I. Mở rộng nguồn điện phân tán trên lưới điện phân phối
Luận án tập trung vào việc mở rộng nguồn điện phân tán (DG) trên lưới điện phân phối (LĐPP) thông qua việc tối ưu hóa vị trí và công suất của DG. Phương pháp đề xuất bao gồm hai giai đoạn: tối ưu lắp đặt DG trong giai đoạn thiết kế và tối ưu khóa mở trong giai đoạn vận hành. Thuật toán Runner Root Algorithm (RRA) được sử dụng để giảm tổn thất công suất hệ thống. Kết quả thử nghiệm trên LĐPP 33 nút và 69 nút cho thấy hiệu quả của phương pháp này so với các thuật toán khác như Coyote Algorithm (COA) và Genetic Algorithm (GA).
1.1. Tối ưu hóa vị trí và công suất DG
Bài toán tối ưu hóa vị trí và công suất của nguồn điện phân tán (DG) được thực hiện thông qua hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên tập trung vào thiết kế lưới điện kín, trong khi giai đoạn thứ hai tối ưu hóa khóa mở để lưới điện vận hành hở. Phương pháp này giúp giảm số biến trong thuật toán và đưa ra giải pháp tối ưu toàn cục. Kết quả mô phỏng cho thấy tổn thất công suất giảm đáng kể so với các phương pháp truyền thống.
1.2. Ứng dụng thuật toán RRA
Thuật toán Runner Root Algorithm (RRA) được áp dụng để tối ưu hóa lắp đặt DG trên LĐPP. Thuật toán này được so sánh với Coyote Algorithm (COA) và Genetic Algorithm (GA), cho thấy hiệu quả cao trong việc giảm tổn thất công suất. Kết quả thử nghiệm trên LĐPP 33 nút và 69 nút chứng minh tính khả thi và hiệu quả của RRA trong việc tối ưu hóa lưới điện.
II. Mở rộng bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối
Luận án đề xuất việc mở rộng bộ dự trữ năng lượng (ESS) trên lưới điện phân phối (LĐPP) nhằm giảm chi phí mua điện và tổn thất năng lượng. Phương pháp tối ưu hóa vị trí và dung lượng của ESS được thực hiện thông qua thuật toán Cuckoo Search Algorithm (CSA). Kết quả thử nghiệm trên LĐPP 18 nút và 33 nút cho thấy hiệu quả của ESS trong việc giảm chi phí và tăng cường độ tin cậy của lưới điện.
2.1. Tối ưu hóa vị trí và dung lượng ESS
Bài toán tối ưu hóa vị trí và dung lượng của bộ dự trữ năng lượng (ESS) được thực hiện với mục tiêu giảm chi phí mua điện và tổn thất năng lượng. Thuật toán Cuckoo Search Algorithm (CSA) được áp dụng lần đầu tiên trong bài toán này, cho thấy hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa lưới điện. Kết quả thử nghiệm trên LĐPP 18 nút và 33 nút chứng minh tính khả thi của phương pháp.
2.2. Ứng dụng ESS trong lưới điện thông minh
Việc lắp đặt ESS trên lưới điện phân phối (LĐPP) không chỉ giảm chi phí mua điện mà còn tăng cường độ tin cậy của hệ thống. ESS giúp khai thác hiệu quả các nguồn năng lượng tái tạo (RES) và giảm tổn thất năng lượng. Kết quả thử nghiệm cho thấy ESS là giải pháp hiệu quả trong việc quản lý năng lượng trên lưới điện thông minh.
III. Ứng dụng thực tiễn tại LĐPP Chư Prông Gia Lai
Luận án áp dụng các phương pháp đề xuất vào LĐPP Chư Prông – Gia Lai để tối ưu hóa lắp đặt nguồn điện phân tán (DG) và bộ dự trữ năng lượng (ESS). Kết quả cho thấy việc lắp đặt DG và ESS giúp tăng cường công suất thâm nhập và giảm tổn thất công suất của hệ thống. Thuật toán Coyote Algorithm (COA) được sử dụng để tối ưu hóa vị trí và công suất của DG, cho thấy hiệu quả cao trong việc quản lý năng lượng.
3.1. Tối ưu hóa lắp đặt DG tại Chư Prông
Bài toán tối ưu hóa lắp đặt nguồn điện phân tán (DG) tại LĐPP Chư Prông được thực hiện thông qua ba giai đoạn, tương ứng với ba vị trí và công suất khả thi. Thuật toán Coyote Algorithm (COA) được sử dụng để tối ưu hóa vị trí và công suất của DG, cho thấy hiệu quả cao trong việc giảm tổn thất công suất và tăng cường độ tin cậy của hệ thống.
3.2. Kế hoạch mở rộng DG và ESS
Luận án đề xuất kế hoạch mở rộng nguồn điện phân tán (DG) và bộ dự trữ năng lượng (ESS) tại LĐPP Chư Prông qua ba giai đoạn. Kế hoạch này phù hợp với việc đầu tư và lắp đặt DG và ESS trong thời gian dài, giúp tăng cường hiệu quả hoạt động của lưới điện và giảm chi phí mua điện.
