Tối ưu hóa hệ thống điện đa nguồn: Ví dụ nghiên cứu ở vùng Perpignan – Địa Trung Hải

7/31/2019 Tố i ưu hóa hệ thống điện đa nguồn: Ví dụ nghiên cứu ở vùng Perpignan – Địa Trung Hải

http://slidepdf.com/reader/full/toi-uu-hoa-he-thong-dien-da-nguon-vi-du-nghien-cuu-o 1/5

Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2011

VCCA-2011

Tối ư u hóa hệ thống điện đa nguồn: Ví dụ nghiên cứu ở vùng Perpignan – Địa Trung Hải

Optimal Sizing Of Multi-Energy Power Systems: A Case Study For The

Perpignan Mediterranee Agglomeration Community

Trần Văn Gianga,b, Stéphane Grieuc, Trần Quốc Tuấnd, Trần Hoài Linhe aElectric Power University (EPU)- Hanoi, bGrenoble Institute of Technology (INPG)-France,

cLaboratoire PROMES-France, dNational Institute of Solar Energy (INES/CEA) - France,eHanoi University of Science and Technology (HUT) - Vietnam

e-mail: [email protected] , [email protected] ; [email protected];

[email protected]

Tóm tắt Bài báo trình bày về việc tối ưu hóa cấu trúc hệ thốngsản xuất điện năng đa nguồn. Theo đó, sự kết hợp củacác nguồn sản xuất điện năng từ năng lượng tái tạonhư tuốc bin gió, pin mặt trời, thủy điện nhỏ với cáchệ thống dự phòng như pin nhiên liệu, máy phátdiesel hay hệ thống ắc quy công nghiệp đã được đềxuất. Mục tiêu của nghiên cứu này là ước lượng cácmô hình thích hợp đối với hệ thống năng lượng tái tạocho phép thỏa mãn một phần phụ tải tiêu thụ điện củavùng Perpignan – Địa Trung Hải (miền nam Pháp).Các phân tích tập trung vào việc tính toán cho các môhình khác nhau với điều kiện sử dụng tối đa nănglượng tái tạo, giảm khí CO2 và tối ưu chi phí hệ thống.Các kết quả hiện tại góp phần xây dựng mô đun tối ưucấu trúc trong phần mềm nhà máy điện ảo CEVPM

phát triển tại Trung tâm Eliaus (Đại học Perpignan).

AbstractThis paper focuses on optimally sizing and finding theright architecture of multi-energy power systems forthe Perpignan Mediterranee agglomerationcommunity (south of France). Several energyresources are considered. A combination of production and backup systems, such as windmills,solar photovoltaic panels, micro-hydro and fuel cells,diesel generators and battery banks is proposed. Themain objective of the study deals with both theimplementation of new production systems and the

optimal exploitation of energy resources, whileresponding to the agglomeration community energydemand. With the aim of reducing CO2 emissions,renewable resources are promoted. The total costrelated to the implementation of hybrid energysystems is also a major concern. The proposed sizingmodule takes part in a virtual power plant developedto manage the energy resources of the PerpignanMediterranee agglomeration community.

1. Giới thiệu chung Năm 2006, tổng sản lượng năng lượng tái tạo tại Phápđạt 17.3 Mteps với 12.1 Mteps là năng lượng nhiệt và

5.2 Mteps là điện năng. Trong khi Ủy ban Châu Âucũng đã đưa ra chỉ tiêu đạt 20% năng lượng tái tạo tới

năm 2020 cho toàn khối [1]. Tại Pháp, nghị định vềviệc đầu tư và phát triển năng lượng tái tạo từ nay tới2015 (Grenelle 2015 [2]) quy định mục tiêu lớn vềchính sách phát triển năng lượng tái tạo cũng như tiết

kiệm năng lượng. Theo đó, vùng Perpignan – ĐịaTrung Hải sẽ xây dựng thêm khoảng 40 tuốc bin gió,100ha tấm pin mặt trời và các hệ thống nhiệt với tổngmức đầu tư dự kiến khoảng 500 triệu euro [3].

Có nhiều hệ thống năng lượng hỗn hợp đã đượcnghiên cứu trước đây như nghiên cứu của D. Saheb-Koussa và cộng sự về đầu tư và ứng dụng hệ thống

pin mặt trời – tuốc bin gió - máy phát diesel và ắc quycho vùng biệt lập tại An-giê-ri [4], M.A. Elhadidy vàS.M. Shaahid về ứng dụng hệ thống năng lượng tổnghợp cho vùng nắng nóng tại Ả-rập Xê-út [5], S,Ashok với mô hình năng lượng tổng hợp cho vùngnông thôn Ấn Độ [6]. A. Kaabeche và cộng sự về hệ

thống năng lượng tổng hợp hoàn toàn biệt lập tại An -giê-ri [7]. Các nghiên cứu này đã góp phần định hìnhmột khái niệm chung về tối ưu hóa cấu trúc hệ thốngnăng lượng có sử dụng các nguồn tái tạo cho các mụcđích khác nhau. Tuy nhiên, đối với từng khu vực cụthể, các hệ thống năng lượng đa nguồn sẽ có nhữngđặc điểm riêng biệt do khác nhau về điều kiện khíhậu, môi trường, chi phí đầu tư, xây dựng và bảo trìhệ thống cũng như các chính sách, chiến lược nănglượng và công nghệ. Bài báo trình bày nghiên cứu vềhệ thống năng lượng đa nguồn bao gồm tuốc bin gió,

pin mặt trời, tuốc bin thủy điện nhỏ kết hợp hệ thốngdự phòng như pin nhiên liệu, máy phát chạy diesel

hay ắc quy công nghiệp cho vùng Perpignan – ĐịaTrung Hải. Trong đó, năng lượng tái tạo như nănglượng gió, mặt trời và thủy điện nhỏ được ưu tiên sửdụng. Các hệ thống dự phòng được đưa vào nhằm bùlượng điện thiếu hụt tức thời nhằm đáp ứng đườngcong phụ tải điện dài hạn. Nghiên cứu này nhằm pháttriển một mô đun tối ưu cấu trúc trong dự án nhà máyđiện ảo phục vụ việc quản lý các hệ thống năng lượngtái tạo cho vùng Perpignan – Địa Trung Hải. Hình 1minh họa hệ thống năng lượng đa nguồn được nghiêncứu trong bài báo này. Số liệu về tốc độ gió trung

bình theo giờ, bức xạ mặt trời và phụ tải điện năm2005 tại Perpignan – Địa Trung Hải (cung cấp bởiMétéo France và RTE France) được sử dụng để tối ưuhóa cấu hình hệ thống năng lượng đa nguồn.

448

mailto:[email protected]




















VCCA-2011

pv m f pc E S P I h h (2)

với: S - diện tích bề mặt [m2],mh - hiệu suất chuyển

đổi mô đun, f P - hệ số đóng gói, pch - hiệu suất của

điều kiện công suất và I - bức xạ mặt trời theo giờ

(kWh/m2

). Các mô đun NU185E1 (Sharp) được sửdụng [9].

3.3. Thủy điện nhỏ Theo mô hình hệ thống tuốc bin thủy điện nhỏ [10],công suất max của tuốc bin ( hP ) được tính bởi:

( )h h eau net P W g H Qh r (3)

với hh - hiệu suất tổng thể, eaur - mật độ dòng chảy

(nước), g - gia tốc trọng lực, net H - chiều cao cột

nước và Q - lưu lượng nước. Trong nghiên cứu này,công suất mỗi tuốc bin thủy điện nhỏ được chọn là

2500 kW với hiệu suất 70%, chi phí đầu tư hệ thống1100€/kW, phí xây dựng 30% chi phí đầu tư, tuổi thọmáy phát 30 năm và chi phí khai thác – bảo trì0,0055€/kWh (bảng 1).

3.4. Pin nhiên liệu Chi phí mua máy phát, chi phí K-B phụ thuộc vàocông nghệ sử dụng cũng như nhà chế tạo hay các điềukiện vận hành [8]. Các thông số của pin chọn theo

bảng 1. Nhiên liệu H2 được tiêu thụ bởi pin nhiên liệu,FH2 (kg/h), được mô hình hóa bởi hàm phụ thuộc côngsuất đầu ra [6]:

nếu _ max_ / N FC ef P P P thì

2 _ H FC N FC FC FC F B P A P

ngược lại, nếu _ max_ / N FC ef P P P thì

2 _ max_

_

1 H FC N FC FC FC ef ef

N PC

PF B P A P F P

P

trong đó PFC - công suất đầu ra của pin nhiên liệu(kW), PN_FC (kW) - công suất đầu ra danh định, AFC và BFC là các hệ số của đường cong nhiên liệu tiêu thụ(kg/kWh), Pmax_ef (% của PN_FC) là công suất đầu racủa pin nhiên liệu tại thời điểm hiệu suất cực đại, F ef là hệ số tiêu thụ nhiên liệu (AFC = 0,05 kg/kWh, BFC =

0,004 kg/kWh, Pmax_ef = 0.2 and Fef = 1).

3.5. Máy phát dieselTỉ lệ tiêu thụ nhiên liệu (FG) của máy ứng với côngsuất (PG) được mô tả như sau [6]:

2

G G GF a P b P c (4)

với a, b và c là các hệ số của máy phát diesel đượcsuy ra từ thông số của máy phát. Các tham số này cógiá trị như sau: a = 12,202×10-6 l/kWh, b = 0,223l/kWh, c = 40,706 l/kWh. Các thông số kỹ thuật kháclấy theo bảng 1.

Giá dầu nặng dùng cho máy phát điện diesel là0,11€/l (150$US/ton theo [12], tỉ lệ phát ra khí CO2 là3,09kg CO2/l ứng với mỗi lít dầu nặng tiêu thụ, chi

phí khai thác – bảo trì là 0,0012 €/kWh, chi phí đầu tưmáy phát là 300€/kW và tuổi thọ máy phát là 20 năm(tối đa 7000 giờ/ năm) (bảng 1).

3.6. Ắc quy công nghiệp Mô hình đơn giản của ắc quy công nghiệp sử dụng

cho hệ thống đa nguồn được đưa ra trong [7]. Trạngthái năng lượng tại thời điểm t là Ebat(t) trong hệ thốngắc quy khi hệ thống nạp điện sẽ được tính bởi:

( ) ( 1) ( ) ( )bat bat rec ch G L E t E t E t E t h h

(5)

với rech - hiệu suất của bộ chỉnh lưu, chh -hiệu suất

nạp của ắc quy, E bat (t-1) - trạng thái năng lượng củahệ thống tại thời điểm (t-1), ( )G E t và ( ) L E t tương

ứng là năng lượng sản xuất và tiêu thụ tại thời điểm t .Trong trường hợp hệ thống ắc quy phóng điện, côngthức trên trở thành:

( ) ( )( ) ( 1) L G

bat bat

inv dch

E t E t E t E t

h h (6)

với invh - hiệu suất của biến tần, dchh - hiệu suất

phóng của ắc quy. Trong nghiên cứu này, hệ số tự phóng điện của ắc quy được coi bằng 0. Trong trườnghợp tính toán lắp đặt hệ thống ắc quy công nghiệp,dung lượng của hệ thống được chọn là 1.2 E max_bat , với E max_bat là giá trị cực đại của E bat .

Ngày nay, ắc quy axít – chì đang chiếm ưu thế vềgiá thành rẻ (khoảng $150/kWh). Giá thành loại ắcquy này sẽ giảm trong tương lai (khoảng $100/kWh)

trong vài năm tới [8]. Các thông số kỹ thuật khác nhưchi phí đầu tư cho ắc quy công nghiệp, chi phí khaithác và bảo trì, tuổi thọ trung bình hoặc số lần

phóng/nạp hoàn chỉnh lấy theo bảng 1.

3.7. Biến tần và chỉnh lưu Chi phí của biến tần vào khoảng 120 €/kW công suấtdanh định (theo số liệu thương mại). Tuổi thọ củachúng là 10 năm và hiệu suất phụ thuộc công suất đầura. Các chi phí khai thác và bảo trì của chỉnh lưu và

biến tần đều đã bao gồm trong chi phí hệ thống. Cáchệ thống pin mặt trời, pin nhiên liệu hydro và ắc quycông nghiệp cần sử dụng biến tần DC/AC (hình 1).

Công suất danh định của biến tần tại mỗi hệ thốngđược tính bởi:

_maxe

inv

inv

PP

h (7)

với invP - công suất danh định của biến tần [W] ;

_ maxeP - công suất cực đại đầu ra của hệ thống pin

mặt trời, pin nhiên liệu hoặc ắc quy công nghiệp (khiphóng) ; invh - hiệu suất biến tần (thường được chọn

là 0,95 trong tính toán tối ưu kinh tế - kỹ thuật).Đối với chỉnh lưu AC/DC chỉ có hệ thống ắc quy

công nghiệp sử dụng tới (hình 1). Chi phí của chỉnh

lưu hiện nay vào khoảng 70 €/kW với tuổi thọ 10 năm

450




VCCA-2011

và hiệu suất là 0,9. Công suất danh định của chỉnh lưuđược tính bởi:

_maxe

rec

rec

PP

h (8)

với recP - công suất danh định của chỉnh lưu [W] ;_maxeP - năng lượng đầu vào cực đại của hệ thống ắc

quy công nghiệp (khi nạp) , rech - hiệu suất chỉnh lưu.

4. Tính toán tối ưu hệ thống Giả thiết phần thủy điện nhỏ chiếm ít hơn 5% phụ tảitrung bình ngày. Ta xác định được số lượng tuốc binthủy điện (Nh). 8760 giá trị số liệu theo giờ đối với tốcđộ gió trung bình, bức xạ mặt trời và phụ tải điệnđược sử dụng (1 năm). Giá trị tối ưu về số lượng tuốcbin gió (Nw_opt) và số lượng tấm pin mặt trời (N pv_opt)được xác định sao cho tổng năng lượng dư thừa và

tổng năng lượng thiếu giữa phụ tải và nguồn phát trong 1 năm đạt cực tiểu. Thông qua các cặp giá trịNh, Nw_opt, Npv_opt và các thông số trong bảng 1 ta tínhđược đường cong sản xuất điện tái tạo tương ứng

( ) RE E t . Tại thời điểm t, tổng năng lượng tái tạo sản

xuất ra bằng:

_ _( ) ( ) ( ) ( ) RE h h w opt w pv opt pv E t N E t N E t N E t với ( )h E t - năng lượng sản xuất bởi thủy điện nhỏ

[kWh], ( )w E t - năng lượng gió [kWh] và ( ) pv E t -

năng lượng mặt trời [kWh]. Trong đó t là số nguyênchạy từ 1 đến 8760. Chênh lệch năng lượng giữa sảnxuất và tiêu thụ theo giờ tại thời điểm t là :

( ) ( ) ( ) RE L E t E t E t (9)

với ( ) L E t - phụ tải theo giờ tại thời điểm t tính theo

kWh. Để bù năng lượng thiếu, ta có thể dùng các hệthống pin nhiên liệu, máy phát diesel hay ngân hàng

ắc quy công nghiệp. Trường hợp hệ thống bù nănglượng là pin nhiên liệu hoặc máy phát điện diesel, sốlượng máy phát được xác định bằng thương số (làmtròn) giữa độ lớn của cực tiểu đường cong ( ) E t

chia cho công suất danh định tương ứng. Trongtrường hợp sử dụng ắc quy công nghiệp, số lượng ắc

quy được xác định theo quy tắc LPSP ( Loss of PowerSupply Probability) [6,9].

min_ bat E vàmax_ bat E là năng

lượng cực tiểu và cực đại được xác định theo quy tắc này. Dung lượng hệ thống ắc quy công nghiệp tínhtheo:

_ max_ min_1,2cap bat bat bat E E E

(10)

Số lượng tối ưu các ắc quy được xác định bởithương số (làm tròn) giữa _cap bat E và công suất danh

định của mỗi đơn vị ắc quy. Giải pháp sử dụng ắc quyđể bù điện có thể thực hiện được trong trường hợp

phân tán thành các hệ thống ắc quy nhỏ hơn trongmạng điện.

5. Kết quả mô phỏng Bảng 2 liệt kê 9 phương án kết hợp giữa các hệ thốngsản xuất điện tái tạo và hệ thống bù thiếu điện (dự

phòng). Trước hết, hệ thống tổng hợp năng lượngthủy điện nhỏ - pin mặt trời – tuốc bin gió hoặc chỉ cótuốc bin gió – pin mặt trời kết hợp với dự phòng bằng

pin nhiên liệu cho phép khả năng khai thác tối ưu cácnguồn tái tạo với chi phí chấp nhận được (như phươngán 1, 4 và 7). Tuy ở vùng Perpignan – Địa Trung Hảithì tiềm năng thủy điện chưa được chú trọng nhưng

nếu tăng số lượng tuốc bin thủy điện thì rõ ràng sẽgóp phần giảm chi phí đầu tư cũng như giá thành theokWh do tuốc bin thủy điện không tiêu thụ xăng dầu,không phát khí thải CO2 và tuổi thọ máy cao.

Bảng 2. Các phương án phối hợp hệ thống điện tái tạo và bù điện.

451




VCCA-2011

Các phương án 3, 6 và 9 cho thấy khi sử dụng máy phát điện diesel cho dự phòng (bù điện) thì giá thànhrẻ nhất nếu so sánh với trường hợp sử dụng pin nhiênliệu (phương án 1, 4 và 7) hay sử dụng ắc quy côngnghiệp (phương án 2, 5 và 8) nhưng ngược lại nó sinh

ra lượng lớn CO2 thấy rõ. Ta cũng thấy rằng chi phícho việc sử dụng ắc quy công nghiệp làm hệ thống dự phòng là rất cao so với các phương án còn lại. Tómlại, cấu hình hệ thống đa nguồn sử dụng tuốc bin gió -

pin mặt trời – thủy điện nhỏ kết hợp với pin nhiênliệu hydro là kết hợp có nhiều triển vọng nhất, chophép khai thác hiệu quả các nguồn tái tạo của vùngPerpignan – Địa Trung Hải mà không làm ô nhiễmmôi trường cũng như giá thành sản xuất điện năng cóthể chấp nhận được.

6. Kết luận Bài báo trình bày nghiên cứu về tối ưu hóa cấu trúc

một hệ thống sản xuất điện năng sử dụng các nguồnnăng lượng sử dụng số liệu của vùng Perpignan – ĐịaTrung Hải. Kết quả nghiên cứu này góp phần xâydựng mô đun tối ưu cấu trúc trong phần mềm nhàmáy điện ảo phục vụ quản lý các nguồn năng lượngcủa vùng. Với một cấu trúc hợp lý, chúng ta có thể sửdụng tối đa các nguồn tái tạo, giá thành sản xuất điệntốt và ít phát sinh khí thải nhà kính, phù hợp với mụctiêu nghiên cứu và phát triển năng lượng ngày nay.

Tài liệu tham khảo [1] http://www.ecologie.gouv.fr/Les-energies-

renouvelables-en.html.[2] http://www.grenelle2015.fr.[3] http://www.perpignanmediterranee.com.[4] D. Saheb-Koussa, M. Haddadi, M. Belhamel,

Economic and technical study of a hybrid

system (wind-photovoltaic-diesel) for rural

electrification in Algeria, Applied Energy, vol.86, pp. 1024-1030.

[5] M.A. Elhadidy, S.M. Shaahid, Promoting

applications of hybrid (wind-photovoltaic-

diesel-battery) power systems in hot regions,Renewable Energy, vol. 29, pp. 517-528, 2004.

[6] S. Ashok, Optimised model for community-

based hybrid energy system, Renewable Energy,vol. 32, pp. 1155-1164, 2007.[7] A. Kaabeche, M. Belhamel, R. Ibtiouen, S.

Moussa, M.R. Benhaddadi, Optimisation d'un

système hybride (éolien-photovoltaïque)

totalement autonome, Revue des énergiesrenouvelables, vol. 9, pp. 199-209, 2006.

[8] http://www.nordex-online.com/fileadmin/MEDIA/Produktinfos/EN/ Nordex_N60_F.pdf.

[9] http://www.sharp.fr/produits/modules_photovoltaiques/nu180e1.html.

[10] EGEM, Gestion de l’énergie et efficacité

énergétique, vol. 4, Lavoisier, Paris, 2007.[11] D.R. Brown, R. Jones, An Overview of

Stationary Fuel Cell Technology, Pacific

Northwest National Laboratory, U.S.Department of Energy, 1999.

[12] Wärtsilä 20 Powerskid ,http://www.wartsila.com/wartsila20.

[13] M. Sedighizadeh, A. Rezazadeh, Comparison

between Batteries and Fuel Cells for Photovoltaic System Backup, Word Academy of Science, Engineering and Technology, vol. 36,2007.

[14] B.S. Borrowy, Z.M. Salameh, Methodology for

Optimally Sizing the Combination Battery Bank

and PV Array in a Wind/PV Hybrid System,IEEE Transaction on Energy Conversion, vol.12, pp. 73-78, 1997.

Trần Văn Giang was born on 1980. He receivedthe MSc. in Automatic Control from HanoiUniversity of Science and Technology in 2005.From 2003 to 2006 he is a lecturer at the Electric

Power University (EPU). He received the PhD. inRenewal Energy and Automatic Control from theUniversity of Perpignan Via Domitia (France) in2010.

Now he is a lecturer and researcher of EPU, he is conducting post-doc research at INPG (Grenoble, France). His main research topicsinclude renewal energy systems, control and automation, statisticaland neural techniques, data centers in supercomputer systems.

Grieu Stéphane is Associate Professor since2005 at the University of Perpignan Via Domitia(France). He has been a doctor in engineeringsciences since 2003 and he has obtained a post-doctoral degree in 2009. His research activity

mainly focuses on managing and controllingenvironmental systems. He uses control andartificial intelligence tools.

Stéphane Grieu worked until 2006 on the modeling and theoptimization of biological processes for wastewater treatment. Now,he works on both the management of energy resources and theenergy performance in buildings. He works also on thecharacterization of building materials with the aim of locating andidentifying structural, as well as invisible, defects.

Trần Quốc Tuấn earned his M2R, Doctor of Electrical Engineering and Accreditation tosupervise research (HDR) at the GrenobleInstitute of Technology (INPG) - France,respectively in 1989, 1993 and 2000. He is

currently working at the National Institute of Solar Energy (INES).His research interests include electrical engineering, innovativesystems and renewable energy.

Trần Hoài Linh was born on 1974. He receivedhis MSc. in Applied Informatics, PhD. inElectrical Engineering and habilitation inElectrical Engineering and Artificial Intelligencefrom Warsaw University of Technology in 1997,2000 and 2005 respectively. In 2007 he waspromoted to an Associate Professor of ElectricalEngineering in Vietnam.

Now Trần Hoài Linh works at School of Electrical Engineering(Hanoi University of Science and Technology). His main research

topics include the application of artificial intelligence inmeasurement, control and automation, intelligent devices and expertsystems.

452

Documents

Tối ưu hóa hệ thống điện đa nguồn: Ví dụ nghiên cứu ở vùng Perpignan – Địa Trung Hải