Tổng quan luận án

Sự phụ thuộc vào các nguồn năng lượng truyền thống như nhiên liệu hóa thạch và thủy điện quy mô lớn đang gây ra những tác động tiêu cực đối với môi trường tự nhiên. Bên cạnh đó, hệ thống điện truyền thống (EPS - Electric Power System) tồn tại hạn chế căn bản khi chỉ truyền tải công suất theo một chiều từ nguồn phát tập trung đến phụ tải, dẫn đến tổn thất công suất đáng kể trên đường dây truyền tải. Nhằm giải quyết các vấn đề này, xu hướng phát triển các nguồn năng lượng tái tạo phân tán—tiêu biểu là nguồn pin mặt trời (PVG - Photovoltaic Power Generation) và nguồn điện gió (WG - Wind Power Generation)—đang được triển khai rộng rãi tại các hộ tiêu thụ điện. Khi kết hợp các nguồn năng lượng phân tán tại chỗ với kho tích trữ điện (ES - Energy Storage), chương trình quản lý nhu cầu năng lượng (DSM - Demand-Side Management) đóng vai trò trung tâm trong việc xây dựng chiến lược vận hành nhằm tối ưu hóa luồng công suất và giảm chi phí mua điện từ lưới điện quốc gia.

Tuy nhiên, các nghiên cứu về DSM trên thế giới và tại Việt Nam trước đây chưa giải quyết trọn vẹn mô hình khai thác đồng thời cả PVG và WG trong điều kiện vận hành thực tế tại Việt Nam. Đồng thời, các công trình trước đó chưa kết hợp đồng bộ bài toán khai thác tối đa công suất từ cả hai nguồn năng lượng trong cùng một hệ thống với bài toán điều khiển ghép lưới và tối ưu hóa dung lượng lưu trữ năng lượng. Nhằm giải quyết các khoảng trống nghiên cứu này, luận án thực hiện đề tài: "Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển các nguồn phân tán".

Luận án xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

  1. Xây dựng chiến lược vận hành cho chương trình DSM nhằm điều phối hệ thống khai thác PVG, WG và ES kết nối với hệ thống điện Việt Nam trên cơ sở phân tích biểu đồ mua bán điện ba giá thực tế.
  2. Xây dựng thuật toán xác định dung lượng tối ưu cho kho lưu trữ điện ES nhằm đảm bảo tính kinh tế và kỹ thuật trong quá trình tham gia điều tiết công suất.
  3. Thiết kế và tối ưu hóa các bộ điều khiển cho các bộ biến đổi (BBĐ) điện tử công suất trong hệ thống, bao gồm: bộ điều khiển bám điểm công suất cực đại (MPPT) cho PVG, bộ điều khiển MPPT cho WG, và bộ điều khiển ghép nối lưới một pha cho bộ biến đổi DC/AC nhằm đáp ứng công suất đặt từ chương trình DSM.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án được xác định rõ:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc hệ thống khai thác PVG và WG trong mạng điện phân tán 1 pha có sự tham gia của kho lưu trữ điện ES với vai trò cân bằng công suất giữa nguồn và phụ tải, dựa trên cơ sở dữ liệu dự báo đồ thị phụ tải và các thông số thời tiết đầu vào trong chu kỳ xác định.
  • Phạm vi nghiên cứu: Các tấm panel của nguồn PVG được giả thiết có đặc tính kỹ thuật đồng đều nhau; tốc độ gió được giả thiết phân bố đồng đều tại mọi vị trí trên diện tích quét của cánh turbine. Luận án không đi sâu vào nghiên cứu chủng loại hóa lý, cơ chế động học phóng nạp chi tiết bên trong của kho điện ES cũng như không thiết kế mạch điều khiển nội tại của ES.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án điểm lại các hướng nghiên cứu chính trong và ngoài nước liên quan đến DSM, điều khiển nguồn phân tán và tối ưu hóa hệ thống lưu trữ năng lượng:

  • Các nghiên cứu về chương trình quản lý nhu cầu năng lượng (DSM) và mô hình trạm năng lượng (Energy Hub - EH): Các công trình [15], [22], [33], [36], [55], [56], [59], [68], [69], [79] tập trung xây dựng kế hoạch vận hành tối ưu nhằm cực tiểu hóa hàm chi phí mua điện hoặc giảm công suất huy động cực đại từ lưới điện truyền thống. Các mô hình vận hành vi lưới tách đảo dựa trên công nghệ đo đạc thông minh và dự báo thời tiết chuyên dụng đã được triển khai thực nghiệm tại Fort Collins, bang Colorado, Hoa Kỳ [8] cũng như được khảo sát qua các nghiên cứu [30], [46], [47], [48], [54], [62], [82]. Tuy vậy, các nghiên cứu này phần lớn dừng lại ở bài toán lý thuyết hoặc áp dụng cho cơ chế thị trường điện quốc tế, chưa tích hợp với biểu đồ ba giá và chính sách giá mua điện FIT tại Việt Nam.
  • Các nghiên cứu về điều khiển khai thác công suất cực đại (MPPT) cho PVG: Các kỹ thuật bám điểm cực đại truyền thống bao gồm điện áp hằng (CV), tạo nhiễu loạn và quan sát (P&O), điện dẫn gia tăng (INC), nhiệt độ (Temp), tối ưu độ dốc (OG), và dò tìm cực trị (ESC) kết hợp với các thuật toán điều khiển như điều khiển trượt (SMC), logic mờ (FL), mạng nơ-ron (ANN), hoặc điều khiển điện áp trung bình (AVC) [9], [14]. Phương pháp dò và chia đôi (IB - Iterative and Bisectional) kết hợp AVC (IB-AVC) được công bố trong [9] đã mô tả toán học đầy đủ nguồn PVG nhưng cấu trúc điều khiển còn phức tạp do sử dụng hai mạch vòng đo lường (đo dòng điện qua cuộn cảm và điện áp đầu vào bộ biến đổi DC/DC).
  • Các nghiên cứu về điều khiển nguồn điện gió (WG): Đối với WG sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSG), các phương pháp điều khiển MPPT phổ biến gồm kỹ thuật tỷ số tốc độ đầu cánh (TSR), phản hồi tín hiệu công suất (PSF) và tìm kiếm leo đồi (HCS - Hill-Climb Search) [6], [13], [16], [25], [29], [35], [40], [43], [63], [67]. Trong đó, phương pháp HCS được đánh giá có tính khả thi cao trong thực tế do không yêu cầu đo đạc chính xác vận tốc gió tức thời.
  • Các nghiên cứu về điều khiển bộ biến đổi DC/AC một pha ghép lưới: Các công trình phân nhánh thành hai hướng: (1) điều khiển dòng điện ghép lưới để duy trì điện áp DC khi không có khâu cân bằng năng lượng [37], [38], [53], [71]; và (2) điều khiển dòng công suất phía AC theo giá trị đặt khi điện áp DC đã được cố định bởi phần tử lưu trữ [49], [80], [83].
  • Các phương pháp xác định dung lượng tối ưu của kho điện ES: Các hướng tiếp cận trước đây bao gồm đánh giá tỷ số thiếu hụt công suất (RLP - Ratio of Lack of Power) [36], chỉ số xác suất mất điện cung cấp (LPSP - Loss of Power Supply Probability) [17], [31], [60], [64], [76], hoặc định cỡ theo thời gian tự chủ dự phòng [24], [39]. Điểm hạn chế chung của các phương pháp này là không tính đến sự tương tác giữa thời điểm mua điện và sự chênh lệch giá điện theo các khung giờ khác nhau trong ngày.

Từ việc phân tích tổng quan tài liệu, khoảng trống nghiên cứu mà luận án lựa chọn giải quyết là: Thiết lập thuật toán DSM hoàn chỉnh phù hợp với biểu đồ ba giá của Việt Nam, xây dựng thuật toán định cỡ dung lượng tối ưu cho ES ($C_{ropt}$) có xét đến chênh lệch giá điện, cải tiến bộ điều khiển IB-AVC cho PVG giảm bớt cảm biến đo lường, và ứng dụng bộ điều khiển cộng hưởng cho bộ biến đổi DC/AC một pha ghép lưới nhằm thực thi chính xác lệnh công suất từ hệ thống DSM.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và mô hình toán học

Hệ thống toán học và lý thuyết được luận án sử dụng bao gồm:

1. Mô hình toán học nguồn pin mặt trời (PVG): Sử dụng sơ đồ mạch điện tương đương một diode. Theo định luật Kirchhoff 1 tại nút cực, mối quan hệ dòng điện và điện áp được mô tả bởi phương trình:

$$i_{pv} = I_{ph} - I_0 \left[ \exp\left( \frac{v_{pv} + i_{pv}R_S}{n V_t} \right) - 1 \right] - \frac{v_{pv} + i_{pv}R_S}{R_p}$$

Công suất tức thời phát ra từ nguồn PVG:

$$p_{pv} = v_{pv} \cdot i_{pv}$$

Trong đó: $I_{ph}$ là dòng quang điện; $I_0$ là dòng bão hòa ngược; $i_{pv}, v_{pv}$ là dòng điện và điện áp ngõ ra; $R_S, R_p$ lần lượt là điện trở nối tiếp và điện trở song song; $n$ là hệ số lý tưởng của diode; $V_t$ là điện áp nhiệt tiếp giáp; $k = 1.38 \times 10^{-23}\text{ J/K}$ là hằng số Boltzmann; $q = 1.6 \times 10^{-19}\text{ C}$ là điện tích electron. Các thông số ẩn tại điều kiện thử nghiệm tiêu chuẩn (STC: $G_{stc} = 1000\text{ W/m}^2$, $T_{stc} = 25^\circ\text{C} = 298\text{ K}$) được xác định thông qua thuật toán giải phương trình phi tuyến Newton-Raphson. Khi bức xạ $G$ và nhiệt độ $T$ thay đổi, các thông số được hiệu chỉnh theo các công thức:

$$I_{ph}(G, T) = \frac{G}{G_{stc}} \left[ I_{ph,stc} + C_{TI}(T - T_{stc}) \right]$$

$$I_{SC}(G, T) = \frac{G}{G_{stc}} I_{SC,stc} + C_{TI}(T - T_{stc})$$

$$V_{OC}(G, T) = V_{OC,stc} \left[ 1 + C_{TV}(T - T_{stc}) \right] + V_t \ln\left(\frac{G}{G_{stc}}\right)$$

$$R_p(G, T) = R_{p,stc} \frac{G_{stc}}{G}$$

$$P_{mpp}(T) = P_{mpp,stc} \left[ 1 + C_{TP}(T - T_{stc}) \right]$$

2. Mô hình toán học nguồn điện gió (WG) sử dụng máy phát PMSG: Công suất cơ học thu được từ cánh turbine gió:

$$P_m = \frac{1}{2} \rho \pi R^2 C_p(\lambda, \beta) v_w^3$$

Mômen cơ học của turbine: $T_m = P_m / \omega_{turbine}$. Phương trình động học trục quay:

$$T_m - T_e = J \frac{d\omega_{turbine}}{dt} + D_p \omega_{turbine}$$

Mô hình máy phát PMSG được thiết lập trên hệ tọa độ quay đồng bộ $d-q$ thông qua phép biến đổi Park. Phương trình vi phân điện áp stator:

$$V_{ds} = -R_S i_{sd} + \omega_e L_q i_{sq} - L_d \frac{d i_{sd}}{dt}$$

$$V_{qs} = -R_S i_{sq} - \omega_e L_d i_{sd} + \omega_e \psi_f - L_q \frac{d i_{sq}}{dt}$$

Khi giả thiết $L_d = L_q$, mômen điện từ $T_e$ và công suất tác dụng đầu ra máy phát $P_g$ được tính theo:

$$T_e = \frac{3}{2} p \psi_f i_{sq}$$

$$P_g = P_m - P_{loss} = T_e \frac{\omega_e}{p} - R_S I_S^2$$

với $I_S = \sqrt{i_{sd}^2 + i_{sq}^2}$, $\psi_f$ là từ thông nam châm vĩnh cửu, $p$ là số đôi cực từ, $R_S$ là điện trở cuộn dây stator.

3. Cơ cấu biểu giá điện tại Việt Nam làm căn cứ thiết lập bài toán DSM:

  • Biểu đồ ba giá điện theo khung giờ: Giờ cao điểm (H), giờ bình thường (M), và giờ thấp điểm (L). Giá mua điện giờ cao điểm cao gần gấp 3 lần giờ thấp điểm và gần gấp đôi giờ bình thường.
  • Giá mua điện tái tạo từ phía hệ thống: Điện gió đạt 1614 VNĐ/kWh, điện mặt trời đạt 2086 VNĐ/kWh. Trong bài toán tối ưu DSM, luận án lựa chọn giá bán điện của hệ thống phân tán về EPS lấy theo mức giá sàn thấp hơn là 1614 VNĐ/kWh.

Phương pháp nghiên cứu

Luận án áp dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật:

  • Phương pháp phân tích lý thuyết và mô hình hóa: Xây dựng mô hình toán học giải tích của các phần tử PVG, WG, PMSG, ES và các bộ biến đổi công suất; thiết lập các thuật toán điều độ luồng công suất DSM và giải thuật định cỡ dung lượng lưu trữ.
  • Phương pháp xấp xỉ diện tích: Phân chia chu kỳ dự báo $\tau = 24\text{ giờ}$ thành 27 bước tính rời rạc $\Delta t_i$ ($i = 1 \div 27$, với các bước nhảy $\Delta t = 0.5\text{h}$ hoặc $1.0\text{h}$) nhằm đồng bộ hóa với các mốc thời gian chuyển đổi khung giá điện của EPS (như mốc 9h30).
  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết lập thuật toán trên phần mềm máy tính để tính toán cân bằng năng lượng, so sánh chỉ tiêu kinh tế giữa phương án vận hành có DSM và không có DSM theo hai kịch bản phụ tải khác nhau.
  • Phương pháp thực nghiệm: Chế tạo mô hình phần cứng vật lý quy mô phòng thí nghiệm nhằm kiểm chứng khả năng bám điểm MPP của bộ điều khiển PVG và kiểm chứng quá trình điều tiết phân bổ công suất ghép lưới 1 pha.

Nguồn tư liệu và dữ liệu nghiên cứu

  • Dữ liệu thông số kỹ thuật (datasheet) tiêu chuẩn của panel quang điện và máy phát điện gió PMSG.
  • Chuỗi số liệu dự báo 24 giờ về bức xạ mặt trời $G$, nhiệt độ môi trường $T$, tốc độ gió tức thời $v_w$, và đồ thị phụ tải điện tiêu thụ một chiều (DC) và xoay chiều (AC).
  • Các văn bản quy định hiện hành về khung giá bán lẻ điện và cơ chế mua điện năng lượng tái tạo của Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về nguồn phân tán và chương trình quản lý nhu cầu năng lượng

Chương 1 trình bày đặc tính vật lý và nguyên lý vận hành của nguồn pin mặt trời PVG và nguồn điện gió WG. Đối với PVG, công suất phát phụ thuộc phi tuyến vào bức xạ $G$, nhiệt độ tiếp giáp $T$ và điểm làm việc trên đường đặc tính $v_{pv}-i_{pv}$, $v_{pv}-p_{pv}$ luôn tồn tại một điểm công suất cực đại MPP ($V_{mpp}, I_{mpp}, P_{mpp}$). Đối với WG dùng PMSG, đường đặc tính làm việc được chia thành 4 vùng rõ rệt theo dải tốc độ gió:

  • Vùng I ($v_w < v_{cut-in}$): Vận tốc gió nhỏ hơn tốc độ cắt vào, turbine quay nhưng không đủ từ trường phát điện.
  • Vùng II ($v_{cut-in} \le v_w < v_r$): Vận tốc gió dưới định mức, WG phát điện dưới công suất định mức $P_{WGr}$, cần điều khiển bám MPP.
  • Vùng III ($v_r \le v_w < v_{cut-out}$): Vận tốc gió đạt hoặc vượt định mức, WG phát công suất định mức.
  • Vùng IV ($v_w \ge v_{cut-out}$): Vận tốc gió vượt quá giới hạn an toàn, turbine bị hãm dừng để bảo vệ cơ khí.

Chương này phân tích thực trạng hệ thống điện và cơ chế biểu đồ ba giá tại Việt Nam. Cấu trúc hệ thống khai thác hệ nguồn phân tán vận hành theo DSM được đề xuất gồm 3 khối chức năng liên kết qua thanh cái một chiều (DCbus) chung:

  • Khối 1 (Trung tâm dự báo): Cung cấp dữ liệu dự báo bức xạ mặt trời $G$, nhiệt độ môi trường $T_{amb}$, tốc độ gió $v_w$ và công suất phụ tải trong chu kỳ xét $\tau = 24\text{ giờ}$.
  • Khối 2 (Trung tâm đo lường, điều độ và điều khiển toàn hệ thống): Thu thập dữ liệu vận hành tức thời từ cảm biến bức xạ (PYR), nhiệt độ (TempS), cảm biến dòng điện/điện áp; tính toán phân bổ luồng công suất theo giải thuật DSM và phát tín hiệu điều khiển.
  • Khối 3 (Mạch lực thực hiện điều tiết công suất): Bao gồm bộ biến đổi DC/DC phía PVG, bộ biến đổi DC/DC phía WG, bộ biến đổi DC/DC hai chiều phía kho điện ES, và bộ biến đổi DC/AC hai chiều ghép nối với lưới điện một pha (ACbus) và cấp cho phụ tải.
Khối chức năng Thành phần phần cứng / Nhiệm vụ chính Giao tiếp năng lượng / Tín hiệu
Khối 1: Dự báo Dữ liệu dự báo thời tiết ($G, T, v_w$) và biểu đồ phụ tải ($P_{load}$) trong 24 giờ Cung cấp dữ liệu đầu vào cho Khối 2
Khối 2: Điều độ Thuật toán DSM, bộ điều khiển trung tâm, bộ đo lường tức thời Phát xung điều khiển đóng/mở công tắc (SW) đến Khối 3
Khối 3: Mạch lực BBĐ DC/DC PVG, BBĐ DC/DC WG, BBĐ DC/DC ES, BBĐ DC/AC lưới Nối chung DCbus, truyền tải công suất giữa các nguồn, ES, tải và EPS

Đồng thời, Chương 1 tổng kết các hạn chế của các nghiên cứu trước và xác định các hướng giải quyết trọng tâm cho luận án.

Chương 2: Mô tả toán học hệ nguồn và bài toán DSM

Chương 2 thiết lập hệ phương trình giải tích mô tả nguồn PVG và WG, đồng thời xây dựng chi tiết thuật toán DSM và thuật toán xác định dung lượng tối ưu cho kho điện ES.

Chiến lược điều độ công suất của chương trình DSM được xây dựng theo các nguyên tắc:

  1. Năng lượng thiếu hụt chỉ được phép mua từ EPS trong các khoảng thời gian thấp điểm ($L_1$ và $L_2$). Lượng điện mua trong giờ $L_1$ vừa cấp cho tải, vừa nạp đầy kho điện ES trước khi bước vào giờ cao điểm ($H$) và bình thường ($M$).
  2. Tuyệt đối không mua điện từ EPS trong giờ cao điểm ($H$) và giờ bình thường ($M$). Năng lượng dư thừa từ hệ nguồn trong các giờ này được nạp vào ES; nếu ES đầy thì bán điện về EPS.
  3. Trong các khung giờ $H_2$ và $M_3$, toàn bộ lượng điện dư thừa và năng lượng tích trữ trong ES được xả ra phát hết về EPS cho đến khi dung lượng ES chạm ngưỡng tối thiểu $C_{min}$ nhằm tối đa hóa doanh thu bán điện.

Luận án phân loại bài toán vận hành thành 2 kịch bản:

  • Kịch bản DSM 1 ($E_{GconvHM} \ge E_{loadHM}$): Tổng năng lượng phát ra từ hệ nguồn lớn hơn hoặc bằng nhu cầu phụ tải trong giờ cao điểm và bình thường.
  • Kịch bản DSM 2 ($E_{GconvHM} < E_{loadHM}$): Năng lượng phát từ hệ nguồn không đủ đáp ứng nhu cầu phụ tải trong giờ cao điểm và bình thường, bắt buộc phải mua điện từ EPS trong giờ $L_1$ nạp vào ES để bù đắp thiếu hụt cho các giờ $H$ và $M$.

Hiệu quả kinh tế của bài toán DSM được đánh giá thông qua hàm mục tiêu:

$$Z = Z_{rb} - Z_{as} \rightarrow \min$$

Trong đó $Z_{rb}$ là tổng chi phí mua điện từ EPS và $Z_{as}$ là tổng doanh thu bán điện cho EPS trong chu kỳ xét 24 giờ.

Thuật toán xác định dung lượng tối ưu $C_{ropt}$ của ES được xây dựng dựa trên kịch bản 2 với quy trình lặp: khởi tạo dung lượng định mức $C_r = 30\text{ kWh}$, bước tăng $\Delta C = 5\text{ kWh}$, kiểm tra điều kiện dung lượng tức thời cuối giờ $M_3$ ($i = 25$) phải thỏa mãn $C_{ins}(25) \ge C_{min}$. Sau khi tìm được giá trị $C_r$ tối thiểu, dung lượng định mức tối ưu được cộng thêm dự phòng từ 5% đến 10%:

$$C_{ropt} = C_r + (5 \div 10)% C_r$$

Kết quả tính toán định cỡ dung lượng ES theo thuật toán được tổng hợp trong bảng:

Thông số Giá trị thử nghiệm 1 Giá trị thử nghiệm 2 Giá trị thử nghiệm 3 Kết luận lựa chọn
Dung lượng định mức $C_r$ (kWh) 360 365 370 Lựa chọn $C_r \in [365, 370]\text{ kWh}$
Dung lượng tức thời $C_{ins}(25)$ (kWh) 66.48 — — $C_{ins}(25) < C_{min}$ (không thỏa mãn)
Dung lượng tối thiểu $C_{min}$ (kWh) 72 73 74 Ngưỡng bảo vệ an toàn của ES
Dung lượng tối ưu $C_{ropt}$ (kWh) — — — $C_{ropt} = 400\text{ kWh}$ (đã gồm 5–10% dự phòng)

Số liệu mô phỏng cân bằng năng lượng trong chu kỳ 24 giờ cho 2 kịch bản:

Đại lượng năng lượng (kWh) Kịch bản DSM 1 Kịch bản DSM 2
Tổng năng lượng hệ nguồn sau biến đổi ($E_{Gconv}$) 151.1 154.0
Tổng năng lượng phụ tải yêu cầu ($E_{load}$) — 404.2
Hiệu suất bộ biến đổi DC/DC phía ES ($\eta_2$) 0.95 0.95
Hiệu suất bộ biến đổi DC/AC ($\eta_{DC/AC}$) 0.95 0.95

Kết quả mô phỏng khẳng định: Khi áp dụng DSM, hệ thống hoàn toàn không phải mua điện lưới trong các khung giờ cao điểm và bình thường ($E_{rb}(H) = 0, E_{rb}(M) = 0$), dòng năng lượng từ ES được giải phóng tối đa vào các thời điểm giá cao giúp giảm chi phí $Z_{rb}$ và tăng doanh thu $Z_{as}$, vượt trội so với trường hợp vận hành không áp dụng DSM.

Chương 3: Xây dựng cấu trúc điều khiển cho toàn hệ thống và các bộ điều khiển cho cấu trúc này

Chương 3 tập trung thiết kế chi tiết các thuật toán điều khiển cục bộ cho từng bộ biến đổi công suất nhằm hiện thực hóa các yêu cầu điều độ từ chương trình DSM:

  • Bộ điều khiển nguồn PVG (IB-AVC): Ứng dụng giải thuật chia đôi lặp (Iterative and Bisectional - IB) để tính toán chính xác điện áp tối ưu $V_{mpp}$ từ mô hình toán học giải tích tại mỗi cặp giá trị bức xạ và nhiệt độ $(G, T)$. Tín hiệu $V_{mpp}$ đóng vai trò giá trị đặt cho bộ điều khiển PID. Cải tiến của cấu trúc này là chỉ sử dụng một tín hiệu đo lường duy nhất là điện áp đầu vào bộ biến đổi DC/DC ($v_{pv}$), loại bỏ mạch vòng đo dòng điện cuộn cảm, giúp đơn giản hóa cấu trúc mạch phần cứng và nâng cao tốc độ đáp ứng.
  • Bộ điều khiển nguồn điện gió WG: Ứng dụng thuật toán leo đồi HCS (Hill-Climb Search) để điều khiển chu kỳ nhiệm vụ của bộ biến đổi DC/DC (hoặc chỉnh lưu tích cực), tự động thay đổi điểm làm việc để tìm và bám điểm công suất cực đại mà không cần sử dụng cảm biến đo tốc độ gió.
  • Bộ điều khiển bộ biến đổi DC/AC một pha ghép lưới: Để điều khiển dòng công suất phát lên lưới theo giá trị đặt từ khối điều độ DSM, bộ điều khiển dòng điện sử dụng bộ điều khiển cộng hưởng (PR - Proportional Resonant). Cấu trúc này khắc phục nhược điểm của bộ điều khiển PI truyền thống (vốn tồn tại sai số xác lập khi điều khiển tín hiệu xoay chiều hình sin), đảm bảo hệ số công suất cao và bám chính xác công suất đặt $P_{HTconv}$.

Chương 4: Xây dựng mô hình thực nghiệm kiểm chứng

Chương 4 trình bày việc thiết kế, tích hợp và vận hành mô hình thực nghiệm phần cứng trong phòng thí nghiệm:

  • Xây dựng mạch lực và hệ thống đo lường, giao tiếp máy tính cho nguồn pin mặt trời và bộ biến đổi công suất.
  • Thực nghiệm kiểm chứng giải thuật điều khiển IB-AVC cho nguồn PVG dưới các điều kiện thay đổi bức xạ và nhiệt độ, xác nhận khả năng bám chính xác điểm MPP trong mọi chế độ làm việc.
  • Thực nghiệm kiểm chứng quá trình điều tiết, phân bổ luồng công suất ghép lưới 1 pha theo các kịch bản điều khiển tự nhiên và điều khiển theo lệnh công suất của chương trình DSM.
  • Đúc kết các kết quả đo đạc thực nghiệm và đối chiếu với kết quả mô phỏng lý thuyết, hoàn thiện kết luận chung và các kiến nghị của luận án.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án tự tổng hợp các kết quả và đóng góp khoa học chính bao gồm:

Đóng góp về mặt lý luận

  1. Thiết lập thành công mô hình toán học tổng thể và thuật toán điều độ luồng công suất DSM cho hệ thống nguồn phân tán lai (PVG, WG, ES) tích hợp trong lưới điện phân phối một pha, tương thích với cơ chế biểu đồ ba giá và quy định mua bán điện năng lượng tái tạo tại Việt Nam.
  2. Đề xuất thuật toán xác định dung lượng định mức tối ưu cho kho lưu trữ điện ($C_{ropt}$) dựa trên nguyên tắc loại bỏ việc mua điện lưới trong giờ cao điểm/bình thường và kết hợp hệ số dự phòng sai số dự báo từ 5% đến 10%.
  3. Hoàn thiện cấu trúc điều khiển IB-AVC cải tiến cho PVG sử dụng bộ điều khiển PID với một biến đo lường điện áp ngõ vào duy nhất, kết hợp giải thuật HCS cho WG và bộ điều khiển cộng hưởng cho bộ biến đổi DC/AC một pha ghép lưới.

Đóng góp về mặt thực tiễn

  1. Đưa ra giải pháp vận hành nâng cao hiệu quả kinh tế năng lượng cho các hộ tiêu thụ điện có lắp đặt nguồn phân tán tại Việt Nam: cắt giảm chi phí tiền điện mua vào giờ cao điểm, tăng doanh thu từ việc bán điện dư thừa cho hệ thống điện.
  2. Giảm áp lực truyền tải và nguy cơ quá tải đường dây cho hệ thống điện quốc gia trong các khung giờ cao điểm thông qua việc chuyển dịch thời gian huy động công suất từ lưới sang giờ thấp điểm.
  3. Cung cấp quy trình tính toán, phương pháp thiết kế phần cứng và kinh nghiệm thực nghiệm có giá trị thực tiễn trong việc lắp đặt và tích hợp hệ thống nguồn phân tán lai kết hợp kho lưu trữ năng lượng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ theo nội dung công bố trong văn bản luận án, các hạn chế và hướng phát triển tiếp theo được xác định như sau:

Hạn chế của nghiên cứu

  • Các tấm quang điện PVG được giả định có đặc tính hoàn toàn đồng nhất; chưa xét đến hiện tượng che khuất bóng cục bộ (partial shading).
  • Tốc độ gió được giả thiết phân bố đồng đều tuyệt đối trên toàn bộ mặt phẳng quét của cánh turbine.
  • Chưa mô hình hóa chi tiết đặc tính suy giảm dung lượng theo chu kỳ phóng nạp, tuổi thọ, và các hiện tượng nhiệt hóa học bên trong của các chủng loại pin tích trữ năng lượng ES khác nhau.
  • Mô hình đồ thị phụ tải và thời tiết được chuẩn hóa dưới dạng xấp xỉ hình chữ nhật rời rạc theo chu kỳ 24 giờ.
  • Đối tượng nghiên cứu mới dừng lại ở quy mô lưới phân phối một pha.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng thuật toán điều độ DSM và cấu trúc điều khiển cho hệ thống nguồn phân tán đấu nối vào lưới điện ba pha công suất lớn.
  • Tích hợp mô hình toán học động học và suy giảm dung lượng của các chủng loại pin lưu trữ cụ thể vào thuật toán tối ưu hóa $C_{ropt}$.
  • Phát triển các giải thuật MPPT nâng cao có khả năng xử lý hiện tượng nhiều đỉnh cực đại (multi-peak) khi dàn pin mặt trời bị che khuất một phần.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật điện, Năng lượng tái tạo và Tự động hóa hệ thống điện: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình toán học giải tích một diode cho PVG, mô hình PMSG trên hệ trục $d-q$, và cấu trúc bộ điều khiển cộng hưởng (PR) cho biến tần nối lưới 1 pha.
  • Các kỹ sư thiết kế và vận hành hệ thống Microgrid / Năng lượng mặt trời áp mái: Ứng dụng quy trình tính toán định cỡ dung lượng kho lưu trữ điện ($C_{ropt} = 400\text{ kWh}$) và cấu trúc điều khiển IB-AVC rút gọn cảm biến nhằm tiết kiệm chi phí phần cứng mạch đo.
  • Các nhà hoạch định chính sách năng lượng và điều độ hệ thống điện phân phối: Tham khảo mô hình điều phối nhu cầu năng lượng DSM gắn liền với biểu đồ ba giá để đề xuất các cơ chế khuyến khích phụ tải tham gia điều tiết lưới điện hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

1. Biểu đồ ba giá điện tại Việt Nam được luận án khai thác như thế nào để xây dựng chiến lược DSM? Chiến lược DSM quy định hệ thống chỉ được phép mua điện từ EPS trong khung giờ thấp điểm ($L_1$ và $L_2$). Trong giờ $L_1$, điện mua từ lưới giá thấp được dùng để cấp cho phụ tải và nạp đầy kho điện ES. Trong các giờ cao điểm ($H$) và bình thường ($M$), hệ thống tuyệt đối không mua điện từ EPS mà sử dụng nguồn tự phát và xả điện từ ES. Đến các khung giờ $H_2$ và $M_3$, toàn bộ năng lượng dư và năng lượng tích trữ trong ES được bán hết về EPS để hưởng chênh lệch giá bán 1614 VNĐ/kWh.

2. Điểm cải tiến của bộ điều khiển IB-AVC cho nguồn PVG trong luận án là gì? Phương pháp IB-AVC trước đây sử dụng cấu trúc hai mạch vòng điều khiển phức tạp, đòi hỏi phải đo cả dòng điện cuộn cảm và điện áp đầu vào bộ biến đổi DC/DC. Luận án đã cải tiến cấu trúc này bằng cách kết hợp thuật toán lặp chia đôi (IB) với bộ điều khiển PID chỉ sử dụng duy nhất một biến đo lường là điện áp đầu vào bộ biến đổi DC/DC ($v_{pv}$), giúp giảm bớt cảm biến dòng điện mà vẫn đảm bảo bám chính xác điểm công suất cực đại MPP.

3. Tiêu chí xác định dung lượng định mức tối ưu $C_{ropt}$ của kho điện ES là gì? Dung lượng tối ưu của ES được xác định dựa trên kịch bản tải nặng (Kịch bản 2) với các ràng buộc: (1) Dung lượng tức thời trước khi vào giờ cao điểm đạt định mức $C_{ins}(5) = C_r$; (2) Hệ thống không mua điện trong suốt giờ $H$ và $M$; (3) Dung lượng tức thời tại thời điểm kết thúc giờ $M_3$ không được nhỏ hơn ngưỡng tối thiểu ($C_{ins}(25) \ge C_{min}$); (4) Giá trị tính toán được cộng thêm hệ số dự phòng từ 5% đến 10% nhằm bù trừ sai số dự báo, dẫn đến dung lượng tối ưu được chọn là $C_{ropt} = 400\text{ kWh}$.

4. Vì sao bộ biến đổi DC/AC một pha ghép lưới lại sử dụng bộ điều khiển cộng hưởng (PR)? Bộ điều khiển PI thông thường khi điều khiển dòng điện xoay chiều hình sin sẽ luôn tồn tại sai số xác lập về biên độ và pha. Luận án áp dụng bộ điều khiển cộng hưởng (PR) nhằm tạo ra độ lợi vô cùng lớn tại tần số cộng hưởng của lưới điện (50 Hz), giúp triệt tiêu hoàn toàn sai số xác lập, đảm bảo dòng điện phát lên lưới bám sát tín hiệu dòng điện đặt từ trung tâm điều độ DSM với hệ số công suất cao.

Kết luận

Luận án đã giải quyết bài toán nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng (DSM) cho hệ thống nguồn phân tán lai gồm pin mặt trời (PVG), điện gió (WG) và kho lưu trữ điện (ES) trong điều kiện vận hành thực tế tại Việt Nam. Bằng việc kết hợp thuật toán điều độ DSM theo biểu đồ ba giá với giải thuật xác định dung lượng tối ưu $C_{ropt} = 400\text{ kWh}$, nghiên cứu đã triệt tiêu hoàn toàn nhu cầu mua điện giá cao trong các giờ cao điểm và bình thường. Đồng thời, các cấu trúc điều khiển đề xuất—bao gồm bộ điều khiển IB-AVC một biến đo cho PVG, giải thuật HCS cho WG và bộ điều khiển cộng hưởng cho bộ biến đổi DC/AC một pha—đã được chứng minh tính chính xác thông qua mô phỏng số và thực nghiệm phần cứng, mang lại giá trị khoa học và thực tiễn cho lĩnh vực tự động hóa lưới điện phân tán.