Và giải pháp phân vùng lưới điện thành các hệ thống điện nhỏ có khả năng tự cung tự cấp, để nâng cao độ tin cậy cấp điện - Áp dụng các hàm toán học fmincon, minlp nhằm giải bài toán tối
GIỚI THIỆU CHUNG
Lý do chọn đề tài
Hiện nay, hệ thống điện Việt Nam đang dần chuyển từ lưới điện truyền thống sang lưới điện thông minh với công nghệ hiện đại theo [1] nhằm mục tiêu:
Nâng cao chất lượng điện năng, độ tin cậy cung cấp điện;
Góp phần trong công tác quản lý nhu cầu điện, khuyến khích sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả;
Tạo điều kiện nâng cao năng suất lao động, giảm nhu cầu đầu tư vào phát triển nguồn và lưới điện;
Tăng cường khai thác hợp lý các nguồn tài nguyên năng lượng, đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia, góp phần bảo vệ môi trường và phát triển kinh tế - xã hội bền vững Để đạt được mục tiêu trên, cần thiết phải đầu tư xây dựng hệ thống các thiết bị phần cứng để đo lường, điều khiển, truyền thông cũng như hệ thống phần mềm nhằm tính toán, vận hành tối ưu hệ thống, tối ưu sự phối hợp từ nguồn phát, truyền tải, phân phối và khách hàng
Vì lưới điện phân phối là khâu cuối cùng, đưa điện năng tới khách hàng, là mắt xích quan trọng phản ánh rõ chất lượng điện năng, độ tin cậy cung cấp điện và đánh giá được mức độ hài lòng của khách hàng tốt nhất
Do đó, công việc giám sát, điều khiển, vận hành lưới điện phân phối nhằm đảm bảo cung cấp điện ổn định, đáp ứng đủ nhu cầu điện phát triển kinh tế xã hội, đồng thời giảm số lần và thời gian mất điện, giảm tổn thất điện năng là nhu cầu cấp thiết cho các Tổng Công ty Điện lực ngày nay.
Mục tiêu
Đề tài ”Giải pháp tự phục hồi trong lưới điện phân phối” được nghiên cứu nhằm mục đích đưa ra giải pháp tối ưu lợi ích kinh tế, đảm bảo cung cấp điện trong chế độ vận hành bình thường của lưới phân phối Đồng thời trong chế độ sự cố,vẫn đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định, mà vẫn duy trì cung cấp điện, hạn chế tối đa số lượng khách hàng mất điện.
Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu của đề tài là lưới điện phân phối đã được xây dựng hệ thống giám sát từ xa, có khả năng truyền thông về hệ thống trung tâm Đồng thời, hệ thống điện đã xuất hiện các nguồn phát phân tán (Ditribution Generator), và ứng dụng với số lượng tương đối lớn, được bố trí gần các khu vực trung tâm phụ tải.
Ý nghĩa khoa học
Đề tài sử dụng các hàm toán như fmincon, minlp nhằm mục đích cực tiểu giá trị sản xuất điện (trong chế độ vận hành bình thường); cực tiểu giá trị độ lệch điện áp và mức độ sa thải phụ tải mà vẫn thỏa mãn được các ràng buộc trong vận hành hệ thống điện Từ đó, có các chiến lược, phương án cụ thể để vận hành lưới điện ổn định kinh tế, đồng thời tự khắc phục nhanh sự cố
TỔNG QUAN VỀ LƯỚI ĐIỆN THÔNG MINH
Tổng quan lưới điện thông minh
Lưới điện thông minh, theo [2] được định nghĩa là : là một lưới điện hoàn toàn tự động, mà mỗi thiết bị trên lưới đều có thể được giám sát thời gian thực (real-time)
Nhờ vào sự phát triển của các thiết bị điện tử thông minh, truyền thông băng thông rộng, và tích hợp điều khiển tự động, mà lưới điện thông minh có thể đảm bảo việc điều khiển, quản lý trực tuyến thời gian thực, cũng như dự báo, phát hiện các sự cố
Cùng với sự phát triển kinh tế xã hội, là áp lực cung cấp điện cho các khách hàng ổn định, tăng độ tin cậy cung cấp điện, tăng chất lượng điện năng Vì thế, việc xây dựng lưới điện thông minh nhằm đạt được các mục tiêu trên là xu thế phát triển tất yếu của lưới điện Việt Nam.
Đặc điểm chính của lưới điện thông minh
Theo [3], đặc điểm chính của lưới điện thông minh có thể tóm tắt qua 7 đặc điểm chính sau:
Tự phục hồi (Self-healing) : liên tục đánh giá trạng thái của lưới để giám sát tình trạng hoạt động của lưới điện và sử dụng các phương pháp điều khiển phòng ngừa để phát hiện, chẩn đoán và loại bỏ các sự cố tiềm ẩn đúng lúc Khi sự cố xảy ra, lưới điện sẽ nhanh chóng phát hiện, cô lập sự cố, tự động phục hồi và đưa hệ thống điện về trạng thái bình thường
Tương tác (Interactive) : Smart Grid có thể nhận ra được kết nối liên tục giữa hệ thống và thị trường điện Nó có thể hỗ trợ việc bán điện thương phẩm hiệu quả, tối ưu hóa công suất nguồn phát và gia tăng mức độ tin cậy lưới điện
Tối ưu hóa (Optimized) : dễ dàng nhận thấy rằng lưới điện thông minh sử dụng rất nhiều thiết bị giám sát, điều khiển sẽ tối ưu hóa các kế hoạch quản lý tài sản, xây dựng, bảo trì bên cạnh đó, việc kiểm tra và vận hành các thiết bị một cách hợp lý giúp tiết kiệm chi phí vận hành, bảo dưỡng và đầu tư
Tương thích (Compatible) : lưới điện thông minh phù hợp với nhu cầu nguồn phát tập trung hoặc phân tán Ngoài ra, nó còn tương thích với các nguồn năng lượng mới như máy phát điện gió, điện mặt trời, làm cho lưới điện và phát triển môi trường hài hòa, hợp lý hơn
Tích hợp ( Integrated) : thông qua quá trình tối ưu hóa liên tục và tích hợp thông tin, lưới điện thông minh có thể tích hợp các chương trình quản lý doanh nghiệp, quản lý sản phẩm Giúp nâng cao hiệu quả quản lý doanh nghiệp Hệ thống truyền thông tích hợp cho phép thu thập thông tin, kiểm soát và trao đổi dữ liệu theo thời gian thực để tối ưu hóa độ tin cậy của hệ thống, sử dụng tài sản, và an ninh
An toàn (Safety) : nó có thể chống lại được một cách hiệu quả các tác nhân vật lý trong lưới điện (đứt dây, sự cố) và các cuộc tấn công mạng hệ thống máy tính
Chất lượng cao (high-quality) : chất lượng điện cung cấp cho khách hàng được đảm bảo hiệu quả, nhờ có các thiết bị giám sát và điều khiển một cách linh hoạt, nên điện áp và dòng điện luôn được duy trì trong giới hạn cho phép trong vận hành.
Các vấn đề khi phát triển lưới điện thông minh 1 Đầu tư nâng cấp hạ tầng đo đếm thông minh
Phát triển hệ thống đo đếm thông minh AMI - Advanced Metering Infrastructure là một trong những yếu tố căn bản, và quan trọng trong việc phát triển lưới điện thông minh AMI là một tập hợp các thiết bị đo đếm có tính chính xác, độ tin cậy cao, có khả năng truyền thông để giám sát các thiết bị điện từ xa Tuy nhiên, do hệ thống AMI tiếp cận, giám sát tới từng hộ khách hàng, nên cấu trúc rất phức tạp, đa dạng Đồng thời, môi trường nguy hiểm của sự phát triển hệ thống truyền thông sẽ làm
Trang 2-3 ninh trong hệ thống đo đếm là một vấn đề cần quan tâm khi phát triển lưới điện thông minh
2.3.2 Ảnh hưởng khi tích hợp nguồn DG vào hệ thống điện
Trong lưới điện truyền thống, các nguồn điện thường được đầu tư với công suất cao, quy mô lớn, chiếm nhiều diện tích nên thường được xây dựng tại các vùng xa trung tâm phụ tải Do truyền tải đi xa, nên tổn thất điện năng trên lưới truyền tải là rất lớn, đồng thời khi lưới điện xảy ra sự cố thì khó phục hồi và thời gian sửa chữa chậm
Sự phát triển lưới điện thông minh cùng với của khoa học công nghệ hiện đại, và sự ra đời của các nguồn năng lượng sạch, bảo vệ môi trường, chi phí sản xuất thấp, công suất nhỏ, diện tích nhỏ, thời gian xây dựng nhanh, bố trí gần khu vực trung tâm phụ tải nên góp phần khắc phục các nhược điểm của lưới điện truyền thống
Tuy nhiên các nguồn điện này thường có đầu vào không ổn định như ánh nắng (điện mặt trời), gió (phong điện), giá dầu diesel (nhiệt điện) … gây khó khăn trong việc hòa lưới Bên cạnh đó, do chi phí sản xuất điện của các nguồn điện phân tán thường lớn hơn chi phí của các nguồn phát truyền thống (thủy điện), nên tối ưu chi phí nguồn phát là một trong những bài toán quan tâm của lưới điện thông minh
2.3.3 Tự khắc phục trong lưới điện Để lưới điện có thể hoạt động hiệu quả, tin cậy, lưới điện thông minh cần có đặc điểm tự khắc phục Với chế độ này, khi xuất hiện sự cố, nó có thể tự tính toán khoanh vùng sự cố, đồng thời, tự khôi phục cung cấp điện cho những vùng không bị sự cố, giảm khu vực mất điện tối đa, đảm bảo hệ thống ổn định
Trong những năm gần đây, có nhiều giải thuật được phát triển nhằm giải quyết vấn đề cấu hình lại các ngăn lộ ra để tự khôi phục hệ thống Cấu hình hệ thống phân phối để giảm tổn thất lần đầu được đưa ra bởi Merlin and Back Họ sử dụng phương pháp tối ưu nhánh và biên để xác định cấu hình tổn thất tối thiểu Sau đó, là hàng loạt các giải thuật khác ra đời bao gồm : giải thuật di truyền ( genetic algorithm), đánh giá kinh nghiệm (heuristic), simulated annealing, tối ưu bầy đàn (Particle swarm) và trí thông minh nhân tạo (artificial intelligence),…
Tóm tắt
Tự phục hồi là một trong những đặc điểm quan trọng hệ thống lưới điện phân phối thông minh, nó sử dụng các giải thuật thông minh nhằm ngăn ngừa sự cố, và đồng thời giải trừ các sự cố trên lưới điện khi xảy ra Đặc biệt, khi xuất hiện các sự cố lớn, gần đầu máy cắt phát tuyến, hệ thống có khả năng cô lập sự cố, và tự phục hồi lưới điện bằng cách tạo nhiều vùng hệ thống điện nhỏ tự cung tự cấp, để cung cấp điện tới nhiều khách hàng có thể, mà vẫn đảm bảo hệ thống được ổn định và tin cậy.
GIỚI THIỆU GIẢI PHÁP TỰ PHỤC HỒI LƯỚI
Giới thiệu chung
Để có thể đánh giá được mức độ tin cậy của lưới điện, ta sử dụng các chỉ số như SAIDI, SAIFI, MAIFI : trong đó
- SAIDI (System Average Interruption Duration Index) là chỉ số về thời gian mất điện trung bình của lưới điện Nó được tính bằng tổng thời gian mất điện kéo dài của các khách hàng sử dụng điện chia cho tổng số khách hàng sử dụng điện, theo công thức sau:
- SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) Chỉ số về số lần mất điện trung bình của lưới điện phân phối Nó được tính bằng tổng số khách hàng bị mất điện kéo dài chia cho tổng khách hàng sử dụng điện trong một khu vực, theo công thức sau:
- MAIFI (Momentary Average Interruption Frequency Index) Chỉ số về số lần mất điện thoáng qua trung bình của lưới điện phân phối MAIFI được tính bằng tổng số khách hàng bị mất điện thoáng qua chia cho tổng số khách hàng sử dụng điện, theo công thức sau
Trong đó, ta có các định nghĩa như sau:
– Thời gian sự cố là khoảng thời gian từ lúc bắt đầu xảy ra sự cố (thiết bị đóng cắt mở tự động) cho tới lúc khôi phục được tình trạng cấp điện ban đầu cho phụ tải hoặc các thiết bị sự cố
– Sự cố thoáng qua là sự cố có thời gian sự cố nhỏ hơn hoặc bằng 01 phút
– Sự cố kéo dài là sự cố có thời gian sự cố lớn hơn 01 phút
– Mất điện: Bao gồm mất điện do sự cố; mất điện do ngừng cung cấp điện theo kế hoạch; ngừng giảm cung cấp điện ngoài kế hoạch, mất điện khác từ lưới 110kV, mất điện từ lưới công ty truyền tải và các mất điện không xét đến khi tính toán các chỉ số độ tinh cậy
– Mất điện thoáng qua là mất điện với thời gian mất điện nhỏ hơn hoặc bằng 05 phút (áp dụng tính SAIDI, SAIFI và MAIFI)
– Mất điện kéo dài là mất điện với thời gian mất điện lớn hơn 05 phút(áp dụng tính SAIDI, SAIFI và MAIFI);
– Ti: Thời gian mất điện kéo dài trên 05 phút lần thứ i
– Ki: Số khách hàng sử dụng điện bị ảnh hưởng bởi lần mất điện kéo dài trên 05 phút lần thứ i
– n: Số lần mất điện kéo dài trên 05 phút (tính SAIDI, SAIFI);
– K: Tổng số khách hàng sử dụng điện của đơn vị phân phối hoặc của khu vực tính toán
– Li: số khách hàng sử dụng điện bị ảnh hưởng bởi lần mất điện thoáng qua không quá 05 phút lần thứ i
– m: Số lần mất điện thoáng qua không quá 05 phút
Theo [4], lưới điện trung thế của miền Nam do EVN SPC quản lý có tổng cộng 1161 tuyến trung thế, với chiều dài là 52.922km đang vận hành cấp 22kV, chủ yếu
Trang 3-3 là 3 pha 4 dây Tổng số phát tuyến được bọc hóa là 52 tuyến, tổng chiều dài bọc hóa là 1400,3km chiếm 2,6% tổng chiều dài quản lý
Theo đó, tổng hợp tất cả các trường hợp mất điện do sự cố lưới điện và kế hoạch công tác là SAIDI 88 phút, SAIFI=6,78 ; MAIFI= 0,336 Trong đó yếu tố sự cố là SAIDI3,2 phút chiếm tỉ lệ 1,6%; SAIFI=0,577 – chiếm tỉ lệ 8,5% và MAIFI=0,181 chiếm tỉ lệ 53,9%
Theo [5] các chỉ tiêu nâng cao hiệu quả kinh doanh trong tiến tới năm 2020 như sau:
Hình 1 – Bảng kế hoạch chỉ số độ tin cậy của EVN SPC
Có thể nhận thấy rằng trong 5 năm tiếp theo từ năm 2016 tới năm 2020, các chỉ số tin cậy giảm đáng kế:
– SAIDI từ 2088 phút giảm còn 306 phút trong năm 2020, giảm 1782 phút chiếm tỉ lệ 85%
– SAIFI từ 6,78 lần giảm còn 5,27 lần năm 2020, giảm 22%
Do đó, vấn đề nâng cao độ tin cậy, giảm thời gian khắc phục sự cố mất điện, cho khách hàng và giảm tổn thất điện năng là một trong những yếu tố quan trọng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ cung ứng điện Trong đó, giải pháp tự phục hồi lưới điện là một trong những phương pháp hiệu quả để cải thiện vấn đề mất điện, nâng cao độ tin cậy, và chất lượng điện cung cấp cho khách hàng sử dụng Đối với lưới điện phân phối ngày nay, các giải pháp đã áp dụng để nâng cao độ tin cậy bao gồm:
– Giảm cường độ hỏng hóc của các thiết bị, đường dây trung hạ áp nhờ sử dụng các thiết bị chất lượng, có uy tín hơn
– Phân đoạn đường dây bằng cách lắp đặt thêm Recloser, LBS trên cơ sở kinh nghiệm, hoặc tính toán phân bố tối ưu lắp đặt thiết bị
– Tăng cường lộ dự phòng cung cấp cho phụ tải sử dụng sơ đồ lưới điện kín vận hành hở, hay sử dụng mạch kép
– Ứng dụng hệ thống đo ghi, giám sát từ xa; sử dụng hệ thống quản lý GIS
– Xây dựng hệ thống thông tin khách hàng
– Xây dựng hệ thống quản lý sự cố mất điện
Lưới điện thông minh được áp dụng trong Tổng Công ty Điện lực miền Nam, điển hình như 1 số Công ty Điện lực : Vĩnh Long, Bến Tre, Đồng Tháp, Sóc Trăng Tuy nhiên, chỉ dừng lại ở mức giám sát và thu thập số liệu từ xa, và chưa thực hiện điều khiển đối với các thiết bị REC, LBS Đồng thời, giao thức kết nối để truyền dữ liệu từ thiết bị về hệ thống trung tâm sử dụng nhiều giao thức khác nhau, không đồng bộ như: IEC 60870-5-101(PC Vĩnh Long), IEC 60870-5-104 (PC Bến Tre), GSM (PC Đồng Tháp), 3G (PC Sóc Trăng)
Hiện nay, nhiều công ty điện lực đã lên kế hoạch trang bị nhiều thiết bị phân đoạn tự động như recloser, LBS trên lưới điện phân phối nhằm hiện đại hóa lưới điện, làm cho lưới điện có khả năng phân đoạn, cách ly và cô lập sự cố, hạn chế vùng mất điện ở mức tối thiểu
Tuy nhiên, các thiết bị này thường đầu tư thiếu đồng bộ, khả năng giao tiếp với nhau và với máy chủ chưa hoàn thiện, việc khai thác đưa vào sử dụng thường mang yếu tố con người, phát hiện sự cố thủ công, thời gian tác động cô lập, phân đoạn sự cố đối với lưới điện nhìn chung còn chậm, và không hiệu quả, gây ảnh hưởng tới chỉ số tin cậy cung cấp điện
Thêm vào đó, ngày nay, các công ty điện lực phải đối mặt với nhiều thách thức mới như số lượng sự cố tăng thêm và tính chất càng phức tạp, yêu cầu cấp điện liên tục
Trang 3-5 ngày càng lớn nhưng chi phí đầu tư sửa chữa hạn chế, sự gia tăng về số lượng của các thiết bị công suất trong nhà máy, và đặc biệt là sự gia tăng các nguồn phát phân tán trong hệ thống Các nguồn phân tán này gây ảnh hưởng lớn tới lưới điện như sau:
– Gia tăng dòng ngắn mạch trong hệ thống : Năng lượng từ các nguồn phân tán làm tăng dòng điện trên lưới, mặt khác, chúng đấu nối song song với lưới, do đó làm giảm điện trở hệ thống, tăng dòng ngắn mạch Làm cho việc kiểm soát ngắn mạch trở nên phức tạp hơn
– Chất lượng điện năng: do các nguồn phân tán thường có đầu vào là các yếu tố tự nhiên như (gió, năng lượng mặt trời, ), mà các yếu tố này mang tính chất ngẫu nhiên, không theo quy luật, gây ra đầu ra công suất của các nguồn phát này không được liên tục Vì thế sẽ gây ra các hiện tượng không mong muốn cho lưới điện như: tăng độ nhấp nháy điện áp
(flicker), xuất hiện các sóng hài bậc cao với biên độ lớn, gây nhiễu hệ thống tín hiệu
Mô hình tự phục hồi lưới điện phân phối
Để thực hiện được đặc tính tự phục hồi cho lưới điện,theo [6] có thể chia ra làm 3 lớp đó là: lớp cơ bản (the base layer), lớp hỗ trợ (the support layer) và lớp ứng dụng (the application layer)
– Lớp cơ bản: đây là thành phần nền tảng, bắt buộc phải có để thực hiện được lưới điện thông minh và đặc tính tự phục hồi Nó chính là các thiết bị đóng ngắt thông minh, các thiết bị bảo vệ và điều khiển, hệ thống cáp quang và các thiết bị đầu cuối
– Lớp hỗ trợ: là các dữ liệu, và giao tiếp truyền thông Đặc tính tự phục hồi trong lưới điện, đầu tiên cần thu thập dữ liệu trạng thái, dữ liệu đo lường từ các thiết bị đo đếm, và các tín hiệu ra lệnh cho các thiết bị đóng ngắt
Do đó, trong 1 hệ thống phân phối phức tạp, số điểm quản lý rất lớn, cần thiết phải thiết lập một hệ thống truyền dữ liệu tốc độ cao, 2 chiều, thời gian thực và đặc biệt phải an toàn, chống sự xâm nhập từ bên ngoài vào hệ thống
– Lớp ứng dụng: có chức năng đa dạng tùy thuộc và người sử dụng bao gồm: giám sát, cảnh báo, phát hiện sự cố, điều khiển và tự phục hồi lưới điện Bên cạnh đó, nó còn có thể thực hiện bù công suất phản kháng tối ưu, tái cấu trúc hệ thống
Có nhiều mô hình phần cứng với mục đích tự phục hồi lưới điện, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng Tuy nhiên, về cơ bản dựa theo vị trí lắp đặt mạch logic, chúng có thể được phân làm 3 loại như sau : phân tán , bán tập trung và tập trung
3.2.1 Mô hình cấu trúc phân tán
Mạch logic được tích hợp ngay trong máy cắt hoặc RTU Do đó, khi gặp sự cố, các máy cắt gần sự cố nhất sẽ tự động cô lập vùng này, đồng thời đưa tín hiệu đóng máy cắt của lộ ra xuất tuyến Vì mạch logic được lắp đặt trên thiết bị, nên số lượng thông tin liên lạc, truyền đạt là thấp so với các mô hình khác, nên độ tin cậy cao hơn (không phụ thuộc vào đường truyền), giảm thời gian cô lập và phục hồi sự cố Tuy nhiên, nhược điểm của mô hình này, trong vùng sự cố giữa 2 máy cắt sẽ không có điện, do đó số lượng khách hàng mất điện có thể lớn nếu tuyến đường dây không có bất kỳ thiết bị phân đoạn nào khác Ngoài ra, mô hình không xem xét tính ổn định hệ thống, và vận hành tối ưu của các máy phát
Các thao tác phân đoạn, cô lập trên các thiết bị được thực hiện hoàn toàn tự động, không có tác động của con người, dựa trên tương tác ngang hàng ( peer-to-peer) giữa tất cả các máy cắt điều khiển được lắp đặt trên hệ thống lưới phân phối
Do là mô hình phân tán, nên các RTU có khả năng tự động tái cấu trúc hệ thống, một cách độc lập và có thể gửi thông báo về hệ thống SCADA Tuy nhiên, do mang tính cục bộ, nên một số trường hợp sẽ không tính toán được độ ổn định của toàn hệ thống Mô hình này khá phù hợp đối với các mô hình kết lưới đơn giản, số lượng các nguồn phân tán ít, đặc điểm nổi bật của chúng là thời gian tái cấu trúc ấn tượng nhỏ hơn 20 s, phụ thuộc vào số lượng trạm biến áp
3.2.2 Mô hình cấu trúc bán tập trung
Mô hình này sử dụng các thiết bị điều khiển được nhúng vào PLC hoặc RTUs được lắp đặt tại khu vực tram trung áp
Tất cả các thiết bị đóng cắt là nút thụ động, sẽ báo cáo trạng thái cho RTU hoặc bộ điều khiển để từ đó đưa ra các lệnh điều khiển như đóng hoặc mở máy cắt
Mức độ tin cậy của mô hình, cũng như tốc độ phục hồi phụ thuộc vào khả năng của bộ giao tiếp truyền thông
Mô hình này phù hợp với các mạng từ đơn giản tới phức tạp, thời gian tái cấu trúc ít hơn 1 phút
Dễ dàng mở rộng phụ tải, có thể bao gồm nhiều lộ ra được kết nối với nhiều trạm với các thiết bị thông minh cho mỗi trạm
3.2.3 Mô hình cấu trúc tập trung
Tất cả các thiết bị thông minh được lắp đặt tại điểm trung tâm – “máy chủ”, được tích hợp hệ thống SCADA hoặc DMS
Các thiết bị đóng ngắt là các nút thụ động chịu sự điều khiển của “máy chủ”, nó chỉ thông báo trạng thái tới hệ thống trung tâm và từ đó đưa ra lệnh điều khiển chẳng hạn như đóng hoặc cắt Do đó, “máy chủ” SCADA sẽ quản lý và đưa ra các lệnh điều khiển tới các RTU
Mô hình này phù hợp với tất cả mô hình lưới điện từ đơn giản tới rất phức tạp tuy nhiên tốc độ xử lý chậm hơn 2 mô hình trên, do phải phụ thuộc vào đường truyền dẫn và số lượng truyền thông tin lớn Tuy nhiên, hệ thống sẽ xử lý được tốt hơn, do thông tin được tổng hợp đầy đủ, và có thể xem xét được nhiều hàm mục tiêu đa dạng hơn
Các giải pháp tự phục hồi lưới điện
Theo [7] , tác giả giới thiệu mô hình tự phục hồi lưới điện dựa trên các thiết bị phần cứng và bộ phần mềm WSOS5 của hãng Schneider Electric cho lưới phân phối trên không, dựa trên giải pháp truyền thông ngang cấp (peer to peer) giữa các thiết bị của hãng SE nhằm giảm thời gian cô lập sự cố xuống còn 60s, ngắn hơn so với trường hợp sử dụng các thiết bị truyền thống không có khả năng giao tiếp Ngoài ra, đối với lưới ngầm, tác giả đưa ra bộ điều khiển T200I, nhằm giảm thời gian mất điện của hệ thống Cuối cùng, dựa trên tiêu chuẩn IEEE 1366 và thông tư số
32/2010/TT-BCT đề đánh giá độ tin cậy, và sơ đồ lưới hiện hữu; tác giả đã đề xuất lắp 3 recloser trên tuyến mạch vòng thực tế Bờ Huệ - Ông Gốc của Điện lực Bình Chánh nhằm phân đoạn, và cô lập sự cố, từ đó giảm chỉ số SAIDI
Hình 2 - Mô hình cấu trúc phân tán của Schneider Electric
Hình 3 - So sánh giải pháp “Tự động mạch vòng thông thường” và “Tự động mạch vòng thông minh”
Có thể nhận xét mô hình SE đưa ra là mô hình cấu trúc phân tán, với ưu điểm là khắc phục nhanh sự cố Tuy nhiên, đối với hệ thống lớn hơn, có cấu trúc phức tạp hơn, sự tham gia của các nguồn điện phân tán, thì đóng cắt và tái cấu trúc hệ thống như vậy có thể dẫn đến mất ổn định trong hệ thống
Theo [8], tác giả dựa trên mô hình đã triển khai thực tế trên Nhât Bản, từ đó đưa ra mô hình tự động hóa lưới phân phối DAS, được phát triển qua 3 giai đoạn, đồng thời , tác giả giới thiệu các thiết bị tự động phân phối, các hệ thống thông tin Từ đó, lựa chọn thiết bị, và phân bổ cho lưới điện phân phối tại huyện Củ Chi
Theo [9], tác giả phát triển mô hình tự hồi phục lưới phân phối dựa trên hệ thống miễn dịch nhân tạo – Artifical Immune System (AIS) Tác giả quan điểm cấu trúc lưới điện tương tự như hệ thống miễn dịch của cơ thể con người Một sự cố bất thường xảy ra tương tự như một kháng nguyên, và hệ thống AIS sẽ phát hiện, đồng thời tạo ra các kháng thể - là các lệnh trên relay hoặc máy cắt nhằm thay đồi cấu
Trang 3-11 hình hệ thống, hoặc điều khiển công suất các nguồn điều độ được, nhằm triệt tiêu các kháng thể - sự cố trên hệ thống
Theo [10], tác giả trình bày chiến lược tự phục hồi lưới điện thông qua mô hình tìm kiếm heuristic, cho mục đích phục hồi tối đa phụ tải Quá trình này bao gồm 5 bước sau: phục hồi ngăn lộ xuất tuyến, phục hồi toàn bộ khu vực, phục hồi một phần, chuyển tải và cuối cùng mới cắt giảm phụ tải Ngoài ra, vì hệ thống phân phối có cấu trúc phức tạp, nên tác giả đưa ra một chỉ số nhằm đánh giá mức độ hiệu quả của quá trình tự phục hồi lưới điện là: số lần cực đại đóng ngắt, biên độ dung lượng cực đại của ngăn lộ, số lượng chuyển tải sang trạng thái bình thường, và định mức phụ tải cực đại
Theo [11] , tác giả đưa ra một quá trình tự hồi phục lưới điện nhằm giải quyết các trạng thái cực kì nguy hiểm của hệ thống lưới điện, có khả năng dẫn tới rã lưới
Phương pháp được đưa ra bao gồm 2 bước Bước 1, hệ thống sẽ tự động chia thành các vùng hệ thống điện nhỏ, dựa trên yếu tố độ lệch nguồn –tải là thấp nhất, mục đích để giảm nhẹ tiến trình phục hồi lưới Sau đó, sử dụng mô hình sa thải tải dựa trên tốc độ suy giảm tần số, để giới hạn mức độ ảnh hưởng tới hệ thống, và có thể phục hồi nhanh chóng hơn
Theo [12], do vấn đề kinh tế tại Brazil, số lượng các thiết bị đóng cắt không được sử dụng nhiều vì chi phí đắt, nên khi xảy ra sự cố thường mất điện toàn phần, điều nay gây ảnh hưởng lớn đến sự phát triển kinh tế Vì thế, tác giả sử dụng mô hình tối ưu hóa bầy đàn nhị phân BPSO- Binary Particle Swarm Optimization, nhằm tìm kiếm sự cố và cô lập nó, đồng thời xác định quy luật đóng ngắt các dao cắt tải nhằm hợp lý, để sa thải tải đến mức tối thiểu mà vẫn giữ hệ thống ổn định Nếu có sa thải phụ tải, việc xác định số lượng, và thanh cái nào bị sa thải thông qua phương pháp tối ưu dòng công suất OPF- Optimal Power Flow Ưu điểm của bài báo, là xây dựng được giải thuật nhằm gia tăng số lượng tải phục hồi sau sự cố Tuy nhiên, giải pháp này cần thiết phải trang bị hệ thống đo đếm hiệu quả, và cần sự phối hợp của các khách hàng trong việc vận hành hệ thống điện thông qua hệ thống quản lý nhu cầu – DSM ( Demand-Side Management).
Tóm tắt
Dựa vào ưu nhược điểm của từng mô hình cấu trúc, có thể nhận thấy rằng mô hình cấu trúc tự khắc phục tập trung có tính tổng quát, được sử dụng cho hầu hết các sơ đồ lưới điện khác nhau, từ đơn giản tới phức tạp, thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau Vì thế, đề tài này sẽ lựa chọn mô hình tập trung cho hệ thống tự hồi phục lưới điện
GIẢI PHÁP PHỤC HỒI LƯỚI ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN VÙNG THÀNH NHIỀU HỆ THỐNG ĐIỆN
Giới thiệu
Theo [13], [14] thông qua việc kết nối nhiều các vùng hệ thống điện nhỏ để tạo thành một hệ thống điện sẽ làm cải thiện khả năng vận hành hệ thống và độ tin cậy nhờ vào những đặc tính nổi bật của các vùng hệ thống điện nhỏ được kết nối với nhau chẳng hạn như sự quản lý hệ thống năng lượng, khả năng hỗ trợ và sự trao đổi công suất giữa các vùng với nhau
Luận văn đưa ra 2 chế độ trong hệ thống lưới điện phân phối bao gồm chế độ vận hành bình thường, và chế độ sự cố
Trong chế độ bình thường, việc điều độ công suất nguồn phát ( nguồn phát điện nhỏ
Micro turbine – MT) và nguồn điện gió sẽ được tính toán, sao cho vận hành hệ thống được tối đa lợi nhuận, và tối thiểu chi phí Đây là bài toán tối ưu công suất nguồn phát
Trong chế độ sự cố, vùng mất điện sẽ được phân chia tối ưu thành các vùng hệ thống điện nhỏ MG, sao cho mỗi vùng MG có thể tự cân bằng công suất nguồn – tải, và các MG được liên kết với nhau khi có sự cố xảy ra.
Mô hình thuật toán
Trong chế độ bình thường, mục tiêu vận hành trong lưới điện thông minh phân phối, là tối thiểu hóa chi phí bằng cách điều độ các nguồn công suất phân tán
Vì thế đầu ra của các nguồn DGs cần được tính toán, dựa vào dự bảo phụ tải trong tương lai, và giá bán điện của mỗi loại nguồn phát như máy phát diesel hoặc phong điện Để dự báo của tải, theo [15] sử dụng phương pháp mô hình tải hàm mũ – ELM Exponential Load Model Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi áp dụng cho các mô hình tải trong thực tế, ta có công thức như sau:
Với P 0 và Q 0 là công suất tác dụng và phản kháng ban đầu của tải
𝛼 𝑣à 𝛽 là hệ số hàm mũ của công suất tác dụng và công suất phản kháng Theo [16] hệ số được xác định như sau:
Bảng 1 Hệ số hàm muc của công suất tác dụng và phản kháng
Loại tải ( vào ngày hè) 𝛼 𝛽
Từ đó, tải sẽ được dự báo trạng thái kế tiếp nhờ vào mô hình điều khiển dự báo
(MPC- Model Predictive Control).Tuy nhiên, trong giới hạn phạm vi đề tài, công suất tải được lấy cố định là công suất định mức lắp đặt của tải
Giải pháp tối ưu vận hành sẽ tối ưu các nguồn phân tán dựa trên dự báo của tải Từ đó, đưa ra lựa chọn công suất phát tối ưu cho từng máy phát
Khi hệ thống lưới điện gặp sự cố, nó sẽ tự động chuyển sang trạng thái 2 là quá trình cách ly và phục hồi hệ thống, đồng thời, điều độ công suất đầu ra của các nguồn phát, sao cho hệ thống điện được ổn định mà vẫn duy trì khả năng cấp điện tối đa Đối với lưới điện thông minh, trong đề tài này sử dụng phương pháp phân đoạn các vùng mất điện thành các hệ thống điện nhỏ (Microgrid) tự đáp ứng, sao cho cân bằng công suất nguồn tải tối thiểu đáp ứng đủ nhu cầu phụ tải, để phục hồi hệ thống về trạng thái tốt nhất có thể mà không ảnh hưởng tới điều kiện hệ thống
Việc phân đoạn sự vùng sự cố trong lưới điện phân phối, dựa trên quan điểm sao cho các hệ thống điện nhỏ có thể tự đáp ứng cân bằng nguồn – tải Để đạt được điều này, quá trình tự hồi phục lưới điện sẽ được chia làm 2 phần chính
Phần đầu tiên, sau khi sự cố, các thiết bị đóng ngắt, sẽ gửi tín hiệu sự cố về máy chủ trung tâm Hệ thống máy chủ sẽ tự động cô lập sự cố vùng mất điện, phục hồi cho vùng lưới điện không bị sự cố Sau đó, vùng bị sự cố sẽ được phân thành các vùng hệ thống điện nhỏ độc lập cung – cầu và được kết nối với nhau ( dòng điện trên đoan đường dây kết nối này thường gần bằng không) Đồng thời, điều chỉnh đầu ra của các nguồn phát phân tán điều khiển được, và thực hiện sa thải phụ tải
Mục tiêu của giai đoạn này, là xây dựng các vùng hệ thống điện nhỏ tự đáp ứng nhu cầu, và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, giảm sự cố mất điện cho càng nhiều khách hàng mà vẫn đảm bảo tính ổn định của hệ thống Trong giới hạn đề tài, vị trí sự cố được cho trước, và thực hiện điều độ công suất nguồn phát đồng thời sa thải phụ tải nhằm hạn chế vùng mất điện tối đa, và ổn định hệ thống
Phần tiếp theo, sẽ tái cấu trúc các nguồn phân tán điều độ được trong vùng không bị sự cố, với mục tiêu kinh tế là tối đa lợi nhuận Sau khi khắc phục sự cố, hệ thống sẽ tự động quay về trạng thái bình thường
Hình 4 - Mô hình tối ưu hệ thống trong 2 chế độ bình thường và sự cố trong hệ thống điện
Thông số đầu vào hệ thống
Theo [17], đề tài sẽ sử dụng mô hình hệ thống điện phân phối có điện áp pha danh định là 12,66kV, Công suất cơ bản là 10kVA Hệ thống điện này có tổng cộng 69 nút, 73 nhánh
Hình 5 – Hệ thống điện 69 nút hiệu chỉnh
Bảng 2 - Dữ liệu nhánh và nút tải hệ thống IEEE-69 nút hiệu chỉnh
Bảng 3 – Dữ liệu nguồn phát trong hệ thống IEEE – 69 nút hiệu chỉnh node type node
Công thức tối ưu hệ thống
Để có thể thực hiện các mục tiêu trong vận hành lưới điện hiệu quả, cần xây dựng các công thức cùng các ràng buộc để hệ thống điện được ổn định Phần này sẽ trình bày các công thức trong hàm mục tiêu, và ràng buộc cho 2 chế độ vận hành bình thường và vận hành sự cố, để làm cơ sở đưa vào các hàm fmincon và minlp
4.4.1 Tối ưu trong chế độ vận hành bình thường
Theo [13], trong chế độ vận hành bình thường, hệ thống quản lý năng lượng EMS sẽ thực hiện 2 giai đoạn bao gồm: cập nhật thông tin nguồn-tải và đưa ra quyết định vận hành, điều độ công suất nguồn phát Tại giai đoạn cập nhật, EMS sẽ nhận các thông tin từ các nguồn phát bao gồm các nguồn tập trung (thủy điện, nhiệt điện, ) và các nguồn phân tán (phong điện, điện mặt trời, diesel, ) cùng với các thông tin nhu cầu tải, có xét đến dự báo phụ tải ngắn hạn Sau đó, chuyển qua giai đoạn 2, EMS sẽ đưa ra các quyết định kế hoạch vận hành tối ưu cho các nguồn điện phân tán, để đảm bảo lợi ích kinh tế và đáp ứng nhu cầu sử dụng điện của khách hàng
Mục tiêu chính trong chế độ vận hành bình thường là tối đa hóa lợi nhuận, và tối thiểu chi phí Do đó, lời giải của bài toán là tìm ra công suất đầu ra của các nguồn phát diesel, và nguồn điện gió để vận hành hệ thống một cách kinh tế, và hiệu quả hơn
Hình 6 – Mô tả phân bố công suất tại nút i
Với danh mục kí hiệu:
I: là các nút thuộc vùng sự cố G :là các nguồn phân tán c G : là giá điện của các nguồn phát (đ/kW) 𝑝 𝑖 𝐺 : Công suất máy phát (kW)
G ij và B ij là giá trị là điện dẫn và dung dẫn của đường dây giữa 2 nút I và j Hàm mục tiêu min [∑ (𝑐 𝐺 𝑝 𝑖 𝐺 )
4.4.2 Tối ưu trong chế độ sự cố
Khi có sự cố, hệ thống sẽ tự động đưa vào trạng thái tự phục hồi Dựa vào các thông số trên lưới như dòng điện, điện áp, góc pha,… mà vị trí sự cố sẽ được phát hiện và cô lập, đồng thời trong vùng mất điện sẽ tự động phân chia thành các vùng hệ thống điện nhỏ hơn được kết nối độc lập với nhau ( không có dòng công suất giữa các vùng hệ thống điện nhỏ này), sao cho hệ thống các nguồn phát phân tán (thủy điện nhỏ, nhà máy điện gió, điện mặt trời,…) đáp ứng được nhu cầu tiêu thụ điện năng trong mỗi hệ thống điện nhỏ này Do đó, mục tiêu đã thay đổi từ đảm bảo lợi ích kinh tế sang đảm bao cung cấp điện cho khách hàng tối đa, mà vẫn duy trì được các ràng buộc về chất lượng điện năng Từ đó, công thức tối ưu cho vùng mất điện trong trường hợp sự cố như sau:
– k : là các nút trong vùng bị mất điện – V k : điện áp tại các nút bị mất điện
– V 0 : Điện áp danh định của hệ thống
– 𝜔 𝑘 : chỉ số ưu tiên của tải tại nút k;
– 𝑝 𝑘 𝐷 : Giá trị công suất của tải tại nút k;
– y k : tình trạng kết nối của tại tại nút k (1: kết nối và 0 : sa thải); min [∑((|𝑉 𝑘 − 𝑉 0 |) +
Tóm tắt
So với tái cấu trúc truyền thống, nếu bị sự cố thì vùng mất điện sẽ bị ảnh hưởng diện rộng, số lượng khách hàng bị ảnh hưởng lớn, và thời gian phục hồi chậm Nếu sử dụng phương pháp phân vùng thành các hệ thống điện nhỏ trong vùng mất điện, giải pháp này sẽ giảm được lượng khách hàng mất điện, do mỗi vùng hệ thống điện nhỏ có khả năng tự đáp ứng tối đa nhu cầu phụ tải, đảm bảo số lượng sa thải phụ tải là ít nhất nhưng vẫn đảm bảo tính ổn định hệ thống
SỬ DỤNG HÀM FMINCON TRONG CHẾ ĐỘ BÌNH
Giới thiệu hàm fmincon
Hàm fmincon trong matlab là 1 công cụ giải bài toán tối ưu tìm điểm cực tiểu với ràng buộc phi tuyến Hàm có chức năng tìm giá trị tối thiểu của một hàm đa biến phi tuyến ràng buộc sao cho:
{ 𝑐(𝑥) ≤ 0 bất đẳng thức tuyến tính 𝑐𝑒𝑞(𝑥) = 0 đẳng thức tuyến tính
Với b, beq là các giá trị vector, A và Aeq là các ma trận, c(x) là ceq(x) là các hàm
Trong đó f(x), c(x) và ceq(x) là các hàm phi tuyến fmincon sẽ 4 lựa chọn giải thuật đó là :
Interrion-point (mặc định) : dùng để giải quyết các bài toán có quy mô lớn, số lượng biến nhiều
Trust-region-reflective : yêu cầu phải cung cấp gradient, và chỉ cho phép giải bài toán thỏa mãn 1 trong hai điều kiện biên hoặc ràng buộc đẳng thức tuyến tính mà không phải là cả hai Giải thuật này có thể sử dụng kỹ thuật đặc biệt để tiết kiệm bộ nhớ
Sgp: thỏa mãn tất cả các biên của từng vòng lặp, giải thuật có thể phục hồi từ NaN (Not a Number) hoặc Inf (vô cực)
active-set : có thể thực hiện các khoảng bước lớn, thêm tốc độ khi lặp.
Chế độ bình thường
Theo [18], giá mua điện gió vào mức 1733đ/kWh trong đó bao gồm 1.511 do EVN trả, và 222đ từ nguồn quỹ bảo vệ môi trường ở Việt Nam
Theo [19], giá mua điện của turbin khí sẽ là 1065đ/kWh Trên cơ sở giá điện chênh lệch giữa các nguồn phát, mà hệ thống trung tâm sẽ điều độ công suất nguồn phát nhằm đạt được lợi ích kinh tế, đáp ứng đủ công suất phụ tải
Dựa theo các công thức từ [6] tới [12], sau khi chạy kết quả trong matlab ta có kết quả như sau:
Bảng 4 – Kết quả phân bố công suất tại chế độ bình thường
Hình 7 – Biểu đồ điện áp nút tại chế độ bình thường
Kết luận
Tổng công suất tải là 2791,89kW trong khi tổng công suất phát huy động là 2809,5 kW Dễ dàng thấy rằng, nguồn điện gió tại vị trí nút 60, sẽ không thực hiện phát điện do giá điện gió cao 1733 đ/kWh ( gấp 163% so với giá điện của turbin khí Bên cạnh đó, điện áp tại các nút vẫn được đảm bảo trong giới hạn điện áp cho phép ±5%) Vì thế chi phí sản xuất (cost) cực tiểu sẽ là 2.992.200 đ/h, đảm bảo đúng hàm mục tiêu bài toán đưa ra
BIỂU ĐỒ ĐIỆN ÁP NÚT TẠI CHẾ ĐỘ BÌNH THƯỜNG
SỬ DỤNG HÀM MINLP TRONG CHẾ ĐỘ SỰ CỐ
Giới thiệu về bài toán MINLP
Với yêu cầu ngày càng cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau về vấn đề tối ưu, trong việc đưa ra các quyết định, hành động một cách hiệu quả, đem lại lợi ích tối đa
Trong đó bài toán tuyến tính hỗn hợp nguyên MINLP, được đưa ra nhằm giải quyết các biến rời rạc nguyên với một hàm phi tuyến, để đưa ra quyết định tối ưu
Theo [20] cấu trúc bài toán MINLP có dạng như sau:
– A là ma trận có dạng m x n, b là ma trận dạng m x 1
– A eq là ma trận dạng k x n, b eq là ma trận dạng k x 1.l b và u b là ma trận dạng n x 1
– c là vecto ràng buộc phi tuyến u x 1, d là vecto có dạng u x1
– C eq là vecto có dạng v x1, d eq là vec tơ v x 1
– X i là biến quyết định có dạng số nguyên – X j là biến quyết định, dạng thập phân là 0 hoặc 1.
Các phương pháp giải bài toán MINLP
Bài toán MINLP được xây dựng gói phần mềm thương mại đầu tiên vào giữa năm 1970 bởi SCICONIC Vào giữa năm 1980, Grossman và Kocis phát triển giải thuật DICOPT để thực hiện các bài toán MINLP có cấu trúc lồi, dựa trên phương pháp xấp xỉ vùng biên
Có nhiều giải thuật liên quan nhằm giải bài toán MINLP, chúng thường được xây dựng dựa trên tổ hợp các bài toán tuyến tính, bài toán nguyên, và bài toán phi tuyến như phương pháp branch and bound, outer approximation, local search, và tối ưu toàn cục ( global optimization)
DICOPT là bộ cho bộ tối ưu tiên tục và rời rạc ( Discrete and Continuous
Optimizer) được phát triển và nghiên cứu bởi nhóm I.E Grossman tại trung tâm nghiên cứu kỹ thuật của đại học Mellon Camegie, được thương mại hóa với tên GAMS - The Genaral Algebraic Modeling System
DICOPT đảm bảo giải pháp tối ưu toàn cục cho MINLP tối ưu dạng lồi
Mixed Integer Nonlinear Programming Branch-and-Bound được phát triển bởi R
Fletcher and S Leyffer tại trường Dundee Nó cung cấp bộ giao diện AMPL và Matlab thông qua môi trường tối ưu TOMLAB
Tương tự như DICOPT, nó giải quyết tối ưu toàn cục cho MINLP dạng lồi Thực hiện giải thuật Branch-and-Bound, để đơn giản hóa quá trình tối ưu phi tuyến trong bước “bounding”
Basic Open-source Nonlinear Mixed Integer Programming Là một giải pháp mã
Trang 6-3 nguồn mở được phát triển chính bởi P Bonami với sự hợp tác của trường đại học Camegie Mellon và IBM
BONMIN là giải pháp tối ưu toàn cục cho MINLP lồi Trong đó, nó thực hiện các giải thuật sau:
B-BB : giải thuật nhánh và biên (branch and bound), dựa trên giải quyết các bài toán phi tuyến
B-OA : giải thuật xấp xỉ ngoài (outer-approxiamtion), để sinh ra và cải thiện hiểu quả bài toán nguyên hỗn hợp MIP
B-QG : là giải thuật nhánh và biên nhằm tận dụng bài toán tuyến tính để tạo ra biên của bài toán
B-Hyb là giải thuật lai giữa B-QG và B-BB nhằm thay đổi luân phiên giữa 2 bài toán tuyến tính và phi tuyến cho việc tạo biên Đề tài sử dụng phương pháp BONMIN, vì đây là mã nguồn mở được phát triển bởi Industrial Information and Control Center tại trang web http://www.i2c2.aut.ac.nz/ để thực hiện giải bài toàn MINLP.
Chế độ sự cố
Trong bài toán sự cố, vùng hệ thống điện bao gồm 69 nút, và sự cố được giả định xảy ra trên nhánh 1-2
Trong trường hợp 1 - tổng công suất nguồn lớn hơn tổng công suất tải, ta có được kết quả như sau:
Hình 8 – Sơ đồ sự cố 69-nút hiệu chỉnh
Bảng 5 - Kết quả phân bố công suất tại chế độ sự cố (TH1: công suất nguồn lớn hơn công suất tải)
Hình 9 – Biểu đồ điện áp nút tại chế độ sự cố TH1
Do bị sự cố tại đầu tuyến, nếu trong trường hợp lưới điện truyền thống và không có mạch vòng dự phòng, thì toàn bộ tải trong vùng này sẽ mất điện, gây ảnh hưởng rất lớn tới từng khách hàng
Trong lưới điện thông minh, sử dụng đặc tính tự phục hồi và sự tham gia của các nguồn phân tán Để không bị mất điện, toàn bộ nguồn phát phân tán trong vùng mất điện này sẽ được huy động công suất, kể cả nguồn điện gió với giá tiền sản xuất lớn Do đó, chi phí sản xuất điện sẽ tăng lên là 3.732.600 đ/h, cao hơn 740.400 đ/
(hơn 25% so với chi phí sản xuất điện khi ở trạng thái vận hành bình thường)
Trong trường hợp 2, giả sử, tổng công suất nguồn nhỏ hơn tổng công suất tải, do đó, bắt buộc trong vùng hệ thống điện nhỏ phải sa thải phụ tải, để đảm bảo ổn đinh hệ thống điện, nhưng vẫn duy trì mức điện áp làm việc trong giới hạn cho phép
Với mức độ ưu tiên các phụ tải là như nhau thì theo công thức từ [13] tới [20] thì ta có kết quả như sau :
Bảng 6 – Kết quả phân bố công suất tại chế độ sự cố (TH2: công suất nguồn nhỏ hơn công suất tải)
Hình 10 – Biểu đồ điện áp nút tại chế độ sự cố TH2
Trong chế độ sự cố này, tổng công suất tải đã có sự thay đổi do nút tải thứ 49 đã bị sa thải với công suất 384,7 kW; do đó tổng công suất tải đã giảm chỉ còn 2407kW
Vì thế tổng công suất phát đã thay đổi chỉ còn 2424 kW, và chi phí sản xuất sẽ là : 3.249.000 đ/h, vẫn cao hơn giá điện khi vận hành bình thường dù đã sa thải phụ tải thứ 49
Nếu thiết lập các chỉ số ưu tiên cao tại các vị trí quan trọng ở mức cao, trường hợp 3 giả sử tại các nút sau:
Bảng 7 – Chỉ số ưu tiên tại các nút quan trọng Node Độ ưu tiên Pload (kW) Qload (kVAr)
Biểu đồ điện áp nút tại chế độ sự cố TH2
Thì bài toán có kết quả như sau:
Bảng 8 – Kết quả phân bố công suất có xét thứ tự ưu tiên tại chế độ sự cố ( TH3 – sa thải phụ tải xét mức độ ưu tiên)
Hình 11 – Biểu đồ điện áp nút tại chế độ sự cố TH3
Rõ ràng, sau khi thiết lập mức độ ưu tiên tại 3 vị trí phụ tải quan trọng là 49,50 ,61 thì sau khi chạy bài toán minlp, thì các phụ tải này không bị sa thải nữa, mà thay vào đó là sa thải phụ tải 64 với công suất tác dụng là 227kW, khi đó công suất nguồn phát sẽ được huy động 2590kW lớn hơn so với trường hợp không thiết lập mức độ ưu tiên phụ tải là 2424kW
Biểu đồ điện áp nút tại chế độ sự cố TH3
Kết luận
Bằng cách sử dụng hàm hàm MINLP, và biến nhị phân yk để chỉ báo sự sa thải phụ tải đồng thời kết hợp với hàm mục tiêu đảm bảo điện áp và các hàm ràng buộc về công suất, điện áp, để tìm ra nghiệm tối ưu, sa thải phụ tải tối thiểu mà đảm bảo hệ thống điện được ổn định
GVHD: TS Nguyễn Văn Liêm HVTH: Nguyễn Phi Triều
Tham khảo
[1] "Phê duyệt đề án phát triển lưới điện thông minh tại Việt Nam," in Thủ tưởng Chính phủ, 2012
[2] Z Xue-song, "Research on Smart Grid Technology," The International Conference on Computer Application and System Modeling, 2010
[3] A A M B S Tausif AIi, "An Overview of Smart Grid Technology in Bangladesh: Development and Opportunities," IEEE, 2012
[4] E SPC, "Chương trình thực hiện chỉ số độ tin cậy 2016," EVN SPC, HCM cIty, 2016
[5] E SPC, "Phê duyệt đề án Xây dựng tiêu chí và lộ trình triển khai xây dựng các hệ thống giám sát, điều khiển xa lưới điện trung thế," HCM City, 2016
[6] J D e al, "Study on technology system of self-healing contrl in smart grid distribution grid," The International Conference on Advanced Power
[7] N T Vinh, "Tự động hóa xuất tuyến và triển vọng ứng dụng cho lưới điện phân phối Tp.Hồ Chí Minh," Ho Chi Minh, 2014
[8] N T Phuc, "Nghiên cứu tự động hóa để nâng cao độ tin cậy cung cấp trên điện lưới phân phối TP.Hồ Chí Minh," Ho Chi Minh, 2012
[9] R Belkacemi and F Ali , "An Immune System Approach for Power System Automation and Self Healing.," IEEE Trans.Power Apparatus and Systems, 2009
GVHD: TS Nguyễn Văn Liêm HVTH: Nguyễn Phi Triều
[10] X Z li Liu, "Study on Self-healing Control Strategy of Smart Distribution Network," IEEE PES ISGT ASIA, 2012
[11] H You, V Vijay and Zhong Yang, "Self-Healing in Power Systems: An Approach Using Islanding and Rate of Frequency Decline-Based Load Shedding," IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, vol XVIII, no 1, p 174, Feb 2003
[12] L C S Lucas R Ferreira, "Load Shedding Through Optimal Power Flow to Support Self-Healing Actions in Distribution Feeders," IEEE,
[13] Z Wang, C Bokan and C Chen, "Networked Microgrids for Self- Healing Power Systems," IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, vol 6, no 1, pp 45 - 53, 2014
[14] Z wang, C Bokan and C Chen , "Coordinated Energy Management of Networked Microgrids in Distribution Systems," IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, vol 6, no 1, 2015
[15] Z wang, W Janhui and C Chen, "MPC-Based Voltage/Var Optimization for Distribution Circuits With Distributed Generators and Exponential Load Models," IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, vol 5, no 5, 2014
[16] I T Force, "BIBLIOGRAPHY ON LOAD MODELS FOR POWER FLOW AND DYNAMIC PEFWOWCE SIMULATION," IEEE Transactions on Power Systems, vol 10, no 1, pp 523-538, 1995
[17] Moshtagh and Ghasemi, "Optimal Distribution System Reconfiguration Using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II)," Journal of Operation and Automation in Power Engineering, vol 1, no 1, pp 12-
[18] T Hương, May 2015 [Online] Available: http://tinnhanhchungkhoan.vn/thuong-truong/bo-cong-thuong-nghien- cuu-thay-doi-gia-mua-dien-gio-119535.html
[19] N Anh, August 2015 [Online] Available: http://www.doisongphapluat.com/kinh-doanh/thi-truong/vi-sao-evn-mua- dien-1087-dongkwh-ban-1622-dongkwh-a108098.html
[20] P Belotti and Christian Kirches, Mixed-Integer Nonlinear Optimization, Illinois: Mathematics and Computer Science Division, 2012
[21] H You and e al, "Self-Healing in Power Systems: An Approach Using islanding and rate of frequency decline-based load shedding," IEEE Trans on power systems, vol 18, Feb 2003
[22] U Robert, "Distribution Automation and the self-healing network," IEEE
[23] L V Cường , "Nghiên cứu yêu cầu kỹ thuật khi đấu nối nguồn điện phân tán vào lưới điện trung áp," Viện Năng Lượng, Hà Nội, 2010
[24] T T Chưởng, T V Anh and V P Tú, "nghiên cứu giới hạn ổn định điện áp của nguồn điện phân tán sử dụng máy điện không đồng bộ trong lưới điện phân phối," Tạp chí phát triển Khoa học và Công nghệ, 2013
[25] S K Bala, "Study of Smart Grid Technology and Its Development in Indian Scenario," India, 2013
[26] D B e al, "Smart grid concepts applied to self-healing in distribution system," IEEE Trans power apparatus and systems, 2014.