Mở rộng nguồn điện phân tán và bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối

Trường đại học

Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh

Chuyên ngành

Kỹ thuật điện

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2023

170

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI

LÝ LỊCH KHOA HỌC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

ABSTRACT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.4. Đóng góp của luận án

1.5. Bố cục của luận án

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

2.1. Lưới điện phân phối

2.2. Nguồn điện phân tán (DG)

2.3. Giới thiệu về DG

2.4. Công nghệ của DG

2.5. Lợi ích của DG

2.6. Mục tiêu lắp đặt DG

2.7. Bộ dự trữ năng lượng (ESS)

2.8. Giới thiệu về ESS

2.9. Công nghệ của ESS

2.10. Lợi ích của ESS

2.11. Mục tiêu lắp đặt ESS

2.12. Phương pháp và thuật toán tối ưu lắp đặt DG và ESS

2.12.1. Thuật toán cổ điển

2.12.2. Phương pháp tìm kiếm cơ bản

2.12.3. Thuật toán lấy cảm hứng từ vật lý hoặc xã hội

2.12.4. Kỹ thuật lấy cảm hứng từ thiên nhiên

2.12.5. Thuật toán lai thông minh

2.13. Mở rộng lưới điện phân phối

2.14. Mở rộng sự thâm nhập của nguồn điện phân tán trên lưới điện phân phối

2.15. Mở rộng sự thâm nhập của bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối

2.16. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: MỞ RỘNG SỰ THÂM NHẬP CỦA NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

3.1. Mở rộng LĐPP thông qua lắp đặt DG có xét tái cấu hình lưới điện phân phối (DNR)

3.2. Mô tả bài toán

3.3. Phương pháp tối ưu công suất và vị trí DG trên LĐPP có xét tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng thuật toán Runner Root Algorithm

3.4. Kết quả kiểm tra

3.5. Xác định cấu hình vận hành LĐPP khi mở rộng công suất DG

3.6. Mô hình toán học

3.7. Xác định cấu hình vận hành bằng thuật toán trao đổi nhánh cải tiến

3.8. Kết quả kiểm tra

3.9. Mở rộng nguồn điện phân tán cho LĐPP Chư Prông – Gia Lai

3.10. LĐPP Chư Prông – Gia Lai

3.11. Tối ưu vị trí và công suất của DG trên LĐPP Chư Prông sử dụng thuật toán Coyote Algorithm (COA)

3.12. Kết quả kiểm tra

3.13. Kết luận chương 3

4. CHƯƠNG 4: MỞ RỘNG SỰ THÂM NHẬP CỦA BỘ DỰ TRỮ NĂNG LƯỢNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

4.1. Mô tả bài toán

4.2. Tối ưu công suất và vị trí của BESS

4.3. Kết quả kiểm tra

4.4. Kết luận chương 4

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ

CÁC CÔNG BỐ LIÊN QUAN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Thông số phụ tải LĐPP 18 nút

Thông số đường dây LĐPP 18 nút

Tỷ lệ loại tải thương mại, dân dụng và công nghiệp - LĐPP 18 nút

Tỷ lệ các loại tải thương mại, dân dụng và công nghiệp - LĐPP 18 nút

Thông số phụ tải LĐPP 33 nút

Thông số đường dây LĐPP 33 nút

Tỷ lệ loại tải thương mại, dân dụng và công nghiệp - LĐPP 33 nút

Tỷ lệ các loại tải thương mại, dân dụng và công nghiệp - LĐPP 33 nút

Thông số phụ tải LĐPP 69 nút

Thông số đường dây LĐPP 69 nút

Thông số phụ tải LĐPP Chư Prông

Thông số đường dây LĐPP Chư Prông

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH SÁCH CÁC HÌNH

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Tóm tắt

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.

21/02/2025

Bạn đang xem trước tài liệu:

Mở rộng nguồn điện phân tán và bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối

Tải đầy đủ

Mở rộng nguồn điện phân tán và bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối là một tài liệu quan trọng tập trung vào việc tối ưu hóa hệ thống điện thông qua việc tích hợp các nguồn điện phân tán (như năng lượng mặt trời, gió) và các hệ thống dự trữ năng lượng. Tài liệu này nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo để giảm phụ thuộc vào nguồn điện truyền thống, đồng thời cải thiện độ ổn định và hiệu quả của lưới điện. Đặc biệt, việc áp dụng các công nghệ dự trữ năng lượng giúp cân bằng phụ tải, giảm thiểu rủi ro mất điện và hỗ trợ quá trình chuyển đổi năng lượng bền vững.

Để hiểu sâu hơn về các công nghệ liên quan, bạn có thể tham khảo Luận văn thạc sĩ hệ thống điện dự báo phụ tải tại công ty điện lực hóc môn có xét đến sự phát triển các nguồn quang điện mặt trời nối lưới, nghiên cứu này cung cấp cái nhìn chi tiết về việc tích hợp năng lượng mặt trời vào lưới điện. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ thiết bị mạng và nhà máy điện khảo sát ổn định nhà máy điện gió sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ổn định hệ thống khi sử dụng năng lượng gió. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ công nghệ chế tạo máy nghiên cứu thiết kế và mô phỏng thiết bị chuyển hóa năng lượng sóng biển thành điện năng theo phương pháp dao động cột nước mở rộng kiến thức về các nguồn năng lượng tái tạo khác. Hãy khám phá để có cái nhìn toàn diện hơn về chủ đề này!

#năng lượng tái tạo