Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 4(2):806-834 Bài nghiên cứu Open Access Full Text Article Phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến dựa vào việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút lưới điện phân phối có tích hợp nguồn phân tán Bùi Minh Dương1 , Lê Duy Phúc2,3,* , Đồn Ngọc Minh2 , Nguyễn Thanh Phương3 TĨM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Bộ môn Điện Kỹ thuật máy tính, Khoa Kỹ thuật, Trường Đại học Việt Đức, Bình Dương Việc tích hợp nguồn điện phân tán (DG-Distributed Generators) vào lưới điện phân phối (LĐPP) ảnh hưởng đến hoạt động tin cậy tính ổn định hệ thống bảo vệ Tùy thuộc vào loại nguồn DG, vị trí lắp đặt trạng thái vận hành, dòng điện ngắn mạch LĐPP thay đổi giá trị đáng kể làm ảnh hưởng đến hoạt động đắn thiết bị bảo vệ (TBBV) khác Các phương pháp phân tích ngắn mạch truyền thống chưa xem xét đến xuất đặc tính vận hành nguồn điện DG, thay đổi hướng công suất điện áp nút LĐPP Do đó, việc cải tiến phương pháp phân tích ngắn mạch truyền thống cần thiết, để xác định dòng điện cố LĐPP cách nhanh chóng, xác tự động Từ đó, nghiên cứu giới thiệu phương pháp phân tích ngắn mạch dựa vào việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút thông qua việc xác định khoảng tin cậy công suất phụ tải (Load Power Confidence Interval – LPCI) Cụ thể, ngưỡng dao động phụ tải sở để tính tốn ngưỡng dao động điện áp nút khoảng giá trị dịng điện ngắn mạch LĐPP có nguồn DG Nhờ vào việc sử dụng công cụ LPCI phát triển công cụ E-terra Distribution, kết mô đạt chứng minh hiệu phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến dựa việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút LĐPP có xem xét đến loại, vị trí lắp đặt trạng thái vận hành nguồn DG Từ khoá: Nguồn điện phân tán, lưới điện phân phối, điện áp nút, dự báo phụ tải, phân tích ngắn mạch Tổng Cơng ty Điện lực Tp.HCM, Hồ Chí Minh Viện Kỹ thuật, Trường Đại học Cơng nghệ Tp.HCM, Hồ Chí Minh Liên hệ Lê Duy Phúc, Tổng Cơng ty Điện lực Tp.HCM, Hồ Chí Minh Viện Kỹ thuật, Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM, Hồ Chí Minh Email: phucld@hcmpc.com.vn Lịch sử • Ngày nhận: 12-9-2020 • Ngày chấp nhận: 29-3-2021 • Ngày đăng: 16-4-2021 DOI : 10.32508/stdjet.v4i2.766 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 Sự tích hợp nguồn điện phân tán (DGDistributed Generators) vào lưới điện phân phối (LĐPP) ảnh hưởng đến độ tin cậy tính ổn định hệ thống bảo vệ Khi mức độ thâm nhập nguồn điện DG vào LĐPP đạt đến mức độ định việc kiểm sốt giá trị điện áp nút dòng điện ngắn mạch trở nên khó khăn hơn, hoạt động không liên tục nguồn DG (chẳng hạn nguồn phát điện sử dụng lượng mặt trời lượng gió) gây tượng dao động điện áp nút làm thay đổi đáng kể giá trị dịng điện cố lưới Khơng thế, nguồn DG lắp đặt nhiều vị trí khác LĐPP với trạng thái vận hành thay đổi làm ảnh hưởng đáng kể đến giá trị hướng dòng điện ngắn mạch Điều làm giảm độ tin cậy hệ thống bảo vệ LĐPP cấu trúc lưới điện thay đổi Theo đó, tính phối hợp hoạt động thiết bị bảo vệ (TBBV) khơng cịn đảm bảo dẫn đến vấn đề nghiêm trọng tác động nhầm, tác động vượt cấp, tác động đồng thời Chính vậy, việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút LĐPP cần thiết nhằm hỗ trợ hiệu cho việc phân tích trào lưu cơng suất phân tích ngắn mạch Các tác giả tập trung vào việc phát triển phương pháp xác định ngưỡng dao động phụ tải để làm sở xác định ngưỡng dòng điện nhánh trước xác định ngưỡng điện áp nút, nhằm cải tiến lại phương pháp phân tích ngắn mạch truyền thống để áp dụng hiệu cho LĐPP có tích hợp nguồn điện phân tán khác Nguồn phát điện phân tán có hai đặc tính vận hành peer-to-peer (P2P) plug-and-play (P&P), theo nghiên cứu Nikkhajoei H et al (20062007) 1,2 Đặc tính vận hành P2P thể nguồn DG kết nối liên tục ngắt kết nối với lưới tùy vào thời điểm vận hành; đó, đặc tính P&P cho thấy nguồn DG bố trí vị trí LĐPP mà không làm ảnh hưởng đến trạng thái hoạt động hệ thống Lưu ý rằng, đặc tính P2P ảnh hưởng đến giá trị độ lớn dòng điện ngắn mạch dẫn đến tượng Trích dẫn báo này: Dương B M, Phúc L D, Minh D N, Phương N T Phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến dựa vào việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút lưới điện phân phối có tích hợp nguồn phân tán Sci Tech Dev J - Eng Tech.; 4(2):806-834 806 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 4(2):806-834 mù bảo vệ tác động đồng thời TBBV dòng theo tác giả Firouz Y et al (2014) Nguồn điện chứa phần tử quay (RBDG-Rotating-based Distributed Generator), chẳng hạn máy phát điện diesel, tạo dịng điện ngắn mạch đủ lớn, TBBV q dịng kích hoạt tác động để bảo vệ LĐPP Mặt khác, nguồn điện giao tiếp với lưới chuyển đổi cơng suất (IBDG-Inverter-based Distributed Generator) tích hợp thêm chức vượt qua điện áp thấp (LVRT-Low Voltage Ride Through) hạn dòng điện ngắn mạch (FCL-Fault Current Limiter) để làm giảm ảnh hưởng dòng điện ngắn mạch lên giao tiếp điện tử công suất đến hệ thống bảo vệ hữu LĐPP truyền thống Theo đó, dòng điện ngắn mạch nguồn IBDG bơm vào LĐPP thường có giá trị biên độ nhỏ gây khó khăn định cho TBBV việc phân biệt tượng tải cố ngắn mạch, theo Sortomme E., Bui D.M et al (2008, 2017) 4,5 Nghiên cứu tác giả Bui D.M (2017) đề cập đến phương pháp tính tốn ngắn mạch đơn giản tự động phục vụ cho hệ thống bảo vệ microgrid (MG) chế độ vận hành nối lưới Cụ thể, tác giả đề xuất phương trình tính tốn để xác định giá trị dịng điện ngắn mạch góp từ nguồn IBDG RBDG cách hiệu nhanh chóng Tuy nhiên, giá trị điện áp phục vụ việc phân tích ngắn mạch tác giả giả định với giá trị điện áp danh định, vốn phù hợp với MG hoạt động cấp điện áp hạ áp Trong đó, dao động nguồn DG khác loại phụ tải LĐPP dẫn đến thay đổi biên độ dao động giá trị điện áp nút Nghiên cứu Ou T.C (2012) trình bày phương pháp phân tích ngắn mạch cho dạng cố bất đối xứng dựa hai ma trận thể tính chất kết nối lưới điện MG, nhằm xác định trực tiếp dòng điện ngắn mạch chạy nhánh điện áp cố nút, có xem xét đến diện nguồn điện DG hai chế độ vận hành nối lưới độc lập Nghiên cứu Wang Q et al (2015) tập trung vào việc phân tích dịng ngắn mạch nguồn IBDG chế độ điều khiển vượt qua ngưỡng điện áp thấp-LVRT vận hành nối lưới Nghiên cứu Mathur A et al (2017) đề cập đến việc mơ hình hóa LĐPP có tích hợp nguồn IBDG mơ hình ZIP hoạt động cấp nguồn cho hai loại phụ tải điện gồm tải không đổi tải phụ thuộc vào điện áp Bên cạnh đó, nghiên cứu Tu V.D., Boutsika T N et al (2008, 2013) 9,10 phân tích động học nguồn IBDG trình xảy cố nhằm đề xuất mơ hình phân tích ngắn mạch tự thích nghi dựa kỹ thuật tính 807 tốn Newton-Raphson tìm giá trị tính tốn ngắn mạch cho LĐPP có tích hợp nguồn IBDG Có thể thấy rằng, để phân tích ngắn mạch LĐPP có tích hợp nguồn DG khác nhau, việc xem xét đến đặc tính vận hành phụ tải phần tử nguồn cần thiết nhằm cải thiện độ xác kết phân tích ngắn mạch truyền thống Dòng điện ngắn mạch tổng TBBV dịng ghi nhận LĐPP có tích hợp nguồn DG bao gồm hai thành phần là: i) dòng điện ngắn mạch xuất phát từ nguồn phát điện truyền thống ii) dòng điện tham gia vào cố sinh từ nguồn DG khác Hơn nữa, phân tích ngắn mạch hiệu quả, nhanh tự động, dòng điện ngắn mạch tham gia vào cố diện nguồn DG cần tính tốn ứng với nhiều dạng cố khác nhau, ví dụ cố pha chạm đất, hai pha chạm đất, pha chạm pha cố ba pha) cho vị trí cụ thể LĐPP Việc tính tốn giá trị dịng điện ngắn mạch cho LĐPP có tích hợp nguồn DG thực dựa vào i) ma trận dòng điện nhánh (branch currents matrix); ii) ma trận điện áp nút (bus voltages matrix) iii) ma trận tổng dẫn (admittance matrix) Cụ thể, ma trận dòng điện ngắn mạch tương ứng với dạng cố xác định cách nhân ma trận tổng dẫn với ma trận điện áp nút Trong ma trận tổng dẫn nút suy từ ma trận tổng trở ứng với mơ hình đường dây, mơ hình máy biến áp mơ hình phụ tải, giá trị điện áp nút giả sử với giá trị danh định thơng qua kết phân tích trào lưu công suất theo chu kỳ định trước dựa vào ngưỡng dao động điện áp nút xác định báo Thật vậy, trình tính tốn trào lưu cơng suất phục vụ cho việc xác định ngưỡng dao động điện áp nút dòng điện ngắn mạch quan sát TBBV dòng LĐPP Trong nghiên cứu này, tác giả trước tiên giới thiệu phương pháp xác định ngưỡng dao động phụ tải (gọi tắt phương pháp LPCI), sau xác định ngưỡng dao động dòng điện nhánh (branch currents) tuyến dây xuất phát từ trạm biến áp LĐPP có tích hợp nguồn DG Lưu ý rằng, để tăng cường tính ổn định điện áp nút có chứa nguồn DG, hệ thống lưu trữ lượng đề nghị sử dụng Tiếp theo, thông qua việc phân tích trào lưu cơng suất, ngưỡng dao động điện áp nút tính tốn trước xác định ngưỡng dao động dịng điện ngắn mạch tương ứng với dạng cố Trong nghiên cứu này, liệu phụ tải khứ tuyến dây đầu nguồn thực tế tác giả sử dụng để kiểm chứng hiệu phương pháp Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 4(2):806-834 LPCI phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến Mặt khác, hệ số ảnh hưởng dòng điện ngắn mạch ứng với cấu trúc LĐPP có tích hợp DG tính tốn lưu trữ hệ thống quản lý thời gian thực (Real-time Manangement System – RTMS) LĐPP thay đổi cấu trúc có thay đổi số lượng nguồn lưới/DG LĐPP Bố cục báo tổ chức sau: Phần Giới thiệu trình bày tổng quan nghiên cứu trước cần thiết vấn đề nghiên cứu cải tiến lại phương pháp phân tích ngắn mạch truyền thống để áp dụng hiệu cho LĐPP có tích hợp nguồn điện phân tán khác Phần Phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến cho lđpp có tích hợp nguồn DG miêu tả chi tiết phương pháp LPCI để xác định ngưỡng dao động phụ tải, dòng điện nhánh, điện áp tuyến dây đầu nguồn trước đề cập đến việc cải tiến phương pháp phân tích ngắn mạch dành cho LĐPP có tích hợp nguồn DG khác Trong Phần Kết mô thảo luận phương pháp phân tích ngắn mạch đề xuất, tác giả trình bày cụ thể kết mơ dựa vào phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến đề xuất Cuối cùng, thảo luận, nhận định kết luận tác giả trình bày Phần Kết luận PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH NGẮN MẠCH CẢI TIẾN CHO LĐPP CĨ TÍCH HỢP CÁC NGUỒN DG Trong phần này, nhóm tác giả trình bày phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp nút dựa ngưỡng dao động phụ tải Sau đó, khoảng tin cậy điện áp nút sử dụng cho việc phân tích ngắn mạch cải tiến cho LĐPP có tích hợp nguồn DG Tổng dòng điện ngắn mạch quan sát thiết bị bảo vệ LĐPP bao gồm i) giá trị dịng điện ngắn mạch đóng góp từ nguồn lưới, Inm_li , ii) giá trị dòng điện ngắn mạch từ nguồn DG khác nhau, Inm_DG , đến TBBV trình bày tổng quan phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến cho LĐPP có tích hợp DG Xác định ngưỡng dao động tin cậy phụ tải LĐPP có tích hợp nguồn DG Để xác định đắn khoảng tin cậy phụ tải LĐPP có tích hợp nguồn DG, tác giả đề xuất phương pháp loại bỏ liệu nhiễu cho biết Phần Phương pháp loại bỏ liệu nhiễu để xác định ngưỡng dao động phụ tải tuyến dây Sau đó, tác giả sử dụng mơ hình dự báo SVM, LSTMRNN ANN để tìm khoảng tin cậy phụ tải, trình bày Phần Các mơ hình SVM, LSTM-RNN ANN sử dụng để xác định ngưỡng dao động phụ tải Việc sử dụng ba mơ hình dự báo để đảm bảo tất liệu phụ tải dự báo đắn tương ứng với mơ hình dự báo khác Tùy thuộc vào đặc điểm phụ tải, ba mơ hình SVM, LSTM-RNN ANN áp dụng thích hợp nhằm đạt kết dự báo tối ưu Phương pháp loại bỏ liệu nhiễu để xác định ngưỡng dao động phụ tải tuyến dây Theo nghiên cứu Duong Minh Bui Phuc Duy Le et al (2020) 11–13 , liệu phụ tải thu thập hệ thống quản lý thời gian thực (RTMS-Real-time Management System) có độ xác cao, chứa nhiều liệu gây nhiễu ngẫu nhiên nguyên nhân gồm: i) đặc tính vận hành ngẫu nhiên phụ tải, ii) dao động nguồn lưới nguồn DG, iii) LĐPP xảy điện cố; iv) kế hoạch bảo trì định kỳ; v) đóng/cắt tụ bù; vi) đường truyền kết nối không ổn định Do đó, độ tin cậy liệu phụ tải thường khó đạt mức độ tin cậy cao 100% Để giải vấn đề này, phương pháp loại bỏ liệu gây nhiễu tác giả phát triển độ tin cậy phù hợp liệu phụ tải, sau kiểm tra nhiều mức độ tin cậy khác Cụ thể hơn, phương pháp dựa kết tính tốn MAPE có sai số nhỏ dựa ba mơ hình dự báo ANN, LSTM-RNN SVM, trình bày cơng thức (1) để tìm mức độ tin cậy phù hợp với liệu phân tích Việc sử dụng mơ hình dự báo ANN, LSTM SVM để kiểm tra xem mơ hình dự báo dựa vào chuỗi liệu theo thời gian (time-series based forecasting model) mơ hình dự báo dựa vào học máy (machine learning based forecasting model) phù hợp để xác định khoảng tin cậy phụ tải lưới điện phân phối Cơng thức tính tốn số MAPE thể sau: N At − Ft MAPE (At , Ft ) = ∑t=1 (1) At ) ( ) − xi − x j (7) K xi , x j = exp 2δ Mơ hình dự báo LSTM-RNN Kỹ thuật dự báo sử dụng mơ hình LSTM-RNN kỹ thuật sử dụng phổ biến lĩnh vực dự báo phụ tải nay, R Dobbe, Y Bengio et al (1994, 2020) 17,18 Phương pháp dự báo thực cách xếp chồng nhiều lớp mạng nơ-ron dựa việc tối ưu hóa ngẫu nhiên Khả huấn luyện hiệu suất mô hình LSTM-RNN cải thiện cách thay đổi số lớp mạng nơ-ron với mức độ tổng quát hóa khác Những mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network RNN) khác với mạng nơ-ron truyền thẳng thông thường (Feedforward Neural Network - FNN) hình thành theo trình tự tương quan lớp mạng nơ-ron trạng thái với thông tin ngõ lớp mạng nơ-ron trước Tuy nhiên, việc sử dụng mạng nơ-ron RNN gặp số khó khăn việc huấn luyện cho yếu tố tác động dài hạn tượng suy giảm bùng phát hệ số mang tính xu hướng Chính vậy, mơ hình LSTM sử dụng để khắc phục khó khăn Tại 810 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 4(2):806-834 Hình 2: Giải thuật xác định LPCI dịng điện phụ tải tuyến dây LĐPP có tích hợp nguồn DG nghiên cứu này, tác giả sử dụng mơ hình LSTMRNN xây dựng nhiều hàm kernel nhằm quản lý tốt yếu tố tác động dài hạn, hoạt động song song lưu trữ thông tin thời điểm ngắn hạn dài hạn Hình Hình thể mạng RNN cấu trúc tế bào LSTM mạng RNN Để huấn luyện mạng nơ-ron cho mơ hình dự báo LSTM-RNN với lớp đơn giản, ta cần phải mô tả tham số ngõ lớp mạng nơ-ron ẩn ht ⊂ Rn Đó vectơ n-chiều đồng thời trạng thái ngăn nhớ ct Thông thường, giá trị ban đầu tham số chọn mức không (ht =0 ct =0) Ba hàm sigmoid khối LSTM-RNN có phạm vi ngõ từ đến 1, nhằm định tín hiệu lựa chọn đến ngõ Quá trình lặp lại cho bước Tất trọng số độ lệch huấn luyện với hàm mục tiêu giảm thiểu độ lệch ngõ khối LSTM mẫu huấn luyện thực tế Xử lý cách tuần tự, thông tin bước thời gian lưu trữ trì để tham khảo ngõ mơ hình LSTM-RNN bước thời gian Mơ hình dự báo ANN Cấu trúc mơ hình ANN, cịn gọi mạng nơ-ron có kết nối đầy đủ, thể Hình 5, bao gồm: i) lớp liệu đầu vào có kích thước phù hợp đến liệu phụ tải điện, ii) hai lớp ẩn với 100 điểm nơ-ron cho lớp, iii) lớp liệu đầu có kích thước tương ứng với lớp 811 liệu đầu vào Theo cấu trúc mơ hình ANN, vector ngõ kết đạt dựa mơ hình đầu vào (input patterns) với giá trị mục tiêu (targeted values) mơ hình mạng Một cách tổng quát, trọng số mạng wi j liên kết cặp nút mạng cập nhật theo sai khác giá trị ngõ tạo với giá trị ngõ mục tiêu, nhằm mục đích làm giảm sai số kết ngõ Sai số ngõ tính theo số sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error), phương trình (8): MAE (yt , ybt ) = N ∑ |yt − ybt | N t=1 (8) Trong đó, yt giá trị thực tế thời gian t, ybt giá trị dự báo thời gian t, N tổng số điểm lấy mẫu tính tốn số MAE Các lỗi lớp đầu truyền ngược lại qua tất lớp ẩn đến lớp đầu vào cách lấy đạo hàm trọng số dựa trạng thái nơ-ron chúng hàm tổn thất, Iason-Ioannis C., A Elvers, M.T.Hagan, J.P.S Catalão et al (1994, 2011, 2018-2019) 19–22 Hàm kích hoạt (activation function) sử dụng sau lớp hàm ReLU (Rectifier Linear Unit) dành cho lớp ẩn hàm PL (Pure Linear) dành cho lớp ngõ ra, cho biết phương trình (9) (10) R (z′ ) = max(0, z′ ) (9) P (z) = z (10) Trong đó, z liệu ngõ vào có trọng số lớp ngõ ra; P(z) hàm transfer PL lớp ngõ ra; z’ Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 4(2):806-834 Hình 3: Mạng RNN mơ hình tương đương Hình 4: Cấu trúc tế bào LSTM mạng RNN liệu ngõ vào có trọng số lớp ẩn; R(z’) hàm truyền ReLU lớp ẩn mạng nơron Ở lớp mạng, đáp ứng nơron nhân tạo thực hàm kích hoạt tổng trọng số (weights) độ sai lệch (bias) Xem xét hai lớp mạng liên tục [k – 1, k], đáp ứng ngõ nơron tính tốn (11) ( ) y j = g j ∑ni=1 wi j ui + b j , i ∈ [0, m] ; j ∈ [0, n] (11) Trong đó, m số lượng nơron nhân tạo lớp thứ (k-1); n số lượng nơron nhân tạo lớp thứ (k); y j ngõ nơron thứ (j)từ hàm kích hoạt; wi j trọng số cho liên kết nơ ron thứ (i) lớp thứ (k-1) nơron thứ (j) lớp thứ (k); b j độ sai lệch nơron thứ (j) lớp thứ (k); gi ui giá trị hàm kích hoạt ReLU PL Căn vào véctơ liệu đầu vào, sai số ngõ mơ hình ANN, E[t], giai đoạn huấn luyện vịng lặp t tính bởi: E [t] = N(L) ∑ (Od (g) − Oa (g) [t])2 g=1 (12) Trong đó, Od (g) giá trị ngõ mong muốn (the desired output value); Oa (g) giá trị ngõ từ mơ hình ANN (the resulting output value) vòng lặp t 812 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Hình 5: Cấu trúc mơ hình ANN tính từ phương trình (11); g = 1, , N(L) miêu tả số lượng nút ngõ Khi E[t] không, mô hình ANN tạo giá trị ngõ xác với giá trị mong đợi Hơn nữa, E[t] hiểu hàm trọng số độ sai lệch, ký hiệu E(w,b)[t] Để tối thiểu hóa sai số, giảm gra-đi-ăng (gradient descent) sử dụng giải thuật truyền ngược (backpropagation algorithm) Một vòng lặp giảm gra-đi-ăng cập nhật thông số wi j b j sau: ∂ E (w, b) [t] ∂ wi j [t] ∂ E (w, b) [t] b j [t + 1] = b j [t] − η ∂ b j [t] wi j [t + 1] = wi j [t] − η (13) (14) Trong đó, η tỷ lệ học (learning rate) mơ hình ANN Phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp dựa ngưỡng dao động phụ tải Sau ngưỡng dao động giá trị dòng điện phụ tải tuyến dây xác định, chúng 813 sử dụng để tính tốn ngưỡng dao động điện áp nút LĐPP phương pháp phân tích trào lưu cơng suất dựa việc bơm dòng điện vào nút (current injection based power flow analysis), ALSTOM Grid Inc., J.H Teng, T.-H Chen et al (1991, 1994, 2003, 2014) 23–26 Tiếp đó, ngưỡng dao động điện áp nút sử dụng để phân tích dịng điện ngắn mạch quan sát TBBV LĐPP có tích hợp nguồn DG Phương pháp phân tích dịng cơng suất dựa hai ma trận gồm: i) ma trận dòng điện nhánh (BCbranch currents matrix); ii) ma trận điện áp nút (BV-bus voltages matrix) Xem xét bus i LĐPP, công suất đẩy vào bus i sau: Si = (Pi + jQi ) ) ( ) ( = PG,i − PL,i + j QG,i − QL,i , i = N (15) Trong đó, PG,i and QG,i công suất tác dụng công suất phản kháng nguồn phát nút PL,i QL,i công suất tác dụng công suất phản kháng tải nút i Một LĐPP giả định có N nút Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Dịng điện tương đương bơm vào nút i vòng lặp thứ k phương pháp phân tích dịng cơng suất tính cơng thức (16): ( ) ( k) Pi + jQi imag ( k ) k real Ii = Ii Vi + jIi Vi = (16) Vik áp nút danh định LĐPP; PDG_d QDG_d công suất tác dụng phản kháng nguồn DG thứ d; Vi điện áp nút i LĐPP Phương trình (17) viết dạng tổng quan phương trình (18) bên dưới: [BC] = [C] [I] Trong đó, Vik Iik điện áp nút dòng điện tương đương bơm vào nút i vòng lặp thứ imag k Iireal Ii thành phần thực thành phần ảo dòng điện tương đương bơm vào nút i, hàm theo điện áp Vik Xem xét LĐPP đơn giản có tích hợp nguồn DG Hình Việc bơm cơng suất vào nút chuyển thành việc bơm dịng điện tương đương vào nút thông qua công thức (16) Mối quan hệ ma trận dòng điện nhánh [BC] ma trận điện áp nút [BV ] thu từ định luật Kirchhoff Ma trận dòng điện nhánh [BC] xây dựng dựa dịng điện tương đương bơm vào nút, cho biết phương trình (17) I1 1 1 B1 B 0 1 1 I 2 2 (17) B3 = 0 1 0 = I3 B4 0 0 0 I4 I5 0 0 B5 Trong đó, B5 = I6 B4 = I5 ; B3 = I4 + B4 = I4 + I5 B2 = I3 + B3 + B5 = I3 + I4 + I5 + I6 B1 = I2 + I3 + I4 + I5 + I6 I = I load6 − IDG2 I5 = Iload5 − IDG1 ; I4 = Iload4 I = I load3 I2 = Iload2 { } Pload_l_max Iload_1 ∈ Pload_l_min ; l = Nload Vnom ; Vnom ( ) PDG_d + jQDG_d ∗ IDG_d = ; d = NG Vi B1 , B2 , B3 , B4 , B5 dòng điện nhánh LĐPP; I2 , I3 , I4 , I5 , I6 dòng điện tương đương bơm vào nút; Iload_i dòng điện tải thứ l nút LĐPP, l = Nload ; Nload tổng số tải lưới điện; IDG_d dòng điện nguồn DG thứ d bơm vào nút LĐPP, d = NDG ; NDG tổng số nguồn DG tích hợp lưới điện Pload_l_min Pload_l_max biên độ dao động tin cậy phụ tải xác định từ việc dự báo phụ tải trình bày Phần Xác định ngưỡng dao động tin cậy phụ tải LĐPP có tích hợp nguồn DG; Vnom giá trị điện (18) Trong đó, [C] ma trận tam giác (an upper triangular matrix) với giá trị số Mối quan hệ ma trận dòng điện nhánh [BC] ma trận điện áp nút [BV ] hiển thị phương trình (19): B1 V1 V2 Z12 0 0 V V Z 0 12 Z23 B2 0 B3 V1 − V4 = Z12 Z23 Z34 V1 V5 Z12 Z23 Z34 Z45 B4 Z12 Z23 0 Z36 B5 V1 V6 Trong đó, V2 = V1 − B1 Z12 V3 = V2 − B2 Z23 V4 = V3 − B3 Z34 ; V j = Vi − Bi Zi j B1 Z12 = V1 −V2 B Z + B1 Z12 = V1 −V3 23 B1 Z12 + B2 Z23 + B3 Z34 = V1 −V4 Bi Zi j = Vi −V j Vi điện áp nút i; V j điện áp nút j; Zi j tổng trở đường dây nút i nút j Phương trình (19) viết dạng tổng quan phương trình (20) bên dưới: [△V ] = [Z] [BC] (20) Trong đó, [△V ] (hoặc gọi [BV ]) ma trận độ sụt giảm điện áp từ nút i đến nút j LĐPP; [Z] ma trận tổng trở tam giác (an lower triangular matrix) Kết luận lại, dựa vào mơ hình dự báo phụ tải điện phương pháp xác định LPCI phân tích phần Xác định ngưỡng dao động tin cậy phụ tải LĐPP có tích hợp nguồn DG, khoảng tin cậy phụ tải điện thứ l, [Pload_l_min , Pload_l_max ], xác định; từ đó, khoảng tin cậy dòng điện phụ tải thứ l, [lload_l_min , lload_l_max ] xác định tương ứng Tiếp theo, khoảng giá trị tin cậy dòng điện tương đương bơm vào nút thứ i, [Ii_min , Ii_max ] xác định nhanh chóng Sau đó, ma trận dòng điện nhánh [BCmin ] [BCmax ], chi tiết [BCmin ] = [B1_min B2_min Bi_min ]T 814 (19) Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Hình 6: Sơ đồ LĐPP đơn giản có tích hợp nguồn DG [BCmax ] = [B1_max B2_max Bi_max ]T , tính tốn dựa vào phương trình (18) Cuối cùng, ma trận điện áp nút [△Vmin ] [△Vmax ] xác định nhờ vào phương trình (20) Vì vậy, khoảng giá trị tin cậy điện áp nút thứ i LĐPP, Vi_min ,Vi_max , tính tốn hiệu thích hợp nghiên cứu này, cụ thể, [V1 ] − [Bi_min ] = [Vi_max ] [V1 ] − [Bi_max ] = [Vi_min ] Lưu ý rằng, V1 giá trị điện áp danh định nút (slack bus) lưới điện phân phối Giải thuật tính tốn ma trận [C] [Z] Giải thuật xây dựng ma trận [C] phương trình (18) phát triển sau: • Bước 1: Đối với LĐPP có m nhánh n nút, kích thước ma trận [C] m × (n − 1); tức m hàng n - cột • Bước 2: Nếu nhánh (hoặc phân đoạn), Bk , nút i nút j, chép cột nút thứ i ma trận [C] đến cột nút thứ j điền +1 đến vị trí hàng k cột j Chú ý, ma trận [C] không xem xét nút số (slack bus) lưới • Bước 3: Lặp lại bước tất nhánh bao gồm ma trận [C] Tiếp theo, giải thuật xây dựng ma trận [Z] phương trình (20) phát triển sau: • Bước 1: Đối với LĐPP có m nhánh n nút, kích thước ma trận [Z] (n − 1) × m; tức (n − 1) hàng m cột • Bước 2: Nếu nhánh (hoặc phân đoạn), Bk , nút i nút j, chép hàng nút thứ i ma trận [Z] đến hàng nút thứ j điền tổng trở đường dây Zi j đến vị trí hàng j cột k Chú ý, ma trận [Z] không xem xét nút số (slack bus) lưới điện phân phối 815 • Bước 3: Lặp lại bước tất nhánh bao gồm ma trận tổng trở [Z] Việc tính tốn ma trận [C] [Z] mở rộng đến phân đoạn gồm nhiều pha Chẳng hạn, phân đoạn từ nút i đến nút j phân đoạn pha a, b c, dịng điện nhánh Bi véctơ ]T [ x 1, Bi = Bi,a Bi,b Bi,c , cộng (+1) ma trận [C] ma trận đơn vị x Tương tự, phân đoạn từ nút i đến nút j phân đoạn pha a, b c, Zi j ma trận [Z] ma trận tổng trở x 3, cho biết phương trình (21) tham khảo Hình Zaa Z ba [Z]abcn = Zca Zna Zab Zbb Zcb Znb Áp dụng phương pháp thành: Zaa−n [Z]abc = Zba−n Zca−n Zac Zbc Zcc Znc Zan Zbn Zcn Znn (21a) Kron 27 , phương trình (21a) Zab−n Zbb−n Zcb−n Zac−n Zbc−n Zcc−n (21b) Từ Hình 7, mối quan hệ điện áp nút dòng điện nhánh cho biết phương trình (21c) Zaa−n Zab−n Zac−n IAa VA Va Zba−n Zbb−n Zbc−n IBb = VB − Vb (21c) Zca−n Zcb−n Zcc−n ICc VC Vc Phương pháp giải tốn dịng cơng suất Kết hợp phương trình (18) (20), ma trận [△V ] viết lại sau: [△V ] = [Z] [C] [I] = [PF] [I] (22) Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Hình 7: Mơ hình phân đoạn có pha LĐPP Phương trình (22) với ma trận dịng cơng suất [PF] giải phương pháp tìm thừa số LU (Lower-Upper factorization) Ma trận [PF] thừa số thành ma trận [C] ma trận [Z] Ma trận [C] ma trận tam giác ma trận [Z] ma trận tam giác dưới, tính tốn phần Giải thuật tính tốn ma trận [C] [Z] Do đó, việc áp dụng phương pháp tìm thừa số LU (cịn gọi giải thuật LU decomposition forward/backward) ma trận Jacobian ma trận tổng dẫn bỏ qua Vì vậy, thời gian tính tốn dịng cơng suất nhanh Như kết quả, phương pháp giải tốn dịng cơng suất sử dụng thừa số LU phù hợp cho việc tính tốn dịng cơng suất online LĐPP có tích hợp nguồn DG )∗ ( ) ( ( ) k = I real V k + jI imag V k = Pi + jQi I (23a) k i i i i i [ Vi ] [ k] k+1 △Vi = [PF] Ii (23b) [PF] = [Z] [C] (23c) [ ] [ ] Vik+1 = [V1 ] − △Vik+1 Tóm lại, phương pháp giải tốn dịng cơng suất tóm tắt sau: • Bước 1: Tính tốn phần tử ma trận [C] ma trận [Z], trình bày Phần Giải thuật tính tốn ma trận [C] [Z] [ ] [ ] • Bước 2: Giải phương trình Xik = [C] Iik Các [ k] thành phần ma trận Xi tính sau (lưu ý, k số vòng lặp giải pháp phân tích dịng cơng suất): k xik = iki cii + ∑N−1 p=1,p̸=i cip i p (24) ] [ [ ] Bước 3: Giải phương trình △Vik+1 = [Z] Xik Các [ ] thành phần ma trận △Vik+1 tính sau: k △vk+1 = xik zii + ∑N−1 i p=1,p̸=i zip x p (25) Giải thuật tính tốn ma trận [C] [Z] mở rộng cho LĐPP mạch vòng Khi lưới điện phân phối cung cấp cho khu vực phụ tải cao, cấu trúc mạch vịng LĐPP áp dụng thơng qua việc đóng/mở máy cắt phân đoạn (normally open tie-switches) Vì vậy, giải thuật tính tốn ma trận [C] [Z] mở rộng cho LĐPP mạch vịng trình bày sau: Tính tốn ma trận [C] cho LĐPP mạch vịng Hình cho biết sơ đồ đơn tuyến LĐPP mạch vòng đơn giản Một nhánh kết nối từ nút đến nút 6, dịng điện tương đương bơm vào nút là: B1 B 0 2 B3 = 0 B4 0 B5 1 0 1 0 1 1 I2 1 I3 0 I4 0 I5′ I6′ (26) Trong đó, I5′ = I5 + B6 I6′ = I6 − B6 816 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Phương trình (26) viết lại sau: B1 1 1 I2 B 0 1 1 I 2 3 B3 = 0 1 0 I4 B4 0 0 0 I5 B5 0 0 I6 (27a) 1 1 1 [ ] B + 1 0 −B6 1 0 B1 1 1 I2 B2 0 1 1 I3 B 0 1 I 3 = (27b) B4 0 0 1 I5 B5 0 0 −1 I6 B6 [ 0 ] 0 [ ] B6 BC I = [Cnew ] Bnew Bnew (27c) Khi nhánh Bk xây dựng LĐPP để tạo thành cấu trúc mạch vòng, nhánh kết nối từ nút i đến nút j, ma trận [C] tính tốn lại sau: i) chép thành phần cột thứ i đến cột thứ k, sau trừ thành phần cột j, ii) điền giá trị (+1) đến vị trí hàng k cột k ma trận [C] Tính tốn ma trận [Z] cho LĐPP mạch vòng Đối với LĐPP mạch vịng Hình 8, phương trình (19) viết lại sau: V2 V1 V1 V3 V V 1 4 (28a) − = V1 V5 V1 V6 Z12 Z12 Z 12 Z12 Z12 0 0 Z23 Z23 Z34 Z23 Z34 Z23 0 Z34 0 Z45 Z45 0 0 Z36 −Z36 [ ] [ ] △V BC = [Znew ] Bnew Z56 B1 B2 B3 B4 B5 B6 Giải pháp tính tốn dịng cơng suất cho LĐPP mạch vịng Thay phương trình (27) phương trình (28) vào phương trình (22), phương trình (22) viết lại sau: [ ] [ ] △Vnew I = [Znew ] [Cnew ] B [ ] [ new] (29) T A M I = M N Bnew Áp dụng phương pháp Kron, phương trình (29) trở thành: [ ] [△Vnew ] = A − M T N −1 M [I] = [PFnew ] [I] (30) Phương trình (30) với ma trận dịng cơng suất [PFnew ] giải phương pháp tìm thừa số LU (Lower-Upper factorization), đề cập Phần Phương pháp giải tốn dịng cơng suất Điều chỉnh giá trị dự báo phụ tải tuyến dây LĐPP Đối với việc phân bố phụ tải tuyến dây LĐPP, tác giả ứng dụng phương pháp điều chỉnh giá trị phụ tải dự báo, dựa liệu thời gian thực, J.H.Teng et al (1994) 24 Phương trình (31) cho biết hệ số hiệu chỉnh phụ tải, kad j , toàn tuyến dây LĐPP, tỷ số công suất tải dự báo đầu phát tuyến, PΣload_ f orecasted , với tổng công suất phụ tải dự báo nút phân bố load toàn tuyến, ∑N i=1 Pi,load_ f orecasted Trong đó, Nload tổng số nút có tải tồn tuyến dây LĐPP kad j = PΣload_ f orecasted Nload ∑ Pi,load_ f orecasted (31) i=1 Phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến dành cho LĐPP tích hợp nguồn điện DG (28b) Khi nhánh Bk xây dựng LĐPP để tạo thành cấu trúc mạch vòng, nhánh kết nối từ nút i đến nút j, ma trận [Z] tính tốn lại sau: i) tạo hàng đến ma trận [Z] ban đầu; phần tử hàng tính tương 817 ứng cách lấy hàng i trừ hàng j; ii) phần tử thuộc hàng nằm đường chéo ma trận [Z], tức vị trí hàng cột ma trận [Z], tổng trở nhánh Bk Cấu trúc LĐPP có tích hợp nguồn DG đa dạng linh hoạt đặc tính vận hành P2P P&P Do đó, hệ thống quản lý thời gian thực (Real-time Manangement System – RTMS) triển khai để giám sát tình trạng vận hành nguồn lưới nguồn DG, trạng thái hoạt động TBBV lưới Các nguồn DG có hai chế độ vận hành đặc trưng gồm: i) vận hành nối lưới Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Cơng nghệ, 4(2):806-834 Hình 8: Sơ đồ đơn tuyến LĐPP mạch vòng (grid-connected operation) ii) vận hành độc lập (islanded operation) Nếu nguồn DG đơn lẻ (hoặc MG chứa nhiều nguồn DG) vận hành chế độ nối lưới, giá trị dòng điện ngắn mạch mà TBBV thứ ‘r’ quan sát tính tốn phương trình sau, theo Bui D.M (2017) : Inm_T BBV r = Inm_luoi + ∑ni=1 (kri ∗ Inm_DGi ∗ T TV H_DGi) (32) Trong đó: • Inm_T BBV r giá trị tổng dòng điện ngắn mạch quan sát TBBV thứ r; • Inm_luoi giá trị dịng điện ngắn mạch nguồn lưới quan sát TBBV thứ r; • n số lượng nguồn IBDG RBDG tích hợp vào LĐPP; • kri hệ số ảnh hưởng dòng điện ngắn mạch nguồn DG thứ ‘i’ gây quan sát TBBV thứ ‘r’ Nói cách khác, kri hệ số ảnh hưởng nguồn DG thứ i đến TBBV thứ ‘r’; • Inm_DGi giá trị dịng điện ngắn mạch điểm đấu nối nguồn DG thứ ‘i’ cố xảy LĐPP; • TTVH_DGi thể trạng thái kết nối (hoặc ngắt kết nối) nguồn DG vào lưới điện (nếu TTVH_DGi = “1” đồng nghĩa nguồn DG hoạt động nối lưới; ngược lại, TTVH_DGi = “0” đồng nghĩa nguồn DG hoạt động độc lập) Như vậy, việc xác định giá trị dòng điện ngắn mạch quan sát TBBV thứ ‘r’ đơn giản hóa thực nhanh chóng thơng qua hệ số ảnh hưởng kri Tương tự, cấu trúc LĐPP có n nguồn DG quan sát m TBBV hệ số ảnh hưởng nguồn DG tác động lên TBBV tính tốn Ma trận tổng trở theo thành phần thứ tự dùng để tính tốn hệ số dịng điện ngắn mạch đóng góp từ nguồn RBDG nguồn lưới tác động lên tất TBBV LĐPP có tích hợp nguồn DG Bên cạnh đó, nhờ vào việc thường xuyên giám sát trạng thái vận hành LĐPP thông qua hệ thống RTMS hạ tầng mạng truyền thông, ma trận tổng trở thường xuyên cập nhật Từ đó, hệ số ảnh hưởng dịng điện ngắn mạch đến TBBV nhanh chóng xác định Phương pháp tính tốn khoảng giá trị tin cậy dịng điện ngắn mạch đóng góp từ nguồn lưới (Inm_luoi ) Việc kết hợp phương pháp xác định LPCI phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp nút nêu Mục Phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp dựa ngưỡng dao động phụ tải, khoảng giá trị tin cậy điện áp nút, [Vi_min ,Vi_max ] vào biến Vnut (0), cho biết phương trình (33), để tính tốn khoảng giá trị tin cậy của] dòng điện ngắn mạch, [ Inut(MM)_min , Inut(NM)_max , nhằm phù hợp với cấu 818 ... để áp dụng hiệu cho LĐPP có tích hợp nguồn điện phân tán khác Phần Phương pháp phân tích ngắn mạch cải tiến cho lđpp có tích hợp nguồn DG miêu tả chi tiết phương pháp LPCI để xác định ngưỡng dao. .. Kết luận PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH NGẮN MẠCH CẢI TIẾN CHO LĐPP CĨ TÍCH HỢP CÁC NGUỒN DG Trong phần này, nhóm tác giả trình bày phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp nút dựa ngưỡng dao động phụ... phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp nút nêu Mục Phương pháp xác định ngưỡng dao động điện áp dựa ngưỡng dao động phụ tải, khoảng giá trị tin cậy điện áp nút, [Vi_min ,Vi_max ] vào biến