Tổng quan về độ tin cậy
I.1.1 Độ tin cậy nói chung
Hệ thống điện đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp điện năng liên tục và tin cậy để đáp ứng nhu cầu phụ tải Độ tin cậy của hệ thống điện được hiểu là khả năng cung cấp đủ công suất với chất lượng cao Hệ thống điện bao gồm ba thành phần chính: nguồn điện, hệ thống truyền tải và hệ thống phân phối Nguồn điện tạo ra điện năng, hệ thống truyền tải chuyển tải điện năng đến hệ thống phân phối, từ đó cung cấp cho các phụ tải.
Hệ thống điện Độ tin cậy Đáp ứng Độ tin cậy
Độ tin cậy của hệ thống điện hợp nhất bao gồm hai khía cạnh chính: độ tin cậy đáp ứng và độ tin cậy vận hành Đánh giá độ tin cậy đáp ứng xác định khả năng cung cấp điện năng đầy đủ cho khách hàng trong điều kiện ổn định, chịu ảnh hưởng bởi công suất đặt, quy mô tổ máy phát, độ khả dụng và yêu cầu bảo trì Ngược lại, đánh giá độ tin cậy vận hành tập trung vào khả năng duy trì hoạt động của hệ thống trước các nhiễu loạn đột ngột như ngắn mạch hoặc sự cố không theo kế hoạch, yêu cầu hệ thống phải có mức dự trữ và khả năng duy trì nhất định để đảm bảo an toàn Việc đánh giá độ tin cậy là rất quan trọng trong quy hoạch và vận hành điện Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trong lĩnh vực này, bao gồm các vấn đề liên quan đến độ tin cậy vận hành, mức dự trữ hệ thống và yêu cầu vận hành.
Luận văn này chỉ tập trung vào đánh giá độ tin cậy đáp ứng (System adequacy) của hệ thống điện
Các chỉ số điển hình được sử dụng để đánh giá độ tin cậy hệ thống điện gồm:
- Xác suất thiếu công suất hệ thống LOLP (Loss of Load Probability)
- Kỳ vọng thiếu công suất LOLE (Loss of Load Expectation)
- Kỳ vọng điện năng thiếu hụt EUE (Expected Unserved Energy)
I.1.2 Bậc của hệ thống điện
Một hệ thống gồm 3 vùng chức năng cơ bản là phần nguồn, phần lưới truyền tải và phần lưới phân phối thể hiện trong hình 1.2
Trong nghiên cứu hệ thống điện, bậc 1 (hierarchical I) tập trung vào việc đánh giá khả năng cung cấp nguồn điện đáp ứng nhu cầu phụ tải mà không xem xét lưới truyền tải và thiết bị phân phối Đối với bậc 2 (hierarchical II), việc đánh giá độ tin cậy thường liên quan đến các hệ thống điện quy mô lớn.
Hệ thống hợp nhất, kết hợp giữa phần nguồn và hệ thống truyền tải điện, ảnh hưởng đến khả năng mang tải của đường dây và độ tin cậy cung cấp điện tới từng nút phụ tải Độ tin cậy này phụ thuộc vào công suất và độ khả dụng của các phần tử như máy phát, đường dây và cấu trúc hệ thống Đánh giá độ tin cậy của hệ thống điện bậc 3 (hierarchical III) cần xem xét cả ba vùng, tuy nhiên, việc thực hiện đánh giá này trong thực tế gặp nhiều khó khăn do quy mô lớn và độ phức tạp trong tính toán.
Luận văn này tập trung vào việc đánh giá độ tin cậy của hệ thống điện lớn ở mức HLII, nhằm xác định khả năng đáp ứng của việc vận hành kết hợp nguồn điện và hệ thống truyền tải Mục tiêu là đảm bảo rằng nhu cầu phụ tải của hệ thống được đáp ứng mà không vượt quá công suất cần thiết cho kế hoạch và các tình huống ngừng máy bắt buộc Mô hình thử nghiệm IEEE-RTS79 được đề xuất để sử dụng cho hệ thống điện hợp nhất (HLII).
Các phương pháp đánh giá độ tin cậy
Trong nghiên cứu độ tin cậy, có hai phương pháp chính là tiêu chuẩn tiền định và tiêu chuẩn xác suất Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về hai phương pháp này.
Trong những năm gần đây, sự phát triển và ứng dụng các phương pháp xác suất trong đánh giá độ tin cậy hệ thống điện đã có những bước tiến đáng kể Hầu hết các công cụ tính toán hiện nay đều có sẵn và kỹ thuật đánh giá độ tin cậy hệ thống điện (ĐTC) đã được nâng cao Công nghệ máy tính bùng nổ đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các phương pháp xác suất, cho phép cung cấp đầu vào định lượng cho quá trình ra quyết định Các phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong lập quy hoạch và vận hành hệ thống điện, áp dụng cho cả hệ thống đơn giản và hệ thống hợp nhất Sự phát triển của các ứng dụng này được kỳ vọng sẽ tiếp tục mở rộng trong tương lai.
Phương pháp truyền thống xác định công suất yêu cầu là tỷ lệ dự trữ và độ dự trữ, thường dựa vào công suất của một hoặc nhiều máy phát lớn nhất trong hệ thống điện Để duy trì độ tin cậy của hệ thống, các công cụ thường áp dụng tiêu chuẩn tiền định với độ dự trữ an toàn cho các tình huống như quá tải, sụp đổ điện áp và sự cố đường dây truyền tải Tiêu chuẩn này giúp đánh giá độ tin cậy của hệ thống trong các thời điểm thiếu điện, với quy trình tính toán đơn giản và yêu cầu ít dữ liệu Tuy nhiên, nó không cung cấp thông tin trực tiếp về độ tin cậy của hệ thống và không phản ánh chính xác khả năng vận hành của các thành phần trong hệ thống.
Dự trữ công suất đặt PM (Plant margin) là hiệu số giữa công suất đặt của nguồn điện và nhu cầu phụ tải đỉnh hàng năm: RΣ = Nđ – Lmax
Trong đó, Nđ là công suất đặt của nguồn điện và Lmax là phụ tải cực đại năm
Dự trữ công suất đặt là một tiêu chí quan trọng trong quy hoạch hệ thống điện, thường được sử dụng như một chỉ tiêu dài hạn và có tính chất hàng năm Giá trị dự trữ công suất đặt được tính theo tỷ lệ phần trăm so với phụ tải đỉnh, và nó có thể được xem như một chỉ tiêu độ tin cậy sơ cấp Ngoài ra, dự trữ công suất đặt cũng có thể được tính từ các chỉ tiêu khác, trong trường hợp này được gọi là chỉ tiêu phát sinh.
Thủ tục của tiêu chuẩn tiền định là như sau:
- Lựa chọn điều kiện phụ tải ban đầu, điều độ nguồn phát, và sư đồ mạng lưới là mô hình cơ sở của quy hoạch vận hành hệ thống
- Chọn tập sự kiện ngẫu nhiên:
+ Phần tử sự cố và thời gian đóng cắt
- Đánh giá đáp ứng hệ thống và xác định sự vi pham các tiêu chuẩn thực hiện
- Xác định chuỗi sự kiện ngẫu nhiên nghiêm trọng nhất và giới hạn đối với mỗi thông số tới hạn
Phương pháp tiền định đã được thay thế bằng các phương pháp xác suất, phản ánh chính xác các yếu tố thực tế ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống Các phương pháp xác suất giúp nhận diện tính chất xác suất của các thành phần trong hệ thống, sử dụng các tiêu chí như công suất thiếu hụt và điện năng thiếu hụt Những tiêu chí này được tính toán cho hầu hết các tình huống và sau đó được trung bình trọng số theo xác suất xảy ra của từng tình huống Hiện nay, các phương pháp phổ biến để đánh giá độ tin cậy của hệ thống điện theo cách tiếp cận xác suất đang được áp dụng rộng rãi.
- Phương pháp đồ thị-giải tích
- Phương pháp không gian trạng thái
- Phương pháp cây hỏng hóc
- Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo
Mỗi phương pháp nghiên cứu đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào hai phương pháp phổ biến: phương pháp giải tích và phương pháp mô phỏng Monte-Carlo, với sự chú trọng vào các đặc điểm của mô phỏng Monte-Carlo, sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này.
Phương pháp phân tích hoàn toàn dựa trên bộ phát số ngẫu nhiên và tính toán các chỉ số độ tin cậy thông qua các giải pháp toán học Việc đánh giá các sự kiện ngẫu nhiên được thực hiện bằng cách tính toán trào lưu công suất và tính ổn định cho đến khi hoàn tất đánh giá tất cả các sự kiện đã chọn Ưu điểm của phương pháp này là khả năng đạt được kết quả chính xác nếu có thể đếm và đánh giá toàn bộ trạng thái của hệ thống Tuy nhiên, phương pháp phân tích xác suất yêu cầu tính toán phức tạp khi áp dụng cho các hệ thống quy mô lớn, do đó thường phù hợp hơn với các hệ thống điện có cấu trúc đơn giản hoặc không phục hồi.
Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo:
Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo là một kỹ thuật mô phỏng ngẫu nhiên, được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các phần tử trong hệ thống thông qua việc thực hiện hàng loạt thí nghiệm Trong mỗi thí nghiệm, độ tin cậy của từng phần tử được xác định dựa trên các số ngẫu nhiên, phản ánh xác suất hoạt động hoặc hỏng hóc của chúng Các số ngẫu nhiên này được tạo ra từ một bộ phát số ngẫu nhiên nằm trong khoảng (0,1), giúp xây dựng lịch sử chuỗi sự kiện hoạt động của phần tử và hệ thống trên máy tính Cuối cùng, các phương pháp đánh giá thống kê được áp dụng để phân tích và rút ra kết luận về độ tin cậy của cả phần tử và hệ thống.
Phương pháp Monte-Carlo có hai kiểu mô phỏng chính: mô phỏng tuần tự và mô phỏng không tuần tự Mô phỏng không tuần tự, hay còn gọi là lấy mẫu ngẫu nhiên, cho phép xác định trạng thái hệ thống thông qua việc lấy mẫu ngẫu nhiên dựa trên các phân bố xác suất mà không phụ thuộc vào trình tự sự kiện Ngược lại, mô phỏng tuần tự dựa vào khoảng thời gian tồn tại của trạng thái, được thực hiện bằng cách tạo ra chuỗi sự kiện thông qua số ngẫu nhiên và phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên Mô phỏng tuần tự lại chia thành hai phương pháp: khoảng thời gian cố định, nơi hệ thống được cập nhật theo một khoảng thời gian nhất định, và sự kiện tiếp theo, trong đó hệ thống được cập nhật khi có sự kiện xảy ra Phương pháp Monte-Carlo có ưu điểm là xét đến nhiều yếu tố bất định và tính toán phân bố xác suất cho các chỉ số độ tin cậy, rất phù hợp cho phân tích các hệ thống phức tạp như hệ thống điện Tuy nhiên, phương pháp này yêu cầu thời gian tính toán lớn để đạt được độ hội tụ cần thiết, mặc dù nhược điểm này đã phần nào được cải thiện nhờ vào khả năng xử lý mạnh mẽ của máy tính hiện đại.
Tóm tắt chương I
Trong chương I, luận văn trình bày khái niệm độ tin cậy với hai khía cạnh chính: độ tin cậy đáp ứng và độ tin cậy vận hành Độ tin cậy vận hành đánh giá khả năng của hệ thống trong các tình huống nhiễu loạn hoặc sự cố, đảm bảo hoạt động theo yêu cầu Ngược lại, độ tin cậy đáp ứng chỉ xem xét trong điều kiện vận hành ổn định, tập trung vào khả năng làm việc của các phần tử để đáp ứng nhu cầu phụ tải Luận văn cũng đề xuất nghiên cứu khía cạnh độ tin cậy đáp ứng của phần nguồn và hệ thống truyền tải điện trong hệ thống thử nghiệm kiểu hợp nhất IEEE-RTS79.
Chương I cũng trình bày tóm tắt các phương pháp thông dụng dùng để đánh giá độ tin cậy, trong đó có phương pháp mô phỏng Monte-Carlo, một phương pháp theo cách tiếp cận xác suất mô tả được chuỗi sự kiện ngẫu nhiên của các phần tử, được dùng cho các hệ thống điện phức tạp, mà chúng ta sẽ xem xét trong phần sau.
Giới thiệu chung
Đánh giá độ tin cậy hệ thống điện là yếu tố quan trọng trong quy hoạch, vận hành và bảo trì thiết bị Các phương pháp phân tích độ tin cậy được chia thành hai loại chính: phương pháp phân tích và phương pháp xác suất Mục tiêu của phân tích độ tin cậy bằng phương pháp xác suất là xác định xác suất xảy ra sự kiện Mô phỏng Monte-Carlo, một công cụ mạnh mẽ, được sử dụng để tính toán độ tin cậy cho các hệ thống điện lớn và phức tạp, nhờ vào khả năng xem xét nhiều yếu tố ngẫu nhiên Những yếu tố này bao gồm sự ngừng hoạt động của các phần tử trong hệ thống, dự báo nhu cầu phụ tải không chính xác, cũng như các điều kiện thời tiết và thủy văn Trong tương lai, phương pháp xác suất có tiềm năng ứng dụng lớn hơn nhờ khả năng xử lý hiệu quả các sự kiện ngẫu nhiên.
Mô hình giải bài toán độ tin cậy bằng phương pháp xác suất được trình bày trong hình 2.1
Xác suất rủi ro Công suất nguồn < phụ tải
Mô hình nguồn điện & hệ thống truyền tải Mô hình phụ tải hệ thống
Tính toán Độ tin cậy
Mô hình giải bài toán độ tin cậy bắt đầu bằng việc xác định hệ thống phân tích và các chiến lược vận hành, trong đó hệ thống bao gồm nhiều thành phần như tổ máy phát và đường dây truyền tải Trạng thái của hệ thống được mô tả qua sự kết hợp của các thành phần và chiến lược vận hành Để đánh giá trạng thái hệ thống, phương pháp hợp lý nhất là sử dụng một bộ phát số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1] nhằm xác định trạng thái và đánh giá nó là thành công hay hỏng hóc Trong hệ thống điện, hỏng hóc thường dẫn đến việc không đáp ứng được phụ tải, buộc phải sa thải một số phụ tải Từ xác suất của các trạng thái hỏng hóc và mức độ nghiêm trọng của việc sa thải, có thể tính toán chỉ số độ tin cậy tương ứng Quá trình này bao gồm các bước cần thiết để đánh giá độ tin cậy của hệ thống.
- Xác định mô hình hệ thống và các thành phần của nó, thu thập số liệu;
- Lựa chọn trạng thái và xây dựng các thủ tục đánh giá trạng thái;
Trong các hệ thống điện lớn, việc tính toán và đánh giá độ tin cậy trở nên phức tạp do số lượng trạng thái tăng theo hàm mũ, dẫn đến hiện tượng thảm họa kích thước Bất kỳ phương pháp đánh giá độ tin cậy nào cũng bao gồm ba bước chính: lựa chọn trạng thái, đánh giá trạng thái và tính toán các chỉ số độ tin cậy Các kỹ thuật phân tích và phương pháp Monte Carlo khác nhau chủ yếu ở cách lựa chọn trạng thái, đặc biệt khi số lượng trạng thái thực có thể rất lớn Kỹ thuật phân tích áp dụng các phương pháp như trộn trạng thái, cắt không gian trạng thái, phân loại ngẫu nhiên và xây dựng mô hình tuần tự, trong khi phương pháp Monte Carlo dựa trên việc lấy mẫu trạng thái theo xác suất xuất hiện của chúng.
Phương pháp phân tích mô tả hệ thống sử dụng mô hình toán học để tính toán chỉ số độ tin cậy, trong khi đó, mô phỏng Monte Carlo giải quyết bài toán thông qua một chuỗi thử nghiệm, ước lượng độ tin cậy bằng cách mô phỏng quá trình thực tế với các phân bố xác suất của thời gian tồn tại trạng thái Nhiều nghiên cứu đã kết hợp cả phương pháp phân tích và mô phỏng để khảo sát độ tin cậy của hệ thống điện.
Những ưu điểm của phương pháp mô phỏng Monte-Carlo:
- Khả năng dựng mô hình hệ thống phức tạp có nhiều chi tiết và độ chính xác hơn các phương pháp phân tích khác;
- Phương pháp không chỉ tính được giá trị các chỉ số độ tin cậy mà còn xác định được phân bố xác suất của chúng
Nhược điểm chính của mô phỏng Monte-Carlo là thời gian tính toán lâu để đạt độ hội tụ thỏa mãn cho các chỉ số độ tin cậy Hai yếu tố chính làm tăng thời gian thực hiện là quá trình mô tả các trạng thái mẫu và việc lấy mẫu lặp lại nhiều trạng thái tương tự, mặc dù các đặc điểm của chúng đã được xác định trước.
Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo
II.2.1 Mô hình của các thành phần trong hệ thống
A Mô hình máy phát và các thông số:
Mô hình tổ máy 2 trạng thái được biểu diễn trong hình 2.2
Mô hình tổ máy 2 trạng thái mô tả cường độ hỏng hóc (λ) và cường độ phục hồi (μ), trong đó trạng thái tốt được hiểu là tổ máy hoạt động bình thường.
2 trạng thái tổ máy hỏng nghĩa là có thể tổ máy bị hỏng do sự cố hoặc bị bắt buộc đưa ra khỏi hệ thống
Để đánh giá độ tin cậy của tổ máy phát, thông số cơ bản cần xem xét là độ không khả dụng A, hay còn gọi là cường độ ngừng máy bắt buộc FOR (forced outage rate) FOR được tính toán trong khoảng thời gian dài, chẳng hạn như 365 ngày, và gần đúng với mô hình 2 trạng thái Độ khả dụng A và độ không khả dụng A tương ứng được tính theo các công thức (2.1) và (2.2).
Trong đó, m là thời gian làm việc trung bình, cho đến khi hỏng, m = λ 1 r là thời gian ngừng trung bỡnh để sửa chữa, cho đến khi làm việc, r = à 1
Mô hình cho một tổ máy có 2 trạng thái là khá đơn giản, thực hiện như sau:
- Sinh ra 1 số ngẫu nhiên U trong khoảng (0,1);
So sánh giá trị độ không khả dụng FOR với giá trị U của tổ máy giúp xác định trạng thái hoạt động của tổ máy: nếu U < FOR, tổ máy hỏng; nếu U > FOR, tổ máy hoạt động tốt Mô hình hóa các trạng thái này được áp dụng trong quá trình mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu không theo trình tự Đối với mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu theo trình tự, cần xác định khoảng thời gian xuất hiện các trạng thái dựa trên lịch sử vận hành.
Giả sử rằng thời gian hoạt động của máy phát (TTF - Time to failure) và thời gian sửa chữa (TTR - Time to repair) đều tuân theo phân bố mũ Khi đó, tổng thời gian hoạt động và thời gian hỏng của máy phát được tính toán dựa trên công thức: ln 1.
Trong đó, U1, U2 là 2 số ngẫu nhiên sinh ra trong khoảng (0,1)
Trình tự của quá trình làm việc – hỏng – làm việc của máy phát được thiết lập như sau:
Giả sử tại thời điểm t = 0, máy phát bắt đầu hoạt động Mục tiêu là xác định thời điểm máy phát hỏng, hay còn gọi là thời gian làm việc TTF Để thực hiện điều này, cần sinh ra một số ngẫu nhiên.
Sau khi thay thế giá trị U1 vào công thức (3.7), ta tính được thời gian hỏng máy phát (TTF) Khi máy phát rơi vào tình trạng hỏng, cần xác định thời gian phục hồi (TTR) bằng cách sinh một số ngẫu nhiên U2 và thay vào công thức (3.8) Sau thời gian TTR, máy phát sẽ phục hồi và trở lại trạng thái hoạt động Quá trình này tiếp tục diễn ra để xác định thời gian làm việc và lập lịch sử hoạt động – hỏng hóc của máy phát Từ lịch sử này, chúng ta có thể xác định được thời điểm hỏng hóc và thời điểm phục hồi, như minh họa trong hình 2.3.
Hình 2.3 Minh họa lịch sử đồ của mô hình 2 trạng thái
Mô hình nhiều trạng thái cho tổ máy cho phép xác định thời gian của từng trạng thái, bao gồm cả trạng thái công suất giảm với xác suất p (giảm) Bằng cách phát một số ngẫu nhiên U và so sánh, nếu U < p (hỏng), tổ máy sẽ chuyển sang trạng thái hỏng.
+ Nếu p (hỏng) < U < [p (hỏng)+p (giảm)] tổ máy ở trạng thái công suất giảm;
+ Nếu U > [p (hỏng) + p (giảm)] thì tổ máy ở trạng thái tốt
Mô hình tổ máy 3 trạng thái cho phép lập lịch sử đồ của tổ máy phát thông qua một quy trình mô phỏng có trình tự.
Xét máy phát có 3 trạng thái tốt (1), công suất giảm (2) và hỏng (3)
Giả thiết ở thời điểm t = 0, tổ máy ở trạng thái tốt (1), phát ra 2 số ngẫu nhiên trong khoảng (0,1) Một số xác định thời gian chuyển từ trạng thái 1 sang trạng thái
2 là TT12 theo công thức 3.7 và 3.8, một số xác định thời gian chuyển từ trạng thái
1 sang trạng thái 3 là TT13 Nếu TT12 < TT13 thì tổ máy sẽ chuyển sang trạng thái
Sau khoảng thời gian TT12, nếu TT12 lớn hơn TT13, tổ máy sẽ chuyển sang trạng thái 3 Thời gian tổ máy ở trạng thái nào sẽ phụ thuộc vào việc nó được mô phỏng ở trạng thái 2 hay trạng thái 3, và các số ngẫu nhiên được tạo ra sẽ xác định thời gian tồn tại trong từng trạng thái cũng như trạng thái tiếp theo mà tổ máy sẽ gặp Phương pháp này có thể áp dụng cho máy phát với bất kỳ số trạng thái nào, cho phép lập lịch sử đồ cho máy phát 3 trạng thái tương tự như trường hợp 2 trạng thái.
B Mô hình đường dây truyền tải và các thông số:
Tương tự như đối với mô hình máy phát, mô hình cho một đường có 2 trạng thái là khá đơn giản, thực hiện như sau:
- Sinh ra 1 số ngẫu nhiên U trong khoảng [0,1];
Trạng thái công suất giảm Trạng thái hỏng
So sánh giá trị U với độ không khả dụng FOR của đường dây là rất quan trọng Nếu U nhỏ hơn FOR, điều này cho thấy đường dây đang ở trạng thái hỏng Ngược lại, khi U lớn hơn FOR, đường dây được coi là đang ở trạng thái tốt.
Cách mô hình hóa các trạng thái của đường dây như trên được áp dụng cho quá trình mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu không theo trình tự
C Mô hình phụ tải và các thông số:
- Phân loại mô hình phụ tải:
Có 2 loại mô hình phụ tải đó là: mô hình phụ tải theo thứ tự thời gian và mô hình phụ tải không theo thứ tự thời gian
A Mô hình phụ tải theo thứ tự thời gian: liệt kê các mức tải theo trình tự thời gian mà chúng xảy ra hoặc dự kiến xảy ra theo kết quả dự báo phụ tải hoặc theo thực tế vận hành Mô hình tải này được sử dụng để mô tả cho phụ tải đỉnh ngày, nhận 365 giá trị ngày/ mỗi năm, hoặc mô tả cho phụ tải giờ, nhận 8760 giá trị giờ/ mỗi năm
B Mô hình phụ tải không theo thứ tự thời gian: tính các mức phụ tải theo thứ tự giảm dần để hình thành một mô hình phụ tải tích lũy Mô hình phụ tải này (hình 2.5) là một đường cong biến đổi phụ tải đỉnh ngày (hay còn gọi là biểu đồ phụ tải đỉnh ngày kéo dài), hoặc là đường cong khoảng thời gian phụ tải đỉnh giờ kéo dài t ổn g Cô n g s u ất d ặt ti pi § é d ù t r ÷
Hình 2.5 Đường cong phụ tải đỉnh ngày kéo dài
Trong mô hình này, p i đại diện cho xác suất thiếu công suất nguồn, trong khi t i là chỉ số ngày trong năm khi phụ tải đạt đỉnh lớn hơn công suất tương ứng Các mô hình phụ tải này được áp dụng trong mô phỏng Monte-Carlo với nhiều cách tiếp cận khác nhau Đặc biệt, trong mô phỏng Monte-Carlo không theo trình tự, mô hình phụ tải không theo thứ tự thời gian được xây dựng dựa trên việc chia các đường cong phụ tải đỉnh theo ngày hoặc giờ thành nhiều bước phụ tải xấp xỉ, tạo thành mô hình nhiều bước xấp xỉ như thể hiện trong hình 2.6.
∑ ti t ổn g Cô n g s u ất d ặt
Hình 2.6 Xấp xỉ đường cong phụ tải đỉnh ngày kéo dài Trong đó: Σti tổng khoảng thời gian tồn tại mức tải Li trên biểu đồ
Tổng thời gian của biểu đồ T = 365 ngày (hoặc T = 8760 giờ) pi xác suất phụ tải có giá trị ở mức Li : pi = Σti/T
Pi giá trị xác suất tích lũy Pi=∑
Như vậy từ đường cong phụ tải kéo dài có thể lập được bảng xác suất tích lũy theo từng mức phụ tải
Quá trình mô phỏng Monte-Carlo cho mô hình phụ tải không theo thứ tự thời gian được thực hiện theo các bước như sau:
- Tạo 1 số ngẫu nhiên U có phân bố đều trong khoảng [0,1];
- So sánh U với xác suất tích lũy Pi
Nếu U < P1, thì mức phụ tải là L1;
Nếu P1 < U < P2, thì mức phụ tải là L2;
Nếu Pi-1 < U < Pi, thì mức phụ tải là Li;
Nếu Pm-1 < U < 1, thì mức phụ tải là Lm;
II.2.2 Các kiểumô phỏng Monte-Carlo
Phương pháp lấy mẫu cho mô phỏng được chia thành hai loại chính: mô phỏng lấy mẫu không có trình tự thời gian và mô phỏng lấy mẫu có trình tự thời gian.
Mô phỏng Monte-Carlo không có trình tự là phương pháp mà trạng thái của các phần tử được lấy mẫu ngẫu nhiên, không phụ thuộc vào trạng thái trước đó Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là quy trình lấy mẫu đơn giản và thời gian tính toán nhanh chóng Luận văn này đề xuất áp dụng kiểu mô phỏng Monte-Carlo không có trình tự cho mục đích nghiên cứu.
Tóm tắt chương II
Chương II đã trình bày phương pháp luận mô phỏng Monte-Carlo ở 2 cách thức lấy mẫu : kiểu lấy mẫu không trình tự và kiểu có trình tự thời gian, cách biểu diễn các phần tử trong hệ thống bằng các mô hình sử dụng trong phương pháp Thực tế cả 2 cách tiếp cận tiền định và tiếp cận xác suất đều được sử dụng, mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm riêng của chúng, nếu như phương pháp tiền định không mô tả được bản chất của hệ thống điện nhưng bù lại yêu cầu tính toán đơn giản và dễ hiểu, thì ngược lại phương pháp xác suất lại đưa được các hành vi ngẫu nhiên của hệ thống vào tính toán nhưng nhược điểm lại là khối lượng tính toán nặng nề và cần nhiều thời gian Do đó luận văn đề xuất kết hợp cả 2 cách tiếp cận để tận dụng được những ưu điểm của chúng
Cuối chương Luận văn, chúng tôi trình bày việc tính toán trào lưu công suất tối ưu (OPF), một công cụ quan trọng trong các bài toán chuyên ngành và đặc biệt là trong bài toán độ tin cậy Module này đóng vai trò phân bố lại công suất của máy phát và sa thải phụ tải tại các nút trong hệ thống khi xảy ra sự cố thiếu điện năng Kết quả đầu ra cho biết liệu hệ thống có rơi vào trạng thái thiếu công suất hay không, từ đó làm cơ sở cho việc tính toán các chỉ tiêu độ tin cậy như EFLC, PLC và EENS (hay EUE) đã được đề cập trong chương này.
Giới thiệu mô hình OPF
Trạng thái của hệ thống điện được mô phỏng bằng phương pháp Monte-Carlo trong các thuật toán độ tin cậy cần được đánh giá qua các bài toán giải tích để xác định khả năng thiếu điện năng Với sự phát triển của máy tính điện tử, nhiều giải thuật cho bài toán giải tích hệ thống điện đã được áp dụng, trong đó phương pháp trào lưu công suất tối ưu (OPF) nổi bật với tính phổ biến và hiệu quả OPF giúp đơn giản hóa việc phân tích trạng thái hệ thống điện và cung cấp các giải pháp khắc phục như sa thải phụ tải tối ưu, phân bố công suất hợp lý và điều chỉnh thông số hệ thống, từ đó nâng cao độ tin cậy cho hệ thống điện.
Trào lưu công suất tối ưu (Optimal Power Flow - OPF) được giới thiệu lần đầu bởi giáo sư Carpentier vào năm 1962, với mục tiêu tối thiểu hóa các hàm mục tiêu của hệ thống điện như chi phí phát điện, tổn thất hệ thống, độ lệch điện áp nút, mức phát thải từ tổ máy và số lượng thao tác điều khiển Đồng thời, OPF phải đảm bảo tuân thủ các phương trình phân bố công suất, an toàn hệ thống và giới hạn vận hành của các thiết bị điện Các biến điều khiển như công suất tác dụng, điện áp máy phát, nấc phân áp máy biến áp, bộ dịch pha và bộ tụ được điều chỉnh để thiết lập lưới điện tối ưu thông qua các công thức toán học.
Dựa vào các hàm mục tiêu đã được lựa chọn, cùng với các ràng buộc và công thức toán học khác nhau, bài toán Tối ưu hóa công suất (OPF) có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau.
Bài toán tuyến tính trong đó các hàm mục tiêu và các ràng buộc đưa ra ở dạng tuyến tính với các biến điều khiển liên tục
Bài toán phi tuyến trong đó mỗi hàm mục tiêu hoặc ràng buộc hoặc cả hai là dạng phi tuyến có các biến điều khiển liên tục
Bài toán tuyến tính số nguyên hỗn hợp trong các biến điều khiển dạng rời rạc hoặc liên tục
Khối lượng tính toán của bài toán tối ưu hóa dòng điện (OPF) trong hệ thống điện thực tế rất lớn và thường được mô hình hóa bằng các phương trình toán học phi tuyến tính Qua nhiều thập kỷ phát triển, nhiều giải thuật đã được đề xuất để giải quyết bài toán này, dẫn đến sự xuất hiện của nhiều kỹ thuật toán học khác nhau Các kỹ thuật này chủ yếu được phân loại thành 5 nhóm chính.
Phương pháp lập trình tuyến tính
Phương pháp điểm trong (interior), cũng sử dụng lặp Newton-Raphson
III.1.2 Hàm mục tiêu của bài toán OPF
Trước khi thực hiện tính toán OPF, cần xác định rõ mục tiêu của bài toán, trong đó mục tiêu chính là tối thiểu hóa việc sa thải phụ tải để đáp ứng nhu cầu của hệ thống mà vẫn đảm bảo an toàn Điều này giúp đánh giá tình trạng công suất của hệ thống Các thông số quan trọng bao gồm công suất phát tối đa và tối thiểu của máy phát, trào lưu công suất tối đa trên các đường dây và máy biến áp, cũng như việc duy trì điện áp trong một dải xác định OPF chỉ tập trung vào trạng thái vận hành ổn định, không xem xét các vấn đề liên quan đến ổn định quá độ hay động Để đạt được mục tiêu, OPF sẽ tính toán các hàm điều khiển trạng thái ổn định của hệ thống, bao gồm việc điều chỉnh công suất phát của máy phát và các đường dây.
MW và điện áp tổ máy là yếu tố quan trọng đối với các đường dây và trạm biến áp Hệ thống OPF có khả năng điều khiển tỉ số nấc phân áp của MBA, dịch pha, cũng như quản lý việc đóng cắt shunt và các thiết bị xoay chiều linh hoạt FACTS.
Tối ưu hóa trào lưu công suất khác biệt với bài toán phân bổ trào lưu công suất thông thường bởi vì nó giải quyết vấn đề tối ưu với một hàm mục tiêu cùng các ràng buộc đẳng thức và bất đẳng thức Các thuật toán cho bài toán tối ưu phi tuyến có thể được trình bày dưới nhiều dạng khác nhau.
Hàm mục tiêu viết dưới dạng toán học: Tìm cực tiểu của hàm f(x,y) -> Min Với các ràng buộc dạng toán học:
Ràng buộc bất đẳng thức
Hàm mục tiêu trong hệ thống điện có thể bao gồm nhiều yếu tố như chi phí nhiên liệu, tổn thất truyền tải và lượng phụ tải phải sa thải Nó được biểu diễn dưới dạng chi phí, phụ thuộc vào các biến của hệ thống điện Ví dụ, chi phí nhiên liệu cho phát điện là hàm của công suất phát của các máy phát đang hoạt động Hệ thống tối ưu hóa công suất (OPF) tự động điều chỉnh công suất phát của các tổ máy trong giới hạn cho phép để giảm thiểu chi phí nhiên liệu Hàm mục tiêu bao gồm cả thành phần hiện và thành phần ẩn, trong đó thành phần hiện được xác định qua dữ liệu mô phỏng và được biểu diễn như một hàm của các biến tối ưu, trong khi các thành phần ẩn được gần đúng cho các thao tác điều khiển liên tục hoặc rời rạc.
Ràng buộc đẳng thức là những đại lượng quan trọng, bao gồm các phương trình cân bằng công suất, đảm bảo rằng công suất nguồn bơm vào một nút phải bằng tổng trào lưu công suất từ nút đó đi ra các nhánh.
Ràng buộc bất đẳng thức liên quan đến nhiều biến như biên độ, góc pha điện áp tại các nút, và công suất phát của máy phát Những yếu tố này chỉ có thể thay đổi trong khoảng giá trị từ cực tiểu đến cực đại.
Giải pháp cho bài toán tối ưu hóa trào lưu công suất là tìm ra lời giải vừa thỏa mãn tất cả các ràng buộc của hệ thống, vừa đạt được hàm mục tiêu toàn cục.
III.1.3 Bài toán tối ưu phân bố công suất trên hệ thống
Trong mô phỏng Monte-Carlo, việc phân loại trạng thái mẫu thành thiếu công suất hay không là cần thiết Hàm mục tiêu cho bài toán sa thải phụ tải được diễn đạt dưới dạng toán học tổng quát.
Hàm tối thiểu hóa:f = min
Các ràng buộc dạng đẳng thức và bất đẳng thức:
( ) cos( ) 0 k gi li CUTi i j ij ij j i j N
( * li ) sin( ) 0 k gi li CUTi i j ij ij j i li j N
= − − −∑ + − = (3) max min gi gi gi P P
P ≤ ≤ (4) max min gi gi gi Q Q
LCUTi Tổng lượng công suất tác dụng phụ tải bị cắt giảm tại nút i
Yij, θ ij Độ lớn và góc của thành phần ij trong ma trận tổng dẫn Y
Ui, δ i Độ lớn và góc của điện áp tại nút i
Pgi, Qgi Công suất tác dụng và phản kháng của nguồn phát tại nút i
Pli, Qli Công suất tác dụng và phản kháng của phụ tải tại nút i
||Sij|| Dòng công suất biểu kiến trên đường dây truyền tải giữa 2 nút i và j
Pgi(min), Pgi(max) Công suất tác dụng của nguồn phát i min và max
Qgi(min), Qgi(max) Công suất phản kháng của nguồn phát i min và max
Ui(min), Ui(max) Độ lớn điện áp tại nút i lớn nhất, nhỏ nhất
||Sij (max)|| Dòng công suất biểu kiến cho phép lớn nhất trên đường dây giữa 2 nút i và j
N Số nút trong lưới điện
Nếu hàm mục tiêu trong công thức trên f = 0
L CUTi , trạng thái hệ thống là không bị thiếu công suất Nếu hàm mục tiêu f = 0
Khi hệ thống L CUTi rơi vào trạng thái thiếu công suất, điều này được coi là một sự cố gây gián đoạn cung cấp điện Công thức được đề cập cung cấp giá trị phụ tải cần sa thải tại mỗi nút trong trường hợp hệ thống không đủ công suất.
Một số vấn đề sa thải phụ tải:
Khi các hệ thống điều khiển và cấu trúc dự phòng không còn khả năng duy trì an toàn trong quá trình vận hành, việc sa thải phụ tải trở thành biện pháp cuối cùng nhằm giảm thiểu sự cố lan rộng trong hệ thống.
An toàn và ổn định của hệ thống điện là yếu tố quan trọng trong quy hoạch lưới điện và vận hành Trong thị trường điện cạnh tranh, các nhà phát điện và phân phối phải tìm cách tối ưu hóa việc mua bán điện năng để đáp ứng nhu cầu phụ tải với nguồn lực hạn chế Quyết định trong quá trình này chịu ảnh hưởng từ các yếu tố như nguồn năng lượng, chi phí phát điện và khả năng truyền tải của lưới điện Hiện tượng tắc nghẽn hay quá tải hệ thống là điều khó tránh khỏi, nhưng có thể được giảm thiểu thông qua các chiến lược như lập kế hoạch lịch trình nguồn phát, nhận hỗ trợ điện năng từ khu vực lân cận và tối ưu hóa việc sa thải phụ tải.
Áp dụng mô hình OPF trên hệ thống điện Việt Nam
Trong phần này, luận văn sẽ áp dụng phần mềm PSS/E v.29 để tiến hành thử nghiệm module tính toán trào lưu công suất OPF, theo giải thuật được đề xuất trong chương IV.
III.2.1 Giới thiệu chương trình PSS OPF
Chương trình PSS OPF, tích hợp hoàn toàn vào phần mềm PSS/E, cung cấp giải pháp tối ưu cho việc tính toán phân bố công suất Đây là công cụ mạnh mẽ và dễ sử dụng, hỗ trợ hiệu quả trong phân tích hệ thống điện.
PSS OPF nâng cao hiệu quả và tính thông suốt trong nghiên cứu vận hành hệ thống điện bằng cách tích hợp sự "thông minh" vào quá trình giải bài toán trào lưu công suất Khác với phương pháp truyền thống dựa vào yếu tố con người để tìm kiếm nhiều giải pháp, OPF trực tiếp điều chỉnh các biến điều khiển, giúp nhanh chóng xác định giải pháp tối ưu nhất.
Chương trình PSS OPF được thiết kế để có thể tính toán một số bài toán thường gặp như sau:
Nghiên cứu công suất phản kháng
Nghiên cứu hiện tượng sụp đổ điện áp
Nghiên cứu giới hạn truyền tải
Tính toán chi phí biên
Trong quá trình tính toán PSS OPF sẽ đảm bảo những mục tiêu như sau:
Cực tiểu hóa chi phí nhiên liệu
Cực tiểu hoá phát công suất tác dụng và phản kháng
Cực tiểu hoá tổn thất công suất tác dụng và phản kháng
Cực tiểu hóa sa thải phụ tải
Cực tiểu hoá điện kháng nhánh có thể thay đổi được
Cực tiểu hoá lượng bù ở các nút có thể thay đổi được
Giảm lượng trào lưu công suất trao đổi
Và tuân thủ những ràng buộc sau đây:
Ràng buộc điện áp nút
Ràng buộc trào lưu công suất nhánh
Ràng buộc trào lưu công suất trao đổi
Ràng buộc công suất phát
Ràng buộc dự trữ công suất
Ràng buộc của các shunt nút điều chỉnh được
Ràng buộc điện kháng các nhánh có điện kháng điều chỉnh được
III.2.2 Dữ liệu đầu vào chương trình PSS OPF
Chỉ những nút đang hoạt động trong file tính toán trào lưu công suất mới được OPF nhận diện Đồng thời, các thông số điện dẫn và điện kháng của những nút này cũng được OPF ghi nhận.
Biên độ điện áp và góc pha của nút được thiết lập từ mô hình thông thường, trong đó góc pha của nút cân bằng (loại 3) được giữ cố định ở giá trị ban đầu Trong khi đó, góc pha của các nút khác có thể thay đổi tự do Biên độ điện áp và công suất phản kháng của nút cân bằng có khả năng điều chỉnh trong các giới hạn xác định.
Mô tả dữ liệu nút trong PSS/E như sau:
Miền (AREA) ZONE Vùng điện áp cơ sở (BASKV)
Loại nút (IDE): 1 - Nút phụ tải
2 - Nút có chứa máy phát điện
Dữ liệu nút trong file raw:
I, IDE,PL, QL, GL, BL, IA, VM, VA, 'name', BASKV, ZONE
Trạng thái nhánh: ST = 1 làm việc, ST = 0 không vận hành
Dữ liệu nhánh trong file raw:
I, J, CKT, R,X, B, RATEA, RATEB, RATEC, RATIO, ANGELE, GI,BI, GJ, BJ,
Số thứ tự mạch (CKT)
Mô hình phụ tải trong tính toán trào lưu công suất hoàn toàn được chức năng OPF nhận biết
Dữ liệu phụ tải điển hình trong PSS/E:
Dữ liệu nút trong file raw:
I, 1, PL, QL,,, IA,,,,'Name', BASKV, ZONE
Máy phát hợp bộ được PSS/E mô phỏng như sau:
ZR + jZX Các thông số máy phát điện:
Phát công suất phản kháng tại nút k QGEN Mvar
Công suất phản kháng cực đại tại nút k QMAX Mvar
Công suất phản kháng tối thiểu tại nút k QMIN Mvar
Công suất cơ sở của máy phát MVA MBASE MVA
Hệ số máy biến áp từ phía k GENTAP Per unit
Tổng trở máy biến áp Step-up ZTRAN Per unit on MBASE Tổng trở siêu quá độ ZSORCE Per unit on MBASE
Alternative Generator Dynamic Impedance ZPOS Per unit on MBASE Công suất tác dụng cực đại tại nút k PMAX MW
Công suất tác dụng tối thiểu tại nút k PMIN MW
Dữ liệu máy phát trong file raw:
I, ID, PG, QG, QT, QB, VS, IREG, MBASE, ZR, ZX, RT, XT, GTAP, STAT, RMPCT,
Nút máy phát điển hình trong PSS/E:
Dữ liệu nút máy phát trong file raw:
I, ID, PG,, QT, QV, VS,, MBASE,, ZX,,,, 1,,,
I, 2, PL, QL,,, IA,,,'Name', BASKV, ZONE
Một hoặc nhiều máy phát có thể tương ứng với một nút máy phát (ID2) hoặc nút cân bằng (ID3), với công suất tác dụng và phản kháng được khởi tạo từ dữ liệu mô hình tính toán trào lưu công suất Nếu tổng giới hạn dưới của bất kỳ nút nào lớn hơn hoặc bằng tổng giới hạn trên, nút đó sẽ chuyển thành nút phụ tải Các nút xa cho các nút điều khiển điện áp được duy trì để tạo báo cáo và tùy chọn điều khiển điện áp tại chỗ cho các thiết bị không tối ưu OPF kiểm tra tất cả các điều khiển tối ưu để thỏa mãn các ràng buộc và tối thiểu hóa hàm mục tiêu, nhưng không xem xét công suất cơ bản MVA của máy phát, trở kháng nguồn, trở kháng của máy biến áp tăng áp và tỷ số biến áp bị.
Trong tính toán trào lưu công suất, máy phát thực hiện thao tác điều khiển không liên tục, với biên độ điện áp từng nút được xem như cố định Công suất phản kháng phát sẽ thay đổi cho đến khi đạt giới hạn, tại đó điện áp bắt đầu thay đổi tự do và công suất phản kháng phát sẽ giữ ở mức giới hạn Khi điện áp điều khiển trở lại điểm đặt, điện áp lại được cố định và công suất phản kháng phát có thể thay đổi tự do.
Biên độ điện áp của máy phát được điều chỉnh bởi OPF đến giá trị tối ưu trong giới hạn cho phép Đối với các máy phát không tối ưu, mô hình máy phát thông thường là phương pháp xử lý thích hợp nhất, tuy nhiên, mô hình không liên tục này gây cản trở đáng kể đến độ tin cậy của giải pháp OPF Mặc dù OPF không trực tiếp sử dụng mô hình không liên tục, nhưng nó gần đúng thông qua một trong hai phương pháp.
Hệ thống sử dụng hàm phạt bậc hai để xử lý các sai lệch về biên độ điện áp của máy phát so với giá trị ban đầu, với hệ số phạt mặc định là 100 Hệ số này có thể được điều chỉnh thông qua tùy chọn giải OPF, cho phép gán một điện áp mong muốn làm sai lệch phạt cho các tổ máy điều chỉnh tại chỗ.
Sử dụng ràng buộc bất đẳng thức giúp kiểm soát tổng lỗi trong điện áp máy phát, đồng thời tối ưu hóa khả năng phát công suất phản kháng.
Dữ liệu hệ thống truyền tải bao gồm đường dây và trạm biến áp, trong đó mô hình đường dây được sử dụng để tính toán trào lưu công suất hoàn toàn thông qua chức năng OPF Các giá trị như trở kháng, cảm kháng, điện dẫn và dung dẫn nối shunt được lấy từ dữ liệu nhánh đường dây trong mô hình tính trào lưu công suất thông thường.
Dữ liệu đường dây điển hình trong PSS/E:
Dữ liệu nhánh trong file raw:
I, J: Nút đầu và nút cuối CKT: Số lượng mạch
R, X, B: Tổng trở và điện dẫn của đường dây RATEA: Giới hạn truyền tải của đường dây
Máy biến áp 2 cuộn dây điển hình được PSSE mô tả như sau
Máy biến áp hai cuộn dây sử dụng khối có bốn bản ghi trong file raw:
I, J, K, CKT, CW, CZ, CM, MAG1, MAG2, NMETR, ’NAME’, STAT, O1, F1, , O4, F4/
WINDV1, NOMV1, ANG1, RATA1, RATB1, RATC1, COD, CONT, RMA, RMI, VMA, VMI, NTP, TAB, CR, CX/
Số thứ tự mạch (CKT)
Máy biến áp 3 cuộn dây điển hình được PSSE mô tả như sau
Dữ liệu MBA 3 cuộn dây có 5 bản ghi trong file raw:
I, J, K, CKT, CW, CZ, CM, MAG1, MAG2, NMETR, 'NAME', STAT, O1, F1, , O4, F4/ R1-2, X1-2, SBASE1, R2-3, X2-3, SBASE2, R3-1, X3-1, SBASE3, VMSTAR, ANSTAR/ WINDV1, NOMV1, ANG1, RATA1, RATB1, RATC1, COD, CONT, RMA, RMI, VMA, VMI, NTP, TAB, CR, CX/
WINDV2, NOMV2, ANG2, RATA2, RATB2, RATC2/
WINDV3, NOMV3, ANG3, RATA3, RATB3, RATC3/
Sắp xếp biến điều khiển cho máy biến áp trong mô hình dữ liệu tính toán trào lưu công suất được xác định qua các nhánh có tỷ số biến áp khác không Trạng thái tối ưu của máy biến áp phụ thuộc vào việc nhánh đó có nằm trong miền hoặc khu vực được chọn để tối ưu hóa hay không Các nhánh thuộc quyền sở hữu của miền tương ứng với nút không có điểm đo, với giới hạn trên và dưới của nấc biến áp hoặc góc di pha được thiết lập như dữ liệu điều chỉnh trong mô hình Nút điều khiển và cờ cho phép điều khiển được sử dụng bởi OPF, nhưng giới hạn giá trị điều khiển chỉ phân biệt loại máy biến áp và sau đó bị bỏ qua Trạng thái điều khiển được thực hiện theo dữ liệu như PSS/E, với các thao tác tối ưu điều chỉnh nhằm đạt được tối ưu toàn cục.
Chương trình PSS/E mô phỏng máy biến áp có nấc biến áp dưới dạng số phức trong hệ tọa độ cực, trong đó tỷ số biến áp đại diện cho biên độ và góc di pha là thành phần điều khiển Khi dải điều chỉnh của máy biến áp (RMAX-RMIN) lớn hơn 1.0, góc di pha trở thành biến điều khiển; ngược lại, tỷ số biến áp sẽ là biến điều khiển Trong cả hai trường hợp, thành phần còn lại sẽ được cố định, và độ nhạy chỉ được tính cho biến điều khiển.
Máy biến áp với góc di pha cố định được sử dụng để biểu diễn tổ đấu dây sao-tam giác, thông tin này được nêu trong báo cáo tổng kết tỷ số máy biến áp, trái ngược với báo cáo tổng kết về góc di pha của máy biến áp.
Dữ liệu trao đổi giữa các miền
Tóm tắt chương III
Chương III luận văn trình bày tính toán trào lưu công suất tối ưu OPF rất thông dụng được sử dụng nhiều trong các bài toán chuyên ngành nói chung, và bài toán độ tin cậy nói riêng, module này nằm trong thuật toán có nhiệm vụ thực hiện phân bố lại công suất máy phát và sa thải phụ tải tại các nút trong hệ thống trong trường hợp sự cố gây thiếu điện năng hệ thống, đồng thời ở đầu ra cho biết hệ thống rơi vào trạng thái thiếu công suất hay không, làm cơ sở để tính toán các chỉ tiêu độ tin cậy như LOLP, EFLC, PLC, EENS (EUE), v.v
Chương này giới thiệu công cụ PSS OPF tích hợp trong phần mềm PSS/E, một công cụ mạnh mẽ để tính toán chế độ hệ thống điện tại Việt Nam PSS OPF cung cấp thông tin về dữ liệu đầu vào/đầu ra và kỹ thuật tính toán, hỗ trợ đánh giá độ tin cậy của hệ thống điện theo giải thuật đã đề xuất Công cụ này không chỉ cung cấp dữ liệu trạng thái hệ thống mà còn đưa ra các giải pháp điều chỉnh nhằm nâng cao độ tin cậy và đảm bảo an toàn vận hành, như sa thải phụ tải, phân bố lại công suất, điều chỉnh thông số lưới và điều khiển thiết bị FACTS.
PSS/E đã được áp dụng để thử nghiệm hệ thống tổng hợp nguồn và truyền tải điện của Việt Nam Để đạt được kết quả chính xác hơn, cần có các số liệu chi tiết và thực tế, yêu cầu hoàn thiện công cụ tính toán và thu thập số liệu đầu vào với quy mô lớn, đòi hỏi một dự án quy mô lớn hơn.
Luận văn thực hiện thử nghiệm chức năng OPF bằng phần mềm PSS/E cho các kịch bản giả định xảy ra trong hệ thống điện Việt Nam vào năm 2020
Luận văn này trình bày phương pháp kết hợp giữa truyền thống và công nghệ thông tin để đánh giá độ tin cậy hệ thống điện, có khả năng áp dụng cho hệ thống điện hợp nhất thực tế với đầy đủ các yếu tố liên quan Phương pháp luận chính được xem xét là mô phỏng Monte-Carlo, cung cấp thông tin giá trị cho nhà lập quy hoạch và quản lý trong việc vận hành và bảo trì thiết bị Để đánh giá độ tin cậy trong quy hoạch phát triển nguồn điện, có thể sử dụng các chỉ tiêu tiền định và xác suất Việc xác định chỉ tiêu độ tin cậy cho hệ thống điện tại Việt Nam gặp nhiều thách thức về phương pháp luận và dữ liệu tính toán Độ tin cậy lưới điện truyền tải và hệ thống tổng hợp nguồn-truyền tải có thể được đánh giá qua các tiêu chí tiền định hoặc xác suất như xác suất cắt tải và tần suất cắt tải Các chỉ tiêu xác suất này có thể được tính toán thông qua mô phỏng Monte-Carlo, kết hợp với tính toán trào lưu công suất cơ sở và tối ưu, trong điều kiện sa thải phụ tải khi xảy ra sự cố thiếu điện.
Phần mềm PSS/E không chỉ hỗ trợ tính toán OPF cho việc đánh giá độ tin cậy mà còn cung cấp dữ liệu về trạng thái hệ thống và các giải pháp điều chỉnh để nâng cao độ tin cậy và đảm bảo an toàn vận hành Các giải pháp này bao gồm sa thải phụ tải, phân bố lại công suất, điều chỉnh thông số lưới như di pha máy biến áp, chuyển nấc phân áp, điều chỉnh bù và điều khiển thiết bị FACTS Công cụ PSS/E đã được áp dụng thử nghiệm cho hệ thống tổng hợp nguồn-truyền tải điện của Việt Nam, tuy nhiên, để có kết quả chính xác hơn, cần thu thập dữ liệu đầu vào chi tiết và thực tế, đòi hỏi một dự án quy mô lớn hơn.
Triển vọng nghiên cứu đánh giá độ tin cậy cho hệ thống điện bậc cao rất phức tạp và đòi hỏi tổng hợp nhiều yếu tố Phương pháp Monte-Carlo là một công cụ phù hợp, nhưng cần kết hợp với các phương pháp phân tích khác, bao gồm cả ý kiến chuyên gia Luận văn này trình bày ứng dụng mô hình phân bố công suất tối ưu (OPF) trong việc đánh giá độ tin cậy hệ thống điện qua mô phỏng Monte-Carlo Hướng nghiên cứu rất rộng và còn nhiều vấn đề cần hoàn thiện, bao gồm việc xây dựng chương trình tính toán độ tin cậy phục vụ thiết kế và quy hoạch hệ thống điện, cũng như công tác vận hành và bảo dưỡng Cần nghiên cứu sâu hơn về tính chất phức tạp của hệ thống để phát triển mô hình chính xác cho việc đánh giá độ tin cậy.
[1] Trần Bách (2008), Lưới điện & Hệ thống điện – Tập 2, Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật
Trần Kỳ Phúc, Vũ Toàn Thắng và Lê Thị Thanh Hà (2011) đã thực hiện nghiên cứu về việc xây dựng phần mềm đánh giá độ tin cậy của hệ thống nguồn điện thông qua mô phỏng Monte-Carlo Nghiên cứu này được công bố trên Tạp chí khoa học & công nghệ các trường đại học kỹ thuật, góp phần nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá độ tin cậy của các hệ thống điện.
[3] Tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm PSS/E v.29 – Trung tâm điều độ
Hệ thống điện quốc gia A0
[4] Tổng sơ đồ phát triển điện Việt Nam (Quy hoạch điện 7) – Viện Năng lượng (2010)
[5] Billinton R., Allan R.N (1996), Reliability evaluation of Power system,
[6] Dange Huang (2005), Basic Considerations in Electrical Generating Capacity Adequacy Evaluation, University of Saskatchewan, Canada
[7] Po-Hu (2009), Reliability evaluation of electric power systems including wind power and energy storage, University of Saskatchewan, Canada
[8] Wei Zhang (1998), Reliability evaluation of bulk power systems using Analytical and Equivalent Approaches, University of Saskatchewan, Canada
[9] HyungChul Kim (1998), Evaluation of power system security and development of transmission pricing method, Texas A&M University, USA
Phụ lục 1: Hệ thống điện 220-500 kV miền Bắc năm 2020
Kịch bản cơ sở: Chế độ bình thường
Kịch bản 1: Sự cố 1 tổ máy tại NMTĐ Hoà Bình
Kịch bản 2: Sự cố 2 tổ máy tại NMTĐ Hoà Bình
Kịch bản 3: Sự cố 3 tổ máy tại NMTĐ Hoà Bình
