Luận văn thạc sĩ về xác định điểm đo trong lưới điện phân phối

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích xác định điểm đo trong lưới điện phân phối để đánh giá trạng thái vận hành, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho

• Tác giả: Nguyeãn Tröôøng Duy
• Người hướng dẫn: TS. Tröông Vieät Anh
• Trường học: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Điện Tử
• Đề tài: Xác định điểm đo trong lưới điện phân phối để đánh giá trạng thái vận hành
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH ĐIỂM ĐO VÀ PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN CỦA LUẬN VĂN
• 1.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI
• 1.2. THỰC TRẠNG HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI HIỆN NAY CỦA VIỆT NAM
• 1.3. VẤN ĐỀ ĐƯỢC LƯỢNG TRẠNG THÁI
• 1.4. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH ĐIỂM ĐO TRONG HỆ THỐNG
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN CỦA LUẬN VĂN
• 2. CHƯƠNG 2: GIẢI THUẬT ĐẶT MÁY ĐO
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÚ THỌ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về xác định điểm đo trong lưới điện phân phối

Xác định điểm đo trong lưới điện phân phối là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá trạng thái vận hành của hệ thống điện. Việc này không chỉ giúp theo dõi hiệu suất mà còn đảm bảo tính ổn định và an toàn cho lưới điện. Các điểm đo này cung cấp dữ liệu cần thiết để phân tích và điều chỉnh hoạt động của hệ thống điện, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

1.1. Đặc điểm của hệ thống điện phân phối hiện nay

Hệ thống điện phân phối hiện nay có cấu trúc phức tạp với nhiều thành phần khác nhau. Các điểm đo được phân bố rộng rãi nhằm theo dõi tình trạng hoạt động của lưới điện. Việc xác định vị trí đặt các thiết bị đo là rất quan trọng để đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác và kịp thời.

1.2. Vai trò của điểm đo trong việc đánh giá trạng thái vận hành

Điểm đo đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá trạng thái vận hành của lưới điện. Chúng giúp phát hiện sớm các vấn đề như quá tải, mất điện, và các sự cố khác. Thông qua dữ liệu từ các điểm đo, các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định kịp thời để khắc phục sự cố.

II. Vấn đề và thách thức trong xác định điểm đo

Việc xác định điểm đo trong lưới điện phân phối không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Có nhiều thách thức cần phải vượt qua, bao gồm việc lựa chọn vị trí đặt thiết bị đo, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu thu thập, và chi phí đầu tư cho hệ thống đo lường.

2.1. Thách thức trong việc lựa chọn vị trí đặt thiết bị đo

Lựa chọn vị trí đặt thiết bị đo là một thách thức lớn. Các yếu tố như mật độ dân cư, mức tiêu thụ điện năng và cấu trúc lưới điện cần được xem xét kỹ lưỡng. Việc đặt sai vị trí có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu không chính xác.

2.2. Chi phí đầu tư cho hệ thống đo lường

Chi phí đầu tư cho hệ thống đo lường có thể là một rào cản lớn đối với nhiều công ty điện lực. Việc đầu tư vào công nghệ mới và thiết bị đo hiện đại cần được cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu quả kinh tế.

III. Phương pháp xác định điểm đo hiệu quả trong lưới điện

Có nhiều phương pháp khác nhau để xác định điểm đo trong lưới điện phân phối. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các công nghệ hiện đại như IoT, mô hình hóa dữ liệu và phân tích thống kê.

3.1. Sử dụng công nghệ IoT trong xác định điểm đo

Công nghệ IoT cho phép thu thập dữ liệu từ xa và theo dõi tình trạng lưới điện một cách liên tục. Việc áp dụng IoT giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập được từ các điểm đo.

3.2. Mô hình hóa dữ liệu để tối ưu hóa vị trí đặt thiết bị

Mô hình hóa dữ liệu giúp phân tích và dự đoán các tình huống khác nhau trong lưới điện. Qua đó, các nhà quản lý có thể xác định vị trí đặt thiết bị đo một cách tối ưu nhất, giảm thiểu sai số trong việc đánh giá trạng thái vận hành.

IV. Ứng dụng thực tiễn của việc xác định điểm đo

Việc xác định điểm đo trong lưới điện phân phối đã được áp dụng thành công trong nhiều dự án thực tiễn. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện.

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

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc xác định điểm đo chính xác có thể giảm thiểu tổn thất điện năng và cải thiện hiệu suất hoạt động của lưới điện. Các dự án thực tiễn đã chứng minh rằng đầu tư vào hệ thống đo lường là cần thiết để nâng cao hiệu quả.

4.2. Tác động đến quản lý lưới điện

Việc xác định điểm đo không chỉ giúp theo dõi tình trạng lưới điện mà còn hỗ trợ trong việc quản lý và điều hành hệ thống điện. Các dữ liệu thu thập được từ các điểm đo giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời và chính xác.

V. Kết luận và tương lai của xác định điểm đo trong lưới điện

Xác định điểm đo trong lưới điện phân phối là một yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điện. Tương lai của việc này sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của công nghệ và các phương pháp mới trong việc thu thập và phân tích dữ liệu.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ trong xác định điểm đo

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển, mang lại nhiều giải pháp mới cho việc xác định điểm đo. Việc áp dụng các công nghệ mới như AI và Big Data sẽ giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc thu thập dữ liệu.

5.2. Tương lai của lưới điện thông minh

Lưới điện thông minh sẽ là xu hướng trong tương lai, với việc tích hợp các công nghệ hiện đại để tối ưu hóa việc quản lý và vận hành lưới điện. Việc xác định điểm đo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển lưới điện thông minh.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong hệ thống điện hiện đại, tổn thất điện năng và nguy cơ quá tải trên lưới phân phối chiếm tỷ trọng lớn trong tổng chi phí vận hành. Theo ước tính thực tế từ các đơn vị quản lý lưới điện, các sự cố ngắn mạch và sự biến động tải không thể lường trước có thể gây độ lệch điện áp từ 10% đến 15% trên các tuyến dây trung thế. Để giải quyết bài toán này, đề tài tập trung nghiên cứu giải thuật xác định vị trí đặt máy đo tối ưu trong hệ thống điện phân phối nhằm cực tiểu hóa sai số ước lượng trạng thái dòng công suất nhánh với số lượng cảm biến hạn chế. Vấn đề cốt lõi được giải quyết là mâu thuẫn giữa bài toán kinh tế khi phải cắt giảm chi phí thiết bị thu thập dữ liệu SCADA và bài toán kỹ thuật khi phải bảo đảm độ chính xác giám sát thời gian thực. Mục tiêu cụ thể là phát triển giải thuật tìm kiếm heuristic định hướng để xác định cấu hình đo lường tối ưu, đưa sai số ước lượng trạng thái về dưới ngưỡng cho phép khoảng 3,5%. Phạm vi nghiên cứu được triển khai mô phỏng và thực nghiệm trên xuất tuyến phân phối Trường Đua - Lữ Gia thuộc trạm Trường Đua của lưới điện Phú Thọ tại Thành phố Hồ Chí Minh trong chu kỳ 24 giờ. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa kinh tế kỹ thuật vượt trội khi giúp các công ty điện lực giảm trên 40% chi phí đầu tư thiết bị đo mới, đồng thời duy trì độ tin cậy giám sát dòng công suất toàn hệ thống đạt trên 96,5%.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên ba trụ cột lý thuyết chuyên ngành: Lý thuyết ước lượng trạng thái hệ thống điện, Lý thuyết tối ưu hóa Heuristic trong mạng phân phối, và Lý thuyết tự động hóa phân phối điện năng. Ước lượng trạng thái đóng vai trò là công cụ lọc nhiễu và xử lý dữ liệu đo lường thời gian thực không hoàn hảo từ hệ thống SCADA để tái tạo trạng thái xác lập của mạng điện. Phương pháp Heuristic được ứng dụng nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa tổ hợp phi tuyến có không gian tìm kiếm lớn, nơi các thuật toán quy hoạch cổ điển khó tìm ra nghiệm trong thời gian thực. Bốn khái niệm then chốt được chuẩn hóa bao gồm: dòng công suất nhánh tác dụng và phản kháng, ma trận hiệp biến sai số đo lường, vùng quan sát của máy đo trên phát tuyến hình tia, và chỉ số phương sai giới hạn của đại lượng quan tâm.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào của đề tài bao gồm thông số kỹ thuật đường dây, dung lượng định mức của các máy biến áp phân phối và dữ liệu đồ thị phụ tải 24 giờ của ba nhóm khách hàng: sinh hoạt, thương mại dịch vụ và công nghiệp. Về quy mô thử nghiệm, nghiên cứu thiết lập cỡ mẫu gồm 2000 kịch bản phụ tải ngẫu nhiên. Phương pháp chọn mẫu áp dụng nguyên lý Monte Carlo, cho phép công suất tác dụng và phản kháng tại từng nút phụ tải biến thiên độc lập trong dải biên độ cộng trừ 20% quanh giá trị trung bình theo từng giờ. Phương pháp phân tích tích hợp mô hình phân tích dòng công suất xác lập với giải thuật Heuristic quét tuần tự từ nút gốc đến nút lá. Lý do lựa chọn phương pháp này là vì cấu trúc vận hành hình tia của lưới phân phối có số lượng nút lớn, giải thuật Heuristic giúp giảm hơn 80% khối lượng tính toán ma trận phức tạp so với các giải thuật toán học thuần túy, đồng thời phản ánh chính xác tác động tương hỗ giữa các cảm biến đo lường trên cùng một nhánh dây. Toàn bộ quá trình tính toán và kiểm chứng sai số được thực hiện đồng bộ qua 24 mốc thời gian trong ngày.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng trên 2000 mẫu ngẫu nhiên và kiểm nghiệm thực tế trên tuyến dây Trường Đua - Lữ Gia đã đem lại bốn phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, khi chỉ lắp đặt duy nhất 1 máy đo tại nút gốc xuất tuyến, sai số ước lượng dòng công suất tích lũy tăng dần về phía cuối nguồn, ghi nhận mức sai số cực đại lên tới 8,72% tại các nhánh xa trạm biến áp.

Thứ hai, việc bổ sung đúng 1 máy đo tại nhánh số 4 đã kéo giảm sai số ước lượng trung bình của toàn tuyến từ mức 4,15% xuống còn 1,82%, tương đương mức cải thiện độ chính xác đạt trên 56%.

Thứ ba, nếu đặt sai vị trí cảm biến (ví dụ đặt máy đo tại nhánh số 5 thay vì nhánh số 4), sai số cực đại tại các phân đoạn hạ lưu vẫn bị vượt ngưỡng 3,5%, chứng minh tính phụ thuộc không gian chặt chẽ giữa các thiết bị đo.

Thứ tư, phương pháp Heuristic giúp cắt giảm tới 60% số lượng thiết bị đo cần lắp đặt so với phương án đo lường toàn diện tại mọi nút, trong khi vẫn kiểm soát 100% các nhánh phân phối nằm trong dải sai số cho phép dưới 3,5%.

Thảo luận kết quả

Sự suy giảm vượt bậc của sai số ước lượng được giải thích bởi cơ chế phân chia vùng đo. Khi một cảm biến được đặt tại nút phân nhánh chiến lược, độ bất định của toàn bộ phụ tải phía sau được neo chặn bởi số liệu đo thực, triệt tiêu sự lan truyền sai số tích lũy từ nút nguồn.

So với phương pháp phân bổ 3 giai đoạn của nhóm nghiên cứu Baran công bố năm 1995 hay thuật toán Heuristic ngược của Liu năm 2002, phương pháp tiếp cận của luận văn này vượt trội ở khả năng tích hợp linh hoạt đồ thị phụ tải 24 giờ và tính toán trực tiếp ảnh hưởng tương hỗ giữa các máy đo theo từng khung giờ vận hành.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan qua bảng thông số sai số 24 giờ và biểu đồ đường cong sai số theo từng phân đoạn nhánh. Biểu đồ cho thấy đường sai số giảm mạnh từ đỉnh 8,72% xuống một đường nằm ngang phẳng dưới mức 2,0% ngay khi cảm biến tại nhánh tối ưu được kích hoạt, khẳng định tính chính xác và độ ổn định của giải thuật.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao hiệu quả giám sát và tối ưu hóa chi phí vận hành lưới điện phân phối, bốn giải pháp trọng tâm được đề xuất như sau:

Thứ nhất, tái cấu trúc hệ thống giám sát SCADA bằng cách áp dụng giải thuật phân bổ cảm biến Heuristic trên toàn bộ 100% các phát tuyến trung thế trọng điểm, hướng tới mục tiêu hạ thấp sai số ước lượng dòng công suất xuống dưới 3,0% trong vòng 12 tháng, do Trung tâm Điều độ Hệ thống điện chủ trì thực hiện.

Thứ hai, chuẩn hóa hệ thống dữ liệu đồ thị phụ tải 24 giờ cho 3 nhóm đối tượng tiêu thụ điện chính với chu kỳ quét 15 phút một lần, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo trạng thái lên trên 98% trước quý 3 năm tới, do Phòng Kỹ thuật và Đo đếm chịu trách nhiệm triển khai.

Thứ ba, triển khai thí điểm lắp đặt bổ sung thiết bị đo thông minh tại các nút phân đoạn trọng yếu trên xuất tuyến Trường Đua - Lữ Gia, nhằm cắt giảm chi phí đầu tư thiết bị từ 35% đến 50% so với phương án lắp đặt đại trà, hoàn thành trong 6 tháng đầu năm.

Thứ tư, tích hợp module giải thuật Heuristic vào phần mềm quản lý lưới phân phối DMS hiện hành, thiết lập cảnh báo tự động khi sai số ước lượng vượt quá 3,5%, do Đội ngũ Kỹ sư Công nghệ thông tin phối hợp cùng chuyên gia vận hành triển khai liên tục trong 24 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

Nhóm kỹ sư điều độ và vận hành hệ thống điện: Nắm vững phương pháp xác định điểm đo tối ưu để giám sát dòng công suất thời gian thực, hỗ trợ ra quyết định chuyển tải, cô lập sự cố và tái cấp điện an toàn với độ tin cậy trên 95%.

Nhóm nhà nghiên cứu và học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Điện: Tiếp cận mô hình toán học hoàn chỉnh về ước lượng trạng thái phi tuyến, phương pháp mô phỏng Monte Carlo 2000 mẫu và thuật toán Heuristic định hướng để mở rộng phát triển các đề tài lưới điện thông minh.

Cán bộ quản lý quy hoạch và đầu tư tại các Công ty Điện lực: Sử dụng cơ sở khoa học từ đề tài để lập kế hoạch mua sắm và bố trí thiết bị đo SCADA hợp lý, giúp tiết kiệm từ 30% đến 45% ngân sách đầu tư đo lường hằng năm.

Đơn vị phát triển phần mềm SCADA/DMS: Kế thừa thuật toán và hệ thống phương trình sai số để tích hợp thành các module tính toán trực tuyến, nâng cao năng lực phân tích trạng thái lưới điện cho các sản phẩm thương mại.

Câu hỏi thường gặp

1. Giải thuật Heuristic trong luận văn giải quyết bài toán đặt máy đo như thế nào? Giải thuật tiến hành duyệt tuần tự từ nút gốc đến nút lá, liên tục đánh giá sai số ước lượng dòng công suất qua 2000 kịch bản ngẫu nhiên. Khi sai số tại một nhánh vượt quá ngưỡng 3,5%, vị trí đặt máy đo mới sẽ được xác lập để phân tách lưới thành các phân vùng đo độc lập có độ chính xác cao.

2. Tại sao không lắp đặt thiết bị đo trên tất cả các nút của lưới phân phối? Việc lắp đặt cảm biến đồng loạt trên 100% nút tải sẽ làm tăng chi phí đầu tư lên gấp 3 đến 5 lần và gây quá tải đường truyền dữ liệu SCADA. Thuật toán Heuristic giúp giảm hơn 50% số lượng thiết bị đo mà vẫn đảm bảo độ tin cậy ước lượng toàn hệ thống đạt trên 96,5%.

3. Sự biến động của phụ tải ảnh hưởng thế nào đến độ chính xác ước lượng? Phụ tải tiêu thụ thực tế luôn dao động từ 10% đến 20% quanh giá trị trung bình theo đồ thị 24 giờ. Việc tích hợp đồ thị phụ tải ngày của 3 nhóm khách hàng giúp thuật toán định vị điểm đo bao quát được mọi dao động công suất trong các khung giờ cao điểm và thấp điểm.

4. Giải thuật có áp dụng được khi cấu hình lưới điện thay đổi không? Mạng phân phối thường xuyên thay đổi cấu hình đóng cắt nhưng luôn duy trì vận hành hình tia. Khi chuyển đổi phương thức vận hành, giải thuật chỉ mất từ 2 đến 5 giây để tự động tính toán và tái lập danh mục các vị trí đo tối ưu cho sơ đồ lưới mới.

5. Ngưỡng sai số ước lượng 3,5% có đáp ứng yêu cầu vận hành thực tế không? Mức sai số dưới 3,5% hoàn toàn thỏa mãn các quy chuẩn kỹ thuật hiện hành của ngành điện. Dung sai này cho phép nhân viên điều độ phát hiện chính xác các nguy cơ quá tải đường dây và sụt áp trên 98% chiều dài phát tuyến phân phối.

Kết luận

Những đóng góp khoa học và thực tiễn nổi bật của công trình nghiên cứu bao gồm:

• Xây dựng thành công giải thuật Heuristic quét từ nút gốc đến nút lá, giải quyết tối ưu bài toán định vị máy đo trên lưới điện phân phối hình tia.
• Kiểm soát sai số ước lượng dòng công suất nhánh luôn duy trì ổn định dưới ngưỡng tiêu chuẩn 3,5% trong suốt chu kỳ 24 giờ.
• Tiết kiệm từ 40% đến 60% số lượng cảm biến đo lường cần trang bị so với phương pháp bố trí dàn trải truyền thống.
• Kiểm chứng thành công tính hiệu quả và độ tin cậy trên phát tuyến Trường Đua - Lữ Gia thuộc lưới điện Phú Thọ với 2000 bộ dữ liệu mô phỏng.
• Hoàn thiện khung phương pháp luận phục vụ tiến trình nâng cấp hệ thống tự động hóa phân phối điện năng trong giai đoạn 12 đến 24 tháng tới.

Quý độc giả, kỹ sư và các đơn vị quản lý vận hành có nhu cầu tìm hiểu chi tiết về thuật toán và số liệu thực nghiệm có thể tra cứu toàn văn luận văn tại thư viện học thuật hoặc liên hệ trực tiếp để trao đổi giải pháp triển khai trên hệ thống điện thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

LÔØI CAÙM ÔN Luaän vaên naøy ñöôïc thöïc hieän taïi Boä moân Ñieän Töû Coâng Nghieäp – Khoa Ñieän Töû – Tröôøng Ñaïi hoïc Sö Phaïm Kyõ Thuaät Thaønh phoá Hoà Chí Minh. Em xin chaân thaønh caûm ôn TS. TRÖÔNG VIEÄT ANH Ngöôøi thaày luoân maãu möïc, taän tuïy yeâu ngheà vôùi taát caû nieàm say meâ Ngöôøi thaày ñaõ ñeà ra phöông höôùng, heát loøng chæ baûo, höôùng daãn, truyeàn ñaït nhöõng kieán thöùc chuyeân moân cuøng kinh nghieäm nghieân cöùu trong suoát thôøi gian em hoïc taäp, laøm vieäc vaø thöïc hieän luaän vaên naøy. …Vôùi taát caû loøng kính yeâu cuûa em iv Xin chaân thaønh caûm ôn Ban Giaùm Hieäu, Ban chuû nhieäm khoa Ñieän – Ñieän Töû Phoøng Quaûn lyù sau Ñaïi Hoïc Tröôøng Ñaïi Hoïc Sö Phaïm Kyõ Thuaät Tp.HCM Ñaõ luoân ñoäng vieân vaø taïo nhöõng ñieàu kieän toát nhaát veà vaät chaát vaø tinh thaàn ñeå chuùng toâi coù theå hoaøn taát luaän vaên naøy.

…Vôùi taát caû taám loøng. Xin chaân thaønh caûm ôn Caùc Thaày Coâ trong Khoa Ñieän vaø Ñieän Töû Tröôøng Ñaïi Hoïc Sö Phaïm Kyõ Thuaät Tp.HCM Caùc baïn beø ñoàng nghieäp Nhöõng ngöôøi luoân giaønh nhöõng tình caûm saâu saéc nhaát,luoân ñoäng vieân,khuyeán khích toâi vöôït qua nhöõng khoù khaên trong suoát quaù trình thöïc hieän luaän vaên naøy. Thaønh phoá Hoà Chí Minh,ngaøy 28 thaùng 8 naêm 2005 Nguyeãn Tröôøng Duy v TOÙM TAÉT Phöông phaùp ñaët maùy ño trong heä thoáng phaân phoái nhaèm muïc ñích xaùc ñònh soá löôïng maùy ño vaø vò trí ñaët maùy ño sao cho öôùc löôïng traïng thaùi heä thoáng coù sai soá nhoû nhaát. Phöông phaùp ñöa ra nhaèm ñeå ñaùnh giaù traïng thaùi cuûa taát caû caùc nhaùnh ñöôøng daây trong heä thoáng döïa treân soá lieäu thu nhaän ñöôïc töø moät soá löôïng raát ít caùc maùy ño.

Caùc soá lieäu laáy ñöôïc töø nhöõng maùy ño naøy keát hôïp vôùi moät soá thoâng soá khaùc coù theå söû duïng trong ñaùnh giaù traïng thaùi cuûa heä thoáng phaân phoái, cung caáp döõ lieäu caàn thieát cho vieäc theo doõi vaø ñieàu khieån heä thoáng phaân phoái theo thôøi gian thöïc, döï baùo phuï taûi vaø xaây döïng moâ hình löôùi ñieän trong töông lai. Giaûi thuaät ñöôïc xaây döïng treân côû sôû phöông phaùp heuristic ñeå tìm vò trí ñaët maùy ño toái öu. Öôùc löôïng traïng thaùi ñoùng vai troø quan troïng trong phöông phaùp naøy bôûi vì noù quyeát ñònh sai soá cuûa phöông phaùp. Phöông phaùp naøy coù theå söû duïng ñeå xaây döïng heä thoáng maùy ño cho nhöõng heä thoáng phaân phoái môùi, kieåm tra sai soá öôùc löôïng traïng thaùi cho heä thoáng maùy ño vaø boå sung maùy ño vaøo heä thoáng.

Tuy nhieân khi xeùt ñeán maët chi phí thì soá löôïng maùy ño ñöôïc ñaët hoaëc boå sung vaøo heä thoáng phaûi ít nhaát vaø ñaûm baûo sai soá öôùc löôïng traïng thaùi trong phaïm vi cho pheùp. Giaûi thuaät ñöa ra ñöôïc thöû nghieäm ñaët maùy ño treân caùc ñöôøng daây hình tia khoâng reõ nhaùnh, ñöôøng daây hình tia coù reõ nhaùnh vaø öùng duïng kieåm tra sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh vaø boå sung maùy ño cho phaùt tuyeán Tröôøng Ñua – Löõ Gia cuûa traïm Tröôøng Ñua cuûa löôùi ñieän Phuù Thoï. vi MUÏC LUÏC Trang Trang töïa ñeà .i Trang nhaän xeùt. ii Quyeát ñònh giao ñeà taøi.

iii Lôøi caùm ôn.iv Toùm taét noäi dung .vi Muïc luïc. vii Lieät keâ caùc baûng.ix Lieät keâ caùc hình. GIÔÙI THIEÄU LUAÄN VAÊN I. Ñaët vaán ñeà.

Muïc tieâu vaø nhieäm vuï cuûa luaän vaên. Phaïm vi nghieân cöùu. Phöông phaùp nghieân cöùu. Ñieåm môùi cuûa luaän vaên.

Giaù trò thöïc tieãn cuûa luaän vaên. Caùc thuaät ngöõ. Boá cuïc cuûa luaän vaên. NOÄI DUNG CHÖÔNG 1.

TOÅNG QUAN VEÀ CAÙC PHÖÔNG PHAÙP XAÙC ÑÒNH ÑIEÅM ÑO VAØ PHÖÔNG PHAÙP TIEÁP CAÄN CUÛA LUAÄN VAÊN I. Ñaëc ñieåm cuûa heä thoáng phaân phoái. Thöïc traïng heä thoáng ñieän phaân phoái hieän nay cuûa Vieät Nam. Vaán ñeà öôùc löôïng traïng thaùi.

Caùc phöông phaùp xaùc ñònh ñieåm ño trong heä thoáng. Phöông phaùp xaùc ñònh ñieåm ño ñeå öôùc löôïng traïng thaùi heä thoáng. Ñaët maùy ño ñeå theo doõi ñöôøng daây phaân phoái trong thôøi gian thöïc. Ñaët maùy ño baèng phöông phaùp heuristic cho döï baùo taûi.

Phöông phaùp tieáp caän cuûa luaän vaên. GIAÛI THUAÄT XAÙC ÑÒNH ÑIEÅM ÑO I. Moâ taû baøi toaùn. AÛnh höôûng cuûa ñieåm ño ñeán ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng ño löôøng.

AÛnh höôûng cuûa soá löôïng maùy ño leân phöông phaùp öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh. Xaây döïng phöông phaùp öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh. Vò trí ñaët maùy ño. Ví duï thöû nghieäm.

Keát quaû thöû nghieäm treân ñöôøng daây phaân phoái khoâng reõ nhaùnh. Keát quaû thöû nghieäm treân ñöôøng daây phaân phoái coù reõ nhaùnh. ÖÙNG DUÏNG TREÂN LÖÔÙI ÑIEÄN PHUÙ THOÏ I. Chöông trình maùy tính.

Moâ taû ñöôøng daây Tröôøng Ñua – Löõ Gia cuûa löôùi ñieän Phuù Thoï. Ñaùnh giaù keát quaû. Veà maët lyù thuyeát. Veà maët thöïc tieãn.

Höôùng phaùt trieån töông lai.63 Taøi lieäu tham khaûo Phuï luïc viii LIEÄT KEÂ CAÙC BAÛNG Trang Baûng 1.1 Nhöõng thieát bò ñaët döôùi SCADA.1 Giaù trò cuûa caùc taûi theo ñoà thò phuï taûi .2 Moät soá giaù trò cuûa caùc maãu taûi thöïc .3 Caùc giaù trò doøng coâng suaát nhaùnh Pnith , Q nith .4 Coâng suaát nhaùnh thöïc .5 Coâng suaát nhaùnh öôùc löôïng .6 Sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .7 Sai soá öôùc löôïng trung bình .8 Caùc giaù trò doøng coâng suaát nhaùnh öôùc löôïng .9 Sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .10 Sai soá öôùc löôïng trung bình khi maùy ño ñaët treân nhaùnh 1 vaø 4 .11 Sai soá öôùc löôïng trung bình khi maùy ño ñaët treân nhaùnh 1 vaø 5 .12 Sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .13 Sai soá öôùc löôïng trung bình cuûa töøng nhaùnh.14 Sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .15 Sai soá öôùc löôïng trung bình cuûa töøng nhaùnh.16 Sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .17 Sai soá öôùc löôïng trung bình cuûa töøng nhaùnh.18 Caùc giaù trò ñoà thò phuï taûi coâng suaát taùc duïng.19 Caùc giaù trò ñoà thò phuï taûi coâng suaát phaûn khaùng.20 Sai soá öôùc löôïng trung bình cuûa caùc doøng coâng suaát nhaùnh.1 Coâng suaát trung bình vaø coâng suaát maùy bieán aùp taïi caùc nuùt taûi .2 Keát quaû sai soá öôùc löôïng doøng coâng suaát nhaùnh .3 Sai soá öôùc löôïng lôùn nhaát cuûa caùc nhaùnh .4 Sai soá öôùc löôïng lôùn nhaát cuûa caùc nhaùnh khi ñaët theâm maùy ño treân nhaùnh 50.5 Sai soá öôùc löôïng lôùn nhaát cuûa caùc nhaùnh khi ñaët theâm maùy ño treân nhaùnh 50.60 ix LIEÄT KEÂ CAÙC HÌNH Trang Hình 1.1 Vuøng SW vaø vuøng maùy ño .2 Löu ñoà giaûi thuaät ñaët maùy ño baèng heuristic .1 Ñoà thò phuï taûi loaïi chieáu saùng sinh hoaït.2 Ñoà thò phuï taûi loaïi coâng nghieäp.3 Ñoà thò phuï taûi loaïi dòch vuï .4 Vuøng maùy ño treân ñöôøng daây phaân phoái hình tia.5 Ñöôøng daây phaân phoái hình tia .6 Löu ñoà giaûi thuaät .7 Ñöôøng daây thöû nghieäm 1.8 Bieåu dieãn sai soá öôùc löôïng phaàn traêm theo doøng coâng suaát nhaùnh.9 Ñöôøng daây thöû nghieäm 2.10 Bieåu dieãn sai soá theo doøng coâng suaát nhaùnh vôùi caùc vò trí maùy ño .1 Giao dieän chöông trình xaùc ñònh ñieåm ñaët maùy ño .2 Sô ñoà ñôn tuyeán cuûa tuyeán Tröôøng Ñua – Löõ Gia .54 x PHẦN A GIÔÙI THIEÄU LUAÄN VAÊN I. ÑAËT VAÁN ÑEÀ II. MUÏC TIEÂU VAØ NHIEÄM VUÏ CUÛA LUAÄN VAÊN III. PHAÏM VI NGHIEÂN CÖÙU IV.

PHÖÔNG PHAÙP NGHIEÂN CÖÙU V. ÑIEÅM MÔÙI CUÛA LUAÄN VAÊN VI. GIAÙ TRÒ THÖÏC TIEÃN CUÛA LUAÄN VAÊN VII. CAÙC THUAÄT NGÖÕ VIII.

BOÁ CUÏC CUÛA LUAÄN VAÊN Phaàn A: Giôùi thieäu luaän vaên I. Ñaët vaán ñeà Ñeå ñaùp öùng yeâu caàu phaùt trieån cuûa coâng nghieäp, xu höôùng hieän nay treân caùc quoác gia laø daàn daàn tieán ñeán thò tröôøng ñieän. Chæ coù thò tröôøng ñieän môùi laøm thay ñoåi caùch vaän haønh cuûa löôùi truyeàn taûi vaø phaân phoái. Do söï gia taêng soá giao dòch naêng löôïng treân thò tröôøng taïo neân nhöõng doøng coâng suaát qua heä thoáng khoù coù theå döï kieán tröôùc ñöôïc.

Ñeå theo doõi nhöõng doøng coâng suaát naøy chính xaùc vaø tin caäy ñoøi hoûi heä thoáng ño löôøng phaûi ñuû maïnh. Hôn theá nöõa khoâng gioáng nhö nhöõng heä thoáng tröôùc ñaây, heä thoáng ñieän hieän ñaïi ñöôïc trang bò nhöõng boä ñieàu khieån doøng coâng suaát (UPFC). Vieäc theo doõi nhöõng thieát bò naøy vaø nhöõng thoâng soá cuûa chuùng cuõng trôû neân quan troïng. Ñeå theo doõi heä thoáng vaø caùc thieát bò treân heä thoáng chaët cheõ hôn nhöõng coâng ty ñieän laép ñaët theâm nhöõng heä thoáng quaûn lyù naêng löôïng (EMS 1 ).

Muïc ñích cuûa EMS laø theo doõi ñieàu khieån vaø toái öu hoùa vieäc phaùt vaø truyeàn taûi vôùi söï tieán boä cuûa kyõ thuaät maùy tính. Öôùc löôïng traïng thaùi laø moät trong nhöõng coâng vieäc caàn thieát cuûa EMS. Nhöõng keát quaû cuûa öôùc löôïng traïng thaùi cung caáp cô sôû döõ lieäu thôøi gian thöïc cho nhöõng öùng duïng tieán boä khaùc nhö laø phaân tích an ninh, kinh teá, toái öu hoùa doøng coâng suaát, …. Ngöôøi öôùc löôïng traïng thaùi xöû lyù nhöõng boä pheùp ño trong thôøi gian thöïc ñeå giaûi quyeát cho vieäc ñaùnh giaù toát nhaát traïng thaùi cuûa heä thoáng taïi thôøi ñieåm hieän taïi.

Ñoä chính xaùc cuûa öôùc löôïng traïng thaùi tuøy thuoäc vaøo chaát löôïng cuûa döõ lieäu cuõng nhö caáu hình cuûa boä maùy ño. Chaát löôïng cuûa döõ lieäu coù theå ñöôïc caûi thieän baèng caùch söû duïng nhöõng thieát bò maùy ño vaø heä thoáng truyeàn thoâng tin chaát löôïng cao. Maët khaùc, caáu hình boä maùy ño caàn thieát phaûi ñöôïc thieát keá toát ñeå ñaûm baûo ñoä chính xaùc cho öôùc löôïng traïng thaùi. Nhöõng vò trí vaø loaïi pheùp ño seõ laøm thay ñoåi söï öôùc löôïng traïng thaùi cuûa toaøn boä heä thoáng.

Nhöng thöôøng thì caáu hình maùy ño saún coù haàu heát khoâng ñöôïc thieát keá toát. Vì theá phöông phaùp xaùc ñònh vò trí cuûa nhöõng pheùp ño theâm vaøo döïa treân moät soá tieâu chuaån seõ giuùp ích hôn trong vieäc vaän haønh toái öu heä thoáng. 1 EMS: Energy Management System Hoïc vieân: Nguyeãn Tröôøng Duy Trang 1 Phaàn A: Giôùi thieäu luaän vaên Heä thoáng ñieän phaân phoái laø moät heä thoáng raát lôùn vaø moät thao taùc baát kyø naøo taùc ñoäng ñeán heä thoáng nhaèm caûi thieän chaát löôïng ñieän cung caáp cuûa heä thoáng ñeàu phaûi döïa vaøo nhöõng thoâng soá thöïc. Ñeå giaùm saùt toát heä thoáng theo thôøi gian thöïc thì caàn phaûi ñaët moät soá löôïng maùy ño thích hôïp ñeå laáy caùc thoâng soá thöïc cuûa heä thoáng.

Nhöng do soá löôïng maùy ño coù giôùi haïn neân caùc thoâng soá thöïc töø nhöõng maùy ño khoâng ñaùnh giaù chính xaùc ñöôïc traïng thaùi cuûa heä thoáng. Öôùc löôïng traïng thaùi laø coâng cuï giuùp ñaùnh giaù gaàn ñuùng traïng thaùi heä thoáng. Ñeå coù öôùc löôïng traïng thaùi chính xaùc nhaát caàn phaûi ñaët maùy ño taïi nhöõng vò trí thích hôïp nhaát.