MỞ RỘNG NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN VÀ BỘ DỰ TRỮ NĂNG LƯỢNG TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI
KỸ THUẬT ĐIỆN
Luận án "Mở rộng nguồn điện phân tán và bộ dự trữ năng lượng trên lưới điện phân phối" của Tôn Ngọc Triều tập trung phân tích và đề xuất các giải pháp tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của lưới điện phân phối (LĐPP). Luận án đề xuất ba bài toán mới và một bài toán ứng dụng cụ thể cho LĐPP Việt Nam.
Bài toán 1 giải quyết việc mở rộng LĐPP thông qua xác định vị trí và công suất tối ưu của nguồn điện phân tán (DG) có xét tái cấu hình lưới điện phân phối (DNR). Phương pháp đề xuất chia thành hai giai đoạn: tối ưu lắp đặt DG trong LĐPP kín và tối ưu khóa mở để LĐPP vận hành hở, với mục tiêu cực tiểu tổn thất công suất. Ưu điểm của phương pháp là cung cấp lời giải tối ưu toàn cục, giảm tham số thuật toán và phù hợp với giai đoạn thiết kế dài hạn (DG) và vận hành ngắn hạn (DNR). Kết quả kiểm tra trên LĐPP 33 nút và 69 nút bằng các thuật toán RRA, COA, GA cho thấy hiệu quả tương tự, với mức giảm tổn thất công suất đạt lần lượt 73-74,92% cho LĐPP 33 nút và 82,52-84,35% cho LĐPP 69 nút, và tốt hơn so với các bài toán tối ưu đồng thời hoặc VT-CS và DNR.
Bài toán 2 tập trung vào việc xác định cấu hình vận hành LĐPP khi mở rộng công suất của pin quang điện (PV) nhằm cực tiểu tổn thất năng lượng. Luận án đề nghị thuật toán trao đổi nhánh với công suất nhánh trung bình (CSNTB) cải tiến, cho thấy sự đơn giản, dễ thực hiện và độ chính xác cao trong việc xác định cấu hình lưới. Thử nghiệm trên LĐPP 18 nút và 33 nút chứng minh hiệu quả của phương pháp.
Bài toán 3 là ứng dụng mở rộng LĐPP Chư Prông – Gia Lai, Việt Nam, thông qua lắp đặt DG để tối đa công suất tham gia và cực tiểu tổn thất công suất của hệ thống. Luận án đề xuất một kế hoạch lắp đặt DG qua ba giai đoạn, sử dụng các thuật toán RRA, COA, GA để tối ưu hóa ba DG. Kết quả cho thấy giảm tổn thất công suất đáng kể qua từng giai đoạn (ví dụ, giai đoạn 1 giảm 5,28%, giai đoạn 2 giảm 18,02%, giai đoạn 3 giảm 31,93%).
Bài toán 4 đề xuất mở rộng LĐPP thông qua lắp đặt bộ dự trữ năng lượng (BESS) với mục tiêu giảm chi phí mua điện và chi phí tổn thất năng lượng. Điểm mới là hàm mục tiêu cực tiểu chi phí mua năng lượng và việc áp dụng thuật toán Cuckoo Search Algorithm (CSA). Kết quả thử nghiệm trên LĐPP 18 nút và 33 nút cho thấy BESS không chỉ giảm chi phí mua điện (giảm 2,45% cho LĐPP 18 nút và 7,65% cho LĐPP 33 nút) mà còn giảm đỉnh tải và tổn thất năng lượng. Thuật toán CSA được chứng minh là hiệu quả hơn các thuật toán GA, SFO và PFA.