính toán

Hình 4.5: Sơ đồ lưới 4 bus

Mô hình lưới được xây dựng dựa trên bộ thông số sau:

Bảng 4.1: Thông số Bus data

Bus Pg[pu] Pl[pu] Ql[pu]

Bảng 4.2: Thông số Branch data

From To R[pu] X[pu] Bs[pu] Tap

Sử dụng format dữ liệu từ matpower đề tài xây dựng mô hình mạng điện 4 nút như sau:

Hình 4.6: Mô hình lưới điện 4 bus xây dựng từ Matpower.

Thu thập dữ liệu cho bài toán SE

Mục tiêu của đánh giá trạng thái là cho biết trạng thái tức thời của hệ thống điện dựa trên số lượng phép đo dư thừa Các thông số đã đo được từ hệ thống

Hình 4.7: Các vị trí điểm đo từ lưới điện

Bảng 4.3: Dữ liệu đo được thu thập

Bus δ[rad] V[pu] Pg[pu] Pl[pu] Ql[pu] From To Pft[pu] Qft[pu] Ptf[pu] Qtf[pu]

Các thông số thu được từ hệ thống SCADA cho bài toán SE o Công suất nhánh Pij, Qij (from và to) o Công suất nút Pi, Qi o Điện áp nút: Biên độ Vm

Số điểm đo thu thập sẽ phải lớn hơn số biến trạng thái cần xác định để đảm bảo có thể đánh giá được Thông số trạng thái cần tìm ở đây là điện áp và góc pha tại các nút V1, V2, V3, V4, θ1, θ2, θ3, θ4.

Xác định cấu trúc lưới và phân tích khả năng quan sát của mô hình mạng điện

Xác định cấu trúc lưới là quá trình nhận thông tin về các trạng thái các máy cắt từ dữ liệu được thu thập từ SCADA Nhìn chung các lỗi liên quan đến cấu trúc sẽ ảnh hưởng đến phần dư của các phép đo hơn là các lỗi về sai số của tham số Với sơ đồ

GVHD: TS Nguyễn Phúc Khải HVTH: Nguyễn Thanh Phong lưới như hình 4.5 là mô hình bus/branch, do đó phù hợp với yêu cầu của bài toán SE, đề tài sẽ mô phỏng lưới điện theo sơ đồ

Phân tích khả năng quan sát được thực hiện trực tuyến, trước khi chạy công cụ ước tính trạng thái Nó đảm bảo rằng có thể thu được ước lượng trạng thái bằng cách sử dụng tập hợp các phép đo nhận được ở lần quét đo cuối cùng Từ phương trình (3.2), để Δx có thể tính được thì rank(H) = n (trong đó n là tổng số trạng thái)

Từ mô hình lưới điện 4 bus mô phỏng theo phương trình (2.1) ta tính được:

 Mô hình lưới điện có thể quan sát được

Đánh giá trạng thái mô hình mạng điện 4 bus

Từ phương trình (2.1), sai số của các thiết bị đo (e) được tuân theo phân bố Gauss với các giá trị phương sai ϭ 2 i (biết trước)

√2 σ: độ lệch chuẩn của z à: giỏ trị trung bỡnh của z Độ lệch chuẩn sẽ cung cấp một thước đo sác xuất và mức độ nghiêm trọng của các lỗi đo lường Độ lệch chuẩn càng nhỏ giá trị đo lường ít ảnh hưởng bởi nhiễu Đề tài giả định rằng sai số các thiết bị đo là độc lập với nhau, hàm xác xuất chung cho các phép đo độc lập có thể được biểu thị dưới dạng tích của từng hàm mật độ xác xuất riêng lẻ fm(z) = f(z1) f(z2) … f(zi) zi: số điểm đo

Mỗi thiết bị đo lường sẽ có dung sai khác nhau và độ chính xác của mỗi phép đo có thể khác nhau Do đó mỗi phép đo sẽ được gán một giá trị dưới dạng độ lệch chuẩn

Bảng 4.4: Phương sai các loại điểm đo

SE mô hình lưới điện 4 nút bằng phương pháp WLS ta được điện áp và góc pha tại các nút (tính theo pu)

Hình 4.8: Điện áp và góc pha tại các nút

So sánh giữa dữ liệu đo và giá trị SE được ta có tổng trọng số của sai số bình phương là 0.000331

Hình 4.9: Kết quả sau khi SE tại các điểm đo

Dựa trên kết quả tính toán, ta có thể thấy với mô hình lưới điện nhỏ và đầy đủ các thông số cần thiết bài toán SE cho ra kết quả khá chính xác với sai số nhỏ

Xử lý dữ liệu xấu

Khi sử dụng phương pháp WLS, việc phát hiện và xác định dữ liệu xấu chỉ được thực hiện sau quá trình ước lượng bằng cách xử lý các phần dư của phép đo Việc định lượng mức độ tương tác giữa các phép đo và phân tích sai số có thể được thực hiện dựa trên độ nhạy của lượng dư phép đo đối với sai số đo Các tính chất của phần dư đo lường thu được bằng phương pháp ước lượng trạng thái WLS sẽ được xem xét dưới đây cho mục đích này

Hình 4.10: Giá trị phần dư chuẩn hóa tại các điểm đo Đề tài sử dụng phương pháp tìm kiếm điểm đo lỗi bằng đánh giá sai số Trong trường hợp chọn ngưỡng đánh giá là 3 với kết quả giá trị phần dư chuẩn hóa như trên không xuất hiện dữ liệu xấu trong bài toán SE

ĐÁNH GIÁ TRẠNG THÁI LƯỚI ĐIỆN 220Kv MIỀN NAM

Thu thập dữ liệu từ SCADA, mô phỏng lưới điện 220kV miền Nam

Khác với mô hình lưới 4 bus cơ bản mô hình lưới điện miền Nam có nhiều thành phần và phức tạp hơn Tuy nhiên để bài toán dễ hội tụ và giảm thiểu sai số, để tài sẽ chỉ tiến hành mô phỏng lưới điện ở cùng cấp điện áp 220kV Đề tài sẽ tiến hành mô phỏng lưới điện 220kV miền Nam bằng Matpower Dựa trên format dữ liệu từ Matpower, đề tài sẽ tiến hành mô phỏng lưới điện 220kV miền Nam với các thành phần bus data, gen data, branch data Nguồn dữ liệu hệ thống điện miền Nam từ Trung tâm Điều độ Hệ thống điện miền Nam, dữ liệu thông số từ file PSSE mô hình lưới 220kV miền Nam sau khi đã quy đổi và dữ liệu đo được lấy từ SCADA trên hệ thống cùng thời điểm để đảm bảo cùng cấu hình tính toán Đề tài sẽ có một số hiệu chỉnh phù hợp với format của Matpower như sau:

- Đối với các trạm biến áp 500kV truyền tải công suất quy đổi thành nguồn phát tại các trạm 220kV Các trạm biến áp 500kV giải tỏa công suất như khu vực có nhiều nhà máy năng lượng tái tạo quy đổi thành tải

- Không mô phỏng lưới điện 110kV, quy đổi thành phần lưới điện 110kV thành tải của phía 220kV

- Bỏ qua các thành phần như tụ điện, kháng hạn dòng ngắn mạch giữa 2 thanh cái

Sau khi xây dựng đầy đủ các thành phần như format ta được case lưới 220kV miền Nam Mô hình lưới 220kV miền Nam sau khi mô phỏng bao gồm 89 bus với

120 đường dây và 38 máy phát

Dựa trên dữ liệu thu thập được từ SCADA, các điểm đo cần thiết để có thể đánh giá trạng thái được Đề tài sẽ quy ước 8 loại điểm đo được sử dụng trong bài toán đánh giá trạng thái như sau:

- PF: Công suất thực trên đường dây theo chiều từ a b

- PT: Công suất thực trên đường dây theo chiều từ b a

- PG: Công suất thực tại các nút máy phát

- Va: Góc pha điện áp tại các nút

- QF: Công suất phản kháng trên đường dây theo chiều từ ab

- QT: Công suất phản kháng trên đường dây theo chiều từ ba

- QF: Công suất phản kháng tại các nút máy phát

- Vm: Biên độ điện áp tại các nút [6]

Hình 5.1: Cấu trúc dữ liệu case mô phỏng

Với mô hình mô phỏng của lưới điện 220kV miền Nam, đề tài chọn 2 nút swing, do đó các biến trạng thái còn lại cần xác định là 174, để mô hình lưới điện 220kV miền Nam có thể quan sát được và tiến hành đánh giá trạng thái thì số lượng điểm đo thu thập từ SCADA phải lớn hơn hoặc bằng 174 Tuy nhiên từ dữ liệu SCADA thu được và để có một cái nhìn tổng quát hơn đề tài sẽ tiến hành lấy điểm đo công suất (bao gồm công suất thực và công suất phản kháng) tại tất cả đường dây có dữ liệu

(118/120) Điểm đo công suất thực và điện áp tại 38 nút máy phát Tổng số điểm đo được sử dụng để đánh giá trạng thái của đề tài là 547 điểm đo

Kiểm tra case mô phỏng trước khi đánh giá trạng thái ta được kết quả bài toán hội tụ

Hình 5.2: Mô hình lưới điện 220kV miền Nam được mô phỏng bằng Matpower

Đánh giá trạng thái lưới điện 220kV miền Nam

Đề tài sẽ chọn sai số là 1% cho các điểm đo điện áp và 1-3% đối với các điểm đo công suất

Hình 5.3: Độ lệch chuẩn các loại điểm đo được thu thập

Hình 5.4: Lưu đồ giải thuật thuật toán SE

Xây dựng ma trận H dựa trên mô hình lưới điện 4 nút được mô phỏng trong chương

Các thành phần trong ma trận H:

Thành phần ma trận H liên quan đến nút nhánh:

Thành phần ma trận H liên quan đến đường dây:

= ∗ jCf [V] + [CfV](jYf[V]) * (5.6) = j( ∗ Cf [V] - [CfV]Yf *[V * ])

Kết quả điện áp và góc pha tại các nút sau khi đánh giá trạng thái

Hình 5.5: Điện áp tại các nút trên lưới 220kV miền Nam

Giới hạn điện áp tính toán theo điều kiện của đề tài là 0.95pu – 1.05pu Tuy nhiên với kết quả hình 5.5 có một số nút như 24, 56, 78 có điện áp nhỏ hơn 0.95pu Nút 56 có điện áp khá thấp, đây là khu vực liên kết với lưới điện miền Trung

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo công suất thực trên đường dây theo chiều công suất từ a đến b

Hình 5.6: So sánh giá trị đo và giá trị SE của PF

Hình 5.6 cho thấy kết quả đánh giá trạng thái có giá trị tương đồng với kết quả đo ở đa số các trường hợp Tuy nhiên tại một số điểm đo vẫn tồn tại giá trị sai số lớn như tại nút 24, 25, 56, 105, 110

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo công suất thực trên đường dây theo chiều công suất từ b đến a

Hình 5.7: So sánh giá trị đo và giá trị SE của PT

Hình 5.7 cho thấy kết quả đánh giá trạng thái có giá trị tương đồng với kết quả đo ở đa số các trường hợp Tuy nhiên tại một số điểm đo vẫn tồn tại giá trị sai số lớn như tại nút 12, 59, 105, 109

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo công suất thực tại các nút máy phát

Hình 5.8: So sánh giá trị đo và giá trị SE của PG

Hình 5.8 cho thấy kết quả đánh giá trạng thái có sự sai khác khá nhiều so với giá trị đo, đặc biệt có 1 số nút máy phát có công suất phát âm Kết quả đánh giá trạng thái công suất phát âm tại khu vực các nút 21, 22 đây là khu vực có kết lưới mở trong vận hành

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo công suất phản kháng trên đường dây theo chiều công suất từ a đến b

Hình 5.9: So sánh giá trị đo và giá trị SE của QF

Hình 5.9 cho thấy kết quả đánh giá trạng thái có sự tương đồng so với giá trị đo, tuy nhiên vẫn còn tồn tại khá nhiều điểm đo có giá trị sai số lớn

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo công suất phản kháng trên đường dây theo chiều công suất từ b đến a

Hình 5.10: So sánh giá trị đo và giá trị SE của QT

Hình 5.10 cho thấy kết quả đánh giá trạng thái có sự tương đồng so với giá trị đo, tuy nhiên vẫn còn tồn tại khá nhiều điểm đo có giá trị sai số lớn Các điểm đo có giá trị sai số lớn khá tương đồng với các điểm đo trong hình 5.9

Kết quả so sánh giữa giá trị đo và giá trị đánh giá trạng thái tại các điểm đo biên độ điện áp tại các nút

Hình 5.11: So sánh giá trị đo và giá trị SE của Vm

Kết quả đánh giá trạng thái biên độ điện áp tại các nút thấp hơn đáng kể so với giá trị đo So sánh giữa dữ liệu đo và giá trị đánh giá trạng thái được ta có tổng trọng số của sai số bình phương là 1145784,45

Nhận xét: Sai số giữa giá trị đo được thu thập với kết quả sau khi đánh giá trạng thái là khá lớn Có nhiều nguyên nhân làm cho sai số khá lớn như trong quá trình mô phỏng lưới điện có nhiều thành phần được lược bỏ và quy đổi như các trạm 500kV được giả lập là nguồn đối với các trạm truyền công suất, là tải đối với các trạm giải tỏa công suất như khu vực Ninh Thuận, Bình Thuận Các trạm 110kV được giả lập là tải làm ảnh hưởng đến thông số của mô hình mô phỏng Bên cạnh đó, các dữ liệu xấu trong thành phần các điểm đo được thu thập từ SCADA cũng sẽ ảnh hưởng khá nhiều đến bài toán đánh giá trạng thái trong trường hợp điểm đó bị mất, sai hoặc thiếu do lỗi đường truyền hay một số nguyên nhân khác Vì số điểm đo đưa vào bài toán đánh giá trạng thái khá nhiều, đề tài chọn ngưỡng đánh giá để xác định dữ liệu xấu là

10 theo kinh nghiệm thực tế Với ngưỡng xác định, ta có kết quả các điểm đo được xác định là dữ liệu xấu

Hình 5.12: Các điểm đo PF được cho là xấu

Kết quả các điểm đo công suất thực trên đường dây theo chiều công suất từ a đến b được cho là xấu có nhiều điểm khá tương đồng với các điểm đo có giá trị sai số lớn trong hình 5.6 như nút 56, 109, 110

Hình 5.13: Các điểm đo PT và PG được cho là xấu

Số lượng dữ liệu xấu của các điểm đo là khá nhiều đây là một trong những nguyên nhân dẫn đến tổng trọng số của sai số bình phương là khá lớn