1. Trang Chủ
  2. Năng lượng
  3. Xây dựng mô hình tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống năng lượng mặt trời Battery dựa trên tổng lượng bức xạ hàng năm

Xây dựng mô hình tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống năng lượng mặt trời Battery dựa trên tổng lượng bức xạ hàng năm

Bài viết này đề xuất 1 phương pháp tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống điện sử dụng năng lượng mặt trời (PV) và battery cung cấp điện cho một số loại phụ tải khác nhau. Độ phụ thuộc của hệ thống này vào lưới, ký hiệu là GD (Grid Dependency), được tính toán dựa trên số liệu thời tiết thống kê trong 15 năm của 5 địa điểm ở Việt Nam và tương ứng với dung lượng khác nhau của PV và battery. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 275 XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN ĐỘ PHỤ THUỘC VÀO LƯỚI CỦA HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT

Thể loại Tài liệu miễn phí Năng lượng

Số trang 12

Ngày tạo 3/18/2021 11:42:15 AM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.89 M

Tên tệp

Tải Xây dựng mô hình tính toán độ phụ thuộc vào lưới c... (.pdf)

Xem mẫu

  1. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 275 XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN ĐỘ PHỤ THUỘC VÀO LƯỚI CỦA HỆ THỐNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI/BATTERY DỰA TRÊN TỔNG LƯỢNG BỨC XẠ HÀNG NĂM Nguyễn Thị Hoài Thu, Phạm Năng Văn Bộ môn Hệ thống điện, Viện Điện, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tóm tắt. Bài báo này đề xuất 1 phương pháp tính toán độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống điện sử dụng năng lượng mặt trời (PV) và battery cung cấp điện cho một số loại phụ tải khác nhau. Độ phụ thuộc của hệ thống này vào lưới, ký hiệu là GD (Grid Dependency), được tính toán dựa trên số liệu thời tiết thống kê trong 15 năm của 5 địa điểm ở Việt Nam và tương ứng với dung lượng khác nhau của PV và battery. Từ các kết quả tính toán này, tác giả đã rút ra nhận xét là có thể tính GD dựa trên tổng lượng bức xạ hàng năm mà không cần dựa vào chuỗi bức xạ theo thời gian cũng như vị trí địa lý. Vì thế, nghiên cứu đã xây dựng công thức kinh nghiệm để tính GD là hàm số của tổng lượng bức xạ hàng năm, dung lượng của battery và PV. Công thức này có độ chính xác cao trong việc ước tính nhanh GD. Từ khóa: năng lượng mặt trời, battery, độ phụ thuộc lưới, tổng lượng bức xạ hàng năm. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Năng lượng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của toàn xã hội và trong các hoạt động thiết yếu của đời sống. Tuy nhiên hiện nay các nguồn năng lượng hóa thạch từ than đá, dầu mỏ,… đang ngày càng cạn kiệt và còn phát thải khí nhà kính ảnh hưởng đến môi trường. Do đó việc nghiên cứu và đưa vào ứng dụng các loại nguồn năng lượng tái tạo (Renewable energy – RE) trở nên cấp thiết, đặc biệt là trong lĩnh vực phát điện [1-4]. Điện năng sản xuất từ năng lượng mặt trời đang được nghiên cứu và phát triển rộng rãi trên thế giới do có ưu điểm là có khả năng tái tạo, bền vững, an toàn, thân thiện với môi trường. Mặc dù vậy nhược điểm của chúng là dao động bất định và phụ thuộc vào thời tiết [4]. Năng lượng mặt trời (Photovoltaic – PV) chỉ có vào ban ngày, những khi có nắng và sẽ sụt giảm hoặc dao động mạnh khi có mây, không có vào ban đêm. Để đảm bảo cung cấp điện cho phụ tải một cách ổn định, hệ thống điện mặt trời thường được nối với lưới hoặc với các thiết bị dự trữ năng lượng như battery (Hình 1). Hệ thống điện này được nối với lưới và nhận điện từ lưới khi cần thiết. Vì thế việc tính toán độ phụ thuộc vào lưới có ý nghĩa quan trọng và cần thiết để đảm bảo vận hành hệ thống ổn định. Đặc biệt là khi tính toán tối ưu dung lượng các thiết bị cho hệ thống này thì GD là 1 thông số kỹ thuật quan trọng cần xét đến. Việc tính toán thông số kỹ thuật cho hệ thống PV/battery cấp điện cho tải và có nối lưới cũng đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới và được sử dụng trong bài toán
  2. 276 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 tính dung lượng tối ưu [5-11]. Yang et al. [5] có xét đến thông số kỹ thuật là xác suất mất điện (LPSP). Thông số này cũng được xem xét trong nhiều nghiên cứu khác [6-10] và thường được tính bằng phương pháp lặp tương ứng với 1 năm thời tiết điển hình tại 1 địa điểm nào đó. Do đó, khi thời tiết thay đổi qua các năm, hoặc với các địa điểm khác nhau thì việc tính toán sẽ phải thực hiện lại từ đầu. Ngoài ra, hiện nay chưa có nghiên cứu nào ở Việt Nam tính toán độ tin cậy cung cấp điện của hệ thống PV/battery dựa trên bức xạ mặt trời và dung lượng các thiết bị theo hướng tổng quát. Trong bài báo này, tác giả đã xây dựng công thức kinh nghiệm để tính độ phụ thuộc vào lưới GD cho các địa điểm ở Việt Nam. Mối quan hệ hàm giữa GD và điều kiện thời tiết, dung lượng các thiết bị được thiết lập dựa trên tính toán GD ở 5 địa điểm khác nhau với số liệu thời tiết trong vòng 15 năm. Ngoài ra, 4 loại phụ tải cũng được xem xét trong việc tính GD. Sau khi xây dựng công thức, việc đánh giá độ chính xác của nó cũng được tiến hành. 2. MÔ HÌNH BÀI TOÁN Trong phần này, mô hình của các thiết bị và cách tính GD theo cách thông thường được trình bày. Sơ đồ khối của hệ thống PV kết hợp battery được minh họa trong hình 1. Hệ thống bao gồm các tấm PV và battery cấp điện cho phụ tải. Các thiết bị được nối với hệ thống điện 1 chiều qua các bộ chuyển đổi điện. 2.1. Mô hình các thiết bị trong hệ thống PV system Công suất của PV phụ thuộc vào thời tiết, đặc biệt là bức xạ mặt trời và nhiệt độ. Có thể ước tính công suất PV theo phương trình sau: S (t ) PPV (t )  CPV   ηloss (t )  ηDC PV / DC (1) SSTD Trong đó: PPV(t), CPV tương ứng là công suất đầu ra ở thời điểm t và công suất định mức của PV (kW). S(t), SSTD là cường độ bức xạ thực tế ở bề mặt nghiêng của tấm PV (kW/m2) và bức xạ chuẩn (1 kW/m2). DC/ PV DC là hiệu suất của bộ chuyển đổi DC/DC. ηloss là hiệu suất khi tính đến tổn thất năng lượng do sự tăng nhiệt độ, có thể tính như sau: ηloss (t )  1   Tcell (t )  25 (2) S (t ) Tcell (t )  Ta (t )   TNOCT  20  (3) 0 .8 Trong đó: λ là hệ số nhiệt độ (0.0046/oC), Tcell(t), Ta(t) và TNOCT tương ứng là nhiệt độ của tấm PV, nhiệt độ ngoài trời [°C] và nhiệt độ vận hành danh định (45 °C). Trong nghiên cứu này, mô hình bức xạ mặt trời trên bề mặt nghiêng bao gồm 3 thành phần: bức xạ chiếu trực tiếp, bức xạ khuếch tán và thành phần phản xạ. Mô tả chi tiết của mô hình này được trình bày trong [12,13].
  3. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 277 Hình 1: Hệ thống PV/Battery cấp điện cho phụ tải Battery Battery là 1 thiết bị lưu trữ điện năng thường được tích hợp vào hệ thống năng lượng tái tạo vì nó có khả năng thay đổi công suất rất nhanh chóng và có hiệu suất cao. Tuy nhiên nhược điểm của nó là mật độ dòng điện thấp, bị tổn thất điện năng dù không hoạt động trong thời gian dài do hiện tượng tự xả [14]. Battery được mô hình bằng lượng điện năng trong battery tại từng thời điểm. Lượng điện năng này có thể ước tính theo công suất của battery khi xả (phương trình 4) hoặc khi nạp (phương trình 5) như sau: 1 E BA (t )  E BA (t  1)  1  σ   PBA (t )   t step (4) η discharge EBA (t )  EBA (t  1)  1  σ   PBA (t )  ηcharge  t step (5) Với EBA (t) là lượng điện năng trong battery ở thời điểm t, σ là tốc độ tự xả trong 1 giờ (4.6 × 10-4 /h) và ηcharge, ηdischarge tương ứng là hiệu suất của quá trình nạp và xả (ηcharge = ηdischarge = 0.9). PBA(t) là công suất của battery ở thời điểm t, chính là công suất xả hoặc nạp trong các phương trình (6) và (7):  PD(t )  PBA (t )   PPV (t )    ηCONV (6)  ηINV   PD(t )  1 PBA (t )    PPV (t )   (7)  ηINV  ηCONV Trong đó PD(t) là công suất phụ tải ở thời điểm t, ηINV, ηCONV là hiệu suất của bộ chuyển đổi (ηINV = ηCONV = 0.9). EBA(t) sẽ bị giới hạn trong phạm vi (0,CBA) (kWh). Khi battery đã xả hết, phần công suất thiếu không đủ sẽ được cung cấp từ lưới: PD(t ) Pgrid (t )   PPV (t ) (8) ηINV Pgrid(t) (kW) là phần công suất nhận từ lưới tại thời điểm t nếu có.
  4. 278 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 Dữ liệu thời tiết Trong nghiên cứu này, số liệu thời tiết về bức xạ (GHI – Global Horizontal Irradiation) và nhiệt độ của 5 địa điểm là: Quảng Ninh, Hải Phòng, Hà Nội, Thanh Hóa và Nghệ An trong vòng 15 năm được thu thập. Hình 2 biểu thị GHI của các vùng ở Việt Nam (a), chuỗi bức xạ và nhiệt độ ở Hà Nội năm 2005 (b). (a) (b) Hình 2: GHI (Global Horiontal Irradiation) của các vùng ở Việt Nam (a), bức xạ mặt trời và nhiệt độ năm 2005 tại Hà Nội (b) Số liệu phụ tải Nhu cầu sử dụng điện thay đổi trong ngày và mùa phụ thuộc vào mục đích sử dụng, các loại phụ tải khác nhau và các hoạt động sinh hoạt của con người. Nghiên cứu này xét 4 loại phụ tải khác nhau: tải văn phòng (tải 1), tải sinh hoạt (tải 2), tải ở các trung tâm thương mại (tải 3) và tải bằng phẳng cấp cho bệnh viện (tải 4). Giả thiết các loại tải này có dạng như trên hình 3. Ngoài ra để tổng quát hóa bài toán, giả thiết là tổng năng lượng tiêu thụ trong 1 ngày của tải là 1 đơn vị tương ứng với 1 kWh/ngày. Pattern1 Pattern2 Pattern3 Pattern4 0.15 Power demand 0.10 [kW] 0.05 0.00 0 12 24 0 12 24 0 12 24 0 12 24 Time [h] Hình 3: Các mẫu phụ tải khác nhau
  5. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 279 2.2. Độ phụ thuộc vào lưới: Độ phụ thuộc vào lưới được định nghĩa là tỉ số giữa lượng điện năng nhận được từ lưới khi hệ thống PV/battery không thể cung cấp cho tải và tổng điện năng cần cung cấp cho tải trong 1 năm:  P (t ) 1 8760 grid GD  t 1 (9) PDyear Trong đó PDyear là tổng điện năng tiêu thụ của tải trong 1 năm. Thuật toán để tính GD theo số liệu thực của thời tiết được mô tả trên hình 4. Trước hết, PPV (t) được tính bằng các phương trình từ (1) đến (3). Sau đó EBA (t) được xác định sử dụng phương trình (4) hoặc (5). Nếu battery đã xả hết (EBA(t) = 0), lưới điện sẽ cung cấp phần công suất còn thiếu. Quá trình này được lặp lại trong 8760h tương ứng với 1 năm và tính GD theo phương trình (9). 3. XÂY DỰNG CÔNG THỨC KINH NGHIỆM TÍNH GD Hình 4: Thuật toán để tính toán độ phụ thuộc vào lưới theo chuỗi bức xạ và nhiệt độ
  6. 280 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 Như ở trong phần đặt vấn đề đã đề cập, nghiên cứu này có mục đích là xây dựng công thức kinh nghiệm để tính GD phụ thuộc vào thời tiết và dung lượng các thiết bị. Trong mục này, mối quan hệ giữa GD và tổng lượng bức xạ hàng năm được phân tích. Để xây dựng mối quan hệ này, GD sẽ được tính toán theo thuật toán trong hình 4 dựa vào số liệu thực tế của bức xạ mặt trời và nhiệt độ ở 5 địa điểm khác nhau trong vòng 15 năm. Sau đó, từ kết quả tính toán, sử dụng phương pháp xấp xỉ hồi quy để thành lập hàm quan hệ của GD và các thông số. 3.1. Mối quan hệ của GD vào tổng lượng bức xạ hàng năm Với mục đích phân tích mối quan hệ giữa GD và tổng lượng bức xạ hàng năm Stotal, nghiên cứu đã sử dụng số liệu thời tiết bao gồm bức xạ và nhiệt độ của 5 địa điểm trong vòng 15 năm để tính GD. Dựa trên kết quả tính toán này, mối quan hệ giữa GD và Stotal được thiết lập và biểu diễn trên hình 5. Có thể nhận thấy GD tỉ lệ tuyến tính với Stotal. Nếu coi Stotal là chuỗi x  xi  và GD là chuỗi y  yi  , hệ số tương quan rxy đo độ lớn và hướng của mối quan hệ giữa x và y [15] được tính như sau: s xy rxy  sx  s y (10) n n n 1 Với s x   xi  x 2 , s y  1  yi  y 2 , s xy  1 xi  x  yi  y    (11) n i 1 n i 1 n i 1 Trong đó sx, sy tương ứng là độ phân tán của x và y, sxy là hiệp phương sai của x và y. x , y là giá trị trung bình của x và y. Mức độ tương quan được coi là mạnh nếu giá trị tuyệt đối của rxy càng gần 1. Như vậy có thể tính toán GD dựa trên Stotal mà không cần quan tâm đến dạng sóng của chuỗi số liệu thời tiết, nghĩa là có thể dùng 1 thông số đại diện cho điều kiện thời tiết, đó là tổng lượng bức xạ hàng năm. Chỉ cần biết tổng lượng bức xạ hàng năm là có thể ước tính GD nếu biết dung lượng các thiết bị và loại phụ tải. Hình 5: Mối quan hệ giữa GD và tổng lượng bức xạ hàng năm Stotal tính với cả 5 địa điểm tương ứng với 1 vài giá trị cụ thể dung lượng của PV/battery, mẫu tải 2
  7. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 281 3.2. Sự phụ thuộc của GD vào dung lượng PV và battery Dựa trên phát hiện về sự phụ thuộc của GD vào Stotal, tác giả đã đề xuất phương pháp xác định GD dựa trên Stotal, CPV, CBA mà không cần xét theo năm, khu vực và đặc biệt là không cần chuỗi số liệu thời tiết. Nhằm mục đích xây dựng công thức GD là hàm của Stotal, CPV, CBA, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy để tìm mối quan hệ của GD với 1 biến, sau đó các hệ số hồi quy sẽ tiếp tục là hàm của các biến còn lại. Có thể thấy GD phụ thuộc vào lượng điện PV phát ra hàng năm, là đại lượng được xác định bằng tích số của CPV và Stotal như trong biểu thức sau: EPV  S total  CPV (12) Do đó, mối quan hệ giữa GD và năng lượng PV hàng năm EPV được phân tích. Hình 6 biểu diễn mối quan hệ này trong một số trường hợp CBA khác nhau. Kết quả cho thấy các điểm được phân bố theo dạng hàm mũ. Mô hình hồi quy của hàm mũ được lựa chọn như sau: g ( wi )  a  e kw  1  a (13) Trong đó w  wi  là năng lượng PV hàng năm EPV . a, k là các hệ số hồi quy. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu, các hệ số này được xác định tương ứng với mỗi CBA khác nhau. Hệ số xác định R y2yˆ dùng để đánh giá độ chính xác của hàm tìm được, R y2yˆ được tính như sau: n   y  g (w )  2 i R 1 2 yyˆ i 1 n (14)  y  y  2 i 1 Trong đó y  yi  là GD, n là số lượng dữ liệu. Hệ số xác định R y2yˆ cho thấy độ phù hợp giữa kết quả thực tế với mô hình hàm như thế nào. R y2yˆ càng gần 1 thì hàm số tìm được càng chính xác. Hình 7 biểu diễn hệ số xác định R y2yˆ tương ứng với CBA. Giá trị nhỏ nhất của R y2yˆ là 0.987 trong khi giá trị lớn nhất là gần bằng 1. R y2yˆ cao chứng tỏ lựa chọn hàm số dạng mũ là hợp lý và các hệ số tìm được tương đối chính xác. Tương tự, mô hình hàm mũ cũng được áp dụng để xấp xỉ mối quan hệ giữa GD và EPV trong trường hợp mẫu tải 1, 3 và 4. Các hệ số hồi quy a và k được coi là hàm của CBA. Hình 8 biểu diễn sự phụ thuộc của các hệ số này vào CBA trong trường hợp mẫu tải 2. Dựa vào đạo hàm, hàm số của các hệ số này với CBA được rút ra theo phương trình hồi quy sau:
  8. 282 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017  p  v  p  v  P1  a   1a q2 a v 2 a  q1a  e  q3 a  P1  v   p1k  v  p2 k  v  P1   k  q1k  v 2  q2 k  v  q3 k  P1  v  P2  (15)   r1k  e  r3 k r2 k v  P2  v  Hình 6: Sự phụ thuộc của GD vào năng lượng PV hàng năm tính cho cả 5 địa điểm, mẫu tải 2 Hình 7: Hệ số xác định của quá trình xấp xỉ phụ thuộc vào dung lượng của battery, mẫu tải 2 Trong hình 8, đường cong hồi quy (đường màu đỏ) cho a2, k2 được xây dựng sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu. Các hệ số xác định của quá trình hồi quy tương ứng là 0.998, 0.985. Công thức tính các hệ số cho các mẫu tải thu được như sau: k  S total CPV  GD  FPat2 (CBA , CPV , S total )  a2  e 2  1  a2 (16) 0.7173  CBA  0.4253  CBA  0.6  a2    1.98  e 4.25CBA  1.015  0.6  CBA 
  9. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 283  2.30  CBA  4.34  CBA  0.6   k2   4.78  CBA 2  7.80  CBA  5.92  0.6  CBA  0.85    2.09e 2.58CBA  2.97  0.85  CBA  Hình 8: Sự phụ thuộc của các hệ số hồi quy vào CBA trong trường hợp mẫu tải 2 Tương tự với các mẫu tải 1, 2, 4, công thức ước tính GD dựa vào Stotal, CPV, CBA cũng được xây dựng như sau: k  S total CPV  GD  FPat1 (CBA , CPV , S total )  a1  e 1  1  a1 (17) 0.195  CBA  0.963  CBA  0.25  a1    0.152  e 2.8CBA  1.028  0.25  CBA   0.792  CBA  3.005  CBA  0.25   k1  0.507  CBA 2  1.06  CBA  2.86  0.25  CBA  0.95   1.223e 1.00CBA  4.543  0.95  CBA  k  S total CPV  GD  FPat3 (CBA , CPV , S total )  a3  e 3  1  a3 (18) 0.712  CBA  0.560  CBA  0.45 a3    1.143  e 4.565CBA  0.45  CBA   1.055 1.854  CBA  3.750  CBA  0.45   k3   5.015  CBA  6.082  CBA  4.645  0.45  CBA  0.65  2  1.432e 2.58C  3.173 BA  0.65  CBA  k  S total CPV  GD  FPat4 (CBA , CPV , S total )  a4  e 4  1  a4 (19) 0.761  CBA  0.442  CBA  0.55  a4    2.21  e 4.45CBA  1.05  0.55  CBA 
  10. 284 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017  2.19  CBA  4.24  CBA  0.55   k4   5.07  CBA 2  8.02  CBA  5.92  0.55  CBA  0.85  14.0e 5.05CBA  2.95  0.85  CBA  3.3. Đánh giá độ chính xác của công thức kinh nghiệm Như phần trên đã xây dựng và phân tích, có thể ước tính GD dựa vào tổng lượng bức xạ hàng năm Stotal, dung lượng của PV và battery mà không cần quan tâm đến chuỗi thời gian của bức xạ mặt trời. Nhằm đánh giá công thức vừa xây dựng, trong phần này, độ chính xác chung của hàm số 3 biến sẽ được phân tích. Tương ứng với mỗi cặp giá trị cụ thể (CPV, CBA), GD có thể được ước tính theo 1 thông số đại diện cho điều kiện thời tiết là Stotal. Sai số ei giữa tính toán thực tế và theo hàm xấp xỉ và giá trị sai số trung bình | e | được tính theo các phương trình (20), (21): e i  y i  fˆ ( x i ) (20) n  i 1 ei |e| (21) n Trong đó x  x i  biểu thị cho chuỗi Stotal, fˆ ( x i ) là giá trị ước tính của GD theo công thức kinh nghiệm GD y  y i  , n là số lượng dữ liệu. Hình 9: Phân bố sai số tuyệt đối trung bình giữa GD tính theo công thức kinh nghiệm và tính theo số liệu thời tiết thực tế sử dụng chuỗi bức xạ và nhiệt độ cho 4 mẫu tải
  11. PHÂN BAN NGUỒN ĐIỆN | 285 Sử dụng CPV trong khoảng từ 0 kW đến 2 kW với bước 0.05 kW, CBA từ 0 đến 2 kWh với bước 0.05 kWh, sai số tuyệt đối trung bình tương ứng với mỗi cặp (CPV, CBA) được tính và biểu diễn trên hình 10 cho mẫu tải 2. Màu sắc càng chuyển sang màu vàng đỏ thì | e | càng lớn và ngược lại, càng chuyển sang màu xanh thì | e | càng nhỏ. Từ hình 10, có thể thấy | e | tương đối nhỏ trong vùng CPV và CBA cao. Trong khi đó, giá trị lớn nhất của | e | là 0.05, trong vùng CPV = 0.5 kW. Để tăng độ chính xác, có thể tăng số biến phụ thuộc, chẳng hạn xét cả địa điểm trong công thức GD hoặc sử dụng mô hình hồi quy phức tạp hơn để xấp xỉ. Sai số tuyệt đối trung bình được tính tương tự cho các mẫu tải 1, 3 và 4 và biểu diễn trên hình 9. Nhìn chung, chúng tương đối nhỏ và có thể nói rằng công thức GD đã xây dựng có độ chính xác cao. 4. KẾT LUẬN Trong bài báo này, công thức kinh nghiệm để ước tính độ phụ thuộc vào lưới của hệ thống PV/battery cấp điện cho các loại phụ tải khác nhau đã được xây dựng. Từ kết quả tính toán GD dựa trên số liệu thời tiết thực tế tại 5 vùng, có thể rút ra kết luận là GD phụ thuộc vào tổng lượng bức xạ hàng năm, dung lượng của PV và battery. Mô hình xấp xỉ hồi quy được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa GD và các đại lượng này. Kết quả cho thấy hàm tìm được có độ chính xác cao và có thể áp dụng để ước tính một cách đơn giản độ phụ thuộc của hệ thống này vào lưới. Lời cảm ơn Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách khoa Hà Nội theo chương trình đề tài phân cấp PC 2017. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M. Iqbalb, M. Azam, M. Naeem, A.S. Khwaja, A. Anpalagan, Optimization classification, algorithms và tools for renewable energy: A review, Renewable và Sustainable Energy Reviews 39 (2014) 640–654. [2] Prabodh Bajpai, Vaishalee Dash, Hybrid renewable energy systems for power generation in stand-alone applications: A review, Renewable và Sustainable Energy Reviews 16 (2012) 2926–2939. [3] T.T.H. Nguyen, T. Nakayama, M. Ishida, Power Control Method Using Kalman Filter Prediction for Stable Operation of PV/FC/LiB Hybrid Power System Based on Experimental Dynamic Characteristics, Journal of the Japan Institute of Energy, 94 (2015) 532-541. [4] A.R.De, L. Musgrove, The optimization of hybrid energy conversion systems using the dynamic programming model - Rapsody, International Journal of Energy Research 12(1988) 447-457.
  12. 286 | HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC 2017 [5] Yang HX, Lu L, Zhou W. A novel optimization sizing model for hybrid solar – wind power generation system, Solar Energy, 81(1) (2007) 76-84. [6] Borowy BS, Salameh ZM, Methodology for optimally sizing the combination of a battery bank và PV array in a wind/PV hybrid system. IEEE Transactions on Energy Conversion 11(2) (1996) 367-373. [7] Diaf, D. Diaf, M. Belhamel, M. Haddadi, A. Louche, A methodology for optimal sizing of autonomous hybrid PV/wind system, Energy Policy 35 (2007) 5708–5718. [8] Diaf, G. Notton, M. Belhamel, M. Haddadi, A. Louche, Design and techno–economical optimization for hybrid PV/wind system under various meteorological conditions, Applied Energy 85 (2008) 968–987. [9] Hongxing Yang, Lin Lu, Wei Zhou, A novel optimization sizing model for hybrid solar- wind power generation system, Solar Energy 81 (2007) 76–84. [10] Zachariah Iverson, Ajit Achuthan, Pier Marzocca, Daryush Aidun, Optimal design of hybrid renewable energy systems (HRES) using hydrogen storage technology for data center applications, Renewable Energy 52 (2013) 79–87. [11] H.X. Yang, L. Lu, J. Burnett, Weather data and probability analysis of hybrid photovoltaic-wind power generation systems in Hong Kong, Renewable Energy 28 (2003) 1813–1824. [12] A. Kashefi Kaviani, G.H. Riahy, SH.M. Kouhsari, Optimal design of a reliable hydrogen- based stand-alone wind/PV generating system, considering component outages, Renewable Energy 34 (2009) 2380–2390. [13] N.Z. Al-Rawahi, Y.H. Zurigat and N.A. Al-Azri, Prediction of Hourly Solar Radiation on Horizontal and Inclined Surfaces for Muscat/Oman, The Journal of Engineering Research 8 (2) (2011) 19–31. [14] Robert Foster, Majid Ghassemi, Alma Cota, (2010), Solar Energy: Renewable Energy and the Environment, CRC Press, Taylor & Francis Group. [15] Rui Xiong, Xianzhi Gong, Chunting Chris Mi, Fengchun Sun, A robust state–of–charge estimator for multiple types of lithium-ion batteries using adaptive extended Kalman Filter, Journal of Power Sources 243 (2013) 805-816 [16] T.H.T. Nguyen, T. Nakayama, M. Ishida, Optimal capacity design of battery and hydrogen system for the DC grid with photovoltaic power generation based on the rapid estimation of grid dependency, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 89 (2017) 27-39
nguon tai.lieu . vn
Kiến trúc - Xây dựng Tự động hoá Điện - Điện tử Kĩ thuật Viễn thông Cơ khí - Chế tạo máy Năng lượng Hoá dầu Hoá học Sinh học