Nâng cao hiệu quả chương trình quản lý nhu cầu năng lượng bằng biện pháp điều khiển nguồn phân tán

• Tác giả: Nguyễn Minh Cường
• Người hướng dẫn: PGS. Thái Quang Vinh
• Trường học: Học viện Khoa học và Công nghệ
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Tối ưu hóa quản lý nhu cầu năng lượng qua điều khiển nguồn phân tán
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGUỒN PHÂN TÁN VÀ CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG
• 1.1. Khái quát về nguồn pin mặt trời
• 1.2. Khái quát về nguồn điện gió
• 1.3. Vấn đề DSM trên thế giới
• 1.4. Vấn đề DSM tại Việt Nam
• 1.5. Cấu trúc của hệ thống khai thác hệ nguồn vận hành theo chương trình DSM
• 1.6. Những vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết
• 1.7. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ TẢ TOÁN HỌC HỆ NGUỒN VÀ BÀI TOÁN DSM
• 2.1. Nguồn pin mặt trời
• 2.2. Phương trình mô tả đặc tính của nguồn pin mặt trời
• 2.3. Các tham số mô tả toán học của nguồn pin mặt trời
• 2.4. Nguồn điện gió
• 2.5. Phương trình mô tả toán học turbine gió
• 2.6. Các tham số mô tả toán học của nguồn điện gió
• 2.7. Xây dựng chương trình DSM tại nút khai thác hệ nguồn trong điều kiện cụ thể của hệ thống điện Việt Nam
• 2.8. Chiến lược điều độ luồng công suất theo mô hình DSM
• 2.9. Một số ràng buộc và giới hạn
• 2.10. Đề xuất thuật toán DSM vận hành tại nút có sự tham gia của hệ nguồn trong điều kiện cụ thể của hệ thống điện Việt Nam
• 2.11. Đề xuất phương pháp đánh giá hiệu quả của chương trình DSM và dung lượng ES tối ưu cho bài toán DSM
• 2.12. Kết quả mô phỏng chương trình DSM vận hành hệ thống khai thác hệ nguồn áp dụng vào hệ thống điện Việt Nam
• 2.12.1. Thông số đầu vào
• 2.12.2. Kịch bản DSM 1
• 2.12.3. Kịch bản DSM 2
• 2.12.4. Dữ liệu liên quan đến BBĐ
• 2.12.5. Xác định dung lượng tối ưu của ES
• 2.12.6. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 1
• 2.12.7. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu quả bài toán DSM kịch bản 2
• 2.13. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG KHAI THÁC HỆ NGUỒN CÓ DSM
• 3.1. Cấu trúc điều khiển hệ thống khai thác hệ nguồn có DSM
• 3.2. Cơ sở lý thuyết điều khiển và mô tả toán học các bộ biến đổi điện tử công suất
• 3.2.1. Cơ sở lý thuyết điều khiển theo mô hình tín hiệu nhỏ
• 3.2.2. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC buck
• 3.2.3. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/DC boost
• 3.2.4. Mô tả các chế độ làm việc của bộ biến đổi DC/AC một pha
• 3.3. Xây dựng bộ điều khiển nguồn pin mặt trời
• 3.3.1. Kỹ thuật IB xác định điểm công suất cực đại
• 3.3.2. Xác định thông số bộ điều khiển IB-AVC
• 3.3.3. Chiến lược điều khiển BBĐ DC/DC boost theo phương pháp IB-AVC
• 3.4. Xây dựng bộ điều khiển nguồn điện gió
• 3.5. Xây dựng bộ điều khiển ghép nối lưới theo yêu cầu DSM
• 3.5.1. Cấu trúc điều khiển
• 3.5.2. Bộ điều khiển dòng điện
• 3.5.3. Bộ điều khiển công suất
• 3.6. Kết quả mô phỏng
• 3.6.1. Thông số mô phỏng
• 3.6.2. Thông số của PVG
• 3.6.3. Thông số của WG
• 3.6.4. Thông số vận hành
• 3.6.5. Sơ đồ mô phỏng trên MATLAB/Simulink
• 3.6.6. Kết quả mô phỏng
• 3.7. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN DÒNG CÔNG SUẤT TẠI NÚT CÓ SỰ THAM GIA CỦA HỆ NGUỒN
• 4.1. Xây dựng mô hình cấu trúc thiết bị thực
• 4.2. Phương pháp vận hành mô hình thiết bị thực
• 4.3. Các thiết bị chính
• 4.3.1. Cảm biến đo công suất của bức xạ mặt trời
• 4.3.2. Cảm biến đo nhiệt độ
• 4.3.3. Ắc quy, tải AC, máy biến áp
• 4.3.4. Mạch điều khiển
• 4.3.5. Lắp đặt các thiết bị và cài đặt
• 4.4. Kết quả thực nghiệm
• 4.5. Kết luận chương 4
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

Quản lý năng lượng là một lĩnh vực quan trọng trong việc tối ưu hóa việc sử dụng và phân phối năng lượng. Việc tối ưu hóa năng lượng không chỉ giúp giảm thiểu chi phí mà còn nâng cao hiệu suất năng lượng. Trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu năng lượng ngày càng tăng cao, việc quản lý nhu cầu năng lượng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các nguồn năng lượng phân tán như năng lượng mặt trời và năng lượng gió đang trở thành xu hướng chính trong việc cung cấp năng lượng. Việc điều khiển nguồn năng lượng phân tán một cách hiệu quả sẽ giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và giảm thiểu tác động đến môi trường. Theo nghiên cứu, việc áp dụng công nghệ năng lượng tái tạo có thể giảm thiểu đáng kể lượng khí thải carbon, đồng thời cung cấp nguồn năng lượng bền vững cho tương lai.

1.1. Khái quát về nguồn năng lượng tái tạo

Nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và năng lượng gió đang được khai thác mạnh mẽ. Năng lượng mặt trời, thông qua các tấm pin mặt trời, có khả năng chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành điện năng. Năng lượng gió, thông qua các tuabin gió, có thể chuyển đổi năng lượng gió thành điện năng. Việc phát triển các công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí năng lượng mà còn góp phần bảo vệ môi trường. Theo thống kê, năng lượng tái tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào tổng sản lượng điện toàn cầu, và xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục gia tăng trong tương lai.

1.2. Tình hình quản lý nhu cầu năng lượng tại Việt Nam

Tại Việt Nam, quản lý nhu cầu năng lượng đang được chú trọng hơn bao giờ hết. Chính phủ đã đưa ra nhiều chính sách khuyến khích sử dụng năng lượng tái tạo và quản lý nhu cầu năng lượng hiệu quả. Các chương trình như Demand-Side Management (DSM) đã được triển khai nhằm tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các hộ gia đình và doanh nghiệp. Việc áp dụng các công nghệ thông minh trong quản lý năng lượng không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Nghiên cứu cho thấy, việc áp dụng DSM có thể giảm thiểu đáng kể lượng điện tiêu thụ trong giờ cao điểm, từ đó giảm áp lực lên hệ thống điện.

II. CÔNG NGHỆ ĐIỀU KHIỂN NGUỒN NĂNG LƯỢNG PHÂN TÁN

Công nghệ điều khiển nguồn năng lượng phân tán đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quản lý nhu cầu năng lượng. Việc áp dụng các công nghệ điều khiển hiện đại giúp tăng cường hiệu suất năng lượng và giảm thiểu tổn thất trong quá trình truyền tải. Các hệ thống điều khiển thông minh có khả năng tự động điều chỉnh công suất phát ra từ các nguồn năng lượng tái tạo, đảm bảo cung cấp đủ năng lượng cho nhu cầu tiêu thụ. Hệ thống này không chỉ giúp tối ưu hóa chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Theo các chuyên gia, việc phát triển các thuật toán điều khiển thông minh sẽ là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của nguồn năng lượng phân tán.

2.1. Các phương pháp điều khiển nguồn năng lượng

Có nhiều phương pháp điều khiển nguồn năng lượng phân tán, trong đó có thể kể đến các phương pháp điều khiển theo mô hình tín hiệu nhỏ và điều khiển theo phương pháp tối ưu hóa. Các phương pháp này giúp điều chỉnh công suất phát ra từ các nguồn năng lượng tái tạo một cách linh hoạt, phù hợp với nhu cầu tiêu thụ thực tế. Việc áp dụng các thuật toán điều khiển tiên tiến như thuật toán IB-AVC và HCS đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc tối ưu hóa công suất phát ra từ các nguồn năng lượng. Nghiên cứu cho thấy, việc áp dụng các phương pháp này có thể giúp giảm thiểu tổn thất năng lượng và nâng cao hiệu suất hệ thống.

2.2. Hiệu suất năng lượng và chi phí

Hiệu suất năng lượng là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các hệ thống điều khiển nguồn năng lượng phân tán. Việc tối ưu hóa hiệu suất không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc áp dụng công nghệ điều khiển thông minh có thể giảm thiểu chi phí năng lượng lên đến 20%. Điều này không chỉ mang lại lợi ích kinh tế mà còn góp phần bảo vệ môi trường thông qua việc giảm thiểu lượng khí thải carbon. Việc đầu tư vào công nghệ điều khiển nguồn năng lượng phân tán sẽ là một bước đi quan trọng trong việc phát triển bền vững.