Xác định vị trí và công suất nguồn trữ năng trong hệ thống điện sử dụng giải thuật Min-Cut cải tiến

Bài báo này thể hiện việc tìm vị trí và công suất tối ưu cho nguồn điện trữ năng trong quy hoạch phát triển điện, bao gồm quy hoạch mở rộng lưới điện truyền tải và quy hoạch mở rộng nguồn điện. Các nguồn năng lượng tái tạo ngày nay đang được phát triển trên thế giới để thay thế các nguồn năng lượng hóa thạch ngày càng cạn kiệt và gây ô nhiễm.

Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 Bài Nghiên cứu Open Access Full Text Article Xác định vị trí cơng suất nguồn trữ hệ thống điện sử dụng giải thuật Min-Cut cải tiến Đinh Ngọc Sang1,2,* , Dương Thanh Long3 , Trương Việt Anh2 , Nguyễn Thanh Thuận3 TÓM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Trường ĐH Kiến trúc Tp.HCM, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Bài báo thể việc tìm vị trí cơng suất tối ưu cho nguồn điện trữ quy hoạch phát triển điện, bao gồm quy hoạch mở rộng lưới điện truyền tải quy hoạch mở rộng nguồn điện Các nguồn lượng tái tạo ngày phát triển giới để thay nguồn lượng hóa thạch ngày cạn kiệt gây ô nhiễm Tuy nhiên, việc phát lượng loại nguồn lượng điều khiển theo chủ ý mà phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên Để khắc phục khiếm khuyết mà lượng tái tạo gây ra, hệ thống nguồn lưu điện nghiên cứu áp dụng Phát triển nguồn trữ để lưu trữ lượng giá rẻ cung cấp ngược lại cho hệ thống điện giá cao thị trường điện vấn đề ý gần Tuy vậy, chọn vị trí thích hợp để đặt nguồn trữ thách thức lớn Một số thuật toán nghiên cứu thời gian dài để tìm vị trí phù hợp quy hoạch nguồn, thuật toán heuristic sử dụng năm gần tính linh hoạt phạm vi ứng dụng rộng rãi chúng Các phương pháp heuristic, cải thiện theo thời gian để trở thành công cụ tìm kiếm ngày hiệu hơn, vấn đề rơi vào cực trị địa phương trình tìm kiếm, số lượng vịng lặp q lớn áp dụng cho hệ thống điện lớn, , nhà khoa học nghiên cứu khắc phục cho thuật tốn heuristic Bên cạnh đó, thuật tốn MFMC áp dụng để xác định TCSC để quản lý tắc nghẽn nhiều nhà nghiên cứu quan tâm cịn số hạn chế Thuật toán MFMC cải thiện hiệu để loại bỏ tắc nghẽn kết hợp với thuật toán heuristic báo kết mô kiểm tra để xác định vị trí cơng suất nguồn trữ hệ thống chuẩn 24 bus IEEE cho thấy tính khả thi phương pháp Từ khố: Nguồn trữ năng, quản lý tắc nghẽn, quy hoạch mở rộng lưới điện truyền tải, giải thuật mặt cắt tối thiểu Trường ĐH Công nghiệp Tp.HCM, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Liên hệ Đinh Ngọc Sang, Trường ĐH Kiến trúc Tp.HCM, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Email: sang.dinhngoc@uah.edu.vn Lịch sử • Ngày nhận: 11-9-2019 • Ngày chấp nhận: 16-12-2019 • Ngày đăng: 31-3-2020 DOI : 10.32508/stdjet.v3i1.587 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo công bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license GIỚI THIỆU Quy hoạch phát triển điện nguồn trữ Trong quy hoạch phát triển hệ thống điện có nhiều vấn đề giải để đạt một nhóm mục tiêu đặt tùy theo tốn nghiên cứu, tối ưu phần quan trọng quy hoạch Có số nhóm giải pháp quy hoạch quy hoạch mở rộng nguồn (GEP) phần quan trọng quy hoạch hệ thống điện song song với giải pháp quy hoạch mở rộng lưới điện truyền tải (TEP) 1,2 Xét góc độ quy hoạch dài hạn, TEP giải pháp cần thiết để giải tốn quy hoạch, khơng phải lúc TEP giải pháp tốt phát triển hệ thống nhằm mục tiêu giải tải, tắc nghẽn ổn định, độ tin cậy hệ thống điện Nhược điểm thường thấy giải pháp TEP chi phí cao đặc biệt bị giới hạn số lượng đường dây mở rộng trụ lắp lên trụ có sẵn phải đền bù giải tỏa phải xây đưởng dây Một số phương pháp tích cực hơn, tiết kiệm sử dụng để cải thiện hệ thống tái cấu trúc mạng điện , điều khiển trào lưu công suất thiết bị FACTS khơng thể khơng kể đến nhóm giải pháp GEP với vị trí nguồn mở rộng cơng nghệ hiệu 6,7 Tuy nhiên, phương pháp có ưu khuyết điểm phạm vi định, khơng phải phương pháp thay cho phương pháp khác Trong năm gần đây, nguồn lượng tái tạo liên kết với hệ thống điện điện gió, lượng mặt trời, … phát triển nhanh 6,7 , phổ cập rộng rãi số lượng lớn quốc gia giới Thời gian phát điện loại nguồn lượng không theo nhu cầu tiêu thụ điện mà theo điều kiện tự nhiên Điều dẫn đến có thời điểm nhu cầu điện thấp nguồn điện phát lên lưới điện có lúc nhu cầu phụ tải điện cao loại nguồn lại khơng thể sản xuất lượng Trích dẫn báo này: Sang D N, Long D T, Anh T V, Thuận N T Xác định vị trí cơng suất nguồn trữ hệ thống điện sử dụng giải thuật Min-Cut cải tiến Sci Tech Dev J - Eng Tech.; 3(1):339351 339 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 Để giải vấn đề bất hợp lý nêu trên, giải pháp sử dụng nguồn điện trữ ES, loại nguồn điện cần thiết để bơm lượng vào hệ thống điện khoảng thời gian định cần bổ sung lúc 8,9 Theo nguyên lý hoạt động, ES cung cấp lượng thời gian tải đỉnh tải gây để đảm bảo hệ thống điện hoạt động ổn định mà không cần nâng cấp hệ thống điện Ngồi ra, ES cịn nâng cao khả truyền tải hệ thống cách nâng công suất phát giúp cho hệ thống khơng giảm tắc nghẽn mà cịn giảm áp lực cho nguồn điện hữu, nâng cao hiệu vận hành, nâng độ tin cậy, nâng độ dự trữ ổn định hệ thống điện 10,11 Có nhiều cơng nghệ trữ sử dụng thương mại, loại batteries, loại thiết bị trữ phổ thông 10 , có số loại khác chủ yếu dung môi vật liệu sản xuất điện cực Các loại trữ khác công nghệ flywheels supercapacitors sử dụng vị trí cần thiết phải ổn định cơng suất thời gian ngắn Ngoài ra, loại trữ Pumped Hydro Compressed Air thường có cơng suất lớn trữ lượng cao nên dùng hệ thống điện tích cực Mỗi loại cơng nghệ trữ phục vụ cho mục đích điều kiện cụ thể phân loại Hình Như vậy, nhờ khả phân bố lại trào lưu công suất giảm tải cho hệ thống truyền tải điện, nguồn ES giải số khiếm khuyết quan trọng phát triển nguồn lượng tái tạo sinh nêu Tuy nhiên, vấn đề đặt quy hoạch GEP nguồn ES vị trí nguồn lắp đặt đâu hệ thống lưới điện công suất nguồn đạt hiệu Giải thuật MFMC Như nêu, vấn đề quan trọng quy hoạch toán tối ưu cần giải để đạt mục tiêu mong muốn Nhiều nghiên cứu quy hoạch hệ thống điện thời gian qua đưa giải thuật khác để giải toán tối ưu như: phương pháp tốn học có thuật tốn AC, DC; phương pháp heuristic có PSO, GA 2,12 Mỗi phương pháp có ưu khuyết điểm nhìn chung giới hạn số lượng mục tiêu có hạn kết hội tụ với tối ưu toàn cục toán phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm việc đặt gia số bước tính chọn thông tin đầu vào Các nghiên cứu cho thấy, dù điều kiện khối lượng tính tốn giải thuật khơng nhỏ, 340 áp dụng hệ thống điện lớn thời gian lần tính tốn tính ngày trở lên Từ năm đầu 2000s, giải thuật MFMC số nghiên cứu sử dụng hệ thống điện để xác định điểm tắc nghẽn hệ thống điện 13 , tìm vị trí đặt thiết bị điều khiển công suất phản kháng tối ưu 5,13 , nghiên cứu ràng buộc, độ tin cậy quy hoạch mở rộng hệ thống truyền tải điện 14,15 Ưu điểm giải thuật MFMC đơn giản đặc biệt tính tốn nhanh so với thuật toán tối ưu nêu nên nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Tuy nhiên, mặt cắt tối thiểu tìm tốn xác định vị trí nghẽn mạch, vị trí TCSC 5,13–15 tập hợp nhánh mà tổng khả truyền tải mặt cắt (tổng giới hạn nhiệt đường dây) bé mà chưa xét đến phân bố công suất hữu nhánh dây Trong đó, việc phân bố cơng suất hệ thống điện không phụ thuộc vào giới hạn nhiệt đường dây mà phụ thuộc vào tổng trở (một số đường dây có giới hạn nhiệt lớn phân bố công suất truyền tải lại nhỏ, ngược lại đường dây giới hạn nhiệt nhỏ lại mang dịng cơng suất lớn) Kết mặt cắt tối thiểu tìm không bao gồm đường dây bị tải đường dây truyền tải bị tải cần thiết phải xem xét để mở rộng loại bỏ nghẽn mạch Như vậy, khuyết điểm lớn giải thuật MFMC không xét đến phân bố công suất hệ thống điện tính tốn nên khơng áp dụng cho tốn có mục tiêu liên quan đến phân bố cơng suất, tốn tính tối ưu tổn thất điện thường sử dụng quy hoạch điện Chính vậy, báo nhiên cứu cải tiến giải thuật MFMC có xét đến trào lưu công suất hệ thống điện áp dụng vào tốn tối ưu tìm vị trí cơng suất nguồn ES đặt hệ thống điện 24bus IEEE-RTS PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC Giải thuật MFMC trước việc xác định vị trí TCSC để quản lý nghẽn mạch MFMC thuật toán Ford Fulkerson đề vào năm 1950s, theo xác định lát cắt có dung lượng nhỏ đồ thị vơ hướng, từ tìm điểm thắt cổ chai đồ thị Đến năm 1997, Mechtild Stoer Frank Wagner phát triển xây dựng thành giải thuật Min-Cut sử dụng chương trình máy tính 16 Đối với hệ thống truyền tải lưới điện, xét mơ hình điển hình từ tốn xác định vị trí TCSC để giải tắc nghẽn hệ thống truyền tải, lưu đồ giải thuật Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(1):339-351 Hình 1: Phân loại phạm vi sử dụng công nghệ nguồn điện trữ MFMC nghiên cứu Duong et al (2013) Trong đó: - [A] ma trận (n x n) tổng thông lượng (cụ thể công suất định mức đường dây truyền tải) truyền nút hệ thống n nút - n số lượng nút hệ thống - u, v ký hiệu nút u v - {s}, {t} tổ hợp đỉnh nguồn tải - S(i), T(i) mặt cắt thứ i hướng từ nguồn, tải - MC(i) tổ hợp phần tử tương ứng mincut bước cắt i - MF maxflow ∑ s j = ∑ as j , ∑ jt = ∑ a jt tổng thông lượng mặt cắt nguồn, tải mặt cắt thứ i Và j nhánh thuộc tập hợp mặt cắt thứ i Giải thuật MFMC cải tiến Như nêu, mặt cắt tối thiểu giải thuật MFMC trước mặt cắt nhỏ xét tổng công suất định mức nhánh, nguồn tổng công suất phụ tải qua mặt cắt mà chưa xét đến phân bố công suất truyền đường dây Việc dẫn đến q trình thực thi tốn xác định mục tiêu cịn thiếu sót Điển chọn đường dây mặt cắt tối thiểu để giải tốn tắc nghẽn bỏ qua đường dây bị tải lại không nằm mặt cắt tối thiểu Vì vậy, báo đề xuất cải tiến giải thuật MFMC cách bổ sung tính tốn trào lưu cơng suất tối ưu bước lưu đồ bổ sung hệ số phụ tải điều kiện bước cắt Cụ thể điều kiện để chọn nút thứ i đưa vào danh sách bị cắt bước cắt Cmax thay Dmax : Dmax = Cmax ( + Kmin ) tai Với Kmin = γ − PPdm γ hệ số tỷ trọng, thể mức độ tham gia yếu tố công suất phân bố nhánh Khi đưa hệ số Kmin vào giải thuật Hình 2, tùy theo hệ số tỷ trọng γ chọn lựa mà mức độ tham gia nhánh có có tỷ lệ phân bố công suất nhánh cao (tức công suất truyền nhánh lớn), đặc biệt tuyến đường dây bị tải, ưu tiên bổ sung vào mặt cắt tối thiểu Kết cuối cùng, mặt cắt tối thiểu tương ứng nút thắt cổ chai bao gồm nhánh bao gồm nhánh có cơng suất truyền tải lớn nhánh Sử dụng giải thuật MFMC cải tiến xác định vị trí cơng suất ES để cực tiểu chi phí đầu tư Công nghệ trữ nghiên cứu ứng dụng nhiều năm trước đây, nhiên sử dụng thương mại toán cần cân nhắc kỹ 341 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 Hình 2: Lưu đồ giải thuật MFMC cải tiến 342 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 đầu tư vốn đầu tư cho công nghệ trữ cịn cao 17 Xác định vị trí công suất lắp đặt nguồn ES để cực tiều chi phí đầu tư tốn tối ưu với hàm mục tiêu sau: Hàm mục tiêu (1) minimize CT = ∑i CiT +CREE Ở đây: - CiT chi phí phát điện nguồn thứ i, tính: (2) CiT = ∑i∈G ci (t).Ai (t) - CREE vốn đầu tư nguồn trữ năng, tính: CREE = ∑i∈Gre Pire cre +C0 (3) - Thỏa mãn Các điều kiện ràng buộc: ( ) PGi − PDi − ∑ j∈bus ViV j Gi j cos δi j + Bi j sin δi j = (4) ) ( QGi − QDi − ∑ j∈bus ViV j Gi j sin δi j + Bi j cos δi j = (5) ≤ V max Vi∈bus (6) i∈bus ≤ Vi∈bus max Si∈branch ≤ Si∈branch (7) Trong đó: ci (t)– Chi phí phát điện nguồn điện i thời gian t Ai (t)– Năng lượng phát nguồn điện i thời gian t t – khoảng thời gian chu kỳ đánh giá Pire – Công suất đặt ES thứ i cre – Suất đầu tư ES C0 – Chi phí đầu tư ES khơng phụ thuộc PGi , QGi , PDi , QDi – Công suất nguồn tải nút i δi j – Độ lệch góc điện áp nút i j , V max – Điện áp tối thiểu cực đại nút i Vi∈bus i∈bus max Si∈branch – Công suất cực đại cho phép nhánh thứ i Áp dụng giải thuật MFMC cải tiến xác định vị trí cơng suất ES Có nhiều phương pháp để giải toán tối ưu (1) phương pháp toán học phương pháp metaheuristic 12 , phương pháp có ưu nhược điểm việc tìm cực trị tồn cục nhanh phương pháp vấn đề nhà khoa học quan tâm nghiên cứu, đặc biệt hệ thống điện lớn Áp dụng giải thuật MFMC cải tiến toán tối ưu giới hạn đáng kể khơng gian tìm kiếm giúp việc tìm cực trị tồn cục nhanh hơn, bước xác định vị trí cơng suất ES thực sau: Bước 1: Chạy phân bố công suất nhánh hệ thống điện (có thể phần mềm Matpower 6.0 nêu trên) Bước 2: Tìm mặt cắt tối thiểu giải thuận MFMC cải tiến trình bày lưu đồ Hình Bước 3: Xác định khơng gian tìm kiếm việc giới hạn vị trí đặt nguồn ES nút phụ tải thuộc nhánh mặt cắt tối thiểu xác định bước Bước 4: Giải tốn tối ưu với hàm mục tiêu (1) khơng gian tìm kiếm giới hạn bước ràng buộc nêu mục Hàm mục tiêu Bước 5: Kết tốn vị trí công suất ES tương ứng với vốn đầu tư thấp THỬ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ So sánh MFMC truyền thống cải tiến hệ thống 24 bus IEEE Khảo sát hệ thống điện 24 bus IEEE RTS cho Hình 18 , cho phụ tải hệ thống tăng dần tất nút nhận thấy phụ tải tăng đến 20% hệ thống bắt đầu bị nghẽn mạch nhánh 610 cơng suất phụ tải đến 40% hệ thống tắc nghẽn thêm nhánh thứ nhánh 11-13 Giả sử phụ tải hệ thống 1,35 lần so với chuẩn RTS 19 , liệu phụ tải Bảng Khi đó, nêu hệ thống tải nhánh 6-10 Sử dụng giải thuật MFMC truyền thống cải tiến (γ =175), nhận kết mặt cắt tối thiểu qua nhánh cho Bảng Phân bố công suất (bằng phầm mềm Matpower 6.0) hệ thống (xem Bảng 3) nhận kết nhánh 8-9 8-10 mặt cắt tối thiểu theo giải thuật truyền thống non tải (55% 42%), nhánh 6-10 tải 111% lại bị bỏ sót Tuy nhiên, theo MFMC cải tiến nhánh tải 610 lại cập nhật mặt cắt tối thiểu, nút thắt cổ chai hệ thống cần xem xét để cải thiện hệ thống tốt 15 Xác định vị trí cơng suất ES hệ thống 24 bus IEEE Tiếp tục khảo sát hệ thống điện 24 bus IEEE trình bày mục 1, theo hệ thống bị tắc nghẽn Bài tốn đặt xác định vị trí công suất lắp đặt nguồn ES để giải nghẽn mạch vốn đầu tư hiệu Năm bước theo nội dung Áp dụng giải thuật MFMC cải tiến xác định vị trí cơng suất ES nêu triển khai thực hiện, bước thể mục So sánh MFMC truyền thống cải tiến hệ thống 24 bus IEEE với kết mặt cắt tối thiểu thể Bảng phân bố công suất nhánh cho Bảng Bước giới hạn khơng gian tìm kiếm xác định nguồn ES lắp đặt vị trí nút phụ tải thuộc nhánh mặt cắt tối thiểu tìm tử giải thuật MFMC cải tiến nút 343 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(1):339-351 Hình 3: Hệ thống 24 bus IEEE-RTS 344 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 Bảng 1: Công suất phụ tải tăng 35% Bus Pd (MW) Qd (MVar) Bus Pd (MW) Qd (MVar) 145,8 29,7 10 263,25 54 130,95 27 13 357,75 72,9 243 49,95 14 261,9 52,65 99,9 20,25 15 427,95 86,4 95,85 18,9 16 135 27 183,6 37,8 18 449,55 91,8 168,75 33,75 19 244,35 49,95 230,85 47,25 20 172,8 35,1 236,25 48,6 Bảng 2: Mặt cắt tối thiểu giải thuật MFMC Giải thuật MFMC Truyền thống Cải tiến Kết mặt cắt tối thiểu qua nhánh 8-9 8-10 2-4 2-6 4-9 6-10 Bảng 3: Công suất truyển tải nhánh min-cut Nhánh thuộc mặt cắt tối thiểu 2-4 2-6 4-9 6-10 8-9 8-10 Công suất truyền tải 30% 25% 51% 111% 55% 42% Bước 4: giải toán tối ưu (1) phân bố công suất AC tương ứng với tải đỉnh vị trí nguồn ES đặt nút Cho công suất nguồn ES biến thiên tăng dần ứng với bước tính tốn 10 MW Bước 5: kết tính tốn ES có cơng suất 40 MW đặt nút hệ thống có vốn đầu tư thấp Kiểm chứng phân bố công suất AC Xét toán tổng quát hệ thống điện 24 bus IEEE nêu trên, khơng gian tìm kiếm không giới hạn nên đặt nguồn ES lên nút hệ thống cho công suất biến thiên từ 10 MW đến 100 MW so sánh vốn đầu tư từ trường hợp để xác định vị trí cơng suất ES thấp nhất, tương ứng với tốn có 240 trường hợp cần tính toán Sử dụng phần mềm Matpower 6.0 chạy Matlab 2018 áp dụng ràng buộc (6) để phân bố công suất nhánh cho 240 trường hợp, kết phân bố công suất thể theo dạng Hình và Hình 6, theo đó: - Dạng (ES đặt nút Hình 4): tắc nghẽn hệ thống thể qua biểu thức ràng buộc (7) có xu hướng giảm dần đến cơng suất nguồn ES đạt từ 100 MW trở lên tắc nghẽn giải - Dạng (ES đặt nút 3-24 ngoại trừ nút Hình 5): phân bố công suất hệ thống gần thay đổi không đáng kể nên giải tắc nghẽn ràng buộc biểu thức (7) vi phạm - Dạng (ES đặt nút Hình 6): phân bố công suất nhánh tải giảm nhanh có nguồn ES đặt hệ thống Kết sau lần thay đổi công suất tương ứng với cơng suất nguồn ES 40 MW tắc nghẽn giải Kết phân tích thể Bảng 4, theo biểu thức (3) cho thấy trường hợp có vốn đầu tư thấp nguồn ES đặt nút có cơng suất lắp đặt 40 MW phù hợp với kết giải tốn có ứng dụng MFMC cải tiến nêu nội dung 345 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(1):339-351 Hình 4: Thay đổi cơng suất ES đặt nút Hình 5: Thay đổi cơng suất ES đặt nút 16 346 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 3(1):339-351 Hình 6: Thay đổi cơng suất ES đặt nút ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ VÀ THẢO LUẬN Để đánh giá hiệu việc đầu tư xây dựng nguồn trữ năng, trước hết cần xác định hiệu ES mang lại Lợi ích lắp đặt nguồn đến cho hệ thống điện có nhiều góc độ: lợi ích nâng cao độ tin cậy độ ổn định hệ thống điện, lợi ích giảm áp lực cung cấp điện cho thị trường điện, lợi ích nâng cao hiệu vận hành hệ thống điện nhờ san phụ tải điện Tuy nhiên, lợi ích trước mắt cần xét đến hiệu việc đầu tư tài để xây dựng ES thị trường điện Việc đánh giá hiệu tài nhiều số cần phân tích, giá trị rịng NPV, suất thu hồi nội IRR, thời gian hoàn vốn t p , … 20 , xét đơn giản sử dụng số thời gian thu hồi vốn đầu tư xem xét báo tính từ công thức (10) sau (10) ∑tn=0 In = ∑n=0 NNTn Ở đây: ∑tn=0 In = C31 tổng vốn đầu tư, xem (5) Giả sử lợi nhuận ròng năm năm n: (11) NNTn = ∑i Bi −C32 −C33 Khi đó, thời gian hồn vốn là: = C31 NT Tn = C31 ∑B −C −C i I 3 (12) Trong đó: Bi - Lợi ích thu thứ i từ việc phát điện nguồn C31 , C32 , C33 - Các chi phí, xem (5), (6), (7) Trường hợp chưa lắp đặt ES, hệ thống tắc nghẽn phải cắt giảm công suất phụ tải phù hợp để giảm tải cho đường dây tải Cụ thể để giảm tải cho nhánh 4-6, lượng công suất phải cắt giảm tối thiểu nút khoảng 40 MW (tương ứng 20% phụ tải đỉnh) Theo đồ thị phụ tải đỉnh ngày hệ thống IEEE RTS 19 Hình 7, thời gian phụ tải phải cắt giảm vào mùa đông 15 giờ/ngày (8-22 h), mùa hè 15 giờ/ngày (9-23 h) mùa thu mùa xuân 16 giờ/ngày (823h) Kết tổng thời gian công suất phụ tải bị cắt giảm năm là: Tout = (15+15+16+16) giờ/ngày x 91,25/ngày/mùa = 5.657 giờ/năm Và tương ứng năm lượng điện bị sa thải là: Aout =40 MW x 5.657 giờ/năm x 70%= 158 triệu kWh/năm Giả sử có 50% số phụ tải quan chấp nhận mua điện giá thị trường đỉnh tải tương ứng 79 triệu kWh/năm Khi lắp đặt ES để cung cấp cho phụ tải Nếu lấy giá điện theo thị trường điện cao điểm giá thấp c = 98,8 $/MWh 21 doanh thu từ nguồn ES triệu $/năm Trong đó, chi phí quản lý vận hành ES bình quân gần $/MWh 18 tương ứng gần 158 ngàn $, kết lợi nhuận 6,8 triệu $/năm 347 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 Bảng 4: Điều kiện nghẽn mạch theo kết phân bố công suất Cơng suất ES (MW) Vị trí lắp đặt ES (nút) 3-24 (trừ nút 6) 10 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn 20 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn 30 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn 40 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 50 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 60 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 70 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 80 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 90 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt 100 đạt tắc nghẽn đạt Hình 7: Biểu đồ đỉnh tải ngày mùa Ngồi ra, chi phí đầu tư cho ES khoảng 200 - 500 ngàn $/MW 21 , ES 40MW đầu tư trung bình - 20 triệu $, tính thời gian hoàn vốn từ t p = - năm hồn tồn đầu tư mang lại lợi nhuận cho nhà đầu tư Ngoài ra, tương lai công nghệ vật liệu sản xuất nguồn trữ ngày phát triển giá thành sản xuất ngày cạnh tranh hiệu đầu tư nâng lên 22 KẾT LUẬN Quy hoạch mở rộng hệ thống điện ln tốn nhà hoạch định chiến lược 348 nhà khoa học quan tâm tính chất quan trọng hiệu việc, đặc biệt thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ làm thay đổi chất lẫn thời gian không gian việc thực thi sách Nguồn lượng tái tạo loại nguồn phân tán khác kết hợp phát triển nhằm cải thiện quy hoạch TEP nhà khoa học quan tâm Bài toán ứng dụng ES hệ thống điện đặt giải pháp cải thiện quy hoạch hệ thống điện, kéo dài thời điểm phải đầu tư mở rộng hệ thống Điều không mang lại lợi ích tài mà cịn có tác dụng san phủ tải thời điểm tải Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 đỉnh thời gian thấp điểm phụ tải giúp việc vận hành hệ thống điện hiệu hơn, giúp khai thác tối đa loại nguồn lượng tái tạo khác lượng gió mặt trời, hiệu mặt xã hội tốt Trong báo xem xét giải thuật MFMC truyền thống cải tiến rõ nét nhằm khắc phục khiếm khuyết ứng dụng toán giải tắc nghẽn hệ thống điện quy hoạch Theo áp dụng kèm với tốn tối ưu xác định vị trí lựa chọn công suất nguồn ES cần lắp đặt hệ thống điện 24 bus IEEE RTS phù hợp với phương pháp AC thường sử dụng quy hoạch nguồn trước Kết tính tốn lựa chọn vị trí cơng suất kiểm tra tính tốn lại nhiều bước phần mềm Matpower 6.0 kết luận việc sử dụng giải thuật MFMC cải tiến để chọn vị trí cơng suất ES hồn tồn phù hợp DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ES (energy storage): Nguồn trữ TEP (transmission expansion planning): Quy hoạch mở rộng lưới điện truyền tải GEP (generation expansion planning): Quy hoạch mở rộng nguồn điện MFMC (Max-Flow-Min-Cut): phương pháp mặt cắt tối thiểu TCSC (thyristor controlled series compensation): Thiết bị điều khiển điện kháng đường dây FACTS (flexible alternating current transmission system): Thiết bị điểu khiển thông số vận hành hệ thống điện DC: Điện chiều AC: Điện xoay chiều GA (genetic algorithm): Thuật toán gen PSO (particle swarm optimization): Thuật toán bầy đàn NPV (net present value): Lợi nhận IRR (internal rate of return): Suất thu hồi nội XUNG ĐỘT LỢI ÍCH Nhóm tác giả xin cam đoan khơng có xung đột lợi ích cơng bố báo ĐĨNG GĨP CỦA CÁC TÁC GIẢ Trương Việt Anh tham gia vào việc đưa ý tưởng viết Đinh Ngọc Sang triển khai ý tưởng, nghiên cứu xây dựng phương pháp, thuật toán để thực nghiệm viết báo Dương Thanh Long đóng góp giải thích liệu kiểm tra lại viết Nguyễn Thanh Thuận tham gia thu thập liệu TÀI LIỆU THAM KHẢO Mahdavi M, Monsef H Review of Static Transmission Expansion Planning Journal of Electrical and Control Engineering 2011;1(1):11 Lumbreras S, Ramos A The new challenges to transmission expansion planning Survey of recent practice and literature review Electric Power Systems Research 2016;134:19–29 Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.10.013 Lee C, Ng SK, Zhong J, Wu FF Transmission Expansion Planning From Past to Future Proc Power Systems Conf Expo 2006;PSCE 06(3):257–265 Available from: https://doi.org/10 1109/PSCE.2006.296317 Ilic M, Galiana F, Fink L Power Systems Restructuring: Engineering and Economics New York: Springer Science & Business Media, LLC 2013; Duong LT, Yao GJ, Nguyen LT, Guo ZW Enhancing Total Transfer Capability via Optimal Location of TCSC in Deregulated Electricity Market AETA 2013: Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences 2013;p 47–56 Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-41968-3_6 Herbert GMJ, Iniyan S, SESvalsan E, Rajapandiand S A review of wind energy technologies Renewable and Sustainable Energy Reviews 2007;11(6):1117–1145 Available from: https://doi.org/10.1016/j.rser.2005.08.004 Solangi KH, Islam MR, Saidur R, Rahim NA, Fayaz H A review on global solar energy policy Renewable and Sustainable Energy Reviews 2011;15(4):2149–2163 Available from: https://doi org/10.1016/j.rser.2011.01.007 Akinyele D, Rayudu R Review of energy storage technologies for sustainable power networks Sustainable Energy Technologies and Assessments 2014;8:74–91 Available from: https://doi.org/10.1016/j.seta.2014.07.004 Makansi J, Abboud J Energy Storage: the missing link in the electricity value chain-An ESC White Paper, Energy Storage Counc 2002;p 1–23 10 Dunn B, Kamath H, Tarascon JM Electrical Energy Storage for the Grid: A Battery of Choices Science 2011;334:928– 935 PMID: 22096188 Available from: https://doi.org/10.1126/ science.1212741 11 Hadjipaschalis L, Poullikkas A, Efthimiou V Overview of current and future energy storage technologies for electric power applications Renewable and Sustainable Energy Reviews 2009;13(6-7):1513–1522 Available from: https://doi org/10.1016/j.rser.2008.09.028 12 Hemmati R, Hooshmand RA, Khodabakhshian A Comprehensive review of generation and transmission expansion planning The Institution of Engineering and Technology 2013;7(9):955 –964 Available from: https://doi.org/10.1049/ iet-gtd.2013.0031 13 Duong LT, Yao J, Truong VA Optimal placement of TCSC based on min-cut algorithm for congestion management in deregulated electricity market Journal of Electrical Engineering and Technology (IJEET) 2012;3(1) 14 Tran T, Choi J, Park JK, Moon SI, El-Keib AA A fuzzy branch and bound-based transmission system expansion planning considering ambiguities IEEE Power Engineering Society General Meeting 2004; 15 Choi JS, Tran TT, Kang SR, Jeon DH, Lee CH, Billinton R, et al A study on the optimal reliability criteria decision for a transmission system expansion planning IEEE Power Engineering Society General Meeting 2004; 16 Stoer M, Wagner F A Simple Min-Cut Algorithm Journal of the ACM 1997;44(4):585–591 Available from: https://doi.org/ 10.1145/263867.263872 17 Teleke S Energy Storage Overview: Applications, Technologies and Economical Evaluation White Paper, Quanta Technology 2011;p 1–11 18 ”IEEE Reliability Test System,” IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems 1979;PAS-98(6):2047–2054 Available from: https://doi.org/10.1109/TPAS.1979.319398 349 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 3(1):339-351 19 The IEEE Reliability Test System - 1996 IEEE Transactions on Power Systems 1999;14(3):1010–1020 Available from: https: //doi.org/10.1109/59.780914 20 Rosenzweig VV, Volarević H Creation of Optimal Performance of an Investment Project International Conference on Operational Research 2010;13:1–11 21 Krishnan V, Das T Optimal allocation of energy storage in a co-optimized electricity market: Benefits assessment and 350 deriving indicators for economic storage ventures Energy 2015;81:175–188 Available from: https://doi.org/10.1016/j energy.2014.12.016 22 Schmidt O, Hawkes A, Gambhir A, Staffell I The future cost of electrical energy storage based on experience rates Nature Energy Analysis 2017;2 Available from: https://doi.org/ 10.1038/nenergy.2017.110 Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 3(1):339-351 Research Article Open Access Full Text Article Determine the location and capacity of energy storage in the power system using the improved Min-Cut algorithm Ngoc Sang Dinh1,2,* , Thanh Long Duong3 , Viet Anh Truong2 , Thanh Thuan Nguyen3 ABSTRACT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Urban Infrastructure Engineering Faculty, University of Architecture Hochiminh City, District 3, Hochiminh City, Vietnam This paper aims to exhibit of optimal location and capacity of energy storage (ES) in electricity development planning, including transmission expansion planning (TEP) and generation expansion planning (GEP) Renewable energy sources are being developed in the world in order to replace the increasingly exhausting and polluting fossil energy sources However, the energy generation of these types cannot be intentionally controlled but depends on natural conditions To support the defects that renewable energy causes, energy storage systems have been studied and applied Developing energy storage to charge cheap energy and provide higher prices in the electricity market is one of the issues that have being attention recently Although choosing the proper location to place is a great challenge A number of algorithms have been researched for a long time to find suitable locations for GEP; heuristic algorithms have been used in recent years because of their flexibility and wide range The heuristic approaches, although being varied over time to become more and more effective search engines, but the problem is withheld into local extremes during searching, the number of too many loops when applied to large network systems, , are still being researched and overcome by scientists for heuristic algorithms On the other hand, the Max-FlowMin-Cut (MFMC) algorithm has been applied to determine thyristor controlled series compensation (TCSC) to manage congestion that also has been of interest to many researchers but it has some limitations The MFMC algorithm will be improved more effectively to eliminate congestion collaborate with a heuristic in the paper, and the simulation results tested to determine the position and power of ES on the 24 bus IEEE system showed the algorithm's feasibility Key words: Energy storage, congestion management, transmission expansion planning, min-cut algorithm Electrical-Electronic Engineering Department, University of Technology and Education Hochiminh City, Thu Duc District, Hochiminh City, Vietnam Electrical Technology Department, Industrial University of Hochiminh City, Govap District, Hochiminh City, Vietnam Correspondence Ngoc Sang Dinh, Urban Infrastructure Engineering Faculty, University of Architecture Hochiminh City, District 3, Hochiminh City, Vietnam Electrical-Electronic Engineering Department, University of Technology and Education Hochiminh City, Thu Duc District, Hochiminh City, Vietnam Email: sang.dinhngoc@uah.edu.vn History • Received: 11-9-2019 • Accepted: 16-12-2019 • Published: 31-3-2020 DOI : 10.32508/stdjet.v3i1.587 Cite this article : Sang Dinh N, Long Duong T, Anh Truong V, Thuan Nguyen T Determine the location and capacity of energy storage in the power system using the improved Min-Cut algorithm Sci Tech Dev J – Engineering and Technology; 3(1):339-351 351 ... cứu cải tiến giải thuật MFMC có xét đến trào lưu công suất hệ thống điện áp dụng vào tốn tối ưu tìm vị trí cơng suất nguồn ES đặt hệ thống điện 24bus IEEE-RTS PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC Giải thuật MFMC... để cải thiện hệ thống tốt 15 Xác định vị trí cơng suất ES hệ thống 24 bus IEEE Tiếp tục khảo sát hệ thống điện 24 bus IEEE trình bày mục 1, theo hệ thống bị tắc nghẽn Bài tốn đặt xác định vị trí. .. có cơng suất truyền tải lớn nhánh Sử dụng giải thuật MFMC cải tiến xác định vị trí cơng suất ES để cực tiểu chi phí đầu tư Công nghệ trữ nghiên cứu ứng dụng nhiều năm trước đây, nhiên sử dụng thương