.2 Giá thành bản quyền của Homer

1.4.3 Phần mền Retscreen (Clean Energy Project Analysis Software) [28- 35]

RETScreen cho phép các chuyên gia và sử dụng nhanh chóng xác định, đánh giá và tối ưu hóa khả năng tài chính và kỹ thuật của các dự án năng lượng sạch tiềm năng. Nền tảng phần mềm thông minh quyết định này cũng cho phép các nhà quản lý dễ dàng đo lường và xác minh hiệu suất thực tế của các cơ sở của họ và giúp tìm ra các cơ hội sản xuất / tiết kiệm năng lượng bổ sung.là một công cụ nâng cao năng lực hộ trợ quyết định và nâng cao năng lực nhận thức về năng lượng mới một cách độc đáo và sáng tạo. Nó sử dụng cho việc phân tích khả thi các dự án năng lượng sạch bao gồm các công nghệ tiết kiệm năng lượng và dự án năng lượng tái tạo như quang điện mặt trời , năng lượng gió và các dự án thủy điện.

Phần mền được sử dụng nghiên cứu đánh giá tính khả thi của các dự án năng lượng đánh giá hiệu suất của dự án mới, các dự án thêm bao gồm cả giám sát đánh giá các dự án hiện có. Người sử dụng có thể lựa chọn từng dự án cơng nghệ theo mục đích nghiện cứu đánh giá tính khả thi mỗi dự án cơng nghệ có một quy trình chuẩn theo 5 bước bao gồm phân tích chi phí, phí nhà kính (GHG), tóm tắt tài chính, phân tích độ nhậy độ rủi ro.

Phần mền giúp các nhà đầu tư ra quyết định đánh giá tiềm năng một cách nhanh chóng khơng tốn kém. Điều này được thực hiện bằng cách giảm đáng kể chi phí thời gian liên quan đến việc xác định và đánh giá các dự án năng lượng tiềm năng phát sinh ở các giai đoạn tiền khả thi, khả thi, phát triển và kỹ thuật

Phần mền RETcreen được sử dụng để xác định xem một dự án năng lượng tái tạo có hợp lý về tài chính hay khơng với một phân tích có khả năng bao qt tồn bộ vịng đời của dự án. Nó có 3 cơng cụ phân tích chính báo gồm phân tích điểm chuẩn, phân tích tính khả thi và phân tích hiệu suất

 Quy trình phân tích điểm chuẩn Bảng tính điểm chuẩn cho phép người dùng có thể nhanh chóng đánh giá hiệu suất năng lượng của

 Quy trình phân tích điểm chuẩn cho phép người dùng nhanh chóng đánh giá hiệu suất năng lượng của Fa-cility bằng cách thiết lập điều khiển khí hậu

tham chiếu tại địa điểm cơ sở cho bất kỳ vị trí nào trên trái đất và so sánh năng lượng hiệu suất của các loại phương tiện tham chiếu khác nhau với ước tính hoặc đo mức tiêu thụ năng lượng hàng tháng của một cơ sở

 Quy trình phân tích khả thi Bảng phân tính khả thi là tổng hợp và phân tích chi tiết. Phân tích cho phép người dùng mơ hình hóa bất kỳ dự án năng lượng bằng cách tiến hành phân tích tiêu chuẩn năm bước bao gồm phan tích năng lượng, phân tích chi phí , phân tích phát thải, phân tích tài chính, và phân tích độ nhạy, độ rủi ro

 Quy trình phân tích hiệu suất Bảng phân tích hiệu suất cho phép người dùng theo dõi, phân tích và báo cáo dữ liệu hiệu suất năng lượng chính cho các nhà điều hành cơ sở, các nhà quản lý và những người ra quyết đinh cấp cao bao gồm cả thực tế của cơ sở hiệu suất năng lượng so với hiệu suất dự đốn. Phần mềm có ưu điểm là hỗ trợ tiếng việt và dữ liệu khí tượng như bức xạ mặt trời, tốc độ gió, nhiệt độ (nguồn do NASA cung cấp tương đối tin cậy)

Nhược điểm là vẫn tính phí bản quyền khoảng 869 USD/năm (hoặc thỏa thuận quốc tế) nếu muốn sử dụng đầy đủ các tính năng của phần mềm

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG SẢN LƯỢNG ĐIỆN MẶT TRỜI

2.1 Mô tả hệ thống

Hệ thống điện mặt trời hay hệ thống điện mặt trời là một trong những hệ thống năng lượng tái tạo sử dụng các mô-đun PV để chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành điện năng. Điện năng tạo ra có thể được sử dụng trực tiếp, cung cấp trở lại lưới điện hoặc tích trữ trong pin. Hệ thống điện mặt trời là một nguồn điện sạch và đáng tin cậy, phù hợp với nhiều loại ứng dụng như cư trú, công nghiệp và nơng nghiệp [36].

Bên cạnh đó, đối với các dự án điện mặt trời có cơng suất lắp đặt lớn (từ 50kw đến vài trăm MW) khi quyết định đầu tư một hệ thống quang điện nhà đầu tư cần phân tích tiềm năng năng lượng mặt trời tại vị trí đặt nhà máy cũng như khả năng sinh lời của dự án. Để phân tích được tiềm năng năng lượng mặt trời dữ liệu về bức xạ mặt trời tại khu vực dự án là rất cần thiết.

Hệ thống xác định sản lượng điện mặt trời dựa trên nền tảng web được trình bày như hình 2.1. Theo hình 2.1 các dữ liệu đầu vào do người sử dụng thiết đặt bao gồm tổng công suất lặp đặt, loại pin quang điện, vị trí lắp đặt và hiệu suất dự kiến, mặc định hiệu suất chọn là 0.75.

Dựa trên dữ liệu đầu vào hệ thống sẽ xác định sản lượng điện thơng qua mơ hình xác định sản lượng. Các thơng số tính tốn sẽ được hiển thị trên nền tảng web bao gồm số lượng pin quang điện, diện tích lắp đặt, bức xạ mặt trời và sản lượng điện mặt trời hàng tháng. Hệ thống đang chạy thử nghiệm tại địa chỉ

Giao diện thiết đặt thông số đầu vào Tổng cống suất lắp

đặt Loai pin quang điện Vị trí Hiệu suất

Hiệu suất Xác định số lương pin quang điện và diện

tích lắp đặt Diện tích lắp đặt

Xác định sản lượng

Mơ hình xác định sản lượng

Giao diện hiển thị trên Web

Hình 2.1 Sơ đồ mơ tả hệ thống

2.2 Xây dựng phương trình ước lương sản lương điện

2.2.1 Một số nghiên cứu phương pháp xác định sản lượng điện của cácnhà khoa học trên thế giới nhà khoa học trên thế giới

Trong bối cảnh nguồn năng lượng mặt trời đang phát triển mạnh mẽ đang trở thành nguồn năng lượng tốt nhất trong tương lại. Từ đó các nhà khoa học trên khắp thế giới cũng tập trung nhiều nghiên cứu xác định sản lượng điện.

Theo đó, những nghiên cứu này các tác giả tập trung vào các kết quả đo lường sản điện từ các nhà máy điện mặt trời trên mái hoặc nối lưới từ đó tính tốn hiệu suất của của hệ thống nhằm mục đích cho thấy hiệu quả của các nhà máy quang điện trong giai đoạn vận hành. Từ các kết quả phân tích hiệu suất của nhà máy làm tiển đề cho những phân tích tiền khả thi cho các dự án điện mặt trời tiếp theo tại khu vực khảo sát.

Các phần mền thương mại như bảng 1.2 bán theo năm và giới hạn người sử dụng phần mền người dùng cần được đào tạo và là các chuyên gia trong lĩnh vực điện mặt trời.

Ngoài phương pháp xác định sản lượng bằng phần mền thương mại các nhà khoa học trên thế giới đã xây dựng phương pháp ước lượng trên cơng thức tốn học được trình bày như bảng 2.1

Bảng 2.1 Phương pháp nghiên cứu ước lượng sản lượng điện mặt trời

Mục tiêu nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Kết quả Ước lượng sản lượng

điện dựa trên mơ đun quang điện thương mại [37]

Xây dựng phương trình ước lượng sản lượng điện mặt trời dựa trên các thông số kỹ thuật của pin quang điện, bức xạ mặt trời, và các yếu tố tỏn hao của hệ thống. Sử dụng Phần mềm MATLAB/Simulink để kiểm nghiệm cơng thức tốn

Độ chính xác của phương trình tương đối cao, kết quả mơ phỏng có sai số dao động từ 5% đến 7% so với các phần mềm thương mại. Xây dựng cơng thức tốn để tính toản sản lượng hệ thống điện mặt trời nối lưới[38]

Xây dựng cng thức tốn học tính tốn sản lượng điện dựa trên thơng số kỹ thuật mơ đun quang điện và thất thốt do tổn hao. So sánh với nhà máy điện thực tế để tính tốn độ chính xác Độ chính xác của phương trình tốn được kiểm nghiệm và có độ chính xác đáng tin cậy (6.5%)

Hiệu suất của pin quang điện ảnh hưởng đến sản lượng điện của hệ thống điện mặt trời [39].

Từ các thông số thời tiết như bức xạ mặt trời, nhiệt độ mơi trường xây dựng cơng thức tốn học để tính tốn hiệu suất và ước lượng sản lượng điện

Xây dựng phương trình xác định sản lượng. Chứng minh sự ảnh hưởng của hiệu suất các loại pin quang điện.

2.2.2 Ước lượng sản lượng điện dựa trên mô đun quang điện thương mại

Năng xuất của nhà máy quang điện nối lưới phụ thuộc vào sự thay đổi theo thời gian bức xạ năng lượng mặt trời, phát triển dựa trên mơ hình quang điện và mơ hình tổn thất. Ước lượng tính tốn sản lượng điện cuối cùng bằng mơ hình Matlab/ simulink. Tổng cơng suất quang điện nhà máy đấu nối vào lưới điện nằm trong dải 1180,16 đến 1247,42 Mwh/ 1 năm với tổn thất 28% bao gồm tổn thất hệ thống và tổn thất bức xạ [37]. Hơn nữa nhà máy điện mặt trời quang điện (PV) nối lưới sử dụng nguồn bức xạ mặt trời biến đổi thành các dạng năng lương khác không ảnh hưởng đến môi trường, không phát sinh khí thải độc hại khơng gây hiệu ứng nhà kính nên rất được quan tâm phát triển và sử dụng phổ biến nhất ở Việt Nam. Trong những năm gần đây chi phí để đầu tư thiết bị lắp đặt điện mặt trời đã giảm mạnh, đáng kể nó thúc đẩy việc đầu tư phát triển điện mặt trời nối lưới.

Bảng 2.2 So sánh một số nhà máy điện để tính tốn độ chính xác thực tế [37]

Nhưng điều quan trọng thông số đầu tư nhà máy điện mặt trời bao gồm năng lượng mặt trời bức xạ, tổng sản lượng điện, tuổi thọ của dự án, và tổn thất của hệ thống. Đã có nhiều nhà nghiên cứu đầu tư, điều tra sản lượng và hiệu suất của nhà máy điện mặt trời nối lưới. Xây dựng phương trình ước lượng sản lượng điện mặt trời dựa trên các thông số kỹ thuật của pin quang điện, bức xạ mặt trời, và các yếu tố tổn hao của hệ thống. Mơ hình được xây dựng như hình 2.2

Vị Trí Cơng suất (kWp) Năng xuất(MWh/y) Hiệu suất %

Ấn Độ 10 15798 86.12

Ấn Độ 3 4204 70

Phương bắc Gemany

50.4 73

Tây Ban Nha 1000 84.13

Vietnam 1000 1180.16;

1143.47; 1247.42

Công suất pin Mơ hình PV Năng suất Tháng/năm Ước lượng sản Mơ hình tổn thất Tổn thất

Mơ hình năng suất

lượng

Tổng tổn hao

Bức xạ mặt trời Bức xạ mặt trời

Hình 2.2 Sơ đồ khối của mơ hình năng suất

Hệ thống được mơ tả bao gồm mơ hình quang điện, mơ hình tổn thất, mơ hình lợi nhuận. Mơ hình quang điện phát triển dựa trên modul quang điện thương mại, nó mơ phỏng cơng suất moodul quang điện ở điều kiện STC. Ngồi ra mơ hình tổn thất được xây dựng bao gồm tỷ lệ tổn thất góc, tổn thất do tác động ngoài, tổn thất do đường dây, tổn thất mất mát suy hao, tổn thất mất biến tần(InL), tổn thất máy biến áp (TrL) theo bảng 2.3

Bảng 2.3 Mơ hình tổn thất

STT Loại tổn thất Giá trị

1 Tổn thất góc nghiêng (IAM) 1 – 6%

2 Tổn thất bẩn (SL) 1 – 4%

3 Tổn thất LID ( đối với modul tinh thể LIDL) 2.9%

4 Tổn thất chất lượng modul ( MQL) 3%

5 Tổn thất không khớp (ML) 1%

6 Mất suy giảm modul ( MDL) 0.5%

7 Tổn thất dây ( WL) 1%

8 Tổn thất biến tần ( InL) 2.2%

Phương pháp nghiên cứu mơ hình quang điện được phát triển bằng cách sử dụng mơ hình diode để mơ hình hóa moodul quang điện [37]

I = NpIPH - NpIs. {exp[ q

N p Rs Ns

s (2.1)

Trong đó Np và Ns số lượng pin mặt trời song song và nối tiếp IPH dòng quang điện

Is dòng điện bão hòa

q điện tích của một electron k hằng số Boltzman

Tpv nhiệt độ gải định để đồng nhất trong modul quang điện A yếu tố lý tưởng phụ thuộc vào công nghệ PV

Rs và RSH điện trở shunl và điện trở nối tiếp Còn exp(.) cấp số nhân chức năng

Dòng quang tự nhiên phụ thuộc vào bức xạ mặt trời và nhiệt độ làm việc của tế bào được hiển thị bằng giá trị bên dưới.

IPH= [I ITC (TPV T STC )]. G

GSTC (2.2)

Trong đó I STC dòng điện ngắn mạch tại điều kiện chuẩn khi I STC ở 200C

SC

GSTC = 1kwh/m2

 là hệ số nhiệt độ ngắn mạch

Dòng điện bão hòa thay đổi theonhiệt độ và được tính bằng

PV

IS = IRS.( ( TPV )3 exp[ q.EBG ( 1

STC SCT

1 )]

Tpv

(2.3)

Trong đó IRS dòng bão hòa ngược của pin

EBG là năng lượng vùng cấm chất bão hịa được sử dụng trong pin Mơ hình tổn thất được xây dựng theo bảng

Ygid = Yarray* Lsysteem

Yarray = G*A* pv

Hoặc Yarray = G*PDC_STC_array

(2.4) (2.5) (2.6) V I.Rs )]1} 1 ( N p. .V I.R ) ( K.Tpv A Ns SC PV T PV k.A TPV 

Thay (2.5) và (2.6) vào (2.4) ta được Ygrid= G*PDC_STC_array* Lsystem (2.7) Trong đó G hiệu quả bức xạ tồn cầu tình bằng kwh/m2

 PV hiễu suất mơ đul PV tính theo STC bằng %

PDC_STC_array tổng cơng suất mảng của PV tính theo giá trị chuẩn A khu vực của modul

Lsystem tổng số lỗ của hệ thống Yarray là sản lượng của mảng Ygrid là năng suất kết nối lưới điện.

2.2.3 Hiệu suất của pin quang điện ảnh hưởng đến sản lượng điện

Ước tính năng xuất năng lượng với mơ hình Markov [40]. Mơ hình tin cậy Markov để ước tính quang điện PV, độ tin cậy của biến tần được đề xuất sau đó mở rộng để tạo ra một hệ thống Pv thống nhất. Năng xuất độ tin cậy được tích hợp trong modul frameword vượt trội so với các phương pháp thơng thường nó gồm cả các hỏng hóc và sửa chữa biến tần.

Các nghiên cứu chi tiết về độ tin cậy liên quan đến PV modul, bộ biến tần năng xuất và độ tin cậy của hệ thống là thước đo chính của hiệu suất trong hệ thống năng lượng mặt trời. Markov cung cấp cho các kỹ sư hành nghề mơ hình tích hợp tin cậy vào ước lượng năng xuất. Một số mơ hình tương tự cũng được lập luận. Mơ hình Markov được lựa chọn vì nó kết hợp tỷ lệ lỗi và xử lý các hỏng hóc khác nhau và chiến lược sửa chữa.

Ứng dụng đặc biệt được sử dụng là so sánh các kiến trúc hệ thống Pv khác nhau và đánh giá các công nghệ mới. Đồng thời số lượng dân cư so với hệ thống được tăng đều đặn. Một sự thay đổi mơ hình liên quan khác trong lĩnh vực PV tăng đồng hóa các mạch điện tử cơng suất trực tiếp đến các modul PV. Cài đặt thông thường trong các mảng PV lớn kết nối với bộ chuyển đổi trung tâm đang dần nhường chỗ cho các bộ phân tán.

PV module N Biễn tần trung tâm PV module 2 DC/AC PV module 1 Nguồn AC

Hình 2.3 Hệ thống biến tần trung tâm truyền thống

Module N Dc/ac N Biễn tần vi mô Module2 Dc/ac 2 Module 1 Dc/ac 1 Nguồn AC Hình 2.4 Hệ thống biến tần phân tán

Các mơ hình Markov để đánh giá độ tin cậy và ước lượng năng lượng. Mơ hình Markov nêu trên được mở rộng thành ước lượng năng xuất PV. Phương pháp này bao trùm tổng quát hơn so với kỹ thuật thông thường không gây ra lỗi và sửa chữa. Đối với kiến trúc hệ thống phân tán năng lượng được tạo ra được tính bằng tổng năng lượng tạo ra ở mỗi trạng thái.

EDIST =

n n



* (2.8)

Trong đó PMODULE. là công suất một chiều định mức của mỗi module CF hệ số cơng suất cho vị trí

E i i.PMODULE. .CF.T.DIST .Pi io io

T là khoảng thời gian mà nghiên cứu thực hiện

DIST là hiệu quả của biến tần vi mô Pi* Công suất ở trạng thái ổn định

Tương tự năng lượng được tạo ra theo kiến thức trung tâm

n n * (2.9) n * io

Ta thấy hiệu suất của biến tần trung tâm chỉ bằng một phần của hiệu suất biến tần phân tán (CENT k. DÍST )

2.3 Xây dựng cơng thức tính tốn sản lượng điện trên phần mền PV_call

Từ dữ liệu bức xạ mặt trời kết hợp với các dữ liệu thời tiết khác các chuyên gia về năng lượng mặt trời sẽ tính tốn sản lượng điện của nhà máy tùy vào công