Luận án: Nghiên cứu điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có nguồn gió, mặt trời
Hướng dẫn chi tiết cài đặt và sử dụng Microsoft Word phiên bản 10 (ver10) bởi Thanh Trung. Nâng cao kỹ năng soạn thảo văn bản của bạn.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
214
Thời gian đọc
33 phút
Lượt xem
1
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Tối ưu hóa Vận hành Lưới điện: Gió và Mặt trời
- Số trang:
- 214 trang
- Trường:
- Học viện Khoa học và Công nghệ
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
- Tác giả:
- Đặng Thành Trung
- Năm:
- 2022
Tóm tắt nội dung luận án
I.Tối ưu hóa Vận hành Lưới điện Gió và Mặt trời
Phần này thảo luận về sự cần thiết tối ưu hóa vận hành hệ thống điện. Nhu cầu này đặc biệt quan trọng với sự gia tăng các nguồn năng lượng tái tạo. Lưới điện hiện đại đối mặt nhiều thách thức phức tạp. Tích hợp các nguồn năng lượng không liên tục như gió và mặt trời đòi hỏi chiến lược điều khiển tiên tiến. Vận hành tối ưu nhằm nâng cao độ tin cậy và hiệu quả kinh tế của hệ thống. Nó giải quyết tính biến động vốn có của việc phát điện tái tạo. Quản lý năng lượng hiệu quả trở thành yếu tố cốt lõi. Nghiên cứu này tập trung vào phát triển cơ chế điều khiển mạnh mẽ. Mục tiêu là tối đa hóa lợi ích năng lượng sạch. Đồng thời, nó duy trì sự ổn định lưới điện. Công nghệ lưới điện thông minh đóng vai trò then chốt. Chúng cho phép khả năng giám sát và điều khiển tốt hơn. Tài liệu này khám phá nhiều khía cạnh của bài toán tối ưu hóa. Nó bao gồm cả nền tảng lý thuyết và ứng dụng thực tiễn.
1.1. Tầm quan trọng Điều khiển Hệ thống Điện
Điều khiển hệ thống điện là yếu tố then chốt. Nó đảm bảo cung cấp điện liên tục. Hệ thống điện hiện đại ngày càng phức tạp. Nhu cầu điện tăng cao. Các nguồn phát điện truyền thống và tái tạo cùng tồn tại. Điều khiển tối ưu giúp cân bằng cung cầu. Nó giảm tổn thất năng lượng. Nó nâng cao hiệu suất hoạt động. Quản lý năng lượng hiệu quả là cần thiết. Điều này hỗ trợ sự phát triển bền vững của hạ tầng năng lượng.
1.2. Thách thức Tích hợp Năng lượng Tái tạo
Tích hợp năng lượng tái tạo mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra thách thức lớn. Năng lượng gió và mặt trời có tính biến động cao. Biến động công suất gây khó khăn cho việc dự báo. Điều này ảnh hưởng đến sự ổn định lưới điện. Cần có giải pháp điều khiển linh hoạt. Hệ thống phải thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng. Thiếu tính dự đoán đòi hỏi các phương pháp quản lý năng lượng tiên tiến.
1.3. Mục tiêu Vận hành Tối ưu
Mục tiêu chính là tối ưu hóa vận hành. Điều này bao gồm giảm thiểu chi phí. Nó cũng nâng cao độ tin cậy. Hệ thống điện phải hoạt động hiệu quả. Nó phải xử lý được biến động công suất từ năng lượng tái tạo. Phát triển thuật toán điều khiển tiên tiến là trọng tâm. Các thuật toán này hỗ trợ việc ra quyết định. Chúng tối ưu hóa phân phối công suất. Chúng đảm bảo lưới điện thông minh hoạt động bền vững.
II.Đánh giá Công suất Phát và Tích hợp Năng lượng Tái tạo
Việc đánh giá chính xác sản lượng điện từ các nguồn tái tạo là rất quan trọng. Phần này khám phá các phương pháp luận để tính toán công suất đầu ra tối đa. Nó xem xét cả hệ thống năng lượng gió và mặt trời. Tính biến động vốn có của các nguồn này làm phức tạp việc dự báo. Các thuật toán tiên tiến được sử dụng để giải quyết những phức tạp này. Thuật toán di truyền (GA) và Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) là những công cụ chính. Các thuật toán này giúp xác định việc tiêm công suất tối ưu vào lưới điện. Hiểu biết về các giới hạn của lưới là cần thiết. Điều này đảm bảo hoạt động an toàn và ổn định của toàn bộ hệ thống. Nghiên cứu đi sâu vào tính toán công suất tối đa cho cả lưới điện một pha và ba pha. Nó tích hợp nhiều ràng buộc vận hành khác nhau. Mục tiêu là tối đa hóa việc sử dụng năng lượng sạch. Điều này cũng góp phần quản lý tốt hơn các nguồn năng lượng.
2.1. Phương pháp Tính toán Công suất Cực đại
Xác định công suất phát cực đại là bước quan trọng. Nó giúp tối ưu hóa thiết kế hệ thống. Các thuật toán tối ưu có ràng buộc được áp dụng. Thuật toán di truyền (GA) và thuật toán bầy đàn (PSO) là những ví dụ. Các thuật toán này tìm kiếm giải pháp tối ưu. Chúng cân nhắc nhiều yếu tố. Mục tiêu là đạt được công suất phát cao nhất. Việc này đảm bảo hiệu quả kinh tế. Nó cũng tối đa hóa lợi ích từ năng lượng tái tạo.
2.2. Ảnh hưởng của Lưới điện đến Công suất Phát
Công suất phát từ năng lượng tái tạo không độc lập. Lưới điện phân phối có những ràng buộc kỹ thuật. Tính toán trào lưu công suất tối ưu là cần thiết. Các yếu tố như điện áp, dòng điện phải được kiểm soát. Tích hợp năng lượng tái tạo phải đảm bảo ổn định lưới điện. Cần xem xét hệ số có lợi vị trí. Điều này ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận của lưới. Điều khiển công suất tối ưu các nguồn truyền thống cũng đóng vai trò. Nó cân bằng tổng công suất phát.
2.3. Tối ưu hóa Vị trí Lắp đặt và Chi phí
Vị trí lắp đặt nguồn năng lượng gió, mặt trời rất quan trọng. Tiềm năng năng lượng tại mỗi vị trí khác nhau. Lợi thế lắp đặt cần được đánh giá kỹ lưỡng. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả đầu tư. Tối ưu hóa chi phí là mục tiêu song song. Nó xem xét chi phí ban đầu và chi phí vận hành. Các tính toán thử nghiệm giúp xác định vị trí tối ưu. Việc này đảm bảo hệ thống hoạt động với hiệu suất cao nhất. Nó cũng mang lại lợi ích kinh tế lâu dài.
III.Điều khiển Phụ tải Điện Thông minh và Hệ thống Lưu trữ
Quản lý hiệu quả các phụ tải điện là yếu tố tối quan trọng đối với sự ổn định lưới điện. Phần này khám phá các phương pháp tiên tiến để điều khiển phụ tải tối ưu. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đóng vai trò chủ chốt trong dự báo. Các dự đoán chính xác về sản lượng điện mặt trời và gió là rất quan trọng. Các dự báo về tiêu thụ điện và giá điện cũng quan trọng không kém. Khả năng dự đoán này làm nền tảng cho quản lý phụ tải thông minh. Nghiên cứu phát triển các mô hình để tối ưu hóa nhu cầu điện. Nó tích hợp các công nghệ mới nổi như sạc xe điện (EV). Mục tiêu là cân bằng cung và cầu năng lượng một cách linh hoạt. Điều này nâng cao khả năng phục hồi của lưới điện và giảm chi phí vận hành. Điều khiển phụ tải tối ưu cho phép sử dụng năng lượng tái tạo tốt hơn. Nó biến người tiêu dùng thụ động thành những người tham gia tích cực vào lưới điện thông minh.
3.1. Dự báo Năng lượng và Phụ tải với AI
Dự báo chính xác là nền tảng quản lý năng lượng. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được sử dụng rộng rãi. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp là một ví dụ. Thuật toán Levenberg-Marquardt đào tạo mạng hiệu quả. Nó dự báo công suất phát của pin mặt trời. Nó cũng dự báo công suất từ tua bin gió. Dự báo công suất tiêu thụ phụ tải điện cũng rất quan trọng. Dự báo giá điện giúp đưa ra quyết định tối ưu. Các dự báo này cung cấp dữ liệu đầu vào cho hệ thống điều khiển thông minh.
3.2. Chiến lược Điều khiển Tối ưu Phụ tải
Điều khiển tối ưu phụ tải điện là một bài toán phức tạp. Nó nhằm mục đích giảm chi phí năng lượng. Nó cũng tối đa hóa sự thoải mái cho người dùng. Thuật toán di truyền (GA) được áp dụng. Nó giúp tìm ra lịch trình tiêu thụ tối ưu. Xây dựng mô hình điều khiển là bước đầu tiên. Các ràng buộc về cung cấp và tiêu thụ được xem xét. Mục tiêu là dịch chuyển phụ tải. Việc này nhằm phù hợp với thời điểm có nguồn năng lượng tái tạo dồi dào.
3.3. Tích hợp Hệ thống Lưu trữ và Xe điện
Hệ thống lưu trữ năng lượng là giải pháp hữu hiệu. Pin sạc xe điện (EV) có thể đóng vai trò kép. Chúng vừa là phụ tải, vừa là nguồn lưu trữ. Tích hợp sạc xe điện với giàn pin mặt trời nối lưới là một đề xuất. Sơ đồ nguyên lý và điều kiện cấp điện được phát triển. Việc này giúp cung cấp điện ổn định hơn. Nó cũng giảm áp lực cho lưới điện. Đánh giá hiệu quả mô hình tích hợp được thực hiện. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện là cần thiết. Điều này tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo. Nó cũng tăng cường sự ổn định của hệ thống.
IV.Nâng cao Ổn định Lưới điện Biến động và Giải pháp
Đảm bảo sự ổn định của lưới điện là ưu tiên hàng đầu. Sự gia tăng tỷ trọng các nguồn năng lượng tái tạo không liên tục đặt ra những thách thức đáng kể. Sự biến động trong sản lượng điện gió và mặt trời có thể dẫn đến dao động điện áp và lệch tần số. Phần này tập trung vào các chiến lược để giảm thiểu những vấn đề này. Nó khám phá các kỹ thuật điều khiển tiên tiến và vai trò quan trọng của hệ thống lưu trữ năng lượng. Công nghệ lưới điện thông minh cung cấp cơ sở hạ tầng để giám sát thời gian thực và điều khiển thích ứng. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống điện linh hoạt và đáng tin cậy. Hệ thống này có thể tích hợp liền mạch một lượng lớn năng lượng tái tạo. Nghiên cứu góp phần phát triển các giải pháp mạnh mẽ. Những giải pháp này duy trì sự ổn định của lưới điện trong các điều kiện vận hành khác nhau.
4.1. Quản lý Biến động Năng lượng Tái tạo
Biến động công suất từ năng lượng gió và mặt trời là thách thức lớn. Việc quản lý hiệu quả là cần thiết. Cần có các chiến lược dự báo chính xác. Điều này giúp hệ thống phản ứng nhanh chóng. Các phương pháp điều khiển phân tán có thể được áp dụng. Mục tiêu là giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của biến động. Nó đảm bảo cung cấp điện ổn định. Quản lý năng lượng thông minh là chìa khóa thành công.
4.2. Vai trò của Hệ thống Lưu trữ trong Ổn định
Hệ thống lưu trữ năng lượng đóng vai trò trung tâm. Chúng hấp thụ năng lượng dư thừa khi sản xuất cao. Chúng cung cấp năng lượng khi sản xuất thấp. Điều này làm giảm biến động công suất. Pin, siêu tụ điện là ví dụ về công nghệ lưu trữ. Chúng cải thiện khả năng ổn định lưới điện. Tích hợp hệ thống lưu trữ giúp tối ưu hóa vận hành. Nó tăng cường độ tin cậy của toàn bộ hệ thống.
4.3. Các Giải pháp Điều khiển Nâng cao Độ tin cậy
Độ tin cậy của lưới điện là ưu tiên hàng đầu. Nhiều giải pháp điều khiển được nghiên cứu. Điều khiển tối ưu các nguồn phát phân tán. Điều khiển phụ tải đáp ứng nhanh. Công nghệ lưới điện thông minh cung cấp nền tảng. Nó cho phép điều khiển linh hoạt và tự động. Các thuật toán dự báo nâng cao giúp ra quyết định chính xác hơn. Mục tiêu là duy trì hoạt động liên tục. Nó giảm thiểu rủi ro sự cố.
V.Tối ưu hóa Chi phí và Quản lý Năng lượng Hiệu quả
Hiệu quả kinh tế là động lực thúc đẩy tối ưu hóa hệ thống điện. Phần này tập trung vào các chiến lược giảm chi phí vận hành. Nó tối đa hóa lợi ích kinh tế của việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo. Quản lý năng lượng tối ưu bao gồm việc cân bằng cung và cầu một cách hiệu quả. Điều này bao gồm các quyết định mua hàng thông minh dựa trên dự báo giá điện. Nghiên cứu khám phá các mô hình giảm thiểu lãng phí năng lượng. Nó cũng nâng cao lợi nhuận chung của hoạt động lưới điện. Bằng cách triển khai các kỹ thuật điều khiển và dự báo tiên tiến, có thể đạt được khoản tiết kiệm chi phí đáng kể. Cách tiếp cận này hỗ trợ một tương lai năng lượng bền vững và khả thi về kinh tế. Nó khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn các công nghệ năng lượng sạch.
5.1. Giảm thiểu Chi phí Vận hành Hệ thống
Giảm thiểu chi phí vận hành là mục tiêu then chốt. Tối ưu hóa vận hành hệ thống điện giúp đạt được điều này. Nó bao gồm việc sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng. Nó giảm tổn thất trên lưới điện. Nó cũng điều chỉnh phụ tải để tránh giờ cao điểm. Việc này tiết kiệm chi phí mua điện. Nó giảm hao mòn thiết bị. Các thuật toán tối ưu giúp xác định phương án hoạt động hiệu quả nhất.
5.2. Lợi ích Kinh tế từ Tích hợp Năng lượng Tái tạo
Tích hợp năng lượng tái tạo mang lại nhiều lợi ích kinh tế. Nó giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Nó giảm chi phí phát điện dài hạn. Nó còn tạo ra cơ hội kinh doanh mới. Việc tối ưu hóa công suất phát điện gió, mặt trời góp phần tăng doanh thu. Các chính sách hỗ trợ cũng thúc đẩy đầu tư. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới một nền kinh tế xanh.
5.3. Chiến lược Quản lý Năng lượng Thông minh
Quản lý năng lượng thông minh là yếu tố quyết định. Nó sử dụng dữ liệu và phân tích để đưa ra quyết định. Hệ thống lưu trữ năng lượng đóng vai trò chiến lược. Nó giúp điều phối năng lượng một cách linh hoạt. Tối ưu hóa vận hành dựa trên dự báo giúp phản ứng kịp thời. Nó cân bằng cung cầu, giảm thiểu rủi ro. Việc này nâng cao hiệu suất tổng thể của lưới điện. Nó cũng đảm bảo lợi ích kinh tế cho tất cả các bên liên quan.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (214 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Đặng Thành Trung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN, VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Đặng Thành Trung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN, VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA CÁC NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: 952 02 16 Xác nhận của Học viện Người hướng dẫn 1 Người hướng dẫn 2 Khoa học và Công nghệ (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) Hà Nội - 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu trong luận án này là công trình nghiên cứu của tôi dựa trên những tài liệu, số liệu do chính tôi tự tìm hiểu và nghiên cứu. Chính vì vậy, các kết quả nghiên cứu đảm bảo trung thực và khách quan nhất. Đồng thời, kết quả này chưa từng xuất hiện trong bất cứ một nghiên cứu nào. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực, nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật.
Tác giả luận án NCS ĐẶNG THÀNH TRUNG LỜI CẢM ƠN Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn và lòng kính trọng đối với hai người thầy hướng dẫn: PGS. TS Thái Quang Vinh và TSKH Trần Kỳ Phúc bởi những chỉ dẫn quý báu về định hướng nghiên cứu và phương pháp luận để luận án này được hoàn thành. Tác giả cũng xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Viện Công nghệ thông tin, Ban lãnh đạo Học viện Khoa học và Công nghệ, Ban lãnh đạo Viện Hàn lâm và Khoa học Công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện về cơ sở vật chất và thời gian để tác giả hoàn thành luận án. Tác giả xin trân trọng cảm ơn các nhà khoa học, các đồng nghiệp đã phản biện, đóng góp các ý kiến lý luận để xây dựng và trao đổi về các vấn đề lý thuyết cũng như thực tiễn cho luận án được hoàn thiện.
Cuối cùng tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc nhất đến gia đình đã luôn chia sẻ, gánh đỡ những khó khăn và là nguồn cổ vũ, động viên tinh thần không thể thiếu đối với tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án này. MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT. 7 DANH MỤC BẢNG. 10 DANH MỤC HÌNH VẼ.
Tính cấp thiết của đề tài. Mục tiêu, phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Cấu trúc luận án.
3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN PHÂN PHỐI CÓ SỰ THAM GIA CỦA NGUỒN NĂNG LƯỢNG GIÓ, NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI .1 Đặc điểm của hệ thống điện và bài toán điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của nguồn năng lượng gió, năng lượng mặt trời. Các nghiên cứu trong nước. Nghiên cứu nước ngoài về điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện có sự tham gia của nguồn năng lượng gió, năng lượng mặt trời.
Nhận định về tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài và đề xuất mục tiêu nghiên cứu của luận án. Kết luận chương 1. 20 CHƯƠNG 2: TÍNH TỔNG CÔNG SUẤT LỚN NHẤT CỦA NGUỒN ĐIỆN GIÓ, ĐIỆN MẶT TRỜI PHÁT LÊN LƯỚI ĐIỆN. Nghiên cứu về các thuật toán cực trị có ràng buộc.
Thuật toán di truyền (GA). Thuật toán bầy đàn (PSO). Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên 1 pha lưới điện hạ áp. Tính toán gần đúng cho 1 pha lưới điện hạ áp.
Sử dụng thuật toán di truyền để tính tổng công suất phát lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên 1 pha lưới điện hạ áp. Tính toán thử nghiệm cho 1 pha lưới điện hạ áp. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện 3 pha khi xét đến điều khiển tối ưu hệ thống điện và hệ số có lợi vị trí. Tính trào lưu công suất tối ưu.
Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới khi xét đến điều khiển công suất tối ưu của các nguồn điện truyền thống trong lưới điện 3 pha. Tính tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên lưới điện khi xét đến tiềm năng và lợi thế lắp đặt. Tính toán thử nghiệm cho lưới điện 3 pha. Kết luận chương 2.
78 CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU PHỤ TẢI ĐIỆN. Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho bài toán dự báo. Nghiên cứu về mạng nơ ron nhân tạo sử dụng cho dự báo. Sử dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp và thuật toán Levenberg- Marquardt để đào tạo mạng nơ ron truyền thẳng.
Dự báo công suất phát của giàn pin mặt trời, tua bin gió. Dự báo công suất tiêu thụ của phụ tải điện, giá điện. Điều khiển tối ưu phụ tải điện. Xây dựng mô hình điều khiển tối ưu phụ tải điện.
Xây dựng bài toán điều khiển tối ưu. Sử dụng thuật toán di truyền điều khiển tối ưu phụ tải điện. Tích hợp sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải. Đề xuất sơ đồ nguyên lý và điều kiện cấp điện cho phụ tải.
Đánh giá hiệu quả của mô hình tích hợp trạm sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện. Tính toán cho lưới điện. Áp dụng cho bài toán dự báo.
Điều khiển tối ưu phụ tải điện. Tích hợp sạc xe điện và giàn pin mặt trời nối lưới để cung cấp điện cho phụ tải. Kết luận chương 3. 125 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.
Đánh giá kết quả nghiên cứu. Hướng phát triển của nghiên cứu. 127 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN. 127 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.
129 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 138 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ KÝ VIẾT TẮT 𝑃 Công suất tác dụng của nguồn điện thứ i. 𝑄 Công suất phản kháng của nguồn điện thứ i. Hệ số bậc 2, bậc 1, bậc 0 khi tính giá phát điện theo công suất tác dụng 𝑐 ,𝑏 ,𝑎 của các nguồn điện.
Plk Công suất tác dụng chạy trên nhánh l-k. Qlk Công suất phản kháng chạy trên nhánh l-k. Vk Biên độ điện áp tại nút k trong hệ đơn vị tương đối cơ bản. k Góc pha của điện áp tại nút k.
Điện áp cho phép lớn nhất và nhỏ nhất tại nút i trong hệ đơn vị tương 𝑉 ,𝑉 đối cơ bản. 𝑉 Điện áp đặt tại nút i gkm Điện dẫn của đường dây k-m trong hệ đơn vị tương đối cơ bản. bkm Dung dẫn của đường dây k-m trong hệ đơn vị tương đối cơ bản. I km , I km max Dòng điện và dòng điện cho phép lớn nhất chạy từ k-m Ybus, Yf, Yt Tổng dẫn nút Ibus, If, It Dòng điện nhánh Cg, Cf, Ct Ma trận kết nối nhánh h(x) Các đẳng thức ràng buộc g(x) Các bất đẳng thức ràng buộc fX , F(X) Đạo hàm bậc 1 của hàm f theo biến X fXX Đạo hàm bậc 2 của hàm f theo biến X L Hàm Lagrangian 𝐿 ,𝐿 Đạo hàm bậc 1 và bậc 2 của hàm Lagrangian theo biến X HX; HXX; Đạo hàm bậc 1 và bậc 2 của hàm H(X), G(X) theo biến X GX; GXX e Ma trận đơn vị 𝛼 ;𝛼 Hệ số bước nhảy 𝜉 Hằng số tỷ lệ khi tính hệ số bước nhảy , Nhân tử Lagrangian.
Hệ số tỷ lệ cho giá trị của hàm tham số nhiễu. Tham số cho bất đẳng thức, có giá trị xấp xỉ 0. Z Ma trận bù cho bất đẳng thức để trở thành đẳng thức. Công suất truyền tải và công suất truyền tải lớn nhất trên đường dây Skm , Skm max từ k-m.
Công suất phátlớn nhất của nguồn năng lượng mặt trời và năng lượng Pmax PV WT gió. UC Phụ tải không điều khiển được. C Phụ tải điều khiển được. PV Nguồn điện là giàn pin mặt trời nối với lưới điện.
WT Nguồn điện là tua bin gió nối với lưới điện. 𝛼 Hệ số có lợi tại vị trí đặt nguồn i X Véc tơ đầu vào mạng nơ ron. W Véc tơ trọng số. p Số lượng cặp mẫu (X,O) sử dụng cho đào tạo.
t Số lượng đầu ra của mạng. Giá trị đầu ra thứ j tương ứng của mạng ứng với cặp mẫu thứ m trong dj,m tập số liệu mẫu. Giá trị đầu ra thứ j của mạng khi tính toán với các giá trị đầu vào ứng oj,m với cặp mẫu thứ m trong tập số liệu mẫu và trọng số của mạng. wk+1, wk Giá trị trọng số trước và sau khi cập nhật.
Ma trận Jacobian là đạo hàm của hàm mục tiêu E theo các giá trị trọng J số của mạng. I Ma trận đơn vị. Hệ số kết hợp, luôn dương. Sai lệch của quá trình lan truyền ngược của các nơ ron khác nằm trong j ,k cùng lớp đó.
j, j Sai lệch của quá trình lan truyền ngược qua nơ ron j. k Chỉ số của các nơ-ron trong lớp thứ nhất, từ 1 đến s. Công suất phức toàn phần và tổn thất công suất phức toàn phần trên S ; S đường dây. Công suất phức của tải (không điều khiển được- LUC và điều khiển S LUC ; S LC được LC).
S PV Công suất phức phát của giàn pin mặt trời. S WT Công suất phức phát của tua bin gió. Z, R, X Tổng trở, Điện trở, Điện kháng của đường dây. r0, x0 Điện trở và điện kháng đơn vị của đường dây.
l Chiều dài đường dây. U, Umax, Điện áp, Điện áp lớn nhất, Điện áp nhỏ nhất của nút, Tổn thất điện áp Umin, ΔU trên đường dây. I, Imax Cường độ dòng điện, Cường độ dòng điện lớn nhất trên đường dây. P, Q Công suất tác dụng, Công suất phản kháng.
PRGR(t) Giá mua điện từ lưới tại điểm t trong nửa giờ. PRPV(t) Giá bán điện từ giàn pin mặt trời lên lưới tại điểm t trong nửa giờ.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Đặng Thành Trung (2022). Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/nghien-cuu-dieu-khien-van-hanh-toi-uu-he-thong-dien-nang-luong-gio-mat-troi
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" nghiên cứu về vấn đề gì?
Hướng dẫn chi tiết cài đặt và sử dụng Microsoft Word phiên bản 10 (ver10) bởi Thanh Trung. Nâng cao kỹ năng soạn thảo văn bản của bạn.
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ. Năm bảo vệ: 2022.
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa. Danh mục: Công Nghệ Thông Tin.
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" có 214 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tối ưu hóa hệ thống điện với năng lượng gió, mặt trời" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.