Tóm tắt luận án tiến sĩ nghiên cứu giải pháp tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí chiller bằng phương pháp phân phối phụ tải tối ưu

Từ sự phân tích trên, mục tiêu của luận án đặt ra là xây dựng phương pháp luận giải quyết bài toán tối ưu hóa chế độ làm việc của trạm lạnh trung tâm TLTT chiller với trọng tâm là tối ưu

1

MỞ ĐẦU Tính thời sự và cấp thiết

Với sự phát triển của xã hội nhu cầu năng lượng ngày càng tăng lên nhanh chóng ở các nước trên thế giới cũng như ở Việt nam Vậy, vấn đề bức thiết đặt ra

là phải sử dụng năng lượng sao cho tiết kiệm và hiệu quả, đặc biệt là trong các hệ thống điều hòa không khí (ĐHKK), một trong những hộ tiêu thụ lớn điện năng trong điều kiện khí hậu nhiệt đới nóng ẩm như nước ta (chiếm 50% - 60% tổng công suất điện tiêu thụ trong các công trình dân dụng và thương mại [19]) Vậy, việc nghiên cứu tìm các giải pháp để sử dụng tiết kiệm năng lượng trong ĐHKK

có một ý nghĩa hết sức quan trọng, góp phần làm giảm nhu cầu tiêu thụ năng lượng của toàn xã hội

Trong lĩnh vực ĐHKK hiện nay nổi lên một giải pháp tiềm năng để tiết kiệm năng lượng mà chưa được nghiên cứu đầy đủ Đó là vấn đề tối ưu hóa chế độ vận hành hệ thống ĐHKK, trong đó bài toán phân phối phụ tải (PPPT) giữa các tổ máy máy lạnh cùng làm việc có một ý nghĩa rất quan trọng Bài toán tương tự trong các nhà máy nhiệt điện đã được giải quyết hiệu quả, dựa theo cách tiếp cận tối ưu hóa

đa mục tiêu và áp dụng thuật toán vượt khe [12,15,16,20]

Mục tiêu nghiên cứu

Từ sự phân tích trên, mục tiêu của luận án đặt ra là xây dựng phương pháp luận giải quyết bài toán tối ưu hóa chế độ làm việc của trạm lạnh trung tâm (TLTT) chiller với trọng tâm là tối ưu hóa PPPT giữa các tổ máy máy lạnh làm việc song song nhằm cực tiểu hóa tiêu thụ điện năng

Nội dung của phương pháp luận xây dựng trên cơ sở phát triển ứng dụng lý thuyết tối ưu hóa hệ thống lớn và phương pháp tối ưu hóa toán vượt khe, tương thích để giải quyết bài toán trên

Kết quả nghiên cứu nhằm làm cơ sở cho việc thiết lập chế độ vận hành hợp

lý các TLTT chiller

Đối tượng của đề tài hướng tới là các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller được sử dụng phổ biến ở Việt Nam, trọng tâm nhằm vào TLTT chiller, nơi tiêu tốn phần lớn lượng điện tiêu thụ của toàn hệ thống

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Phát triển phương pháp luận trên cơ sở ứng dụng lý thuyết tối ưu hóa hệ thống lớn và thuật toán vượt khe vào giải quyết bài toán tối ưu hóa PPPT một hệ thống năng lượng lớn, như TLTT chiller nói riêng và hệ thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung

Áp dụng thành công phương pháp luận đề xuất cho hệ thống ĐHKK điển hình là cụm máy lạnh trung tâm (MLTT) chiller tại tòa nhà Mipec Tower (Hà nội), hiệu quả tiết kiệm thu được là 8 - 10% điện năng tiêu thụ của cụm MLTT chiller, tương đương tiết kiệm 95 000 ~ 119 000 kWh/năm, tương ứng với mức giảm phát thải 53 ~ 66,7 Tấn CO2/năm Đã đề xuất một quy trình vận hành áp dụng kết quả PPPT tối ưu cho hệ thống ĐHKK trung tâm chiller

2

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Các hệ thống điều hòa không khí trung tâm chiller

Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller là một hệ thống phức hợp bao gồm nhiều thành phần cấu thành và có hoạt động liên động chặt chẽ với nhau Trong hệ thống ĐHKK trung tâm chiller, TLTT chiller là nơi tiêu hao phần lớn năng lượng tiêu thụ trong hệ thống là đối tượng chính của nghiên cứu này

Hình 1.1 Tóm tắt cấu trúc và phân loại hệ thống ĐHKK trung tâm chiller 1.2 Phân phối phụ tải trong vận hành trạm lạnh trung tâm chiller

Phụ tải lạnh của hệ thống ĐHKK trung tâm chịu nhiều yếu tố tác động ngẫu nhiên (như điều kiện thời tiết vùng miền, thời gian trong ngày hay trong mùa, tính chất đồng thời tác động của các phụ tải khác như con người, thiết bị ) và cả các yếu tố tác động được (giá trị đặt điều kiện tiện nghi trong nhà ) nên luôn có tính thay đổi Để đáp ứng được tính chất thay đổi của phụ tải lạnh, TLTT chiller cần phải có một chế độ vận hành hợp lý, an toàn và hiệu quả Do vậy các TLTT chiller thường có cấu trúc nhiều MLTT chiller hoạt động song song để tăng độ an toàn và dải điều chỉnh năng suất lạnh phù hợp với sự thay đổi của phụ tải lạnh Đi kèm với

Hệ thống điều hòa không khí trung tâm chiller

Máy lạnh trung tâm chiller

Các bộ xử lý không khí (FCU, AHU)

Hệ thống bơm phân phối nước lạnh, nước giải nhiệt, tháp giải nhiệt

Hệ thống quạt phân phối và vận chuyển không khí

Các thiết bị và hệ thống điện, điện điều khiển

Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải

nhiệt nước Điều hòa tiện nghi

Hệ thống 1 đường ống gió

Hệ thống lưu lượng gió không đổi

Hệ thống lưu lượng nước không đổi

Hệ thống 2

đường ống nước Hệ thống hồi ngược

Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải

nhiệt gió Điều hòa công nghệ

Hệ thống 2 đường ống gió

Hệ thống lưu lượng gió thay đổi

Hệ thống lưu lượng nước thay đổi

Hệ thống 3 đường ống nước đường ống nướcHệ thống 4

Cấu trúc hệ thống Cung cấp năng lượng

Xử lý không khí

Phân phối nước Phân phối không khí

Điện và điều khiển Phân loại theo loại máy lạnh Phân loại theo ứng dụng Phân loại theo đường ống khí Phân loại theo đường ống khí Phân loại theo

HT đường ống nước Phân loại theo đường ống nước

1.3 Tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới

Hầu hết các nghiên cứu của các tác giả trong nước mới dừng lại ở việc tìm kiếm các giải pháp thiết bị, công nghệ hay lựa chọn hệ thống ĐHKK TKNL hơn [4, 8~11] Các nghiên cứu chủ yếu để phục vụ cho công tác xây dựng hệ thống mới ở giai đoạn tư vấn lập dự án đầu tư hay giai đoạn thiết kế [5~ 8] Hiện chưa thấy có nghiên cứu nào về phương pháp thay đổi chế độ vận hành để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng

Weijiang và T Agami Reddy đề xuất áp dụng các kết quả mô hình hóa toán học của hiệu suất năng lượng từng thành phần thiết bị chính Mô hình bán thực nghiệm Gordon Ng cho chiller, mô hình mật độ dòng động hiệu quả của B Braun cho tháp giải nhiệt và mô hình hàm đa thức bậc 3 cho bơm, quạt được sử dụng Phương pháp giải tích xác định gắn liền việc lựa chọn đặc tuyến thiết bị ở phụ tải cho phép, đồng thời với việc xác định các biến điều khiển cài đặt thông qua tổng hợp các tối ưu phi tuyến để hội tụ nhanh nhất [70]

Các nghiên cứu của Thomas Hartman cho đối tượng là hệ thống ĐHKK trung tâm chiller biến tần toàn bộ [56, 59, 61, 63] với đề xuất nguyên lý hiệu quả biên đồng đều [3, 58] và Harman LOOP [56, 59] Phương pháp điều khiển mạch kín được thay thế bằng phương pháp điều khiển theo nhu cầu [61, 64] hay giới hạn nhu cầu tải [35] Các kết quả nghiên cứu của ông đã được ứng dụng thực tiễn Hạn chế cơ bản nhất là hệ thống cần phải được thiết kế đúng nguyên lý Harman

Năm 2002, K.T Chan và F.W Yu nghiên cứu nâng cao hiệu suất năng lượng của TLTT chiller giải nhiệt gió ở chế độ bán tải [40] Các tác giả đã xây dựng được đặc tuyến phụ tải, đặc tuyến thời tiết và đặc tuyến nhiệt bằng phương pháp

mô hình hóa ở các tòa nhà văn phòng và khách sạn điển hình trong khu vực thời tiết cận nhiệt đới Đến năm 2004, hai tác giả tiếp tục công bố kết quả nghiên cứu điều khiển nhiệt độ ngưng tụ để nâng cao hiệu suất của chiller giải nhiệt gió Kết quả tổng thể đã giảm được 18.4% điện năng tiêu thụ hàng năm của chiller [41]

Năm 2005, Lu Lu cùng cộng sự nghiên cứu phân chia hệ thống thành năm mạch vòng tuần hoàn nhiệt, xây dựng mô hình hóa đặc tuyến lưới bằng ANFIS –

mô hình hóa mạng nơ ron trên cơ sở lý thuyết mờ Xây dựng bài toán tối ưu tiêu thụ năng lượng của hệ thống, sử dụng thuật toán biến đổi năng lượng để giải Kết quả đã đưa ra được đặc tuyến của các thành phần chính và mối liên hệ giữa chúng, tìm ra điểm cài đặt tối ưu cho điều khiển lưu lượng thay đổi

Nghiên cứu xây dựng mô hình hóa đặc tuyến của chiller dựa trên đường đặc tuyến B-spline được Tzu-Chi Liu, Ming-Hsiu Hsu, Kwo-Tung Lin thực hiện năm

4

2011 [68] Nghiên cứu dựa trên dữ liệu giám sát vận hành thời gian thực để xây dựng mô hình đặc tuyến động trực tuyến của chiller Kết quả áp dụng thử trong cả năm đã giúp giảm tổng tiêu hao điện năng của hệ thống 3-5%, tiết kiệm khoảng 7,5% tiêu thụ điện khi nhiệt độ ngoài trời tăng 8,5%

Emmanuel C Nsofor và Veera Vijay công bố kết quả nghiên cứu mô hình hóa TKNL cho các MLTT chiller trong các tòa nhà thương mại bằng hệ thống giám sát năng lượng thực tế [29] T.T Chow, , Z Lin C.L Song đã tiến hành tối

ưu hóa tổng thể cho máy lạnh hấp thụ bằng thuật toán di truyền (generic algorithm) và mạng nơ ron [65] Nghiên cứu của V Vakiloroaya, Q P Ha, B, Samali theo tài liệu [69] công bố năm 2013 ở Úc đã tiến hành trên mô hình thực nghiệm MLTT giải nhiệt gió và áp dụng thuật toán tối ưu gradient để giải Joseph Ballet và Michel Karol Grabon đã nghiên cứu và đăng ký bản quyền US20100094434A1 thuật toán tối ưu điều khiển đối với MLTT chiller giải nhiệt gió để xác lập chế độ vận hành hiệu quả [38]

Christopher Summers cũng nghiên cứu tối ưu hệ thống ĐHKK trung tâm chiller dựa trên đặc tuyến bán tải của tháp giải nhiệt [26] James W Furlong và Frank T Morrison tiến hành nghiên cứu tối ưu hóa cho tổ hợp chiller giải nhiệt nước và tháp giải nhiệt [36] Scot M Duncan đã nghiên cứu và đăng ký bản quyền US20110137468A1 về thuật toán tối ưu điều khiển tháp giải nhiệt dựa trên đặc tuyến phụ tải tòa nhà Từ đó xác lập chế độ vận hành hiệu quả của hệ thống [52]

Năm 2013, Kriti Kapoor cùng cộng sự nghiên cứu nâng cao vận hành trạm lạnh cỡ lớn bằng tối ưu năng lượng [42] Kết quả của nghiên cứu cho phép tiết kiệm được 8,57% bằng tối ưu hóa PPPT của chiller so với chính hệ thống trước khi tối ưu Năm 2008, Truong X Nghiem và cộng sự nghiên cứu chế độ PPPT giữa nhiều TLTT chiller có sử dụng các bình tích lạnh bằng thuật toán “Green Scheduling” – Thuật toán PPPT tiết kiệm [66, 67] Kết quả đã giảm được tổng tải đỉnh của cả hệ thống và nâng cao hiệu suất của các trạm lạnh có bộ tích lạnh

Thuật toán tối ưu hóa di truyền ứng dụng trong bài toán tối ưu hóa hệ thống điều khiển ĐHKK được nghiên cứu trong tài liệu [49] Nabil Nasil, Stanislaw và Robert Sabourin nghiên cứu tối ưu hệ thống điều khiển ĐHKK bằng thuật toán di truyền nhiều đối tượng [46] Còn Francisco Ortiz cùng cộng sự giải quyết bài toán tối ưu di truyền nhiều phản hồi [30] Kết quả chung của các nghiên cứu để tìm ra các điểm cài đặt tối ưu như nhiệt độ gió cấp, áp suất tĩnh, tối thiểu hóa cấp không khí tươi… duy trì ổn định điều kiện tiện nghi có tính đến năng lượng tiêu thụ

Năm 2009, P.R Anstrong và cộng sự tiến hành nghiên cứu trên chiller biến tần, bộ tích lạnh và các thiết bị xử lý không khí bằng công nghệ “giảm độ chênh làm mát hiệu quả” và mô hình hóa thiết bị bằng phần mềm mô phỏng DOE2-2, BLAST hay EnergyPlus cho đối tượng nghiên cứu là hệ thống chiller biến tần giải nhiệt gió và chiller có máy nén hai tốc độ [50, 51] Kết quả khẳng định hệ thống chiller biến tần toàn bộ mang lại hiệu quả tiết kiệm cao nhất ở tất cả các vùng khí hậu khác nhau trong nước Mỹ

Năm 2010, Yongjun Sun và cộng sự tiến hành nghiên cứu tối ưu khởi động của các chiller trong TLTT nhiều chiller bằng thuật toán tối ưu dựa trên mô hình

5

hóa Mục đích nghiên cứu là tìm ra chế độ khởi động tối ưu của chiller để TKNL Kết quả của nghiên cứu đã cho phép mô hình hóa quá trình khởi động và giảm tiêu hao năng lượng trong giai đoạn này của TLTT nhiều chiller [73]

Năm 2010, Terrence Morris và Steve Blaine nghiên cứu tối ưu hóa trạm lạnh chiller Mô hình hóa đặc tuyến của chiller, bơm và tháp giải nhiệt, sử dụng thuật toán gradient tổng quát để giải Kết quả thu được có thể tiết kiệm được khoảng 4% công suất tiêu thụ của trạm lạnh bằng cách dịch chuyển giảm điểm làm việc của bơm và tháp giải nhiệt [55] Năm 2006, Peter Anstrong và cộng sự cũng tiến hành nghiên cứu tối ưu độ chênh nhiệt độ nước lạnh Nghiên cứu dựa trên mô hình đơn giản nhất gồm một máy lạnh, một bơm nước lạnh với lưu lượng thay đổi

để nghiên cứu ảnh hưởng của độ chênh nhiệt độ đến COP của chiller [49] Năm

2004, Hugh Crowther và James W Fulong nghiên cứu tối ưu hóa tổ hợp MLTT giải nhiệt nước và tháp giải nhiệt, để tìm ra chế độ lưu lượng nước giải nhiệt phù hợp trên cơ sở ảnh hưởng của nhiệt độ bầu ướt của môi trường [32]

1.4 Các vấn đề tồn tại và nội dung nghiên cứu

Tổng kết lại ta có thể thấy, TKNL trong hệ thống ĐHKK trung tâm là một vấn đề quan trọng và đang được quan tâm nghiên cứu Nhiều phương pháp nghiên cứu cùng lời giải đã được thực hiện Phương pháp giải tích xác định thể hiện nhiều hạn chế Các phần mềm mô hình hóa như DOE2-2, BLAST hay EnergyPlus [50, 51] hay các phương pháp mô hình hóa dự đoán chi phí [21], mô hình hóa mạng nơ ron trên cơ sở lý thuyết mờ [43, 65, 70, 71] đều được áp dụng và cho kết quả khích

lệ Nghiên cứu dựa trên quy hoạch bất định là một hướng đi đúng để tối ưu hóa vận hành trong hệ thống ĐHKK trung tâm chiller

Phương pháp chung để giải bài toán tối ưu là sử dụng các thuật toán tối ưu

để giải Hầu hết các thuật toán tối ưu hóa đã được sử dụng Xét về tổng thể, các nghiên cứu trên cho kết quả tích cực Phương pháp tối ưu hóa chế độ PPPT là phương pháp hiệu quả và dễ làm, chi phí thấp, mang lại lợi ích thực tiễn rất thiết thực nhưng chưa được quan tâm nghiên cứu đầy đủ Phương pháp tối ưu hóa dựa trên thuật toán vượt khe [12~16, 20, 48] thể hiện sự hiệu quả và đã áp dụng rất thành công để giải các bài toán tối ưu PPPT trong các nhà máy nhiệt điện lớn ở Việt Nam, mang lại hiệu quả kinh tế thiết thực Tuy nhiên, phương pháp chưa được phát triển ứng dụng vào bài toán tối ưu chế độ vận hành trong các hệ thống ĐHKK trung tâm Trên cơ sở đó, tôi lựa chọn đề tài luận án “Nghiên cứu giải pháp tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí chiller bằng phương pháp phân phối phụ tải tối ưu”

CHƯƠNG 2 PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TỐI ƯU HÓA

VƯỢT KHE CHO HỆ THỐNG CHILLER 2.1 Các hàm mục tiêu trong vận hành và bài toán phân phối phụ tải tối ưu

trong trạm lạnh trung tâm chiller

Các hàm mục tiêu trong vận hành trạm lạnh trung tâm chiller

Trong thực tế vận hành hệ thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung và TLTT chiller nói riêng, mục tiêu quan trọng nhất là chỉ tiêu tiêu hao năng lượng

6

nhỏ nhất, đồng thời đảm bảo tốt nhất chỉ tiêu về độ tin cậy và các thông số vận hành của thiết bị, hệ thống Bên cạnh đó là mục tiêu về giảm thiểu phát thải ra môi trường xung quanh [14, 20] Chỉ tiêu tiêu hao năng lượng chính là lượng điện năng tiêu thụ hoặc lượng điện năng tiêu thụ tương đương quy đổi để đáp ứng được mức phụ tải lạnh xác định Đây là mục tiêu cốt lõi của vấn đề vận hành và là mục tiêu chính của nghiên cứu này

Bài toán phân phối phụ tải tối ưu trong trạm lạnh trung tâm chiller

Trong thực tế các TLTT chiller được cấu hình từ các thiết bị làm việc song song (nhiều chiller, nhiều bơm, nhiều tháp giải nhiệt…) Do yêu cầu, tính chất vận hành của hệ thống, các thiết bị thường phải làm việc ở chế độ năng suất (phụ tải) thay đổi để đáp ứng với nhu cầu của vận hành Do vậy, với một hệ thống gồm nhiều thiết bị làm việc song song với nhau, ngoài việc vận hành thiết bị an toàn và đảm bảo tuổi thọ và đạt hiệu suất cao nhất tại phụ tải đó, thì việc PPPT (năng suất) giữa các máy theo tỷ lệ tối ưu, thì đó là một vấn đề quan trọng cần phải giải quyết trong bài toán tối ưu PPPT

Hình 2.1 Sơ đồ phân cấp giải bài toán phân phối phụ tải Nguyên tắc chung để xây dựng và giải bài toán PPPT tối ưu theo phương pháp phân cấp Cấu trúc của sơ đồ phân cấp của bài toán tối ưu PPPT được thể hiện ở hình 2.1

Cấp cơ sở: Đây là bước quan trọng xây dựng đặc tuyến năng lượng và đặc tuyến làm việc của từng thiết bị cụ thể: AHU, bơm, chiller, tháp giải nhiệt Bài toán ở cấp này chủ yếu là các hàm 1 hoặc 2, 3 biến Phương pháp giải ở cấp cơ sở chủ yếu sử dụng hàm xấp xỉ từng khúc, xây dựng hàm mục tiêu không điều kiện rằng buộc tương đương với phương pháp tiếp cận chọn mục tiêu chính và ghép với bài toán vượt khe để giải

Cấp cụm thiết bị nhỏ: Đây là cấp tối ưu các cụm thiết bị hoạt động song song, ví

dụ như cụm bơm nước lạnh, cụm MLTT chiller, cụm tháp giải nhiệt làm việc song song… Kết quả là xây dựng đặc tuyến của cụm thiết bị khi làm việc song song Kết quả hay giá trị tối ưu của cấp dưới (cấp cơ sở) được sử dụng để giải bài toán tối ưu ở cấp này

Cấp cơ sở

Cấp cụm thiết bị nhỏ

Cụm máy lạnh trung tâm chiller

Từng máy lạnh trung tâm chiller

Cụm bơm nước lạnh

Từng máy bơm nước lạnh

Cụm bơm nước giải nhiệtTừng máy bơm nước giải nhiệt

Cụm tháp giải nhiệt

Từng tháp giải nhiệt

7

Cấp tổ hợp: Đây là bài toán PPPT giữa các tổ máy Kết quả của bài toán là xây dựng đặc tuyến làm việc của các cụm máy: cụm máy liên động giữa MLTT chiller cùng bơm nước lạnh, bơm nước giải nhiệt và tháp giải nhiệt

Trong thực tế, đặc tuyến làm việc cũng như đặc tuyến năng lượng của các thiết bị được xác định từ các số liệu và thông số vận hành thực tế của thiết bị hay cụm thiết bị Việc xác lập đặc tuyến làm việc, đặc tuyến năng lượng của các thiết

bị hay cụm các thiết bị là bước cơ sở để xây dựng và giải bài toán tối ưu

2.2 Phát triển ứng dụng lý thuyết tối ưu hóa vượt khe

Xây dựng bài toán mô hình hóa đặc tính năng lượng của thiết bị

Cách làm hiệu quả và vạn năng nhất là sử dụng mô hình trơn từng khúc, ở đây là hàm đa thức từng khúc, để mô hình hóa đặc tuyến năng lượng của thiết bị

Mô hình đa thức từng khúc cho phép xấp xỉ với độ chính xác rất cao mà không cần nâng cao bậc của mô hình Để tăng độ chính xác, có thể tăng số đoạn biến thiên và mỗi đoạn được xấp xỉ bởi đa thức tương ứng Trong mỗi khoảng giữa các điểm gẫy, đặc tính năng lượng của tổ máy có thể xấp xỉ bởi một đa thức không quá bậc hai [13~15, 20] Mô hình hàm trơn từng khúc, đặc tuyến năng lượng cho một MLTT chiller được biểu diễn trong biểu thức (2.1):

nếu Qo Di; B = {bo, b1, b2, , bn} - vec tơ tham số cần tìm

Đặc thù vận hành của các MLTT chiller trong hệ thống ĐHKK trung tâm là đặc tính năng lượng của chúng không phụ thuộc vào nhau, nghĩa là các MLTT hoạt động độc lập và không phụ thuộc lẫn nhau về khả năng sản xuất năng lượng (công suất lạnh) Điều đó làm đơn giản bài toán nhận dạng mô hình Xét về bản chất, số lượng đoạn trơn i mà càng tăng thì mô hình thu được sẽ càng chính xác,

dự đoán được vị trí điểm nối giữa các đoạn càng chính xác thì mô hình thu được

D1={Qo,min  Qo,1}, D2={Qo,1  Qo,2}, D3={Qo,2  Qo,max}; trong đó, Qo,min, Qo,max -

Đặc tính năng lượng của MLTT chiller được biểu diễn bởi các đa thức từng khúc bậc hai với 3 thành phần như sau [20]:

f3(Qo), nếu Qo,2 ≤ Qo ≤ Qo,3

đoạn D1={Qo,min  Qo,1}; f2(Qo) = b20 + b21(Qo-Qo,1) + b22(Qo-Qo,1)2 – đa thức xác định trong đoạn D2={Qo,1Qo,2}; f3(Qo) = b30 + b31(Qo-Qo,2) + b32(Qo-Qo,2)2 – đa



8

thức xác định trong đoạn D3={Qo,2Qo,max}; BCH = {b10, b11, b12, b20, b21, b22, b30,

(gẫy nhưng không đứt), ta bổ sung điều kiện liên tục giữa điểm đầu đoạn này với điểm cuối của đoạn sau, tức là:

f1 (Qo,1) = f2 (Qo,1) và f2 (Qo,2) = f3 (Qo,2), ta nhận được:

tơ các tham số trở thành: B = {b10, b11, b12, b21, b22, b31, b32}

Hàm tổng các độ lệch bình phương giữa giá trị thu được từ mô hình và các

số liệu thống kê, có dạng:

o,min  Qo(t)  Q(t)

o,max Đặc tính tiêu hao năng lượng thu được từ (2.3) được được viết gọn lại:

hàm sai số theo độ lệch bình phương của công suất điện tiêu thụ theo mô hình và theo thực tế (số liệu thống kê) ở công suất lạnh tương ứng [14, 15]:

Trong thực tế vận hành, MLTT chiller không hoạt động độc lập, mà cần thêm các thiết bị thành phần đảm bảo cho hoạt động của TLTT chiller như bơm nước lạnh, bơm nước giải nhiệt và tháp giải nhiệt Các thiết bị thành phần này

của trạm lạnh Do đó, để tối ưu hóa triệt để thì cũng rất cần thiết khảo sát cả đặc tuyến năng lượng của các thiết bị thành phần mà bản chất chính là đặc tuyến làm việc của các thiết bị tương ứng Phương pháp vạn năng để xây dựng đặc tuyến làm việc của các thiết bị này là sử dụng mô hình đa thức từng khúc đã được trình bày ở trên Kết quả ta sẽ thu được một hàm đặc tuyến năng lượng hay hàm đặc tính làm việc của từng thiết bị như trong (2.2) và bộ vec tơ các hệ số đặc trưng cho các tham

số vận hành của các thiết bị tương ứng

Xây dựng bài toán tối ưu hóa chế độ vận hành

Một trong những vấn đề chính của quá trình vận hành hệ thống điều khiển chế độ làm việc của các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller là bài toán PPPT tối ưu giữa các tổ hợp làm việc song song của chúng Dạng toán học của bài toán PPPT tối ưu TLTT chiller cho bởi (2.9) ~ (2.11)

với điều kiện rằng buộc là:

- Điều kiện giới hạn năng suất lạnh và công suất nhiệt của TLTT chiller



n 1

(điện năng), chỉ tiêu về lượng phát thải ra môi trường xung quanh và và chỉ tiêu độ

o), f2i(Qi

o), f3i(Qi

tính lượng phát thải ra môi trường xung quanh và đặc tính độ tin cậy của tổ máy

o , Qi

o,min, Qi

o,max , Qi

k,min, Qi

k,max – giới hạn làm việc về năng suất lạnh, năng suất nhiệt cho phép của máy lạnh chiller thứ i; x ={x1,…,xn} = {Qo1, Qo2,…,Qon, Qk1, Qk2,…,Qkn} – vectơ biến số tối

ưu hoá – chính là vectơ các thông số vận hành của TLTT chiller

Hàm mục tiêu về TKNL mục tiêu chính trong bài toán tối ưu hóa PPPT trong TLTT biểu thức (2.9) rút gọn chỉ còn biểu thức (2.9a), mục tiêu về độ tin cậy trong biểu thức (2.9c) coi như nằm trong giới hạn cho phép và được bỏ qua, mục tiêu còn lại trong biểu thức (2.9b) được xác định từ mục tiêu chính trong biểu thức (2.9a)

Cách giải bài toán

Phương pháp luận giải bài toán này thực hiện theo trình tự sau [20]:

Chuẩn hóa chỉ tiêu tối ưu: Biến đổi chỉ tiêu ban đầu thành dạng chuẩn hoá không thứ nguyên dưới dạng:

min j

max j

min j j

j( ) ( )

F F

F F

Từ đó nhận được bài toán tương đương với (2.9) là:

x

x x

với các điều kiện rằng buộc:

- Điều kiện rằng buộc theo lựa chọn chỉ tiêu thống nhất theo quan điểm chọn chỉ tiêu chính:

i j 2, j 1 )

1

= i ,

n 1

= i

= i , x

max i

i max

Bài toán tối ưu có rằng buộc (2.17)~(2.20) được giải bằng cách chuyển đổi sang hàm mục tiêu không điều kiện rằng buộc tương đương bằng các hàm phạt

 ( ) ( )

) ( )

( )

( ) ( x f x c x cH H x cx x x S x

tổng công suất của mỗi máy hoặc tổ hợp máy không vượt giới hạn cho phép theo thiết kế

Để nhận được lời giải của bài toán tối ưu có điều kiện rằng buộc (2.17)~(2.20), áp dụng thuật toán tối ưu hóa “Vượt khe” [12, 14, 15, 20] để cực tiểu hoá hàm mục tiêu không điều kiện rằng buộc tương đương (2.21) Đây cũng chính là lời giải của bài toán ban đầu (2.9)~(2.11) Thuật toán tối ưu hóa vượt khe được áp dụng để giải

Nguyên tắc phân phối phụ tải tối ưu

Nguyên tắc phân phối phụ tải tối ưu áp dụng thuật toán tối ưu hóa vượt khe

là một thuật toán con bao gồm hai bước lặp liên tục: Lựa chọn số lượng thành phần MLTT chiller có thể đưa vào hoạt động và gọi bài toán tối ưu hóa bên trên để tìm ra chế độ PPPT có tiêu hao năng lượng nhỏ nhất

Ở mỗi mức phụ tải lạnh yêu cầu, cần phải lựa chọn tổ hợp những khả năng

số lượng MLTT chiller cần hoạt động sao cho mức phụ tải lạnh yêu cầu phải lớn hơn tổng năng suất lạnh nhỏ nhất, đồng thời nhỏ hơn tổng năng suất lạnh lớn nhất của các MLTT chiller phải tham gia vận hành Đây chính là sự đảm bảo các điều kiện giới hạn năng suất lạnh và công suất nhiệt của TLTT chiller (2.10) và điều kiện biên giới hạn khả năng làm việc của từng MLTT chiller (2.11), nghĩa là:

o, min Qi

o,   Qi

MLTT chiller cần vận hành trong tổng số m MLTT chiller trong TLTT ở mức phụ tải lạnh xác định, số lượng phương án vận hành đáp ứng được điều kiện (2.26) là

Kết quả của thuật toán PPPT tối ưu tìm ra được biểu đồ PPPT tổng và đặc tuyến tiết kiệm công suất điện tiêu thụ, so với chế độ PPPT đều, tương ứng với mỗi mức phụ tải lạnh yêu cầu:

2.3 Phương pháp tối ưu hóa vượt khe

Trong phần này áp dụng kết quả nghiên cứu trong [12,14,15, 20,48]

2.4 Đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải

Thuật toán tối ưu hóa vượt khe đã được cụ thể hóa bằng chương trình phần mềm máy tính Power trong công trình [16] Kết quả tối ưu hóa trong [16] xây dựng được đặc tuyến PPPT tối ưu và đặc tuyến tiết kiệm công suất điện tiêu thụ

biểu thức (2.27)

Để tính được điện năng tiết kiệm được E trong một khoảng thời gian nào đó, thường là cả mùa hay cả năm, cần thiết phải xác định tổng thời gian xuất hiện của mỗi mức phụ tải trong cả mùa hay cả năm vận hành Đây là tích phân của hàm f(Qi

phép tính hiệu quả TKNL được biểu diễn bằng công thức (2.32)

12

Tuy nhiên, trong thực tế thì (2.30) thu được từ lời giải trong [16, 20] lại là một hàm ẩn hay phiếm hàm, do đó ta chỉ có thể tính gần đúng (2.32) như sau: Xác định hiệu quả tiết kiệm điện năng theo đặc tuyến phụ tải lạnh

Trong trường hợp ta có được dữ liệu đặc tuyến phụ tải lạnh của hệ thống, ta

sẽ xác định tổng số giờ mà hệ thống vận hành trong một dải công suất xác định nào đó Biểu thức (2.32) có thể được tính xấp xỉ bằng:

Xác định hiệu quả tiết kiệm điện năng theo đặc tuyến tiêu thụ năng lượng

Trong trường hợp ta chỉ biết được đặc tuyến tiêu thụ năng lượng Q (kWh) của hệ thống trong một khoảng thời gian theo mùa hay cả năm thì ta cũng có thể tính được điện năng tiết kiệm được bằng cách xác định tỷ lệ phần trăm xuất hiện

ετ

suốt khoảng thời gian tính toán

Xác định lượng phát thải tiết kiệm

Theo tài liệu [1], lượng phát thải tiết kiệm được xác định theo hệ số phát thải được quy định hàng năm của Cục khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu, Bộ tài nguyên và môi trường và được xác định theo biểu thức (2.38):