Xây dựng mô hình tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống năng lượng mặt trời Battery dựa trên tổng lượng bức xạ hàng năm

Bài viết này đề xuất 1 phương pháp tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống điện sử dụng năng lượng mặt trời (PV) và battery cung cấp điện cho một số loại phụ tải khác nhau. Độ phụ thuộc của hệ thống này vào lưới, ký hiệu là GD (Grid Dependency), được tính toán dựa trên số liệu thời tiết thống kê trong 15 năm của 5 địa điểm ở Việt Nam và tương ứng với dung lượng khác nhau của PV và battery.

PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 275 XÂY DỰNG MƠ HÌNH TÍNH TỐN ĐỘ PHỤ THUỘC VÀO LƯỚI CỦA HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI/BATTERY DỰA TRÊN TỔNG LƯỢNG BỨC XẠ HÀNG NĂM Nguyễn Thị Hoài Thu, Phạm Năng Văn Bộ môn Hệ thống điện, Viện Điện, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tóm tắt Bài báo đề xuất phương pháp tính tốn độ phụ thuộc vào lưới hệ thống điện sử dụng lượng mặt trời (PV) battery cung cấp điện cho số loại phụ tải khác Độ phụ thuộc hệ thống vào lưới, ký hiệu GD (Grid Dependency), tính tốn dựa số liệu thời tiết thống kê 15 năm địa điểm Việt Nam tương ứng với dung lượng khác PV battery Từ kết tính tốn này, tác giả rút nhận xét tính GD dựa tổng lượng xạ hàng năm mà không cần dựa vào chuỗi xạ theo thời gian vị trí địa lý Vì thế, nghiên cứu xây dựng cơng thức kinh nghiệm để tính GD hàm số tổng lượng xạ hàng năm, dung lượng battery PV Cơng thức có độ xác cao việc ước tính nhanh GD Từ khóa: lượng mặt trời, battery, độ phụ thuộc lưới, tổng lượng xạ hàng năm ĐẶT VẤN ĐỀ Năng lượng đóng vai trị quan trọng phát triển toàn xã hội hoạt động thiết yếu đời sống Tuy nhiên nguồn lượng hóa thạch từ than đá, dầu mỏ,… ngày cạn kiệt phát thải khí nhà kính ảnh hưởng đến mơi trường Do việc nghiên cứu đưa vào ứng dụng loại nguồn lượng tái tạo (Renewable energy – RE) trở nên cấp thiết, đặc biệt lĩnh vực phát điện [1-4] Điện sản xuất từ lượng mặt trời nghiên cứu phát triển rộng rãi giới có ưu điểm có khả tái tạo, bền vững, an toàn, thân thiện với môi trường Mặc dù nhược điểm chúng dao động bất định phụ thuộc vào thời tiết [4] Năng lượng mặt trời (Photovoltaic – PV) có vào ban ngày, có nắng sụt giảm dao động mạnh có mây, khơng có vào ban đêm Để đảm bảo cung cấp điện cho phụ tải cách ổn định, hệ thống điện mặt trời thường nối với lưới với thiết bị dự trữ lượng battery (Hình 1) Hệ thống điện nối với lưới nhận điện từ lưới cần thiết Vì việc tính tốn độ phụ thuộc vào lưới có ý nghĩa quan trọng cần thiết để đảm bảo vận hành hệ thống ổn định Đặc biệt tính tốn tối ưu dung lượng thiết bị cho hệ thống GD thông số kỹ thuật quan trọng cần xét đến Việc tính tốn thơng số kỹ thuật cho hệ thống PV/battery cấp điện cho tải có nối lưới nghiên cứu rộng rãi giới sử dụng toán 276 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TỒN QUỐC 2017 tính dung lượng tối ưu [5-11] Yang et al [5] có xét đến thơng số kỹ thuật xác suất điện (LPSP) Thông số xem xét nhiều nghiên cứu khác [6-10] thường tính phương pháp lặp tương ứng với năm thời tiết điển hình địa điểm Do đó, thời tiết thay đổi qua năm, với địa điểm khác việc tính tốn phải thực lại từ đầu Ngồi ra, chưa có nghiên cứu Việt Nam tính tốn độ tin cậy cung cấp điện hệ thống PV/battery dựa xạ mặt trời dung lượng thiết bị theo hướng tổng quát Trong báo này, tác giả xây dựng công thức kinh nghiệm để tính độ phụ thuộc vào lưới GD cho địa điểm Việt Nam Mối quan hệ hàm GD điều kiện thời tiết, dung lượng thiết bị thiết lập dựa tính tốn GD địa điểm khác với số liệu thời tiết vịng 15 năm Ngồi ra, loại phụ tải xem xét việc tính GD Sau xây dựng công thức, việc đánh giá độ xác tiến hành MƠ HÌNH BÀI TỐN Trong phần này, mơ hình thiết bị cách tính GD theo cách thơng thường trình bày Sơ đồ khối hệ thống PV kết hợp battery minh họa hình Hệ thống bao gồm PV battery cấp điện cho phụ tải Các thiết bị nối với hệ thống điện chiều qua chuyển đổi điện 2.1 Mơ hình thiết bị hệ thống PV system Công suất PV phụ thuộc vào thời tiết, đặc biệt xạ mặt trời nhiệt độ Có thể ước tính cơng suất PV theo phương trình sau: PPV (t )  CPV  S (t ) PV  ηloss (t )  ηDC / DC SSTD (1) Trong đó: PPV(t), CPV tương ứng cơng suất đầu thời điểm t công suất định mức PV (kW) S(t), SSTD cường độ xạ thực tế bề mặt nghiêng PV PV (kW/m2) xạ chuẩn (1 kW/m2) DC/ DC hiệu suất chuyển đổi DC/DC ηloss hiệu suất tính đến tổn thất lượng tăng nhiệt độ, tính sau: ηloss (t )    Tcell (t )  25 Tcell (t )  Ta (t )  S (t )  TNOCT  20  (2) (3) Trong đó: λ hệ số nhiệt độ (0.0046/oC), Tcell(t), Ta(t) TNOCT tương ứng nhiệt độ PV, nhiệt độ trời [°C] nhiệt độ vận hành danh định (45 °C) Trong nghiên cứu này, mơ hình xạ mặt trời bề mặt nghiêng bao gồm thành phần: xạ chiếu trực tiếp, xạ khuếch tán thành phần phản xạ Mô tả chi tiết mơ hình trình bày [12,13] PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 277 Hình 1: Hệ thống PV/Battery cấp điện cho phụ tải Battery Battery thiết bị lưu trữ điện thường tích hợp vào hệ thống lượng tái tạo có khả thay đổi cơng suất nhanh chóng có hiệu suất cao Tuy nhiên nhược điểm mật độ dịng điện thấp, bị tổn thất điện dù không hoạt động thời gian dài tượng tự xả [14] Battery mô hình lượng điện battery thời điểm Lượng điện ước tính theo cơng suất battery xả (phương trình 4) nạp (phương trình 5) sau: E BA (t )  E BA (t  1)  1  σ   PBA (t )  η discharge  t step EBA (t )  EBA (t  1)  1  σ   PBA (t )  ηcharge  t step (4) (5) Với EBA (t) lượng điện battery thời điểm t, σ tốc độ tự xả (4.6 × 10-4 /h) ηcharge, ηdischarge tương ứng hiệu suất trình nạp xả (ηcharge = ηdischarge = 0.9) PBA(t) công suất battery thời điểm t, cơng suất xả nạp phương trình (6) (7):  PD(t )  PBA (t )   PPV (t )    ηCONV ηINV   (6)  PD(t )  PBA (t )    PPV (t )    ηINV  ηCONV (7) Trong PD(t) công suất phụ tải thời điểm t, ηINV, ηCONV hiệu suất chuyển đổi (ηINV = ηCONV = 0.9) EBA(t) bị giới hạn phạm vi (0,CBA) (kWh) Khi battery xả hết, phần công suất thiếu không đủ cung cấp từ lưới: Pgrid (t )  PD(t )  PPV (t ) ηINV Pgrid(t) (kW) phần công suất nhận từ lưới thời điểm t có (8) 278 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TỒN QUỐC 2017 Dữ liệu thời tiết Trong nghiên cứu này, số liệu thời tiết xạ (GHI – Global Horizontal Irradiation) nhiệt độ địa điểm là: Quảng Ninh, Hải Phịng, Hà Nội, Thanh Hóa Nghệ An vịng 15 năm thu thập Hình biểu thị GHI vùng Việt Nam (a), chuỗi xạ nhiệt độ Hà Nội năm 2005 (b) (a) (b) Hình 2: GHI (Global Horiontal Irradiation) vùng Việt Nam (a), xạ mặt trời nhiệt độ năm 2005 Hà Nội (b) Số liệu phụ tải Power demand [kW] Nhu cầu sử dụng điện thay đổi ngày mùa phụ thuộc vào mục đích sử dụng, loại phụ tải khác hoạt động sinh hoạt người Nghiên cứu xét loại phụ tải khác nhau: tải văn phòng (tải 1), tải sinh hoạt (tải 2), tải trung tâm thương mại (tải 3) tải phẳng cấp cho bệnh viện (tải 4) Giả thiết loại tải có dạng hình Ngồi để tổng qt hóa tốn, giả thiết tổng lượng tiêu thụ ngày tải đơn vị tương ứng với kWh/ngày Pattern1 0.15 Pattern2 Pattern3 Pattern4 0.10 0.05 0.00 12 24 12 24 Time [h] 12 Hình 3: Các mẫu phụ tải khác 24 12 24 PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 279 2.2 Độ phụ thuộc vào lưới: Độ phụ thuộc vào lưới định nghĩa tỉ số lượng điện nhận từ lưới hệ thống PV/battery cung cấp cho tải tổng điện cần cung cấp cho tải năm:  P 8760 GD  t 1 grid (t ) 1 PDyear (9) Trong PDyear tổng điện tiêu thụ tải năm Thuật tốn để tính GD theo số liệu thực thời tiết mơ tả hình Trước hết, PPV (t) tính phương trình từ (1) đến (3) Sau EBA (t) xác định sử dụng phương trình (4) (5) Nếu battery xả hết (EBA(t) = 0), lưới điện cung cấp phần cơng suất cịn thiếu Q trình lặp lại 8760h tương ứng với năm tính GD theo phương trình (9) XÂY DỰNG CƠNG THỨC KINH NGHIỆM TÍNH GD Hình 4: Thuật tốn để tính tốn độ phụ thuộc vào lưới theo chuỗi xạ nhiệt độ 280 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 Như phần đặt vấn đề đề cập, nghiên cứu có mục đích xây dựng cơng thức kinh nghiệm để tính GD phụ thuộc vào thời tiết dung lượng thiết bị Trong mục này, mối quan hệ GD tổng lượng xạ hàng năm phân tích Để xây dựng mối quan hệ này, GD tính tốn theo thuật tốn hình dựa vào số liệu thực tế xạ mặt trời nhiệt độ địa điểm khác vịng 15 năm Sau đó, từ kết tính tốn, sử dụng phương pháp xấp xỉ hồi quy để thành lập hàm quan hệ GD thông số 3.1 Mối quan hệ GD vào tổng lượng xạ hàng năm Với mục đích phân tích mối quan hệ GD tổng lượng xạ hàng năm Stotal, nghiên cứu sử dụng số liệu thời tiết bao gồm xạ nhiệt độ địa điểm vịng 15 năm để tính GD Dựa kết tính tốn này, mối quan hệ GD Stotal thiết lập biểu diễn hình Có thể nhận thấy GD tỉ lệ tuyến tính với Stotal Nếu coi Stotal chuỗi x  xi  GD chuỗi y  yi  , hệ số tương quan rxy đo độ lớn hướng mối quan hệ x y [15] tính sau: rxy  Với s x  n s xy sx  s y (10) n n xi  x 2 , s y   yi  y 2 , s xy  xi  x  yi  y  n i 1 n i 1 n i 1    (11) Trong sx, sy tương ứng độ phân tán x y, sxy hiệp phương sai x y x , y giá trị trung bình x y Mức độ tương quan coi mạnh giá trị tuyệt đối rxy gần Như tính tốn GD dựa Stotal mà không cần quan tâm đến dạng sóng chuỗi số liệu thời tiết, nghĩa dùng thông số đại diện cho điều kiện thời tiết, tổng lượng xạ hàng năm Chỉ cần biết tổng lượng xạ hàng năm ước tính GD biết dung lượng thiết bị loại phụ tải Hình 5: Mối quan hệ GD tổng lượng xạ hàng năm Stotal tính với địa điểm tương ứng với vài giá trị cụ thể dung lượng PV/battery, mẫu tải PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 281 3.2 Sự phụ thuộc GD vào dung lượng PV battery Dựa phát phụ thuộc GD vào Stotal, tác giả đề xuất phương pháp xác định GD dựa Stotal, CPV, CBA mà không cần xét theo năm, khu vực đặc biệt khơng cần chuỗi số liệu thời tiết Nhằm mục đích xây dựng công thức GD hàm Stotal, CPV, CBA, nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy để tìm mối quan hệ GD với biến, sau hệ số hồi quy tiếp tục hàm biến cịn lại Có thể thấy GD phụ thuộc vào lượng điện PV phát hàng năm, đại lượng xác định tích số CPV Stotal biểu thức sau: EPV  S total  CPV (12) Do đó, mối quan hệ GD lượng PV hàng năm EPV phân tích Hình biểu diễn mối quan hệ số trường hợp CBA khác Kết cho thấy điểm phân bố theo dạng hàm mũ Mơ hình hồi quy hàm mũ lựa chọn sau: g ( wi )  a  e kw   a (13) Trong w  wi  lượng PV hàng năm EPV a, k hệ số hồi quy Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu, hệ số xác định tương ứng với CBA khác Hệ số xác định R y2yˆ dùng để đánh giá độ xác hàm tìm được, R y2yˆ tính sau: n R 1 yyˆ   y  g (w )  i i 1 n  y  y  (14) i 1 Trong y  yi  GD, n số lượng liệu Hệ số xác định R y2yˆ cho thấy độ phù hợp kết thực tế với mơ hình hàm R y2yˆ gần hàm số tìm xác Hình biểu diễn hệ số xác định R y2yˆ tương ứng với CBA Giá trị nhỏ R y2yˆ 0.987 giá trị lớn gần R y2yˆ cao chứng tỏ lựa chọn hàm số dạng mũ hợp lý hệ số tìm tương đối xác EPV Tương tự, mơ hình hàm mũ áp dụng để xấp xỉ mối quan hệ GD trường hợp mẫu tải 1, Các hệ số hồi quy a k coi hàm CBA Hình biểu diễn phụ thuộc hệ số vào CBA trường hợp mẫu tải Dựa vào đạo hàm, hàm số hệ số với CBA rút theo phương trình hồi quy sau: 282 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TỒN QUỐC 2017  p  v  p a   1a q2 a v a  q1a  e  q3 a  v  P1   P1  v   p1k  v  p2 k  k  q1k  v  q2 k  v  q3 k  r2 k v  r1k  e  r3 k  v  P1   P1  v  P2   P2  v  (15) Hình 6: Sự phụ thuộc GD vào lượng PV hàng năm tính cho địa điểm, mẫu tải Hình 7: Hệ số xác định trình xấp xỉ phụ thuộc vào dung lượng battery, mẫu tải Trong hình 8, đường cong hồi quy (đường màu đỏ) cho a2, k2 xây dựng sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu Các hệ số xác định trình hồi quy tương ứng 0.998, 0.985 Cơng thức tính hệ số cho mẫu tải thu sau: k  S total CPV  GD  FPat2 (CBA , CPV , S total )  a2  e 0.7173  CBA  0.4253 a2   4.25CBA  1.015  1.98  e  CBA  0.6   0.6  CBA    a2 (16) PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 283  2.30  CBA  4.34  k2   4.78  CBA  7.80  CBA  5.92  2.58CBA  2.97  2.09e  CBA  0.6   0.6  CBA  0.85   0.85  CBA  Hình 8: Sự phụ thuộc hệ số hồi quy vào CBA trường hợp mẫu tải Tương tự với mẫu tải 1, 2, 4, cơng thức ước tính GD dựa vào Stotal, CPV, CBA xây dựng sau: k  S total CPV  GD  FPat1 (CBA , CPV , S total )  a1  e   a1 (17)  CBA  0.25   0.25  CBA  0.195  CBA  0.963 a1   2.8CBA  1.028  0.152  e  0.792  CBA  3.005  k1  0.507  CBA  1.06  CBA  2.86  1.00CBA  4.543 1.223e  CBA  0.25   0.25  CBA  0.95   0.95  CBA  k  S total CPV  GD  FPat3 (CBA , CPV , S total )  a3  e   a3 (18)  CBA  0.45  0.45  CBA  1.854  CBA  3.750  CBA  0.45   k3   5.015  CBA  6.082  CBA  4.645  0.45  CBA  0.65   2.58C  3.173  0.65  CBA  1.432e 0.712  CBA  0.560 a3   4.565CBA  1.055  1.143  e BA k  S total CPV  GD  FPat4 (CBA , CPV , S total )  a4  e 0.761  CBA  0.442 a4   4.45CBA  1.05  2.21  e  CBA  0.55   0.55  CBA    a4 (19) 284 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TỒN QUỐC 2017  2.19  CBA  4.24  k4   5.07  CBA  8.02  CBA  5.92  5.05CBA  2.95 14.0e  CBA  0.55   0.55  CBA  0.85  0.85  CBA  3.3 Đánh giá độ xác cơng thức kinh nghiệm Như phần xây dựng phân tích, ước tính GD dựa vào tổng lượng xạ hàng năm Stotal, dung lượng PV battery mà không cần quan tâm đến chuỗi thời gian xạ mặt trời Nhằm đánh giá công thức vừa xây dựng, phần này, độ xác chung hàm số biến phân tích Tương ứng với cặp giá trị cụ thể (CPV, CBA), GD ước tính theo thơng số đại diện cho điều kiện thời tiết Stotal Sai số ei tính tốn thực tế theo hàm xấp xỉ giá trị sai số trung bình | e | tính theo phương trình (20), (21): e i  y i  fˆ ( x i ) (20) n |e| ei  i 1 n (21) Trong x  x i  biểu thị cho chuỗi Stotal, fˆ ( x i ) giá trị ước tính GD theo cơng thức kinh nghiệm GD y  y i  , n số lượng liệu Hình 9: Phân bố sai số tuyệt đối trung bình GD tính theo cơng thức kinh nghiệm tính theo số liệu thời tiết thực tế sử dụng chuỗi xạ nhiệt độ cho mẫu tải PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 285 Sử dụng CPV khoảng từ kW đến kW với bước 0.05 kW, CBA từ đến kWh với bước 0.05 kWh, sai số tuyệt đối trung bình tương ứng với cặp (CPV, CBA) tính biểu diễn hình 10 cho mẫu tải Màu sắc chuyển sang màu vàng đỏ | e | lớn ngược lại, chuyển sang màu xanh | e | nhỏ Từ hình 10, thấy | e | tương đối nhỏ vùng CPV CBA cao Trong đó, giá trị lớn | e | 0.05, vùng CPV = 0.5 kW Để tăng độ xác, tăng số biến phụ thuộc, chẳng hạn xét địa điểm cơng thức GD sử dụng mơ hình hồi quy phức tạp để xấp xỉ Sai số tuyệt đối trung bình tính tương tự cho mẫu tải 1, và biểu diễn hình Nhìn chung, chúng tương đối nhỏ nói cơng thức GD xây dựng có độ xác cao KẾT LUẬN Trong báo này, công thức kinh nghiệm để ước tính độ phụ thuộc vào lưới hệ thống PV/battery cấp điện cho loại phụ tải khác xây dựng Từ kết tính tốn GD dựa số liệu thời tiết thực tế vùng, rút kết luận GD phụ thuộc vào tổng lượng xạ hàng năm, dung lượng PV battery Mơ hình xấp xỉ hồi quy sử dụng để tìm mối quan hệ GD đại lượng Kết cho thấy hàm tìm có độ xác cao áp dụng để ước tính cách đơn giản độ phụ thuộc hệ thống vào lưới Lời cảm ơn Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Bách khoa Hà Nội theo chương trình đề tài phân cấp PC 2017 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Iqbalb, M Azam, M Naeem, A.S Khwaja, A Anpalagan, Optimization classification, algorithms tools for renewable energy: A review, Renewable Sustainable Energy Reviews 39 (2014) 640–654 [2] Prabodh Bajpai, Vaishalee Dash, Hybrid renewable energy systems for power generation in stand-alone applications: A review, Renewable Sustainable Energy Reviews 16 (2012) 2926–2939 [3] T.T.H Nguyen, T Nakayama, M Ishida, Power Control Method Using Kalman Filter Prediction for Stable Operation of PV/FC/LiB Hybrid Power System Based on Experimental Dynamic Characteristics, Journal of the Japan Institute of Energy, 94 (2015) 532-541 [4] A.R.De, L Musgrove, The optimization of hybrid energy conversion systems using the dynamic programming model - Rapsody, International Journal of Energy Research 12(1988) 447-457 286 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 [5] Yang HX, Lu L, Zhou W A novel optimization sizing model for hybrid solar – wind power generation system, Solar Energy, 81(1) (2007) 76-84 [6] Borowy BS, Salameh ZM, Methodology for optimally sizing the combination of a battery bank PV array in a wind/PV hybrid system IEEE Transactions on Energy Conversion 11(2) (1996) 367-373 [7] Diaf, D Diaf, M Belhamel, M Haddadi, A Louche, A methodology for optimal sizing of autonomous hybrid PV/wind system, Energy Policy 35 (2007) 5708–5718 [8] Diaf, G Notton, M Belhamel, M Haddadi, A Louche, Design and techno–economical optimization for hybrid PV/wind system under various meteorological conditions, Applied Energy 85 (2008) 968–987 [9] Hongxing Yang, Lin Lu, Wei Zhou, A novel optimization sizing model for hybrid solarwind power generation system, Solar Energy 81 (2007) 76–84 [10] Zachariah Iverson, Ajit Achuthan, Pier Marzocca, Daryush Aidun, Optimal design of hybrid renewable energy systems (HRES) using hydrogen storage technology for data center applications, Renewable Energy 52 (2013) 79–87 [11] H.X Yang, L Lu, J Burnett, Weather data and probability analysis of hybrid photovoltaic-wind power generation systems in Hong Kong, Renewable Energy 28 (2003) 1813–1824 [12] A Kashefi Kaviani, G.H Riahy, SH.M Kouhsari, Optimal design of a reliable hydrogenbased stand-alone wind/PV generating system, considering component outages, Renewable Energy 34 (2009) 2380–2390 [13] N.Z Al-Rawahi, Y.H Zurigat and N.A Al-Azri, Prediction of Hourly Solar Radiation on Horizontal and Inclined Surfaces for Muscat/Oman, The Journal of Engineering Research (2) (2011) 19–31 [14] Robert Foster, Majid Ghassemi, Alma Cota, (2010), Solar Energy: Renewable Energy and the Environment, CRC Press, Taylor & Francis Group [15] Rui Xiong, Xianzhi Gong, Chunting Chris Mi, Fengchun Sun, A robust state–of–charge estimator for multiple types of lithium-ion batteries using adaptive extended Kalman Filter, Journal of Power Sources 243 (2013) 805-816 [16] T.H.T Nguyen, T Nakayama, M Ishida, Optimal capacity design of battery and hydrogen system for the DC grid with photovoltaic power generation based on the rapid estimation of grid dependency, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 89 (2017) 27-39 ... kiện thời tiết, tổng lượng xạ hàng năm Chỉ cần biết tổng lượng xạ hàng năm ước tính GD biết dung lượng thiết bị loại phụ tải Hình 5: Mối quan hệ GD tổng lượng xạ hàng năm Stotal tính với địa điểm... nghiệm để tính GD phụ thuộc vào thời tiết dung lượng thiết bị Trong mục này, mối quan hệ GD tổng lượng xạ hàng năm phân tích Để xây dựng mối quan hệ này, GD tính tốn theo thuật tốn hình dựa vào số... cậy cung cấp điện hệ thống PV /battery dựa xạ mặt trời dung lượng thiết bị theo hướng tổng quát Trong báo này, tác giả xây dựng cơng thức kinh nghiệm để tính độ phụ thuộc vào lưới GD cho địa điểm