Nghiên cứu dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió tuy phong tỉnh bình thuận

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỄN QUỐC TUYẾN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Đ

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN QUỐC TUYẾN

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN QUỐC TUYẾN

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện

Mã số: 60 52 02 02

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ ĐÌNH DƯƠNG

Đà Nẵng - Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận văn

NGUYỄN QUỐC TUYẾN

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA

NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN

Học viên: Nguyễn Quốc Tuyến Chuyên ngành: Kỹ thuật điện

Mã số: 60520202 Khóa: K33.KTĐ.KH Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

Tóm tắt - Ngày nay, nguồn năng lượng mới nói chung và năng lượng gió nói riêng ngày

càng thu hút được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu cũng như các đơn vị khai thác và

sử dụng năng lượng gió vì những lợi ích to lớn mang lại từ nguồn năng lượng này đặc biệt là vấn đề về môi trường Tuy nhiên, để khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng gió thì một trong những lĩnh vực quan trọng đó là dự báo Việc dự báo chính xác vận tốc và công suất phát cho các nhà máy điện gió là rất quan trọng Thông tin mang lại

từ dự báo không những phục vụ cho việc tính toán và phát điện của bản thân các nhà máy

mà còn phục vụ cho các đơn vị quản lý vận hành lưới điện mà ở đó nhà máy điện gió được kết nối vào Luận văn trình bày phương pháp dự báo dựa trên mô hình tự hồi quy vector kết hợp với các kỹ thuật tiền xử lý Phương pháp được đề xuất để dự báo vận tốc gió và công suất phát cho nhà máy điện gió Tuy Phong, tỉnh Bình Thuận

Từ khóa – năng lượng gió; môi trường; thông tin; phương pháp dự báo; tự hồi quy

vector

RESEARCH FOR FORECAST WIND SPEED AND POWER OUTPUT OF TUY PHONG WIND POWER PLANT IN BINH THUAN PROVINCE

Abstract - Today, renewable energy sources, and wind energy in particular, are

increasingly attracting researchers as well as companies that exploit and use wind energy because of great benefits from this energy source, especially environmental benefits However, in order to effectively exploit and use wind energy, one of the important areas

is forecasting It is essential to accurately forecast wind speed and power output of wind farms The information provided by the forecast not only serves the calculating and generating power of the plant itself, but also serves the operator of the grid where the wind power plant is connected This thesis presents the forecasting methodology based on Vector AutoRegressive model combined with pre-processing techniques The approach is proposed to forecast wind speed and power output of Tuy Phong wind power plant in Binh Thuan province

Key words - wind energy; environmental; information; forecasting methodology; Vector

AutoRegressive

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

TRANG TÓM TẮT TIẾNG ANH

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 1

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1

4 Phương pháp nghiên cứu 2

5 Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài 2

6 Bố cục đề tài 2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN 3

1.1 Giới thiệu về huyện Tuy Phong tỉnh Bình Thuận 3

1.1.1 Vị trí địa lý 3

1.1.2 Đặc điểm địa hình 3

1.1.3 Điều kiện tự nhiên 5

1.2 Giới thiệu về nhà máy điện gió huyện Tuy Phong 7

1.2.1 Vị trí của nhà máy 7

1.2.2 Sơ đồ bố trí các cột tuabin gió 10

1.2.3 Các thiết bị chính của nhà máy 12

1.3 Phân tích các số liệu dùng cho dự báo 15

1.4 Nhận xét, kết luận 21

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ TÍNH TOÁN DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ 22

2.1 Các vấn đề liên quan đến dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió 22

2.1.1 Phân loại và vai trò của dự báo 22

2.1.2 Các yếu tố liên quan đến bài toán dự báo 22

2.2 Các phương pháp dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió 23 2.2.1 Phương pháp Persistence 23

2.2.2 Phương pháp vật lý 23

2.2.3 Phương pháp thống kê 24

2.2.5 Phương pháp kết hợp (hybrid) 27

2.3 Đánh giá sai số dự báo 27

2.4 Nhận xét 28

CHƯƠNG 3 DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN 29

3.1 Lựa chọn miền thời gian và đề xuất phương pháp dự báo cho nhà máy điện gió Tuy Phong 29

3.2 Xây dựng đường cong quan hệ giữa công suất phát và vận tốc gió của tuabin 29 3.3 Thuật toán dự báo 34

3.4 Chương trình dự báo 36

3.5 Kết quả dự báo 36

3.6 Nhận xét, kết luận 48

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49

TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (BẢN SAO)

BẢN SAO KẾT LUẬN CỦA HỘI ĐỒNG, BẢN SAO NHẬN XÉT CỦA CÁC PHẢN BIỆN (BẢN SAO)

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

NWP Dự báo thời tiết số trị (Numerical Weather Prediction)

AR Tự hồi quy (AutoRegressive)

MA Trung bình trượt (Moving Average)

ARMA Trung bình trượt tự hồi quy (AutoRegressive Moving Average) ARIMA Trung bình trượt tích hợp tự hồi quy (AutoRegressive Integrated

Moving Average) VAR Tự hồi quy vector (Vector AutoRegressive)

ME Sai số trung bình (ME - Mean Error)

MAE Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error)

MSE Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error)

RMSE Sai số bình phương trung bình gốc (Root Mean Square Error)

PE Sai số phần trăm (Percentage Error)

MPE Sai số phần trăm trung bình (Mean Percentage Error)

MAPE Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage

Error) OLS Bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Tốc độ gió trung bình tháng và năm (m/s) đo từ các

Bảng 1.2 Một số thông số khí hậu chính của tỉnh Bình Thuận 7 Bảng 1.3 Một số thông số khí hậu chính của huyện Tuy Phong 7 Bảng 1.4 Hệ số tương quan giữa vận tốc gió tại các cột đo gió 18 Bảng 3.1 Sai số dự báo vận tốc gió tại 20 cột đo gió 45

Hình 1.10 Quan hệ tương quan giữa vận tốc gió tại tuabin 10 và 20 20 Hình 1.11 Quan hệ tương quan giữa vận tốc gió tại tuabin 17 và 18 20

Hình 3.1 Đường cong quan hệ giữa công suất phát và vận tốc gió

33

Hình 3.7 Vận tốc gió sau tiền xử lý và chuẩn hóa 37

Hình 3.8 So sánh số liệu phát ra từ mô hình dự báo ước lượng

được và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 1 38

Hình 3.9 Hàm tự tương quan (autocorrelation) của phần dư

(residual) của mô hình dự báo tại cột gió số 1 38

Hình 3.10 So sánh kết quả dự báo vận tốc gió cho 24 giờ tiếp theo

và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 1 39

Hình 3.11 So sánh số liệu phát ra từ mô hình dự báo ước lượng

được và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 5 39

Hình 3.12 Hàm tự tương quan (autocorrelation) của phần dư

(residual) của mô hình dự báo tại cột gió số 5 40

Hình 3.13 So sánh kết quả dự báo vận tốc gió cho 24 giờ tiếp theo

và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 5 40

Hình 3.14 So sánh số liệu phát ra từ mô hình dự báo ước lượng

được và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 10 41

Hình 3.15 Hàm tự tương quan (autocorrelation) của phần dư

(residual) của mô hình dự báo tại cột gió số 10 41

Hình 3.16 So sánh kết quả dự báo vận tốc gió cho 24 giờ tiếp theo

và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 10 42

Hình 3.17 So sánh số liệu phát ra từ mô hình dự báo ước lượng

được và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 15 42

Hình 3.18 Hàm tự tương quan (autocorrelation) của phần dư

(residual) của mô hình dự báo tại cột gió số 15 43

Hình 3.19 So sánh kết quả dự báo vận tốc gió cho 24 giờ tiếp theo

và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 15 43

Hình 3.20 So sánh số liệu phát ra từ mô hình dự báo ước lượng

được và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 20 44

Số hiệu hình Tên hình Trang

Hình 3.21 Hàm tự tương quan (autocorrelation) của phần dư

(residual) của mô hình dự báo tại cột gió số 20 44

Hình 3.22 So sánh kết quả dự báo vận tốc gió cho 24 giờ tiếp theo

và số liệu đo đếm thực tế tại cột gió số 20 45

Hình 3.23 Kết quả tính toán công suất phát ra ứng với vận tốc dự

Hình 3.24 Kết quả tính toán công suất phát ra ứng với vận tốc dự

Hình 3.25 Kết quả tính toán công suất phát ra ứng với vận tốc dự

Hình 3.26 Kết quả tính toán công suất phát ra ứng với vận tốc dự

Hình 3.27 Kết quả tính toán công suất phát ra ứng với vận tốc dự

1 Lý do chọn đề tài

Cùng với sự phát triển của kinh tế - xã hội thì nhu cầu về điện ngày một gia tăng Để đáp ứng nhu cầu dùng điện ngoài việc khai thác và sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng truyền thống như thủy điện và nhiệt điện thì việc khai thác và đưa vào sử dụng các dạng năng lượng tái tạo ngày càng nhận được sự quan tâm rất lớn trên toàn thế giới vì những lợi ích thiết thực mang lại từ các nguồn này Nguồn năng lượng tái tạo như gió, mặt trời ngoài việc góp phần vào việc cung ứng một phần công suất cho hệ thống nó còn mang lại nhiều lợi ích thiết thực về môi trường

Một trong những dạng phổ biến nhất của năng lượng tái tạo là năng lượng gió Trên thế giới nhiều quốc gia hiện đang khai thác nguồn năng lượng này rất hiệu quả và cung cấp một lượng điện rất lớn cho hệ thống điện quốc gia như Đan Mạch, Tây Ban Nha, Bồ Đồ Nha, Thụy Điển, Đức, Ireland, Mỹ, Canada, Úc, Hy Lạp, Hà Lan … Ở Việt Nam hiện nay đã và đang có nhiều dự án đầu tư nhằm khai thác hiệu quả nguồn năng lượng gió và trong tương lai không xa, nguồn năng lượng này sẽ trở thành một trong những nguồn năng lượng quan trọng trong hệ thống năng lượng quốc gia

Để khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng gió thì việc dự báo chính xác vận tốc và công suất phát cho các nhà máy điện gió là rất quan trọng Thông tin mang lại từ dự báo không những phục vụ cho việc tính toán và phát điện của bản thân các nhà máy mà còn phục vụ cho các đơn vị quản lý vận hành hệ thống mà ở đó nhà máy điện gió được kết nối vào Gió thay đổi liên tục theo thời gian và quá trình gió chứa đựng nhiều yếu tố phức tạp do đó việc tìm ra quy luật và các mối quan hệ chứa đựng trong quá trình gió rất khó khăn Ngoài ra, đối với mỗi nhà máy khác nhau thì gió sẽ có những đặc điểm riêng của nó Do đó, việc phân tích, đề xuất một phương pháp dự báo một cách khoa học, cho kết quả chính xác cho mỗi nhà máy điện gió là rất cần thiết

Trên cơ sở tìm hiểu về nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận và những

phân tích trên đây, học viên chọn đề tài “Nghiên cứu dự báo vận tốc gió và công suất

phát của nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận” cho luận văn tốt nghiệp của

mình

2 Mục đích nghiên cứu

Mục đích của luận văn là nghiên cứu cơ sở lý thuyết, đề xuất phương pháp và xây dựng chương trình dự báo phù hợp cho nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận

Phạm vi nghiên cứu: các phương pháp dự báo vận tốc và công suất phát cho nhà máy điện gió

4 Phương pháp nghiên cứu

Kết hợp giữa lý thuyết và thực tế: Nghiên cứu lý thuyết về các phương pháp dự báo, các kỹ thuật xử lý số liệu, trên cở sở số liệu khảo sát thực tế để từ đó có cơ sở đề xuất phương pháp hợp lý, xây dựng chương trình, phân tích và kiểm nghiệm kết quả

5 Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài

Vấn đề khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng tái tạo nói chung và năng lượng gió nói riêng ngày càng được quan tâm nhiều bởi những lợi ích thiết thực mang lại không những giải quyết vấn đề về năng lượng mà còn vấn đề về môi trường

Đề tài đề xuất phương pháp dự báo một cách khoa học và có tính thực tiễn cao, áp dụng cho nhà máy thực tế ở Việt Nam

6 Bố cục đề tài

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục trong luận văn gồm

có các chương như sau:

Chương 1: Tổng quan về nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận

Chương 2: Cơ sở tính toán dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió

Chương 3: Dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió Tuy Phong tỉnh Bình Thuận

TỔNG QUAN VỀ NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH

- Huyện Tuy Phong là một huyện phía Bắc của tỉnh, giáp với tỉnh Ninh Thuận, phía Đông và Nam giáp biển Đông, phía Bắc giáp huyện Thuận Nam (Ninh Thuận), phía Tây giáp huyện Đơn Dương (Lâm Đồng) và huyện Bắc Bình (Bình Thuận) Huyện nằm trên 2 trục giao thông chính: Quốc lộ 1A (dài 43 km) và đường sắt Bắc - Nam (dài 38 km) Tuy Phong nằm cách Thành phố Hồ Chí Minh 300 km, với Nha Trang là 165 km, và Thành phố Đà Lạt là 250 km

Chiều dài đường bờ biển của Tuy Phong tương đối dài, với 50 km/192 km đường bờ biển của cả tỉnh Bình Thuận vì cả hai phía Nam và Đông giáp biển

Tổng diện tích đất tự nhiên toàn tỉnh Bình Thuận là 7.828,5 km, trong đó huyện Tuy Phong chiếm 79.385,54 ha (chiếm 10.13% diện tích toàn tỉnh)

1.1.2 Đặc điểm địa hình

- Tỉnh Bình Thuận có địa hình chủ yếu là đồi núi thấp, đồng bằng ven biển nhỏ hẹp Địa hình hẹp ngang, kéo dài theo hướng Đông Bắc - Tây Nam, phân hoá thành 4 dạng địa hình sau:

+ Đồi cát và cồn cát ven biển chiếm khoảng 18,22 % diện tích tự nhiên phân bố dọc ven biển từ Tuy Phong đến Hàm Tân

+ Đồng bằng phù sa chiếm khoảng 9,43 % diện tích tự nhiên, gồm: Vùng ven biển ở lưu vực các sông Lòng sông và sông Dinh nhỏ hẹp độ cao từ 1 - 12 m; Vùng thung lũng sông La Ngà độ cao từ 90 – 120 m

+ Vùng đồi gò chiếm khoảng 31,66 % diện tích, độ cao 30 – 50 m, kéo dài theo hướng Đông Bắc - Tây Nam từ Tuy Phong đến Đức Linh

+ Vùng núi thấp chiếm khoảng 40,7 % diện tích Đây là những dãy núi Trường Sơn chạy theo hướng Đông bắc - Tây nam từ phía bắc huyện Bắc Bình đến Đông bắc huyện Đức Linh

- Đường bờ biển dài 192 km (chạy từ mũi Đá Chẹt giáp Cà Ná của Ninh Thuận đến bãi bồi Bình Châu của Bà Rịa - Vũng Tàu), có nhiều nhánh núi đâm ra biển tạo nên các mũi: La Gan, Mũi Nhỏ, Mũi Rơm, Mũi Né, Kê Gà, chia bờ biển thành những đoạn lõm, vòm, và tạo ra những vùng cửa biển tốt như: La Gan – Phan Rí Cửa, Mũi

Né – Phan Thiết và La Gi Ngoài khơi có đảo Phú Quý rộng 23 km2 là cầu nối giữa đất liền với quần đảo Trường Sa

- Ở phía Bắc tỉnh bị những rặng núi cao của Ninh Thuận và Lâm Đồng ngăn trở Ở Phía Nam (Phan Rí, Phan Thiết) thì chịu ảnh hưởng của cao nguyên Di Linh và các hệ núi thấp rải rác chạy dọc theo bờ biển Bình Thuận được xem như vùng đất thấp

so với các tỉnh tại miền Trung, vì vùng này được coi như là phần cuối cùng của dãy Trường Sơn với hướng các núi nằm rải rác trong tỉnh là theo hướng Tây Nam về phía Tây, làm ảnh hưởng tới lưu lượng gió và mưa mùa tại vùng ven biển và gần núi

- Huyện Tuy Phong là huyện có địa hình đa dạng và phức tạp, phần lớn lãnh thổ

là đồi núi xen lẫn đồng bằng nhỏ hẹp và các cồn cát ven biển, núi thấp xen lẫn thung lũng xâm thực tích tụ ở phía Tây, đồng bằng thềm xâm thực tích tụ ở phía Nam Địa hình có 4 dạng chủ yếu sau:

+ Dạng địa hình núi trung bình và núi cao tập trung ở phía Tây và Tây bắc, chiếm 70,8 % diện tích tự nhiên toàn huyện Đặc trưng của địa hình này là mặt đất bị chia cắt mạnh với độ dốc lớn do các dãy núi nối tiếp nhau tạo nên

+ Dạng địa hình đồi núi thấp (trung du) chủ yếu ở vùng trung tâm huyện, chiếm 17,1 % diện tích toàn huyện Đặc trưng của dạng địa hình này là các dải đồi lượn sóng

và núi thấp, độ dốc tương đối lớn và nền móng địa chất lại vững chắc

+ Dạng địa hình đồng bằng nhỏ hẹp nằm ven các sông suối lớn trong huyện (sông Lòng sông, suối Đá Bạc, sông Luỹ…), chiếm 6,9 % diện tích toàn huyện, địa hình tương đối bằng phẳng Do nằm ven các sông nhỏ dốc nên dẽ bị ngập cục bộ trong mùa lũ

+ Dạng địa hình cồn cát, bãi cát ven biển, chiếm 4,7 % diện tích toàn huyện Đây là những cồn cát, bãi cát trắng vàng ven biển kéo dài từ xã Hoà Phú đến xã Vĩnh Tân Trong đó có những cồn cát di động lấn sâu vào vùng đồng bằng và trung du của huyện như ở xã Chí Công, Bình Thạnh, Hoà Minh…

1.1.3 Điều kiện tự nhiên

Hệ thống sông: Có 7 hệ thống sông chính: Lòng sông, Luỹ, Cái Phan Thiết,

Cà Ty, Phan, Dinh và La Ngà, với tổng chiều dài là 663 km Tổng diện tích lưu vực 9.880 km2 Mực nước trung bình đo được từ năm 1998 đến nay của sông Luỹ (trạm Thuỷ văn sông Luỹ) là 2.300 cm 2.490 cm; Sông La Ngà (trạm Tà Pao) là 11.640

cm 12.000 cm Lượng nước đã bắt đầu thiếu trầm trọng, tình trạng hoang mạc hoá bắt đầu xuất hiện

1.1.3.3 Đặc điểm khí hậu

- Bình Thuận nằm trong khu vực Nam Trung Bộ, là khu vực có vùng khô hạn nhất trong cả nước, nắng gió nhiều, mưa ít, không có thời gian mây mù kéo dài Mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 đến tháng 11 hàng năm và chiếm khoảng 85% lượng mưa cả năm Mùa khô bắt đầu từ tháng 12 đến tháng 4 hàng năm và chiếm khoảng 15% lượng mưa cả năm Các tháng 2, 3, 4 hầu như không mưa, nắng hạn gay gắt, các sông suối khô cạn

- Bình Thuận chịu ảnh hưởng của 2 mùa gió:

+ Gió mùa Đông bắc, từ tháng 11 đến 3 Dương lịch do ảnh hưởng của không khí lạnh từ Trung Quốc thổi xuống và hiện tượng khí áp thấp tại Bình Thuận cũng như vùng biển Đông, gây nên sự chênh lệch thời tiết, làm tăng cường độ vận tốc gió tại đây, dù không có bão nhưng gió Bắc thổi rất mạnh

+ Gió mùa Tây nam, từ tháng 5 đến tháng 11 Đây là mùa mưa, do sự chênh lệch cường độ khí áp của vùng biển bắc Trung Quốc - Nhật Bản và Nam Cực trong mùa Thu - Đông, ảnh hưởng vào biển Bình Thuận nên ở đây có sức gió cao lên tới cấp

4 - 6, kéo dài nhiều ngày Tuy nhiên vào thời kỳ chuyển tiếp, từ tháng 4 Dương lịch tới cuối tháng 10, gió Đông - Nam thổi nhẹ, nên biển lặng sóng êm

- Cũng nhờ vị trí Bình Thuận nằm sâu trong bán đảo Đông Dương, so với độ phình của Ninh Thuận, Khánh Hoà trở ra, cho nên trước đây khi chưa có nạn phá rừng bừa bãi thì Bình Thuận hầu như không bị bão lụt hoành hành như tại các tỉnh miền Trung Theo số liệu thống kê của khí tượng cho thấy trong vòng 87 năm (1884 – 1970), chỉ có 4 cơn bão (1918, 1919, 1961, 1962) đổ bộ vào Như vậy, bão xảy ra là hãn hữu, nếu có thì cũng chỉ từ quần đảo Trường Sa đi vào, nhưng cường độ không đáng kể, vận tốc gió trong bão không vượt quá 35 m/s

- Tốc độ gió của Bình Thuận trung bình năm ở độ cao 12m là từ 3 m/s đến 4 m/s Có nơi tốc độ gió trung bình năm lên tới 6,2 m/s như đảo Phú Quý:

Bảng 1.1: Tốc độ gió trung bình tháng và năm (m/s) đo từ các Trạm Khí tượng ở độ

do vị thế nằm ở cuối dãy Trường Sơn nên lượng ẩm do gió Tây Nam sau khi di chuyển qua dãy Trường Sơn vào tới Bình Thuận là không còn nữa, mà chỉ còn lại dòng gió Tây khô nóng Như vậy, lượng ẩm vào thì ít mà lượng bốc hơi lại mạnh, nên sẽ tạo ra

sự khô hạn của tỉnh

- Khí hậu của Bình Thuận có phần hơi khác so với các tỉnh từ Ninh Thuận trở ra Bắc, bởi vì lãnh thổ Bình Thuận nằm lùi vào phía trong, so với Nha Trang - Cam Ranh, cho nên vùng này thuộc khí hậu phía Nam của đất nước (ít bão, nhiệt độ cao hơn phía Bắc) Ngoài ra, nhờ tiếp xúc với biển ở hai mặt Đông - Nam, nên đã điều hoà được không khí, làm cho mùa hè không nóng lắm, và mùa đông ít lạnh hơn nơi khác

Bảng 1.2: Một số thông số khí hậu chính của tỉnh Bình Thuận

C 26,5 - 27,5

3 Số giờ nắng trung bình giờ 2.600 - 2.900

Bảng 1.3: Một số thông số khí hậu chính của huyện Tuy Phong

5 Số ngày mưa trung bình năm ngày 40 - 50

6 Lượng bốc hơi trung bình năm mm 1.280

phía Bắc thì khu vực này là khu vực có địa hình cồn cát ven biển, địa hình thấp, phía sau có hai quả núi nằm song song với đường kinh độ tạo thành một dạng địa hình hút gió và khi gió Nam hoặc Tây Nam thổi lên thì địa hình này sẽ tạo ra một sức gió rất lớn tại độ cao 60-70m tại khu vực nhà máy Vị trí nhà máy cách bờ biển khoảng hơn 2km, nằm song song và cách Quốc lộ 1A khoảng 500m

Ngoài ra, cách vị trí nhà máy 15km có đường dây 110kV song song với Quốc lộ 1A Khu vực nhà máy là dải đất cát ven biển, cách xa khu vực dân cư, xung quanh không có vật cản gió, cây cối chủ yếu là những loại cây bụi thấp và cỏ nước

Hình 1.2: Bản đồ huyện Tuy Phong, tỉnh Bình Thuận

Hình 1.1: Bản đồ tỉnh Bình Thuận

Tại khu vực nhà máy điện gió (xã Chí Công và xã Bình Thạnh, huyện Tuy Phong, tỉnh Bình Thuận) đã tiến hành đo gió trong vòng 1 năm liên tục, thu được kết

quả như Hình 1.3

Vận tốc gió trung bình cả năm ở khu vực nhà máy tại 2 xã này là 6.73 m/s tại

độ cao 60 m và 5.83 m/s tại độ cao 40m Đây là ngưỡng tốc độ khá lý tưởng đối với vùng vĩ độ thấp để phát triển năng lượng điện gió Tần suất lặng gió trong các tháng không đáng kể, tần suất lặng trong năm chỉ chiếm 0.3% Trong các tháng mùa đông, gió thịnh hành từ bắc đến đông với tần suất tương ứng là 15%, 27% Trong các tháng mùa hè, gió thịnh hành có hướng từ nam đến tây với các tấn suất tương ứng là 11% và 18% Tần suất gió xuất hiện nhiều nhất là cấp 4 (5.5-7.9 m/s) Cấp tốc độ gió cực đại

là cấp 8 (17.2-20.7 m/s) Tốc độ gió lớn nhất đo được ở hướng Đông Bắc Tháng có gió thổi mạnh nhất trong năm là tháng 12 và có gió thổi yếu nhất là tháng 10

1.2.2 Sơ đồ bố trí các cột tuabin gió

Các tuabin gió trong nhà máy được Công ty Fuhrlaender Việt Nam tiến hành hợp tác với Công ty chế tạo của Đức Fuhrlaender AG, một trong những hãng sản xuất turbine tên tuổi của thế giới để cung cấp thiết bị và chuyển giao công nghệ Các tuabin này có thiết bị định vị theo dõi hướng gió, có khả năng thích ứng với sự thay đổi của tốc độ gió và được đặt trên các cột tháp cao 85m

Hình 1.3: Vận tốc gió trung bình các tháng trong năm

(Nguồn: Số liệu tổng hợp của nhà máy)

Hình 1.4: Sơ đồ bố trí các tuabin gió tại vị trí nhà máy

(Nguồn: Báo cáo nhà máy)

Hiện tại nhà máy đang vận hành 20 tuabin gió loại Fuhrlander FL MD 77, chiều cao cột 85 m, đường kính cánh quạt 77 m, mỗi turbin trục ngang này gồm một máy phát điện có công suất 1,5MW, tổng trọng lượng tuabin là 89,4 tấn, cột tháp là 165 tấn Tốc độ gió cho phép vận hành và phát điện là từ 3m/s đến dưới 25m/s (90km/h), trong khi tại Tuy Phong, tốc độ gió trung bình vào khoảng 8-14m/s Kết quả toàn bộ sản lượng điện hàng năm của 20 tuabin gió là khoảng 92.000.000 kWh

Hình 1.5: Hình ảnh thực tế của tuabin gió

1.2.3 Các thiết bị chính của nhà máy

Tuabin gió FL MD 77 có mặt cắt như Hình 1.6

Các phiên bản có thể có của thiết bị tuabin

Ký hiệu Cột tuabin Chiều cao Hub [m] Vùng gió (DIN 4133)

Nguyên lý Điều chỉnh các cánh riêng biệt với các động cơ điện

Điều khiển công

suất

Điều khiển của góc cánh và lực quay của cánh

1.2.3.4 Hộp số

MD 77 Nguyên tắc cấu tạo Một tầng bánh răng hành tinh, 2 tầng bánh

1.2.3.5 Máy phát

Nguyên tắc cấu tạo Máy phát không đồng bộ kết nối kép

Hệ số tại công suất định mức

Cánh rôto (bao gồm cả mặt bích) 5,5 t

Đầu Hub (bao gồm ổ trục cánh và các thành phần cấu tạo) 15 t

Khoang máy (từ cạnh trên của mặt bích phía trên cột thép)

Trừ cánh và đầu Hub

55 t

1.3 Phân tích các số liệu dùng cho dự báo

Các số liệu vận tốc gió, điện áp lưới, tần số lưới được thu thập tự động từ 20 cột gió hiện tại (mỗi vị trí đo cho mỗi tuabin gió), cứ 30 phút ta thu thập số liệu một lần

Để xây dựng mô hình dự báo vận tốc gió cho nhà máy điện gió Tuy Phong, vận tốc gió

đo được trong năm 2016 được sử dụng Số liệu thu thập được tại một cột gió được (ví

dụ tại cột 15) vẽ trên Hình 1.7

Hình 1.7: Vận tốc gió thu thập năm 2016

Qua quan sát và phân tích ta thấy rằng đối với các số liệu thu thập trong thực tế nói chung, đặc biệt là vận tốc gió có một số số liệu có giá trị rất lớn (ghi chú trên Hình 1.7 và phóng to lên như trên Hình 1.8) không có trong thực tế, thường là do các lỗi về

đo đếm và lưu trữ số liệu Ngoài ra, khi đo đếm thu thập số liệu, một số số liệu bị mất (missing data) như trên Hình 1.9

Hình 1.8: Số liệu bị sai (quá lớn)

Hình 1.9: Số liệu bị mất (missing data)

Một yếu tố rất quan trọng cần quan tâm nữa đó là các tuabin được đặt gần nhau nên vận tốc gió tại các điểm đo của các tuabin có quan hệ tương quan với nhau Quan

hệ tương quan nói lên mối quan hệ phụ thuộc giữa các đại lượng với nhau Hai đại lượng X và Y có quan hệ tương quan với nhau nếu sự biến đổi của đại lượng này có liên hệ với sự biến đổi của đại lượng kia và ngược lại

Mức độ tương quan giữa hai đại lượng (biến) X và Y có thể biểu diễn bằng hệ

 𝑟(𝑋, 𝑌): hệ số tương quan giữa biến X và Y;

 𝑥𝑖, 𝑦𝑖: giá trị thu thập được lần lược của biến X và Y (i=1÷n);

 𝑥̅, 𝑦̅: giá trị trung bình lần lược của biến X và Y

x 1040

tuyệt đối) càng lớn khi các đại lượng có quan hệ tương quan càng mạnh Hệ số tương quan có giá trị dương khi các đại lượng quan hệ đồng biến, ngược lại gọi là quan hệ nghịch biến Hệ số tương quan bằng không khi hai đại lượng không có liên hệ với nhau

Bảng 1.4 biểu diễn quan hệ tương quan giữa vận tốc gió tại các cột đo gió của nhà máy Hình 1.10 và 1.11 vẽ cho hai trường hợp ví dụ là quan hệ giữa vận tốc gió đo tại cột 10 và 20, và đo tại cột 17 và 18 Qua số liệu ta thấy rằng, vận tốc gió tại các cột gió quan hệ tương quan đồng biến rất mạnh

Bảng 1.4: Hệ số tương quan giữa vận tốc gió tại các cột đo gió

Hình 1.10: Quan hệ tương quan giữa vận tốc gió tại tuabin 10 và 20

Hình 1.11: Quan hệ tương quan giữa vận tốc gió tại tuabin 17 và 18

Qua phân tích ở trên đặc biệt là số liệu về vận tốc gió ta thấy rằng vận tốc gió trong suốt cả năm của khu vực xây dựng nhà máy điện gió Tuy Phong là rất tốt, với giá trị vận tốc gió như vậy có thể phát điện gần như liên tục cả năm, đóng góp một sản lượng điện năng lớn cho khu vực

Với bộ số liệu về gió có được trong một năm cho phép xây dựng mô hình dự báo cho nhà máy Tuy nhiên bộ số liệu thu thập được còn nhiều vấn đề cần xử lý trước khi sử dụng nhất là về vấn đề sai số do đo đếm lưu trữ, mất dữ liệu, Ngoài ra, vận tốc gió đo đếm được tại các cột gió có nhiều thông tin tương quan với nhau nên mô hình

dự báo phải tích hợp được thông tin này để cho kết quả chính xác

Một vấn đề nữa cần quan tâm đó là vận tốc gió có đặc tính ngày (daily pattern)

và mùa vụ (seasonal pattern), vận tốc gió giữa các ngày trong cùng một mùa hoặc tháng thường có kiểu tương tự nhau

Những yếu tố trên làm cho việc xây dựng mô hình dự báo gặp rất nhiều khó khăn trong thực tế Các kỹ thuật và phương pháp xử lý số liệu và xây dựng mô hình dự báo được trình bày cụ thể trong các chương tiếp theo

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ TÍNH TOÁN DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG

SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

2.1 Các vấn đề liên quan đến dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió

2.1.1 Phân loại và vai trò của dự báo

Dự báo năng lượng gió có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau, theo miền thời gian, dự báo thường được chia làm 4 loại như sau [3]:

- Dự báo cực ngắn (very short-term): từ vài phút đến 1 giờ Ứng dụng cho bài toán thị trường điện, vận hành lưới điện theo thời gian thực và các hoạt động điều khiển hệ thống điện

- Dự báo ngắn hạn (short-term): từ 1 giờ đến vài giờ Ứng dụng cho việc lập kế hoạch điều điều độ, đưa ra các quyết định vận hành tải hợp lý và đảm bảo an ninh hoạt động thị trường điện

- Dự báo trung hạn (medium-term): từ vài giờ đến 1 tuần Ứng dụng cho việc vận hành, phát công suất, đóng cắt các tổ máy, đưa ra quyết định về dự trữ để đảm bảo cân bằng hệ thống

- Dự báo dài hạn (long-term): từ 1 tuấn đến 1 năm trở lên Ứng dụng để lập kế hoạch bảo trì, quản lý vận hành hệ thống, lập kế hoạch tính toán chi phí để vận hành tối ưu hệ thống, nghiên cứu khả thi về thiết kế nhà máy điện gió

2.1.2 Các yếu tố liên quan đến bài toán dự báo

Đối với một bài toán dự báo năng lượng gió, tùy theo yêu cầu và đặc điểm cụ thể

mà có những vấn đề liên quan khác nhau Tùy theo yêu cầu sử dụng kết quả dự báo mà

có sự lựa chọn phương pháp cũng như miền thời gian khác nhau như trình bày ở Mục 2.1.1 Nhìn chung, miền dự báo càng dài thì việc dự báo càng cho kết quả kém chính xác hơn

Để dự báo vận tốc gió cần phải mô tả các thông số vận tốc đã có bằng một hoặc nhiều hàm số/quan hệ nào đó Các hàm số/quan hệ này mô tả dãy thông số quan sát một cách gần đúng Sai số tiệm cận hoá thông số quan sát bằng hàm số được đánh giá khi tính giá trị của hàm số theo chính những đối số đó Những sai số này có thể coi là ngẫu nhiên vì chúng không phụ thuộc vào đối số của hàm số Phương trình mô tả dãy thông số quan sát không phải là một quan hệ gần đúng mà là quan hệ hồi quy Như vậy sai số dự báo phụ thuộc vào chất lượng của mô hình dự báo, nghĩa là tuỳ theo mô hình

của mô hình Hay nói một cách khác, sai số của dự báo phụ thuộc vào khả năng của

mô hình tính toán có thể mô tả diễn biến chính xác đến mức nào

Mô hình dự báo được lựa chọn tùy theo miền thời gian dự báo Ngoài ra việc lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo phụ thuộc vào số liệu cụ thể có được liên quan đến đại lượng cần dự báo, đặc trưng của số liệu (đặc tính biến đổi theo chu kỳ, biến đổi theo ngày, tháng, mùa, ) Để dự báo cho kết quả chính xác các đặc trưng của số liệu phải được khai phá và trích xuất ra và mô hình dự báo phải tích hợp được các đặc trưng của chuỗi số liệu có được

2.2 Các phương pháp dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy điện gió

Hiện nay có rất nhiều phương pháp và kỹ thuật dự báo vận tốc và công suất gió, mỗi phương pháp có đặc điểm riêng và khả năng ứng dụng khác nhau Trong phần này các phương pháp dự báo có thể được nhóm lại như sau [3]:

2.2.1 Phương pháp Persistence

Phương pháp Persistence sử dụng giả thuyết đơn giản rằng tốc độ gió hoặc công suất gió tại một thời điểm dự báo nào đó trong tương lai sẽ tương tự như tại thời điểm

dự báo được thực hiện Nếu tốc độ gió và công suất gió đo được tại thời điểm t là v(t)

và P(t) thì tốc độ gió và công suất gió dự báo tại thời điểm t+∆t có thể được xác định như sau [3]:

v(t+∆t) = v(t) P(t+∆t) = P(t) Phương pháp Persistence có ưu điểm là cho chúng ta kết quả chính xác hơn tất cả các phương pháp khác khi áp dụng trong thời gian dự báo cực ngắn

Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của phương pháp Persistence là tính chính xác sẽ giảm một cách nhanh chóng khi áp dụng trong thời gian dự báo tăng lên

2.2.2 Phương pháp vật lý

Phương pháp vật lý [3] là phương pháp dựa trên bầu khí quyển thấp hoặc dự báo thời tiết số trị (NWP - Numerical Weather Prediction) sử dụng dữ liệu dự báo như nhiệt độ, áp suất, thông tin về độ nhấp nhô bề mặt, địa hình v.v Mô hình NWP được phát triển bởi các nhà khí tượng học để dự báo thời tiết trong khu vực với quy mô lớn [5,6]

Phương pháp vật lý làm tăng độ phân giải thực của mô hình NWP để đạt được dự báo chính xác về thời tiết Nhược điểm chính của phương pháp vật lý là hệ phương trình đạo hàm phi tuyến Navier-Stokes chưa có lời giải chính xác Quy mô không gian

và thời gian của các quá trình thời tiết biến thiên trong khoảng quá rộng mà không một

hệ thống giám sát nào có thể ghi nhận đầy đủ để có thể đo đạt và tìm hiểu chi tiết

2.2.3 Phương pháp thống kê

Phương pháp thống kê [7-11] nhằm tìm ra mối quan hệ của các dữ liệu đo trực tuyến Đối với một mô hình thống kê, dữ liệu lịch sử của hệ thống biến đổi năng lượng gió được sử dụng Các mô hình thống kê dễ mô hình hóa vả dễ phát triển so với các

mô hình khác

Phương pháp thống kế bao gồm phương pháp tự hồi quy (AR - AutoRegressive), phương pháp trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (ARMA - AutoRegressive Moving Average), trung bình trượt tích hợp tự hồi quy (ARIMA - AutoRegressive Integrated Moving Average) [3] Các phương pháp thống kế có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề về kỹ thuật, kinh tế và khoa học tự nhiên có rất nhiều dữ liệu mà chúng phụ thuộc lẫn nhau Mô hình thống kê được xây dựng bằng nhiều phương pháp trong đó phương pháp Box-Jenkins [4] được sử dụng phổ biến

- Mô hình tự hồi quy (AR):

Trong mô hình tự hồi quy, chuỗi thời gian {𝑋𝑡} được mô tả bởi phương trình sau:

𝑋𝑡 = 𝑐 + ∅1𝑋𝑡−1+ ∅2𝑋𝑡−2+ ⋯ + ∅𝑝𝑋𝑡−𝑝+ 𝜀𝑡Trong đó:

 ∅𝑖:1→𝑝: các tham số của mô hình;

 c: hằng số;

 𝜀𝑡: nhiễu trắng (white noise) với trung bình bằng 0 [1,2]

Phương trình này được gọi là phương trình biểu diễn của mô hình tự hồi quy bậc p (AR(p)) [4]

- Mô hình trung bình trượt (MA):

Chuỗi thời gian {𝑋𝑡} được gọi là quá trình trung bình trượt bậc q (MA(q)) nếu như mỗi quan sát 𝑋𝑡 của quá trình MA(q) [4] được viết dưới dạng như sau:

𝑋𝑡 = 𝜀𝑡 + 𝜃1𝜀𝑡−1+ 𝜃2𝑋𝜀𝑡−2+ ⋯ + 𝜃𝑞𝜀𝑡−𝑞Trong đó:

 𝜃𝑖:1→𝑞: các tham số của mô hình;

 𝜀𝑡: nhiễu trắng (white noise) với trung bình bằng 0 [1,2]