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

ững 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 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. -5- • 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 trong bộ theo dõi điểm công suất cực đại MPPT với một kỹ thuật điều khiển như kỹ thuật điều khiển điện áp trung bình AVC, kỹ thuật điều khiển trượt SMC, kỹ thuật điều khiển mờ FL, kỹ thuật điều khiển dùng mạng nơ ron ANN. 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, điện dẫn gia tăng INC, nhiệt độ Temp, tối ưu độ dốc OG, dò tìm cực trị ESC, .... 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 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; 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 BBĐ chỉnh lưu tích cực hoặc BBĐ DC/DC đóng vai trò điều chỉnh dung lượng tiêu thụ tương ứng với lượng công suất lớn nhất tại mỗi thời điểm. 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 sử dụng phổ biến với WG như leo đồi HCS, tỷ số tốc độ đầu cánh TSR, phản hồi tín hiệu công suất PSF. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Có thể nhận thấy phương pháp này có thể 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. -6- 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. 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 xuất 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. 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. 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 hệ thống điện cũng như ảnh hưởng của giá điện tới dung lượng của ES. 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 -7- Chương 2 MÔ TẢ TOÁN HỌC HỆ NGUỒN VÀ BÀI TOÁN DSM 2.1. Nguồn pin mặt trời 2.2. Nguồn điện gió 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 2.3.2. Một số ràng buộc và giới hạn • Các đường cong dự báo được được phân bố lại về dạng đồ thị hình chữ nhật. • Bước tính thứ i của các biến được phân chia tương ứng với các mốc thời gian. • Tất cả các đại lượng công suất trong toàn hệ thống đều được tính quy đổi về DCbus. Tổng công suất của hệ nguồn dự báo thu được ở DCbus ở bước tính thứ i xác định bởi (2.29): Gconv PVGconv WGconvP (i) P (i) P (i)= + (2.29) 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):     GconvH1 GconvH 2 14 23 GconvH Gconv i Gconv i i 12 i 21 E E E P (i) P (i) = = =  +   (2.30)       GconvM3GconvM1 GconvM 2 11 20 25 GconvM Gconv i Gconv i Gconv i i 6 i 15 i 24 EE E E P (i) P (i) P (i) = = = =  +  +    (2.31)     GconvL1 GconvL 2 5 27 GconvL Gconv i Gconv i i 1 i 26 E E E P (i) P (i) = = =  +   (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):     loadH1 GH 2 14 23 loadH load i load i i 12 i 21 E E E P (i) P (i) = = =  +   (2.33)       loadM3loadM1 loadM 2 11 20 25 loadM load i load i load i i 6 i 15 i 24 EE E E P (i) P (i) P (i) = = = =  +  +    (2.34) -8-     loadL1 loadL 2 5 27 loadL load i load i i 1 i 26 E E E P (i) P (i) = = =  +   (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): Gconv GconvH GconvM GconvLE E E E= + + (2.36) load loadH loadM loadLE E E E= + + (2.37) 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 Hình 2.8. Đề xuất thuật toán DSM cho hệ thống khai thác hệ nguồn Các thuật toán dưới đây sẽ không nhắc lại các khối dữ liệu đầu vào do đều được nối tiếp thuật toán trên Hình 2.8 (ngay sau nhánh rẽ) hoặc nối tiếp của nhau. -9- Hình 2.9. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 1 -10- 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. -11- 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 7. -12- Hình 2.12. Đề xuất thuật toán vận hành toàn hệ thống cho kịch bản DSM 2 -13- Hình 2.13. Chương trình giai đoạn L1 của kịch bản DSM 2 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 Dung lượng tối ưu của ES được đề xuất xác định dựa trên hàm chi phí mua điện Zrb, lợi nhuận thu được từ việc bán điện Zas và hàm kinh tế Z. -14- 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 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. -15- Hình 2.17. Công suất thu được từ hệ nguồn và CS yêu cầu của phụ tải kịch bản DSM 1 2.4.1.2. Kịch bản DSM 2 Hình 2.19. Công suất thu được từ hệ nguồn và CS yêu cầu của phụ tải kịch bản 2 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 BBĐ DC/DCES là 2=0.95; hiệu suất BBĐ DC/AC là =0.95. 2.4.2. Xác định dung lượng tối ưu của ES Chọn giá trị khởi đầu của dung lượng định mức Cr=30 kWh, bước nhảy của dung lượng C= 5 kWh. Kết quả mô phỏng 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. 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. -16- 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 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 20.a 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 20.b, 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 điện năng Erb cần mua từ EPS và 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 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 không mua điện từ EPS trong khoảng thời gian H và M theo đúng yêu cầu 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 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 -17- 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 5. 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 biểu diễn trên Hình 2.23. Hình 2.23a 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 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 -18- 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 chi phí Zrb mua điện từ EPS, lợi nhuận Zas thu được từ việc bán điện cho EPS khi áp dụng DSM và khi không sử dụng DSM 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 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 7. Hiệu quả DSM được đánh giá thông qua chênh lệch giữa chi phí mua điện và lợi nhuận thu được từ việc bán điện. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả tương ứng với hai kịch bản DSM 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 rất hiệu quả trong việc mua điện giờ giá thấp và bán điện giờ giá cao. • 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%). 2.5. Kết luận chương 2 • 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 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. • 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. -19- Các kết quả này có thể được sử dụng để lên kế hoạch vận hành cho mỗi phần tử trong toàn hệ thống thông qua công tác thiết kế các bộ điều khiển cho các BBĐ và cung cấp giá trị đặt cho các bộ điều khiển đó. 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 Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn 3.2. Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các BBĐ điện tử công suất 3.3. Xây dựng bộ điều khiển nguồn pin mặt trời Hình 3.15. Cấu trúc mạch vòng ĐK BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-AVC Bộ điều khiển PID có dạng: I cv P D K G K K s s = + + -20- trong đó: dc pv eq dc P dc eq S L C R R K 2V R T + = , dcI dc eq S R K 2V R T = , dc pv D dc S L C K 2V T = 3.4. Xây dựng BĐK nguồn điện gió: được điều khiển theo phương pháp HCS. 3.5. Xây dựng bộ điều khiển ghép nối lưới theo yêu cầu DSM 3.5.1. Cấu trúc điều khiển: Cấu trúc điều khiển áp dụng cho BBĐ DC/AC 1 pha được mô tả trên Hình 3.20. Hình 3.20. Cấu trúc điều khiển BBĐ DC/AC 1 pha 3.5.2. Bộ điều khiển dòng điện: iici pi 2 2 0 K s G (s) K s = + + (3.21) 2 2 pi bwK R (L ) 2R ,= +  + 2 2 2 2 2bw 0 ii p bw p bw bw ( ) K (R K ) 2(L ) 2K L  −  = + +  − +    3.5.3. Bộ điều khiển công suất Cấu trúc điều khiển mạch vòng điều khiển công suất cho BBĐ DC/AC được mô tả trên Hình 3.23. Hình 3.23. Mô hình cấu trúc mạch vòng công suất của BBĐ DC/AC ip cp pp K G (s) K s = + (3.39) trong đó: 2 2 tdc dc 0 L pi pp 2 pi g i 0 R C (1 2T )(K R) K K U (K L)  + + = + 2 2 0 L pi ip 2 pi g i 0 2 (1 2T )(K R) K K U (K L)  + + = + -21- 3.6. Kết quả mô phỏng Hình 3.34. Đường đặc tính Pmpp và Ppv Hình 3.35. Đường đặc tính CS phát ra từ WG Hình 3.36 và 3.37. Đường đặc tính CS thu được trên DCbus của nhánh PVG và WG Hình 3.38. Đường đặc tính CS của ES Hình 3.39. Đặc tính Pgref, Pg của BBĐ DC/AC 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 -22- Một số nhận xét về kết quả mô phỏng: - BĐK IB-AVC đã giúp khai thác toàn bộ công suất tại MPP của PVG. Công suất phát ra từ PVG biến thiên ngay lập tức theo sự biến thiên đầu vào. - BĐK HCS đã giúp khai thác công suất tại MPP của WG. Kết quả mô phỏng cho thấy đường đặc tính công suất thu được từ WG cũng luôn biến thiên cùng dạng với kịch bản của tốc độ gió, kể cả khi mất hoàn toàn tốc độ gió. - BĐK 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. 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. 3.7. Kết luận chương 3 • 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; bộ điều khiển HCS áp dụng cho đối tượng WG; bộ điều khiển ghép nối lưới vận hành theo 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 Hình 4.1. Cấu trúc mô hình thiết bị thực 4.2. Phương pháp vận hành mô hình thiết bị thực 4.3. Các thiết bị chính -23- 4.4. Kết quả thực nghiệm • Để kiểm chứng khả năng khai thác tối đa công suất PVG, ba lần lấy mẫu được thực hiện trong điều kiện thực tại tỉnh Thái Nguyên vào 20-6-2018. Hình 4.13. Kết quả lấy mẫu lần thứ nhất kiểm nghiệm khả năng khai thác MPP Hình 4.14. Kết quả lấy mẫu lần thứ hai kiểm nghiệm khả năng khai thác MPP Hình 4.15. Kết quả lấy mẫu lần thứ ba kiểm nghiệm khả năng khai thác MPP 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. BĐK 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, BĐK điện áp và các lựa chọn phần cứng. • Thực nghiệm điều tiết lượng công suất theo yêu cầu: Kết quả lấy mẫu ngày 20-6-2018 tại Thái Nguyên. Các kết quả lần thứ nhất và thứ hai cho thấy tương ứng với sự thay đổi của (G, T), công suất phát ra từ PVG đã luôn bám đuổi chính xác MPP. Trong cả hai lần lấy mẫu này, BĐK cho BBĐ DC/DCs2 đã thực hiện