ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯

VÕ VĂN PHƯƠNG

NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG
CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ
THỐNG ĐIỆN

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
Mã số:

9 52 02 01

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng, 2023


Cơng trình được hồn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS Đinh Thành Việt
Người hướng dẫn khoa học 2: GS.TSKH Trần Quốc Tuấn

Phản biện 1:
Phản biện 2:

Luận án được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận án tốt nghiệp Tiến sĩ
Kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày ... tháng ... năm 2023

Có thể tìm hiểu luận án tại:

-

Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng

-

Thư viện Quốc gia Việt Nam


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Một trong những nguồn năng lượng tái tạo có tiềm năng rất lớn
hiện nay là nguồn năng lượng gió.
Tuy nhiên, q trình mở rộng và phát triển các nguồn điện gió
cơng suất lớn sẽ tạo nên sự biến đổi lớn trong cơ cấu nguồn điện
của các quốc gia, gây ra nhiều ảnh hưởng đến hệ thống điện và thị
trường điện. Do đó, luận án tập trung nghiên cứu ảnh hưởng của
nguồn điện gió công suất lớn đối với hệ thống điện và thị trường
điện nhằm giải quyết các vấn đề nêu trên.
2. Mục đích nghiên cứu
-

Nghiên cứu xây dựng mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn
điện gió sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo kết hợp với các thuật
toán tối ưu. Nghiên cứu xây dựng mơ hình phục vụ cho bài
tốn quy hoạch, tích hợp nguồn điện gió vào hệ thống điện.


3. Phương pháp nghiên cứu
-

Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm, lập trình, mơ
phỏng trên các phần mềm DIgSILENT PowerFactory, Matlab,
Python.

-

Thử nghiệm ứng dụng phù hợp với các lưới điện giả định.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về nguồn điện
gió và một số dạng năng lượng tái tạo có liên quan; nghiên cứu các
phần mềm và ngơn ngữ lập trình Matlab, Python phục vụ mơ
phỏng, tính tốn.
Phạm vi nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về các vấn đề liên
quan đến cơng tác dự báo cơng suất phát nguồn điện gió, vấn đề quy
hoạch và vấn đề tính tốn tối ưu nguồn điện gió.
Trang 1


5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
-

Nội dung nghiên cứu được đăng trên tạp chí khoa học quốc tế
sẽ là nguồn tài liệu tham khảo cho các tác giả có nhu cầu
nghiên cứu theo hướng tương tự.

-


Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió do luận án đề
xuất có thể được sử dụng cho các nhà máy điện gió, các trung
tâm điều độ nhằm phục vụ cho công tác điều độ, vận hành, lập
kế hoạch sản xuất các nhà máy điện gió.

-

Mơ hình tính toán quy hoạch cho phép các đơn vị tư vấn, các
cơ quan chức năng có một cơng cụ tính tốn phục vụ cho bài
toán quy hoạch hệ thống điện với mức độ thâm nhập ngày
càng cao của các nguồn năng lượng tái tạo.

-

Các kết quả nghiên cứu cũng sẽ có đóng góp tích cực cho cơng
tác đẩy mạnh khai thác, ứng dụng và mở rộng các nguồn năng
lượng tái tạo, đặc biệt là nguồn năng lượng gió.

6. Những đóng góp mới của luận án
-

Luận án đã nghiên cứu, phân tích và tính tốn, đánh giá các
ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống
điện, bao gồm ảnh hưởng đến cân bằng công suất, ngắn mạch,
ổn định hệ thống điện, chất lượng điện năng theo mơ hình vận
tốc gió thay đổi đột biến và thay đổi theo thời gian trong 24h.

-


Luận án đã nghiên cứu xây dựng mô hình tính tốn phát triển,
tích hợp nguồn điện năng lượng tái tạo vào hệ thống điện,
trong đó có xét đến các hệ thống tích trữ điện năng. Với hàm
mục tiêu là tính tốn tối ưu hóa chi phí đầu tư và vận hành
trong khi đảm bảo tuân thủ các kịch bản về giảm lượng khí
thải CO2, luận án đã xây dựng chương trình phần mềm và áp
dụng tính tốn cho lưới điện. Chương trình phần mềm do luận
Trang 2


án đề xuất đã tính tốn được cơ cấu nguồn điện phù hợp với
các mức giảm lượng khí thải CO2 trong các kịch bản khác
nhau.
-

Trong luận án này cũng đã nghiên cứu, phân tích ảnh hưởng
của nguồn điện gió cơng suất lớn đến thị trường điện, và tính
tốn ảnh hưởng của sai số dự báo công suất phát nhà máy điện
gió đến doanh thu của nhà máy điện gió tham gia trong thị
trường phát điện cạnh tranh.

-

Luận án đã nghiên cứu đề xuất mơ hình và xây dựng thành
cơng phần mềm dự báo cơng suất phát nguồn điện gió với độ
chính xác tương đối tốt. Trên cơ sở ngơn ngữ lập trình mã
nguồn mở Python, luận án đã kết hợp ứng dụng mạng trí tuệ
nhân tạo với thuật tốn bầy đàn và thuật toán di truyền để xây
dựng nên các chương trình dự báo cơng suất phát nguồn điện
gió theo hai mơ hình PSO-PSO-ANN và mơ hình GA-PSOANN. Các mơ hình nêu trên đã được áp dụng để dự báo cơng

suất phát cho nhà điện gió Tuy Phong tại tỉnh Bình Thuận,
Việt Nam. Kết quả cho thấy các mơ hình dự báo nêu trên có
thể sử dụng cho các nhà máy điện gió, các trung tâm điều độ
nhằm phục vụ cho công tác điều độ, vận hành, lập kế hoạch
sản xuất các nhà máy điện gió.

-

Bên cạnh đó, luận án cũng đã nghiên cứu và xây dựng mơ hình
dự báo điện gió ngắn hạn sử dụng ngơn ngữ lập trình Python,
kết hợp thư viện TensorFlow để huấn luyện mạng nơron nhân
tạo.

Trang 3


7. Bố cục của luận án
Bố cục luận án gồm có: phần mở đầu, 4 chương nội dung,
phần kết luận, danh mục các cơng trình cơng bố, danh mục các tài
liệu tham khảo và các phụ lục.
Chương 1. Tổng quan về nguồn điện gió và các nghiên cứu
về vấn đề ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống
điện và thị trường điện.
Chương 2. Nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng
suất lớn đến hệ thống điện và thị trường điện.
Chương 3. Nghiên cứu tối ưu hố tích hợp nguồn năng
lượng tái tạo vào hệ thống điện xét đến các kịch bản giảm lượng khí
thải CO2.
Chương 4. Nghiên cứu xây dựng mơ hình dự báo cơng suất
phát nguồn điện gió sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo kết hợp với các

thuật toán tối ưu.

Trang 4


CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ NGUỒN ĐIỆN GIÓ VÀ CÁC
NGHIÊN CỨU VỀ VẤN ĐỀ ẢNH HƯỞNG CỦA
NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ
THỐNG ĐIỆN VÀ THỊ TRƯỜNG ĐIỆN
1.1. Tổng quan về nguồn điện gió
Năng lượng điện gió là nguồn năng lượng sạch và có tiềm năng
rất lớn.
1.2. Tình hình nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng
suất lớn đối với hệ thống điện và thị trường điện

1.2.1. Các nghiên cứu về ảnh hưởng của nguồn điện gió đến hệ
thống điện và thị trường điện
Trong luận án này, nghiên cứu sinh sẽ thực hiện các nghiên cứu
tính tốn, mơ phỏng và phân tích ảnh hưởng của nguồn điện gió
cơng suất lớn đến hệ thống điện, ảnh hưởng của nguồn điện gió đến
thị trường điện.

1.2.2. Các nghiên cứu về quy hoạch phát triển nguồn điện gió
Trong luận án này, nghiên cứu sinh sẽ xây dựng mơ hình tính
tốn tối ưu hố tích hợp nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống điện
có xét đến các kịch bản giảm lượng khí thải CO2, và tích hợp hệ
thống lưu trữ điện năng trong hệ thống điện

1.2.3. Các nghiên cứu về dự báo công suất phát nguồn điện gió

1.2.3.1. Phân loại và mục đích của các loại hình dự báo điện gió
1.2.3.2. Những nghiên cứu về dự báo cơng suất phát nguồn điện gió
Nhìn chung, đã có rất nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề dự
báo cơng suất phát nguồn điện gió, mỗi nghiên cứu đều có những
ưu điểm và thế mạnh riêng của từng phương pháp như đã nêu trên.
Tuy nhiên, sai số trong dự báo cơng suất phát nguồn điện gió có thể
Trang 5


được giảm thiểu hơn nữa. Trong luận án này, nghiên cứu sinh sẽ đề
xuất mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió sử dụng kết hợp
các thuật tốn tối ưu và trí tuệ nhân tạo. Mơ hình đề xuất này có thể
cải thiện sai số dự báo so với một số mơ hình khác.
1.3. Kết luận chương 1
Căn cứ vào những nội dung đã trình bày ở trên về tổng
quan nguồn điện gió và các nghiên cứu về vấn đề ảnh hưởng của
nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống điện và thị trường điện,
có thể thấy rằng nguồn năng lượng gió đã và đang được chú trọng
khai thác mạnh mẽ.
Trong luận án này, nghiên cứu sinh thực hiện nghiên cứu
ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống điện và
thị trường điện, đồng thời thực hiện tính tốn, mơ phỏng và phân
tích ảnh hưởng của nguồn điện gió đến hệ thống điện IEEE. Bên
cạnh đó, để phục vụ cho bài tốn quy hoạch phát triển nguồn năng
lượng tái tạo, trong đó có nguồn năng lượng gió, luận án xây dựng
mơ hình tính tốn tối ưu hố tích hợp nguồn năng lượng tái tạo vào
hệ thống điện có xét đến các kịch bản giảm lượng khí thải CO2.
Ngồi ra, nghiên cứu sinh đề xuất mơ hình dự báo cơng suất phát
nguồn điện gió sử dụng kết hợp các thuật tốn tối ưu và trí tuệ nhân
tạo.


Trang 6


CHƯƠNG 2
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ
CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ THỊ
TRƯỜNG ĐIỆN
2.1. Đặt vấn đề
Việc thay đổi đột ngột công suất phát của các nhà máy điện gió
làm tăng các yếu tố khơng chắc chắn trong vận hành hệ thống điện
nên chi phí vận hành tồn hệ thống tăng cao.
2.2. Mơ hình turbine, máy phát điện gió

2.2.1. Phân loại turbine gió
Theo cấu trúc, có 02 loại turbine gió: Trục đứng và trục ngang.

2.2.2. Cấu trúc turbine gió
2.2.3. Turbine gió sử dụng máy phát điện đồng bộ nam châm vĩnh
cửu nối lưới

2.2.4. Năng lượng gió và cơng suất gió
Turbine gió chuyển động năng của gió thành cơ năng để quay
turbine gió.
(2.1)

2.2.5. Bộ chuyển đổi phía máy phát và phía lưới
2.2.6. Bộ điều khiển góc cánh
2.3. Ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống
điện


2.3.1. Cân bằng công suất và ổn định hệ thống điện
Sự biến đổi công suất phát không dự báo trước của các nhà
máy điện gió có thể dẫn đến mất cân bằng cơng suất trong hệ thống
và có thể ảnh hưởng đến ổn định hệ thống điện. Bất cứ việc mất cân

Trang 7


bằng công suất nào cũng đều ảnh hưởng đến tần số hệ thống và có
thể gây mất đồng bộ, mất ổn định trong một số trường hợp.

2.3.2. Chất lượng điện năng
Các nhà máy điện gió có thể hỗ trợ điều chỉnh và duy trì
điện áp trong hệ thống trong các tình huống sự cố.

2.3.3. Ảnh hưởng đến đường dây tải điện
Trong trường hợp hệ thống điện khơng có liên kết tốt giữa
các khu vực hoặc quốc gia có thể xảy ra các tình huống tắc nghẽn
hệ thống và phải hạn chế việc phát điện của các nhà máy điện gió.

2.3.4. Ảnh hưởng đến vận hành tối ưu các nhà máy điện
Tùy thuộc vào mức độ thâm nhập và đặc điểm của hệ
thống, các nhà máy điện gió cũng ảnh hưởng đến hiệu quả của các
nhà máy điện khác trong hệ thống điện (và ngược lại).

2.3.5. An ninh cung cấp điện và mơi trường
Các nhà máy điện gió đóng một vai trị trong việc duy trì sự
ổn định của hệ thống và góp phần vào việc đáp ứng nhu cầu cấp
điện cho phụ tải. Đồng thời, việc phát triển các nguồn điện gió đóng

vai trị tích cực trong việc góp phần giảm lượng khí thải nhà kính,
bảo vệ mơi trường và đảm bảo an ninh cung cấp điện.
2.4. Nghiên cứu tính tốn và phân tích ảnh hưởng của nguồn
điện gió đến hệ thống điện

2.4.1. Lưới điện nghiên cứu
Sơ đồ lưới điện IEEE được xây dựng trên phần mềm
DIgSILENT, bao gồm 03 nhà máy điện, 03 MBA nâng áp, 09 thanh
cái, 06 đường dây truyền tải và 03 phụ tải. Từ sơ đồ IEEE này,
trong luận án bổ sung thêm 02 nhà máy điện gió. Nhà máy điện gió
Wind1 đấu nối vào thanh cái Bus Wind1, thông qua 01 máy biến áp
nâng áp T_Wind1 có cấp điện áp 13,8/230kV để đấu nối vào nút số
Trang 8


5 của lưới điện cơ bản ban đầu. Tương tự, nhà máy điện gió Wind2
đấu nối vào thanh cái Bus Wind2, thơng qua 01 máy biến áp nâng
áp T_Wind2 có cấp điện áp 13,8/230kV để đấu nối vào nút số 8 của
lưới điện.

2.4.2. Kết quả mô phỏng
Luận án tiến hành mơ phỏng tính tốn lưới điện ở 03 kịch
bản:
•

Kịch bản 1: Khơng có nhà máy điện gió tham gia trong hệ
thống điện.

•


Kịch bản 2: Có nhà máy điện gió Wind1 tham gia trong hệ
thống điện.

•

Kịch bản 3: Có nhà máy điện gió Wind1 và Wind2 tham gia
trong hệ thống điện.
Trong các kịch bản, nhà máy điện gió Wind1 vận hành ở

chế độ phát công suất cố định 30MW, nhà máy điện gió Wind2 vận
hành ở chế độ phát cơng suất cố định 30MW.
2.4.2.1. Tính tốn trào lưu cơng suất
Kết quả tính tốn cho thấy tuỳ theo cấu trúc hệ thống điện và
cơ cấu nguồn phát, các nhà máy điện gió có thể có ảnh hưởng ảnh
hưởng khác nhau đến tổn thất cơng suất trong hệ thống điện.
Khi có sự tham gia của nhà máy điện gió trong hệ thống thì
điện áp tại nút 5 đã được cải thiện, tăng từ 0,996 p.u (trong kịch bản
1) lên mức 1,015 p.u (trong kịch bản 2 và 3). Tương tự, điện áp tại
nút 8 cũng được cải thiện, tăng từ 1,016 p.u (trong kịch bản 1) lên
mức 1,019 p.u (trong kịch bản 2) và lên mức 1,023 p.u trong kịch
bản 3. Điện áp tại các nút khác cũng được cải thiện tương đối tốt
theo mức độ thâm nhập càng cao của các nguồn điện gió.

Trang 9


2.4.2.2. Tính tốn ngắn mạch
Luận án tiến hành mơ phỏng tính tốn ngắn mạch 03 pha –
đất cho tất cả các nút. Kết quả tính tốn cho thấy rằng trong các
kịch bản nghiên cứu, các nhà máy điện gió ảnh hưởng khơng đáng

kể đến trị số dịng điện ngắn mạch tại các nút. Tuy nhiên, tuỳ thuộc
vào vị trí lắp đặt, cơng suất các nhà máy điện gió cũng như các
thông số khác của hệ thống điện, các nhà máy điện gió sẽ có các
ảnh hưởng khác nhau đến dịng điện ngắn mạch tại các nút.
2.4.2.3. Phân tích an tồn hệ thống
Luận án thực hiện mơ phỏng phân tích an toàn hệ thống điện
(Contigency Analysis) khi xảy ra sự cố n-1 và sự cố n-2 trên các
đường dây truyền tải.
2.4.2.4. Tính tốn q trình q độ
Luận án tiến hành mơ phỏng, phân tích q trình q độ khi xảy
ra sự cố ngắn mạch trực tiếp 03 pha – đất tại thanh cái ở nút 8.
So sánh 03 trường hợp, có thể thấy khi mức độ thâm nhập các
nguồn điện gió tham gia vào hệ thống điện càng lớn thì điện áp tại
các nút có sự dao động mạnh hơn và có tình trạng méo dạng sóng
càng nhiều. Trong trường hợp này, tình trạng méo dạng sóng hình
sin điện áp kéo dài và tắt chậm hơn so với trường hợp không có nhà
máy điện gió tham gia vào hệ thống điện.
Có thể thấy khi trong cả 03 trường hợp khơng có nhiều sự khác
biệt trong dao động tốc độ của máy phát và tần số hệ thống. Riêng
góc lệch rotor của các máy phát trong trường hợp có nguồn điện gió
tham gia trong hệ thống có giá trị lớn hơn so với trường hợp khơng
có nhà máy điện gió.

Trang 10


2.4.2.5. Ảnh hưởng đến hệ thống điện khi vận tốc gió thay đổi đột
ngột
Luận án tiến hành mơ phỏng, phân tích ảnh hưởng của việc vận
tốc gió thay đổi đột ngột trong trường hợp có cả 02 nhà máy điện

gió tham gia vào hệ thống điện.

Hình 2.34. Dao động cơng suất phát các nhà máy, điện áp khi vận
tốc gió thay đổi đột ngột từ 14 m/s đến 2m/s
Khi vận tốc gió thay đổi đột ngột từ 14m/s đến 2m/s thì gây
dao động cơng suất phát các nhà máy trong hệ thống điện mạnh hơn
so với trường hợp vận tốc gió chỉ giảm đến 9m/s.
2.4.2.6. Ảnh hưởng đến vận hành hệ thống điện theo thời gian
Kết quả mô phỏng cho thấy khi cơng suất các nhà máy điện
gió và phụ tải thay đổi theo thời gian, điện áp tại các thanh cái có
nhà máy điện được giữ ổn định, trong khi điện áp tại các thanh cái
khác có sự dao động nhưng vẫn nằm trong giới hạn quy định.
2.5. Ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến thị trường điện

2.5.1. Ảnh hưởng đến giá thị trường
Nguồn điện gió ảnh hưởng đến giá cả trên thị trường điện theo
một số cách thức như sau:

Trang 11


•

Nhìn chung, giá điện dự kiến sẽ thấp hơn trong khoảng thời
gian có gió lớn so với khoảng thời gian ít gió.

•

Nếu khả năng giải toả cơng suất hiện có không thể đáp ứng
được nhu cầu truyền tải điện (từ khu vực này sang khu vực

khác), thì khu vực cung cấp điện sẽ được tách ra khỏi phần còn
lại của thị trường điện và tạo thành khu vực định giá riêng của
nó.

2.5.2. Tăng chi phí cho các dịch vụ phụ trợ
Khi mức độ thâm nhập của các nhà máy điện gió vào hệ thống
điện tăng lên thì để đảm bảo an ninh hệ thống đòi hỏi phải tăng mức
độ dự phịng cơng suất do sự khơng ổn định cơng suất phát của các
nhà máy điện gió, dẫn đến tăng chi phí vận hành tồn hệ thống cũng
như tăng chi phí cho các dịch vụ phụ trợ trên hệ thống.

2.5.3. Ảnh hưởng đến tài chính của nhà máy điện gió tham gia
trong thị trường điện
Độ chính xác của dự báo cơng suất điện gió ảnh hưởng đến giá
bán, mua điện của các nhà máy:
•

Nếu lượng cơng suất được tạo ra nhiều hơn cơng suất dự báo,
thì lượng cơng suất thừa sẽ được bán lại với mức giá thấp hơn.

•

Nếu lượng cơng suất được tạo ra ít hơn cơng suất dự báo, thì
lượng cơng suất thiếu hụt sẽ phải mua với chi phí cao hơn.

2.6. Nghiên cứu ảnh hưởng của sai số dự báo cơng suất phát
nguồn điện gió đến doanh thu của nhà máy điện gió tham gia
trong thị trường phát điện cạnh tranh
Kết quả cho thấy rằng trường hợp nhà máy điện gió chào giá thị
trường theo kết quả dự báo theo mơ hình GA-PSO-ANN (có sai số

MAPE là 4,52%) thì thiệt hại về mặt doanh thu trong 24h (tính trên
01 tuabin) là 60.636 VND/kWh. Trong khi đó, nếu chào giá theo
Trang 12


kết quả dự báo từ mơ hình Adam-ANN (có sai số MAPE là 7,79% cao hơn so với mơ hình GA-PSO-ANN) thì thiệt hại tương ứng là
113.312 VND/kWh, lớn hơn gấp 1,87 lần so với phương án GAPSO-ANN.
2.7. Kết luận chương 2
Trong chương này, luận án đã trình bày tổng quan về ảnh
hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống điện. Trong
luận án đã thực hiện tính tốn, phân tích và mơ phỏng ảnh hưởng
của nguồn điện gió cơng suất lớn trên mơ hình lưới điện IEEE. Kết
quả tính tốn và mơ phỏng được thể hiện cụ thể, chi tiết qua các
bảng biểu, biểu đồ và phân tích cụ thể.
Trong chương này, luận án cũng đã trình bày ảnh hưởng
của nguồn điện gió cơng suất lớn đến thị trường điện, trong đó giải
thích cụ thể ảnh hưởng của nguồn điện gió đến giá thị trường, ảnh
hưởng đến chi phí cho các dịch vụ phụ trợ và cuối cùng là ảnh
hưởng đến tài chính của các nhà máy điện gió tham gia trong thị
trường điện cạnh tranh. Luận án đã trình bày kết quả nghiên cứu
tính tốn cụ thể về ảnh hưởng của sai số dự báo công suất phát nhà
máy điện gió đến doanh thu của nhà máy điện gió tham gia trong thị
trường phát điện cạnh tranh. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng sai
số dự báo cơng suất phát nguồn điện gió càng lớn thì nhà máy điện
gió càng thiệt hại nhiều khi tham gia trong thị trường điện cạnh
tranh.

Trang 13



CHƯƠNG 3
NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HỐ TÍCH HỢP NGUỒN
NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO VÀO HỆ THỐNG ĐIỆN XÉT
ĐẾN CÁC KỊCH BẢN GIẢM LƯỢNG KHÍ THẢI CO 2

3.1. Đặt vấn đề
Trong chương này, tác giả xây dựng mơ hình tính tốn lập
quy hoạch phát triển các nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống
điện theo các kịch bản giảm phát thải khí CO2.
3.2. Mơ hình tính tốn

3.2.1. Hàm mục tiêu
Mục tiêu của chương trình là tính tốn tối ưu chi phí đầu tư
và vận hành cho toàn hệ thống điện trong khi vẫn đảm bảo các điều
kiện ràng buộc:
min
[∑ cl . Fl + ∑ cn,s . Gn,s + ∑(on,s . g n,s (𝑡))]
g, G, F
l

n,s

n,s,t

3.2.2. Các ràng buộc
Ràng buộc về cân bằng tại các nút về công suất phát, phụ
tải và công suất truyền tải:
∑ 𝑔𝑛,𝑠 (𝑡) − 𝑑𝑛 (𝑡) = ∑ 𝐾𝑛,𝑙 . 𝑓𝑙 (𝑡) ∀ 𝑛, 𝑡
𝑠


𝑙

Ràng buộc về giới hạn về khả năng phát công suất của các
nhà máy điện:
− (𝑡).
+ (𝑡).
𝑔𝑛,𝑠
𝐺𝑛,𝑠 ≤ 𝑔𝑛,𝑠 (𝑡) ≤ 𝑔𝑛,𝑠
𝐺𝑛,𝑠 ∀ 𝑛, 𝑡
Giới hạn công suất lắp đặt Gn,s cho nhà máy điện sử dụng
công nghệ s tại nút n tuân theo ràng buộc:
Trang 14


𝑚𝑖𝑛
𝑚𝑎𝑥
𝐺𝑛,𝑠
≤ 𝐺𝑛,𝑠 ≤ 𝐺𝑛,𝑠

Công suất truyền tải |fl(t)| trên đường dây l tại các thời điểm
cũng không được vượt quá khả năng truyền tải công suất tối đa của
đường dây để tránh quá tải đường dây:
|𝑓𝑙 (𝑡)| ≤ 𝐹𝑙 ∀ 𝑙

3.2.3. Phát thải CO2
Lượng khí thải CO2 do hệ thống điện gây ra cần được giới
hạn bởi đại lượng CAPCO2 ở ràng buộc sau:
1
∑ 𝑔𝑛,𝑠 (𝑡). 𝑒𝑠 ≤ 𝐶𝐴𝑃𝐶𝑂2
ƞ𝑠

𝑛,𝑠,𝑡

3.2.4. Thuật tốn tối ưu hố tích hợp nguồn năng lượng tái tạo
vào hệ thống điện xét đến các kịch bản giảm lượng khí thải CO2
Trên cơ sở mơ hình tính tốn đã đề xuất, luận án thực hiện
xây dựng chương trình tính tốn tối ưu hố tích hợp nguồn năng
lượng tái tạo vào hệ thống điện xét đến các kịch bản giảm lượng khí
thải CO2.
3.3. Nghiên cứu tối ưu hố tích hợp nguồn năng lượng tái tạo
vào hệ thống điện theo các kịch bản giảm lượng khí thải CO2

3.3.1. Mơ hình lưới điện nghiên cứu
Trong luận án nghiên cứu 06 kịch bản như dưới đây:
•

Kịch bản 1: Khơng giảm phát thải khí CO2.

•

Kịch bản 2: giảm 8% lượng khí thải CO2

•

Kịch bản 3: giảm 15% lượng khí thải CO2

•

Kịch bản 4: giảm 25% lượng khí thải CO2

•


Kịch bản 5: giảm 35% lượng khí thải CO2

•

Kịch bản 6: đánh giá ảnh hưởng đến giảm lượng khí thải
CO2 khi có các hệ thống BESS tham gia vào hệ thống.

Trang 15


3.3.2. Kết quả mơ phỏng
Có thể nhận thấy ứng với mức giảm lượng khí thải CO2 càng
thấp thì địi hỏi mức độ thâm nhập của các nguồn năng lượng tái tạo
càng ít. Ở mức giảm 0% và 8%, các nguồn năng lượng gió và mặt
trời chủ yếu tập trung ở khu vực phía Nam và Tây Nguyên. Khi
mức giảm CO2 yêu cầu cao hơn thì mức độ thâm nhập các nguồn
năng lượng tái tạo cũng yêu cầu cao hơn, có sự phân bố dịch chuyển
nhẹ, bổ sung thêm các nguồn này về phía miền Trung và miền Bắc.
Ở kịch bản 6, khi cho phép đầu tư thêm các hệ thống tích trữ
điện năng, kết quả mơ phỏng cho thấy các nhà máy điện gió và mặt
trời có thể thâm nhập thêm nhiều hơn vào hệ thống như ở hình 3.7.

Hình 3.1. Phân bổ sản lượng phát điện các nhà máy khi có sự thâm
nhập của BESS
Có thể thấy khi mức độ giảm phát thải khí CO2 tăng lên thì các
nhà máy điện năng lượng tái tạo (gió và mặt trời) tham gia nhiều
hơn trong cơ cấu nguồn và cơ cấu phát điện của toàn hệ thống điện.
Ở kịch bản 6 (có hệ thống BESS tham gia trong hệ thống) thì các
nhà máy điện gió tham gia nhiều hơn trong hệ thống so với các

nguồn năng lượng mặt trời.
Trang 16


3.4. Kết luận chương 3
Chương này đã xây dựng mô hình tính tốn quy hoạch phát
triển nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống điện trong tương lai,
với hàm mục tiêu là tính tốn tối ưu hóa chi phí đầu tư và vận hành
trong khi đảm bảo tuân thủ các kịch bản về giảm lượng khí thải
CO2.
Có thể thấy, một khi các chính sách về bảo vệ mơi trường và
giảm phát thải khí nhà kính được các quốc gia trên thế giới áp dụng,
sự phát triển của năng lượng tái tạo sẽ được thúc đẩy một cách
mạnh mẽ, đặc biệt là điện gió thay vì mặt trời. Qua đó, có thể thấy
trong tương lai, cần có chính sách hỗ trợ nhằm đưa các quốc gia
đang phát triển tiếp cận với cơng nghệ điện gió đương đại của thế
giới nhằm rút ngắn chi phí đầu tư điện gió, bởi vì một hệ thống điện
ít khí thải phụ thuộc vào năng lượng tái tạo, đặc biệt là nguồn điện
gió. Đồng thời cần phát triển các nguồn năng lượng tái tạo khác và
các dịch vụ hỗ trợ nhằm đáp ứng được sự tối ưu và ổn định trong
quá trình hệ thống điện vận hành.

Trang 17


CHƯƠNG 4
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO CƠNG
SUẤT PHÁT NGUỒN ĐIỆN GIĨ SỬ DỤNG MẠNG
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KẾT HỢP VỚI CÁC THUẬT
TOÁN TỐI ƯU

4.1. Đặt vấn đề
Chương này đề xuất mơ hình sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo kết
hợp với thuật toán bầy đàn và thuật tốn di truyền để xây dựng
chương trình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió.
4.2. Mạng trí tuệ nhân tạo và thuật tốn tối ưu

4.2.1. Mạng trí tuệ nhân tạo (ANN)
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng lớp đầu vào bao gồm 03
nơ-ron biểu thị tốc độ gió, hướng gió và nhiệt độ, 01 lớp ẩn và lớp
đầu ra có 01 nơ-ron là cơng suất phát nguồn điện gió.

4.2.2. Thuật toán tối ưu hoá bầy đàn
Trong chương này, thuật toán PSO được sử dụng phối hợp với
thuật toán di truyền và mạng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mơ hình
dự báo cơng suất phát nguồn điện gió.

4.2.3. Thuật toán di truyền (GA)
Thuật toán di truyền (GA – Genetic Algorithm) là một công cụ
rất hiệu quả để giải quyết các vấn đề tối ưu.

4.2.4. Thuật toán PSO-ANN để huấn luyện mạng trí tuệ nhân tạo
Mơ hình thuật tốn PSO-ANN được thể hiện như hình 4.4.

Trang 18


PSO

ANN


Hình 4.4. Mơ hình thuật tốn PSO-ANN
4.3. Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió sử dụng
mạng trí tuệ nhân tạo kết hợp với các thuật toán tối ưu

4.3.1. Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió PSO-PSOANN
Cấu trúc thuật tốn PSO-PSO-ANN gồm 3 vịng chính: Vòng
lặp PSO1, vòng lặp PSO2 và vòng mạng nơron được thể hiện như
hình 4.6.
PSO1

PSO2

ANN

Hình 4.6. Mơ hình thuật tốn PSO-PSO-ANN
Vịng lặp ngồi cùng PSO1 sử dụng thuật tốn PSO để xác định
các thông số c12, c22 và w2 tối ưu cho thuật tốn PSO2. Vịng lặp
PSO2 cũng sử dụng thuật tốn PSO nhận các thơng số c12, c22 và w2
Trang 19


từ kết quả từ vòng lặp PSO1 để điều chỉnh các thơng số của mạng
nơron. Vịng ANN dùng để tính sai số trong mỗi vịng lặp.

4.3.2. Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió GA-PSOANN
Cấu trúc thuật tốn GA-PSO-ANN gồm 3 vịng chính: Vịng lặp
GA, vịng lặp PSO, vịng ANN được thể hiện như ở hình 4.8.
GA

PSO2


ANN

Hình 4.8. Mơ hình thuật tốn GA-PSO-ANN

4.3.3. Dữ liệu
4.3.3.1.

Giới thiệu về nhà máy điện gió Tuy Phong-Bình Thuận

4.3.3.2. Dữ liệu
Dữ liệu bao gồm công suất tác dụng và các thông số tốc độ
gió, hướng gió, nhiệt độ được thu thập theo chu kỳ 30 phút dùng để
huấn luyện mơ hình được lấy từ nhà máy điện gió Tuy Phong, Bình
Thuận.
4.4. Kết quả thử nghiệm

4.4.1. Phương pháp đánh giá kết quả
Để đánh giá hiệu quả của các mơ hình dự báo, hai loại tiêu
chuẩn đo độ chính xác sau được sử dụng: Sai số phần trăm giá trị
Trang 20


tuyệt đối trung bình (MAPE) và sai số bình phương trung bình
(MSE).

4.4.2. Kết quả thử nghiệm
Trong cả hai trường hợp, các thuật tốn đề xuất GA-PSO-ANN
và PSO-PSO-ANN có kết quả vượt trội so với PSO-ANN và AdamANN. Vì đồ thị dự báo so với kết quả thực tế cho hai thuật toán
được đề xuất tương đối giống nhau nên đồ thị của mơ hình GAPSO-ANN được hiển thị như được minh họa trong hình 4.18 và

4.19, kết quả dự báo điện gió trong một ngày (hình 4.18) và trong
một tuần (hình 4.19) bằng mơ hình GA-PSO-ANN khá sát với kết
quả dự báo điện gió thực tế được lưu trữ qua hệ thống SCADA.

Công suất đầu ra tuabin (MW)

Công suất phát nhà máy điện gió thực tế và dự báo
trong 01 ngày (mơ hình GA-PSO-ANN)
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324

Giờ
Thực tế

Dự báo

Hình 4.18. Cơng suất phát thực tế và dự báo trong 24h
Bên cạnh đó, luận án cũng đã nghiên cứu và xây dựng mơ hình
dự báo điện gió ngắn hạn sử dụng ngơn ngữ lập trình Python, kết
hợp thư viện TensorFlow để huấn luyện mạng nơron nhân tạo.

Trang 21


4.5. Kết luận chương 4

Chương này đã đề xuất mô hình và xây dựng thành cơng
phần mềm dự báo cơng suất phát nhà máy điện gió với mức độ
chính xác tương đối tốt so với các mơ hình khác. Kết quả cho thấy
các mơ hình dự báo PSO-PSO-ANN và GA-PSO-ANN cho kết quả
dự báo tốt hơn hẳn so với mô hình PSO-ANN hay Adam-ANN.
Bảng 4.6 cho thấy sự so sánh MAPE giữa các mơ hình dự
báo điện gió khác nhau. Các mơ hình đề xuất PSO-PSO-ANN và
GA-PSO-ANN cho thấy độ chính xác tốt hơn so với các mơ hình
nói trên.
Bảng 4.6. So sánh giá trị MAPE của mơ hình đề xuất so với các mơ
hình khác
Mơ hình
GA-PSO-ANN
PSO-PSO-ANN
PSO-ANN
Adam-ANN
Persistence
BP-FFANN
GA-FFANN
ANFIS
WT + ANFIS
WT + NNPSO
WT-ACO-FFANN
VWPF

Trang 22

MAPE
4.52%
4.54%

4.90%
7.79%
11.94%
7.35%
6.79%
14.92%
12.58%
8.19%
5.35%
6.85%


KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Luận án đã trình bày tổng quan về nguồn điện gió và các
nghiên cứu về vấn đề ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn
đến hệ thống điện và thị trường điện.
Khi mức độ thâm nhập của nguồn điện gió vào cơ cấu nguồn
điện tăng lên sẽ dẫn đến nhiều tác động đến hệ thống điện và thị
trường điện. Luận án đã nghiên cứu, phân tích và trình bày các ảnh
hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống điện. Để làm
rõ hơn nội dung này, luận án đã thực hiện tính tốn, phân tích và mơ
phỏng ảnh hưởng của nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống
điện trên mơ hình lưới điện.
Bên cạnh đó, luận án đã nghiên cứu xây dựng mơ hình tính
tốn quy hoạch phát triển nguồn điện năng lượng tái tạo vào hệ
thống điện, trong đó chú trọng nghiên cứu các nguồn điện gió,
nguồn điện mặt trời và các hệ thống lưu trữ năng lượng. Với hàm
mục tiêu là tính tốn tối ưu hóa chi phí đầu tư và vận hành trong khi
đảm bảo tuân thủ các kịch bản về giảm lượng khí thải CO2. Chương

trình phần mềm do luận án đề xuất đã tính tốn được cơ cấu nguồn
điện phù hợp với các mức giảm lượng khí thải CO2 trong các kịch
bản khác nhau. Từ đó có thể thấy một khi các chính sách về bảo vệ
mơi trường và giảm phát thải khí nhà kính được các quốc gia trên
thế giới áp dụng thì sẽ thúc đẩy sự phát triển của các nguồn điện
năng lượng tái tạo một cách mạnh mẽ, đặc biệt là nguồn điện gió.
Trong luận án này cũng đã trình bày ảnh hưởng của nguồn
điện gió cơng suất lớn đến thị trường điện, bao gồm ảnh hưởng đến
giá thị trường, ảnh hưởng đến chi phí cho các dịch vụ phụ trợ và
ảnh hưởng đến tài chính của các nhà máy điện gió tham gia trong
Trang 23