Cùng với sự phát triển của công nghệ chế tạo, giá thành ắc quy ngày càng giảm và tuổi thọ của ắc quy được cải thiện đáng kể trong những năm vừa qua. Xu hướng lắp đặt các hệ thống ắc quy tích hợp với hệ thống điện mặt trời mái nhà ngay tại các hộ tiêu thụ thương mại, công nghiệp và dân dụng ngày càng tăng. Hệ thống quản lý năng lượng thông minh (EMS) cho phép các hộ tiêu thụ sở hữu hệ thống PV-ắc quy có thể giám sát và đưa ra chiến lược phù hợp để điều khiển vận hành hệ thống.

Tối đa hóa khả năng tự tiêu thụ trong các hệ thống điện mặt trời áp mái kết hợp với ắc quy là chiến lược thường được sử dụng. Theo đó, hệ thống EMS sẽ được cài đặt điều khiển sao cho lượng điện năng từ nguồn năng lượng mặt trời được tiêu thụ nhiều nhất có thể và công suất thừa được lưu trữ vào trong ắc quy để sử dụng vào buổi tối. Ắc quy chỉ nạp công suất thừa từ nguồn PV với khả năng nạp lớn nhất cho phép. Nhằm khuyến khích người dân tự nguyện tham gia vào chương trình DR, giảm công suất tiêu thụ vào giờ cao điểm, biểu giá bán điện theo thời gian sử dụng (ToU) được nhiều Công ty Điện lực (CTĐL) áp dụng. Chiến lược điều khiển sử dụng điện lưới để nạp cho ắc quy vào những thời điểm giá điện thấp, sau đó sử dụng điện năng đã lưu trữ để cung cấp cho phụ tải vào thời điểm giá điện cao theo biểu giá (ToU) làm giảm đáng kể tổng chi phí tiêu thụ điện năng cho hộ tiêu thụ. Các chiến lược điều khiển này có ưu điểm đơn giản và hiệu quả nhưng điểm hạn chế của chúng là không áp dụng được cho những hệ thống nguồn phân tán phức tạp.

Bên cạnh hai chiến lược dựa trên thuật toán Heuristic như kể trên các thuật toán tối ưu cũng được sử dụng rộng rãi. Hệ thống EMS gồm 2 lớp: lớp trên sử dụng thuật toán tối ưu tuyến tính nguyên thực hỗn hợp (MILP) nhằm tối ưu hóa năng lượng sử dụng cho hộ tiêu thụ và lớp dưới nhằm xác định công suất đặt tối ưu cho bộ điều khiển theo thời gian thực được các tác giả sử dụng cho hệ thống quản lý năng lượng của một hộ gia đình. Thuật toán quy hoạch động (DP) được các tác giả sử dụng trong bài báo [10] nhằm tối thiểu hóa giá trị hiện tại dòng (NPV) trong một năm có xét tới giá thành điện năng (ToU), tuổi thọ của ắc quy và đặc tính điều chỉnh phụ tải DR. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các mô hình quản lý năng lượng dựa trên thuật toán học sâu (Deep learning), internet vạn vật (IoT) cũng được đề xuất trong nhiều nghiên cứu nhằm thu thập, giám sát và tối ưu hóa việc tự tiêu thụ năng lượng. Tuy nhiên, các thuật toán điều khiển này đều khá phức tạp, khối lượng tính toán lớn, chi phí đầu tư cho cơ sở hạ tầng cao.

Ắc quy là bộ phận ảnh hưởng lớn tới vốn đầu tư, quá trình vận hành ổn định và hiệu quả của hệ thống. Tuy vậy, hầu hết các nghiên cứu đề cập ở trên chưa xem xét tới trạng thái của ắc quy trong các chế độ vận hành. Bài báo đã trình bày phương pháp quản lý năng lượng sử dụng logic mờ (Fuzzy Logic) có xét tới tình trạng sức khỏe của ắc quy. Theo đó tuổi thọ của ắc quy được nâng cao thông qua chiến lược điều khiển thông minh loại bỏ những chu kỳ phóng/nạp không cần thiết. Cụ thể, ắc quy phóng điện trong thời gian phụ tải đỉnh và nạp điện từ lưới dựa trên kết quả dự báo điện năng.

Với mục tiêu chính là tự sản tự tiêu, việc sử dụng thêm hệ thống ắc quy sẽ hạn chế tối đa công suất ngược trên lưới phân phối, hạn chế được các ảnh hưởng tiêu cực tới lưới. Ngoài ra, hệ thống PV kết hợp với ắc quy cũng có thể tham gia vào các dịch vụ phụ trợ như việc điều chỉnh điện áp, điều chỉnh tần số của lưới điện.

Trong nghiên cứu các tác giả đã thực hiện so sánh bảy chiến lược điều khiển hệ thống PV-ắc quy, bao gồm ba chiến lược dựa trên phương pháp Heuristic, hai chiến lược dựa trên phương pháp tối ưu hóa, và hai chiến lược dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng chiến lược quản lý năng lượng phức tạp hơn có thể không cải thiện hiệu suất và khả năng kinh tế của hệ thống PV-ắc quy bởi chất lượng dữ liệu đầu vào kém và hoạt động liên tục ảnh hưởng xấu tới tuổi thọ ắc quy. Kết quả mô phỏng của nhóm nghiên cứu cũng cho thấy các chiến lược dựa trên thuật toán Heuristic được điều chỉnh tốt có thể đưa ra các giải pháp gần tối ưu khi so sánh với chiến lược sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa MILP.

Nhiều quốc gia trên thế giới đã triển khai các dự án thí điểm với mục tiêu hiểu rõ hiệu quả của các chiến lược kiểm soát khác nhau đối với hoạt động tự tiêu dùng. Các yếu tố như vị trí địa lý, khí hậu và hồ sơ năng lượng hộ gia đình đều ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả của các chiến lược này. Thực tế cho thấy, điện năng phát ra của các nguồn PV nên được tích trữ trong ESS trong những khoảng thời gian có công suất phát lớn và sử dụng lại vào ban đêm thay vì nhận điện năng từ lưới điện. Ở Vương quốc Anh, thời gian khấu hao tài sản cố định dài hơn do thiếu hụt sự hỗ trợ về công nghệ PV từ chính phủ. Mặc dù vậy sự kết hợp PV và ESS đã làm gia tăng đáng kể lợi nhuận của hệ thống. Cơ chế chính sách hỗ trợ thúc đẩy sự tích hợp của ESS vào các hệ thống sử dụng năng lượng tái tạo như điện gió và mặt trời. Một ví dụ điển hình là tại Đức, chính phủ trợ cấp lên tới 30 % chi phí đầu tư cho ESS đối với các hệ thống điện mặt trời gia đình. Mô hình đề xuất trong cho thấy, các hộ tiêu thụ chỉ phải trả 0,05 $/kWh để lưu trữ điện năng phát ra của PV nhưng có thể bán trở lại lưới điện với giá 0,17 $/kWh. Đặc điểm tiêu thụ điện của các hộ tiêu thụ khác nhau sẽ có hệ số tự tiêu thụ khác nhau. Tại Anh, hệ số tự tiêu thụ điện mặt trời của các hộ tiêu dùng dân cư nằm trong khoảng 31-37% trong khi đối với các hộ tiêu thụ không thuộc nhóm này có hệ số cao hơn và đạt từ 40-50%.

Bài báo này trình bày phương pháp điều khiển hệ thống ắc quy của một hộ tiêu thụ thương mại có lắp đặt hệ thống điện mặt trời áp mái theo định hướng tự sản, tự tiêu. Thuật toán điều khiển với muc tiêu tận dụng tối đa công suất của nguồn PV theo biểu giá điện thời gian thực có xét đến trạng thái của ắc quy nhằm giảm chi phí mua điện từ lưới điện đồng thời tham gia điều chỉnh đồ thị phụ tải của hệ thống.

Kết luận

Bài báo đã trình bày phương pháp điều khiển ắc quy kết hợp với hệ thống điện mặt trời mái nhà với mục tiêu chủ yếu là tự sản, tự tiêu và tham gia điều chỉnh phụ tải dựa trên biểu giá điện theo thời gian sử dụng. Phương pháp đã đề xuất có thể tận dụng tối đa công suất phát ra từ hệ thống điện mặt trời mái nhà để cung cấp cho phụ tải, hạn chế phát ngược công suất lên lưới điện, giảm thiểu tác động của điện mặt trời lên lưới. Phương pháp điều khiển này cho thấy lợi ích đối với cả hộ tiêu thụ và đơn vị quản lý vận hành lưới điện, cụ thể là giảm được đáng kể hóa đơn tiền điện của hộ tiêu thụ, góp phần giảm công suất yêu cầu từ lưới điện vào giờ cao điểm và tăng sử dụng điện vào giờ thấp điểm. Chiến lược có xét đến điều khiển cắt giảm công suất phát của hệ thống điện mặt trời để giảm công suất giới hạn của ắc quy có thể là chủ đề nghiên cứu triển vọng tiếp theo. Từ đó xác định dung lượng phù hợp để tối thiểu hóa chi phí chung của toàn hệ thống.