Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)

Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter) (NCKH)

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC

NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO THIẾT BỊ QUẢN LÝ PHỤ TẢI ĐIỆN

THÔNG MINH (SMART METER)

Mã số: ĐH2016-TN02-02

Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Minh Ý

Thái Nguyên, 05/2017

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC

NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO THIẾT BỊ QUẢN LÝ PHỤ TẢI ĐIỆN

THÔNG MINH (SMART METER)

Mã số: ĐH2016-TN02-02

Xác nhận của tổ chức chủ trì Chủ nhiệm đề tài

KT HIỆU TRƯỞNG (ký, họ tên)

PHÓ HIỆU TRƯỞNG

PGS.TS Vũ Ngọc Pi TS Nguyễn Minh Ý

Thái Nguyên, 05/2017

DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI

TT Họ và tên Đơn vị công tác và

lĩnh vực chuyên môn

Nội dung nghiên cứu cụ thể

được giao

Ghi chú

1 Nguyễn Minh Ý Khoa Quốc tế,

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp

Chủ nhiệm đề tài:

- Tổng quan tài liệu

- Điều tra, phân loại phụ tải điện và thiết bị tiêu thụ điện năng

- Xây dựng mô hình toán học

- Xây dựng thuật toán cho bài toán tối ưu

- Bài báo, báo cáo

2 Trần Quế Sơn Khoa Quốc tế,

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp

Thành viên tham gia chính:

- Chế tạo, thử nghiệm thiết bị

3 Trần Mạnh Tuấn Khoa Quốc tế,

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp

Thành viên tham gia:

- Chế tạo, thử nghiệm thiết bị

ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH

trong và ngoài nước

Nội dung phối hợp nghiên cứu

Họ và tên người đại diện đơn vị

1 Bộ môn Kỹ thuật điện và máy tính

giảng dạy bằng tiếng Anh, khoa Quốc

tế

Nghiên cứu chuyên đề

ThS Vũ Ngọc Huy

2 Trung tâm Sáng tạo sản phẩm, khoa

Quốc tế

Chế tạo, thử nghiệm thiết bị

ThS Vũ Quốc Việt

3 Power System Lab Đại học Quốc gia

Chonnam, Hàn Quốc

Nghiên cứu, thu thập số liệu GS Ahn Sun Joo

MỤC LỤC

MỤC LỤC iii

DANH MỤC HÌNH VẼ vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU x

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU xi

1 Thông tin chung: xi

2 Mục tiêu: xi

3 Tính mới và sáng tạo: xi

4 Kết quả nghiên cứu: xii

5 Sản phẩm: xii

6 Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu: xiv

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS xv

1 General information: xv

2 Objective(s): xv

3 Creativeness and innovativeness: xv

4 Research results: xvi

5 Products: xvi

6 Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results: xvii

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1 TÍNH CẤP THIẾT 1

2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2

2.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 2

2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 4

3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI 4

3.1 Mục tiêu chung 4

3.2 Mục tiêu cụ thể 5

4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 5

4.1 Đối tượng nghiên cứu 5

4.2 Phạm vi nghiên cứu 5

5 CÁCH TIẾP CẬN, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5

5.1 Cách tiếp cận 5

5.2 Phương pháp nghiên cứu 5

6 BỐ CỤC BÁO CÁO 6

CHƯƠNG 1 8

CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ PHỤ TẢI 8

1.1 KHÁI NIỆM CHUNG 8

1.2 CHƯƠNG TRÌNH PHẢN ỨNG PHỤ TẢI 9

1.3 BIỂU GIÁ ĐIỆN 11

CHƯƠNG 2 17

BÀI TOÁN QUẢN LÝ PHỤ TẢI ĐIỆN THÔNG MINH 17

2.1 BÀI TOÁN TỐI ƯU TỔNG QUÁT 17

2.2 PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG 20

2.3 MÔ PHỎNG TOÁN HỌC BÀI TOÁN 23

2.3.1 Hệ thống điều hòa trung tâm 23

2.3.2 Xe điện 25

2.3.3 Hệ thống bơm nước 27

2.3.4 Hệ thống chiếu sáng 28

2.3.5 Hệ thống phát điện mặt trời 30

CHƯƠNG 3 33

THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ PHỤ TẢI ĐIỆN THÔNG MINH 33

3.1 BỘ ĐIỀU KHIỂN TRUNG TÂM 33

3.1.1 Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 34

3.1.2 Bo mạch Arduino Mega 2560 37

3.1.3 Mô-đun truyền thông Wifi Xbee S2 40

3.2 BỘ ĐIỀU KHIỂN TẠI CHỖ 42

3.2.1 Bo mạch Arduino Nano 43

3.2.2 Hiển thị tại chỗ LCD 44

3.3 THIẾT KẾ MẠCH ĐIỀU KHIỂN 46

3.3.1 Mạch điều khiển điều hòa trung tâm 46

3.3.2 Mạch điều khiển điều nạp xe điện 46

3.3.3 Mạch điều khiển hệ thống chiếu sáng 47

3.3.4 Mạch điều khiển hệ thống bơm 48

3.3.5 Mạch điều khiển hệ thống pin mặt trời 49

CHƯƠNG 4 51

KẾT QUẢ, SẢN PHẨM 51

4.1 KẾT QUẢ 51

4.1.1 Kết quả mô phỏng 51

4.1.2 Kết quả thiết bị thực 58

4.2 SẢN PHẨM 62

4.2.1 Sản phẩm khoa học 62

4.2.2 Sản phẩm đào tạo 63

4.2.3 Sản phẩm ứng dụng 64

CHƯƠNG 5 71

KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ 71

5.1 KẾT LUẬN 71

5.2 KIẾN NGHỊ 72

TÀI LIỆU THAM KHẢO 73

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Các chương trình quản lý phụ tải đề xuất 9

Hình 1.2 Giá điện bán lẻ cho hộ gia đình thành thị và nông thôn 13

Hình 1.3 Giá điện thời gian sử dụng cho hộ sản xuất nhỏ dưới 6 kV 14

Hình 1.4 Số liệu giá điện thời gian thực trong một tuần (Thị trường điện PJM, Hoa Kỳ) 14

Hình 1.5 Số liệu giá điện trong một tháng (Thị trường điện JMP, Hoa Kỳ) 15

Hình 2.1 Sơ đồ khối bài toán tối ưu quá trình theo chuỗi thời gian 20

Hình 2.2 Quy hoạch động: Thuật toán quy hoạch ngược 22

Hình 2.3 Bài toán quản lý phụ tải điện tối ưu trong hộ tiêu thụ 23

Hình 2.4 Hệ thống HVAC thông minh 24

Hình 2.5 Hệ thống nạp xe điện thông minh 26

Hình 2.6 Hệ thống bơm nước thông minh 27

Hình 2.7 Hệ thống chiếu sáng thông minh 29

Hình 2.8 Sơ đồ hệ thống phát điện mặt trời 30

Hình 2.9 Sơ đồ thay thế và đặc tính I-V và P-V của pin mặt trời 31

Hình 2.10 Thuật toán P&O tìm điểm phát công suất cực đại (MPPT) 32

Hình 3.1 Sơ đồ bộ điều khiển trung tâm 33

Hình 3.2 Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 34

Hình 3.3 Sơ đồ cấu trúc Raspberry Pi 3, Model B 35

Hình 3.4 Mành hình cảm ứng LCD Touch Capacitive 7 inch 37

Hình 3.5 Bo mạch Arduino Mega 2560 38

Hình 3.6 Linh kiện Arduino Mega 2560 39

Hinh 3.7 Mô-đun truyền thông Wifi Xbee S2 40

Hình 3.8 Sơ đồ bộ điều khiển tại chỗ 42

Hình 3.9 Bo mạch Arduino Nano 43

Hình 3.10 Chi tiết linh kiện Arduino Nano 43

Hình 3.11 Màn hình hiển thị LCD HD44780 44

Hình 3.12 Chi tiết cấu hình LCD HD44780 45

Hình 3.13 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển hệ thống điều hòa trung tâm 46

Hình 3.14 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển nạp xe điện 47

Hình 3.15 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển hệ thống chiếu sáng 48

Hình 3.16 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển hệ thống bơm 49

Hình 3.17 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển hệ thống pin mặt trời 50

Hình 4.1 Biểu giá điện Thị trường năng lượng JPM: Giá điện theo giờ định trước, Giá điện thời gian thực 51

Hình 4.2 Mô phỏng vận hành hệ thống điều hòa trung tâm: (1) Nhiệt độ môi trường trong ngày, (2) Điện năng tiêu thụ và (3) Nhiệt độ trong phòng: Bài toán đề xuất, Vận hành truyền thống 53

Hình 4.3 Mô phỏng vận hành hệ thống nạp xe điện: (1) Điện năng tiêu thụ, (2) Độ nạp ắc-quy và (3) Chi phí tiêu thụ điện năng: Bài toán đề xuất, Vận hành truyền thống 55

Hình 4.4 Mô phỏng vận hành hệ thống bơm nước: (1) Nhu cầu tiêu thụ nước, (2) Điện năng tiêu thụ và (3) Lượng nước trong bể chứa: Bài toán đề xuất, Vận hành truyền thống 57

Hình 4.5 Giao diện tổng quát thiết bị quản lý phụ tải 58

Hình 4.6 Giao diện quản lý hệ thống điều hòa trung tâm và cửa sổ nhập thông số.59 Hình 4.7 Giao diện quản lý hệ thống nạp xe điện và cửa sổ nhập thông số 60

Hình 4.8 Giao diện quản lý hệ thống chiếu sáng và cửa sổ nhập thông số 61

Hình 4.9 Giao diện quản lý hệ thống bơm nước và cửa sổ nhập thông số 62

Hình 4.10 Mặt trước mạch điều khiển điều hòa trung tâm 65

Hình 4.11 Mặt sau mạch điều khiển điều hòa trung tâm 65

Hình 4.12 Mặt trước mạch điều khiển nạp xe điện 66

Hình 4.13 Mặt sau mạch điều khiển nạp xe điện 66

Hình 4.14 Mặt trước mạch điều khiển hệ thống chiếu sáng 67

Hình 4.15 Mặt sau mạch điều khiển hệ thống chiếu sáng 67

Hình 4.16 Mặt trước mạch điều khiển hệ thống bơm 68

Hình 4.17 Mặt sau mạch điều khiển hệ thống bơm 68

Hình 4.18 Mặt trước mạch điều khiển hệ thống pin mặt trời 69

Hình 4.19 Mặt sau mạch điều khiển hệ thống pin mặt trời 70

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Các chương trình phản ứng phụ tải 10

Bảng 3.1 Thông số kỹ của Arduino Mega 2560 39

Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của mô-đun Wifi Xbee S2 40

Bảng 3.3 Thông số kỹ thuật Arduino Nano 44

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Thông tin chung:

- Tên đề tài: Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (smart meter)

- Mã số: ĐH2016-TN02-02

- Chủ nhiệm đề tài: TS Nguyễn Minh Ý

- Tổ chức chủ trì: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên

- Thời gian thực hiện: 1/2016 – 12/2017

- Xây dựng mô hình toán học các chế độ làm việc của thiết bị điện trong các hộ phụ tải thông thường

- Xây dựng bài toán tối ưu hóa quá trình làm việc (tối giảm hóa chi phí tiêu thụ điện năng) cho các thiết bị điện; đảm bảo yêu cầu của người sử dụng

- Xây dựng thuật toán tối ưu cho bài toán trên; thuật toán phù hợp cho việc ứng dụng trên vi điều khiển thông thường và làm việc theo thời gian thực

- Chế thử thiết bị quản lý phụ tải thông minh tại Trung tâm Sáng tạo sản phẩm, khoa Quốc tế

- Thử nghiệm thiết bị với một số loại biểu giá điện cụ thể

3 Tính mới và sáng tạo:

- Sử dụng mô hình toán học của các thiết bị điện và nhu cầu của người dùng trong bài toàn lên kế hoạch vận hành, do đó không ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của người dùng

- Ứng dụng công nghệ tự động hóa, tin học và truyền thông trong thiết bị quản

lý phụ tải điện, do đó tất cả các quá trình được thực hiện tự động; cho phép người dùng có thể giám sát, đánh giá mà không cần có những kiến thức chuyên sâu về hệ thống

- Thiết bị đề xuất có khả năng tiết kiệm chi phí dùng điện từ 10 – 30% cho người sử dụng với các biểu giá điện tương ứng Thêm vào đó, thiết bị cũng cho phép tận dụng các nguồn năng lượng tại chỗ như năng lượng mặt trời để cùng cấp 1 phần nhu cầu điện năng Điều này có ý nghĩa rất quan trọng các vấn đề năng lượng, môi trường mà xã hội đang quan tâm

- Bài toán lên kế hoạch vận hành có khả năng xử lý các đại lượng ngẫu nhiên trong dự báo như dự báo giá điện, dự báo nhu cầu tiêu thụ, v.v

- Thiết bị được nghiên cứu và thiết kế với tính mở, cho phép người dùng cập nhật hay bổ sung các thiết bị điện mới trong hệ thống có sẵn mà không phải thay đổi nhiều về phần cứng

4 Kết quả nghiên cứu:

Trong đề tài này, chúng tôi đã thử nghiệm bài toán quả lý phụ tải với nhiều loại thiết bị điện khác nhau như hệ thống điều hòa trung tâm, hệ thống nạp xe điện, hệ thống chiếu sáng và hệ thống bơm nước Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng, chi phí dùng điện có thể được tiết kiệm từ 10 – 30% tùy theo các loại thiết bị điện, biểu giá điện khác nhau mà vẫn đáp ứng được nhu cầu cho người sử dụng

5 Sản phẩm:

Sản phẩm đề tài bao gồm sản phẩm khoa học, sản phẩm đào tạo và sản phẩm ứng dụng như đăng ký trong thuyết minh

5.1 Sản phẩm khoa học:

(1) Nguyen Minh Y (2016), “Three-wire network: A new power supply for smart

buildings with demand management systems”, American Journal of Electrical

Research, 5(10), tr 152-157

(2) Tran Que Son, Tran Manh Tuan, Le Van Hoan, Phung Thanh Hai, Nguyen Minh

Y (2017), “Design on controllers for electrical appliances in smart home”,

International Journal of Smart Grid and Clean Energy, 6(2), tr 90–95

(3) Tran Que Son, Tran Manh Tuan, Le Van Hoan, Phung Thanh Hai, Nguyen Minh

Y (2017), “Design on controllers for electrical appliances in smart home”, 3rd

International Conference on Environment and Renewable Energy (ICERE 2017), 25-27 tháng 2, 2017, Hà Nội, Việt Nam

(3) Tên đề tài 3: Thiết kế bộ điều khiển xe lăn điện dành cho người khuyến tật

Mã số đề tài: SV2016-98 Thành viên: Vũ Minh Hoàng, K48 API, Nguyễn Hữu Huy, K48 API, Nguyễn Văn Nam, K48 API

thông giữa bộ điều khiển trung tâm và các bộ điều khiển tại chỗ được thực hiện qua giao thức Zigbee sử dụng mô-đun Wifi Xbee UART S2

6 Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu:

Đề tài nghiên cứu là một phần trong bài toán quản lý phụ tải của toàn bộ hệ thống điện, có hiệu quả kinh tế cho cả người sử dụng và hệ thống điện Với hệ thống điện, thiết bị quản lý phụ tải giúp kiểm soát nhu cầu sử dụng điện trong giờ cao điểm, giảm lượng công suất tiêu thụ của hệ thống, do đó, giảm chi phí huy động các nguồn điện giá cao Đối với người dùng điện, thiết bị quản lý quản lý phụ tải giúp giảm chi phí tiêu thụ điện năng bằng cách chuyển hoạt động của thiết bị điện

từ giờ cao điểm sang thấp điểm với giá điện rẻ hơn; tuy nhiên việc này cần tính toán

để không ảnh hưởng đến các yêu cầu của người sử dụng Kết quả của để tài nếu được áp dụng rộng rãi có thể đảm bảo an ninh, quốc phòng, đặc biệt là vấn đề tự chủ năng lượng

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

Implementing institution: Thai Nguyen University of Technology

Duration: from January 2016 to December 2017

2 Objective(s):

The project is to design and manufacture the smart-metering infrastructure device for the demand management system of household customers The proposed scheme is able to schedule and control the operation of electrical appliances to intentionally shift to off-peak hour (i.e., the electricity price is low), avoiding the use of electricity at peak-hours With this device, the household customer can save electric bill as much as 10 - 30% depending on the type of electrical appliances at the same time satisfy the user’s requirement The detail objective is as follows

- Derive the mathematical model of electrical appliances in households with the user’s preference

- Formulate the optimization problem for electrical appliances which minimizes the energy cost subject to the constraint of physical systems and user’s preference

- Derive the solution and algorithm for the formulated optimization problem which is suitable for the normal micro-processor in real-time operation

- Manufacture the sample product: Smart-metering device at the Center of Discoveries, Faculty of International Training

- Testify the product with different electricity price and show the effectiveness

of the research

3 Creativeness and innovativeness:

- Utilize the mathematic model of electrical appliances and the requirement of users in the scheduling problem so thus the resulting operation dose not effect the comfort level of users

- Apply automation, information and communication technologies in the demand management system so thus the entire scheduling, operation and control are performed automatically; the users do not need to have good background and time

to manage their consumption

- The proposed smart-metering infrastrure device is expected to save the electricity bill from 10 to 30% for the user given a proper form of electricity price

In addition, this allows the user to integrate the on-site renewable source to provide

a part of the energy consumption It contributes to deal with the energy and environment issues nowadays

- The scheduling and operation scheme are able to deal with the uncertainty of the problem such as electricity price, weather forcasting and the user’s demand, etc

- The proposed device is designed with sufficient flexibility so thus the users can add more electrical appliances in the existing demand management system

4 Research results:

In this project, we have tested the proposed scheme for different electrical appliances assuming the real-time electricity price is applied including heat ventilation and air conditioning, electric vehicle charger, lighting and water pumping system The simulation result showed that the electricity cost can be saved

as much as 10 – 30% with different loads while ensuring the user requirement

5 Products:

Products of the project includes the scientific, academic and applied products as registerd in the proposal

5.1 Scientific product:

(1) Nguyen Minh Y (2016), “Three-wire network: A new power supply for smart

buildings with demand management systems”, American Journal of Electrical

Research, 5(10), pp 152-157

(2) Tran Que Son, Tran Manh Tuan, Le Van Hoan, Phung Thanh Hai, Nguyen Minh

Y (2017), “Design on controllers for electrical appliances in smart home”,

International Journal of Smart Grid and Clean Energy, 6(2), pp 90–95

(3) Tran Que Son, Tran Manh Tuan, Le Van Hoan, Phung Thanh Hai, Nguyen Minh

Y (2017), “Design on controllers for electrical appliances in smart home”, 3rd

International Conference on Environment and Renewable Energy (ICERE 2017), 25-27 February 2017, Hanoi, Vietnam

5.2 Academic product:

The academic product includes 03 student-level project as follows

(1) Project 1: Design a high-efficiency charger for photovoltaic Systems Code number: SV2016-96 Participants: Phung Thanh Hai, K48 API, Le Van Hoan, K50 API

(2) Project 2: Design an elevator model for high buildings Code number:

SV2016-97 Participants: Duong Van Tinh, K49 API, Nguyen Thi Thanh Hoa, K49 API, Nguyen Thi Thanh Ngan, K49 API, Vuong Ngoc Quang, K49 API, Nguyen Viet Hung, K49 API

(3) Project 3: Design a comprehensive controller of wheel chairs for disables Code number: SV2016-98 Participants: Vu Minh Hoang, K48 API, Nguyen Huu Huy, K48 API, Nguyen Van Nam, K48 API

5.3 Applied product:

The applied product of the project is a smart-meter device which includes a central controller and on-site controllers The central controller is to schedule the operation of electrical appliances with the embedded micro-computer Raspberry Pi

2 and 7-inch LCD for display The on-site controller is designed with Arduino Nano board based on micro-processor ATMega 286 to send the control signal directly to

the actuator of each appliance The communication between the central and on-site controllers is based on Zigbee protocol with module Wifi Xbee UART S2.

6 Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results:

The project is a part of the energy management system in the electric power industry This would provide benefits for both the electric users and the power system as a whole For the system, the proposed smart-metering infrastruture device can help to reduce the electric demand in peak hours, consequently avoid the use of expensive power sources in the system For electric users, the proposed device can help to save electricity bill by intentionally shifting the operation of electrical appliances to off-peak hours with low electricity price Especially, this can be done without affecting the confort level of users by taking into account the methamatical modeling of loads In a broader view, this also help to improve the energy independence and security of the country

PHẦN MỞ ĐẦU

1 TÍNH CẤP THIẾT

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển của kinh tế - xã hội, nhu cầu tiêu thụ điện ở nước ta đang ngày một tăng cao Theo số liệu thống kê của Trung tâm điều độ Quốc gia, mức tăng trưởng phụ tải điện trong 10 năm, từ 2001 đến

2011, là 13,22% Tính đến năm 2012, tổng sản lượng điện toàn quốc là 120,257 tỉ kWh, trong đó, lượng điện tiêu thụ trong nước là 119,033 tỉ kWh; sản lượng ngày cao nhất đạt 376,68 triệu kWh, công suất cực đại đạt 18.603 MW, tăng 12,81% so với năm 2011 Hiện nay, sản lượng điện trong ngày khoảng 446,98 triệu kWh (số liệu ngày 16/4/2015)

Ngoài ra, một đặc điểm đặc thù quan trọng trong hệ thống điện là nhu cầu tiêu thụ điện năng không đồng đều vào các mùa trong năm, các ngày trong tuần cũng như các giờ trong ngày, dẫn đến chi phí sản xuất điện năng thay đổi Trong các giờ thấp điểm (22:00 đến 04:00 ngày hôm sau), nhu cầu điện năng không cao, hệ thống chỉ cần huy động các nguồn điện giá rẻ (nhiệt điện than, thủy điện), do đó chi phí bình quân trên kWh toàn hệ thống thấp Ngược lại, vào giờ cao điểm (09:30 đến 11:30 và 17:00 đến 20:00), nhu cầu điện năng tăng cao, hệ thống cần huy động các nguồn điện đắt (nhiệt điện dầu), dẫn đến chi phí sản xuất điện tăng cao Giá điện thị trường ngày 16/4/2015 dao động từ 769 VNĐ/kWh vào giờ thấp điểm cho đến 1.543 VNĐ/kWh vào giờ cao điểm

Xuất phát từ thực tế trên, người sử dụng điện ở các hộ gia đình, thương mại và công nghiệp có thể tiết kiệm chi phí điện năng bằng cách chuyển đổi việc sử dụng điện từ giờ cao điểm sang thấp điểm (Demand response) Tùy vào từng loại biểu giá điện cụ thể: giá điện thời gia sử dụng (Time-of-use), giá điện thời gian thực (Realtime price), giá điện đỉnh tới hạn (Critical peak pricing), v.v, người dùng điện

có thể có những cách điều chỉnh thiết bị điện một cách phù hợp, tối giảm hóa chi phí tiêu thụ điện Tuy nhiên, việc điều chỉnh này phần lớn không thể thực hiện bằng tay được vì các lý do sau: Thứ nhất, người dùng điện không thể thường xuyên kiểm tra giá điện và tập trung sử dụng các thiết bị khi giá thấp, đặc biệt vào ban đêm, từ

23:00 đêm đến 4:00 sáng; Thứ hai, việc điều chỉnh cần đảm bảo yêu cầu của người

sử dụng đối với các thiết bị điện, ví dụ điều hòa nhiệt độ cần đảm bảo giữ nhiệt độ phòng trong một khoảng nhất định mà người sử dụng thấy thoải mái (24 - 280C), v.v

Những luận giải ở trên cho thấy, cần phải có một thiết bị có khả năng cập nhật thông tin về giá điện, thiết bị tiêu thụ điện và những yêu cầu của người dùng điện,

từ đó lên kế hoạch và điều khiển các thiết bị tiêu thụ điện một cách tối ưu Từ yêu cầu cấp thiết của thực tiễn sử dụng điện, chúng tôi đề xuất đề tài: “Nghiên cứu chế tạo thiết bị quản lý phụ tải điện thông minh (Smartmeter)”

2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Hiện nay, chương trình quản lý phụ tải điện (Demand-side management) và phụ tải phản ứng (Demand reponse) trong hệ thống điện đang được chú trọng đặc biệt ở Việt Nam và trên thế giới Mục tiêu cơ bản của quản lý phụ tải là nhằm thay đổi dạng đồ thị phụ tải bằng phẳng hơn (san phẳng đồ thị phụ tải), hạn chế việc phải huy động các nguồn điện giá cao trong hệ thống Trên thế giới, quản lý phụ tải được thực hiện theo 2 cách: Chính sách ưu đãi (Incentive-based program) và Chính sách giá (Price-based program) Với chính sách ưu đãi, người sử dụng điện được các ưu đãi về giá mua điện, tuy nhiên, trong những trường hợp đặc biệt, công ty điện lực có quyền được ngừng cung cấp điện Về chính sách giá, công ty điện lực có thể đưa ra biểu giá điện thay đổi theo thời gian trong ngày, theo đó khuyến khích người tiêu thụ dùng điện vào giờ thấp điểm Các chương trình quản lý phụ tải trên thế giới có thể phân loại như sau:

* Chính sách ưu đãi (Incentive-based program):

- Điều chỉnh tải trực tiếp (Direct load control)

- Định giá cắt điện (Interruptible/Curtailable rated)

- Đấu giá mua lại điện (Demand bidding/Buy-back program)

- Điều chỉnh tải khẩn cấp (Emergency demand response program)

- Thị trường dịch vụ phụ trợ (Ancillary services markets)

* Chính sách giá (Price-based program)

- Biểu giá thời gian sử dụng (Time-of-use)

- Giá điện đỉnh tới hạn (Critical peak pricing)

- Giá điện thời gian thực (Real-time pricing)

Ứng dụng kỹ thuật tự động hóa và truyền thông trong lưới điện thông minh (Smartgrid), người sử dụng điện có khả năng cập nhật thông tin trước về sự biến đổi của giá điện (một vài giờ trước) trong tương lai Điều này đã mở ra cơ hội cho người dùng trong việc giảm chi phí điện năng bằng cách chủ động sử dụng thiết bị điện vào thời điểm giá điện thấp; hạn chế dùng điện vào giờ cao điểm Tuy nhiên, không phải thiết bị điện nào cũng có thể điều chỉnh tùy ý theo sự biến đổi của giá điện; việc điều chỉnh còn phụ thuộc vào một yếu tố rất quan trọng là yêu cầu, mục đích của người sử dụng Các nghiên cứu về quản lý phụ tải phân loại thiết bị điện ra làm 03 nhóm:

(1) Phụ tải có thể đóng cắt (Sheddable load): Các thiết bị mà khi đóng/cắt không ảnh hưởng đến người sử dụng, người sử dụng có thể không nhận ra việc đóng/cắt này Ví dụ, đóng/cắt thiết bị đun nước nóng vào thời điểm không sử dụng, v.v

(2) Phụ tải có thể thay đổi thời gian làm việc (Shiftable load): Thiết bị cho phép thời gian bắt đầu làm việc có thể được lưa chọn trong một khoảng thời gian nào đó; người sử dụng chỉ yêu cầu hoạt động của thiết bị (công việc) hoàn thành tại một thời điểm cho trước Ví dụ, xe điện có thể sạc bất kỳ thời điểm nào đó kể từ khi kết nối, yêu cầu ăc-qui được sạc đầy khi sử dụng (như thời gian đi làm)

(3) Phụ tải quan trọng (Critical load): Thiết bị mà khi bị ngưng làm việc có thể gây tổn thấy kinh tế hoặc gây khó chịu cho người sử dụng Ví dụ, thiết bị chiếu sáng, tivi, máy tính, v.v

Thiết bị điện trong 2 nhóm đầu được nghiên cứu phổ biến trong các chương trình quản lý phụ tải truyền thống, trong đó, các công ty điện hợp đồng với người sử dụng về việc đóng/cắt thiết bị điện trong những thời điểm, điều kiện nhất định Ngược lại, người dùng điện sẽ được ưu đãi về giá mua điện hoặc trả chi phí từ những lần ngừng cấp điện đó Tần số, thời lượng và chi phí ngừng cấp điện được chi tiết trong hợp đồng giữa hai bên Một số nghiên cứu tập trung vào lên kế hoạch

đóng/cắt cho các thiết bị thuộc loại phụ tải này (bao gồm thời lượng và khối lượng ngừng cấp điện) Mục tiêu của việc lên kế hoạch là tối giảm chi phí điện năng, tần

số đóng/cắt, trong khi đó vẫn đảm bảo các yêu cầu của hệ thống [1-2] Một nghiên cứu khác đề xuất quản lý phụ tải nhiệt của các hộ tiêu thụ trong một khu vực giống như một nhà máy điện ảo (Virtual power plant) và vận hành trong thị trường bán lẻ điện năng [3] Nghiên cứu trong [4] tập trung vào thiết bị sạc thông minh cho xe điện (Electric vehicle), cân nhắc giữa thời gian và chi phí sạc điện cho ăc-qui

Thiết bị thuộc nhóm thứ 3 là đối tượng chính của những chương trình quản lý phụ tải hiện đại, kết hợp mô phỏng toán học hoạt động của từng thiết bị và yêu cầu của người sử dụng Trong nghiên cứu [5], bài toán quản lý hệ thống điều hòa - thông gió (Heat ventilation and air conditioning) được xây dựng; nhiệt độ trong phòng được mô hình là hàm toán học của điện năng tiêu thụ, nhiệt độ ngoài trời, và các yếu tố liên quan đến sự truyền nhiệt giữa trong và ngoài Nghiên cứu trong [6]

đề xuất thiết bị quản lý thiết bị điện trong hộ tiêu thụ gia đình theo giá điện thời gian thực; trong đó, hàm điều khiển kết hợp giữa kế hoạch vận hành được xây dựng trước, chế độ làm việc và điều kiện làm việc thực tế Nghiên cứu khác đề xuất quản

lý phụ tải thời gian thực dựa trên mô hình điều khiển phân tán để xác định thời gian vận hành tối ưu của thiết bị điện, cân nhắc giữa chi phí tiết kiệm được và thời gian đợi (trễ)

2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước

Ở Việt Nam, việc triển khai biểu giá điện theo thời gian sử dụng và công tơ 3 giá là một ví dụ về chính sách giá trong quản lý phụ tải Ví dụ, giá bán điện cho hộ kinh doanh dưới 6 kV tương ứng các giờ thấp điểm là 1.412 VNĐ/kWh, bình thường là 2.320 VNĐ/kWh, và cao điểm là 3.991 VNĐ/kWh

3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI

3.1 Mục tiêu chung

Thiết kế, chế tạo thiết bị quản lý phụ tải thông minh ứng dụng trong quản lý việc sử dụng điện năng ở các hộ tiêu thụ điện Thiết bị tính toán tối ưu và điều khiển các thiết bị điện làm việc trong giờ thấp điểm (thời điểm giá điện rẻ), hạn chế làm việc khi giá điện cao Ứng dụng thiết bị này, các hộ tiệu thụ điện (hay thiết bị điện)

có thể tiết kiệm từ 10-30% hóa đơn điện (chi phí dùng điện) tùy loại phụ tải, mà vẫn đáp ứng được yêu cầu của người sử dụng

- Thử nghiệm thiết bị với từng loại biểu giá điện cụ thể

4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU

4.1 Đối tượng nghiên cứu

- Phụ tải điện, thiết bị điện trong hộ tiêu thụ điện

- Biểu giá điện khác nhau ứng dụng cho từng loại hộ tiêu thụ điện

- Bộ điều khiển sử dụng trong thiết bị tiêu thụ điện

4.2 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu mô hình toán học, thuật toán có khả năng áp dụng trong nhiều loại thiết bị tiêu thụ điện và ứng với nhiều loại biểu giá điện đa dạng trong nước và thế giới

5 CÁCH TIẾP CẬN, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

5.1 Cách tiếp cận

Tiếp cận hệ thống; tiếp cận theo vùng lãnh thổ; tiếp cận thể chế - chính sách; tiếp cận hai khu vực công – tư; tiếp cận liên ngành

5.2 Phương pháp nghiên cứu

- Bài toán xuất pháp từ yêu cầu thực tiễn – Mô hình toán học thành bài toán tối

ưu – Xây dựng thuật toán tối ưu – Điều chỉnh thuật toán theo yêu cầu kỹ thuật –

Chế thử sản phẩm – Thử nghiệm trong các trường hợp khác nhau – Kiểm tra, sửa chữa, hoàn chỉnh sản phẩm theo kết quả thử nghiệm

Chương 1 trình bày chi tiết về chương trình quản lý phụ tải: Khái niệm, định nghĩa và các ứng dụng quản lý phụ tải trong triển khai tại Việt Nam và trên thế giới Đặc biệt, chính sách giá với các biểu giá điện khác nhau được khảo sát và trình bày chi tiết Về cơ bản, biểu giá điện được chia làm 02 loại Biểu giá cố định và biểu giá động Với công nghệ lưới điện thông minh ứng dụng trong hệ thống điện, giá điện bán buôn (giá điện tính theo trạng thái làm việc thực của hệ thống) có thể được cập nhật cho người dùng theo thời gian thực để từ đó, người dùng có thể điều chỉnh thiết bị tiêu thụ điện phù hợp, tiết kiệm chi phí và giảm tải cho hệ thống vào giờ cao điểm

Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài, trong đó nêu bài toán tối ưu tổng quát cho một hệ thông bất kỳ với hàm mục tiêu, các rằng buộc đẳng thức và bất đẳng thức Sau đó, phương pháp quy hoạch động và thuật toán quy hoạch ngược được đề xuất cho bài toán đề xuất Tiếp theo, thuật toán được áp dụng vào bài toán lên kế hoạch vận hành cho từng thiết bị điện với mục tiêu tối giảm hóa chi phí điện năng tiêu thụ trong khi vẫn đáp ứng được nhu cầu của người sử dụng Mô hình toán học cho cho bài toán ứng với từng loại thiết bị điện được trình bày chi tiết: Hệ thống HVAC, xe điện, hệ thống bơm, hệ thông chiếu sáng, v.v

Chương 3 trình bày thiết kế hệ thống quản lý phụ tải thông minh trong hộ tiêu thụ: Bộ điều khiển trung tâm, bộ điều khiển tại chỗ, hệ thống truyền thông, bộ

nguồn, v.v Bộ điều khiển trung tâm dựa trên 01 máy tính nhúng Raspberry Pi 3 và màn hình cảm ứng LCD 7 inch, cho phép thu thập, xử lý, lưu trữ và lên kế hoạch vận hành cho toàn bộ các thiết bị Bộ điều khiển tại chỗ thiết kế với bo mạch điều khiển Arduino Nano (vi điều khiển Atmega 168) cho phép thu thập, gửi và nhận thông tin từ bộ điều khiển trung tâm để điều khiển trực tiếp các thiết bị Hệ thống truyền thông dựa trên mô-đun Wifi Xbee S2C, cho phép truyền, nhận thông tin dựa trên chuẩn Zigbee phát triển cho lưới điện thông minh

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu và sản phẩm Kết quả nghiên cứu gồm kết quả mô phỏng hoạt động của thiết bị quản lý phụ tải thông minh với các thiết bị điện khác nhau như hệ thống điều hòa trung tâm, hệ thống nạp xe điện, hệ thống chiếu sáng và hệ thống bơm nước Kết quả thực nghiệm trình bày hoạt động của thiết bị thực gồm hệ thống điều khiển trung tâm và các bộ điều khiển tại chỗ Giao tiếp giữa hệ thống điều khiển trung tâm và các bộ điều khiển tại chỗ được thực hiện qua chuẩn truyền thông Zigbee sử dụng mô-đun Wifi XBee UART S2

Chương 5 trình bày những kết luận và những kiến nghị của đề tài

CHƯƠNG 1 CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ PHỤ TẢI

1.1 KHÁI NIỆM CHUNG

Để đảm bảo độ tin cậy và tính bền vững của hệ thống, lưới điện được thiết kế theo phụ tải cựu đại của hệ thống chứ không phải nhu cầu tiêu thụ điện trung bình Điều này dẫn đến việc các nguồn điện, hệ thống truyền tải và phân phối cũng như các nguồn tài nguyên thiên nhiên không thể được tận dựng tối đa Hơn nữa, phần lớn các nhà máy điều tần, phủ đỉnh như tu-bin khí, máy phát dầu, v.v có chi phí nhiên liệu lớn, lượng khí thải CO2 cao Để giải quyết vấn đền này, nhiều chương trình, giải pháp được thực hiện để thay đổi biên dạng của đồ thị phụ tải hệ thống Một trong số phương pháp tiếp cận là tăng cường khai thác hiệu quả sử dụng của các nguồn điện có sẵn trong hệ thống, hạn chế đầu tư xây dựng nhà máy, đường dây truyền tải, phân phối mới Những chương trình này được gọi chung là “chương trình quản lý phụ tải” (Demand side management) với mục tiêu nhằm cắt giảm hoặc thay đổi thời gian tiêu thụ điện năng

Quản lý phụ tải (Demand-side management) hay quản lý nhu cầu điện năng (Energy demand management) là sự điều chỉnh nhu cầu điện năng tiêu thụ của người sử dụng thông qua một số chính sách như chính sách ưu đãi [7] (Incentive-based program) hay chính sách giá điện [8] (Price-based program) hay thông qua các chương trình tập huấn kỹ năng sử dụng điện Về cơ bản, mục tiêu của chương trình quản lý phụ tải là khuyến khích người dùng hạn chế sử dụng điện trong giờ cao điểm và chuyển sang giờ thấp điểm như đêm hoặc cuối tuần [9] Có thể thấy rằng, dù tổng điện năng tiêu thụ không giảm, nhưng quản lý phụ tải tiết kiệm được một lượng đáng kể chi phí đầu tư cho hệ thống, nhà máy điện phủ đỉnh

Một ví dụ về quản lý phụ tải là sử dụng thiết bị tích năng (Energy storage system) để tích trữ năng lượng trong giờ thấp điện (nạp điện) và cấp cho phụ tải trong giờ cao điểm (xả điện) [10] Một ứng dụng khác của quản lý phụ tải là giúp người vận hành cân bằng công suất phát từ các nguồn năng lượng tái tạo (năng

lượng gió, năng lượng mặt trời), đặc biệt sự không đồng nhất về thời gian giữa công suất phát và tiêu thụ [11], [12]

Hình 1.1 Các chương trình quản lý phụ tải đề xuất trên thế giới

Trong giai đoạn công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước, nhu cầu về năng lượng nói chung và điện năng nói riêng của nước ta tăng nhanh Chúng ta đang phụ thuộc nhiều vào nguồn năng lượng nhập khẩu từ nước ngoài: Dầu, khí, than đá, điện, v.v Năm 2007, Bộ Công thương thông qua đề án “Tái cơ cầu hệ thống điện tại Việt Nam” và thành lập “thị trường điện cạnh tranh” cho mua-bán điện Mục tiêu của đề

án là khuyến khích của công ty điện đầu tư vào các nguồn điện độc lập (Independent power producer) giá rẻ, các nguồn năng lượng mới và tái tạo (Alternative energy resources), giảm điện năng tiêu thụ, nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng Với sự phát triển của công nghệ truyền thông và tự động hóa, chương trình quản lý phụ tải trở thành một phần quan trọng trong nền công nghiệp điện năng, đặc biệt với “lưới điện thông minh” (Smartgrid)

1.2 CHƯƠNG TRÌNH PHẢN ỨNG PHỤ TẢI

Phản ứng phụ tải (Demand response) cho phép người dùng điện hưởng lợi từ việc cắt giảm điện năng tiêu thụ hoặc chuyển sử dụng điện từ giờ cao điểm sang thấp điểm tương ứng với sự thay đổi của giá điện Chương trình phản ứng phụ tải cũng có thế được xem xét trong bài toán quy hoạch hoặc vận hành hệ thống điện, đảm bảo cân bằng cung cấp và tiêu thụ điện năng theo thời gian thực Chương trình này có thể làm giảm giá điện thị trường bán buôn và bán lẻ điện năng

Chương trình phản ứng phụ tải có thể được thực hiện thông qua chính sách giá điện hoặc chính sách ưu đãi Chính sách giá là đưa ra các biểu giá điện thay đổi theo thời gian hoặc theo điều kiện cụ thể của hệ thống điện để từ đó người dùng điện có thể điều chỉnh (tự động hoặc bằng tay) các thiết bị sử dụng điện phù hợp Về cơ bản, giá điện cao vào giờ cao điểm và thấp vào giờ thấp điểm Chính sách ưu đãi là cho phép người dùng được nhận các ưu đãi về giá mua điện, tuy nhiên trong những trường hợp đặc biệt, công ty điện có quyền ngừng cấp điện cho các hộ này Tần suất cắt và thời gian cắt được chi tiết hóa trong hợp đồng giữa hai bên

Bảng 1.1 Các chương trình phản ứng phụ tải

Chính sách giá

(Price-based program)

Chính sách ưu đãi (Intensive-based program)

 Giá điện thời gian sử dụng

(Time of Use)

 Giá điện đỉnh tới hạn

(Critical peak price)

 Giá điện thời gian thực

(Real-time price)

 Điều chỉnh tải trực tiếp (Direct load control)

 Định giá cắt điện (Interruptible/Curtailable rated)

 Đấu giá mua lại điện (Demand bidding/Buy-back program)

 Điều chỉnh tải khẩn cấp (Emergency demand response program)

 Thị trường dịch vụ phụ trợ (Ancillary services markets)

Ngày nay trên thế giới, các công ty điện luôn coi các chương trình phản ứng phụ tải như một nguồn điện hữu ích với tiềm năng ngày một lớn trong hệ thống điện hiện đại Ví dụ, thiết bị cảm biến có thể nhận biết các vấn đề quá tải và sử dụng hệ thống đóng cắt tự động để loạt trừ hoặc giảm bớt cống suất tiêu thụ trong một khu vực nhất định, giảm trừ khả năng dẫn đến rã lưới Hệ thống đo lường hiện đại

(Advanced metering infrastructure) có thể nâng cao hiệu quả của các chương trình chính sách giá Thiết bị hiển thị thông minh tại hộ tiêu thụ hoặc mạng nội bộ có thể cung cấp cho người dùng nhiều thông tin để thay đổi thói quen sử dụng điện, giảm chi phí bằng cách cắt giảm điện năng tiêu thụ vào giờ cao điểm Điều này cũng giúp công ty phát điện giảm chi phí sản xuất bằng cách giảm bớt việc sử dụng các máy phát đỉnh (nhà máy có chi phí cao), tiết kiệm chi phí đầu tư cho xây dựng các nguồn điện mới, các nguồn điện dự phòng, v.v

Một trong những chương trình phản ứng phụ tải là kiểm soát tải trực tiếp (Direct load control) Căn cứ vào hợp đồng giữa công ty điện và khách hàng, công

ty điện có thể điều khiển đóng cắt từ xa một số thiết bị cụ thể trong hộ tiêu thụ Biểu giá điện là một chương trình khác của quản lý phụ tải, điện năng được định giá theo từng thời điểm trong ngày nhằm khuyến khích người dùng tự nguyện điều chỉnh thiết bị của mình để giảm chi phí tiêu thụ điện hàng tháng

Hiệu quả của chương trình quản lý phụ tải phụ thuộc chủ yếu vào tỷ lệ phần phụ tải có thể điều chỉnh Ví dụ, người dùng không thể nhận ra việc bình đun nước nóng bật/tắt trong thời gian vài phút, hay máy giặt có thể dịch chuyển thời gian làm việc trong một khoảng thời gian nào đó mà vẫn đáp ứng được nhu cầu của người sử dụng Sự xuất hiện của một số thiết bị tiêu thụ gần đây như xe điện đươc kỳ vọng sẽ làm tăng đáng kể hiệu quả của chương trình quản lý phụ tải Xe điện có thể tiêu thụ điện tương đương một hộ tiêu thụ gia đình truyền thống, tuy nhiên thời gian, điện lượng nạp cho ắc-quy có thể điều chỉnh một cách linh hoạt Hơn nữa, điện năng lưu trữ trong ắc-quy có thể sử dụng như một nguồn phát trong giờ cao điểm

1.3 BIỂU GIÁ ĐIỆN

Biểu giá điện, hay chính sách giá là một phương pháp tiếp cập của chương trình quản lý phụ tải Với ứng dụng công nghệ truyền thông hai chiều và tự đông hóa trong lưới điện thông minh, giá điện có thể cập nhật cho người sử dụng theo thời gian thực, phản ánh chính xác tương tác của người dùng và các đại lượng ngẫu nhiên đến giá điện (chi phí biên) trong tương lai Biểu giá điện thời gian thực còn

hỗ trợ sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo (Renewable energy sources) trong hệ

thống; tính chất phát điện không liên tục do điều kiện tự nhiên có thể được bù bằng việc tăng/giảm giá điện

Tuy nhiên, khi giá điện thay đổi với thời gian thực, người dùng không thể kiểm tra sự thay đổi của giá điện và điều chỉnh các thiết bị tiêu thụ bằng tay liên tục Cần thiết phải có một thiết bị có khả năng nhận thông tin, lên kế hoạch và điều khiển thiết bị tự động Do đó, việc định giá điện cần tạo ưu đãi đủ lớn để người sử dụng đầu tư thêm các thiết bị và hệ thống truyền thông Bên cạnh đó, người dùng cũng có một thói quen sử dụng thiết bị trong một thời gian nhất định trong ngày Để thuyết phục người dùng thay đổi thói quen này cũng cần có những “lợi ích” đủ lớn

Trên thế giới, nhiều chính sách giá điện được đề xuất cho chương trình quản lý phụ tải với các tên gọi khác nhau như giá điện thời gian sử dụng, giá điện thời gian thực, v.v Chúng được gọi chung là giá điện động: giá điện thay đổi theo các khoảng thời gian trong ngày, các ngày trong tuần, v.v Công ty điện có thể định biểu giá điện cho từng loại hộ tiêu thụ khác nhau như giá điện thời gian thực cho hộ tiêu thụ công nghiệp, thương mại và giá điện bậc thang (Block price) gia đình

Biểu giá điện phụ thuộc vào đặc tính, độ chính xác và thông tin lưu trữ của thiết

bị đo Trước đây, các đồng hồ điện cho hộ gia đình hoặc thương mại nhỏ chỉ lưu lại tổng điện năng tiêu thụ trong một thời gian (một tháng) Các hộ tiêu thụ này chỉ có thể chi trả theo một trong các biếu giá điện sau:

- Giá điện phẳng (Flat price): Điện năng tiêu thụ trong một khoảng thời gian (30 ngày) được tính với một giá chung

- Giá điện bậc thang (Block price): Giá điện thay đổi theo mỗi phần của tổng điện năng tiêu thụ (trong một tháng), ví dụ giá 50 kWh đầu tiên khác 50 kWh tiếp theo, v.v Giá điện bậc thang cho hộ tiêu thụ gia đình nông thôn và thành thị cho trong Hình 1.2

Hình 1.2 Giá điện bán lẻ cho hộ gia đình thành thị và nông thôn

Những biểu giá điện này không phản ánh được đúng sự thay đổi chi phí phát điện theo giờ trong ngày và theo ngày trong tuần, v.v Sử dụng thiết bị đo lường thông minh, công ty điện có thể lưu trữ được nhiều thông tin của hộ tiêu thụ điện, thường là điện năng tiêu thụ mỗi 15 phút Điều này khuyến khích các hộ tiêu thụ lớn tiếp nhận các biểu giá điện theo thời gian và phản ứng để giảm tổng chi phí điện năng Các biểu giá điện động bao gồm:

- Giá điện thời gian sử dụng (Time of use): Giá điện sử dụng vào một số khoảng thời gian trong ngày được xác định trước Ví dụ, hai mức giá cho giờ cao điểm vào thấp điểm, giờ cao điểm là 6 tiếng từ 12:00 – 18:00 là cao điểm, còn lại là giờ thấp điểm cho các thàng mùa hè Tại Việt Nam, giá điện thời gian thực được chia làm 03 mức: Cao điểm từ 09:30 – 11:30 và 17:00 – 20:00; giờ thấp điểm từ 22:00 đến 04:00 hôm sau; các giờ khác giá điện trung bình Giá điện thời gian thực cho hộ sản xuất nhỏ điện áp 6 kV trong Hình 1.3

Hình 1.3 Giá điện thời gian sử dụng cho hộ sản xuất nhỏ dưới 6 kV

- Giá điện thời gian thực (Real-time price): Giá điện thay đổi liên tục theo thời gian thực Công ty điện có thể định giá điện theo từng giờ, nửa giờ hoặc 15 phút Giá điện thời gian thực hàng giờ từ Thứ 2 đến Chủ nhật tại Thị trường điện PJM, Hoa Kỳ cho trong Hình 1.4

Hình 1.4 Số liệu giá điện thời gian thực trong một tuần (Thị trường điện PJM,

Hoa Kỳ)

- Giá điện thời gian đỉnh (Variable peak price): Kết hợp giữa giá điện thời gian

sử dụng và giá điện thời gian thực trong đó các khoảng thời gian trong ngày được

xác định trước (giờ cao điểm, giờ thấp điểm), tuy nhiên giá điện cho từng khoảng thời gian này được xác định theo trạng thái làm việc thực tế trong hệ thống điện

- Giá điện đỉnh tới hạn (Critical peak price): Khi chi phí biên tăng cao bất thường hay xảy ra sự cố trong hệ thống, công ty điện có thể báo trường hợp khẩn cấp (ví dụ, 15:00 – 19:00 trong ngày hè nóng nhất), giá điện tăng rất cao so với mức giá bình thường Biểu giá điện có thể được thiết kế theo 2 cách thức: (1) thời điểm

và thời lượng xảy ra trường hợp khẩn cấp cần được xác định trước, (2) thời điểm và thời lượng được xác định tùy theo điều kiện cụ thể của hệ thống Giá điện đỉnh tới hạn xuất hiện trong Thị trường điện PJM, Hoa Kỳ cho trong Hình 1.5

Hình 1.5 Số liệu giá điện trong một tháng (Thị trường điện JMP, Hoa Kỳ)

- Chiết khấu đỉnh tới hạn (Critical peak rebates): Khi xảy ra trường hợp khẩn cấp như trên, giá điện được duy trì không đổi Tuy nhiên, người dùng sẽ được triết khấu tương ứng với lượng phụ tải cắt giảm so với nhu cầu tiêu thụ ước tính của công ty điện

Các biểu giá điện kể trên, trừ giá điện thời gian sử dụng, thường được gọi chung là biểu giá động (Dynamic pricing) bởi vì giá điện không được định trước Biểu giá thời gian sử dụng không phải là giá động vì giá điện được xác định trước

và không đổi Giá điện động cho phép người dùng khai thác hết ưu điểm lưới điện thông minh, sự thay đổi giá điện bán buôn và những công nghệ truyền thông, đo

lường hiện đại Hiện nay, các biểu giá điện đang được triển khai và ứng dụng tại nhiều nước trên thế giới

CHƯƠNG 2 BÀI TOÁN QUẢN LÝ PHỤ TẢI ĐIỆN THÔNG MINH

2.1 BÀI TOÁN TỐI ƯU TỔNG QUÁT

Về cơ bản, đặc tính động học của một hệ thống được mô hình hóa bởi hệ phương trình vi phân bậc nhất như sau:

- x(t) = [x1(t) x2(t) … xn(t)] là véc-tơ biến chế độ của hệ thống (state variable),

mô tả trạng thái làm việc tức thời của hệ thống

- u(t) = [u1(t) u2(t) … um(t)] là véc-tơ biến điều khiển hệ thống (control

variable), mô tả giá trị đầu vào của hệ thống (input)

- w(t) = [w1(t) w2(t) … wp(t)] là véc-tơ biến ngẫu nhiên của hệ thống

(uncertainty), mô tả ảnh hưởng của các đại lượng ngẫu nhiên đến chế độ làm việc của hệ thống

- f(x(t),u(t),w(t)) là hệ phương trình trạng thải của hệ thống (state transtion

function), mô tả sự thay đổi trang thái làm việc của hệ thống ứng với giá trị đầu vào (biến điểu khiển) và trạng thái ban đầu của hệ thống (initial state); f(∙) là hàm liên tục và khả vi với mọi giá trị của biến trạng thái x(t) và liên tục với biến điều khiển u(t)

Tùy thuộc vào từng hệ thống và mục đích nghiên cứu, biến hệ thống và biến điều khiển có thể được định nghĩa khác nhau Ví dụ, đối với hệ thống là thiết bị điều hòa trung tâm (HVAC), biến hệ thống được định nghĩa là nhiệt độ phòng, T [0C], hoặc đối với thiết bị tích trữ năng lượng (Ắc-quy của xe điện), biến hệ thống được định nghĩa là độ nạp, SOC [Ah] (state of charge), v.v Trong tài liệu [21], mô hình toán học của hệ thống HVAC cho 02 chế độ làm nóng và làm lạnh được xây dựng bằng phương pháp hồi quy tuyến tính (linear regression technique) như sau:

in cooling mode0.055

0.004

in heating mode0.055

HVAC HVAC

E T

- T là biến trạng thái, mô tả nhiệt độ tức thời trong phòng, [0C]

- ∆T là độ thay đổi nhiệt phòng, [0C]

- EHVAC là biến điều khiển, mô tả điện năng tiêu thụ, [kWh]

Trong công thức trên, hệ thống HVAC được mô hình với thời gian cơ sở là 15 phút (thay đổi nhiệt độ phòng với lượng điện năng tiêu thụ trong vòng 15 phút) tương ứng với thời gian cơ sở đề xuất trong thị trường điện thời gian thực (real-time electricity market)

Tương tự như trên, mô hình toàn học của thiết bị tích trữ năng lượng trên xe điện (electric vehicle) với biến trạng thái là độ nạp, SOC [Ah], được xây dựng như sau:

- SOC là độ nạp, mô tả lượng điện năng tích trữ trong ắc-quy, [Ah]

- ∆SOC là sự thay đổi độ nạp, [Ah]

- i(t) là dòng điện nạp cho ắc-quy, [A]; i > 0 tương ứng ắc-quy đang nạp điện,

i < 0 tương ứng ắc-quy đang xả điện

- T là thời lượng nạp ắc-quy, [h]

Bài toán tối ưu tổng quát được mô hình hóa toán học như sau:

0

- k là chỉ số thời gian (giai đoạn), tương ứng thời gian cơ sở

- N là (tổng) thời gian quá trình tối ưu

- uk là biến điều khiển trong giai đoạn k

- xk là biến trạng thái tại đầu thời điểm giai đoạn k

- wk là biến ngẫu nhiên trong giai đoạn k

- E{∙} là kỳ vọng toán học ứng với đại lượng ngẫu nhiên

- gk(∙) là hàm chi phí của hệ thống trong giai đoạn k, hàm của biến trạng thái,

biến điều khiển trong giai đoạn k

- hi(∙) là hàm rằng buộc bất đẳng thức

Trong công thức (2.4), bài toán đi tìm giá trị đầu vào tối ưu (biến điều khiển) cho hệ thống sao cho tối giảm hóa tổng chi phí hệ thống trong suốt quá trình điều khiển, k = 0, … N – 1 Công thức (2.5) mô tả hàm thay đổi trạng thái (state transition function) dạng rời rạc (công thức (2.1) là hàm thay đổi trạng thái dạng liên tục) Công thức (2.6) là rằng buộc giới hạn đầu vào hệ thống (biến điều khiển)

Ví dụ, với hệ thống HVAC trong (2.2), biến điều khiển bị giới hạn công suất đạt của

hệ thống (0 – EHVAC,max); trong xe điện (2.3), giới hạn biến điều khiển là dòng nạp/xả cực đại của ắc-quy (0 – Imax) Công thức (2.7) mô tả giới hạn trạng thái hệ thống (biến trạng thái) Ví dụ, với hệ thống HVAC, giới hạn trạng thái liên quan đến yêu cầu ngưới sử dụng (người sử dụng yêu cầu nhiệt độ phòng được giữa trong một giới hạn nhất định, 220C – 260C), với xe điện, đó là giới hạn khả năng tích trữ điện năng của hệ thông ắc-quy, SOCmin – SOCmax Công thức (2.8) mô tả các rằng buộc bất đẳng thức khác, liên quan đến tính chất kỹ thuật, kinh tế hay nhu cầu của người dùng đối với từng hệ thống

Bài toán đi tìm chiến lược điều khiển tối ưu (control policy), tối giảm hóa hàm mục tiêu (2.4) như sau:

     1   

0

mô tả trong sơ đồ khối sau:

Hình 2.1 Sơ đồ khối bài toán tối ưu quá trình theo chuỗi thời gian

2.2 PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG

Quy hoạch động (QHĐ) là một trong những phương pháp hữu hiệu ứng dụng trong các bài toán tối ưu, đặc biệt đối với các bài toán tối ưu vận hành hệ thống điện với số lượng biến lớn, chịu ảnh hưởng của các đại lượng ngẫu nhiên, như bài toán phân bố công suất tối ưu giữa các tổ máy (Economic dispatch) hay lên kế hoạch vận hành các tổ máy (Unit commitment) Trong nội dung đề tài này, chúng tối giới thiệu một thuật toán quy hoạch ngược (QHN) để giải bài toán tối ưu đặt ra Xuất phát từ bài tối ưu tổng quát mô phỏng trong công thức (2.4) – (2.9), thuật toán QHN đi tính toán, xây dựng chiến lược điều khiển tối ưu (control policy) là một hợp các hàm của biến trạng thái bằng cách tính từ cuối quá trình (giai đoạn k = N – 1) ngược về thời điểm đầu (giai đoạn k = 0) như sau: