Xác định tổn thất công suất và tổn thất điện năng trong lưới phân phối cả xét tới ảnh hưởng của đồ thị phụ tải

Xác định Tmax, τmax trong một năm từ hàm đẳng trị vừa tìm được 71 Chương 4: Xác định các thông số cơ bản cho lưới phân phối tổng quát cung cấp cho thành phố Hà nội dựa vào đồ thị phụ tải

trường đại học bách khoa hà nội

-

luận văn thạc sĩ khoa học Ngành: Hệ thống điện

Xác định tổn thất công suất và tổn thất

điện năng trong lưới phân phối có xét tới ảnh hưởng của đồ thị phụ tải

M số:

đinh thạc sinh

Người hướng dẫn khoa học: TS phan đăng khải

hà nội 2008

Nội dung Trang

Lời nói đầu 1

Chương 1 : Khái quát chung về phụ tải điện và các loại hình đồ thị phụ tải 3

1.1 Khái quát chung 3 1.2 Đồ thị xác định của phụ tải 3 1.3 Đồ thị phụ tải ngẫu nhiên 7

1.4 Mô hình xác suất của đồ thị phụ tải ngẫu nhiên 16

1.5 Phụ tải của nhóm thiết bị dạng đám đông 23

1.6 Xác định tổn thất điện năng hàng năm trong lưới điện 36

Chương 2: Nghiên cứu việc mô hình hóa đồ thị phụ tải 44

2.1 Đặt vấn đề 44

2.2 Một số phương pháp cổ điển mô hình hóa đồ thị phụ tải được sử dụng trên thế giới 44

2.3 Mô hình hóa đường cong phụ tải sử dụng các thành phần chính(phương pháp mới) 49

2.4 Mô tả số liệu 51

2.5 Kết quả đánh giá 53

2.6 Dự báo đường cong phụ tải bằng phương pháp các thành phần chính 61

Chương 3: Phương pháp đẳng trị hóa đồ thị phụ tải từ số liệu thống kê và xác định các thông số Tmax, ττττmax 64

3.1 Mục đích của phương pháp 64

3.2 Xây dựng đồ thị phụ tải từ các số liệu đo đếm điện năng 65

3.3 Xác định Tmax, τmax trong một năm từ hàm đẳng trị vừa tìm được 71

Chương 4: Xác định các thông số cơ bản cho lưới phân phối tổng quát cung cấp cho thành phố Hà nội dựa vào đồ thị phụ tải đẳng trị được xây dung, tính toán tổn thất công suất và tổn thất điện năng 73

4.1 Tính toán các thông số đối với lưới phân phối cung cấp cho thành phố Hà nội 73

4.2 Tính tổn thất công suất và tổn thất điện năng 99

Chương 5 : Kết luận và kiến nghị 101

5.2 Các đề xuất và triển vọng nghiên cứu 102

lời nói đầu Trong những năm gần đây việc đánh giá, quy hoạch phát triển hệ thống

điện ngày càng được chú trọng, hệ thống điện Việt nam đ# có những bước phát triển vượt bậc Cùng với việc phát triển phần nguồn, hệ thống điện việt nam đ# được đầu tư xây dựng thành hệ thống điện hợp nhất trên cả nước

Để phục vụ cho công tác quy hoạch cũng như quản lý nhu cầu sử dụng

điện năng, cần xây dựng được các mô hình tính toán đối với các loại hình phụ tải điện, trong đó việc đi sâu nghiên cứu các loại hình đồ thị phụ tải, xác định các thông số cơ bản như thời gian sử dụng công suất lớn nhất, thời gian tổn thất công suất lớn nhất của phụ tải sẽ giúp ta đánh giá được chính xác sự hoạt

động và vận hành của thiết bị điện cũng như của các lộ đường dây, qua đó có thể chọn chính xác số lượng và công suất của các thiết bị điện đồng thời điều chỉnh chế độ làm việc một cách hợp lý và kinh tế nhất

Hiện nay, việc tính toán tổn thất điện năng của các thiết bị điện, trạm biến áp và các lộ đường dây còn gặp nhiều khó khăn do chưa đưa ra được phương pháp cụ thể để tính toán các giá trị thời gian sử dụng công suất lớn nhất (Tmax) và thời gian tổn thất công suất lớn nhất (τmax) Việc lựa chọn các thông số Tmax và τmax vẫn chủ yếu dựa trên các nhận định thực tế vận hành của phụ tải để ước tính một số thời gian vận hành tương đối của thiết bị hoặc tra theo bảng có sẵn trong các sổ tay kỹ thuật đối với từng loại hình hộ tiêu thụ nên kết quả tính toán chưa thể hiện được đúng tình trạng của thiết bị, trạm biến áp cũng như của các lộ đường dây (từ trung áp đến siêu cao áp)

Với đề tài:“Xác định tổn thất công suất và tổn thất điện năng trong lưới phân phối có xét tới ảnh hưởng của đồ thị phụ tải” luận văn mong muốn đóng góp một phần nhỏ trong việc nghiên cứu chi tiết các loại hình phụ tải khác nhau từ đó sử dụng các phương pháp toán học để xác định các trị số Tmax và

τmax của các loại hình phụ tải đó khi biết các thông số tiêu thụ điện năng của

các phụ tải dưới dạng rời rạc và ngẫu nhiên Từ đó ta sẽ tính được tương đối chính xác tổn thất điện năng của phụ tải, đánh giá được chính xác tình trạng vận hành của phụ tải nhằm giảm tối đa chi phí cho lưới điện và các thiết bị

điện và đưa ra các bài toán quy hoạch có hiệu quả

Luận văn bao gồm 5 chương, trong đó chương 1 giới thiệu tổng quan các vấn đề chung về phụ tải điện và các loại hình đồ thị phụ tải

Chương 2 trình bày một số nghiên cứu đối với việc mô hình hóa đồ thị phụ tải nhằm điều tiết các yếu tố ngoại sinh ảnh hưởng đến đồ thị phụ tải

Chương 3 nêu ra phương pháp đẳng trị hóa đồ thị phụ tải từ các số liệu thống kê dưới dạng rời rạc và tính toán các thông số Tmax, τmax dựa trên đồ thị

đẳng trị vừa xây dựng được

Chương 4 áp dụng cơ sở lý thuyết để tính toán các thông số Tmax, τmax, tổn thất công suất và tổn thất điện năng đối với lưới điện phân phối 110kV cung cấp cho thành phố Hà nội

Chương 5 tổng kết lại các vấn đề đ# nghiên cứu và đề xuất một số hướng đi mới của luận văn

Xin chân thành cảm ơn TS Phan Đăng Khải và các thầy cô giáo trong Bộ môn Hệ thống điện trường Đại học Bách Khoa Hà nội đ# tận tình hướng dẫn, đóng góp các ý kiến quý báu giúp tác giả hoàn thành luận văn

Do thời gian có hạn và kiến thức còn nhiều hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, tác giả rất mong muốn nhận được sự chỉ bảo đóng góp ý kiến của các thầy cô và đồng nghiệp

Tác giả

Chương 1 khái quát chung về phụ tải điện và các loại hình đồ

thị phụ tải 1.1 Khái quát chung

Đồ thị phụ tải điện là một hàm theo thời gian, nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố như đặc điểm của quá trình công nghệ, chế độ vận hành… Đường biểu diễn sự thay đổi của phụ tải tác dụng P, phụ tải phản kháng Q hoặc dòng điện

I theo thời gian gọi là đồ thị phụ tải công suất tác dụng, phản kháng và đồ thị phụ tải dòng điện theo thời gian Đối với mỗi loại hộ tiêu thụ của một ngành công nghiệp đều có thể đưa ra một dạng đồ thị phụ tải điểm hình khác nhau 1.2 Đồ thị xác định của phụ tải

1.2.1 Khái niệm đồ thị phụ tải tính toán

Như đ# biết số liệu trong các sổ tay kỹ thuật cho đối với các điều kiện làm việc chuẩn ứng với dòng phụ tải lâu dài cho phép không thay đổi theo thời gian Vì vậy để chọn tiết diện dây dẫn khi biết trước đồ thị phụ tải xoay chiều I(t), trước hết cần thay đồ thị này bằng các đồ thị đẳng trị đơn giản hơn theo

điều kiện đốt nóng I = const = Itt Trong đó Itt - dòng điện tính toán

ở đây cần phân biệt giá trị theo ý nghĩa vật lý của hai dòng điện khác nhau theo hai hiệu ứng cơ bản về đốt nóng

1, IttI - Theo nhiệt độ đốt nóng cực đại

2, IttII - Theo sự phá huỷ cách điện do nhiệt

Khi đó đồ thị quy ước I = const = IttI dùng để tính toán lựa chọn thiết bị theo đốt nóng Còn đồ thị I = const = IttII dùng để tính toán lựa chọn thiết bị theo mức độ huỷ hoại cách điện do nhiệt Ta coi Itt là giá trị lớn nhất trong 2 giá trị IttI và IttII làm phụ tải tính toán, làm cơ sở Để xác định Itt theo đồ thị I(t) khi lựa chọn tiết diện dây dẫn cần phải hiểu được lý thuyết cơ bản về đốt nóng dây dẫn Theo phương pháp này trước hết cần xác định dạng của đồ thị I(t),

sau đó xác định đồ thị ngẫu nhiên hoặc đồ thị phụ tải tổng Nói chung các đồ thị này không cho trước Đối với các dây dẫn bọc cách điện khi đó dây dẫn

được xét giống như một vật thể đồng nhất với tổng trở nhiệt bên trong bằng không và coi tất cả các điểm bị quá nhiệt ϑ(t) là như nhau đối với môi trường xung quanh Giả thiết này coi bề dày của cách điện nhỏ không đáng kể và sự thay đổi của dòng điện phụ tải Itt là không quá lớn so với hằng số thời gian đốt nóng của dây dẫn T0 Kết quả tính toán đ# chỉ ra rằng những giả thiết trên là chấp nhận được ở một mức độ nhất định và bắt buộc phải xét tới khi thành lập các bài toán xác định giá trị Itt dùng xác định tiết diện của cáp và các chi tiết cấu trúc khi xét tới sự phát nóng Một cách tổng quát, phụ tải tính toán là phụ tải giả thiết lâu dài không đổi, tương đương với phụ tải thực tế (biến đổi) về mặt hiệu ứng nhiệt lớn nhất Nói một cách khác, phụ tải tính toán cũng làm nóng dây dẫn lên tới nhiệt độ bằng nhiệt độ lớn nhất do phụ tải thực tế gây ra

1.2.2 Phụ tải cực đại có độ dài thời gian cho trước

Việc xác định giá trị IttI dễ dàng đạt được nhờ khái niệm đồ thị phụ tải cực đại nửa giờ được nêu ra trong lưới điện công nghiệp Biểu thức tổng quát:

dt)t(IeeT

1e

z)t(

0

2 T

t T

t T

t 1 0

0 0

T0 – hằng số thời gian phát nóng của dây dẫn

Việc tìm các đỉnh cực đại địa phương zmax và θmax được giới hạn trong việc nghiên cứu các đoạn của đồ thị I(t) có khoảng thời gian không lớn hơn 3T0 Kết luận này được rút ra từ việc nghiên cứu đầy đủ các khoảng thời gian này với θmax (θ(t) - nhiệt độ của dây dẫn) đạt tới giá trị cận trên, nhưng vì sự phân

bố các khoảng này trên trục thời gian không biết trước nên cần nghiên cứu khoảng thời gian (t, t+θ), khi biến số t trượt dọc theo trục thời gian

Sử dụng các tiêu chuẩn gần đúng để tìm đ−ợc các cực đại của 2 giá trị trung bình:

dt)t(e

1)t(I

t

t T t max

d t

t

=

−θ+

định khoảng thời gian tx + θ cho phép hiển thị hình trên đó

Hình 1-1: Ví dụ các vị trí thực nghiệm của khoảng trượt (t, t+θ) các đường

trung bình của đồ thị phụ tải liên tục (a), đồ thị cấp bậc (b)

Đối với đồ thị bậc (1-1b) thì các bậc có độ dài thời gian ∆t = θ/N cần vạch nẹp thời gian đưa vào tờ giấy can khoảng (n+1)∆t (thay cho n∆t = θ khi

đồ thị gián đoạn) Vị trí thực nghiệm này sẽ được xác định bằng cách đưa bậc cuối cùng vượt lên trước bậc đầu tiên thì lúc đó các giá trị sẽ nhỏ hơn hoặc bằng như đ# giải thích ở trên

Để xác định giá trị Itt = IttI cần lấy θ = 3T0 = T, khi đó trên thực tế sẽ dùng nguyên lý cực đại của phụ tải trung bình được biểu diễn bằng đẳng thức:

Itt ≈ Itbmax (1-5) Sau này ký hiệu phụ tải tính toán là phụ tải nhận được gần đúng bằng cực đại của phụ tải trung bình Iθ = Itb trong khoảng thời gian trượt có độ dài θ

= 3T0 = T Chính xác hơn là đẳng thức:

Itt = Ihqmax (1-6) nhận được từ (1-5) bằng cách thay phụ tải trung bình Iθ = Itb bằng phụ tải hiệu quả Iθ = Ihq nhưng thường thì hệ số của công thức Gθ = Ihq/Itb đối với khoảng thời gian thực nghiệm gần bằng 1

Khi tính (1-6) ta lấy T0 = 10 phút, T = 3T0 = 30 phút không phụ thuộc vào tiết diện dây, điều này dẫn tới khái niệm phụ tải cực đại nửa giờ được

dùng rộng r#i Nhận thấy rằng đẳng thức (1-5) và cả đẳng thức (1-6) không loại trừ khả năng nhận được sự đốt nóng ngắn hạn ϑ lớn hơn giá trị ϑN chuẩn trong khoảng thời gian 3T0 = T Song sự vượt quá này trong thực tế là hoàn toàn chấp nhận được do cả giá trị và độ dài thời gian của nó được giới hạn bởi giá trị của khoảng trung bình 3T0

1.3 Đồ thị phụ tải ngẫu nhiên

1.3.1 Sự phân bố xác suất của các phụ tải

Khi xây dựng chính xác đồ thị phụ tải của các thiết bị điện riêng lẻ dường như chúng có mối liên hệ chặt chẽ với nhau nên các đồ thị phụ tải của nhóm các thiết bị tương tự nhau trên thực tế là xác định Do hằng số thời gian lặp lại của quá trình công nghệ nên chúng đồng thời cũng là các đồ thị có tính chu kỳ vì rằng P(t+Tck) = P(t), thông thường một chu trình Tck không vượt quá

độ dài thời gian của một ca Trong tất cả các trường hợp còn lại, giá trị P(t0) hoặc I(t0) của nhóm phụ tải tại thời điểm t0 không thể chỉ ra trước do đó nó là các giá trị ngẫu nhiên Các đồ thị phụ tải P(t), I(t) trong thời gian Tck của một chu trình công nghệ hoàn toàn, ví dụ trong một ca làm việc được mô tả theo các chu trình khác nhau, giữa chúng không trùng nhau về dạng, nên nói chung

nó là sự phản ảnh ngẫu nhiên của một vài quá trình ngẫu nhiên Song đồ thị phụ tải của một nhóm thiết bị điện công nghiệp bất kỳ phục vụ cho một phần quá trình công nghệ xác định có tính nhịp nhàng mang đặc điểm chu kỳ chung, trong các thuật ngữ toán học thống kê được gọi là sự ổn định thống kê Khi đó dạng của nó được rút ra để xác định phụ tải tính toán của ca mang tải lớn nhất mà trong khoảng thời gian đó thực hiện được (hoặc là thực hiện vượt mức) kế hoạch sản xuất ra sản phẩm với mức tiêu thụ điện năng lớn nhất Trong thời gian của ca như vậy, các đồ thị P(t), I(t) là đồ thị phụ tải trung bình, hiệu quả tiêu thụ điện năng trong suốt ca mang tính ổn định của dạng

đặc tính thống kê Nghĩa là mang tính ổn định và không thay đổi trong thưc tế tương ứng với giản đồ sắp xếp theo trình tự là Ptrt(t) và Itrt(t) trong thời gian

một ca Giản đồ trình tự Ptrt(t) nhận đ−ợc từ đồ thị tự nghi bằng cách phân bố tung độ của nó (hình 1-2) theo trình tự giảm dần của nó (hình 1-3)

600 400

200

0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 P/Ptb

P r

t r

Pmin

Pmax

Hình 1-3: Giản đồ trình tự đối với đồ thị 1-2

Ptb - Phụ tải trung bình

Giản đồ Ptrt(t) hoàn toàn chính xác mặc dù ngay cả khi không sử dụng hết đặc tính của đồ thị phụ tải ban đầu P(t), nó không phản ảnh đặc tính biến thiên của phụ tải theo thời gian nh−ng cho phép làm cơ sở để xác định phụ tải tính toán mà không đ−a đến các mô hình toán học đồ sộ và phức tạp hơn đối với đồ thị P(t) và đ−ợc coi nh− là một quá trình ngẫu nhiên dừng (đồng nhất

trong một khoảng thời gian) Ta nhận thấy rằng đồ thị tất định là ổn định thống kê trong chu trình Tct , nhưng không đồng nhất theo thời gian Quá trình

đồng nhất theo thời gian luôn luôn là ổn định thống kê

Xác suất Er = E{P=Pr} của phụ tải P(t) được lấy trong chu trình Tct có giá trị Pr bằng tỷ số giữa độ dài thời gian tr của bậc P=Pr của đồ thị Ptrt(t) với

độ dài thời gian Tct = Tcs (thời gian cơ sở) của giản đồ sắp xếp (hình 1-2) Giản

đồ sắp xếp này nhận được một cách thuận tiện bằng cách tính theo hệ đơn vị tương đối và được nêu trên hình 1-3 (tỷ lệ xích của thời gian theo trục hoành không quy đổi) Khi chấp nhận không quy đổi trục thời gian theo tỷ lệ xích thì phương trình của giản đồ sắp xếp sẽ có dạng:

Ptrt = Φ(Etrt) (0≤Etrt≤1) (1-7) Nếu quay giản đồ sắp xếp theo chiều kim đồng hồ góc 900 thì ta sẽ nhận

được luật phân bố Ψ(P) = E{P(t)<P} đối với đại lượng ngẫu nhiên P(t) Hàm

ϕ(P) = Ψ’(P) =

dP

) P ( dΨ

tb ) / 2 P P (

e2

πσ

(1-10)

Trong đó: Ptb , σ - là 2 tham số của luật chuẩn

Ptb - là phụ tải trung bình trong khoảng thời gian chu trình Tct , khi làm chính xác kỳ vọng toán học của đại lượng ngẫu nhiên P

σ = DP - Độ lệch chuẩn của phụ tải ngẫu nhiên P

DP - là phương sai của đại lượng ngẫu nhiên đó:

DP = P2

hq - P2

Đối với 2 đại lượng ngẫu nhiên độc lập, ví dụ như phụ tải pi và pj cần

được biến đổi về 0 Mô men tương quan cần phải chuyển thành 0

Kij = M[(pi - pitb)(pj - pjtb)] = M(pipj) - MpiMpj = M(pipj) - pitbpjtb (1-12a) Vì rằng đối với đại lượng không phụ thuộc:

được nêu ra ở dưới đây

Phụ tải nhóm là tổng các phụ tải riêng lẻ vì vậy theo định luật Laplace - Lyapunov thì khi số lượng các thiết bị điện không phụ thuộc đủ lớn và khi những thiết bị này được nghiên cứu trên thực tế thì luật phân bố của phụ tải nhóm gần với luật chuẩn (1-9) và (1-10) Kinh nghiệm cho thấy nó được khẳng định và được lấy làm mẫu ngay cả khi số lượng các thiết bị điện lớn hơn 4 hoặc 5 Đối với lý thuyết phụ tải, quy luật phân bố đều là quan trọng, khi đó tất cả các giá trị có thể có của P có xác suất đồng đều và được kết thúc trong các khoảng:

Pmin = Ptb - σ 3 ≤ P ≤ Ptb + σ 3 = Pmax (1-15)

Khi xét tới sự phân bố nêu trên đối với luật chuẩn thì công thức (1-15) theo thống kê toán học sẽ được biến đổi về công thức:

ở đây giá trị β phụ thuộc vào giá trị ex sẽ được thay đổi trong khoảng 1,73 ≤ β ≤ 3 Khi đó giới hạn dưới là ex = 0,05 còn giới hạn trên là ex = 0,005 Cần chú ý rằng thậm chí ngay cả trong các nghiên cứu chính xác với giá trị ex

< 0,003 thì không nên dùng

1.3.2 Phụ tải hiệu quả của các thiết bị không phụ thuộc

Giá trị Ihq của phụ tải hiệu quả cần tính theo công thức:

Ihq = I2 DI

tb +

Trong thực tế vấn đề quan trọng là biểu diễn Phq = KhqPtb hoặc là với hệ

số hình dáng Khd của nhóm thông qua các chỉ số riêng lẻ và chế độ làm việc của nhóm thiết bị điện

Giả thiết ta có một nhóm thiết bị điện không phụ thuộc nhau, có công suất khác nhau prdm nhưng có chế độ làm việc như nhau được đặc trưng bởi các giá trị bằng nhau về chỉ số cơ bản của các đồ thị riêng lẻ của chúng đối với thiết

pitb, pihq (iitb, iihq) - phụ tải trung bình và hiệu quả của chúng

ở đây lấy hệ thống các ký hiệu không vượt qua 2 chỉ số Theo hệ thống

ký hiệu này các chỉ tiêu của đồ thị được ký hiệu là: k, K - ký hiệu đối với các

đồ thị về công suất tác dụng phù hợp với các hệ số của cá thể và đám đông, tương tự l, L - là ký hiệu đối với các đồ thị công suất phản kháng g, G - là hệ

trong đó: khdd = phqd/ptbd - là hệ số hình dáng trong khoảng thời gian đóng

kd - là hệ số đóng trong thời gian chu trình tct Công thức (1-19a) được rút ra

hệ thức:

ptb = kdptbd; p2

hq = kđp2

giữa các phụ tải trung bình và hiệu quả ptbd, phqd trong khoảng thời gian đóng

ptb, phq là các phụ tải trung bình và hiệu quả trong một chu trình Thực chất là trong thời gian đóng td phụ tải của thiết bị được giới hạn bởi giá trị dưới của

nó khi không tải vì vậy có thể lấy giá trị gần đúng trung bình hoá đối với khd

khd =

d

k

05,1

Công thức này có một vài khác biệt về ý nghĩa Hệ số hình dáng với hệ

số đóng kd tỷ lệ tuyến tính và có ý nghĩa rõ ràng

Khd = 2

dm

2 dm 2

hd

P

p)1k(

Trong đó Pdm = Σpidm - là công suất đặt của nhóm thiết bị Giá trị đ−ợc

đ−a vào (1-20b)

2 dm

2 idm

idm

1Σpn

là công suất định mức trung bình và công suất định mức hiệu quả của các thiết

bị điện trong nhóm vậy nên:

ftt,dm =

tb , dm

hq , dm

p

p ≥ 1

là hệ số hình dáng của giản đồ xắp xếp theo các công suất riêng lẻ pidm Giản

đồ này đ−ợc xây dựng từ các giá trị bậc pidm và độ dài bằng số n thiết bị có cùng công suất Diện tích của giản đồ xắp xếp bằng công suất đặt của tất cả các thiết bị trong nhóm Khi đó (1-20c) có dạng:

ttdm

2 hq , dm

2 tb , dm

f

nnp

)np(

Từ đó thấy rằng luôn luôn có nhq ≤ n, vì ftt,dm ≥ 1, khi đó dấu “=“chỉ có

được khi các thiết bị có công suất như nhau

Từ (1-21b) nhận thấy nhq là số thiết bị điện có cùng công suất và cùng chế độ làm việc cho trước Số các thiết bị này khi đó có công suất bằng tổng công suất định mức Pdm sẽ có cùng một hệ số hình dáng (nghĩa là nó chính là giản đồ sắp xếp của nhóm đồ thị phụ tải) kể cả khi các công suất của các thiết

bị khác nhau

Do nhq ≤ n từ (1-20d) ta rút ra trong các điều kiện cân bằng khác nhau giá trị Khd có ý nghĩa là tính không đồng nhất của đồ thị nhóm sẽ lớn hơn nếu như các thiết bị điện có công suất khác nhau pidm Đến đây ý nghĩa vật lý đ# rõ ràng Việc cắt các đỉnh lồi bù vào các đỉnh lõm trong các khoảng của đồ thị tập hợp ngẫu nhiên của các thiết bị điện độc lập có cùng một chế độ làm việc

sẽ dẫn tới công suất luôn nhỏ hơn công suất tổng nếu công suất của các thiết

bị khác nhau

1.3.3 Phụ tải hiệu quả của nhóm các thiết bị điện tuỳ ý

Các chế độ làm việc của 2 thiết bị điện có thể liên quan lẫn nhau bởi một quá trình công nghệ chung Trong trường hợp này các giá trị của phụ tải

đ# cho của một trong số các thiết bị sẽ làm thay đổi phân bố xác suất của phụ tải trong cùng một thời điểm ở thiết bị khác (ta chỉ xét mối liên hệ theo từng cặp) Với mối liên hệ này mômen tương quan của (1-12a) Kij ≠ 0 Việc tăng giá trị của pi sẽ làm xác suất đối với giá trị ps tăng, nếu Kij > 0 và xác suất đối với giá trị pi giảm nếu như Kij < 0

Trong các trường hợp này ta gọi các hệ số tương quan là âm hay dương Các khái niệm về tính phụ thuộc và tính tương quan là chính xác, chính các đồ thị tương quan ổn định thống kê là phụ thuộc nhưng các sự phụ thuộc này lại

có thể là không tương quan

Để minh hoạ ta xét ví dụ đơn giản của tập hợp 2 thiết bị p1, p2 với 5 giá trị đồng xác suất có thể có p = 1, 2, 3, 4, 5 các giá trị này liên quan với nhau theo hệ thức p2 = p1 +1, trừ trường hợp p1 = 5 khi đó p2 = 1

M(pipj) = kdijpipj = dij

di dj

k

k k pitbpjtb (1-23) Khi tính (1-19a) và giá trị khdd = 1 theo điều kiện đ# chấp nhận ở trên từ (1-20a) ta rút ra công thức tổng quát sau đối với cả các thiết bị độc lập lẫn phụ thuộc

P2

hq ≈

2

dij itb

itb jtb

i di i<j di dj

kp

Đối với các thiết bị không phụ thuộc thì kdij = kdikdj và công thức (1-24a)

sẽ chuyển sang (1-20a) Giá trị nhỏ nhất của M(pipj) = 0 trong trường hợp nếu các thiết bị được đóng trong thời gian khác nhau, nghĩa là pi(t)pj(t) = 0 Giá trị lớn nhất M(pipj) rõ ràng bằng pihqpjhq Từ (1-20a) và (1-24a) rút ra bất đẳng thức:

n 2 ihq i=1

p

n ihq i=1

p

biểu thức này đúng với cả các mối liên hệ bất kỳ giữa các thiết bị Trong vế

đầu từ trong đẳng thức (1-24b) có dấu bằng khi kdij = 0 đối với bất kỳ i, j Còn trong vế thứ hai thì kdij = kdi = kdj = const và pi = const đối với i bất kỳ, thêm vào đó tất cả các thiết bị đều làm việc

1.4 Mô hình xác suất của đồ thị phụ tải ngẫu nhiên

1.4.1 Khái niệm về quá trình ngẫu nhiên

Đối với đồ thị phụ tải ngẫu nhiên khái niệm về quá trình ngẫu nhiên là mô hình toán học gần nhất với nó Đối với thời điểm cố định t0 bất kỳ của ngày đêm, ví dụ trong ca 1, các giá trị của phụ tải tương ứng P(t0) sẽ khác nhau trong các ngày đêm khác nhau Vì vậy P(t0) là giá trị ngẫu nhiên Từ đó thấy rằng đồ thị tự ghi bất kỳ Pw(t) của đồ thị ngày đêm được phản ảnh bằng các dụng cụ tự ghi là một sự phản ánh ngẫu nhiên của quá trình ngẫu nhiên P(t) Khái niệm về quá trình ngẫu nhiên được thể hiện hoàn toàn theo các phản

ánh tương tự Bằng cách như vậy quá trình ngẫu nhiên được cho có thể có 2

định nghĩa tương đương nhau nhưng luôn luôn khác nhau và bổ xung cho nhau

1 Tập các đại lượng ngẫu nhiên P(t) = Pt được phản ảnh theo các thời

điểm khác nhau của thời gian t

2 Tập tất cả các phản ánh Pw(t) có thể được của nó

Tương tự ta có 2 cách nghiên cứu các đồ thị ngẫu nhiên của phụ tải và

được coi như là một quá trình

1 Trục ngang của các đường đặc tính của các đại lượng ngẫu nhiên P(t)

để ghi các thời điểm của thời gian t, nhưng đối với các phản ánh khác nhau của Pw(t)

2 Trục dọc của các đường đặc tính ghi sự phản ánh của Pw(t) theo các thời gian t khác nhau

Trong các vấn đề lý thuyết thường nghiên cứu quá trình ngang trục do chỉ số ký hiệu t có ý nghĩa vật lý rõ ràng và có thể sắp xếp một cách liên tục các giá trị vô hạn của tập Pt Ngược lại, toàn bộ tập các phản ánh riêng rẽ Pw(t) của quá trình, theo quy định là không cho phép sắp xếp được theo trình tự khi gắn chúng với một chỉ số w thay đổi đơn điệu và liên tục theo một điều kiện

cụ thể nào đó Chỉ số ký hiệu w chỉ có ý nghĩa quy ước Tuy vậy việc nghiên cứu quá trình theo dọc trục thuận tiện hơn trong tính toán bởi vì hiệu quả đốt nóng dây dẫn, tần suất của các đỉnh phụ tải và các đại lượng khác được xác

định bởi dạng phản ảnh của quá trình, đồng thời cũng có quan hệ tới việc nghiên cứu thực nghiệm trong các lưới đang hoạt động, bởi vì việc ghi chép lặp lại của các dụng cụ tự ghi cho phép phản ảnh trực tiếp các quá trình khác nhau

Theo quan điểm đầu, tập các đại lượng ngẫu nhiên P(t) là khái niệm mang tính bất định hơn khái niệm của một đại lượng ngẫu nhiên Pt , nhưng trong thực tế tính toán của lý thuyết dự báo các quá trình ngẫu nhiên là khác nhau, nói chung chúng có tính xác định lớn hơn Công việc ở đây là phân biệt

sự khác nhau của các đại lượng ngẫu nhiên mà mỗi đại lượng này có các phản

ảnh theo dạng của riêng mình Sự xuất hiện đám đông, đối với đám đông này các dự báo xác suất coi như đ# biết chính xác hơn, ví dụ như trong mối quan

hệ phụ tải cực đại nửa giờ được kỳ vọng Song các đòi hỏi về tính ổn định thống kê đối với các quá trình ngẫu nhiên có yêu cầu kiểm tra phức tạp hơn

Ta coi quá trình xác suất là mô hình gần đúng đối với đồ thị phụ tải lý tưởng Nói chung mô hình đồ thị phụ tải sẽ chính xác hơn nếu như phân xưởng làm việc trong thời gian một ca nhịp nhàng hơn với các sản phẩm đưa ra đều đặn, nếu như hàng ngày kế hoạch sản xuất được hoàn thành Vì vậy ta cần chọn đồ thị phụ tải trong ca mang tải lớn nhất làm cơ sở đối với mô hình xác suất

1.4.2 Các đặc tính của quá trính ngẫu nhiên

Trong các giả thiết thực tế về tính phụ tải quá trình ngẫu nhiên P(t) thường là quá trình chuẩn nghĩa là các giá trị có thể có của phụ tải P(t) được tính theo luật phân bố chuẩn (1-9) Các đặc tính cơ bản của quá trình ngẫu nhiên (cũng như trong quy luật khác) là giá trị trung bình

và hàm tương quan (KΦ)

R(τ) = M[(Pt - Ptb)(Pt+τ - Ptb)] (1-26) Hàm tương quan là mô men tương hỗ tập trung của các đại lượng ngẫu nhiên Pt và Pt+τ lệch về thời gian một đoạn τ Từ (1-26) thấy rằng R(0) = DPt

Giả thiết rằng giá trị Ptb và hàm tất định R(τ) không phụ thuộc vào mômen thời gian được chọn, trong công thức (1-25) và (1-26) quá trình Pt như vậy được gọi là quá trình dừng (có dạng đồng nhất về thời gian) Phụ tải P(t)

được phản ảnh của đồ thị phụ tải nhóm không phải là quá trình dừng thậm chí ngay cả với ca mang tải tính toán lớn nhất, tuy nhiên theo sự phản ảnh rõ ràng

về mặt vật lý, có thể cho phép coi là dừng đối với tất cả các đoạn quan trọng nhất của đồ thị mà trên các đoạn này phản ánh phụ tải cực đại nửa giờ P30max =

P, do đó để xác định, theo quy ước có thể coi tất cả các đồ thị là dừng Thực chất để nhận quá trình Ecgodic dừng ta đưa nó về một dạng phản ảnh để cho việc nghiên cứu được đơn giản một cách đáng kể

Ta nhận thấy công thức (1-25) và (1-26) là quá trình theo trục ngang (xem ở trên) đối với một phản ảnh đ# cho nên có thể viết biểu thức theo trục dọc tương ứng

0

tb tb

T

1

Do quá trình ngẫu nhiên P(t) là quá trình dừng nên trong công thức này

có thể thay T → ∞ bằng giá trị P = Pct Các công thức (1-25) đến (1-28) cho một và chỉ một kết quả, nếu như

∞

→ T

lim R(τ) = 0 ; khi đó quá trình P(t) được gọi

là quá trình Ecgodic, đối với quá trình này giá trị trung bình theo thời gian, nghĩa là các giá trị theo trục dọc bằng giá trị trung bình theo các phản ảnh, nghĩa là theo quá trình ngang ý nghĩa vật lý theo quy ước về tính Ecgodic R(∞) = 0 có thể xem xét, trong đó nếu như R(∞) ≠ 0 thì mối liên hệ tương quan dọc trục sẽ không tắt dần theo thời gian Ta tìm được ảnh hưởng ổn định của các mối liên hệ ngang trục

Đối với các đồ thị nhóm của phụ tải công nghiệp lấy bằng :

là quá trình ngẫu nhiên dừng không gián đoạn Markov Đối với quá trình Markov dừng ảnh hưởng tương quan tới giá trị ngẫu nhiên P(t0+τ) của tất cả các P(t0-τj) nêu trên, được phản ảnh hoàn toàn bằng mặt phẳng tương quan giữa P(t0+τ) và P(t0) với t0, τ, τj bất kỳ Biểu thức (1-29) có các đặc điểm sau :

1 R0 = DP

2 R(τ) = R(-τ) theo ý nghĩa vật lý của R(τ)

3 R(τ) ≤ R(0) đ# biết

4 R(τ) ≥ 0

5 R(∞) = 0

Đặc điểm 4 được coi là luôn luôn dương đối với với (1-29) tính tương quan giữa Pt và Pt+τ là luôn dương, đặc điểm 5 cho biết là khi giá trị P(t) và P(t+τ) với τ đủ lớn trong thực tế coi là không tương quan và không phụ thuộc

1.4.3 Phụ tải hiệu quả và trung bình trong thời gian cho trước Mô hình toán học của phụ tải ngẫu nhiên P(t) đ# được mô tả cho phép xác định các đặc tính cơ bản của đại lượng ngẫu nhiên

Khái niệm phụ tải trung bình cực đại theo độ dài thời gian đ# cho đ# được rút

ra ở đây giá trị tích phân là giá trị ngẫu nhiên được xác định bởi phản ánh ngẫu nhiên của đồ thị P(t) Thường dùng nhất ở đây là việc nghiên cứu theo dọc trục của quá trình P(t), trước hết ta dễ dàng nhận được đẳng thức

Rõ ràng là MPθ(t) không phụ thuộc vào t, nên nó là kết quả trực tiếp của quá trình dừng Đối với phương sai DPθ(t) cũng không phụ thuộc vào thời gian, công thức cơ bản rút ra có dạng :

DPθ(t) = DPθ = ∫ ∫

τττ

θ2 0 0

d)(Rd

2

(1-30b) Trong đó : R(τ) - là hàm tương quan KΦ của quá trình P(t)

Ta nhận thấy rằng theo (1-30 b) phương sai DPθ là hàm giảm dần từ giá trị θ, nhưng P(t) là đại lượng ngẫu nhiên do đó đối với một đoạn của các phản

ảnh được lấy Pw(t) có thể thực hiện được khi θ2 > θ1 tất cả sẽ là Pθ 2max > Pθ 1max

Đặc tính chất lượng phụ thuộc của (1-30) về ý nghĩa vật lý là hoàn toàn

rõ Mômen tương quan tương hỗ R(τ) giảm chậm hơn, còn các giá trị Pθtăng với xác suất lớn hơn nếu giá trị ban đầu P(t) là tương đối lớn, ngược lại nó sẽ

có xác suất bé hơn nếu P(t) không lớn Điều này dẫn tới là với giá trị DP(t) và

θ cho trước, DPθ tăng khi tăng mối liên hệ hồi quy, công thức đặc trưng 30b) có giá trị đáng kể

(1-Tiếp theo giả thiết kết luận sơ bộ của công thức (1-30b) không sử dụng

lý thuyết của quá trình ngẫu nhiên vì vậy (1-30b) là đáng tin cậy ngay cả khi

sự phân tích dọc trục của đồ thị tất định P(t), ta đặt :

P(t) - Ptb = P(t) ; Pθ(t) - Ptb = Pθ(t) Sao cho DPθ = MP θ 2 khi đó ta sẽ tìm được

n n n

1 k t

t

Xlimn

)n

kt(P

1limdt)t(P

1P

∞

→

= θ

θθ+θ

=θ

)MX(lim)Xlim(MPMP

n n

2 n n 2

∞

→

∞

→ θ

2

2 n

1 k

k n 1 j 2 2

2 n

1 k

2 2

2

n

n

)n

)kj(t(P)n

kt(P

2n

)n

kt(P

1

θ+θ

+θθ+θ

n

)n

j(Rn

2M

1 j

n 1 k 2 2

θθθ

θ

=ΣΣ

1DP

σ

ư θ

90 70 50 30 10 8 6 4 2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

0

θ /T K

500 900 100

0,1 0,2

0,3

σθ/σ

θ /T K

σθ/σ

Hình 1-4 : Đồ thị phụ thuộc của giá trị tương đối của chuẩn σθ của phụ tải

Pθ được làm trung bình trong hàm của khoảng thời gian tương đối θ/Tk của

khoảng làm trung bình θ Bây giờ khi biết giá trị trung bình (1-30) và chuẩn (1-31) đối với Pθ , cực đại của Pθ max theo độ dài thời gian θ đối với P(t) có thể xác định theo công thức :

1.5 Phụ tải của nhóm thiết bị dạng đám đông

1.5.1 Các chỉ số chế độ làm việc của các thiết bị

Giả thiết cơ bản được nêu trên theo lý thuyết phụ tải của lưới điện công nghiệp cho phép ta chuyển sang sự phụ thuộc tuyến tính của phụ tải tính toán vào số lượng công suất và chế độ làm việc của các thiết bị Phương pháp này nhận được bằng giản đồ trình tự cho phép nhận được sự phụ thuộc giải tích gần đúng của các chỉ số của phụ tải tính toán vào đặc tính thống kê của tập các giá trị có thể có của chỉ tiêu vật lý cơ bản về chế độ làm việc của các thiết

bị không phụ thuộc mà phụ thuộc vào giá trị trung bình của các hệ số sử dụng

ksd,tb và hệ số đóng trung bình kd,tb Các đặc tính này được giả định bởi những

đặc tính đ# biết từ các nghiên cứu thực nghiệm, song chúng có thể được sử dụng cho cả đối với quá trình sản xuất mới xuất phát từ đặc tính thiết kế của quá trình công nghệ Trên cơ sở này tiến hành dự báo phụ tải ngoài các chỉ số cơ bản ksd,tb và kd,tb được dùng thì các hệ số hình dáng khd rút ra từ biểu thức (1-19a) và hệ số mang tải (hay hệ số phụ tải) kpt trong khoảng thời gian đóng của thiết bị

Kpt =

d

ct dm d

tb dm

tbd

k

kpk

pp

thuộc vào chúng Điều này cần được xét tới trong các tính toán với các giá trị

kd, kpt , ksd và được coi như là một đại lượng ngẫu nhiên Chỉ số ksd đưa vào cặp các chỉ số kd , ksd cho phép xác định trực tiếp từ thực nghiệm theo các số chỉ của dụng cụ đo đơn giản là đồng hồ đo điện năng trong khoảng thời gian

đóng Sau đó kpt có thể tìm được bằng cách tính toán từ biểu thức (1-34) Cuối cùng chỉ số kd (1-19a) có ý nghĩa đơn giản về mặt vật lý được xác định theo hệ

số hình dáng với sai số nhỏ Để chuyển từ các hệ số kd, kpt , ksd đ# biết của từng cá thể sang các chỉ số Kd, Kpt , Ksd của nhóm được làm trung bình tương ứng với các công thức

dm

dm sd sd

P

pk

dm

dm d d

P

pk

dm pt d sd

pk

pkk

P

pk

=

Các công thức tương tự (1-35) đối với Ksd và Kd không được dùng vì nó không quy đổi các giá trị kd theo các khoảng thời gian td của thiết bị

Ta dừng lại ở việc nghiên cứu các hệ số cực đại và hệ số cần dùng quy

đổi về các đồ thị của phụ tải nhóm

30max max

như các giá trị P30max, Ptb, khi mà cả P30max lẫn Knc đều liên quan đến giá trị Pdmkhông ảnh hưởng tới dạng của đồ thị

Các đặc điểm nêu trên của các chỉ số Knc và Kmax cần được tính một cách nghiêm chỉnh khi kiểm tra thực nghiệm các giá trị của chúng nhận được theo tính toán Việc tính toán phải tiến hành có xét tới chế độ dừng của ca mang tải lớn nhất Giữa chúng, các đồ thị phụ tải thực nghiệm của đường dây

đối với quá trình sản xuất không dây truyền, thường là không dừng (mục 1.3.2) thêm vào đó phụ tải trung bình Ptb trong ca dường như phụ tải bị giảm

do có các đoạn phụ tải không dừng mà các đoạn này không được tách ra một cách dứt khoát trên đồ thị P(t) Cũng trong thời gian này giá trị P30max được phản ảnh trên các đoạn của đồ thị phụ tải dừng được nêu ra và có giá trị gần với giá trị kỳ vọng được kiểm tra Giá trị của Kmax được tính toán một cách hình thức theo (1-37) theo các giá trị của P30max , Ptb sẽ cao hơn và đôi khi có mức độ tăng đáng kể

Ngược lại, tính ổn định tương đối của P30max đ# được làm rõ có thể chấp nhận được thông qua việc kiểm tra giá trị Knc tính toán theo giá trị rút ra được

từ (1-37) Các giả thiết nêu trên được thiết lập để nghiên cứu phụ tải bằng thực nghiệm

1.5.2 Thống kê các chỉ số chế độ làm việc của các thiết bị điện Việc nghiên cứu phụ tải bằng thực nghiệm đ# chỉ ra rằng trong các lưới

điện đang vận hành, các chỉ tiêu của các đồ thị phụ tải riêng lẻ được đặc trưng bởi mức tán xạ đáng kể, thậm chí đối với cả các thiết bị thuộc cùng loại hộ phụ tải Ví dụ để truyền động điện cho các máy cắt gọt kim loại, điều này

được chỉ ra rõ ràng trên hình 1-5 trong đó đối với 2 điểm bất kỳ của một trong các giản đồ sắp xếp các giá trị thực nghiệm của các chỉ số khác nhau tìm được

đối với ca mang tải lớn nhất Độ chênh lệch của các hoành độ cho ta biết số các thiết bị được chọn để nghiên cứu, đối với các thiết bị này giá trị của chỉ tiêu cho trước nằm trong khoảng giới hạn của tung độ các điểm đó Do chế độ

làm việc của tất cả các thiết bị điện của loại hộ tiêu thụ đ# được cho trước, nói chung từng chỉ tiêu có thể cần phải được đặc trưng bằng các đặc tính số lượng

được xác định theo d#y phân bố thống kê thực nghiệm hoặc giản đồ được sắp xếp theo trình tự các giá trị của nó Để làm điều này, các giá trị trung bình và các hệ số hình dáng của các giản đồ xắp xếp tương ứng được chỉ ra

sdhq

k

)k(Mk

Đối với trường hợp các thiết bị chọn ngẫu nhiên, giá trị kd, kpt, ksd đ#

được biết trước và là các đại lượng ngẫu nhiên tuân theo hàm phụ thuộc 34) và luật phân bố thống kê có dạng nêu trên hình 1-4 Do sự phụ thuộc vật

(1-lý của các chỉ tiêu kd, kpt và sự phụ thuộc vào ksd của chúng, từ (1-34), (1-37)

và (1-39) nhận được

Mksd = MkdMkpt hoặc ksdtb = kđtbkpttb (1-40)

1,0 0,8 0,6 0,4 0,2

Công thức này cho biết hệ số hình dáng của giản đồ sắp xếp của tích 2

đại lượng ngẫu nhiên độc lập bằng tích của các hệ số hình dáng Phương sai không có đặc điểm này và công thức tương tự (1-41) đối với nó phức tạp hơn nhiều Ngoài ra hệ số hình dáng khác với phương sai ở chỗ nó là đại lượng không có thứ nguyên gần với giá trị dưới của mình (bằng một đơn vị) Theo các nguyên lý này trong (1-39) phương sai được thay bằng các hệ số hình dạng

Như đ# biết trên hình 1-4 sự phân bố đối với kd gần như tuyến tính đồng

đều Tất cả các phân bố không phải là phân bố chuẩn không chỉ đối với một chỉ tiêu Giản đồ sắp xếp thực nghiệm hoặc các quy luật phân bố thống kê của các chỉ tiêu riêng lẻ nhận được đối với các ca mang tải lớn nhất của các thiết

bị riêng lẻ cho phép phục hồi một cách tin cậy đồ thị nhóm một cách lý tưởng của ca mang tải lớn nhất làm đồ thị xuất phát để xác định phụ tải tính toán

Đồ thị này nhận được bằng cách đo trực tiếp gặp khó khăn

1.5.3 Các hệ số sử dụng và hình dáng của nhóm

Khi chuyển sang các chỉ tiêu đối với các đồ thị phụ tải nhóm, ta xuất phát từ lược đồ mô tả chúng, đầu tiên ta thực hiện đối với trường hợp đơn giản của các thiết bị điện trong cùng một loại hộ tiêu thụ nghĩa là trong cùng một chế độ làm việc

Đối với m thiết bị đ# cho của đường dây có các công suất pdm1,

pdm2, pdmm các chỉ tiêu cơ bản kd, kpt có thể được xem xét như hai sự lựa chọn

độc lập gần đúng của các giá trị có thể có của chúng

kd1, kd2 , kdm; kpt1, kpt2 , kptmmỗi hệ số trên được tổ hợp với các công suất định mức pđmr của các thiết bị một cách ngẫu nhiên Do các hệ số Ksd, Khd (hoặc Gsd, Ghd) của một đồ thị phụ tải tác dụng nhóm hoặc dòng điện nhóm là các đại lượng ngẫu nhiên Các giá trị cực đại đủ tin cậy có thể xác định theo công thức (1-16), khi biểu thị các

đường đặc tính số của các chỉ tiêu nhóm thông qua các đường đặc tính riêng

lẻ Bằng cách này ta nhận được:

sdtb sd

dm

sd dm dm

dm sd

p

Mkpp

pkM

Σ

Σ

=Σ

Σ

2 sdtb hq

2 ksd hq

sd sd

2 dm 2 dm dm

dm sd

n

1fn

DkDk

p)p(

1p

pkD

Σ

=Σ

Σ

Thực chất là các giá trị nhq - số thiết bị điện có hiệu quả đưa vào biểu thức với phương sai Dksd, nên với các thiết bị có chế độ làm việc nghiêm ngặt như nhau thì ksd = const Kết quả cho trước không rõ ràng này là do việc bỏ qua về tính không phụ thuộc của các đại lượng ngẫu nhiên ksd, kđ vào p*

ưβ

ưβ

Như đ# biết, giá trị tính toán của hệ số sử dụng của nhóm thiết bị phụ thuộc vào số thiêt bị hiệu quả nhq Từ đó thấy rằng, chỉ có giá trị ksdtb là kỳ vọng toán học các giá trị có thể có của nó được hiểu là giá trị của hệ số sử dụng riêng lẻ ksd đối với hộ cho trước

Tương tự với (1-42) ta tìm được các giá trị trung bình xác suất của Khd

và Ghd ở đây công thức nhận được trong trường hợp sau (1-59b) để tính giá trị

hệ số hình dáng nhóm có ý nghĩa cơ bản

k

1f

k()1f3n

f1

dtb

2 kd

2 hdd 2

ksd hq

Công thức này được dùng để bổ xung vào (1-44) Từ (1-45) công thức tính đối với hệ số hình dáng tính toán theo dòng điện nhận được bằng cách thay fksd bằng fgsd Để rút ra (1-45) trước hết ta nhận thấy rằng:

2 hdd 1)k pk

k

Để tính tổng các phần tử trong vế phải của đẳng thức cần phải chuyển các đại lượng ngẫu nhiên phụ thuộc về mặt bản chất vật lý ksd, kd sang các đại lượng độc lập kd, kt Vì vậy ta thay ksd bằng tích kd.kpt nên ta có:

M(DP) = (k2

hddkdtb - k2

dhq)k2 pthqΣp2

Để tính M(1/K2

sd) ta chuyển sang việc nắn thẳng dần dần giản đồ sắp xếp theo các giá trị Ksd có thể có Điều này làm cho giản đồ sắp xếp này dễ gần với dạng đường thẳng hơn giản đồ sắp xếp đối với các ksd riêng lẻ (hình 1-4) Phương trình của giản đồ sắp xếp được nắn thẳng có dạng:

Ksd = ksdtb(1+ξ 3 f2Ksd 1

ư ) = ksdtb(1+ξ

hq dm 2

n

1kf

nk

1K

dk

2

1

2 ksd hq

hq 2

∫+

ư

(1-47b) Khi quay trở lại (1-46) và khi tính công thức (1-22c) với nhq ta tìm được:

k()1f3n

f

ttb

2 kd

2 hdd 2

ksd hq

2 ksd

Cuối cùng khi đặt DKhd ≈ 0, MKhd =Khdtb ≈ Khdhq (với mức dự trữ không nhiều)

và Khdtt ≈ Khdhq ta nhận được công thức cuối cùng (1-47)

1.5.4 Mô hình cực đại của đồ thị và phụ tải tính toán của nó

Như đ# giải thích giản đồ sắp xếp của đồ thị P(t) của nhóm trong ca mang tải cực đại được giữ nguyên dạng ổn định khi chuyển từ ca này sang ca khác mặc dù đồ thị P(t) thay đổi dạng của mình một cách ngẫu nhiên Vì vậy, nếu đặt P(t) và giản đồ sắp xếp của nó vào dạng bậc, đồ thị P(t) đối với mỗi ca riêng lẻ, có thể thành lập lược đồ giống như việc sắp xếp lại của giản đồ sắp xếp bậc thang

Một cách tự nhiên ta nêu ra vấn đề về mô hình cực đại của đồ thị nghĩa

là vấn đề sắp xếp lại bậc của giản đồ sắp xếp khi đó sẽ đạt được sự đốt nóng dây dẫn lớn nhất có thể có với giản đồ sắp xếp đ# cho Dễ dàng chỉ ra rằng

điều này được tiến hành bằng cách phân bố lại tất cả các toạ độ bậc của giản

đồ theo trình từ tăng của chúng theo thời gian Thực chất là giả thiết có hai bậc gần nhau I2

1, I2

2 của đồ thị quân phương I2(t) có độ dài thời gian t1, t2 và giả thiết z0banđầu = z0(0) là giá trị ban đầu của khoảng z0(t) của phương trình (1-1), khi đó hiệu các toạ độ của tích phân này ở cuối bậc thứ 2 theo các phân bố thuận và nghịch của các bậc lân cận được thành lập theo

Hình 1-6: a, Dạng hình thang; b,

Dạng tam giác; của các mô hình

cực đại của đồ thị phụ tải tương

ứng với giản đồ xắp xếp được nắn

thẳng của nó

Khi đó các toạ độ lớn nhất

Imax và nhỏ nhất Imin của mô hình

(hình:1-6) dễ dàng được xác định

với điều kiện cần phải có giá trị

phụ tải trung bình và hiệu quả cho

trước của đồ thị ban đầu I(t) Khi

Trong đó: a, b, c phụ thuộc vào Imax, Imin và tiếp theo ta tìm đ−ợc dòng

điện tính toán IttI cũng nh− hệ số cực đại

1,1 khi1,67B

2,1;

A

1,1G

1 khi3,1B4,1;

n

1kf

Trong đó hằng số A, B đ−ợc xác định từ (1-52a), còn biểu thức đối với

Ghdtt - đ−ợc xác định từ (1-45) Khi đó từ điều kiện Ghd ≤ 1,5 với (1-51) cần tính với biểu thức (1-20d)

)1k(n

1

hdd hq

Theo các nghiên cứu đ# nêu ra các giá trị khdd và fkd thay đổi trong các giới hạn hẹp có thể lấy khdd ≈ fkd ≈ 1,05 Việc tăng của fksd nghĩa là khi tăng

khuếch tán của các giá trị ksd trong các điều kiện cân bằng khác sẽ làm tăng phụ tải tính toán Ngược lại việc tăng khuếch tán của ksd có thể làm giảm phụ tải tính toán

Các tính toán phụ tải thực tế được thực hiện theo công suất tác dụng có thể chuyển sang tính theo dòng địên tính toán, xuất phát từ các giá trị trung bình đ# biết ở trên theo các số liệu thực nghiệm của hệ số công suất Khi đó các đồ thị tính toán Kmax = F(nhq) theo hình 1-7 được tính theo các công thức nêu trên được lấy làm cơ sở Trong các đồ thị này từ nay cho tới lúc tích luỹ

được đầy đủ các số liệu thực nghiệm được dùng làm giá trị tính toán, ta lấy các giá trị fksd = 1,1; kt = 0,8 Do vậy trên thực tế hệ số sử dụng ksdtb sẽ được dùng làm chỉ số cơ bản cho mỗi đường cong nêu trên hình 1-7 thay cho giá trị

kd được xác định trong thực tế thuận tiện cho việc tính giá trị ksdtb = 0,8kd Đồ thị tính toán được dựa trên các giá trị nhq ≥ 5 và ngoại suy đối với giá trị nhq = 4; đối với nhq ≤ 3 lấy Kmax = 1

Hình 1-7: Các đường cong của các hệ số cực đại Kmax đối với các hệ số sử dụng Ksd khác nhau phụ thuộc vào số các thiết bị điện hiệu quả nhq

P max

3,0

1,8 2,6

1,4 2,2

Việc làm chính xác các đồ thị đ# được nghiên cứu trước đây chỉ mới làm sáng tỏ đối với một vài sự giảm tung độ của các đường cong nêu trên hình 1-7 có hệ số sử dụng nhỏ ksd = 0,1 ữ 0,2 và cũng chỉ trên các đoạn nhq nhỏ

Cuối cùng cần phải tính toán nhóm các thiết bị điện có các chế độ làm việc khác nhau Rõ ràng rằng việc lấy tổng tuyến tính của các phụ tải tính toán tìm được theo phương pháp mô tả ở trên được tính riêng theo từng nhóm nhỏ

có chế độ làm việc như nhau sẽ cho giá trị tăng hơn giá trị thực của nhóm phụ tải tính toán Gắn liền với việc này trong phương pháp tính phụ tải tính toán cục bộ, giá trị Ptt được xác định đối với toàn nhóm như là tổng của các giá trị tìm được đối với mỗi một nhóm nhỏ của phụ tải tính toán cục bộ ∏j

Ptt = Σ∏j = ΣKmaxj(n’jhq)Pjtb (1-54) Giá trị ∏j nhỏ hơn phụ tải tính toán Pttj của nhóm nhỏ thứ j này, do vậy

hệ số cực đại cục bộ Kmaxj được xác định theo đồ thị của Kminj hình 1-7 không phải đối với số thiết bị điện có hiệu quả thực tế njhq của nhóm nhỏ, ta đưa ra:

có hoành độ nhq theo đường cong hình 1-7, tương ứng với ksd = ksdΣ

Cần thiết phải nhấn mạnh rằng giá trị phụ tải tính toán tìm được theo phương pháp giản đồ sắp xếp như đ# biết dựa trên cơ sở này chính là cực đại

có thể có của nó Cực đại này luôn luôn có thể vượt trội hơn hẳn dù có xác

suất bé (khoảng 0,05) Đối với phần lớn các đường dây phụ tải thực của các thiết bị dạng đám đông sẽ luôn thấp hơn giá trị tính toán, vì vậy việc xác định tiết diện đường dây theo phụ tải tính toán hoàn toàn không có, nghĩa là không

có dự trữ trong lưới về khả năng tải, tuy vậy các dự trữ này nhỏ Để kết luận,

ta nhận thấy rằng phương pháp giản đồ sắp xếp có khối lượng tính toán cô

đọng được dùng làm cơ sở cho các phương pháp tính toán hiện nay Trong tương lai phương pháp tính theo giản đồ sắp xếp sẽ tiếp tục được phát triển

1.5.5 Phụ tải phản kháng của lưới

Trong thực tế thiết kế, giá trị trung bình của Q và giá trị cực đại nửa giờ của Q30max khi không bù phụ tải phản kháng được xác định gần đúng thông qua các giá trị tương tự Ptb, P30max của phụ tải tác dụng theo hai công thức đơn giản

Qtb = Ptbtgϕtb; Q30max = P30maxtgϕmax ≈ P30maxtgϕtb (1-56)

ở đây tgϕtb là giá trị của tỷ số của phụ tải phản kháng và phụ tải tác dụng trong ca mang tải lớn nhất

tgϕtb =

∫

∫t

0

t

0

dt)t(P

dt)t(Q

giá trị tgϕtb được tính theo các số liệu thực nghiệm tích luỹ được, tgϕmax là giá trị tương tự được xác định trong khoảng thời gian nửa giờ (tx, tx+30) của phụ tải cực đại trung bình theo công suất tác dụng Khi đó với một sai số dương nào đó đ# cho, mức dự trữ về độ tin cậy tính toán được lấy hợp lý hơn sao cho tgϕmax ≈ tgϕtb, mặc dù thông thường tgϕmax < tgϕtb Theo (1-56) ta dùng công thức có cơ sở hơn phù hợp với các đặc điểm đối với tgϕmax Tuy nhiên cho tới nay trong thiết kế không nên chỉ đi theo một trong số các giả thiết đ# được nêu ra

1.6 Xác định tổn thất điện năng hàng năm trong lưới điện

1.6.1 Đặt bài toán đặc tính và cách giải

Bài toán quan trọng tính toán tổn thất điện năng hàng năm ∆A trong lưới điện thường gặp hai cách đặt vấn đề khác nhau Cách đầu, ta coi các cấu trúc lưới, chiều dài đường dây và tiết diện của từng đoạn riêng lẻ đ# biết cũng như biết được sự phân bố phụ tải của các nút Cách đặt bài toán này có vị trí quan trọng đối với bất kỳ lưới thực nào cũng như đối với việc tính toán thiết kế các phương án lưới khi tính toán sơ bộ khi đ# biết vị trí phụ tải Cách đặt bài toán thứ hai, không phải tất cả các thông số của lưới nêu trên đ# được xác

định Thực chất là trong tất cả các trường hợp đồ thị phụ tải hàng năm (giản đồ sắp xếp của các nút của lưới) trong các bài toán ban đầu không có, chính điều này đ# gây nên những khó khăn cơ bản trong việc tính toán để đạt độ chính xác cao

Gắn liền với điều này với cách đặt bài toán dạng hai, ta thường dùng công thức:

Việc chọn giá trị ∆Pmax và thời gian tổn thất công suất cực đại τ gặp khó khăn trong việc xác định chúng, đặc biệt là đối với các lưới điện kín phức tạp Hơn nữa sai số xuất hiện không nêu ra được đánh giá cơ bản Công thức (1-58) đơn giản, ngoài ra nó còn có liên quan tới giá trị quan trọng là phụ tải cực

đại tổng Pmax, công suất này sẽ được làm chính xác hơn bằng cách bổ xung thêm thành phần ∆Pmax

Công thức (1-58) đ# được nêu ra ở trên còn dùng cả với cách đặt bài toán chính xác dạng 1, nhưng trong trường hợp này các số liệu ban đầu còn chưa hoàn toàn có được để sử dụng để làm giảm sai số tính toán ∆A, do không

đánh giá chính xác được giá trị τ Do đó phương pháp tính toán thứ 2 không

được nêu ra vì không có khả năng làm chính xác được giá trị của τ trong điều

kiện không có sẵn đồ thị phụ tải Bổ xung vào khiếm khuyêt này, đối với lưới 0,38 ữ 220kV có cấu trúc bất kỳ, hiện nay thường dùng cách đặt bài toán theo dạng 1 Một trong những sự phụ thuộc được chấp nhận làm cơ sở được nêu ra trong công thức (1-66a) đối với giá trị ∆tbP (tổn thất công suất trung bình trong lưới) theo mùa hoặc theo năm Sau này công thức được đưa về dạng đơn giản hơn (1-67), phù hợp với tổn thất trung bình ∆tbP theo các ∆Ptb (tổn thất trung bình thành phần) trong lưới với các giá trị trung bình trong các nút của nó

1.6.2 Tổn thất điện năng trong đường dây hình tia

2 tb

2 hq

Qtb ; Utb - điện áp được lấy trung bình ở cuối đường dây bằng giá trị của nó khi phụ tải trung bình

Trong (1-59) hợp lý hơn cả là chọn các phụ tải hiệu quả làm phụ tải trung bình Phụ tải này được thành lập trên cơ sở các đặc tính thống kê của phụ tải đ# có đủ độ chính xác Ta có:

Phq = KhdPtb; Qhq = LhdQtb; Ihq = GhdItb (1-60)

Trong đó Khd, Lhd, Ghd là các hệ số hình dáng của các đồ thị P(t), Q(t), I(t) đặc trưng cho tính không đồng đều của chúng Trong trường hợp riêng Khd

= 1, Phq = Ptb thì P(t) = const và tính không đồng đều của đồ thị là nhỏ nhất

Từ (1-59) và (1-60) ta có:

∆P = 3.10-3RTG2

hdI2

tb = (K P L Q )U

tb

2 hd

2 tb

2 hd