Mô phỏng điều phối dòng công suất cho lưới điện Microgrid sử dụng hệ thống năng lượng mặt trời và hệ thống pin lưu trữ năng lượng

suất nêu trên, khung giờ mà lượng công suất phát đủ
và dư bắt đầu từ lúc 10g00 đến 14g15.
- Giai đoạn 2 : Lượng công suất phát ra từ các hệ
thống PVS không đủ đáp ứng toàn bộ lượng công suất
mà các phụ tải điện bên trongMG yêu cầu. Giai đoạn
này bắt đầu từ lúc 6g30 đến 10g00 và từ 14g15 đến
17g45. Nếu như yêu cầu vận hành đặt ra đối với MG
là không nhất thiết phải sử dụng nguồn từ lưới điện
chính, thì năng lượng tích trữ từ hệ thống BESS sẽ
đảm nhận vai trò này. Nguồn lưới sẽ chỉ cho phép
bơm vào MG trong trường hợp tín hiệu SOC (State
of Charge) của hệ thống BESS nằm dưới ngưỡng cho
phép xả.
Kết quả mô phỏng điều phối dòng công suất
tronghệ thốngPVS-BESS để tiết giảmphụ tải
đỉnh
Trong mô phỏng này, nhóm nghiên cứu khảo sát khả
năng đáp ứng nhu cầu phụ tải điện từ hệ thống BESS.
Mục tiêu vận hành của hệ thống BESS là đạt “zero
173
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Engineering and Technology, 2(3):163-178
consumption” (nghĩa là giảm tối đa lượng công suất
phải nhận từ lưới điện chính vàoMG). Cụ thể, bộ điều
khiển hệ thống BESS sẽ tính toán và điều chỉnh hệ số
a sao cho bằng với lượng công suất cần bù vào MG
(sau khi đã trừ đi lượng công suất phát từ hệ thống
PVS). Tổng quan, công thức số (3) (Equation (3)) sẽ
được viết lại thành:
a =
Pcần bù
Pcông suất đặt của BESS
(4)
Hệ thống BESS sẽ tiếp tục hoạt động cho đến khi giá
trị SOC thu thập theo thời gian thực chạm ngưỡng
SOCmin. Thời gian hoạt động của hệ thống BESS được
cài đặt trong ứng dụng/giải thuật tiết giảm phụ tải
đỉnh phụ thuộc vào 2 yếu tố chính gồm : i) giá trị SOC
tại thời điểm vận hành ứng dụng/giải thuật hay còn gọi
là lượng năng lượng tích trữ còn lại của hệ thống BESS
và ii) ngưỡng cài đặt dừng hoạt động xả nguồn. Hình 7
vàHình 8 lần lượt cho biết biểu đồ công suất phát của
hệ thống BESS với mức giới hạn xả là không giới hạn
và giá trị SOC tương ứng với tốc độ xả. Hình 9 mô
tả toàn bộ quá trình hoạt động của MG trong khung
thời gian sử dụng giải thuật tiết giảm phụ tải đỉnh (chi
tiết tham khảoHình 4).
Quan sát Hình 9, với quá trình mô phỏng tự động
điều phối dòng công suất trong MG của tòa nhà Data
Center, bộ điều khiển hệ thống BESS đã tính toán và
cung cấp lượng công suất vừa đủ để lưới điện này
không phải nhận thêm từ nguồn lưới. Xuyên suốt
khung thời gian vận hành ứng dụng Peak Shaving,
hệ thống BESS đã đóng góp trung bình 636,25 kWh
vào lưới điệnMG, góp phần tiết giảm lượng công suất
phải tiêu thụ từ lưới trong khung giờ từ 8g45 – 10g00
và 14g15 – 14g30. Nguyên nhân của việc ngừng bơm
công suất vào MG của hệ thống BESS trong khoảng
thời gian từ 14g30 đến 16g30 là bởi vì SOCBESS đã
nhỏ hơn SOCmin (tại 30%). Một điểm cần lưu ý rằng,
hệ thống BESS do nhóm tác giảmô phỏng không thực
hiện việc tích trữ năng lượng trong thời gian tiết giảm
phụ tải bởi các nguyên nhân sau:
 Vấn đề điều khiển tương đối phức tạp;
 Khi hoạt động nạp/xả liên tục, tuổi thọ của pin lưu
trữ sẽ bị suy giảm;
 Xét về tính vận hành kinh tế, việc nạp điện lại hệ
thống BESS có thể diễn ra vào ban đêm, khi mà giá
thành mua điện từ lưới rất rẻ. Bên cạnh đó, thời gian
phát điện của hệ thống PVS thường diễn ra vào ban
ngày và thường rơi vào khung thời gian cao điểm. Lợi
nhuận thu được từ việc phát điện của hệ thống PVS và
từ việc bù công suất của hệ thống BESS khi triển khai
ứng dụng tiết giảm phụ tải đỉnh sẽ dùng để bảo trì,
bảo dưỡng các phần tử điện bên trong lưới MG hoặc
khi bắt buộc phải vận hành các nguồn phát điện tiêu
tốn nhiên liệu như máy phát điện diesel.
Tính toán hiệu quả kinh tế trong quá trình
vận hành lưới điện Microgrid có ứng dụng
chức năng Peak Shaving để giảm lượng điện
nhận từ nguồn lưới
Bảng 8 trình bày số liệu giá bán lẻ điện áp dụng cho
các ngành sản xuất theo quyết định số 648/QĐ-BCT
ngày 20/03/2019 của BộCông thương, cụ thể như sau:
Bảng 8: Giá bán lẻ điện áp dụng cho các ngành sản
xuất cấp điện áp dưới 6kV
Khách hàng sử dụng
điện có cấp điện áp
dưới 6kV
Khung giờ Giá bán điện
(đồng/kWh)
Giờ cao điểm 8g00 –
16g00
3.076
Giờ thấp điểm 20g00 –
8g00
1.100
Giờ bình thường 16g00 –
20g00
1.685
Áp dụng kết quả mô phỏng thu được từ việc tiết giảm
lượng công suất nhận từ lưới điện chính trong khoảng
thời gian cao điểm tại Kết quả mô phỏng điều phối
dòng công suất trong hệ thống PVS-BESS để tiết
giảm phụ tải đỉnh và những thông số cài đặt để vận
hành hệ thống BESS đã nêu tại Bảng 3, nhóm tác giả
đã thực hiện tính toán hiệu quả kinh tế mang lại từ
việc không phải mua điện từ nguồn lưới trong khung
giờ cao điểm (trình bày chi tiết trong Bảng 9). Ngoài
ra, chi phí nạp đầy của hệ thống pin lưu trữ trong
khung thời gian giá điện thấp cũng được xem xét để
làm cơ sở cho các kết luận của nghiên cứu này.
Các chi phí tính toán trong Bảng 9 chưa bao gồm
nguồn thu từ lượng công suất dôi ra của hệ thốngPVS.
Thêm vào đó, sự chênh lệch giữa giá trị điện năng do
hệ thống BESS bơm vào lưới điện Microgrid trong
khoảng thời gian cao điểm (636,25 kWh) và giá trị
điện năng cần thiết để nạp vào hệ thống BESS trong
khoảng thời gian thấp điểm (700kWh) cơ bản là do
hiệu suất chuyển hóa năng lượng. Hầu hết, các bộ pin
lưu trữ trong hệ thống BESS với công nghệ tiên tiến
hiện nay có hiệu suất chuyển hóa năng lượng trong
khoảng 90% đến 95%14–17. Có thể thấy rằng, việc
ứng dụng hệ thống BESS để tiết giảm điện nhận từ
nguồn lưới vào khung thời gian cao điểm đã cho thấy
sự hiệu quả về lợi ích kinh tế, như đã thể hiện trong
Bảng 9. Tại các nước tiên tiến hiện nay, mức phạt
đối với những khách hàng sử dụng điện vượt mức
đăng ký đã được áp dụng. Bên cạnh đó, giá bán điện
vào khung thời gian cao điểm là tương đối cao. Theo
đó, nếu muốn tăng CPLL thì khách hàng cần phải có
174
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Engineering and Technology, 2(3):163-178
Hình 7: Biểu đồ công suất của hệ thống BESS với tốc độ xả được cài đặt là không giới hạn.
Hình 8: Giá trị SOC của hệ thống BESS khi hoạt động với tốc độ xả không giới hạn.
Hình 9: Biểu đồ cho biết lượng công suất phát ra từ các nguồn phát và đồ thị phụ tải điện ứng với hệ thống
BESS hoạt động không giới hạn tốc độ xả.
175
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Engineering and Technology, 2(3):163-178
Bảng 9: Bảng tính toán hiệu quả chi phí khi sử dụng hệ thống BESS có ứng dụng chức năng Peak Shaving
Chi phí Chi phí ước tính trong một
ngày điển hình cho tòa nhà
Data Center
Giá trị làm lợi (GTLL)
GTLL = CP LL - CP
NĐ_SOC_30%
Chi phí làm lợi (CPLL) khi không mua điện từ lưới
vào khung thời gian cao điểm
CPLL = 636,25 kWh x 3.076
đồng/kWh = 1.957.105 đồng
1.187.105 đồng
Chi phí nạp đầy điện trong khung giờ thấp điểm
với mức SOC còn lại của hệ thống BESS là 30%
(CPN_SOC_30% )
CPN_SOC_30% = 700kWh x 1.100
đồng/kWh = 770.000 đồng
những giải pháp điều phối công suất tải của mình,
chẳng hạn như đầu tư hệ thống BESS với chức năng
Peak Shaving.
KẾT LUẬN
Nghiên cứu này đã trình bày một giải pháp hiệu quả
để tiết giảm phụ tải đỉnh cho khách hàng thông qua
việc điều phối dòng công suất trong lưới điện xoay
chiều hạ ápMicrogrid có tích hợp hệ thống PVS và hệ
thống BESS. Các kết quả trong nghiên cứu cho thấy sự
hiệu quả của hệ thống BESS trong việc chủ động điều
phối dòng công suất khi hệ thống PVS không thể đáp
ứng một phần hoặc toàn phần phụ tải điện trong giờ
cao điểm. Số liệu khảo sát thực tế của hệ thống PVS
kết hợp với việc mô phỏng, tính toán dòng công suất
và các đánh giá lợi ích về mặt kinh tế đã chứng minh
tính khả thi của các phương pháp được đề xuất.
DANHMỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
MG: lưới điện quy mô nhỏ – Microgrid.
PV: pin quang điện – Photovoltaic.
SOC: trạng thái sạc của pin – State of Charge.
BESS: hệ thống pin lưu trữ năng lượng – Battery En-
ergy Storage System.
Zero Consumption: mức độ tiêu thụ công suất bằng
không.
DG: máy phát điện phân tán – Distributed Generator.
ESS: hệ thống lưu trữ năng lượng – Energy Storage
System.
BEMS: hệ thống quản lý năng lượng trong tòa nhà –
Building Energy Management System.
EMS: hệ thống quản lý năng lượng – EnergyManage-
ment System.
PS: ứng dụng tiết giảm phụ tải đỉnh – Peak Shaving.
UPS: hệ thống chống mất điện đột ngột – Uninter-
rupted Power Supply.
MCCB: máy cắt cỡ nhỏ thường dùng trong lưới điện
hạ thế – Mini Contact Circuit Breaker.
G1: máy phát điện diesel thứ nhất – 1st Diesel Gener-
ator.
S1: nguồn lưới điện thứ nhất – 1st Power Source.
ATS: thiết bị tự động chuyển mạch – Automatic
Transfer Switch.
XUNGĐỘT LỢI ÍCH
Nhóm tác giả xin camđoan rằng không có bất kỳ xung
đột lợi ích nào trong công bố bài báo.
ĐÓNGGÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ
Lê Duy Phúc và Bùi Minh Dương đưa ra ý tưởng viết
bài, đóng góp diễn giải phương pháp thực hiện, kết
quảmôphỏng, những phân tích, thảo luận của nghiên
cứu và viết bản thảo.
BànhĐứcHoài, NguyễnMinh Tùng và NguyễnMinh
Khôi tham gia hỗ trợ thu thập dữ liệu, kiểm tra lại bài
viết, đóng góp phần tổng quan và kết luận của bài viết.
Đoàn Ngọc Minh và Nguyễn Thanh Hoan tham gia
thu thập dữ liệu, chạy kết quả mô phỏng và kiểm tra
lại chính tả, kết quả của bài viết.
TÀI LIỆU THAMKHẢO
1. Wang J, Li X, Qiu X. Review on the research of power sys-
tem containing distributed generation device. Automation
of Electric Power Systems. 2005;p. 90–97.
2. Luthander R, Widn J, Nilsson D, Palm J. Photovoltaic self-
consumption in buildings: A review. Applied Energy.
2015;142:80–94.
3. Sajjad IA, Manganelli M, Martirano L, Napoli R, Chicco G. Net
metering benefits for residential buildings: A case study in
Italy. IEEE 15th International Conference on Environment and
Electrical Engineering (EEEIC). June 2015;p. 1647–1652.
4. Oudalov A, Cherkaoui R, Beguin A. Sizing and Optimal Oper-
ation of Battery Energy Storage System for Peak Shaving Ap-
plication. IEEE Conference; 2007.
5. Barchi G, Lollini R, Moser D. Photovoltaic and battery energy
storage systems in shopping malls: energy and cost analysis
of an italian case study. European PV solar energy conference
and exhibition (EUPVSEC). Jun 2016;.
6. Vieira FM, Moura PS, Almeida ATD. Energy storage system for
self-consumption of photovoltaic energy in residential zero
energy buidings. Renewable Energy. 2017;103:308–320.
7. Available:  [Online].
8. Ananda-Rao K, Ali R, Taniselass S,Malek F. A ReviewonVarious
Load Control Strategies for Battery Energy Storage System in
Energy Applications. In: International Conference on Electri-
cal Power Engineering and Applications, Langkawi, Malaysia;
Nov 2014. p. 129–133.
9. Kerestes RJ, Reed GF, Sparacino AR. Economic Analysis of
Grid Level Energy Storage for the Application of Load Level-
ing. Power and Energy Society General Meeting, San Diego.
July 2012;p. 1–9.
176
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Engineering and Technology, 2(3):163-178
10. Sabihuddin S, Kiprakis AE, Mueller M. A numerical and
graphical review of energy storage technologies. Energies.
2015;8:172–216.
11. Rahimi A, Zarghami M, Vaziri M, Vadhva S. A Simple and Ef-
fective Approach for Peak Load Shaving Using Battery Stor-
age Systems. North American Power Symposium, Manhattan.
2013;p. 1–5.
12. DongX, BaoG, LuZ, YuanZ, LuC. Optimal Battery Energy Stor-
age System Charge Scheduling for Peak Shaving Application
Considering Battery Lifetime. Informatics in Control, Automa-
tion and Robotics. Springer 2012;2:211–218.
13. Oudalov A, Cherkaoui R, Beguin A. Sizing and optimal opera-
tion of battery energy storage system for peak shaving appli-
cation. IEEE Power Tech, Lausanne. July 2007;p. 621–625.
14. Sandia National Laboratories. Work Package 4.3: Benchmark-
ing process and recommendations. Available from (nguồn
từ): https://www.sandia.gov/ess-ssl/lab_pubs/doeepri-electr
icity-storage-handbook/. [Thời điểm trích dẫn 10/12/2019].
15. F.D.J.Nieuwennhout et al.. DOE/EPRI 2013 Electricity Stor-
age Handbook in Collaboration with NRECA. Available from
(nguồn từ): https://publicaties.ecn.nl/PdfFetch.aspx?nr=ECN
-C--05-010. [Thời điểm trích dẫn 10/12/2019].
16. Electricity Storage Association. Why Energy Stor-
age|Technologies|Lithium Ion (Li-Ion) Batteries. Available
from (nguồn từ): https://energystorage.org/why-energy-stor
age/technologies/solid-electrode-batteries/. [Thời điểm trích
dẫn 10/12/2019].
17. A. Tuckey, S. Zabihi and S. Round. Decentralized control of a
microgrid. Proceedings 19th European Conference on Power
Electronics and Applications (EPE’17 ECCE Europe), Warsaw,
pp. 1-10.
177
Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 2(3):163-178
Open Access Full Text Article Research Article
1Ho Chi Minh City Power Corporation
2Institute of Engineering, Ho Chi Minh
University of Technology (HUTECH)
Correspondence
Phuc Le Duy, Ho Chi Minh City Power
Corporation
Institute of Engineering, Ho Chi Minh
University of Technology (HUTECH)
Email: phucld@hcmpc.com.vn
History
 Received: 25-8-2019
 Accepted: 07-10-2019
 Published: 30-11-2019
DOI : 10.32508/stdjet.v2i3.567
Copyright
© VNU-HCM Press. This is an open-
access article distributed under the
terms of the Creative Commons
Attribution 4.0 International license.
Simulation on power-flow dispatching cases for Microgrid with 
PVS and battery energy torage ystem
Phuc Le Duy1,2,*, Duong Bui Minh2, Hoai Banh Duc1, Hoan Nguyen Thanh1, Minh Doan Ngoc1,
Tung NguyenMinh1, Khoi NguyenMinh1
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
ABSTRACT
Modern Microgrid (MG) mainly consists of distributed generators (DGs), energy storage systems
(ESS), different loads, and protection systems. Microgrid plays an important role not only to ensure
the power supply reliability but also to improve the power quality in distribution network. More-
over, deployment of distributed generators such as Photovoltaic Generation System (PV), wind tur-
bine generation system, and energy storage systems diversifies operation and control modes of AC
microgrid in order to meet local demand response. This paper studies on power-flow dispatching
cases for a MG with PV and Battery Energy Storage System (BESS), which considers the maximum
power consumption generated by the PV and minimizes the power received from the utility grid.
Simulation results validate the effectiveness of BESS for actively dispatching power-flow of MG in
case the PV cannot partially or fully meet the local demand response in peak hours. By using ETAP
software, real data of the PV are used to do simulation andpower-flow calculation for theMG,which
is to evaluate the feasibility of power-flow dispatch solutions proposed in this paper.
Key words: Microgrid, Photovoltaic Generation System, Battery Energy Storage System, and
Power Flow Dispatch
Cite this article : Le Duy P, Bui Minh D, Banh Duc H, Nguyen Thanh H, Doan Ngoc M, Nguyen Minh T,
NguyenMinhK.Simulationonpower-flowdispatchingcases forMicrogridwithPVandatteryenergy
torage ystem. Sci. Tech. Dev. J. – Engineering and Technology; 2(3):163-178.
178