Tối ưu hóa dung lượng cho hệ thống các nguồn năng lượng tái tạo sử dụng phần mềm homer

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2019 KỸ THUẬT ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TỐI ƯU HÓA DUNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO SỬ DỤNG PHẦN MỀM HOMER NGUYỄN HỮU TRÍ chay832003@gmail.com NGUYỄN HỮU TRÍ Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Hồi Thu - Chun ngành: Kỹ thuật điện Bộ mơn: Hệ thống điện Viện: Điện CB170190 HÀ NỘI, 11/2019 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Tối ưu hóa dung lượng cho hệ thống nguồn lượng tái tạo sử dụng phần mềm HOMER NGUYỄN HỮU TRÍ chay832003@gmail.com Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Hoài Thu Bộ môn: Hệ thống điện Chữ ký GVHD Viện: Điện HÀ NỘI, 11/2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Nội dung luận văn với tên đề tài đăng ký phê duyệt theo định số: 2851/QĐĐHBK-ĐT-SĐH ngày 05/10/2018 Hiệu trưởng trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Hà Nội, ngày tháng 11 năm 2019 Học viên Nguyễn Hữu Trí MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG iv DANH MỤC CÁC HÌNH v CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 1.1 Định nghĩa lượng tái tạo 1.2 Phân loại nguồn lượng tái tạo 1.2.1 Năng lượng mặt trời 1.2.2 Năng lượng địa nhiệt 1.2.3 Năng lượng thủy triều 1.2.4 Năng lượng gió 1.2.5 Năng lượng sinh khối 1.2.6 Nhiên liệu sinh học 1.3 Vai trò lượng tái tạo 1.4 Thuận lợi khó khăn cho phát triển lượng tái tạo 1.4.1 Thuận lợi 1.4.2 Khó khăn 11 1.5 Tiềm phát triển lượng tái tạo Việt Nam 12 1.5.1 Năng lượng mặt trời 12 1.5.2 Năng lượng gió 17 1.6.Đặt vấn đề 19 CHƯƠNG MƠ HÌNH BÀI TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 22 2.1 Mô hình hệ thống nghiên cứu 22 2.1.1 Tấm pin quang điện (PV) 23 2.1.2 Tua bin gió (WT) 24 2.1.3 Pin lưu trữ (BATT) chuyển đổi (CONV) 26 2.1.3 Máy phát điện Diesel: 27 2.2 Bài toán tối ưu dung lượng cho hệ thống hỗn hợp lượng tái tạo 27 i 2.2.1 Hàm mục tiêu 27 2.2.2 Ràng buộc 30 CHƯƠNG GIỚI THIỆU PHẦN MỀM HOMER 31 3.1 Giới thiệu phần mềm HOMER 31 3.1.1 Sử dụng HOMER 31 3.1.2 Cách hoạt động HOMER 32 3.1.3 Mô 32 3.1.4 Tối ưu hóa 33 3.1.5 Phân tích độ nhạy 33 3.1.6 Phân tích mơ phỏng, tối ưu hóa độ nhạy 33 3.2 Cách nhập số liệu 34 CHƯƠNG KẾT QUẢ TÍNH TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CUNG CẤP CHO PHỤ TẢI KHU VỰC CHƯƠNG MỸ, HÀ NỘI SỬ DỤNG PHẦN MỀM HOMER 35 4.1 Hệ thống liệu đầu vào 35 4.1.1 Thông số phụ tải 35 4.1.2 Thơng số gió 37 4.1.3 Thông số mặt trời 38 4.1.4 Thông số pin lưu trữ 39 4.1.5 Thông số chuyển đổi: 39 4.1.6 Thông số máy phát diesel: 39 4.2 Hệ thống lượng tái tạo độc lập không nối lưới 40 4.2.1 Hệ thống cấp điện cho phụ tải sinh hoạt 40 4.2.2 Phân tích độ nhạy xét tính bất định 49 4.2.3 Hệ thống cấp điện cho phụ tải công nghiệp 52 4.3 Hệ thống lượng tái tạo đấu nối vào Hệ thống điện 54 4.3.1 Hệ thống cấp điện cho phụ tải sinh hoạt 54 4.3.2 Hệ thống cấp điện cho phụ tải công nghiệp 55 CHƯƠNG KẾT LUẬN CHUNG 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT HOMER: Hybrid Optimization Model for Electric Renewable: tên phần mềm tối ưu hóa lai nhiều thiết bị tái tạo điện BATT: Battery: pin lưu trữ CONV: Bộ chuyển đổi PV: Tấm pin quang điện WT: Tua bin gió NPC: Chi phí rịng iii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Cơ cấu nguồn điện Việt Nam tính đến 31/12/2016 11 Bảng 1.2 Tiềm năng lượng gió Việt Nam độ cao 65m 19 Bảng 4.1 Thông số phụ tải ngày điển hình cho phụ tải sinh hoạt lộ đường dây huyện Chương Mỹ (Hà Nội) 35 Bảng 4.2 Thông số phụ tải ngày điển hình cho phụ tải công nghiệp lộ đường dây huyện Chương Mỹ (Hà Nội) 36 Bảng 4.3 Thông số tua bin gió 37 Bảng 4.4 Thơng số tốc độ gió năm thị trấn Chúc Sơn, Chương Mỹ, Hà Nội 37 Bảng 4.5 Thông số pin quang điện mẫu 38 Bảng 4.6 Thông số lượng xạ năm thị trấn Chúc Sơn, Chương Mỹ, Hà Nội38 Bảng 4.7 Thông số pin lưu trữ 39 Bảng 4.8 Thông số chuyển đổi 39 Bảng 4.9 Thông số máy phát diesel 39 Bảng 4.10 Các thành phần có mặt kịch 40 Bảng 4.11 Kết tính tốn mơ hình kịch 45 Bảng 4.12 Kết tính tốn mơ hình kịch 46 Bảng 4.13 Kết tính tốn mơ hình kịch 47 Bảng 4.14 Kết tính tốn mơ hình kịch 48 Bảng 4.15 Tổng hợp kết kịch độc lập không nối lưới 48 Bảng 4.16 Kết tính tốn độ nhạy chi phí đầu tư PV giảm 49 Bảng 4.17 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(2) 50 Bảng 4.18 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(3) 51 Bảng 4.19 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(5) 52 Bảng 4.20 Tổng hợp kết kịch độc lập không nối lưới trường hợp phụ tải công nghiệp 53 Bảng 4.21 Các thành phần có mặt kịch 54 Bảng 4.22 Tổng hợp kết kịch có nối lưới với phụ tải sinh hoạt 54 Bảng 4.23 Kết phân tích độ nhạy thay đổi giá mua bán điện 55 Bảng 4.24 Tổng hợp kết kịch có nối lưới trường hợp phụ tải cơng nghiệp 56 iv DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Năng lượng tái tạo Hình 1.2 Năng lượng mặt trời Hình 1.3 Quá trình khai thác lượng địa nhiệt Hình 1.4 Khai thác lượng thủy triều Hình 1.5 Khai thác lượng gió Hình 1.6 Năng lượng sinh khối Hình 1.7 Nhiên liệu sinh học Hình 1.8 Tỷ trọng nguồn điện Việt Nam tính đến 31/12/2016 11 Hình 1.9 Bản đồ xạ mặt trời Việt Nam (kWh/m2) 16 Hình 1.10 Tiềm điện gió Việt Nam (W/m2) 18 Hình 2.1 Mơ hình hệ thống nối lưới (a) làm việc độc lập (b) 22 Hình 2.2 Tấm pin quang điện trang trại 23 Hình 2.3 Tấm pin quang điện lắp cho hộ gia đình 23 Hình 2.4 Tua bin gió đất liền 24 Hình 2.5 Tua bin gió ngồi khơi 25 Hình 2.6 Đặc tính cơng suất phát tua bin theo vận tốc gió 26 Hình 2.7 Pin lưu trữ lượng công suất nhỏ 27 Hình 2.8 Hệ thống pin lưu trữ lượng lớn 27 Hình 4.1 Đồ thị phụ tải ngày điển hình cho phụ tải sinh hoạt lộ đường dây huyện Chương Mỹ (Hà Nội) 36 Hình 4.2 Đồ thị phụ tải ngày điển hình cho phụ tải cơng nghiệp lộ đường dây huyện Chương Mỹ (Hà Nội) 37 Hình 4.3 Biểu đồ vận tốc gió năm thị trấn Chúc Sơn, Chương Mỹ, Hà Nội 38 Hình 4.4 Biểu đồ lượng xạ năm thị trấn Chúc Sơn, Chương Mỹ 39 Hình 4.5 Mơ hình kịch 40 Hình 4.6 Giao diện phần mềm HOMER 41 Hình 4.7 Lấy liệu thơng số vận tốc gió xạ mặt trời từ NASA 41 Hình 4.8 Nhập thơng số phụ tải theo đồ thị phụ tải ngày 42 Hình 4.9 Thêm nguồn lượng tái tạo PV 42 Hình 4.10 Thêm Bộ chuyển đổi (Converter) 43 v Hình 4.11 Thêm Hệ thống pin lưu trữ 43 Hình 4.12 Nhập thơng số tổng xạ ngày khu vực lắp đặt PV 44 Hình 4.13 Tính tốn kết tối ưu 45 Hình 4.14 Mơ hình kịch 46 Hình 4.15 Mơ hình kịch 47 Hình 4.16 Mơ hình kịch 48 Hình 4.17 Độ nhạy giảm chi phí đầu tư PV 50 Hình 4.18 Độ nhạy tăng giá dầu diesel 51 Hình 4.19 Mơ hình kịch hệ thống có nối lưới .54 vi CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 1.1 Định nghĩa lượng tái tạo Năng lượng tái tạo hay gọi lượng tái sinh Hiểu cách nôm na, lượng tái tạo nguồn lượng vô hạn, liên tục, có khả tái sinh như: lượng mặt trời, gió, mưa, thủy triều, sóng địa nhiệt Nguyên tắc việc sử dụng lượng tái sinh tách phần lượng từ quy trình diễn biến liên tục mơi trường đưa vào sử dụng kỹ thuật Các quy trình thường thúc đẩy đặc biệt từ mặt trời Năng lượng tái tạo thay nguồn nhiên liệu truyền thống lĩnh vực gồm: phát điện, đun nước nóng, nhiên liệu động hệ thống điện độc lập nông thôn Hiện nay, bối cảnh nhu cầu lượng ngày tăng, nguồn lượng hóa thạch dần cạn kiệt dẫn đến nguy thiếu hụt nguồn cung lượng tương lai gần Mặt khác, nguồn lượng hóa thạch tác nhân gây tình trạng nhiễm mơi trường tồn cầu Tuy nhiên, toàn cầu, lượng tái tạo sử dụng chiếm 16%, ỏi so với tiềm thực tế Năng lượng tái tạo sử dụng chủ yếu để ứng dụng vào ngành điện [1] Năng lượng vơ hạn có hai nghĩa:  Năng lượng tồn nhiều đến mức mà trở nên cạn kiệt sử dụng người Ví dụ: Năng lượng mặt trời  Năng lượng tự tái tạo thời gian ngắn liên tục quy trình diễn tiến thời gian dài trái đất Ví dụ: lượng sinh khối Hình 4.14 Mơ hình kịch Thao tác tương tự mơ hình kịch ta có kết sau: Bảng 4.12 Kết tính tốn mơ hình kịch TT PV (kW) WT (kW) - Diesel (kW) - Converter (kW) - - Batt (1kWh LA) NPC ($) - Tỷ trọng - Trong trường hợp phụ tải mang tính chất sinh hoạt, ta thấy kịch 2‘ không cho kết Với địa hình bán sơn địa, huyện Chương Mỹ vùng gió, tốc độ gió trung bình hàng năm khu vực thấp (trung bình 3,562m/s, thấp tháng 5: 2,720m/s, cao tháng 11: 4,560m/s) Nếu sử dụng lượng gió để cung cấp cho phụ tải khơng đáp ứng nhu cầu lượng điện HOMER không cho kết mô hình thỏa mãn phụ tải cho c) Kịch 3: Mô hệ thống bao gồm: Phụ tải điện, Hệ thống pin mặt trời PV, Hệ thống lượng gió WT, Bộ chuyển đổi, hệ thống pin lưu trữ 46 Hình 4.15 Mơ hình kịch Thao tác tương tự mơ hình kịch ta có kết sau: Bảng 4.13 Kết tính tốn mơ hình kịch TT PV (kW) 44.840 WT (kW) Diesel (kW) Converter (kW) 7.106 Batt (1kWh LA) 230.648 NPC ($) Tỷ trọng 278M 100% Ở kịch 3, tương tự kịch 1, phụ tải cấp hoàn toàn lượng tái tạo từ PV nên cần lượng pin lưu trữ lớn giúp cho hệ thống cấp điện liên tục cho phụ tải vào ban đêm mà lượng tái tạo từ PV không khả dụng d) Kịch 4: Mô hệ thống bao gồm: Phụ tải điện, Hệ thống pin mặt trời PV, Hệ thống lượng gió WT, Bộ chuyển đổi, hệ thống pin lưu trữ, máy phát diesel 47 Hình 4.16 Mơ hình kịch Thao tác tương tự mơ hình kịch ta có kết sau: Bảng 4.14 Kết tính tốn mơ hình kịch TT WT (kW) PV (kW) 7.112 Diesel (kW) Converter (kW) 4.200 3.284 Batt (1kWh LA) NPC ($) Tỷ trọng 107M 36,4% 10.947 Kết tối ưu kịch sử dụng: 7.112kW công suất đặt pin mặt trời; 4.200kW công suất đặt máy phát diesel; 10.947kWh pin lưu trữ 3.284kW dung lượng chuyển đổi từ chiều sang xoay chiều Chi phí NPC là: $107M e) Tổng hợp kịch bản: Bảng 4.15 Tổng hợp kết kịch độc lập không nối lưới TT Tên kịch PV (kW) Kịch 44.840 Kịch Kịch 44.840 0 7.106 Kịch 7.112 4.200 3.284 WT (kW) Diesel (kW) Converter (kW) 7.106 Batt (1kWh LA) 230.648 NPC ($) Tỷ trọng 278M 100% 230.648 278M 100% 10.947 107M 36,4% Không cho kết 48 Nhận xét: Trong kịch xét, ta thấy kịch bao gồm pin mặt trời PV, Máy phát điện Diesel, Bộ chuyển đổi hệ thống pin lưu trữ đạt chi phí thấp Trong khơng có thành phần điện gió Điều cho thấy khu vực xét, sử dụng điện gió khơng hiệu Ngun nhân việc sử dụng điện gió khơng hiệu kể đến vận tốc gió khu vực huyện Chương Mỹ thấp, hiệu phát điện gió không cao Do đặc điểm điện mặt trời sản lượng vào ban đêm giá thành pin lưu trữ cao nên phương án sử dụng máy phát điện diesel vào ban đêm để phát lấp đầy phụ tải kinh tế hệ thống độc lập khơng nối lưới 4.2.2 Phân tích độ nhạy xét tính bất định Độ nhạy phương án xác định ta thay đổi thông số đầu vào phần tử chi phí đầu tư pin mặt trời, lưu trữ lượng, giá dầu diesel Ta phân tích độ nhạy kịch a) Phân tích độ nhạy chi phí đầu tư PV giảm Hiện chi phí đầu tư cho lượng tái tạo mức cao, nhiên tương lai gần, khoa học cơng nghệ phát triển, chi phí đầu tư cho lượng tái tạo giảm Giả sử ta xét kịch chi phí đầu tư cho PV giảm xuống cịn 50%: Ta khơng xét kịch kịch khơng có thành phần PV nên không bị ảnh hưởng Bảng 4.16 Kết tính tốn độ nhạy chi phí đầu tư PV giảm TT Tên kịch PV (kW) Kịch 7.112 WT (kW) Diesel (kW) 4.200 Converter (kW) Batt (1kWh LA) 3.284 NPC ($) Tỷ trọng 10.947 107M 36,4% 10.918 94,1M 44,7% Chi phí đầu tư PV giảm xuống cịn 50% chi phí Kịch 4(1) 9.860 4.200 49 3.327 Hình 4.17 Độ nhạy giảm chi phí đầu tư PV Nhận xét: Khi chi phí đầu tư cho PV giảm xuống nửa, dung lượng PV pin lưu trữ sử dụng tăng lên Tỷ trọng lượng tái tạo so với tổng phụ tải yêu cầu tăng từ 35,4% lên 44,7% b) Phân tích độ nhạy chi phí mua dầu diesel tăng Dầu diesel, nhiên liệu để chạy máy phát điện loại nhiên liệu hóa thạch, dần cạn kiệt tương lai, giá dầu diesel tương lại tăng Ta xét trường hợp kịch (khơng xét kịch khác kịch cịn lại khơng có thành phần máy phát diesel nên khơng bị ảnh hưởng) chi phí mua dầu diesel tăng lên 150%: Bảng 4.17 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(2) Tên kịch TT Kịch PV (kW) 7.112 WT (kW) Diesel (kW) 4.200 Converter (kW) 3.284 Batt (1kWh LA) 10.947 NPC ($) Ghi 107M 36,4% Chi phí đầu tư cho nhiên liệu máy phát điện tăng 150% so với chi phí Kịch 4(2) 7.666 4.200 50 3.331 11.223 133M 37,6% Hình 4.18 Độ nhạy tăng giá dầu diesel Nhận xét: Khi giá dầu diesel tăng lên 1,5 lần, dung lượng PV pin lưu trữ sử dụng tăng lên Tỷ trọng lượng tái tạo so với tổng phụ tải yêu cầu tăng nhẹ từ 35,4% lên 37,6% c) Phân tích độ nhạy thay đổi giới hạn khí thải CO2 Ở kịch bản, giới hạn khí thải CO2 mức 12tr kg/năm, tỷ lệ NLTT chiếm 35,4% Khi bỏ giới hạn khí thải CO2, tỷ lệ NLTT giảm xuống 1,08% Khi tăng mức giới hạn khí thải lên 6tr kg/năm, lúc kịch lại trở kịch 1, lượng điện cung cấp từ diesel không phát Bảng 4.18 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(3) TT Tên kịch Kịch PV (kW) 7.112 WT (kW) Diesel (kW) Converter (kW) Batt (1kWh LA) NPC ($) Ghi 4.200 3.284 10.947 105M 35,4% 4.200 4.807 238.256 276M 37,6% 4.200 123 0 Giới hạn khí thải mức 6.000.000kg/năm Kịch 4(3) 44.750 Khơng giới hạn khí thải Kịch 4(4) 201 51 107M KL: Nếu giới hạn phát thải khí CO2 xiết chặt thúc đẩy NLTT phát triển chi phí đầu tư cho hệ thống lớn nhiều so với PA phép sử dụng máy phát diesel d) Xét tính bất định tải Ở phương án bản, ta chưa xét đến tính bất định tải Nghĩa ta coi tải ổn định suốt q trình tính tốn Bây giờ, ta xét tính bất định tải cách thêm thơng số vào phần mềm Tính bất định ngày 10% bước thay đổi 10% So sánh kết quả: Bảng 4.19 Kết tính tốn mơ hình kịch 4(5) TT Tên kịch Kịch PV (kW) 7.112 WT (kW) Diesel (kW) 4.200 Converter (kW) 3.284 Batt (1kWh LA) 10.947 NPC ($) Ghi 107M 36,4% Tính bất định ngày 10% bước thay đổi 10% Kịch 4(5) 6.857 5.800 383 12.409 118M 34,4% Nhận xét: Ta thấy thêm tính bất định tải, công suất đặt máy phát diesel tăng lên từ 4200 lên 5800 để phù hợp với công suất đỉnh đồ thị phụ tải 4.2.3 Hệ thống cấp điện cho phụ tải công nghiệp Phần ta xét hệ thống lượng tái tạo độc lập không nối lưới với phụ tải sinh hoạt phương án từ Tương tự với phụ tải có đặc tính cơng nghiệp, ta có bảng kết sau (gọi kịch tương ứng từ 1’ 4’): 52 Bảng 4.20 Tổng hợp kết kịch độc lập không nối lưới trường hợp phụ tải công nghiệp TT Tên kịch Kịch 1’ PV (kW) Kịch 4’ Converter (kW) Batt (1kWh LA) NPC ($) 0 2.178 89.380 - - - - - 18.115 0 2.178 89.380 3.554 1.900 1.860 6.536 2’ 3’ Diesel (kW) 18.115 Kịch Kịch WT (kW) Tỷ trọng 107M 100% Khơng có kết 107M 100% 43,5M 43,7% Tương tự phụ tải sinh hoạt, phụ tải mang tính chất cơng nghiệp, sử dụng lượng gió để cung cấp cho phụ tải khơng đáp ứng nhu cầu lượng điện HOMER không cho kết mơ hình thỏa mãn phụ tải cho Kịch tối ưu thành phần: PV, chuyển đổi, pin lưu trữ máy phát diesel phát điện vào ban đêm điện mặt trời không khả dụng Ở phụ tải công nghiệp này, ta thấy giá trị NPC cấu hình hệ thống thấp phụ tải sinh hoạt Có thể giải thích điều sau: Ở phụ tải công nghiệp, đồ thị phụ tải đỉnh rơi vào 13h, cơng suất cấp từ hệ thống PV dồi dào, phụ tải sinh hoạt, đồ thị phụ tải đỉnh rơi vào 21h, lúc nguồn PV không khả dụng lưu trữ xả hết Để đảm bảo cung cấp đủ điện cho phụ tải buộc cấu hình hệ thống cấp cho phụ tải sinh hoạt phải cao hệ thống cấp cho phụ tải công nghiệp 53 4.3 Hệ thống lượng tái tạo đấu nối vào Hệ thống điện Xét kịch sau: Bảng 4.21 Các thành phần có mặt kịch Tên kịch PV Kịch x WT Kịch Kịch x Batt Conv Diesel Grid x x x x x x x x x x x Ghi 4.3.1 Hệ thống cấp điện cho phụ tải sinh hoạt Hình 4.19 Mơ hình kịch hệ thống có nối lưới Thao tác tương tự kịch phần hệ thống làm việc độc lập, ta có kết sau: Bảng 4.22 Tổng hợp kết kịch có nối lưới với phụ tải sinh hoạt TT Tên kịch Kịch Kịch Kịch PV (kW) WT (kW) Converter (kW) Batt (1kWh LA) NPC ($) Tỷ trọng 3.258 2.054 33,8M 17,2% 7.515 0 195M 21,2% 3.152 2.198 33,7M 16,8% 54 Nhận xét: Kịch sử dụng WT có chi phí cao hẳn kịch lại Do hệ thống điện coi hệ thống có cơng suất vơ lớn nên hệ thống làm việc nối lưới không cần máy phát diesel Để khảo sát lại nhận xét này, ta phân tích độ nhạy bẳng cách thay đổi giá mua điện từ lưới giá bán điện trở lại hệ thống lượng tái tạo thừa Ở phương án bản: - Giá điện mua từ lưới là: 0,100 $/kWh - Giá điện bán lại cho lưới là: 0,05 $/kWh Phân tích độ nhạy giữ nguyên giá điện mua từ lưới 0,100 $/kWh, tăng giá điện bán lại cho lưới điện theo bước: 0,05÷0,100÷0,300÷0,500 $/kWh chạy HOMER ta kết NPC sau: Bảng 4.23 Kết phân tích độ nhạy thay đổi giá mua bán điện Batt Giá điện PV WT Converter bán (kW) (kW) (kW) 0,050 3.152 2.198 33,7M 16,8% 0,100 3.189 2.155 33,8M 16,9% 0,300 32.368 17.106 12,0M 75,0% 0,500 47.667 17.106 -64,2M 82,0% TT (1kWh NPC ($) LA) Tỷ trọng Nhận xét: Khi thay đổi giá bán điện cho lưới, dung lượng nguồn lượng tái tạo tăng lên tỷ trọng lượng tái tạo so với tổng nhu cầu tải tăng lên nhanh chóng 4.3.2 Hệ thống cấp điện cho phụ tải công nghiệp Tương tự phụ tải sinh hoạt, ta có kết sau: 55 Bảng 4.24 Tổng hợp kết kịch có nối lưới trường hợp phụ tải công nghiệp TT Tên kịch Kịch 5’ Kịch 6’ Kịch 7’ PV (kW) WT (kW) Converter (kW) Batt (1kWh LA) NPC ($) Tỷ trọng 1.430 966 13,7M 18,9% 3.387 0 86,5M 23,7% 1.421 965 13,7M 18,8% Nhận xét: Tương tự phụ tải sinh hoạt cấu hình hệ thống cấp điện cho phụ tải cơng nghiệp thấp Có thể giải thích rằng, phụ tải cơng nghiệp xét có đỉnh đồ thị phụ tải vào ban ngày, nguồn lượng tái tạo, đặc biệt PV khả dụng Tỷ trọng nguồn lượng tái tạo cao chút không đáng kể 56 CHƯƠNG KẾT LUẬN CHUNG Nhu cầu sử dụng lượng nói chung điện nói riêng ngày tăng cao nguồn lượng hóa thạch ngày cạn kiệt, việc sử dụng lượng tái tạo xem xu hướng phát triển mạnh mẽ giới đặc biệt Việt Nam, đất nước có tiềm lượng tái tạo lớn Hệ thống lượng tái tạo có ưu điểm có khả tái tạo, bền vững, thân thiện với mơi trường có nhược điểm dao động bất định, phụ thuộc nhiều vào thời tiết giá thành cao Việc nghiên cứu tính tốn tối ưu cho hệ thống lượng tái tạo đóng vai trị quan trọng việc ứng dụng lượng tái tạo vào Hệ thống điện Trong luận văn này, tác giả mơ tính tốn mơ hình hai loại phụ tải đặc trưng phụ tải sinh hoạt phụ tải công nghiệp Thông số phụ tải theo lấy liệu qua đo xa lộ 375E1.51 – TBA 110kV Phú Nghĩa (một xuất tuyến cung cấp điện cho trạm biến áp phục vụ mục đích sinh hoạt nơng thơn – phụ tải đặc trưng sinh hoạt) lộ 372E10.2 – TBA 110kV Xuân Mai (một xuất tuyến cung cấp điện cho nhà máy xi măng Nam Sơn – phụ tải đặc trưng cho sản xuất công nghiệp hoạt động theo chế độ làm việc ca ban ngày) Ở khu vực nghiên cứu tác giả, việc thu thập liệu thời tiết khó khăn, tác giả buộc phải sử dụng lượng mặt trời tổng hợp hàng liệu tạo HOMER từ liệu trung bình hàng tháng có nguồn gốc từ sở liệu khí hậu liệu khí tượng bề mặt NASA [21] Dữ liệu xạ mặt trời hàng tổng hợp thuật tốn dựa cơng việc V.A Graham [22] Một mảng khác liệu chứa nhiệt độ môi trường lấy từ liệu đo năm 1992 [23] Dữ liệu khí tượng năm (phơi nắng nhiệt độ) xem xét, huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội có khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm, thời tiết chia làm bốn mùa rõ rệt, tốc độ gió xạ mức thấp 57 Đối với hệ thống lượng tái tạo độc lập không nối lưới: Các kịch tối ưu bao gồm thành phần: PV, chuyển đổi, pin lưu trữ máy phát diesel Sự kết hợp thành phần phù hợp lượng mặt trời không khả dụng vào ban đêm, hệ thống pin lưu trữ bị ràng buộc dung lượng nạp xả, để cung cấp điện liên tục cho phụ tải cần kết hợp máy phát điện diesel Khi tăng chi phí nhiên liệu cho máy phát điện, dung lượng pin lượng mặt trời dung lượng lưu trữ tăng theo khiến cho chi phí rịng cho mơ hình tăng lên theo Khi giảm chi phí đầu tư PV, dung lượng PV tăng lên Do đặc tính khả dụng vào ban ngày hệ thống pin mặt trời PV nên nguồn lượng tái tạo thích hợp cho phụ tải có đỉnh đồ thị phụ tải rơi vào ban ngày Nếu đỉnh đồ thị phụ tải rơi vào ban đêm trường hợp phụ tải sinh hoạt ví dụ xét, cấu hình đỏi hỏi cao phụ tải công nghiệp chi phí rịng tăng lên Đối với hệ thống lượng tái tạo nối lưới: Các kịch tối ưu bao gồm điện lưới, khơng có thành phần lượng tái tạo Điều giải thích giá thành điện mua từ lưới điện khơng tính đến tổng giá trị đầu tư ban đầu nên điện mua từ lưới rẻ điện từ nguồn lượng tái tạo Khi tăng giá bán điện từ nguồn lượng tái tạo lưới đủ lớn, mơ hình tối ưu có chuyển dịch, chi phí rịng thấp dần đổi chiều từ dương sang âm, nghĩa sử dụng điện từ nguồn lượng tái tạo hiệu Tính tốn tối ưu dung lượng nguồn lượng tái tạo hòa vào hệ thống điện sử dụng phần mềm thương mại HOMER nhanh gọn đạt độ xác cao Các kết tính tốn phương pháp tính tốn áp dụng thực tế để nâng cao hiệu dự án lượng tái tạo thúc đẩy mạnh mẽ phát triển lượng tái tạo hệ thống điện thời gian tới 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguồn gốc loại lượng tái tạo giới trình khai thác, dinhnghia.vn, 2017 [2] C Thông tin khoa học công nghệ quốc gia, “Tiềm phát triển lượng tái tạo Việt Nam", năm 2015 [3] IRENA, “Renewable Energy Agency Statistics 2017”, 2017 [4] Z Beihong L Weiding, “An optimal sizing method for cogeneration plants”, vol 38, pp 189-95, 2006 [5] Y Hongxing, Z Wei, and L Chengzhi, “Optimal design and technoeconomic analysis of hybrid solar-wind power generation system”, vol 86, pp 163-169, 2009 [6] R Hanna, J Kleissl, A Nottrott, and M Ferry, “ScienceDirect Energy dispatch schedule optimization for demand charge reduction using a photovoltaic-battery storage system with solar forecasting”, Sol Energy, vol 103, pp 269-287, 2014 [7] S Diaf, G Notton, M Belhamel, M Haddadi, and A Louche, “Applied Design and techno-economical optimization for hybrid PV/wind system under various meteorological conditions”, vol 85, pp 968-987, 2008 [8] X Zhang, S Tan, G Li, J Li, and Z Feng, “Components sizing of hybrid energy systems via the optimization of power dispatch simulations”, Energy, vol 52, pp 165-172, 2013 [9] S Diaf, D Diaf, M Belhamel, M Haddadi, and A Louche, "A methodology for optimal sizing of autonomous hybrid PV/wind system”, vol 35, pp 57085718, 2007 [10] F Mendoza and R Dufo-lo,"Design and economical amalysis of hybrid PVwind systems connected to the grid for the intermittent production hydrogen," vol 37, pp 3082-3095, 2009 [11] C A Souza Lima, C M F Lapa, C M D N A Pereira, J.J Da Cunha, and A C M Alvim, "Comparison of computational performance of GA and PSO optimization techniques when designing similar systems - Typical PWR core case," Annals of Nuclear Energy, vol 38, no pp 1339-1346, 2011 59 [12] H X Yang, L Lu, J Burnett, "Weather data and probability analysis of hybrid photovoltaic -wind power generation systems in Hong Kong." vol 28, pp 1813-1824, 2003 [13] A K Kaviani, G H and s H M Kouhsari, "Optimal design of a reliable hydrogen-based stand-alone wind/PV generating system, considering component outages", Renew Energy, vol 34, no 11, pp 2380 2390, 2009 [14] T H T Nguyen, T Nakayama, and M Ishida, “Electrical Power and Energy Systems Optimal capacity design of battery and hydrogen system for the DC grid with photovoltaic power generation based on the rapid estimation of grid dependency", Int J Electr Power Energy Syst., vol 89, pp 27-39, 2017 [15] H Yang, L Lu, and W Zhou, "A novel optimization sizing model for hybrid solar-wind power generation system", vol 81, pp 76-84, 2007 [16] S Hakimi, "Optimal sizing of a stand-alone hybrid power system via particle swarm optimization for Kahnouj area in south-east of Iran", Renew Energy, vol 34, no 7, pp 1855-1862, 2009 [17] J Kennedy and R Eberhart, "Particle swarm optimization," Neural Networks 1995 Proceedings., IEEE Int Conf., vol 4, pp 1942-1948 vol.4, 1995 [18] Z Iverson, P Marzocca, and D Aidun, "Optimal design of hybrid renewable energy systems (HRES) using hydrogen storage technology for data center applications," Renew Energy, vol 52, pp 79-87, 2013 [19] A Maleki and F Pourfayaz, “Optimal sizing of autonomous hybrid photovoltaic/wind/battery power system with LPSP technology by using evolutionary algorithms”, Sol Energy, 2015 [20] A Maleki, M G Khajeh, and M Ameri, “Optimal sizing of a grid independent hybrid renewable energy system incorporating resource uncertainly, and load uncertainly”, International Journal of Electrical Power and Energy systems, vol 83 Pp 514-524, 2016 [21] SMSE N NASA surface meteorology and solar energy 2017 https://eosweb.larc.nasa.gov/cgi-bin/sse/homer.cgi?email=skip@larc.nasa.gov [22] Graham VA, Hollands KGT A method to generate synthetic hourly solar radiation globally Sol Energy 1990 ; 44(6) :333e41 [23] ONM Office national de la Meteorologie 2017 https://meteo.dz 60 ... hệ thống có nối lưới .54 vi CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 1.1 Định nghĩa lượng tái tạo Năng lượng tái tạo hay gọi lượng tái sinh Hiểu cách nôm na, lượng tái tạo nguồn lượng. .. CHƯƠNG KẾT QUẢ TÍNH TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CUNG CẤP CHO PHỤ TẢI KHU VỰC CHƯƠNG MỸ, HÀ NỘI SỬ DỤNG PHẦN MỀM HOMER Sử dụng chức “Design“ phần mềm HOMER để cung cấp mơ hình... TỐN TỐI ƯU DUNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 2.1 Mơ hình hệ thống nghiên cứu Mơ hình hệ thống nghiên cứu mơ tả Hình 2.1 Hệ thống bao gồm tua bin gió, pin quang điện, hệ thống pin lưu