Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ -----------------------------

Nguyễn Minh Cường

NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG BẰNG BIỆN PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁC NGUỒN PHÂN TÁN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ & VIỄN THÔNG

Hà Nội – Năm 2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ -----------------------------

Nguyễn Minh Cường

NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG BẰNG BIỆN PHÁP

ĐIỀU KHIỂN CÁC NGUỒN PHÂN TÁN

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số: 9.52.02.16

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ & VIỄN THÔNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. Thái Quang Vinh

Hà Nội – Năm 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu,

kết quả nêu trong luận án là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng và được trích dẫn

đầy đủ theo quy định.

Hà Nội, ngày 10 tháng 8 năm 2020

Tác giả luận án

Nguyễn Minh Cường

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến sự hướng dẫn tận

tình, cũng như sự động viên khích lệ và sự đồng cảm của thầy hướng dẫn:

PGS.TS. Thái Quang Vinh trong suốt quá trình thực hiện luận án từ hình thành

ý tưởng cho đề tài, xây dựng kế hoạch thực hiện và thiết kế cấu trúc theo trình

tự từng bước hình thành luận án.

Tôi xin được cảm ơn Học viện Khoa học và Công nghệ đã tạo điều kiện

thuận lợi cho tôi có môi trường nghiên cứu cởi mở và nghiêm túc cùng cơ sở

vật chất cần thiết để thực hiện luận án, quan trọng hơn đã có những đóng góp

trao đổi thiết thực và sâu sắc về nội dung chuyên môn trong quá trình thực hiện

luận án. Tôi xin được cảm ơn đến các thầy cô giáo trong Viện Công nghệ Thông

tin, với những hướng dẫn chuyên môn hết sức cần thiết và rất giá trị.

Tôi xin được cảm ơn đến những người bạn, các nghiên cứu sinh của Viện

Công nghệ Thông tin đã động viên và giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình thực

hiện luận án.

Cuối cùng, tôi dành tình cảm và lời cảm ơn chân thành nhất đến gia đình,

đặc biệt là vợ và con tôi, những người đã động viên, chia sẻ và giúp đỡ tôi trong

những lúc khó khăn suốt những ngày tháng thực hiện luận án.

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... ii

MỤC LỤC ....................................................................................................... iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT ..................................................... vii

KÝ HIỆU ....................................................................................................... viii

DANH MỤC CÁC BẢNG ............................................................................ xiii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ....................................................................... xiv

MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................ 1

2. Mục đích nghiên cứu .................................................................................... 2

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................ 2

4. Trọng tâm nghiên cứu của luận án ............................................................... 2

5. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 2

6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ...................................................... 3

7. Cấu trúc luận án ............................................................................................ 3

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ NGUỒN PHÂN TÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG …………………………….……….5

1.1. Khái quát về nguồn pin mặt trời và điện gió ............................................. 5

1.1.1. Khái quát về nguồn pin mặt trời ............................................................. 5

1.1.2. Khái quát về nguồn điện gió ................................................................... 5

1.2. Vấn đề DSM trên thế giới và tại Việt Nam ............................................... 7

1.2.1. Vấn đề DSM trên thế giới ....................................................................... 7

1.2.2. Vấn đề DSM tại Việt Nam....................................................................... 9

1.3. Cấu trúc của hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương trình DSM.....10

1.4. Những vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết ........................... 12

1.4.1. Một số vấn đề còn tồn tại...................................................................... 12

1.4.2. Đề xuất hướng giải quyết ..................................................................... 16

1.5. Kết luận chương 1 ................................................................................... 17

Chương 2 MÔ TẢ TOÁN HỌC HỆ NGUỒN VÀ BÀI TOÁN DSM .......... 18

2.1. Nguồn pin mặt trời................................................................................... 18

2.1.1. Phương trình mô tả đặc tính của nguồn pin mặt trời ........................... 18

2.1.2. Các tham số mô tả toán học của nguồn pin mặt trời............................ 19

2.2. Nguồn điện gió ........................................................................................ 20

2.2.1. Phương trình mô tả toán học turbine gió ............................................. 20

2.2.2. Các tham số mô tả toán học của nguồn điện gió.................................. 21

2.3. Xây dựng chương trình DSM tại nút khai thác hệ nguồn trong điều kiện cụ

thể của hệ thống điện Việt Nam ..................................................................... 24

2.3.1. Chiến lược điều độ luồng công suất theo mô hình DSM ...................... 24

2.3.2. Một số ràng buộc và giới hạn ............................................................... 24

2.3.3. Đề xuất thuật toán DSM vận hành tại nút có sự tham gia của hệ nguồn

trong điều kiện cụ thể của hệ thống điện Việt Nam ........................................ 30

2.3.4. Đề xuất phương pháp đánh giá hiệu quả của chương trình DSM và dung

lượng ES tối ưu cho bài toán DSM ................................................................. 38

2.4. Kết quả mô phỏng chương trình DSM vận hành hệ thống khai thác hệ

nguồn áp dụng vào hệ thống điện Việt Nam .................................................. 41

2.4.1. Thông số đầu vào .................................................................................. 41

2.4.1.1. Kịch bản DSM 1 ................................................................................ 41

2.4.1.2. Kịch bản DSM 2 ................................................................................ 42

2.4.1.3. Dữ liệu liên quan đến BBĐ................................................................ 43

2.4.2. Xác định dung lượng tối ưu của ES ...................................................... 44

2.4.3. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 1 .......... 44

2.4.4. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 2 .......... 48

2.5. Kết luận chương 2 ................................................................................... 53

Chương 3 ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG KHAI THÁC HỆ NGUỒN CÓ DSM .. 54

3.1. Cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn có DSM ..................... 54

3.2. Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các bộ biến đổi điện tử công suất 57

3.2.1. Cơ sở lý thuyết điều khiển theo mô hình tín hiệu nhỏ .......................... 57

3.2.2. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC buck ..................... 58

3.2.3. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC boost.................... 58

3.2.4. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/AC một pha ................ 59

3.3. Xây dựng bộ điều khiển nguồn pin mặt trời ............................................ 61

3.3.1. Kỹ thuật IB xác định điểm công suất cực đại ....................................... 61

3.3.2. Xác định thông số bộ điều khiển IB-AVC ............................................. 64

3.3.3. Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-AVC 67

3.4. Xây dựng bộ điều khiển nguồn điện gió .................................................. 68

3.5. Xây dựng bộ điều khiển ghép nối lưới theo yêu cầu DSM ..................... 71

3.5.1. Cấu trúc điều khiển............................................................................... 71

3.5.2. Bộ điều khiển dòng điện ....................................................................... 72

3.5.3. Bộ điều khiển công suất ........................................................................ 75

3.6. Kết quả mô phỏng.................................................................................... 77

3.6.1. Thông số mô phỏng............................................................................... 77

3.6.1.1. Thông số của PVG ............................................................................. 77

3.6.1.2. Thông số của WG .............................................................................. 79

3.6.1.3. Thông số vận hành ............................................................................. 79

3.6.2. Sơ đồ mô phỏng trên MATLAB/Simulink ............................................. 81

3.6.3. Kết quả mô phỏng ................................................................................. 83

3.7. Kết luận chương 3 ................................................................................... 88

Chương 4 THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN DÒNG CÔNG SUẤT

TẠI NÚT CÓ SỰ THAM GIA CỦA HỆ NGUỒN ....................................... 89

4.1. Xây dựng mô hình cấu trúc thiết bị thực ................................................. 89

4.2. Phương pháp vận hành mô hình thiết bị thực .......................................... 91

4.3. Các thiết bị chính ..................................................................................... 95

4.3.1. Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời ......................................... 95

4.3.2. Cảm biến đo nhiệt độ ............................................................................ 95

4.3.3. Ắc quy, tải AC, máy biến áp ................................................................. 96

4.3.4. Mạch điều khiển.................................................................................... 96

4.3.5. Lắp đặt các thiết bị và cài đặt .............................................................. 97

4.4. Kết quả thực nghiệm ................................................................................ 98

4.5. Kết luận chương 4 ................................................................................. 107

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................... 108

1. Kết luận..................................................................................................... 108

2. Kiến nghị .................................................................................................. 109

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾNLUẬN ÁN

ĐÃ CÔNG BỐ ............................................................................................. 110

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 111

vii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

Ký hiệu Cụm từ được viết tắt trong Cụm từ được viết tắt từ tiếng

tiếng Việt tương đương Anh tương đương

AC Dòng điện xoay chiều Alternative Current

AVC Kỹ thuật điều khiển điện áp trung Average Voltage Control

bình

BBĐ Bộ biến đổi Power Converter

DSM Quản lý yêu cầu năng lượng Demand-Side Management

Kho điện Energy Storage ES

Trung tâm năng lượng Energy Hub EH

EPS Hệ thống điện Electric Power System

Dòng điện một chiều Direct Current DC

Kỹ thuật dò và chia đôi Iterative and Bisectional IB

technique

PVG Nguồn pin mặt trời Photovoltaic Power Ggeneration

PMSG Máy phát điện nam châm vĩnh cửu Pernament Magnet Synchronous

Generator

WG Nguồn điện gió Wind Power Generation

H-CS Hệ thống điều khiển ghép Hybrid Control Signal

HCS Kỹ thuật leo đồi Hill-Climb Search

STC Điều kiện tiêu chuẩn Standard Test Condition

PYR Cảm biến đo công suất của bức xạ Pyranometer

mặt trời

TempS Cảm biến đo nhiệt độ Temperature sensor

TSR Tỷ số tốc độ đầu cánh Tip Speed Ratio

PSF Phản hồi tín hiệu công suất Power Signal Feedback

viii

KÝ HIỆU

Ký Đơn vị Ý nghĩa hiệu

F Điện dung C

Wh hoặc kWh Dung lượng tức thời của ES Cins

Wh hoặc kWh Dung lượng định mức của ES Cr

Wh hoặc kWh Dung lượng tối thiểu của ES Cmin

Wh hoặc kWh Biến dung lượng trung gian tạm thời C(i)

%/0C hoặc Hệ số thay đổi của dòng điện theo nhiệt độ CTI

mA/0C

Hệ số thay đổi của Pmpp theo nhiệt độ CTP %/0C

%/0C hoặc Hệ số thay đổi của điện áp theo nhiệt độ CTV

mV/0C

Cp Hệ số chuyển đổi công suất gió thành điện năng

D, d Hệ số điều chế độ rộng xung trung bình hoặc tức thời

Dp Hệ số cản dịu của rotor

Eas Wh hoặc kWh Lượng năng lượng có thể bán

Erb Wh hoặc kWh Lượng năng lượng phải mua

Es Wh hoặc kWh Dung lượng thừa tức thời

EG Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn

EGconv Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus

EGconvH Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện cao

EGconvH1 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện cao thứ nhất

EGconvH2 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện cao thứ hai

EGconvM Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện trung bình

EGconvM1 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện trung bình thứ nhất

EGconvM2 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện trung bình thứ hai

EGconvM3 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện trung bình thứ ba

EGconvL Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện thấp

EGconvL1 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện thấp thứ nhất

EGconvL2 Wh hoặc kWh Năng lượng thu được từ hệ nguồn tại DCbus giờ giá

điện thấp thứ hai

Eload Wh hoặc kWh Năng lượng của tải

EloadH Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện cao

EloadH1 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện cao thứ nhất

EloadH2 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện cao thứ hai

EloadM Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện trung bình

EloadM1 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện trung bình thứ nhất

EloadM2 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện trung bình thứ hai

EloadM3 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện trung bình thứ ba

EloadL Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện thấp

EloadL1 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện thấp thứ nhất

EloadL2 Wh hoặc kWh Năng lượng của tải giờ giá điện thấp thứ hai

fS kHz Tần số phát xung

G W/m2 Công suất của bức xạ mặt trời

I0 A Dòng quang điện bão hòa

A Id Dòng điện chạy qua diode của PVG

A ig Dòng điện các pha tức thời tại điểm liên kết với lưới

A Ig Biên độ dòng điện các pha tại điểm liên kết với lưới

A iL Dòng điện trung bình hoặc tức thời qua cuộn cảm

BBĐ

A Impp Dòng điện tại MPP

A Ip Dòng điện chạy qua điện trở song song của PVG

A Iph Dòng quang điện phát ra của PVG

ipv, Ipv A Dòng điện tức thời hoặc trung bình phát ra từ PVG

A ISC Dòng điện ngắn mạch của PVG

kgm2 J Hằng số quán tính của rotor và turbine

eV/K k Hằng số Boltzmann

H L Điện cảm

n Hệ số đặc trưng của diode

Hiệu suất của quá trình biến đổi công suất 

Np Số lượng đơn vị ghép song song của PVG

NS Số lượng đơn vị ghép nối tiếp của PVG

Pg W hoặc kW Công suất tác dụng ở phía AC của BBĐ DC/AC

p Số đôi cực của máy phát

Pgref W hoặc kW Công suất tác dụng yêu cầu ở phía AC của BBĐ

DC/AC

Pmpp W hoặc kW Công suất tại MPP

PoP Tỷ lệ công suất huy động giữa các nguồn

Pm W hoặc kW Công suất hữu ích turbine nhận được từ gió

PACload W hoặc kW Công suất của phụ tải xoay chiều

PDCload W hoặc kW Công suất của phụ tải một chiều

Pload W hoặc kW Công suất tổng hợp của phụ tải tính tại DCbus

Công suất thu được trên nhánh PV nối với DCbus PPVconv

Công suất thu được trên nhánh WG nối với DCbus PWGconv

Tổng công suất thu được từ hệ nguồn tại DCbus PGconv

Công suất định mức của PVG PPVr

Công suất định mức của WG PWGr

Điện tích của electron q C

Điện trở cuộn cảm phía DCbus và điện trở phía AC Rdc, R 

của BBĐ DC/AC

Điện trở tương đương của PVG Req 

Điện trở song song của PVG Rp 

Điện trở nối tiếp của PVG RS 

0C hoặc 0K

Tỷ số lượng công suất thiếu hụt RLP

0C hoặc

Nhiệt độ lớp tiếp giáp p-n T

Nhiệt độ môi trường Tamb

Mô men cơ Tm giây

Mô men điện từ Te giây

Hằng số thời gian của khâu lọc tín hiệu đo dòng điện Tfi giây

Chu kỳ phát xung TS giây

Hằng số thời gian của khâu lọc tín hiệu đo điện áp Tfv giây

Thời gian của chu kỳ tính toán DSM giờ 

Thời gian của mỗi phân đoạn trong chu kỳ tính toán giờ i

DSM

Biên độ điện áp pha của lưới điện Ug V

Điện áp pha tức thời tại điểm liên kết với lưới điện ug V

Biên độ điện áp tại điểm liên kết với lưới điện Ug V

Vdc, vdc V Điện áp trung bình hoặc tức thời trên DCbus

xii

Điện áp tương đương của PVG V Veq

Điện áp tại MPP V Vmpp

Điện áp hở mạch của PVG V VOC

vpv, Vpv V Điện áp tức thời hoặc trung bình phát ra từ PVG

Điện áp nhiệt lớp tiếp giáp p-n V Vt

Tốc độ gió định mức m/s vr

Vcut-in Tốc độ gió bắt đầu làm việc m/s

Vcut-out m/s Tốc độ gió bị cắt ra

Tốc độ gió m/s vw

Tỷ số tốc độ đầu cánh 

Góc pitch của cánh turbine độ 

rad/s Tốc độ quay của turbine turbine

Rad/s Tốc độ quay của hệ trục 

Rad/s Tốc độ quay của rotor máy phát r

Từ thông stator dò trên trục d-q , Weiber

Weiber Từ thông nam châm vĩnh cửu tạo nên bởi rotor



xiii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1. Lượng điện năng phát ra từ hệ nguồn và lượng điện năng

yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 1 ...................... 42

Bảng 2.2 Lượng điện năng phát ra từ hệ nguồn và lượng điện năng

yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 2 ...................... 43

Bảng 2.3. Kết quả mối liên hệ giữa Cr và Cins(25)............................ 44

Bảng 2.4. Kết quả đánh giá hiệu quả của chương trình DSM .......... 52

Bảng 3.1. Các thông số cấu trúc ghép của PVG ............................... 78

Bảng 3.2. Thông số của WG............................................................. 79

xiv

Hình 1.1. Khả năng làm việc của WG.................................................................. 6

Hình 1.2. Mô hình tách đảo khi vận mạng điện phân tán thông minh ................. 8

Hình 1.3. Khung giá mua điện theo biểu đồ ba giá tại Việt Nam ........................ 9

Hình 1.4. Cấu trúc hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo mô hình DSM . 11

Hình 2.1. Sơ đồ mạch tương đương mỗi cấu trúc của PVG ............................... 18

Hình 2.2. Đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppvtrên mặt phẳng v-i, v-p ................... 19

Hình 2.3. Sơ đồ mạch tương đương của PMSG trên hệ trục dq........................ 23

Hình 2.4. Phương pháp xấp xỉ diện tích thành lập đồ thị hình chữ nhật ............ 25

Hình 2.5. Thuật toán tạo bước tính cho chương trình DSM .............................. 26

Hình 2.6. Quy ước ký hiệu các đại lượng công suất trong toàn hệ thống .......... 27

Hình 2.7. Các chế độ phân bổ luồng công suất trong hệ thống khai thác hệ

nguồn .................................................................................................................. 28

Hình 2.8. Đề xuất thuật toán DSM cho hệ thống khai thác hệ nguồn ................ 32

Hình 2.9. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 1 ...... 33

Hình 2.10. Thuật toán vận hành toàn hệ thống giờ L1 của kịch bản DSM 1 ..... 34

Hình 2.11. Thuật toán vận hành toàn hệ thống giờ L2 ....................................... 35

Hình 2.12. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 2 .... 36

Hình 2.13. Chương trình giai đoạn L1 của kịch bản DSM2 .............................. 37

Hình 2.14. Thuật toán vận hành hệ nguồn khi không áp dụng DSM ................. 39

Hình 2.15. Thuật toán xác định dung lượng ES tối ưu ...................................... 40

Hình 2. 16. Công suất thu được trên DCbus từ PVG và WG kịch bản DSM 1 . 41

Hình 2.17. Công suất thu được từ hệ nguồn và công suất yêu cầu .................... 41

của phụ tải kịch bản DSM 1 ............................................................................... 41

Hình 2.18. Công suất thu được trên DCbus từ PVG và WG kịch bản 2 ............ 42

Hình 2.19. Công suất thu được từ hệ nguồn và công suất yêu cầu .................... 43

của phụ tải kịch bản 2 ......................................................................................... 43

Hình 2.20. Đồ thị dung lượng tức thời của ES kịch bản 1 ................................. 45

Hình 2.21. Đồ thị Erb và Eas của kịch bản 1........................................................ 46

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.22. Đồ thị Zrb và Zas của kịch bản 1........................................................ 47

Hình 2.23. Đồ thị dung lượng tức thời của ES của kịch bản DSM 2 ................. 49

Hình 2.24. Đồ thị Erb và Eas của kịch bản DSM 2 .............................................. 50

Hình 2.25. Đồ thị Zrb và Zas của kịch bản DSM 2 .............................................. 51

Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn ..................... 54

Hình 3.2. Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC buck ....................................... 58

Hình 3.3. Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC buck ..... 58

Hình 3.4. Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC boost ...................................... 59

Hình 3.5. Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC boost .... 59

Hình 3.6. Sơ đồ mạch lực BBĐ AC/DC 1 pha................................................... 59

Hình 3.7. Chế độ làm việc của BBĐ AC/DC 1 pha ở chế độ nghịch lưu .......... 60

Hình 3.8. Chế độ làm việc của BBĐ AC/DC 1 pha ở chế độ chỉnh lưu ............ 60

Hình 3.9. Mô hình đơn giản khóa chuyển mạch của BBĐ DC/AC ................... 60

Hình 3.10. Thuật toán xác định cặp giá trị tương ứng giữa v(i) với i(i) ............... 62

Hình 3.11. Trạng thái dịch chuyển của các điểm kế tiếp nhau .......................... 62

Hình 3.12. Quá trình dò tìm MPP trên đường đặc tính v-p ................................ 63

Hình 3.13. Thuật toán IB tìm MPP .................................................................... 63

Hình 3.14. Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ .......................... 64

BBĐ DC/DC boost ............................................................................................. 64

Hình 3.15.Cấu trúc mạch vòng điều khiển BBĐ DC/DC boost ......................... 65

theo phương pháp IB-AVC ................................................................................ 65

Hình 3.16. Mô hình Thevenin mạch điện tương đương của PVG ..................... 66

Hình 3.17. Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC .......................... 68

Hình 3.18. Quá trình tìm MPP của phương pháp HCS ...................................... 69

Hình 3.19. Thuật toán HCS tìm MPP................................................................. 70

Hình 3.20. Cấu trúc điều khiển BBĐ DC/AC 1 pha .......................................... 71

Hình 3.21. Sơ đồ mạch điện thay thế mạch vòng dòng điện .............................. 72

nghịch lưu nguồn áp ........................................................................................... 72

Hình 3.22. Mô tả toán học mạch vòng điều khiển dòng điện ............................ 73

Hình 3.23. Mô hình cấu trúc mạch vòng công suất của BBĐ DC/AC .............. 76

xvi

Hình 3.24. Đồ thị đặc tính v-i và v-p của cấu trúc PVG ghép ........................... 78

Hình 3.25. Sự biến thiên của G .......................................................................... 80

Hình 3.26. Sự biến thiên của tốc độ gió ............................................................. 80

Hình 3.27. Sự biến thiên của Pgref ....................................................................... 80

Hình 3.28. Sơ đồ mô phỏng toàn hệ thống trên MATLAB/Simulink ................ 81

Hình 3.29. Sơ đồ mô phỏng khối PVG trên MATLAB/Simulink ..................... 81

Hình 3.30. Sơ đồ mô phỏng khối WG trên MATLAB/Simulink ....................... 82

Hình 3.31. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển IB-AVC trên MATLAB/ Simulink 82

Hình 3.32. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển HCS trên MATLAB/Simulink ....... 82

Hình 3.33. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển phía lưới trên MATLAB/Simulink 82

Hình 3.34. Đường đặc tính Pmpp và Ppv .............................................................. 83

Hình 3.35. Đường đặc tính công suất phát ra từ WG ......................................... 83

Hình 3.36. Đường đặc tính công suất thu được trên DCbus của nhánh PVG .... 84

Hình 3.37. Đường đặc tính công suất thu được trên DCbus của nhánh WG ..... 84

Hình 3.38. Đường đặc tính công suất trao đổi của ES ....................................... 84

Hình 3.39. Đường đặc tính công suất Pgref và Pg của BBĐ DC/AC ................... 85

Hình 3.40. Đặc tính điện áp ở đầu ra BBĐ DC/AC ........................................... 85

Hình 3.41. Đặc tính dòng điện ở đầu ra BBĐ DC/AC ....................................... 86

Hình 4.2. Cấu trúc đo lường, điều khiển và hiển thị dữ liệu .............................. 90

trong thực nghiệm .............................................................................................. 90

Hình 4.3. Cấu trúc hệ thống trong nguồn 1 ........................................................ 91

Hình 4.4. Chiến lược điều khiển hệ thống trong nguồn 1 .................................. 92

Hình 4.5. Cấu trúc BBĐ DC/DCs1 và BBĐ DC/DCs2 ........................................ 93

Hình 4.6. Các trường hợp phân bố dòng công suất trong toàn hệ thống ............ 94

Hình 4.7. Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực ..................................... 94

Hình 4.8. Cảm biến PYR-BTA đo công suất của bức xạ mặt trời ..................... 95

Hình 4.9. Cảm biến LM35 đo nhiệt độ .............................................................. 96

Hình 4.10. Các thiết bị trên mô hình thực .......................................................... 97

Hình 4.11. Giao diện chương trình điều khiển nguồn 1 ..................................... 98

Hình 4.12. Giao diện chương trình điều tiết luồng công suất giữa các nguồn ... 98

xvii

Hình 4.13. Kết quả lấy mẫu lần thứ nhất kiểm nghiệm ..................................... 99

khả năng khai thác MPP ..................................................................................... 99

Hình 4.14. Kết quả lấy mẫu lần thứ hai kiểm nghiệm ..................................... 100

khả năng khai thác MPP ................................................................................... 100

Hình 4.15. Kết quả lấy mẫu lần thứ ba kiểm nghiệm khả năng khai thác MPP

.......................................................................................................................... 101

Hình 4.16. Kết quả lấy mẫu thứ nhất và thứ hai kiểm nghiệm ........................ 104

khả năng phân phối dòng công suất tự nhiên ................................................... 104

Hình 4.17. Kết quả lấy mẫu thứ nhất và thứ hai kiểm nghiệm khả năng phân

phối dòng công suất theo yêu cầu .................................................................... 106

Hình 4.18. Dạng sóng của tín hiệu điện áp xoay chiều .................................... 107

ở phía hạ và phía cao áp của MBA .................................................................. 107

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Các nguồn điện truyền thống sử dụng các loại nhiên liệu hóa thạch, thủy

năng của các dòng sông đang hủy hoại môi trường ngày càng nghiêm trọng.

Đồng thời, đường truyền công suất trong hệ thống điện (EPS - Electric Power

System) truyền thống đã bộc lộ những nhược điểm như chỉ truyền công suất

theo một hướng duy nhất từ nguồn đến tải, gây tổn thất công suất lớn. Các quốc

gia trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng đều đang đề ra các chương

trình kích thích nhằm phát triển các nguồn năng lượng tái tạo. Điều này đã tạo

động lực cho các nhà đầu tư và các nhà khoa học nghiên cứu vào lĩnh vực ứng

dụng các nguồn năng lượng tái tạo mà chủ yếu là nguồn pin mặt trời (PVG -

Photovoltaic Power Generation) và nguồn điện gió (WG - Wind Power

Generation).

Với lợi thế có thể lắp đặt ở các mái nhà, PVG và các loại WG ít tạo tiếng

ồn đã và đang xu hướng được lắp đặt tại các hộ phụ tải để đáp ứng trực tiếp cho

các phụ tải trước khi bán điện về EPS. Trong các hệ thống này, chương trình

quản lý nhu cầu năng lượng theo yêu cầu (DSM - Demand-Side Management)

cũng là một trong những trọng tâm nghiên cứu của các nhà khoa học nhằm đề

ra các chiến lược vận hành khác nhau theo yêu cầu của EPS ở mỗi quốc gia.

Cho đến nay, DSM đã được thực hiện bởi nhiều nhà nghiên cứu trong

nước và trên thế giới nhưng vẫn chưa có nghiên cứu nào giải quyết trọn về hệ

thống khai thác PVG và WG trong điều kiện thực tế tại Việt Nam. Đồng thời,

chưa kết hợp giải quyết các bài toán khai thác tối đa năng lượng từ hai loại

nguồn này trong cùng một hệ thống.

Bởi vậy tác giả chọn đề tài nghiên cứu "Nâng cao hiệu quả chương

trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn

phân tán" nhằm hoàn thiện các vấn đề còn đang bỏ ngỏ hoặc chưa quan tâm

đầy đủ như đã kể trên.

2. Mục đích nghiên cứu

Đề tài xây dựng chiến lược cho chương trình DSM nhằm vận hành hệ

thống khai thác PVG và WG trong EPS Việt Nam. Chiến lược này sẽ phân tích

biểu đồ giá bán và giá mua điện tại Việt Nam. Đồng thời, đề tài sẽ xây dựng

các bộ điều khiển để có thể đáp ứng được các yêu cầu của chương trình DSM.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc hệ thống khai thác PVG và WG trong

mạng điện phân tán 1 pha có đủ cơ sở dữ liệu về công tác dự báo đồ thị phụ tải

và các thông số đầu vào trong một giai đoạn tương lai nhất định. Mạng điện

này có sự tham gia của kho điện ES (Energy Storage) với vai trò cân bằng công

suất giữa các nguồn và phụ tải.

- Phạm vi nghiên cứu: các panel của PVG là đồng đều nhau và tốc độ gió

là đồng đều nhau tại mọi vị trí trên cánh quạt của turbine. Luận án không xét

đến chủng loại và khả năng phóng nạp của kho điện (ES - Energy Storage) cũng

như điều khiển ES.

4. Trọng tâm nghiên cứu của luận án

- Xây dựng các chiến lược vận hành cho chương trình DSM trong hệ

thống khai thác PVG, WG, ES và lưới điện để đáp ứng cho yêu cầu của phụ tải.

Các chiến lược này đáp ứng riêng cho EPS Việt Nam, qua đó đáp ứng yêu cầu

chỉ mua điện từ EPS vào giờ thấp điểm.

- Xây dựng các bộ điều khiển có thể đáp ứng các yêu cầu của chương

trình DSM. Đó là bộ điều khiển giúp khai thác tối đa công suất từ PVG và WG

ở mọi điều kiện vận hành, bộ điều khiển ghép nối lưới để đáp ứng yêu cầu về

công suất đặt.

5. Phương pháp nghiên cứu

- Phân tích lý thuyết về các yêu cầu của chương trình DSM nói chung,

yêu cầu của EPS Việt Nam và đặc điểm của mỗi loại nguồn.

- Xây dựng chiến lược đề ra cho toàn hệ thống và mô phỏng kiểm chứng.

- Xây dựng các bộ điều khiển cho các BBĐ để thực hiện các yêu cầu của

chương trình DSM và mô phỏng kiểm chứng.

- Xây dựng mô hình thực nghiệm kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công

suất tại MPP cho PVG và bài toán phân bổ công suất tự nhiên hoặc theo yêu cầu.

6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

- Ý nghĩa khoa học của đề tài là xây dựng mô hình hệ thống khai thác

PVG và WG vận hành theo các yêu cầu của chương trình DSM trong điều kiện

thực tế EPS Việt Nam. Đồng thời xây dựng các bộ điều khiển có thể đáp ứng

được các yêu cầu của chương trình DSM đã đề ra.

-Ý nghĩa thực tiễn của đề tài là đề xuất một phương pháp vận hành có

khả năng đem lại hiệu quả năng lượng, giúp thay đổi luồng công suất trong toàn

hệ thống, hạn chế lượng điện năng cần mua từ EPS cho hệ thống khai thác hệ

nguồn có sự tham gia của ES dung lượng lớn và đem lại những kinh nghiệm về

lắp đặt thực nghiệm.

7. Cấu trúc luận án

Luận án được bố cục thành 4 chương.

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về các đặc điểm của PVG và WG, qua

đó chỉ ra đặc điểm của các đối tượng nghiên cứu. Đồng thời, chương này cũng

tìm hiểu xu hướng nghiên cứu trong nước và trên thế giới về DSM, trong đó

đưa ra được cấu trúc chung của hệ thống khai thác PVG và WG có thể vận hành

theo chương trình DSM. Từ đó, đưa ra những điểm hạn chế và đề xuất hướng

nghiên cứu cho luận án.

Chương 2: Giới thiệu mô tả toán học của PVG và WG dựa trên việc tổng

hợp từ các tài liệu tham khảo. Chương này cũng đề xuất mới các chiến lược

DSM và thuật toán xác định dung lượng tối ưu cho ES áp dụng vào các điều

kiện thực tế về EPS Việt Nam.

Chương 3: Xây dựng cấu trúc điều khiển cho toàn hệ thống và các bộ

điều khiển cho cấu trúc này. Bộ điều khiển IB-AVC sử dụng kết quả của thuật

toán IB và bộ điều khiển PID được áp dụng để điều khiển PVG. Bộ điều khiển

H-CS được áp dụng để điều khiển WG. Bộ điều khiển ghép nối lưới 1 pha sử

dụng bộ điều khiển cộng hưởng được áp dụng để điều khiển BBĐ DC/AC.

Chương 4: Xây dựng mô hình thực nghiệm kiểm chứng khả năng khai

thác tối đa công suất từ PVG trong mọi điều kiện vận hành và khả năng điều tiết

luồng công suất tự nhiên hay theo yêu cầu theo mô hình của chương trình DSM.

Kết luận chung của luận án và kiến nghị.

Chương 1

TỔNG QUAN VỀ NGUỒN PHÂN TÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG

1.1. Khái quát về nguồn pin mặt trời và điện gió

1.1.1. Khái quát về nguồn pin mặt trời

PVG hiện nay là một loại nguồn khai thác nguồn năng lượng tái tạo với

tiềm năng lớn. Mặc dù PVG hiện nay có nhiều chủng loại khác nhau nhưng phổ

biến nhất là loại được cấu tạo từ chất bán dẫn Si. Phần tử nhỏ nhất đã và được

thương mại hóa nhiều nhất của loại này là các tế bào quang điện (cell). Từ đây,

các cell được tổ hợp thành các panel bán sẵn trên thị trường với các công suất,

điện áp, dòng điện khác nhau [9].

Chế độ làm việc của PVG phụ thuộc vào công suất của bức xạ mặt trời

(G), nhiệt độ (T) của lớp tiếp giáp p-n và công suất tiêu thụ của phụ tải. Các

panel chỉ phát ra điện năng khi có bức xạ ánh sáng, trong đó bức xạ mặt trời

được xem là tốt nhất vì PVG được thiết kế với dải bước sóng hấp thụ phù hợp

nhất với loại bức xạ này. Mỗi panel được các nhà sản xuất bán ra thị trường với

các thông số đặc trưng kiểm nghiệm ở điều kiện vận hành tiêu chuẩn (STC -

Standard Test Condition). Trong điều kiện vận hành thực tế, các thông số này

có thể thay đổi tùy thuộc vào cặp giá trị (G, T), trong đó G có sự biến thiên liên

tục với biên độ lớn trong khi T biến thiên rất chậm [9].

Một đặc điểm cần lưu ý đối với PVG đó là lượng công suất phát ra có

thể thay đổi theo công suất yêu cầu của phụ tải tuy nhiên chỉ có một giá trị công

suất là lớn nhất tương ứng với điểm công suất cực đại (MPP - Maximum Power

Point) [9]. Điểm vận hành này cũng chính là mục tiêu của hầu hết các nghiên

cứu về PVG.

1.1.2. Khái quát về nguồn điện gió

Một WG cơ bản bao gồm một turbine, bộ truyền động, máy phát điện.

Các cánh của turbine nhận năng lượng từ gió để tạo thành chuyển động quay

trên trục turbine và làm quay máy phát. Khả năng phát điện của máy phát phụ

thuộc vào bộ loại máy phát được sử dụng (đồng bộ, không đồng bộ). Do nghiên

cứu này tập trung vào đối tượng WG công suất vừa và nhỏ sử dụng máy phát

đồng bộ nam châm vĩnh cửu PMSG (Pernament Magnetment Synchronous

Generator) nên khả năng làm việc của WG có thể được phân chia thành 4 vùng

P (W)

PWGr

vùng I

vùng II

vùng III

vùng IV

Tốc độ gió vw (m/s)

vcut-out

vcut-in

theo tốc độ gió như mô tả trên Hình 1.1 [6], [32]:

Hình 1.1. Khả năng làm việc của WG

trong đó:

vcut-in là vận tốc gió bắt đầu phát công suất,

vcut-out là vận tốc gió cho turbine dừng hoạt động,

vr là vận tốc gió định mức,

vw là vận tốc gió tức thời,

PWGr là công suất gió định mức của WG.

Chế độ làm việc của WG được phân chia theo vùng như trên Hình 1.1

như sau [6]:

Vùng I (vw < vcut-in) hoặc vùng IV (vw > vcut-out): WG không phát ra được

điện năng. Ở vùng I, turbine quay nhưng không đủ từ trường. Ở vùng IV, không

cho turbine quay để bảo vệ cho turbine không bị hỏng.

Vùng II (vcut-in  vw < vr): WG có thể phát ra được điện năng nhưng luôn

dưới giá trị định mức.

Vùng III (vr  vw < vcut-out): WG có thể phát ra lượng điện năng định mức.

1.2. Vấn đề DSM trên thế giới và tại Việt Nam

1.2.1. Vấn đề DSM trên thế giới

EPS hiện nay đang chuyển sang cấu trúc phân tán và được vận hành theo

hướng thông minh hóa trên cơ sở sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông

để tối ưu việc truyền dẫn, phân phối điện năng giữa nhà sản xuất và hộ tiêu thụ,

hợp nhất cơ sở hạ tầng điện với cơ sở hạ tầng thông tin liên lạc. EPS theo mô

hình này được trang bị các thiết bị và các công cụ toán học hiện đại để dự báo

đồ thị phụ tải và các thông số đầu vào cho việc phát điện trong dài hạn, tích hợp

các nguồn năng lượng tái tạo, tối ưu hóa việc phát và tích trữ năng lượng nhờ

các yếu tố thông minh (thời gian thực, tự động hóa, tương tác…).

Các yếu tố trên là những tiền đề để những người vận hành EPS xây dựng

các chương trình DSM. Các chương trình DSM đã được nghiên cứu từ lâu cho

EPS truyền thống nhằm đưa ra kế hoạch vận hành cho toàn hệ thống điện, bao

gồm kế hoạch phát điện cho các nhà máy điện, kế hoạch vận hành cho các trạm

biến áp trên cở sở dự báo nhiên liệu (nước, than, dầu, khí,...) và dự báo mức

tiêu thụ của phụ tải trong một khoảng thời gian nhất định ở thời điểm tương lai.

Theo cấu trúc thông minh hóa, chương trình DSM hiện nay đã được đề xuất áp

dụng tại mỗi nút có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo và kho điện

(ES - Energy Storage).

Mạng điện với sự hỗ trợ của các công nghệ thông minh sẽ cho phép

chúng ta phân rã hoàn toàn lưới điện, tạo điều kiện cho các xí nghiệp, nhà máy,

trường học và các hộ gia đình tự cung cấp điện phần lớn thời gian trong ngày

và nhiều ngày trong năm. Mạng điện thông minh và các công nghệ khác sẽ kết

nối các nguồn điện phân tán với nhau để phân lưới điện thành các mạng điện

linh hoạt có thể ở trạng thái cô lập hoặc kết nối các mạng điện cô lập với nhau

như mô tả trên Hình 1.2. Việc vận hành linh hoạt này sẽ cho phép bán bớt lượng

điện dư thừa hay mua thêm từ lưới điện chính khi cần [8].

Ý tưởng này đã được thực hiện ở thị trấn Fort Collins, bang Colorado

(Mỹ). 150000 cư dân của Fort Collins đang cố gắng thực hiện việc mà chưa hề

có cộng đồng dân cư nào khác từng làm: biến thị trấn này thành nơi “không tiêu

tốn năng lượng”, nói chính xác hơn là không tiêu thụ nhiều hơn năng lượng do

cư dân thị trấn tạo ra. Để biến điều đó thành hiện thực, các kỹ sư ở đây đang tích

cực triển khai một loạt công nghệ năng lượng tiên tiến, bao gồm turbine khí hỗn

hợp thay thế các nhà máy đốt than, các hệ thống năng lượng mặt trời trên mái

nhà, những khu vườn năng lượng mặt trời, turbine gió, hệ thống lưu trữ nhiệt và

điện, các mạng lưới điện tiểu vi và các chương trình tiết kiệm năng lượng [8].

Hình 1.2. Mô hình tách đảo khi vận hành mạng điện phân tán thông minh

Xu thế vận hành lưới điện theo mô hình trên sẽ trở thành xu thế tất yếu

trên toàn thế giới và cũng là yêu cầu cấp bách khi con người muốn duy trì sự

tồn tại lâu dài trên trái đất. Khi phân tách thành các mạng điện cục bộ để cấp

điện cho một tòa nhà cao tầng, một khách sạn hay các EPS nhỏ của một địa

phương ở các vùng sâu vùng xa hẻo lánh, thì các nguồn năng lượng tái tạo sẽ

đóng vai trò chủ yếu.

Để áp dụng chương trình DSM tại mỗi nút có sự tham gia của các nguồn

năng lượng tái tạo, trung tâm dự báo cần được xây dựng và cung cấp các thông

tin chính xác trong mỗi chu kỳ xét  [30], [46], [47], [48], [54], [55], [62], [82].

Các nghiên cứu về DSM trên thế giới thường tập trung xây dựng các chương

trình quản lý năng lượng, trong đó có thể tính đến giá thành mua bán điện năng

khi mua/bán điện với EPS, chi phí đầu tư cho hệ nguồn năng lượng tái tạo,...

1.2.2. Vấn đề DSM tại Việt Nam

EPS Việt Nam đã và đang triển khai thị trường điện cạnh tranh và các

chương trình lắp đặt mới các nguồn năng lượng tái tạo. Đây chính là tiền đề cho

việc lựa chọn nhà cung cấp điện năng trong quá trình phân đảo vận hành hệ thống

điện. Hơn nữa, EPS Việt Nam cũng đang quy định phân loại đối tượng mua điện

theo hình thức ba giá cho khách hàng sử dụng cho mục đích sản xuất, kinh doanh,

dịch vụ được cấp điện qua máy biến áp chuyên dùng từ 25 kVA trở lên hoặc có

sản lượng điện sử dụng trung bình ba tháng liên tục từ 2000 kWh/tháng trở lên;

đơn vị bán lẻ điện tại khu công nghiệp; đơn vị mua điện để bán lẻ điện ngoài

mục đích sinh hoạt tại tổ hợp thương mại - dịch vụ - sinh hoạt. Theo đó, mức giá

mua mỗi kWh điện năng cho mỗi khung giờ tương ứng với phụ tải cấp điện áp

dưới 6 kV trong EPS Việt Nam được biểu diễn trên Hình 1.3 [3], [4].

Hình 1.3. Khung giá mua điện theo biểu đồ ba giá tại Việt Nam

Biểu đồ khung giá điện trên Hình 1.3 cho thấy giá mua điện tại Việt Nam

ở mức giờ cao điểm (3) gần gấp 3 lần so với mức giá giờ thấp điểm (1) và

gần gấp đôi giá điện giờ bình thường (2). Hình thức ba giá cho khách hàng

nhằm hạn chế lượng điện tiêu thụ vào giờ cao điểm (giờ H) và giờ bình thường

(giờ M) trong khi khuyến khích tiêu thụ vào giờ thấp điểm (giờ L).

Bên cạnh đó, EPS Việt Nam cũng đang khuyến khích phát triển các

nguồn năng lượng tái tạo với giá thành mua điện gió là 1614 VNĐ/kWh và điện

mặt trời là 2086 VNĐ/kWh. Các nguồn này có thể được ghép với nhau thành

hệ thống lai tại mỗi nút. Khi đó giá thành bán điện năng của hệ thống lai có thể

thay đổi tùy theo lượng công suất tham gia của mỗi nguồn. Bài toán DSM trong

luận án quy ước lấy giá thành bán điện thấp hơn của nguồn điện gió (=1614

VND/kWh) để làm căn cứ đánh giá lợi nhuận thu được từ hệ nguồn có được do

bán điện [11], [12].

Các phân tích trên cho thấy có thể ứng dụng các nội dung của chương trình

DSM vào bài toán khai thác các nguồn năng lượng (điện gió, pin mặt trời), sau

đây được gọi là hệ nguồn, để đạt được mục tiêu giảm thiểu lượng điện năng mua

điện từ EPS để đáp ứng cho phụ tải trong các điều kiện thực tế tại Việt Nam.

1.3. Cấu trúc của hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương trình DSM

Cấu trúc chung của hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương

trình DSM bao gồm 3 khối chính như mô tả trên Hình 1.4 [1], [2], [5], [6], [9],

[22], [28], [33], [36], [46], [50], [51], [54], [56], [57], [58], [59], [83].

Mô hình này sử dụng cấu trúc DCbus chung, nghĩa là tất cả nguồn và ES

đều liên kết với DCbus thông qua BBĐ các BBĐ DC/DC, bao gồm BBĐ phía

PVG (điều khiển và dẫn dòng công suất từ PVG về DCbus), BBĐ phía WG

(điều khiển và dẫn dòng công suất từ WG về DCbus) và BBĐ phía ES (điều

khiển dòng công suất nạp cho ES từ DCbus hay phóng năng lượng từ ES vào

DCbus). Lượng công suất dư thừa từ hệ nguồn hoặc ES được phát về EPS hoặc

mua điện từ EPS để cung cấp cho ES qua BBĐ phía lưới (BBĐ DC/AC) tùy

theo yêu cầu của chương trình DSM. Trong đó, BBĐ phía ES và BBĐ phía lưới

thực hiện vai trò của các BBĐ truyền tải công suất theo cả hai hướng. Mô hình

này đã được đề cập đến trong bài báo số 4, 5, 6.

Khối 1: Trung tâm dự báo thời tiết và phụ tải

Dự báo đồ thị G

Dự báo đồ thị tốc độ gió

Dự báo phụ tải

Dự báo nhiệt độ, mây, mưa,..

Khối 2: Trung tâm đo lường, điều độ và điều khiển toàn hệ thống

- Thu thập các thông tin dự báo được từ khối 1, - Thu thập các thông số vận hành tức thời thực tế từ các thiết bị đo lường: PYR đo G,

- Sử dụng chương trình DSM phân bổ dòng công suất trong toàn hệ thống, - Bộ điều khiển xác định tín hiệu điều khiển để điều tiết dòng năng lượng theo yêu cầu

TempS đo T, cảm biến đo dòng điện và điện áp tại các nút,...

Gửi các tín hiệu điều khiển tức thời từ các bộ điều khiển

Đo lường các thông số vận hành tức thời

DCbus

BBĐ phía PVG

PVG

ACbus

của chương trình DSM.

~ EPS

BBĐ phía lưới

BBĐ phía WG

Phụ tải

BBĐ phía ES

Khối 3: Mạch lực thực hiện điều tiết dòng công suất trong toàn hệ thống

Hình 1.4. Cấu trúc hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo mô hình DSM

Vai trò của mỗi khối đã được mô tả trên Hình 1.4 nhưng các khối phải

được phối hợp với nhau chặt chẽ trong chu kỳ xét . Căn cứ vào những thông

tin dự báo được về đặc điểm của thời tiết (vị trí mặt trời trong năm, nhiệt độ

môi trường (Tamb), vw, bức xạ mặt trời, mây, mưa,...) tại mỗi vị trí trong khu

vực xét để xác định ước lượng các giá trị về G, T, vw và mức tiêu thụ của phụ

tải, bao gồm cả phụ tải một chiều (DC) và phụ tải xoay chiều (AC) trong chu

kỳ  [30], [33], [36],[46], [47], [50], [51], [52], [54], [55], [62], [82]. Các thông

tin này sẽ giúp chương trình DSM có những tính toán và dự kiến phân bổ luồng

công suất trong toàn hệ thống (công suất phát ra của hệ nguồn, trạng thái phóng

nạp của ES, lượng công suất cần mua từ EPS) ở từng thời đoạn i. Căn cứ trên

những thông tin đo lường về giá trị tức thời thông số vận hành hệ thống và kết

quả của chương trình DSM, các bộ điều khiển thực thi yêu cầu điều khiển để

khai thác tối đa công suất từ hệ nguồn và điều tiết dòng công suất. Các phân

tích trên cho thấy một trong những phần tử quan trọng nhất giúp thực hiện bài

toán DSM là các BBĐ. Thông qua quá trình thay đổi độ rộng xung điều khiển

và tác động đóng mở xung điều khiển để on hay off các SW phù hợp, lượng

công suất chạy qua BBĐ có thể đổi chiều hoặc thay đổi giá trị theo yêu cầu.

1.4. Những vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết

1.4.1. Một số vấn đề còn tồn tại

• Vấn đề vận hành hệ nguồn theo mô hình DSM

Mô hình DSM được áp dụng thông qua các chương trình quản lý/điều

tiết năng lượng tại mỗi nút có sự tham gia của nhiều phần tử hoặc cho cả một

EPS. Mục tiêu chung của các chương trình này là lên kế hoạch vận hành tối ưu

cho mỗi phần tử trong mỗi EPS hoặc giữa các EPS, qua đó đạt được hàm mục

tiêu giảm thiểu chi phí mua điện từ lưới hoặc giảm thiểu lượng công suất huy

động từ lưới trong khoảng thời gian xét [15], [22], [33], [36], [55], [56], [59],

[68], [69], [79]. Một cách diễn đạt khác của chương trình này thường được nhắc

đến trong thời gian gần đây đó là EH (energy hub). Tuy nhiên, mô hình EH tập

trung vào nhiều loại nguồn khác nhau tại một nút và chủ yếu vẫn là các bài toán

lý thuyết. Các chương trình này được kết hợp với hệ thống dự báo thời tiết

chuyên cho khai thác năng lượng tái tạo, hệ thống truyền tin và các chuyên gia

điều độ vận hành, qua đó giúp vận hành các EPS ở chế độ bán cô lập [8], [48],

[73], [74], [77], [81].

Tại Việt Nam, mô hình điện ba giá đã được đề ra từ lâu nhằm khuyến

khích các hộ phụ tải tiêu thụ điện năng vào giờ thấp điểm và hạn chế tiêu thụ

vào giờ cao điểm. Tuy nhiên, các hộ phụ tải tiêu thụ điện tại Việt Nam vẫn chưa

thực sự quan tâm đến điều này, đặc biệt là các hộ tiêu thụ điện dân dụng. Chính

điều này đã gây khó khăn cho công tác điều độ toàn hệ thống, gây quá tải đường

truyền vào giờ cao điểm.

Mặt khác, việc khuyến khích lắp đặt hệ nguồn tại mỗi nút phụ tải (có thể

coi là mỗi vị trí tiêu thụ điện năng trong EPS) ở cấp điện áp thấp đang được

nâng cao khiến cho trào lưu công suất trong toàn EPS không được như mong

muốn và cũng gây khó khăn cho công tác điều độ toàn hệ thống. Nguyên nhân

của điều này là do công suất phát ra từ PVG chỉ có vào những thời điểm có bức

xạ mặt trời (ban ngày) và công suất phát ra từ WG luôn diễn ra bất thường (tùy

thuộc vào điều kiện thời tiết và yếu tố địa hình). Việc này đã khiến cho việc

huy động các nguồn bổ sung cho sự thiếu hụt công suất của hệ nguồn so với

phụ tải trở nên cực kỳ khó khăn (các nguồn điện truyền thống như thủy điện,

nhiệt điện,... cần nhiều thời gian để khởi động trước khi hòa lưới). Đồng thời,

việc giữ cân bằng công suất trên lưới cũng khó khăn khiến cho điện áp tại các

nút và tần số trong toàn hệ thống rất dễ mất kiểm soát. Điều này cho thấy vai

trò của việc thực hiện chương trình quản lý năng lượng tại mỗi nút phụ tải có

sự tham gia của hệ nguồn. Đồng thời, các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt

Nam về DSM về hệ nguồn vẫn chưa xét đến việc áp dụng một ES có dung

lượng lớn có khả năng phóng/nạp đáp ứng được đặc điểm không ổn định của

tự nhiên và yêu cầu của phụ tải.

• Vấn đề điều khiển hệ nguồn:

Với PVG, phương pháp điều khiển thường được áp dụng trước đây là kết

hợp một kỹ thuật theo dõi điểm công suất cực đại MPP (Maximum Power Point)

trong bộ theo dõi điểm công suất cực đại MPPT (Maximum Power Point

Tracker) với một kỹ thuật điều khiển như kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình

AVC (Average Voltage Control), kỹ thuật điều khiển trượt SMC (Sliding Mode

Control), kỹ thuật điều khiển mờ FL (Fuzzy Logic), kỹ thuật điều khiển dùng

mạng nơ ron ANN (Artificial Neural Networks) [9], [14]. Các kỹ thuật tìm MPP

cũng khá nhiều, đa dạng và theo nhiều mục tiêu khác nhau như điện áp hằng CV

(Constant Voltage), tạo nhiễu loạn và quan sát P&O (Perturb and Observe), điện

dẫn gia tăng INC (Incremental Conductance), nhiệt độ Temp (Temperature), tối

ưu độ dốc OG (Optimal Gradient), dò tìm cực trị ESC (Extremum Seeking

Control), ...[6], [14], [16], [34], [58]. Mỗi kỹ thuật đều có ưu nhược điểm và có

thể được đánh giá theo các khía cạnh như chi phí đầu tư, dễ/khó sử dụng, độ

chính xác, mức độ hao hụt năng lượng,... Gần đây nhất, kỹ thuật dò và chia đôi

IB (Iterative and Bisectional) đã được đề xuất sử dụng dựa trên mô hình toán học

đầy đủ của PVG nhưng mới chỉ sử dụng như một nguồn đơn lẻ phát về lưới điện

3 pha. Đồng thời, tài liệu [9] mới chỉ xây dựng được phương pháp IB-AVC với

việc lấy tín hiệu về dòng điện trên cuộn cảm và điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC

để làm tín hiệu điều khiển (cấu trúc hai mạch vòng). Việc thực hiện cấu trúc điều

khiển này phức tạp do phải sử dụng hai biến đo lường.

WG có thể được điều khiển thông qua một bộ chỉnh lưu tích cực hoặc

thông qua hai BBĐ (một bộ chỉnh lưu và BBĐ DC/DC), trong đó chỉ BBĐ

chỉnh lưu tích cực hoặc BBĐ DC/DC mới đóng vai trò điều chỉnh dung lượng

tiêu thụ tương ứng với lượng công suất lớn nhất tại mỗi thời điểm [13], [29],

[35], [43], [63]. Với WG, phương pháp khai thác cũng khá giống với PVG khi

có sự kết hợp của các kỹ thuật tìm MPP với kỹ thuật điều khiển. Tuy nhiên, chỉ

có một vài kỹ thuật tìm MPP được sử dụng phổ biến với WG như leo đồi HCS

(Hill-Climb Search), tỷ số tốc độ đầu cánh TSR (Tip Speed Ratio), phản hồi tín

hiệu công suất PSF (Power Signal Feedback). Trong các kỹ thuật này, kỹ thuật

HCS được sử dụng phổ biến nhất do dễ thực hiện trong những điều kiện vận

hành thực tế [6], [16], [25], [40], [67].

Tại nút có sự tham gia của hệ nguồn, BBĐ DC/AC được điều khiển để

thực hiện vai trò điều tiết luồng công suất và ghép nối lưới [83]. Điều khiển

BBĐ DC/AC một pha thường được nghiên cứu theo hai hướng chính. Hướng

thứ nhất nghiên cứu điều khiển dòng điện ghép nối lưới để điều chỉnh điện áp

phía một chiều duy trì ở một giá trị cố định khi không có phần tử cân bằng năng

lượng như kho điện ở phía DC [38], [37], [53], [71]. Hướng thứ hai nghiên cứu

điều khiển dòng công suất phía AC trong các hệ thống đã có phần tử giữ cố

định điện áp phía DC [49], [80]. Trong đó, điều khiển dòng công suất chạy qua

BBĐ DC/AC theo các giá trị đặt trước mới được tập trung nghiên cứu gần đây.

Việc xác định các thông số của các bộ điều khiển cần được làm rõ cho khi áp

dụng cho các chương trình DSM.

• Vấn đề xác định dung lượng tối ưu của ES: hiện nay có một số phương

pháp xác định dung lượng tối ưu cho ES để có thể đáp ứng cho các bài toán khác

nhau. Hướng nghiên cứu đánh giá tỷ số thiếu hụt công suất RLP (ratio of lack of

power) dựa trên việc đánh giá tỷ lệ tổng công suất thiếu hụt do nguồn không đáp

ứng được cho phụ tải và tổng công suất tải [36]. Khi đó, công suất tối ưu của ES

được xác định là giá trị mà ES có thể bù đắp cho phụ tải để RLP đạt giá trị RLP

yêu cầu (required RLP). Có thể nhận thấy phương pháp này sử dụng dữ liệu quá

khứ hoặc tương lai về thông số của phụ tải và hệ nguồn để đưa ra giá trị tối ưu

của dung lượng ES. Khi cho RLP=0, phụ tải được hỗ trợ cung cấp điện hoàn toàn

bởi ES. Tuy nhiên, phương pháp này không đánh giá được thời điểm mua điện,

nghĩa là không đánh giá được ảnh hưởng của giá điện tới việc xác định dung

lượng của ES [36]. Hướng nghiên cứu sử dụng đại lượng xác suất mất điện ở

một thời điểm bất kỳ cả chu kỳ xét. Giá trị của xác suất này thay đổi theo thời

điểm và được áp dụng để đạt mục tiêu cực tiểu hàm chi phí do mất điện gây ra

hoặc đạt đến chỉ số LSLP (Loss of Power Supply Probability). Có thể thấy hướng

nghiên cứu này cũng đưa ra một chỉ tiêu đánh giá về khả năng cấp điện và vẫn

chưa đánh giá được ảnh hưởng của giá điện tới dung lượng của ES [17], [31],

[60], [64], [76]. Hướng nghiên cứu đánh giá năng lượng yêu cầu của phụ tải hoặc

yêu cầu tích trữ năng lượng của hệ nguồn. Với việc quy định thời gian tích trữ

có tính đến khả năng dự phòng trong một khoảng thời gian nhất định, dung lượng

của ES được xem như có khả năng đảm bảo cung cấp điện cho phụ tải trong cả

chu kỳ xét. Tuy nhiên, dung lượng xác định theo phương pháp này khá lớn và

không đánh giá được sự tương tác trong giữa hệ nguồn và EPS cũng như ảnh

hưởng của giá điện tới dung lượng của ES [24], [39].

1.4.2. Đề xuất hướng giải quyết

Các nghiên cứu về PVG và WG hầu hết vẫn là những nghiên cứu đơn lẻ

hoặc kết hợp với nhau dựa trên những phương pháp truyền thống với hiệu quả

năng lượng không cao. Vì vậy, luận án đề xuất hướng giải quyết như sau:

• Xây dựng chương trình DSM tại nút phụ tải có sự tham gia hệ nguồn

trong điều kiện thực tế tại Việt Nam và có sự tham gia của ES dung lượng lớn:

chương trình này sẽ dựa trên quy định 3 giá bán điện của EPS cho hộ phụ tải

và quy định về giá bán điện của hộ phụ tải cho EPS khi có khai thác từ hệ nguồn

về EPS tại Việt Nam. Luận án sẽ đề ra các chiến lược vận hành cho chương

trình DSM để lên kế hoạch vận hành cho toàn hệ thống trên cơ sở quản lý yêu

cầu của các phụ tải và khả năng phát điện từ các nguồn, khả năng tích trữ của

ES. Chương trình DSM giúp điều tiết luồng công suất trong toàn hệ thống và

xác định dung lượng tối ưu cho ES thỏa mãn các yêu cầu của EPS tại Việt Nam.

• Xây dựng cấu trúc điều khiển theo phương pháp IB-AVC cho đối tượng

PVG sử dụng bộ điều khiển PID với việc sử dụng một tín hiệu đo lường duy

nhất là điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC. Đây cũng sẽ chính là phương pháp khai

thác tối đa công suất từ PVG ở mọi điều kiện vận hành do luôn xác định trước

được thông số cần điều khiển trước khi điều khiển. Kết hợp với phương pháp

HCS và điều khiển công suất theo yêu cầu cho BBĐ DC/AC 1 pha, luận án sẽ

thực hiện điều khiển theo các yêu cầu của chương trình DSM mà vẫn đảm bảo

khai thác tối đa công suất của hệ nguồn.

• Xây dựng cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/AC 1 pha, trong đó có sử

dụng bộ điều khiển cộng hưởng để khắc phục nhược điểm của bộ điều khiển PI

thông thường.

1.5. Kết luận chương 1

Qua nghiên cứu Chương 1 đã thấy được:

• Đặc điểm của hai loại nguồn chính trong các dạng nguồn năng lượng

tái tạo, đó là PVG và WG. Trong đó, PVG chỉ có thể phát điện vào ban ngày

còn WG có thể phát điện vào bất kể thời gian nào. Một đặc điểm chung của hai

loại nguồn này là luôn tồn tại một trạng thái vận hành mà ở đó công suất phát

ra từ mỗi loại nguồn là cực đại.

• Tình hình nghiên cứu về DSM thế giới và trong nước. Từ các phân tích

này, luận án đề xuất xây dựng chiến lược vận hành hệ thống khai thác hệ nguồn

trong điều kiện thực tế tại Việt Nam. Đó là dựa trên biểu đồ bán điện 3 giá và

giá mua điện từ hệ nguồn. Đây được xem như một điểm mới của luận án so với

các nghiên cứu trước đây.

• Các phương pháp điều khiển hệ nguồn thực tế hiện nay. Từ đó, đề xuất

sử dụng phương pháp điều khiển IB-AVC cho đối tượng PVG (sử dụng bộ điều

khiển PID) và phương pháp HCS cho đối tượng WG. Đồng thời, đề xuất áp

dụng bộ điều khiển cộng hưởng cho bộ điều khiển dòng điện trong cấu trúc

điều khiển BBĐ DC/AC. Đây được xem là đóng góp của luận án khi kết hợp

những nghiên cứu mới nhất vào trong một hệ thống tổng thể.

Chương 2

MÔ TẢ TOÁN HỌC HỆ NGUỒN VÀ BÀI TOÁN DSM

2.1. Nguồn pin mặt trời

2.1.1. Phương trình mô tả đặc tính của nguồn pin mặt trời

Sơ đồ thay thế mỗi panel của PVG thường được sử dụng là mô hình mạch

Iph

ipv

vpv

Diode

+ -

điện một diode như trên Hình 2.1 [6], [9], [26].

Hình 2.1. Sơ đồ mạch tương đương mỗi cấu trúc của PVG

Áp dụng định luật Kirchhoff 1 tại nút A cho sơ đồ Hình 2.1 có (2.1) [6], [9]:

(2.1)

trong đó: Iph là dòng quang điện phát ra (A),

ipv là dòng điện phát ra mạch ngoài (A), vpv là điện áp đặt lên mạch ngoài (V),

Id là dòng điện qua diode (A),

I0 là dòng quang điện bão hòa (A), Ip là dòng điện chạy qua điện trở song song (A), k là hằng số Boltzmann, k=1.38x10-23 (J/K),

q là điện tích của electron, q=1.6x10-19 (C),

RS là điện trở nối tiếp (),

Rp là điện trở song song (),

n là hệ số đặc trưng cho diode, Vt là điện áp nhiệt lớp tiếp giáp.

Công suất tức thời phát ra được xác định theo (2.2): (2.2)

Đường đặc tính vpv-ipv biểu diễn (2.1) và đường đặc tính vpv-ppv biểu diễn

(2.2) cho mỗi cấu trúc của PVG như trên Hình 2.2 cho thấy luôn luôn tồn tại 3

điểm đặc biệt là điểm ngắn mạch, điểm hở mạch và MPP. Các điểm đặc biệt này

sẽ được đặc trưng bởi giá trị dòng điện ngắn mạch (ISC), thông số tại MPP (điện

Đỉnh đường đặc tínhvpv-ppv

MPP

Điểm ngắn mạch

Đường đặc tínhvpv-ppv

(0, ISC)

Impp

Điểm hở mạch

Đường đặc tínhvpv-ipv

(VOC, 0)

Vmpp

áp Vmpp, dòng điện Impp, công suất Pmpp) và điện áp hở mạch (VOC) [9], [26].

Hình 2.2. Đường đặc tính vpv-ipv và vpv-ppvtrên mặt phẳng v-i, v-p

Cấu trúc vận hành thực tế thường có dạng ghép nối tiếp và song song các

panel. Khi các panel của PVG giống nhau, các đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv

của cấu trúc ghép luôn đồng dạng với đường đặc tính vpv-ipv, vpv-ppv của mỗi

panel thành phần [9].

2.1.2. Các tham số mô tả toán học của nguồn pin mặt trời

Datasheet của một cấu trúc PVG bất kỳ sẽ cho biết giá trị các thông số

được kiểm nghiệm ở STC. Các thông số đã biết bao gồm Pmpp, Vmpp, Impp, VOC,

ISC, hệ số thay đổi dòng điện theo nhiệt độ CTI, hệ số thay đổi của điện áp theo

nhiệt độ CTV, hệ số thay đổi của công suất theo nhiệt độ CTP và đồ thị thể hiện

mối quan hệ giữa Pmpp với G khi T=Tstc. Khi PVG vận hành ở STC, các thông

số đã biết sẽ tuân thủ đúng theo các giá trị công bố của nhà sản xuất.

Bên cạnh các thông số đã biết, mô hình toán học của PVG còn có bộ các

thông số ẩn của PVG ở STC là RS, Rp, I0, Iph, Vt. Bộ các thông số ẩn này có thể

được xác định nhờ thuật toán Newton-Raphson [9].

Bằng thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, giá trị các thông số của PVG

ở trạng thái vận hành với những giá trị bất kỳ của (G, T) có thể được quy đổi

từ giá trị của các đại lượng đó ở STC nhờ các công thức sau [9]:

(2.3)

(2.4)

(2.5)

(2.6)

(2.7)

(2.8)

(2.9)

trong đó: các đại lượng có ký hiệu “stc” nhận các giá trị ở STC,

T, Tstc nhận giá trị đơn vị 0K.

Mặt khác, mối quan hệ phi tuyến giữa n và T được đề xuất gần đây đã

chứng tỏ mỗi chủng loại PVG sẽ có một hàm số n(T) khác nhau và có thể được

xây dựng nhờ các công cụ toán học [9].

2.2. Nguồn điện gió

2.2.1. Phương trình mô tả toán học turbine gió

Trong quá trình làm việc thực tế, cánh turbine chỉ nhận được một phần

trên tổng số năng lượng của gió đi qua diện tích quét của cánh quạt để chuyển

thành cơ năng. Phần năng lượng hữu ích Pm mà cánh turbine thu được có thể

được đánh giá thông qua hệ số Cp. công thức (2.10) [6], [7], [13], [29], [34],

[43], [63], [67]:

(2.10)

Trong đó Pw là công suất của gió tương ứng với mỗi vận tốc gió, diện

tích và mật độ không khí tại khu vực xét.

Giá trị của Cp phụ thuộc vào cấu trúc hình học của turbine và là một hàm

của tỷ số tốc độ đầu cánh  và góc pitch . Giá trị này có thể được xác định

theo một hàm số cho trước do nhà sản xuất turbine cung cấp ứng với mỗi loại

turbine có dạng như trên biểu thức (2.11) [7], [13], [29], [34], [43], [63]:

(2.11)

trong đó: c1, c2, c3, c4, c5, c6 là các hằng số,

i là hàm số của  và  tùy thuộc vào đặc điểm của mỗi loại

turbine,

với turbine là tốc độ góc của turbine, R là bán kính của cánh quạt

Với mỗi góc  nhất định, luôn luôn tồn tại một giá trị giá trị tối ưu opt

tỷ số tốc độ đầu cánh để Cpmax tương ứng với công suất phát ra là lớn nhất.

Mô men cơ Tm có thể được xác định theo công thức (2.12) [7], [13], [29],

[34], [43], [63]:

(2.12)

trong đó: là công suất cơ của turbine.

Mối quan hệ giữa mô men điện từ Te, mô men cơ Tm và tốc độ góc của

turbine được xác định bởi (2.13) [7], [13], [29], [34], [43], [63]:

(2.13)

trong đó: J là hằng số quán tính của rotor và turbine (kgm2),

Dp là hệ số cản dịu của rotor.

2.2.2. Các tham số mô tả toán học của nguồn điện gió

Mô tả toán học của PMSG được thành lập trên hệ trục quay dq từ các

phương trình cơ bản để chuyển hệ thống 3 pha về hệ thống dq0. Việc chuyển

hệ trục này cho phép khử đi điện cảm biến thiên theo thời gian bằng cách kể

đến các đại lượng stator và rotor vào hệ trục quay hoặc cố định. Thành phần Id

và Iq biểu diễn hai dòng điện DC trong các cuộn dây rotor tương đương, tạo nên cùng từ thông như các dòng điện stator Ia, Ib, Ic. Sử dụng chuyển đổi Park,

ta có (2.14) [13], [29], [32], [34], [43], [63]:

(2.14)

trong đó,  là tốc độ quay của hệ trục.

Thực hiện tương tự với các đại lượng dòng điện ta có các giá trị Id, Iq, I0.

Với PMSG, từ thông tạo nên bởi nam châm theo hướng trục d. Phương

trình điện áp stator được xác định bởi (2.15) và (2.16) [13], [29], [32], [34], [43], [63]:

(2.15)

(2.16)

Các phương trình từ thông dò được xác định bởi (2.17) và (2.18) [13],

(2.17) [29], [34], [43], [63]:

(2.18)

trong đó: và là các điện áp stator trên trục d-q,

và là các dòng điện stator trên trục d-q,

và là các từ thông stator dò trên trục d-q,

e là tốc độ điện của rotor,

RS là điện trở cuộn dây stator,

 là từ thông nam châm vĩnh cửu tạo nên bởi rotor.

Thế (2.17) và (2.18) vào (2.15) và (2.16) ta có các phương trình điện áp

(2.19) và (2.20):

(2.19)

(2.20)

Sơ đồ mạch tương đương của PMSG dựa trên (2.19) và (2.20) được mô

eLdiq

e(-Ldiq)

a. Mạch tương đương trục d

b. Mạch tương đương trục q

tả trên Hình 2.3 [13], [29], [34], [43], [63].

Hình 2.3. Sơ đồ mạch tương đương của PMSG trên hệ trục dq

Mô men điện từ được xác định bởi (2.21) [13], [29], [34], [43], [63]:

(2.21)

trong đó:

Lq là điện cảm trục q,

R là điện trở cuộn dây stator,

iq là dòng điện trục q,

id là dòng điện trục d,

vq là điện áp trục q,

vd là điện áp trục d,

r là vận tốc góc của rotor,

p là số đôi cực.

Trong PMSG, từ thông tạo nên bởi nam châm vĩnh cửu là hằng số và

được giả thiết theo hướng trục d. Vì vậy, thành phần trong phương trình mô

men điện từ được lược bỏ. Đồng thời, coi điện cảm trục d và trục q có giá trị

giống nhau ta có Ld=Lq. Khi đó, phương trình (2.21) được biến đổi thành (2.22)

[13], [29], [32], [34], [43], [63]:

(2.22)

Các thành phần dòng điện trục d-q được xác định theo (2.23) và (2.24):

(2.23)

(2.24)

Công suất ở đầu ra PMSG được xác định theo (2.25) thông qua đại lượng

công suất cơ và tổn thất trên điện trở cuộn dây stator [13], [29], [34], [43], [63]:

(2.25)

trong đó:

2.3. Xây dựng chương trình DSM tại nút khai thác hệ nguồn trong điều

kiện cụ thể của hệ thống điện Việt Nam

2.3.1. Chiến lược điều độ luồng công suất theo mô hình DSM

Trong điều kiện cụ thể của EPS Việt Nam, chiến lược điều độ luồng công

suất trong toàn hệ thống được đề xuất dựa trên biểu đồ bán điện 3 giá và giá

mua điện của EPS từ hệ nguồn. Các chiến lược cho chương trình DSM được

đề xuất như sau:

• Lượng điện thiếu hụt chỉ được mua từ EPS trong giờ L1 và L2 của giờ

L. Trong đó, công suất cần mua không chỉ đáp ứng cho phụ tải trong giờ L mà

còn được sử dụng để nạp đầy năng lượng cho ES trước khi vào giờ H và giờ M.

• Lượng điện dư thừa trong giờ H và giờ M sẽ được bán vào EPS. Sự

chênh lệch dư thừa giữa năng lượng giữa nguồn và tải sẽ được thực hiện nạp

vào ES, nếu ES không hấp thụ được thì bán vào EPS. Điều này có nghĩa là mô

hình DSM được đề xuất không mua điện từ EPS vào giờ H và giờ M.

• Lượng điện dư thừa (bao gồm cả sự chênh lệch năng lượng giữa nguồn với

tải và cả năng lượng tích trữ trong ES) trong giờ H2 và M3 sẽ được bán hết vào

EPS. Điều này có nghĩa là năng lượng của ES trước khi vào giờ L2 sẽ được sử dụng

đến giới hạn dưới của dung lượng ES để bảo vệ an toàn cho ES mà vẫn đạt hiệu quả

về kinh tế do có sự chênh lệch về giá điện giữa giờ H và M với giờ L.

2.3.2. Một số ràng buộc và giới hạn

Khi xây dựng bài toán DSM, tất cả các phần tử trong hệ thống phải thỏa

mãn những ràng buộc và một số giới hạn để đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật của

bài toán. Các yêu cầu này có liên quan đến việc thiết lập các đồ thị dự báo, chu

kỳ và biến chạy chương trình, quy định phân bổ luồng công suất trong toàn hệ

thống, dung lượng của ES, thông số nguồn và tải.

• Về vấn đề thiết lập đồ thị dự báo cho bài toán DSM, thực tế vận hành

cho thấy sự biến thiên của các đại lượng đầu vào (G, T và vw) là gần như tức

thời và có sự tăng giảm bất thường chứ không bằng phẳng trong cả đoạn thời

gian xét i. Vì vậy, các đường cong dự báo được về khả năng phát công suất

của hệ nguồn và công suất tiêu thụ của phụ tải được phân bố lại về dạng đồ thị

hình chữ nhật để có diện tích tương đương giữa đường cong và hình chữ nhật

trong khoảng thời gian i. Bản chất của phương pháp này là sử dụng phương

pháp xấp xỉ diện tích như mô tả trên Hình 2.4.

Hình 2.4. Phương pháp xấp xỉ diện tích thành lập đồ thị hình chữ nhật

Theo phương pháp này, mỗi đoạn đường cong dự báo trong đoạn thời gian

i của bước tính thứ i sẽ được tương đương với một hình chữ nhật có diện tích

tương đương (các vùng có diện tích được bù trừ S1, S2, S3,...). Đây là một trong

những phương pháp toán học kinh điển và đã được rất nhiều các nhà nghiên cứu

trên thế giới sử dụng nên đây không phải là đối tượng nghiên cứu luận án.

• Về thiết lập chu kỳ cho bài toán DSM, chu kỳ thời gian dự báo  được lựa chọn tương ứng với chu kỳ dự báo của phụ tải là 24h. Giá trị của khoảng

Start

i=5

i=7

i=1, t >0

i=1

i=0.5

i=1

i=i+1

t=t+i

t 5

t > 4

t  4

t < 9 5

t <5 5

t 9

i=11

i=14

i=13

t 12

i=0.5

i=i+1

i=0.5

i=1

t=t+i

i=i+1

t=t+i

t  10

thời gian i có thể nhận giá trị 0.5 hoặc 1 cho phù hợp với các mốc thời gian 9.5 và 11.5 của sự phân chia giá bán điện của EPS. Khi đó, bước tính thứ i của các biến được phân chia tương ứng với các mốc thời gian như mô tả trên Hình 2.5. Theo cách đếm này, biến chạy i và biến t có thể không trùng nhau ở thời điểm sau 9h30 của chu kỳ 24h.

t <10 5

i=16

t  11

t <12 5

t 24 5 S

i=27

Stop

i=i+1

Hình 2.5. Thuật toán tạo bước tính cho chương trình DSM

• Tất cả các đại lượng công suất trong toàn hệ thống đều được tính quy

đổi về DCbus với quy ước ký hiệu như trên Hình 2.6.

Trong đó: g1 và g2 là các đại lượng đánh giá hiệu suất truyền năng lượng ở đầu ra

PVG và WG đến DCbus,

 là đại lượng đánh giá hiệu suất truyền năng lượng từ DCbus đến ACbus

hoặc ngược lại (giả thiết hiệu suất theo hai hướng này như nhau),

Các ký hiệu công suất có chữ "conv" thể hiện công suất thực thu nhận

được trên DCbus sau quá trình chuyển đổi năng lượng bởi các BBĐ. g1

PPVG

PPVGconv



BBĐ phía PVG

EPS

ACbus

PVG

~

g2

PDC

PHTconv

BBĐ phía lưới

PHT

PWGconv

PDCconv

PWG

Phụ tải AC

BBĐ

~

Hình 2.6. Quy ước ký hiệu các đại lượng công suất trong toàn hệ thống

Quan hệ giữa các đại lượng công suất trước và sau quá trình chuyển đổi

năng lượng được xác định bởi (2.26) [17]:

(2.26)

• Luồng công suất trong toàn hệ thống được phân bổ trong một số chế

độ như mô tả trên Hình 2.7.

Trong đó:

Các mũi tên chỉ chiều luồng công suất,

Các đường nét đứt thể hiện không có luồng công suất chạy qua,

PVG và WG luôn được thể hiện có khả năng phát công suất nhưng thực

tế có thể không phát công suất do phụ thuộc hoàn toàn vào điều kiện tự nhiên,

ES và EPS có thể đóng vai trò là nguồn (biểu diễn màu xanh) khi cung cấp

Tải AC

PVG

EPS

ACbus

EPS

DCbus

ACbus

a. Chế độ 1

DCbus b. Chế độ 2

Tải AC

PVG

EPS

ACbus

điện hoặc đóng vai trò là tải (biểu diễn màu nâu) khi hấp thụ công suất dư thừa.

Hình 2.7. Các chế độ phân bổ luồng công suất trong hệ thống khai thác hệ nguồn

• Về dung lượng của ES:

Dung lượng định mức Cr (đơn vị Wh hoặc kWh) là dung lượng lớn nhất

có thể tích lũy của ES.

Dung lượng tối thiểu Cmin (đơn vị Wh hoặc kWh) là dung lượng nhỏ nhất

có thể phóng đến của ES. Quy định ngưỡng Cmin là để đảm bảo khả năng phục

hồi cho lần làm việc tiếp theo, mặc dù ES có thể phóng tức thời đến giá trị nhỏ

hơn Cmin trong những điều kiện làm việc thực tế tức thời.

Dung lượng tức thời Cins (đơn vị Wh) là dung lượng tức thời tại thời điểm

bất kỳ của ES.

Các ràng buộc về dung lượng của ES được xác định bởi (2.27) [17]:

(2.27)

Trong hệ thống này, ES đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc cân

bằng năng lượng thông qua quá trình thay đổi thời điểm tích trữ hoặc phóng năng

lượng. Hiện nay có nhiều loại ES có khả năng đáp ứng tốt khả năng phóng nạp

và có dung lượng lớn nhưng nội dung này nằm ngoài pham vi nghiên cứu của

luận án. Mặc dù vậy, bài báo số 1 (trong danh mục công trình khoa học đã công

bố) đã đề cập đến vấn đề này nhằm làm sáng tỏ tính khả dụng của luận án.

• Về công suất phát của hệ nguồn:

Công suất phát ra của hệ nguồn phụ thuộc vào công suất định mức và sự

thay đổi của các thông số đầu vào. Khi công suất lắp đặt của PVG là PPVGr (đơn vị

là kW) và của WG là PWGr (đơn vị là kW) thì công suất tức thời phát ra từ hệ nguồn

ở thời điểm bất kỳ thu được ở DCbus được xác định và ràng buộc bởi (2.28):

(2.28)

Tổng công suất của hệ nguồn dự báo thu được ở DCbus ở bước tính thứ

i xác định bởi (2.29):

(2.29)

trong đó, PPVGconv(i) là công suất có thể đưa đến DCbus ở bước tính thứ i

của PVG,

PWGconv(i) là công suất có thể đưa đến DCbus ở bước tính thứ i của WG.

Tổng năng lượng hệ nguồn có thể thu được trên DCbus vào các giờ H,

M, L trong chu kỳ  được xác định bởi (2.30), (2.31), (2.32):

(2.30)

(2.31)

(2.32)

Tổng năng lượng yêu cầu của phụ tải vào các giờ H, L, M trong chu kỳ

 được xác định bởi (2.33), (2.34), (2.35):

(2.33)

(2.34)

(2.35)

Tổng năng lượng phát ra của hệ nguồn EGconv và công suất yêu cầu của phụ

tải Eload trong toàn thời gian của chu kỳ xét  được xác định bởi (2.36) và (2.37):

(2.36)

(2.37)

• Một số giới hạn của bài toán DSM:

Việc điều tiết luồng công suất trong cả chu kỳ  và trong mỗi bước tính

i của bước tính thứ i chỉ mang tính chất gần đúng đặc trưng cho năng lượng

đã được trung bình hóa trong những khoảng thời gian đó. Vì vậy, thông số trạng

thái tại một thời điểm bất kỳ của toàn hệ thống có thể không trùng với giá trị

được thiết lập của bài toán.

Bài toán DSM trong phạm vi luận án không quan tâm đến cấu tạo, đặc

tính của bản thân ES. Chủng loại ES mà luận án đề cập đến là các dòng pin

dung lượng cao có điện áp tương đối ổn định trong vùng làm việc và có khả

năng đáp ứng những mức dung lượng khác nhau để đáp ứng các yêu cầu của

các chế độ phóng nạp khi thực hiện điều độ công suất trong toàn hệ thống.

2.3.3. Đề xuất thuật toán DSM vận hành tại nút có sự tham gia của hệ nguồn

trong điều kiện cụ thể của hệ thống điện Việt Nam

Căn cứ vào các chiến lược đã đặt ra, bài toán được phân chia thành 2

kịch bản DSM khác nhau phụ thuộc vào mối tương quan về năng lượng giữa

nguồn và tải trong cả chu kỳ  hoặc trong giờ H và giờ M.

• Kịch bản DSM 1: Tổng tổng năng lượng trong cả chu kỳ  của hệ nguồn

lớn hơn yêu cầu của phụ tải hoặc tổng năng lượng hoặc tổng năng lượng phát ra

của hệ nguồn lớn hơn yêu cầu của phụ tải trong giờ H và giờ M. Trường hợp này

thực hiện mua điện từ EPS để bù đắp cho công suất thiếu hụt của phụ tải và nạp

cho ES (nếu cần) vào giờ L1; bán điện công suất thừa vào EPS trong giờ H và M;

mua điện từ EPS trong giờ L2 nếu nguồn không đủ đáp ứng cho phụ tải.

• Kịch bản DSM 2: Tổng năng lượng phát ra của hệ nguồn nhỏ hơn yêu

cầu của phụ tải trong giờ H và giờ M. Trường hợp này phải thực hiện mua điện

đáp ứng cho phần năng lượng thiết hụt trong giờ L1 (nếu có) và mua điện để

bù vào phần năng lượng thiếu hụt trong giờ H và giờ M, giờ L2 nếu nguồn

không đủ đáp ứng cho phụ tải.

Thuật toán đề xuất vận hành hệ nguồn theo mô hình DSM được mô tả

trên Hình 2.8. Thuật toán này đã được công bố trong bài báo số 6.

trong đó, Erb là lượng điện năng cần mua từ EPS (energy required to buy),

Eas là lượng điện năng bán về EPS (available energy to sell)

Đối với kịch bản DSM 1, thời điểm phóng nạp của ES được xác định

theo thuật toán mô tả trên Hình 2.9, Hình 2.10 và Hình 2.11. Thuật toán này đã

được công bố trong bài báo số 4.

Trong đó, C(i+1) là biến tạm thời để xác định dung lượng của ES. Nội

dung DSM đề xuất cho trường hợp 1 đó chính là xác định lượng điện phải mua

(nếu cần) chỉ trong thời điểm L1, bán điện vào EPS vào giờ H2 và M3. Mục

đích của việc bố trí bán điện dư thừa của hệ nguồn và năng lược tích trữ trên

ES vào các giờ nói trên là để thu về lợi nhuận về giá điện cũng như đảm bảo

khả năng phóng điện của bản thân ES.

Start

Nhập các thông số đầu vào

- Đồ thị dự báo khả năng phát công suất của hệ nguồn, - Đồ thị dự báo công suất tiêu thụ của tải, - Dung lượng của ES: Cr, Cmin và tức thời ban đầu Cins(0), - Hiệu suất 2 của BBĐ DC/DCES và DC/AC của BBĐ DC/AC.

Tính quy đổi công suất yêu cầu của phụ tải AC về phía DCbus ở mỗi thời điểm

Tính EGconvH1, EGconvH2, EGconvH, EGconvM1, EGconvM2, EGconvM, EGconvL1, EGconvL2, EGconvL

EGconvHM = EGconvH + EGconvM, EloadHM = EloadH + EloadM

EGconvHM  EloadHM

Các nguồn đủ đáp ứng cho tải giờ H và giờ M

Các nguồn không đủ đáp ứng cho tải giờ H và giờ M

Kịch bản DSM 2: Mua điện từ EPS giờ L1, nạp vào ES để cấp cho tải giờ H và M. Lượng năng lượng phải mua Crb giờ L1 bù cho giờ H và M.

Kịch bản DSM 1: - Nạp phần năng lượng dư thừa vào ES hoặc mua điện thiếu từ EPS trong giờ L1. - Bán toàn bộ công suất thừa Eas (của cả hệ nguồn và ES) vào EPS giờ H và M. - Giờ L2 nếu thừa thì bán điện cho EPS, thiếu thì mua từ EPS

Kết quả phân bố dòng công suất toàn hệ thống trong cả chu kỳ 

Stop

Hình 2.8. Đề xuất thuật toán DSM cho hệ thống khai thác hệ nguồn

Các biểu thức trong thuật toán đề xuất đều được xây dựng dựa trên việc

đánh giá hiệu suất của các quá trình chuyển đổi năng lượng, khả năng phóng

nạp của ES [17], [33], [36], [39], [55], [56], [60], [65], [76], [79].

Start

Giờ L1?

Giờ H và M?

Thuật toán giờ L1a

Thuật toán giờ L2

Giờ H2 và M3?

i=21

Phần năng lượng dư thừa trong mỗi bước tính thứ i

PGconv(i)=Pload(i)

i=6

ES phóng đến

i=i+1

PGconv(i)>Pload(i)

PGconv(i)Pload(i)

ES phóng đến

ES có thể nạp đến C(i)

Dung lượng thừa

Es(i)=EsH2M3

ES phóng đến

C(i) ≥ Cr

ES phóng đến

Es(i)>EsH2M3

Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

ES phóng đến

ES nạp đến

Bán điện thừa về EPS

Bán điện về EPS

i=i+1

i<=20

i<=25 S Cins(i), Eas(i)

Cins(i), Eas(i)

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trường hợp 1 trong cả chu kỳ 

Stop

Hình 2.9. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 1

Thuật toán giờ L1a

EgL1  EloadL1

i=1

Xác định dung lượng thừa tức thời EsL1 i=1

EGconv(i)  Eload(i)

EsL1(i)=0

EsL1(i)=EGconv(i) - Eload(i)

Xác định mức năng lượng thiếu hụt Ede

Xác định Cins(i) và dung lượng thừa bán cho EPS

EsL1=EsL1 - EsL1(i)

i=i+1

Xác định mức năng lượng cần mua Erb ở bước tính thứ

PGconv(i)Pload(i)

i  5

i=i+1

S Xác định mức năng lượng thiếu hụt Ede

Xác định Cins(i)

PGconv(i)=Pload(i)

i=1

C(i)Cr

i=i+1

Đ Cins(i)=Cr

PGconv(i)>Pload(i)

Xác định mức năng lượng cần mua Erb ở bước tính thứ i

PGconv(i)Pload(i)

i  5

S Cins(5)=Cr Erb(i), Eas(i)

S Cins(5)=Cr Erb(i)

Bán điện thừa về EPS

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L1

Hình 2.10. Thuật toán vận hành toàn hệ thống giờ L1 của kịch bản DSM 1

Trong đó: Ede là lượng điện năng thiếu hụt,

EsL1 là lượng điện năng dư thừa của hệ nguồn trong giờ L1,

Es(i) là lượng điện năng dư thừa tức thời.

Một điều cần lưu ý ở đây là các đại lượng liên quan đến dung lượng ở

bước tính thứ i đặc trưng cho dung lượng của ES ở thời điểm kết thúc bước tính

để sẵn sàng cho bước tính tiếp theo.

Thuật toán giờ L2

i=26

i=i+1

PGconv(i)Pload(i)

ES có thể phóng đến C(i)

ES có thể nạp đến C(i)

C(i) ≥ Cr

C(i) ≥ Cmin

Cins(i)=Cmin

Đ Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

Bán điện thừa về EPS

Mua điện từ EPS

i<=27

Erb(i), Eas(i)

Cins(i)=C(i)

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L2

Hình 2.11. Thuật toán vận hành toàn hệ thống giờ L2

Đối với kịch bản DSM 2, thời điểm phóng nạp của ES được xác định

theo thuật toán mô tả trên Hình 2.12 và Hình 2.13. Trong trường hợp này, thuật

toán đề xuất thực hiện phân bổ đều lượng điện thiếu của giờ L1, H và M phải

mua từ EPS để tích năng lượng vào ES. Thuật toán này đã được công bố trong

bài báo số 6.

Start

Giờ HM?

Giờ L1?

Thuật toán giờ L2

i=6

i=i+1

Năng lượng thiếu hụt giờ HM

PG(i)Pload(i)

i=1, EsL1=0

ES có thể nạp đến C(i)

PG(i)>Pload(i)

i=i+1

Dung lượng thừa tức thời

S Es(i)=0

C(i) ≥ Cr

ES phóng đến

EsL1=EsL1+Es(i)

i>5

Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

Bán điện thừa về EPS

Đ EsL1

EdeL1=EloadL1 - EGconvL1

Thuật toán L1b

i<=25

Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giai đoạn L1

Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giai đoạn H, M, L2

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trường hợp 1 trong cả chu kỳ 

Stop

Hình 2.12. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 2

Đoạn L1b

i=1

EsL1EdeL1

PGconv(i)=Pload(i)

PGconv(i)>Pload(i)

Mua từ EPS

C(i)Cr

Cins(i)=Cins(i-1)

PGconv(i)>Pload(i)

Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

Cins(i)=Cmin

Mua từ EPS

i>5

i=i+1

i>5

i=i+1

Erb(i), Eas(i), Cins(i) trong giai đoạn L1

Bán về EPS

Hình 2.13. Chương trình giai đoạn L1 của kịch bản DSM2

Một điều cần lưu ý trong các thuật toán trên Hình 2.9, Hình 2.10, Hình 2.11, Hình 2.12, Hình 2.13, Hình 2.14 và Hình 2.15 không nhắc lại các khối dữ liệu đầu vào do đều được nối tiếp thuật toán trên Hình 2.8.

2.3.4. Đề xuất phương pháp đánh giá hiệu quả của chương trình DSM và

dung lượng ES tối ưu cho bài toán DSM

Hiệu quả của chương trình DSM được đánh giá thông qua việc so sánh

lợi ích kinh tế thu được từ chênh lệch giá mua bán điện vào các giờ khác nhau

giữa trong trường hợp có áp dụng DSM và khi không có DSM.

Khi có DSM, chi phí mua điện được xác định từ Zrb nhờ sử dụng giá trị

của Erb và lợi nhuận Zas thu được từ việc bán điện được xác định nhờ sử dụng

giá trị của Xas từ thuật toán Hình 2.9 và Hình 2.12.

Khi không có DSM, chi phí mua điện được xác định từ Zrb nhờ sử dụng

giá trị của Erb và lợi nhuận Zas thu được từ việc bán điện được xác định nhờ sử

dụng giá trị của Eas từ thuật toán Hình 2.14. Thuật toán này đã được công bố

trong bài báo số 5.

Hàm số xác định chi phí mua điện Zrb được xác định bởi (2.38) và lợi

nhuận thu được từ việc bán điện Zas được xác định theo (2.39). Các hàm số này

có thể được áp dụng khi hệ thống vận hành theo chương trình DSM hoặc khi

không vận hành theo chương trình DSM. Hàm kinh tế áp dụng cho bài toán vận

hành hệ nguồn được xác định theo (2.40).

(2.38)

(2.39)

(2.40)

Theo đó, giá trị của Z càng nhỏ thì vận hành hệ nguồn càng hiệu quả.

Trong hệ thống này, dung lượng của ES đóng vai trò vô cùng quan trọng

trong việc điều tiết luồng công suất. Việc xác định dung lượng tối ưu của ES sẽ

giúp thỏa mãn yêu cầu kỹ thuật của bài toán cũng như giúp tối ưu về chi phí

đầu tư ES. Đối với bài toán DSM, dung lượng của ES phải đáp ứng được sự

thiếu hụt công suất trong giờ H và giờ M của kịch bản DSM 2.

Start

i=1

i=i+1

PG(i)Pload(i)

ES có thể phóng đến

ES có thể nạp đến C(i)

C(i) < Cmin

C(i) ≥ Cr

Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

Cins(i)=Cmin

Mua điện từ EPS

Bán điện thừa về EPS

Cins(i)=C(i)

i<=27

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong cả chu kỳ 

Stop

Hình 2.14. Thuật toán vận hành hệ nguồn khi không áp dụng DSM

Nghĩa là dung lượng tối ưu của ES phải thỏa mãn các yêu cầu sau:

• Số liệu phụ tải được lấy trong giờ H và M của kịch bản DSM 2,

• Không mua điện giờ H và M,

• Dung lượng tức thời Cins(5) của ES trước khi vào giờ H và M bằng với

dung lượng định mức Cr,

• Dung lượng tức thời Cins(25) khi kết thúc giờ M3 không được nhỏ hơn Cmin,

• Dung lượng tối ưu của ES được lựa chọn cao hơn (5  10)% so với giá

trị tính toán được của Cr để dự phòng cho các vấn đề sai lệch do quá trình dự

báo gây nên.

Với các yêu cầu trên, dung lượng tối ưu của ES được đề xuất xác định

theo thuật toán Hình 2.15. Thuật toán này đã được công bố trong bài báo số 5.

Start

Nhập bước nhảy C của dung lượng ES và Cr khởi đầu

Giờ H và M của trường hợp 2 (EgHM < EloadHM)

Cins(5) = Cr

i=6

i=i+1

PGconv(i)Pload(i)

ES có thể nạp đến C(i)

C(i) ≥ Cr

ES phóng đến

Cins(i)=Cr

Cins(i)=C(i)

i<=25

Cins(i) trong khoảng thời gian H và M

Cr = Cr +C

Cins(25) - Cmin < 

Giá trị của Cr

Cropt = Cr +(510)%Cr

Xuất kết quả Cropt

Stop

Hình 2.15. Thuật toán xác định dung lượng ES tối ưu

2.4. Kết quả mô phỏng chương trình DSM vận hành hệ thống khai thác hệ

nguồn áp dụng vào hệ thống điện Việt Nam

2.4.1. Thông số đầu vào

2.4.1.1. Kịch bản DSM 1

Công suất thu được trên DCbus từ nguồn pin mặt trời PPVGconv và nguồn

điện gió PWGconv trong kịch bản DSM 1 biểu diễn trên Hình 2. 16.

Hình 2. 16. Công suất thu được trên DCbus từ PVG và WG kịch bản DSM 1

Dựa vào đồ thị Hình 2. 16, tổng công suất thu được từ hệ nguồn và công

suất yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 1 được biểu diễn trên Hình 2.17.

Hình 2.17. Công suất thu được từ hệ nguồn và công suất yêu cầu

của phụ tải kịch bản DSM 1

Bảng 2.1. Lượng điện năng phát ra từ hệ nguồn và lượng điện năng

yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 1

Điện năng EGconv Eload EGconvHM EloadHM EGconvL1 EloadL1

(kWh) (kWh) (kWh) (kWh) (kWh) (kWh)

Giá trị 151.4 161.95 124.15 96.65 15.95 60.2

Bảng 2.1 cho thấy một số đặc điểm của kịch bản DSM 1 như sau:

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải nhỏ hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong giờ H và M,

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải lớn hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong giờ L1,

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải lớn hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong cả chu kỳ xét.

2.4.1.2. Kịch bản DSM 2

Công suất thu được trên DCbus từ nguồn pin mặt trời PPVGconv và nguồn

điện gió PWGconv trong kịch bản DSM 2 biểu diễn trên Hình 2.18.

Hình 2.18. Công suất thu được trên DCbus từ PVG và WG kịch bản 2

Dựa vào đồ thị Hình 2.18, tổng công suất thu được từ hệ nguồn và công

suất yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 2 được biểu diễn trên Hình 2.19.

Hình 2.19. Công suất thu được từ hệ nguồn và công suất yêu cầu

của phụ tải kịch bản 2

Bảng 2.2 Lượng điện năng phát ra từ hệ nguồn và lượng điện năng

yêu cầu của phụ tải trong kịch bản DSM 2

Điện năng EGconv Eload EGconvHM EloadHM EGconvL1 EloadL1

(kWh) (kWh) (kWh) (kWh) (kWh) (kWh)

Giá trị 154 404.4 128.6 378.6 16.1 20.8

Bảng 2.2 cho thấy một số đặc điểm của kịch bản DSM 2 như sau:

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải lớn hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong giờ H và M,

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải lớn hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong giờ L1,

• Tổng lượng điện năng yêu cầu của phụ tải lớn hơn tổng lượng điện

năng phát ra từ hệ nguồn trong cả chu kỳ xét.

2.4.1.3. Dữ liệu liên quan đến BBĐ

Hiệu suất của BBĐ DC/DCES là 2=0.95,

Hiệu suất của BBĐ DC/AC là =0.95.

2.4.2. Xác định dung lượng tối ưu của ES

Số liệu ban đầu:

• Chọn giá trị khởi đầu của dung lượng định mức Cr=30 kWh.

• Chọn bước nhảy của dung lượng C = 5 kWh.

Kết hợp các dữ liệu khởi đầu trên và các thông số trong Bảng 2.2, đồ thị

Hình 2.19 và thuật toán Hình 2.15 ta có kết quả trong Bảng 2.3.

Bảng 2.3. Kết quả mối liên hệ giữa Cr và Cins(25)

Giá trị của Cr (kW) 360 365 370

Giá trị của Cins(25) (kWh) 66.48 71.48 76.48

Giá trị của Cmin (kWh) 72 73 74

Kết quả thể hiện trên Bảng 2.3 cho thấy giá trị tối thiểu của Cr phải nằm

trong khoảng từ 365 kWh đến 370 kWh. Để có dung lượng dự phòng (5  10)%,

giá trị dung lượng định mức tối ưu của ES được lựa chọn là Cropt=400 kWh.

Các kết quả này đã được công bố trong bài báo số 5.

Với giá trị Cropt đã chọn, các nội dung tiếp theo sẽ thực hiện mô phỏng

kiểm chứng đánh giá hiệu quả kinh tế của việc thực hiện chương trình DSM

với không thực hiện DSM trong kịch bản 1 và 2. Các nội dung mô phỏng này

đều gán dung lượng của ES trước khi vào chu kỳ tính toán (thời điểm 0h):

Cins(0)=0.2Cr. Giá trị này có ý nghĩa đánh giá việc mua và bán điện để phục vụ

cho phụ tải hay ES là nằm hoàn toàn trong chu kỳ , qua đó thấy được ý nghĩa

của bài toán DSM.

2.4.3. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 1

Tương ứng với Cr=400 kWh, đồ thị biểu diễn dung lượng tức thời của

Cins của ES khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM được biểu diễn trên

Hình 2.20.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.20. Đồ thị dung lượng tức thời của ES kịch bản 1

Hình 2.20a cho thấy dung lượng Cins đã đạt đến dung lượng định mức Cr

trước khi kết thúc giai đoạn L1 và phóng đến dung lượng tối thiểu Cmin đúng

theo yêu cầu đã đặt ra của chương trình DSM. Với kết quả Hình 2.20b, ES đã

vận hành thụ động vì chỉ nạp khi hệ nguồn dư thừa năng lượng và phóng điện

khi hệ nguồn không đủ khả năng đáp ứng cho phụ tải.

Đồ thị biểu diễn lượng điện năng Erb cần mua từ EPS và lượng điện năng

Eas bán về EPS khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM được biểu diễn

trên Hình 2.21.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.21. Đồ thị Erb và Eas của kịch bản 1

Hình 2.21a cho thấy chương trình DSM đã thực hiện mua điện từ EPS

trong giai đoạn L1 để vừa đáp ứng cho phụ tải, vừa đáp ứng cho việc nạp ES.

Đồng thời, hệ thống cũng thực hiện hoàn toàn không mua điện từ EPS trong

khoảng thời gian H và M theo đúng yêu cầu của chương trình DSM. Với kết

quả Hình 2.21b, hệ thống thực hiện mua điện ở cả những thời điểm có giờ L, H

và M để đáp ứng cho phụ tải. Đồ thị biểu diễn chi phí Zrb mua điện từ EPS, lợi

nhuận Zas thu được từ việc bán điện cho EPS EPS khi áp dụng DSM và khi

không sử dụng DSM được biểu diễn trên Hình 2.22.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.22. Đồ thị Zrb và Zas của kịch bản 1

Hình 2.22a cho thấy chương trình DSM đã thực hiện mua điện từ EPS trong

giai đoạn L1 và bán điện vào giờ H, M để hạn chế chi phí mua điện theo đúng yêu

cầu đã đặt ra. Với kết quả Hình 2.22b, hệ thống đã mất một lượng tiền nhất định

cho việc mua điện mà không thu được tiền cho việc bán điện. Các kết quả mô

phỏng này đã thể hiện thế mạnh của chương trình DSM trong hệ thống khai thác

hệ nguồn. Các kết quả trên đã được công bố trong bài báo số 4.

2.4.4. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 2

Tương ứng với Cr=400 kWh, đồ thị biểu diễn dung lượng tức thời của

Cins của ES khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM được biểu diễn trên

Hình 2.23.

Hình 2.23a cũng cho thấy dung lượng Cins đã đạt đến dung lượng định

mức Cr trước khi kết thúc giai đoạn L1 và phóng đến dung lượng tối thiểu Cmin

đúng theo yêu cầu đã đặt ra của chương trình DSM. Với kết quả Hình 2.23b,

ES đã vận hành thụ động vì chỉ nạp khi hệ nguồn dư thừa năng lượng và phóng

điện khi hệ nguồn không đủ khả năng đáp ứng cho phụ tải. Với kịch bản 2, ES

đã liên tục phải phóng điện đáp ứng cho phụ tải trong các giờ H và M để tránh

việc mua điện giá cao.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.23. Đồ thị dung lượng tức thời của ES của kịch bản DSM 2

Đồ thị biểu diễn lượng điện năng Erb cần mua từ EPS và lượng điện năng

Eas bán về EPS khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM được biểu diễn

trên Hình 2.24.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.24. Đồ thị Erb và Eas của kịch bản DSM 2

Hình 2.24a cũng cho thấy chương trình DSM đã thực hiện mua điện từ

EPS trong giai đoạn L1 để vừa đáp ứng cho phụ tải, vừa đáp ứng cho việc nạp

ES. Đồng thời, hệ thống cũng thực hiện hoàn toàn không mua điện từ EPS trong

khoảng thời gian H và M theo đúng yêu cầu của chương trình DSM. Với kết

quả Hình 2.24b, hệ thống thực hiện mua điện ở cả những thời điểm có giờ L, H

và M để đáp ứng cho phụ tải. Với kịch bản 2, phụ tải chủ yếu tăng cao trong

giờ H và giờ M khiến cho hệ thống liên tục phải mua điện từ EPS nếu không

thực hiện DSM.

Đồ thị biểu diễn chi phí Zrb mua điện từ EPS, lợi nhuận Zas thu được từ

việc bán điện cho EPS EPS khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM được

biểu diễn trên Hình 2.25.

a. Vận hành có DSM

b. Vận hành không DSM

Hình 2.25. Đồ thị Zrb và Zas của kịch bản DSM 2

Hình 2.25a cũng cho thấy chương trình DSM đã thực hiện mua điện từ

EPS trong giai đoạn L1 và bán điện vào giờ H, M để hạn chế chi phí mua điện

theo đúng yêu cầu đã đặt ra. Với kết quả Hình 2.25b, hệ thống đã mất một lượng

tiền nhất định cho việc mua điện mà không thu được tiền cho việc bán điện.

Các kết quả mô phỏng này đã thể hiện thế mạnh của chương trình DSM trong

hệ thống khai thác hệ nguồn, đặc biệt là khi có sự trợ giúp của ES và DSM. Các

kết quả trên đã được công bố trong bài báo số 6.

Hiệu quả DSM được đánh giá thông qua chênh lệch giữa chi phí mua

điện và lợi nhuận thu được từ việc bán điện. Đồng thời, chênh lệch Z giữa giá

trị của hàm Z khi không thực hiện DSM với giá trị của hàm Z khi thực hiện

DSM cũng là một yếu tố đánh giá yếu tố kinh tế. Kết quả mô phỏng đánh giá

hiệu quả tương ứng với hai kịch bản DSM được biểu diễn trong Bảng 2.4.

Bảng 2.4. Kết quả đánh giá hiệu quả của chương trình DSM

Kịch Có DSM Erb Eas (kWh) (kWh) 402.1 314.1 Zrb (x103 VNĐ) 403.8 Zas (x103 VNĐ) 507 Z (x103 VNĐ) -103.2 Z (x103 VNĐ) 163.3

bản 1 Không DSM 55 0 60.1 60.1 0

Kịch Có DSM 350.8 50.8 352.2 270.2 256 82

bản 2 Không DSM 269 0 526.6 526.6 0

Kết quả trong Bảng 2.4 cho thấy:

• Với kịch bản 1: chênh lệch giữa chi phí mua điện và lợi nhuận khi có

thực hiện DSM là âm trong khi phần chênh lệch này khi không thực hiện DSM

là dương. Điều này thể hiện chương trình DSM đã phát huy rất hiệu quả trong

việc mua điện giờ giá thấp và bán điện giờ giá cao, qua đó có phần lợi nhuận

cao hơn so với chi phí mua điện.

• Với kịch bản 2: chênh lệch giữa chi phí mua điện và lợi nhuận khi có

thực hiện DSM hay khi không thực hiện DSM đều là dương. Tuy nhiên, chương

trình DSM đã giúp thực hiện đem lại lợi nhuận do bán điện và giúp cho chi phí

mua điện từ lưới đáp ứng cho phụ tải đã giảm đi đáng kể (gần 50%).

Các phân tích trên đều cho thấy ý nghĩa của chương trình DSM trong

việc điều tiết luồng công suất trong toàn hệ thống. Với các hệ thống có công

suất lớn hơn, bài toán DSM càng đem lại ý nghĩa kinh tế cao hơn. Các nghiên

cứu trên thế giới và tại Việt Nam trước đây về bài toán DSM chủ yếu nghiên

cứu về các nguồn năng lượng khác như nhiệt năng, nhiệt điện, thủy điện hoặc

chưa ứng dụng ES với dung lượng lớn và vẫn phải chấp nhận chỉ số mất điện

của phụ tải trong khoảng cho phép. Vì vậy, luận án đã phát triển được bài toán

DSM, làm nâng cao khả năng ứng dụng hệ nguồn khi sử dụng ES dung lượng

lớn trong điều kiện cụ thể về giá điện tại Việt Nam và đảm bảo khả năng cung

cấp điện cho phụ tải trong toàn bộ chu kỳ xét.

2.5. Kết luận chương 2

Các kết quả nghiên cứu trong chương 2 đã đạt được các mục tiêu đề ra,

cụ thể là:

• Tổng hợp được mô tả toán học của các đối tượng chính trong hệ nguồn,

đó là PVG và WG. Các yếu tố ảnh hưởng đến các thông số trên mô hình toán

học như G, T, vw đều đã được đánh giá chi tiết, qua đó giúp cho công tác mô

phỏng hoạt động của hệ nguồn được chính xác.

• Xây dựng được cấu trúc hệ thống vận hành theo mô hình DSM tại nút

có sự tham gia của PVG, WG, ES và kết nối lưới điện. Với sự tham gia của

khối dự báo, các chiến lược điều tiết các luồng công suất trong toàn hệ thống

theo các yêu cầu đặt ra của chương trình DSM trong điều kiện thực tế tại Việt

Nam đã được đề xuất mới. Các chiến lược này đã giúp không mua điện từ EPS

vào giờ H và giờ mà chỉ mua điện vào giờ L, bán điện thừa về lưới điện để tạo

nên một khoản lợi nhuận chênh lệch. Đồng thời, đề xuất mới một thuật toán

giúp xác định dung lượng tối ưu của ES để có thể vận hành theo các yêu cầu đề

ra chương trình DSM.

• Các kết quả mô phỏng cho thấy tương ứng với công suất lắp đặt của

PVG và WG, các đồ thị phát công suất trong những điều kiện vận hành đã cho

thấy sự đúng đắn của chiến lược DSM đề xuất. Dung lượng của ES đã chọn có

thể giúp hấp thụ toàn bộ lượng công suất từ hệ nguồn hoặc lưới điện ở giờ L để

đáp ứng cho phụ tải vào giờ H và giờ M ở cả trường hợp năng lượng yêu cầu

của phụ tải lớn hơn khả năng phát của hệ nguồn.

Các kết quả thu được từ chương trình DSM như dự báo thông số đầu vào,

công suất phát ra từ mỗi nguồn, thời điểm phóng nạp cho ES và công suất trao

đổi với lưới sẽ được sử dụng để cung cấp các giá trị đặt cho bộ điều khiển của

mỗi nguồn, ES và bộ điều khiển phía lưới. Đây chính là những thông tin quan

trọng để thiết kế bộ điều khiển cho mỗi phần tử trong hệ thống và sẽ được làm

rõ trong chương tiếp theo.

Chương 3

ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG KHAI THÁC HỆ NGUỒN CÓ DSM

3.1. Cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn có DSM

Trung tâm đo lường

Trung tâm dự báo

vpv

ipv

vpvconv

ipvconv

vacdc

iacdc

vwconv

iWconv

VDCbus ies vg

G Tamb vw



DCbus

Đối tượng của chương trình DSM trong nghiên cứu này là hệ thống khai thác hệ nguồn trong mạng điện 1 pha. Để đáp ứng được mục tiêu của chương trình DSM như khai thác tối đa công suất từ mỗi nguồn, hệ thống khai thác hệ nguồn được đề xuất với cấu trúc 3 khối chính như mô tả như trên Hình 3.1 [1], [2], [5],[6] [9], [28], [69], [71].

vpv

ipv

ipvconv

CSpv

Bộ điều khiển phía PVG

G T vpv ipv

ACbus

PVG

EPS ~

r

iwconv

vacdc iacdc

CSw

CSg

r vWG iWG

Bộ điều khiển phía WG

Bộ điều khiển phía lưới

Pgref

ies VDCbus

Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn

Trong đó:

Khối dự báo dựa trên các chương trình dự báo chuyên biệt và các thiết

bị đo lường như cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời (PYR), cảm biến

đo nhiệt độ (TempS), cảm biến đo tốc độ gió để đưa ra được giá trị về công suất

của bức xạ mặt trời (G), nhiệt độ môi trường (Tamb) để suy ra nhiệt độ T của lớp

tiếp giáp p-n và tốc độ gió (vw) ở thời điểm tương lai trong chu kỳ dự báo 

[30], [46], [47], [48], [52], [54], [82]. Các giá trị này được sử dụng để chương

trình DSM lên kế hoạch vận hành cho tất cả các phần tử trong hệ thống và tính

toán các thông số điều khiển cho các bộ điều khiển.

Trung tâm đo lường thu thập thông tin tức thời từ các cảm biến đo dòng

điện chạy qua các vị trí cần thiết trên mỗi nhánh và trên tất cả các nhánh, cảm

biến đo điện áp tại tất cả các nút để phục vụ cho việc điều khiển. Các thông tin

cung cấp giá trị tức thời của cặp giá trị (vpv, ipv) ở đầu ra của PVG, cặp giá trị

(vacdc, iacdc) ở đầu ra bộ chỉnh lưu không điều khiển AC/DC, cặp giá trị (vg, ig)

tại điểm kết nối với EPS. Đồng thời cung cấp giá trị dòng điện tại vị trí kết nối

với Dcbus bao gồm dòng điện iPVconv của nhánh PVG, dòng điện iwconv của

nhánh WG, điện áp VDCbus trên DCbus.

Bộ điều khiển phía PVG sử dụng phương pháp IB-AVC để điều khiển

chế độ làm việc của PVG thông qua BBĐ DC/DC boost. Phương pháp IB-AVC

là sự kết hợp của kỹ thuật IB trong bộ theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT)

để xác định các thông số tại điểm công suất cực đại (MPP) và kỹ thuật điều

khiển điện áp trung bình (AVC) [9]. Tín hiệu điều khiển CSpv được thiết lập để

điều tiết lượng tải phù hợp tương ứng với sự biến thiên của các thông số đầu

vào (G, T) để thu được công suất lớn nhất từ PVG và đưa về DCbus.

Bộ điều khiển phía WG sử dụng phương pháp điều khiển leo đồi HCS

(Hill Climb Search) để thực hiện tạo tín hiệu điều khiển CSw cho BBĐ DC/DC

buck. Bộ điều khiển HCS cũng chính MPPT thông qua quá trình tạo dao động

và quan sát sự biến động của công suất phát ra từ WG. Đây được xem là một

phương pháp điều khiển đơn giản, phù hợp với chi phí thấp để điều khiển khai

thác công suất cực đại của WG và đưa công suất đến DCbus.

Bộ điều khiển phía lưới thu thập thông tin về dòng điện ig, điện áp ug tại

điểm ghép nối với lưới điện để tính toán, đưa ra quyết định về xung điều khiển

trước khi gửi đến các SW trong BBĐ DC/AC. Nhiệm vụ của khối điều khiển

phía lưới là điều khiển lượng công suất trao đổi với lưới theo yêu cầu của

chương trình DSM.

Với các phân tích trên, các kết quả thu được từ đề xuất mới về chương

trình DSM sẽ được áp dụng vào bài toán điều khiển như sau:

• Các kết quả dự báo được về G, T và các điều kiện môi trường khác sẽ

giúp tính toán được các giá trị tức thời về MPP của PVG ở tất cả các thời điểm

trong cả chu kỳ xét. Các giá trị này bao gồm điện áp Vmpp, Impp và Pmpp, trong

đó giá trị Vmpp được sử dụng làm giá trị đặt cho bộ điều khiển và giá trị Pmpp

được sử dụng để xây dựng chương trình DSM.

• Các kết quả dự báo được về vwind và các điều kiện môi trường khác

giúp bộ điều khiển chủ động phát xung theo phương pháp HCS. Thay vì phải

thử phản ứng của WG như thông thường, phương pháp HCS trong chương trình

DSM sẽ bám theo Pw đã được dự báo, qua đó giúp giảm bớt tổn hao năng lượng

so với phương pháp HCS truyền thống vì đã ước lượng được chính xác sự biến

đổi của môi trường tự nhiên.

• Chương trình DSM sẽ cung cấp thông tin giá trị đặt Pgref của lượng công

suất trao đổi giữa phía DCbus và phía ACbus ở mọi thời điểm trong chu kỳ xét.

Giá trị này được sử dụng làm thông số đặt cho bộ điều khiển phía lưới của BBĐ

DC/AC, qua đó lượng công suất trao đổi với lưới ở mỗi thời điểm luôn bám theo

được kịch bản vận hành đã đặt ra. Trong trường hợp này, mạch vòng điều khiển

công suất phải được đặt ở vòng ngoài nhằm tính toán độ sai lệch (Pgref – Pg), qua

đó quyết định xung điều khiển cho phù hợp để độ sai lệch này bằng 0. Đây cũng

chính là mục tiêu điều khiển được thiết kế trong các nội dung tiếp theo.

Để điều khiển các BBĐ DC/DC phía PVG và DC/AC, kỹ thuật điều

khiển điện áp trung bình (AVC) sẽ sử dụng mô hình tín hiệu nhỏ để xác định

thông số của các bộ điều khiển. Vì vậy, các phần tiếp theo sẽ giới thiệu cơ sở

lý thuyết điều khiển theo mô hình tín hiệu nhỏ và các chế độ làm việc của các

BBĐ cũng như xây dựng các bộ điều khiển cho các BBĐ đó.

3.2. Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các bộ biến đổi điện tử công suất

3.2.1. Cơ sở lý thuyết điều khiển theo mô hình tín hiệu nhỏ

Xét hệ phương trình mô tả đối tượng trong không gian trạng thái (3.1):

(3.1)

trong đó: x là vectơ trạng thái của hệ thống (xRn, n là số biến trạng thái)

Với hệ phương trình (3.1), điểm cân bằng của hệ thống có chứa các biến

và tham số (x, u) luôn thỏa mãn điều kiện (3.2):

(3.2)

Theo lý thuyết của Lyapunov, nếu một hệ thống phi tuyến ở gần trạng

thái cân bằng và nó ổn định thì sẽ có một vùng chứa trạng thái cân bằng, nơi

mà hệ thống phi tuyến đó là ổn định. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể được

tuyến tính hóa ở lân cận điểm cân bằng và các biến trạng thái sẽ dao động với

tín hiệu nhỏ. Bản chất của quá trình điều khiển này là tạo ra sự tương thích các

biến hệ thống để đạt được giá trị mong muốn. Nghiệm của hệ phương trình

(3.2) sẽ dao động xung quanh giá trị cân bằng theo quy tắc (3.3) [9]:

(3.3)

trong đó: các đại lượng có ký hiệu in hoa (X0, U0) xác định ở trạng thái ổn định,

các đại lượng có dấu “~” dao động với giá trị rất nhỏ nên được coi là các giá trị

xác định ở trạng thái tín hiệu nhỏ.

Với các BBĐ, bản chất của quá trình điều khiển là sử dụng phương pháp

trung bình hóa mạch đóng cắt, thay thế mạch điện bằng một mạng hai cửa với các biến là điện áp, dòng điện ở cửa vào và cửa ra. Phương pháp trung bình hóa

dựa trên cơ sở các đại lượng cần điều khiển như điện áp, dòng điện ở đầu vào hay đầu ra BBĐ thay đổi với tần số thấp hơn nhiều so với tần số đóng cắt của

mạch điều khiển. Khi đó có thể bỏ qua độ đập mạch của điện áp hay dòng điện

và chỉ cần quan tâm đến giá trị trung bình của chúng trong một chu kỳ đóng cắt

TS. Sau khi trung bình hóa ta sẽ loại bỏ được phần tử đóng cắt và thu được mô hình tín hiệu lớn DC và tín hiệu nhỏ AC. Vì vậy, kỹ thuật điều khiển điện áp

trung bình được áp dụng để điều khiển các BBĐ nhằm mục đích đưa điện áp ở

đầu vào về giá trị mong muốn, trong đó có kết hợp với mô hình tín hiệu nhỏ để xác định các thông số cho bộ điều khiển.

3.2.2. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC buck

BBĐ DC/DC buck được mô tả như trên Hình 3.2 gồm có một SW và các

Rdc, Ldc

DCbus

Vdc

Cout

Cin

Diode

Nguồn cấp đến

phần tử có khả năng tích phóng năng lượng (L, C) [6], [9].

Hình 3.2. Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC buck

Trong đó: Rdc, Ldc là điện trở và điện cảm của cuộn cảm trong BBĐ

DC/DC.

Cin là tụ điện ở đầu vào, Cout là tụ điện phía DCbus.

SW có hai trạng thái vận hành trong mỗi chu kỳ xung: đóng (on) và cắt

(off). Sơ đồ mạch tương đương BBĐ DC/DC buck tương ứng với trạng thái

Rdc, Ldc

iin

Rdc, Ldc

iin

vpv

Vdc

vin

Vdc

Cpv

Nguồn cấp đến

Cin

đóng cắt được mô tả trên Hình 3.3 [6], [9].

a. SW on

b. SW off

Nguồn cấp đến

Hình 3.3. Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC buck

3.2.3. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC boost

Tương tự BBĐ DC/DC buck, cấu tạo BBĐ DC/DC boost được mô tả như

trên Hình 3.4 [6], [9].

Rdc, Ldc

Diode

DCbus

Vdc

Cdc

Cin

Nguồn điện đến

Hình 3.4. Sơ đồ cấu tạo mạch lực BBĐ DC/DC boost

Sơ đồ mạch tương đương BBĐ DC/DC boost tương ứng với trạng thái

Rdc, Ldc

iin

DCbus

Cin

Cout Vdc

đóng cắt được mô tả như trên Hình 3.5 [6], [9].

Nguồn điện đến

a. SW on

b. SW off

Nguồn điện đến

Hình 3.5. Sơ đồ mạch tương đương trạng thái đóng cắt BBĐ DC/DC boost

Trong đó: iC là dòng điện qua tụ Cin đặt ở đầu vào BBĐ DC/DC.

3.2.4. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/AC một pha

BBĐ AC/DC 1 pha sử dụng 4 van bán dẫn có thể điều khiển được

(SW1SW4) kết hợp với các diode (D1D4) mắc theo cặp để có thể truyền tải

công suất theo cả hai hướng như trên Hình 3.6. BBĐ này có thể làm việc ở chế

độ chỉnh lưu với chế độ dẫn của các phần tử như trên Hình 3.7 hoặc nghịch lưu

với chế độ dẫn của các phần tử như trên Hình 3.8 [6], [61], [71].

+

SW1

SW3

Bộ lọc

Cdc

EPS

SW4

SW2

-

Hình 3.6. Sơ đồ mạch lực BBĐ AC/DC 1 pha

+

SW1

SW3

Cdc

EPS

SW2

SW4

SW2

SW4

EPS

-

a. SW1, SW4 on; SW2, SW3 off

b. SW1, SW4 off; SW2, SW3 on

Hình 3.7. Chế độ làm việc của BBĐ AC/DC 1 pha ở chế độ nghịch lưu

+

SW1

SW3

Cdc

EPS

+ ~ -

- ~ +

SW2

SW4

SW2

SW4

-

a. Nửa chu kỳ dương (S1, S2, S3, S4 off)

b. Nửa chu kỳ âm (S1, S2, S3, S4 off)

Hình 3.8. Chế độ làm việc của BBĐ AC/DC 1 pha ở chế độ chỉnh lưu

Sơ đồ mô hình đơn giản khóa chuyển mạch của BBĐ DC/AC 1 pha được

mô tả trên Hình 3.9, trong đó dòng điện và điện áp phía một chiều coi tương

đương như một điện trở Rtdc và 4 khóa chuyển mạch tương đương thành hai

idc

SWa

Cdc

Rtdc

vdc

SWb

van SWa, SWb [18], [23].

Hình 3.9. Mô hình đơn giản khóa chuyển mạch của BBĐ DC/AC

Hệ phương trình toán học mô tả BBĐ DC/AC 1 pha (theo định luật

Kirchhoff 1 và Kirchhoff 2 được biểu diễn bởi (3.4) [18], [23], [37], [53],[66],

[70], [80]:

(3.4)

trong đó: Dòng điện và điện áp phía một chiều coi tương đương như một

điện trở Rdc và 4 van đóng cắt của mạch cầu H đóng mở tương đương thành hai

van SWa và SWb.

Rtdc là điện trở tương của phụ tải,

vab là điện áp đặt lên hai khóa SWa và SWb,

idc là dòng điện đi vào BBĐ ở phía DC, vdc là điện áp tức thời ở phía DC,

ig là dòng điện chạy qua bộ lọc (đầu ra BBĐ).

R, L là điện trở và điện cảm của bộ lọc.

3.3. Xây dựng bộ điều khiển nguồn pin mặt trời 3.3.1. Kỹ thuật IB xác định điểm công suất cực đại

Ở trạng thái vận hành bất kỳ tương ứng với sự thay đổi của cặp giá trị (G, T), các đường đặc tính v-i và v-p sẽ thay đổi theo sự biến thiên các thông số của PVG nhưng luôn tồn tại một điểm vận hành mà công suất phát ra là lớn nhất (MPP). MPP chính là cực trị của hàm p(v) và là đỉnh của đường đặc tính v-p nhưng thông số tại MPP lại không thể xác định bởi dp/dv=0 do tính phức tạp của (2.1). Vì vậy, kỹ thuật IB được đề xuất áp dụng xác định các thông số tại MPP để giảm khối lượng tính toán mà vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình toán học cho PVG. Bản chất của kỹ thuật IB là dò các cặp điểm (v(i), i(i)) trên đường đặc tính v-i để suy ra vị trí của các cặp điểm đó trên đường đặc tính v-p tương ứng với thời điểm lấy mẫu về (G, T) nên việc xác định thông số tại MPP được phân chia thành hai quá trình:

Quá trình 1: Xác định cặp giá trị tương ứng giữa v(i) với i(i) ở bước tính

thứ i bất kỳ nhờ kỹ thuật tính lặp như mô tả trên Hình 3.10 [9].

Bản chất của quá trình này là chia khoảng (0ISC) thành các điểm tính

nhỏ hơn nhờ sử dụng bước tính I. Độ chính xác của sự tương ứng giữa v(i) và

i(i) phụ thuộc vào độ chính xác của bộ thông số ẩn cũng như bước tính I.

Start

Bước tính thứ i của điện áp

Giá trị của v(i)

Xác định ISC

j=1

Ij = jI

j=j+1

Ij< ISC

f(Ij) – Ij<

i(i) = Ij

In kết quả (v(i), i(i))

Stop Hình 3.10. Thuật toán xác định cặp giá trị tương ứng giữa v(i) với i(i)

Quá trình 2: Xác định cặp giá trị v(i) và i(i) cho công suất lớn nhất thông qua việc quan sát trạng thái dịch chuyển của 3 điểm kế tiếp nhau trên đường

p(i+2)

hoặc

p(i+1)

p(i)

a. Trường hợp 1 (p(i)< p(i+1)< p(i+2))

p(i+2)

p(i+1)

p(i)

c. Trường hợp 3

b. Trường hợp 2

(p(i) < p(i+1), p(i+1) > p(i+2))

(p(i) < p(i+1), p(i+1) = p(i+2))

đặc tính v-p như trên Hình 3.11 [9].

Hình 3.11. Trạng thái dịch chuyển của các điểm kế tiếp nhau

Trong đó: Mũi tên nét liền để chỉ trạng thái dịch chuyển của các điểm hiện thời. Mũi tên nét đứt để chỉ trạng thái cần dịch chuyển của điểm kế tiếp.

Giai đoạn chia đôi

Giai đoạn tiến thông thường

V

V/2

Theo kỹ thuật chia đôi, điện áp của bước kế tiếp sẽ tăng nhờ đưa vào bước nhảy điện áp V ở giai đoạn tiến thông thường và giảm 1 nửa V ở giai đoạn chia đôi như mô tả trên Hình 3.12 [9].

Hình 3.12. Quá trình dò tìm MPP trên đường đặc tính v-p

Start

Nhập các tham số của PVG

Đặt các giá trị khởi đầu của vpv(i)

Tính ppv(i)

i=i+1

vpv(i+1) = vpv(i) + V vpv(i+2) = vpv(i) + 2V

ppv(i+3)–max{ppv(i), ppv(i)+1, ppv(i+2)}<

Tính ipv(i+1), ipv(i+2) ppv(i+1), ppv(i+2)

i=i+1

ppv(i) = ppv(i+1)

Tính ppv(i+3)

Stop Pmpp=ppv(i+2) Vmpp=vpv(i+2)

Kết hợp quá trình 1 và quá trình 2, thuật toán sử dụng kỹ thuật IB mô tả trên Hình 3.13 được đề xuất để tìm giá trị các thông số tại MPP. Kỹ thuật IB đã làm cho số bước lặp giảm đáng kể, qua đó giúp tăng tốc độ tính toán của MPPT [9].

vpv(i+3) = vpv(i+2)+0.5V

ppv(i)< ppv(i+1)

vpv(i+3)=vpv(i+1)–0.5V

vpv(i+3)=vpv(i+1)+0.5V

ppv(i+1)< ppv(i+2)

Hình 3.13. Thuật toán IB tìm MPP

3.3.2. Xác định thông số bộ điều khiển IB-AVC

Trong hệ thống khai thác PVG, BBĐ DC/DC boost thường được sử dụng

để hạn chế số lượng mắc nối tiếp, song song các panel. Áp dụng định luật

Kirchhoff 1 và 2 cho sơ đồ tương đương của BBĐ DC/DC boost trong trường

hợp SW on và SW off như đã mô tả trên Hình 3.5 ta thu được phương trình

(3.5) và (3.6) [9], [27]:

(3.5)

(3.6)

Với đối tượng điều khiển là PVG, sơ đồ mạch tương đương trạng thái

trung bình kết hợp tín hiệu nhỏ của BBĐ DC/DC boost được mô tả như trên

Rdc, Ldc

1/(1-D)

- +

Vdc

Cpv

PVG

Cdc

Hình 3.14 [9].

Hình 3.14. Sơ đồ mạch tương đương ở trạng thái tín hiệu nhỏ

BBĐ DC/DC boost

Trong đó: ipv = iin, Cpv = Cin.

Mối quan hệ của các đại lượng ở trạng thái ổn định với trạng thái tín hiệu

nhỏ được mô tả bởi (3.7) [9]:

(3.7)

Sử dụng định luật Kirchhoff viết cho mạch vòng phía DCbus và tại nút

B, có phương trình (3.6) và (3.8) [9]:

(3.8)

Bộ điều khiển IB-AVC được thiết kế với bộ điều khiển PID để đưa vpv

từ trạng thái vận hành bất kỳ về giá trị điện áp tính toán được Vmpp của MPPT

tại mỗi thời điểm nhờ sử dụng kết quả của kỹ thuật IB. Mạch vòng điều khiển

chế độ làm việc của PVG thông qua BBĐ DC/DC boost được mô tả trên Hình

Vmpp

GCV(s)

GPWM(s)

Gvd(s)

vpv

+ -

Gfv(s)

3.15 [27], [41], [42], [45].

Hình 3.15.Cấu trúc mạch vòng điều khiển BBĐ DC/DC boost

theo phương pháp IB-AVC

Trong đó:

GCV là hàm truyền của bộ điều khiển vòng điện áp,

Gfv là hàm truyền của bộ lọc nhiễu đo điện áp,

GPWM là hàm truyền của bộ phát xung,

Gvd(s) là hàm truyền thể hiện mối quan hệ giữa với ,

Hàm truyền của khâu lọc tín hiệu điện áp, dòng điện được xác định bởi

(3.9) [9]:

(3.9)

trong đó: TS=1/fS là chu kỳ phát xung PWM.

Hàm truyền xung PWM được xác định gần đúng theo (3.10) [9], [70]:

(3.10)

Thay (3.7) vào phương trình (3.8) ta có (3.11):

(3.11)

Viết lại phương trình (3.11) với điều kiện , coi

rằng vpv biến thiên không nhanh so với sự biến thiên của dòng điện (coi

với mạch vòng dòng điện) và sử dụng biến đổi Laplace, ta có hàm truyền ta có

hàm truyền quan hệ giữa với được xác định theo (3.12):

(3.12)

Trong bài toán xây dựng bộ điều khiển, mô hình Thevenin mạch điện

tương đương của PVG có dạng như trên Hình 3.16, trong đó nguồn áp tương

đương Veq thay thế cho nguồn dòng, điện trở tương đương Req thay cho Rp và

RS thông qua phương trình (3.13) và (3.14) [9], [27], [41], [42], [45]:

(3.13)

(3.14)

ipv

vpv

Veq

Req

vpv

+ -

Iph-ID

Hình 3.16. Mô hình Thevenin mạch điện tương đương của PVG

Thế (3.14) vào (3.6) và sử dụng toán tử hóa Laplace có (3.15):

(3.15)

Viết lại (3.15) với điều kiện , có quan hệ hàm

truyền điện áp với dòng điện trên cuộn cảm:

(3.16)

Do đó, ta có quan hệ hàm truyền với :

(3.17)

Ta có hàm truyền hệ hở của mạch vòng điều khiển (bỏ qua thành phần

vô cùng nhỏ sTs2) được xác định bởi (3.18):

(3.18)

Bộ điều khiển PID có dạng như (3.19) và các thông số của bộ điều khiển

được xác định theo tiêu chuẩn tối ưu module [10]:

(3.19)

trong đó:

, ,

3.3.3. Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-AVC

Như đã phân tích trong những nội dung trên, kỹ thuật AVC được sử dụng

để đưa điện áp ở đầu vào BBĐ DC/DC về giá trị mong muốn do kỹ thuật IB

cung cấp. Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC được mô tả trên

Hình 3.17 [9].

Start

Đo G, T

MPPT (Thuật toán IB)

Vmpp, Impp

Đo vpv

Bộ điều khiển IB-AVC

Vmpp-vpv>

Duy trì vpv=Vmpp

Có sự thay đổi G, T

Stop

Tiếp tục

Hình 3.17. Chiến lược điều khiển theo phương pháp IB-AVC

3.4. Xây dựng bộ điều khiển nguồn điện gió

Trong hệ thống khai thác công suất từ hệ turbine - máy phát điện gió kích

từ nam châm vĩnh cửu (PMSG), BBĐ DC/DC thường được sử dụng đi cùng

với BBĐ AC/DC, trong đó, BBĐ AC/DC là bộ chỉnh lưu không điều khiển.

Khi đó, chế độ làm việc của PMSG được điều khiển thông quan BBĐ DC/DC.

Cấu trúc hệ thống này thường được áp dụng với dải công suất vừa và nhỏ của

PMSG vì cách thức điều khiển đơn giản và giảm giá thành cho toàn hệ thống.

Theo cấu trúc này, phương pháp leo đồi HCS được xem là một phương

pháp đơn giản khi chỉ sử dụng thêm cảm biến đo tốc độ quay trên rotor máy

phát ngoài hai cảm biến đo tín hiệu dòng điện và điện áp ở đầu ra BBĐ AC/DC.

Phương này có khả năng đáp ứng được yêu cầu khai thác MPP trong điều kiện

vận hành thực tế khi có sự biến thiên liên tục của tốc độ gió.

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp HCS là liên tục dò tìm công suất

đỉnh thông qua quá trình “dò tìm - nhớ - ghi lại” nhờ liên tục thay đổi độ rộng

xung điều khiển của BBĐ DC/DC. Bản chất của quá trình này là thay đổi lượng

tải để thử phản ứng của PMSG, quan sát sự thay đổi của mối quan hệ giữa tốc

độ quay rotor và công suất phát ra của máy máy. Quá trình di chuyển của điểm

làm việc khi đi tìm MPP1 trên một đường đặc tính P(r) và tìm MPP2 khi

đường đặc tính P(r) thay đổi tương ứng với sự thay đổi của tốc độ gió được

mô tả trên Hình 3.18 [6], [16], [25], [40], [67].

Hình 3.18. Quá trình tìm MPP của phương pháp HCS

Phương pháp HCS được mô tả toán học như sau [6], [16], [25], [40], [67]:

thì điểm làm việc đang ở bên trái của Nếu

đường cong P() và cần phải tiếp tục tăng công suất tiêu thụ của PMSG,

Nếu thì điểm làm việc đang ở bên phải

của đường cong P() và cần phải giảm công suất tiêu thụ của PMSG,

Nếu thì điểm làm việc hiện tại chính là MPP.

Trong đó:

P(k) và P(k-1) là công suất thu được từ PMSG ở bước thứ k và (k-1),

r(k) và r(k-1) là tốc độ góc của rotor ở bước thứ k và (k-1).

Chiến lược điều khiển chế độ làm việc của PMSG theo phương pháp

Start

Nhập độ rộng của bước nhảy độ rộng xung d và

thời gian của bước nhảy độ rộng xung t

Thu thập thông tin đo lường ở thời điểm thứ k:

- Dòng điện iacdc(k) vacdc(k) ở đầu ra BBĐ AC/DC.

- Tốc độ góc của rotor r(k).

- Tính công suất do PMSG phát ra ở thời điểm thứ k:

- Tính độ lệch công suất của bước thứ k và (k-1): P(k) = P(k) - P(k-1) - Tính độ lệch của tốc độ góc của bước thứ k và (k-1): r(k) = r(k) - r(k-1)

P(k) = 0

P(k) > 0

r(k) > 0

d(k+1) = d(k)

d(k+1)=d(k)+d

d(k+1)=d(k)-d

d(k+1)=d(k)+d

d(k+1)=d(k)-d

HCS được mô tả bởi thuật toán trên Hình 3.19 [6], [16], [25], [40], [67].

Stop

Tiếp tục S

Hình 3.19. Thuật toán HCS tìm MPP

3.5. Xây dựng bộ điều khiển ghép nối lưới theo yêu cầu DSM

3.5.1. Cấu trúc điều khiển

Theo yêu cầu của chương trình DSM, BBĐ DC/AC phải thực hiện nhiệm

vụ trao đổi công suất với lưới theo một lượng công suất đặt Pgref xác định. Giá

trị của Pgref là kết quả của các thuật toán phân bổ dòng công suất trong chương

trình DSM. Đây được xem là tín hiệu đặt cho bộ điều khiển và là mục tiêu cần

đạt đến tại mỗi thời điểm. Để đạt được mục tiêu này, cấu trúc điều khiển hai

mạch vòng sẽ được thực hiện. Trong đó mạch vòng điều khiển vòng trong là

mạch vòng dòng điện và mạch vòng điều khiển vòng ngoài là mạch vòng công

suất như mô tả trên Hình 3.20.

Để đáp ứng được với bài toán DSM, công suất truyền qua BBĐ DC/AC

tại mỗi thời điểm là những giá trị định trước theo kết quả của chương trình

DSM. Các giá trị định trước này cũng chính là công suất đặt (đích cần đạt đến)

cho bộ điều khiển. Cấu trúc điều khiển đề xuất áp dụng cho BBĐ DC/AC 1 pha

vận hành theo bài toán DSM được mô tả trên Hình 3.20 [61], [66], [69], [70],

PWM

BBĐ DC/AC

Pgref

igref

ug ig

Bộ điều khiển công suất

Bộ điều khiển dòng điện

Tính công suất

[71], [78], [80].

Hình 3.20. Cấu trúc điều khiển BBĐ DC/AC 1 pha

trong đó:

Bộ điều khiển công suất sử dụng bộ điều khiển PI,

PWM là khối tạo xung điều khiển.

Đối với nghịch lưu nguồn áp một pha lượng đặt dòng điện igref luôn thay

đổi, nếu sử dụng cấu trúc điều khiển PI thì luôn tồn tại sai lệch điều chỉnh. Vì

vậy, cần sử dụng bộ điều chỉnh cộng hưởng PR (Proportional Resonant) [19],

[37], [38]. [49], [53], [66], [78].

3.5.2. Bộ điều khiển dòng điện

i*g

u*g

uinv

GI(s)

GPWM(s)

vòng điện áp

+ - ig

Sơ đồ thay thế mạch vòng dòng điện BBĐ DC/AC được mô tả trên Hình 3.21.

Hình 3.21. Sơ đồ mạch điện thay thế mạch vòng dòng điện nghịch lưu nguồn áp

Trong đó: R, L là điện trở và điện cảm của bộ lọc ở phía AC.

Áp dụng định luật Kirchhoff 2 cho vòng điện áp ta có phương trình (3.20)

(một phương trình trong (3.4):

(3.20)

Viết lại phương trình (3.20) dưới dạng toán tử Laplace:

(3.21)

Trong đó:

Khâu điều chế độ rộng xung PWM:

(3.22)

Mạch vòng điều khiển dòng điện được mô tả trên Hình 3.22 [19], [26],

igref

GCi(s)

GPWM(s)

Gi(s)

+ -

Gfi(s)

[49], [51], [53], [70].

Hình 3.22. Mô tả toán học mạch vòng điều khiển dòng điện

Hàm truyền khâu lọc tín hiệu dòng điện được xác định theo (3.23):

(3.23)

Hàm truyền hệ hở của mạch vòng điều khiển dòng điện được xác định

bởi (3.25):

(3.24)

(3.25)

(Bỏ qua thành phần vô cùng bé TS2/4).

Đối với nghịch lưu nguồn áp một pha lượng đặt dòng điện igref luôn thay

đổi, nếu sử dụng cấu trúc điều khiển PI thì luôn tồn tại sai lệch điều chỉnh. Vì

vậy, cần sử dụng bộ điều chỉnh cộng hưởng PR (Proportional Resonant) [19],

[26], [37], [38], [49], [51], [53], [66], [78]:

(3.26)

Bộ điều chỉnh này được thiết kế trên miền tần số nhờ lựa chọn băng thông

cho hàm truyền hệ kín. Thông thường, băng thông được lựa chọn trong khoảng

10 lần tần số cơ bản và 1/10 tần số phát xung vào mạch nghịch lưu để đảm bảo

hệ thống có đáp ứng động học đủ nhanh và ổn định [19], [38], [49], [51], [53],

[38], [66], [80].

Hàm truyền kín mạch vòng dòng điện:

(3.27)

(Bỏ qua các thành phần vô cùng bé).

Do đó, module và góc pha của hàm truyền kín mạch vòng dòng điện:

(3.28)

(3.29)

Giả sử chỉ có khâu tỉ lệ và bỏ qua khâu tích phân. Xét Kii=0, với băng

thông được xác định là 50 Hz thì hệ số Kpi cần được xác định để có hệ số biến

đổi suy giảm là -3dB [51], [53]. Điều này có nghĩa là:

(3.30)

trong đó: bw là tần số góc của băng thông (gấp 10 lần tần số góc cơ bản).

Xét cả khâu tích phân ta tính được Kii như biểu thức (3.31):

(3.31)

3.5.3. Bộ điều khiển công suất

Mục tiêu của mạch vòng điều khiển điện áp là tạo điện áp ổn định trên

phía một chiều và hệ số điều chế m thỏa mãn -1 m 1.

Sử dụng (3.4) ta có:

(3.32)

Trong đó: là điện áp và dòng điện phía một chiều trong mô hình

tín hiệu nhỏ.

Cân bằng công suất đầu vào một chiều và công suất đầu ra phía xoay

chiều [26]:

(3.33)

trong đó: ig là dòng điện tức thời phía xoay chiều,

Ug là điện áp lưới (được coi như không thay đổi), vdc, idc là điện áp, dòng điện tức thời phía một chiều,

Vdc, Idc là điện áp, dòng điện trung bình đo được phía một chiều,

là dòng điện phía xoay chiều tính trong mô hình tín hiệu nhỏ.

Giá trị ổn định

Thành phần rất nhỏ có thể bỏ qua.

Thế (3.32) vào (3.33) ta có mối quan hệ giữa và như trên (3.34):

(3.34)

trong đó:

Như vậy hàm truyền đạt của công suất theo mô hình tín hiệu nhỏ là:

(3.35)

Cấu trúc điều khiển mạch vòng điều khiển công suất cho BBĐ DC/AC

Pgref

Gik(s)

Gp(s)

Gcp(s)

+ -

được mô tả trên Hình 3.23 [26], [49], [80].

Hình 3.23. Mô hình cấu trúc mạch vòng công suất của BBĐ DC/AC

Trong đó: Gcp(s) là hàm truyền của bộ điều khiển công suất.

Từ (3.27), chia cả tử và mẫu cho 02(Kpi+R) ta có hàm truyền kín của

mạch vòng kín dòng điện được xác định bởi (3.36):

(3.36)

Trong biểu thức (3.36), giá trị của Kpi và Kii nhỏ hơn nhiều so với 02 nên

có thể bỏ qua các thành phần chứa , ,

, trong mạch vòng công suất. Do đó, hàm truyền hệ kín của mạch vòng

dòng điện được rút gọn về (3.37):

(3.37)

Sử dụng (3.35) và (3.37) ta có hàm truyền hệ hở của mạch vòng điều

khiển công suất được xác định bởi (3.38):

(3.38)

Tham số Kpp, Kip của bộ điều chỉnh công suất Gcp được xác định theo

tiêu chuẩn tối ưu module như sau [10]:

(3.39)

trong đó:

Toàn bộ cấu trúc điều khiển và phương pháp thiết lập thông số bộ điều

khiển đã được công bố trong bài báo số 7.

3.6. Kết quả mô phỏng

3.6.1. Thông số mô phỏng

3.6.1.1. Thông số của PVG

PVG có cấu trúc ghép từ 40 panel MF-165EB3 của hãng Mitsubishi. Để

đạt được điện áp và công suất theo yêu cầu, các panel MF-165EB3 được ghép

theo tổ hợp 5 array song song (mỗi array có 8 panel). Đặc trưng cho cấu trúc

ghép này là các thông số quy đổi từ datasheet của 1 panel và các thông số ẩn

được xác định bởi thuật toán Newton-Raphson [9], [20]. Giá trị của các thông

số được cho trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1. Các thông số cấu trúc ghép của PVG

Loại thông số Tên thông số Ký hiệu Giá trị

Quy đổi từ datasheet ở STC

ISC (A) VOC (V) Vmpp (V) Impp (A) Pmpp (W) CTI (%/0C) 36.8 243.2 193.6 34.15 6600 0.057

CTV (%/0C) -0.346

CTP (%/0C) -0.458

Iph (A) I0 (A) Vt (V)

Xác định bởi thuật toán Newton- Raphson Dòng điện ngắn mạch Điện áp hở mạch Điện áp tại MPP Dòng điện tại MPP Công suất tại MPP Hệ số thay đổi dòng điện theo nhiệt độ Hệ số thay đổi điện áp theo nhiệt độ Hệ số thay đổi công suất theo nhiệt độ Dòng quang điện Dòng điện bão hòa ngược Điện áp nhiệt lớp tiếp giáp p-n Điện trở nối tiếp 36.8034 3.1621x10-8 11.6509 0.551 RS ()

Điện trở song song 5968.6 Rp ()

Đặc tính v-i và v-p của cấu trúc ghép khi T biến thiên (G=1000 W/m2)

và khi G biến thiên (T=250C) được biểu diễn trên Hình 3.24.

a. Khi T biến thiên (G=1000 W/m2) b. Khi G biến thiên (T=250C)

Hình 3.24. Đồ thị đặc tính v-i và v-p của cấu trúc PVG ghép

3.6.1.2. Thông số của WG

Sử dụng WG có các thông số được cho trong Bảng 3.2 [63].

Hàm Cp được xác định theo (3.40) [7]:

(3.40)

trong đó: với  là độ mở góc cánh (độ)

Bảng 3.2. Thông số của WG

STT Tên thông số Ký hiệu Giá trị

1 Công suất định mức Pr (W) 8500

2 Tốc độ gió định mức Vr (m/s) 12

3 Bán kính cánh R (m) 5

4 Điện trở cuộn dây stator 1.2 RS ()

5 Điện cảm tương đương của stator trên trục d Ld (H) 0.066

6 Điện cảm tương đương của stator trên trục q Lq (H) 0.066

7 Độ tự cảm L0 (H) 0.066

Flux 8 Từ thông nam châm vĩnh cửu của rotor 1.546 (Weber)

9 Quán tính của rotor và turbine J (kgm2) 0.12

10 Hệ số cản dịu của rotor Dp 0.005

3.6.1.3. Thông số vận hành

• Khoảng thời gian mô phỏng: 5s (từ 0.5s đến 5.5s).

• Sự biến thiên của G:

Sự biến thiên của G được biểu diễn trên Hình 3.25.

Hình 3.25. Sự biến thiên của G

• Nhiệt độ T của lớp tiếp giáp p-n: được giữ không đổi ở 350C.

• Mật độ không khí =1.1 kg/m3.

• Sự biến thiên của vw:

Sự biến thiên của vw được biểu diễn trên Hình 3.26.

Hình 3.26. Sự biến thiên của tốc độ gió

• Sự thay đổi của công suất đặt cho BBĐ DC/AC 1 pha

Sự thay đổi của Pgref được biểu diễn trên Hình 3.27

Hình 3.27. Sự biến thiên của Pgref

• Điện áp trên DCbus: giữ không đổi ở 400V.

3.6.2. Sơ đồ mô phỏng trên MATLAB/Simulink

Sơ đồ mô phỏng toàn bộ hệ thống được biểu diễn trên Hình 3.28, bao

gồm: khối PVG, WG, ES, BBĐ DC/DC buck điều khiển chế độ làm việc của

WG, BBĐ DC/DC boost để điều khiển chế độ làm việc của PVG, BBĐ DC/AC

để trao đổi công suất với EPS, bộ điều khiển IB-AVC, bộ điều khiển HCS, bộ

điều khiển phía lưới và các khối đo lường.

Hình 3.28. Sơ đồ mô phỏng toàn hệ thống trên MATLAB/Simulink

Sơ đồ mô phỏng khối PVG và WG được biểu diễn trên Hình 3.29 và

Hình 3.30.

Hình 3.29. Sơ đồ mô phỏng khối PVG trên MATLAB/Simulink

Hình 3.30. Sơ đồ mô phỏng khối WG trên MATLAB/Simulink

Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển IB-AVC, HCS và bộ điều khiển phía lưới

được biểu diễn trên Hình 3.31, Hình 3.32 và Hình 3.33.

Hình 3.31. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển IB-AVC trên MATLAB/

Simulink

Hình 3.32. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển HCS trên MATLAB/Simulink

Hình 3.33. Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển phía lưới trên

MATLAB/Simulink

3.6.3. Kết quả mô phỏng

Kết quả mô phỏng đường đặc tính công suất Pmpp và Ppv của PVG được

biểu diễn trên Hình 3.34.

Kết quả mô phỏng đường đặc tính công suất phát ra từ WG được biểu

diễn trên Hình 3.35.

Hình 3.34. Đường đặc tính Pmpp và Ppv

Hình 3.35. Đường đặc tính công suất phát ra từ WG

Đặc tính công suất thu được tại DCbus trên nhánh của PVG được biểu

diễn trên Hình 3.36.

Đặc tính công suất thu được tại DCbus trên nhánh của WG được biểu

diễn trên Hình 3.37.

Đặc tính công suất ES trao đổi với DCbus được biểu diễn trên Hình 3.38.

Hình 3.36. Đường đặc tính công suất thu được trên DCbus của nhánh PVG

Hình 3.37. Đường đặc tính công suất thu được trên DCbus của nhánh WG

Hình 3.38. Đường đặc tính công suất trao đổi của ES

Đặc tính công suất đặt Pgref và công suất Pg truyền tải thực qua BBĐ

DC/AC được biểu diễn trên Hình 3.39.

Hình 3.39. Đường đặc tính công suất Pgref và Pg của BBĐ DC/AC

Đặc tính điện áp ở đầu ra BBĐ DC/AC được biểu diễn trên Hình 3.40.

Hình 3.40. Đặc tính điện áp ở đầu ra BBĐ DC/AC

Đặc tính dòng điện ở đầu ra BBĐ DC/AC tương ứng với hai khoảng thời

gian thay đổi công suất đặt Pgref được biểu diễn trên Hình 3.41.

a. Khoảng thời gian từ 1.4s đến 1.7s

b. Khoảng thời gian từ 3.9s đến 4.2s

Hình 3.41. Đặc tính dòng điện ở đầu ra BBĐ DC/AC

Một số nhận xét về kết quả mô phỏng:

- Bộ điều khiển IB-AVC đã giúp khai thác toàn bộ công suất tại MPP

của PVG: Đường đặc tính công suất tức thời (đường nét liền màu xanh) trùng

khớp với đường công suất tính toán được tại MPP (đường nét đứt màu đỏ) dù

G biến thiên tăng giảm trong cả khoảng thời gian xét. Công suất phát ra từ PVG

biến thiên ngay lập tức theo sự biến thiên của các thông số đầu vào vì chế độ

làm việc của PVG được đặc trưng bởi sự chuyển dịch của các electron và là

dạng nguồn không có quán tính.

- Bộ điều khiển HCS đã giúp khai thác công suất tại MPP của WG: mặc

dù không được trang bị các cảm biến để tính được công suất tại MPP nhưng

khi tốc độ gió đạt định mức, công suất phát ra từ WG cũng đã đạt đến giá trị định mức. Điều này có nghĩa là công suất ở các mức gió khác cũng sẽ tương

ứng là công suất tại MPP. Ở giai đoạn đầu, công suất phát ra từ WG tăng dần

đến công suất định mức mà không đạt ngay đến công suất định mức do ảnh hưởng của quán tính. Điều này tương tự khi không có gió, công suất cũng giảm

dần chứ không mất ngay. Kết quả mô phỏng cho thấy đường đặc tính công suất

thu được từ WG cũng luôn biến thiên cùng dạng với kịch bản vận hành của tốc độ gió, kể cả khi mất hoàn toàn tốc độ gió.

- Bộ điều khiển phía lưới thực hiện điều khiển cho công suất chạy qua

BBĐ DC/AC bám chính xác với công suất đặt, chỉ có sự dao động rất nhỏ trong

thời gian ngắn khi có sự thay đổi của công suất đặt. Đồng thời dòng điện phía

lưới cũng biến thiên tương ứng với sự biến thiên của công suất theo giá trị đặt,

cụ thể dòng điện đã giảm ở thời điểm 1.5 s (trễ 1 chu kỳ thì đạt ổn định) và đã

tăng ở thời điểm 4 s (trễ 1,5 chu kỳ thì đạt ổn định) trong khi điện áp phía lưới

được giữ ổn định. Điều này thể hiện sự chính xác của việc thiết kế bộ điều khiển

phía lưới, đạt chất lượng tốt theo yêu cầu của chương trình DSM.

- Kết quả mô phỏng cho thấy ES đã đóng vai trò cân bằng năng lượng rất

tốt. Toàn hệ thống đã có sự biến thiên rất mạnh của các thông số đầu vào khiến

cho công suất khai thác được từ mỗi nguồn luôn biến thiên trong khi công suất

yêu cầu từ phía lưới cũng tăng giảm bất thường. Trong mọi trường hợp, công

suất phát ra từ ES đã luôn đảm bảo tính chính xác của phương trình (3.41):

(3.41)

trong đó: PPVGconv là công suất thu được tại DCbus của nhánh PVG,

PWGconv là công suất thu được tại DCbus của nhánh WG.

Điều này có thể thấy thông qua giá trị của Pes: nhận giá trị dương khi tổng

công suất thu được từ hệ nguồn lớn hơn công suất yêu cầu của Pg và nhận giá trị

âm khi tổng công suất thu được từ hệ nguồn nhỏ hơn công suất yêu cầu của Pg.

Sự cân bằng công suất này thể hiện tất cả các bộ điều khiển đã phối hợp

với nhau một cách chính xác trong một hệ thống tổng thể. Các nghiên cứu trên

thế giới và tại Việt Nam trước đây chỉ sử dụng các phương pháp khai thác PVG

thông thường như P&O, INC,... trong hệ thống khai thác hệ nguồn. Vì vậy, luận

án đã có đóng góp mới là xây dựng cấu trúc điều khiển mới giúp khai thác triệt

để năng lượng của PVG trong cấu trúc khai thác hệ ghép, giúp gia tăng lượng

công suất khai thác từ hệ nguồn tại mỗi thời điểm.

3.7. Kết luận chương 3

Nội dung Chương 3 đã thể hiện một số điểm sau:

• Xây dựng được cấu trúc hệ thống lai ghép giữa PVG và WG vận hành

theo mô hình DSM.

• Xây dựng được bộ điều khiển PID theo phương pháp IB-AVC áp dụng

cho đối tượng PVG. Phương pháp này sẽ sử dụng kết quả xác định các thông

số tại MPP của kỹ thuật IB làm đích cho bộ điều khiển.

• Xây dựng được bộ điều khiển HCS áp dụng cho đối tượng WG. Bộ

điều khiển này sử dụng phương pháp tạo dao động để thử phản ứng của PMSG

nhằm bám theo MPP trong điều kiện vận hành có sự biến thiên của tốc độ gió.

• Xây dựng được bộ điều khiển ghép nối lưới vận hành theo chương trình

DSM. Bộ điều khiển này làm nhiệm vụ trao đổi công suất với lưới theo các giá

trị đặt cho trước dựa trên kết quả của quá trình phân bổ công suất trong chương

trình DSM.

• Các kết quả mô phỏng đã giải quyết được các yêu cầu đã đặt ra: Khai

thác tối đa công suất từ mỗi nguồn trong mọi điều kiện vận hành của các thông

số đầu vào, điều khiển bám công suất đặt cho BBĐ phía lưới và thực hiện cân

bằng công suất cho toàn hệ thống. Các kết quả mô phỏng cho thấy tính chính

xác của việc thiết kế các bộ điều khiển cũng như tính khả thi của chương trình

DSM khi có sự liên kết chặt chẽ tất cả các khối với nhau.

Chương 4

THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN DÒNG CÔNG SUẤT

TẠI NÚT CÓ SỰ THAM GIA CỦA HỆ NGUỒN

4.1. Xây dựng mô hình cấu trúc thiết bị thực

Chương 2 và chương 3 đã cho thấy khả năng vận hành hệ thống khai thác

hệ nguồn theo chương trình DSM, trong đó có sự tổng hợp của bài toán khai

thác tối đa công suất của mỗi nguồn và điều tiết công suất trao đổi qua BBĐ

DC/AC theo yêu cầu. Chương 4 sẽ tiến tiến hành thực nghiệm một phần các

kết quả nghiên cứu đã thực hiện. Mô hình thiết bị thực được xây dựng dựa trên

cấu trúc đã đề xuất trong chương 2, trong đó EPS1 được mô tả bởi 1 panel SV-

55 và một ắc quy và EPS2 được mô tả bởi 1 ắc quy khác. Cấu trúc mô hình

HTĐ1

BBĐ DC/DCs2

MBA

Quạt 220V

Ắc quy 2

BBĐ DC/AC

PV panel

Mainboard 1 (BBĐ DC/DCpv)

BBĐ DC/DCs1

TempS

Tụ 220V

PYR

Mainboard 2

Ắc quy 1

HTĐ2

thiết bị thực được mô tả trên Hình 4.1.

Hình 4.1. Cấu trúc mô hình thiết bị thực

Mô hình thiết bị thực này sử dụng 2 mainboard với 2 vai trò khác nhau:

mainboard 1 điều khiển dòng công suất khai thác được từ PV panel và

mainboard 2 thực hiện điều tiết luồng công suất giữa EPS1 và EPS2.

Cấu trúc hệ thống đo lường, điều khiển, hiển thị dữ liệu trong mô hình

DCbus

BBĐ DC/DCs2

thực nghiệm được biểu diễn trên Hình 4.2.

Nguồn 2

ACbus

SWs2

MBA

vs2

is2

Tải AC

BBĐ DC/AC

CSs2

Tụ lọc

SWac

BBĐ DC/DCs1

CSac

vac

iac

vDCbus

SWs1 CSs1

Trung tâm đo lường và điều khiển

Hiển thị dữ liệu và vẽ đồ thị

CSpv

vs1

ipv

vpv

is1

G T

PCC

SWpv

Tín hiệu điều khiển

BBĐ DC/DCpv

PVG

Tín hiệu đo lường

Nguồn 1

Hình 4.2. Cấu trúc đo lường, điều khiển và hiển thị dữ liệu

trong thực nghiệm

Trong đó:

BBĐ DC/DCpv trong nguồn 1 thực hiện vai trò khai thác MPP của PVG,

BBĐ DC/DCs1 thực hiện điều tiết tỉ lệ công suất huy động so với nguồn

2 theo yêu cầu POPref (proportion of power),

BBĐ DC/DCs2 thực hiện vai trò điều khiển giữ điện áp trên DCbus ở giá

trị không đổi và bù đắp lượng công suất còn lại của tỷ số yêu cầu,

BBĐ DC/AC thực hiện nhiệm vụ biến đổi dòng điện một chiều thành

xoay chiều tần số 50 Hz,

PCC (Point of Common Coupling) là điểm ghép nối chung của BBĐ

DC/DCpv khai thác công suất từ PVg và ES trong nguồn 1,

H-CS (Hybrid Control System) là hệ thống điều khiển toàn hệ thống, bao

gồm các bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCpv, BBĐ DC/DCs1, BBĐ DC/DCs2,

BBĐ DC/AC.

Tải AC có khả năng thay đổi công suất tiêu thụ.

Trung tâm đo lường thu thập các thông tin về sự biến thiên của các thông

số đầu vào (G, T); thông số tức thời (ipv, vpv) ở đầu ra PVG; điện áp Vdc trên

DCbus; dòng điện (is1) và điện áp (vs1) trên nhánh nối nguồn 1 với DCbus (ở

đầu vào BBĐ DC/DCs1); dòng điện (is2) và điện áp (vs2) trên nhánh nối nguồn

2 với DCbus (ở đầu vào BBĐ DC/DCs2); dòng điện (iac) và điện áp (vac) ở đầu

vào BBĐ DC/AC.

4.2. Phương pháp vận hành mô hình thiết bị thực

BBĐ DC/AC

CSac

CSs1

• Phương pháp vận hành mô hình thiết bị thực biểu diễn trên Hình 4.3.

BBĐ DC/DCs1

Bộ điều khiển giữ vpv=vDCbusref, PoP= PoPref và biến đổi DC→AC

CSs2

BBĐ DC/DCs2

A/D

Đo vDCbus, is1, is2, vs1, vs2, vac, iac

Tiếp nhận giá trị vDCbusref, PoPref

Mainboard 2

Chuyển đổi giao thức truyền thông Chip xử lý MAX 232

Cáp nối máy tính với mainboard 2

Máy tính điều khiển /giám sát

- Hiển thị tất cả các thông số đo được thời gian thực. - Vẽ đồ thị G, T, Pmpp, Vmpp, ppv, vpv, ipv, ppvPCC, vpvPCC, ipvPCC, vs1, is1, vs2, is2, pac, ps1, ps1.

- Gửi thông tin khởi chạy, chọn chế độ vận hành (điều tiết dòng công suất hay không). - Thiết lập giá trị vDCbusref, PoPref

Cáp nối máy tính với mainboard 1

Chip xử lý chính ATMega328P

Mainboard 1

Chip xử lý MAX 232 Chuyển đổi giao thức truyền thông

Vmpp

Pmpp

Đo vpv, ipv, ipvPCC, vpvPCC

Cảm biến đo G

A/D

CSpv

MPPT (kỹ thuật IB)

Bộ điều khiển giữ vpv=Vmpp

BBĐ DC/DCpv

Vmpp

Cảm biến đo T

Chip xử lý chính ATMega328P

Chip xử lý MCP 3008

Hình 4.3. Cấu trúc hệ thống trong nguồn 1

Chiến lược điều khiển hệ thống trong nguồn 1 được biểu diễn trên Hình

4.4, trong đó có tính đến khả năng tiếp nhận năng lượng của ES (nạp dòng lớn

Start

Lắp đặt thiết bị

Đo lường vpv, ipv, idc, Vdc, G, T

Vdc < VDCbusref

Chế độ nạp dòng lớn

Chế độ nạp nhỏ giọt

MPPT (kỹ thuật IB)

Điều khiển iDCbus

Vmpp

Điều khiển vpv=Vmpp

Nạp năng lượng từ PVG ở đầu ra BBĐ DC/DCpv vào ES

Tính ppv, pDCbus, hiển thị và vẽ các đồ thị

Tiếp tục?

Stop

và nạp nhỏ giọt).

Hình 4.4. Chiến lược điều khiển hệ thống trong nguồn 1

Cấu trúc điều khiển cho BBĐ DC/DCs1 và BBĐ DC/DCs2 được biểu diễn

trên Hình 4.5. Trong cấu trúc điều khiển này, giá trị POP = Ps1/Ps2 là tỷ lệ công

suất tức thời.

is1ref

CSs1

POPref

Bộ phát xung điều khiển

Bộ điều khiển công suất

ds1

Bộ điều khiển dòng điện

is1

PoP

a. BBĐ DC/DCs1

ds2

VDCbusref

CSs2

Bộ phát xung điều khiển

Bộ điều khiển điện áp

vDCbus

b. BBĐ DC/DCs2

Hình 4.5. Cấu trúc BBĐ DC/DCs1 và BBĐ DC/DCs2

Các bộ điều khiển kết hợp cùng các BBĐ sẽ giúp thực hiện điều tiết các

ppv

ppvPCC

ps1

ppv

ps1

ppvPCC

pac

pES

Tải AC

ps2

P

P P

b. Trường hợp 2 (chỉ PV panel và nguồn 2 phát công suất)

dòng công suất trong toàn hệ thống theo các kịch bản đề ra trên Hình 4.6.

a. Trường hợp 1 (PV panel, ES và HTĐ 2 cùng phát công suất

ps1

ppv

ps1

ppvPCC

pac Tải AC

pac

Tải AC

ps2

pES

P

pES

d. Trường hợp 4 (chỉ PV panel và ắc quy 1 phát công suất)

ppv

ps1

ppvPCC

ps1

paq1

pac Tải AC

P

g. Trường hợp 6 (chỉ ắc quy 1 phát công suất)

e. Trường hợp 5 (chỉ PV panel phát công suất)

P c. Trường hợp 2 (chỉ ắc quy 1 và nguồn 2 phát công suất)

ppv

ps1

ppvPCC

ppv

ps1

ppvPCC

pac Tải AC

ps2

P

paq1

P

paq1

h. Trường hợp 7 (chỉ PV panel phát công suất, ắc quy 1 nạp)

i. Trường hợp 8 (PV panel và nguồn 2 cùng phát công suất, ắc quy 1 nạp)

Hình 4.6. Các trường hợp phân bố dòng công suất trong toàn hệ thống

Start

Lắp đặt thiết bị và lựa chọn loại thông tin cần vẽ đồ thị

Nhập POPref và VDCbusref

Thu thập thông tin về is1, vs1, is2, vs2, ipv, vpv, iac, vac, vDCbus, G, T từ các cảm biến

Kích hoạt bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCpv để khai thác công suất tại MPP

Kích hoạt bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCs2 để điều khiển vDCbus

Kích hoạt bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCs1 để điều khiển duy trì ở POPref

Kích hoạt bộ điều khiển cho BBĐ DC/AC để biến đổi dòng điện một chiều thành dòng điện xoay chiều

Thay đổi POPref và/hoặc VDCbusref

Tiếp tục

Stop

Thuật toán vận hành mô hình thiết bị thực được mô tả trên Hình 4.7.

Hình 4.7. Phương thức vận hành mô hình thiết bị thực

4.3. Các thiết bị chính

4.3.1. Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời

PYR-BTA là cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời do hãng Vernier

sản xuất. Thiết bị này thu thập công suất của bức xạ mặt trời ở vùng ánh sáng

nhìn thấy và vùng hồng ngoại như mô tả trên Hình 4.8 (bước sóng trong khoảng

từ 380 nm đến 1140 nm). Theo công bố của Vernier, PYR-BTA là một thiết bị

mới được sản xuất vài năm trở lại đây, rất phù hợp với miền bước sóng ánh

sáng hấp thụ của PVG. PYR-BTA được thiết kế để duy trì độ chính xác khi thu

năng lượng của các tia bức xạ đến từ các góc khác nhau nhờ thiết kế hấp thụ

bức xạ mặt trời ở phần đỉnh chỏm trên cảm biến. Sai số của PYR-BTA tùy

Bộ chuyển đổi tín hiệu

ố s

n ầ t

o e h t g n ứ p á Đ

PYR-BTA

 (nm)

thuộc vào vị trí của mặt trời nhưng luôn <5% [75].

a. PYR-BTA b. Đáp ứng theo tần số

Hình 4.8. Cảm biến PYR-BTA đo công suất của bức xạ mặt trời

Bộ chuyển đổi tín hiệu và cáp dài 6m được nhà sản xuất cung cấp đi kèm

với PYR-BTA để cung cấp tín hiệu quy đổi giữa công suất của bức xạ mặt trời

ra tín hiệu điện áp. Đầu ra của bộ chuyển đổi tín hiệu trong khoảng (05) V

tương ứng với công suất của bức xạ mặt trời trong khoảng (01000)W/m2 (tỉ lệ

tuyến tính 200 W/m2 mỗi Vôn). 4.3.2. Cảm biến đo nhiệt độ

Cảm biến LM35 như mô tả trên Hình 4.9 là bộ cảm biến nhiệt có chính

xác cao mà điện áp đầu ra của nó tỉ lệ tuyến tính với nhiệt độ theo thang độ C.

Vcc

Đáp ứng đầu ra

LM35

10 mV/0C

b. Đáp ứng theo nhiệt độ

a. LM35

Hình 4.9. Cảm biến LM35 đo nhiệt độ

Đặc điểm chính của LM35 là có điện áp đầu vào Vcc= (4  20)V, độ chính xác ở 250C là  0.5V, nhiệt độ đo được trong khoảng (-55  1500C) [72]. 4.3.3. Ắc quy, tải AC, máy biến áp

Ắc quy trong nguồn 1 đóng vai trò như một một phần tử tích trữ điện năng khai thác được từ PVG. Ắc quy trong nguồn 2 đóng vai trò của một phần tử bù cho phần năng lượng thiếu hụt của phần tỷ lệ công suất còn lại được huy động. Mô hình thiết bị thực sử dụng 2 ắc quy Đồng Nai (CMF40B20) có dung lượng 35 Ah, điện áp 12 V.

Tải AC là một động cơ điện có công suất định mức là 40 W và điện áp

định mức là 220 V.

Máy biến áp tăng áp có tỷ số vòng dây là 760/28, trong đó đường kính

dây phía cao áp là 0.45 mm và phía hạ áp là 2.1 mm. 4.3.4. Mạch điều khiển

• Mạch điều khiển trong mô hình thiết bị thực là mạch sử dụng các chip vi xử lý kết hợp các khối đo lường, chuyển đổi A/D, chuyển đổi giao thức truyền thông. Trong đó, chip điều khiển chính là ATMega328P thực hiện nhiệm vụ sau:

- Thu thập tín hiệu từ các module đo điện áp (vpv, vs1, vs2, vac, vdcbus), các

module đo dòng (ipv, is1, is2, iac) để chuyển tín hiệu tương tự sang tín hiệu số.

- Thực hiện kỹ thuật IB để tìm MPP. Bộ điều khiển gửi tín hiệu điều khiển đến SWpv, SWs1, SWs2, SWac (các MOSFET trên mạch lực) để thực thi các yêu cầu điều khiển.

- Giao tiếp với chip MAX232 để chuyển đổi mức logic truyền thông (từ giao thức truyền thông TTL (Transistor - Transistor - Logic) sang RS232 qua cổng truyền thông nối tiếp. Chuẩn giao thức truyền thông để liên kết hai chip này với máy tính là modbus RTU 232, trong đó máy tính là Master (thiết bị chủ) và chip là Slave (thiết bị tớ).

- Giao tiếp với chip MCP3008 nhờ chuẩn truyền thông SPI để thu thập thông tin về G từ PYR-BTA, thông tin về T từ TempS gắn ở mặt sau panel SV-

55. Trong đó, chip MCP3008 có vai trò chuyển tín hiệu tương tự của PYR- BTA và các TempS sang tín hiệu số. 4.3.5. Lắp đặt các thiết bị và cài đặt

Cách thức lắp đặt, đấu nối và cài đặt các thiết bị trên mô hình thực được

Panel SV-55

PYR

TempS đo nhiệt độ

panel SV-55

mô tả trên Hình 4.10.

Mạch điều khiển cho BBĐ DC/DCs1, DC/DCs2, DC/AC

Ắc quy cho nguồn 2

Ắc quy cho nguồn 1

Mạch điều khiển nguồn 1

Máy tính

Tải AC

Máy biến áp

Máy hiện sóng số

a. Panel SV-55, TempS, PYR

Hình 4.10. Các thiết bị trên mô hình thực

Thiết bị trên mô hình thực bao gồm:

- 1 panel SV-55 gắn trên giá đỡ, 2 mạch lực và điều khiển (2 mainboard). - 1 PYR-BTA tiêu chuẩn của Vernier. PYR được đặt song song với bề

mặt panel SV-55. TempS chủng loại LM35 nối với mạch điều khiển bởi cáp

LE-SS 3x0.3 có khả năng chống nhiễu tốt.

- 2 ắc quy.

- 1 máy tính để điều khiển, giám sát 2 mạch. Cáp USB-COM để truyền

tin giữa máy tính và mainboard.

Giao diện chương trình điều khiển nguồn 1 được mô tả trên Hình 4.11 và giao diện chương trình điều tiết luồng công suất giữa các nguồn được mô tả

Vùng vẽ đồ thị

trên Hình 4.12.

Vùng vẽ đồ thị

Hình 4.11. Giao diện chương trình điều khiển nguồn 1

Hình 4.12. Giao diện chương trình điều tiết luồng công suất giữa các nguồn

4.4. Kết quả thực nghiệm

Các kết quả thực nghiệm sẽ được thực hiện với nhiều lần khác nhau để

kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công suất của PVG và khả năng điều tiết luồng công suất theo yêu cầu.

• Để kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công suất của PVG, ba lần

lấy mẫu được thực hiện trong điều kiện vận hành thực tế tại tỉnh Thái Nguyên vào ngày 20 tháng 6 năm 2018.

Lần lấy mẫu thứ nhất được thực hiện từ 9h09'09" to 9h12'29". Minh

chứng của các kết quả thực nghiệm lần thứ nhất thể hiện thông qua các đồ thị

G, T, vpv, ipv, vDCbus, iDCbus, Pmpp, ppv, pDCbus được biểu diễn trên Hình 4.13.

a. G (W/m2) b. T (0C)

d. ipv (A)

c. Vmpp, vpv (V)

e. vDCbus (V) g. iDCbus (A)

h. Pmpp, ppv, pDCbus (W) Hình 4.13. Kết quả lấy mẫu lần thứ nhất kiểm nghiệm

khả năng khai thác MPP

100

Lần lấy mẫu thứ hai được thực hiện từ 10h06'20" to 10h09'40". Minh

chứng của các kết quả thực nghiệm lần thứ hai thể hiện thông qua các đồ thị G,

T, vpv, ipv, vDCbus, iDCbus, Pmpp, ppv, pDCbus được biểu diễn trên Hình 4.14.

a. G (W/m2) b. T (0C)

c. Vmpp, vpv (V) d. ipv (A)

e. vDCbus (V) g. iDCbus(A)

h. Pmpp, ppv, pDCbus (W)

Hình 4.14. Kết quả lấy mẫu lần thứ hai kiểm nghiệm

khả năng khai thác MPP

101

Lần lấy mẫu thứ ba được thực hiện từ 11h30'50" to 11h34'10". Minh

chứng của các kết quả thực nghiệm thể hiện thông qua các đồ thị G, T, vpv, ipv,

vDCbus, iDCbus, Pmpp, ppv, pDCbus được biểu diễn trên Hình 4.15.

a. G (W/m2) b. T (0C)

c. Vmpp, vpv (V) d. ipv (A)

e. vDCbus (V) g. iDCbus (A)

h. Pmpp, ppv, pDCbus (W)

Hình 4.15. Kết quả lấy mẫu lần thứ ba kiểm nghiệm khả năng khai thác MPP

102

Các kết quả thực nghiệm cho thấy G luôn luôn biến thiên trong một dải

rất rộng trong khi T lại biến thiên rất chậm. Ngay khi có thông tin về giá trị

Vmpp mới do MPPT cung cấp, bộ điều khiển điện áp đã ngay lập tức thay đổi

xung điều khiển và đưa điện áp ở đầu ra của PVG về Vmpp để đường vpv (đường

đen) trùng khớp với đường Vmpp (đường đỏ) trên Hình 4.13c, Hình 4.14c, Hình

4.15c. Bộ điều khiển điện áp cùng với sự biến thiên của (G, T) đã tạo nên các

đường ipv, iDCbus, VDCbus có cùng biên dạng với sự biến thiên của (G, T). Điều

này cũng tương tự với các đường đồ thị biểu diễn ppv, Pmpp, pDCbus, trong đó

đường ppv luôn bám chính xác theo đường Pmpp và đường pDCbus luôn thấp hơn

một chút so với hai đường còn lại. Điều này thể hiện tính chính xác của kỹ thuật

xác định MPP, bộ điều khiển điện áp và các lựa chọn phần cứng. Đồng thời,

các kết quả này cũng thể hiện đúng bản chất vật lý của các phần tử trong hệ

thống thông qua giá trị điện áp trên ắc quy tăng giảm theo lượng dòng điện nạp

và tổn thất công suất trên các phần tử dẫn điện khi có dòng điện chạy qua.

Các kết quả thực nghiệm trên đã được công bố trong bài báo số 2.

• Thực nghiệm điều tiết lượng công suất theo yêu cầu: Các kết quả thực

nghiệm cũng được tiến hành lấy mẫu ngày 20 tháng 6 năm 2018 tại Thái

Nguyên. Trong đó, hai lần lấy mẫu đầu tiên thực hiện phân bổ công suất tự

nhiên và hai lần lấy mẫu tiếp theo thực hiện phân bổ công suất theo yêu cầu.

Lần lấy mẫu đầu tiên được thực hiện từ 7h26'06" đến 7h29'26" (T gần

như là không đổi xung quanh 350C), giá trị điện áp trên DCbus được đặt là

không đổi là 4 V trong giá trị của POPref thay đổi theo 3 mức (giảm từ 80% tới

50% và sau đó tăng tới 90%). Lần lấy mẫu thứ hai từ 7h50'48" đến 7h54'08" (T

gần như không đổi xung quanh 440C), giá trị của POPref được giữ ở 90% trong

khi điện áp đặt trên DCbus được thay đổi theo 3 mức (tăng từ 4 V to 6 V và sau

đó giảm tới 5 V). Các kết quả thực nghiệm của lần thứ nhất và thứ hai kiểm

nghiệm khả năng phân bố luồng công suất tự nhiên được biểu diễn trên Hình

4.16 cho thấy is1, is2, ps1, ps2 không bị ảnh hưởng bởi giá trị của POPref. Tương

103

ứng với sự thay đổi của (G, T), công suất phát ra từ PVG đã luôn bám đuổi

chính xác MPP (đường ppv trùng khớp với đường Pmpp) và công suất nhận được

tại PCC luôn nhỏ hơn ppv do có tổn thất trên BBĐ DC/DCpv. Sự tham gia của

PVG trong nguồn 1 ở hai lần lấy mẫu này thể hiện ở chỗ điện áp của nguồn 1

luôn luôn được dâng cao hơn so với nguồn 2 và khi đó công suất yêu cầu của

tải AC hầu như được đáp ứng bởi nguồn 1. Trong cả hai lần lấy mẫu này, bộ

điều khiển cho BBĐ DC/DCs2 đã thực hiện chính xác việc điện áp trên DCbus

về giá trị điện áp đặt và dòng công suất từ nguồn 2 chỉ chiếm một phần tỷ lệ

nhỏ ngay cả khi tải AC tăng (khi điện áp trên DCbus tăng thì tải cũng tăng

theo). Các kết quả này đã khẳng định khả năng khai thác tối đa công suất của

PVG và phân bổ dòng công suất tự nhiên trong toàn hệ thống. Các kết quả thực

nghiệm trên đã được công bố trong bài báo số 3.

Đồ thị VDCbusref (V)

Đồ thị POPref

Đồ thị vDCbus (V)

Đồ thị vs1 và vs2 (V)

104

Đồ thị is1 và is2 (A)

Đồ thị G (W/m2)

Đồ thị Pmpp, ppv, pDCbus (W)

Đồ thị công suất qua BBĐ DC/AC và ps1, ps2 (W)

a. Lần lấy mẫu thứ nhất b. Lần lấy mẫu thứ hai

Hình 4.16. Kết quả lấy mẫu thứ nhất và thứ hai kiểm nghiệm

khả năng phân phối dòng công suất tự nhiên

Lần lấy mẫu thứ ba được thực hiện trong khoảng từ 9h59'16" đến

10h02'36" (T gần như không thay đổi xung quanh 460C), giá trị VDCbusref thay

đổi theo 3 mức (tăng từ 5 V tới 6 V và sau đó giảm về 5 V) trong khi POPref

cũng thay đổi theo 3 mức (giảm từ 80% về 50% và sau đó tăng lên 90%). Lần

lấy mẫu thứ tư được thực hiện từ 10h32'14" đến 10h35'34" (T gần như không

thay đổi xung xoanh 430C), điện áp đặt VDCbusref được thay đổi theo 4 mức (giảm

từ 7 V đến 6 V và sau đó tới 7.5 V, cuối cùng giảm về 6 V) trong khi POPref

được giữ không đổi ở 60%. Các kết quả thực nghiệm của lần lấy mẫu thứ ba và

thứ tư phân bố công suất theo yêu cầu được biểu diễn trên Hình 4.17. Với các

105

kết quả thực nghiệm này, có thể thấy các đại lượng is1, is2, ps1, ps2 đều đã bị ảnh

hưởng bởi POPref và vDCbusref. Tương tự với hai lần lấy mẫu trước, công suất

phát ra từ PVG đã luôn bám chính xác với MPP (đường ppv trùng với đường

Pmpp) và công suất thu được tại PCC luôn thấp hơn so với đường ppv do tổn thất

công suất trên BBĐ DC/DCpv). Bộ điều khiển cho BBĐ DC/DCs2 đã giúp vDCbus

bám gần như chính xác VDCbusref và chỉ bị trễ trong khoảng thời gian rất ngắn

khi VDCbusref thay đổi. Công suất từ các nguồn đã bám đuổi chính xác với sự

tăng hoặc giảm của POPref. Điều này có nghĩa là các dòng công suất trong mô

hình này đã được phân bổ đúng theo yêu cầu. Các kết quả này là minh chứng

rõ ràng nhất cho khả năng điều tiết luồng công suất trong mạng điện DC thông

qua các BBĐ.

Sử dụng máy hiện sóng số OWON, dạng sóng tín hiệu điện áp xoay chiều

ở phía hạ áp (đầu ra BBĐ DC/AC) và ở phía cao áp của MBA (phía nối với tải

AC) được biểu diễn trên Hình 4.18. Dạng sóng của tín hiệu điện áp có chứa

nhiều sóng hài bậc cao ở phía điện áp thấp của MBA trong khi dạng sóng này

ở phía điện áp cao lại chứa ít sóng hài bậc cao hơn nhiều. Có được điều này là

do MBA đã đóng vai trò rất tốt khi kết hợp cùng tụ điện trong việc lọc sóng hài

trước khi cấp dòng điện cho phụ tải. Đồng thời, bộ điều khiển cho BBĐ DC/AC

đã hoạt động rất hiệu quả khi tạo ra tín hiệu xoay chiều 50Hz đúng với yêu cầu

của tải AC.

Đồ thị VDCbusref (V)

Đồ thị POPref

106

Đồ thị vDCbus (V)

Đồ thị vs1 và vs2 (V)

Đồ thị is1 và is2 (A)

Đồ thị G (W/m2)

Đồ thị Pmpp, ppv, pDCbus (W)

Đồ thị công suất chạy qua BBĐ DC/AC và ps1, ps2 (W)

a. Lần lấy mẫu thứ ba b. Lần lấy mẫu thứ tư

Hình 4.17. Kết quả lấy mẫu thứ nhất và thứ hai kiểm nghiệm khả năng

phân phối dòng công suất theo yêu cầu

107

Hình 4.18. Dạng sóng của tín hiệu điện áp xoay chiều

ở phía hạ và phía cao áp của MBA

Các kết quả thực nghiệm trên đã được công bố trong bài báo số 3.

4.5. Kết luận chương 4

Chương 4 đã đạt được các mục tiêu sau:

• Xây dựng thành công mô hình thiết bị thực kiểm chứng khả năng khai

thác công suất cực đại của PVG và khả năng điều phối luồng công suất trong

hệ thống có hai nguồn.

• Kết quả thực nghiệm của 3 lần lấy mẫu đầu tiên đã chứng tỏ phương

pháp khai thác công suất sử dụng kỹ thuật IB và điều khiển điện áp sẽ giúp khai

thác tối đa công suất của PVG. Sự đồng nhất của giá trị tính toán (Pmpp) và giá

trị vận hành (ppv) chứng tỏ việc lựa chọn các thiết bị phần cứng là phù hợp.

Đồng thời, lượng công suất thu được ở đầu ra BBĐ DC/DCpv luôn thấp hơn

công suất phát ra từ PVG một lượng nhất định do có tổn thất công suất trong

quá trình điều khiển và các phần tử dẫn điện.

• Kết quả thực nghiệm của 4 lần lấy mẫu tiếp theo đã so sánh được sự

phân bố luồng công suất trong toàn hệ thống khi có và không có điều tiết theo yêu cầu. Khi không có điều tiết luồng công suất, sự phân bố công suất đã không

giống với giá trị đặt của công suất trong khi lượng công suất huy động từ mỗi

nguồn đã bám gần như chính xác với tỷ lệ đã đặt ra trong trường hợp có đặt chế

độ điều tiết. Điều này đã cho thấy tính khả thi của phương pháp điều tiết luồng công suất trong toàn hệ thống thông qua các BBĐ.

108

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Kết quả nghiên cứu của luận án có đóng góp mới sau:

• Xây dựng mới một hệ thống khai thác PVG và WG vận hành theo các

yêu cầu của chương trình DSM và điều kiện thực tế của EPS Việt Nam. Sự khác

biệt của phương pháp vận hành này so với các phương pháp trước đây là ghép

được hệ nguồn vào 1 nút phụ tải, vận dụng biểu đồ biểu bán điện 3 giá và mua

điện từ hệ nguồn của EPS Việt Nam. Dựa trên đề xuất về cách xác định dung

lượng tối ưu của ES, nghiên cứu này có thể áp dụng để vận hành hệ nguồn trong

mọi đồ thị phụ tải và đồ thị phát công suất khác nhau của hệ nguồn. Đồng thời,

các chiến lược của chương trình DSM giúp giảm lượng công suất huy động từ hệ

thống, tạo ra lợi nhuận do bán điện về EPS, không mua điện vào giờ H và L.

• Dựa trên kết quả thu được của chương trình DSM đã đề xuất, các bộ

điều khiển đã được luận án xây dựng thành công để có thể đáp ứng được các

yêu cầu đặt ra. Với PVG, luận án tổng hợp thành công bộ điều khiển PID điều

khiển điện áp vpv luôn bám Vmpp tính toán được từ kết quả dự báo. Bộ điều

khiển này chỉ sử dụng một biến điều khiển duy nhất là điện áp ở đầu vào BBĐ

DC/DC và kết quả của kỹ thuật IB trong việc xác định thông số tại MPP ở các

điều kiện vận hành khác nhau tương ứng với cặp giá trị (G, T).

Ngoài ra, luận án còn đóng góp thêm:

• Dựa trên kết quả thu được từ chương trình DSM, phương pháp điều

khiển HCS đã được xây dựng để điều khiển WG với mục tiêu bám đuổi MPP

và giảm được tổn hao năng lượng do đã dự báo được chính xác thông số đầu

vào. Đặc biệt, chương trình DSM đề xuất cũng cung cấp thông tin về công suất

trao đổi giữa phía nguồn và phía lưới (Pgref), giúp xây dựng thành công cấu trúc

điều khiển cho BBĐ DC/AC 1 pha ghép nối lưới. Cấu trúc điều khiển cho BBĐ

DC/AC sử dụng bộ điều khiển cộng hưởng đã giúp điều khiển bám chính xác

109

theo lượng công suất đặt và hòa lưới điện. Các kết quả nghiên cứu đã được

kiểm chứng bằng kết quả mô phỏng trong MATLAB/Simulink.

• Xây dựng thành công mô hình thiết bị thực kiểm chứng một số kết quả

nghiên cứu. Mô hình này mô tả một nút có hai nguồn, trong đó nguồn 1 có sự

tham gia PVG và nguồn còn lại biểu diễn một nguồn có khả năng bù đắp cho

sự thiếu hụt công suất của nguồn 1 khi điều chỉnh tỉ lệ công suất huy động. Mô

hình thực nghiệm đã được vận hành ở nhiều thời điểm khác nhau với các trạng

thái vận hành khác nhau do người vận hành đề ra như phân bổ công suất tự

nhiên, phân bổ công suất theo yêu cầu, khai thác tối đa công suất tại MPP của

PVG trong các điều kiện biến thiên phức tạp của G. Các kết quả thực nghiệm

đã cho thấy các yêu cầu đặt ra đã đạt được một cách chính xác, các đường đặc

tính thu được đã cho thấy các kịch bản vận hành dù luôn biến động nhưng các

bộ điều khiển đã điều khiển các BBĐ ngay lập tức để đạt mục tiêu. Điều này

đã cho thấy tính đúng đắn của giải pháp đã đề xuất với đối với bài toán DSM

và khả năng ứng dụng vào thực tiễn của chương trình DSM.

2. Kiến nghị

Phát triển các kết quả nghiên cứu của luận án cho các hướng nghiên cứu

cùng lĩnh vực:

• Hướng phát triển khai thác công suất lớn nhất của PVG trong điều kiện

vận hành các cell không đồng nhất: hư hỏng một cell hay bị che khuất một phần.

• Hướng phát triển có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo khác

như nguồn điện gió, thủy điện nhỏ,.... hay các máy phát cỡ nhỏ sử dụng năng

lượng hóa thạch. Khi có sự tham gia của các nguồn này, mỗi hệ thống sẽ tăng

thêm tính chủ động về nguồn cung cấp cho các phụ tải trước khi huy động công

suất từ hệ thống khác.

• Tiếp tục xây dựng bộ điều khiển ES và ứng dụng các loại ES khác nhau.

• Điều khiển các BBĐ đa mức ứng dụng trong bài toán DSM.

110

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ

1. Nguyễn Minh Cường, KT Khánh, ĐD Hoằng, NĐ Tường, Tổng quan về giải pháp dùng pin sạc dung lượng cao để tiết kiệm năng lượng, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, ISSN 1859-2171; e-ISSN 2615-9562, 2017, Vol. 176 (16).

2. Lê Tiên Phong, Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, A Method to Harness Maximum Power from Photovoltaic Power Generation Basing on Completely Mathematical Model, 2017. International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O), 2348-7852(P), 2018, Vol. 5 No. 8.

3. Nguyễn Minh Cường, Lê Tiên Phong, Thái Quang Vinh, Dynamic control of power flow in DC microgrids with the participation of photovoltaic power generation and battery using power converters, International Journal of Research in Engineering and Innovation (IJREI), ISSN (Online): 2456-6934, 2018, Vol-2, Issue-5, 484-491.

Management Program

4. Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Lê Tiên Phong, Demand-Side Management Program with A New Energy Strategy for Photovoltaic and Wind Power Generation System in Viet Nam, International Journal of Research and Scientific Innovation (IJRSI) | ISSN 2321-2705, 2018Volume V, Issue X. 5. Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Vũ Phương Lan, Lê Tiên Phong, Optimal Energy Storage Sizing in Photovoltaic and Wind Hybrid Power in Viet Nam, System Meeting Demand-Side International Journal of Research and Engineering, ISSN: 2348-7860 (O) | 2348-7852 (P), 2018, Vol. 5 No. 9.

6. Nguyen Minh Cuong, Nguyen Thi Dieu Huyen, Thai Quang Vinh, Demand-Side Management in Microgrids with the Presence of Renewable Sources in Vietnam, Science Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, ISSN: 2326-9065 (Print); ISSN: 2326-9073 (Online), 2019, Vol. 8, No. 1

7. Nguyễn Minh Cường, Thái Quang Vinh, Điều khiển bộ biến đổi DC/AC một pha ghép nối lưới vận hành theo chương trình điều tiết nhu cầu phụ tải, Hội nghị - Triển lãm QT lần thứ 5 về ĐK và TĐH (VCCA-2019), 2019.

111

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt [1] Lê Kim Anh, Nghiên cứu hệ thống điều khiển kết nối lưới sử dụng nguồn pin quang điện, Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một, ISSN: 1859- 4433, 2016, Vol. 5 (30).

[2] Lê Kim Anh, Huỳnh Dương Khánh Linh, Điều khiển kết nối lưới cho nguồn điện pin quang điện kết hợp với nguồn pin nhiên liệu, Tạp chí Khoa học Đại học An Giang, ISSN: 0866-8086, 2015, Vol. 8 (4), pp. 32-40,.

[3] Biểu giá bán điện của tổng công ty điện lực miền Bắc,

http://npc.com.vn/bieugiabandien.aspx [Truy cập ngày 18-6-2018]

[4] Biểu giá bán điện theo giờ của tập đoàn điện lực Việt Nam, https://www.evn.com.vn/c3/evn-va-khach-hang/Gia-ban-dien-theo-gio-9- 81.aspx [Truy cập ngày 18-6-2018]

[5] Lại Khắc Lãi, Vũ Nguyên Hải, Trần Gia Khánh, Điều khiển hệ thống lai năng lượng gió và mặt trời trong lưới điện thông minh, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2014, 118(04).

[6] Ngô Đức Minh, Lê Tiên Phong, Năng lượng tái tạo trong hệ thống điện,

Nhà xuất bản Đại học Thái Nguyên, 2016.

[7] Phan Thị Nguyệt Nga, Nguyễn Đăng Toản, Nghiên cứu kết nối nhà máy điện gió dùng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu với lưới điện, Tạp chí Khoa học và Phát triển, ISSN 1859-0004, 2015, tập 12, số 1. [8] Nguyễn P., Lưới điện phân tán, Tạp chí Thông tin và Công nghệ (STINFO), ISBN 1859-2651, 2014, số 9, http://www.cesti.gov.vn/ khong-gian-cong- nghe/luoi-dien-phan-tan/content/view/8281/ 286/81/1.html. [Truy cập ngày 10-5-2018]

[9] Lê Tiên Phong, Nghiên cứu một số phương pháp nâng cao hiệu quả khai thác nguồn pin mặt trời, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên, 2018.

[10] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính, Nhà xuất bản Khoa

học và Kỹ thuật, 2002, Quyển 1, in lần thứ 4.

[11] Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg của TT chính phủ: Về cơ chế khuyến khích phát triển các dự án điện mặt trời tại Việt Nam, http://vanban.chinhphu.vn/ portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?class_id=1&_page=1&mode=d etail&document_id=189336. [Truy cập ngày 18-6-2018]

[12] Quyết định số 37/2011/QĐ-TTg của TT chính phủ: Về cơ chế hỗ trợ phát triển tại Việt Nam, http://vanban.chinhphu.vn/

các dự án điện gió portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?_page=1&class_id=1&docume nt_id=101330&mode=detail. [Truy cập ngày 18-6-2018]

112

Tiếng Anh

[13] A.Bharathi Sankar, R.Seyezhai, MATLAB Simulation of Power Electronic for PMSG Based Wind Energy Conversion System, Converter International Journal of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, 2013, Vol. 1, Issue 8.

[14] Ali Reza Reisi, Mohammad Hassan Moradi, Shahriar Jamasb, Classiﬁcation and comparison of maximum power point tracking techniques for photovoltaic system: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, ISSN: 1364-0321, 19, pp 433-443.

[15] Andrzej Ozadowicz, A New Concept of Active Demand Side Management for Energy Efﬁcient Prosumer Microgrids with Smart Building Technologies, Energy, 2017, 10, 1771, ISSN: 0360-5442.

[16] Ariya Sangwongwanich, “A New Power Control Strategy for Grid-Friendly Single-Phase Photovoltaic Systems”, Dissertation for the master degree in Aalborg University, 2014.

[17] B. I. Dmitrenko, “Using PV/Wind hybrid systems in the autonomous outdoor advertising”, Computer-aided design systems, ISSN 1990-5548, 2012, Vol.2, No.36.

[18] Beristáin J. José A., Bordonau F. Josep, Busquets M. Sergi, Rocabert S. Joan and Murillo V. Ismael, Single phase DC/AC bi-directional converter with high-frequency isolation, RIEE&C, Revista de Ingenieria Electrica, Electronica Y Computacion, 2006, Vol. 2, No. 1.

[19] D. Zammit, C. Spiteri Staines, M. Apap, Comparison between PI and PR Current Controllers in Grid Connected PV Inverters, World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Electrical and Computer Engineering, 2014, Vol.8, No.2.

[20] Datasheet MF-165EB3, https://www.mitsubishielectricsolar.com/images/ uploads/documents/specs/L-175-4-B6504-A_MF165EB3.pdf [Truy cập ngày 10-3-2019]

[21] Devbrata Takur, Power Management Strategies for a Wind Energy Source in an Isolated Microgrid and Grid Connected System, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in the University of Western Ontario, 2015.

[22] Felix Iglesias Vazquez, Peter Palensky, Sergio Cantos, Demand Side Management for Stand-Alone Hybrid Power Systems Based on Load Identiﬁcation, Energy, 2012, Vol. 5, ISSN: 0360-5442.

[23] Filipe Carlos de Oliveira Simões, Single phase DC/AC bi-directional converter with high-frequency isolation, https://fenix.tecnico.ulisboa.pt/ downloadFile/563345090414755/Resumo_Alargado_Filipe_ Simoes_77166.pdf. [Truy cập ngày 18-1-2019]

113

[24] Guido Carpinelli, Anna Rita di Fazio, Shahab Khormali, and Fabio Mottola, Optimal Sizing of Battery Storage Systems for Industrial Applications when Uncertainties Exist, Energy, ISSN: 0360-5442, 2014,Vol. 7.

[25] Hae Gwang Jeong, Ro Hak Seung and Kyo Beum Lee, An Improved Maximum Power Point Tracking Method for Wind Power Systems, Energies, ISSN: 1996-1073, 2012, Vol. 5.

[26] Haoyan Liu, Control Design of a Single-Phase DC/AC Inverter for PV Applications, Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree in Master of Science, University of Arkansas, Fayeteville, 2016. [27] Hebatallah M. Ibrahim, Jimmy Peng, and Mohamed S. El Moursi, Dynamic Analysis of Buck-Based Photovoltaic Array Model, International Journal of Electrical Energy, 2013, Vol. 1, No. 2.

[28] Hicham Fakham, Di Lu, Bruno Francois, A Power Control Design of a battery charger in a Hybrid Active PV generator for load-following applications, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 2011, Vol. 58, Iss. 1 , pp. 85-94.

[29] Huynh Quang Minh, Ngo Cao Cuong, Tran Nguyen Chau, A fuzzy-logic based MPPT method for stand-alone wind turbine system, American Journal of Engineering Research (AJER), e-ISSN: 2320-0847, p-ISSN: 2320-0936, 2014, Volume-3, Issue-9, pp-177-184.

[30] Imane Drouiche, Aissa Chouder, Samia Harrouni, A dynamic model of a grid connected PV system based on outdoor measurement using Labview, 3rd International Conference on Electric Power and Energy Conversion Systems, IEEE Xplore, ISBN: 978-1-4799-0688-8, 2013.

[31] Jeremy Dulout, Amjad Anvari-Moghaddam, Adriana Luna, Bruno Jammes, Corinne Alonso, Josep Guerrero, Optimal sizing of a lithium battery energy storage system for grid-connected photovoltaic systems, IEEE Second International Conference on DC Microgrids (ICDCM), ISBN: 978-1-5090- 4479-5, 2017.

[32] Jin Yang, Fault Analysis and Protection for Wind Power Generation Systems, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in University of Glasgow, 2011.

[33] Jingpeng Yue, Zhijian Hu, Chendan Li, J. C. Vasquez, Josep M. Guerrero, Economic Power Schedule and Transactive Energy through Intelligent Centralized Energy Management System for DC Residential Distribution System, Energy, ISSN: 0360-5442, 2017, Vol. 10, 916.

[34] Jiyong Li, Honghua Wang, Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Generation Based on the Optimal Gradient Method, Power and Energy Engineering Conference, IEEE, Print ISSN: 2157-4839, Electronic ISSN: 2157-4847, 2009,

114

[35] Johel Rodríguez D´Derlée, Control strategies for offshore wind farms based on PMSG wind turbines and HVDC connection with uncontrolled rectifier, Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy (Ph.D.) in University Polytechnique of Valencia, 2013

International

[36] J.H Lim, Optimal Combination and Sizing of a New and Renewable Hybrid Journal of Future Generation Generation System, Communication and Networking, ISSN: 2207-9645, 2012, Vol. 5, No.2, June.

[37] Kaspars Kroics, Laila Zemite, Gatis Gaigals, Analysis of Advanced Inverter Topology for Renewable Energy Generation and Energy Storage Integration into AC Grid, Proceeding of 16th International Scientific Conference Engineering for Rural Development, ISSN: 1691-5976, 2017.

[38] L. Hassaine, E. OLias, J. Quintero, V. Salas, Overview of power inverter topologies and control structures for grid connected photovoltaic systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews, ISSN: 1364-0321, 2014, Vol.30.

[39] Le Tien Phong, Ngo Duc Minh, Research on designing an energy management systemfor isolated PV source, Journal of Science and Technology, ISSN: 1859-2171, 2014, Vol. 127, No 13.

[40] M . Mahdi Mansouri1, M. Hosein Shafiei, Majid Nayeripour (), A New Maximum Peak Power Tracking Method Improvement in the Wind Energy Conversion Systems Using Optimal Control, Global Journal of Advanced Engineering Technologies, ISSN: 2277-6370, 2013, Vol. 2, Issue. 4.

[41] M. G. Villalva, E. Ruppert F., Input-controlled Buck Converter for Photovoltaic Applications: Modeling and Design, IET Power Eletronics, Machines and Drives Conference (PEMD), 2008. York, UK.

[42] M.G. Villalva, T.G. de Siqueira, E. Ruppert, Voltage regulation of photovoltaic arrays: small-signal analysis and control design, IET Power Electronic, 2010, Vol. 3, Iss. 6, pp. 869-880.

[43] Manish Kumar Yadav and Amrish Kumar Upadhayay, Power Flow Control of Permanent Magnet Synchronous Generator Based Wind Energy Conversion System with DC-DC Converter and Voltage Source Inverter, International Journal of Electronic and Electrical Engineering, ISSN 0974- 2174, 2014, Volume 7, Number 8, pp. 803-814.

[44] Marcelo Gradella Villalva, Ernesto Ruppert Filho, Buck Converter with Variable Input Voltage for Photovoltaic Apllications, Pro. 9th Brazilian Power Electronics Conference, 2007, COPEP, Bluemenau, Brazil. [45] Maria C. Mira, Arnold Knott, Ole C. Thomsen, Michael A. E. Andersen, Boost Converter with Combined Control Loop for a Stand-Alone Photovoltaic Battery Charge System, IEEE 14th Workshop on Control and Modeling for Power Electronics, 2013.

115

[46] Mehdi Bagheri, Venera Nurmanova, Oveis Abedinia, Mohammad Salay Naderi, Noradin Ghadimi and Mehdi Salay Naderi, Renewable Energy Sources and Battery Forecasting Effects in Smart Power System Performance, Energies, ISSN 1996-1073, 2019, Vol. 12

[47] Mehryar Parsi, Daily solar radiation forecasting using historical data and examining three methods, IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE), ISSN: 2278-1684, 2016, Volume 13, Issue 5.

[48] Mellit A., Drif M., Malek A., EPNN-based Prediction of Meteorological Data for Renewable Energy Systems, Revue des Energies Renouvelables, 2017, Vol. 13(1).

[49] Mohammad Monfared, Saeed Golestan, Control strategies for single-phase grid integration of small-scale renewable energy sources: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, ISSN: 1364-0321, No.16.

[50] Nabeel Ahmad, Hybrid power system With Smart Energy Management System, Proceedings of the 2nd International Conference on Engineering & Emerging Technologies (ICEET), 2015.

[51] Nadeem Javaid, Sakeena Javaid 1, Abdul Wadood, Imran Ahmed, Ahmad Almogren, Atif Alamri, Iftikhar Azim Niaz, A hybrid genetic wind driven heuristic optimization algorithm for demand side management in smart grid, Energy, ISSN: 0360-5442, 2017, 10, 3.

[52] Navin Sharmaa, Jeremy Gummesonb, David Irwinb, Ting Zhuc, Prashant Shenoy, Leveraging weather forecasts in renewable energy systems, Sustainable Computing: Informatics and Systems, ISSN 2210-5379, 2014, Vol. 4.

[53] Ningyun Zhang, Houjun Tang and Chen Yao, A Systematic Method for Designing a PR Controller and Active Damping of the LCL Filter for Single-Phase Grid-Connected PV Inverters, Energies, 2014, ISSN 1996- 1073, Vol. 7.

[54] O. Gergaud, G. Robin, H. Ben Ahmed, Energy Modeling of A Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems, European Power Electronic Conference, 2003.

[55] O. Gergaud, G. Robin, H. Ben Ahmed, M. Multon, Economic Formalusm for Optimizing the design and Energy Management of a Hybrid Wind/Photovoltaic System, International Conference on Renewable Energies and Power Quality, 2003, Vigo (Spain).

[56] Olivier Gergaud, Gaël Robin, Bernard Multon, Hamid Ben Ahmed, Energy Modeling of a Lead-Acid Battery within Hybrid Wind/Photovoltaic Systems, European Power Electronic Conference, ISBN: 90-75815-07-7, 2003.

116

[57] Panagiotis D. Diamantoulakis, A. Ghassemi, George K. Karagiannidis, Smart Hybrid Power System for Base Transceiver Stations with Real-Time Energy Management, Global Communications Conference, IEEE, 2013.

[58] Pawan D. Kale, D. S. Chaudhari, A Study of Efficient Maximum Power Point Tracking Controlling Methods for Photovoltaic System, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, ISSN: 2277-128X, 2013, Volume 3, Issue 3.

[59] Peter D. Lund, Juuso Lindgren, Jani Mikkola, Jyri Salpakari, Review of energy system ﬂexibility measures to enable high levels of variable renewable electricity, Renewable and Sustainable Energy Reviews, ISSN: 1364-0321, 2015, Vol. 45.

[60] Rajesh Kamble, Gauri Karve, Amarnath Chakradeo, Geetanjali Vaidya, Optimal sizing of Battery Energy Storage System in Microgrid by using Particle Swarm Optimization Technique, Journal of Integrated Science and Technology, ISSN: 2321-4635, 2018, Vol. 6.

[61] Remus Teodorescu, Marco Liserre, Pedro Rodriguez, Grid Converter for Photovoltaic and Wind Power System, John Wiley & Sons Publisher, ISBN: 978-0-470-05751-3, 2011.

[62] S. Prakash, N. P. Gopinath, J. Suganthi, Wind and Solar Energy Forecasting System Using Artificial Neural Nethworks, International Pure and Applied Mathematics, ISSN: 1314-3395, 2018, Volume 118, No. 5.

[63] S. Samanvorakij, P. Kumkratug, Modeling and Simulation PMSG based on Wind Energy Conversion System in MATLAB/SIMULINK, Conference on Advances in Electronics and Electrical Engineering (AEEE), ISBN: 978-981-07-5939-1, 2013.

[64] Safa Fezai, Jamel Belhadj, Optimal sizing of a Stand-alone photovoltaic system using statistical approach, International Journal of Renewable Energy Research, ISSN: 1309-0127, 2014, Vol. 4, No. 2.

[65] Sangyoung Park, Yanzhi Wang, Younghyun Kim, Naehyuck Chang and Massoud Pedram, Battery Management for Grid-Connected PV Systems with a Battery, Proceedings of the 2012 ACM/IEEE international symposium on Low power electronics and design, 2012

[66] Shamsul Aizam Zulkifli, Md Zarafi Ahmad, Comparison Study in Various Controllers in Single-Phase Inverters, Proceedings of IEEE Student Conference on Research and Development, 2010, Putrajaya, Malaysia.

[67] Shrikant S Mali, B. E. Kushare, MPPT Algorithms: Extracting Maximum Power from Wind Turbines, International Journal of Innovative Research in

117

Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, ISSN (Online) 2321 - 2004, ISSN (Print) 2321 - 5526, 2013, Vol. 1, Issue. 5.

[68] Soheil Derafshi Beigvand, Hamdi Abdi, Massimo La Scala, A general model for energy hub economic dispatch, Applied Energy, ISSN: 0306-2619, 2017, Vol. 190.

[69] Tao Zhou and Bruno François, Energy Management and Power Control of a Hybrid Active Wind Generator for Distributed Power Generation and Grid Integration, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2010

[70] Tatjana Kalitjuka, Control of Voltage Source Converters for Power System Applications, Master of Science in Electric Power Engineering, Norwegian University of Science and Technology, 2011.

[71] Teresa Orlowska - Kowalska, Frede Blaabjerg, Jose Rodriguez, Advanced and Intelligent Control in Power Electronics and Drives, Springer Publisher, ISSN 1860-9503, ISBN 978-3-319-03401-0, 2014

[72] Texas Instrument, LM35 Precision Centigrade Temperature Sensors datasheet (Rev. H), http://www.ti.com/product/LM35 [Truy cập ngày 19- 9-2019].

[73] Thanhtung Ha, Yongjun ZHANG, V.V. Thang, Jianang HUANG, Energy Hub Modeling to Minimize Residential Energy Costs Considering Solar Energy and BESS, Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2017, 5(3).

[74] V.V. Thang, Thanhtung Ha, Optimal Planning of Energy Hubs Considering Renewable Energy Sources and Battery Energy Storage System, International Journal of Sustainable Energy and Environmental Research, 2019, 8(1).

[75] Vernier (2013), http://www.vernier.cz/katalog/manualy/en/pyr-bta.pdf.

[Truy cập ngày 10-5-2019]

[76] Xin Liu, Hong-Kun Chen, Bing-Qing Huang, and Yu-Bo Tao, Optimal Sizing for Wind/PV/Battery System Using Fuzzy c-Means Clustering with Self- Adapted Cluster Number, International Journal of Rotating Machinery, ISSN: 1023-621X, 2017.

[77] Y M. Aghamohamadi, M. Samadi (C.A.) and M. Pirnahad, Modeling and Evaluating the Energy Hub Effects on a Price Responsive Load, Iranian Journal of Electrical and Electronic Engineering, online ISSN: 2383-3890, print ISSN: 1735-2827, 2019, Vol. 1.

[78] Yang, Yongheng, Blaabjerg, Frede, A New Power Calculation Method for Single-Phase Grid-Connected Systems, Proceedings of the 2013 IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), ISSN: 2163- 5145, print ISSN: 2163-5137, 2013.

118

[79] Yann Riffonneau, Seddik Bacha, Optimal Power Flow Management for Grid Connected PV Systems With Batteries, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2011, 2(3).

[80] Yongheng Yang, Frede Blaabjerg, Low Voltage Ride-Through Capability of a Single-Stage Single-Phase Photovoltaic System Connected to the Low- Voltage Grid, International Journal of Photoenergy, ISSN: 1687-529X, 2013.

[81] Yu Huang, Weiting Zhang, Kai Yang, Weizhen Hou and Yiran Huang, An Optimal Scheduling Method for Multi-Energy Hub Systems Using Game Theory, Energies, ISSN 1996-1073, 2019, Vol. 12.

[82] Yuan-Kang Wu, Chao-Rong Chen, and Hasimah Abdul Rahman, A Novel Hybrid Model for Short-Term Forcasting in PV Power Generation, International Journal of Photoenergy, 2014, ISSN: 1110-662X.

[83] Zafar Iqbal, Nadeem Javaid, Saleem Iqbal, Sheraz Aslam, Zahoor Ali Khan, Wadood Abdul, Ahmad Almogren, and Atif Alamri, A Domestic Microgrid with Optimized Home Energy Management System, Energy, ISSN: 0360- 5442, 2018, 11, 1002.

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG BẰNG BIỆN PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁC NGUỒN PHÂN TÁN

NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHƯƠNG TRÌNH

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG BẰNG BIỆN PHÁP

ĐIỀU KHIỂN CÁC NGUỒN PHÂN TÁN

Khối 1: Trung tâm dự báo thời tiết và phụ tải

Dự báo phụ tải

Khối 2: Trung tâm đo lường, điều độ và điều khiển toàn hệ thống

Khối 3: Mạch lực thực hiện điều tiết dòng công suất trong toàn hệ thống

PPVG

PPVGconv

~

PDC

PHTconv

PHT

PWGconv

PDCconv

PWG

~

Giờ L1?

Giờ H và M?

Thuật toán giờ L2

Giờ H2 và M3?

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trường hợp 1 trong cả chu kỳ 

Thuật toán giờ L1a

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L1

Thuật toán giờ L2

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L2

Giờ HM?

Giờ L1?

Thuật toán L1b

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trường hợp 1 trong cả chu kỳ 

Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong cả chu kỳ 

Cins(i) trong khoảng thời gian H và M

EPS ~

+

-

Hình 3.6. Sơ đồ mạch lực BBĐ AC/DC 1 pha

+

+

-

-

+

+

+ ~ -

- ~ +

-

-

Stop Hình 3.10. Thuật toán xác định cặp giá trị tương ứng giữa v(i) với i(i)

vpv(i+3) = vpv(i+2)+0.5V

Nguồn 2

Trung tâm đo lường và điều khiển

Nguồn 1

Mainboard 2

Mainboard 1

Có thể bạn quan tâm

Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện, Điện tử và Viễn thông: Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt