CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1. Tính cấp thiết của đề tài Trong những năm gần đây, với các chính sách khuyến khích năng lượng tái tạo (NLTT) của Chính phủ, nguồn năng lượng tái tạo có sự phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam với những con số ấn tượng. Theo số liệu của Tập đoàn Điện lực Việt Nam, tính đến hết năm 2022, tổng công suất đặt các nguồn NLTT đạt 20.670 MW, chiếm 27% tổng công suất đặt toàn hệ thống (76.620 MW); sản lượng điện từ nguồn năng lượng tái tạo đã đạt 31,508 tỷ kWh, chiếm 12,27% tổng sản lượng điện sản xuất toàn hệ thống. Cụ thể về điện gió, Việt Nam có 70 dự án điện gió (ĐG) (công suất 3.987 MW) đã vận hành thương mại, sản lượng điện sản xuất năm 2022 đạt 3,34 tỷ kWh, chiếm 1,3% tổng sản lượng điện sản xuất toàn hệ thống.
Với điện mặt trời (ĐMT), riêng sản lượng điện từ các nguồn ĐMT trong năm 2022 chiếm khoảng 10,8% tổng sản lượng điện sản xuất toàn hệ thống. Tổng công suất lắp đặt điện sinh khối và rác là 321 MW đến tháng 10/2022. Đặc biệt, các dự án ĐMT, điện gió chủ yếu tập trung ở miền Nam và Nam Trung bộ - khu vực có phụ tải chiếm khoảng 50% cả nước. Vì vậy, phát triển NLTT sẽ góp phần giảm thiếu hụt điện tại miền Nam, tăng cường an ninh cung ứng điện và giảm căng thẳng trong vận hành hệ thống điện.
Tuy nhiên, bên cạnh những mặt tích cực, NLTT cũng gây không ít khó khăn trong việc điều hành hệ thống điện. Có thể thấy, với đặc điểm thay đổi năng lực phát điện (công suất) nhanh, không kiểm soát, điều khiển được, điện mặt trời và điện gió sẽ gây ra dao động đáng kể tới hệ thống điện mỗi khi bức xạ mặt trời, gió biến thiên, hoặc ngừng. Nếu các nguồn điện khác không được đầu tư thêm để thay thế tại các thời điểm đó, hoặc các nguồn điện hiện có không được điều chỉnh tăng (hay giảm) công suất kịp thời để bù - trừ trong khi có ĐG và ĐMT tham gia, hệ thống điện sẽ mất cân bằng nguồn cấp và phụ tải tiêu thụ. Khi đó điện áp và tần số hệ thống điện sẽ trượt ra ngoài chỉ số định mức cho phép và các hệ thống bảo vệ kỹ thuật sẽ tác động, hậu quả nặng nề là có thể rã lưới, mất điện trên diện rộng.
Cùng với đó, chính sách ủng hộ và khuyến khích phát triển các nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời, điện gió khiến nhiều nguồn năng lượng tái tạo nhỏ lẻ 2 xuất hiện và kết nối vào hệ thống lưới điện phân phối. Những điều này ảnh hưởng trực tiếp đến trạng thái của lưới điện phân phối dẫn đến sự mất ổn định lớn, khó kiểm soát và vận hành cho hệ thống điện phân phối. Mà trạng thái của lưới điện được đặc trưng bởi cường độ điện áp và góc pha tại mỗi nút [1]. Hệ thống lưới điện phân phối hiện nay chưa được quan tâm đúng mức so với hệ thống điện truyền tải và có mật độ khá lớn.
Số lượng nút là nhiều và cần một lượng tài chính rất cao nếu muốn lắp đặt đầy đủ các máy móc để đo thông số tại các nút phụ tải, chưa kể đến, do sự phức tạp và các đặc điểm đặc biệt như mạng hình tia, tải không cân bằng, thiết bị đo hỏng và tỷ lệ X/R thấp, các kỹ thuật áp dụng cho lưới truyền tải không thể được sử dụng trực tiếp trên lưới phân phối [2]. Với mục đích nâng cao độ ổn định và độ tin cậy trong vận hành lưới điện phân phối, bài toán Ước tính trạng thái lưới điện phân phối được ra đời như một giải pháp đáng chú ý cho ngành điện ngày nay. Tuy nhiên bài toán ước tính trạng thái hệ thống điện phụ thuộc nhiều vào khả năng quan sát của hệ thống. Khả năng quan sát là khả năng giải bài toán ước tính trạng thái để đưa ra kết quả chính xác về trạng thái (điện áp, góc pha) [3] và phụ thuộc rất lớn vào số lượng và chất lượng của thiết bị đo đếm trên hệ thống điện.
Đối với hệ thống lưới điện phân phối hiện nay có số lượng thiết bị đo điếm rất ít nên hệ thống không có khả năng quan sát được vì vậy phương pháp WLS sẽ không thể áp dụng được đối với một lưới phân phối rộng lớn [4]. Đã có nhiều thuật toán được nghiên cứu về ước tính trạng thái lưới điện đã được thực hiện cho đến nay như: thuật toán Gaussian Mixture Model (GMM) [5], phương pháp Data-Riven [6] hay các phương pháp trí tuệ nhân tạo như: Tăng cường ước tính trạng thái hệ thống phân phối sử dụng Pruned Physics-Aware Neural Networks [7] được áp dụng. Để giải quyết các vấn đề trên, lưới điện cần được giám sát liên tục để duy trì hoạt động bình thường và đảm bảo an ninh. Cần có các biến trạng thái mô tả hoàn toàn được các tình trạng của lưới và bộ đánh giá cần được sử dụng để đánh giá các biến trạng thái để cung cấp cho Trung tâm Điều độ phương tiện để điều khiển và vận hành một cách tối ưu hệ thống điện.
Do đó đề tài được thực hiện để góp phần vào 3 việc thiết lập đánh giá trạng thái hệ thống điện phục vụ cho các điều độ viên trong việc vận hành an toàn, ổn định và kinh tế. Vấn đề sẽ được nghiên cứu Lưới điện được xây dựng và thiết kế để đáp ứng các biến động và nhu cầu tăng trưởng phụ tải dự kiến có thể trở nên phức tạp và khó kiểm soát hơn do sự bùng nổ nguồn NLTT trong thời gian gần đây. Trạng thái vận hành của hệ thống điện được đặc trưng bằng các thông số trạng thái như: biên độ điện áp, góc pha điện áp, công suất tác dụng nút, công suất phản kháng nút, dòng công suất tác dụng trên đường dây, dòng công suất phản kháng trên đường dây, dòng điện trên đường dây, cấu trúc của hệ thống. Những thông số này không độc lập với nhau mà liên quan với nhau trong qua hệ phương trình trạng thái.
Khi biết được một số thông trạng thái nhất định ta sẽ xác định được các thông số còn lại. Trạng thái lưới điện được xác định thông qua các thiết bị điện tử thông minh (IEDs). Đặc biệt, các thiết bị đo lường thường được đặt giới hạn ở trạm biến áp hoặc được lắp đặt ở số lượng ít ở các nút trong lưới điện phân phối. Đó là thực tế hiện nay trong lưới điện phân phối Việt Nam, và vấn đề kinh tế chính là rào cản lớn nên không thể lắp đặt các thiết bị đo lường trong tất cả vị trí đo vì số lượng điểm đo tăng theo cấp số nhân từ trạm biến áp đến khách hàng tiêu thụ điện.
Xét đến yếu tố kỹ thuật, việc lắp đặt số lượng rất lớn thiết bị bộc lộ rất nhiều hạn chế. Không thể đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được đo cùng lúc do giới hạn băng thông, đường truyền và các vấn đề đồng bộ hóa dữ liệu thông qua các kênh truyền tin. Hơn nữa, độ trễ khác nhau giữa các thiết bị thông minh, như đồng bộ hóa các phép đo của số lượng lớn của thiết bị là quá đắt đỏ. Trung tâm điều khiển phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, điều này cũng phát sinh chi phí để nâng cấp hạ tầng viễn thông.
Hơn nữa hiện tượng mất dữ liệu vẫn xảy ra do tắt nguồn thiết bị đột xuất, lỗi giao tiếp giữa các thiết bị, lỗi đo lường. Do đó, nghiên cứu đánh giá trạng thái hệ thống điện đã được nghiên cứu phát triển. Mục tiêu của bài toán đánh giá trạng thái hệ thống điện dựa trên cơ sở dữ liệu các thông số về cấu trúc và các thông số trạng thái đo được để ước lượng các thông số trạng thái cơ bản của hệ thống bao gồm: môđun của điện áp Ui, góc pha điện áp θi 4 tại tất cả các nút [8]. Khi có tất cả các thông số cơ bản này ta có thể tính toán được các thông số còn lại, đánh giá sự chuẩn xác của dữ liệu đo, của cấu trúc và đánh giá được trạng thái của hệ thống là an toàn hay không.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Thuật toán phổ biến sử dụng trong bài toán đánh giá trạng thái là bình phương cực tiểu có trọng số (WLS), kết hợp với các tính toán trào lưu công suất để xác định các phần tử không nhìn thấy và loại bỏ các sai số. Phương pháp này được sử dụng dựa trên các giả thiết sai số phép đo trên hệ thống độc lập nhau và tuân theo hàm phân phối chuẩn. Phương pháp bình phương cực tiểu có trọng số có đặc điểm là sử dụng quy luật chiếu dữ liệu xấu dựa trên phần dư có trọng số (weighted residuals) hoặc phần dư được chuẩn hóa (normailized residuals). Theo dòng chảy của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo ngày càng được phổ biến và ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, mặc dù được John McCarthy – nhà khoa học máy tính người Mỹ đề cập lần đầu tiên vào những năm 1950 nhưng đến ngày nay thuật ngữ trí tuệ nhân tạo mới thực sự được biết đến rộng rãi và được các “ông lớn” của làng công nghệ chạy đua phát triển [9].
AI là công nghệ sử dụng đến kỹ thuật số có khả năng thực hiện những nhiệm vụ mà bình thường phải cần tới trí thông minh của con người, được xem là phổ biến nhất. Đặc trưng của công nghệ AI là năng lực “tự học” của máy tính, do đó có thể tự phán đoán, phân tích trước các dữ liệu mới mà không cần sự hỗ trợ của con người, đồng thời có khả năng xử lý dữ liệu với số lượng rất lớn và tốc độ cao. Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự thích nghi, tự học và tự phát triển, tự đưa ra các lập luận để giải quyết vấn đề, có thể giao tiếp như người…tất cả là do AI được cài một cơ sở dữ liệu lớn, được lập trình trên cơ sở dữ liệu đó và tái lập trình trên cơ sở dữ liệu mới sinh ra. Trong lĩnh vực hệ thống điện, trí tuệ nhân tạo là một phương pháp có rất nhiều ưu điểm và được sử dụng rộng rãi để giải quyết các bài toán về dự đoán, ước tính, tìm kiếm,.
Nhưng lại có một khuyết điểm là tập dữ liệu huấn luyện là rất lớn. Đối với bài toán đánh giá trạng thái lưới điện sử dụng AI phải cần thu thập rất nhiều dữ liệu từ quá khứ thông qua các thiết bị đo thực tế trên lưới điện (bao gồm giá trị đo điện áp, công suất tại các nút 5 và nhánh, .) trong quá trình vận hành lưới điện.
