CHƯƠNG I - TỔNG QUAN 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài 1. Ngoài nước Vai trò quan trọng của đồ thị đại diện (Representative Load Curve - RLC) và phân nhóm đồ thị, phân nhóm chế độ dùng điện trong ngành điện được các nghiên cứu của nước ngoài tập trung vào các lĩnh vực sau: - Đánh giá hiệu quả điều chỉnh chế độ dùng điện của một biểu giá điện: Với hàng loạt các quốc gia thì biểu giá điện là một công cụ quan trọng để điều chỉnh sự tiêu thụ điện. Phản ứng lên biểu giá điện được thể hiện rõ nhất qua đồ thị phụ tải.
Khảo sát và phân loại đồ thị phụ tải [1] cho phép rút ra kết luận cần thiết về hiệu quả của biểu giá điện và từ đây có được các sự hiệu chỉnh cần thiết. - Cơ sở để cải tiến biểu giá điện: Với các nước trên thế giới, các dạng phụ tải khác nhau với các đồ thị khác nhau sẽ được định giá điện khác nhau nhằm mang lại hiệu qủa cao nhất cho xã hội trong việc sản xuất và sử dụng năng lượng điện. Hoặc dựa trên phản ứng lên giá điện thể hiện qua đồ thị điển hình [3][4], công ty điện có thể cải tiến biểu giá điện. Nếu có sự phân loại rõ rệt giữa đồ thị các mùa trong năm, hay giữa ngày thường và ngày nghỉ, sẽ đề xuất các biểu giá điện theo mùa, theo ngày thường, ngày nghỉ.
Ví dụ điển hình là EDF (điện lực Pháp). Dựa trên đồ thị điển hình (đại diện) của hệ thống, ví dụ như sau khi áp dụng biểu giá vàng (yellow tariff) một thời gian, quan sát và phân tích đồ thị họ nhận thấy dạng đồ thị có đỉnh xảy ra nhều giờ trong ngày và trong một số ít ngày không dự báo trước được. Sau đó đề xuất biểu giá “da trời” có giờ cao điểm động 22 ngày trong năm - Công tác thiết kế lưới điện: khi thiết kế lưới điện, cung cấp điện, các RLC cung cấp cơ sở dữ liệu cho việc chọn trạm và các khí cụ điện. - Công tác vận hành lưới điện của các điện lực: trong bài toán đánh giá trạng thái lưới điện phân phối (DSE) nằm trong tổng thể bài toán hệ thống quản lý lưới phân phối DMS, việc sử dụng các RLC là cơ sở cho bài toán ước lượng và đánh giá tải (load estimation) [24].
- Tạo cơ sở dữ liệu cho việc quản lý và vận hành lưới điện: một ví dụ là với bài toán đánh giá trạng thái lưới phân phối, trong điều kiện hệ thống SCADA với số lượng thiết bị đo hữu hạn, khi đó cần sử dụng các số đo giả. Các số đo giả này thường được lấy từ các cơ sở dữ liệu của các điện lực về tải (đồ thị đại diện của nút, của khách hàng…) [7][32] - Tạo tiền đề cho việc lý sử dụng điện tiết kiệm và hiệu quả, phục vụ chương trình quản lý nhu cầu (Demand Side Management - DSM): với việc điều khiển hộ tiêu thụ nói chung của toàn hệ thống điện, việc xây dựng các RLC [22] giúp ngành điện thấy được sự tham gia cấu tạo nên tải của hệ thống, từ đó có thể có các biện pháp điều khiển tải, thực hiện sự tiết kiệm năng lượng nói chung cho toàn xã hội. Ví dụ điển hình là tại Đài Loan, 2 trong 2 năm liên tục, Điện lực Đài Loan đã lắp đặt các công tơ thông minh thiết lập các đồ thị điển hình của 9 nhóm khách hàng. Từ đó họ thiết lập giá theo công suất khác nhau cho các đối tượng trên nhằm giảm tối đa tải đỉnh theo sự tham gia cấu tạo tải đỉnh của từng nhóm - Đánh giá hành vi sử sụng điện của khách hàng (hay một đối tượng): Phân tích chế độ dùng điện: Một trong các bài toán quan trọng của chương trình tiết kiệm điện năng là phân tích các chế độ dùng điện (tiêu thụ điện) để tìm cách thúc đẩy tiêu thụ điện hợp lý.
Phân tích chế độ dùng điện sẽ chỉ ra các mặt mạnh, yếu, tìm ra các nguyên nhân khắc phục[26]. - Hướng tới thị trường điện: Trong một thị trường năng lượng điện cạnh tranh, điều rất mong muốn của các nhà cung cấp điện năng là biết được đặc điểm về hành vi tiêu thụ điện của các hộ tiêu thụ, để cung cấp các dịch vụ làm hài lòng họ với một chi phí thấp nhất. Các nhà cung cấp thường được cho phép thay đổi bảng giá nhưng dưới sự giám sát về sự điều chỉnh bởi những người có thẩm quyền trong ngành năng lượng. Vì mục đích đó, các nhà cung cấp tiến hành phân nhóm các hộ tiêu thụ vào những nhóm đại diện [19][20] [27][34]và sau đó sử dụng RLC của nhóm đó để nghiên cứu về đặc điểm về hành vi tiêu thụ điện của các hộ tiêu thụ và áp dụng bảng giá mới.
Ngoài ra, kỹ thuật phân nhóm cũng có thể được sử dụng cho các dự báo phụ tải. Xác định đặc điểm về hành vi tiêu thụ điện của các khách hàng dùng điện là chìa khoá cho việc thiết lập mới mức bảng giá đề nghị, dẫn đến cấu trúc bảng giá trở nên liên quan chặt chẽ hơn đến các giá trị thực của việc cung cấp điện trong những khoảng thời gian khác nhau. Trong viễn cảnh thị trường trên, bên cung cấp điện đã đạt được một mức độ mới về sự tự do trong việc thiết lập cấu trúc bảng giá và mức giá dưới sự gia tăng điều tiết mức lợi nhuận. Điều này đòi hỏi phải phân nhóm các hộ tiêu thụ điện vào những nhóm khách hàng khác nhau một cách hợp lý.
Các giả thiết trước đây thường chấp nhận sự phân bố phụ tải của một nhóm các thiết bị, xí nghiệp, hệ thống đều tuân theo quy luật phân bố chuẩn. Vì vậy, để xây dựng đồ thị phụ tải ngày điển hình của các hộ tiêu thụ này, người ta sẽ sử dụng phương pháp trung bình cộng độ lệch chuẩn. Tuy nhiên nếu không tuân theo luật phân bố nào, các công trình công bố đi tìm xem liệu tập đồ thị có thiên về một nhóm nào đó không. Nếu có thì từ đó sẽ xây đồ thị đồ thị đại diện.
Hiện nay rất nhiều phương pháp mới được ứng dụng: ‐ Kỹ thuật thống kê và phân nhóm (clustering and statistical techniques). ‐ Logic mờ (fuzzy logic) Kết quả việc phân nhóm sẽ tạo ra những mẫu đồ thị đại diện cho từng nhóm, đặc trưng cho hành vi sử dụng điện trong cùng một điều kiện. Mỗi RLC trên được xây dựng 3 dựa trên việc tập hợp những mẫu dữ liệu tải cơ bản trong quá khứ của một nhóm hộ tiêu thụ và sẽ đại diện cho nhóm đó. Một ví dụ là Điện lực Brazil cũng đã ứng dụng các thuật toán thuật toán phân nhóm tự động trong việc phân loại phụ tải và xác định các đồ thị đại diện với chương trình ANATIPO.
Chương trình ANATIPO Kế thừa ý tưởng về đồ thị đại diện cũng chính là đồ thị có phổ phân bố nhiều nhất, đề tài sẽ tiến hành tìm luật phân bố của đồ thị. Việc phân tích tiêu thụ điện, như trên đã đề cập cũng dựa trên ý tưởng tìm miền (tập hay nhóm) tiêu thụ điện - Phân tích phản ứng lên biểu giá điện: Tất cả các công ty điện sau khi có biểu giá điện mới ra đời đều tiến hành phân tích đáp ứng của khách hàng lên biểu giá điện mới. Để làm điều này, hầu hết các công trình công bố đều tập trung đi tìm kiếm mô hình toán thể hiện sự thay đổ giá điện lên sự thay đổ dùng điện. Các công trình đều dựa trên ý tưởng về hệ số đàn hồi.
Với các nước đã thực thi biểu giá theo thời gian (TOU) nhiều năm, thường các khách hàng đều có phản ứng tương đối hợp lý lên giá điện. Các công trình ở đây đều dựa trên mô hình do Aigner đề xuất [37,38,39] 1. Trong nước Liên quan tới đồ thị phụ tải, các công trình trong nước tập trung vào công tác dự báo. Ngay tại thành phố Hồ chí Minh có đề tài về dự báo đồ thị của nhóm tác giả Nguyễn Thúc Loan, Trần Hoàng Lĩnh, của Ths.
Nguyễn Ngọc Hồ. Những phác thảo đầu tiên về phân nhóm mờ cho xây đồ thị RLC đã được nhóm nghiên cứu của chủ trì đề tài trình bày tại hội nghị IPEC 2003 tại Singapore. Trên một số diễn đàn và website của trường Đại học Dân lập Kỹ thuật Công nghệ có bài báo về phân loại đồ thị phụ tải dựa trên thuật toán Pulsa của Nguyễn Văn Sơn trích từ luận văn cao học do chủ nhiệm đề tài hướng dẫn. Do điều kiện khách quan, chúng ta chưa có được các đồ thị điển hình của các nhóm khách hàng, của các điện lực.
Điều này được lý giải một phần vì hệ thống đo đếm và truyền thông tin của ta. Ngay cả trong những năm gần đây đã có lắp đặt các công ty 3 giá 4 và có truyền số liệu (30 phút) về điện lực thành phố thì cũng vẫn chưa có công trình nào nghiên cứu trọn vẹn và hệ thống về xây dựng đồ thị điển hình. Ngoài ra, biểu giá điện 3 giá đã được thực thi một thời gian, theo nguyên tắc nó phải được đánh giá về mặt hiệu quả điều khiển chế độ dùng điện (điều này là tiêu chí đầu tiên của việc thiết lập biểu giá điện của các điện lực thế giới). 5 CHƯƠNG II - NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 1.
Đo và thu thập số liệu và nghiên cứu xử lý thô 1. Mô tả nội dung ‐ Thu thập số liệu là công suất theo giờ từ các trạm của thành phố và của thành phố: o Năm 2010, 2011 và 2012 của các trạm 110/22 kV o Năm 2011 và 2012 của thành phố o Năm 2010 của 24 khách hàng dệt may ‐ Lọc số liệu theo các mục tiêu khảo sát ở các nội dung sau: như muốn dùng cho khảo sát ngày thứ hai, phải lọc toàn bộ số liệu ngày thứ hai của các trạm. Tương tự muốn dùng cho tháng, mùa, ngày thường, ngày nghỉ cũng phải tiến hành lọc số liệu tương ứng. Khi khảo sát phản ứng theo biểu giá điện, phải lọc các số liệu tương ứng cho mỗi lần thay đổi giá điện.
Phương pháp nghiên cứu Sau khi thu thập số liệu đã tiến hành xử lý thô do một số số liệu bị lỗi (hiện toàn số 0 cho một số giờ hay nguyên ngày). Sản phẩm nội dung cần đạt: tập số liệu đã xử lý 2. Nghiên cứu phân tích số liệu 2. Mô tả nội dung: Tìm kiếm luật phân bố ‐ Mục đích: nếu đồ thị phụ tải có tuân theo một luật phân bố nào đó thì từ đây có thể xác định được đồ thị đại diện.
