Tổng quan nghiên cứu
Trong bối cảnh phát triển kinh tế nhanh chóng, nhu cầu sử dụng điện năng tại Việt Nam tăng trưởng trung bình khoảng 9,5-10% mỗi năm trong giai đoạn 2010-2019, với dự báo đạt 178,4 tỷ kWh vào năm 2020. Công suất đỉnh hệ thống điện cũng tăng mạnh, đạt 38.238 MW vào ngày 23/06/2020 lúc 14 giờ. Sự gia tăng này đặt ra thách thức lớn cho ngành điện trong việc đảm bảo cung cấp điện ổn định, hiệu quả và bền vững. Đồng thời, sự phát triển nhanh chóng của điện mặt trời mái nhà với tổng công suất lên tới gần 7.900 MW vào năm 2020 đã làm thay đổi đáng kể hình dạng đồ thị phụ tải điện, tạo ra nhu cầu cấp thiết về các phương pháp điều chỉnh phụ tải phù hợp.
Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp điều chỉnh phụ tải điện trong lưới phân phối có tích hợp điện mặt trời, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng nguồn năng lượng tái tạo tại chỗ, giảm công suất tiêu thụ vào giờ cao điểm và dịch chuyển phụ tải sang giờ thấp điểm. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các hộ tiêu thụ thương mại và dịch vụ có lắp đặt hệ thống điện mặt trời mái nhà tại Việt Nam trong giai đoạn 2021-2022. Mục tiêu cụ thể là xây dựng bài toán tối ưu lập lịch điều chỉnh phụ tải theo cơ chế giá điện có xét đến sự tham gia của điện mặt trời, từ đó đánh giá hiệu quả chiến lược điều chỉnh phụ tải đối với sự thay đổi đồ thị phụ tải ngày.
Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ ngành điện Việt Nam nâng cao hiệu quả vận hành, giảm áp lực đầu tư nguồn và lưới điện, đồng thời góp phần phát triển bền vững năng lượng tái tạo và bảo vệ môi trường.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết áp dụng
Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: Quản lý nhu cầu phụ tải (Demand Side Management - DSM) và Chương trình điều chỉnh phụ tải điện (Demand Response - DR). DSM là tập hợp các giải pháp kỹ thuật, công nghệ và kinh tế nhằm giúp khách hàng sử dụng điện hiệu quả, cải thiện đồ thị phụ tải và giảm công suất đỉnh. DR là chương trình trọng tâm trong DSM, tập trung vào việc thay đổi hành vi sử dụng điện của khách hàng theo tín hiệu giá hoặc ưu đãi tài chính để giảm tải vào giờ cao điểm.
Mô hình nghiên cứu phân loại phụ tải thành ba nhóm chính: phụ tải có thể cắt, phụ tải có thể điều chỉnh và phụ tải có thể chuyển dịch. Mỗi nhóm có đặc điểm và chiến lược điều khiển riêng biệt, phù hợp với tính chất và khả năng đáp ứng của phụ tải. Ngoài ra, mô hình còn tích hợp nguồn điện mặt trời mái nhà và ắc quy, ảnh hưởng đến đường cơ sở và đồ thị phụ tải.
Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: biểu giá điện theo thời gian sử dụng (TOU), biểu giá công suất cực đại tới hạn (CPP), đơn vị điều phối phụ tải, sàn giao dịch Negawatt, và các chương trình DR có ưu đãi tài chính hoặc phi thương mại.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp thông tin từ các tài liệu trong và ngoài nước về DSM, DR và phát triển điện mặt trời mái nhà. Dữ liệu thu thập bao gồm số liệu công suất phụ tải đỉnh, cơ cấu phụ tải theo ngành, biểu giá điện, đặc điểm phụ tải công nghiệp và thương mại, cũng như công suất phát điện mặt trời mái nhà.
Cỡ mẫu nghiên cứu tập trung vào các hộ tiêu thụ thương mại có lắp đặt hệ thống điện mặt trời mái nhà, với dữ liệu thu thập từ năm 2021-2022. Phương pháp chọn mẫu dựa trên tiêu chí tiêu thụ điện lớn và khả năng tham gia chương trình DR.
Phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm tối ưu hóa để xây dựng bài toán lập lịch điều chỉnh phụ tải theo cơ chế giá điện có xét đến sự tham gia của điện mặt trời. Kết quả được so sánh đồ thị phụ tải trước và sau điều chỉnh để đánh giá hiệu quả chiến lược. Timeline nghiên cứu kéo dài trong 12 tháng, bao gồm thu thập số liệu, xây dựng mô hình, phân tích và đánh giá kết quả.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Những phát hiện chính
Công suất phụ tải đỉnh và cơ cấu phụ tải: Công suất đỉnh hệ thống điện Việt Nam đạt 38.238 MW vào tháng 6/2020, với thành phần công nghiệp chiếm 55%, dân cư 33% và thương mại 6%. Phụ tải công nghiệp và thương mại đạt đỉnh từ 13h đến 15h, trong khi phụ tải sinh hoạt đỉnh vào buổi tối từ 17h đến 20h.
Khả năng tham gia chương trình DR: Phụ tải công nghiệp có thể ngắt tới 96% trong 1 giờ, trong đó máy bơm là nguồn điều chỉnh bền vững tiềm năng nhất theo biểu giá CPP. Phụ tải thương mại chủ yếu là điều hòa không khí (chiếm 90%) có khả năng giảm công suất nhanh và dễ dàng tham gia chương trình DR.
Ảnh hưởng của điện mặt trời mái nhà: Điện mặt trời mái nhà làm thay đổi đáng kể đường cơ sở điều chỉnh phụ tải, giảm công suất tiêu thụ từ lưới trong giờ cao điểm. Ví dụ, tỷ trọng điện mặt trời trong cơ cấu nguồn điện năm 2020 chiếm khoảng 12% với công suất gần 7.900 MW, góp phần giảm tải đỉnh trong khoảng 9h đến 15h.
Hiệu quả điều chỉnh phụ tải theo cơ chế giá điện: Áp dụng bài toán tối ưu lập lịch điều chỉnh phụ tải theo biểu giá CPP với ưu đãi thanh toán gấp 3 lần giá giờ cao điểm giúp giảm công suất đỉnh từ 10-20% trong các hộ tiêu thụ thương mại. Mức giảm chi phí điện năng cho hộ tiêu thụ có thể đạt tới hàng chục phần trăm so với không điều chỉnh.
Thảo luận kết quả
Kết quả cho thấy việc phân loại phụ tải và áp dụng chiến lược điều chỉnh phù hợp với từng nhóm phụ tải là cần thiết để tối ưu hóa hiệu quả chương trình DR. Phụ tải có thể cắt giúp giảm đỉnh nhanh chóng, phụ tải có thể điều chỉnh và chuyển dịch giúp cân bằng đồ thị phụ tải và nâng cao hệ số phụ tải.
Sự tham gia của điện mặt trời mái nhà làm thay đổi đường cơ sở và đòi hỏi mô hình điều chỉnh phải tính toán lại công suất tiêu thụ thực tế sau khi trừ đi công suất phát từ PV. Điều này giúp tránh đánh giá sai mức giảm phụ tải và đảm bảo tính chính xác trong thanh toán ưu đãi.
So sánh với các nghiên cứu quốc tế, mô hình DR tại Việt Nam còn đang trong giai đoạn phát triển, chưa có cơ chế ưu đãi tài chính mạnh mẽ nên mức độ tham gia còn hạn chế. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh của điện mặt trời và công nghệ đo đếm hiện đại, chương trình DR có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai.
Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ công suất phụ tải đỉnh theo tháng, biểu đồ cơ cấu phụ tải theo ngành, và đồ thị phụ tải ngày trước và sau điều chỉnh có xét đến điện mặt trời để minh họa hiệu quả điều chỉnh.
Đề xuất và khuyến nghị
Xây dựng và hoàn thiện cơ chế ưu đãi tài chính cho khách hàng tham gia DR: Tăng mức thanh toán ưu đãi, áp dụng biểu giá CPP linh hoạt để khuyến khích khách hàng thương mại và công nghiệp tham gia tích cực. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Bộ Công Thương, EVN.
Phát triển hệ thống đo đếm và giám sát hiện đại: Lắp đặt công tơ điện tử đo xa, hệ thống thu thập dữ liệu theo chu kỳ 15-30 phút để đảm bảo tính chính xác trong đo lường và thanh toán. Thời gian: 2 năm. Chủ thể: EVN, các công ty điện lực.
Đào tạo và nâng cao nhận thức khách hàng: Tổ chức các chương trình tuyên truyền, đào tạo về lợi ích và cách thức tham gia DR, đặc biệt là các hộ tiêu thụ thương mại có lắp đặt điện mặt trời mái nhà. Thời gian: liên tục. Chủ thể: EVN, các tổ chức xã hội.
Nghiên cứu và ứng dụng các mô hình tối ưu hóa điều chỉnh phụ tải tích hợp điện mặt trời: Phát triển phần mềm tối ưu lập lịch điều chỉnh phụ tải phù hợp với đặc điểm phụ tải và nguồn điện mặt trời tại chỗ. Thời gian: 1-3 năm. Chủ thể: Các viện nghiên cứu, trường đại học, EVN.
Mở rộng chương trình DR ra các khu vực và ngành khác: Từ thương mại và công nghiệp sang dân cư và các khu vực khác để tận dụng tối đa tiềm năng điều chỉnh phụ tải. Thời gian: 3-5 năm. Chủ thể: Bộ Công Thương, EVN.
Đối tượng nên tham khảo luận văn
Các nhà quản lý ngành điện: Giúp hiểu rõ về các chiến lược quản lý nhu cầu điện, phát triển chương trình DR và tích hợp điện mặt trời mái nhà trong lưới phân phối.
Các doanh nghiệp thương mại và công nghiệp: Hỗ trợ xây dựng kế hoạch sử dụng điện hiệu quả, tham gia chương trình DR để giảm chi phí điện năng và nâng cao hiệu quả sản xuất.
Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện: Cung cấp cơ sở lý thuyết, mô hình và phương pháp nghiên cứu về điều chỉnh phụ tải và tích hợp năng lượng tái tạo.
Các nhà hoạch định chính sách năng lượng: Là tài liệu tham khảo để xây dựng chính sách ưu đãi, phát triển bền vững năng lượng tái tạo và quản lý nhu cầu điện.
Câu hỏi thường gặp
Điều chỉnh phụ tải điện (DR) là gì?
DR là chương trình thay đổi hành vi sử dụng điện của khách hàng theo tín hiệu giá hoặc ưu đãi tài chính nhằm giảm tải vào giờ cao điểm, giúp cân bằng cung cầu và nâng cao hiệu quả hệ thống điện.Tại sao cần tích hợp điện mặt trời mái nhà trong điều chỉnh phụ tải?
Điện mặt trời mái nhà cung cấp nguồn điện tại chỗ, làm giảm nhu cầu lấy điện từ lưới trong giờ cao điểm, thay đổi đường cơ sở phụ tải và cần được tính toán chính xác trong mô hình điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu quả.Phân loại phụ tải trong nghiên cứu có ý nghĩa gì?
Phân loại giúp xác định chiến lược điều chỉnh phù hợp: phụ tải có thể cắt giảm hoàn toàn, phụ tải có thể điều chỉnh công suất hoặc phụ tải có thể chuyển dịch thời gian sử dụng, từ đó tối ưu hóa hiệu quả chương trình DR.Biểu giá công suất cực đại tới hạn (CPP) hoạt động như thế nào?
CPP áp dụng giá điện cao hơn gấp nhiều lần trong giờ cao điểm để khuyến khích khách hàng giảm tiêu thụ điện, qua đó giảm công suất đỉnh và cân bằng đồ thị phụ tải.Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của chương trình DR?
Hiệu quả được đánh giá qua mức giảm công suất đỉnh, giảm chi phí điện năng, cải thiện hệ số phụ tải và thay đổi đồ thị phụ tải ngày trước và sau điều chỉnh, sử dụng dữ liệu đo đếm và mô hình tối ưu hóa.
Kết luận
- Nhu cầu điện tại Việt Nam tăng nhanh, công suất đỉnh đạt trên 38.000 MW, đặt ra thách thức lớn cho ngành điện.
- Điều chỉnh phụ tải điện (DR) là giải pháp hiệu quả giúp giảm công suất đỉnh, cân bằng cung cầu và nâng cao hiệu quả hệ thống.
- Điện mặt trời mái nhà phát triển mạnh, ảnh hưởng lớn đến đồ thị phụ tải và cần được tích hợp trong mô hình điều chỉnh phụ tải.
- Phân loại phụ tải thành các nhóm có thể cắt, điều chỉnh và chuyển dịch giúp xây dựng chiến lược điều chỉnh phù hợp, tối ưu hóa hiệu quả.
- Đề xuất hoàn thiện cơ chế ưu đãi tài chính, phát triển hệ thống đo đếm hiện đại và nâng cao nhận thức khách hàng để thúc đẩy chương trình DR phát triển bền vững.
Tiếp theo, cần triển khai thực nghiệm mô hình lập lịch điều chỉnh phụ tải tích hợp điện mặt trời trên quy mô rộng hơn, đồng thời phối hợp hoàn thiện chính sách và hạ tầng kỹ thuật. Mời các nhà quản lý, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu cùng tham gia phát triển chương trình DR nhằm hướng tới hệ thống điện thông minh và bền vững.