Điều khiển tối ưu hệ thống điện lai dieselsức giómặt trời cho hải đảo Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Diệp Thanh Thắng ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN LAI DIESEL-SỨC GIÓ-MẶT TRỜI CHO HẢI ĐẢO VIỆT NAM Ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số: 9520216 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2019 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: GS.TSKH Nguyễn Phùng Quang, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội TS Nguyễn Đức Huy, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm 2019 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam Mở đầu Các hệ thống điện nhỏ MG (microgrid) có cơng suất từ vài trăm kW đến vài MW hoạt động chế độ không nối lưới quốc gia bao gồm chủ yếu máy phát diesel DEG (diesel engine generator), turbine điện gió WTG, điện mặt trời PV Bài tốn dòng cơng suất tối ưu nằm cấu trúc điều khiển phân tầng cấp III Trong đó, cấu trúc điều khiển phân tầng hệ thống điện MG bao gồm ba cấp điều khiển bản: điều tần cấp I; điều tần cấp II; điều tần cấp III Điều tần cấp III toán vận hành kinh tế tối ưu hóa dòng cơng suất Luận án đặt nhiệm vụ “điều khiển tối ưu công suất phát cho hệ thống điện lai MG không nối lưới điện quốc gia” sử dụng phương pháp quy hoạch động để thiết lập toán điều khiển tối ưu công suất phát Trong luận án này, hệ thống điện MG bao gồm nguồn phân tán máy phát diesel DEG, máy phát điện gió WTG, máy phát điện mặt trời PV kho điện ESS (energy storage system) Mục đích luận án xây dựng mơ hình điều khiển tối ưu cơng suất phát cho hệ thống điện lai khơng nối lưới diesel-sức gió-mặt trời tích hợp kho điện sử dụng phương pháp quy hoạch động cho hai trường hợp; máy phát diesel hoạt động bình thường xảy hỏng hóc ngẫu nhiên Cấu trúc luận văn gồm chương: Chương Tổng quan hệ thống điện lai không nối lưới Chương Cơ sở lý thuyết điều khiển tối ưu Chương Xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu hệ thống điện lai sức gió-diesel-mặt trời tích hợp kho điện sử dụng phương pháp quy hoạch động trường hợp máy phát điện diesel hoạt động bình thường Chương Xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu hệ thống điện lai sức gió-diesel-mặt trời-kho điện trường hợp máy phát điện diesel xảy cố sử dụng xích Markov Chương Áp dụng mơ hình đề xuất cho hệ thống điện lai sức giódiesel thực tiễn đảo Phú Quý Đề xuất cài đặt thuật toán điều khiển tối ưu dòng cơng suất cho SCADA vận hành hệ thống Chương Tổng quan 1.1 Sơ lược lượng tái tạo 1.2 Hệ thống điện lai có diesel chạy 1.2.1 Khái niệm hệ thống điện lai MG 1.2.2 Hệ thống điện MG chế độ không nối lưới Đối tượng nghiên cứu hệ thống MG hoạt động chế độ không nối lưới quốc gia bao gồm phụ tải tiêu thụ AC, kho điện ESS (energy storage system) dùng để bù bus hệ thống nhằm ổn định dao động nguồn RES phụ tải, nguồn phát phân tán DG gió, mặt trời, diesel kho điện HT ĐO LƯỜNG & ĐIỀU KHIỂN TRẠM PHÁT ĐIỆN MẶT TRỜI = DG3 Hệ thống SCADA MG Bus PV = = ~ ~ ~ Inverter DG2 Wind Turbine Generator (WTG) RTUs, IEDs SASs ESS HT đo lường điều khiển WTG HT ĐO LƯỜNG & ĐIỀU KHIỂN HT đo lường điều khiển turbine WTG2 HT đo lường điều khiển turbine WTG1 Lưới phân phối DG1 Diesel Engine Generator (DEG) HT ĐO LƯỜNG & ĐIỀU KHIỂN HT ĐO LƯỜNG & ĐIỀU KHIỂN TRẠM PHÁT DIESEL Hệ thống phát điện tập trung sử dụng Diesel Hình 1.2: Hệ thống điện MG không nối lưới 1.3 Vấn đề kỹ thuật hệ thống điện MG gió-diesel-mặt trời 1.3.1 Điều khiển tần số 1.3.2 Điều khiển điện áp công suất phản kháng 1.3.3 Khả trụ lưới có sụt áp 1.3.4 Dự phòng nóng 1.3.5 Các u cầu khác 1.4 Điều khiển hệ thống điện MG 1.4.1 Khái niệm điều khiển phân tầng  Điều tần cấp I: Điều khiển tần số bắt buộc với gần máy phát lưới điện  Điều tần cấp II: Sau trình điều tần cấp I kết thúc, trình điều tần cấp II khởi tạo nhằm đưa tần số trở giá trị cho phép  Điều tần cấp III: có tác dụng phục hồi dự trữ từ điều khiển thứ cấp Xét đến tốn vận hành kinh tế, dòng công suất phát lên lưới 1.4.2 Thời gian đáp ứng tần số hệ thống điện 1.5 1.6 1.7 Các nguồn phát hệ thống điện MG Lược sử nghiên cứu dòng cơng suất tối ưu Hướng nghiên cứu luận án Dòng cơng suất hệ thống điện MG không nối lưới đối tượng nghiên cứu kiểm chứng hiệu dùng mơ hình tốn điều khiển dòng cơng suất phát lên lưới Tác giả đề xuất mơ hình điều khiển tối ưu dòng cơng suất phương pháp quy hoạch động 1.8 Nhiệm vụ luận án  Lựa chọn cấu hình hệ thống: Hệ thống điện MG diesel-sức gió-mặt trời tích hợp kho điện  Các ràng buộc hệ thống: công suất phát nguồn phân tán DEG, WTG, PV, công suất nạp/xả cho kho điện Tổng công suất phát DEG lớn tổng phụ tải tổn thất đường dây Cân công suất lượng  Phương pháp toán học: Phương pháp quy hoạch động với thời gian T=24h cho toán xác định ngẫu nhiên với q trình Markov  Chính sách điều khiển: Phương pháp điều khiển đưa toán điều khiển tối ưu trở thành toán điều khiển có phản hồi 1.9 Kết luận chương Nội dung chương trình bày tổng quan hệ thống điện MG dieselsức gió-mặt trời khơng nối lưới gồm điện mặt trời điện gió từ nguồn sơ cấp, cấu trúc thiết bị biến đổi điện tử công suất, máy phát điện diesel DEG khái niệm kho điện Các vấn đề kỹ thuật vận hành hệ thống điện lai có máy phát diesel chạy cấu trúc điều khiển phân tầng cho hệ thống điện lai Chương Cơ sở lý thuyết điều khiển tối ưu 2.1 Mở đầu Lý thuyết điều khiển tối ưu có ba phương pháp sở phương pháp biến phân (variation calculus), nguyên lý cực đại Pontryagin (Pontryagin’s maximum principle) phương pháp quy hoạch động (dynamic programming) 2.2 Khái niệm điều khiển tối ưu 2.2.1 Lược sử khoa học 2.2.2 Phương pháp biến phân Gọi u(t) vector biến điều khiển u*(t) nghiệm tối ưu toán tối ưu động Phương pháp biến phân xây dựng từ điều kiện cần cho nghiệm u*(t) hệ liên tục mơ tả phương trình đây: dx  f  x , u, t  , (2.1) dt n : vector hàm f  x , u , t  trơn theo x, u, x  vector n m biến trạng thái hệ, u  vector m tín hiệu điều khiển Bài toán đặt với ràng buộc sau : Tập U  m tập m hở không gian điều khiển  ; Khoảng thời gian T xảy trình cố định cho trước ; Điểm đầu x    x điểm cuối x  T   x T tùy ý Gọi  hàm chi phí, mục tiêu tốn xác định tín hiệu điều khiển tối ưu khoảng thời gian T cho hàm chi phí  đạt giá trị nhỏ T T   c x T   g  x , u  dt  (2.2) 2.2.3 Nguyên lý cực đại Pontryagin Trong phương pháp biến phân, không gian điều khiển U  m tập hở phải biết trước T Đối với toán mà không xác định T U miền kín gặp khó khăn khơng thể áp dụng Nhược điểm thay nguyên lý cực đại Tuy nhiên, có hạn chế nguyên lý cực đại nêu lên chất tính chất tín hiệu điều khiển tối ưu chưa phải hoàn toàn phương pháp xác định tín hiệu điều khiển tối ưu 2.3 2.3.1 Phương pháp quy hoạch động Các định nghĩa Theo Bellman [58] toán điều khiển tối ưu phát biểu sau : cho hệ thống phương trình vi phân (coi mơ tả q trình q độ hệ thống), d x (t ) (2.12)  f  x  t  , u  t  , t  , x    x0 dt đó: x  t    n - vectơ biến trạng thái điểm t, u  t     t    m - vectơ biến điều khiển thời điểm t, hàm f :  n   m  1   n hàm trạng thái x, u t, x0 giá trị đầu biến trạng thái Nếu ta biết giá trị đầu x0 quỹ đạo điều khiển u(t) khoảng thời gian [0, T], lấy tích phân hai vế (2.12) thu quỹ đạo trạng thái x(t) Mục tiêu tìm quỹ đạo điều khiển việc cực tiểu hóa hàm mục tiêu sau: T  J  x , u   Eu   g  x  s  , u  s  , s  ds | x    x0   S T , x T   (2.13) 0  Đề tài xét toán sau: (1) Bài toán điều khiển tối ưu xác định; (2) Bài toán điều khiển tối ưu ngẫu nhiên 2.3.2 Bài toán điều khiển tối ưu cho hệ xác định 2.3.3 Đặt toán Hàm mục tiêu viết dạng tích phân : T J  x , u    g  x  s  , u  s  , s  ds  S T , x T   (2.16) 2.3.4 Phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman Giả sử hàm v  t , x  :  n    1 có giá trị giá trị nhỏ hàm mục tiêu hệ thống động miền x t Mục tiêu tìm biến điều khiển cho hàm J(.) có cực tiểu cho hàm giá trị: T v  t , x   u ( s )  s  t g  s , x  s  , u  s   ds  S T , x T   (2.19) Sử dụng nguyên lý Bellman [58], ta lấy u*(t,.) nghiệm tối ưu (2.19) thời điểm t ta xây dựng sách tối ưu cho toán khoảng thời gian [t, T] sau: (2.23)  g  x , u, t   vt  t , x   v x  t , x  f  t , x , u  u ( t )  t   Phương trình gọi phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman 2.3.5 2.3.5.1 Bài toán điều khiển tối ưu cho hệ ngẫu nhiên Đặt toán Gọi  (s): s 0 q trình Markov có khơng gian trạng thái hữu hạn  = {0,1,2,…,m} Gọi i,j số trạng thái với i, j , trình chuyển trạng thái định nghĩa trình Markov sau [59]:  1  ijt  O t : i  j , Pijpr t   Pr  t  t   j |  t   i      : i  j,   ijt  O t  (2.34) với i,j , đó: ij  t xác suất chuyển đổi từ trạng thái i sang trang thái j hệ thống xét khoảng thời gian t;  jj tỷ số chuyển đổi Hàm mục tiêu viết dạng tích phân thời điểm t : T  J i  t, x, u  Eu  g  s,. ds | x  0  x0 ,   0  i   S T , x T   (2.38) t  2.3.5.2 Quy hoạch động Gọi v i  t , x  :  n  1       hàm có giá trị miền x t Theo Rishel [43], phương trình HJB miểu tả sau: m     g  x , u   vt .  vx  t ,  f i  t ,.   ij v j  t ,   (2.40) u ( t ,i )  t ,i  j   2.4 Lời giải phương trình HJB phương pháp số 2.5 Ý tưởng điều khiển tối ưu công suất phát 2.5.1 Phương pháp toán học Sử dụng phương pháp quy hoạch động để đưa trạng thái lượng biến đổi theo thời gian tốn điều khiển có phản hồi 2.5.2 Đối tượng điều khiển Cân phụ tải theo phương trình cân sau: PDEG t   PWTG t   PPV t   Pdisch t   PL t    PL  Pch arg e t  (2.41) đó: PL(t) phụ tải, PDEG(t): công suất phát máy diesel, PPV(t) công suất điện mặt trời, PWTG(t) công suất điện gió, Pdischarge(t) Pcharge(t) cơng suất xả/nạp inverter hệ thống ESS, đặt PESS(t) = Pdischarge(t) - Pcharge(t) – công suất nạp/xả Đặt U(t) = PDEG(t) biến điều khiển công suất máy phát diesel, W(t) = PESS(t) biến điều khiển công suất xả/nạp inverter ESS Viết lại phương trình (2.41) ta được: (2.42) U t   W t    PL t    PL t    PWTG t   PPV t     2.5.3 Xây dựng mô hình tốn Đặt biến trung gian  t  độ biến thiên cân công suất hệ thống thời điểm t, phương trình (2.42) viết dạng:  t   U t   W t    PL t   PL t    PWTG t   PPV t  (2.43) Bài toán điều khiển phải giữ cho (t) = 2.6 Kết luận chương Mục tiêu chương nhằm giới thiệu cơng cụ tốn học sử dụng luận án, tác giả trình bày từ lược sử khoa học, thiết lập toán điều khiển tối ưu đến nguyên lý cực trị với nguyên lý Bellman dẫn đến phương trình HJB Ngồi ra, giới thiệu tổng quan phương pháp số đặc biệt phương pháp số Kushner sử dụng cho toàn luận án với hai tốn xác định ngẫu nhiên sử dụng q trình Markov Chương Xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu 3.1 Mở đầu 3.2 Mô tả tốn điều khiển tối ưu cơng suất phát Xét hệ thống điện MG (microgrid) cô lập với HTĐ quốc gia, bao gồm phụ tải có cơng suất thiết kế lớn PLmax , điện mặt trời PV có cơng nom suất đặt PPVnom , máy phát điện gió WTG có công suất đặt PWTG , máy nom phát điện diesel DEG có cơng suất đặt PDEG , kho điện ESS có dung lượng EESS với cơng suất nạp/xả PESS Hệ thống có thêm tải giả PdL (dump-load) Bus P1 B-1 PV PPV  t  Pch arg e  t  ESS Pdisch arg e  t  B-2 P4 P2 WTG PWTG  t  B-3 DEG PL  t  P3 PdL t  Dumpload PDEG  t  Hình 3.1 Mơ hình hệ thống điện MG không nối lưới quốc gia Xét thời gian T = 24h, mục tiêu tìm cơng suất phát máy phát diesel DEG công suất nạp/xả kho điện cho nguồn phát cân phụ tải theo phương trình cân bằng: (3.1) PDEG t   PWTG t   PPV t   PESS t   PL t    PL t , 3.2.1 Các thành phần tham gia phát điện 3.2.2 Hàm mục tiêu  DEG  , (3.3) Viết lại hàm giá trị toán điều khiển tối ưu: v t , X      T   G  s , X  , U , W  ds    , t   0, T   U t   t    t   W t   t   (3.26) U W Sử dụng phương pháp quy hoạch động thu phương trình vi phân phần sau: (3.37)  G t , X  ;.  vt t , X    v X t , X   f  t , X  ,. U t  U t  W t  W t   3.3.6 Phân tích sách lược điều khiển tối ưu 3.3.7 Phương pháp số giải phương trình HJB Để giải phương trình HJB (3.32) gồm đạo hàm riêng theo t, X hàm giá trị v t , X   ta sử dụng phưng pháp số [62] 3.4 Ví dụ số 3.4.1 Ví dụ 1: Hệ thống gồm máy phát diesel a) Cấu hình hệ thống MG sau: nom nom PDEG - DEG có cơng suất  4000kW ; PDEG  5000kW , nom nom PDEG  500kW , PDEG1  600 kW HTĐ gió WTG có cơng suất đặt nom PWnom TG  2000kW , HTĐ mặt trời PV có cơng suất đặt PPV  3000kWp - DEG có công suất nom nom PDEG  4000kW ; PDEG  5000kW , nom nom PDEG  500kW , PDEG1  600 kW HTĐ gió WTG có cơng suất đặt nom PWnom TG  2000kW , HTĐ mặt trời PV có cơng suất đặt PPV  3000kWp PLnom  7200kW , tổng tổn hao hệ thống chiếm 5% PLnom Kho điện giả thiết có dung tích tổng cơng suất điện gió mặt trời nạp/xả 1h b) Các thông số đầu vào Bảng 3.1: Thông số hệ thống điện lai sức gió-diesel-mặt trời 11 TT Nội dung Khoảng thời gian, tính ngày Tổng cơng suất điện gió WTG Tổng cơng suất điện mặt trời PV Công suất phát máy diesel DEG1 Công suất phát máy diesel DEG2 Nhu cầu phụ tải + tổn thất Đơn vị H kW kW kW kW kW Cận 0 500 600 10 11 Công suất inverter cho nạp/xả Chi phí vận hành máy DEG, cDEG Chi phí phạt c Giá trị đầu kho điện EESS(t = 0) Dung tích kho điện EESSmax kW $/kWh $/kWh kWh kWh 0,15 0,20 1000 c) Bài toán điều khiển dòng cơng suất phát tối ưu Mục tiêu tìm cơng suất phát máy DEG công suất xả/nạp inverter phương pháp số Kushner cho phương trình HJB d) Kết mơ Matlab Hình 3.8 sách tối ưu cơng suất phát máy điện diesel Hình 3.9 sách nạp xả tối ưu kho điện ESS Cumulative Generation & Demand [kWh] Hình 3.8: Chính sách phát cơng suất tối ưu hai máy phát diesel Hình 3.9: Chính sách nạp/xả kho điện 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10 15 20 Time periods [h] Hình 3.10: Năng lượng điện sản xuất tối ưu Hình 3.11: Sai số mơ hình phụ tải sản lượng điện [%] 12 Hình 3.12: Tổng hợp phụ tải, nguồn phát kho điện ESS [kW] Trên Hình 3.11 giới thiệu sai số lượng phát theo mơ hình phụ tải, trường hợp sai số lớn khoảng 2% cho phép nhận kết tối ưu gần với nhu cầu phụ tải Do ta kết luận rằng, kết tính tốn theo mơ hình tốn điều khiển tối ưu với ba biến điều khiển công suất phát DEG (U1,U2) công suất nạp/xả inverter (W) giữ cho cân công suất sai lệch không đáng kể mức độ chấp nhận 3.5 Ảnh hưởng công suất inverter 3.6 Kết luận chương Bài toán điều khiển tối ưu công suất phát cho hệ thống điện MG bao gồm máy phát điện phân tán WTG, PV, DEG kho điện ESS nhằm xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu thiết lập chế độ xác lập giả thiết hệ thống đảm bảo yêu cầu kỹ thuật nằm phạm vi nghiên cứu đề tài Sử dụng Sử dụng phương pháp quy hoạch động, tác giả xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu với đối tượng máy phát diesel kho điện Mô mơ hình hệ thống với thơng số giả định 13 Chương 4.1 Xây dựng chiến lược phát công suất với bước nhảy Markov Giới thiệu toán 4.1.1 Lược sử khoa học 4.1.2 Hệ thống MG DEG xảy hỏng hóc Xét HTĐ MG lập với hệ thống điện quốc gia bao gồm phụ tải AC, nguồn phát có hệ thống điện mặt trời PV có tổng cơng suất PPV(t), hệ thống máy phát điện gió WTG có tổng cơng suất PWTG(t), máy phát điện diesel DEG có tổng cơng suất PDEG(t) thời điểm t PESS(t) công suất nạp/xả kho điện ESS Lưới phân phối ESS Tải WTG PV DEG Tải Tải Hình 4.1: Hệ thống điện MG cách ly lưới quốc gia Mục tiêu tốn điều khiển tối ưu tìm công suất phát tối ưu máy diesel lên lưới công suất nạp/xả inverter cho kho điện ESS Máy phát diesel giả thiết xảy cố hỏng hóc theo hai trạng thái rời rạc theo thời gian liên tục: (1) máy DEG hoạt động bình thường (2) máy DEG tình trạng sửa chữa cố hỏng hóc Mơ hình hai trạng thái rời rạc máy DEG định nghĩa trình ngẫu nhiên hai trạng thái ký hiệu   ( s ) : s  0 sau: 0 DEG "OFF", (4.1) 1 DEG ''ON" Quá trình ngẫu nhiên (s) gọi trình điều khiển (controlled process)   s   14 Theo định nghĩa,   ( s ) : T  s  t  trình Markov gọi t thời điểm s thời điểm tương lai, hai giá trị 0, 1 gọi vị trí trạng thái Phương trình cân phụ tải sau : i (4.7) PDEG t   PWTG t   PPV t   PESS t   PL t    PL t  , đó: i số trạng thái rời rạc máy phát diesel i {0, 1}; Mục tiêu tìm cơng suất phát tối ưu máy phát diesel công suất nạp/xả inverter cho kho điện 4.2 Phát triển mơ hình tốn học 4.2.1 Hàm mục tiêu min DEG,i  4.2.2 Các ràng buộc (vii) (viii) (ix) (x) (xi) 4.3 4.3.1 (4.8) Cân công suất thời điểm t Cân lượng Cơng suất phát DEG, WTG, PV Dung dích kho điện Dự phòng nóng Phát triển mơ hình tốn học Lựa chọn biến điều khiển biến trung gian i Sử dụng kết nghiên cứu Rishel [43] Đặt U i t   PDEG t , W t   PESS t  với i = 0, 1, biến điều khiển dẫn đến: (4.19) U i t   W t    PL t    PL   PWTG t   PPV t     i m a x Biến điều khiển máy DEG U t    , PD E G , i  , biến điều khiển trình nạp/xả kho điện W t    Pinv , Pinv  Đặt biến trung gian (t) viết dạng: i t   U i t   W t    PL t   PL t    PWTG t   PPV t  (4.20)   i Biến phụ X  : 15 dX i t  dt 4.3.2  fi t, X i ;U i ,W , t 0,T , i  (4.22) Phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman Xét thời gian t khoảng t < t + t < T, t  0, T , i   khai triển chuỗi Taylor ta có phương trình HJB sau: i i     G t , X  ;U ,W   vt t , X         i i j i  U t   t   v  t , X f t , X ; U , W   v t , X        ji X      W t   t     j     i U W 4.4 Phương pháp số cho mơ hình Rischel 4.5 Ví dụ số 4.5.1 (4.26)  Thơng số hệ thống Mơ hình ngẫu nhiên (stochastic model) nêu áp dụng để điều khiển công suất phát mát phát điện diesel hệ thống điện MG gồm máy phát điện diesel DG3, hệ thống điện gió DG2, hệ thống điện mặt trời DG1 kho điện ESS hệ số phá hủy  = 0,0001 tương đương thời gian trung bình từ lúc bắt đầu sử dụng máy hỏng MTTF (mean time to failure) 10.000 đơn vị thời gian (có thể tính giờ) hệ số phục hồi  = 0,09 tương đương thời gian trung bình từ lúc máy hỏng phục hồi MTTR (mean time to repair) 11,11 đơn vị thời gian thời gian trung bình hai lần hư hỏng MTBF (mean time between failures) là: MTBF  MTTF  MTTR (4.52) 4.5.2 Kết chạy mơ hình Kết Matlab cho máy tính có cấu hình Intel2.70 CoreTM i7-7500 (8GB RAM) với thời gian tính tốn 60 phút ta sách điều khiển tối ưu máy phát diesel giới thiệu Hình 4.7-4.9 16 Hình 4.7: Chính sách phát cơng suất tối ưu máy phát diesel Hình 4.8: Chính sách nạp/xả inverter cho kho điện ESS Kho điện thực nạp/xả nhằm mặt nhằm cân công suất, mặt thỏa mãn hàm mục tiêu tối ưu hóa Hình 4.9: Năng lượng điện sản xuất tối ưu 4.6 Hình 4.10: Tương quan sách phát cơng suất tối ưu nguồn Kết luận chương Tác giả xây dựng mơ hình phát cơng suất cho hệ thống điện lai điện gió-diesel-mặt trời-kho điện lập với hệ thống điện quốc gia, máy phát diesel xem xét xảy hỏng hóc xích Markov Mơ hình điều khiển phức tạp so với trường hợp máy DEG không xảy cố, hệ thống tăng thêm trạng thái rời rạc 17 Chương Mô thông số thực tế cài đặt hệ thống SCADA 5.1 Xác định công suất đặt HTĐ MG diesel-sức gió-mặt trời 5.2 Giới thiệu hệ thống điện diesel-sức gió liệu thực tế 5.2.1 Thực trạng hệ thống sức gió-diesel 06 máy phát diesel công suất 500kW/máy hiệu Cumins, 02 máy phát diesel công suất 1MW/máy hiệu Perkins, đầu tư 05 máy phát diesel công suất 1MW/máy hiệu CAT, 03 tổ máy điện gió có cơng suất tổ máy 2MW/tổ hiệu Vestas 5.3 Bài tốn điều khiển cơng suất phát hệ thống điện sức giódiesel đảo Phú Quý 5.3.1 Đặt tốn a) Các thơng số hệ thống mục tiêu Xem xét hệ thống điện MG sức gió-diesel đảo Phú Q gồm: Phụ tải có thơng số điển hình đảo Phú Quý ngày 20/02/2018; 03 tổ WTG có tổng cơng suất PWTG(t) = 6MW; 06 máy phát điện diesel DEG loại 500kW; 05 máy DEG 1MW b) Hàm mục tiêu   DEG  , t  0,T  , (5.1) c) Các ràng buộc (i) Cân công suất thời điểm t (ii) Cân lượng (iii) Công suất phát DEG, WTG: (iv) Đảm bảo máy phát diesel đảm nhiệm dự phòng nóng: (v) Số máy phát diesel tối thiểu tham gia vận hành phát điện MRN: 5.3.2 Phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman 18 Sử dụng phương pháp quy hoạch động trình bày chương kết thu phương trình vi phân phần sau:  G t , X  ;U   vt t , X    v X t , X   f  t , X  , U  (5.17) U t  U t  5.3.3  Kết mô Các số liệu lấy trực tiếp từ nhà máy điện Phú Quý chuyến khảo sát thực tế năm 2018 tác giả Hình 5.6 sách tối ưu cơng suất phát máy điện diesel khoảng thời gian từ 0-24h Hình 5.7 giới thiệu tương quan lượng điện phát hệ thống điện lai phụ tải theo thời gian t Hình 5.6: Chính sách phát cơng suất tối ưu hai máy phát diesel Hình 5.7: Năng lượng điện sản xuất tối ưu Hình 5.8: Sai số phụ tải mơ hình tính tốn [kW] Hình 5.8 giới thiệu sai số lượng tích lũy tính tốn theo mơ hình lượng phụ tải Với mơ hình có đối tượng điều khiển tổng công suất phát DEG sai số nhỏ (dưới 1,2%) so với toán nhiều biến điểu khiển tối ưu 5.4 5.4.1 Đề xuất HTĐ sức gió-mặt trời-diesel Phú Q Lựa chọn cơng suất phát 19 Với cơng suất điện gió phụ tải hữu cho phép ta lựa chọn công suất cho điện mặt trời 1MW Tổng công suất máy phát diesel 10MW so với công suất phụ tải lớn 3MW cần xét đến giả thiết xảy tăng trưởng phụ tải hàng năm iL Nếu xét trung hạn 5, giả thiết kịch sau: Kịnh cao : nội suy từ số thống kê thực tiễn sản lượng điện sản xuất năm trở lại đảo Phú Quý minh họa Hình 5.9 Dựa vào số liệu thực tế ta tính tốn tỷ lệ tăng trưởng trung bình phụ tải hàng năm iL  18% Do tổng công suất phụ tải năm thứ (bắt đầu từ năm 2019 đến hết năm 2023) là: PL5  1  18% PL  6,86MW Sản lượng điện [triệu kWh] 20.00 15.00 10.00 5.00 0.00 8.68 13.18 3.45 4.53 2014 2015 1.83 2016 5.93 2.46 7.16 2013 Gió 11.25 4.93 2017 Diesel Hình 5.9 Sản lượng điện hàng năm đảo Phú Quý Nếu xét thời hạn năm tới, tổng công suất DEG có 10MW chênh lệch khơng nhiều so với nhu cầu phụ tải 6,86MW Ta thấy đến năm thứ 6, tổng công suất phụ tải lên đến 8,10MW, tính thêm dự phòng nóng so với tổng cơng suất lắp đặt 10MW máy phát diesel phù hợp Như vậy, đề xuất nhà máy điện mặt trời 1MW nằm kịch cao nhằm đáp ứng khả tăng trưởng hội sử dụng lượng hải đảo 20 5.4.2 Bài toán điều khiển tối ưu cơng suất phát Sử dụng mơ hình xây dựng chương 3, với thông số đầu vào Bus B-1  P pv PV PPV  t  1MW Pch arg e  t  ESS Pdisch arg e t  B-2 WTG PWTG  t  PL  t  3x2MW B-3 DEG  Pline PWTG PDEG PDEG  t  6x500kW 7x1MW Hình 5.16 Sơ đồ hệ thống điện MG sức gió-diesel-mặt trời-kho điện Kết mô Matlab Sử dụng thuật toán chạy Matlab ta kết tối ưu sách điều khiển máy phát diesel giới thiệu Hình 5.20-5.22 Hình 5.20: Chính sách phát cơng suất tối ưu máy phát diesel Hình 5.21: Chính sách nạp/xả kho điện Hình 5.22 Năng lượng điện sản xuất tối ưu Hình 5.23 Tương quan sách phát cơng suất tối ưu nguồn 21 5.5 Sơ đồ cài đặt hệ thống SCADA Mục tiêu thứ ba luận án tìm phương pháp luận xây dựng biểu đồ vận hành SCADA cho hệ thống điện lai diesel–sức gió–mặt trời ngồi hải đảo Bước Xác định mơ hình dự báo cho PPV;PWTG;PL Mơ hình tối ưu OPF: DP, mơ hình ĐKTƯ Quy hoạch động DP Bước Các bước Phương pháp HMI Hiển thị Dòng cs tối ưu OPF Dự báo phụ tải Input: PPV(t); PWTG(t); PL(t); T Bước Bước Bước 3,4,5 Điều kiện tối ưu: PT Hamilton-Jacobi-Bellman Input: PPV(min/max) PWTG(min/max); PL(min/max); T DP, phương trình HJB Các thuật tốn: ANN, SPO, GE, HSRM, RSRM Dự báo điện mặt trời Bước Dự báo điện sức gió Bước Các ràng buộc Bước Xác định cấu hình HT PPV; PWTG; PDEG; PL & cấu hình lưới điện Tính chất lưới HMI Khảo sát thực tế Xác định cấu hình HT Vài giây đến chục phút Thời gian tính tốn Vài giây đến chục phút Vài giây đến vài phút Vài giây đến vài chục phút Vài giây đến vài chục giây Phương pháp số Kushner Bước Bước Giải phương trình HJB Hiển thị kết PDEG(t) Hình 5.24 Sơ đồ xây dựng biểu đồ vận hành SCADA sử dụng dòng cơng suất tối ưu 5.6 Hình 5.25 Giới thiệu quan hệ Bước tính tốn thời gian tính toán Kết luận chương Từ sở xây dựng mơ hình chương trước, ứng dụng vào hệ thống thực tiễn bước hợp thức hóa minh chứng mơ hình hiệu Như vậy, mơ hình cân cơng suất, cụ thể tối ưu công suất phát cúa máy phát điện diesel kho điện xây dựng việc sử dụng lý thuyết điều khiển tối ưu áp dụng cho hệ thống thực tiễn Đề xuất xây dựng hệ thống điện mặt trời nhằm tận dụng nguồn xạ tốt đảo Phú Quý tương đương với tăng trưởng phụ tải hàng năm trung hạn (từ đến 10 năm), vừa giảm chi phí vận hành diesel giúp giảm khí thải CO2 quan trọng đặt kịch phát triền kinh tế du lịch hải đảo Giới thiệu biểu đồ vận hành SCADA 22 Kết luận chung kiến nghị Đây luận án Việt Nam nghiên cứu lĩnh vực đặc thù sử dụng cho hải đảo Luận án cơng trình nghiên cứu hai phương diện: phương pháp điều khiển tối ưu kỹ thuật hệ thống điện MG sức gió-diesel-mặt trời kho điện Kết mơ hình đề xuất áp dụng cho HTĐ MG không nối lưới điện quốc gia Như vậy, cơng việc luận án tóm tắt sau NỘI DUNG CÁC CÔNG VIỆC Phương diện lý thuyết: Đề xuất cách tiếp cận mơ hình cân công suất sử dụng phương pháp điều khiển tối ưu chưa có trước nhằm xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu Cụ thể, tối ưu hóa nguồn phát máy phát điện diesel kho điện hệ thống điện MG sức gió-diesel mặt trời-kho điện phương pháp quy hoạch động bước nhảy Markov cho hai trường hợp:  Trường hợp 1: Coi máy phát diesel không xảy cố hỏng hóc  Trường hợp 2: Coi máy phát diesel xảy hư hỏng ngẫu nhiên, với sác xuất định, tương đương với thời gian dừng máy để sửa chữa Tác giả mượn biến trung gian (t) độ biến thiên cân cơng suất để tìm luật điều khiển cho giữ ((t) = 0) Hàm mục tiêu xây dựng chi phí máy phát điện diesel chi phí hàm phạt nhằm đảm bảo cân công suất (t) Kết thu điều kiện tối ưu thỏa mãn phương trình vi phân phần Hamilton-JacobiBellman Phương diện áp dụng: a) Hệ thống MG với thông số giả định thực tiễn  Hệ thống MG diesel-gió-mặt trời-kho điện với 01 máy phát diesel 02 máy phát diesel  Hệ thống MG diesel-gió-mặt trời-kho điện với 02 máy phát diesel trường hợp máy phát diesel xảy cố hỏng hóc  Hệ thống điện MG diesel-gió đảo Phú Quý phụ tải dự báo đến năm 2023 23 b) Phân tích ảnh hưởng cơng suất inverter nạp/xả: Cơng suất inverter phân tích dải từ 100kW đến 2000kW cho thấy rằng, công suất lớn toán điều khiển hiệu c) Lời giải số cho phương trình HJB: Sử dụng phương pháp Kushner Dupuis để tìm sách tối ưu, đưa điều kiện cần đủ toán dạng phương trình HJB trở thành tốn tối ưu hóa phương pháp quy hoạch tuyến tính Thời gian tính tốn cho hai tốn khác nhau:  Thời gian tính tốn tốn tốn từ phút đến 20 phút– trường hợp máy phát DEG không xảy cố cho ví dụ máy DEG máy DEG  Thời gian tính tốn tốn tốn (mơ hình Markov) khoảng 27 phút đến 60 phút – trường hợp máy phát DEG xảy cố nên hệ thống có thêm trạng thái rời rạc máy có hệ hai phương trình HJB ĐĨNG GĨP CỦA ĐỀ TÀI Với nội dung cơng việc trên, luận án có đóng góp sau: Đề xuất chiến lược phát công suất tối ưu sử dụng phương pháp quy hoạch động cho trường hợp máy phát DEG không xảy cố máy phát DEG xảy cố hỏng hóc Áp dụng mơ hình để mơ hệ thống MG đảo Phú Quý Lời giải số (phương pháp Kushner) cho hai mơ hình tất định bất định Đề xuất thuật toán cài đặt lập biểu đồ vận hành SCADA MỘT SỐ KIẾN NGHỊ  Nghiên cứu tốn điều khiển tối ưu dòng cơng suất cho hệ thống có nhiều máy phát DEG  Đề xuất xây dựng thêm hệ thống điện mặt trời đảo Phú Quý nhằm tận dụng nguồn xạ tốt giảm thiểu vận hành máy phát diesel  Nghiên cứu khả cài đặt thuật toán/phương pháp điều khiển thực tiễn giúp nhà vận hành SCADA tự động hóa hệ thống 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 10/2016, Diep Thanh Thang, Ng Ph Quang, Modeling and Optimal Control of Production, Preventive Maintenance, and Sale Age for a Machine Subject to Failures Tuyển tập Hội nghị KH toàn quốc lần Cơ kỹ thuật Tự động hóa (chào mừng 60 năm ĐHBKHN), tr 321331 12/2016, Diệp Thanh Thắng, Ng Ph Quang, Nguyễn Đức Huy, Điều khiển tối ưu công suất phát cấu trúc điều khiển phân tầng lưới điện nhỏ chế độ ốc đảo Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, số 17, tr 81-90 12/2017, Thang Diep Thanh, Ng Ph Quang, Huy Nguyen Duc, Power flow analysis for islanded microgrid in hierarchical structure of control system using optimal control theory Journal of Electrical Systems, vol 13, issue 4, pp 790-805, ISSN 1112-5209, http://journal.esrgroups.org/jes/papers/13_4_14.pdf 12/2017, Thang Diep Thanh, Quang Ng Ph., Huy Nguyen Duc, Novel Control Approach for SCADA system of Hybrid Wind-PhotovoltaicDiesel in Islanded Operation Mode Tuyển tập Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA-2017, ISBN 978-60473-5569-3 2017, Diep Thanh Thang, Ng Ph Quang, Huy Nguyen Duc, Novel control approach for optimal power flow in hybrid wind - photovoltaic diesel generation systems Journal on Computer Science and Control, vol 33, no 2, pp 1-13 05/2018, Diep Thanh Thang, Nguyen Phung Quang, Nguyen Duc Huy, Optimal power flow in islanded Microgrid with Markov jump Workshop on Technology for green development – GreenTech, Trường ĐHBK HN-TT Hợp tác KHKT Việt Đức, pp.11-20 10/2018, Diep Thanh Thang, Nguyen Phung Quang, Nguyen Duc Huy, Optimal control of power flow in Hybrid wind-diesel system applied to Electrical System in Phu Quy island International Conference on Fluid machinery and automation system 2018 – ICFMAS2018,pp.153-159 04/2019, Thang Diep Thanh, Quang Ng Ph., Huy Nguyen Duc, Stochastic control for Optimal power flow in islanded microgrid International Journal of Electrical and Computer Engieering, Vol.9, No.2, pp 1405-1057 Diep Thanh Thang, Nguyen Phung Quang, Nguyen Duc Huy, Control strategy of power flow for Microgrid islanded operation based on dynamic programing Gửi phản biện Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, gửi PB tháng 02/2019 Chấp thuận tháng 08/2019 ... bản: điều tần cấp I; điều tần cấp II; điều tần cấp III Điều tần cấp III toán vận hành kinh tế tối ưu hóa dòng cơng suất Luận án đặt nhiệm vụ điều khiển tối ưu công suất phát cho hệ thống điện lai. .. điều khiển: Phương pháp điều khiển đưa toán điều khiển tối ưu trở thành tốn điều khiển có phản hồi 1.9 Kết luận chương Nội dung chương trình bày tổng quan hệ thống điện MG dieselsức gió-mặt trời. .. lai có máy phát diesel chạy cấu trúc điều khiển phân tầng cho hệ thống điện lai Chương Cơ sở lý thuyết điều khiển tối ưu 2.1 Mở đầu Lý thuyết điều khiển tối ưu có ba phương pháp sở phương pháp