Phương pháp phân tích và tính toán hệ thống điện có tích hợp nguồn năng lượng gió

Bài viết trình bày phương pháp mô phỏng nguồn năng lượng gió để từ đó làm đầu vào cho bài toán phân tích và tính toán hệ thống điện có kết nối nguồn gió. Kết quả của bài toán cho phép đưa ra những đánh giá toàn diện hơn về các thông số chế độ của hệ thống điện.

26 Lê Đình Dương, Lê Văn Thơng, Đậu Trọng Tuấn, Huỳnh Văn Kỳ, Nguyễn Quốc Tuyến PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ TÍNH TỐN HỆ THỐNG ĐIỆN CĨ TÍCH HỢP NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ A METHOD FOR ANALYSIS AND CALCULATION OF ELECTRICITY SYSTEMS WITH INTEGRATED WIND ENERGY RESOURCES Lê Đình Dương1, Lê Văn Thông1, Đậu Trọng Tuấn1, Huỳnh Văn Kỳ2, Nguyễn Quốc Tuyến3 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; ldduong@dut.udn.vn, levanthongbkdn@gmail.com, trongtuandau.dut@gmail.com Đại học Đà Nẵng; hvky@ac.udn.vn Điện lực Thuận Nam - Công ty Điện lực Ninh Thuận; tuyennqdlnt@gmail.com Tóm tắt - Ngày nay, nhu cầu sử dụng điện ngày gia tăng nguồn lượng hoá thạch ngày cạn kiệt Để đáp ứng nhu cầu tiêu thụ điện giải vấn đề môi trường, nguồn lượng mới, đặc biệt lượng gió, khai thác đưa vào sử dụng ngày phổ biến Việt Nam nói riêng giới nói chung Tuy nhiên, đặc tính ngẫu nhiên nguồn gây nhiều khó khăn kết nối làm việc hệ thống điện Trong báo này, phương pháp mô nguồn lượng gió phương pháp phù hợp cho phân tích tính tốn hệ thống điện có kết nối nguồn lượng gió tập trung nghiên cứu với mục đích đưa đánh giá tồn diện hệ thống vận hành Abstract - Today, the demand for electricity is increasing while fossil fuels are becoming increasingly exhausted To meet the demand for electricity as well as solve environmental problems, renewable energy resources, especially wind power, have been being exploited and widely used in Vietnam in particular and in the world in general However, the random nature of this source causes many difficulties in integration and operation in the electrical system In this article, the method for modelling wind energy resources as well as the appropriate method for analyzing and calculating power systems with integrated wind resources is studied for the purpose of giving comprehensive evaluation of the system Từ khóa - hệ thống điện; vận tốc gió; cơng suất gió; đường cong cơng suất; hàm phân bố Key words - power system; wind speed; wind power; power curve; distribution function Đặt vấn đề Ngày nay, với phát triển kinh tế xã hội nhu cầu sử dụng điện ngày gia tăng, nguồn lượng hóa thạch than đá, dầu mỏ, khí đốt, ngày cạn kiệt Ngồi ra, việc sử dụng nguồn hóa thạch nguyên nhân gây ô nhiễm môi trường Trước tình hình đó, việc tìm kiếm để đưa vào khai thác sử dụng nguồn lượng tái tạo (năng lượng sạch) trở nên thiết Trong số nguồn lượng này, nguồn lượng gió nguồn tái tạo phổ biến Nhà máy điện gió trọng đầu tư xây dựng ngày nhiều Việt Nam Vận tốc gió với đặc tính ngẫu nhiên, thay đổi liên tục kéo theo công suất đầu nhà máy điện gió thay đổi theo Do đó, hòa nhà máy điện gió vào lưới điện ảnh hưởng trực tiếp tới vận hành lưới Để tính tốn phân tích hệ thống điện có nguồn gió kết nối vào, cần có phương pháp mơ nguồn gió có phương pháp tính tốn hệ thống điện phù hợp Đối với phương pháp tính tốn hệ thống điện truyền thống, thơng tin đầu vào tốn thơng số vận hành lưới điện (công suất phụ tải, công suất đầu nhà máy điện…), thông số hệ thống (tổng trở đường dây, máy biến áp…) lấy giá trị cố định Ngoài ra, cấu trúc lưới xem biết trước Với thông tin đầu vào vậy, kết đầu tốn (điện áp nút, cơng suất truyền tải nhánh, ) giá trị cố định Như vậy, tốn tính tốn hệ thống bỏ qua biến đổi ngẫu nhiên thông tin đầu vào biến đổi ngẫu nhiên phụ tải, khả cố thiết bị, biến đổi ngẫu nhiên nguồn lượng mới, đặc biệt lượng gió Hiện nay, giới có nhiều phương pháp tính tốn hệ thống điện có xét đến biến đổi ngẫu nhiên thông tin đầu vào, nhìn chung có nhóm phương pháp sau đây: phương pháp mơ (điển hình mơ Monte Carlo) [1 - 5] phương pháp giải tích [6 - 8] Mỗi nhóm phương pháp có ưu, nhược điểm riêng lựa chọn ứng dụng cách phù hợp tùy theo mục đích tính tốn [9] Trong phạm vi báo này, phương pháp mô Monte Carlo lựa chọn phương pháp cho độ xác cao, thơng tin đầu vào tốn mơ cách dễ dàng, đặc biệt công suất đầu nhà máy điện gió Bài báo trình bày phương pháp mơ nguồn lượng gió để từ làm đầu vào cho tốn phân tích tính tốn hệ thống điện có kết nối nguồn gió Kết tốn cho phép đưa đánh giá tồn diện thông số chế độ hệ thống điện Mơ nguồn lượng gió dùng cho tính tốn hệ thống điện 2.1 Số liệu sử dụng phương pháp mơ nguồn lượng gió Để cung cấp đầu vào cho tốn tính tốn hệ thống điện có xét đến biến đổi ngẫu nhiên đại lượng đầu vào [1 - 5, 9], hàm phân bố xác suất công suất đầu nhà máy điện gió yêu cầu Từ hàm phân bố xác suất xây dựng được, số liệu ngẫu nhiên mẫu cho nhà máy phát sử dụng cho tốn tính tốn [1 - 5, 9] Để tạo số liệu ngẫu nhiên thể đặc tính ngẫu nhiên cơng suất phát nhà máy điện gió, có hai ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển hướng tiếp cận sau đây: • Phương pháp 1: Dùng số liệu đo từ công suất phát nhà máy để xây dựng hàm phân bố xác suất phù hợp nhất, sau dùng hàm để phát số liệu công suất đầu ra; • Phương pháp 2: Dùng số liệu đo vận tốc gió để xây dựng hàm phân bố xác suất cho vận tốc gió, dùng hàm phát số liệu ngẫu nhiên vận tốc, sau dùng đường cong công suất (đường cong quan hệ công suất đầu theo vận tốc gió) [10] để tạo số liệu ngẫu nhiên công suất đầu Đối với nhà máy điện gió vận hành, số liệu thu thập vận tốc gió đo cột đo gió công suất phát nhà máy Đối với nhà máy này, áp dụng hai phương pháp tiếp cận Ngược lại, với nhà máy trình khảo sát để xây dựng số liệu cơng suất phát nhà máy chưa có, nhà máy áp dụng cách tiếp cận thứ Ngồi có thực tế, việc xây dựng hàm phân bố xác suất cho vận tốc gió nhìn chung dễ thực cho độ xác cao so với xây dựng hàm phân bố trực tiếp cho công suất phát, số liệu thường phân bố theo quy luật phức tạp [10] Do đó, thực tế, phương pháp thường lựa chọn phổ biến báo này, phương pháp lựa chọn sử dụng Tuy nhiên, để áp dụng phương pháp đường cong cơng suất cho nhà máy điện gió yêu cầu, việc xây dựng đường cong trình bày Mục 2.3 Trong báo này, số liệu đo đếm hàng vận tốc gió (dùng Mục 2.2) cơng suất phát nhà máy điện gió thực tế Ý (cơng suất lắp đặt 90 MW, vận tốc gió khởi động Vcut-in = 3m/s, vận tốc gió dừng máy Vcut-out = 20m/s) thời gian năm sử dụng Vận tốc gió cơng suất đầu thu thập Hình Hình Vận tốc gió Hình Cơng suất đầu nhà máy điện gió 2.2 Mơ tả vận tốc gió Vận tốc gió nghiên cứu thực tế thường biểu diễn hàm phân phối xác suất phổ biến Weibull, Gamma, Rayleigh, Hàm phân phối xác suất tích lũy hàm mật độ xác suất hàm trình bày 27 [11] Với số liệu vận tốc thu thập từ nhà máy điện gió thực tế, dùng phương pháp ước lượng hàm xác suất tìm hàm phân phối phù hợp số liệu có Hình trình bày hàm phân phối xác suất tích lũy khác ước lượng cho vận tốc gió đo đếm nhà máy điện gió trình bày Mục 1.1, hàm Gamma (có tham số hình dạng a = 2,75 tham số tỷ lệ b = 1,93) [11] hàm phù hợp (đường cong ứng với hàm Gamma bám sát đường cong số liệu thực tế Data Hình 3) Hàm phân bố dùng để phát số liệu ngẫu nhiên cho vận tốc gió (với số mẫu tạo Nsample = 5.000, với số lượng mẫu cần cho tốn tính tốn Mục 4) Hình Hàm phân phối xác suất tích lũy vận tốc gió 2.3 Xây dựng đường cong công suất cho nhà máy điện gió Với số liệu vận tốc gió cơng suất đầu nhà máy điện gió thu thập được, dùng công cụ Curve Fitting Toolbox [12] Matlab cho phép ước lượng đường cong công suất phù hợp cho nhà máy Tuy nhiên, thực tế, số liệu thu thập thường chứa đựng số lượng số liệu lỗi định số nguyên nhân lỗi thiết bị đo, lỗi thiết bị truyền liệu, lỗi chép, lưu trữ, Các cặp số liệu lỗi không tuân theo quy luật quan hệ công suất - vận tốc với hoạt động bình thường nhà máy cặp số liệu nên loại bỏ trước ước lượng để đạt kết xác Các cặp số liệu lỗi thường gặp ứng với trường hợp [10]: vận tốc gió có giá trị âm; vận tốc gió có giá trị lớn Vcut-out công suất phát khác 0; cơng suất phát có giá trị nhỏ lớn công suất lắp đặt; số liệu vận tốc gió trì, thay đổi khoảng thời gian dài vài giờ, Sau loại cặp số liệu xong, số liệu vận tốc gió từ Vcut-in đến Vcut-out chia theo khoảng 0,5 m/s để hình thành bin (thùng) [10], số liệu cơng suất ứng với vận tốc bin có độ lệch q xa so với cơng suất trung bình bin bị loại (trong báo số liệu lệch so với giá trị trung bình lần phương sai bị loại) [10] Hình biểu diễn số liệu sau lọc (Filtered data) số liệu ban đầu (Data) Trong công cụ Curve Fitting [12] có nhiều phương pháp đường cong để ước lượng cho số liệu vận tốc, công suất Fourier, Polynomial, Smoothing spline, Sau chạy cho tất phương pháp, phù hợp phương pháp đánh giá giá trị Goodness-ofFit Statistics, dựa vào giá trị chọn phương pháp phù hợp với số liệu Hình biểu diễn đường cong ước lượng ứng với số liệu lúc chưa lọc 28 Lê Đình Dương, Lê Văn Thông, Đậu Trọng Tuấn, Huỳnh Văn Kỳ, Nguyễn Quốc Tuyến (Curve 1) số liệu sau lọc (Curve 2), hai tương ứng với hàm Polynomial (bậc 8) Đường Curve chọn dùng để làm đường cong quan hệ công suất vận tốc cho nhà máy điện gió xét Đối với máy phát điện gió, quan hệ cơng suất - vận tốc quan hệ phi tuyến [10] Mối quan hệ phi tuyến công suất - vận tốc nhà máy điện gió phức tạp nhà máy bao gồm nhiều tuốc bin gió tuốc bin gió thổi qua ảnh hưởng lẫn ảnh hưởng đến đặc tính cơng suất - vận tốc hệ thống tuốc bin – máy phát Đặc biệt, Hình cho thấy vận tốc gió lớn khoảng 14 m/s, ảnh hưởng làm cho cơng suất đầu nhà máy có xu hướng giảm xuống Hình Số liệu đường cong cơng suất xây dựng cho nhà máy điện gió 2.4 Kết Bộ số liệu vận tốc gió phát từ hàm phân bố ước lượng Mục 2.2 số liệu công suất đạt sau dùng số liệu vận tốc gió phát đường cong ước lượng Mục 2.3 biểu diễn Hình Hình Thuật tốn tính tốn phân tích hệ thống điện có kết nối nguồn lượng gió Như phân tích trên, phương pháp mơ Monte Carlo [9] áp dụng báo này, bước thực sau: • Bước 1: Nhập thơng tin đầu vào tốn tính tốn hệ thống điện (truyền thống) thông số hệ thống, cấu trúc lưới • Bước 2: Dựa vào số liệu thu thập biến đầu vào (công suất phụ tải, công suất đầu nhà máy điện, xác suất cố phần tử ), xây dựng hàm phân bố cho đại lượng Trong báo này, nhóm tác giả tập trung sâu vào việc xây dựng hàm phân bố cho cơng suất nhà máy điện gió • Bước 3: Chọn số lượng mẫu (Nsample) phát số liệu mẫu cho biến đầu vào dựa hàm phân bố đạt Bước • Bước 4: Chạy tốn tính tốn chế độ xác lập cho tất mẫu (Nsample) lưu lại kết đầu (gồm Nsample kết đầu cho điện áp nút, công suất truyền tải nhánh ) • Bước 5: Dùng số liệu đầu cho đại lượng, xây dựng hàm phân bố đánh giá khả tải, thiếu điện áp, (nếu có) để từ đưa giải pháp khắc phục Các hàm phản ánh cách đầy đủ quy luật biến đổi đại lượng suốt trình vận hành để từ đánh giá cách đầy đủ làm việc mức độ an toàn hệ thống Áp dụng Phương pháp mô xây dựng số liệu ngẫu nhiên cho nguồn gió phương pháp tính tốn hệ thống điện có xét đến biến đổi ngẫu nhiên thông tin đầu vào trình bày Mục [9] áp dụng cho hệ thống điện mẫu IEEE-9 nút có sửa đổi Hình [13] Các thơng tin cơng suất phát nhà máy, công suất phụ tải nút 5, 7, cho Hình [13] Nhà máy nối vào nút nhà máy điện gió trình bày Mục Hình Vận tốc gió phát từ hàm phân bố xây dựng từ số liệu thực tế (dạng histogram) Hình Hệ thống điện IEEE-9 nút sửa đổi Hình Cơng suất đầu nhà máy điện gió có từ số liệu vận tốc gió phát đường cong công suất xây dựng (dạng histogram) Trong phần này, biến đầu vào cho tốn tính tốn hệ thống điện (trình bày Mục 3) giả sử có biến ngẫu nhiên công suất phát nhà máy điện gió nối vào nút cơng suất phụ tải nút 5, 7, Các đại lượng đầu vào khác xem số (giả sử không xét ngẫu nhiên) Do khơng có số liệu thực tế phụ tải để ước lượng hàm phân bố, phụ tải giả sử biến đổi theo quy luật phân bố chuẩn [14] với giá trị kỳ vọng giá trị xác lập độ lệch ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển chuẩn 8% kỳ vọng Các hàm dùng để phát mẫu cho phụ tải (với Nsample = 5.000 mẫu) Hình 8, 9, 10, 11 trình bày minh họa hàm phân bố điện áp nút 6, điện áp nút 7, công suất truyền qua nhánh 8-9 4-5 Trong trường hợp này, điện áp tất nút dù có biến đổi ngẫu nhiên khơng có trường hợp q áp thiếu áp (hai đường giới hạn vẽ nét đứt Hình 9) Trong đó, luồng công suất truyền tải qua nhánh biến đổi mạnh theo biến đổi ngẫu nhiên phụ tải nguồn gió nối vào lưới Trong trường hợp xét, luồng công suất qua nhánh không bị tải, trừ trường hợp nhánh 4-5 có nguy bị tải (công suất cực đại cho phép truyền Smax = 95 MVA) với xác suất tải 2,42% Tùy theo khả tải mà đơn vị quản lý vận hành lưới điện có giải pháp phù hợp để giảm bớt nguy xảy tải cho hệ thống điện 29 Hình 11 Hàm phân bố công suất truyền tải đường dây 4-5 Kết luận Bài báo trình bày phương pháp mơ nguồn lượng gió phương pháp tính tốn, phân tích hệ thống điện có xét đến biến đổi ngẫu nhiên đại lượng đầu vào có nguồn lượng gió Kết đạt cho phép đưa đánh giá toàn diện thông số chế độ hệ thống điện ảnh hưởng biến đổi ngẫu nhiên nguồn gió đến hệ thống điện Phương pháp trình bày báo triển khai áp dụng cho hệ thống điện có nhà máy điện gió thực tế TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình Hàm phân bố điện áp nút Hình Hàm phân bố điện áp nút Hình 10 Hàm phân bố công suất truyền tải đường dây 8-9 [1] T Cui and F Franchetti, “A Quasi-Monte Carlo Approach for Radial Distribution System Probabilistic Load Flow”, Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), 2013 IEEE PES, 24-27 Feb 2013, pp 1-6 [2] R Billinton and W Li, Reliability Assessment of Electrical Power Systems Using Monte Carlo Methods, Plenum Press, New York, 1994 [3] Liu, J S., Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, SpringerVerlag, New York, USA, 2001 [4] Rubinstein, R Y and D P Kroese, Simulation and the Monte Carlo Method, 2nd Ed Wiley, Hoboken, NJ, USA, 2008 [5] J M Hammenley and D C Handscomb, Monte Carlo Methods, Norwich: Fletcher and Son Ltd, 1964 [6] P Zhang and S T Lee, “Probabilistic Load Flow Computation Using The Method of Combined Cumulants and Gram-Charlier”, IEEE Trans Power Syst., 19(1), Feb 2004, pp 676-682 [7] M Fan, V Vittal, G T Heydt, and R Ayyanar, “Probabilistic Power Flow Studies for Transmission Systems with Photovoltaic Generation Using Cumulants”, IEEE Trans Power Syst., 27(4), Nov 2012, pp 2251-2261 [8] C L Su, “Probabilistic Load-Flow Computation Using Point Estimate Method”, IEEE Trans Power Syst., 20(4), 2005, pp 1843-1851 [9] Lê Đình Dương, Nguyễn Thị Ái Nhi, Huỳnh Văn Kỳ, “Giải pháp tính tốn phân tích chế độ vận hành hệ thống điện phương pháp xác suất”, Hội nghị Khoa học & Cơng nghệ Điện lực tồn quốc 2014, trang 492-503 [10] D D Le, G Gross, and A Berizzi, “Probabilistic Modeling of Multisite Wind Farm Production for Scenario-based Applications”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, No 6(3), 2015, pp 748-758 [11] Eugene C Morgan, Matthew Lackner, Richard M Vogel, Laurie G Baise, “Probability Distributions for Offshore Wind Speeds”, Energy Conversion and Management, 52, 2011, pp 15-26 [12] Online, https://www.mathworks.com/help/curvefit/evaluating-goodnessof-fit.html [13] Online: http://www.pserc.cornell.edu/matpower/ [14] K Krishnamoorthy, Handbook of Statistical Distributions with Applications, CRC Press, 2006 (BBT nhận bài: 12/5/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 26/5/2018) ... gió phương pháp tính tốn, phân tích hệ thống điện có xét đến biến đổi ngẫu nhiên đại lượng đầu vào có nguồn lượng gió Kết đạt cho phép đưa đánh giá tồn diện thơng số chế độ hệ thống điện ảnh hưởng... nhiên nguồn gió đến hệ thống điện Phương pháp trình bày báo triển khai áp dụng cho hệ thống điện có nhà máy điện gió thực tế TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình Hàm phân bố điện áp nút Hình Hàm phân bố điện. .. dùng số liệu vận tốc gió phát đường cong ước lượng Mục 2.3 biểu diễn Hình Hình Thuật tốn tính tốn phân tích hệ thống điện có kết nối nguồn lượng gió Như phân tích trên, phương pháp mô Monte Carlo