1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện: Thiết kế hệ thống PV-BES cho tòa nhà thư viện EIU

94 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Thiết kế hệ thống PV-BES cho tòa nhà thư viện EIU
Tác giả Nguyễn Hồng Phước
Người hướng dẫn PGS. TS. Phan Quốc Dũng
Trường học Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG -HCM
Chuyên ngành Kỹ thuật Điện
Thể loại Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2024
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 94
Dung lượng 3,16 MB

Cấu trúc

  • 1.1. L Í DO CHỌN ĐỀ TÀI (14)
  • 1.2. M ỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU (15)
  • 1.3. P HẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (16)
  • 1.4. P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (16)
  • 3.1. N ĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI (24)
  • 3.2. C ÁC HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI (27)
  • 3.3. H Ệ THỐNG TÍCH TRỮ NĂNG LƯỢNG (29)
  • 3.4. T HUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN (32)
  • 3.5. T ÍNH TOÁN HỆ THỐNG PV-BESS (36)
  • 3.6. P HÂN TÍCH CHI PHÍ (38)
  • 4.1. C ÁC BƯỚC THỰC HIỆN (42)
  • 4.2. P HÂN TÍCH HIỆN TRẠNG CÔNG TRÌNH (43)
  • 4.3. L ỰA CHỌN THANH PHẦN HỆ THỐNG PV-BES NỐI LƯỚI (0)
  • 4.4. P HAN TICH TIỀM NANG SẢN LƯỢNG DIỆN TỪ BỨC XẠ MẶT TRỜI (0)
  • 5.1. P HẦN MỀM HOMER (66)
  • 5.2. P HẦN MỀM PVS YST (73)
  • 5.3. P HẦN MỀM MATLAB (82)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (88)
  • PHỤ LỤC (91)

Nội dung

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Khi nhu cầu về các nguồn năng lượng bền vững ngày càng trở nên cấp thiết, với nhiều nguồn năng lượng tái tạo khác nhau như năng lượng mặt trời, gió và thủy điện,

L Í DO CHỌN ĐỀ TÀI

Sản xuất năng lượng tái tạo đã trở thành một chủ đề ngày càng quan trọng trên thế giới ngày nay, vì nhu cầu về các nguồn năng lượng bền vững ngày càng trở nên cấp bách Năng lượng mặt trời là nguồn năng lượng phong phú nhất và là nguồn năng lượng tái tạo đang phát triển nhanh nhất Các mô-đun quang điện mặt trời (PV) chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành điện để sử dụng trong các hộ gia đình, thương mại và công nghiệp Để tối ưu hóa tài nguyên đất tạo ra năng lượng mặt trời, chúng ta có thể xây dựng các hệ thống năng lượng mặt trời trên mái nhà để tận dụng tối đa không gian mái nhà hiện có

Trong bối cảnh giá nhiên liệu đầu vào cho sản xuất điện từ đầu năm đến nay tăng rất cao [1] thì việc sử dụng điện năng lượng mặt trời rất cần thiết và hết sức có ý nghĩa Theo Quyết định số 500/QĐ-TTg, được Thủ tướng Chính phủ ban hành, đánh giá tiềm năng điện mặt trời của Việt Nam là rất lớn, ưu tiên thúc đẩy phát triển điện mặt trời trên mái nhà dân cư và công trình xây dựng, nhất là các khu vực có nguy cơ thiếu điện và điện mặt trời tự sản xuất

Trong tháng 7/2021 và 20 ngày đầu tháng 8/2021, giá nhiên liệu đầu vào mà EVN thực hiện đang cao hơn rất nhiều so với thông số giá bình quân đã thực hiện 6 tháng đầu năm 2021, đặc biệt là giá than [2], cụ thể như Bảng 1 Trong giai đoạn 2013-

2022, điện mặt trời và điện gió liên tục phát triển hàng đầu, thu hút lần lượt 46% và 32% đầu tư vào năng lượng tái tạo toàn cầu năng lượng gió ngoài khơi đã tăng lên, thu hút 8% tổng vốn đầu tư, tiếp theo là nhiệt mặt trời ở mức 5% Các công nghệ năng lượng tái tạo khác (bao gồm thủy điện, sinh khối, nhiên liệu sinh học, năng lượng địa nhiệt và biển) chỉ thu hút được 7% tổng vốn đầu tư trong giai đoạn 2013-2022, trong đó sản xuất thủy điện một phần tương đối đáng kể trong tổng số [3]

Bên cạnh sự phát triển mạnh mẽ của nền công nghiệp 4.0, các mục tiêu và giải pháp bền vững càng được chính phủ Việt Nam và thế giới đặc biệt quan tâm Hành trình hướng tới phát thải ròng bằng không (net-zero emission), đo lường phát thải carbon và quản lý năng lượng thông minh đang dần trở thành xu hướng trọng tâm mới trong

2 lĩnh vực năng lượng xanh và kỹ thuật điện hiện đại được các chuyên gia đầu ngành tích nghiên cứu và phát triển

Bảng 1-1 Giá nhiên liệu đầu vào cho sản xuất điện, bình quân năm 2020 đến tháng

TT Loại hình Đơn vị Bình quân

1 Dầu thô Brent USD/thùng 41.8 65.0 71.3

Nắm bắt nhu cầu thực tiễn, nghiên cứu tiếp cận tập trung vào các mô hình năng lượng mặt trời áp mái kết hợp pin lưu trữ và kết nối lưới điện dân dụng Từ đó, thiết kế một hệ thống PV-BES quy mô nhỏ với tập trung đặc biệt vào quản lý năng lượng, ưu tiên cấp nguồn cho tải, tích hợp nguồn năng lượng mặt trời áp mái, lưu trữ năng lượng, chuyển đổi điện và kết nối với lưới điện Đồng thời, mô phỏng tính toán tiềm năng của hệ thống năng lượng mặt trời PV-BES 230kWp với vị trí thực tế tại tòa nhà Thư viện EIU - Bình Dương, Việt Nam.

M ỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

Thiết kế một hệ thống mạng lưới PV-BES ưu tiên cấp nguồn cho tải, tích hợp nguồn năng lượng mặt trời áp mái, lưu trữ năng lượng, chuyển đổi điện và kết nối với lưới điện, tập trung đặc biệt vào quản lý năng lượng Đồng thời, mô phỏng tính toán tiềm năng của hệ thống năng lượng mặt trời PV-BESS-230kWp với vị trí thực tế tại tòa nhà Thư viện EIU - Bình Dương, Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu đề xuất mô

3 hình tích hợp khai thác năng lượng được tạo ra để giúp giảm lượng khí thải carbon, thúc đẩy tính bền vững và giảm chi phí năng lượng.

P HẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài này đánh giá tổng thể ứng dụng thực tiễn thông qua các giai đoạn cụ thể bao gồm:

− Thiết kế hệ thống: thiết kế toàn bộ hệ thống, bao gồm việc chọn các thành phần phù hợp, chẳng hạn như các tấm pin năng lượng mặt trời, bộ tích trữ, bộ biến đổi công suất và kết nối lưới điện

− Thuật toán điều khiển: thiết kế cấu hình và thuật toán điều khiển cho hệ thống

PV-BES nối lưới điện So sánh, đánh giá hoạt động đáp ứng các khía cạnh khác nhau của hệ thống, bao gồm điều khiển dòng điện, sạc và xả pin, và đồng bộ với lưới điện, tối ưu công suất

− Mô phỏng đánh giá hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện hoạt động khác nhau, đồng thời tính toán chi phí năng lượng và đưa ra mô hình quản lý năng lượng bền vững phù hợp với nhu cầu sử dụng của tòa nhà.

P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu của đề tài là dựa vào các cơ sở lý thuyết, sau đó, dùng mô phỏng bằng phần mềm để kiểm chứng lại Các bước nghiên cứu sau sẽ lần lượt được thực hiện:

− Tìm hiểu ưu điểm và nhược điểm của các mô hình hệ thống PV nối lưới dân dụng

− Tìm hiểu cơ sở lý thuyết của các thuật toán điều khiển công suất đã có

− Tìm hiểu phương pháp so sánh, đánh giá các phương pháp lựa chọn bộ biến đổi dựa trên các tiêu chí đã chọn

− Mô phỏng các phương pháp chọn bộ chuyển tiếp thông qua phần mềm, đánh giá kết quả dựa trên các tiêu chí và phương pháp so sánh

2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong thời đại phát triển mạnh mẽ của nền công nghiệp 4.0, các mục tiêu và giải pháp bền vững về năng lượng ngày càng được chính phủ Việt Nam, khu vực Đông Nam Á và thế giới đặc biệt quan tâm Một nửa số quốc gia thành viên ASEAN là các bên ký kết nỗ lực quốc tế nhằm chấm dứt việc sử dụng than trong ngành điện Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam đã ký Tuyên bố chuyển đổi toàn cầu từ than sang năng lượng sạch trong Hội nghị về biến đổi khí hậu của Liên hợp quốc lần thứ 26 (COP26) [4] với các cam kết cụ thể như hình 2.1

Hành trình hướng tới phát thải ròng bằng không (net-zero emission) vào năm 2050, đo lường phát thải carbon và quản lý năng lượng thông minh đang dần trở thành xu hướng trọng tâm mới trong lĩnh vực năng lượng xanh [4] Việc ngừng khai thác than, cùng với việc tiếp tục mở rộng năng lượng tái tạo, là một bước quan trọng để đạt được mục tiêu không phát thải ròng

Hệ thống năng lượng mặt trời trên mái nhà với bộ lưu trữ pin dành cho nguồn điện nối lưới dân dụng đang ngày càng trở nên phổ biến do tiềm năng quản lý năng lượng và tính bền vững Với tiềm năng, nhu cầu và xu hướng phát triển năng lượng tái tạo, việc tích hợp hệ thống quang điện (PV) và hệ thống tích trữ năng lượng (BESS) cho các ứng dụng dân dụng và xe điện là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng

Hệ thống PV-BESS có thể giúp giảm chi phí điện, nâng cao độ tin cậy và tính độc lập của lưới điện cũng như giảm phát thải khí nhà kính [5] Tuy nhiên, việc thiết kế và vận hành hệ thống PV-BESS cũng đặt ra nhiều thách thức về mặt kỹ thuật, kinh tế và quản lý Do đó, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để điều tra các khía cạnh khác nhau của hệ thống PV-BESS, bao gồm tối ưu hóa quy mô, quản lý năng lượng, tích hợp lưới điện và đánh giá giá trị kinh tế

Hình 2-1 Cam kết Đóng góp do quốc gia tự quyết định (NDC) của Việt Nam và các quốc gia ASEAN tính đến đầu năm 2022 [4]

Một số nghiên cứu đã tập trung vào việc tối ưu hóa kích thước của các hệ thống PV- BESS cho các ứng dụng dân dụng, sử dụng các phương pháp khác nhau như lập trình tuyến tính, lập trình nguyên, lập trình ngẫu nhiên và lập trình động Ví dụ, Akram et al [6] đã so sánh 6 mô hình lưới điện siêu nhỏ độc lập với các tổ hợp các nguồn năng lượng khác nhau bao gồm quang điện, phong điện, máy phát điện và tích trữ Mặc dù kết quả cho thấy Case I: PV-WT-BESS-DG là tối ưu nhất về tất cả các tiêu chí, Case VI: PV-BESS-DG lại dẫn đầu về lợi ích đầu tư nhờ tổng công suất lắp đặt so với các nguồn năng lượng sạch là tối đa trong khi kích thước DG nhỏ nhất và lượng phát thải GHG là tối thiểu Từ đó, một phương pháp tối ưu hóa kích thước cải tiến cho các hệ thống PV-BESS tương lai được đề xuất tự chủ cho các ứng dụng dân dụng thông

6 minh, sử dụng một mô hình lập trình nguyên kết hợp với một thuật toán di truyền Phương pháp này đã được áp dụng cho một hệ thống ở Dammam (nằm ở khu vực phía đông của Ả Rập Saudi), cho thấy khả năng giảm thiểu chi phí ban đầu và chi phí vận hành so với các phương pháp tối ưu hóa truyền thống Tuy nhiên, mô hình hệ thống như Hình 2-14 được nghiên cứu ở quy mô lớn, chưa xem xét công suất và mức điện áp tiêu thụ với hộ gia đình

Saxena et al [7] đã đề xuất một hệ thống PV-BESS tích hợp lưới cho các ứng dụng dân dụng và xe điện, sử dụng một bộ điều khiển dựa trên logic mờ để quản lý luồng năng lượng giữa các thành phần khác nhau Hệ thống được mô phỏng và thử nghiệm trên một bộ chuyển đổi AC/DC/AC một pha, cho thấy khả năng giảm thiểu chi phí điện và tăng cường độc lập năng lượng Tuy nhiên, nghiên cứu này không xem xét đến các yếu tố kinh tế và môi trường của hệ thống

Hình 2-2 Ví dụ Mô hình hệ thống tích hợp Hybrid-BESS cho khu dân cư [6]

Nghiên cứu tập trung vào việc quản lý năng lượng , Martins et al [8] đã dựa trên lập trình tuyến tính dự đoán cho các hệ thống PV-BESS dân dụng, sử dụng một mô hình dự báo năng lượng PV và nhu cầu năng lượng dân dụng dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo Hệ thống được mô phỏng và thử nghiệm trên một hệ thống PV-BESS ở Canada, mô hình hóa hệ thống PV có công suất 10kWp với bộ BESS 10kWh và Inverter 3kW kết nối lưới điện dân dụng Xác định các tiêu chí đánh giá thông số vận hành tối ưu (tối đa hệ số tự cấp ξ và hệ số tự tiêu thụ ν, đồng thời giảm thiểu tổn thất κ) Nghiên cứu xác định thông số dòng điện tối ưu bằng giải pháp cắt giảm chi phí tổng thể (giảm thiểu chi phí mua điện từ lưới và phí phát sinh do tuổi thọ pin) Tối đa hóa khả năng

7 tự cấp của hộ gia đình trang bị hệ thống PV/BESS Sử dụng thuật toán dự báo dựa trên lập trình tuyến tính để quản lý dòng điện Kết quả cho thấy khả năng giảm thiểu chi phí điện và tăng cường độc lập năng lượng so với các phương pháp quản lý năng lượng truyền thống Tuy nhiên, nghiên cứu này không xem xét đến các ràng buộc về tuổi thọ và hiệu suất của các loại battery

Palavicino et al.[9] đã đề xuất một phương pháp đánh giá giá trị kinh tế của các hệ thống PV-BESS dân dụng tích hợp lưới, sử dụng một mô hình lập trình tối ưu kết hợp với một mô hình lập trình đa mục tiêu Phương pháp này đã được áp dụng cho một hệ thống PV-BESS ở Mỹ, đánh giá tiềm năng kinh tế của hệ thống PV có tích hợp BESS và không tích hợp BESS Quy trình này được áp dụng cho một ví dụ (case study) sử dụng thiết bị, thời tiết và tải trọng của một khách hàng dân cư điển hình Việc phân tích được thực hiện bằng phần mềm System Model Advisor (SAM) do NREL phân phối Nghiên cứu cho thấy khả năng tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu chi phí điện của hệ thống, cũng như giảm thiểu lượng khí thải CO2 Các yếu tố kỹ thuật và môi trường không nằm trong phạm vi của nghiên cứu này

Ngoài ra, Metwally et al [10] đã trình bày một hệ thống năng lượng gia đình sử dụng năng lượng mặt trời PV và BESS theo hình 3-3, đồng thời chỉ ra cách xử lý tác động của sự gián đoạn của năng lượng mặt trời cũng như sự biến động của nhu cầu phụ tải Trong đó, nghiên cứu thực hiện sáu sự kiện được áp dụng cho hệ thống để phân tích mức độ đáp ứng nhu cầu phụ tải khác nhau ở chế độ kết nối lưới và chế độ đảo, trong đó chế độ đảo được thực hiện bằng cách kết nối BESS và ngắt kết nối dầm, trong khi chế độ kết nối lưới được thực hiện bởi việc ngắt kết nối BESS và kết nối lưới điện

Hệ thống được mô phỏng và thử nghiệm cho thấy khả năng tăng cường độ tin cậy và độc lập năng lượng của hệ thống, cũng như giảm thiểu chi phí điện và lượng khí thải CO2 Một ví dụ khác là Chatterji và Bazilian [11], người đã đề xuất mô hình lập trình số nguyên hỗn hợp ngẫu nhiên để tối ưu hóa hệ thống pin và năng lượng mặt trời trên mái nhà kết hợp sử dụng dữ liệu đồng hồ thông minh Mô hình đã được áp dụng cho hệ thống PV-BESS ở Anh, cho thấy khả năng tối đa hóa khả năng tự tiêu thụ và tự cung cấp của hệ thống, cũng như giảm nhu cầu cao điểm và sự phụ thuộc vào lưới điện Nghiên cứu này chưa xét tính không ổn định và tính biến đổi của nhu cầu phụ

Hình 2-3 Hệ thống quản lý năng lượng gia đình dựa trên PV và BESS [10]

Một nghiên cứu gần đây (2022) của Shabbir et al [12] đề xuất phương pháp tối ưu hóa kích thước pin với việc lắp đặt PV của khách hàng và hồ sơ phụ tải trong nước, sử dụng mô hình lập trình tham số dựa trên dữ liệu lịch sử Nghiên cứu này đã được áp dụng tại Estonia, với mục tiêu thiết kế mô hình quản lý tòa nhà gần như không phát thải (nZEBs) tối ưu quản lý năng lượng ở mức hiệu suất rất cao, giảm thiểu thời gian sử dụng điện lưới, tối đa thời gian nạp sạc tích trữ điện của BESS từ hệ thống

PV Đồng thời, giảm thiểu số giờ sạc BESS từ lưới và tối đa số giờ xả để dùng cho phạm vi nZEB Sử dụng thuật toán heuristic để sạc và xả pin BESS dựa trên truy xuất dữ liệu thời gian thực hàng giờ của phụ tải điện và sản lượng điện định mức tương ứng từ hệ thống PV Kết quả cho thấy khả năng giảm thiểu kích thước pin và tối đa hóa giá trị hiện tại ròng của hệ thống, cũng như giảm tổn thất năng lượng và điện lưới Tuy nhiên, nghiên cứu này không xem xét tính chất động và ngẫu nhiên của nhu cầu phụ tải và phát điện PV

N ĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI

Năng lượng mặt trời bắt đầu từ Mặt trời ở khoảng cách trung bình 93 triệu dặm (150 triệu km) tính từ Trái đất Mặt trời là một lò phản ứng tổng hợp hạt nhân, với nhiệt độ bề mặt vào khoảng 10.000F hoặc 5.500C Năng lượng mặt trời đến Trái đất dưới dạng bức xạ điện từ bao gồm nhiều bước sóng và cường độ năng lượng Gần một nửa năng lượng mặt trời nhận được trên Trái đất nằm trong dải ánh sáng khả kiến Bức xạ mặt trời có thể được chia thành ba dải: tia cực tím, vùng nhìn thấy và tia hồng ngoại, như trong Hình 3-1 Dải nhìn thấy bao gồm khoảng 48% bức xạ hữu ích để sưởi ấm và tia hồng ngoại chiếm phần còn lại [15]

Hình 3-1 Dải sóng bức xạ năng lượng Mặt Trời [15]

Bức xạ mặt trời tới bề mặt Trái đất mà không bị khuếch tán được gọi là bức xạ mặt trời chùm tia trực tiếp Điều kiện khí quyển có thể làm giảm bức xạ chùm tia trực tiếp 10% vào những ngày trời khô ráo và 100% vào những ngày dày đặc, nhiều mây Điều này được biểu diễn như Hình 3-2

Sự quay của Trái đất là nguyên nhân gây ra sự thay đổi ánh sáng mặt trời hàng giờ Vào sáng sớm và chiều muộn, Mặt trời xuất hiện ở vị trí thấp trên bầu trời; kết quả là

12 các tia sáng phải truyền đi xa hơn trong bầu khí quyển Mặt khác, vào một ngày trời quang, vào buổi trưa, khi Mặt trời xuất hiện ở điểm cao nhất trên bầu trời, lượng năng lượng mặt trời lớn nhất chạm tới bề mặt nằm ngang trên Trái đất

Hình 3-2 Bức xạ trực tiếp và khuếch tán trong không gian [15]

Lượng năng lượng bị chặn bởi bề mặt nằm ngang rộng một foot hoặc một mét khi Mặt trời ở góc thấp vào mùa đông sẽ nhỏ hơn khi Mặt trời ở góc cao trong những tháng mùa hè Như được mô tả Hình 3-3, nhiều bức xạ bị chặn bởi bề mặt nằm ngang trong tháng 6 và tháng 7 so với tháng 12 và tháng 1 ở bán cầu bắc

Hình 3-3 Lượng bức xạ thu được của bề mặt nằm ngang trong mùa đông so với mùa hè [15]

Hiệu ứng theo mùa cũng rất quan trọng Vào mùa đông, Mặt trời ở góc thấp hơn so với mùa hè Góc thấp hơn của Mặt trời dẫn đến lượng bức xạ bị chặn bởi bề mặt nằm ngang thấp hơn Hình 3-4 biểu diễn ảnh hưởng của góc nghiêng tấm thu bức xạ năng

Hình 3-4 Ảnh hưởng của góc nghiêng tấm thu bức xạ năng lượng Mặt Trời [15]

Biểu đồ tiềm năng sản lượng quang điện theo tháng tại Việt Nam năm 2020, hình 3-

5 cho thấy cường độ bức xạ mặt trời cao hơn xảy ra trong một ngày trong tháng 5 so với một ngày trong tháng 1 theo báo cáo Tiềm năng năng lượng quang điện toàn cầu theo quốc gia: Việt Nam của ESMAP [16] Hơn nữa, vì ngày mùa đông ngắn hơn ngày hè nên thời gian thu năng lượng mặt trời sẽ ngắn hơn vào mùa đông Nói cách khác, lượng năng lượng mặt trời có thể thu được thay đổi theo mùa

Hình 3-5 Biểu đồ tiềm năng sản lượng quang điện theo tháng tại Việt Nam, năm

14 Việc chuyển đổi năng lượng bức xạ thành điện năng diễn ra trong các thiết bị gọi là quang điện (còn gọi là PV) hoặc pin mặt trời [17] Các thiết bị này sử dụng hiện tượng vật lý được gọi là hiệu ứng quang điện, khi ánh sáng được vật liệu hấp thụ, gây ra sự kích thích của một electron hoặc chất mang điện tích khác lên trạng thái năng lượng cao hơn

Khi có ánh sáng Mặt Trời chiếu vào vật liệu bán dẫn đặc biệt hấp thụ năng lượng bức xạ, kích thích các electron và kéo chúng qua dây dẫn bên ngoài để tạo ra dòng điện như hình 3-6 mô tả chuyển đổi năng lượng bức xạ thành điện năng [17]

Hình 3-6 Chuyển đổi năng lượng bức xạ thành điện năng [17]

Tóm tại, lượng bức xạ có sẵn tại một địa điểm cụ thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm vị trí địa lý, mùa, cảnh quan và thời tiết địa phương cũng như thời gian trong ngày Khi năng lượng mặt trời đi qua bầu khí quyển Trái đất, một phần bị hấp thụ, một phần bị phân tán và một phần bị phản xạ bởi mây, bụi, chất ô nhiễm, cháy rừng hoặc hơi nước Bức xạ mặt trời tới bề mặt Trái đất mà không bị khuếch tán được gọi là bức xạ mặt trời chùm tia trực tiếp Vào một ngày trời trong vào buổi trưa khi Mặt trời xuất hiện ở điểm cao nhất trên bầu trời, lượng năng lượng mặt trời lớn nhất chạm tới bề mặt nằm ngang trên Trái đất Hiệu ứng theo mùa cũng rất quan trọng Trong mùa đông, góc của Mặt trời thấp hơn so với mùa hè, dẫn đến lượng bức xạ bị chặn bởi bề mặt nằm ngang ít hơn.

C ÁC HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI

Một hệ thống quang điện điển hình bao gồm một dãy quang điện, pin, bộ điều khiển sạc và bộ biến tần Hệ thống quang điện thường được phân thành ba loại là độc lập

15 (stand-alone), lai (hybrid) hoặc nối lưới (grid-tied) Các hệ thống không được kết nối với lưới điện được gọi là hệ thống độc lập và cần có pin để lưu trữ năng lượng điện để sử dụng trong đêm và những ngày nhiều mây Hệ thống hybrid là hệ thống sử dụng kết hợp các mảng quang điện và một số dạng năng lượng khác, chẳng hạn như máy phát điện-động cơ diesel Đúng như tên gọi, các hệ thống lưới được kết nối với lưới tiện ích [16], [17] Ví dụ hình 3-7 minh họa một hệ thống nối lưới kết hợp bộ lưu trữ năng lượng

Hệ thống quang điện được phân thành ba loại (theo kích cỡ) của [17]:

1 Nhỏ (1-10 kW) Những hệ thống quang điện này phù hợp với những địa điểm xa xôi hoặc những địa điểm khác nơi điện thông thường có thể tốn kém Ví dụ như đèn đường, máy bơm tưới tiêu, chiếu sáng an ninh tại các công trường xây dựng, thiết bị liên lạc và sạc pin dự phòng

2 Trung bình (10-1000 kW) Những hệ thống quang điện này có thể được sử dụng bởi các cơ sở công nghiệp lớn hơn và/hoặc các cộng đồng ở vùng sâu vùng xa Chúng cũng có thể được sử dụng như nguồn năng lượng bổ sung hoặc chạy đỉnh (có khả năng cung cấp một lượng công suất lớn ngay lập tức)

3 Lớn (trên 1000 kW) Những hệ thống quang điện này được sử dụng trong các trạm phát điện quy mô lớn thuộc sở hữu của công ty điện lực, thường nằm ở khu vực sa mạc Công nghệ quang điện mặt trời mang lại một số ưu điểm rất lớn [18]:

• không tạo ra bất kỳ loại sản phẩm phụ rắn, lỏng hoặc khí nào trong quá trình hoạt động khi sản xuất điện;

• Hệ thống PV không gây ô nhiễm tiếng ồn;

• Các tấm pin mặt trời có thể được lắp đặt ở nhiều vị trí, bao gồm mái nhà, mặt tiền, mặt đất, mang lại sự tự do về vị trí tốt nhất;

• Công nghệ quang điện mặt trời không tạo ra khí thải Lượng phát thải CO2 tương đương trong vòng đời ước tính là đáng kể ở mức 30–80 g/kWh

• Tính mô-đun và phạm vi công suất có thể đáp ứng nhiều ứng dụng

Mặc dù điện mặt trời có thể được coi là một giải pháp thực sự bền vững nhưng vẫn có một số nhược điểm quan trọng ít được đề cập đến:

• Tái chế vật liệu trong các môđun PV đã ngừng hoạt động nhìn chung mang lại hiệu quả kinh tế, chủ yếu cho các ứng dụng quy mô lớn Tuy nhiên, đòi hỏi các thủ tục đặc biệt, các quy trình đã được thiết lập và các quy định hiện chưa có

• sản xuất tấm pin mặt trời, bao gồm một số vật liệu độc hại hoặc thậm chí gây nổ, chất lỏng ăn mòn, phát thải khí nhà kính trong quá trình sản xuất, vận hành, bảo trì và thải bỏ

• Cuối cùng, chi phí pin để lưu trữ điện còn khá cao, đây vẫn là một thách thức

Hình 3-7 Minh họa sơ đồ Hệ thống nối lưới kết hợp bộ dự trữ năng lượng

H Ệ THỐNG TÍCH TRỮ NĂNG LƯỢNG

Hệ thống tích trữ điện năng bằng pin (Battery Energy Storage System - BESS)

Về quy mô, thay vì chỉ tích trữ khoảng 100kWh như các hệ thống UPS đáp ứng được tải trong khoảng thời gian ngắn, BESS có dung lượng lớn hơn rất nhiều, có thể lên tới vài trăm MW, có khả năng huy động công suất lớn và duy trì được thời gian dài

AC BESS thông thường bao gồm mô-đun pin lithium-ion, bộ biến tần/bộ sạc và hệ thống quản lý pin (BMS) Ví dụ hệ thống BESS nối lưới công suất 62.5kW~500kW được minh họa như sơ đồ hình 3-8 Các thiết bị nhỏ gọn này dễ lắp đặt và là lựa chọn

17 phổ biến để nâng cấp hệ thống năng lượng Cần lưu ý rằng vì cả tấm pin mặt trời và pin đều tương thích với dòng điện một chiều nên dòng điện sẽ cần được chuyển đổi ba lần trong hệ thống ghép nối AC

Hình 3-8 Sơ đồ hệ thống BESS nối lưới công suất 62.5kW~500kW

Hiệu quả kinh tế của các ứng dụng EES trong hệ thống điện thường không được xác định bởi chi phí của chúng Thay vào đó, doanh thu tiềm năng thông qua việc tham gia vào thị trường điện là rất quan trọng

Hình 3-9 mô phỏng quá trình tăng giảm chi phí của các loại tích trữ điện năng qua các năm tính đến 2020 Các dấu chấm và đường nét liền là đường cong chi phí dự đoán Các đường chấm chấm biểu thị chi phí hiện tại của LIB và chi phí vật liệu lithium Các thanh biểu thị sự thay đổi chi phí tiềm năng khi tỷ lệ công suất năng lượng trên công suất điện thay đổi

Theo [14] đối với một lượng năng lượng nhất định, mật độ năng lượng và năng lượng càng cao thì dung lượng của hệ thống lưu trữ năng lượng cần thiết sẽ càng nhỏ Tương tự, RTE càng cao thì mức tiêu thụ năng lượng cần thiết trong quá trình sạc càng thấp, dẫn đến chi phí vận hành thấp hơn Thời gian phản hồi là một thước đo quan trọng khác vì thường hạn chế các ứng dụng mà EES có thể tham gia

Hình 3-9 Dự báo chi phí của công nghệ EES [20]

Hầu hết các loại pin điện hóa, ví dụ như LIB, đều có mật độ năng lượng cao và mật độ năng lượng cao Mật độ của pin dòng thấp hơn so với pin thông thường Tuổi thọ của pin điện hóa thường thấp hơn EES cơ học, điều này còn phụ thuộc vào hoạt động (ví dụ: nhiệt độ, độ sâu xả và tốc độ dung lượng) của pin

Bảng 2 so sánh hiệu suất giữa các công nghệ EES khác nhau [20], minh họa tương tự cho thấy các dòng ESS thuộc điện hóa như LIB và siêu tụ điện có nhiều ưu thế về thời gian đáp ứng nhanh, hiệu suất cao và mật độ năng lượng tích trữ lớn thích hợp cho các ứng dụng tích hợp hệ thống điện dân dụng

19 Bảng 3-1 So sánh hiệu suất giữa các công nghệ EES khác nhau [20]

Minutes Minutes Minutes Minutes Seconds

T HUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN

3.4.1 Thuật toán điều khiển MPPT - Perturb and Observe

Sản lượng điện trong hệ thống PV đạt đến đỉnh điểm tại một điểm được gọi là điểm công suất tối đa (Maximum Power Point - MPP), có vị trí thay đổi liên tục theo mức độ bức xạ mặt trời và nhiệt độ Thuật toán điều khiển theo dõi điểm công suất tối đa (Maximum Power Point Tracking - MPPT) là một phương pháp được sử dụng trong các hệ thống điện PV để liên tục tối ưu hóa MPP của các tấm pin mặt trời, đảm bảo khai thác lượng điện năng cao nhất từ ánh sáng mặt trời Điều này được thực hiện thông qua sử dụng các thuật toán khác nhau như Perturb and Observe (P&O) và Incremental Conductance (IC) để đánh giá và chạy lại MPP theo các điều kiện thay đổi như nhiệt độ và bức xạ mặt trời

Phương pháp P&O thường xuyên thay đổi điện áp đầu ra của PV thông qua các cực sau đó so sánh cường độ chu kỳ trước đây với cường độ chu kỳ hiện tại Điện áp và nguồn có tuyến tính hay không, sao cho khi một cái tăng lên thì cái thứ hai cũng tăng lên, một thiết bị điều chỉnh vị trí cũng sẽ điều chỉnh tương ứng; một điểm vận hành

20 sau đó sẽ thay đổi sang hướng khác Hình 3-10 và Hình 3-11 Những thay đổi hiện có với tốc độ ổn định sau khi phát hiện vị trí dịch chuyển hiện tại Mức này là một biến có thể được thay đổi để phân bổ độ ổn định giữa các phản hồi nhanh bằng cách giảm phương sai trạng thái

Hình 3-10 Đường cong PV theo thuật toán điều khiển P&O điển hình [21]

Hình 3-11 Đặc tính ngõ ra của PV mô-đun, đường cong I-U và P-U [22]

Dựa trên hình dạng của đường cong PV I-V hoặc P-V, điện áp MPP là một phần cố định của điện áp mạch hở Điều này thường đúng ngay cả khi nhiệt độ và độ rọi thay đổi Do đó, mạch hở của tấm pin PV được đo định kỳ và điện áp tham chiếu được điều chỉnh thành một phần cố định của điện áp mạch hở được đo, dẫn đến tối đa hóa công suất từ tấm pin PV

Bằng cách thường xuyên điều chỉnh điện áp của tấm pin mặt trời thông qua giai đoạn tăng dần rất nhỏ để giảm bớt sự biến động xung quanh MPP hoặc bất kỳ giai đoạn dự

21 kiến nào, thuật toán P&O đã so sánh công suất được cung cấp trước đó với công suất sau khi bị gián đoạn Do tính đơn giản và thực tế là nó chỉ liên quan đến một số tham số đo được nên thuật toán này thường được sử dụng trong thương mại Hình 3-12 mô tả sơ đồ thuật toán P&O

Hình 3-12 Sơ đồ thuật toán điều khiển P&O [21]

Vấn đề phổ biến với phương pháp P&O là mức điện áp hệ PV làm gián đoạn từng chu kỳ MPPT; kết quả là, sau khi đạt được MPP, công suất đầu ra sẽ dao động theo hướng lý tưởng do năng lượng dự kiến giảm Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp môi trường ổn định hoặc thay đổi dần dần Tương tự, khi năng lượng chủ yếu di chuyển theo một hướng, một quy định kiểm soát phức tạp sẽ thay đổi hệ số nhiễu loạn quy mô về mức rộng do có nhiều biến số môi trường, có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề này bằng cách sử dụng phương pháp P&O cải tiến bằng cách điều chỉnh kích thước bước nhiễu loạn

22 3.4.2 Thuật toán điều khiển PV-BES 3 pha Đối với mục đích thương mại hoặc công nghiệp, việc sử dụng bộ inverter trung tâm, từ hàng chục đến hàng trăm kilowatt và lên đến vài megawatt, tạo thành hệ thống ba pha trong các ứng dụng đó So với việc điều khiển các hệ thống một pha, vì có nhiều quyền tự do điều khiển hơn (điện áp lưới, dòng điện lưới, công suất tức thời, v.v.), các vấn đề điều khiển chính của inverter ba pha được kết nối với lưới điện được chuyển đổi thông qua lý thuyết công suất tức thời có tham chiếu đến bộ điều khiển dòng điện và điện áp AC

Hình 3-13 Sơ đồ phần cứng và cấu trúc điều khiển chung của hệ thống PV kết nối lưới ba pha với bộ lọc LCL [23]

Hình 3-12 cho thấy cấu trúc chung của hệ thống PV ba pha với các tính năng điều khiển chính của hệ thống như vậy tương tự như các tính năng của hệ thống một pha

Bộ điều khiển phía PV, với mục đích dò tìm công suất tối đa từ nguồn đầu vào khi xem xét các cấu hình nhiệm vụ (nhiệt độ môi trường và bức xạ mặt trời)

Bộ điều khiển phía lưới, với mục đích đáp ứng các yêu cầu cơ bản Do đó, bộ điều khiển phía lưới có thể có các nhiệm vụ sau:

• Kiểm soát công suất hoạt động được cung cấp cho lưới điện;

• Kiểm soát trao đổi công suất phản kháng với lưới điện;

• Hiệu suất cao và chất lượng cao của công suất được đưa vào;

• Đồng bộ hóa lưới điện và bảo vệ chống đảo

Giai đoạn tăng áp hoạt động như giai đoạn kiểm soát công suất đầu vào để tìm công

23 suất tối đa từ các chuỗi PV trong quá trình hoạt động bình thường Việc điều khiển bộ biến đổi phía lưới (bộ biến tần PV ba pha) thường được thực hiện bằng cách điều chỉnh điện áp liên kết DC để duy trì sự cân bằng công suất giữa các chuỗi PV và lưới điện Nó cũng xử lý chất lượng điện năng của công suất được tạo ra bằng cách điều khiển dòng điện lưới được đưa vào Chiến lược điều khiển được áp dụng cho inverter ba pha rõ ràng hơn liên quan đến hai vòng lặp nối tiếp, có trách nhiệm tương tự như trong các hệ thống một pha.

T ÍNH TOÁN HỆ THỐNG PV-BESS

Theo [16], bức xạ mặt trời trung bình có sẵn cho Việt Nam là khoảng 4.4 kWh/m 2 /ngày

Công suất cực đại của hệ thống PV là năng lượng điện mà hệ thống có thể cung cấp trên tải tối ưu dưới ánh sáng vuông góc 1 kW/m 2 (phổ AM1.5) với nhiệt độ pin là 25°C Công suất cực đại được biểu thị bằng kilowatt (hoặc kWp) nhưng chính xác hơn, đó là công suất điện trên mỗi lần chiếu sáng, do đó tính bằng kW điện trên mỗi m 2 phát sáng Độ sáng (hay còn gọi là độ rọi) E hoặc bức xạ Ir là lượng ánh sáng nhận được trên một đơn vị diện tích tính bằng kW/m 2 , thay đổi từ 0 (vào ban đêm) đến giá trị tối đa khoảng 1 kW/m 2 (vào buổi trưa) Độ bức xạ là sự chiếu sáng tích lũy trong một khoảng thời gian như một năm hoặc một ngày Sự chiếu xạ được biểu thị bằng kWh/m 2 , tương ứng với một số giờ nhất định dưới mức chiếu sáng 1 kW/m 2 Công suất cực đại do mô-đun quang điện cung cấp được xác định chính xác cho hoạt động chiếu sáng này Số giờ này dưới bức xạ 1 kW/m 2 nhân với công suất cực đại sẽ tương ứng với năng lượng điện được tạo ra, do đó có các công thức sau:

Trong đó, 𝑃 𝑒𝑙 là công suất điện (tính bằng kW) mà cảm biến quang điện công suất cực đại 𝑃 𝑐 (tính bằng 𝑘𝑊𝑐

1𝑘𝑊/𝑚 2 ) có thể cung cấp danh định tùy theo bức xạ 𝐼 𝑟 (tính bằng kW/m 2 ) Điện năng 𝐸 𝑎 sản xuất trong năm (kWh/năm) theo lượng bức xạ 𝐼 𝑟𝑎 hàng năm

24 (kWh/m 2 năm) được tính như sau:

Trong trường hợp năng lượng điện được đưa lại vào lưới, phải áp dụng hệ số chuyển đổi để tính đến các tổn thất khác nhau (bộ chuyển đổi DC/AC, mất điện trong mô- đun quang điện do nhiệt độ tăng do tiếp xúc với bức xạ mặt trời) Được xác định bằng thực nghiệm trên bảng lắp đặt, hệ số chuyển đổi này, ký hiệu là K, có giá trị trung bình là 0,75 (không có đơn vị, hệ số này thay đổi từ 0,8 đối với mô-đun PV được thông gió tốt đến 0,7 nếu chúng được thông gió kém)

Công suất điện 𝑃 𝑒𝑙 (tính bằng kW) được hệ thống quang điện đưa vào mạng với công suất cực đại 𝑃 𝑐 là hàm số của bức xạ 𝐼 𝑟 (tính bằng kW/m 2 ) được tính như sau:

𝑃 𝑒𝑙 = 𝐾 ∗ 𝑃 𝑐 ∗ 𝐼 𝑟 [2-3] Tương tự, năng lượng điện 𝐸 𝑎 (tính bằng kWh/năm) được hệ thống quang điện cấp lại vào mạng có công suất cực đại 𝑃 𝑐 theo lượng chiếu xạ hàng năm 𝐼 𝑟 (tính bằng kWh/m 2 năm) được tính như sau:

𝐸 𝑎 = 𝐾 ∗ 𝑃 𝑐 ∗ 𝐼 𝑟𝑎 [2-4] Những công thức gần đúng này có giá trị cho việc dự trù kích thước Để có được độ chính xác cao hơn, cần phải có được các đặc tính của cảm biến quang điện và bộ chuyển đổi DC/AC cũng như điều kiện thời tiết trong năm của địa điểm (ánh nắng và nhiệt độ) Có những chương trình phần mềm mô phỏng có thể được sử dụng để mô phỏng ít nhiều chính xác quá trình sản xuất năng lượng điện của hệ thống quang điện Trong trường hợp lắp đặt quang điện cho một địa điểm tự trị điều quan trọng là đảm bảo sản xuất điện quanh năm và đảm bảo cung cấp năng lượng điện tương ứng với nhu cầu hàng ngày đã xác định trước đó, năng lượng điện từ các cảm biến quang điện được lưu trữ trong pin, sau đó được sử dụng trong thời gian khác Hệ số chuyển đổi được áp dụng để tính đến các tổn thất khác nhau (bộ chuyển đổi, tổn thất trong mô- đun quang điện) bao gồm cả tổn thất trong pin Xác định bằng thực nghiệm, hệ số chuyển đổi này (ký hiệu là K) thường có giá trị là 0,6 (không có đơn vị)

Công suất cực đại (tính bằng 𝑘𝑊𝑐

1𝑘𝑊/𝑚 2 ) của bộ thu quang điện phải được 𝐼 𝑟𝑗𝑚𝑖𝑛 xác

25 định theo nhu cầu 𝐸 𝑗 (tính bằng kWh/j) về năng lượng điện và lượng chiếu xạ hàng năm (tính bằng kWh/m 2 j) trong trường hợp bất lợi nhất, được tính như sau:

Bức xạ trung bình hàng ngày 𝐼 𝑟𝑗𝑚𝑖𝑛 trong tháng 12 là trung bình trong tháng, nghĩa là có thể mất vài ngày khi giá trị bức xạ hàng ngày gần như bằng 0 tùy thuộc vào điều kiện thời tiết Trong trường hợp này, nhu cầu năng lượng điện phải được cung cấp bằng pin Pin được nạp nguồn dự trữ vào những ngày nắng trước đó

Công suất Q bat (tính bằng kWh) của pin được tính theo nhu cầu hàng ngày E j về năng lượng điện, số ngày J dự trữ mong muốn và hệ số Kb cho các tổn thất khác nhau (trong ước tính đầu tiên, Kb = 0,7), theo công thức dưới đây:

P HÂN TÍCH CHI PHÍ

Trong tổng dự toán của một hệ thống thì suất đầu tư được phân bổ theo từng phần như sau :

- Tấm pin 50% : Tấm pin mặt trời là thành phần chính của bất kỳ hệ mặt trời nào, bao gồm các tế bào quang điện (PV) chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành dòng điện trực tiếp (DC) Các tấm pin mặt trời chiếm khoảng một nửa tổng chi phí của hệ mặt trời

- Biến tần 25%: Biến tần chuyển đổi điện một chiều từ các bảng thành điện xoay chiều (AC) Biến tần chiếm khoảng 25 phần trăm của tổng chi phí hệ thống

- Hệ cân bằng hệ thống hay hệ khung định hình 17% : Cân bằng hệ thống đề cập đến tất cả các thành phần khác tạo nên mảng năng lượng mặt trời, bao gồm khung nhôm định hình, phụ kiện cơ khí, dây cáp quang điện, hệ thống dây điện, ống luồn, tiếp địa, chống sét, CB, bảng điện, v.v Chi phí cho loại này chiếm khoảng 17% tổng giá hệ thống

- Nhân công lắp đặt, cài đặt 8%: Các chi phí còn lại được tính bằng việc lắp đặt, cài đặt, thí nghiệm, test, chạy thử vận hành, kết nối hệ thống với lưới điện Theo Hiệp hội các ngành công nghiệp năng lượng mặt trời của Hoa Kỳ, giá trung

26 bình của một dự án điện mặt trời thương mại trên thế giới đã giảm trên 50% trong vòng hai năm qua [24] và ở Việt Nam nếu đầu năm 2019 suất đầu tư trung bình cho 1kWp nhà dân dụng từ 20 triệu cho mỗi kWp, đến năm 2023 là từ 13-15 triệu đồng cho mỗi kWp [25]

Có thể lắp đặt điện mặt trời từ 3~10 kWp cho hệ thống tầm trung (với tổng số tiền điện hàng tháng từ 1 triệu đồng) Với mức đầu tư cho hệ thống này khoảng 16 – 18 triệu VNĐ/1kWp (tùy theo vị trí lắp đặt, kết cấu mái và loại sản phẩm), ta cứ lấy số công suất nhân cho xuất đầu tư Ví dụ: hệ thống 3 kWp sẽ có chi phí từ 48 triệu – 58 triệu (3×16 triệu và 3×18 triệu) Thời gian hoàn vốn chỉ mất khoảng 4 – 5 năm Đầu tư hệ thống càng lớn, mức đầu tư cho 1kWp càng nhỏ, thời gian hoàn vốn càng rút ngắn [26]

Tại Việt Nam hệ thống điện năng lượng mặt trời đang được phát triển rất mạnh mẽ, dựa vào chi phí lắp đặt, lượng bức xạ theo từng khu vực thì chúng ta có thể ước tính vài phép toán và ước tính thời gian hoàn vốn của hệ thống năng lượng mặt trời mái nhà Để tính toán thời gian hoàn vốn chúng ta thực hiện các bước sau:

Bước 1: Xác định tổng chi phí đầu tư sau khi hoàn thành toàn bộ hệ thống Trừ tất cả các khoảng giảm thuế của Chính phù và giảm giá từ nhà cung cấp

Bước 2: Xác định lợi nhuận tạo ra hàng năm Tổng hợp các lợi ích tài chính hàng năm gồm cả chi phí điện tiêu thụ và khoản thanh toán từ việc bán điện

Bước 3: Thực hiện phép chia tổng chi phí đầu tư cuối cùng cho lợi ích tài chính hàng năm Kết quả sẽ là số năm bạn cần để hoàn vốn Đối với các hãng lớn thuộc Top 10 thế giới hoặc được xếp hạng bởi Bloomberg hoặc các tổ chức xếp hạng có uy tín trên thế giới thì đều có cam kết bảo hành hiệu suất trên 80% trong vòng 25 năm như Hanwha Q Cells, LG, Sharp, Panasonic, SunPower…và đã được kiểm chứng

Giá bán điện lấy theo giá dự thảo mới nhất là 8.38 cent và là 1.978 đồng chưa bao gồm VAT [27]

27 Bảng 3-2 Bảng dự toán công suất lắp đặt cho hệ thống PV áp mái [26]

Dự toán lắp đặt điện năng lượng mặt trời cho hộ gia đình và doanh nghiệp

Dự toán Diện tích lắp Sản lượng điện tạo ra hàng ngày

Lắp điện mặt trời 3-5kWp

Lắp điện mặt trời 10-15kWp

Lắp điện mặt trời 50kWp

Lắp điện mặt trời 100kWp

Lắp điện mặt trời 500kWp

Lắp điện mặt trời 1000kWp

Bảng 3-3 Tham khảo bảng giá dự toán cho hệ thống PV hòa lưới công suất từ

100kWp trở lên , tháng 9 năm 2023

VNĐ/kWp] ĐMT áp mái

Với hệ thống điện NLMT có công suất lớn thì thời gian hoàn vốn chỉ mất khoảng 4 – 5 năm và có thể sinh lời từ chính hệ thống điện NLMT được đầu tư Giả sử, đầu tư 100% mức tiêu thụ (230kWp, 75% diện tích mái), hệ thống nối lưới kết hợp phần mềm quản lý năng lượng thông minh Chi phí đầu tư từ 12 triệu đồng/1kWp tương

28 đương tổng chi phí đầu tư là 2,7 tỷ đồng Thời gian thu hồi vốn vào khoảng từ 4 đến

5 năm (ước tính giá điện bình quân 2000VNĐ/kWh) Sản lượng điện tạo ra có thể phục vụ cho Trạm B bao gồm các tòa nhà B4 (Thư viện) và B5 (văn phòng)

C ÁC BƯỚC THỰC HIỆN

Để thiết kế hệ thống năng lượng mặt trời áp mái kết nối lưới với pin dự phòng có công suất 230kWp cho tòa nhà, thông thường cần thực hiện các bước sau:

- Xác định nhu cầu tiêu thụ năng lượng của tòa nhà hành chính để đảm bảo rằng hệ thống mặt trời cung cấp đủ năng lượng cho tòa nhà

- Lựa chọn vị trí lắp đặt hệ thống mặt trời áp mái để đảm bảo tối ưu hóa việc hấp thụ ánh sáng mặt trời

- Chọn loại pin mặt trời phù hợp với nhu cầu của hệ thống và điều kiện môi trường lắp đặt

- Thiết kế hệ thống kết nối lưới để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và an toàn

- Xác định công suất cần thiết của pin dự phòng để đảm bảo cung cấp năng lượng trong trường hợp mất điện

- Lập kế hoạch lắp đặt và kết nối hệ thống mặt trời áp mái với pin dự phòng và lưới điện

Quy trình triển khai thực hiện đề tài theo sơ đồ tổng quát như sau: Phân tích hiện trạng cơ sở vật chất bao gồm ngoại quan cấu trúc hệ mái tôn, số lượng thiết bị điện, tổng công suất nguồn và tải, phân tích mục tiêu chiến lượt chuyển đổi năng lượng bền vững của cơ quan Từ đó, xác định các yêu cầu cụ thể, mục tiêu thiết kế và lựa chọn thiết bị đảm bảo các tiêu chí cân tối tính kinh tế và công suất Tiến hành các mô phỏng tiềm năng sản lượng, phương án cấu trúc và quản lí dòng năng lượng Xác định các giải thuật điều khiển phù hợp với ứng dụng tòa nhà Lựa chọn thiết bị phù hợp Phân tích các kết quả và đánh giá tính kinh tế, bền vững của thiết kế Từ đó, đề xuất phương án thúc đẩy đầu tư hệ thống

Hình 4-1 Sơ đồ tổng quát quy trình thiết kế hệ thống PV-BES cho tòa nhà thư viện

P HÂN TÍCH HIỆN TRẠNG CÔNG TRÌNH

Tọa lạc tại tỉnh Bình Dương, Đại học Quốc tế Miền Đông (EIU) được thành lập năm

2010 với 7 Khoa, từ Quản trị Kinh doanh, Kỹ thuật, Công nghệ đến Y tế Với triết lý giáo dục “Nhân loại-Cộng đồng-Sáng tạo-Bền vững”, EIU đã nỗ lực tạo ra không chỉ một cơ sở giáo dục chuyên nghiệp mà còn là một môi trường học tập bền vững Do đó, sử dụng năng lượng hiệu quả là cần thiết để đạt được mục tiêu của EIU

Hình 4-2 Sơ đồ tổng quát khuôn viên EIU

Xác định yêu cầu, mục tiêu thiết kế

Mô phỏng tính toán sản lượng tiềm năng

Lựa chọn thiết bị Xác định giải thuật điều khiển

Mô phỏng các phương án quản lý năng lượng

Phân tích, đánh giá các kết quả mô phỏng

Tính toán kinh tế kỹ thuật, bền vững năng lượng Đề xuất phương án, giải thuật hiệu quả, phù hợp nhất

31 Với cơ sở hạ tầng chất lượng cao bao gồm 9 tòa nhà như hình 4-2 bao gồm phòng học, phòng thí nghiệm, thư viện, v.v trên diện tích 26 ha

Tòa nhà B4 và B5 liền kề, lần lượt là Thư viện và Phòng Hành chính Tòa nhà Block

4 & 5 được xây dựng liền nhau theo hình chữ L, bao gồm 2 mái chống nóng có diện tích khoảng 957 m 2 (B4) + 1044 m 2 (B5) và bao gồm 4 tầng nhà Thông thường, các tòa nhà này hoạt động hết công suất để phục vụ và hỗ trợ sinh viên Hình 4-3 và 4-4 thể hiện vị trí khảo sát: Tầng mái của Tòa nhà – Thư viện

Hình 4-3 Ảnh thực tế của khu vực khảo sát và định vị mô phỏng

Hình 4-4 Hình ảnh tòa nhà Block 4 & 5

Thư viện EIU gồm 3 tầng, tổng diện tích sàn là 2.496m2 với 600 chỗ ngồi, 8 phòng học nhóm và 1 phòng đa chức năng

32 Bảng 4-1 Tổng công suất điện tiêu thụ theo thiết bị hiện dụng

Thiết bị Công suất (W) Số lượng Thời gian sử dụng (giờ/ngày) Điện năng tiêu thụ (Wh)

Hình 4-5 là sơ đồ thiết kế mặt bằng tầng mái của B4 Cấu tạo của mái là mái bằng, chất liệu bê tông như hình 4.6 Phía trên lợp tôn chống nóng, kết cấu dàn đỡ mái tôn làm bằng sắt Cấu tạo dàn đỡ được xây dựng bởi các ống sắt chịu lực Có các trụ đỡ trực tiếp từ trần bê tông

Hình 4-5 Sơ đồ tầng mái Block 4 - Tòa nhà thư viện EIU

Hình 4-6 Hình ảnh thực tế của mái tòa nhà Block 4, tháng 3 năm 2024

Sơ đồ trạm điện: Theo sơ đồ hình 4-7, nguồn điện cung cấp cho tòa nhà thư viện thuộc Trạm B, MBA 750kVA Hệ thống điện là 3 pha – 380V|3P – 1, được quản lý bằng tủ điện trung tâm đặt trong tòa nhà B5

Hình 4-7 Sơ đồ 1 sợi của hệ thống phân phối điện trung tâm của EIU

Kết luận: Từ dữ liệu thu thập và khảo sát thực tế, cấu trúc tầng mái của tòa nhà hoàn toàn thích hợp để lắp đặt hệ thống PV Vị trí thuận lợi nhờ khoảng cách ngắn từ TBA

Trạm B Tòa nhà thư viện

34 đến tủ điện trung tâm của tòa nhà, không gian thoáng nhờ xung quanh chỉ có mảng cây xanh thấp điều hòa không khí nên không bị ảnh hưởng của bóng che Ngoài ra, mức tiêu thụ điện năng tập trung tại chổ đáp ứng cho phụ tải có tính chất cơ bản như chiếu sáng, điều hòa, máy tính văn phòng và ổ cấm sạc điện thoại hay máy tính cá nhân Do đó, thiết kế mang tính ứng dụng và dễ dàng điều khiển đảm bảo độ ổn định và tin cậy cho hệ thống điện cục bộ

4.3 Lựa chọn thành phần hệ thống PV-BES nối lưới

4.4.1 Tấm pin năng lượng mặt trời

Theo đánh giá của Forbes, hình 4-8 Top 5 Thương hiệu Tấm Pin Mặt Trời Tốt Nhất Cho Ngôi Nhà Năm 2023 gồm: SunPower, Panasonic Solar, Q CELLS, Canadian Solar, REC Solar

Hình 4-8 Đánh giá Thương hiệu Tấm Pin Mặt Trời Tốt Nhất Cho Ngôi Nhà Năm

35 Mặc dù các tấm pin mặt trời dân dụng sẵn có hiệu quả nhất đều có tỷ lệ phần trăm hiệu quả trên 20%, nhưng các tấm pin HiHero của Canadian Solar được gắn với SunPower để có xếp hạng hiệu quả cao nhất ở mức 22,80% trong các điều kiện tối ưu Tuy nhiên, tấm pin mặt trời Canada Solar HiHero 445 H-AG có hệ số nhiệt độ là 0,26% So với hệ số 0,29% của SunPower, HiHero vượt trội so với đối thủ khi nhiệt độ tăng trên 77F

Bảng 4-2 So sánh về ưu điểm và hạn chế của các hãng sản xuất solar panel nổi tiếng như SunPower, QCells, Canadian Solar và JA solar

Sunpower JA Solar Canadian Solar Kết luận

Thành lập: 2005 Trụ sở chính:

Thành lập: 2001 Trụ sở chính:

Nổi tiếng với hiệu suất cao nhất trong ngành, thường đạt trên 22% cho các tấm pin dân dụng Công nghệ Maxeon back-contact giúp giảm thiểu tổn thất điện năng và tăng hiệu quả hấp thụ ánh sáng

Cung cấp các tấm pin có hiệu suất tốt, dao động từ 19% đến 21% Công nghệ PERC và half- cut cell giúp cải thiện hiệu suất và độ bền

Cũng cung cấp các tấm pin có hiệu suất tốt, tương đương với JA Solar, dao động từ 19% đến 21% Áp dụng công nghệ PERC, multi-busbar và half-cut cell

Sunpower dẫn đầu về hiệu suất, tiếp theo là

JA Solar và Canadian Solar có hiệu suất tương đương nhau

36 Độ bền và bảo hành Được biết đến với độ bền vượt trội và bảo hành sản phẩm lên đến 25 năm

Tấm pin được thiết kế để chịu được điều kiện thời tiết khắc nghiệt

Cung cấp bảo hành sản phẩm

12 năm và bảo hành hiệu suất

Cũng cung cấp bảo hành sản phẩm 12 năm và bảo hành hiệu suất 25 năm

Sunpower có lợi thế về độ bền và bảo hành sản phẩm JA Solar và Canadian Solar có chính sách bảo hành tương đương nhau

Thường có giá cao hơn so với

Canadian Solar do hiệu suất cao và công nghệ tiên tiến

Cung cấp các tấm pin với giá cả cạnh tranh, phù hợp với nhiều phân khúc khách hàng

Giá tầm trung, khoảng $ 1,80- $ 2,80 mỗi watt

Cũng có giá cả cạnh tranh, tương đương với JA Solar

Giá cả phù hợp với túi tiền, khoảng $1,50-

JA Solar và Canadian Solar có lợi thế về giá thành so với Sunpower

Tiên phong trong việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như Maxeon back-contact, giúp tăng hiệu suất và độ bền Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, áp dụng công nghệ PERC, half-cut cell và multi- busbar

Cũng áp dụng các công nghệ tiên tiến như PERC, half-cut cell và multi- busbar

Cả ba thương hiệu đều không ngừng cải tiến và áp dụng các công nghệ mới nhất trong sản xuất tấm pin năng lượng mặt trời

37 Thương hiệu và uy tín

Là thương hiệu hàng đầu trong ngành năng lượng mặt trời, được biết đến với chất lượng và độ tin cậy cao

Là một trong những nhà sản xuất tấm pin năng lượng mặt trời lớn nhất thế giới, có uy tín và được tin dùng rộng rãi

Cũng là một thương hiệu uy tín và được đánh giá cao trong ngành năng lượng mặt trời

Cả ba thương hiệu đều có uy tín và được đánh giá cao trong ngành năng lượng mặt trời

- Sunpower: Lựa chọn tốt nhất nếu bạn ưu tiên hiệu suất và độ bền cao, sẵn sàng chi trả mức giá cao hơn

- JA Solar là một lựa chọn tốt cho những ai muốn có mức giá tầm trung và sự cân bằng giữa hiệu quả và khả năng chi trả

- JA Solar & Canadian Solar: Lựa chọn phù hợp nếu bạn cân nhắc giữa hiệu suất, độ bền và giá cả Đề tài thực hiện chọn tấm pin NLMT dựa trên các tiêu chí đánh giá quan trọng và thư viện mô phỏng có sẵn để đảm bảo thống nhất các giá trị Do dó, JAM72-S03-400-PR của thương hiệu JA Solar được lựa chọn cho phần thiết kế và mô phỏng trong phần mềm thiết kế PVSyst và HOMER

Thông số cụ thể của tấm pin JAM72-S03-400-PR, mono cell, hình 4-9 [28]:

Công suất đầu ra: 400Wp Điện áp tối đa Vmp: 40.17V Dòng điện tối đa Imp: 9.78A Hiệu suất: 20,5%

Kích thước: 2000mm×991mm×40mm Trọng lượng: 22.5kg±3%

Giá sỉ: khoảng $220-$250/tấm (tùy theo số lượng và nhà cung cấp) Giá bán lẻ: khoảng $300-$350/tấm (tùy thuộc vào người lắp đặt và địa điểm)

Hình 4-9: (a) Hình ảnh tấm PV; (b) Đồ thị đặt tính I-U và P-U của tấm pin JAM72-

Lựa chọn inverter phù hợp cho hệ thống hybrid PV áp mái cần xem xét nhiều yếu tố để đảm bảo hiệu suất, độ tin cậy và an toàn Dưới đây là các bước và tiêu chí thường được thực hiện trong quá trình thiết kế :

1 Xác định nhu cầu sử dụng:

- Công suất tiêu thụ: Tính toán tổng công suất tiêu thụ điện năng trung bình hàng ngày của gia đình

- Mục đích sử dụng: Xác định nhu cầu sử dụng điện lưới hay điện mặt trời ưu tiên, cũng như khả năng lưu trữ năng lượng cho ban đêm

- Ngân sách: Xác định ngân sách đầu tư cho hệ thống hybrid PV

2 Xác định công suất inverter:

- Công suất mảng PV: Tổng công suất của các tấm pin mặt trời được lắp đặt

- Công suất tiêu thụ: Công suất tiêu thụ điện năng của gia đình

- Công suất pin lưu trữ: Dung lượng pin lưu trữ của hệ thống

- Công suất inverter nên lớn hơn hoặc bằng công suất mảng PV hoặc công suất tiêu thụ, tùy thuộc vào mục đích sử dụng ưu tiên điện lưới hay điện mặt trời

3 Xác định điện áp và dòng điện:

- Điện áp DC tối đa của inverter: Kiểm tra datasheet của tấm pin mặt trời để biết điện áp hở mạch (Voc) và nhân với số tấm pin nối tiếp trong mỗi chuỗi Đảm

39 bảo điện áp DC tối đa của inverter cao hơn giá trị này

- Dòng điện DC tối đa của inverter: Kiểm tra datasheet của tấm pin để biết dòng điện ngắn mạch (Isc) và đảm bảo dòng điện DC tối đa của inverter cao hơn giá trị này nhân với số chuỗi song song

- Điện áp AC của inverter: Phù hợp với điện áp của lưới điện gia đình (thường là 220V hoặc 240V) đối với hệ thống 3 pha là 380V

- Inverter hybrid 1 pha: Phù hợp cho hệ thống PV áp mái nhỏ, công suất thấp, thường là nhà ở gia đình

- Inverter hybrid 3 pha: Phù hợp cho hệ thống PV áp mái lớn, công suất cao, thường là biệt thự, nhà xưởng

5 Các tính năng bổ sung:

- Khả năng tích hợp pin: Đảm bảo inverter tương thích với loại pin lưu trữ bạn muốn sử dụng

- Chức năng giám sát: Lựa chọn inverter có chức năng giám sát từ xa để theo dõi hiệu suất hệ thống

- Khả năng chống nước và bụi: Lựa chọn inverter có tiêu chuẩn IP cao để đảm bảo hoạt động ổn định trong môi trường ngoài trời

- Chế độ backup: Lựa chọn inverter có chế độ backup để cung cấp điện khi mất điện lưới

6 Thương hiệu và model: Nên lựa chọn inverter từ các thương hiệu uy tín như: SMA, Fronius, Huawei, Sungrow, Growatt

P HẦN MỀM HOMER

Phần mềm HOMER là một công cụ mô phỏng và tối ưu hóa hàng đầu được sử dụng để thiết kế các hệ thống điện hybrid, kết hợp năng lượng tái tạo, lưu trữ năng lượng và các tùy chọn phát điện khác Dưới đây là một số ưu điểm và tính năng chính của phần mềm HOMER:

- Mô phỏng Hệ thống Microgrid: HOMER cho phép người dùng mô phỏng hoạt động của hệ thống microgrid hybrid trong một năm, với các bước thời gian từ một phút đến một giờ

- Tối ưu hóa Hệ thống: HOMER xem xét tất cả các kết hợp có thể của các loại hệ thống trong một lần chạy và sau đó sắp xếp các hệ thống theo biến số tối ưu hóa của sự lựa chọn

- Phân tích Độ nhạy: Phần mềm HOMER cho phép người dùng thực hiện phân tích độ nhạy, giúp hiểu rõ hơn về tác động của các biến số không thể kiểm soát như tốc độ gió, chi phí nhiên liệu, v.v

- Mô-đun Tùy chỉnh: HOMER Pro có thể được tùy chỉnh với tới 9 mô-đun cá nhân để đáp ứng nhu cầu mô hình hóa cụ thể Ứng dụng của HOMER:

- Thiết kế Hệ thống Microgrid: HOMER được sử dụng để thiết kế các hệ thống microgrid cho các ứng dụng từ nguồn điện làng và tiện ích đảo đến các khuôn viên kết nối lưới và cơ sở quân sự

- Hỗ trợ Quyết định: HOMER giúp định hình các quyết định kỹ thuật và tài chính bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về các kết hợp hệ thống tối ưu và chi phí liên quan

HOMER là một công cụ quan trọng cho bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực năng lượng tái tạo và phát triển hệ thống điện, từ các nhà nghiên cứu, kỹ sư đến các nhà quản lý dự án Phần mềm giúp đơn giản hóa quá trình thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống điện hybrid, đảm bảo rằng chúng vừa hiệu quả vừa kinh tế

Phần mềm HOMER hỗ trợ thiết kế tính toán với các thành phần chính gồm kết nối AC-DC, hệ thống PV, BES, Inverter, phụ tải và lưới điện Sau khi thực hiện các bước lựa chọn thành phần, thiết lập thông số chi tiết, các loại chi phí (lắp đặt ban đầu, giá điện nguồn, chi phí vận hành,…) và số liệu bức xạ mặt trời theo tọa độ khảo sát Hình 5.1 minh họa giao diện thực hiện thao tác bằng công cụ phần mềm HOMER rất thân thiện và trực quan

Hình 5-1 Giao diện chính của HOMER cho đề tài thiết kế hệ thống PV-BES

Thiết lập thông số phụ tải theo dữ liệu ước lượng cho công năng tòa nhà thư viện phục vụ nhu cầu sử dụng của giảng viên và sinh viên theo khung giờ chính từ 7 giờ sáng đến 17 giờ các ngày trong tuần, trừ các ngày nghỉ Lễ, kỳ nghỉ dài và ngày Chủ nhật hàng tuần Tiêu thụ điện năng tập trung chủ yếu dành cho chiếu sáng, ổ cắm, máy tính và điều hòa không khí Tải AC được cấp nguồn từ Tủ phân phối chính thuộc tòa nhà, vị trí gần với Trạm điện B trung tâm Từ đó rất thuận tiện cho công tác vận hành, giám sát và quản lý

Tọa độ khảo sát: kinh độ 106° 40' 02" - vĩ độ 11° 03' 13"

Nhiệt độ trung bình năm: 26.6 C

- Tải tiêu thụ điện 230kWh/ngày, 38.72 kW là trung bình mức tiêu thụ cao nhất

- Grid : lưới điện dân dụng 22kV, qua TBA 750k 380V 3P-1

- Battery: Generic 1kWh Lithium-ion 6V, string size 8 (tương đương 48V)

- PV: tấm pin năng lượng mặt trời SunPower 415SPR-415E-WHT-D

Hình 5-2 Thiết lập thông số phụ tải theo dữ liệu ước lượng cho công năng tòa nhà thư viện

Từ các phương án so sánh cấu trúc kết nối khác nhau, ta có thể thấy hệ thống PV-BES nối lưới cho hiệu quả năng lượng tái tạo thay thế đến 94.5% (Ren Frac) giúp giảm chi phí mua điện từ lưới, tuy nhiên mức chi phí đầu tư ban đầu cao hơn các phương án PV không có BES

Hình 5-3 Kết quả tính toán của HOMER với các phương án cấu trúc khác nhau

Dựa theo nhu cầu cân đối lợi ích kinh tế và mục tiêu bền vững thì phương án này vẫn là lựa chọn phù hợp nhất với nhà đầu tư Ngoài ra, giá thành các thiết bị và tấm PV đến hiện tại đã giảm đi nhiều so với những năm trước đây, nhờ quá trình phát triển mạnh mẽ và chính sách ưu đãi khuyến khích đầu tư Vì vậy, thời gian hoàn vốn cho ứng dụng PV-BES ưu tiên cấp tải đối với các trường học mang lại nhiều giá trị cao

5.1.3 Cơ sở tính toán của phần mềm HOMER a) Tính toán công suất của tấm PV

HOMER sử dụng phương trình sau để tính toán đầu ra của mảng PV:

Y PV : công suất định mức của tấm pin quang điện nghĩa là công suất đầu ra của PV trong điều kiện thử nghiệm tiêu chuẩn [kW] f PV : hệ số suy giảm PV [%]

𝑮̅ 𝑻 : sự cố bức xạ mặt trời trên tấm pin ở bước thời gian hiện tại [kW/m 2 ]

𝑮̅ 𝑻,𝑺𝑻𝑪 : sự cố bức xạ tới ở điều kiện thử nghiệm tiêu chuẩn [1 kW/m 2 ] α P : hệ số nhiệt độ của công suất [%/°C]

T c : nhiệt độ tế bào quang điện ở bước thời gian hiện tại [°C]

T c,STC : nhiệt độ tế bào quang điện trong điều kiện thử nghiệm tiêu chuẩn

Trường hợp, không xét đến ảnh hưởng của nhiệt độ lên tấm pin quang điện, ta giả định rằng hệ số nhiệt độ của công suất bằng 0, do đó phương trình trên được đơn giản hóa:

Nhiệt độ tế bào quang điện (PV) là nhiệt độ bề mặt của mảng PV Vào ban đêm, nhiệt độ này bằng với nhiệt độ môi trường xung quanh, nhưng khi có ánh nắng đầy đủ, nhiệt độ tế bào có thể vượt quá nhiệt độ môi trường xung quanh từ 30°C trở lên Nếu, ta chọn xem xét ảnh hưởng của nhiệt độ đến mảng PV, HOMER sẽ tính toán nhiệt độ tế bào trong từng bước thời gian và sử dụng để tính công suất đầu ra của mảng PV Phần sau đây mô tả cách HOMER tính toán nhiệt độ tế bào từ nhiệt độ môi trường và bức xạ chiếu vào tấm pin

Bắt đầu bằng cách xác định cân bằng năng lượng cho mảng PV, sử dụng phương trình sau của Duffie và Beckman (1991):

Trong đó, τ = độ truyền năng lượng mặt trời của bất kỳ lớp phủ nào trên mảng PV [%] α = độ hấp thụ năng lượng mặt trời của mảng PV [%]

GT = bức xạ mặt trời chiếu vào mảng PV [kW/m 2 ] ηc = hiệu suất chuyển đổi điện của mảng PV [%]

UL = hệ số truyền nhiệt ra môi trường xung quanh [kW/m 2 °C]

Tc = nhiệt độ tế bào PV [°C]

Ta = nhiệt độ môi trường [°C]

P HẦN MỀM PVS YST

PVsyst tích hợp hệ cơ sở dữ liệu về các loại pin mặt trời, các loại inverter, optimizer,

61 thuộc các hãng thông dụng khác nhau và cơ sở dữ liệu về bức xạ mặt trời toàn cầu Ưu điểm của PVsyst:

- Mô phỏng Hệ thống PV Toàn diện: PVsyst cho phép người dùng mô phỏng hiệu suất của các hệ thống PV dưới điều kiện khác nhau, bao gồm cả việc xem xét đến bóng râm, ảnh hưởng của nhiệt độ và các hồ sơ bức xạ mặt trời khác nhau

- Ước lượng Năng suất Năng lượng Chính xác: Phần mềm có thể ước lượng năng suất năng lượng dự kiến của hệ thống PV trong một khoảng thời gian nhất định, cung cấp thông tin quan trọng về hiệu suất tiềm năng của hệ thống

- Phân tích Bóng râm: PVsyst cung cấp các công cụ để phân tích bóng râm, giúp người dùng xác định các vấn đề bóng râm có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các tấm pin mặt trời

- Phân tích Tài chính: PVsyst có thể hỗ trợ mô hình hóa tài chính bằng cách ước lượng lợi tức tài chính và thời gian hoàn vốn cho một dự án năng lượng mặt trời dựa trên sản lượng năng lượng mô phỏng và chi phí hệ thống

- Dữ liệu Khí tượng Học Chi tiết: Phần mềm sử dụng dữ liệu khí tượng lịch sử để cung cấp các mô phỏng chính xác, tính đến sự biến đổi trong bức xạ mặt trời, nhiệt độ và các điều kiện thời tiết khác Ứng dụng của PVsyst:

- Thiết kế và Mô phỏng Hệ thống PV: PVsyst được sử dụng để thiết kế và mô phỏng hiệu suất của hệ thống PV nối lưới và hệ thống PV độc lập, giúp người dùng đưa ra quyết định thông tin về khả năng thực hiện và các thông số thiết kế của dự án năng lượng mặt trời

- Tối ưu hóa Hiệu suất: PVsyst giúp người dùng tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống PV, đóng góp vào việc sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên năng lượng mặt trời

Chiến lược tự tiêu thụ với lưu trữ có thể có các mục tiêu khác nhau:

- Tiêu thụ năng lượng PV do chính hệ thống tạo ra và rút năng lượng tối thiểu từ lưới

62 điện, bất kể giá cả

- Tối ưu hóa chi phí điện Điều này áp dụng trong trường hợp giá điện từ lưới điện cao và giá năng lượng tái tạo thấp Để có lợi nhuận, chênh lệch phải cao hơn giá năng lượng được lưu trữ Nếu biểu giá phụ thuộc vào thời gian trong ngày, điều này có thể liên quan đến chiến lược sạc/xả cụ thể, hiện vẫn chưa được triển khai

- Đối với việc quản lý lưới điện, tái tạo năng lượng khi cộng đồng cần Điều này không thể quản lý trong mô phỏng, vì trạng thái thực tế của lưới điện tại mỗi thời điểm không được biết

Trong lần thử đầu tiên này, chỉ có tùy chọn đầu tiên được triển khai: năng lượng được lưu trữ trong pin, ngay khi có sẵn (tức là khi sản lượng PV vượt quá nhu cầu của người dùng) và được sử dụng "ngay lập tức" để đáp ứng nhu cầu nội bộ cho đến khi pin cạn

Hình 5-4 Thiết lập thông số cấu trúc định hướng tấm PV Ở chế độ này, năng lượng của pin không bao giờ được đưa trở lại lưới điện Hãy nhớ rằng mức tiêu thụ của Người dùng và lưới điện là cùng một mạch Trên thực tế, thiết bị điều khiển và bộ biến tần pin phải có khả năng điều chỉnh công suất để cung cấp chính xác mức tiêu thụ của người dùng

Kết quả thực hiện thiết kế bằng phần mềm PVSyst cho phép điều chỉnh các thông số thành phần theo nhà sản xuất có sẵn trong thư viện thiết bị, đa dạng về loại và cảnh báo các kết nối tương thích Báo cáo chi tiết về kỹ thuật phù hợp với người dùng nghiên cứu chuyên sâu và tối ưu hệ thống, cụ thể như hình 3-13 và hình 3-14

Hình 5-5 Tóm tắt hệ thống năng lượng mặt trời sản xuất trung bình bằng PVSyst

Hình 5-6 Các thông số chung của hệ thống thiết kế

Hình 5-7 Biểu đồ phụ tải – mức tiêu thụ điện hàng ngày theo giờ

Hình 5-8 Báo cáo thông số đặc trưng của hệ thống thiết kế

Hình 5-9 Tổn hao trên hệ thống tấm pin của hệ thống thiết kế

Hình 5-10 Kết quả tính toán bao gồm chi phí đầu tư ước tính theo mức trung bình giá năm 2023 và tỉ lệ đáp ứng của hệ thống

Sự cân bằng của tất cả các dòng năng lượng này sẽ xuất hiện trên biểu đồ tổn thất, hình 4-

21 Lượng năng lượng được lưu trữ (liên quan đến việc sử dụng trực tiếp), có tác động đến chu kỳ, tức là tuổi thọ pin và chi phí của năng lượng được lưu trữ Điều này liên quan rất nhiều đến nhu cầu của người dùng, tức là năng lượng chủ yếu được tiêu thụ trong thời gian có năng lượng mặt trời hay không Điều này có thể được cải thiện bằng cách quản lý năng lượng theo nhu cầu (DSM) nghiêm ngặt, tức là chuyển các thiết bị từ ban đêm sang các khoảng thời gian cụ thể trong ngày

Hình 5-11 Biểu đồ tổn thất của hệ thống

Hình 5-12 Tính toán chi phí lắp đặt hệ thống PV-BES 230kWp

Hình 5-13 Tính toán các chi phí khác của hệ thống PV-BES 230kWp

Từ hình 5-12 và hình 5-13, kết quả tính toán chi phí sơ bộ cho hệ thống bao gồm phí lắp đặt tấm pin NLMT, Inverter, hệ dự phòng (với giá thành được ước lượng theo thị trường) và các chi phí vận hành khác Xét về tiềm năng kinh tế, nhờ các chính sách hỗ trợ vốn phát triển hệ thống năng lượng tái tạo, giá thành các vật tư ngày càng giảm và đặc thù lĩnh vực giáo dục giúp giá điện tiêu thụ lưới hàng tháng ở mức duy trì thấp (khoảng 2000 VNĐ/kWh), hệ thống được thiết kế để ưu tiên cấp nguồn vào giờ sử dụng cao điểm của tòa nhà giúp tiết kiệm chi phí sử dụng điện lưới Từ đó, hệ thống có thời gian thu hồi vốn nhanh từ năm thứ 4 trở đi, hình 5-14

Hình 5-14 Phân tích kinh tế của hệ thống PV-BES 230kWp

P HẦN MỀM MATLAB

Phần mềm MATLAB là một môi trường tính toán số và lập trình được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và phát triển hệ thống hybrid PV-BES (Photovoltaic - Battery Energy Storage)

Với các ưu điểm mạnh mẽ và ứng dụng cụ thể của MATLAB như sau:

- Môi trường Tích hợp: MATLAB cung cấp một môi trường tích hợp cho phép mô phỏng, tối ưu hóa và phân tích các hệ thống năng lượng

- Thư viện Hàm Phong phú: MATLAB có một thư viện hàm toán học và kỹ thuật rất phong phú, hỗ trợ việc mô phỏng các hệ thống năng lượng phức tạp

- Giao diện Đồ họa: MATLAB có giao diện đồ họa tiên tiến giúp người dùng dễ dàng tạo ra các mô hình và biểu đồ

- Tích hợp Simulink: MATLAB tích hợp chặt chẽ với Simulink, một công cụ mô phỏng đồ họa, cho phép mô phỏng hệ thống động và kiểm soát

- Hỗ trợ Mô hình Hóa: MATLAB hỗ trợ mô hình hóa và tối ưu hóa hệ thống hybrid PV-BES, giúp nghiên cứu và phát triển các giải pháp năng lượng tái tạo hiệu quả

- Mô phỏng Hệ thống Năng lượng: MATLAB được sử dụng để mô phỏng hệ thống PV kết hợp với hệ thống lưu trữ năng lượng, giúp phân tích hiệu suất và tối ưu hóa thiết kế

- Phân tích Độ nhạy: MATLAB cho phép thực hiện phân tích độ nhạy, giúp xác định ảnh hưởng của các thay đổi về thông số kỹ thuật đối với hiệu suất hệ thống

- Tối ưu hóa Hệ thống Lưu trữ Năng lượng: MATLAB giúp tối ưu hóa kích thước và cấu hình của hệ thống lưu trữ năng lượng, đảm bảo rằng hệ thống hoạt động hiệu quả và kinh tế

MATLAB là một công cụ không thể thiếu trong việc phát triển các hệ thống năng lượng tái tạo, đặc biệt là trong việc tích hợp hệ thống PV với các giải pháp lưu trữ năng lượng MATLAB giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư phân tích, thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống năng lượng mặt trời hybrid một cách chính xác và hiệu quả

5.2.3 Mô hình Hệ thống PV-BES nối lưới 230kW

Mô phỏng Simulink gồm các thành phần như thiết kế: PV, BES, Bộ điều khiển, phụ tải và thành phần lưới điện, cấu trúc như hình 5-3

Mảng PV bao gồm 48 chuỗi song song Mỗi chuỗi có 12 mô-đun SunPower SPR- 415E được kết nối nối tiếp

Bộ chuyển đổi được mô hình hóa bằng cầu IGBT 3 cấp được điều khiển bằng cầu Cuộn cảm biến tần RL và bộ lọc sóng hài nhỏ C được sử dụng để lọc các sóng hài do cầu IGBT tạo ra Máy biến áp ba pha 20-kVA 250V/25kV được sử dụng để kết nối biến tần với hệ thống phân phối tiện ích

Hình 5-15 Sơ đồ mô phỏng hệ thống PV-BES 230kW kết nối lưới điện dân dụng

Hệ thống điều khiển bao gồm năm hệ thống con, hình 5-4:

- Bộ điều khiển MPPT: Bộ điều khiển Theo dõi Điểm Công suất Tối đa (MPPT) dựa trên kỹ thuật 'Nhiễu loạn và Quan sát' Hệ thống MPPT này tự động thay đổi tín hiệu tham chiếu VDC của bộ điều chỉnh VDC biến tần để có được điện áp DC sẽ lấy công suất tối đa từ mảng PV

- Bộ điều chỉnh VDC: Xác định tham chiếu Id (dòng hoạt động) cần thiết cho bộ điều chỉnh dòng điện

- Bộ điều chỉnh dòng điện: Dựa trên tham chiếu hiện tại Id và Iq (dòng điện phản kháng), bộ điều chỉnh xác định điện áp tham chiếu cần thiết cho biến tần

71 Trong ví dụ của chúng tôi, tham chiếu Iq được đặt thành 0

- PLL & Đo lường: Cần thiết để đồng bộ hóa và đo điện áp/dòng điện

- Bộ tạo xung điện xung: Tạo tín hiệu kích hoạt tới IGBT dựa trên điện áp tham chiếu cần thiết

Hình 5-16 Sơ đồ bộ điều khiển

Mô phỏng và quan sát các tín hiệu thu được trên các phạm vi khác nhau, hình 5-17 Bức xạ đầu vào ban đầu cho mô hình mảng PV là 1000 W/m 2 và nhiệt độ hoạt động là 45C Khi đạt đến trạng thái ổn định (khoảng t=0,15 giây), chúng ta nhận được điện áp PV (Vdc_mean) là 250 V và công suất trích ra (Pdc_mean) từ hệ PV là 70 kW Các giá trị này tương ứng rất tốt với các giá trị mong đợi từ thông số kỹ thuật của nhà sản xuất môđun PV Ở thời điểm t=0,3 giây, bức xạ mặt trời giảm nhanh chóng từ 1000 W/m 2 xuống 200W/m 2 Do hoạt động MPPT, hệ thống điều khiển giảm tham chiếu VDC xuống 120V để lấy công suất tối đa từ mảng PV (36 kW)

Hình 5-17 Kết quả mô phỏng giả lập trong 4s

Xét điều kiện mô phỏng hệ thống trong vòng 24 giờ với các thay đổi độ bức xạ mặt trời theo giờ, ta thấy đáp ứng của hệ thống cho công suất tối đạt gần 10kW vào giữa trưa, theo kết quả hình 5-18 và 5-19

Hình 5-18 Kết quả mô phỏng giả lập 24 giờ theo điều kiện bức xạ mặt trời thay đổi

Hình 5-19 Kết quả mô phỏng nạp xả bộ BES, tương ứng 24 giờ

Mô hình Hệ thống PV-BES được khuyến khích tích hợp cho hệ thống điện dân dụng quy mô nhỏ đến trung bình nhờ vào những ưu điểm nổi bật giúp cải thiện chất lượng điện năng, đặc biệt trong giai đoạn biến đổi khí hậu, các tác động môi trường ảnh hưởng đến nguồn dự trữ nhiên liệu và nước do khô hạn Qua các nghiên cứu tổng quan, hệ thống PV nối lưới thông thường không sử dụng bộ lưu trữ để giảm chi phí đầu tư, vận hành và đẩy nhanh thời gian hoàn vốn Trong khi, hệ thống PV có sử dụng tích trữ thường hoạt động tách biệt để cung cấp trường hợp mất kết nối điện lưới hoặc mục đích sử dụng cho các tải riêng biệt Tuy nhiên, để đáp ứng các tiêu chí hướng tới giảm phát thải và tiến đến net-zero theo cam kết quốc tế, cần nhiều nghiên cứu điển hình và ứng dụng quản lí năng lượng hiệu quả giúp tăng chất lượng nguồn điện và đảm bảo tính ổn định hệ thống

So với cách tính toán thiết kế truyền thống thông thường dựa vào kinh nghiệm, gồm các bước cơ bản như đánh giá sơ bộ thực trạng, lựa chọn thiết bị có sẵn và quan tâm đến lợi ích kinh tế ngắn hạn Do đó thường rút ngắn được thời gian và khối lượng thiết kế, bỏ qua các khía cạnh bền vững lâu dài Đề tài này dựa trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu hiện đại, phân tích đa dạng các mô hình tiềm năng để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy về hiệu quả đầu tư Đề tài nghiên cứu tuy chỉ dừng lại ở mức độ mô hình hóa bằng phần mềm, đánh giá tiềm năng sản xuất và tính kinh tế, trong tương lai đề án có thể được triển khai với sự thúc đẩy mạnh mẽ của các chính sách đầu tư và nguồn lợi phục vụ cộng đồng

Ngày đăng: 25/09/2024, 14:50

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] EVN. “Chi phí sản xuất điện tăng cao, EVN vẫn gặp nhiều khó khăn.” Internet: https://evn.com.vn/d6/news/Chi-phi-san-xuat-dien-tang-cao-EVN-van-gap-nhieu-kho-khan-0-12-122264.aspx, 2024 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Chi phí sản xuất điện tăng cao, EVN vẫn gặp nhiều khó khăn
[2] EVNPECC1. “Chi phí sản xuất và mua điện của EVN tăng do giá nhiên liệu đầu vào tăng cao.” Internet: https://www.pecc1.com.vn/d4/news/Chi-phi-san-xuat-va-mua-dien-cua-EVN-tang-do-gia-nhien-lieu-dau-vao-tang-cao-8-1760.aspx, 2024 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Chi phí sản xuất và mua điện của EVN tăng do giá nhiên liệu đầu vào tăng cao
[3] IRENA and CPI. (2023, Feb). Global landscape of renewable energy finance, 2023. [Online]. Available: www.irena.org Sách, tạp chí
Tiêu đề: Global landscape of renewable energy finance, 2023
Tác giả: IRENA and CPI
Năm: 2023
[4] I. C. for E. A. Renewable Energy Agency and IRENA. (2021) Renewable Energy Outlook For Asean: Towards A Regional Energy Transition. (2nd edition). [Online]. Available: www.irena.org Sách, tạp chí
Tiêu đề: Renewable Energy Outlook For Asean: Towards A Regional Energy Transition
[5] R. Khezri et al. (2022, Jan). “Optimal planning of solar photovoltaic and battery storage systems for grid-connected residential sector: Review, challenges and new perspectives,” Renewable and Sustainable Energy Reviews. [Online]. vol 153, pp. 111763. Available: https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111763 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Optimal planning of solar photovoltaic and battery storage systems for grid-connected residential sector: Review, challenges and new perspectives,” "Renewable and Sustainable Energy Reviews
Tác giả: R. Khezri et al
Năm: 2022
[6] U. Akram et al. “An Improved Optimal Sizing Methodology for Future Autonomous Residential Smart Power Systems,” IEEE Access, vol. 6, pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: An Improved Optimal Sizing Methodology for Future Autonomous Residential Smart Power Systems,” "IEEE Access
[7] N. Saxena et al. (2018, Aug). “Implementation of a Grid-Integrated PV-Battery System for Residential and Electrical Vehicle Applications,” IEEE Transactions on Industrial Electronics. [Online]. vol. 65, no. 8, pp. 6592–6601.Available: https://doi.org/10.1109/TIE.2017.2739712 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Implementation of a Grid-Integrated PV-Battery System for Residential and Electrical Vehicle Applications,” "IEEE Transactions on Industrial Electronics
Tác giả: N. Saxena et al
Năm: 2018
[8] R. Martins et al. “LP-based predictive energy management system for residential PV/BESS,” in 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), IEEE, 2017, pp. 3727–3732 Sách, tạp chí
Tiêu đề: LP-based predictive energy management system for residential PV/BESS,” in 2"017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
[10] S. H. Metwally et al. “Solar PV and BESS based Home Energy System,” in 2019 IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC), IEEE. 2019, pp.1–6.doi: 1 0.1109/TPEC.2019.8662202 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Solar PV and BESS based Home Energy System,” in "2019 IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC)
[11] E. Chatterji and M. D. Bazilian. “Smart Meter Data to Optimize Combined Roof-Top Solar and Battery Systems Using a Stochastic Mixed Integer Programming Model,” in IEEE Access, vol. 8, pp. 133843-133853, 2020. doi:10.1109/ACCESS.2020.3010919 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Smart Meter Data to Optimize Combined Roof-Top Solar and Battery Systems Using a Stochastic Mixed Integer Programming Model,” "in IEEE Access
[12] N. Shabbir et al. “Battery Size Optimization with Customer PV Installations and Domestic Load Profile,” IEEE Access, vol. 10, pp. 13012–13025, 2022. doi:10.1109/ACCESS.2022.3147977 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Battery Size Optimization with Customer PV Installations and Domestic Load Profile,” "IEEE Access
[13] T. N. Thanh et al. “Study on performance of rooftop solar power generation combined with battery storage at office building in northeast region, vietnam,”Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 19, Oct. 2021, doi:10.3390/su131911093 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Study on performance of rooftop solar power generation combined with battery storage at office building in northeast region, vietnam
[14] JW Solar. “How solar works.” Internet:https://jwsolar.ie/how-solar-works/ , May 20, 2024 Sách, tạp chí
Tiêu đề: How solar works
[16] ESMAP. “Global Photovoltaic Power Potential by Country: Vietnam,” Internet: https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=3001&series=, 2024 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Global Photovoltaic Power Potential by Country: Vietnam
[17] B. L. Capehart et al. (2020, Dec 18). Guide to Energy Management. (8th Edition). [Online]. Available: https://doi.org/10.1201/9781003151982 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Guide to Energy Management
Tác giả: B. L. Capehart et al
Năm: 2020
[19] M. Wang. “AlphaESS Product Training_C&I Off-Grid BESS Solution” (2020, Feb 28) Sách, tạp chí
Tiêu đề: AlphaESS Product Training_C&I Off-Grid BESS Solution
[21] D. T. Nguyen. 2/2022-2023. Class Lecture, Topic: “Power Electronics Technologies in PV”, EE 5217, Ho Chi Minh City Universuty of Technology, Feb. 2023 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Power Electronics Technologies in PV
[22] H. Xiao and X. Wang. (2020, Oct 29). Transformerless Photovoltaic Grid- Connected Inverters. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-981-15-8525-8 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Transformerless Photovoltaic Grid-Connected Inverters
Tác giả: H. Xiao and X. Wang
Năm: 2020
[23] Y. Yang et al. (2014). “Advanced control of photovoltaic and wind turbines power systems,” Studies in Computational Intelligence. [Online]. vol. 531, pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: Advanced control of photovoltaic and wind turbines power systems
Tác giả: Y. Yang et al
Năm: 2014
[24] Solar Energy Industries Association (SEIA). “Solar Market Insight Report 2020,” Internet: https://www.seia.org/research-resources/solar-market-insight-report-2020-year-review, 2024 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Solar Market Insight Report 2020

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN