ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA



TRỊNH MINH SƠN

XÁC ĐỊNH TỐI ƯU VỊ TRÍ TUA-BIN
ĐỂ NÂNG CƠNG SUẤT TRẠI GIĨ HIỆN HỮU
SỬ DỤNG THUẬT TỐN TÌM KIẾM
Chun ngành: Kỹ Thuật Điện
Mã số: 60520202

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 8 năm 2019


Luận văn thạc sĩ được hoàn thành tại: Trường Đại Học Bách Khoa – ĐHQG-HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: …PGS. TS. Võ Ngọc Điều ....................................
Cán bộ chấm nhận xét 1: …… .............................................................................
Cán bộ chấm nhận xét 2: ….................................................................................
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM
ngày 30 tháng 8 năm 2019
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1…. .....................................................................................
2… ......................................................................................
3…. .....................................................................................
4…. .....................................................................................
5. .........................................................................................
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trưởng Khoa Quản lý chuyên

ngành sau khi luận văn được sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ


i

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

__________________________

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: TRỊNH MINH SƠN................. MSHV: 1670827
Ngày, tháng, năm sinh: 22/02/1972

................ Nơi sinh: Bắc Giang

Chuyên ngành: …Kỹ Thuật Điện ....................... Mã số: …60520202 ......................
TÊN ĐỀ TÀI: XÁC ĐỊNH TỐI ƯU VỊ TRÍ TUA-BIN ĐỂ NÂNG CƠNG SUẤT
TRẠI GIĨ HIỆN HỮU SỬ DỤNG THUẬT TỐN TÌM KIẾM.
NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
Nghiên cứu áp dụng thuật toán mới Stochastic Fractal Search (SFS) nhằm bố trí
tối ưu vị trí tua-bin để nâng cơng suất trại gió hiện hữu. Kết quả của thuật tốn

đề xuất áp dụng (SFS) sẽ được đánh giá với kết quả từ thuật toán PSO đã được
sử dụng rộng rãi và so sánh với kết quả bố trí tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại
gió khi sử dụng phần phần mềm thương mại WindPRO. Từ đó, đề xuất thuật tốn
áp dụng phù hợp thực tế.
NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 08/4/2019
NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 28/7/2019
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS. TS.Võ Ngọc Điều
Tp. HCM, ngày…..tháng…..năm…..
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ


ii

LỜI CẢM ƠN
Đề tài “Xác định tối ưu vị trí tua-bin để nâng cơng suất trại gió hiện hữu sử
dụng thuật tốn tìm kiếm” đã được hồn thành nhờ q trình nghiên cứu nghiêm túc
của bản thân. Tơi xin chân thành cám ơn:
- PGS.TS. Võ Ngọc Điều, Thầy đã hướng dẫn tận tâm và đưa ra những lời
khuyên quan trọng giúp giải quyết trọng tâm vấn đề.
- Lê Thanh Thỏa, Thạc sĩ kỹ thuật, công tác tại công ty The Blue Circle đã
nhiệt tình hỗ trợ và góp ý các vấn đề thực tế để giải quyết vấn đề.
- Hamid Salimi, tác giả thuật tốn đề xuất cho cơng trình nghiên cứu (SFS) đã
cho những lời khuyên áp dụng thuật tốn một cách hiệu quả.
Đồng thời, tơi xin cảm ơn Khoa Điện – Điện Tử, Phòng Đào Tạo Sau Đại Học,
trường Đại Học Bách Khoa – Đại Học Quốc Gia TP.HCM đã tạo mọi điều kiện thuận
lợi cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu.

Do thời gian và trình độ cịn nhiều hạn chế nên luận văn chắc chắn sẽ khơng
tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của q thầy cơ
và các bạn để luận văn được hoàn thiện hơn.
Tp. HCM, ngày 28. tháng 7 năm 2019
Học viên

Trịnh Minh Sơn


iii

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Luận văn đề xuất áp dụng một thuật tốn gần đây, Stochastic Fractal Search
(SFS), để bố trí tối ưu vị trí tua-bin khi nâng cơng suất trang trại gió hiện hữu nhằm
mục đích đạt được sản lượng điện gió tối đa. Thuật tốn đề xuất sẽ được so sánh với
thuật toán Particle Swam Optimization (PSO) và phần mềm thương mại WindPRO
trong việc bố trí tối ưu tua bin mới cho trang trại gió hiện hữu trên đất liền. Để đánh
giá khách quan hiệu quả của thuật toán, phần mềm WAsP sẽ được sử dụng để tính
tốn năng lượng gió cho tất cả các kịch bản đề ra. Kết quả bố trí tối ưu vị trí tua-bin
khi nâng cơng suất trang trại gió hiện hữu đã chứng minh rằng thuật tốn đề xuất
(SFS) có thể cung cấp các kết quả rất cạnh tranh. Tuy nhiên, khả năng áp dụng thuật
tốn đề xuất trong việc giải quyết bố trí tối ưu các trại gió trên đất liền với địa hình
phức tạp cần được nghiên cứu và phát triển nhiều hơn nữa trong tương lai.


iv

ABSTRACT
This thesis proposes to apply a recent algorithm, Stochastic Fractal Search
(SFS) for wind farm layout optimization when upgrading existing wind farms to

obtain maximum wind p ower output. The proposed algorithm will be compared with
the Particle Swam Optimization algorithm and WindPRO commercial software in
layout optimization of new turbines for on-shore existing wind farms with complex
terrain. To objectively evaluate the effectiveness of this algorithm, WAsP software
is used to calculate wind power for all scenarios. The layout optimization of the
turbine position when upgrading existing wind farms demonstrates that the proposed
algorithm can provide very competitive results. However, the ability to apply the
proposed algorithm in addressing the optimal layout of on-shore wind farms needs
further research and development in the future.


v

LỜI CAM ĐOAN
Đề tài “Xác định tối ưu vị trí tua-bin để nâng cơng suất trại gió hiện hữu
sử dụng thuật tốn tìm kiếm” là cơng trình nghiên cứu độc lập của bản thân dưới
sự hướng dẫn của PGS.TS. Võ Ngọc Điều. Tơi xin cam đoan và hồn tồn chịu trách
nhiệm một số nội dung sau:
1. Nội dung trình bày trong luận văn là cơng trình nghiên cứu độc lập của bản
thân dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Võ Ngọc Điều.
2. Đề tài có tham khảo, sử dụng hoặc thừa nhận một số nội dung các cơng trình
nghiên cứu trước đó. Những nội dung này đều được chú dẫn cụ thể.
3. Số liệu sử dụng hoàn toàn trung thực và dẫn chứng cụ thể.
4. Kết quả nghiên cứu hoàn toàn độc lập, trung thực và khách quan.
Những hạn chế do đề tài chưa giải quyết được trong thời gian giới hạn cũng
được nêu ra và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.
TP.HCM, ngày 28 tháng 7 năm 2019
Học viên

Trịnh Minh Sơn


CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


vi

MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG ................................................................... 1
1.1 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG GIĨ TRÊN THẾ GIỚI VÀ SỰ
CẦN THIẾT PHÁT TRIỂN NĂNG LƯỢNG ĐIỆN GIÓ

.................................................... 1

1.1.1 Cơng suất và sản lượng điện gió ..................................................................... 1
1.1.2 Năng lượng điện gió tại Việt Nam .................................................................. 2
1.1.3 Sự cần thiết phát triển điện gió........................................................................ 6
1.2 HƯỚNG TIẾP CẬN VẤN ĐỀ BỐ TRÍ TỐI ƯU VỊ TRÍ TUA – BIN TRONG TRANG TRẠI
GIÓ .......................................................................................................................... 7

1.3 KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ............. 8
1.4 MỤC TIÊU, PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU............................................. 9
1.4.1 Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 9
1.4.2 Phạm vi nghiên cứu ...................................................................................... 10
1.4.3 Đối tượng nghiên cứu ................................................................................... 10
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH BÀI TỐN ........................................... 11
2.1 CÁC GIẢ ĐỊNH ................................................................................................. 11
2.2 MƠ HÌNH CHE CHẮN GIĨ (WAKE MODELING) ................................................. 11
2.3 ĐẶC TUYẾN TUA-BIN GIĨ ................................................................................ 14

2.4 MƠ HÌNH TÍNH TỐN SẢN LƯỢNG ĐIỆN GIĨ .................................................... 16
2.4.1 Mơ hình đặc trưng gió .................................................................................. 16
2.4.2 Sản lượng điện gió ........................................................................................ 16
2.4.3 Đại số hố tính tốn sản lượng điện gió ........................................................ 17
2.4.4 Hàm mục tiêu ............................................................................................... 17
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM CHO BÀI TỐN ...... 18
3.1 .

THUẬT TỐN TÌM KIẾM ............................................................................ 18

3.2 ĐỀ XUẤT THUẬT TỐN ÁP DỤNG BỐ TRÍ TỐI ƯU VỊ TRÍ TUA-BIN TRONG TRANG
TRẠI GIĨ ĐỂ NÂNG CƠNG SUẤT TRẠI GIĨ HIỆN HỮU ............................................. 19

3.2.1 Thuật toán PSO............................................................................................. 20

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


vii

3.2.2 Thuật toán Stochastic Fractal Search (SFS)................................................... 21
3.2.3 Thuật toán tối ưu trong phần mềm WinPRO ................................................. 29
3.3 TỐI ƯU BỐ TRÍ VỊ TRÍ TUA-BIN TRONG TRANG TRẠI GIĨ ................................ 29
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ TÍNH TỐN .............................................................. 31
4.1 CÁC KỊCH BẢN XEM XÉT ................................................................................. 31
4.1.1 Dữ liệu gió .................................................................................................... 32
4.1.2 Địa hình trại gió ............................................................................................ 33
4.2 KỊCH BẢN 1 ..................................................................................................... 34

4.2.1 Bố trí tối ưu bằng phần mềm WindPRO........................................................ 35
4.2.2 Bố trí tối ưu bằng chương trình sử dụng thuật tốn SFS ............................... 36
4.2.3 Bố trí tối ưu bằng chương trình sử dụng thuật tốn PSO ............................... 40
4.3 KỊCH BẢN 2 ..................................................................................................... 44
4.3.1 Bố trí tối ưu WindPRO ................................................................................. 45
4.3.2 Bố trí tối ưu bằng chương trình sử dụng thuật tốn SFS ................................ 46
4.3.3 Bố trí tối ưu bằng chương trình sử dụng thuật tốn PSO ............................... 50
4.4 KỊCH BẢN 3 ..................................................................................................... 54
4.4.1 Bố trí tối ưu bằng phần mềm WinPRO ......................................................... 55
4.4.2 Bố trí tối ưu bằng chương trình sử dụng thuật tốn SFS ................................ 56
4.4.3 Bố trí tối ưu PSO .......................................................................................... 60
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ................................................................................... 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 66
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG ................................................................................. 69

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


viii

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1. Cơng suất điện gió lắp đặt trên tồn thế giới [28]. ................................... 1
Hình 1.2. Nhà máy điện gió Tuy Phong ................................................................... 2
Hình 1.3. Nhà máy điện gió Phú Q ...................................................................... 3
Hình 1.4. Nhà máy điện gió Bạc Liêu ..................................................................... 3
Hình 1.5. Nhà máy điện gió Phú Lạc ....................................................................... 4
Hình 1.6. Nhà máy điện gió Đầm Nại ...................................................................... 4
Hình 1.7. Nhà máy điện gió Hướng Linh 2 ............................................................. 5

Hình 1.8. Nhà máy điện gió Mũi Dinh ..................................................................... 5
Hình 2.1 Vùng gió bị ảnh hưởng sau tua-bin [20] ................................................. 12
Hình 2.2. Mơ hình ảnh hưởng hiệu ứng che chắn [11] ........................................... 13
Hình 2.3. Đặc tuyến tua-bin gió 1.5MW - FUHRLÄNDER FL MD 77 [17] ........... 15
Hình 2.4. Đặc tuyến tua-bin gió 2MW - VESTAS V80-2.0MW [17]...................... 15
Hình 2. 5 Đặc tuyến tua-bin gió 2.5MW - GE WIND ENERGY GE 2.5 [17] ........ 15
Hình 3. 1. Một phân dạng ví dụ tạo bởi phương pháp DLA ................................... 22
Hình 3.2. Khuếch tán một hạt ................................................................................ 23
Hình 3.3. Sơ đồ thuật tốn SFS và sơ đồ giải thuật q trình khuếch tán ............... 28
Hình 3.4. Sơ đồ giải thuật quá trình cập nhật ........................................................ 28
Hình 3.5. Lưu đồ bố trí tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại gió ............................ 29
Hình 4.1. Hoa gió .................................................................................................. 32
Hình 4.2. Phân bố xác suất tốc độ gió ................................................................... 32
Hình 4.3. Bố trí tua bin trại gió thực tế .................................................................. 33
Hình 4.4. Mơ phỏng cao độ trại gió ....................................................................... 33
Hình 4.5. Trang trại gió hiện hữu .......................................................................... 34
Hình 4.6. Kết quả bố trí tối ưu 14 tua bin mới trong trang trại gió hiện hữu bằng
phần mềm winPRO ............................................................................... 35

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


ix

Hình 4.7. Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ................ 37
Hình 4.8. Đặc tuyến hội tụ SFS.............................................................................. 38
Hình 4.9. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương trình
SFS ....................................................................................................... 39

Hình 4.10. Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ............... 41
Hình 4.11. Đặc tuyến hội tụ PSO ........................................................................... 42
Hình 4.12. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương
trình SFS. ............................................................................................. 43
Hình 4.13. Kết quả bố trí tối ưu 10 tua bin mới trong trang trại gió hiện hữu bằng
phần mềm windPRO ............................................................................. 45
Hình 4.14. Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ............... 47
Hình 4.15. Đặc tuyến hội tụ SFS .......................................................................... 48
Hình 4. 16. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương
trình SFS .............................................................................................. 49
Hình 4.17. Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ............... 51
Hình 4.18. Đặc tuyến hội tụ PSO .......................................................................... 52
Hình 4.19. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương
trình SFS .............................................................................................. 53
Hình 4.20. Kết quả bố trí tối ưu 08 tua bin mới trong trang trại gió hiện hữu bằng
phần mềm windPRO ............................................................................. 55
Hình 4.21. Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ............... 57
Hình 4.22. Đặc tuyến hội tụ SFS ............................................................................ 58
Hình 4.23. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương
trình SFS. ............................................................................................. 59
Hình 4.24.Chương trình tính tốn vị trí tua bin sử dụng thuật tốn SFS ................ 61
Hình 4.25. Đặc tuyến hội tụ PSO ........................................................................... 62
Hình 4.26. Phần mềm WAsP tính tốn và đánh giá phương án tối ưu của chương
trình SFS .............................................................................................. 63

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn



x

DANH MỤC BẢNG
Bảng 4.1. Các kịch bản bố trí tối ưu tua-bin nâng cấp bên trong trại gió hiện hữu tại
Việt Nam ............................................................................................... 31
Bảng 4.2. Dữ liệu tính tốn trang trại gió hiện hữu ............................................... 34
Bảng 4.3. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ........ 35
Bảng 4.4. Tổng kê 10 lần chạy chương trình có kết quả tốt nhất ............................ 36
Bảng 4.5. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ........ 39
Bảng 4.6. Tổng kê 10 lần chạy chương trình có kết quả tốt nhất ............................ 40
Bảng 4.7. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ........ 43
Bảng 4.8. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ........ 45
Bảng 4.9. Tổng kê 10 lần chạy chương trình có kết quả tốt nhất. ........................... 46
Bảng 4.10. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ...... 49
Bảng 4.11. Tổng kê 10 lần chạy chương trình PSO có kết quả tốt nhất .................. 50
Bảng 4.12. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp) ....... 53
Bảng 4.13. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ...... 55
Bảng 4.14. Tổng kê 10 lần chạy chương trình có kết quả tốt nhất .......................... 56
Bảng 4.15. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ...... 59
Bảng 4.16. Tổng kê 10 lần chạy chương trìnhPSO có kết quả tốt nhất ................... 60
Bảng 4.17. Kết quả tính tốn sản lượng tổng trại gió (hiện hữu và nâng cấp): ...... 63

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


xi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AEP

– Annual energy production – Sản lượng điện hằng năm.

SFS

– Stochastic Fractal Search – Thuật toán tìm kiếm phân dạng ngẫu nhiên.

PSO

– Particle Swarm Optimization – Thuật tốn tìm kiếm bầy đàn.

GA

– Genetic Algorithm – Thuật toán di truyền.

WindPRO

– Phần mềm windPRO.

WAsP

– Phần mềm WAsP.

MW

– Mega Watt.

GW


– Giga Watt.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-1-

Chương 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
1.1

Tổng quan về tình hình sử dụng năng lượng gió trên thế giới và sự cần

thiết phát triển năng lượng điện gió
1.1.1 Cơng suất và sản lượng điện gió
Tổng cơng suất của tất cả các tua bin gió lắp đặt trên tồn thế giới tính đến cuối
năm 2018 đã đạt gần đến 597.000 MW (theo số liệu thống kê của WWEA), với công
suất tăng thêm 50.100 MW trong năm 2018 và trong năm 2017 là 52.552 MW. Trong
đó, Trung Quốc là nước có cơng suất lắp đặt tua bin gió lớn nhất trên thế giới là
216.870 MW và là nước đầu tiên trên thế giới đạt công suất lắp đặt tua bin gió lớn
hơn 200.000 MW; Hoa Kỳ là nước có cơng suất lắp đặt tua bin gió lớn thứ nhì thế
giới là 96.363 MW và sẽ sớm trở thành là nước thứ hai đạt cơng suất lắp đặt tua bin
gió lớn hơn 100.000 MW sau Trung Quốc. Hiện nay, công suất điện gió đã tăng
nhanh đến 597 GW vào cuối năm 2018, và năng lượng điện gió sản xuất chiếm gần
6% nhu cầu điện năng trên toàn thế giới, và sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng trong

các năm tới [1].

Hình 1.1. Cơng suất điện gió lắp đặt trên tồn thế giới [28].

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-2-

Chương 1

1.1.2 Năng lượng điện gió tại Việt Nam
Theo thống kê gần đây của Tập đoàn Điện lực Việt Nam cho thấy, tính đến hết
31/5/2019, có 07 nhà máy điện gió đã được đưa vào vận hành với tổng công suất lắp
đặt là 228 MW:
1/ Nhà máy điện gió Tuy Phong là dự án điện gió có quy mô lớn đầu tiên tại
Việt Nam do Công ty cổ phần Năng lượng tái tạo Việt Nam (REVN) làm chủ đầu tư.
Tổng mức đầu tư gần 820 tỷ đồng. Cơng suất nhà máy điện gió 30 MW khơng phải
là một con số lớn nhưng lại vơ cùng có ý nghĩa, mở đầu cho ngành cơng nghiệp điện
gió tại Việt Nam.
Địa điểm: Bình Thuận
Cơng suất: 30MW
Tua-bin gió:
- Nhà sản xuất: Fuhrlander
- Loại: FL MD 77
- Cơng suất: 1.5MW

- Đường kính cánh: 77m.
- Chiều cao: 85m.
Số tua bin: 20

Hình 1.2. Nhà máy điện gió Tuy Phong

Năm vận hành: 2009.
2/ Nhà máy điện gió Phú Q là nhà máy điện gió khơng nối lưới đầu tiên do
Tập đồn Dầu khí Việt Nam đầu tư. Nhà máy điện gió cơng suất 6MW, là mơ hình
đầu tiên trên thế giới vận hành hỗn hợp giữa hai hệ thống gió - diesel với tỷ lệ cơng
suất gió/diesel là 6MW/3MW.
Địa điểm: tỉnh Bình Thuận
Cơng suất: 6MW
Tua-bin:
- Nhà sản xuất: Vestas

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-3-

Chương 1

- Loại: V80/2000
- Công suất: 2MW
- Đường kính cánh: 75m.

- Chiều cao: 60m.
Số tua bin: 3
Năm vận hành: 2012.
Hình 1.3. Nhà máy điện gió Phú Q
3/ Nhà máy điện gió Bạc Liêu, nhà máy điện gió quy mô công suất lớn nhất
Việt Nam hiện nay quy mô công suất là 104 MW, điện năng sản xuất khoảng 320
triệu kWh/năm, vốn đầu tư 5.217 tỷ đồng.
Địa điểm: Bạc Liêu
Công suất: 104MW
Tua-bin:
- Nhà sản xuất: GE
- Loại: GE 1.68-82.5
- Cơng suất: 1.68MW
- Đường kính cánh: 82.5m.
- Chiều cao tua-bin: 86m.
Số tua bin: 62

Hình 1.4. Nhà máy điện gió Bạc Liêu

Năm vận hành: 2013.
4/ Nhà máy điện gió Phú Lạc, dự án mới nhất hịa lưới thành cơng vào hệ thống
điện Quốc gia tháng 09/2016. Nhà máy điện gió công suất 24MW do Công ty Cổ
phần Phong điện Thuận Bình (EVN TBW) làm chủ đầu tư.
Địa điểm: Bình Thuận
Cơng suất: 24MW
Tua-bin:

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn



Luận văn thạc sĩ

-4-

Chương 1

- Nhà sản xuất: Vestas
- Loại: V100/2000
- Cơng suất: 2MW
- Đường kính cánh: 100m.
- Chiều cao tua-bin: 95m.
Số tua bin: 12
Năm vận hành: 2016.
Hình 1.5. Nhà máy điện gió Phú Lạc
5/ Nhà máy điện gió Đầm Nại có quy mơ 9,6 ha tại vùng tứ giác xã Bắc Sơn,
Bắc Phong (huyện Thuận Bắc) và xã Tân Hải, Phương Hải (huyện Ninh Hải) với vốn
đầu tư 1.523 tỉ đồng. Dự án do Liên doanh chủ đầu tư là Cơng ty cổ phần TSV (TP.
Hồ Chí Minh) và Công ty The Blue Circle (Singapore) phối hợp thực hiện. Ngày
22/9/2017, nhà đầu tư đã thực hiện đúng cam kết là hoàn thành giai đoạn 1 bằng việc
lắp đặt hoàn chỉnh 3 trụ tua-bin, công suất gần 8 MW và hồn tất việc hịa vào mạng
lưới truyền tải điện Quốc gia.
Địa điểm: Ninh Thuận
Công suất: 08 MW
Tua-bin:
- Nhà sản xuất: Gemasa
- Loại: G114-2.625 MW
- Cơng suất: 2,625 MW
- Đường kính cánh: 114m.

- Chiều cao: 120m.
Số tua bin: 03

Hình 1.6. Nhà máy điện gió Đầm Nại

Năm vận hành: 2017.
6/ Nhà máy điện gió Hướng Linh 2, huyện Hướng Hóa, tỉnh Quảng Trị do Cơng
ty cổ phần Tổng Cơng ty Tân Hồn Cầu làm chủ đầu tư. Tua bin được sản xuất tại

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-5-

Chương 1

Đan Mạch do Công ty Vestas cung cấp thiết bị và thi công lắp đặt. Ngày 19/5/2017,
Nhà máy điện gió Hướng Linh 2 gồm 15 tua bin với tổng cơng suất 30 MW, đã
chính thức đóng điện vào trạm 110 kV hòa vào lưới điện quốc gia, sớm hơn 1 năm
so với kế hoạch đề ra.
Địa điểm: Quảng Trị
Công suất: 30 MW
Tua-bin:
- Nhà sản xuất: Vestas
- Loại: V100-2.0 MW
- Cơng suất: 2 MW

- Đường kính cánh: 100m.
- Chiều cao: 82m.
Số tua bin: 15

Hình 1.7. Nhà máy điện gió Hướng Linh 2

Năm vận hành: 2017.
7/ Nhà máy điện gió Mũi Dinh, xã Phước Dinh, huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh
Thuận do Cơng ty TNHH điện gió Mũi Dinh làm chủ đầu tư. Dự án gồm 16 tua bin
gió E-103 – công suất 2,35 MW/tua bin, một trong những loại tua bin hiện đại và tốt
nhất do hãng ENERCON GmbH (Đức) sản xuất. Nhà máy đã được lắp đặt hồn
thành đưa điện hịa vào lưới điện quốc gia vào tháng 04/2019
Địa điểm: Ninh Thuận
Công suất: 37,6 MW
Tua-bin:
- Nhà sản xuất: ENERCON
- Loại: E-103-2,37 MW
- Công suất: 2,37 MW
Số tua bin: 16
Năm vận hành: 2019.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

Hình 1.8. Nhà máy điện gió Mũi Dinh

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ


-6-

Chương 1

1.1.3 Sự cần thiết phát triển điện gió
Điện gió là một trong những ngành phát triển nhanh nhất thế giới. Chỉ tính riêng
năm 2017, tổng vốn đầu tư tồn cầu cho điện gió đạt mức 107 tỷ USD với hơn 1,15
triệu lao động trên toàn thế giới.
Đơng Nam Á có đầy đủ các yếu tố cơ bản để trở thành thị trường điện gió lớn.
Với dân số đang gia tăng, GDP ngày càng cao, nhu cầu năng lượng tăng cao hơn bao
giờ hết cùng với những lo ngại về an ninh năng lượng, điện gió đang hỗ trợ đáp ứng
nhu cầu năng lượng ngày càng cao của khu vực theo phương thức duy trì hàm lượng
carbon thấp, tiết kiệm chi phí và mang lại lợi ích kinh tế cho địa phương.
Việt Nam là một trong những quốc gia tiềm năng nhất trong khu vực về cả gió
trên bờ và trên biển, với cơng suất dự kiến 1GW sẽ được lắp đặt vào năm 2021.
Đường bờ biển dài 3.000 km giúp Việt Nam có được nguồn tài nguyên tốt nhất cho
cả gió trên bờ và trên biển, và đây là quốc gia duy nhất trong khu vực đã phát triển
điện gió trên biển với 99 MW đã được lắp đặt, trở thành quốc gia dẫn đầu trong lĩnh
vực điện gió trong khu vực.
Ngày càng nhiều thị trường lựa chọn điện gió làm nguồn cung năng lượng, bởi
đây là lựa chọn sản xuất điện chi phí hiệu quả nhất. Năm 2017, tại hơn 30 quốc gia,
điện từ nguồn năng lượng tái tạo, khi chưa được trợ giá, có giá thấp hơn điện từ
nguồn nhiên liệu hóa thạch.
Tới năm 2025, điện gió có thể trở thành động lực phát triển chính hướng tới
tương lai năng lượng bền vững và sẽ là tình hình chung của hầu hết các quốc gia trên
thế giới.
Dự án điện gió đã tạo ra động lực thúc đẩy thị trường năng lượng gió của Việt
Nam và thu hút một loạt các dự án khác. Hiện đã có 228 MW cơng suất điện gió
được lắp đặt và Chính phủ Việt Nam đã đặt mục tiêu cơng suất điện gió 800MW vào
năm 2020, 2.000MW năm 2025 và mức 6.000MW năm 2030.

Như vậy, việc phát triển nguồn năng lượng điện gió nói riêng và năng lượng tái
tạo nói chung nhằm “đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia, góp phần bảo tồn tài
nguyên năng lượng, giảm thiểu tác động tiêu cực tới môi trường trong sản xuất điện”
theo quan điểm phát triển của Tổng sơ đồ VII điều chỉnh.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

1.2

-7-

Chương 1

Hướng tiếp cận vấn đề bố trí tối ưu vị trí tua – bin trong trang trại gió
Thiết kế một số nhà máy điện thơng thường có thể kiểm sốt và điều khiển được

nhiên liệu đầu vào như nhà máy nhiệt điện, nhà máy thủy điện, nhà máy điện hạt
nhân. Tuy nhiên, thiết kế nhà máy điện gió có nhiều khác biệt hơn so với các nhà
máy trên. “Nhiên liệu” đầu vào của nhà máy điện gió phụ thuộc vào năng lượng gió
ln biến đổi theo tốc độ gió. Do đó, việc giải quyết vấn đề bố trí tối ưu vị trí tua-bin
trong trang trại gió nhằm thu được công suất phát tối đa được đặc biệt quan tâm.
Nhiều cơng trình nghiên cứu bố trí tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại gió đã
được thực hiện và hầu hết áp dụng các thuật tốn tìm kiếm (metaheuristic algorithms)
để giải quyết vấn đề với nhiều hàm mục tiêu khác nhau. Nhiều cơng trình nghiên cứu
sử dụng các thuật toán phổ biến như GA và PSO đã cho ra các kết quả nghiên cứu

rất khả quan.
Phần mềm thương mại bố trí tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại gió hiện đang
được sử dụng rộng rãi trên thế giới hiện nay là WindPRO được dự đoán sử dụng
thuật toán heuristic placement algorithm (tương tự thuật toán greedy algorithm) [2].
Vấn đề của thuật tốn heuristic algorithm là khơng thể tìm thấy tối ưu ở một số bài
tốn và do đó khơng tìm được tối ưu cục bộ cũng như không cung cấp thước đo chất
lượng của giải pháp [2]. Nhược điểm quan trọng của thuật tốn là khơng thể thực
hiện giải bài tốn nhanh chóng vì tại cùng thời điểm chỉ có thể di chuyển được một
tua-bin.
Ngày càng có nhiều thuật tốn tìm kiếm (metaheuristic algorithms) được cơng
bố và áp dụng như một phương pháp kỹ thuật chính để đạt được giải pháp tối ưu thiết
kế các vấn đề thực tế. Mặc dù các thuật tốn này có thể giải quyết nhiều vấn đề thực
tế và đầy thách thức, báo cáo khoa học “No Free Lunch theorem” [3] cho phép các
nhà nghiên cứu đề xuất các thuật toán mới. Theo định lý này, các thuật tốn thực
hiện bình đẳng với nhau khi giải quyết tất cả các vấn đề tối ưu hóa. Theo đó, một
thuật tốn có thể rất hiệu quả trong việc giải quyết một nhóm các vấn đề này nhưng
lại kém hiệu quả trong một số các vấn đề khác. Và đây là cơ sở để nhiều thuật tốn
tìm kiếm mới liên tiếp được cơng bố trên thế giới.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-8-

Chương 1


Từ các lý do trên, đề tài luận văn đã nghiên cứu áp dụng một thuật tốn mới
được cơng bố gần đây để giải quyết việc bố trí tối ưu vị trí tua-bin gió khi nâng cơng
suất hoặc mở rộng trang trại gió hiện hữu.
1.3

Khảo sát và phân tích các cơng trình nghiên cứu liên quan
Để thực hiện thiết kế một trang trại gió, có một số vấn đề cần được xem xét đầu

tiên. Hầu hết các vấn đề đã được nghiên cứu rộng rãi theo những cách riêng biệt
mang tính cá nhân, chẳng hạn như vấn đề lựa chọn vị trí tua-bin: nghiên cứu đặc
trưng gió, phân tích tương tác giữa các tua-bin gió (hiệu ứng che chắn gió), thiết kế
các hạng mục phụ trợ (tuyến đường vận chuyển tua-bin, hệ thống cáp điện thu gom
điện các tua-bin gió, móng tua-bin), độ tin cậy, các vấn đề kinh tế, đánh giá tác động
môi trường [4].
Đến nay, có rất nhiều bài báo trên các tạp chí khoa học đã và đang trình bày các
tối ưu hóa mơ hình tốn học của các trang trại gió để giải quyết các vấn đề liên quan
đến việc bố trí tối ưu tua-bin gió. Mosetti et al. [5] đề xuất mục tiêu tối đa hóa AEP
và giảm thiểu chi phí lắp đặt bằng giả định mơ hình chi phí đơn giản, áp dụng thuật
toán di truyền. Kiranoudis et al. [6] tối ưu số lượng tua-bin bằng cách phân tích hiệu
quả tổng thể trang trại gió. Aytun Ozturk và Norman [7] áp dụng mơ hình chi phí của
Mosetti et al. nhưng đề xuất thuật toán tối ưu khác là thuật toán tham lam (greedy
algorithm). Grady et al. [8] áp dụng thuật tốn di truyền nhưng đề xuất mơ hình chi
phí cải tiến từ Mosetti et al. Marmidis et al. [9] giải quyết các mơ hình kinh tế như
Grady et al. nhưng tối ưu hóa bởi một mơ phỏng Monte Carlo. Sisbot et al. [10] đề
nghị áp dụng GA đa mục tiêu áp dụng cho trường hợp nghiên cứu trên đảo Gokceada
ở Thổ Nhĩ Kỳ trong đó tối đa hóa các AEP và giảm thiểu chi phí. Kusiak và Song
[11] đề xuất tối ưu hóa một chức năng đa mục tiêu của một thuật tốn tiến hóa mạnh
mẽ (SPEA) bằng cách xem xét một miền tính tốn liên tục, nhưng trong trường hợp
bố trí tối ưu tua-bin trong diện tích hình trịn. Changsui et al. [12] tối ưu hóa hàm
mục tiêu, được đưa ra bởi Grady, bằng thuật toán tham lam cải tin. Erolu v

Seỗkiner [13] xut thut toỏn Ant Colony Optimization (ACO) tối ưu hóa các mơ
hình tương tự WF như đề xuất của Kusiak và Song. Wagner et al. [14] tối đa hóa
năng suất AEP bởi WF bởi thuật tốn tìm kiếm địa phương hiệu quả. Serrano et al.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-9-

Chương 1

[15] cũng đề xuất một phương pháp lặp để tối ưu hóa việc bố trí các nhà máy điện
gió ngồi khơi dựa trên tăng khoảng cách tua-bin để giảm hiệu ứng che chắn gió.
Hiện nay, có nhiều phần mềm thương mại cho phép đánh giá các nguồn tài
nguyên gió. Phổ biến nhất là phần mềm WAsP [16] (hoạt động hơn 20 năm với hơn
4000 người sử dụng trên 100 quốc gia). Mục tiêu chính của phần mềm này là đánh
giá nguồn tài nguyên gió sau khi phân tích tập dữ liệu gió đã được đo đạt trước đây.
WAsP phân tích nguồn tài ngun gió bằng cách phân tích các dịng gió bằng mơ
hình CFD (computational fluid dynamics). Phần mềm WAsP cung cấp các công cụ
khác nhau để phát triển việc thiết kế trang trại gió, chẳng hạn như đánh giá sản lượng
điện gió hằng năm có tính đến tác động hiệu ứng che chắn gió bằng cách sử dụng mơ
hình Katic [17], phân tích tốc độ gió khắc nghiệt, biến dạng gió và nhiễu loạn gió.
Phần mềm WindPRO [18] đề cập đến vấn đề tối ưu hóa bố trí tua-bin gió bằng
cách tối ưu năng lượng sản xuất hàng năm của trại gió. Hiệu ứng che chắn sử dụng
mơ hình Katic [17]. WindPRO cũng có các cơng cụ đánh giá tác động mơi trường và
tìm kiếm bố trí tua-bin gió thích hợp để đáp ứng u cầu về tiếng ồn.

Phần mềm WAsP và WindPRO được sử dụng rộng rãi bởi các nhà sản xuất tuabin hàng đầu thế giới, các nhà phát triển dự án, các cơng ty kỹ thuật, nhà đầu tư dự
án điện gió và các tổ chức nghiên cứu, thiết kế. Kết quả tính tốn từ phần mềm WAsP
và WindPRO được cơng nhận trên toàn thế giới và được phê duyệt bởi các nhà đầu
tư, ngân hàng và các cơ quan chức năng lập dự án [16,18].
1.4

Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu

1.4.1 Mục tiêu nghiên cứu
Đối với trang trại gió được thiết kế mới, việc bố trí tối ưu vị trí tua bin gió đã
là một vấn đề phức tạp và hiện đang được nhiều nhà nghiên cứu đề xuất các thuật
tốn bố trí tối ưu đáp ứng theo nhu cầu thực tế. Tuy nhiên, đối với một trang trại gió
hiện hữu khi cần mở rộng hoặc nâng cơng suất, việc bố trí tối ưu các vị trí tua bin lắp
mới trên cơ sở phối hợp với các tua bin đã lắp đặt trước đó của trang trại gió hiện hữu
đang là một vấn đề khá phức tạp và đáng quan tâm xem xét giải quyết do phải xử lý
vấn đề hiệu ứng che chắn gió giữa các tua bin.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ

-10-

Chương 1

Từ các lý do trên, đề tài luận văn đã nghiên cứu áp dụng một thuật tốn mới
được cơng bố gần đây là thuật tốn Stochastic Fractal Search (SFS) để giải quyết

việc bố trí tối ưu vị trí tua-bin gió để nâng cơng suất hoặc mở rộng trang trại gió hiện
hữu
1.4.2 Phạm vi nghiên cứu
Luận văn đề xuất nghiên cứu đối với trang trại điện gió đang vận hành tại Việt
Nam với công suất đã lắp đặt 30MW và được giả định sẽ lắp đặt thêm 20MW nữa để
đạt tổng cơng suất 50MW.
Trang trại gió này có địa hình ít phức tạp, cao độ thay đổi từ 10 mét đến 110,5
mét.
Mục đích nghiên cứu của đề tài là ứng dụng thuật toán SFS để giải bài tốn
tối ưu hóa vị trí tua bin để nâng cơng suất trại gió hiện hữu. Hàm mục tiêu được đặt
ra trong đề tài là tối đa sản lượng điện thu đựợc hằng năm.
1.4.3 Đối tượng nghiên cứu
Bố trí tối ưu các vị trí tua bin dự kiến lắp đặt mới xen lẫn với các tua bin hiện
hữu trong phạm vi trang trại gió sao cho vẫn đạt được sản lượng điện gió tối đa và
đặt hiệu suất cao. Phần lớn các cơng trình nghiên cứu tập trung xử lý các mơ hình về
kinh tế. Tuy nhiên, khi thiết kế nhà máy điện gió thực tế, vấn đề sản lượng điện là
vấn đề được quan tâm nhiều nhất và có thể là yếu tố quyết định trong việc lựa chọn
vị trí tua-bin trong trang trại gió.
Áp dụng thuật tốn SFS và PSO để giải bài tốn bố trí tối ưu vị trí tua bin tìm
sản lượng điện tối đa hằng năm.
Sử dụng phần mềm MATLAB để mô phỏng kết quả.
So sánh với kết quả chạy bằng phần mềm chuyên dụng windPRO và đánh giá
bằng phần mềm WAsP.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ


-11-

Chương 2

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH BÀI TỐN
2.1

Các giả định
Để phát triển một mơ hình tổng qt cho bài tốn bố trí tối ưu vị trí tua-bin

trong trang trại gió, đặc biệt là đối với trang trại gió hiện hữu cần mở rộng hoặc tăng
cường cơng suất. Một tập hợp các giả định sẽ được xem xét trong nghiên cứu này.
Những giả định này có thể dễ dàng sửa đổi cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thể.
1) Giả định 1. Các tua bin của trại gió hiện hữu đã lắp đặt trước đây vẫn được
giữ ngun vị trí và cơng suất đã lắp đặt. Các tua bin dự kiến lắp mới trong
trang trại gió hiện hữu được giả định giống nhau về đặc tuyến tua-bin gió
và cơng suất tuabin sẽ lắp đặt.
2) Giả định 2. Số lượng tuabin gió N dự kiến lắp đặt thêm được biết trước và
cố định.
3) Giả định 3. Trang trại gió được giả định bố trí trong mặt phẳng tọa độ (𝒙, 𝒚)
với cao độ địa hình và độ nhám bề mặt ít thay đổi. Tua-bin bố trí trong trang
trại gió được giả định có tọa độ (𝒙𝒊 , 𝒚𝒊 ), 𝒊 = 𝟏, ⋯ , 𝑵.
4) Giả định 4. Tốc độ gió 𝒗 theo hướng gió 𝜽 trong các trang trại gió theo một
phân phối Weibull [19]:
𝑝(𝑣, 𝑐, 𝑘) =

𝑘 𝑣
𝑐 𝑐


𝑒𝑥𝑝 −

𝑣
𝑐

, 𝑐 = 𝑐 (𝜃 ), 𝑘 = 𝑘 (𝜃)

(2.1)

Trong đó, p(·) là hàm mật độ xác suất Weibull, v là tốc độ gió, c là hệ số tỷ lệ,
và k là hệ số hình dạng.
Giả định 5. Theo hướng gió θ, tất cả rơ-to của tua-bin quay theo hướng vng
góc với hướng gió.
2.2

Mơ hình che chắn gió (wake modeling)
Khi hoạt động, tua-bin gió tạo ra hai vùng bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng che chắn

gọi là “vùng ảnh hưởng gần” (near wake) và “vùng ảnh hưởng xa” (far wake) [20].
Vùng ảnh hưởng gần có khoảng cách từ 2-3 đường kính rơ-to phía sau tua-bin, là
vùng mà các tua-bin trực tiếp làm nhiễu loạn gió. Vùng ảnh hưởng xa nằm ở phía
sau vùng ảnh hưởng gần, có khoảng cách từ 3-7 đường kính rơ-to, thường là vùng bị

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn


Luận văn thạc sĩ


-12-

Chương 2

tác động nằm trong trang trại gió lớn. Trong vấn đề tối ưu hóa vị trí tua-bin, vùng
ảnh hưởng xa trở nên quan trọng hơn vùng ảnh hưởng gần. Điều này càng quan trọng
hơn đối với việc lắp đặt thêm tua-bin mới khi muốn nâng công suất hoặc mở rộng
trại gió hiện hữu. Do đó, phương pháp đơn giản để giải quyết, phân tích vấn đề là
khai thác bản chất tương tự của vùng ảnh hưởng xa nhằm mơ hình hóa vùng nhiễu
loạn gió.
Các vùng gió bị ảnh hưởng sau tua bin được thể hiện như hình sau:

`Hình 2.1. Vùng gió bị ảnh hưởng sau tua-bin [20]
Mơ hình vùng ảnh hưởng xa được chia thành hai nhóm cơ bản là Kinematic
models và Field and Wake added turbulence models. Larsen wake model, Frandsen
and Jensen’s wake model thuộc nhóm Kinematic model [20].
Một trong những mơ hình đầu tiên lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất
được phát triển bởi N.O. Jensen [21], và được cải tiến bởi Katic [17]. Mơ hình khá
đơn giản, được giả định tuyến tính mở rộng với việc suy giảm vận tốc chỉ phụ thuộc
vào khoảng cách phía sau rơ-to tua-bin.
Jensen [22] xử lý vùng ảnh hưởng sau tua-bin như một sự nhiễu loạn gió và bỏ
qua ảnh hưởng gió xốy, vốn chỉ ảnh hưởng đến vùng gần tua-bin.

CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều

HVTH: Trịnh Minh Sơn