Xác định vị trí và công suất nguồn trữ năng trong hệ thống điện sử dụng giải thuật Min - Cut cải tiến

 buộc (6) để phân bố công là nguồn ES đặt tại nút 6 có công suất lắp đặt 40 MW
 suất trên các nhánh cho 240 trường hợp, kết quả phân phù hợp với kết quả giải bài toán có ứng dụng MFMC
 bố công suất được thể hiện theo 3 dạng cơ bản như các cải tiến như đã nêu trong nội dung 2 ở trên.
 Hình 4 và 5 và Hình 6, theo đó:
 345
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):339-351
 Hình 4: Thay đổi công suất khi ES đặt tại nút 2
 Hình 5: Thay đổi công suất khi ES đặt tại nút 16
 346
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):339-351
 Hình 6: Thay đổi công suất khi ES đặt tại nút 6
 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ VÀ Trong đó:
 Bi - Lợi ích thu được thứ i từ việc phát điện của nguồn.
 THẢO LUẬN 1 2 3
 C3 , C3 , C3 - Các chi phí, xem (5), (6), (7)
 Để đánh giá hiệu quả của việc đầu tư xây dựng nguồn Trường hợp chưa lắp đặt ES, khi hệ thống tắc nghẽn
 trữ năng, trước hết cần xác định hiệu quả do ES mang phải cắt giảm công suất phụ tải phù hợp để giảm tải
 lại. Lợi ích khi lắp đặt nguồn này đến cho hệ thống cho đường dây đang quá tải. Cụ thể để giảm quá
 điện có nhiều góc độ: lợi ích do nâng cao độ tin cậy tải cho nhánh 4-6, lượng công suất phải cắt giảm tối
 và độ ổn định của hệ thống điện, lợi ích do giảm áp thiểu tại nút 6 khoảng 40 MW (tương ứng 20% phụ
 lực cung cấp điện cho thị trường điện, lợi ích do nâng tải đỉnh).
 cao hiệu quả vận hành hệ thống điện nhờ san bằng Theo đồ thị phụ tải đỉnh ngày của hệ thống IEEE
 phụ tải điện. Tuy nhiên, lợi ích trước mắt cần xét đến RTS 19 như Hình 7, thời gian phụ tải phải cắt giảm vào
 là hiệu quả trong việc đầu tư tài chính để xây dựng ES mùa đông là 15 giờ/ngày (8-22 h), mùa hè 15 giờ/ngày
 trong thị trường điện. (9-23 h) và mùa thu hoặc mùa xuân là 16 giờ/ngày (8-
 Việc đánh giá hiệu quả tài chính bằng nhiều chỉ số cần 23h). Kết quả tổng thời gian công suất phụ tải bị cắt
 phân tích, giá trị hiện tại ròng NPV, suất thu hồi nội giảm trong năm là: Tout = (15+15+16+16) giờ/ngày x
 20
 tại IRR, thời gian hoàn vốn tp , , xét đơn giản sử 91,25/ngày/mùa = 5.657 giờ/năm. Và tương ứng mỗi
 dụng chỉ số thời gian thu hồi vốn đầu tư được xem xét năm một lượng điện năng bị sa thải là: Aout =40 MW
 trong bài báo này và được tính từ công thức (10) sau x 5.657 giờ/năm x 70%= 158 triệu kWh/năm.
 đây. Giả sử có 50% số phụ tải quan trong chấp nhận mua
 ∑t ∑tp
 n=0 In = n=0 NNTn (10) điện giá thị trường khi đỉnh tải tương ứng trên 79 triệu
 Ở đây: kWh/năm. Khi đó lắp đặt ES để cung cấp cho các phụ
 ∑t 1
 n=0 In = C3 là tổng vốn đầu tư, xem (5) tải này. Nếu lấy giá điện theo thị trường điện giờ cao
 Giả sử lợi nhuận ròng năm như nhau và bằng năm n: điểm giá thấp nhất là c = 98,8 $/MWh 21 thì doanh thu
 ∑ − 2 − 3
 NNTn = i Bi C3 C3 (11) từ nguồn ES là 7 triệu $/năm. Trong khi đó, chi phí
 Khi đó, thời gian hoàn vốn sẽ là: quản lý và vận hành của ES bình quân gần 2 $/MWh 18
 1 1
 C3 C3
 tp = = (12) tương ứng gần 158 ngàn $, kết quả lợi nhuận trên 6,8
 NTTn − 2− 3
 ∑Bi C3 C3
 I triệu $/năm.
 347
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):339-351
 Bảng 4: Điều kiện nghẽn mạch theo kết quả phân bố công suất
 Công suất ES (MW) Vị trí lắp đặt ES (nút)
 1 hoặc 2 3-24 (trừ nút 6) 6
 10 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn
 20 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn
 30 tắc nghẽn tắc nghẽn tắc nghẽn
 40 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 50 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 60 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 70 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 80 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 90 tắc nghẽn tắc nghẽn đạt
 100 đạt tắc nghẽn đạt
 Hình 7: Biểu đồ đỉnh tải ngày các mùa
 Ngoài ra, chi phí đầu tư cho ES khoảng 200 - 500 ngàn nhà khoa học quan tâm vì tính chất quan trọng và
 $/MW 21, ES 40MW sẽ đầu tư trung bình 8 - 20 triệu hiệu quả của sự việc, đặc biệt trong thời đại công nghệ
 $, tính ra thời gian hoàn vốn từ tp = 2 - 3 năm là hoàn đang phát triển mạnh mẽ làm thay đổi cả về chất lẫn
 toàn có thể đầu tư mang lại lợi nhuận cho nhà đầu thời gian không gian trong việc thực thi các chính
 tư. Ngoài ra, trong tương lai khi công nghệ vật liệu sách. Nguồn năng lượng tái tạo và các loại nguồn
 sản xuất nguồn trữ năng ngày càng phát triển thì giá phân tán khác kết hợp phát triển nhằm cải thiện trong
 thành sản xuất sẽ ngày càng cạnh tranh và hiệu quả quy hoạch TEP đã được các nhà khoa học quan tâm 8.
 đầu tư được nâng lên 22. Bài toán ứng dụng ES trong hệ thống điện được đặt
 ra như là một giải pháp cải thiện quy hoạch hệ thống
 KẾT LUẬN điện, kéo dài thời điểm phải đầu tư mở rộng hệ thống.
 Quy hoạch mở rộng hệ thống điện luôn là bài toán Điều này không chỉ mang lại lợi ích về tài chính mà
 được các nhà hoạch định chiến lược cũng như các còn có tác dụng san bằng phủ tải giữa thời điểm tải
 348
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):339-351
 đỉnh và thời gian thấp điểm phụ tải giúp việc vận hành TÀI LIỆU THAM KHẢO
 hệ thống điện hiệu quả hơn, giúp khai thác tối đa các 1. Mahdavi M, Monsef H. Review of Static Transmission Expan-
 loại nguồn năng lượng tái tạo khác như năng lượng sion Planning. Journal of Electrical and Control Engineering.
 gió và mặt trời, hiệu quả về mặt xã hội tốt hơn. 2011;1(1):11.
 2. Lumbreras S, Ramos A. The new challenges to transmission
 Trong bài báo này đã xem xét giải thuật MFMC truyền expansion planning. Survey of recent practice and literature
 thống và cải tiến rõ nét nhằm khắc phục các khiếm review. Electric Power Systems Research. 2016;134:19–29.
 khuyết cơ bản của nó trong ứng dụng bài toán giải Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.10.013.
 3. Lee C, Ng SK, Zhong J, Wu FF. Transmission Expansion Plan-
 quyết tắc nghẽn hệ thống điện khi quy hoạch. Theo ning From Past to Future. Proc Power Systems Conf Expo.
 đó áp dụng kèm với bài toán tối ưu đã xác định được 2006;PSCE 06(3):257–265. Available from: https://doi.org/10.
 1109/PSCE.2006.296317.
 vị trí và lựa chọn công suất nguồn ES cần lắp đặt 4. Ilic M, Galiana F, Fink L. Power Systems Restructuring: Engi-
 trong hệ thống điện 24 bus IEEE RTS phù hợp với neering and Economics. New York: Springer Science & Busi-
 phương pháp AC thường sử dụng trong quy hoạch ness Media, LLC. 2013;.
 5. Duong LT, Yao GJ, Nguyen LT, Guo ZW. Enhancing Total Trans-
 nguồn trước đây. fer Capability via Optimal Location of TCSC in Deregulated
 Kết quả tính toán lựa chọn vị trí và công suất được Electricity Market. AETA 2013: Recent Advances in Electrical
 kiểm tra và tính toán lại nhiều bước bằng phần mềm Engineering and Related Sciences. 2013;p. 47–56. Available
 from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-41968-3_6.
 Matpower 6.0 và kết luận việc sử dụng giải thuật 6. Herbert GMJ, Iniyan S, SESvalsan E, Rajapandiand S. A re-
 MFMC cải tiến để chọn vị trí và công suất ES là hoàn view of wind energy technologies. Renewable and Sustain-
 toàn phù hợp. able Energy Reviews. 2007;11(6):1117–1145. Available from:
 https://doi.org/10.1016/j.rser.2005.08.004.
 7. Solangi KH, Islam MR, Saidur R, Rahim NA, Fayaz H. A review on
 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT global solar energy policy. Renewable and Sustainable Energy
 ES (energy storage): Nguồn trữ năng. Reviews. 2011;15(4):2149–2163. Available from: https://doi.
 org/10.1016/j.rser.2011.01.007.
 TEP (transmission expansion planning): Quy hoạch 8. Akinyele D, Rayudu R. Review of energy storage technolo-
 mở rộng lưới điện truyền tải. gies for sustainable power networks. Sustainable Energy
 Technologies and Assessments. 2014;8:74–91. Available from:
 GEP (generation expansion planning): Quy hoạch https://doi.org/10.1016/j.seta.2014.07.004.
 mở rộng nguồn điện. 9. Makansi J, Abboud J. Energy Storage: the missing link in the
 MFMC (Max-Flow-Min-Cut): phương pháp mặt cắt electricity value chain-An ESC. White Paper, Energy Storage
 Counc. 2002;p. 1–23.
 tối thiểu. 10. Dunn B, Kamath H, Tarascon JM. Electrical Energy Storage
 TCSC (thyristor controlled series compensation): for the Grid: A Battery of Choices. Science. 2011;334:928–
 Thiết bị điều khiển điện kháng đường dây. 935. PMID: 22096188. Available from: https://doi.org/10.1126/
 science.1212741.
 FACTS (flexible alternating current transmission sys- 11. Hadjipaschalis L, Poullikkas A, Efthimiou V. Overview of
 tem): Thiết bị điểu khiển thông số vận hành hệ thống current and future energy storage technologies for electric
 điện. power applications. Renewable and Sustainable Energy Re-
 views. 2009;13(6-7):1513–1522. Available from: https://doi.
 DC: Điện một chiều. org/10.1016/j.rser.2008.09.028.
 AC: Điện xoay chiều. 12. Hemmati R, Hooshmand RA, Khodabakhshian A. Compre-
 hensive review of generation and transmission expansion
 GA (genetic algorithm): Thuật toán gen. planning. The Institution of Engineering and Technology.
 PSO (particle swarm optimization): Thuật toán bầy 2013;7(9):955 –964. Available from: https://doi.org/10.1049/
 đàn. iet-gtd.2013.0031.
 13. Duong LT, Yao J, Truong VA. Optimal placement of TCSC based
 NPV (net present value): Lợi nhận hiện tại thuần. on min-cut algorithm for congestion management in deregu-
 IRR (internal rate of return): Suất thu hồi nội tại. lated electricity market. Journal of Electrical Engineering and
 Technology (IJEET). 2012;3(1).
 XUNG ĐỘT LỢI ÍCH 14. Tran T, Choi J, Park JK, Moon SI, El-Keib AA. A fuzzy branch and
 bound-based transmission system expansion planning con-
 Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kỳ xung sidering ambiguities. IEEE Power Engineering Society General
 đột lợi ích nào trong công bố bài báo. Meeting. 2004;.
 15. Choi JS, Tran TT, Kang SR, Jeon DH, Lee CH, Billinton R, et al.
 A study on the optimal reliability criteria decision for a trans-
 ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ mission system expansion planning. IEEE Power Engineering
 Trương Việt Anh tham gia vào việc đưa ra ý tưởng viết Society General Meeting. 2004;.
 16. Stoer M, Wagner F. A Simple Min-Cut Algorithm. Journal of
 bài. the ACM. 1997;44(4):585–591. Available from: https://doi.org/
 Đinh Ngọc Sang triển khai ý tưởng, nghiên cứu xây 10.1145/263867.263872.
 17. Teleke S. Energy Storage Overview: Applications, Technolo-
 dựng phương pháp, thuật toán để thực nghiệm và viết
 gies and Economical Evaluation. White Paper, Quanta Tech-
 báo. nology. 2011;p. 1–11.
 Dương Thanh Long đóng góp giải thích dữ liệu và 18. ”IEEE Reliability Test System,” IEEE Transactions on Power Ap-
 paratus and Systems. 1979;PAS-98(6):2047–2054. Available
 kiểm tra lại bài viết. from: https://doi.org/10.1109/TPAS.1979.319398.
 Nguyễn Thanh Thuận tham gia thu thập dữ liệu.
 349
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):339-351
 19. The IEEE Reliability Test System - 1996. IEEE Transactions on deriving indicators for economic storage ventures. Energy.
 Power Systems. 1999;14(3):1010–1020. Available from: https: 2015;81:175–188. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
 //doi.org/10.1109/59.780914. energy.2014.12.016.
 20. Rosenzweig VV, Volarević H. Creation of Optimal Performance 22. Schmidt O, Hawkes A, Gambhir A, Staffell I. The future cost
 of an Investment Project. International Conference on Oper- of electrical energy storage based on experience rates. Na-
 ational Research. 2010;13:1–11. ture Energy Analysis. 2017;2. Available from: https://doi.org/
 21. Krishnan V, Das T. Optimal allocation of energy storage in 10.1038/nenergy.2017.110.
 a co-optimized electricity market: Benefits assessment and
 350
Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 3(1):339-351
 Open Access Full Text Article Research Article
Determine the location and capacity of energy storage in the
power system using the improved Min-Cut algorithm
Ngoc Sang Dinh1,2,*, Thanh Long Duong3, Viet Anh Truong2, Thanh Thuan Nguyen3
 ABSTRACT
 This paper aims to exhibit of optimal location and capacity of energy storage (ES) in electricity de-
 velopment planning, including transmission expansion planning (TEP) and generation expansion
 Use your smartphone to scan this planning (GEP). Renewable energy sources are being developed in the world in order to replace
 QR code and download this article the increasingly exhausting and polluting fossil energy sources. However, the energy generation
 of these types cannot be intentionally controlled but depends on natural conditions. To support
 the defects that renewable energy causes, energy storage systems have been studied and applied.
 Developing energy storage to charge cheap energy and provide higher prices in the electricity
 market is one of the issues that have being attention recently. Although choosing the proper loca-
 tion to place is a great challenge. A number of algorithms have been researched for a long time to
 find suitable locations for GEP; heuristic algorithms have been used in recent years because oftheir
 flexibility and wide range. The heuristic approaches, although being varied over time tobecome
 more and more effective search engines, but the problem is withheld into local extremes during
 searching, the number of too many loops when applied to large network systems, ..., are still being
 researched and overcome by scientists for heuristic algorithms. On the other hand, the Max-Flow-
 Min-Cut (MFMC) algorithm has been applied to determine thyristor controlled series compensation
 (TCSC) to manage congestion that also has been of interest to many researchers but it has some
 limitations. The MFMC algorithm will be improved more effectively to eliminate congestion collab-
 orate with a heuristic in the paper, and the simulation results tested to determine the position and
 1Urban Infrastructure Engineering power of ES on the 24 bus IEEE system showed the algorithm's feasibility.
 Faculty, University of Architecture Key words: Energy storage, congestion management, transmission expansion planning, min-cut
 Hochiminh City, District 3, Hochiminh algorithm
 City, Vietnam
 2Electrical-Electronic Engineering
 Department, University of Technology
 and Education Hochiminh City, Thu
 Duc District, Hochiminh City, Vietnam
 3Electrical Technology Department,
 Industrial University of Hochiminh City,
 Govap District, Hochiminh City,
 Vietnam
 Correspondence
 Ngoc Sang Dinh, Urban Infrastructure
 Engineering Faculty, University of
 Architecture Hochiminh City, District 3,
 Hochiminh City, Vietnam
 Electrical-Electronic Engineering
 Department, University of Technology
 and Education Hochiminh City, Thu Duc
 District, Hochiminh City, Vietnam
 Email: sang.dinhngoc@uah.edu.vn
 History
 • Received: 11-9-2019
 • Accepted: 16-12-2019
 • Published: 31-3-2020
 DOI : 10.32508/stdjet.v3i1.587
 Cite this article : Sang Dinh N, Long Duong T, Anh Truong V, Thuan Nguyen T. Determine the location
 and capacity of energy storage in the power system using the improved Min-Cut algorithm. Sci.
 Tech. Dev. J. – Engineering and Technology; 3(1):339-351.
 351