Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật mang tên "Điều khiển tối ưu hệ thống điện lai Diesel-Sức gió-Mặt trời cho hải đảo Việt Nam", chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa (mã số: 9520216), do nghiên cứu sinh Diệp Thanh Thắng thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của GS. Nguyễn Phùng Quang và TS. Nguyễn Đức Huy tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội (bảo vệ năm 2019).

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong các hệ thống công nghiệp, hệ thống điện (HTĐ) có độ phức tạp cao về mặt cấu trúc vật lý và an sinh xã hội, đồng thời là hệ thống sản xuất công nghiệp đặc thù khi điện năng sản xuất ra không thể tích trữ quy mô lớn trên lưới truyền thống. Bên cạnh lưới điện quốc gia gồm các nhà máy điện truyền thống (CG) và các trang trại năng lượng tái tạo (RES) quy mô lớn, mô hình hệ thống điện lai nhỏ (microgrid - MG) gồm các nguồn phát phân tán (DG) hoạt động ở chế độ độc lập (cách ly, không nối lưới quốc gia) đóng vai trò cấp điện cho hải đảo, vùng sâu, vùng xa.

Hệ thống MG độc lập có dải công suất từ vài trăm kW đến hàng chục MW, sử dụng máy phát diesel (DEG) làm nguồn phát nền, kết hợp tuabin gió (WTG) và pin mặt trời (PV). Do các nguồn năng lượng tái tạo phụ thuộc vào thời tiết khí hậu, hệ thống đối mặt với thách thức duy trì ổn định tần số, điều khiển công suất phản kháng, khả năng trụ lưới và dự phòng nóng.

Khoảng trống nghiên cứu mà luận án tập trung giải quyết là bài toán phân bố tối ưu công suất phát ở chế độ xác lập (tương đương cấp điều tần cấp III - Tertiary Frequency Control trong cấu trúc điều khiển phân tầng) cho lưới điện MG độc lập có tích hợp kho điện (ESS). Sự tham gia của kho điện chuyển bài toán phân bố tĩnh thành bài toán điều khiển quá trình theo thời gian, đòi hỏi một mô hình điều khiển tối ưu vừa xử lý được sự bất định của phụ tải và các nguồn tái tạo, vừa xử lý được khả năng xảy ra sự cố hỏng hóc ngẫu nhiên của các tổ máy phát diesel, đồng thời có khả năng hiện thực hóa thành biểu đồ vận hành trên hệ thống SCADA.

Mục tiêu, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án bao gồm 3 điểm cụ thể:

  1. Mục tiêu I: Tìm công suất phát tối ưu của HTĐ lai diesel - sức gió - mặt trời - kho điện ở chế độ xác lập với các điều kiện:
    • Bài toán điều khiển biến thiên theo thời gian sử dụng tỷ lệ thâm nhập điện gió, điện mặt trời và sự biến đổi của phụ tải trong chu kỳ 1 ngày (24 giờ).
    • Dữ liệu đầu vào gồm công suất điện gió, điện mặt trời và phụ tải dựa vào kết quả dự báo trước.
    • Đảm bảo ổn định hệ thống, đáp ứng yêu cầu của điều tần cấp I và điều tần cấp II.
    • Hàm mục tiêu là cực tiểu hóa chi phí vận hành máy phát diesel và chi phí phạt do mất cân bằng công suất.
  2. Mục tiêu II: Tính toán và thiết kế công suất đặt HTĐ lai dựa trên nền HTĐ diesel - sức gió ngoài hải đảo.
  3. Mục tiêu III: Thiết kế và cài đặt biểu đồ vận hành cho hệ thống SCADA với các điểm đặt công suất (set-point) theo tỷ lệ thâm nhập của điện gió, điện mặt trời và biến động phụ tải một cách linh hoạt, phù hợp thực tiễn.

Luận án triển khai phương pháp luận xoay quanh việc giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Có thể sử dụng phương pháp quy hoạch động để phát triển mô hình điều khiển tối ưu công suất phát HTĐ lai diesel - sức gió - mặt trời có sự tham gia của kho điện trong trường hợp máy phát diesel hoạt động bình thường không?
  • Câu hỏi 2: Có thể sử dụng mô hình Rishel (1975) để phát triển mô hình điều khiển tối ưu công suất phát khi máy phát diesel xảy ra sự cố hỏng hóc không?
  • Câu hỏi 3: Có thể áp dụng phương pháp số Kushner để giải phương trình vi phân đạo hàm riêng Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) xuất phát từ hai bài toán trên không?
  • Câu hỏi 4: Có thể thiết kế HTĐ lai trên nền HTĐ diesel - sức gió và lập biểu đồ vận hành SCADA cho hệ thống áp dụng các mô hình đã đề xuất không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Công suất phát của hệ thống điện lai diesel - sức gió - mặt trời tích hợp kho điện (ESS). Trong đó, công suất máy phát điện gió, điện mặt trời và nhu cầu phụ tải là các thành phần không điều khiển được, có giá trị biết trước nhờ dự báo; đối tượng điều khiển trực tiếp là công suất phát của máy phát diesel và công suất nạp/xả của kho điện.
  • Phạm vi không gian: Lưới điện microgrid cách ly tại các vùng hải đảo Việt Nam, với dữ liệu thực nghiệm phục vụ kiểm chứng thu thập từ hệ thống điện huyện đảo Phú Quý (tỉnh Bình Thuận).
  • Phạm vi thời gian: Chu kỳ điều độ dòng công suất kinh tế trong khoảng thời gian xác định 24 giờ (1 ngày đêm).
  • Các giả thiết kỹ thuật giới hạn phạm vi (từ A đến K):
    • Giả thiết A: Công suất đặt của máy phát diesel lớn hơn công suất tiêu thụ của phụ tải.
    • Giả thiết B: Bỏ qua điện kháng đường dây, chỉ xét tổn thất công suất hữu công $\Delta P$ và coi là hằng số.
    • Giả thiết C: Hệ thống điện MG coi như đã được thiết kế đáp ứng dòng công suất đặt của hệ thống.
    • Giả thiết D: Dữ liệu phụ tải được dự báo trước.
    • Giả thiết E: Dữ liệu công suất phát của điện gió và điện mặt trời được dự báo trước dựa trên tốc độ gió và bức xạ mặt trời.
    • Giả thiết F: Không xét chế độ bất khả kháng với các điều kiện thời tiết cực đoan (bão, giông lốc, động đất).
    • Giả thiết G: Không giải quyết bài toán thuật toán dự báo riêng biệt cho phụ tải và nguồn năng lượng tái tạo.
    • Giả thiết H: Máy phát diesel tự động thỏa mãn các yêu cầu kỹ thuật về điều tần và điều áp.
    • Giả thiết I: Ngoài giới hạn điều chỉnh, nguồn gió và mặt trời có thể tham gia điều chỉnh bằng phương thức cắt giảm công suất một phần.
    • Giả thiết J: Kho điện đảm nhiệm ổn định ngắn hạn và trung hạn.
    • Giả thiết K: Luận án chỉ tập trung vào bài toán điều khiển công suất phát của máy phát diesel ở cấp điều độ, không giải quyết bài toán điều khiển thiết bị chi tiết của toàn bộ hệ thống.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu liên quan được điểm lại

Trong quá trình xây dựng cơ sở khoa học, tác giả đã phân tích và điểm lại các nhóm công trình nghiên cứu chính:

  1. Lý thuyết điều khiển tối ưu và phương pháp giải:
    • Nghiên cứu nền tảng của Bellman về phương pháp quy hoạch động (Dynamic Programming - DP) và phương trình vi phân đạo hàm riêng Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB).
    • Nghiên cứu của Pontryagin về nguyên lý cực đại cho các bài toán điều khiển hệ thống động học.
    • Nghiên cứu của Rishel (1975) về điều khiển tối ưu cho hệ thống ngẫu nhiên có bước nhảy (jump processes), ứng dụng giải quyết các hệ thống chịu sự cố gián đoạn hoặc thay đổi cấu trúc đột ngột.
    • Nghiên cứu của Kushner về phương pháp số (Kushner’s numerical method) dựa trên xấp xỉ chuỗi Markov để giải phương trình đạo hàm riêng phi tuyến HJB.
  2. Hệ thống điện lai và thiết bị lưu trữ năng lượng:
    • Các công trình về phân loại và ứng dụng kho điện tích trữ năng lượng (ESS) theo tiêu chuẩn IEC [96] và các nghiên cứu của tác giả khác ([21], [42], [97]–[101]) về công nghệ siêu tụ (Supercapacitor) cho bài toán ổn định ngắn hạn, ắc quy (BESS) cho quản lý năng lượng trung hạn và dài hạn.
    • Nghiên cứu về quy luật suy giảm chi phí sản xuất tấm pin quang điện (Định luật Swanson).
    • Các mô hình toán học của máy phát điện đồng bộ diesel [92]–[95], máy phát điện gió turbine DFIG và máy phát nam châm vĩnh cửu (PMSG) nối lưới qua bộ biến đổi điện tử công suất [24], [90].

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Mặc dù các nghiên cứu trên thế giới đã xem xét nhiều khía cạnh về điều khiển tối ưu và vận hành kinh tế nguồn phân tán, các giải pháp truyền thống thường xem xét bài toán phân bố công suất tối ưu (OPF) dưới dạng quy hoạch tĩnh hoặc quy hoạch phi tuyến tĩnh từng thời điểm. Khi hệ thống MG tích hợp kho điện (ESS), dung lượng tích lũy của kho điện phụ thuộc vào lịch sử tích lũy và phóng xả năng lượng, khiến bài toán trở thành điều khiển quá trình động theo thời gian thực.

Hơn nữa, phần lớn các mô hình điều khiển vận hành MG độc lập chưa kết hợp đồng thời việc sử dụng kỹ thuật hàm phạt để triệt tiêu độ lệch mất cân bằng công suất và xử lý bài toán hỏng hóc ngẫu nhiên của các tổ máy phát diesel bằng quá trình Markov. Luận án chọn giải quyết khoảng trống này bằng cách kết hợp phương pháp quy hoạch động Bellman, mô hình bước nhảy Markov của Rishel và giải thuật số Kushner để tạo ra một cấu trúc điều khiển hoàn chỉnh cho vi lưới hải đảo, có khả năng áp dụng vào phần mềm SCADA thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

  • Cấu trúc điều khiển phân tầng Microgrid: Hệ thống điện MG vận hành dựa trên 3 cấp điều khiển tần số:
    • Điều tần cấp I (Primary control): Tác động nhanh trong dải mili-giây đến giây, duy trì ổn định cục bộ điện áp và tần số (đặc tính droop của máy phát, bộ điều tốc governor, bộ kích từ AVR).
    • Điều tần cấp II (Secondary control): Bù trừ độ lệch tần số và điện áp danh định trong dải vài giây đến vài phút.
    • Điều tần cấp III (Tertiary control): Điều khiển điều độ kinh tế, phân bố tối ưu dòng công suất (OPF) giữa các nguồn phát dựa trên giá thành và điều kiện kỹ thuật trong chu kỳ từ vài chục phút đến 24 giờ. Luận án đặt trọng tâm giải quyết bài toán ở cấp điều khiển này.
  • Lý thuyết quy hoạch động Bellman: Biến đổi bài toán tối ưu nhiều bước theo thời gian thành chuỗi các bài toán tối ưu một bước thông qua phương trình HJB: $$\min_{u \in \mathcal{U}} \left{ G(t, x, u) + \nabla v(t, x) \cdot f(t, x, u) \right} + \frac{\partial v(t, x)}{\partial t} = 0$$
  • Mô hình hệ thống ngẫu nhiên có bước nhảy (Rishel, 1975): Sử dụng chuỗi Markov trạng thái rời rạc $\chi(t) \in {0, 1}$ để biểu diễn trạng thái làm việc hoặc hỏng hóc của máy phát diesel, với tỷ số hỏng hóc (failure rate) $\lambda$ và tỷ số phục hồi (repair rate) $\mu$.
  • Kỹ thuật điểm tựa tối ưu (Hedging Point Policy - $Z$): Xác định ngưỡng dung lượng lưu trữ tối ưu của kho điện nhằm đối phó với sự bất định của các nguồn phát và phụ tải.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp mô hình hóa toán học: Thiết lập phương trình vi phân trạng thái cho hệ thống điện lai, xây dựng hàm mục tiêu kết hợp giữa hàm chi phí tiêu thụ nhiên liệu diesel và hàm phạt vi phạm cân bằng công suất $c_\varepsilon$.
  • Phương pháp phân tích giải tích: Chứng minh về mặt toán học sách lược điều khiển tối ưu bảo đảm hàm phạt luôn bằng 0 trong miền làm việc cho phép, nghĩa là cân bằng công suất tức thời luôn được duy trì tuyệt đối.
  • Phương pháp giải tích số Kushner: Chuyển đổi phương trình đạo hàm riêng phi tuyến HJB sang mô hình chuỗi Markov thời gian rời rạc - không gian rời rạc để giải số tìm hàm giá trị $v(t, x)$ và luật điều khiển tối ưu $u^*(t, x)$.
  • Phương pháp mô phỏng số: Lập trình giải thuật và mô phỏng trên phần mềm MATLAB đối với các kịch bản hệ thống giả định và dữ liệu hệ thống thực tế.

Nguồn tư liệu và dữ liệu nghiên cứu

  • Số liệu kỹ thuật thực tế từ hệ thống điện huyện đảo Phú Quý (Bình Thuận):
    • Trạm phát diesel gồm các tổ máy Cummins và Caterpillar (CAT).
    • Nhà máy điện gió Phú Quý gồm 03 tuabin gió Vestas V80 kết nối cấp điện áp 22 kV.
    • Chuỗi số liệu công suất phụ tải thực tế đo đạc trong các ngày điển hình: ngày 26/05/2015, ngày 17/11/2015, và ngày không chạy tuabin gió 01/07/2018.
    • Số liệu bức xạ mặt trời và nhiệt độ tại huyện đảo Phú Quý phục vụ tính toán tiềm năng điện mặt trời.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan hệ thống điện lai không nối lưới

Chương này phân tích tổng quan về xu hướng phát triển năng lượng tái tạo toàn cầu, cấu trúc của hệ thống điện vi lưới (Microgrid) độc lập và các yêu cầu kỹ thuật đặc thù.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  Cấu trúc phân tầng điều khiển Microgrid                |
+-------------------------------------------------------------------------+
| Cấp III: Điều khiển cấp ba (Tertiary Control)                           |
|          -> Điều độ kinh tế, phân bố công suất tối ưu (Phạm vi luận án)  |
+-------------------------------------------------------------------------+
| Cấp II:  Điều khiển thứ cấp (Secondary Control)                         |
|          -> Phục hồi tần số danh định (50 Hz), điện áp định mức          |
+-------------------------------------------------------------------------+
| Cấp I:   Điều khiển sơ cấp (Primary Control)                            |
|          -> Điều tốc (Governor), kích từ (AVR), điều khiển Droop        |
+-------------------------------------------------------------------------+

Tác giả làm rõ vai trò chức năng của từng thành phần trong vi lưới cách ly:

  • Máy phát diesel (DEG): Là nguồn phát nền và phủ đỉnh, đóng vai trò tạo lưới và đảm bảo ổn định dài hạn (long-term stability).
  • Tuabin gió (WTG) và pin quang điện (PV): Cung cấp sản lượng điện tái tạo, ưu tiên phát tối đa để tiết kiệm nhiên liệu, nhưng biến động thất thường.
  • Kho tích trữ điện (ESS): Đảm bảo ổn định ngắn hạn (short-term stability) và trung hạn, hấp thu hoặc bù đắp độ dốc công suất lớn: $$\frac{dP_L(t)}{dt} \to \pm\infty, \quad \frac{dP_{WTG}(t)}{dt} \to \pm\infty, \quad \frac{dP_{PV}(t)}{dt} \to \pm\infty$$
  • Tải giả (Dump Load - DL): Tiêu thụ công suất dư thừa khi nguồn phát vượt quá nhu cầu phụ tải và kho điện đã đầy, tránh mất ổn định tần số.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển tối ưu

Chương 2 trình bày có hệ thống cơ sở toán học của lý thuyết điều khiển tối ưu áp dụng cho luận án:

  • Phân tích so sánh giữa phương pháp biến phân, nguyên lý cực đại Pontryagin và phương pháp quy hoạch động Bellman.
  • Thiết lập phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) cho bài toán điều khiển tối ưu thời gian liên tục với hệ xác định.
  • Mở rộng bài toán điều khiển tối ưu cho hệ ngẫu nhiên có bước nhảy (stochastic systems with jump processes) dựa trên lý thuyết của Rishel (1975).
  • Giới thiệu thuật toán số Kushner giải phương trình đạo hàm riêng HJB thông qua kỹ thuật xấp xỉ chuỗi Markov có kiểm soát, tạo tiền đề tính toán cho Chương 3 và Chương 4.

Chương 3: Xây dựng chiến lược phát công suất tối ưu bằng phương pháp quy hoạch động

Chương này tập trung xây dựng mô hình toán học xác định cho bài toán phân bố tối ưu công suất trong trường hợp các tổ máy diesel làm việc bình thường:

  • Biến điều khiển: Vector điều khiển $u(t) = [u_{DEG}(t), u_{EES}(t)]^T$, trong đó $u_{DEG}$ là công suất phát máy phát diesel, $u_{EES}$ là công suất nạp/xả của bộ nghịch lưu kho điện.
  • Phương trình trạng thái: Biểu diễn động học tích lũy năng lượng của kho điện: $$\dot{x}(t) = u_{EES}(t) = P_{inv}(t)$$ và mức độ mất cân bằng công suất hệ thống $X_\varepsilon(t)$: $$X_\varepsilon(t) = u_{DEG}(t) + P_{WTG}(t) + P_{PV}(t) - P_L(t) - \Delta P - u_{EES}(t)$$
  • Hàm mục tiêu: Cực tiểu hóa tổng chi phí gồm chi phí nhiên liệu diesel và hàm phạt mất cân bằng công suất: $$J = \int_0^T \left[ c_{DEG} \cdot u_{DEG}(t) + c_\varepsilon \cdot |X_\varepsilon(t)| \right] dt$$ với $c_\varepsilon$ là hệ số phạt rất lớn ($c_\varepsilon \gg c_{DEG}$).
  • Chứng minh giải tích: Tác giả phân tích sách lược điều khiển và chứng minh chặt chẽ rằng dưới sách lược tối ưu, giá trị hàm phạt luôn bằng 0 ($X_\varepsilon(t) = 0$), bảo đảm cân bằng công suất tức thời giữa phát và tiêu thụ.
  • Kết quả mô phỏng số trên thông số giả định:
    • Ví dụ 1 (Hệ thống 1 DEG): Cho thấy DEG tự động bám theo phụ tải nền, kho điện nạp khi thừa điện gió/mặt trời và xả khi thiếu hụt nguồn phát.
    • Ví dụ 2 (Hệ thống 2 DEG): Phân bổ tối ưu tải giữa hai máy diesel dựa trên đường đặc tính chi phí, máy hiệu suất cao chạy nền liên tục, máy thứ hai phủ đỉnh.
Thông số mô phỏng giả định Ký hiệu Giá trị Đơn vị
Công suất định mức DEG 1 $P_{max,DEG1}$ 1000 kW
Công suất định mức DEG 2 $P_{max,DEG2}$ 800 kW
Chi phí nhiên liệu DEG 1 $c_{DEG1}$ 0,25 $/kWh
Chi phí nhiên liệu DEG 2 $c_{DEG2}$ 0,30 $/kWh
Hệ số phạt công suất $c_\varepsilon$ 10,0 $/kWh
Chu kỳ tính toán $T$ 24 Giờ

Chương 4: Xây dựng chiến lược phát công suất với bước nhảy Markov

Chương 4 mở rộng mô hình cho trường hợp ngẫu nhiên, khi các tổ máy phát diesel có xác suất gặp sự cố dừng máy đột ngột:

  • Mô hình hóa sự cố: Trạng thái máy phát được mô hình hóa bằng chuỗi Markov $\chi(t) \in {0, 1}$ (0: hỏng hóc, 1: hoạt động). Tỷ số chuyển đổi trạng thái xác định qua tỷ số phá hủy $\lambda$ (liên hệ với thời gian trung bình giữa hai lần hỏng hóc MTBF) và tỷ số phục hồi $\mu$ (liên hệ với thời gian sửa chữa trung bình MTTR): $$\mathcal{P} = \begin{bmatrix} -\mu & \mu \ \lambda & -\lambda \end{bmatrix}$$
  • Phương trình HJB ngẫu nhiên: Kết hợp số hạng bước nhảy Markov: $$\min_{u \in \mathcal{U}} \left{ G(t, x, u, i) + \frac{\partial v_i}{\partial x} f(t, x, u, i) + \sum_{j \neq i} p_{ij} [v_j(t, x) - v_i(t, x)] \right} + \frac{\partial v_i}{\partial t} = 0$$
  • Chính sách điểm tựa tối ưu (Hedging Point Policy - $Z$): Khi máy phát diesel hoạt động bình thường ($\chi=1$), hệ thống chủ động điều khiển nạp điện cho ESS tích lũy đến ngưỡng năng lượng tối ưu $Z$. Khi sự cố xảy ra ($\chi=0$), kho điện lập tức xả năng lượng tích lũy tại điểm tựa $Z$ để duy trì cấp điện liên tục cho phụ tải trong thời gian chờ phục hồi sự cố hoặc huy động nguồn dự phòng.
  • Phương pháp số Rishel - Kushner: Thuật toán số hội tụ ổn định, xác định chính xác bề mặt điều khiển và ngưỡng hedging point cho kho tích năng.

Chương 5: Mô phỏng thông số thực tế và cài đặt hệ thống SCADA

Chương này ứng dụng toàn bộ khung lý thuyết đã phát triển vào hệ thống điện thực tế tại huyện đảo Phú Quý:

  • Thực trạng hệ thống Phú Quý: Gồm trạm diesel (các tổ máy Cummins công suất 1000 kW, CAT 1500 kW) và nhà máy điện gió (3 tuabin Vestas V80, công suất danh định $3 \times 2000$ kW). Hệ thống vận hành cô lập, tỷ lệ thâm nhập điện gió bị giới hạn để tránh mất ổn định tần số do quán tính thấp.
  • Xác định công suất đặt tối ưu: Áp dụng quy tắc thiết kế tỷ lệ $1:1$ giữa tổng công suất máy phát diesel và tổng nguồn tái tạo: $$P_{DEG} \cong P_{WTG} + P_{PV}$$ Luận án đề xuất cấu hình mở rộng tích hợp thêm hệ thống pin mặt trời (PV) công suất 2000 kWp và hệ thống lưu trữ điện ESS.
Thành phần nguồn phát trên đảo Phú Quý Hiện trạng (dữ liệu luận án) Cấu hình đề xuất tương lai
Máy phát điện Diesel (DEG) 6.000 kW (Cummins, CAT) 8.000 kW (có dự phòng nóng)
Tuabin điện gió (WTG) 6.000 kW (3 $\times$ 2.000 kW Vestas) 6.000 kW
Pin quang điện (PV) 0 kW 2.000 kWp
Kho lưu trữ điện (ESS) Chưa trang bị 1.000 kW / 2.500 kWh
Tải tiêu thụ đỉnh ($P_{L,max}$) ~ 4.200 kW ~ 5.500 kW
  • Kết quả mô phỏng điều khiển tối ưu: Mô phỏng 24 giờ cho thấy thuật toán DP và HJB phân bổ chính xác công suất phát từng giờ. Sai số giữa tổng công suất phát và phụ tải xấp xỉ bằng 0. Khi có sự hỗ trợ của kho điện và điện mặt trời, lượng dầu diesel tiêu thụ giảm rõ rệt so với phương thức vận hành hiện hữu.
  • Sơ đồ cài đặt hệ thống SCADA: Luận án xây dựng quy trình lập biểu đồ vận hành dòng công suất tối ưu (OPF) nạp trực tiếp vào cơ sở dữ liệu hệ thống SCADA tại trung tâm điều độ đảo. Biểu đồ xác định trước set-point công suất từng chu kỳ 15 phút cho các tổ máy diesel và inverter kho điện.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

  1. Luận án đã xây dựng mô hình điều khiển tối ưu công suất phát hoàn chỉnh cho hệ thống điện vi lưới (MG) lai diesel - sức gió - mặt trời tích hợp kho điện (ESS) vận hành độc lập, sử dụng phương pháp quy hoạch động (nguyên lý Bellman).
  2. Đề xuất đưa thành phần hàm phạt mất cân bằng công suất vào hàm mục tiêu tối ưu, chứng minh giải tích sự triệt tiêu của hàm phạt ($X_\varepsilon = 0$), biến bài toán phân bố dòng công suất tĩnh thành bài toán điều khiển quá trình tối ưu thời gian liên tục.
  3. Ứng dụng thành công mô hình bước nhảy Markov (mô hình Rishel) để mô tả hiện tượng sự cố hỏng hóc ngẫu nhiên của các tổ máy phát diesel, thiết lập phương trình vi phân đạo hàm riêng HJB ngẫu nhiên và giải bài toán bằng phương pháp số Kushner.

Các đóng góp mới về mặt thực tiễn

  1. Đề xuất quy trình tính toán lựa chọn quy mô công suất đặt cho hệ thống điện lai độc lập hải đảo theo nguyên tắc tỷ lệ san tải $1:1$ giữa nguồn diesel chạy nền và các nguồn năng lượng tái tạo, có tính toán dự phòng nóng $R$ và tốc độ tăng trưởng phụ tải hàng năm.
  2. Áp dụng thành công thuật toán tối ưu trên bộ dữ liệu thực tế của huyện đảo Phú Quý, chứng minh khả năng tăng tỷ lệ thâm nhập của điện gió và điện mặt trời trong khi vẫn đảm bảo độ tin cậy cung cấp điện.
  3. Thiết kế sơ đồ thuật toán tích hợp biểu đồ điều độ dòng công suất tối ưu vào cấu trúc hệ thống SCADA vận hành trạm phát điện hải đảo.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Kiến nghị đơn vị quản lý lưới điện huyện đảo Phú Quý lắp đặt bổ sung hệ thống điện mặt trời 2 MWp và hệ thống kho điện ESS 1 MW / 2,5 MWh để giảm chi phí chạy dầu diesel.
  • Sử dụng cấu trúc kho điện lai: siêu tụ (SCESS) bố trí phân tán tại đầu cực tuabin gió để bù công suất tức thời trong ngắn hạn; khối ắc quy (BESS) bố trí tập trung tại trạm phân phối để cân bằng năng lượng trung hạn.
  • Cài đặt mô-đun điều khiển tối ưu cấp III vào hệ thống SCADA hiện hữu nhằm tự động hóa việc xuất lệnh công suất đặt (set-point) cho người vận hành.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Mô hình tính toán chấp nhận giả thiết bỏ qua dung kháng và cảm kháng của lưới điện phân phối, chỉ xét tổn thất công suất tác dụng hữu công $\Delta P$ và coi tổn thất này là hằng số cố định trong suốt chu kỳ điều khiển.
  • Bài toán điều khiển giả định dữ liệu dự báo phụ tải, bức xạ mặt trời và tốc độ gió đã được xác định trước từ các hệ thống chuyên dụng bên ngoài; luận án không trực tiếp giải bài toán thuật toán dự báo thời tiết và phụ tải.
  • Mô hình tập trung vào cấp điều độ công suất (điều tần cấp III), chưa mô phỏng chi tiết phản ứng động học vi mô ở cấp điều khiển thiết bị điện tử công suất (bộ chuyển đổi nghịch lưu) trong thời gian thực mili-giây.
  • Giả thiết loại trừ các tình huống thời tiết cực đoan bất khả kháng (thiên tai, bão lớn, động đất).

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng bài toán điều khiển dòng công suất tối ưu (OPF) toàn diện kết hợp tổn thất đường dây phi tuyến, xét đầy đủ các ràng buộc điện áp nút, trôi dạt góc pha và công suất phản kháng trên toàn bộ thanh cái lưới phân phối đảo.
  • Tích hợp các thuật toán học máy (Machine Learning) hoặc mạng nơ-ron nhân tạo trực tiếp vào mô hình để dự báo phụ tải và tài nguyên năng lượng tái tạo thích nghi thời gian thực.
  • Nghiên cứu cơ chế điều khiển tối ưu phi tập trung cho cấu trúc đa vi lưới (Multi-Microgrids) liên kết linh hoạt giữa các đảo lân cận hoặc các cụm phụ tải độc lập.

Giá trị tham khảo

Đối tượng thụ hưởng

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Điện, Hệ thống Năng lượng. Luận án cung cấp khung phương pháp luận toán học chi tiết về việc ứng dụng Quy hoạch động Bellman, phương trình HJB và mô hình bước nhảy Markov trong điều khiển hệ thống năng lượng.
  • Kỹ sư vận hành và đơn vị điều độ hệ thống điện: Các công ty điện lực phụ trách lưới điện độc lập ngoài hải đảo (như đảo Phú Quý, Côn Đảo, Cô Tô...) và các khu công nghiệp biệt lập có nguồn năng lượng tái tạo tự dùng.
  • Cơ quan quản lý và quy hoạch năng lượng: Cung cấp cơ sở định lượng và phương pháp luận để xác định cơ cấu nguồn phát và công suất kho điện tối ưu cho các dự án điện khí hóa hải đảo.

Các phần đáng tham khảo đặc biệt

  • Chương 3 và Phụ lục C: Phần xây dựng phương trình HJB xác định, kỹ thuật thiết lập hàm phạt mất cân bằng công suất và chứng minh giải tích tính tối ưu.
  • Chương 4 và Phụ lục B: Mô hình bước nhảy Markov của Rishel và thuật toán Kushner rời rạc hóa phương trình HJB cho hệ thống gặp sự cố hỏng hóc.
  • Chương 5 và Phụ lục D, E: Quy trình 4 bước tính toán thiết kế công suất đặt hệ thống lai diesel - RES - ESS theo tỷ lệ $1:1$ và bộ dữ liệu vận hành thực tế tại huyện đảo Phú Quý.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao sự có mặt của kho điện (ESS) lại biến bài toán tối ưu công suất thành bài toán điều khiển quá trình?

Trong hệ thống điện thông thường không có kho điện, công suất phát tức thời của các máy phát phải cân bằng với phụ tải ở từng thời điểm độc lập; bài toán tối ưu khi đó là bài toán quy hoạch tĩnh lặp lại cho từng điểm thời gian. Khi tích hợp kho điện (ESS), trạng thái dự trữ năng lượng $x(t)$ của kho điện tại thời điểm hiện tại phụ thuộc trực tiếp vào toàn bộ quá trình nạp và xả trong quá khứ thông qua phương trình trạng thái $\dot{x}(t) = u_{EES}(t)$. Do đó, các quyết định điều khiển công suất ở hiện tại sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến miền làm việc và khả năng hỗ trợ công suất của hệ thống trong tương lai, làm cho bài toán chuyển thành bài toán điều khiển quá trình động theo thời gian liên tục.

2. Ý tưởng sử dụng hàm phạt $c_\varepsilon$ trong hàm mục tiêu giải quyết vấn đề kỹ thuật gì?

Trong hệ thống MG độc lập, công suất phát từ gió và mặt trời biến động bất định, trong khi phụ tải liên tục dao động. Nếu thiết lập ràng buộc cân bằng công suất dưới dạng đẳng thức cứng trong quy hoạch động, bài toán sẽ gặp khó khăn lớn về tính khả thi của lời giải khi có nhiễu ngẫu nhiên. Bằng cách nới lỏng cân bằng công suất thông qua biến trạng thái độ lệch $X_\varepsilon(t)$ và đưa vào hàm mục tiêu một hàm chi phí phạt rất nặng $c_\varepsilon \cdot |X_\varepsilon(t)|$ (với $c_\varepsilon \gg c_{DEG}$), tác giả chứng minh được rằng nghiệm tối ưu thu được luôn ép độ lệch này về 0. Kỹ thuật này giúp thuật toán quy hoạch động tìm được nghiệm điều khiển tối ưu một cách mềm dẻo mà vẫn duy trì sự cân bằng năng lượng tuyệt đối của hệ thống.

3. Khái niệm điểm tựa tối ưu (Hedging Point - $Z$) trong Chương 4 có ý nghĩa thực tế như thế nào?

Điểm tựa tối ưu $Z$ là ngưỡng dung lượng tích trữ năng lượng mục tiêu mà kho điện cần duy trì khi hệ thống đang ở trạng thái làm việc bình thường. Ngưỡng $Z$ được tính toán tối ưu dựa trên sự cân bằng giữa:

  • Chi phí phát thừa công suất từ diesel để nạp vào kho điện.
  • Tổn thất kinh tế và nguy cơ cắt tải phụ tải nếu xảy ra sự cố hỏng hóc máy phát diesel ngẫu nhiên trong thời gian chờ phục hồi (MTTR). Khi các tổ máy diesel vận hành tốt, hệ thống luôn điều khiển công suất nạp để giữ mức năng lượng tích trữ quanh giá trị $Z$, bảo đảm kho điện luôn có đủ năng lượng đệm sẵn sàng xả cứu lưới ngay khi sự cố xảy ra.

4. Quy tắc thiết kế tỷ lệ công suất đặt $1:1$ giữa Diesel và Nguồn tái tạo tại Phụ lục D được hiểu như thế nào?

Theo quy trình lựa chọn công suất thiết kế của luận án, để đảm bảo tính ổn định và điều kiện dự phòng nóng $R$ cho lưới điện độc lập hải đảo, tổng công suất đặt định mức của các tổ máy phát diesel phải tương đương với tổng công suất đặt của các nguồn năng lượng tái tạo (điện gió + điện mặt trời): $$P_{DEG} \cong P_{WTG} + P_{PV}$$ Ví dụ, nếu hệ thống có 10 MW nguồn phát diesel thì công suất tối đa của điện gió và điện mặt trời cho phép tích hợp vào lưới là 10 MW. Quy tắc này đảm bảo rằng trong kịch bản cực đoan nhất khi gió lặng và không có nắng, các tổ máy phát diesel vẫn đáp ứng cung cấp điện đầy đủ cho phụ tải đỉnh của hệ thống.

5. Luận án đề xuất cấu trúc phân chia chức năng giữa các loại kho điện ESS như thế nào?

Luận án phân chia kho điện theo đặc tính thời gian đáp ứng và quy mô công suất:

  • Siêu tụ (Supercapacitor - SCESS): Có mật độ công suất cao, thời gian nạp xả cực nhanh (từ mili-giây đến vài giây, hiệu suất 90–100%), được bố trí bù phân tán tại các trạm tuabin gió nhằm lọc sóng công suất, triệt tiêu xung biến động ngắn hạn của gió.
  • Ắc quy lưu trữ (Battery - BESS): Có mật độ năng lượng cao, thời gian nạp xả trung hạn (từ vài phút đến vài giờ), được bố trí bù tập trung tại trạm điện trung tâm để thực hiện điều độ năng lượng, dịch chuyển phụ tải và hỗ trợ cấp điện khi phụ tải tăng đột biến hoặc máy phát gặp sự cố.

Kết luận

Bản mô tả học thuật trên đã tổng hợp toàn diện luận án tiến sĩ của tác giả Diệp Thanh Thắng về đề tài điều khiển tối ưu hệ thống điện lai Diesel - Sức gió - Mặt trời tích hợp kho điện cho hải đảo Việt Nam.

Bằng việc kết hợp lý thuyết Quy hoạch động Bellman, mô hình bước nhảy ngẫu nhiên Markov của Rishel và thuật toán giải số Kushner cho phương trình đạo hàm riêng Hamilton-Jacobi-Bellman, luận án đã xây dựng thành công sách lược phát công suất tối ưu ở cấp điều độ kinh tế (điều tần cấp III).

Các kết quả tính toán mô phỏng trên cơ sở dữ liệu đo đạc thực tế của huyện đảo Phú Quý đã minh chứng tính khả thi của mô hình trong việc nâng cao hiệu quả kinh tế, giảm lượng dầu tiêu thụ của tổ máy diesel và bảo đảm an toàn vận hành cho lưới điện vi mô độc lập.