Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển kinh tế nhanh chóng, nhu cầu sử dụng điện năng tại Việt Nam ngày càng tăng cao, đặc biệt là tại các khu vực đô thị như Hà Nội. Theo báo cáo của ngành điện, chỉ số độ tin cậy cung cấp điện như SAIDI, SAIFI đang trở thành tiêu chí quan trọng để đánh giá chất lượng dịch vụ điện. Tuy nhiên, lưới điện phân phối hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế về độ tin cậy do cấu trúc lưới hình tia, sự cố thoáng qua chiếm khoảng 70-80% tổng số sự cố trên lưới trung thế, và việc lắp đặt thiết bị tự đóng lại (Recloser) còn chưa tối ưu. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là tối ưu hóa vị trí lắp đặt Recloser trên xuất tuyến 35kV lộ 370 E1.39 Thanh Oai nhằm nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, giảm thiểu thời gian và tần suất mất điện, đồng thời cân đối chi phí đầu tư và vận hành. Nghiên cứu tập trung vào phân tích số liệu thực tế của lưới điện 35kV tại Thanh Oai, với tổng chiều dài đường dây 15,625 km, 27 trạm biến áp phân phối với tổng công suất 20,14 MVA, và hiện có 2 bộ Recloser lắp đặt. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện các chỉ số SAIDI, SAIFI, ENS, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ điện và hiệu quả kinh tế cho ngành điện lực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết độ tin cậy hệ thống điện: Độ tin cậy được định nghĩa là xác suất hệ thống hoàn thành nhiệm vụ trong khoảng thời gian xác định. Các chỉ số đánh giá gồm SAIDI (thời gian mất điện trung bình), SAIFI (tần suất mất điện trung bình), CAIFI, MAIFI và ENS (điện năng không được cung cấp).

  • Mô hình lưới điện phân phối hình tia: Lưới điện phân phối trung áp thường có cấu trúc hình tia với các phân đoạn đường dây và nhánh rẽ, ảnh hưởng đến khả năng phân đoạn sự cố và độ tin cậy.

  • Mô hình tối ưu hóa vị trí Recloser: Sử dụng hàm mục tiêu kết hợp các yếu tố như số lượng khách hàng mất điện, tổng công suất phụ tải bị mất điện, chiều dài phân đoạn đường dây, và chi phí đầu tư, bảo trì thiết bị. Thuật toán di truyền và phương pháp PSO-Monte Carlo được áp dụng để tìm vị trí tối ưu.

Các khái niệm chính bao gồm: Recloser (thiết bị tự đóng lại), ENS, SAIDI, SAIFI, hàm mục tiêu tối ưu, hệ số trọng số a1, a2 trong hàm mục tiêu tổng hợp.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thực tế từ lưới điện 35kV xuất tuyến 370 E1.39 Thanh Oai, bao gồm:

  • Nguồn dữ liệu: Số liệu về công suất phụ tải, số lượng khách hàng, chiều dài đường dây, vị trí các thiết bị đóng cắt và Recloser hiện có; chỉ số độ tin cậy 4 tháng đầu năm 2022 của EVNHANOI.

  • Phương pháp chọn mẫu: Lưới điện được mô phỏng dưới dạng sơ đồ 1 sợi với 27 nhóm phụ tải, mỗi nhóm được coi là một nút trong mô hình.

  • Phương pháp phân tích: Xây dựng mô hình tính toán độ tin cậy và hàm mục tiêu tối ưu vị trí Recloser dựa trên tiêu chí giảm thiểu số lượng khách hàng mất điện và công suất phụ tải bị mất điện, kết hợp với chiều dài phân đoạn đường dây. Thuật toán di truyền được sử dụng để tìm vị trí tối ưu, với các hệ số trọng số a1, a2 điều chỉnh theo đặc điểm phụ tải.

  • Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý số liệu thực tế, xây dựng mô hình và thuật toán trong MATLAB, thực hiện mô phỏng và đánh giá kết quả, so sánh với vị trí lắp đặt thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Phân bố phụ tải và chiều dài đường dây: Ba phân đoạn chính của lưới điện gồm 1-6, 6-13 và 6-22-28, trong đó phân đoạn 6-13 chứa công suất phụ tải lớn tập trung tại nút 7, phân đoạn 6-22-28 có nhiều phụ tải và tổng công suất lớn, chiếm hơn 75% chiều dài đường dây, dẫn đến suất sự cố tập trung cao tại hai phân đoạn này.

  2. Hiệu quả của hàm mục tiêu tối ưu về số lượng và công suất phụ tải mất điện: Việc sử dụng hàm mục tiêu kết hợp số lượng khách hàng mất điện và tổng công suất phụ tải bị mất điện, nhân với chiều dài phân đoạn đường dây, giúp xác định vị trí lắp đặt Recloser tối ưu nhằm giảm thiểu thiệt hại do mất điện. Ví dụ, khi hệ số a1 = a2 = 0,5, vị trí lắp đặt Recloser được đề xuất tại các nút 5 và 15, giảm đáng kể số lượng khách hàng và công suất bị mất điện so với vị trí thực tế.

  3. So sánh với vị trí lắp đặt thực tế: Kết quả mô phỏng cho thấy vị trí lắp đặt Recloser theo thuật toán tối ưu giảm được hàm mục tiêu tích lũy (HMT) so với vị trí thực tế, đồng thời cải thiện các chỉ số SAIFI và SAIDI, góp phần nâng cao độ tin cậy cung cấp điện.

  4. Ảnh hưởng của hệ số trọng số a1, a2: Khi a1 > a2 (ưu tiên giảm số lượng khách hàng mất điện), vị trí Recloser tập trung vào các nút có nhiều khách hàng nhỏ lẻ; khi a2 > a1 (ưu tiên giảm công suất phụ tải mất điện), vị trí tập trung vào các nút có công suất lớn, phù hợp với đặc điểm phụ tải của từng khu vực.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự khác biệt hiệu quả giữa vị trí lắp đặt thực tế và vị trí tối ưu là do việc lựa chọn vị trí Recloser hiện nay chủ yếu dựa trên kinh nghiệm, chưa tính toán toàn diện các yếu tố kỹ thuật và kinh tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng hàm mục tiêu tổng hợp và thuật toán di truyền giúp xác định vị trí lắp đặt thiết bị tự đóng lại phù hợp hơn, giảm thiểu thiệt hại do mất điện và nâng cao độ tin cậy.

So sánh với các nghiên cứu trong ngành, phương pháp tối ưu vị trí Recloser dựa trên hàm mục tiêu kết hợp số lượng khách hàng và công suất phụ tải mất điện được đánh giá là phù hợp với đặc điểm lưới điện phân phối tại Việt Nam, vừa đảm bảo tính khả thi, vừa có hiệu quả thực tiễn cao.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố phụ tải, công suất và chiều dài đường dây của các phân đoạn, bảng so sánh giá trị hàm mục tiêu giữa các vị trí lắp đặt, và đồ thị thể hiện ảnh hưởng của hệ số trọng số a1, a2 đến vị trí tối ưu.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường ứng dụng phương pháp tối ưu vị trí Recloser: Áp dụng hàm mục tiêu kết hợp số lượng khách hàng và công suất phụ tải mất điện trong quy hoạch lưới điện phân phối, đặc biệt tại các xuất tuyến trung áp có cấu trúc phức tạp như lưới 35kV Thanh Oai. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Tổng công ty Điện lực TP Hà Nội và các đơn vị quản lý lưới điện.

  2. Điều chỉnh hệ số trọng số a1, a2 theo đặc điểm phụ tải: Các đơn vị điện lực cần khảo sát đặc điểm phụ tải khu vực để lựa chọn hệ số phù hợp, ưu tiên giảm thiểu số lượng khách hàng mất điện tại vùng nông thôn, hoặc giảm công suất mất điện tại khu công nghiệp. Thời gian: 6 tháng; Chủ thể: Trung tâm điều độ và phòng kỹ thuật các công ty điện lực.

  3. Đầu tư nâng cấp và mở rộng hệ thống Recloser: Tăng số lượng thiết bị tự đóng lại trên các đường dây dài và có suất sự cố cao, đồng thời bố trí lại vị trí lắp đặt để đảm bảo khoảng cách tối thiểu 5 km giữa các Recloser, nâng cao khả năng phối hợp bảo vệ. Thời gian: 3-5 năm; Chủ thể: Ban đầu tư và vận hành lưới điện.

  4. Phát triển hệ thống SCADA và tự động hóa lưới điện: Kết nối Recloser với hệ thống SCADA để giám sát, điều khiển từ xa, rút ngắn thời gian phát hiện và xử lý sự cố, nâng cao độ tin cậy cung cấp điện. Thời gian: 2-3 năm; Chủ thể: Trung tâm điều độ và phòng công nghệ thông tin.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các kỹ sư và chuyên gia ngành điện lực: Nghiên cứu giúp nâng cao kiến thức về tối ưu hóa vị trí thiết bị đóng cắt tự động, áp dụng vào quy hoạch và vận hành lưới điện phân phối.

  2. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách ngành điện: Cung cấp cơ sở khoa học để ra quyết định đầu tư, nâng cấp lưới điện, đảm bảo cân đối giữa chi phí và hiệu quả vận hành.

  3. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật điện: Tài liệu tham khảo về phương pháp nghiên cứu, mô hình hóa và ứng dụng thuật toán tối ưu trong lĩnh vực điện lực.

  4. Các nhà cung cấp thiết bị điện và công nghệ tự động hóa: Hiểu rõ yêu cầu kỹ thuật và vị trí lắp đặt tối ưu của Recloser để phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu thực tế.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần tối ưu vị trí lắp đặt Recloser trên lưới điện phân phối?
    Việc tối ưu vị trí giúp giảm thiểu số lượng khách hàng và công suất phụ tải bị mất điện khi có sự cố, đồng thời giảm chi phí đầu tư và bảo trì thiết bị, nâng cao độ tin cậy cung cấp điện.

  2. Hàm mục tiêu tối ưu vị trí Recloser được xây dựng dựa trên những yếu tố nào?
    Hàm mục tiêu kết hợp số lượng khách hàng mất điện, tổng công suất phụ tải bị mất điện và chiều dài phân đoạn đường dây, với các hệ số trọng số điều chỉnh theo đặc điểm phụ tải.

  3. Phương pháp nào được sử dụng để tìm vị trí tối ưu của Recloser?
    Thuật toán di truyền được áp dụng để giải bài toán tối ưu, giúp tìm ra vị trí lắp đặt thiết bị phù hợp nhất dựa trên hàm mục tiêu đã xây dựng.

  4. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho các lưới điện khác không?
    Phương pháp và mô hình có thể áp dụng cho nhiều loại lưới điện phân phối khác nhau, đặc biệt là các lưới có cấu trúc hình tia và có đặc điểm phụ tải tương tự.

  5. Làm thế nào để cân đối giữa chi phí đầu tư và nâng cao độ tin cậy?
    Cần xác định mức độ ưu tiên giữa giảm số lượng khách hàng mất điện và giảm công suất phụ tải mất điện, từ đó lựa chọn hệ số trọng số phù hợp trong hàm mục tiêu và điều chỉnh số lượng, vị trí Recloser sao cho hiệu quả kinh tế tối ưu.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng và áp dụng thành công mô hình tối ưu vị trí lắp đặt Recloser trên xuất tuyến 35kV lộ 370 E1.39 Thanh Oai, dựa trên hàm mục tiêu kết hợp số lượng khách hàng và công suất phụ tải mất điện.

  • Kết quả mô phỏng cho thấy vị trí lắp đặt Recloser tối ưu giúp giảm thiểu đáng kể số lượng khách hàng và công suất bị mất điện, nâng cao các chỉ số độ tin cậy như SAIFI và SAIDI.

  • Việc lựa chọn hệ số trọng số a1, a2 trong hàm mục tiêu cần phù hợp với đặc điểm phụ tải từng khu vực để đạt hiệu quả tối ưu.

  • Nghiên cứu góp phần cung cấp cơ sở khoa học cho ngành điện trong việc quy hoạch, đầu tư và vận hành lưới điện phân phối hiện đại, hiệu quả.

  • Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu cho các xuất tuyến khác, phát triển hệ thống SCADA tích hợp với Recloser, và đào tạo nhân lực vận hành.

Hành động tiếp theo: Các đơn vị điện lực nên triển khai áp dụng mô hình tối ưu vị trí Recloser trong quy hoạch lưới điện, đồng thời phối hợp với các nhà nghiên cứu để cập nhật và hoàn thiện phương pháp nhằm nâng cao độ tin cậy cung cấp điện cho khách hàng.