Luận Văn Thạc Sĩ Về Điều Khiển Độc Lập P và Q Của Máy Phát Điện Gió Không Đồng Bộ

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu điều khiển độc lập p và q của máy phát điện gió không đồng bộ nguồn kép ứng dụng trí thông minh nhân tạo.

• Tác giả: Lê Thanh Hải
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Đình Trực
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Điều Khiển Độc Lập P và Q Của Máy Phát Điện Gió Không Đồng Bộ Nguồn Kép Sử Dụng Trí Thông Minh Nhân Tạo
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH CÁC HÌNH
• DANH SÁCH CÁC BẢNG
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ
• 1.1. Tổng quan chung về năng lượng
• 1.2. Lịch sử phát triển năng lượng gió
• 1.3. Tình hình phát triển điện gió ở hiện tại và triển vọng trong tương lai
• 1.4. Những thuận lợi và khó khăn của việc sử dụng năng lượng gió
• 1.5. Tiềm năng điện gió của Việt Nam
• 1.6. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố
• 1.7. Các loại turbine gió
• 1.8. Các loại cấu hình turbine gió kết nối vào lưới điện
• 1.9. Máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG)
• 1.10. Máy phát điện không đồng bộ nguồn kép không chổi quét (BDFIG)
• 1.11. Máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (Permament Magnet SG)
• 1.12. Các thành phần chính của hệ thống turbine gió – DFIG
• 1.13. Định nghĩa về mô hình và mô phỏng
• 1.14. Ưu nhược điểm và mục đích xây dựng mô hình động
• 1.15. Mô hình động của máy điện không đồng bộ
• 1.16. Phương trình chuyển đổi hệ quy chiếu
• 1.17. Mối quan hệ giữa hệ thống ba pha và hệ thống hai pha
• 1.18. Mối quan hệ giữa hệ trục tọa độ tĩnh và hệ trục tọa độ quay
• 1.19. Mối quan hệ giữa hệ trục tọa độ tĩnh abc và hệ trục tọa độ quay dq
• 1.20. Phương trình toán máy điện không đồng bộ nguồn kép DFIG
• 1.21. Mô hình toán máy điện DFIG trong vector không gian
• 1.22. Mô hình toán máy điện DFIG trong hệ quy chiếu quay
• 2. ĐIỀU KHIỂN PI ỨNG DỤNG FUZZY LOGIC
• 2.1. Bộ hiệu chỉnh PID truyền thống
• 2.2. Bộ hiệu chỉnh PI với khâu hiệu chỉnh anti windup
• 2.3. Điều khiển mờ
• 2.4. Khái niệm cơ bản
• 2.5. Định nghĩa tập mờ
• 2.6. Cấu trúc một bộ điều khiển mờ
• 2.7. Nguyên lý điều khiển mờ
• 2.8. Bộ hiệu chỉnh PI ứng dụng Fuzzy logic
• 3. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN MÁY PHÁT ĐIỆN GIÓ DFIG TRONG MATLAB SIMULINK
• 3.1. Mô hình máy phát điện nguồn kép DFIG - 2,3 MW
• 3.2. Mô hình điều khiển converter
• 3.3. Mô hình điều khiển converter phía rotor máy phát
• 3.4. Mô hình điều khiển converter phía lưới
• 3.5. Mô hình điều khiển tốc độ rotor turbine
• 3.6. Mô hình bộ nghịch lưu áp cấp nguồn cho rotor máy phát
• 3.7. Mô hình tua bin gió
• 4. SO SÁNH KẾT QUẢ MÔ PHỎNG KHI SỬ DỤNG PI SO VỚI SỬ DỤNG PI KẾT HỢP FUZZY LOGIC
• 4.1. Mô hình dùng để chạy mô phỏng trong Matlab/Simulink
• 4.2. So sánh giữa bộ điều khiển PI truyền thống và PI-Fuzzy
• 4.3. Cấu trúc điều khiển với bộ điều khiển PI truyền thống và PI-Fuzzy
• 4.4. Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió cố định
• 4.5. Kết quả mô phỏng trong điều kiện tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên
• 4.6. Phân tích kết quả mô phỏng
• 4.7. Hướng phát triển của đề tài trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió

Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành năng lượng tái tạo. Việc áp dụng AI trong điều khiển máy phát điện giúp tối ưu hóa hiệu suất và tăng cường độ tin cậy của hệ thống. Nghiên cứu này không chỉ giải quyết các vấn đề kỹ thuật mà còn góp phần vào việc phát triển nguồn năng lượng xanh bền vững.

1.1. Khái niệm về điều khiển độc lập P và Q

Điều khiển độc lập P và Q đề cập đến khả năng điều chỉnh công suất tác dụng (P) và công suất phản kháng (Q) một cách riêng biệt. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của máy phát điện gió, đặc biệt trong các điều kiện biến đổi của môi trường.

1.2. Vai trò của AI trong điều khiển máy phát điện gió

AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự đoán các biến động của gió, từ đó điều chỉnh công suất P và Q một cách hiệu quả. Việc áp dụng các thuật toán học máy giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ phản hồi của hệ thống điều khiển.

II. Thách thức trong điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc điều khiển độc lập P và Q cũng gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như biến đổi khí hậu, sự không ổn định của nguồn gió và yêu cầu về độ tin cậy cao trong hệ thống điện là những vấn đề cần được giải quyết. Việc phát triển các giải pháp công nghệ mới là cần thiết để vượt qua những thách thức này.

2.1. Biến động của nguồn gió

Nguồn gió thường xuyên thay đổi, gây khó khăn trong việc duy trì công suất ổn định. Điều này đòi hỏi hệ thống điều khiển phải có khả năng thích ứng nhanh chóng với các biến động này.

2.2. Độ tin cậy của hệ thống điện

Độ tin cậy của hệ thống điện là yếu tố quan trọng trong việc cung cấp năng lượng. Các sự cố có thể xảy ra do sự không ổn định của nguồn gió, yêu cầu các giải pháp điều khiển hiệu quả để đảm bảo cung cấp điện liên tục.

III. Phương pháp điều khiển độc lập P và Q bằng AI

Các phương pháp điều khiển độc lập P và Q sử dụng AI đang được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ. Việc áp dụng các thuật toán như Fuzzy Logic và mạng nơ-ron giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất của máy phát điện gió. Những phương pháp này không chỉ giúp tăng cường độ chính xác mà còn giảm thiểu chi phí vận hành.

3.1. Ứng dụng Fuzzy Logic trong điều khiển

Fuzzy Logic cho phép hệ thống điều khiển xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc điều chỉnh P và Q. Phương pháp này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều nghiên cứu.

3.2. Mạng nơ ron trong điều khiển máy phát điện gió

Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử và dự đoán các biến động trong nguồn gió. Việc áp dụng mạng nơ-ron giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa công suất của máy phát điện gió.

IV. Ứng dụng thực tiễn của điều khiển độc lập P và Q

Việc áp dụng điều khiển độc lập P và Q trong thực tiễn đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các dự án điện gió đã triển khai cho thấy sự cải thiện rõ rệt về hiệu suất và độ tin cậy. Những ứng dụng này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn góp phần vào việc phát triển bền vững nguồn năng lượng tái tạo.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các dự án thực tế

Nhiều dự án điện gió đã áp dụng điều khiển độc lập P và Q với AI, cho thấy sự gia tăng hiệu suất và giảm thiểu chi phí vận hành. Các nghiên cứu này cung cấp cơ sở dữ liệu quý giá cho việc phát triển công nghệ trong tương lai.

4.2. Tác động đến môi trường và kinh tế

Việc tối ưu hóa công suất từ nguồn gió không chỉ giúp giảm thiểu tác động đến môi trường mà còn tạo ra lợi ích kinh tế cho các nhà đầu tư. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của năng lượng gió trong chiến lược phát triển bền vững.

V. Kết luận và tương lai của điều khiển độc lập P và Q

Điều khiển độc lập P và Q của máy phát điện gió sử dụng AI là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp tối ưu hơn cho ngành năng lượng tái tạo. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống điện gió.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ điều khiển độc lập P và Q sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của AI, mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành năng lượng tái tạo. Các nghiên cứu mới sẽ giúp cải thiện hiệu suất và giảm chi phí.

5.2. Tầm quan trọng của năng lượng gió trong tương lai

Năng lượng gió sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu năng lượng bền vững. Việc phát triển các công nghệ điều khiển hiệu quả sẽ giúp tối ưu hóa nguồn năng lượng này, góp phần vào sự phát triển bền vững của xã hội.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển kinh tế nhanh chóng của Việt Nam với tốc độ tăng trưởng GDP trung bình 7,2%/năm trong giai đoạn 2001-2010, nhu cầu sử dụng điện năng cũng tăng mạnh, đạt khoảng 14,5% mỗi năm. Sản lượng điện thương phẩm tăng từ 31,3 tỷ kWh năm 2001 lên 99,1 tỷ kWh năm 2010, gấp hơn 3 lần trong vòng một thập kỷ. Để đáp ứng nhu cầu này, Chính phủ đã đề ra mục tiêu phát triển điện năng trong Quy hoạch Phát triển Điện lực Quốc gia giai đoạn 2011-2020, với sản lượng điện dự kiến đạt khoảng 330-362 tỷ kWh vào năm 2020 và ưu tiên phát triển nguồn năng lượng tái tạo, trong đó năng lượng gió được xem là lĩnh vực trọng tâm.

Việt Nam sở hữu tiềm năng gió lớn, đặc biệt tại các vùng như Ninh Thuận, Bình Thuận và các đảo ngoài khơi, với vận tốc gió trung bình 6-7 m/s, đủ điều kiện xây dựng các trạm điện gió công suất 3-3,5 MW. Tuy nhiên, việc khai thác hiệu quả nguồn năng lượng này còn gặp nhiều thách thức như chi phí đầu tư cao, thiết bị chưa phù hợp với điều kiện khí hậu, và thiếu các tiêu chuẩn kỹ thuật phù hợp.

Luận văn tập trung nghiên cứu điều khiển độc lập công suất tác dụng (P) và công suất phản kháng (Q) của máy phát điện gió không đồng bộ nguồn kép (DFIG) bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông qua Fuzzy logic. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình điều khiển trên phần mềm Matlab Simulink, kết hợp Fuzzy logic vào bộ điều khiển PI truyền thống để nâng cao hiệu quả vận hành, ổn định công suất đầu ra trong điều kiện tốc độ gió thay đổi. Nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong năm 2014, với ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển nguồn điện xanh, đảm bảo an ninh năng lượng và bảo vệ môi trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: mô hình động của máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG) và phương pháp điều khiển PI kết hợp Fuzzy logic.

1. Mô hình động máy phát điện DFIG: DFIG là máy phát điện không đồng bộ rotor dây quấn, cho phép điều khiển tốc độ trong phạm vi rộng (90%-110% tốc độ đồng bộ) nhờ bộ biến đổi điện tử công suất (converter) phía rotor. Mô hình toán học được xây dựng trong hệ quy chiếu quay dq, bao gồm các phương trình điện áp, từ thông, mômen điện từ và vận tốc rotor. Mô hình này cho phép mô phỏng chính xác các trạng thái động của máy trong điều kiện vận hành thực tế.

2. Điều khiển PI và Fuzzy logic: Bộ điều khiển PI (Proportional-Integral) truyền thống được sử dụng để điều chỉnh công suất tác dụng và phản kháng, với khâu anti-windup nhằm hạn chế hiện tượng quá độ và vọt lố. Fuzzy logic được tích hợp để cải thiện khả năng điều khiển trong môi trường có nhiều biến đổi và không chắc chắn, như tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên. Logic mờ giúp điều chỉnh tham số PI một cách linh hoạt dựa trên các luật mờ và hàm thành viên, nâng cao hiệu quả điều khiển.

Các khái niệm chính bao gồm: công suất tác dụng (P), công suất phản kháng (Q), hệ số trượt (s), hệ quy chiếu dq, bộ biến đổi điện tử công suất (converter), và các tham số điều khiển Kp, Ki trong bộ PI.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink, xây dựng mô hình động của máy phát điện DFIG công suất 2,3 MW với các thông số thực tế. Cỡ mẫu là mô hình máy phát điện gió đơn lẻ, được chọn do tính phổ biến và khả năng ứng dụng rộng rãi trong ngành năng lượng gió.

Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng chi tiết các trạng thái vận hành của máy trong điều kiện tốc độ gió cố định và thay đổi ngẫu nhiên. Phân tích kết quả dựa trên so sánh các chỉ số công suất tác dụng, công suất phản kháng, dòng điện stator và tốc độ rotor giữa bộ điều khiển PI truyền thống và bộ điều khiển PI kết hợp Fuzzy logic.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2 đến tháng 8 năm 2014, bao gồm các bước: xây dựng mô hình động, phát triển bộ điều khiển, mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả điều khiển công suất tác dụng và phản kháng: Mô phỏng cho thấy bộ điều khiển PI kết hợp Fuzzy logic duy trì công suất tác dụng ổn định hơn trong điều kiện tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên, với sai số trung bình giảm khoảng 15% so với bộ điều khiển PI truyền thống. Công suất phản kháng cũng được điều chỉnh linh hoạt, giúp duy trì điện áp lưới ổn định.

2. Ổn định dòng điện stator và tốc độ rotor: Dòng điện stator trong mô hình PI-Fuzzy có biến động nhỏ hơn 10% so với mô hình PI truyền thống khi tốc độ gió thay đổi, giảm thiểu hiện tượng quá tải và tổn thất điện năng. Tốc độ rotor được điều khiển chính xác trong phạm vi 90%-110% tốc độ đồng bộ, đảm bảo vận hành an toàn và hiệu quả.

3. Phản ứng trong điều kiện gió cố định: Ở tốc độ gió cố định 12 m/s, cả hai bộ điều khiển đều duy trì công suất ổn định, tuy nhiên PI-Fuzzy cho kết quả mượt mà hơn, giảm thiểu dao động nhỏ trong công suất và dòng điện.

4. Khả năng thích ứng với biến đổi môi trường: Bộ điều khiển PI-Fuzzy thể hiện khả năng thích ứng tốt hơn với các biến đổi ngẫu nhiên của tốc độ gió, giúp hệ thống vận hành ổn định hơn, giảm thiểu các hiện tượng dao động và mất ổn định.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của sự cải thiện này là do Fuzzy logic cho phép điều chỉnh tham số điều khiển PI một cách linh hoạt dựa trên các luật mờ, giúp bộ điều khiển thích ứng nhanh với các biến đổi không tuyến tính và không chắc chắn trong hệ thống. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng bộ điều khiển PI truyền thống, kết quả này cho thấy sự ưu việt rõ rệt của việc kết hợp trí tuệ nhân tạo trong điều khiển máy phát điện gió.

Kết quả có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh công suất tác dụng và phản kháng theo thời gian, biểu đồ dòng điện stator và tốc độ rotor, giúp minh họa rõ ràng sự ổn định và hiệu quả của bộ điều khiển PI-Fuzzy. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất khai thác năng lượng gió, giảm thiểu tổn thất và tăng tuổi thọ thiết bị.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Ứng dụng rộng rãi bộ điều khiển PI-Fuzzy trong các trạm điện gió: Khuyến nghị các nhà đầu tư và kỹ sư vận hành áp dụng bộ điều khiển PI kết hợp Fuzzy logic để nâng cao hiệu quả vận hành, giảm thiểu dao động công suất và tăng độ bền thiết bị. Thời gian triển khai có thể bắt đầu ngay trong các dự án mới hoặc nâng cấp hệ thống hiện có.

2. Phát triển phần mềm mô phỏng và đào tạo kỹ thuật viên: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình hóa và điều khiển máy phát điện gió sử dụng Matlab Simulink và Fuzzy logic nhằm nâng cao năng lực kỹ thuật cho đội ngũ vận hành và bảo trì. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng.

3. Nghiên cứu mở rộng cho hệ thống điện gió quy mô lớn: Tiếp tục nghiên cứu áp dụng điều khiển PI-Fuzzy cho các hệ thống điện gió quy mô trang trại, kết hợp với các công nghệ lưới điện thông minh để tối ưu hóa quản lý công suất và ổn định lưới điện. Thời gian nghiên cứu dự kiến 1-2 năm.

4. Xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật và chính sách hỗ trợ: Đề xuất các cơ quan quản lý xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật cho hệ thống điều khiển máy phát điện gió ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đồng thời có chính sách hỗ trợ tài chính và kỹ thuật cho các dự án điện gió sử dụng công nghệ tiên tiến. Thời gian thực hiện trong 2-3 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình động máy phát điện gió DFIG và ứng dụng điều khiển thông minh, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển công nghệ mới.

2. Kỹ sư vận hành và bảo trì hệ thống điện gió: Tham khảo để hiểu rõ hơn về các phương pháp điều khiển hiện đại, nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu sự cố trong thực tế.

3. Nhà đầu tư và quản lý dự án năng lượng tái tạo: Cung cấp cơ sở khoa học và kỹ thuật để đánh giá hiệu quả công nghệ, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý và tối ưu hóa chi phí vận hành.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Giúp xây dựng các tiêu chuẩn kỹ thuật và chính sách hỗ trợ phát triển năng lượng gió bền vững, góp phần vào chiến lược phát triển điện xanh quốc gia.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao chọn máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (DFIG) trong nghiên cứu?
   DFIG là loại máy phát phổ biến nhất trong ngành công nghiệp điện gió do khả năng điều khiển tốc độ rộng và hiệu suất cao. Nó cho phép điều chỉnh công suất tác dụng và phản kháng linh hoạt, phù hợp với điều kiện gió biến đổi.

2. Fuzzy logic giúp cải thiện điều khiển như thế nào?
   Fuzzy logic cho phép điều chỉnh tham số điều khiển PI dựa trên các luật mờ, giúp bộ điều khiển thích ứng nhanh với các biến đổi không tuyến tính và không chắc chắn, giảm dao động và tăng độ ổn định hệ thống.

3. Phần mềm Matlab Simulink được sử dụng ra sao trong nghiên cứu?
   Matlab Simulink được dùng để xây dựng mô hình động của máy phát DFIG và bộ điều khiển, mô phỏng các kịch bản vận hành với tốc độ gió cố định và thay đổi, từ đó phân tích hiệu quả điều khiển.

4. Điều khiển PI truyền thống có nhược điểm gì?
   Bộ điều khiển PI truyền thống khó thích ứng với các biến đổi nhanh và không tuyến tính trong hệ thống, dễ gây dao động và vọt lố, làm giảm hiệu quả vận hành và tuổi thọ thiết bị.

5. Nghiên cứu này có thể áp dụng cho các hệ thống điện gió quy mô lớn không?
   Có, mô hình và phương pháp điều khiển có thể mở rộng cho các hệ thống quy mô trang trại, giúp tối ưu hóa quản lý công suất và ổn định lưới điện trong các điều kiện vận hành phức tạp.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình điều khiển độc lập công suất tác dụng và phản kháng của máy phát điện gió DFIG trên Matlab Simulink, kết hợp Fuzzy logic với bộ điều khiển PI truyền thống.
• Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển PI-Fuzzy nâng cao hiệu quả điều khiển, giảm dao động công suất và dòng điện, đặc biệt trong điều kiện tốc độ gió thay đổi ngẫu nhiên.
• Nghiên cứu góp phần phát triển công nghệ điều khiển thông minh cho hệ thống điện gió, hỗ trợ phát triển nguồn điện xanh bền vững tại Việt Nam.
• Đề xuất áp dụng rộng rãi bộ điều khiển PI-Fuzzy trong các dự án điện gió, đồng thời phát triển đào tạo và tiêu chuẩn kỹ thuật liên quan.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu cho hệ thống quy mô lớn và phối hợp với các cơ quan quản lý để hoàn thiện chính sách hỗ trợ phát triển năng lượng tái tạo.

Hành động ngay hôm nay: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư vận hành nên áp dụng mô hình và phương pháp điều khiển này để nâng cao hiệu quả khai thác năng lượng gió, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành năng lượng Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ quan tâm và gởi cho Quốc hội để tiến đến việc tài trợ. Vào năm 1951 khi chiến tranh Triều Tiên đã bắt đầu thì Quốc hội đã quyết định không tài trợ cho các mẫu thử nghiệm. Dự án sau này đã bị hủy bỏ, điều này về cơ bản đánh dấu sự kết thúc nghiên cứu năng lượng gió của Mỹ trong hơn hai mươi năm cho đến khi việc cung cấp nhiên liệu thực sự trở thành một vấn đề. Các nước khác tiếp tục nghiên cứu điện gió trong một thời gian dài.

Đan Mạch xây dựng turbine gió Gedser của họ vào năm 1957. Máy này sản xuất 200 KW với lượng gió 15 m/s. Nó được kết nối với hệ thống điện công Đan Mạch và sản xuất khoảng 400. Tháp này cao 26 m và rotor có đường kính 24 m.

Máy phát điện được đặt tại nhà ở trên đỉnh tháp. Chi phí lắp đặt hệ thống này là khoảng 250$/KW. Tua bin gió này chạy mãi cho đến năm 1968 thì ngừng. Tiến sĩ Ulrich Hutter của Đức xây dựng một máy 100 KW vào năm 1957.

Nó đạt công suất của nó chỉ với tốc độ gió 8 m/s, thấp hơn nhiều so với các máy nói trên. Máy này sử dụng một cách gọn nhẹ với đường kính cánh quạt 35 m được làm từ sợi thủy tinh với cột tháp là một ống rỗng đơn giản hỗ trợ bằng dây guy. Góc của cánh quạt sẽ thay đổi tùy vào tốc độ gió để giữ vận tốc các cánh quạt không đổi. Tiến sĩ Hutter đã thu được hơn 4000 giờ hoạt động công suất định mức đầy đủ trong 11 năm tiếp theo, đây là một con số đáng kể cho một máy thử nghiệm.

Điều này đã đóng góp quan trọng cho việc thiết kế các tua-bin gió lớn hơn được thực hiện. 8 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ Hình 1.2: Lịch sử phát triển năng lượng gió từ 1996 đến 2008 [15] 1. Tình hình phát triển điện gió ở hiện tại và triển vọng trong tương lai. Theo báo cáo của World Wind Energy Association đến thời điểm giữa 2013 thì trên toàn thế giới Công suất gió đạt gần 300 gigawatt.

Trong đó 14 GW công suất lắp đặt mới trong nửa năm 2013 sau khi lắp đặt 16,5 GW vào năm 2012, công suất điện gió toàn cầu đã đạt 296 GW, dự kiến cho cả năm là 318 GW. Sụt giảm đáng kể ở Mỹ làm dẫn đến giảm toàn cầu, một phần bù đắp bằng thị trường mới, Trung Quốc đã đạt tổng công suất 80 GW [15].3: Tổng công suất lắp đặt từ 2010 – 2013 [MW] [15] 9 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ Công suất gió trên toàn thế giới đạt 296255 MW vào cuối tháng 6 năm 2013, trong đó 13980 MW đã được lắp đặt thêm vào trong sáu tháng đầu tiên năm 2013. Sự gia tăng này thì thấp hơn so với nữa năm đầu của năm 2012 và 2011, tương ứng 16,5 GW lắp đặt thêm trong 2012 và 18,4 GW đã được thêm vào trong 2011. Tất cả các turbine gió được lắp đặt trên toàn thế giới vào giữa năm 2013 có thể tạo ra khoảng 3,5% nhu cầu điện của thế giới [15].

Công suất gió toàn cầu đã tăng 5% trong vòng sáu tháng (sau khi 7% trong cùng thời kỳ trong năm 2012 và 9% trong năm 2011) và 16,6% hàng năm (giữa năm 2013 so với giữa năm 2012). Trong khi đó, tốc độ tăng trưởng hàng năm trong năm 2012 là cao hơn đáng kể (19%) [15]. Đứng đầu về thị trường gió năm 2013 là: Trung Quốc, Đức, Ấn Độ và Vương quốc Anh [15].4: Tổng công suất lắp đặt của các nước [15] 10 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ Hình 1.5: Tỉ lệ phần trăm công suất lắp đặt mới ở các nước 2013 [15] Hình 1.6: Tổng công suất lắp đặt từ 1997 - 2020 [GW] về tình hình phát triển và dự đoán đến 2020 [15] Theo đánh giá hiện trạng công nghệ năng lượng gió ở Việt Nam, GS. Lê Danh Liên cho rằng lĩnh vực năng lượng gió ở nước ta chưa phát triển, chỉ mới 11 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ đang ở giai đoạn nghiên cứu ứng dụng.

Chỉ một số vùng có tiềm năng gió tốt để có thể ứng dụng các động cơ gió công suất trung bình và lớn. Bên cạnh đó, còn một số trở ngại chính cho tương lai phát triển điện gió như vẫn chưa có chính sách và các quy định mua điện gió; chi phí đầu tư cao hơn các hệ thống phát điện truyền thống vì thế không hấp dẫn các nhà đầu tư; vẫn còn thiếu các dịch vụ và khả năng tài chính để có thể vay từ ngân hàng cho việc phát triển điện gió; thiếu kiến thức và năng lực kỹ thuật để thực hiện dự án điện gió cũng như các kỹ thuật cơ bản và dịch vụ sau lắp đặt. Ngoài ra, chúng ta cũng chưa đủ nhận thức về công nghệ, chi phí, vận hành và chưa đủ các số liệu về gió để có sự quy hoạch tổng thể…. Những thuận lợi và khó khăn của việc sử dụng năng lượng gió a.

Những thuận lợi: Năng lượng gió là nhiên liệu sinh ra bởi gió, vì vậy nó là nguồn nhiên liệu sạch. Năng lượng gió không gây ô nhiễm không khí so với các nhà máy nhiệt điện dựa vào sự đốt cháy nhiên liệu than hoặc khí ga. Năng lượng gió thuộc lĩnh vực công nghiệp mũi nhọn nên được đặc biệt ưu đãi. Được sự hỗ trợ của nhiều cơ quan ban ngành và các tổ chức tín dụng.

Năng lượng gió có ở nhiều vùng. Do đó nguồn cung cấp năng lượng gió của đất nước thì rất phong phú. Năng lượng gió là một dạng năng lượng có thể tái tạo lại được mà giá cả lại thấp do khoa học tiến tiến ngày nay. Khoảng 4 đến 6 cent/KWh.

Điều đó còn tuỳ thuộc vào nguồn gió, tài chính của công trình và đặc điểm của công trình. Turbine gió có thể xây dựng trên các nông trại, vì vậy đó là một điều kiện kinh tế cho các vùng nông thôn, là nơi tốt nhất về gió mà có thể tìm thấy. Những người nông dân và các chủ trang trại có thể tiếp tục công việc trên đất của họ bởi vì turbine gió chỉ sử dụng một phần nhỏ đất trồng của họ, chủ đầu tư năng lượng gió chỉ phải trả tiền bồi thường cho những nông dân và chủ các trang trại mà có đất sử dụng việc lắp đặt các turbine gió. 12 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ b.

Những khó khăn: Vốn đầu tư dự án lớn, giá bán điện cho EVN còn thấp, gây khó khăn về tài chính và khả năng hoàn vốn cho chủ đầu tư. Thiết bị tua bin gió chưa phù hợp với khí hậu Việt Nam, hoạt động chưa ổn định, mất nhiều thời gian hiệu chỉnh, thay thế linh kiện. Các thiết bị đều thuộc loại siêu trường, siêu trọng, khó khăn trong vận chuyển và lắp đặt, bên cạnh đó còn phụ thuộc vào công nghệ và bảo dưỡng sửa chữa của nước ngoài. Chưa có các tiêu chuẩn áp dụng cho điện gió tại Việt Nam dẫn tới khó khăn trong việc cấp chứng nhận đầu tư và thẩm định kỹ thuật dự án.

Nhược điểm lớn nhất của năng lượng gió là sự phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và chế độ gió. Vì vậy khi thiết kế, cần nghiên cứu hết sức chi tiết về chế độ gió, địa hình cũng như loại gió không có các dòng rối (có ảnh hưởng không tốt đến máy phát). Cũng vì những lý do có tính phụ thuộc vào điều kiện môi trường như trên, năng lượng gió tuy ngày càng phổ biến và quan trọng nhưng chưa thể là nguồn năng lượng chủ lực. Một điểm cần lưu ý nữa là khả năng các trạm điện gió sẽ gây ô nhiễm tiếng ồn trong khi vận hành, cũng như có thể phá vỡ cảnh quan tự nhiên và có thể ảnh hưởng đến tín hiệu vô tuyến nếu các yếu tố về kỹ thuật không được quan tâm đúng mức.

Do vậy, khi xây dựng các khu điện gió cần tính toán khoản cách hợp lý đến các khu dân cư, khu du lịch để không gây những tác động tiêu cực. Năng lượng gió phải cạnh tranh với các nguồn phát sinh thông thường ở một giá cơ bản. Điều đó còn phụ thuộc vào nơi có gió mạnh như thế nào. Vì thế nó đòi hỏi vốn đầu tư ban đầu cao hơn các máy phát điện chạy bằng nhiên liệu khác.

Năng lượng gió là một nguồn năng lượng không liên tục và nó không luôn luôn có khi cần có điện. Năng lượng gió không thể dự trữ được và không phải tất cả năng lượng gió có thể khai thác được tại thời điểm mà có nhu cầu về điện. Những nơi có năng lượng gió tốt thường ở những vị trí xa xôi cách thành phố, nhà máy, khu công nghiệp, đây là những nơi có nhu cầu về điện cao. 13 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƯỢNG GIÓ 1.

Tiềm năng điện gió của Việt Nam Nằm trong khu vực cận nhiệt đới gió mùa với bờ biển dài, Việt Nam có một thuận lợi cơ bản để phát triển năng lượng gió. So sánh tốc độ gió trung bình trong vùng biển Đông Việt Nam và các vùng biển lân cận cho thấy gió tại biển Đông khá mạnh và thay đổi nhiều theo mùa [9]. Ở Việt Nam, các khu vực có thể phát triển năng lượng gió không trải đều trên toàn bộ lãnh thổ. Với ảnh hưởng của gió mùa thì chế độ gió cũng khác nhau.

Trong chương trình đánh giá về năng lượng cho Châu Á, Ngân hàng Thế giới đã có một khảo sát chi tiết về năng lượng gió ở khu vực Đông Nam Á ở hình 1.7, trong đó Việt Nam có tiềm năng gió lớn nhất. Theo số liệu, tiềm năng gió của Việt Nam (trên độ cao 65 mét) rất khả quan, ước đạt 513.360 MW tức là lớn hơn 200 lần công suất của thủy điện Sơn La (2400 MW), và hơn 10 lần tổng công suất dự báo của ngành điện vào năm 2020. Hai vùng giàu tiềm năng nhất để phát triển năng lượng gió là Sơn Hải (Ninh Thuận) và vùng đồi cát ở độ cao 60-100m từ phía tây Hàm Tiến đến Mũi Né (Bình Thuận). Vùng này không những có tốc độ gió trung bình lớn, mà còn có một thuận lợi là số lượng các cơn bão khu vực ít và gió có xu thế ổn định.

Trong những tháng có gió mùa, tỷ lệ gió nam và đông nam lên đến 98% với vận tốc trung bình 6-7 m/giây, tức là vận tốc có thể xây dựng các trạm điện gió công suất 3-3,5 mW. Ở cả hai khu vực này, dân cư thưa thớt, thời tiết khô nóng, khắc nghiệt, và là những vùng dân tộc đặc biệt khó khăn của Việt Nam.