MỞ ĐẦU 0.1 Lý do chọn đề tài Sự phát triển mạnh của phụ tải kéo theo hệ thống điện cũng đƣợc phát triển để đáp ứng nhu cầu điện năng của phụ tải. Một trong những thành phần quan trọng của hệ thống điện là nguồn điện cũng đƣợc xây dựng rất nhiều. Nhằm mục đích quy hoạch thiết kế hệ thống điện phù hợp và các nguồn điện đƣợc bố trí hợp lý thì việc đánh giá độ tin cậy phát công suất của nguồn điện là một trong những yếu tố quan trọng.2 Lịch sử nghiên cứu Đề tài nghiên cứu độ tin cậy phát công suất nguồn điện không phải là một đề tài mới, tuy nhiên do tính phức tạp của bài toán vấn đề đƣợc giải quyết theo những mức độ đầy đủ khác nhau trên cơ sở các giả thiết đơn giản hóa. Luận văn này sẽ đi sâu nghiên cứu ảnh hưởng phân bố lưu lượng nước của các nhà máy thủy điện, đồng thời nghiên cứu ảnh hưởng của sơ đồ đấu nối nhà máy với hệ thống xét đến sự cố các phần tử của sơ đồ.3 Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Mục đích nghiên cứu luận văn là đánh giá độ tin cậy cung cấp công suất phát của nhà máy đến hệ thống xét đến đặc điểm của HTĐ có tỉ lệ lớn là thủy năng.
Đó cũng là đặc điểm của HTĐ Việt Nam, cần xét đến trong công tác qui hoạch, thiết kế và vận hành. Đối tƣợng nghiên cứu của luận văn: Có rất nhiều thành phần trong nguồn điện ảnh hƣởng đến độ tin cậy, nhƣng có những thành phần ảnh hƣởng trực tiếp đến độ tin cậy phát công suất nguồn điện nhƣ lƣợng nƣớc về nhà máy thủy điện, sự cố của các tổ máy phát điện, sự cố máy biến áp và sự cố các đƣờng dây truyền tải điện nối trực tiếp với nhà máy. Các yếu tố này quyết định độ tin cậy phát công suất của các nguồn đối với hệ thống. Phạm vi nghiên cứu: Đánh giá độ tin cậy phần nguồn trong HTĐ: từ nguồn cung cấp năng lƣợng sơ cấp (lƣợng nƣớc ở NMTĐ), sự cố các ttổ máy phát, hỏng hóc Đàm Trọng Nam 12 Luận văn cao học GVHD: GS.TS Lã Văn Út trên sơ đồ đấu nối nhà máy với hệ thống.
Trong khi nghiên cứu các nội dung trên không đi sâu vào độ tin cậy riêng của phần điều khiển, bảo vệ, độ tin cậy hoạt động của hệ thống (tính ổn định), cũng nhƣ thao tác vận hành.4 Các luận điểm cơ bản Giới thiệu phƣơng pháp Monte Carlo và phần mềm ModelRisk. Đánh giá độ tin cậy của phần tử và nguồn điện theo phƣơng pháp Monte Carlo. Áp dụng tính toán độ tin cậy phát công suất của 3 nhà máy điện ở khu vực miền Bắc gồm nhà máy thủy điện Hòa Bình, nhà máy nhiệt điện Phả Lại 1&2, nhà máy nhiệt điện Mông Dƣơng 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu phƣơng pháp Monte Carlo dùng để mô phỏng các phần tử trong lƣới điện. Nghiên cứu, khai thác phần mềm ModelRisk để tính toán, vẽ đƣờng cong xác suất phát công suất của nguồn điện.
Đánh giá độ tin cậy phát công suất của nguồn điện dựa trên đƣờng cong xác suất phát công suất của nguồn điện. Đàm Trọng Nam 13 Luận văn cao học GVHD: GS.TS Lã Văn Út NỘI DUNG CHƢƠNG 1 - PHƢƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ PHẦN MỀM MODELRISK 1.1 Khái niệm về phƣơng pháp Monte Carlo 1.1 Sự hình thành và khái niệm về phương pháp Monte Carlo Vào đầu những năm 40 của thế kỷ 20, sự ra đời của máy tính điện tử giúp con ngƣời tính toán các phép tính có khối lƣợng lớn khi sử dụng tính toán bằng tay và bằng máy tính quay tay (hay điện cơ). Máy tính điện tử diễn đạt các phép tính bằng những thuật toán đơn giản với ít lệnh logic và tiết kiệm bộ nhớ trong khi thảo chƣơng (nhƣ các phƣơng pháp tính lặp). Vì vậy, khối lƣợng tính toán sẽ tăng lên đôi chút (so với các phƣơng pháp trƣớc đây) khi giải một bài toán.
Tuy nhiên, với sự cải tiến của cá thế hệ máy tính có tốc độ ngày càng cao thì khó khán về mặt khối lƣợng tính toán có thể khắc phục đƣợc. Bởi vậy, nếu chọn đƣợc những phƣơng pháp số thích hợp với máy tính điện tử thì cái lợi do thuật toán đơn giản sẽ lấn án cái hại do tăng khối lƣợng tính toán. Một trong những phƣơng pháp nhƣ vậy là “phƣơng pháp Monte Carlo”. Về bản chất, phương pháp Monte Carlo là dạng đặc biệt của phương pháp thử nghiệm thống kê, trong đó các phép thử được tạo ra trên máy tính thông qua việc sử dụng các "số ngẫu nhiên”.
Ví dụ về phƣơng pháp thử nghiệm thống kê: Bài toán Buffon Xác định số π vốn là một bải toán khó đối với các phƣơng pháp giải tích. Tuy nhiên nếu áp dụng phƣơng pháp thử nghiệm thống kê ta có rất nhiều cách khác nhau để tính giá trị gần đúng của nó. Một trong những cách nhƣ vậy đƣợc mô tả theo bài toán Buffon. Trên mặt phẳng của một chiếc bàn ta kẻ các đƣờng thẳng song song cách đều, cự ly giữa chúng là 1 đơn vị (dài).
Ở một vị trí khá cao so với mặt bàn, ta tung hú họa 1 chiếc kim AB có độ dài đã cho là h < 1. Từ vị trí cao rơi xuống mắt bàn có thể coi Đàm Trọng Nam 14 Luận văn cao học GVHD: GS.TS Lã Văn Út xác xuất vị trí trung điểm O của thanh khi tiếp mặt bàn có phân bố đều (tính theo khoảng cách a từ tâm O đến đƣờng thảng song song gấn nhất). Cũng thế có thể coi góc lệch b của thanh tính so với một trục cố định có xác suất phân bố đều. Sau nhiều phép thử (tung thanh cho rơi xuống), quan sát vị trí tâm O và góc lệch ta có thể tính đƣợc gần đúng số π theo giá trị thống kê khoảng cách a và góc lệch b.
Thật vậy, theo số liệu thống kê ta có thể tính gần đúng xác suất P(Ω) của biến cố Ω để cho chiếc kim AB cắt một trong các đƣờng kẻ trên mặt bàn. Với số phép thử đủ lớn ta có: k P( ) N (1.1) Trong đó: k là số phép thử mà thanh AB cắt đƣờng song song. N là số phép thử tổng cộng. Từ trị số P(Ω) ta có thể suy ra số π.1: Mô phỏng thí nghiệm bài toán Buffon Để biểu diễn biến cố Ω ta gọi: a - là khoảng cách từ trung điểm O của chiếc kim AB (đã rơi trên mặt bàn, sau khi tung hú họa) đến đƣờng thẳng gần nhất trong các đƣờng đã kẻ.
Đàm Trọng Nam 15 Luận văn cao học GVHD: GS.TS Lã Văn Út b - là góc nhỏ nhất trong các góc lập bởi kim AB với hƣớng trực giao đối với các đƣờng thẳng song song. Từ hình vẽ (1.1) ta có: a = OA" , b = A OA' , Ω = { OA" OA' } h Vì OA' OA .cos b , nên từ (1.2) 2 Ta biết rằng 0 a 1/2, 0 b và chiếc kim cũng đƣợc tung hú họa từ 1 vị trí 2 khá cao (so với mặt bàn), nên a, b là các đại lƣợng ngẫu nhiên độc lập. a nhận giá trị ngẫu nhiên phân bố dều trong khoảng [0,1/2] còn b nhận giá trị phân bố dều trong khoảng [0, ]. Hàm mật độ xác suất của b có dạng: 2 2 khi x 0, 2 p(x) (1.3) 0 khi x 0, 2 Tƣơng tự, đại lƣợng ngẫu nhiên a có phân bố đều trên đoạn [0; 1/2] với hàm mật độ có dạng: 1 2 khi y 0, 2 (y) (1.4) 0 khi y 0, 1 2 Từ tính độc lập của a,b và từ (1.4) ta suy ra hàm mật độ đồng thời của véc tơ ngẫu nhiên (b,a) có dạng: Đàm Trọng Nam 16 Luận văn cao học GVHD: GS.
2 Trên mặt phẳng hệ trục tọa độ vuông góc xOy tạ gọi S là hình giới hạn bởi trụ h hoành và cung đƣờng cong y = cos x, từ x = 0 đến x =. Nghĩa là: 2 2 h S = {(x,y): y ≤ cos x; 0≤ x ≤ } G 2 2 y 1 2 h G 2 y= h cos x 2 S x o 2 Hình 1.2: Đồ thị thể hiện xác suất của bài toán Buffon Khi đó từ (1.5) ta suy ra: /2 (h.cosx)/2 P(Ω) = P{(b,a) S} = f (x, y)dxdy = 4 dy dx S 0 0 Hay là: Đàm Trọng Nam 17 Luận văn cao học GVHD: GS.TS Lã Văn Út /2 2h 2h P(Ω) = cos xdx = .6) ta suy ra: 2hN (với h đã cho) (1.7) k Nhƣ vậy, từ lời giải của bài toán Buffon ta suy ra có thể tính gần đúng số π một cách đơn giản bằng cách thực hiện N (đủ lớn) lần gieo chiếc kim AB một cách hú họa và dựa vào luật số lớn tính xấp xỉ xác suất P(Ω).Bojew đã tiến hành N = 5000 thí nghiệm nêu trên và thu đƣợc π ≈ 3,159. Chúng ta đã biết số π ≈ 3,141593 thì sai số lệch không quá lớn. Từ bài toán ta thấy phép thử nghiệm thống kê rất đơn giản (tung thanh AB và quan sát) nhƣng có thể giải rất hiệu quả bài toán phức tạp.
Vấn đề là phải tạo ra một số lƣợng lớn phép thử với xác xuất xuất hiện các đại lƣợng tƣơng ứng với phân bố xác suất đã cho. Trong ví dụ trên trị số a và b phải có phân bố đều sau chuỗi N các phép thử. Việc sử dụng chiếc que với nhiều đƣờng thẳng song song là để dễ tạo ra các số a, b có phân bố đều. Trong trƣờng hợp có cách nào đó ta "rắc hạt" đảm bảo đƣợc nó rải đều trên diện tích (phân bố đều theo 2 trục x,y) thì hàng loạt các bài toán sẽ đƣợc giải theo phép thử nghiệm thống kê.
Chẳng hạn, nếu ta thực hiện đƣợc N phép gieo hạt ngẫu nhiên phân bổ đều trên diện tích hình vuông có cạnh là a (hình 1. Khi đó vẽ đƣờng tròn nội tiếp bên trong hình vuông và thống kê số hạt bên trong hình tròn (giả thiết đƣợc m điểm), ta có tỉ lệ diện tích hình tròn trên diện tích hình vuông gần đúng bằng: a 2 Stron m 4m 42 Suy ra: . Svuong N a 4 N Đàm Trọng Nam 18 Luận văn cao học GVHD: GS.