Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết tiến hành nghiên cứu nhằm đề xuất giải pháp để thực hiện đánh giá tình trạng hoạt động của hệ thống ABESS trong các trường hợp dao động vận hành khác nhau. Cụ thể hơn, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dựa trên mô hình Markov để đánh giá độ tin cậy trong quá trình vận hành của toàn bộ hệ thống ABESS.
Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Bài Nghiên cứu Open Access Full Text Article Phương pháp đánh giá độ tin cậy hệ thống pin lưu trữ lượng ABESS có xem xét đến ảnh hưởng tượng dao động xuất trình vận hành Bùi Minh Dương1 , Lê Duy Phúc1,2,* , Nguyễn Thanh Hoan2 , Trần Nguyên Khang2 , Hoàng Minh Phúc2 , Huỳnh Cơng Phúc2 , Đồn Ngọc Minh2 , Bành Đức Hồi2 , Nguyễn Việt Dũng2 TĨM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Các nguồn phát điện phân tán lưới điện Microgrid (MG) ngày hầu hết tận dụng lượng tái tạo từ thiên nhiên, chẳng hạn xạ mặt trời, gió, thủy triều, v.v… Theo đó, hệ thống pin lưu trữ lượng (ABESS) triển khai để phối hợp điều khiển nhằm đảm bảo tính ổn định độ tin cậy lưới điện MG Nói cách khác, hệ thống ABESS đảm nhận nhiệm vụ kiểm sốt cân cơng suất nguồn-tải để lưới điện MG vận hành với độ ổn định tin cậy cao Để mô tả ảnh hưởng, tầm quan trọng hệ thống ABESS lưới điện MG, việc đánh giá độ tin cậy trình vận hành hệ thống ABESS giới thiệu nghiên cứu Theo đó, tác giả đề xuất giải pháp để thực đánh giá tình trạng hoạt động hệ thống ABESS trường hợp dao động vận hành khác Cụ thể hơn, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dựa mơ hình Markov để đánh giá độ tin cậy q trình vận hành tồn hệ thống ABESS Tùy thuộc vào trường hợp dao động vận hành khác lưới điện MG với hệ thống ABESS hệ thống pin quang điện (PV), kết tần suất hư hỏng hệ thống ABESS khác Các kết mô trình bày, diễn giải cho thấy độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS bị ảnh hưởng đáng kể xuất hiện tượng dao động điện áp tổn thất công suất Từ khoá: Đánh giá độ tin cậy, hệ thống pin lưu trữ lượng, Microgrid, tần suất hư hỏng Viện Kỹ thuật, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM, Việt Nam Tổng công ty Điện lực Tp.HCM, Việt Nam Liên hệ Lê Duy Phúc, Viện Kỹ thuật, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM, Việt Nam Tổng công ty Điện lực Tp.HCM, Việt Nam Email: phucld@hcmpc.com.vn Lịch sử • Ngày nhận: 10-3-2020 • Ngày chấp nhận: 15-5-2020 • Ngày đăng: 16-8-2020 DOI : 10.32508/stdjet.v3i2.682 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo công bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license TỔNG QUAN Các kết nghiên cứu liên quan đến việc đánh giá độ tin cậy hệ thống pin lưu trữ lượng (Aggregate Battery Energy Storage System – ABESS) công bố nghiên cứu trước 1–17 Nghiên cứu trình bày mơ hình đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS dựa vào tình trạng sức khỏe tế bào pin, vốn hàm phụ thuộc vào chu kỳ nạp/xả thứ i mô-đun pin, số lần pin thực nạp/xả, dung lượng ban đầu pin thời gian trì chu kỳ thứ i Tuy nhiên, nghiên cứu tập trung đánh giá độ tin cậy mô-đun pin mô-đun chuyển đổi lượng nhiều dạng cấu trúc khác hệ thống ABESS Bên cạnh việc xem xét cấu trúc liên kết, việc nghiên cứu ảnh hưởng tượng dao động đến hiệu suất tin cậy hệ thống ABESS cần thiết Các nghiên cứu Hu cộng (2009), Bagen Billinton (2005) đề cập đến nỗ lực tác giả việc đánh giá độ tin cậy hệ thống điện gió có tích hợp hệ thống lưu trữ lượng 2,3 Ở nghiên cứu Bakirtzis (1992) , phương pháp xác suất đề xuất để đánh giá độ tin cậy riêng hệ thống điện gió không đề cập đến hệ thống ABESS Nghiên cứu Manenti cộng (2011), Jin cộng (2012) trình bày phân tích độ tin cậy dãy pin hợp 5,6 Theo đó, nội dung đề cập hai nghiên cứu tập trung chủ yếu vào dạng cấu hình cấu trúc dự phòng khác liên kết dãy pin thành hồn chỉnh Nhìn chung, số lượng cơng trình nghiên cứu liên quan đến việc đánh giá độ tin cậy thành phần quan trọng (chẳng hạn dãy pin hợp bộ, chuyển đổi, cấu hình liên kết dãy pin, v.v…) hệ thống ABESS có xem xét đến tượng dao động q trình vận hành khơng nhiều Có thể thấy rằng, mơ hình đánh giá độ tin cậy mô-đun pin, chuyển đổi công suất, cấu hình thiết bị bảo vệ quan trọng thực đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS, đặc biệt điều kiện vận hành có xuất dao động Trong nghiên cứu Chen cộng (2016) , hệ thống pin lưu trữ lượng di động (Mobile Battery Energy Storage System – MBESS) sử dụng để nâng cao độ tin cậy cung ứng điện trình vận hành lưới điện phân phối Với tổ hợp Trích dẫn báo này: Dương B M, Phúc L D, Hoan N T, Khang T N, Phúc H M, Phúc H C, Minh D N, Hoài B D, Dũng N V Phương pháp đánh giá độ tin cậy hệ thống pin lưu trữ lượng ABESS có xem xét đến ảnh hưởng tượng dao động xuất trình vận hành Sci Tech Dev J - Eng Tech.; 3(2):395-415 395 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 phương pháp nhóm tác giả đề xuất để thực đánh giá độ tin cậy lưới điện xuất nhiều hệ thống MBESS với MG Phương pháp phân tích Markov áp dụng nghiên cứu để đánh giá độ tin cậy hoạt động hệ thống MBESS Tuy nhiên, mô-đun chuyển đổi công suất với cấu trúc liên kết khác hệ thống MBESS chưa phân tích nghiên cứu Tại nghiên cứu khác 8–10 , việc đánh giá độ tin cậy lưới điện phân phối thực cách toàn diện có xem xét đến tham gia hệ thống phát điện gió (Wind Turbine Generation System – WTGS), hệ thống lưu trữ lượng (Energy Storage System – ESS) hệ thống nguồn quang điện (Photovoltaic Generation System – PVS) Theo đó, phương pháp phân tích Markov đề xuất áp dụng để đánh giá độ tin cậy thành phần hệ thống phát sử dụng công nghệ tái tạo lượng (Renewable Energy System – RES) hệ thống ESS Tuy nhiên, việc xác định tần suất hỏng hóc sửa chữa thành phần hệ thống phát sử dụng công nghệ tái tạo lượng hệ thống ESS chưa xem xét đến tượng dao động vận hành Điều cho thấy tần suất hỏng hóc sửa chữa thành phần hệ thống WTGS, ESS PVS phụ thuộc vào thời gian sử dụng 11,12 Trong nghiên cứu Priyanka cộng (2014) 13 , mô hình xác suất hệ thống ABESS đề xuất để thực kỹ thuật phân tích cho việc đánh giá độ tin cậy lưới điện Microgrid (MG) có tích hợp hệ thống RES hệ thống BESS Mơ hình tổng hợp nhiều trạng thái nạp pin xác suất ứng với trạng thái; nhiên, chưa tách bạch việc đánh giá độ tin cậy hệ thống RES hệ thống ABESS Theo nghiên cứu Sandelic cộng (2019) 14 , việc đánh giá độ tin cậy hệ thống có kết hợp cơng nghệ nguồn phát PVS ABESS (hệ thống PVSABESS) cung cấp thơng tin có giá trị ảnh hưởng thông số điện nhiệt độ trình vận hành đến độ tin cậy hệ thống PVS-BESS Tuy nhiên, phần tử lựa chọn để đánh giá độ tin cậy gồm thiết bị thiết bị chuyển mạch, chuyển đổi DC-DC inverter DCAC Ngoài ra, ảnh hưởng đến tần suất hỏng hóc dựa thời gian – TDFR (Time-dependent Failure Rate) qua sử dụng tượng dao động xuất trình vận hành hệ thống PVS-ABESS chưa đề cập cách chi tiết Trong nghiên cứu Zhao cộng 15,16 , mơ hình đánh giá độ tin cậy phát triển để đánh giá ưu điểm hệ thống WTGS ESS mạng điện Theo đó, phương pháp mô 396 Monte Carlo – MCS (Monte Carlo Simulation) áp dụng vào kịch vận hành động khác hệ thống WTGS ESS để đánh giá độ tin cậy vận hành mức độ hệ thống Escaleraa cộng trình bày kỹ thuật phân tích để áp dụng cho việc đánh giá độ tin cậy lưới điện phân phối thông qua việc đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS 17 Cụ thể hơn, kỹ thuật sử dụng mơ hình phân phối xác suất pin tích trữ lượng để đánh giá trình nạp, xả điều kiện vận hành cố vận hành bình thường Từ việc tham khảo tài liệu nghiên cứu liên quan đến đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS, số nhận định rút sau: (i) Việc đánh giá độ tin cậy thành phần hệ thống ABESS lưới điện MG điều kiện vận hành có dao động hoàn toàn cần thiết (các tượng dao động lưới điện xuất phát từ nguyên nhân sau: thay đổi công suất tải, hoạt động gián đoạn không ổn định hệ thống RES, tình trạng nạp/xả hệ thống ABESS vận hành chế độ hòa lưới tách lưới); (ii) Phương pháp phân tích dựa mơ hình Markov thường áp dụng để đánh giá độ tin cậy cho hệ thống ABESS; (iii) Tính cấp thiết việc xác định tần suất hỏng hóc, sửa chữa thành phần hệ thống ABESS tùy thuộc vào độ dao động điện áp suốt thời gian vận hành Khái quát lại, nghiên cứu đề xuất phương pháp dùng để đánh giá độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS cách có hệ thống có xem xét đến tượng dao động vận hành khác Việc phân tích độ tin cậy hệ thống ABESS thực lưới điện MG có tích hợp hệ thống PVS Các kịch ngẫu nhiên mô tượng dao động hệ thống PVS hệ thống ABESS lưới điện MG nhóm tác giả thiết kế mơ phần mềm PSCAD Bên cạnh đó, phương pháp phân tích Markov sử dụng để đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS lưới điện MG Các kết mô trình bày, diễn giải cho thấy độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS bị ảnh hưởng đáng kể xuất hiện tượng dao động điện áp Các phần lại nghiên cứu trình bày theo bố cục sau: Phần Phương pháp phân tích độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS trình bày phương pháp phân tích độ tin cậy tồn hệ thống ABESS dựa mơ hình Markov Một mơ hình mơ lưới điện MG với hệ thống ABESS hệ thống PVS đề cập phần Mơ hình kịch mô tượng dao động vận hành lưới điện Microgrid tích hợp hệ thống ABESS hệ thống PVS Kết kiểm tra độ Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 tin cậy hệ thống ABESS phân tích, thảo luận phần Kết thử nghiệm việc đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS thảo luận, cuối phần Kết luận trình thời điểm n Nếu việc xác định (dự đoán) phân bố xác suất có điều kiện Xn+1 cho biết trạng thái khứ hàm phụ thuộc Xn thì: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỘ TIN CẬY HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG ABESS (Xn+1 = x|X0 , X1 , X2 , , Xn ) = P(Xn+1 = x|Xn ) Sơ đồ tổng quan hệ thống ABESS tích hợp vào lưới điện MG mơ tả trước thực việc đánh giá độ tin cậy Như minh họa Hình 1, hệ thống pin lưu trữ lượng ABESS bao gồm nhiều dãy pin kết nối song song với Mỗi dãy pin kết nối với chuyển đổi DC-DC để kiểm soát trình nạp xả pin Ngõ chuyển đổi DC-DC kết nối với DC chung để cung cấp nguồn cho phụ tải DC để chia sẻ công suất với Tiếp theo, inverter DC-AC kết nối với DC để tiếp tục chu trình chuyển đổi nguồn DC thành nguồn AC trước cấp nguồn nuôi phụ tải AC hòa vào lưới điện MG Các cầu chì DC sử dụng để bảo vệ thành phần phía DC hệ thống ABESS, gồm dãy pin chuyển đổi DC-DC Các CB sử dụng để bảo vệ phía AC hệ thống ABESS, cụ thể Inverter phụ tải AC Ngồi ra, phía AC hệ thống ABESS hệ thống điện xoay chiều ba pha Có thể thấy Hình 1, hệ thống ABESS có hai DC AC chung Do đó, việc đánh giá độ tin cậy mức độ hệ thống nhóm phân chia thành hai hệ thống nhỏ (ranh giới để phân chia hệ thống chọn DC) để thực đánh giá độ tin cậy Cụ thể, hệ thống DC bao gồm dãy pin, cầu chì DC chuyển đổi DC-DC hai chiều Đối với hệ thống AC, phần tử đánh giá gồm chứa cầu chì DC cịn lại, inverter DC-AC CB Dựa vào Hình 1, tác giả dùng phương pháp hai bước để đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS Đầu tiên, mơ hình độ tin cậy thành phần hệ thống ABESS phân tích tham số hóa Sau đó, việc đánh giá độ tin cậy cấp độ hệ thống thực phương pháp Markov Như đề cập chi tiết tài liệu 18–21 , bản, phương pháp Markov dùng để mơ hình thay đổi ngẫu nhiên hệ thống Phương pháp dùng để đánh giá trạng thái tương lai cách dựa kiện diễn trước Giả định X1 , X2 , X3 , biến ngẫu nhiên Tập tất giá trị có biến gọi không gian trạng thái S, giá trị Xn trạng thái Trong đó, x trạng thái q trình Một cách đơn giản để hình dung kiểu chuỗi Markov sau: Nếu hệ trạng thái y thời điểm n xác suất mà hệ chuyển tới trạng thái x thời điểm n+1 không phụ thuộc vào giá trị thời điểm n mà phụ thuộc vào trạng thái y Do đó, thời điểm n bất kỳ, bước chuyển trạng thái Markov biểu diễn ma trận xác suất, phần tử x, y có giá trị P(Xn+1 = x|Xn = y) độc lập với số thời gian n (nghĩa để xác định trạng thái cần quan tâm trạng thái thời điểm đó) Phương pháp xác định tần suất hư hỏng, sửa chữa thành phần hệ thống ABESS Để thực việc xác định tần suất hư hỏng thành phần hệ thống ABESS, nhóm tác giả sử dụng phương trình thực nghiệm trình bày chi tiết tài liệu FIDES Group (2009) 22 Trong tài liệu này, phương trình thực nghiệm liên quan đến việc tính tốn tần suất hư hỏng mơđun pin, chuyển đổi DC-DC, inverter DC-AC, thiết bị bảo vệ, thiết bị chuyển mạch điện tử công suất, diode, tụ điện cuộn cảm trình bày mục Tần suất hư hỏng mô-đun pin Phương trình thực nghiệm tần suất hư hỏng mô-đun pin tài liệu FIDES Guide 2009 22 khuyến nghị tính tốn sau: λ BM = λPhysical × ΠPM × ΠProcess + λwear−out (t ) annual = λ0−Battery × NCells × [∑Phases i=1 8760 i ) (2) ( × ΠT hermal−Electrical + ΠTCy + ΠMechanical i ×(ΠInduced )i ] × ΠPM × ΠProcess + λwear−out Với: λPhysical tần suất hư hỏng yếu tố vật lý; λwear−out tần suất hư hỏng yếu tố hao mòn theo thời gian vận hành, thường chọn khoảng 0,1–0,2; ΠPM đại diện cho thông số kỹ thuật, kiểm sốt chất lượng thiết bị q trình sản xuất, giá trị mặc định 1,7; ΠProcess đại diện cho việc kiểm soát chất lượng kỹ thuật trình phát triển, sản xuất sử dụng sản phẩm, giá trị mặc định 4,0; λ0_Battery tần suất hư hỏng liên quan đến 397 (1) Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(2):395-415 Hình 1: Sơ đồ đấu nối hệ thống ABESS lưới điện Microgrid, có liên kết với phụ tải AC DC việc lắp đặt, thường chọn giá trị 0,25; NCells số lượng tế bào pin mô-đun pin; tannual thời gian giai đoạn nạp/phóng pin năm; ΠT hermal−Electrical , ΠTCy , ΠMechanical hệ số gia tốc liên quan đến việc vận hành vật lý mức nhiệt - điện, chu kỳ nhiệt độ học ΠTCy thường chọn giá trị 0,14 ΠMechanical thường chọn giá trị 0,01 ΠInduced thể đóng góp việc vận hành mức gây yếu tố khác trình vận hành, chọn từ (trong trường hợp tốt nhất) đến 100; biến ‘Phases’ thể giá trị tương ứng với số pha thực nạp/phóng pin năm; ΠT hermal−Electrical hàm chứa hàm số nhiệt độ theo độ C TtBM , hàm số dung lượng sẵn có CtBM pin ( TtBM = ) CtBM −1 BM Crated δC (5) + 298, 15 ( ( )) BM + δC TtBM − 298, 15 CtBM = Crated (6) BM giá trị công suất danh định mơTrong đó, Crated đun pin theo tiêu chuẩn nhà sản xuất theo đặc trưng loại công nghệ pin; δc hệ số nhiêt độ pin thường lựa chọn 0,6%/0 C 24 Các thông số C0BM CtBM dung lượng dung lượng hao mòn thời điểm kết thúc vòng đời pin Quan sát phương trình trên, thấy tần Việc tính tốn CtBM điều kiện vận hành suất hư hỏng mô-đun pin phụ thuộc vào dung phóng/nạp 23 thơng số ΠT hermal−Electrical , lượng pin – vốn hàm phụ thuộc vào chu kỳ TtBM , CtBM trình bày phương hoạt động Theo đó, tình trạng tích trữ lượng trình (3), (4), (5) (6): SOC mô-đun pin rõ ràng phụ thuộc vào yếu tố điện áp, nhiệt độ, hiệu suất thời gian phóng/nạp t−△t BM BM CtBM = C0 × (1 −Cd × ∑t=1 (3) Tuy nhiên, điều kiện vận hành dao động điện áp thông số quan trọng để xác định tình 0,5 ( ) ) trạng lưu trữ tần suất hư hỏng mơ× SOC − SOC t t−△t NCtBM ,(SOCt−△t −SOCt )/2 đun pin Ngồi ra, tần suất sửa chữa mơ-đun pin △t lựa chọn giá trị số nghiên cứu ] [ Một hệ thống BESS thường chứa mô-đun pin, 1 − BM 4642× 293 Tt (4) chuyển đổi điện tử cơng suất hệ thống quản (ΠT hermal−Electrical )t = 0, 85 × e 398 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 lý lượng tích trữ Dựa vào giá trị điện áp ngõ mong muốn dung lượng cần dùng, việc kết nối mơ-đun pin tùy chỉnh theo dạng mắc nối tiếp mắc song song mắc hỗn hợp Theo cấu trúc đấu nối thông thường, mô-đun pin BM mắc nối tiếp với để tạo thành chuỗi pin BT Tiếp theo, chuỗi pin BT mắc song song với để tạo thành mảng pin BA Theo đó, mảng pin BA liên kết song song với hình thành thành hệ thống BESS Cuối cùng, hệ thống BESS liên kết vào lưới điện phân phối, ta có tổ hợp hệ thống BESS – gọi tắt hệ thống ABESS Trên sở dựa vào lý thuyết xác suất thống kê nội dung diễn giải trên, thấy rằng, xác suất để hệ thống ABESS pBESS vận hành bình thường up xác định phương trình (7) sau: ))) ( ( ( Kz Mj Ni z=1 j=1 i=1 pBESS = − ∏ − − ∏ − ∏ RBM up i Tần suất hư hỏng cầu chì bảo vệ DC, CB AC, relay bảo vệ Tần suất hư hỏng cầu chì bảo vệ DC Việc đánh giá độ tin cậy cầu chì bảo vệ DC vấn đề tương đối khác biệt mối tương quan việc thay cầu chì với lỗi xuất q trình vận hành khơng rõ ràng Một cầu chì nóng chảy buộc phải thay chức cầu chì bảo vệ cho thiết bị đặt phía sau Mặt khác, việc đánh giá độ tin cậy cầu chì thực cần thiết xem xét trường hợp cầu chì khơng tự ngắt có xuất tải/sự cố Theo hướng dẫn FIDES 2009, tần suất cố cầu chì (λ FUSE ) tính sau: λ FUSE = [λ0_Fuse × (ΠT hermal−Electrical + ΠTCy +ΠMechanical + ΠRH + ΠChi ) × ΠInduced ] (9) ×ΠPM × Π process (7) RBM i Trong đó, độ tin cậy mô-đun pin; Ni tổng số mô-đun pin BM mắc nối tiếp chuỗi pin BT; M j tổng số chuỗi pin BT kết nối song song với mảng pin BA; Kz tổng số mảng pin BA hệ thống ABESS Tần suất hư hỏng thiết bị chuyển mạch điện tử cơng suất Các thiết bị đóng cắt điện tử (IGBT) thường sử dụng hoạt động chuyển mạch biến đổi điện sử dụng ngắt mạch Theo hướng dẫn FIDES 2009, tần suất hư hỏng IGBT tính sau: λ IGBT = (λ0T H FT hermal + λ0TCyCase FTCyCase +λ0TCySI FTCySJ + λ0RH FRH + λ0Mech FMech ) ×ΠInduced ΠPM ΠProcess (8) Với λ0T H tần suất hư hỏng yếu tố nhiệt IGBT, λoTCyCase tần suất hư hỏng ảnh hưởng chu kỳ nhiệt lớp vỏ, λoTCySI tần suất hư hỏng ảnh hưởng chu kỳ nhiệt mối nối, λ0T H λoMech tần suất hư hỏng ảnh hưởng độ ẩm học FT hermal , FTCyCase , FTCySJ , FRH FMech hệ số gia tốc vận hành giới hạn vật lý điện, nhiệt học ΠInduced diễn tả hệ số vận hành định mức hệ số lại khác ΠPM đặc trưng cho việc kiểm soát chất lượng kỹ thuật phận sản xuất ΠProcess đại diện cho việc kiểm soát chất lượng kỹ thuật độ tin cậy dòng đời sản phẩm Các giá trị chi tiết cho tham số trình bày chi tiết tài liệu FIDES (2009) 22 Với ΠT hermal−Electrical , ΠTCy , ΠMechanical , ΠRH , ΠChi hệ số gia tốc nhiệt, điện, chu kỳ nhiệt, học, độ ẩm, ảnh hưởng từ môi trường λ0_Fuse tần suất hư hỏng liên quan đến phận cấu tạo nên cầu chì Tần suất hư hỏng CB AC Máy cắt (CB) sử dụng việc đóng/cắt hệ thống BESS thời điểm nạp đầy gặp cố Tần suất hư hỏng CB thiết bị đóng cắt khác tính tốn theo phương trình (10) 22 λ CB = [λ0_CB × (ΠT hermal + ΠElectrical + ΠTCy (10) +ΠMechanical + ΠRH ) × ΠInduced ] × ΠPM × ΠProcess Với λ0_CB tần suất hư hỏng CB liên quan đến thành phần cấu thành nên CB Thường chọn giá trị 0,85; ΠT hermal , ΠElectrical , ΠTCy , ΠMechanical , ΠRH hệ số gia tốc liên quan đến nhiệt, điện, chu kỳ nhiệt, học, ảnh hưởng độ ẩm Tần suất hư hỏng relay bảo vệ Tương tự tần suất hư hỏng CB, tần suất hư hỏng relay bảo vệ (λ Relay ) xác định công thức (11): λ Relay = λ0_Relay × (ΠT hermal + ΠElectrical + ΠTCy (11) +ΠMechanical + ΠRH ) × ΠInduced ] × ΠPM × ΠProcess Với λ0_Relay tần suất hư hỏng liên quan đến phận cấu thành 399 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Tần suất hư hỏng diode, cuộn cảm chuyển đổi điện tử công suất Tần suất hư hỏng diode Độ tin cậy diode thể phương trình sau (dựa mơ hình chuẩn phân tích từ tài liệu U.S DOD (1995) 25 ): λ DIODE = λ0−Diode ΠT ΠS ΠC ΠQ ΠE (12) Với λ0−Diode tần suất hư hỏng diode; ΠT hệ số nhiệt độ; ΠS hệ số ngưỡng điện; ΠC hệ số xây dựng tương quan; ΠQ ΠE hệ số chất lượng môi trường tương ứng Tần suất hư hỏng cuộn cảm Tần suất hư hỏng cuộn cảm tính tốn sau: λ Inductor = λ0_Inductor × (ΠT hermal−Electrical +ΠTCy + ΠMechanical ) (13) ×ΠInduced ] × ΠPM × ΠProcess Với λ0_Inductor tần suất hư hỏng liên quan đến phận cấu thành nên cuộn cảm Bên cạnh đó, ứng với loại cuộn cảm có hệ số tương ứng lựa chọn dựa tài liệu tham khảo FIDES (2009) 22 Tần suất hư hỏng tụ điện chuyển đổi điện tử công suất Việc tụ điện hư hỏng nguyên nhân dẫn đến hư hỏng chuyển đổi điện tử công suất Trong tài liệu FIDES (2009) 22 , phương trình tính toán tần suất hư hỏng tụ điện thể sau: λ Cap = λ0_Cap × (ΠT hermal−Electrical +ΠTCy + ΠMechanical ) ×ΠInduced ] × ΠPM × ΠProcess (14) Với λ0_Cap tần suất hư hỏng liên quan đến phận cấu thành nên tụ điện Bên cạnh đó, ứng với cấu trúc tụ điện khác có hệ số tương ứng lựa chọn tài liệu FIDES (2009) 22 đề cập DC/AC khơng có dự phịng điều có nghĩa xảy hư hỏng phận cấu thành nên inverter gây ảnh hưởng đến toàn q trình hoạt động inverter Do đó, từ góc nhìn việc đánh giá độ tin cậy, thành phần cấu thành nên inverter xem chuỗi liên kết nối tiếp (bất kỳ thành phần hư hỏng khiến cho inverter hoạt động khơng cịn tin cậy) Nói cách khác, mơ hình phân tích độ tin cậy inverter xem mạng mắc nối tiếp Theo đó, tần suất hư hỏng λ INV , tần suất sửa chữa µ INV tính sẵn sàng AINV inverter hệ thống ABESS xác định phương trình (15)-(17)sau: ( ) λ INV = λ Cap + w × ∑Li=1 λiDiode + λiIGBT (15) [λ Cap µ Cap λ INV + ∑Li=1 (λiDiode µiDiode + λiIGBT µiIGBT )] (16) µ INV = AINV = 1/µ INV + 1/µ INV λ INV (17) Với w trọng số inverter DC-AC, xác định tỉ số thời gian vận hành tổng thời gian vận hành kì vọng inverter Lưu ý rằng, việc vận hành chờ (standby mode) trạng thái vận hành đặc biệt inverter lượng công suất ngõ λ Cap , λ IGBT , λ Diode tần suất hư hỏng tụ điện, IGBT, diode điều kiện vận hành tương ứng L tổng số IGBT diode inverter Phương trình độ tin cậy RINV (t) inverter định nghĩa bởi: RINV (t) = e[− ∫t λ INV (t)dt ] (18) Tần suất hư hỏng, sửa chữa inverter DCAC Với tổng thời gian vận hành inverter bao gồm số lần phóng, nạp số lần chờ hệ thống ABESS Nếu hàm mật độ hư hỏng inverter xác định, độ tin cậy dễ dàng đánh giá Để tăng cường hiệu suất đánh giá độ tin cậy inverter, cần phải xác định hệ số tương quan tần suất hư hỏng thay đổi điều kiện điện áp nhiệt độ Ở chế độ phóng, inverter DC/AC sử dụng để chuyển đổi điện áp DC hệ thống ABESS thành điện áp AC để cấp nguồn cho phụ tải AC MG Khi hoạt động chế độ nạp, inverter DC/AC vận hành chế độ nghịch lưu để nạp lượng DC vào hệ thống ABESS Thông thường, inverter Nguyên nhân gây việc tổn thất công suất inverter chủ yếu thiết bị điện tử IGBT diode Trong tài liệu Liu (2014) 26 , Liu cộng (2016) 27 , tổn thất công suất IGBT diode tổng tổn thất truyền dẫn đóng cắt thiết bị Phương trình tổn thất thể 400 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 sau: thời gian vận hành kì vọng Lưu ý rằng, việc vận hành chờ (standby mode) trạng thái vận hành IGBT + PIGBT PIGBT = Pcond sw ( ( )2 ) đặc biệt thiết bị lượng công suất I peak IGBT I peak = Vdrop + RIGBT ngõ λ Cap , λ IGBT , λ Diode , λ Inductor lần π ( ( )2 ) lượt tần suất hư hỏng tụ điện, IGBT, diode (19) IGBT I peak + RIGBT I peak cuộn cảm điều kiện vận hành tương ứng ±m cos φ Vdrop 3π µ Cap , µ IGBT , µ Diode , µ Inductor tần suất sửa chữa VDC, applied I peak IGBT + fsw (Eon + Eo f f ) tụ điện, IGBT, diode cuộn cảm tương ứng π re f VreIGBT f Ngoài ra, biến a, b c tổng số diode, Với PIGBT tổng tổn thất công suất IGBT; IGBT, tụ điện chuyển đổi DC-DC thông số ‘cond’ and ‘sw’ đại diện cho trạng thái vận Tương đồng với inverter, tổng tổn thất công suất IGBT điện IGBT diode tổng tổn thất việc hành truyền dẫn đóng cắt IGBT; Vdrop IGBT áp rơi IGBT; R điện trở trạng thái vận truyền dẫn đóng cắt, tính tốn dựa hành đóng IGBT; I peak dịng điện pha đỉnh phương trình sau: IGBT điện áp ngõ inverter VreIGBT Ire f f dòng điện tham chiếu/định mức IGBT tương ứng; Đối với chế độ vận hành phóng VDC, applied điện áp DC inverter; Eon Eo f f ( ) IGBT + PIGBT = D V + R I PIGBT = Pcond on s, peak tổn thất lượng trạng thái “đóng” “mở” T sw ( ) Is, peak VDC (26) IGBT 28 ; fsw tần số đóng cắt IGBT; m số + fsw Eon + Eo f f DC, applied I IGBT π Vre f điều chế góc lệch φ pha điện áp dịng re f điện Khi hoạt động, IGBT lẫn diode đặt phận tản nhiệt để giảm thiểu lượng nhiệt phát sinh Giả định nhiệt độ mối nối T j , tổng nhiệt độ tản nhiệt THS giá trị gia tăng nhiệt độ tương ứng IGBT diode △TRT Theo đó, phương trình nhiệt độ biểu diễn sau: T j = THS + △TRT (20) Tần suất hư hỏng, sửa chữa chuyển đổi DC-DC Tần suất hư hỏng λ CONV , tần suất sữa chữa µ CONV tính sẵn sàng ACONV sạc/điều khiển xác định dựa phương trình sau: λ CONV = z[(aλ Diode ) + (bλ IGBT ) +(cλ Cap ) + λ Inductor ] µ CONV = CONV [(aλ Diode µ Diode ) λ +(bλ IGBT µ IGBT ) + (cλ Cap µ Cap ) +λ Inductor µ Inductor ACONV = 1/µ CONV + 1/µ CONV λ CONV RCONV (t) = e−(λ MT T F = CONV ×t ) ∫ ∞ CONV (t)dt R (21) (22) (23) (24) (25) Với z làtrọng sốcủa chuyển đổi DC-DC, xác định tỉ số thời gian vận hành tổng Với D chu kỳ vận hành; VT điện áp cực D-S trạng thái “đóng” IGBT, thơng thường chọn giá trị 0,5V; Ron điện trở cực D-S trạng thái “đóng” IGBT; Is, peak dòng điện đỉnh ngõ vào chuyển đổi DC-DC VDC, applied điện áp sử dụng thông qua IGBT Diode + PDiode PDiode = Pcond rec = (1 − D)(VF + RDiode Id, peak )Id, peak VDC, applied Id, peak + fsw Erec Diode π VreDiode Ire f f (27) Với VF điện áp chuyển tiếp diode; RDiode giá trị điện trở trạng thái “đóng” diode; Id, peak dịng điện đỉnh qua diode ) ( BESS BESS D Id, peak = R V (1−D)2 + 2Vfsw Lind với Rload load điện trở tải Lind giá trị cảm kháng tải PInd = Rind IL, peak (28) Trong đó, PInd tổng tổn thất cơng suất cuộn cảm; RInd giá trị điện trở tương đương cuộn cảm; IL, peak giá trị dòng điện đỉnh qua cuộn cảm trình vận hành chế độ phóng chuyển đổi DC-DC Đối với chế độ vận hành nạp IGBT + PIGBT PIGBT = Pcond sw = D(VT + Ron Is−buck, peak )Is−buck, peak VDC, applied Is, peak + fsw (Eon + Eo f f ) IGBT π VreIGBT Ire f f (29) 401 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Với Is−buck, peak dòng điện đỉnh chảy qua IGBT chuyển đổi DC-DC chế độ nạp Diode + PDiode PDiode = Pcond (30) rec Diode = (1 − D)(VF + R Id−buck, peak )Id−buck, peak V applied Id, peak + π1 fsw Erec DC, Diode Diode V I re f re f Trong đó, Id−buck, peak dịng điện đỉnh chảy qua diode chuyển đổi DC-DC chế độ nạp PInd = Rind IL−buck, peak (31) Với IL−buck, peak dòng điện đỉnh chảy qua cuộn cảm trình vận hành chế độ nạp chuyển đổi DC-DC Giả định rằng, T j nhiệt độ mối nối, THS tổng nhiệt độ phận tản nhiệt nhiệt độ gia tăng IGBT, cuộn cảm diode △TRT Theo đó, phương trình nhiệt độ biểu diễn sau: T j = THS + △RT (32) Phân bố xác suất rời rạc tần suất hư hỏng hệ thống ABESS Khi xem xét vấn đề đánh giá độ tin cậy phương pháp truyền thống, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS thường hàm phụ thuộc vào thời gian vận hành Tuy nhiên, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS hàm điện áp nhiệt độ Tùy thuộc vào trạng thái phóng nạp, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS dựa yếu tố điện áp nhiệt độ phân tích cụ thể Tương ứng với trường hợp vận hành xuất trình hoạt động hệ thống ABESS, điện áp, dịng điện, tổn thất cơng suất, thời gian phóng/nạp khác Điều dẫn đến thay đổi tương ứng với giá trị tần suất hư hỏng hệ thống ABESS Theo đó, thơng số đo lường điện thu thập để tích tốn giá trị tần suất hư hỏng tổng hợp vào phân phối xác suất rời rạc Kỹ thuật phân cụm liệu K-mean sử dụng để loại bỏ giá trị nhiễu phân chia liệu thành nhóm tách biệt 26 Mục đích việc áp dụng kỹ thuật phâm cụm để xác định mật độ phân bố liệu tần suất hư hỏng có dạng nào, chẳng hạn hàm mũ, Weibull, Rayleigh, hàm lognormal, v.v… Trên sở đó, lựa chọn giá trị tần suất hư hỏng thành phần hệ thống ABESS suốt trình đánh giá độ tin cậy Phương pháp đánh giá độ tin cậy hệ thống DC hệ thống ABESS Sự cố xảy mơ-đun pin BM dẫn đến việc ngưng hoạt động chuỗi mô-đun pin BT có 402 chứa mơ-đun pin BM đó, theo Hình Như vậy, dãy pin BA tiếp tục hoạt động bình thường chuỗi pin BT dãy pin BA hoạt động bình thường Tổng số chuỗi pin BT mắc song song tính theo cơng thức (33): Tổng số chuỗi pin BT mắc song song=NBA nP re (33) Trong đó: NBA số dãy pin BA hệ thống ABESS; nP số lượng chuỗi mắc song song dãy pin BA, re tỷ số dự phòng (với re ≤ 1); Một sơ đồ chuyển trạng thái Markov hệ thống DC hệ thống ABESS trình bày Hình Trong đó, tổng số trạng thái tổng số chuỗi pin BT mắc song song hệ thống ABESS Mỗi trạng thái có bốn biến đại diện cho số chuỗi pin BT mắc song song bị lỗi, số chuyển đổi DC-DC bị lỗi, số lượng cầu chì DC bị lỗi ngõ vào ngõ chuyển đổi Pi xác suất để hệ thống DC trì vận hành ổn định chuỗi pin mắc song song thứ i gặp cố Tần suất hư hỏng chuyển đổi từ trạng thái (i) sang trạng thái (i+1) tính (NBA n p -i)λ R[i] Trong đó, λ R[i] tần suất hư hỏng chuỗi pin mắc song song thứ (i+1) Sự cố chuyển đổi DC-DC hai chiều khiến hệ thống nP chuỗi chuyển từ trạng thái thứ (i) sang trạng thái (i+ nP ) với tỉ số chuyển đổi (NBA -z)λ CONV[i] với z số dãy pin bị hỏng trạng thái thứ (i) λ CONV [i] tần suất hư hỏng chuyển đổi DC-DC thứ (z+1) Cần lưu ý rằng, tất mô-đun pin hệ thống ABESS giả định hoạt động dung lượng Sau chuỗi mô-đun pin gặp cố, tất chuyển đổi DC-DC giả định thay đổi để giảm đáng kể số lượng trạng thái bước chuyển cần thiết mơ hình Markov Sự cố cầu chì DC ngõ vào ngõ chuyển đổi DC-DC khiến hệ thống ABESS bị nP chuỗi chuyển từ trạng thái thứ (i) sang trạng thái (i+ nP ) với tần suất chuyển đổi (NBA -x)λ FI[i] đối tượng cầu chì DC ngõ vào (NBA -x)λ FO[i] đối tượng cầu chì DC ngõ Theo đó, x, y số cặp cầu chì ngõ vào, ngõ bị lỗi trạng thái (i) λ FI[i] , λ FI[i] tần suất hư hỏng cặp cầu chì đầu vào thứ (x+1) đầu thứ (y+1) Như thể Hình 2, phản ứng vận hành hệ thống DC mô tả sau: Tại thời điểm t = 0, với giả định hệ thống ABESS trạng thái 0, đó: P0 (0) = Pi (0) = i > (i = 1… NBA n p re ) dP0 = −(NBA λCONV [0] + NBA λFI[0] dt +NBA λFO[0] + NBA nP λR[0] )P0 (34) Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 dPi = (NBA − z + 1)λCONV [i−nP ] Pi−nP dt +(NBA − y + 1)λFO[i−nP ] Pi−nP +(NBA nP − x + 1)λFI[i−nP ] PI−nP −[(NBA − z)λCONV [i] + (NBA − x)λFI[i] +(NBA − y)λFO[i] + (NBA nP − i)λR[i] ]Pi (35) Từ đó, thời gian hư hỏng trung bình MTTFDC−sub−system−ABESS hệ thống DC tính phép biến đổi Laplace Pi , Pi ∗ , đề cập tài liệu Dhople cộng (2012) 29 BA nP re R(t) = ∑N Pi i=1 (36) MT T FDC−sub−system−ABESS ∫ BA nP re ∗ Pi (0) = 0∞ R(t)e−st dt = ∑N i=1 (37) Phương pháp đánh giá độ tin cậy hệ thống AC hệ thống ABESS Các Inverter DC-AC cầu nối liên kết hệ thống DC hệ thống AC hệ thống ABESS Các Inverter bố trí mắc song song với Hình P j xác suất hệ thống AC trì vận hành ổn định với Inverter mắc song song thứ j bị cố Theo đó, tần suất hư hỏng chuyển từ trạng thái (j) sang trạng thái (j+1) (NINV - j)λ INV [ j] , với λ INV [ j] tần suất hư hỏng Inverter mắc song song thứ (j+1) Sơ đồ chuyển đổi trạng thái Markov hệ thống AC thể Hình Mỗi trạng thái hoạt động phụ thuộc vào ba biến số gồm: thứ số lượng Inverter mắc song song gặp cố, thứ hai số lượng cặp cầu chì DC ngõ vào bị cố cuối số lượng CB bị hư hỏng Tổng số trạng thái tổng số Inverter mắc song song NINV r p hệ thống ABESS, đó, NINV tổng số Inverter DC-AC; r p tỉ số dự phòng xác định công thức sau: r p = Prequired /(NINV PINV ) ≤ Theo đó, Prequired cơng suất định mức hệ thống ABESS PINV công suất danh định Inverter Sự cố cầu chì DC ngõ vào Inverter khiến hệ thống AC chuyển từ trạng thái thứ (j) sang trạng thái thứ (j+1) với tỉ lệ chuyển đổi (NINV - j)λ FI -INV [j] (với j số lượng Inverter mắc song song bị lỗi số lượng cặp cầu chì ngõ vào bị lỗi trạng thái (j), λ FI -INV [j] tỷ lệ lỗi cặp cầu chì ngõ vào thứ (j+1) Inverter) Tương tự, lỗi CB AC ngõ Inverter làm cho hệ thống AC chuyển từ trạng thái (j) sang trạng thái (j+1) với tỉ số chuyển đổi (NINV - j )λ CB -INV [j] ; đó, j số lượng CB bị hỏng trạng thái (j) λ CB -INV [j] tần suất hư hỏng CB thứ (j+1) Theo Hình 3, phản ứng vận hành hệ thống DC mô tả sau: Tại thời điểm t=0, với giả định hệ thống AC trạng thái 0, chẳng hạn P0 (0) = P j (0) = với j > dP0 = −NINV λINV [0] P0 dt (38) dPj = (NINV − j + 1)λINV [ j−1] Pj−1 dt −(NINV − j)λINV [ j] Pj (39) với j=1 NINV r p Từ đó, thời gian hư hỏng trung bình MTTFAC−sub−system−ABESS hệ thống AC tính phép biến đổi Laplace Pi , Pi ∗ , đề cập tài liệu 29 INV rP R(t) = ∑Nj=1 Pj (40) MT T FAC−sub−system−ABESS ∫ INV rP = ∑Nj=1 Pj∗ (0) = 0∞ R(t)e−st dt (41) Phương pháp đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS Sơ đồ chuyển trạng thái Markov để đánh giá độ tin cậy hoạt động toàn hệ thống ABESS thể Hình Pi j đại diện cho xác suất hệ thống ABESS trạng thái mà chuỗi pin mắc song song thứ i Inverter mắc song song thứ j bị cố Tần suất hư hỏng sửa chữa hệ thống ký hiệu λ DC−sub−system−ABESS , µ DC−sub−system−ABESS , λ AC-sub-system-ABESS µ AC−sub−system−ABESS Tần suất hư hỏng sửa chữa tồn hệ thống ABESS xác định công thức: λ {ABESS = ∗ λDC−sub−system−ABESS (42) ∗∗ λDC−sub−system−ABESS + λDC−sub−system−ABESS Ký hiệu (*) đại diện cho cho tải DC AC; (**) ti AC àABESS = (43) [(DCsubsystemABESS + ACsubsystemABESS ) ì(àDCsubsystemABESS µAC−sub−system−ABESS )] /(λDC−sub−system−ABESS λAC−sub−system−ABESS +λDC−sub−system−ABESS µAC−sub−system−ABESS +λAC−sub−system−ABESS λDC−sub−system−ABESS ) Tùy thuộc vào số lượng chuỗi pin mắc song song Inverter bị cố, xác suất hư hỏng hệ thống 403 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Hình 2: Sơ đồ chuyển trạng thái Markov cho hệ thống DC hệ thống ABESS Hình 3: Sơ đồ chuyển trạng thái Markov hệ thống AC hệ thống ABESS 404 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 ABESS khác Khi chuỗi pin mắc song song/bộ Inverter bị lỗi xuất hiện tượng dao động vận hành hệ thống ABESS Do đó, tần suất hư hỏng sửa chữa cho hệ thống phụ cần tính tốn lại, đặc biệt tượng dao động điện áp tổn thất công suất Cần lưu ý rằng, tần suất hư hỏng hệ thống phụ hệ thống ABESS tổng tần suất cố ước tính theo thời gian sử dụng tần suất cố gây tượng dao động điện áp tổn thất công suất Như thấy Hình 4, phản ứng vận hành hệ thống ABESS mô tả sau: Tại thời điểm t = 0, hệ thống ABESS giả định trạng thái 0, chẳng hạn, P00 (0) = Pi j (0) = với i > j > λ DC-sub-system-ABESS[i] tần suất hư hỏng hệ thống DC với chuỗi pin mắc song song thứ i bị lỗi; đó, λ DC−sub−system−ABESS[ j] tần suất hư hỏng hệ thống AC với Inverter mắc song song thứ j bị lỗi Tổng số trạng thái số lượng (re NBA n p )(NINV r p ) sơ đồ Markov dP00 = −(λDC−sub−system−ABESS[1] dt +λAC−sub−system−ABESS[1] )P00 (44) dPi j = (λDC−sub−system−ABESS[i−1] dt +λAC−sub−system−ABESS[i−1] )P(i−1)( j−1) −(λDC−sub−system−ABESS[i] +λAC−sub−system−ABESS[ j] )Pi j (45) Sử dụng phép biến đổi Laplace Pi j , Pi j ∗ , ta có thời gian hư hỏng trung bình tồn hệ thống ABESS là: MT T FABESS NINV rP ∗ e NBA nP = ∑ri=1 Pi j (0) = ∑ j=1 λABESS (46) MƠ HÌNH VÀ CÁC KỊCH BẢN MÔ PHỎNG CÁC HIỆN TƯỢNG DAO ĐỘNG TRONG VẬN HÀNH CỦA MỘT LƯỚI ĐIỆN MICROGRID TÍCH HỢP HỆ THỐNG ABESS VÀ HỆ THỐNG PVS Trong Hình 5, mơ hình mơ lưới điện MG chứa hệ thống ABESS hệ thống PVS dùng để phân tích, đánh giá độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS Hệ thống PVS bao gồm tổng cộng 50 chuỗi pin quang điện – PV mắc song song Theo đó, chuỗi gồm 22 pin quang điện PV mắc nối tiếp có 36 tế bào PV liên kết với pin Hệ thống ABESS có điện áp danh định 500 VDC cơng suất định mức 6,58 kAh Dịng điện nạp/xả danh định hệ thống ABESS trạng thái nạp ban đầu thay đổi tùy theo trường hợp dao động vận hành khác Thiết kế tổng thể hệ thống ABESS thể Bảng Trong đó, tỉ số dự phịng lượng re chọn mức 0,9 tỉ số lệ dự phòng công suất r p chọn 0,85 Các giá trị lựa chọn dựa khuyến cáo nhà sản xuất, cụ thể sau: i)Đối với tỉ số dự phòng lượng re , việc lựa chọn cần tính tốn thêm xem xét đến lượng cơng suất thất q trình chuyển đổi (khoảng 10%) ii)Đối với tỉ số dự phịng cơng suất r p , cần xem xét đến việc hệ thống ABESS sử dụng khoảng 05% dung lượng tích trữ môđun pin để bù vào phần tổn thất công suất thực điều khiển cân công suất ngõ vào ngõ mong muốn Một chuyển đổi DC-DC có cơng suất danh định 25 kW, điện áp ngõ vào định mức 500 VDC điện áp ngõ định mức 750 VDC Inverter DC-AC có cơng suất danh định 25kW, điện áp DC ngõ vào định mức 750 VDC điện áp AC ngõ định mức 220/380 VAC Ngoài ra, thiết bị bảo vệ hệ thống ABESS cầu chì DC CB AC chọn phù hợp với thông số định mức chuyển đổi DC-DC DC-AC Việc mô tượng dao động trình vận hành hệ thống ABESS nhằm mục đích xác định tần suất hư hỏng thành phần hệ thống ABESS phụ thuộc vào tượng dao động điện áp tổn thất công suất Các giá trị tần suất hư hỏng sử dụng để đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS Các tượng dao động thường xuất vận hành tượng thay đổi dịng cơng suất tải, hoạt động không ổn định gián đoạn nguồn PV, hai chế độ vận hành hịa lưới tách lưới mơ phần mềm PSCAD Tương ứng với kịch vận hành khác nhau, tần suất hư hỏng thành phần hệ thống ABESS thay đổi tương ứng Các Hình kết hợp với nội dung nêu Bảng thể thông tin chi tiết kịch mô hệ thống ABESS lưới điện MG có tích hợp hệ thống PVS Tổng thời gian thực mơ 50 giây Theo đó, giá trị phụ tải bắt đầu tăng/giảm từ giây thứ đến giây thứ 13 theo Hình Thêm vào đó, tượng dao động cơng suất phát hệ thống PVS giây thứ đến giây thứ 20 Ngoài ra, hệ thống ABESS hoạt động chế độ hòa lưới từ lúc bắt đầu mô giây thứ 20 trước chuyển đổi trạng thái hoạt động chế độ tách lưới từ giây thứ 20 đến giây thứ 35 Sau đó, hệ thống ABESS hoạt động hịa lưới trở lại Cần lưu ý rằng, dao 405 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(2):395-415 Hình 4: Sơ đồ chuyển trạng thái Markov tồn ABESS động cơng suất phụ tải nguồn phát PVS mô suốt khoảng thời gian hệ thống ABESS hoạt động tách lưới 406 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Bảng 1: Bảng thống kê số lượng tần suất hư hỏng t hiết kế hệ thống ABESS Thơng số Mơ tả Số mảng pin: 10 mảng pin Số chuỗi pin mảng: chuỗi/mảng Số lượng BM chuỗi: 14 mô-đun Số lượng phần tử pin mô-đun: 36 phần tử/mô-đun Số chuyển đổi DC-DC: 10 chuyển đổi Số lượng cầu chì DC ngõ vào chuyển đổi: 20 cầu chì Số lượng cầu chì DC ngõ chuyển đổi: 20 cầu chì Số lượng cầu chì DC ngõ vào Inverter: 20 cầu chì Số lượng CB AC: 10 CB Số lượng Inverter DC-AC: 10 Inverter Tần suất hư hỏng phụ thuộc thời gian sử dụng (lần/năm), tần suất sửa chữa (lần/năm) tính tốn dựa phương trình đề cập mục 2.1 phần thuộc nghiên cứu tài liệu 22 sau: + Mô-đun pin: 0,0312 lần/năm; 10 lần sửa chữa/năm + Bộ chuyển đổi: 0,1250 lần/năm; 26 lần sửa chữa/năm + Inverter: 0,1430 lần/năm; 21 lần sửa chữa/năm + Cầu chì DC: 0,0500 lần/năm; 52 lần sửa chữa/năm + CB AC: 0,1000 lần/năm; 10 lần sửa chữa/năm + IGBT/MOSFET: 0,3000 lần/năm; 17 lần sửa chữa/năm + Diode: 0,1000 lần/năm; 26 lần sửa chữa/năm + Tụ: 0,4000 lần/năm; 26 lần sửa chữa/năm + Cuộn cảm: 0,4000 lần/năm; 26 lần sửa chữa/năm + Các mô-đun PV: 1,1416 lần/năm; 48 lần sửa chữa/năm 407 (a) Thiết bị chuyển mạch: IGBTs λ 0T H λ λ 0TCySJ λ 0RH λ 0Mech FTCyCase FTCySJ FRH FMech ΠInduced ΠPM 0,10 Vr,IGBT (kV) 10kV 0,05 0,1 RHS (0 C/W) 0,1 1,5 RRT (0 C/W) 1,5 1,0 TA (0 C) 1,0 2,0 1,7 ΠTCy 0,51 ΠMechanical 0,06 ΠProcess 4,0 ΠInduced 2,0 ΠPM 1,7 ΠT hermal 0,21 Π pole 2,5 ΠTCy 0,02 ΠEL_break 1,2 ΠMechanical 0,06 Vmax (kV) 6kV ΠProcess 4,0 ΠInduced 2,0 ΠPM 1,7 CEL 1,19 ΠT hermal 0,29 ΠTCy 0,02 ΠEL_break ΠMechanical 0,05 ΠInduced 2,0 ΠPM 1,7 0TCyCase 0,3021 Π Process 4,0 (b) Thiết bị bảo vệ: Cầu chì DC λ 0_Fuse 0,5 (c) Thiết bị bảo vệ: CB AC λ 0_CB 0,85 Inominal 1kA (d) Thiết bị bảo vệ: Relay λ 0_Relay 1,1 Π pole 0,11 0,640 ΠRH 0,24 1,2 ΠChi 0,06 25 Ir,Fuse 1kA ΠRH 0,12 Πload−type Πmanoeuvres ΠRH 0,09 ΠProcess 4,0 Πload−type Πmanoeuvres 2,5 (e) Diode λ 0−Diode Vr,diode Diode (A) Ire f ΠC ΠQ ΠE 0,005 10kV 150 1,0 2,4 6,0 Vnominal (V ) 600V RDiode (Ω) trạng thái ON 0,0033 Vnominal_coil (V) 600V Erec 317 (µ J) Continued on next page Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 408 Bảng 2: Các thông số quan trọng dành cho việc phân tích độ tin cậy hệ thống ABESS ΠTCy 0,51 Rs (Ω) 0,02 γTE 0,7 TA (0 C) 25 ΠMechanical 0,05 θ c [0C/W] 15,6 γTE 0,7 ΠMechanical 0,26 RHS (0 C/W) 0,11 SRe f 0,55 Ea 0,4 Ir,max (A) 1000 ΠProcess 4,0 ΠInduced 2,0 ΠPM 1,7 SRe f 0,55 RRT (0 C/W) 0,64 Ea 0,4 ΠProcess 4,0 ΠInduced 2,0 ΠPM 1,7 Rind (Ω) 0,008 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Table continued (f) Tụ điện λ 0_Cap 0,85 Vr,cap (V) 1000 (g) Cuộn cảm λ 0_Inductor 0,25 ΠTCy 0,8 (h) Các pin quang điện PV Tần suất hư hỏng pin quang điện PV: 1,1416 lần/năm Tần suất sửa chữa/bảo trì pin quang điện PV: 48 lần sửa chữa/năm 409 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(2):395-415 Hình 7: Mơ thay đổi công suất ngõ hệ thống PVS để khảo sát ảnh hưởng động học đến hệ thống ABESS KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VIỆC ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA HỆ THỐNG ABESS VÀ THẢO LUẬN Như trình bày phần Mơ hình kịch mơ tượng dao động vận hành lưới điện Microgrid tích hợp hệ thống ABESS hệ thống PVS, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS đánh giá hai trường hợp: i) có phụ tải DC AC; ii) có phụ tải AC Hình thể kết độ tin cậy toàn hệ thống ABESS lưới điện MG có tượng dao động vận hành có xem xét phụ tải DC AC Lưu ý z trọng số chuyển đổi DC-DC, xác định tỉ số thời gian hoạt động với tổng thời gian dự kiến sử dụng Trong Hình 8a, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS dao động phạm vi rộng từ 150 đến 300 lần/106 tượng dao động vận hành diễn ngẫu nhiên suốt thời gian hoạt động hệ thống ABESS lưới điện MG Có tượng dao động đáng ý với tần suất hư hỏng khoảng từ 20% đến 35%, từ 50 đến 60% 65% tổng thời gian dự kiến sử dụng hệ thống ABESS Trong khoảng này, điểm liệu tần suất hư hỏng hệ thống ABESS phân phối rời rạc Do đó, khó dự đốn xác tần suất cố hệ thống ABESS trường hợp dao động vận hành khác Tuy nhiên, tác giả quan sát thấy tần suất hư hỏng cao hệ thống ABESS 750 lần/106 sau 65% tổng thời gian dự kiến sử dụng Hình b độ tin cậy hệ thống ABESS hàm trọng số z độ tin cậy giảm đáng kể khoảng từ 20 đến 35%, từ 50 đến 60% 65% so với tổng thời gian dự kiến hoạt động hệ thống ABESS Lưu ý rằng, việc đánh giá độ tin cậy không phù hợp xảy tượng dao động lớn điện áp làm ảnh hưởng đến thời gian hao mòn hệ thống ABESS 410 (chẳng hạn sau sử dụng qua 75% tổng thời gian dự kiến sử dụng) Hình c thể thời gian hư hỏng trung bình MTTF hệ thống ABESS tính mơ hình đánh giá độ tin cậy Markov Giá trị MTTF thay đổi khoảng từ 12 đến 57 năm tương ứng với tần suất xảy tượng dao động trọng số hệ thống ABESS Hơn nữa, theo quan sát kết sau mơ phỏng, ta thấy giá trị MTTF giảm nhanh xuất hiện tượng dao động vận hành, cụ thể dao động điện áp tổn thất cơng suất Ngồi ra, việc đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS xem xét phụ tải DC lẫn AC cần quan tâm đến trọng số z tồn hệ thống ABESS dừng hoạt động chuyển đổi DC-DC gặp cố Hình thể kết đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS lưới điện MG xuất hiện tượnng dao động xem xét đến tải AC Lưu ý rằng, w trọng số xác định tỷ số thời gian hoạt động với tổng thời gian dự kiến sử dụng inverter Trong Hình 9a, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS dao động phạm vi từ 200 đến 600 lần/106 Các điểm liệu tần suất hư hỏng hệ thống ABESS phân phối cách rời rạc khoảng thời gian từ 20 đến 35%, từ 50 đến 60% 65% suốt vòng đời hệ thống ABESS Tần suất hư hỏng cao hệ thống ABESS 2500 lần/106 sau hoạt động 65% vòng đời hoạt động Khi khơng có tượng dao động vận hành, tần suất hư hỏng hệ thống ABESS giữ ổn định mức 250 lần lỗi/106 Hình b độ tin cậy hệ thống ABESS hàm trọng số z w Độ tin cậy vận hành hệ thống ABESS giảm đáng kể qua sử dụng 65% tuổi thọ hệ thống ABESS Lưu ý rằng, việc đánh giá độ tin cậy khơng cịn phù hợp xảy tượng dao động lớn điện áp làm ảnh hưởng đến thời gian hao mòn hệ thống ABESS Hình c cho thấy thời gian hư hỏng trung bình hệ thống ABESS tính theo mơ hình độ tin cậy Markov Giá trị MTTF thay đổi khoảng từ 04 đến 50 năm tùy theo tần suất hư hỏng thành phần trọng số hệ thống ABESS Ngoài ra, giá trị MTTF giảm nhanh, xuống 05 năm trường hợp dao động vận hành xảy khoảng thời gian 65% tuổi thọ ABESS Đối với trường hợp đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS xem xét phụ tải AC, hai trọng số z w cần quan tâm hai thiết bị chuyển đổi DC-DC inverter DC-AC gặp cố độ tin cậy hoạt động toàn hệ thống ABESS giảm đáng kể Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Bảng 3: Các kịch mô hệ thống ABESS bắt đầu thời điểm hoạt động hòa lưới (mức SOC hệ thống ABESS thị giá trị 50%) (a) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ hịa lưới: Từ thời điểm bắt đầu mơ đến giây thứ 20 Công suất Giây thứ Giây thứ Giây thứ Giây thứ Giây thứ phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW Giây thứ 10 Giây thứ 11 Giây thứ 12 Giây thứ 13 200 kW 150 kW 100 kW 50 kW Bức xạ nhiệt Giây thứ 14 Giây thứ 15 Giây thứ 16 Giây thứ 17 (W/m2 ): 800 900 1000 800 Trạng thái Từ giây thứ đến 10 Từ giây thứ 17 đến giây thứ 19 hệ thống PVS: OFF OFF (b) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ tách lưới: Từ giây thứ 20 đến giây thứ 35 Công suất Giây thứ 21 Giây thứ 22 Giây thứ 23 Giây thứ 24 Giây thứ 25 phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW Giây thứ 26 Giây thứ 27 Giây thứ 28 Giây thứ 29 200 kW 150 kW 100 kW 50 kW Bức xạ nhiệt Giây thứ 30 Giây thứ 31 Giây thứ 32 Giây thứ 33 đến giây thứ 35 (W/m2 ): 800 900 1000 800 (c) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ hòa lưới: Từ giây thứ 35 trở Bảng 4: Các kịch mô hệ thống ABESS bắt đầu thời điểm hoạt động tách lưới (mức SOC hệ thống ABESS thị giá trị 80%) (a) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ tách lưới: Từ thời điểm bắt đầu mô đến giây thứ 20 Công suất Giây thứ Giây thứ Giây thứ Giây thứ Giây thứ phụ tải (kW) 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW Giây thứ 10 Giây thứ 11 Giây thứ 12 Giây thứ 13 200 kW 150 kW 100 kW 50 kW Bức xạ nhiệt Giây thứ 14 Giây thứ 15 Giây thứ 16 Giây thứ 17 (W/m2 ): 800 900 1000 800 Trạng thái Từ giây thứ đến 10 Từ giây thứ 17 đến giây thứ 19 hệ thống PVS: OFF OFF (b) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ hòa lưới: Từ giây thứ 20 đến giây thứ 35 Công suất Giây thứ 21 Giây thứ 22 Giây thứ 23 Giây thứ 24 Giây thứ 25 phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW Giây thứ 26 Giây thứ 27 Giây thứ 28 Giây thứ 29 200 kW 150 kW 100 kW 50 kW Bức xạ nhiệt Giây thứ 30 Giây thứ 31 Giây thứ 32 Giây thứ 33 đến giây thứ 35 (W/m2 ): 800 900 1000 800 (c) Hệ thống ABESS hoạt động chế độ tách lưới: Từ giây thứ 35 trở 411 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(2):395-415 Hình 5: Mơ hình mơ hệ thống ABESS lưới điện MG tích hợp với hệ thống PVS Hình 6: Mô thay đổi phụ tải để khảo sát ảnh hưởng động học đến hệ thống ABESS Hình 8: Kết đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS xem xét phụ tải DC AC; (a) tần suất hư hỏng, (b) độ tin cậy (c) MTTF tương ứng với trọng số hệ thống ABESS 412 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Hình 9: Kết đánh giá độ tin cậy toàn hệ thống ABESS xem xét phụ tải AC; (a) tần suất hư hỏng, (b) độ tin cậy (c) MTTF tương ứng với trọng số hệ thống ABESS KẾT LUẬN Trong nghiên cứu này, phương pháp đánh giá độ tin cậy hai bước dựa mơ hình Markov cho hệ thống ABESS lưới điện Microgrid xuất hiện tượng dao động vận hành trình bày Độ tin cậy toàn hệ thống ABESS đánh giá cách chia nhỏ thành hai hệ thống phụ, gồm hệ thống DC phục vụ cấp nguồn cho tải DC hệ thống AC phục vụ cấp nguồn cho tải AC Các kịch dao động vận hành ngẫu nhiên hệ thống ABESS hệ thống PV MG thiết kế mô phần mềm PSCAD Kết độ tin cậy ABESS cho thấy kinh nghiệm quý báu sau: Khi tượng dao động hệ thống ABESS xảy ngẫu nhiên khoảng thời gian 65% vịng đời tần suất xuất hư hỏng tăng nhanh tương ứng với số lần yêu cầu sửa chữa giá trị MTTF giảm mạnh; việc đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS khơng cịn quan trọng giai đoạn Giá trị MTTF giảm nhanh xuất hiện tượng dao động vận hành, cụ thể dao động điện áp tổn thất công suất Độ tin cậy hệ thống ABESS cải thiện cách giảm thiểu dao động vận hành, chủ yếu giảm tượng dao động điện áp, nhiệt độ tổn thất công suất thành phần hệ thống ABESS DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ABESS: Hệ thống pin lưu trữ lượng – Aggregate Battery Energy Storage System MBESS: Hệ thống tích trữ lượng di động – Mobile Battery Energy Storage System WTGS: Hệ thống phát điện gió – Wind Turbine Generation System ESS: Hệ thống lưu trữ lượng - Energy Storage System PVS: Hệ thống pin quang điện – Photovoltaic Generating System RES: Nguồn lượng tái tạo – Renewable Energy Source AC: Điện xoay chiều – Alternating Current DC: Điện chiều – Direct Current MTTF: Thời gian hư hỏng trung bình – Mean Time To Failure TDFR: Tần suất hư hỏng dựa thời gian hoạt động – Time-dependent Failure Rate MCS: Mô Monte Carlo – Monte Carlo Simulation XUNG ĐỘT LỢI ÍCH Nhóm tác giả xin cam đoan khơng có xung đột lợi ích cơng bố báo ĐĨNG GÓP CỦA TÁC GIẢ Bùi Minh Dương, Lê Duy Phúc, Nguyễn Thanh Hoan đưa ý tưởng viết bài, đóng góp diễn giải phương pháp thực hiện, kết mơ phỏng, phân tích, thảo luận nghiên cứu viết thảo Bành Đức Hồi, Huỳnh Cơng Phúc Nguyễn Việt Dũng tham gia hỗ trợ thu thập liệu, kiểm tra lại viết, đóng góp phần tổng quan kết luận viết Trần Nguyên Khang, Hoàng Minh Phúc Đoàn Ngọc Minh tham gia thu thập liệu, chạy kết mô kiểm tra lại tả, kết viết TÀI LIỆU THAM KHẢO Liu M, et al Reliability Evaluation of Large Scale Battery Energy Storage Systems IEEE Transaction on Smart Grid 2017;8(6):2733–2743 Available from: https://doi.org/10.1109/ TSG.2016.2536688 Hu P, Karki R, Billinton R Reliability evaluation of generating systems containing wind power and energy storage IET Gener Transm Distrib 2009;3(8):783–791 Available from: https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2008.0639 413 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(2):395-415 Bagen, Billinton R Incorporating well-being considerations in generating systems using energy storage IEEE Trans Energy Convers 2005;20(1):225–230 Available from: https://doi.org/ 10.1109/TEC.2004.842376 Bakirtzis AG A probabilistic method for the evaluation of the reliability of standalone wind energy systems IEEE Trans Energy Convers 1992;7(1):99–107 Available from: https://doi org/10.1109/60.124548 Manenti A, Abba A, Merati A, Savaresi SM, Geraci A A new BMS architecture based on cell redundancy IEEE Trans Ind Electron 2011;58(9):4314–4322 Available from: https://doi org/10.1109/TIE.2010.2095398 Jin F, Shin KG Pack sizing and reconfiguration for management of large-scale batteries Proc IEEE/ACM 3rd Int Conf Cyber Phys Syst, Beijing, China, Apr 2012;p 138–147 Available from: https://doi.org/10.1109/ICCPS.2012.22 Chen Y, et al Reliability evaluation of distribution systems with mobile energy storage systems IET Renewable Power Generation 2016;10(10):1562 –1569 Available from: https: //doi.org/10.1049/iet-rpg.2015.0608 Adefarati T, Bansal RC Reliability assessment of distribution system with the integration of renewable distributed generation Applied Energy, Vol 2017;185:158–171 Available from: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.10.087 Adefarati T, Bansal RC Reliability and economic assessment of a microgrid power system with the integration of renewable energy resources Applied Energy 2017;206:911–933 Available from: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.08.228 10 Adefarati T, Bansal RC Integration of renewable distributed generators into the distribution system: a review IET Renewable Power Generation 2016;10(7):873 –884 Available from: https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2015.0378 11 Belfkira R, Zhang L, Barakat G Optimal sizing study of hybrid wind/PV/diesel power generation unit Solar Energy 2011;85:100–110 Available from: https://doi.org/10.1016/j solener.2010.10.018 12 Li C Techno- economic feasibility study of autonomous hybrid wind/PV/battery power system for a household in Urumqi, China Energy 2013;55:263–272 Available from: https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.03.084 13 Priyanka P, Patidar NP, Nema RK A novel method for reliability assessment of autonomous PV-wind-storage system using probabilistic storage model Electrical Power and Energy Systems 2014;55:692–703 Available from: https://doi.org/10 1016/j.ijepes.2013.10.010 14 Sandelic M, Sangwongwanich A, Blaabjerg F Reliability evaluation of pv systems with integrated battery energy storage systems: DC-coupled and AC-coupled confiurations Electronics 2019;8(9):1059–1078 Available from: https://doi.org/10 3390/electronics8091059 15 Zhao JF, Oh UJ, Choi JS, Lee KY Probabilistic reliability evaluation on a power system considering wind energy 414 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 with energy storage systems in China IFAC PapersOnLine 2018;51(28):534–539 Available from: https://doi.org/10.1016/ j.ifacol.2018.11.758 Zhao JF, Oh UJ, Choi JS Power system reliability evaluation including capacity credit considering wind energy with energy storage systems in China IFAC PapersOnLine 2019;52(4):348– 353 Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.08 234 Escaleraa A, Prodanovića M, Castronuovob ED Analytical methodology for reliability assessment of distribution networks with energy storage in islanded and emergency-tie restoration modes Elect Power Energy Syst 2019;107:735– 744 Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.12 027 Yingying C, et al Reliability evaluation of distribution systems with mobile energy storage systems IET Renew Power Gener 2016;10(10):1562–1569 Available from: https://doi org/10.1049/iet-rpg.2015.0608 Chowdhury AA, Koval DO Power distribution system reliability IEEE Inc 2009;Available from: https://doi.org/10.1002/ 9780470459355 Billinton R, Allan RN Reliability evaluation of power systems Plenum Press, New York 1996;Available from: https://doi.org/ 10.1007/978-1-4899-1860-4 Hamoud GA Use of Markov models in assessing spare transformer requirements for distribution stations IEEE Trans Power Syst 2012;27(2):1098–1104 Available from: https://doi org/10.1109/TPWRS.2011.2177999 FIDES Group, FIDES Guide 2009, Issue A, Reliability Methodology for Electronic Systems 2009; Kim WW, et al Operation scheduling for an energy storage system considering reliability and aging Energy 2017;141:389–397 Available from: https://doi.org/10.1016/j energy.2017.09.091 Berndt D Maintenance-free batteries England: Wiley 1994; U.S DOD, Military Handbook MIL-HDBK-217 Notice 2, Reliability Prediction of Electronic Equipment Washington, DC 1995; Li W Risk assessment of power systems: methods and applications 2nd ed Piscataway, NJ, USA: IEEE Press 2014; Liu M, Li W, Wang C, Billinton R, Yu J Reliability evaluation of a tidal power generation system considering tidal current speeds IEEE Trans Power Syst 2016;31(4):3179–3788 Available from: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2473797 Infieon IGBT Modules;Available from: http://www.infieon com/cms/en/product/power/igbt/igbt-module/channel.html? channel= Dhople SV, Davoudi A, Domınguez-Garcia AD, Chapman PL A unified approach to reliability assessment of multiphase DC-DC converters in photovoltaic energy conversion systems IEEE Trans Power Electron 2012;27(2):739–751 Available from: https://doi.org/10.1109/TPEL.2010.2103329 Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 3(2):395-415 Research Article Open Access Full Text Article An assessment methodology on reliability of Aggregate Battery Energy Storage System considering dynamic operation Duong Bui Minh1 , Phuc Le Duy2,1,* , Hoan Nguyen Thanh2 , Khang Tran Nguyen2 , Phuc Hoang Minh2 , Phuc Huynh Cong2 , Minh Doan Ngoc2 , Hoai Banh Duc2 , Dung Viet Nguyen2 ABSTRACT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Nowadays, distributed generators in Microgrids (MG) are developed to exploit the clean and renewable energy from nature, such as solar irradiation, wind power, tidal wave, etc Accordingly, an Aggregate Battery Energy Storage System (ABESS) is implemented to achieve the stability and reliability of MG To be clearly decribed, the ABESS will play a main role as a power controller in supply-demand operation of MG In order to demonstrate significance and importance of ABESS in the MG, its operation reliability will be introduced in this paper The authors will use an analytical methodology based on Markov models to assess the operation reliability of the whole ABESS under dynamic operation cases According to dynamic operation cases of MG with the ABESS and Photovoltaic Generation System (PVS), the failure rate of the ABESS is different Simulations and test results are presented and discussed to prove that the operation reliability of the ABESS in the MG significantly depends on different dynamic operation along with the voltage dynamic and power loss Key words: Reliability Assessment, Aggregate Battery Energy Storage System, Microgrid, Failure Rate Institute of Engineering, Ho Chi Minh University of Technology (HUTECH), Vietnam Ho Chi Minh City Power Corporation, Vietnam Correspondence Phuc Le Duy, Ho Chi Minh City Power Corporation, Vietnam Institute of Engineering, Ho Chi Minh University of Technology (HUTECH), Vietnam Email: phucld@hcmpc.com.vn History • Received: 10-3-2020 • Accepted: 15-5-2020 ã Published: 16-8-2020 DOI : 10.32508/stdjet.v3i2.682 Copyright â VNU-HCM Press This is an openaccess article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International license Cite this article : Bui Minh D, Le Duy P, Nguyen Thanh H, Tran Nguyen K, Hoang Minh P, Huynh Cong P, Doan Ngoc M, Banh Duc H, Viet Nguyen D An assessment methodology on reliability of Aggregate Battery Energy Storage System considering dynamic operation Sci Tech Dev J – Engineering and Technology; 3(2):395-415 415 ... độ dao động điện áp suốt thời gian vận hành Khái quát lại, nghiên cứu đề xuất phương pháp dùng để đánh giá độ tin cậy hoạt động hệ thống ABESS cách có hệ thống có xem xét đến tượng dao động vận. .. đến đánh giá độ tin cậy hệ thống ABESS, số nhận định rút sau: (i) Việc đánh giá độ tin cậy thành phần hệ thống ABESS lưới điện MG điều kiện vận hành có dao động hồn tồn cần thiết (các tượng dao. .. hình Markov cho hệ thống ABESS lưới điện Microgrid xuất hiện tượng dao động vận hành trình bày Độ tin cậy tồn hệ thống ABESS đánh giá cách chia nhỏ thành hai hệ thống phụ, gồm hệ thống DC phục