Nghiên cứu xây dựng thuật toán đánh giá độ tin cậy hệ thống điện việt nam sử dụng phương pháp mô phỏng monte carlo

đối với nguồn ựiện tiêu chắ ựộ tin cậy theo cách tiếp cận tiền ựịnh là: công suất dự trữ, sự cố tổ máy lớn nhất vào thời gian phụ tải ựỉnh trong năm,Ầ đối với lưới truyền tải ựó là: kiểm

-

PHẠM VŨ LONG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ðÁNH GIÁ ðỘ TIN CẬY HỆ THỐNG ðIỆN VIỆT NAM

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE-CARLO

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Chuyên ngành : HỆ THỐNG ðIỆN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TSKH TRẦN KỲ PHÚC

LỜI CAM ðOAN

Tôi xin cam ñoan ñây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu và kết quả trong luận văn là trung thực và chưa ñược công bố trên bất kỳ một tài liệu khoa học nào

Tác giả thực hiện

Phạm Vũ Long

MỤC LỤC

Trang Trang phụ bìa

1.3ðặt vấn ñề nghiên cứu

1.4Kết luận

17

18

Chương 2 – NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN CÁC TIÊU CHÍ ðÁNH GIÁ

ðỘ TIN CẬY ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG ðIỆN VIỆT NAM

2.3 Nghiên cứu lựa chọn các tiêu chí ñánh giá ñộ tin cậy áp dụng cho hệ

Chương 3 – XÂY DỰNG THUẬT TOÁN CÔNG CỤ TÍNH TOÁN ðỘ

TIN CẬY HỆ THỐNG ðIỆN

Chương 4 – KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CÔNG CỤ TÍNH TOÁN VÀ

MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO ðỘ TIN CẬY HỆ THỐNG ðIỆN

VIỆT NAM

4.2 Tính toán theo bộ số liệu của A0 cho hệ thống ñiện Việt Nam năm 2010 61

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

HTð: Hệ thống điện

PM (Plant Margin): Dự trữ cơng suất đặt

LOLP (Loss of Load Probability): Xác suất thiếu cơng suất

LOLE (Loss of Load Expectation): Kỳ vọng thiếu cơng suất

EUE (Expected Unserved Energy): Kỳ vọng điện năng thiếu hụt

FOR (Forced Outage Rate): Tỷ lệ ngừng máy bắt buộc

TTF (Time to Failure): Thời gian làm việc

MTTF (Mean Time to Failure): Thời gian làm việc trung bình

TTR (Time to Repair): Thời gian sửa chữa

MTTR (Mean Time to Repair): Thời gian sửa chữa trung bình

DPLVC (Daily Peak Load Variation Curve): ðường cong biến đổi phụ tải đỉnh ngày

LDC (Load duration Curve): ðường cong khoảng thời gian phụ tải

FOI (Frequency of Interruption): Tần số gián đoạn cung cấp

DOI (Duration of Interruption): ðộ dài gián đoạn

ENSI (Energy not Supplied per Interruption): ðiện năng khơng cung cấp được trung bình cho mỗi lần gián đoạn

LCI (Load Curtailed per Interruption): Cơng suất bị cắt trung bình cho mỗi lần gián

đoạn

IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers): Viện các kỹ sư điện và

điện tử

A0: Trung tâm điều độ hệ thống điện quốc gia

Nð: Nhiệt điện; Tð: Thủy điện

EVN (VietNam Electricity): Tập đồn điện lực Việt Nam

SCADA/ EMS (Supervisory Control And Data Acquisition/ Energy Management

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang

1 Bảng 4.1: Bảng thông số ñộ tin cậy các nguồn phát 56

2 Bảng 4.2: Bảng phần trăm phụ tải ñỉnh tuần theo phụ tải ñỉnh năm 57

3 Bảng 4.3: Bảng phần trăm phụ tải ñỉnh ngày theo phụ tải ñỉnh tuần 57

4 Bảng 4.4: Bảng phần trăm phụ tải ñỉnh giờ theo phụ tải ñỉnh ngày 58

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ðỒ THỊ

Trang

1 Hình 1.1: Sơ ñồ cấu trúc các cấp ñộ nghiên cứu ñộ tin cậy HTð 17

2 Hình 3.1: Mô hình tổ máy phát 2 trạng thái 29

3 Hình 3.2: Qúa trình trình tự “lên”-“xuống” của tổ máy có 2 trang thái 30

4 Hình 3.3: Mô hình tổ máy phát 3 trạng thái 31

5 Hình 3.4: Qúa trình trình tự của tổ máy có 3 trạng thái 31

6 Hình 3.5: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình tổ máy không theo thứ tự 32

7 Hình 3.6: Sơ ñồ khối thuật toán mô hình tổ máy không theo thứ tự 32

8 Hình 3.7: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình tổ máy theo thứ tự 33

9 Hình 3.8: Sơ ñồ khối thuật toán mô hình tổ máy theo thứ tự 34

10.Hình 3.9: ðường cong phụ tải tích lũy 35

11.Hình 3.10: Phụ tải không theo thứ tự chia thành các mức phụ tải 36

12.Hình 3.11: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình phụ tải theo thứ tự ngày 38

13.Hình 3.12: Sơ ñồ khối thuật toán mô hình phụ tải theo thứ tự ngày 38

14.Hình 3.13: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình phụ tải theo thứ tự giờ 39

15.Hình 3.14: Sơ ñồ khối thuật toán mô hình phụ tải theo thứ tự giờ 39

16.Hình 3.15: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình phụ tải không theo thứ tự 40

17.Hình 3.16: Sơ ñồ khối thuật toán mô hình phụ tải không theo thứ tự 40

18.Hình 3.17: Mô hình HTð tính toán sử dụng trong mô phỏng Monte-Carlo 41 19.Hình 3.18: Mô phỏng Monte-Carlo không trình tự sử dụng mô hình tổ máy và mô hình phụ tải DPLVC không theo thứ tự thời gian 43

20.Hình 3.19: Sơ ñồ khối thuật toán mô phỏng Monte-Carlo không trình tự sử dụng mô hình tổ máy và phụ tải DPLVC không theo thứ tự thời gian 45

21.Hình 3.20: Mô phỏng Monte-Carlo không trình tự sử dụng mô hình tổ máy và mô hình phụ tải LDC không theo thứ tự thời gian 47

23.Hình 3.22: Mô phỏng Monte-Carlo trình tự sử dụng mô hình tổ

máy và mô hình phụ tải cơ sở ngày theo thứ tự thời gian 51

24.Hình 3.23: Sơ ñồ khối thuật toán mô phỏng Monte-Carlo trình tự

sử dụng mô hình tổ máy và phụ tải cơ sở ngày theo thứ tự thời gian 53

25.Hình 3.24: Mô phỏng Monte-Carlo trình tự sử dụng mô hình tổ

máy và mô hình phụ tải cơ sở giờ theo thứ tự thời gian 55

26.Hình 4.1: Biểu ñồ thể hiện mối quan hệ giữa giá trị LOLED và số

MỞ đẦU

M.1 Lý do chọn ựề tài

Trong những năm gần ựây, việc vận hành hệ thống ựiện Việt Nam gặp rất nhiều khó khăn do áp lực cung cấp ựiện ngày càng lớn cho sự nghiệp công nghiệp hóa Ờ hiện ựại hóa ựất nước đánh giá nhu cầu ựiện giai ựoạn 2006 Ờ 2009 cho thấy sản lượng ựiện thương phẩm cung cấp cho các ngành kinh tế và sinh hoạt của nhân dân không ngừng tăng lên, tốc ựộ tăng trưởng bình quân trong giai ựoạn này là 13,6%/năm Trong khi ựó tổng công suất ựưa vào vận hành trong 4 năm 2006 Ờ

2009 là 6440 MW, ựạt 66,9% so với 9621 MW trong quyết ựịnh phê duyệt Tổng sơ

ựồ VI của Thủ tướng Một số dự án về nguồn ựiện lớn như Quảng Ninh (600 MW),

Hải Phòng (600 MW), Cẩm Phả (300 MW), Sơn động (220 MW) vận hành không

ổn ựịnh, chỉ ựóng góp ựược một sản lượng rất ắt cho hệ thống.Ngoài ra, còn có các yếu tố thời tiết không thuận lợi, hạn hán vẫn tiếp tục diễn ra trên cả nước, ựặc biệt là

ở miền Bắc lưu lượng nước về tương ựương năm ắt nước, gây thiếu nước ựể phục vụ

là nội dung cơ bản của luận văn tác giả lựa chọn và thực hiện

M.2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Với hướng nghiên cứu ựã xác ựịnh như trên, luận văn lựa chọn phương pháp

mô phỏng Monte-Carlo, sử dụng phương pháp ựó xây dựng thuật toán cho các mô hình nguồn và phụ tải, kết hợp chúng ựể hình thành thuật toán ựánh giá ựộ tin cậy cho hệ thống ựiện

M.3 Cấu trúc của luận văn

Luận văn gồm 4 chương Lý do chọn ñề tài ñược giới thiệu trong phần Mở

ñầu Chương 1 nêu lên tổng quan về ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện, lý thuyết và

các công cụ tính toán hiện ñang sử dụng phổ biến trên thế giới, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước Cuối chương, luận văn ñặt vấn ñề về phạm vi và phương pháp nghiên cứu sẽ ñược sử dụng Chương 2 trình bày các tiêu chí ñánh giá ñộ tin cậy, trên cơ sở ñó ñề xuất các tiêu chí ñộ tin cậy áp dụng cho hệ thống ñiện Việt Nam Chương 3 tập trung phân tích, xây dựng thuật toán cho các mô hình nguồn và phụ tải, qua ñó xây dựng thuật toán chung về ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện theo phương pháp mô phỏng Monte-Carlo Các thử nghiệm về phần mềm ñược xây dựng trên cơ sở thuật toán ở chương 3 và ñề xuất một số giải pháp nâng cao ñộ tin cậy hệ thống ñiện từ các góc ñộ quy hoạch, thiết kế và vận hành ñược trình bày trong chương 4 Phần kết luận nêu tóm lược những kết quả tổng hợp, nghiên cứu của luận văn

M.4 Lời cảm ơn

ðể hoàn thành luận văn, ngoài nỗ lực của bản thân tôi xin chân thành cảm ơn

các ñồng nghiệp, bạn bè ñã tạo ñiều kiện giúp ñỡ, quan tâm, chia sẻ, ñộng viên tinh thần

Một lời cảm ơn từ tận ñáy lòng dành cho gia ñình và những người thân

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn ñặc biệt ñến TSKH Trần Kỳ Phúc, người trực tiếp hướng dẫn và bạn ñồng nghiệp Vũ Toàn Thắng, người trao ñổi, chia sẻ kiến thức trong quá trình tôi làm luận văn

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ đÁNH GIÁ đỘ TIN CẬY HỆ THỐNG đIỆN

1.1 Lý thuyết và công cụ tắnh toán

1.1.1 Lý thuyết

Chức năng của hệ thống ựiện là cung cấp một nguồn ựiện tin cậy cho khách hàng đánh giá ựộ tin cậy hệ thống là ựể xác ựịnh xem hệ thống có ựủ tin cậy hay không thông qua các chỉ tiêu, tiêu chắ ựộ tin cậy Các cách tiếp cận tiền ựịnh và xác suất ựược nghiên cứu, ứng dụng ựể tắnh toán các chỉ tiêu và tiêu chắ này

Cách tiếp cận tiền ựịnh [4]: dựa trên việc kiểm tra xem trong một số lượng

xác ựịnh các tình huống ràng buộc (như tình trạng phụ tải, sự cố một/một số phần tử) hệ thống ựiện (nguồn, lưới hay cả hai) có ựảm bảo chức năng cung cấp ựiện liên tục, an toàn và chất lượng hay không

đối với nguồn ựiện tiêu chắ ựộ tin cậy theo cách tiếp cận tiền ựịnh là: công

suất dự trữ, sự cố tổ máy lớn nhất vào thời gian phụ tải ựỉnh trong năm,Ầ đối với lưới truyền tải ựó là: kiểm tra các trường hợp sự cố khác nhau (bảo dưỡng và / hoặc

sự cố một hay một số phần tử của hệ thống) trong các chế ựộ phụ tải khác nhau

Cách tiếp cận tiền ựịnh có các ưu ựiểm sau:

- số các trường hợp cần kiểm tra là có giới hạn, thường là không nhiều;

- có thể phân tắch hệ thống chi tiết hơn vì số các trường hợp là giới hạn Nhược ựiểm của cách tiếp cận tiền ựịnh là ở chỗ các tình huống ựưa ra phân tắch thường phụ thuộc vào kinh nghiệm của người quy hoạch, nhiều khi không tắnh hết các khả năng xảy ra trong quá trình vận hành có thể dẫn ựến sự cố quy mô lớn, thậm chắ tan rã hệ thống

Cách tiếp cận xác suất [4]: có thể xem là tổng quát hoá của cách tiếp cận

tiền ựịnh, với nghĩa rằng cách tiếp cận xác suất yêu cầu xem xét tối ựa các tình huống đó chắnh là ưu ựiểm cơ bản của cách tiếp cận xác suất Vắ dụ của cách tiếp

… Các tiêu chí này ñược tính toán cho hầu hết các tình huống, sau ñó tính trung

bình trọng số theo xác suất xảy ra của từng tình huống

Cách tiếp cận xác suất không phải lúc nào cũng hiệu quả, ñặc biệt trong các trường hợp sau:

- khi ñộ bất ñịnh liên quan ñến dự báo phụ tải trong tương lai là ñáng kể (khi ñó nên sử dụng phương pháp kịch bản);

- khi các phần tử thêm vào hệ thống có quy mô lớn hơn nhiều so với các phần tử hiện hữu;

- khi các phần tử hệ thống có ñộ tin cậy cao, tức là khi chỉ tiêu ñộ tin cậy của chúng rất gần với 1 ñơn vị; ñó là các trường hợp ñường dây ngắn, lưới ñiện có mật ñộ dày,…

- khi có các sự cố nhiều phần tử ñồng thời, rất hiếm xảy ra nhưng tổ hợp của các sự cố ñó có thể dẫn ñến tan rã hệ thống

Theo cách tiếp cận xác suất, các phương pháp phổ biến hiện dùng ñể ñánh giá ñộ tin cậy của hệ thống ñiện là:

- Phương pháp ñồ thị-giải tích;

Mỗi phương pháp ñều có ñiểm mạnh và ñiểm yếu riêng, tùy từng trường hợp bài toán mà sử dụng cho phù hợp Dưới ñây sẽ xem xét nội dung các phương pháp này:

a Phương pháp ñồ thị-giải tích

a1 Nội dung phương pháp:

Phương pháp này bao gồm việc lập sơ ñồ ñộ tin cậy, áp dụng phương pháp giải tích bằng ñại số Boole và lý thuyết xác suất các tập hợp ñể tính toán ñộ tin cậy

Sơ ñồ ñộ tin cậy của hệ thống xây dựng trên cơ sở phân tích ảnh hưởng của hỏng hóc phần tử ñến hỏng hóc hệ thống [1]

a2 Ưu, nhược ñiểm của phương pháp:

Phương pháp có ưu ñiểm là: thích hợp ñối với các hệ thống ñiện có cấu trúc

ñơn giản và ñặc biệt hiệu quả trong việc phân tích ñánh giá ñộ tin cậy của hệ thống

không phục hồi [3]

Nhược ñiểm của phương pháp là: ñối với các hệ thống ñiện có cấu trúc phức tạp, việc xây dựng sơ ñồ ñộ tin cậy, tính toán ñẳng trị các phần tử hệ thống thành các phần tử tương ñương gặp nhiều khó khăn Hơn nữa, sơ ñồ ñộ tin cậy chỉ lập

ñược với giả thiết phần tử chỉ có hai trạng thái là hỏng và tốt, do ñó ñánh giá ñộ tin

cậy hệ thống cũng chỉ có hai trạng thái là hỏng và tốt

b Phương pháp không gian trạng thái

b1 Nội dung phương pháp:

Trong phương pháp này hệ thống ñược diễn tả bởi các trạng thái hoạt ñộng

và khả năng chuyển giữa các trạng thái ñó

Trạng thái hệ thống ñược xác ñịnh bởi tổ hợp các trạng thái của các phần tử Mỗi tổ hợp trạng thái của phần tử cho một trạng thái của hệ thống Phần tử có thể có nhiều trạng thái khác nhau như: trạng thái tốt, trạng thái hỏng, trạng thái bảo dưỡng

ñịnh kỳ… Do ñó mỗi sự thay ñổi trạng thái của phần tử ñều làm cho hệ thống

chuyển sang một trạng thái mới

Tất cả các trạng thái có thể của hệ thống tạo thành không gian trạng thái Hệ thống luôn ở một trong các trạng thái này

Với giả thiết thời gian làm việc và thời gian phục hồi của các phần tử tuân theo luật phân bố mũ, thì thời gian hệ thống ở các trạng thái và cường ñộ chuyển trạng thái không phụ thuộc thời gian cũng sẽ tuân theo luật phân bố mũ, có thể áp dụng phương pháp quá trình Markov ñồng nhất một cách hiệu quả ñể tính các chỉ tiêu ñộ tin cậy của hệ thống [1]

b2 Ưu, nhược ñiểm của phương pháp:

Ưu thế của phương pháp là có thể xét các phần tử có nhiều trạng thái khác

nhau, tính ñược xác suất và tần suất trạng thái

- trong hầu hết các bài toán ñánh giá ñộ tin cậy, phương pháp phải giả

thiết thời gian làm việc và thời gian phục hồi của các phần tử tuân theo luật phân bố mũ ñể có thể áp dụng quá trình Markov;

- thường chỉ thích hợp cho các hệ thống ñiện nhỏ và vừa [3]

Phương pháp không gian trạng thái phối hợp với phương pháp ñồ thị-giải tích áp dụng có hiệu quả cho các bài toán ñộ tin cậy lưới ñiện Riêng các bài toán về

ñộ tin cậy của công suất nguồn ñiện, phương pháp chủ yếu là phương pháp không

gian trạng thái [1]

c Phương pháp cây hỏng hóc

c1 Nội dung phương pháp:

Cây hỏng hóc mô tả bằng ñồ thị quan hệ nhân quả giữa các dạng hỏng hóc trong hệ thống, giữa hỏng hóc hệ thống và các hỏng hóc thành phần trên cơ sở hàm

ñại số Boole Cơ sở cuối cùng ñể tính toán là các hỏng hóc cơ bản của các phần tử

Hỏng hóc cơ bản là nguyên nhân của các hỏng hóc cao hơn gọi là các hỏng hóc trung gian Các hỏng hóc này là nguyên nhân của hỏng hóc ñỉnh tức hỏng hóc

hệ thống mà ta quan tâm

Cây hỏng hóc cho phép ñánh giá hệ thống về chất lượng cũng như về số lượng trên quan ñiểm ñộ tin cậy Về mặt chất lượng, cây hỏng hóc cho hình ảnh rõ ràng về nguyên nhân, cách thức xảy ra hỏng hóc và các hành vi của hệ thống [1]

c2 Ưu, nhược ñiểm của phương pháp:

Phương pháp có ưu ñiểm là: hiệu quả ñể nghiên cứu ñộ tin cậy của các hệ thống phức tạp Qúa trình thành lập cây hỏng hóc cho thấy những hỏng hóc và các

ñiểm yếu nhất của hệ thống Cây hỏng hóc cũng giúp phát hiện ra các sự kết hợp

hỏng hóc mà có thể không nhận ra như là nguyên nhân của hỏng hóc hệ thống [1]

Nhược ñiểm của phương pháp:

- việc thành lập cây hỏng hóc ñòi hỏi nhiều thời gian phân tích, xem

xét cẩn thận cấu tạo, chức năng hoạt ñộng của từng phần tử hệ thống

và ảnh hưởng của chúng ñến hỏng hóc hệ thống;

- tương tự như phương pháp ñồ thị giải tích, phương pháp cây hỏng

hóc giả thiết phần tử chỉ có hai trạng thái là hỏng và tốt, do ñó ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống cũng chỉ có hai trạng thái là hỏng và tốt Phương pháp cây hỏng hóc thích hợp với ñộ tin cậy của nhà máy ñiện

d Phương pháp Monte-Carlo

d1 Nội dung của phương pháp:

Monte-Carlo là phương pháp mô phỏng hoạt ñộng của các phần tử trong hệ thống như một quá trình ngẫu nhiên, dùng ñể ñánh giá ñộ tin cậy dựa trên cơ sở tiến hành hàng loạt các thí nghiệm về ñộ tin cậy của các phần tử trong hệ thống Trong mỗi loạt thí nghiệm, ñộ tin cậy của từng phần tử ñược ñánh giá theo trị số ngẫu nhiên P (hoặc Q) ñặc trưng cho xác suất làm việc (hoặc hỏng hóc) của phần tử Số ngẫu nhiên ñược hình thành nhờ một bộ phận phát số ngẫu nhiên có giá trị trong khoảng [0,1] Nó tạo ra lịch sử hoạt ñộng (lịch sử ñồ) của phần tử và của hệ thống một cách nhân tạo trên máy tính ñiện tử, sau ñó sử dụng các phương pháp ñánh giá thống kê ñể phân tích rút ra các kết luận ñộ tin cậy của phần tử và hệ thống [1]

d2 Ưu, nhược ñiểm của phương pháp:

Ưu ñiểm của phương pháp [1]:

- dễ sử dụng, có thể áp dụng cho các hệ thống rất phức tạp mà các

phương pháp khác không áp dụng ñược;

- trong trường hợp các thông số ñộ tin cậy là bất ñịnh, tức là biến thiên

trong một miền nào ñó với hàm phân bố cho trước, thì phương pháp Monte-Carlo là phương pháp duy nhất không thể thay thế;

- tính ñược phân bố xác suất của các chỉ tiêu ñộ tin cậy cần tính toán,

trong khi ñó các phương pháp giải tích chỉ tính ñược giá trị trung bình của chúng;

- tính ñược ảnh hưởng của các hoạt ñộng vận hành ñến ñộ tin cậy của

hệ thống;

Nhược ñiểm của phương pháp là: ñòi hỏi khối lượng tính toán lớn, tuy nhiên bất lợi này ngày càng ñược khắc phục nhờ khả năng xử lý với tốc ñộ cao của các máy tính hiện nay

1.1.2 Công cụ tính toán

Về công cụ tính toán, các phần mềm hiện có phổ biến sử dụng phương pháp xác suất trong ñánh giá ñộ tin cậy là:

- TRELSS (Transmission Reliability Evaluation of Large Scale

System) của EPRI;

- CREAM (Composite Reliability Assessment by Monte-Carlo ) của

EPRI;

- MARS (Multi-Area Reliability Simulation) của GE;

- STAREL (STAtion RELiability) của University of Saskatchewan,

Canada

Reliability) của University of Saskatchewan

Một số phần mềm phục vụ quy hoạch hệ thống ñiện như PDPAT, STRATEGIST cũng có chứa các module tính toán liên quan ñến phân tích ñộ tin cậy Tuy nhiên, các module này thường chỉ phục vụ ñánh giá các ràng buộc về ñộ tin cậy trong bài toán tối ưu hoá nên năng lực của chúng là giới hạn

Trừ PDPAT và STRATEGIST ñang ñược sử dụng ở Viện Năng lượng, ở Việt Nam hiện nay chưa có thông tin về việc tiếp nhận và khai thác một trong các phần mềm nói trên

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Trên cơ sở các ñề tài nghiên cứu ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện Việt Nam

ñã công bố, nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau ñã ñược các tác giả sử

dụng ñể giải bài toán ñộ tin cậy, cụ thể một vài phương pháp như sau:

+ Sử dụng mô hình Graph, thuật toán Ford Ờ Fulkerson ựể ựánh giá và xác

ựịnh khả năng tải lớn nhất của hệ thống ứng với mỗi trạng thái xác suất làm việc

của lưới và mức tiêu thụ ựiện năng của phụ tải, từ ựó tắnh toán ựược kỳ vọng thiếu hụt ựiện năng trung bình cũng như kỳ vọng thiếu hụt theo thời gian trong ngày của

hệ thống cung cấp ựiện [5];

+ Sử dụng phương pháp không gian trạng thái ựể nghiên cứu, ựánh giá ựộ tin cậy của nguồn ựiện (thông qua các chỉ số LOLP, kỳ vọng ựiện năng thiếu hụt) [6];

+ Sử dụng phương pháp mô phỏng dãy Monte-Carlo bằng việc sử dụng gần

ựúng các trạng thái chuyển ựổi hệ thống ựể ựánh giá ựộ tin cậy hệ thống ựiện [7]

Các công trình nêu trên về cơ bản chưa ựưa ra ựược các phương pháp tiếp cận khả thi ựể có thể xây dựng các thuật toán và phần mềm tắnh toán ựộ tin cậy cho

hệ thống ựiện phức tạp Việt Nam

1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước [3]

Như ựã biết, chỉ tiêu dự trữ công suất ựặt là chỉ tiêu ựầu tiên ựược sử dụng ựể

ựánh giá ựộ tin cậy hệ thống ựiện Sau ựó vào những năm 60 thế kỷ trước, phương

pháp xác suất sử dụng quá trình Markov ựược nghiên cứu ựể phân tắch ựánh giá ựộ tin cậy các hệ thống ựiện phức tạp

Việc nghiên cứu ựộ tin cậy hệ thống ựiện (các phương pháp và tiêu chắ) có bước tiến lớn vào năm 1965 khi xảy ra sự cố mất ựiện diện rộng trong vài giờ tại

đông Bắc nước Mỹ và phắa đông Canada

Trong nhiều năm qua, hầu như mọi khắa cạnh của ựộ tin cậy hệ thống ựiện

ựều ựã ựược nghiên cứu kỹ Ở giai ựoạn ựầu, nước Mỹ vẫn tiếp tục với cách tiếp

cận giải tắch còn Châu Âu lại phát triển phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ựể

ựánh giá ựộ tin cậy hệ thống Ngày nay với sự phát triển của công nghệ máy tắnh,

phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ựược kỳ vọng là sẽ nghiên cứu, phát triển và

áp dụng sâu rộng hơn

1.3 ðặt vấn ñề nghiên cứu

1.3.1 ðặt vấn ñề

Hệ thống ñiện thường ñược chia thành phần nguồn phát ñiện, phần truyền tải

ñiện và phần phân phối ñiện, gọi là 3 vùng chức năng của HTð Vì vậy, xem xét

cấu trúc phân loại các cấp ñộ nghiên cứu ñộ tin cậy như hình 1.1 Theo ñó, có 3

mức nghiên cứu ñộ tin cậy hệ thống ñiện [4]:

- Mức 1: Nghiên cứu riêng phần phát ñiện;

- Mức 2: Nghiên cứu phần phát ñiện kết hợp với phần truyền tải (gọi là hệ thống tổng hợp nguồn-truyền tải);

- Mức 3: Nghiên cứu kết hợp cả 3 phần: phát ñiện, truyền tải và phân phối

Như vậy, theo cách phân loại ở ñây, luận văn chỉ giới hạn xem xét ở mức 1, tức nghiên cứu ñánh giá ñộ tin cậy của nguồn ñiện

1.3.2 Phương pháp nghiên cứu

Trên cơ sở các phương pháp ñã trình bày tại mục 1.1.1 - Phần 1.1, với ưu

ñiểm nổi bật của phương pháp là cho phép xét ñến nhiều yếu tố bất ñịnh nhất, luận

văn sẽ sử dụng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ñể nghiên cứu xây dựng thuật toán ñánh giá ñộ tin cậy của nguồn công suất hệ thống

1.4 Kết luận

ðể ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện có hai cách tiếp cận ñược sử dụng ñó

là: Cách tiếp cận tiền ñịnh và cách tiếp cận xác suất Trong khi cách tiếp cận tiền

ñịnh dựa trên việc kiểm tra xem trong một số lượng xác ñịnh các tình huống ràng

buộc hệ thống ñiện có ñảm bảo chức năng cung cấp ñiện liên tục, an toàn và chất lượng hay không thì cách tiếp cận xác suất có thể xem là tổng quát hóa của cách tiếp cận tiền ñịnh với nghĩa rằng cách tiếp cận xác suất yêu cầu xem xét tối ña các tình huống Có bốn phương pháp phổ biến hiện dùng trong cách tiếp cận xác suất ñể

ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện là: phương pháp ñồ thị-giải tích, phương pháp

không gian trạng thái, phương pháp cây hỏng hóc, phương pháp mô phỏng Carlo Mỗi phương pháp ñều có ñiểm mạnh và ñiểm yếu riêng, tùy từng trường hợp bài toán mà sử dụng cho phù hợp

Monte-Trên cở sở những ưu ñiểm nổi trội của phương pháp mô phỏng Monte-Carlo kết hợp với các mức nghiên cứu ñộ tin cậy hệ thống ñiện, luận văn ñề xuất hướng nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ñể xây dựng thuật toán

ñánh giá ñộ tin cậy của nguồn ñiện

Chương 2 NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN CÁC TIÊU CHÍ ðÁNH GIÁ ðỘ TIN CẬY

ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG ðIỆN VIỆT NAM

2.1 Các tiêu chí tiền ñịnh [1], [4]

Tiêu chí tiền ñịnh ñặc trưng nhất là dự trữ công suất ñặt, dự trữ công suất

tự do và dự trữ công suất vận hành

Dự trữ công suất ñặt (Plant margin - PM) là hiệu số giữa công suất ñặt của

nguồn ñiện và nhu cầu phụ tải ñỉnh hàng năm:

RΣ = Nñ – Lmax (2.1)

Nñ là công suất ñặt của nguồn ñiện; Lmax là phụ tải cực ñại năm

Dự trữ công suất ñặt là tiêu chí dài hạn và thường dùng trong quy hoạch hệ thống ñiện Có thể nói dự trữ công suất ñặt là một chỉ tiêu thường niên (annual indice) Dự trữ công suất ñặt có thể tính bằng giá trị % theo phụ tải ñỉnh PM có thể dùng như một chỉ tiêu ñộ tin cậy sơ cấp hoặc ñược tính từ các chỉ tiêu khác (khi ñó người ta gọi nó là chỉ tiêu phái sinh)

Các yếu tố ảnh hưởng ñến tiêu chuẩn dự trữ công suất ñặt là:

- tỉ số công suất tổ máy lớn nhất /công suất ñặt của hệ thống;

- tỉ số công suất tổ máy trung bình /công suất ñặt của hệ thống

Dự trữ công suất ñặt là một chỉ tiêu truyền thống sử dụng trong quy hoạch nguồn ñiện nói riêng và hệ thống ñiện nói chung Tuy nhiên, hiện nay còn rất ít nước chỉ sử dụng mỗi tiêu chuẩn PM trong quy hoạch nguồn ñiện Nhiều nước (Úc, Phần Lan, Rumani) ñánh giá các chỉ tiêu xác suất về ñộ tin cậy của nguồn ñiện, từ

ñó tính ra giá trị PM

Mức dự trữ công suất ñặt PM có thể xác ñịnh trực tiếp như sau:

kinh tế

Trong ñó:

Dự trữ công suất kỹ thuật = Dự trữ phụ tải + Dự trữ sự cố + Dự trữ bảo

dưỡng + Dự trữ công nghệ

Dự trữ phụ tải: ñể dự phòng sự tăng bất ngờ của phụ tải, dự trữ này có giá trị

từ 1 ñến 4% phụ tải ñỉnh

Dự trữ sự cố: là hiệu giữa công suất khả dụng của hệ thống và phụ tải cực

ñại ở thời ñiểm nằm hoặc trong khoảng thời gian xét T, cần thiết ñể bù vào công

suất thiếu do sự cố ngẫu nhiên các tổ máy phát ñiện hoặc ñường dây hệ thống, dự

trữ này vào khoảng 4 ñến 8% phụ tải ñỉnh Tổng của 2 loại dự trữ (dự trữ phụ tải +

dự trữ sự cố) gọi là Dự trữ thao tác

Dự trữ bảo dưỡng: là hiệu giữa công suất khả phát của nguồn ñiện và công

suất công suất khả dụng ở thời ñiểm cực ñại năm, ñể thay cho các tổ máy phải ngừng ñể bảo dưỡng ñịnh kỳ, dự trữ này vào khoảng 1,5 ñến 7% phụ tải ñỉnh

Dự trữ công nghệ: là phần dự trữ nhằm mục ñích bù vào sự thiếu công suất

phát do thiếu nước cho thuỷ ñiện, do các sự cố kỹ thuật của các tổ máy nhiệt ñiện hoặc do nhiên liệu xấu hơn mức thiết kế

Bốn thành phần trên hợp thành Dự trữ kỹ thuật

Dự trữ kinh tế là sự vượt trước của công suất nguồn so với ñộ tăng phụ tải

tối ña, thường vào khoảng 1-2% phụ tải ñỉnh

Giá trị của PM dao ñộng tuỳ vào hệ thống ñiện từng nước và cho từng giai

ñoạn, ví dụ từ 10% (Tây Ban Nha) ñến 35% (Ireland và Romania) phụ tải tối ña

Thậm chí một số nước ví dụ Malaysia có PM ñạt ñến trên 40%

Riêng Brazil ñã sử dụng PM ñến năm 1982 cùng với tiêu chuẩn dự trữ ñiện năng ðiều này xuất phát từ tỉ lệ lớn thuỷ ñiện trong hệ thống của Brazil

Dự trữ công suất tự do tại một thời ñiểm nào ñó là hiệu giữa công suất khả

phát của hệ thống và phụ tải tại thời ñiểm ñó:

Rtd = Nkp – L (2.2)

Nkp là công suất khả phát của nguồn ñiện; Llà phụ tải tại một thời ñiểm

Dự trữ công suất vận hành là phần công suất dự trữ tự do có thể sử dụng

ựược trong các tình huống sự cố cụ thể có tắnh ựến khả năng tải của thiết bị và sơ ựồ

lưới ựiện:

Rvh < Rtd (2.3)

Dự trữ công suất vận hành gồm hai phần: dự trữ nóng và dự trữ lạnh Dự

trữ nóng thường vào khoảng 1 ựến 3% tổng công suất của các tổ máy làm việc và không nhỏ hơn công suất tổ máy lớn nhất hoặc công suất mất do sự cố ựường dây liên lạc hệ thống

Dự trữ công suất tự do và dự trữ công suất vận hành thường ựược dùng

trong các bài toán vận hành hệ thống Trong quy hoạch phát triển nguồn ựiện người

ta thường sử dụng tiêu chắ dự trữ công suất ựặt đối với hệ thống hỗn hợp thuỷ ựiện

- nhiệt ựiện như nước ta, cùng với tiêu chắ PM nên dùng thêm tiêu chắ dự trữ ựiện năng (energy criteria)

- Kỳ vọng ựiện năng thiếu hụt (EUE - Expected Unserved Energy)

2.2.1 Xác suất thiếu công suất LOLP

Xác suất thiếu công suất LOLP là chỉ tiêu quan trọng ựể ựánh giá ựộ tin cậy của nguồn ựiện đó là xác suất toán học của trạng thái khi công suất khả phát của nguồn ựiện nhỏ hơn công suất phụ tải

Có nhiều cách tắnh LOLP tùy thuộc mô hình nguồn và phụ tải ựang xét, cụ thể như sau:

a Tắnh LOLP theo xác suất trạng thái nguồn P(C = C j ) và xác suất phụ tải lớn hơn công suất nguồn P(L > C j ),[1]:

C P

j: chỉ số trạng thái nguồn

Cách tính này ñược áp dụng ñể tính LOLP trong bài toán ñánh giá ñộ tin cậy

hệ thống ñiện theo phương pháp mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu trình tự trong

ñó các mô hình nguồn và phụ tải xây dựng theo thứ tự thời gian

b Tính LOLP theo xác suất trạng thái phụ tải P(L = L j ) và xác suất công suất nguồn nhỏ hơn công suất phụ tải P(C < L j ), [1]:

L P

j: chỉ số trạng thái phụ tải

Cách tính này ñược áp dụng ñể tính LOLP trong bài toán ñánh giá ñộ tin cậy

hệ thống ñiện khi mô hình nguồn có bảng xác suất trạng thái nguồn ñiện

c Tính LOLP theo xác suất trạng thái nguồn P(C = C j ) và xác suất trạng thái phụ tải P(L = L i )

i

C L L L P C C P

j i

C L

C L

, 0

, 1

j: chỉ số trạng thái nguồn;

i: chỉ số trạng thái phụ tải

Cách tính này ñược áp dụng ñể tính LOLP trong bài toán ñánh giá ñộ tin cậy

hệ thống ñiện theo phương pháp mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu không theo trình tự trong ñó các mô hình nguồn và phụ tải xây dựng không theo thứ tự thời gian

2.2.2 Kỳ vọng thiếu công suất LOLE

Kỳ vọng thiếu công suất LOLE là “số ngày kỳ vọng trong năm khi công suất

LOLE tính bằng số ngày/năm khi nó thể hiện sự so sánh giữa giá trị phụ tải

ñỉnh của từng ngày với công suất khả dụng của nguồn Khi ñó người ta thường ký

hiệu là LOLE(D) Theo kết quả thử nghiệm thống kê, cứ Ni lần thử nghiệm thì có ni lần thiếu công suất (LOLP = ni/Ni) Như vậy, trong 1 năm có 365 ngày thì có 365.LOLP ngày thiếu công suất [4]

LOLE(D) tính như sau:

365 )

(D LOLP

LOLE tính bằng số giờ/năm khi nó thể hiện sự so sánh giữa giá trị phụ tải từng giờ (trong năm) với công suất khả dụng của nguồn Khi ñó người ta thường ký hiệu là LOLE(H)

LOLE(H) tính như sau:

8760 )

(H LOLP

LOLE và LOLP là các tiêu chí ñộ tin cậy hệ thống ñiện của phương pháp xác suất thống kê nên cho phép tính ñến ảnh hưởng bất ñịnh của các yếu tố như sự cố các phần tử của hệ thống ñiện, nhu cầu phụ tải, ñiều kiện thủy văn, công suất khả dụng của các tổ máy ñiện,… ñến khả năng ñáp ứng phụ tải của các nguồn ñiện

Người ta thường dùng LOLE hơn các tiêu chí khác (chẳng hạn dự trữ công suất PM) ñể ñánh giá ñộ tin cậy công suất nguồn vì tiêu chí này có tính ñến các yếu

ñến 35h/năm (Liên Xô cũ) Hàn Quốc và Malaysia chọn 12h/năm Việt Nam, Thái

Lan hiện nay chọn LOLE(H)=24h/năm làm tiêu chuẩn quy hoạch [9]

2.2.3 Kỳ vọng ñiện năng thiếu hụt EUE

Kỳ vọng ñiện năng thiếu hụt EUE là ñiện năng thiếu hụt kỳ vọng trong khoảng thời gian xem xét Thực chất EUE là chỉ tiêu phái sinh từ các chỉ tiêu LOLP

và LOLE

EUE có thể tính theo công thức sau:

8760 ).

( 1 ).

.(

} {

}

j

j

j P L C L C L C C

C P

C L

, 0

, 1

Lưu ý rằng ñối với một hệ thống thuỷ-nhiệt ñiện hỗn hợp như nước ta thì cần quan tâm ñến chỉ tiêu kỳ vọng ñiện năng thiếu hụt EUE thậm chí còn nhiều hơn chỉ tiêu LOLP/ LOLE

2.3 Nghiên cứu lựa chọn các tiêu chí ñánh giá ñộ tin cậy áp dụng cho Hệ thống ñiện Việt Nam

Trên cơ sở các phân tích trên kết hợp với các ñặc ñiểm riêng của hệ thống

ñiện Việt Nam (một hệ thống thủy-nhiệt ñiện hỗn hợp), luận văn ñề xuất các tiêu

chí ñánh giá ñộ tin cậy áp dụng cho hệ thống ñiện Việt Nam như sau:

1 Tiêu chí xác suất mất tải LOLP;

2 Tiêu chí kỳ vọng thiếu công suất LOLE;

3 Tiêu chí kỳ vọng ñiện năng thiếu hụt EUE

Ngoài ra, tiêu chí dự trữ công suất ñặt ñược sử dụng như một chỉ tiêu sơ cấp

trong quy hoạch nguồn ñiện nói riêng và hệ thống ñiện nói chung

2.4 Kết luận

Tương ứng với các cách tiếp cận tiền ñịnh và xác suất có các tiêu chí ñặc trưng sử dụng ñể ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện, cụ thể như sau: với cách tiếp cận tiền ñịnh có các tiêu chí dự trữ công suất ñặt, dự trữ công suất vận hành và dự

EUE Trên cơ sở các tiêu chí ñặc trưng trên kết hợp với các ñặc ñiểm riêng của hệ thống ñiện Việt Nam, luận văn ñề xuất các tiêu chí ñánh giá ñộ tin cậy áp dụng cho

hệ thống ñiện Việt Nam Những tiêu chí này cũng là cơ sở ñể xây dựng thuật toán

ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện theo phương pháp mô phỏng Monte-Carlo tại

Chương 3 của luận văn

Chương 3 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN CÔNG CỤ TÍNH TOÁN ðỘ TIN CẬY HỆ THỐNG ðIỆN

3.1 Một số vấn ñề về mô phỏng Monte-Carlo [2]

3.1.1 Giới thiệu chung

ðể giải bài toán ñánh giá ñộ tin cậy hệ thống ñiện, có hai nhóm phương pháp ñược sử dụng ñó là: nhóm các phương pháp giải tích trực tiếp và nhóm các phương

pháp mô phỏng Monte-Carlo

Các phương pháp giải tích mô tả hệ thống ñiện bằng các mô hình toán học và

ñánh giá các chỉ tiêu ñộ tin cậy từ các mô hình này bằng các lời giải toán học Các

phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ñánh giá các chỉ tiêu tin cậy bằng cách mô phỏng quá trình thực và hành vi ngẫu nhiên của hệ thống Do ñó, phương pháp này giải quyết vấn ñề bằng cách thực hiện một loạt các thí nghiệm Cả hai nhóm phương pháp này ñều có các ñiểm mạnh và ñiểm yếu của mình Nếu như phương pháp mô phỏng Monte-Carlo cần nhiều thời gian tính toán trên máy tính thì phương pháp giải tích lại bỏ qua một số yếu tố trong các mô hình toán học của mình ñể làm cho việc tìm kiếm lời giải dễ dàng hơn

3.1.2 Các loại mô phỏng

Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo liên quan ñến một quá trình hoàn toàn ngẫu nhiên ở tất cả mọi khía cạnh Một quá trình ngẫu nhiên ñược phân tích bằng việc sử dụng mô phỏng ngẫu nhiên

Mô phỏng ngẫu nhiên chia làm hai loại: không theo trình tự hoặc theo trình

tự Cách tiếp cận không theo trình tự mô phỏng các khoảng thời gian cơ bản của toàn hệ thống bằng cách chọn các khoảng thời gian ngẫu nhiên Trong khi ñó, cách tiếp cận trình tự mô phỏng các khoảng thời gian cơ bản theo một trật tự thời gian Việc áp dụng loại mô phỏng nào cho thích hợp phụ thuộc vào các tác ñộng hệ thống

3.1.3 Khái niệm quá trình mơ phỏng và các số ngẫu nhiên

Qúa trình mơ phỏng được dùng để kiểm tra và dự đốn các mẫu hành vi thực trong thời gian mơ phỏng, để ước tính giá trị kỳ vọng hoặc trung bình của các thơng

số độ tin cậy khác nhau và nếu cĩ thể là cả phân bố tần suất/ xác suất của mỗi thơng

số trên

Khi một hệ thống được kiểm tra, sự xuất hiện của các sự kiện sẽ theo các hành vi cố hữu của các phần tử và các biến cĩ trong hệ thống Khi hệ thống được

mơ phỏng, sự xuất hiện của các sự kiện phụ thuộc vào mơ hình và phân bố xác suất

sử dụng để đại diện cho các phần tử và các biến ðiều này cĩ thể làm được bằng cách sử dụng các số ngẫu nhiên và chuyển đổi chúng thành các hàm mật độ đã biết

để đại diện cho hành vi của các phần tử và các biến đang được xem xét

Vì vậy, bộ phận chính của phương pháp Monte-Carlo là một nguồn sinh ra các số ngẫu nhiên U cĩ phân bố trong khoảng [0, 1] Sau đĩ chúng được chuyển đổi thành các giá trị đại diện cho một phân bố xác suất

Việc hiểu được các số ngẫu nhiên, nguồn gốc và cách biến đổi chúng là một phần quan trọng của mơ phỏng Monte-Carlo

3.1.4 ðầu ra mơ phỏng

Mỗi mơ phỏng tạo ra một giá trị ước tính của mỗi tham số được đánh giá Những ước tính này phản ánh giá trị của các số ngẫu nhiên được lựa chọn cho các biến trong một mơ phỏng cụ thể Qúa trình tạo ra N giá trị cho mỗi thơng số, trong

nhất là xem xét tổ máy có 2 trạng thái “lên” (công suất toàn bộ) và “xuống” (công suất bằng 0) Trạng thái nhị phân của tổ máy có các ñặc trưng sau:

c – công suất lắp ñặt của tổ máy, MW

m - thời gian làm việc trung bình của tổ máy (thời gian ở trạng thái “lên”)

r - thời gian ngừng trung bình của tổ máy (thời gian ở trạng thái “xuống”)

Khi ñó mô hình tổ máy ñược biểu diễn dưới dạng

µ

λµ+

= +

=

=

r m

m c

phat suat cong

µλ

λ+

= +

=

=

r m

r phat

suat cong

ở ñây λ và µ - số nghịch ñảo của m và r tương ứng:

m

/ 1

=

λ (3.4)

r

/ 1

Phương trình (3.2) chính là ñộ không sẵn sàng (unavailibility) của tổ máy và

có tên gọi truyền thống là “forced outage rate” FOR (cường ñộ hỏng hóc/cường ñộ ngừng máy bắt buộc):

hoc hong gio

so viec lam gio so

hoc hong gio so FOR

_ _

_ _

_ _

_ _

_ +

Nguyên lý này có thể mở rộng cho tổ máy có nhiều trạng thái Ví dụ, xem xét một tổ máy có thêm trạng thái công suất giảm với xác xuất trạng thái công suất

“công suất giảm” tương ứng – P(công suất giảm) 1 số ngẫu nhiên U lại ñược tạo ra

và so sánh:

+ Nếu U < P(xuống) thì tổ máy sẽ ở trạng thái “xuống”;

+ Nếu P(xuống) < U < [P(xuống) + P(công suất giảm)] thì tổ máy ở trạng thái “công suất giảm”;

+ Nếu U > [P(xuống) + P(công suất giảm)] thì tổ máy ở trạng thái “lên” Cách mô hình hóa các trạng thái của tổ máy phát như trên ñược áp dụng cho quá trình mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu không theo trình tự Khi thứ tự quá trình của tổ máy ñược xem xét (mô phỏng Monte-Carlo kiểu lấy mẫu theo trình tự) thì thời khoảng của trạng thái là cần thiết và ñược ñể cập dưới ñây

Thời khoảng của trạng thái

Tr¹ng th¸i "lªn"

1

Tr¹ng th¸i "xuèng"

0

Hình 3.1: Mô hình tổ máy phát 2 trạng thái

Xét một tổ máy có 2 trạng thái: Trạng thái “lên” và trạng thái “xuống” như

Hình 3.1 Giả thiết rằng thời gian ở trạng thái “lên”, tức thời gian làm việc của tổ

máy (TTF) và thời gian ở trạng thái “xuống”, tức thời gian sửa chữa của tổ máy (TTR) ñều tuân theo luật phân bố mũ Ta có giá trị ngẫu nhiên của TTF và TTR

ñược xác ñịnh như sau:

Trong ñó:

U1, U2 là 2 số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1]

Một trình tự của quá trình “lên” - “xuống” hay các vòng “làm việc” - “sửa chữa” của tổ máy ñược thiết lập như sau:

Giả thiết ở thời ñiểm t = 0, tổ máy bắt ñầu làm việc Ta cần xác ñịnh thời

ñiểm tổ máy bị hỏng, tức cần xác ñịnh thời gian làm việc TTF Ta rút thăm một số

ngẫu nhiên U1, thay vào (3.7) tính ñược TTF Như vậy sau thời gian TTF, tổ máy rơi vào tình trạng “xuống” phải sửa chữa Tổ máy sẽ phục hồi sau bao lâu, ñể trả lời câu hỏi này ta rút số ngẫu nhiên U2, thay vào (3.8) tính ñược TTR Như vậy sau thời gian TTR, tổ máy phục hồi xong và trở lại trạng thái làm việc Ta lại tiếp tục xác

ñịnh thời gian làm việc và cứ như vậy ta lập ñược một quá trình trình tự “lên” -

“xuống” của tổ máy, minh họa như Hình 3.2

t C1

Hình 3.2: Qúa trình trình tự “lên”-“xuống” của tổ máy có 2 trang thái

ðối với tổ máy có nhiều trạng thái thì việc xác ñịnh thời gian tổ máy ở từng

trạng thái cũng tương tự như trên, tức là cho mỗi trạng thái rút thăm một số ngẫu nhiên Ui rồi thay vào hàm tính thời gian của trạng thái ñó ñể tính thời gian trạng

thái Ví dụ, xem xét tổ máy có thêm trạng thái “công suất giảm” (Hình 3.3)

Giả thiết ở thời ñiểm t = 0, tổ máy ở trạng thái “lên” (trạng thái 1), 2 số ngẫu nhiên ñược tạo ra Một số xác ñịnh thời gian chuyển từ trạng thái 1 sang trạng thái 2 (trạng thái “công suất giảm”) là TT12, một số xác ñịnh thời gian chuyển từ trạng thái

1 sang trạng thái 3 (trạng thái “xuống”) là TT13 Nếu TT12 < TT13 thì tổ máy sẽ chuyển sang trạng thái 2 sau một khoảng thời gian TT12 Nếu TT12 > TT13 thì tổ

sau ñó sẽ xác ñịnh tổ máy tồn tại trong trạng thái nào với khoảng thời gian bao lâu

và trạng thái tiếp theo mà tổ máy sẽ gặp Nguyên tắc này có thể áp dụng cho tổ máy

có chứa bất kỳ số lượng các trạng thái Hình 3.4 minh họa cho 1 quá trình trình tự của tổ máy có 3 trạng thái ñã xem xét (Hình 3.3)

21 1

13 1

31 1

12 2

23 1 31 2

Hình 3.4: Qúa trình trình tự của tổ máy có 3 trạng thái

3.2.3 Xây dựng thuật toán mô hình tổ máy

Trên cơ sở nội dung các mục 3.2.1, 3.2.2, thấy rằng mô hình tổ máy trong

mô phỏng Monte-Carlo chia làm 2 loại:

+ Mô hình tổ máy không theo thứ tự thời gian với 2 trạng thái dùng FOR;

+ Mô hình tổ máy theo thứ tự thời gian, với 2 hoặc 3 trạng thái dùng λ và µ

Ta sẽ xây dựng thuật toán mô phỏng Monte-Carlo ứng với các loại mô hình

tổ máy trên, cụ thể như sau:

a Mô hình tổ máy không theo thứ tự với 2 trạng thái dùng FOR

Các số liệu ñầu vào:

+ Công suất tổ máy g: Cg;

+ Giá trị FOR của các tổ máy: FORg;

+ Số tổ máy (g=1,NG)

Số liệu ñầu ra:

+ Công suất tổ máy g ở lần lấy mẫu thứ i: CGgi;

+ Trạng thái tổ máy g ở lần lấy mẫu thứ i: Stategi

Hình 3.5: Mô phỏng Monte-Carlo mô hình tổ máy không theo thứ tự

Sơ ñồ khối thuật toán theo mô phỏng Monte-Carlo ñược xây dựng như sau:

Yes CG(g,i) = 0

State(g,i) = "xuèng"

No

b Mô hình tổ máy theo thứ tự với 2 hoặc 3 trạng thái dùng λ và µ

Các số liệu ñầu vào:

+ Công suất tổ máy g: Cg;

+ Giá trị cường ñộ hỏng hóc và cường ñộ phục hồi của các tổ máy: λg và µg; + Số tổ máy (g=1,NG)

Số liệu ñầu ra:

+ Công suất tổ máy g ở giờ/ ngày thứ i của năm lấy mẫu: CGgi (i = 1 8760 hoặc i = 1 365)

M« h×nh tæ m¸y theo thø tù thêi gian (Cg, g, g, CGgi)

Sơ ñồ khối thuật toán mô hình tổ máy theo thứ tự thời gian sử dụng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo ñược xây dựng như sau:

B¾t ®Çu

g =1, NG

CG(g,i) = C(g) State(g,i) = "lªn"

Gi¶ sö t¹i thêi ®iÓm i = 1

T¹o sè ngÉu nhiªn U trong kho¶ng (0,1)

TÝnh t.gian tæ m¸y ë t.th¸i "lªn"

TTF = -1/ g.lnU

CG(g,i) = 0 State(g,i) = "xuèng"

Sau t.gian TTF, tæ m¸y chuyÓn t.th¸i

T¹o sè ngÉu nhiªn U trong kho¶ng (0,1)

TÝnh t.gian tæ m¸y ë t.th¸i "xuèng"

TTR = -1/ g.lnU

CG(g,i) = C(g) State(g,i) = "lªn"

Sau t.gian TTF, tæ m¸y chuyÓn t.th¸i

i = i +1, TTF S.s¸nh gi¸ trÞ i víi 365 hoÆc 8760

i <= 365 hoÆc 8760

CG(g,i) = C(g) State(g,i) = "lªn"

T.th¸i tæ m¸y t¹i giê/ ngµy tiÕp theo

Yes No

i = i +1, TTR S.s¸nh gi¸ trÞ i víi 365 hoÆc 8760

i <= 365 hoÆc 8760 No

CG(g,i) = 0 State(g,i) = "xuèng"

T.th¸i tæ m¸y t¹i giê/ ngµy tiÕp theo

Yes