Luận án nghiên cứu điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối có sự tham gia của các nguồn năng lượng gió năng lượng mặt trời

Luận án nghiên cứu phương pháp tối ưu điều khiển hệ thống điện phân phối với sự tham gia của năng lượng gió và năng lượng mặt trời.

• Tác giả: Đặng Thành Trung
• Trường học: Học viện Khoa học và Công nghệ
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Tối Ưu Hệ Thống Điện Phân Phối Với Nguồn Năng Lượng Tái Tạo
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI
• 1.1. Đặc điểm của hệ thống điện và bài toán điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của nguồn năng lượng gió, năng lượng mặt trời
• 1.2.1. Các nghiên cứu trong nước
• 1.2.2. Nghiên cứu nước ngoài về điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của nguồn năng lượng gió, năng lượng mặt trời
• 1.3. Nhận định về tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài và đề xuất mục tiêu nghiên cứu của luận án
• 1.4. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: TÍNH TỔNG CÔNG SUẤT LỚN NHẤT CỦA NGUỒN ĐIỆN GIÓ, ĐIỆN MẶT TRỜI PHÁT LÊN LƯỚI ĐIỆN
• 2.1. Nghiên cứu về các thuật toán cực trị có ràng buộc
• 2.1.1. Thuật toán di truyền (GA)
• 2.1.2. Thuật toán bầy đàn (PSO)
• 2.2. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên 1 pha lưới điện hạ áp
• 2.2.1. Tính toán gần đúng cho 1 pha lưới điện hạ áp
• 2.2.2. Sử dụng thuật toán di truyền để tính tổng công suất phát lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên 1 pha lưới điện hạ áp
• 2.2.3. Tính toán thử nghiệm cho 1 pha lưới điện hạ áp
• 2.3. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện 3 pha khi xét đến điều khiển tối ưu hệ thống điện và hệ số có lợi vị trí
• 2.3.1. Tính trào lưu công suất tối ưu
• 2.3.2. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới khi xét đến điều khiển công suất tối ưu của các nguồn điện truyền thống trong lưới điện 3 pha
• 2.3.3. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện khi xét đến tiềm năng và lợi thế lắp đặt
• 2.3.4. Tính toán thử nghiệm cho lưới điện 3 pha
• 2.4. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU PHỤ TẢI ĐIỆN
• 3.1. Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho bài toán dự báo
• 3.1.1. Nghiên cứu về mạng nơ ron nhân tạo sử dụng cho dự báo
• 3.1.2. Sử dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp và thuật toán Levenberg-Marquardt để đào tạo mạng nơ ron truyền thẳng
• 3.1.3. Dự báo công suất phát của giàn pin mặt trời, tua bin gió. Dự báo công suất tiêu thụ của phụ tải điện, giá điện
• 3.2. Điều khiển tối ưu phụ tải điện
• 3.2.1. Xây dựng mô hình điều khiển tối ưu phụ tải điện
• 3.2.2. Xây dựng bài toán điều khiển tối ưu
• 3.2.3. Sử dụng thuật toán di truyền điều khiển tối ưu phụ tải điện. Tích hợp sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải
• 3.2.4. Đề xuất sơ đồ nguyên lý và điều kiện cấp điện cho phụ tải
• 3.2.5. Đánh giá hiệu quả của mô hình tích hợp trạm sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới
• 3.2.6. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện
• 3.2.7. Tính toán cho lưới điện
• 3.2.8. Áp dụng cho bài toán dự báo
• 3.2.9. Điều khiển tối ưu phụ tải điện
• 3.2.10. Tích hợp sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải
• 3.3. Kết luận chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• Đánh giá kết quả nghiên cứu
• Hướng phát triển của nghiên cứu
• NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Điện Phân Phối Tái Tạo Nghiên Cứu Mới

Hệ thống điện phân phối ngày càng trở nên quan trọng trong việc tích hợp nguồn năng lượng tái tạo như điện gió và điện mặt trời. Việc gia tăng tỷ trọng của các nguồn năng lượng này, mặc dù mang lại lợi ích về môi trường, cũng tạo ra nhiều thách thức về vận hành và ổn định lưới điện. Sự biến đổi thất thường của năng lượng gió và năng lượng mặt trời đòi hỏi các giải pháp điều khiển và vận hành linh hoạt và hiệu quả. Nghiên cứu về các phương pháp điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện, đảm bảo an ninh hệ thống, giảm tổn thất và phân bố kinh tế các nguồn điện đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các nguồn năng lượng tái tạo đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác động môi trường, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững. Sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến và các phương pháp điều khiển thông minh sẽ là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của nguồn năng lượng tái tạo. Theo số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), sự phát triển của điện mặt trời và điện gió đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu.

1.1. Đặc điểm hệ thống điện phân phối hiện đại

Hệ thống điện phân phối hiện đại ngày càng phức tạp với sự tham gia của nhiều thành phần khác nhau, từ các nguồn điện truyền thống đến các nguồn năng lượng tái tạo phân tán. Việc quản lý và điều khiển hệ thống này đòi hỏi sự tích hợp các công nghệ thông tin và truyền thông tiên tiến. Đặc biệt, sự gia tăng của phụ tải điều khiển được, như trạm sạc xe điện, tạo ra những cơ hội mới để tối ưu hóa vận hành lưới điện. Hệ thống điện cần đảm bảo cung cấp điện liên tục, ổn định và an toàn cho người dùng cuối. Việc dự báo chính xác công suất phát của điện gió và điện mặt trời là yếu tố then chốt để điều khiển hệ thống một cách hiệu quả. Các thuật toán tối ưu, thuật toán dự báo và thuật toán tính toán độ tin cậy đang ngày càng phát triển, hỗ trợ điều khiển hệ thống điện lớn với nhiều biến và ràng buộc.

1.2. Tình hình nghiên cứu điện gió mặt trời trong và ngoài nước

Các nghiên cứu trên thế giới tập trung vào việc phát triển các thuật toán điều khiển tiên tiến, sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để dự báo và điều khiển hệ thống điện. Ở Việt Nam, việc nghiên cứu về điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của điện gió và điện mặt trời còn hạn chế. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của các nguồn năng lượng tái tạo, nhu cầu nghiên cứu trong lĩnh vực này ngày càng tăng cao. Các nghiên cứu cần tập trung vào các đặc điểm cụ thể của hệ thống điện Việt Nam, bao gồm cấu trúc lưới điện, đặc điểm phụ tải và tiềm năng năng lượng tái tạo. Phân tích các phương pháp điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện khi có sự tham gia của nguồn điện gió, điện mặt trời.

II. Tính Toán Công Suất Nguồn Gió Mặt Trời Lên Lưới Điện

Xác định công suất tối đa từ điện gió và điện mặt trời có thể phát lên lưới mà không gây ảnh hưởng tiêu cực là một bài toán quan trọng. Bài toán này cần xét đến nhiều yếu tố, bao gồm giới hạn điện áp, dòng điện và ổn định của hệ thống. Việc tính toán cần được thực hiện cho cả lưới điện hạ áp (đặc biệt là lưới điện 1 pha) và lưới điện 3 pha. Các thuật toán tối ưu, như thuật toán di truyền (GA) và thuật toán bầy đàn (PSO), thường được sử dụng để giải quyết bài toán này. Kết quả tính toán sẽ giúp xác định khả năng tích hợp năng lượng tái tạo vào lưới điện một cách an toàn và hiệu quả. Việc sử dụng thuật toán di truyền (GA), thuật toán bầy đàn (PSO) để tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện.

2.1. Thuật toán di truyền GA và ứng dụng

Thuật toán di truyền (GA) là một phương pháp tối ưu dựa trên cơ chế tiến hóa tự nhiên. Thuật toán này sử dụng các phép toán di truyền như chọn lọc, lai ghép và đột biến để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho bài toán. Trong bài toán tính toán công suất, GA có thể được sử dụng để tìm ra cấu hình tối ưu của các nguồn điện gió và điện mặt trời sao cho tổng công suất phát lên lưới là lớn nhất mà vẫn đảm bảo các ràng buộc về điện áp và dòng điện. GA là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán tối ưu phức tạp. Thuật toán di truyền (GA) và thuật toán bầy đàn (PSO) để tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện.

2.2. Thuật toán bầy đàn PSO và khả năng

Thuật toán bầy đàn (PSO) là một phương pháp tối ưu dựa trên hành vi của bầy đàn chim hoặc cá. Mỗi cá thể trong bầy đàn (gọi là hạt) di chuyển trong không gian tìm kiếm và chia sẻ thông tin với các hạt khác. PSO có thể được sử dụng để tìm ra cấu hình tối ưu của các nguồn điện gió và điện mặt trời sao cho tổng công suất phát lên lưới là lớn nhất mà vẫn đảm bảo các ràng buộc về điện áp và dòng điện. PSO có ưu điểm là dễ cài đặt và có tốc độ hội tụ nhanh. Thuật toán bầy đàn (PSO) để tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện.

2.3. Tính toán gần đúng cho lưới điện hạ áp 1 pha

Việc tính toán công suất cho lưới điện hạ áp 1 pha có thể được thực hiện bằng các phương pháp gần đúng, đặc biệt khi số lượng nguồn điện gió và điện mặt trời là lớn. Các phương pháp này thường dựa trên việc đơn giản hóa mô hình lưới điện và sử dụng các công thức xấp xỉ để tính toán điện áp và dòng điện. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các phương pháp gần đúng có thể không chính xác trong mọi trường hợp và cần được kiểm tra lại bằng các phương pháp tính toán chính xác hơn. Nghiên cứu phương pháp xác định tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời có thể phát lên lưới mà không làm ảnh hưởng đến hệ thống điện. Đặc biệt khi xét tới ảnh hưởng của các nguồn điện gió, điện mặt trời lên phụ tải dân dụng thường sử dụng 1 pha của lưới điện hạ áp.

III. Điều Khiển Tối Ưu Phụ Tải Điện Hướng Dẫn Chi Tiết

Việc điều khiển phụ tải là một giải pháp quan trọng để ổn định hệ thống điện khi có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo. Phụ tải điều khiển được, như điều hòa nhiệt độ, máy nước nóng và trạm sạc xe điện, có thể được điều chỉnh để giảm hoặc tăng công suất tiêu thụ theo nhu cầu của lưới điện. Việc dự báo chính xác công suất tiêu thụ của phụ tải là rất quan trọng để điều khiển chúng một cách hiệu quả. Các mạng nơ-ron nhân tạo có thể được sử dụng để dự báo công suất tiêu thụ và đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu. Các nghiên cứu tập trung vào thuật toán di truyền điều khiển tối ưu phụ tải điện.

3.1. Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự báo

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một công cụ mạnh mẽ để dự báo các chuỗi thời gian. ANN có thể được huấn luyện để dự báo công suất phát của điện gió và điện mặt trời, công suất tiêu thụ của phụ tải và giá điện. Kết quả dự báo được sử dụng làm đầu vào cho các thuật toán điều khiển tối ưu. ANN có khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra các dự báo chính xác trong điều kiện biến động cao. Việc lựa chọn kiến trúc ANN phù hợp và huấn luyện nó với dữ liệu chất lượng là rất quan trọng. Các nghiên cứu về mạng nơ ron nhân tạo sử dụng cho dự báo.

3.2. Xây dựng mô hình điều khiển tối ưu phụ tải điện

Mô hình điều khiển tối ưu phụ tải cần xét đến nhiều yếu tố, bao gồm đặc điểm của phụ tải, ràng buộc về điện áp và dòng điện, và mục tiêu tối ưu (ví dụ: giảm chi phí điện, tăng độ ổn định của lưới điện). Mô hình này có thể được xây dựng dựa trên các phương pháp tối ưu hóa như thuật toán di truyền, lập trình tuyến tính hoặc lập trình phi tuyến. Mô hình cần có khả năng điều chỉnh linh hoạt theo điều kiện thực tế của lưới điện. Xây dựng bài toán điều khiển tối ưu.

3.3. Tích hợp sạc xe điện và pin mặt trời

Việc tích hợp trạm sạc xe điện với giàn pin mặt trời mang lại nhiều lợi ích, bao gồm giảm chi phí điện, tăng tính tự chủ về năng lượng và giảm phát thải khí nhà kính. Xe điện có thể được sạc bằng điện từ pin mặt trời vào ban ngày và từ lưới điện vào ban đêm. Trạm sạc xe điện cũng có thể được sử dụng để cung cấp điện cho lưới điện trong trường hợp khẩn cấp. Đề xuất sơ đồ nguyên lý và điều kiện cấp điện cho phụ tải. Đánh giá hiệu quả của mô hình tích hợp trạm sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu Vận Hành

Các kết quả nghiên cứu cần được kiểm nghiệm trên các mô hình lưới điện thực tế để đánh giá tính khả thi và hiệu quả. Các mô hình này cần phản ánh các đặc điểm của hệ thống điện phân phối Việt Nam, bao gồm cấu trúc lưới điện, đặc điểm phụ tải và tiềm năng năng lượng tái tạo. Kết quả mô phỏng sẽ giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp cải thiện. Việc chạy mô phỏng trên lưới điện thực tế để kiểm tra lại tính đúng đắn của các luật đã đề ra.

4.1. Mô phỏng trên lưới điện thực tế ví dụ và phân tích

Việc mô phỏng trên lưới điện thực tế cần được thực hiện với các kịch bản khác nhau, bao gồm các điều kiện thời tiết khác nhau, các mức độ thâm nhập khác nhau của năng lượng tái tạo và các cấu hình phụ tải khác nhau. Kết quả mô phỏng cần được phân tích kỹ lưỡng để xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp cải thiện. Mô phỏng là một công cụ quan trọng để đánh giá tính khả thi và hiệu quả của các giải pháp điều khiển và vận hành. Tính toán mô phỏng trên lưới điện thực tế để kiểm tra lại tính đúng đắn của các luật đã đề ra.

4.2. Đánh giá hiệu quả của các giải pháp đã đề xuất

Việc đánh giá hiệu quả của các giải pháp cần dựa trên các tiêu chí cụ thể, bao gồm giảm chi phí điện, tăng độ ổn định của lưới điện, giảm phát thải khí nhà kính và tăng tính tự chủ về năng lượng. Đánh giá cần được thực hiện một cách khách quan và dựa trên các dữ liệu thực tế. Kết quả đánh giá sẽ giúp đưa ra các quyết định đầu tư và triển khai hiệu quả. Tính toán độ tin cậy của lưới điện nhằm đánh giá hiệu quả khi tích hợp bộ sạc xe điện kết hợp giàn pin mặt trời.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Điện Phân Phối Tương Lai

Nghiên cứu về điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối với nguồn năng lượng tái tạo là một lĩnh vực quan trọng và đầy tiềm năng. Các kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng để xây dựng các hệ thống điện thông minh, linh hoạt và bền vững. Hướng phát triển của nghiên cứu nên tập trung vào việc tích hợp các công nghệ tiên tiến, như trí tuệ nhân tạo, học máy và Internet of Things (IoT), để tạo ra các giải pháp điều khiển và vận hành thông minh hơn. Đánh giá kết quả nghiên cứu. Hướng phát triển của nghiên cứu.

5.1. Đánh giá kết quả nghiên cứu và đóng góp mới

Luận án đã đưa ra các giải pháp tổng thể để điều khiển vận hành hệ thống điện, đảm bảo khi các nguồn điện gió, điện mặt trời biến thiên liên tục kết nối với lưới, hệ thống điện vẫn vận hành ổn định, giảm tối đa ảnh hưởng lên điện áp nút, dòng điện nhánh mà vẫn tận dụng được hết công suất phát của các nguồn năng lượng tái tạo. Những đóng góp mới của luận án.

5.2. Hướng phát triển nghiên cứu điện phân phối trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc tích hợp các công nghệ tiên tiến, như trí tuệ nhân tạo, học máy và blockchain, để tạo ra các hệ thống điện phân phối thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Việc phát triển các mô hình dự báo chính xác hơn và các thuật toán điều khiển linh hoạt hơn cũng là một hướng đi quan trọng. Ngoài ra, cần có các nghiên cứu về các chính sách và quy định để khuyến khích việc phát triển năng lượng tái tạo và lưới điện thông minh. Các nghiên cứu sâu hơn để đưa ra một giải pháp tổng hợp điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của nguồn điện gió, điện mặt trời.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI 1.1 Đặc điểm của hệ thống điện và bài toán điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện Sản xuất, phân phối và cung cấp điện năng là một lĩnh vực cực kỳ quan trọng của bất kỳ quốc gia nào. Một hệ thống điện điển hình bao gồm các thành phần như trong hình vẽ 1. 1: Sơ đồ lưới điện điển hình Trong đó sơ đồ bao gồm: + Các nguồn điện bao gồm các nhà máy nhiệt điện, nhà máy thủy điện, điện gió, điện mặt trời, điện diesel. + Đường dây truyền tải gồm đường dây truyền tải cao áp, trung áp và hạ áp + Các phụ tải để tiêu thụ điện.

Luôn phải có sự cân bằng giữa tổng công suất phát ra từ các nguồn và tổng công suất tiêu thụ của phụ tải. Trong cơ cấu nguồn điện thì nguồn điện mặt trời và điện gió hiện nay phát triển rất mạnh. Theo số liệu của cơ quan năng lượng quốc tế (IEA), tổng công suất đặt của nguồn điện mặt trời trên thế giới năm 2021 là 843,086 TW tăng trưởng 18% so với năm 2020. Tổng công suất đặt của nguồn điện gió trên thế giới năm 2021 là 824,874 TW, tăng trưởng 12,9% so với năm 2020.

Dự báo đến năm 2050, nguồn điện gió sẽ đóng góp 36% và điện mặt trời đóng góp 22% tổng điện năng sản xuất toàn thế giới. 2: Biểu đồ sự phát triển của điện mặt trời và điện gió trên thế giới theo số liệu của cơ quan năng lượng quốc tế (IEA) Trong xu thế chung đó, Việt Nam là một trong những quốc gia có tiềm năng và phát triển rất mạnh về điện mặt trời và điện gió. Tổng công suất lắp đặt nguồn điện mặt trời của Việt Nam năm 2021 là 10.909 MW, đứng thứ 3 toàn thế giới sau Trung Quốc và Mỹ (năm 2018, tổng công suất điện mặt trời của Việt Nam là 86 MW). Theo số liệu của trung tâm điều độ hệ thống điện quốc gia, tính đến tháng 12/2020, tổng công suất đặt của các nguồn điện mặt trời áp mái tại Việt Nam là 7760 MW (10,1% tổng công suất đặt các nguồn điện trong hệ thống), còn tổng công suất đặt của các trang trại điện mặt trời là 8732 MW (11,39% tổng công suất đặt các nguồn điện trong hệ thống).

Tính đến tháng 11/2021, tổng công suất đặt của nguồn điện gió là 3980 MW (5,19% tổng công suất đặt các nguồn điện trong hệ thống). Việc phát triển nhanh các nguồn điện mặt trời, điện gió ở Việt Nam do giá thành đầu tư giảm và các chính sách hỗ trợ của nhà nước như mua điện từ trang trại điện mặt trời với giá 9,35 UScent/kWh khi hòa lưới trước ngày 30/06/2019, mua điện mặt trời áp mái với giá 8,38 UScent/kWh khi hòa lưới trước ngày 31/12/2020, mua điện gió trên biển (offshore) với giá 9,8 UScent/kWh, điện gió đất liền (onshore) với giá 8,5 UScent/kWh trước ngày 1/11/2021. 3: Biểu đồ công suất đặt của nguồn điện mặt trời và điện gió ở Việt Nam theo số liệu của trung tâm điều độ quốc gia (A0) Khi tỷ trọng nguồn điện mặt trời và điện gió ngày càng tăng thì do tính thay đổi công suất phát liên tục của các nguồn điện này nên gây ảnh hưởng rất lớn đến điều khiển, vận hành hệ thống điện như: + Mất ổn định điện áp: Điện áp tăng cao hoặc giảm thấp hơn giá trị cho phép gây ảnh hưởng rất lớn đến phụ tải điện. Khi điện áp lên quá cao, nhiều trường hợp phải cắt nguồn điện mặt trời, điện gió không tiếp tục bán điện lên lưới.

+ Quá tải đường dây truyền tải: Trong nhiều trường hợp khi công suất phát của nguồn điện gió, điện mặt trời quá lớn thì sẽ phải cắt nguồn điện và không tiếp tục bán điện lên lưới. + Dao động công suất phát: Dao động công suất sẽ lan truyền trong hệ thống điện gây mất ổn định hệ thống điện. + Giảm quán tính hệ thống điện: Tỷ trọng nguồn điện mặt trời cao sẽ làm giảm quán tính hệ thống điện làm giảm ổn định hệ thống điện. + Sai số dự báo công suất phát nguồn điện gió, điện mặt trời lớn: Khi sai số dự báo lớn gây khó khăn việc vận hành tối ưu hệ thống điện, tăng chi phí vận hành hệ thống điện.

+ Gây khó khăn cho thiết bị bảo vệ: Thời gian thao tác của thiết bị đóng/cắt lớn hơn thay đổi công suất của nguồn điện mặt trời. Dòng điện ngắn mạch và quá tải giảm dưới ngưỡng do nguồn điện mặt trời, điện gió. Đặc biệt, khi kết nối ngày càng nhiều nguồn điện mặt trời, điện gió thì các phụ tải hạ áp (thường là các phụ tải lấy điện từ 1 dây pha và 1 dây trung tính của lưới điện hạ áp) bị ảnh hưởng nhiều nhất do tính biến thiên liên tục của nguồn điện gió, điện mặt trời sẽ làm cho điện áp cung cấp cho các phụ tải thay đổi liên tục có thể nằm 8 ngoài giá trị vận hành cho phép của phụ tải. Tại Đức, tính đến năm 2015 đã lắp đặt gần 40 GW điện mặt trời, trong đó có khoảng 22 GW được kết nối với lưới điện hạ áp, 90% trong số đó là hệ thống điện mặt trời áp mái có công suất nhỏ hơn 30 kW.

Những nguồn điện mặt trời áp mái này là một trong những thành phần rất quan trọng giúp cho nước Đức có thể dịch chuyển sang sử dụng nguồn năng lượng tái tạo (theo tài liệu tham khảo số 94). Ở Việt Nam, theo thông tư số 39/2015/TT-BCT của Bộ Công Thương ban hành ngày 18 tháng 11 năm 2015 có quy định đối với hệ thống điện mặt trời đấu nối vào lưới điện phân phối cấp điện áp hạ áp như sau: + Hệ thống điện mặt trời có công suất dưới 03 kW trở xuống được đấu nối vào lưới điện hạ áp 1 pha hoặc 3 pha. + Hệ thống điện mặt trời có công suất từ 03 kW đến 100 kW (nhưng không vượt quá 30% công suất đặt của trạm biến áp hạ thế đấu nối) được đấu vào lưới điện hạ áp 3 pha. Còn theo quyết định về cơ chế khuyến khích phát triển điện mặt trời tại Việt Nam số 13/2020/QĐ-TTg ban hành ngày 06 tháng 04 năm 2020 có quy định về hệ thống điện mặt trời áp mái.

Điều 3 trong quyết định về hệ thống điện mặt trời áp mái quy định như sau: Hệ thống điện mặt trời áp mái nhà là hệ thống điện mặt trời có các tấm quang điện được lắp đặt trên mái nhà của công trình xây dựng và có công suất không quá 1 MW, đấu nối trực tiếp hoặc gián tiếp vào lưới điện có cấp điện áp 35 kV trở xuống.4 mô tả sơ đồ kết nối của nguồn điện mặt trời, điện gió vào lưới điện hạ áp và trung áp (từ 35 kV trở xuống). Từ hình vẽ 1.4 ta thấy rằng, các phụ tải sẽ lấy điện từ 1 pha của lưới và dây trung tính. Các giàn pin mặt trời, tua bin gió công suất nhỏ (đối với giàn pin mặt trời là nhỏ hơn 03 kVA) sẽ phát điện lên 1 pha kết nối. Các giàn pin mặt trời, tua bin gió công suất lớn hơn sẽ phát điện lên cả 3 pha của lưới.

Điều đó có nghĩa là mỗi pha của lưới điện hạ áp 3 pha đều phải tải 1/3 công suất phát của giàn pin mặt trời, tua bin gió kết nối lên lưới đó. Ví dụ, giàn pin mặt trời kết nối lưới 3 pha phát công suất 100 kW thì mỗi pha sẽ phải tải công suất là 33,3 kW. Thông thường, khi giàn pin, tua bin gió không phát điện lên lưới thì điện áp ở đầu ra của máy biến áp thường để cao hơn điện áp định mức của mạng điện do tổn thất điện áp truyền tải trên đường dây. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp khi các giàn pin 1 pha, 3 pha phát 100% công suất và phụ tải tiêu thụ ít điện thì công suất sẽ truyền ngược về máy biến áp.

Khi đó, điện áp tại các nút cuối đường dây có thể cao hơn điện áp đầu đường dây dẫn tới điện áp cung cấp cho phụ tải 1 pha sẽ lớn hơn giá trị cho phép. 4: Sơ đồ kết nối của nguồn điện mặt trời, điện gió vào lưới điện hạ áp và trung áp Tương tự vậy, với các nguồn điện gió, điện mặt trời kết nối với lưới điện trung áp ở gần máy biến áp hạ áp 22/0,4 kV như trên hình vẽ 1. Mà với các máy biến áp hạ áp 22/0,4 kV ở những nước đang phát triển như Việt Nam thì không có chức năng tự động điều chỉnh đầu phân áp. Do đó điện áp phía cao (22 kV) tăng thì cũng sẽ làm tăng điện áp phía hạ (0,4 kV) và ảnh hưởng lớn đến phụ tải hạ áp.

Với sự phát triển của các nguồn điện mặt trời áp mái tại Việt Nam (Tính đến cuối năm 2020, điện mặt trời áp mái chiếm 10,1% tổng công suất đặt các nguồn điện trong hệ thống – gần bằng 1/3 tổng công suất đặt của tất cả các nhà máy thủy điện trong hệ thống) là một nguồn điện rất lớn và gây ảnh hưởng lớn tới các phụ tải kết nối 1 pha lưới điện hạ áp. Tuy nhiên, tại các nước phát triển, những ảnh hưởng này sẽ được giảm bớt do lưới điện được quy hoạch tốt, đầu tư hiện đại (các bộ Inverter có khả năng tham gia hỗ trợ điều khiển ổn định điện áp, tự dộng cân bằng giữa các pha, tự động điều chỉnh điện áp của máy biến áp), hệ số thiết kế an toàn cao. Chẳng hạn như sử dụng tiết diện dây điện lớn hơn sẽ làm giảm được tổn thất điện áp, từ đó giảm ảnh hưởng của sự biến thiên nguồn điện gió, điện mặt trời đến lưới điện. Dựa vào khả năng dịch chuyển thời điểm sử dụng, phụ tải điện có thể chia thành 2 loại là: + Phụ tải có khả năng dịch chuyển thời điểm sử dụng điện: Đây là những phụ tải có thể thay đổi thời điểm đóng/cắt mà không ảnh hưởng đến toàn bộ quá trình hoạt động của phụ tải.

Ví dụ như bơm nước có thể điều khiển thời điểm hoạt động (đóng/cắt phụ tải bơm nước) để bơm nước lên bể chứa sao cho tổng lượng nước bơm lên trong ngày là không đổi. Khi đó, hệ thống có thể thay đổi thời điểm sử dụng phụ tải bơm nước nhằm hỗ trợ ổn định hệ thống điện và vẫn đảm bảo tổng lượng nước bơm lên bể trong 1 ngày là không đổi. Có nhiều phụ tải cho phép thay đổi thời điểm 10 sử dụng điện trong một khoảng thời gian khá lớn như bơm nước, bình nóng lạnh, máy giặt, máy sấy quần áo, sạc xe điện.