Phương pháp đánh giá độ tin cậy của hệ thống pin lưu trữ năng lượng ABESS có xem xét đến sự ảnh hưởng của các hiện tượng dao động xuất hiện trong quá trình vận hành

ov. Giá trị MTTF thay đổi trong khoảng từ 04
đến 50 năm tùy theo tần suất hư hỏng của từng thành
phần và các trọng số của hệ thống ABESS. Ngoài ra,
giá trị MTTF giảm rất nhanh, xuống còn 05 năm đối
với các trường hợp dao động trong vận hành xảy ra
ở khoảng thời gian trên 65% tuổi thọ của ABESS.
Đối với trường hợp đánh giá độ tin cậy của hệ thống
ABESS chỉ xem xét phụ tải AC, cả hai trọng số z và w
cần được quan tâm bởi vì nếu một trong hai thiết bị
chuyển đổi DC-DC hoặc inverter DC-AC gặp sự cố
thì độ tin cậy hoạt động của toàn bộ hệ thống ABESS
sẽ giảm đáng kể.
410
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(2):395-415
Bảng 3: Các kịch bảnmô phỏng của hệ thống ABESS bắt đầu tại thời điểm hoạt động hòa lưới (mức SOC của hệ
thống ABESS đang chỉ thị ở giá trị 50%)
(a) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ hòa lưới: Từ thời điểm bắt đầu mô phỏng đến giây thứ 20
Công suất của Giây thứ 5 Giây thứ 6 Giây thứ 7 Giây thứ 8 Giây thứ 9
phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW
Giây thứ 10 Giây thứ 11 Giây thứ 12 Giây thứ 13
200 kW 150 kW 100 kW 50 kW
Bức xạ nhiệt Giây thứ 14 Giây thứ 15 Giây thứ 16 Giây thứ 17
(W/m2): 800 900 1000 800
Trạng thái của Từ giây thứ 8 đến 10 Từ giây thứ 17 đến giây thứ 19
hệ thống PVS: OFF OFF
(b) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ tách lưới: Từ giây thứ 20 đến giây thứ 35
Công suất của Giây thứ 21 Giây thứ 22 Giây thứ 23 Giây thứ 24 Giây thứ 25
phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW
Giây thứ 26 Giây thứ 27 Giây thứ 28 Giây thứ 29
200 kW 150 kW 100 kW 50 kW
Bức xạ nhiệt Giây thứ 30 Giây thứ 31 Giây thứ 32 Giây thứ 33 đến giây thứ 35
(W/m2): 800 900 1000 800
(c) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ hòa lưới: Từ giây thứ 35 trở đi
Bảng 4: Các kịch bảnmô phỏng của hệ thống ABESS bắt đầu tại thời điểm hoạt động tách lưới (mức SOC của hệ
thống ABESS đang chỉ thị ở giá trị 80%)
(a) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ tách lưới: Từ thời điểm bắt đầu mô phỏng đến giây thứ 20
Công suất của Giây thứ 5 Giây thứ 6 Giây thứ 7 Giây thứ 8 Giây thứ 9
phụ tải (kW) 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW
Giây thứ 10 Giây thứ 11 Giây thứ 12 Giây thứ 13
200 kW 150 kW 100 kW 50 kW
Bức xạ nhiệt Giây thứ 14 Giây thứ 15 Giây thứ 16 Giây thứ 17
(W/m2): 800 900 1000 800
Trạng thái của Từ giây thứ 8 đến 10 Từ giây thứ 17 đến giây thứ 19
hệ thống PVS: OFF OFF
(b) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ hòa lưới: Từ giây thứ 20 đến giây thứ 35
Công suất của Giây thứ 21 Giây thứ 22 Giây thứ 23 Giây thứ 24 Giây thứ 25
phụ tải (kW): 75 kW 100 kW 125 kW 150 kW 175 kW
Giây thứ 26 Giây thứ 27 Giây thứ 28 Giây thứ 29
200 kW 150 kW 100 kW 50 kW
Bức xạ nhiệt Giây thứ 30 Giây thứ 31 Giây thứ 32 Giây thứ 33 đến giây thứ 35
(W/m2): 800 900 1000 800
(c) Hệ thống ABESS hoạt động ở chế độ tách lưới: Từ giây thứ 35 trở đi
411
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(2):395-415
Hình 5: Mô hình mô phỏng của hệ thống ABESS trong lưới điện MG tích hợp với hệ thống PVS
Hình 6: Mô phỏng sự thay đổi của phụ tải để khảo sát những ảnh hưởng động học đến hệ thống ABESS
Hình 8: Kết quả đánh giá độ tin cậy của toàn bộ hệ thống ABESS khi xem xét cả phụ tải DC và AC; (a) tần suất hư
hỏng, (b) độ tin cậy và (c) MTTF tương ứng với trọng số của hệ thống ABESS
412
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(2):395-415
Hình 9: Kết quả đánh giá độ tin cậy của toàn bộ hệ thống ABESS khi chỉ xem xét phụ tải AC; (a) tần suất hư hỏng,
(b) độ tin cậy và (c) MTTF tương ứng với trọng số của hệ thống ABESS
KẾT LUẬN
Trong nghiên cứu này, một phương pháp đánh giá độ
tin cậy hai bước dựa trên các mô hình Markov cho
hệ thống ABESS trong lưới điện Microgrid khi xuất
hiện các hiện tượng dao động trong vận hành được
trình bày. Độ tin cậy của toàn bộ hệ thống ABESS đã
được đánh giá bằng cách chia nhỏ thành hai hệ thống
phụ, gồm hệ thống DC phục vụ cấp nguồn cho tải DC
và hệ thống AC phục vụ cấp nguồn cho tải AC. Các
kịch bản dao động trong vận hành ngẫu nhiên của hệ
thống ABESS và hệ thống PV trong MG được thiết
kế và mô phỏng bằng phần mềm PSCAD. Kết quả độ
tin cậy của ABESS được cho thấy những kinh nghiệm
quý báu sau:
1. Khi các hiện tượng dao động của hệ thống
ABESS xảy ra ngẫu nhiên trong khoảng thời
gian trên 65% vòng đời thì tần suất xuất hiện
hư hỏng tăng rất nhanh tương ứng với số lần
yêu cầu sửa chữa do giá trị MTTF giảm mạnh;
và việc đánh giá độ tin cậy của hệ thống ABESS
không còn quan trọng ở giai đoạn này.
2. Giá trị MTTF giảm rất nhanh khi xuất hiện các
hiện tượng dao động trong vận hành, cụ thể là
dao động điện áp và tổn thất công suất.
3. Độ tin cậy của hệ thống ABESS có thể được cải
thiện bằng cách giảm thiểu các dao động trong
vận hành, chủ yếu là giảm các hiện tượng dao
động điện áp, nhiệt độ và tổn thất công suất của
các thành phần chính trong hệ thống ABESS.
DANHMỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ABESS: Hệ thống pin lưu trữ năng lượng – Aggregate
Battery Energy Storage System
MBESS: Hệ thống tích trữ năng lượng di động – Mo-
bile Battery Energy Storage System
WTGS: Hệ thống phát điện gió –Wind Turbine Gen-
eration System
ESS: Hệ thống lưu trữ năng lượng - Energy Storage
System
PVS: Hệ thống pin quang điện – Photovoltaic Gener-
ating System
RES: Nguồn năng lượng tái tạo – Renewable Energy
Source
AC: Điện xoay chiều – Alternating Current
DC: Điện một chiều – Direct Current
MTTF: Thời gian hư hỏng trung bình – Mean Time
To Failure
TDFR: Tần suất hư hỏng dựa trên thời gian đã hoạt
động – Time-dependent Failure Rate
MCS: Mô phỏngMonte Carlo –Monte Carlo Simula-
tion
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 TÁC GIẢ
Bùi Minh Dương, Lê Duy Phúc, NguyễnThanh Hoan
đưa ra ý tưởng viết bài, đóng góp diễn giải phương
pháp thực hiện, kết quả mô phỏng, những phân tích,
thảo luận của nghiên cứu và viết bản thảo.
Bành Đức Hoài, Huỳnh Công Phúc và Nguyễn Việt
Dũng tham gia hỗ trợ thu thập dữ liệu, kiểm tra lại
bài viết, đóng góp phần tổng quan và kết luận của bài
viết.
Trần Nguyên Khang, Hoàng Minh Phúc và Đoàn
Ngọc Minh 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. Liu M, et al. Reliability Evaluation of Large Scale Battery
Energy Storage Systems. IEEE Transaction on Smart Grid.
2017;8(6):2733–2743. Available from: https://doi.org/10.1109/
TSG.2016.2536688.
2. Hu P, Karki R, Billinton R. Reliability evaluation of gener-
ating systems containing wind power and energy storage.
IET Gener Transm Distrib. 2009;3(8):783–791. Available from:
https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2008.0639.
413
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(2):395-415
3. Bagen, Billinton R. Incorporatingwell-being considerations in
generating systems using energy storage. IEEE Trans Energy
Convers. 2005;20(1):225–230. Available from: https://doi.org/
10.1109/TEC.2004.842376.
4. Bakirtzis AG. A probabilistic method for the evaluation of the
reliability of standalone wind energy systems. IEEE Trans En-
ergy Convers. 1992;7(1):99–107. Available from: https://doi.
org/10.1109/60.124548.
5. Manenti A, Abba A, Merati A, Savaresi SM, Geraci A. A new
BMS architecture based on cell redundancy. IEEE Trans Ind
Electron. 2011;58(9):4314–4322. Available from: https://doi.
org/10.1109/TIE.2010.2095398.
6. Jin F, Shin KG. Pack sizing and reconfiguration for manage-
ment of large-scale batteries. Proc IEEE/ACM 3rd Int Conf Cy-
ber Phys Syst, Beijing, China, Apr. 2012;p. 138–147. Available
from: https://doi.org/10.1109/ICCPS.2012.22.
7. Chen Y, et al. Reliability evaluation of distribution systems
with mobile energy storage systems. IET Renewable Power
Generation. 2016;10(10):1562 –1569. Available from: https:
//doi.org/10.1049/iet-rpg.2015.0608.
8. Adefarati T, Bansal RC. Reliability assessment of distribution
systemwith the integration of renewable distributed genera-
tion. Applied Energy, Vol. 2017;185:158–171. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.10.087.
9. Adefarati T, Bansal RC. Reliability and economic assessment of
a microgrid power system with the integration of renewable
energy resources. Applied Energy. 2017;206:911–933. Avail-
able from: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.08.228.
10. Adefarati T, Bansal RC. Integration of renewable distributed
generators into the distribution system: a review. IET Renew-
able Power Generation. 2016;10(7):873 –884. Available from:
https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2015.0378.
11. Belfkira R, Zhang L, Barakat G. Optimal sizing study of hy-
brid wind/PV/diesel power generation unit. Solar Energy.
2011;85:100–110. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
solener.2010.10.018.
12. Li C. Techno- economic feasibility study of autonomous
hybrid wind/PV/battery power system for a household in
Urumqi, China. Energy. 2013;55:263–272. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.03.084.
13. Priyanka P, Patidar NP, Nema RK. A novel method for relia-
bility assessment of autonomous PV-wind-storage system us-
ing probabilistic storage model. Electrical Power and Energy
Systems. 2014;55:692–703. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.ijepes.2013.10.010.
14. Sandelic M, Sangwongwanich A, Blaabjerg F. Reliability eval-
uation of pv systems with integrated battery energy storage
systems: DC-coupledandAC-coupledconfiurations. Electron-
ics. 2019;8(9):1059–1078. Available from: https://doi.org/10.
3390/electronics8091059.
15. Zhao JF, Oh UJ, Choi JS, Lee KY. Probabilistic reliabil-
ity evaluation on a power system considering wind energy
with energy storage systems in China. IFAC PapersOnLine.
2018;51(28):534–539. Available from: https://doi.org/10.1016/
j.ifacol.2018.11.758.
16. Zhao JF, Oh UJ, Choi JS. Power system reliability evaluation in-
cluding capacity credit considering wind energy with energy
storage systems in China. IFACPapersOnLine. 2019;52(4):348–
353. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.08.
234.
17. Escaleraa A, Prodanovića M, Castronuovob ED. Analytical
methodology for reliability assessment of distribution net-
works with energy storage in islanded and emergency-tie
restoration modes. Elect. Power Energy Syst. 2019;107:735–
744. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.12.
027.
18. Yingying C, et al. Reliability evaluation of distribution sys-
tems with mobile energy storage systems. IET Renew Power
Gener. 2016;10(10):1562–1569. Available from: https://doi.
org/10.1049/iet-rpg.2015.0608.
19. Chowdhury AA, Koval DO. Power distribution system relia-
bility. IEEE Inc. 2009;Available from: https://doi.org/10.1002/
9780470459355.
20. Billinton R, Allan RN. Reliability evaluation of power systems.
Plenum Press, New York. 1996;Available from: https://doi.org/
10.1007/978-1-4899-1860-4.
21. Hamoud GA. Use of Markov models in assessing spare trans-
former requirements for distribution stations. IEEE Trans
Power Syst. 2012;27(2):1098–1104. Available from: https://doi.
org/10.1109/TPWRS.2011.2177999.
22. FIDES Group, FIDES Guide 2009, Issue A, Reliability Methodol-
ogy for Electronic Systems. 2009;.
23. Kim WW, et al. Operation scheduling for an energy stor-
age system considering reliability and aging. Energy.
2017;141:389–397. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
energy.2017.09.091.
24. Berndt D. Maintenance-free batteries. England: Wiley. 1994;.
25. U.S. DOD,Military HandbookMIL-HDBK-217Notice 2, Reliabil-
ity Predictionof Electronic EquipmentWashington, DC . 1995;.
26. Li W. Risk assessment of power systems: methods and appli-
cations. 2nd ed. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press. 2014;.
27. Liu M, Li W, Wang C, Billinton R, Yu J. Reliability evaluation
of a tidal power generation system considering tidal current
speeds. IEEE Trans Power Syst. 2016;31(4):3179–3788. Avail-
able from: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2473797.
28. Infieon. IGBT Modules;Available from: 
com/cms/en/product/power/igbt/igbt-module/channel.html?
channel=.
29. Dhople SV, Davoudi A, Domınguez-Garcia AD, Chapman PL.
A unified approach to reliability assessment of multiphase
DC-DC converters in photovoltaic energy conversion systems.
IEEE Trans Power Electron. 2012;27(2):739–751. Available
from: https://doi.org/10.1109/TPEL.2010.2103329.
414
Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 3(2):395-415
Open Access Full Text Article Research Article
1Institute of Engineering, Ho Chi Minh
University of Technology (HUTECH),
Vietnam
2Ho Chi Minh City Power Corporation,
Vietnam
Correspondence
Phuc Le Duy, Ho Chi Minh City Power
Corporation, Vietnam
Institute of Engineering, Ho Chi Minh
University of Technology (HUTECH),
Vietnam
Email: phucld@hcmpc.com.vn
History
 Received: 10-3-2020
 Accepted: 15-5-2020
 Published: 16-8-2020
DOI : 10.32508/stdjet.v3i2.682
Copyright
© VNU-HCM Press. This is an open-
access article distributed under the
terms of the Creative Commons
Attribution 4.0 International license.
An assessment methodology on reliability of Aggregate Battery
Energy Storage System considering dynamic operation
Duong Bui Minh1, Phuc Le Duy2,1,*, Hoan Nguyen Thanh2, Khang Tran Nguyen2, Phuc HoangMinh2,
Phuc Huynh Cong2, Minh Doan Ngoc2, Hoai Banh Duc2, Dung Viet Nguyen2
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
ABSTRACT
Nowadays, distributed generators in Microgrids (MG) are developed to exploit the clean and re-
newable energy from nature, such as solar irradiation, wind power, tidal wave, etc. Accordingly,
an Aggregate Battery Energy Storage System (ABESS) is implemented to achieve the stability and
reliability of MG. To be clearly decribed, the ABESS will play a main role as a power controller in
supply-demand operation of MG. In order to demonstrate significance and importance of ABESS
in the MG, its operation reliability will be introduced in this paper. The authors will use an analyt-
ical methodology based on Markov models to assess the operation reliability of the whole ABESS
under dynamic operation cases. According to dynamic operation cases of MG with the ABESS and
Photovoltaic Generation System (PVS), the failure rate of the ABESS is different. Simulations and test
results are presented and discussed to prove that the operation reliability of the ABESS in the MG
significantly depends on different dynamic operation along with the voltage dynamic and power
loss.
Key words: Reliability Assessment, Aggregate Battery Energy Storage System, Microgrid, Failure
Rate
Cite this article : Bui Minh D, Le Duy P, Nguyen Thanh H, Tran Nguyen K, Hoang Minh P, Huynh Cong P, 
Doan Ngoc M, Banh Duc H, Viet Nguyen D. An assessment methodology on reliability of Aggregate 
Battery Energy Storage System considering dynamic operation. Sci. Tech. Dev. J. – Engineering and 
Technology; 3(2):395-415.
415