Nghiên cứu tối ưu hóa điều khiển hệ thống điện phân phối với năng lượng gió và mặt trời

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

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

3.1.4. 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

3.2.4. Tích hợp sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải

3.2.4.1. Đề xuất sơ đồ nguyên lý và điều kiện cấp điện cho phụ tải

3.2.4.2. Đánh giá hiệu quả của mô hình tích hợp trạm sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới

3.2.4.3. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện

3.2.4.4. Tính toán cho lưới điện

3.2.4.5. Áp dụng cho bài toán dự báo

3.2.5. Điều khiển tối ưu phụ tải điện

3.2.6. 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

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH VẼ

I. Tính cấp thiết của đề tài

Với sự gia tăng nhanh chóng của các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng gió và năng lượng mặt trời, việc tối ưu hóa điều khiển hệ thống điện trở nên ngày càng cần thiết. Những nguồn năng lượng này có tính biến đổi cao, gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến lưới điện, đặc biệt là trong việc duy trì sự ổn định và an toàn cho hệ thống. Việc quản lý năng lượng hiệu quả sẽ giúp giảm thiểu tổn thất, đảm bảo an ninh năng lượng và tối ưu hóa chi phí phát điện. Theo nghiên cứu, việc điều khiển và vận hành tối ưu sẽ giúp giảm thiểu tác động của biến thiên nguồn năng lượng lên lưới điện, đồng thời tận dụng tối đa công suất phát từ các nguồn này. Hơn nữa, sự phát triển của công nghệ thông tin và các thuật toán điều khiển hiện đại mở ra cơ hội mới trong việc tối ưu hóa hoạt động của lưới điện, giúp tăng cường khả năng điều khiển từ xa và tự động hóa các phụ tải lớn như trạm sạc xe điện.

II. Mục tiêu phạm vi đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là đề xuất các giải pháp nhằm tối ưu hóa điều khiển hệ thống điện phân phối khi có sự tham gia của năng lượng tái tạo. Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc xác định tổng công suất lớn nhất mà các nguồn năng lượng gió và năng lượng mặt trời có thể phát lên lưới mà không làm ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống điện. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các lưới điện hạ áp và các thuật toán điều khiển tối ưu như thuật toán di truyền và thuật toán bầy đàn (PSO). Đối tượng nghiên cứu là các nguồn năng lượng tái tạo và phụ tải điện có khả năng điều khiển. Phương pháp nghiên cứu sẽ bao gồm các mô hình toán học, phân tích dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng hệ thống nhằm đưa ra giải pháp hiệu quả nhất cho việc điều khiển và vận hành hệ thống điện.

III. Đặc điểm của hệ thống điện và bài toán điều khiển

Hệ thống điện hiện đại đang đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến việc tích hợp năng lượng tái tạo vào lưới điện. Đặc biệt, tính biến đổi của năng lượng gió và năng lượng mặt trời làm gia tăng độ phức tạp trong việc điều khiển hệ thống phân phối điện. Việc nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa điều khiển là rất quan trọng để đảm bảo rằng điện áp và dòng điện luôn ở mức an toàn. Các nghiên cứu hiện có trong và ngoài nước cho thấy rằng việc áp dụng các thuật toán tối ưu có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điện. Cụ thể, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng thuật toán di truyền và thuật toán bầy đàn có thể mang lại kết quả khả quan trong việc tối ưu hóa công suất phát từ các nguồn năng lượng tái tạo, đồng thời duy trì sự ổn định của lưới điện.

IV. Giải pháp năng lượng và hiệu suất

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các giải pháp năng lượng thông minh có thể nâng cao hiệu suất năng lượng của hệ thống điện. Việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện không chỉ giúp giảm thiểu chi phí phát điện mà còn góp phần bảo vệ môi trường. Đặc biệt, với sự phát triển của công nghệ, việc xây dựng các hệ thống năng lượng thông minh có khả năng tự động điều chỉnh và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng là rất khả thi. Các mô hình điều khiển tối ưu có thể giúp dự đoán và điều chỉnh công suất phát từ các nguồn năng lượng, đảm bảo rằng lưới điện luôn hoạt động hiệu quả và ổn định. Hệ thống này không chỉ giúp giảm tổn thất năng lượng mà còn tăng cường khả năng phục vụ cho các phụ tải lớn như trạm sạc xe điện.

Luận án tiến sĩ: Tối ưu hóa điều khiển hệ thống điện phân phối với năng lượng gió và mặt trời