Luận Văn Thạc Sĩ HCMUTE: Giải Pháp Tối Ưu Sa Thải Phụ Tải Nhờ Bộ Điều Khiển Phát Động Trong Hệ Thống Điện

Mục tiêu chính là xây dựng và đánh giá một phương pháp tối ưu hóa sa thải phụ tải động trong hệ thống điện, sử dụng bộ điều khiển phát động. Nghiên cứu tập trung vào việc giảm thiểu tác động tiêu cực đến người dùng trong khi vẫn đảm bảo sự ổn định của hệ thống. Điều khiển phụ tải được thực hiện thông qua các thuật toán tối ưu, tận dụng khả năng của bộ điều khiển phát động để phản hồi nhanh chóng và chính xác trước các sự cố. Việc đạt được sự cân bằng giữa an toàn hệ thống điện và giảm thiểu chi phí sa thải phụ tải được đặt lên hàng đầu. Nghiên cứu cũng xem xét việc tích hợp các công nghệ hiện đại như hệ thống điện thông minh và trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả của quá trình quản lý phụ tải. Mô hình hóa hệ thống điện phức tạp được thực hiện để kiểm tra và đánh giá hiệu quả của thuật toán được đề xuất.

Nghiên cứu áp dụng phương pháp mô hình hóa hệ thống điện, sử dụng phần mềm Matlab/Simulink để mô phỏng và phân tích hiệu quả của thuật toán. Phân tích phụ tải được thực hiện để xác định các đặc tính của phụ tải và ảnh hưởng của chúng đến hệ thống. Thuật toán tối ưu hóa được thiết kế dựa trên các nguyên tắc điều khiển hiện đại, tập trung vào khả năng điều khiển tốc độ động của bộ điều khiển phát động. Kiểm soát phụ tải thời gian thực được mô phỏng để đánh giá hiệu quả của hệ thống trong điều kiện thực tế. Các chỉ tiêu đánh giá bao gồm hiệu quả sa thải phụ tải, an toàn hệ thống điện, và chi phí sa thải phụ tải. Đánh giá hiệu quả sa thải phụ tải được tiến hành dựa trên các chỉ số kỹ thuật và kinh tế. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thực tế để đảm bảo tính chính xác và thực tiễn của kết quả.

Điều khiển dự báo (MPC) là một phương pháp điều khiển tiên tiến được áp dụng trong nghiên cứu này. Mô hình điều khiển dự báo được sử dụng để dự đoán trạng thái tương lai của hệ thống và đưa ra quyết định sa thải phụ tải tối ưu. Độ nhạy quỹ đạo được tính toán để đánh giá ảnh hưởng của các hành động điều khiển đến trạng thái của hệ thống. Hàm mục tiêu được xây dựng để tối ưu hóa hiệu quả sa thải phụ tải, giảm thiểu tác động đến người dùng và đảm bảo an toàn hệ thống. Điều kiện ràng buộc được xem xét để đảm bảo tính khả thi của giải pháp. Mô hình đầu vào đầu ra (Input Output models) và các mô hình khác được sử dụng để mô tả động lực học của hệ thống điện. Việc chọn mô hình phù hợp ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của thuật toán. Phương pháp lập trình tuyến tính (LP) hoặc lập trình bậc hai (QP) có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa.

Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng bộ điều khiển phát động trong hệ thống điện 10 bus. Sơ đồ hệ thống điện 10 bus được sử dụng để mô phỏng và đánh giá hiệu quả của thuật toán. Độ nhạy điện áp tại các bus được tính toán để xác định mức độ nhạy cảm của hệ thống đối với sự cố. Phương trình tối ưu sa thải phụ tải được xây dựng dựa trên mô hình điều khiển dự báo. Điều khiển động máy phát cũng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì ổn định hệ thống. Mô phỏng hệ thống điện với và không có bộ điều khiển MPC được thực hiện để so sánh hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc tối ưu hóa sa thải phụ tải so với các phương pháp truyền thống. Việc sử dụng Matlab/Simulink cho phép mô phỏng chính xác và hiệu quả.

Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất có hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa sa thải phụ tải. Bộ điều khiển phát động giúp phản hồi nhanh chóng và chính xác trước các sự cố, giảm thiểu thời gian phục hồi hệ thống. Giảm phụ tải được thực hiện một cách tối ưu, giảm thiểu tác động đến người dùng. An toàn hệ thống điện được đảm bảo. So sánh với các phương pháp truyền thống, phương pháp đề xuất cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu quả và độ tin cậy. Phân tích chi phí sa thải phụ tải cho thấy sự tiết kiệm đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Đồ thị và bảng biểu được sử dụng để minh họa kết quả mô phỏng.

Phương pháp đề xuất có thể được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống điện thực tế để cải thiện hiệu quả quản lý phụ tải. Việc tích hợp với hệ thống điện thông minh sẽ nâng cao khả năng giám sát và điều khiển. Tích hợp năng lượng tái tạo sẽ giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các thuật toán tối ưu hóa tiên tiến hơn, tích hợp với các công nghệ trí tuệ nhân tạo, và mở rộng ứng dụng cho các hệ thống điện quy mô lớn. Nghiên cứu thêm cần được thực hiện để tối ưu hóa hơn nữa thuật toán và đánh giá hiệu quả trong các điều kiện vận hành khác nhau. Hợp tác quốc tế trong lĩnh vực này sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của công nghệ.