Nghiên cứu tối ưu hóa việc sa thải phụ tải tại HCMUTE

• Người hướng dẫn: ThS. Lê Trọng Nghĩa
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Điện – Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Tối Ưu Hóa Việc Sa Thải Phụ Tải
• Loại tài liệu: báo cáo tổng kết
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG MỞ ĐẦU
• 1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài ở trong và ngoài nước
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu – Cách tiếp cận – Phương pháp nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3.2. Cách tiếp cận
• 1.3.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Nội dung nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SA THẢI PHỤ TẢI
• 1.1. Tổng quan các kết quả nghiên cứu
• 1.2. Tóm lược các chương trình sa thải phụ tải đang áp dụng
• 1.2.1. Sa thải phụ tải dưới tần số
• 1.2.2. Sa thải tải dưới điện áp
• 1.2.3. Sa thải phụ tải
• 1.2.3.1. Sa thải phụ tải truyền thống
• 1.2.3.2. Sa thải phụ tải thông minh (ILS)
• 1.2.3.2.1. Mô tả việc sa thải phụ tải thông minh
• 1.2.3.2.2. Sơ đồ khối chức năng ILS
• 1.3. Tối ưu hóa sa thải phụ tải
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH SA THẢI PHỤ TẢI
• 2.1. Chương trình sa thải phụ tải dựa trên tần số và độ nhạy điện áp, không xét đến tầm quan trọng của tải và các điều kiện ràng buộc về giảm bớt phụ tải
• 2.2. Chương trình sa thải phụ tải có xét đến tầm quan trọng của phụ tải, chi phí tải, sự thay đổi của tải theo giờ trong ngày và các điều kiện ràng buộc về giảm bớt phụ tải
• 3. CHƯƠNG 3: KHẢO SÁT, THỬ NGHIỆM TRÊN MÔ HÌNH 37 THANH GÓP 9 MÁY PHÁT
• 3.1. Nghiên cứu trường hợp sự cố mất một máy phát điện trong hệ thống 37 bus, 9 máy phát sử dụng chương trình sa thải phụ tải theo tần số và độ nhạy điện áp
• 3.2. Nghiên cứu trường hợp mất một máy phát điện trong hệ thống 37 bus 9 máy phát, sử dụng chương trình sa thải phụ tải theo AHP
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Phân tích tổng quan về tối ưu hóa sa thải phụ tải tại HCMUTE

Đề tài nghiên cứu tối ưu hóa sa thải phụ tải tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE) tập trung vào việc cải thiện hiệu quả của quá trình sa thải phụ tải trong hệ thống điện. Nghiên cứu nhấn mạnh vào việc giảm thiểu tác động tiêu cực của sự cố mất máy phát hoặc biến động tải đột ngột. Quản lý phụ tải HCMUTE hiệu quả đòi hỏi giải pháp toàn diện, không chỉ tập trung vào việc giảm phụ tải điện HCMUTE, mà còn tối ưu phân phối điện năng HCMUTE và nâng cao hiệu suất năng lượng HCMUTE. Các phương pháp truyền thống, dựa chủ yếu trên sa thải phụ tải dưới tần số hoặc sa thải phụ tải dưới điện áp, thường gặp hạn chế về độ chính xác và tính linh hoạt. Do đó, nghiên cứu hướng tới mục tiêu xây dựng một hệ thống sa thải phụ tải thông minh (ILS), có khả năng điều khiển phụ tải thông minh, nhằm giảm thiểu tổn thất điện năng HCMUTE và đảm bảo ổn định hệ thống điện HCMUTE.

1.1 Nhận diện vấn đề và mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu chỉ ra rằng các phương pháp sa thải phụ tải truyền thống gặp nhiều hạn chế. Chúng thường chỉ dựa trên một vài thông số đơn giản như tần số hoặc điện áp, dẫn đến việc giảm phụ tải điện HCMUTE không hiệu quả và có thể gây ra giảm thiểu tổn thất điện năng HCMUTE không tối ưu. Phân tích phụ tải điện cho thấy cần phải xem xét thêm các yếu tố khác như tầm quan trọng của từng loại phụ tải, chi phí liên quan đến việc sa thải, cũng như sự thay đổi phụ tải theo thời gian. Mục tiêu của nghiên cứu là tối ưu hóa sa thải phụ tải bằng cách kết hợp các thông số quan trọng, sử dụng thuật toán AHP (Analytic Hierarchy Process) để đánh giá mức độ quan trọng của các phụ tải. Quản lý phụ tải HCMUTE hiệu quả đòi hỏi một giải pháp toàn diện và chính xác hơn, giảm thiểu tác động đến chất lượng dịch vụ và chi phí hoạt động. Nghiên cứu cũng đề cập đến việc nâng cấp hệ thống điện HCMUTE để hỗ trợ cho việc tối ưu hóa hệ thống điện HCMUTE.

1.2 Phương pháp tiếp cận và công cụ nghiên cứu

Đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với định tính. Phần định lượng sử dụng mô hình hệ thống 37 thanh góp, 9 máy phát để mô phỏng và đánh giá hiệu quả của các phương pháp sa thải phụ tải. Mô hình hóa phụ tải điện được xây dựng dựa trên dữ liệu thực tế. Phần định tính tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc quản lý phụ tải HCMUTE, bao gồm tầm quan trọng của phụ tải, chi phí, và sự thay đổi phụ tải theo thời gian. Thuật toán tối ưu hóa phụ tải được sử dụng là AHP, giúp xếp hạng thứ tự ưu tiên sa thải phụ tải. Công nghệ tối ưu hóa năng lượng được áp dụng nhằm nâng cao hiệu quả tiết kiệm năng lượng HCMUTE. Kết quả nghiên cứu được trình bày dưới dạng báo cáo, bài báo khoa học, và chương trình máy tính hỗ trợ tính toán. Ánh xạ phụ tải HCMUTE được thực hiện để xác định các điểm yếu trong hệ thống.

II. Kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu quả

Nghiên cứu đã đề xuất phương pháp tối ưu hóa sa thải phụ tải dựa trên thuật toán AHP, xem xét nhiều yếu tố như tần số, điện áp, tầm quan trọng và chi phí của phụ tải. Kết quả mô phỏng trên mô hình hệ thống 37 thanh góp, 9 máy phát cho thấy phương pháp này hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống trong việc duy trì ổn định hệ thống điện HCMUTE. Giải pháp tiết kiệm điện HCMUTE được đề xuất đã được chứng minh là giảm thiểu đáng kể thời gian mất điện và giảm thiểu tổn thất điện năng HCMUTE. Hệ thống quản lý năng lượng HCMUTE được cải thiện đáng kể, góp phần tiết kiệm năng lượng HCMUTE. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của phân tích phụ tải điện để nâng cao hiệu quả quản lý phụ tải HCMUTE.

2.1 Hiệu quả của phương pháp tối ưu hóa sa thải phụ tải

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng thuật toán AHP trong tối ưu hóa sa thải phụ tải mang lại hiệu quả rõ rệt so với các phương pháp truyền thống. Phương pháp này giúp giảm thiểu thời gian mất điện, hạn chế tổn thất điện năng HCMUTE, và bảo đảm ổn định hệ thống điện HCMUTE. Việc xem xét các yếu tố như tầm quan trọng và chi phí của phụ tải giúp cho quá trình sa thải phụ tải trở nên hợp lý và kinh tế hơn. Đánh giá hiệu quả năng lượng HCMUTE cho thấy sự cải thiện đáng kể sau khi áp dụng phương pháp này. Tiêu thụ năng lượng HCMUTE được tối ưu hóa, chi phí điện năng HCMUTE giảm xuống. Nghiên cứu cung cấp case study tối ưu hóa phụ tải HCMUTE, làm ví dụ cụ thể cho ứng dụng thực tiễn.

2.2 Ứng dụng thực tiễn và khả năng nhân rộng

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng rộng rãi trong quản lý phụ tải HCMUTE và các hệ thống điện khác. Phương pháp tối ưu hóa sa thải phụ tải đề xuất có tính khả thi cao và dễ dàng tích hợp vào hệ thống điều khiển hiện đại. Ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý năng lượng như Internet of Things (IoT), Big Data có thể được kết hợp để nâng cao hiệu quả của hệ thống. Học máy trong quản lý năng lượng cũng là một hướng phát triển tiềm năng. Nghiên cứu này đóng góp vào việc khuyến nghị quản lý năng lượng HCMUTE, cung cấp giải pháp tiết kiệm điện năng cho trường đại học, và nâng cao khả năng tự động hóa quản lý năng lượng HCMUTE. Thực trạng quản lý năng lượng HCMUTE được cải thiện đáng kể sau khi áp dụng các đề xuất từ nghiên cứu.

Tổng quan nghiên cứu

Việc duy trì ổn định hệ thống điện là một trong những thách thức quan trọng trong vận hành và quy hoạch lưới điện hiện đại. Theo báo cáo nghiên cứu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, các sự cố như mất máy phát điện hoặc thay đổi tải đột ngột có thể gây ra mất ổn định tần số và điện áp, dẫn đến nguy cơ sụp đổ hệ thống. Trong bối cảnh đó, sa thải phụ tải được xem là giải pháp cuối cùng nhằm khôi phục tần số và điện áp về mức an toàn. Mục tiêu nghiên cứu là tối ưu hóa việc sa thải phụ tải dựa trên tốc độ thay đổi tần số và độ nhạy điện áp tại các thanh góp tải, đồng thời xem xét tầm quan trọng của tải, chi phí tải và sự biến đổi tải theo giờ trong ngày. Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ 02/2013 đến 12/2013, tập trung trên mô hình hệ thống điện gồm 37 thanh góp và 9 máy phát tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu không chỉ nâng cao hiệu quả sa thải phụ tải mà còn giảm thiểu chi phí và tổn thất không cần thiết, góp phần đảm bảo độ tin cậy và chất lượng điện năng trong vận hành hệ thống điện. Đây là cơ sở quan trọng cho các công ty điện lực, tư vấn thiết kế điện và các cơ sở đào tạo kỹ thuật điện trong nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

1. Lý thuyết đáp ứng tần số và điện áp trong hệ thống điện: Tần số hệ thống phản ánh sự cân bằng giữa công suất phát và tiêu thụ, trong khi điện áp chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi công suất phản kháng. Mô hình chuyển động rotor máy phát điện được sử dụng để ước tính sự chênh lệch công suất và tốc độ thay đổi tần số, từ đó xác định mức độ nhiễu loạn và lượng tải cần sa thải.

2. Thuật toán Phân tích Hệ thống Phân cấp (AHP): Đây là phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, giúp đánh giá và xếp hạng các phụ tải dựa trên tầm quan trọng, chi phí và các điều kiện ràng buộc. AHP cho phép xây dựng ma trận phán đoán, tính toán vector trọng số và kiểm tra tính nhất quán để lựa chọn phương án sa thải phụ tải tối ưu.

Các khái niệm chính bao gồm: sa thải phụ tải dưới tần số (UFLS), sa thải phụ tải dưới điện áp (UVLS), độ nhạy điện áp (dV/dt), tầm quan trọng phụ tải, chi phí tải, và mô hình mạng phân cấp.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu, phân tích lý thuyết, mô hình hóa và mô phỏng trên phần mềm Powerworld. Cỡ mẫu nghiên cứu là hệ thống điện mô phỏng gồm 37 thanh góp và 9 máy phát, đại diện cho một hệ thống điện thực tế có quy mô vừa và lớn. Phương pháp chọn mẫu là mô hình hóa hệ thống điện tiêu chuẩn, phù hợp với các nghiên cứu trong ngành điện lực.

Phân tích dữ liệu dựa trên thuật toán AHP để đánh giá tầm quan trọng và chi phí của từng phụ tải, kết hợp với mô hình động học của hệ thống để tính toán tốc độ thay đổi tần số và độ nhạy điện áp. Timeline nghiên cứu kéo dài 11 tháng, từ tháng 2 đến tháng 12 năm 2013, bao gồm các giai đoạn khảo sát, xây dựng chương trình sa thải phụ tải, thử nghiệm mô hình và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của chương trình sa thải phụ tải dựa trên tần số và độ nhạy điện áp: Khi áp dụng chương trình trên mô hình 37 bus, 9 máy phát, tần số hệ thống được duy trì ổn định trong giới hạn cho phép sau sự cố mất một máy phát. Cụ thể, tần số được giữ trên 59,7 Hz, giảm thiểu nguy cơ sụp đổ hệ thống. So với phương pháp sa thải phụ tải truyền thống, chương trình mới giảm được khoảng 15-20% lượng tải phải sa thải, tránh sa thải quá mức.

2. Tác động của việc xét đến tầm quan trọng và chi phí phụ tải: Sử dụng thuật toán AHP để đánh giá và xếp hạng phụ tải theo tầm quan trọng và chi phí giúp giảm thiểu tổn thất kinh tế. Kết quả cho thấy, việc ưu tiên sa thải các phụ tải ít quan trọng và có chi phí thấp giúp giảm tổng chi phí sa thải tải khoảng 25% so với phương pháp không phân biệt.

3. Sự thay đổi tải theo giờ trong ngày: Nghiên cứu cho thấy phụ tải có sự biến động lớn theo giờ, đặc biệt trong các khung giờ cao điểm. Việc tích hợp yếu tố này vào chương trình sa thải phụ tải giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả, giảm thiểu ảnh hưởng đến khách hàng trong các khung giờ thấp điểm.

4. So sánh giữa phương pháp sa thải phụ tải thông thường và phương pháp AHP: Phương pháp AHP cho phép phân bổ tải sa thải hợp lý hơn, giảm thiểu sa thải quá mức và tăng độ ổn định hệ thống. Tổng lượng tải sa thải giảm khoảng 10% so với phương pháp truyền thống, đồng thời cải thiện thời gian phục hồi hệ thống.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả trên là do chương trình sa thải phụ tải mới kết hợp đồng thời hai tham số quan trọng: tốc độ thay đổi tần số và độ nhạy điện áp, giúp xác định chính xác vị trí và lượng tải cần sa thải. Việc áp dụng thuật toán AHP giúp cân nhắc các yếu tố kinh tế và tầm quan trọng của phụ tải, tránh sa thải các tải quan trọng hoặc có chi phí cao.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả phù hợp với xu hướng phát triển các chương trình sa thải phụ tải thông minh (ILS) trên thế giới, như tại Indonesia và Malaysia, nơi cũng áp dụng các thuật toán phân tích đa tiêu chí và mô hình động học để tối ưu hóa sa thải tải. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tần số hệ thống trước và sau sa thải tải, bảng so sánh chi phí và lượng tải sa thải giữa các phương pháp, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của chương trình.

Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp một giải pháp thực tiễn, có thể áp dụng cho các hệ thống điện Việt Nam và khu vực, góp phần nâng cao độ tin cậy, giảm thiểu tổn thất kinh tế và cải thiện chất lượng điện năng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai áp dụng chương trình sa thải phụ tải dựa trên tần số và độ nhạy điện áp: Các công ty điện lực nên tích hợp chương trình này vào hệ thống điều khiển tự động để nâng cao hiệu quả vận hành, giảm thiểu sa thải quá mức. Thời gian thực hiện đề xuất trong vòng 12 tháng.

2. Sử dụng thuật toán AHP trong đánh giá và xếp hạng phụ tải: Đề nghị các đơn vị quản lý và vận hành hệ thống áp dụng AHP để xác định tầm quan trọng và chi phí của từng phụ tải, từ đó xây dựng kế hoạch sa thải phù hợp, giảm thiểu tổn thất kinh tế. Chủ thể thực hiện là các trung tâm điều khiển và phòng kỹ thuật.

3. Cập nhật dữ liệu tải theo giờ trong ngày: Các đơn vị cần thu thập và cập nhật dữ liệu tải liên tục để chương trình sa thải phụ tải có thể điều chỉnh linh hoạt theo biến động phụ tải thực tế, nâng cao độ chính xác và hiệu quả. Thời gian thực hiện liên tục, ưu tiên trong 6 tháng đầu.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực cho nhân viên vận hành: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ thuật sa thải phụ tải thông minh, thuật toán AHP và mô hình hóa hệ thống điện để đảm bảo nhân viên có đủ kiến thức vận hành và bảo trì hệ thống. Chủ thể là các cơ sở đào tạo và phòng nhân sự, thực hiện trong 6-9 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các công ty điện lực và trung tâm điều khiển hệ thống: Nghiên cứu cung cấp giải pháp tối ưu hóa sa thải phụ tải, giúp nâng cao độ ổn định và giảm thiểu tổn thất trong vận hành lưới điện.

2. Các công ty tư vấn thiết kế điện: Tài liệu là nguồn tham khảo quan trọng để thiết kế các hệ thống điều khiển sa thải phụ tải thông minh, phù hợp với đặc thù hệ thống điện Việt Nam.

3. Các cơ sở đào tạo kỹ thuật điện và sau đại học: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về lý thuyết và phương pháp nghiên cứu sa thải phụ tải, hỗ trợ giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

4. Các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực kỹ thuật điện: Nghiên cứu mở ra hướng phát triển mới trong tối ưu hóa sa thải phụ tải, kết hợp mô hình động học và thuật toán phân tích đa tiêu chí, có thể áp dụng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

1. Sa thải phụ tải là gì và tại sao cần thiết?
   Sa thải phụ tải là việc cắt giảm một phần tải điện trong hệ thống để duy trì ổn định tần số và điện áp khi nguồn cung không đủ hoặc xảy ra sự cố. Đây là biện pháp cuối cùng nhằm tránh sụp đổ toàn bộ hệ thống.

2. Phương pháp sa thải phụ tải truyền thống có nhược điểm gì?
   Phương pháp truyền thống thường chỉ dựa vào tần số hoặc điện áp mà không xét đến tầm quan trọng và chi phí tải, dẫn đến sa thải quá mức và tổn thất kinh tế lớn.

3. Thuật toán AHP giúp gì trong việc sa thải phụ tải?
   AHP giúp đánh giá và xếp hạng các phụ tải dựa trên nhiều tiêu chí như tầm quan trọng, chi phí, từ đó lựa chọn các tải cần sa thải một cách tối ưu, giảm thiểu tổn thất không cần thiết.

4. Tại sao cần xét đến tốc độ thay đổi tần số và độ nhạy điện áp?
   Hai tham số này phản ánh chính xác mức độ nhiễu loạn và vị trí tải cần sa thải, giúp chương trình sa thải tải hoạt động nhanh và hiệu quả hơn, tránh sa thải quá mức.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng thực tế như thế nào?
   Kết quả có thể được tích hợp vào hệ thống điều khiển tự động của các công ty điện lực, giúp nâng cao độ ổn định hệ thống, giảm thiểu tổn thất và chi phí vận hành, đồng thời cải thiện chất lượng điện năng.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phát triển thành công chương trình sa thải phụ tải tối ưu dựa trên tốc độ thay đổi tần số và độ nhạy điện áp, kết hợp thuật toán AHP để xét đến tầm quan trọng và chi phí tải.
• Mô hình thử nghiệm trên hệ thống 37 thanh góp và 9 máy phát cho thấy chương trình giảm thiểu sa thải quá mức, duy trì tần số và điện áp ổn định trong giới hạn cho phép.
• Việc xét đến biến động tải theo giờ trong ngày giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả của chương trình sa thải phụ tải.
• Kết quả nghiên cứu có giá trị ứng dụng cao cho các công ty điện lực, tư vấn thiết kế và đào tạo kỹ thuật điện trong nước.
• Đề xuất triển khai áp dụng chương trình trong vòng 12 tháng, đồng thời nâng cao năng lực nhân sự và cập nhật dữ liệu tải liên tục để đảm bảo hiệu quả vận hành.

Hành động tiếp theo: Các đơn vị liên quan nên phối hợp triển khai thử nghiệm thực tế, đào tạo nhân viên và tích hợp chương trình vào hệ thống điều khiển tự động nhằm nâng cao độ tin cậy và hiệu quả vận hành lưới điện.