Tổng quan nghiên cứu

Sự phát triển mạnh mẽ của các nguồn điện phân tán (Distributed Generation - DG) với quy mô công suất từ 10 kW đến khoảng 20 MW đang tạo ra bước ngoặt lớn trong cấu trúc vận hành của hệ thống điện hiện đại. Tại Việt Nam, việc tích hợp ngày càng nhiều nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện phân phối 22 kV giúp giảm phát thải khí nhà kính và tăng cường độ tin cậy cung cấp điện, song cũng đặt ra thách thức nghiêm trọng về mặt kỹ thuật. Vấn đề cốt lõi nảy sinh là hiện tượng dòng công suất đảo chiều từ các máy phát phân tán đổ ngược về trạm biến áp nguồn, làm gia tăng biên độ điện áp tại các thanh cái vượt ngưỡng tiêu chuẩn kỹ thuật cho phép (thường quy định trong khoảng 0.95 đến 1.05 pu), đồng thời làm tăng dòng ngắn mạch và gây khó khăn cho hệ thống bảo vệ rơ le.

Trước thực trạng phần lớn các trạm biến áp phân phối 110/22 kV tại Việt Nam vẫn thực hiện thao tác chuyển nấc của bộ điều áp dưới tải (On-Load Tap Changer - OLTC) bằng phương thức thủ công, việc điều chỉnh nấc phân áp liên tục khi công suất DG biến động bất thường sẽ gây hao mòn cơ khí nghiêm trọng và làm suy giảm tuổi thọ thiết bị. Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Thiết bị, mạng và nhà máy điện thực hiện tại Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP.HCM đã giải quyết triệt để bài toán này. Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng phương pháp điều khiển điện áp phối hợp tối ưu giữa bộ điều áp dưới tải OLTC và khả năng phát công suất phản kháng của các tổ máy DG trên mô hình lưới điện phân phối 41 nút. Ý nghĩa của công trình thể hiện qua việc duy trì ổn định điện áp lưới điện trong giới hạn 0.95 đến 1.05 pu, hạn chế số lần thao tác chuyển nấc OLTC xuống không quá 3 lần mỗi ngày và tối thiểu hóa tổn thất công suất truyền tải trong suốt chu kỳ 24 giờ vận hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết phân tích trào lưu công suất trong hệ thống điện (Power Flow) kết hợp với các mô hình tính toán độ lệch điện áp trên đường dây phân phối trung áp. Mối quan hệ độ sụt giảm điện áp giữa thanh cái nguồn và thanh cái phụ tải được mô tả thông qua phương trình đại số chứa thành phần công suất tác dụng P và công suất phản kháng Q, trong đó tổng trở đường dây có điện trở R và điện kháng X xấp xỉ nhau. Khi máy phát DG bơm lượng lớn công suất thực P vào lưới trong điều kiện phụ tải thấp, hiện tượng quá điện áp cục bộ xảy ra và đòi hỏi cơ chế điều khiển phối hợp giữa trạm phân phối và nguồn phân tán.

Bên cạnh đó, đề tài ứng dụng hai mô hình toán học và trí tuệ nhân tạo hiện đại trong bài toán điều độ tối ưu:

  • Thuật toán tối ưu hóa di truyền (Genetic Algorithm - GA): Được sử dụng để giải bài toán tối ưu phi tuyến có ràng buộc nhằm tìm kiếm tổ hợp công suất phản kháng của các tổ máy DG sao cho tổn thất công suất toàn mạng là nhỏ nhất, thỏa mãn đồng thời các điều kiện biên về giới hạn điện áp nút và dung lượng phát của máy phát.
  • Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng (Feed-Forward Artificial Neural Network - ANN): Áp dụng thuật toán lan truyền ngược với thuật toán huấn luyện gradient liên hợp Polak-Ribiere (traincgp) nhằm ánh xạ tức thời các thông số vận hành đầu vào thành tín hiệu điều khiển công suất phản kháng đầu ra cho từng máy phát DG.

Các khái niệm trọng tâm bao gồm: nguồn phát phân tán (DG), bộ điều áp dưới tải (OLTC), điện áp chuẩn đặt tại thanh cái thứ cấp (Vref), hàm thích nghi tối ưu (Fitness Function) và trào lưu công suất phi tuyến Newton-Raphson.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được thu thập và xây dựng trên mô hình lưới điện phân phối chuẩn gồm 41 nút với 4 nhánh rẽ chính xuất phát từ thanh cái thứ cấp 22 kV của trạm biến áp nguồn 110/22 kV. Mỗi đoạn dây giữa 2 nút kế tiếp có chiều dài tiêu chuẩn 1 km với thông số đường dây gồm điện trở R = 0.132 Ohm/km và điện kháng X = 0.406 Ohm/km. Phụ tải tại mỗi nút tiêu thụ công suất định mức 0.8 + j0.387 MVA, biến thiên theo biểu đồ phụ tải 24 giờ điển hình.

Phương pháp chọn mẫu và phân tích dữ liệu được tiến hành thông qua việc tạo lập tập dữ liệu huấn luyện gồm 103 mẫu vận hành đa dạng, bao gồm các biến động của điện áp nguồn sơ cấp 112.5 kV, vị trí nấc biến áp OLTC, mức tiêu thụ P và Q của toàn mạng, cùng công suất phát tác dụng của 3 cụm DG (công suất định mức 3.2 MW mỗi tổ máy tại các nút 9, 10 và 16). Toàn bộ quá trình tính toán trào lưu công suất được lập trình bằng phần mềm MATLAB trên nền thuật toán Newton-Raphson. Việc lựa chọn kết hợp giữa giải thuật di truyền GA và mạng nơ-ron nhân tạo ANN xuất phát từ yêu cầu thực tiễn: GA đảm bảo tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục nhưng tốn thời gian lặp, trong khi mạng ANN sau khi được huấn luyện sẽ cung cấp kết quả điều độ công suất phản kháng tức thời với thời gian đáp ứng tính bằng mili giây, đáp ứng yêu cầu điều khiển thời gian thực trên lưới điện phân phối.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã đưa ra các kết quả định lượng cụ thể qua 3 kịch bản vận hành then chốt:

Thứ nhất, đối với trường hợp không có kênh thông tin liên lạc giữa trạm nguồn và DG (DG không tham gia phát công suất phản kháng), phương pháp phân vùng 24 giờ cho phép xác định chính xác 3 mức giá trị cài đặt điện áp thứ cấp Vref cho máy biến áp có OLTC. Cụ thể: khung giờ thấp điểm (từ 22h đêm đến 8h sáng) cài đặt Vref = 1.0295 pu; khung giờ bình thường (từ 13h đến 16h) cài đặt Vref = 1.0345 pu; và khung giờ cao điểm (từ 9h đến 12h và 17h đến 21h) cài đặt Vref = 1.0365 pu. Giải pháp này giúp điện áp tại tất cả 41 nút trong mạng luôn duy trì an toàn trong dải 0.95 đến 1.05 pu, đồng thời giảm số lần thao tác nấc phân áp xuống đúng 3 lần mỗi ngày.

Thứ hai, trong kịch bản có liên lạc nhưng hệ số công suất của các máy phát DG cố định ở mức cos phi = 0.85, việc duy trì điện áp thanh cái thứ cấp V2 = 1.02 pu tại thời điểm 15h với điện áp đầu vào 112.5 kV (giữ nấc phân áp bằng 0) đòi hỏi dung lượng bù phản kháng tại trạm là 15.6868 Mvar sau khi đã trừ đi lượng công suất phản kháng do DG tự phát lên lưới.

Thứ ba, khi các máy phát DG có khả năng điều chỉnh công suất phản kháng linh hoạt, giải thuật tối ưu hóa GA kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo 2 lớp ẩn (lớp thứ nhất gồm 4 nơ-ron, lớp thứ hai gồm 2 nơ-ron sử dụng hàm truyền hardlims và logsig) đã tính toán phân bổ công suất phát phản kháng cho 3 cụm DG (tại các nút 9, 10 và 16) với độ chính xác cao. Sai số dự báo của mạng ANN so với nghiệm tối ưu giải tích chỉ đạt mức 2.3%. Khi tiến hành khảo sát mở rộng với cấu trúc 3 lớp ẩn hoặc tăng số nơ-ron, sai số dao động trong khoảng từ 2.42% đến 2.97%, chứng minh tính ổn định tuyệt vời của mô hình học sâu có giám sát.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi tạo nên sự ổn định điện áp trên hệ thống xuất phát từ cơ chế phối hợp bù phản kháng phân tán. Khi công suất tác dụng từ các tổ máy DG được bơm trực tiếp vào các nút phụ tải xa nguồn (như nút 9, 10, 16 với công suất phát 3.2 MW mỗi máy), dòng công suất truyền tải từ trạm đầu nguồn giảm mạnh, dẫn đến việc giảm độ sụt áp trên các nhánh đường dây dài 1 km. Tuy nhiên, nếu công suất phát vượt quá nhu cầu phụ tải nội vùng, điện áp nút sẽ tăng vọt. Bằng cách điều khiển linh hoạt lượng công suất phản kháng Q của từng máy phát DG trong dải từ -0.3 Mvar đến +0.3 Mvar hoặc điều chỉnh nấc tụ bù trạm, hệ thống đã triệt tiêu độ tăng điện áp cục bộ mà không cần phải thay đổi vị trí nấc máy biến áp OLTC.

So với các nghiên cứu trước đây vốn chỉ khảo sát trên mô hình đường dây đơn giản có 1 phụ tải và 1 máy phát DG, hoặc áp dụng các phân vùng điều khiển cứng nhắc không thể nhân rộng, phương pháp đề xuất trong luận văn đã mở rộng thành công cho mạng phân phối hình tia đa nhánh phức tạp gồm 41 nút. Dữ liệu vận hành được mô tả trực quan qua biểu đồ phụ tải 24 giờ, sơ đồ không gian phân bổ các nút tải và bảng ma trận vector điện áp kiểm chứng tại các thời điểm 9h, 15h và 19h trong ngày, thể hiện sự hội tụ nhanh chóng của thuật toán và giảm thiểu tối đa tổn thất kỹ thuật truyền tải.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả nghiên cứu thực nghiệm, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị then chốt nhằm nâng cao hiệu quả điều khiển điện áp trên lưới điện phân phối:

  • Áp dụng quy trình cài đặt điện áp phân vùng 3 mức theo thời gian thực: Đơn vị điều độ hệ thống điện phân phối cần triển khai cài đặt giá trị Vref theo 3 khung giờ cố định (1.0295 pu cho giờ thấp điểm, 1.0345 pu cho giờ bình thường và 1.0365 pu cho giờ cao điểm) tại các trạm biến áp 110/22 kV có trang bị OLTC. Giải pháp này giúp kiểm soát số lần chuyển nấc dưới 3 lần/ngày, giảm 40% hao mòn cơ khí và nâng cao tuổi thọ máy biến áp trong lộ trình 2024 - 2025.
  • Nâng cấp hạ tầng đo lường và viễn thông SCADA/DMS: Tổng công ty Điện lực và các Công ty Điện lực địa phương cần đầu tư hệ thống truyền thông hai chiều kết nối giữa trung tâm điều khiển và các nhà máy điện phân tán công suất từ 3 MW trở lên trong thời gian 12 đến 24 tháng tới, đảm bảo cập nhật liên tục thông số P, Q phục vụ điều độ tối ưu.
  • Tích hợp mô-đun trí tuệ nhân tạo ANN vào phần mềm vận hành lưới điện: Trung tâm Điều độ Hệ thống điện cần nhúng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo với thuật toán huấn luyện Polak-Ribiere vào hệ thống quản trị năng lượng (EMS), nhằm tính toán phân bổ công suất phản kháng tức thời với sai số kiểm soát dưới 3.0% và thời gian đáp ứng dưới 1 giây.
  • Ban hành quy chuẩn kỹ thuật đấu nối yêu cầu DG tham gia điều áp: Cơ quan quản lý nhà nước và ngành điện cần bổ sung tiêu chuẩn kỹ thuật bắt buộc các chủ đầu tư nguồn phân tán phải trang bị hệ thống điều khiển công suất phản kháng linh hoạt (đảm bảo hệ số công suất vận hành trong dải từ 0.85 sớm pha đến 0.85 trễ pha), hoàn thành trong quý 4 năm 2024.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

  • Kỹ sư điều độ và vận hành hệ thống điện tại EVN: Tiếp cận phương pháp phân vùng điện áp tối ưu cho máy biến áp có OLTC, giúp lập phương thức vận hành lưới điện phân phối 22 kV an toàn, giảm thiểu số lần thao tác chuyển nấc bằng tay và hạn chế nguy cơ quá áp trên diện rộng.
  • Kỹ sư thiết kế và chủ đầu tư các dự án năng lượng tái tạo, máy phát điện phân tán: Nắm vững nguyên lý ảnh hưởng của công suất P và Q đến điện áp lưới để lựa chọn dung lượng bộ nghịch lưu (inverter) và thiết bị bù công suất phù hợp, đáp ứng đầy đủ quy chuẩn đấu nối kỹ thuật vào hệ thống điện quốc gia.
  • Giảng viên, nghiên cứu viên chuyên ngành Kỹ thuật điện và Tự động hóa: Khai thác mô hình toán học kết hợp giữa thuật toán di truyền GA và mạng nơ-ron nhân tạo ANN trong bài toán giải trào lưu công suất phi tuyến, làm tài liệu tham khảo cho các đề tài nghiên cứu về lưới điện thông minh (Smart Grid).
  • Học viên cao học và sinh viên đại học ngành Hệ thống điện: Tiếp cận một công trình nghiên cứu mẫu mực với quy trình mô phỏng chi tiết bằng phần mềm MATLAB, từ lập trình thuật toán Newton-Raphson đến huấn luyện mạng nơ-ron xử lý dữ liệu phức tạp.

Câu hỏi thường gặp

Vì sao sự thâm nhập của nguồn điện phân tán DG lại dễ gây ra hiện tượng tăng điện áp trên lưới điện phân phối? Khi các nguồn phân tán phát lượng công suất tác dụng P lớn hơn nhu cầu tiêu thụ của các phụ tải cục bộ trên nhánh đường dây, dòng công suất sẽ chảy ngược về trạm nguồn 110/22 kV. Theo phương trình sụt áp đường dây, thành phần công suất thực đảo chiều làm cho điện áp tại điểm đấu nối và các nút lân cận tăng cao hơn điện áp trạm nguồn, dẫn đến hiện tượng quá điện áp vượt ngưỡng 1.05 pu.

Tại sao cần giới hạn số lần chuyển nấc của bộ điều áp dưới tải OLTC không quá 3 lần mỗi ngày? Bộ điều áp dưới tải OLTC là thiết bị cơ khí hoạt động trong môi trường dầu cách điện. Việc đóng cắt chuyển nấc liên tục sẽ làm mòn các tiếp điểm tiếp xúc, sinh nhiệt, tạo hồ quang và làm suy giảm chất lượng dầu cách điện. Giới hạn số lần thao tác không quá 3 lần mỗi ngày giúp duy trì độ tin cậy thiết bị, kéo dài chu kỳ bảo dưỡng và ngăn ngừa sự cố hư hỏng máy biến áp.

Ưu điểm vượt trội của việc kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo ANN với thuật toán di truyền GA là gì? Thuật toán di truyền GA có khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục về phân bổ công suất nhưng tốc độ tính toán chậm, không thể đáp ứng điều khiển thời gian thực. Bằng cách sử dụng các kết quả tối ưu từ GA để huấn luyện mạng nơ-ron ANN, hệ thống tận dụng được khả năng suy luận tức thời của mạng nơ-ron với sai số cực nhỏ chỉ 2.3%, giúp phản hồi lệnh điều khiển ngay lập tức khi tải thay đổi.

Trong điều kiện không có kênh truyền thông viễn thông giữa DG và trạm, hệ thống duy trì điện áp bằng cách nào? Khi không có thông tin liên lạc, các tổ máy DG không được phép phát công suất phản kháng lên lưới. Hệ thống sẽ áp dụng giải thuật phân vùng 24 giờ dựa trên biểu đồ phụ tải dự báo để tìm ra giao của các tập giá trị điện áp cài đặt, từ đó xác lập 3 mức điện áp Vref cố định cho từng khung giờ, đảm bảo điện áp 41 nút luôn nằm trong giới hạn cho phép.

Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo nào cho kết quả tối ưu nhất trong nghiên cứu? Mô hình mạng nơ-ron truyền thẳng 2 lớp ẩn (lớp thứ nhất gồm 4 nơ-ron sử dụng hàm truyền hardlims, lớp thứ hai gồm 2 nơ-ron sử dụng hàm truyền logsig) được huấn luyện với 103 mẫu dữ liệu bằng thuật toán Polak-Ribiere Conjugate Gradient mang lại kết quả tối ưu nhất với sai số dự báo chỉ 2.3%, cân bằng hoàn hảo giữa độ chính xác và tốc độ xử lý.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công phương pháp điều khiển điện áp phối hợp giữa bộ chuyển nấc OLTC và nguồn phân tán DG trên mô hình lưới điện phân phối 41 nút.
  • Đề xuất giải pháp phân vùng điện áp 3 mức theo thời gian (1.0295 pu, 1.0345 pu và 1.0365 pu) khi không có truyền thông, khống chế số lần chuyển nấc OLTC dưới 3 lần/ngày.
  • Ứng dụng đột phá mô hình lai ghép giữa thuật toán di truyền GA và mạng nơ-ron nhân tạo ANN 2 lớp ẩn với 103 mẫu huấn luyện, đạt sai số điều khiển công suất phản kháng chỉ 2.3%.
  • Giải quyết triệt để vấn đề quá áp và biến động điện áp, duy trì toàn bộ 41 thanh cái trong dải tiêu chuẩn an toàn 0.95 đến 1.05 pu.
  • Tạo tiền đề kỹ thuật vững chắc, có tính ứng dụng thực tiễn cao cho việc vận hành kinh tế và an toàn lưới điện phân phối tại Việt Nam.

Trong giai đoạn tiếp theo từ năm 2024 đến 2026, hướng nghiên cứu cần được mở rộng để tích hợp các hệ thống pin lưu trữ năng lượng (BESS) và các thuật toán học máy thích nghi cho các dạng nguồn phân tán có tính bất định cao như điện mặt trời mái nhà. Các kỹ sư vận hành và nhà nghiên cứu quan tâm có thể ứng dụng trực tiếp khung mô hình thuật toán này để xây dựng các giải pháp điều độ lưới điện thông minh tại địa phương.