Nghiên cứu điều khiển, vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối có năng lượng gió, mặt trời
Nghiên cứu điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối có nguồn năng lượng gió, mặt trời. Đảm bảo ổn định, hiệu quả.
Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
208
Thời gian đọc
32 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tóm tắt nội dung
I.Tổng quan tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối NLTT
Nghiên cứu tập trung vào tối ưu hóa vận hành hệ thống điện phân phối. Hệ thống này có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo. Tính biến động của điện gió, điện mặt trời đặt ra nhiều thách thức. Mục tiêu là đảm bảo vận hành ổn định, hiệu quả. Đồng thời tăng cường độ tin cậy của lưới điện. Các giải pháp kỹ thuật, điều khiển tự động hóa được đề xuất. Điều này nhằm giải quyết các vấn đề phát sinh từ tích hợp năng lượng tái tạo.
1.1. Tính cấp thiết mục tiêu nghiên cứu
Hệ thống điện phân phối hiện đại đối mặt thách thức lớn. Việc tích hợp năng lượng tái tạo (NLTT) như điện gió, điện mặt trời, đòi hỏi giải pháp vận hành tối ưu. NLTT mang lại lợi ích môi trường nhưng tính biến động gây khó khăn cho ổn định lưới điện. Nghiên cứu hướng tới kiểm soát, tối ưu hóa các thành phần. Đảm bảo hiệu quả, độ tin cậy, an ninh năng lượng cho hệ thống.
1.2. Đặc điểm hệ thống điện phân phối hiện đại
Hệ thống điện phân phối ngày càng phức tạp. Có sự tham gia của nhiều nguồn phát phân tán. Các nguồn này chủ yếu là NLTT. Tính hai chiều của dòng công suất là thách thức lớn. Việc điều khiển các nguồn này cần sự linh hoạt. Bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu trở nên quan trọng. Bao gồm giảm tổn thất, duy trì điện áp ổn định, tăng cường độ ổn định tổng thể của lưới điện.
1.3. Tình hình nghiên cứu trong nước quốc tế
Nhiều nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp điều khiển vận hành. Cả trong nước và quốc tế đều tập trung vào tối ưu hóa hệ thống điện. Các thuật toán tối ưu được ứng dụng rộng rãi. Ví dụ như thuật toán di truyền, thuật toán bầy đàn. Nghiên cứu cũng đi sâu vào dự báo NLTT. Các giải pháp này đóng góp vào sự phát triển lưới điện thông minh, bền vững.
II.Xác định công suất nguồn điện gió mặt trời tối đa
Việc xác định công suất phát tối đa của các nguồn năng lượng tái tạo là thiết yếu. Nó giúp tối ưu hóa việc khai thác tài nguyên. Đồng thời đảm bảo an toàn cho lưới điện. Các thuật toán cực trị có ràng buộc được áp dụng hiệu quả. Chúng xử lý các yếu tố phức tạp của hệ thống. Nghiên cứu này cung cấp phương pháp tính toán cụ thể. Phương pháp này áp dụng cho cả lưới điện 1 pha và 3 pha.
2.1. Áp dụng các thuật toán cực trị có ràng buộc
Bài toán xác định công suất lớn nhất phức tạp. Nó đòi hỏi xử lý nhiều ràng buộc kỹ thuật. Các thuật toán tối ưu là công cụ hiệu quả. Thuật toán di truyền (GA) và thuật toán bầy đàn (PSO) được sử dụng. Chúng giúp tìm ra lời giải tối ưu. Các thuật toán này xử lý tốt các hàm mục tiêu phi tuyến. Đảm bảo công suất phát đạt giá trị cao nhất trong giới hạn cho phép.
2.2. Tính toán công suất tối đa trên lưới điện 1 pha 3 pha
Quy trình tính toán công suất tối đa khác nhau. Nó phụ thuộc vào cấu trúc lưới điện. Lưới 1 pha có đặc điểm riêng về trào lưu công suất. Lưới 3 pha phức tạp hơn. Cần xem xét sự mất đối xứng. Đồng thời, ảnh hưởng của các thông số lưới cũng quan trọng. Việc tính trào lưu công suất tối ưu là bước thiết yếu. Điều này giúp đánh giá khả năng tiếp nhận NLTT của lưới phân phối.
2.3. Ảnh hưởng vị trí lắp đặt và tiềm năng phát điện
Vị trí lắp đặt nguồn NLTT ảnh hưởng lớn. Nó tác động đến công suất phát. Cũng ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành lưới điện. Nghiên cứu đánh giá hệ số có lợi vị trí. Đồng thời xem xét tiềm năng phát điện tại từng khu vực. Điều này tối ưu hóa việc quy hoạch. Giúp tăng cường công suất tổng thể và tối đa hóa lợi nhuận. Các tính toán thử nghiệm xác nhận hiệu quả của phương pháp.
III.Điều khiển tối ưu phụ tải điện trong lưới phân phối
Điều khiển phụ tải điện là giải pháp quan trọng. Nó giúp cân bằng cung cầu năng lượng. Đặc biệt trong hệ thống có nhiều nguồn năng lượng tái tạo. Nghiên cứu này tập trung vào việc dự báo chính xác. Nó sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Đồng thời, áp dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa việc dịch chuyển phụ tải. Mục tiêu là giảm chi phí vận hành. Tăng cường hiệu quả sử dụng NLTT. Từ đó, nâng cao ổn định tổng thể của lưới điện.
3.1. Dự báo công suất phát tiêu thụ giá điện chính xác
Điều khiển phụ tải hiệu quả cần thông tin dự báo. Các thông tin này bao gồm công suất gió, mặt trời. Đồng thời, công suất tiêu thụ của phụ tải. Giá điện cũng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định vận hành. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) là công cụ mạnh mẽ. Nó giúp dự báo với độ chính xác cao. Mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp được sử dụng. Thuật toán Levenberg-Marquardt đào tạo mạng để đạt được kết quả tối ưu.
3.2. Xây dựng mô hình điều khiển tối ưu phụ tải điện
Mô hình điều khiển phụ tải cần xem xét nhiều yếu tố. Bao gồm hành vi người dùng, giới hạn kỹ thuật của lưới điện. Mục tiêu là dịch chuyển phụ tải. Hoặc điều chỉnh theo thời gian thực. Giảm chi phí vận hành cho hệ thống và người tiêu dùng. Tăng cường ổn định hệ thống. Bài toán điều khiển tối ưu được xây dựng rõ ràng. Nó có các hàm mục tiêu và ràng buộc cụ thể, chi tiết.
3.3. Tối ưu phụ tải bằng thuật toán di truyền hiệu quả
Thuật toán di truyền được áp dụng điều khiển phụ tải. Nó tìm ra lịch trình tối ưu. Lịch trình này giúp phân bổ năng lượng hiệu quả. Đồng thời giảm thiểu chi phí. Tối ưu hóa việc sử dụng NLTT. Kết quả cho thấy hiệu quả của thuật toán trong việc quản lý phụ tải. Nó góp phần nâng cao hiệu suất toàn hệ thống. Giải pháp này hỗ trợ phát triển lưới điện thông minh.
IV.Tích hợp sạc xe điện điện mặt trời cho lưới phân phối
Giải pháp tích hợp xe điện và nguồn năng lượng mặt trời là xu hướng tất yếu. Nó góp phần giải quyết bài toán năng lượng. Đồng thời giảm phát thải carbon. Nghiên cứu đề xuất mô hình tích hợp thông minh. Mô hình này kết nối trạm sạc xe điện với giàn pin mặt trời nối lưới. Từ đó tối ưu hóa việc cấp điện cho phụ tải. Đảm bảo vận hành hiệu quả, linh hoạt. Góp phần xây dựng lưới điện xanh.
4.1. Đề xuất sơ đồ điều kiện cấp điện cho phụ tải
Sự tích hợp sạc xe điện (EV) vào lưới điện. Đây là một giải pháp mới mẻ. Nó giúp cân bằng phụ tải. Đồng thời tăng cường sử dụng NLTT. Sơ đồ nguyên lý tích hợp được đề xuất chi tiết. Các điều kiện cấp điện cho phụ tải được định nghĩa rõ ràng. Đảm bảo an toàn, ổn định vận hành. Việc này tối ưu hóa quản lý năng lượng. Tăng hiệu quả sử dụng nguồn điện mặt trời tại chỗ.
4.2. Đánh giá hiệu quả mô hình tích hợp trạm sạc EV
Mô hình tích hợp trạm sạc EV với giàn pin mặt trời mang lại lợi ích kép. Nó giảm áp lực lên lưới điện chính. Tăng khả năng tự chủ năng lượng cho các khu vực. Giảm chi phí vận hành cho người dùng. Đánh giá hiệu quả bao gồm các chỉ số kỹ thuật, kinh tế. Cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi. Góp phần thúc đẩy phát triển xe điện và năng lượng sạch.
4.3. Điều khiển phân bố nguồn cấp cho sạc xe điện
Việc điều khiển phân bố nguồn điện cho EV rất quan trọng. Nó tối ưu hóa việc sạc. Giảm thiểu tác động tiêu cực lên lưới điện. Cần có cơ chế điều khiển thông minh. Điều này đảm bảo EV sạc vào thời điểm phù hợp. Đặc biệt khi có dư thừa NLTT. Các tính toán cho lưới điện minh họa hiệu quả. Đảm bảo việc sạc diễn ra một cách hợp lý, tối ưu cho cả lưới điện và người sử dụng EV.
V.Dự báo công suất giá điện với mạng nơ ron nhân tạo
Dự báo chính xác là yếu tố then chốt cho vận hành lưới điện thông minh. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) cho bài toán này. Đặc biệt là dự báo công suất phát của NLTT. Cũng như dự báo công suất tiêu thụ phụ tải và giá điện. Thuật toán Levenberg-Marquardt được sử dụng để đào tạo mạng. Đảm bảo độ chính xác cao. Kết quả dự báo này là cơ sở quan trọng. Nó hỗ trợ các quyết định điều khiển tối ưu.
5.1. Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo
Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) là công cụ mạnh mẽ. Nó được sử dụng rộng rãi trong dự báo. Đặc biệt là dự báo chuỗi thời gian cho các yếu tố năng lượng. Các nghiên cứu tập trung vào cấu trúc mạng tối ưu. Cũng như các thuật toán đào tạo hiệu quả. Mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp là một lựa chọn phổ biến. Khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử là điểm mạnh vượt trội của ANN.
5.2. Ứng dụng thuật toán Levenberg Marquardt đào tạo mạng
Thuật toán Levenberg-Marquardt (LM) cải thiện tốc độ hội tụ. Nó giảm lỗi dự báo của mạng nơ ron. LM kết hợp giữa phương pháp gradient descent và Gauss-Newton. Điều này giúp mạng học hỏi nhanh hơn. Đồng thời đạt được độ chính xác cao. Ứng dụng thành công vào dự báo. Bao gồm dự báo công suất phát NLTT. Cũng như dự báo công suất tiêu thụ và giá điện thị trường.
5.3. Kết quả dự báo công suất giá điện và phụ tải
Mô hình dự báo đã được áp dụng thực tế. Nó dự báo công suất phát từ pin mặt trời, tua bin gió. Đồng thời dự báo công suất tiêu thụ phụ tải. Và giá điện thị trường. Kết quả cho thấy độ chính xác cao. Dữ liệu dự báo đáng tin cậy. Điều này hỗ trợ các quyết định vận hành. Giúp tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên năng lượng. Góp phần giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả.
VI.Kết luận đóng góp mới trong vận hành lưới điện thông minh
Nghiên cứu này đã đề xuất nhiều giải pháp quan trọng. Các giải pháp này nhằm tối ưu hóa vận hành hệ thống điện phân phối. Đặc biệt là trong bối cảnh có sự tham gia của năng lượng tái tạo. Luận án mang lại những đóng góp mới mẻ. Nó mở ra hướng phát triển cho lưới điện thông minh. Các kết quả nghiên cứu là nền tảng vững chắc. Nó cho phép ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn.
6.1. Đánh giá tổng quan kết quả nghiên cứu đạt được
Nghiên cứu đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Nó giải quyết bài toán vận hành tối ưu. Hệ thống điện phân phối có NLTT. Các phương pháp đề xuất mang tính khả thi cao. Chúng được kiểm chứng qua các tính toán mô phỏng. Đảm bảo tính ổn định, hiệu quả của lưới điện. Các giải pháp này góp phần cải thiện hiệu suất vận hành.
6.2. Những đóng góp mới của luận án cho ngành điện
Luận án đóng góp đáng kể vào lĩnh vực này. Nó bao gồm phương pháp tính công suất lớn nhất. Phương pháp này xét nhiều yếu tố ràng buộc. Đồng thời đề xuất mô hình điều khiển phụ tải. Tích hợp sạc xe điện, NLTT một cách thông minh. Các thuật toán tối ưu được ứng dụng sáng tạo. Mở ra hướng đi mới cho lưới điện thông minh. Các giải pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi.
6.3. Hướng phát triển tiếp theo của đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu này là nền tảng vững chắc. Cần tiếp tục phát triển các thuật toán. Các thuật toán này có thể xử lý dữ liệu lớn hơn. Tối ưu hóa đa mục tiêu hơn nữa trong tương lai. Mở rộng ứng dụng cho các loại NLTT khác. Phát triển hệ thống quản lý năng lượng thông minh toàn diện. Điều này hướng tới lưới điện hoàn toàn tự động, thích ứng cao.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (208 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 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. PRWT(t) Giá bán điện từ tua bin gió lên lưới tại điểm t trong nửa giờ. Công suất của phụ tải điện tại nút thứ i không điều khiển được và điều PiLUC(t), khiển được tại điểm t (số liệu được dự báo 30 phút/1 lần). Với phụ tải PiLC(t) điện điều khiển được thì thời điểm nào phụ tải đó đóng thì PLCi(t) = PLCmax; còn thời điểm phụ tải điện đó không được đóng thì PLCi(t)=0.
Công suất phát của giàn pin tại nút thứ i tại điểm t (số liệu được dự PiPV(t) báo 30 phút/1 lần) Công suất phát của tua bin gió tại nút thứ i tại điểm t (số liệu được dự PiWT(t) báo 30 phút/1 lần) C Hằng số để cho hàm f luôn lớn hơn 0 I, Imax Cường độ dòng điện, Cường độ dòng điện lớn nhất trên đường dây. dayfo Ngày dự báo. dayfo-1 Ngày trước ngày dự báo DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. 1: Sơ đồ lưới điện điển hình.
2: Biểu đồ sự phát triển của điện mặt trời và điện gió trên thế giới theo số liệu của cơ quan năng lượng quốc tế (IEA). 3: Biểu đồ công suất đặt của nguồn điện mặt trời và điện gió ở Việt Nam theo số liệu của trung tâm điều độ quốc gia (A0). 4: Sơ đồ kết nối của nguồn điện mặt trời, điện gió vào lưới điện hạ áp và trung áp 9 Hình 1. 5: Sơ đồ lưới điện hạ áp để xác định tổng công suất lớn nhất của nguồn điện gió, điện mặt trời phát lên 1 pha của lưới.
6: Sơ đồ kết nối giải tỏa, trao đổi công suất giữa các lưới điện nhỏ bằng đường dây một chiều (DC) hoặc xoay chiều (AC).
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu điều khiển vận hành tối ưu hệ thống điện phân phối có nguồn năng lượng gió, mặt trời. Đảm bảo ổn định, hiệu quả.
Luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" 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 vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa. Danh mục: Kỹ Thuật Điện - Điện Tử.
Luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" có 208 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tối ưu vận hành hệ thống điện phân phối có năng lượng tái tạo" 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.