- Trang Chủ
- Điện - Điện tử
- Lập kế hoạch quản lý năng lượng cho lưới điện siêu nhỏ xét đến tính bất định sử dụng phương pháp robust optimization
Xem mẫu
- CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ELEVEN
LẬP KẾ HOẠCH QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG CHO LƯỚI ĐIỆN
SIÊU NHỎ XÉT ĐẾN TÍNH BẤT ĐỊNH SỬ DỤNG
PHƯƠNG PHÁP ROBUST OPTIMIZATION
Nguyễn Xuân Thắng (1), Đỗ Đức Quang (1), Nguyễn Thị Hoài Thu
(1) sinh viên Viện Điện -Trường Đai Học Bách Khoa Hà Nội
*Tác giả liên hệ: thu.nguyenthihoai@hust.edu.vn
TÓM TẮT
Lưới điện siêu nhỏ (Microgrid – MG) với của MG có xét đến tính bất định sử dụng
nguồn năng lượng tái tạo đang rất được phương pháp tối ưu mạnh mẽ Robust
quan tâm do những ưu điểm vượt trội và Optimization (RO). Bài toán tối ưu có dạng
khả năng vận hành ở chế độ nối lưới hoặc max-min được biến đổi thành bài toán đối
tách đảo. Tuy nhiên, do tính bất định của nó ngẫu bằng điều kiện tối ưu KarushKuhn-
nên việc tính toán chi phí vận hành của MG Tucker (KKT), và áp dụng phương pháp quy
gặp nhiều khó khăn. Mục tiêu của nghiên hoạch tuyến tính nguyên thực hỗn hợp
cứu này là tối thiểu hóa chi phí vận hành (MILP) để giải.
Keyword: microgrid, RO, KKT, MILP, tính bất định lớn nhất.
1. GIỚI THIỆU
Trong những năm trở lại đây, do sự gia tăng phí vận hành và đảm bảo ổn định điện. Để
về nhu cầu sử dụng năng lượng cùng với đó ứng dụng được hệ thống năng lượng tái tạo
là sự cạn kiệt của các nguồn năng lượng hóa ở Việt Nam thì ta cần khắc phụ được những
thạch. Hệ thống năng lượng tái tạo đã trở nhược điểm trên. Vậy nên, việc tính toán để
thành một xu hướng toàn cầu do những ưu tối ưu hóa hệ thống được xem như một yếu
điểm rất lớn của nó về khả năng tái tạo, sự tố giữ vai trò then chốt.
tiện ích và độ thân thiện với môi trường. Việt
Nam hiện cũng là một trong những nước có Hiện nay, việc chuyển đổi lưới điện truyền
tiềm năng lớn về năng lượng tái tạo. Tuy thống thành lưới điện thông minh đang là
nhiên, hệ thống năng lượng tái tạo vẫn tồn giải pháp để có thể thu thập tất cả các nguồn
tại những nhược điểm cốt lõi là dao động điện nhằm nâng cao chất lượng vận hành,
bất định, phụ thuộc nhiều vào thời tiết và cải thiện độ tin cậy cho người tiêu dùng.
giá thành cao. Điều đó gây ra rất nhiều khó Các Microgrid (MG) được kết nối với nhau
khăn trong việc xác định công suất đầu ra, chi và cùng kết nối với lưới điện tạo thành một
212 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO
- CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ELEVEN
hệ thống. Vì vậy cần tạo ra hệ thống quản lý pháp tối ưu hóa ngẫu nhiên (SO). Phương
năng lượng (EMS) có chức năng phân phối pháp RO được Zhang đề xuất để quản lý vận
công suất và lưu trữ năng lượng. Bằng cách hành MG [4]. Độ bất định được Zhang giải
quản lý năng lượng một cách hợp lý có thể quyết bằng cách kết hợp giữa thiết lập một
giảm thiểu chi phí vận hành, tối ưu việc mua mô hình sạc/xả không liên tục và việc điều
bán, tích trữ điện năng và đảm bảo được chất chỉnh tải nhằm mục đích giữ cho MG được
lượng điện. Có 3 phương pháp EMS đã được cân bằng độc lập nhiều nhất có thể. Phương
sử dụng là EMS tập trung, EMS phi tập trung pháp để xử lý tính bất định còn lại – phương
và EMS phối hợp. Chức năng của EMS tập pháp tối ưu hóa ngẫu nhiên (SO) cũng được
trung là quản lý cân bằng công suất, dòng sử dụng rất rộng rãi. Bao đã áp dụng phương
điện, năng lượng dự trữ của pin trong toàn pháp này vào mô hình quản lý MG tối ưu [5].
bộ hệ thống. EMS tập trung phù hợp với lưới Bài báo thiết lập hai mô hình: mô hình dự báo
điện siêu nhỏ như một hộ tiêu thụ, có tải thay và mô hình thực. Mô hình dự báo được thiết
đổi chậm. Tuy nhiên chỉ cần một thay đổi nhỏ lập dựa trên sự bất định của nhiều trường
thì việc phục hồi cân bằng trở nên rất khó hợp khác nhau và đặt mục tiêu là tối thiểu
khăn [1]. Đối với EMS phi tập trung mỗi MG là hóa chi phí. Còn mô hình thực được xây dựng
một cá thể riêng biệt có chức năng là tối đa theo dữ liệu của mô hình dự báo. Độ sai lệch
hóa lợi nhuận trong trạng thái nối lưới và giữ trong dự báo sẽ được làm mịn bằng cách lưu
ổn định nguồn điện khi vận hành độc lập. Tuy trữ năng lượng dưới dạng hóa năng (pin) và
nhiên hạn chế là không đạt được cân bằng lưu trữ dưới dạng nhiệt năng (tải làm mát) để
công suất trong toàn hệ thống . EMS phối
[2]
đáp ứng nhu cầu đa dạng của người tiêu thụ
hợp là sự khắc phục nhược điểm và kế thừa (điện năng, nhiệt năng).
ưu điểm của cả hai phương pháp: cân bằng
Nhược điểm lớn nhất khi áp dụng phương
công suất, dự trữ năng lượng và tối ưu hóa
pháp SO là yêu cầu khối lượng tính toán lớn
chi phí vận hành [3].
do số lượng các trường hợp cần tính toán
Tuy nhiên, các phương pháp EMS trên vẫn nhiều cũng như phải đảm bảo các ràng buộc
chưa xét đến tính bất định. Khi mà các ràng về xác suất [6]. Ngược lại, phương pháp RO
buộc về tính bất định không được cân nhắc không phải xét tất cả các trường hợp trong bộ
đến, kết quả thu được có thể bị sai lệch bất định mà chỉ quan tâm đến trường hợp với
nghiêm trọng và nếu được ứng dụng trong độ bất định lớn nhất nên sẽ giảm được khối
thực tế, nó có khả năng gây ra những hậu quả lượng tính toán. Do đó, trong nghiên cứu này
nặng nề. Có 2 phương pháp thường được sử chúng tôi sử dụng phương pháp RO để giải
dụng để giải quyết vấn đề trên là phương bài toán lập kế hoạch quản lý năng lượng
pháp tối ưu hóa mạnh mẽ (RO) và phương trong ngày tới của MG có xét tính bất định.
DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 213
- CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ELEVEN
2.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: : Độ lệch so với giá trị dự báo.
Mô hình MG có nguồn được lấy từ hệ
thống pin mặt trời, turbin gió và điện
năng từ lưới hệ thống. Tính bất định của : Là một số nguyên mang ý nghĩa: hạn
nguồn là do lượng công suất đầu ra không chế số khoảng thời gian công suất PV thực
cố định và thay đổi theo thời gian. Trong tế thuộc khoảng sai lệch dự báo trong một
đó, nguồn gió phụ thuộc vào vận tốc và ngày.
hướng của gió; nguồn pin mặt trời phụ : Độ lệch so với giá trị dự báo.
thuộc vào lượng bức xạ, nhiệt độ trên tấm
pin và góc tới của tia sáng.
2.3. Các ràng buộc:
2.1. Hàm mục tiêu:
• Ràng buộc cân bằng công suất:
Mục tiêu của đề xuất này là tối thiểu hóa
chi phí vận hành (min) nhưng vì có xét đến
tính bất định của nguồn năng lượng tái
• Ràng buộc công suất trao đổi với lưới:
tạo nên cần xét đến trường hợp bất định
lớn nhất (max), ta có hàm mục tiêu sau:
• Ràng buộc BATTERY:
u: Tính bất định của tổng công suất đầu
ra.
Cpv, Cw, CBAT: tương ứng là chi phí vận hành
của PV/Wind/Battery.
Ppv (t), Pw(t): tương ứng là công suất đầu ra
của nguồn PV,Wind.
Ctđ: Giá 1kWh trao đổi với lưới.
Ptđ: Công suất trao đổi với lưới.
: năng lượng lưu trữ của BAT tại thời điểm t.
2.2. Bộ bất định: : năng lượng lưu trữ định mức của BAT.
: hiệu suất sạc, xả của pin.
214 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO
- CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ELEVEN
3. TỔNG KẾT:
Dự kiến công việc: Hàm mục tiêu được Hiệu quả của phương pháp: Do xét đến
biến đổi thành bài toán đối ngẫu bằng tính bất định của nguồn năng lượng tái
điều kiện KKT để chuyển về dạng min tạo, ràng buộc về cân bằng công suất, khả
(max) tiếp đó tuyến tính hóa ràng buộc năng lưu trữ và giải phóng năng lượng của
rồi giải bằng phương pháp MILP sử dụng pin nên kết quả dự đoán sẽ chính xác hơn.
phần mềm Matlab để hỗ trợ. Kết quả Điều này dẫn đến việc mua bán với lưới
mong muốn sẽ tối ưu được chi phí vận điện hiệu quả hơn và cũng thu được lợi
hành trong lưới, đảm bảo chất lượng và nhuận cao hơn cho cả nhà đầu tư và người
độ ổn định điện. tiêu dùng điện.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TÁC GIẢ Ý TƯỞNG
[1]: Olivares DE, Canizares CA, Kazerani M. A Đỗ Đức Quang: Là sinh viên Hệ thống điện
centralized energy management system for
(2017), K62, Viện Điện, Trường Đại học Bách
isolated microgrids. IEEE Trans Smart Grid July
2014;5(4):1864–75. khoa Hà Nội. Hướng nghiên cứu: Tối ưu vận
[2]: Wang Z, Chen B, Kim J. Decentralized energy hành hệ thống năng lượng tái tạo.
management system for networked microgrids in
grid-connected and islanded modes. IEEE Trans.
Smart Grid Mar. 2016;7(2):1097–105.
Nguyễn Xuân Thắng: Là sinh viên Hệ
[3]: Wang Y, Mao S, Nelms RM. On hierarchical power thống điện (2017), K62, Viện Điện, Trường
scheduling for the macrogrid and cooperative Đại học Bách khoa Hà Nội. Hướng nghiên
microgrids. IEEE Trans. Ind. Informat. Dec.
cứu: Tối ưu vận hành hệ thống năng lượng
2015;11(6):1574–84.
[4]: Zhang C, Xu Y, Dong ZY, Ma J. Robust operation tái tạo.
of microgrid via two-stage coordinated energy
storage and direct load control. IEEE Trans. Power
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Syst 2017; 32(4): 2858–68. TS Nguyễn Thị Hoài Thu: nhận bằng Kỹ sư
[5]: Bao Z, Zhou Q, Yang Z, Yang Q, Xu L, Wu T. A multi – Hệ thống điện (2006), Thạc sỹ - Mạng và
time-scale and multi energytype coordinated
Hệ thống điện (2008) từ Đại học Bách khoa
microgrid scheduling solution-part I: model and
methodology. IEEE Trans Power Syst Sept. 2015; Hà Nội và Tiến sỹ - Kỹ thuật năng lượng và
30(5): 2257–66. cơ khí (2017) từ Đại học Tsukuba, Nhật Bản.
[6]: Zhang B, Li Q, Wang L, Feng W. Robust optimization Hiện cô đang là giảng viên Trường Đại học
for energy transactions in multi-microgrids under
Bách khoa Hà Nội. Các hướng nghiên cứu
uncertainty. Appl Energy 2018; 217: 346–60.
chính là tối ưu dung lượng thiết bị, dự báo
công suất và tính bất định của nguồn năng
lượng tái tạo.
DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 215
nguon tai.lieu . vn
