Luận án Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán

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. EgL1  EloadL1 Đ EGconv(i)  Eload(i) Đ Xác định mức năng lượng thiếu hụt Ede S Xác định mức năng lượng cần mua Erb ở bước tính thứ i: PGconv(i)>Pload(i) Đ S PGconv(i)=Pload(i) S Bán điện thừa về EPS Đ PGconv(i)Pload(i) C(i)Cr Cins(i)=Cr Đ S Cins(5)=Cr Erb(i), Eas(i) i  5 Đ Đ S i=i+1 i=1 i=1 EsL1(i)=EGconv(i) - Eload(i) EsL1(i)=0 Đ S i  5 Đ S i=i+1 EsL1=EsL1 - EsL1(i) S Xác định mức năng lượng thiếu hụt Ede Xác định mức năng lượng cần mua Erb ở bước tính thứ i PGconv(i)Pload(i) Đ S i=1 Cins(5)=Cr Erb(i) i  5 Đ S i=i+1 Xác định Cins(i) Xác định Cins(i) và dung lượng thừa bán cho EPS Xác định dung lượng thừa tức thời EsL1 S Thuật toán giờ L1a Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L1 35 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. 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. S Đ i=26 i=i+1 Cins(i)=C(i) PGconv(i)Pload(i) i<=27 Đ S C(i) ≥ Cr Cins(i)=Cr Đ S Cins(i)=C(i) Đ Cins(i)=Cmin Đ S C(i) ≥ Cmin Bán điện thừa về EPS Mua điện từ EPS Erb(i), Eas(i) ES có thể nạp đến C(i) ES có thể phóng đến C(i) Thuật toán giờ L2 Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giờ L2 36 Hình 2.12. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 2 Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trường hợp 1 trong cả chu kỳ  Start Đ S Đ i=6 i=i+1 Cins(i)=C(i) PG(i)Pload(i) i<=25 Đ S C(i) ≥ Cr Cins(i)=Cr Đ S Bán điện thừa về EPS ES có thể nạp đến C(i) ES phóng đến Giờ L1? S Dung lượng thừa tức thời S Đ PG(i)>Pload(i) Es(i)=0 i>5 i=i+1 EsL1=EsL1+Es(i) EsL1 S Đ i=1, EsL1=0 Năng lượng thiếu hụt giờ HM Stop Thuật toán L1b Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giai đoạn L1 Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong giai đoạn H, M, L2 EdeL1=EloadL1 - EGconvL1 Đ Giờ HM? S Thuật toán giờ L2 37 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. Erb(i), Eas(i), Cins(i) trong giai đoạn L1 EsL1EdeL1 Đ S S S Đ i=i+1 PGconv(i)=Pload(i) PGconv(i)>Pload(i) i>5 Đ i=1 S Đ S S Đ i=i+1 PGconv(i)=Pload(i) PGconv(i)>Pload(i) i>5 Đ i=1 S Đ Đoạn L1b C(i)Cr Bán về EPS Cins(i)=Cr Cins(i)=Cins(i-1) Đ S C(i)Cr Đ S Cins(i)=Cmin Cins(i)=C(i) Mua từ EPS Mua từ EPS Mua từ EPS 38 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). 5 27 rb 1 rb rb i 1 i 26 11 20 25 14 22 2 rb rb rb 3 rb rb i 6 i 15 i 24 i 12 i 20 Z E (i) E (i) E (i) E (i) E (i) E (i) E (i) = = = = = = =   =  + +        + + + + +               (2.38) 27 as as i 1 Z E (i) = =  (2.39) rb asZ Z Z= − (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. 39 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. Xuất kết quả Eas(i), Erb(i), Cins(i) trong cả chu kỳ  Start S Đ i=1 i=i+1 Cins(i)=C(i) PG(i)Pload(i) i<=27 Đ S C(i) ≥ Cr Cins(i)=Cr Đ S Bán điện thừa về EPS ES có thể nạp đến C(i) ES có thể phóng đến Stop C(i) < Cmin S Mua điện từ EPS Cins(i)=C(i) Cins(i)=Cmin Đ 40 Hình 2.15. Thuật toán xác định dung lượng ES tối ưu Cins(i) trong khoảng thời gian H và M Start S Đ i=6 i=i+1 Cins(i)=C(i) PGconv(i)Pload(i) i<=25 Đ S C(i) ≥ Cr Cins(i)=Cr Đ S ES có thể nạp đến C(i) ES phóng đến Stop Nhập bước nhảy C của dung lượng ES và Cr khởi đầu Giờ H và M của trường hợp 2 (EgHM < EloadHM) Cins(25) - Cmin <  Đ S Cr = Cr +C Cropt = Cr +(510)%Cr Giá trị của Cr Xuất kết quả Cropt Cins(5) = Cr 41 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 42 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 (kWh) Eload (kWh) EGconvHM (kWh) EloadHM (kWh) EGconvL1 (kWh) EloadL1 (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. 43 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 (kWh) Eload (kWh) EGconvHM (kWh) EloadHM (kWh) EGconvL1 (kWh) EloadL1 (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. 44 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. 45 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. 46 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 47 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 48 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 49 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 50 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 51 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. 52 Bảng 2.4. Kết quả đánh giá hiệu quả của chương trình DSM Erb (kWh) Eas (kWh) Zrb (x103 VNĐ) Zas (x103 VNĐ) Z (x103 VNĐ) Z (x103 VNĐ) Kịch bản 1 Có DSM 402.1 314.1 403.8 507 -103.2 163.3 Không DSM 55 0 60.1 0 60.1 Kịch bản 2 Có DSM 350.8 50.8 352.2 82 270.2 256 Không DSM 269 0 526.6 0 526.6 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. 53 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. 54 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 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]. Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn ~ EPS DCbus ACbus PVG WG ~ ES DC DC r DC DC Bộ điều khiển phía PVG CSpv Bộ điều khiển phía WG CSw DC DC vacdc iacdc AC DC ig vg Bộ điều khiển phía lưới CSg Trung tâm dự báo Trung tâm đo lường G Tamb vw vpv ipv vacdc iacdc VDCbus ies vg ig  ipv ies VDCbus ipvconv iwconv vpvconv ipvconv vwconv iWconv vpv r vWG iWG G T vpv ipv ig vg Pgref DC AC 55 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. 56 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, đ