xây lắp điện tại biên hòa, đồng nai, xây dựng điện tại biên hòa, đồng nai, nhà thầu điện tại biên hò

xây lắp điện tại biên hòa, đồng nai, xây dựng điện tại biên hòa, đồng nai, nhà thầu điện tại biên hò

xây lắp điện tại biên hòa, đồng nai, xây dựng điện tại biên hòa, đồng nai, nhà thầu điện tại biên hò

Cải thiện độ ổn định và hiệu quả lưới điện bằng hệ thống quản lý năng lượng tòa nhà theo mô hình CPS
Với xu hướng tất yếu của ngành điện trong công cuộc ứng dụng CMCN lần thứ 4 vào hoạt động sản xuất kinh doanh, việc áp dụng hệ thống mạng thực - ảo CPS (Cyber-Physical System) trong quản lý năng lượng tòa nhà thông minh kết hợp với điều chỉnh phụ tải (gọi tắt là hệ thống quản lý năng lượng thực - ảo CBEMS) giúp cải thiện sự ổn định của lưới điện trong khi tránh được lãng phí điện năng và giảm thiểu chi phí đầu tư cho ngành điện.

Mô hình hệ thống quản lý năng lượng tòa nhà bằng công nghệ thực - ảo (CBEMS)

Đứng trước nhu cầu sử dụng điện trên cả nước ngày càng tăng cao, đặc biệt trong mùa nắng nóng, các nhà máy điện trên cả nước phải chạy hết công suất và lượng điện truyền tải liên tục ở mức đỉnh của hệ thống lưới điện. Cùng với đó là tình trạng đồ thị phụ tải không đồng đều, phụ tải giờ cao điểm và thấp điểm chênh lệch nhau khá cao. Vì vậy để đảm bảo đủ điện sản xuất, sinh hoạt cho nhân dân, hàng năm ngành điện phải bỏ ra kinh phí rất lớn để xây dựng các nguồn điện nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải vào giờ cao điểm, nhưng trong giờ thấp điểm thì các nguồn điện này không phát huy hiệu quả, gây lãng phí đầu tư.

Với mục tiêu của "Chương trình quốc gia về quản lý nhu cầu điện giai đoạn 2018-2020, định hướng đến 2030" nhằm cắt giảm công suất phụ tải đỉnh của hệ thống điện toàn quốc so với số liệu dự báo trong Quy hoạch điện VII (hiệu chỉnh) khoảng 300MW năm 2020; 1.000MW năm 2025 và 2.000MW năm 2030, và tăng hệ số phụ tải của biểu đồ phụ tải ngày đêm thêm khoảng 1-2% giai đoạn 2018-2020 và 3-4% giai đoạn 2021-2030, các Tổng công ty Điện lực đang tích cực triển khai các chương trình Quản lý nhu cầu phụ tải (Demand-side management - DSM) theo chỉ đạo của EVN.

Mục tiêu của DSM là khuyến khích các khách hàng giảm sử dụng điện vào các giờ cao điểm (peak hours), hoặc dịch chuyển việc sử dụng điện từ các giờ cao điểm sang các giờ thấp điểm (off-peak times) như vào ban đêm, hoặc những ngày nghỉ cuối tuần. Hay nói cách khác, đó là giải pháp điều chỉnh phụ tải (DR), nhằm "cắt" một phần công suất vào các giờ cao điểm (công suất đỉnh) để "lấp" vào các giờ thấp điểm, làm cho biểu đồ phụ tải ngày đêm của hệ thống điện được "san bằng" hơn (tức là tăng hệ số phụ tải và tỷ lệ Pmin/Pmax). Giải pháp này không đòi hỏi phải giảm tổng điện năng tiêu thụ trong một ngày đêm, nhưng có tác dụng tiết giảm được vốn đầu tư vào nguồn và lưới điện cần thiết để đảm bảo đáp ứng nhu cầu phụ tải vào các giờ cao điểm.

Cơ cấu điện thương phẩm theo 5 thành phần phụ tải toàn EVN cho thấy tỷ lệ điện phục vụ công nghiệp - xây dựng chiếm đến 55.02%, việc tiêu thụ điện của các phụ tải lớn như khu công nghiệp, tòa nhà thương mại,… đặc biệt những lúc cao điểm trở thành nút thắt cổ chai cản trở phát triển nền kinh tế. Khó khăn lớn nhất trong việc cân bằng phụ tải đó là dự báo chính xác sự thay đổi nhu cầu phụ tải, với nguyên nhân chủ yếu là do không có sự trao đổi thông tin kịp thời giữa Công ty Điện lực và các phụ tải lớn này, gây mất ổn định hệ thống điện và chi phí sử dụng điện có thể tăng cao ngoài ý muốn. Vì vậy việc ứng dụng công nghệ để tối ưu hóa hoạt động của các trang thiết bị thuộc các thành phần phụ tải lớn mà trước hết là các tòa nhà thương mại là một việc hết sức quan trọng.

Cơ cấu điện thương phẩm theo 5 thành phần phụ tải toàn EVN đến 12/2018

Với xu hướng tất yếu của ngành điện trong công cuộc ứng dụng CMCN lần thứ 4 vào hoạt động sản xuất kinh doanh, việc áp dụng hệ thống mạng thực - ảo CPS (Cyber-Physical System) trong quản lý năng lượng tòa nhà thông minh kết hợp với điều chỉnh phụ tải (gọi tắt là hệ thống quản lý năng lượng thực - ảo CBEMS) giúp cải thiện sự ổn định của lưới điện trong khi tránh được lãng phí điện năng và giảm thiểu chi phí đầu tư cho ngành điện. CBEMS tích hợp các quá trình tính toán vào thiết bị thực tế, sử dụng hệ điều khiển nhúng và hệ thống mạng để giám sát và điều khiển thiết bị, trạng thái hoạt động của thiết bị cùng với yếu tố con người được phản hồi để tác động lại quá trình tính toán và ngược lại, bao gồm nhiều thành phần vật lý được kết nối với nhau, bao gồm: Lưới điện, các thiết bị trong tòa nhà, hoạt động của con người bên trong tòa nhà cung cấp thông tin về nhu cầu và hành vi sử dụng điện.

Hệ thống quản lý năng lượng thực - ảo được xây dựng trên cơ sở thiết lập chuẩn giao thức mở có tính bảo mật cao để giao tiếp 2 chiều giữa Công ty Điện lực và các phụ tải lớn (như các tòa nhà thương mại, khu công nghiệp,…) và hệ thống điều chỉnh tải của tòa nhà như: điều chỉnh ánh sáng (light dimmer), điều chỉnh nhiệt độ điều hòa, chuyển nấc công suất cho thiết bị,… sau khi nhận phản hồi từ hệ thống DR của Công ty Điện lực.

Các chuẩn giao thức mở như: BACnet, KNX, LonWorks và ZigBee, thường áp dụng phổ biến cho hệ thống điều khiển tòa nhà thông minh với kiến trúc được phân thành bốn lớp, tương ứng từ dưới lên trên bao gồm: lớp thiết bị, lớp thu thập dữ liệu và giao tiếp, lớp tự động tính toán và ra lệnh, lớp quản lý và giám sát, trong đó:

Giao thức điều khiển hệ thống CBEMS

Lớp thiết bị vật lý bao gồm các cảm biến, cơ cấu điều khiển tải, module truyền thông được kết nối tương tác với từng thiết bị vật lý cần theo dõi và điều khiển. Trong đó, xét trên quan điểm phân tích hiệu quả sử dụng điện thì kiến trúc tòa nhà được phân thành 3 vùng: điện, nhiệt và số người hiện hữu. Các thiết bị cảm biến bao gồm: nhiệt độ, độ ẩm, cường độ ánh sáng, số người có mặt, báo cháy, tình trạng đóng cắt, dòng điện, điện áp,…; các bộ điều khiển tải bao gồm: rơ le, van điều khiển, điều hòa, máy tính,…; và thẻ RFID sẽ giúp nhận biết được có bao nhiêu người đang có mặt trong một phòng hay đang di chuyển ở 1 vị trí nào trong tòa nhà bất cứ lúc nào.

Lớp thu thập dữ liệu và giao tiếp bao gồm phần giao tiếp truyền thông giữa các cảm biến thiết bị và hệ thống điều khiển thông qua giao thức TCP/IP. Phần mềm trung gian của các cảm biến được thiết kế dưới dạng hàm API hoặc lập trình hướng đối tượng, có nhiệm vụ thu thập dữ liệu thời gian thực bao gồm các thông số nhiệt độ, công suất tiêu thụ từng thiết bị, sự hiện diện của người trong phòng và các thông số về môi trường, sau đó ghi vào cơ sở dữ liệu thời gian thực (RTDB) để chuyển thông tin lên tầng cao hơn thông qua mạng Ethernet.

Lớp tự động tính toán và ra lệnh sử dụng các module và thuật toán thông minh như: cảnh báo bất thường (quá công suất), xây dựng đường phụ tải cơ sở (dựa vào thói quen sử dụng điện), ước lượng và dò tìm điểm cân bằng Nash,… dựa trên nguồn dữ liệu lịch sử trong cơ sở dữ liệu RTDB.

Lớp quản lý và giám sát năng lượng ở trên cùng sẽ thông qua web-service và giao diện người dùng để phân tích, báo cáo, đánh giá tình hình sử dụng điện, đưa ra giải pháp tiết kiệm điện bằng các công cụ trực quan như: biểu đồ giám sát, khuynh hướng tăng trưởng phụ tải, công suất đặt, cảnh báo, xác thực người dùng, bảo mật dữ liệu, lập lịch,…

Hệ thống điều chỉnh tải bao gồm cảm biến, cơ cấu đóng/cắt và giao tiếp truyền thông đặt tại các nút thiết bị thuộc các phân vùng cần quản lý. Cơ chế điều chỉnh tải được thực hiện tự động bao gồm các bước: mô hình hóa, ước lượng và điều khiển. Xét trong khuôn khổ tòa nhà thông minh, các công việc cần phải thực hiện để giải bài toán DR gồm có: Xây dựng cách thức lấy mẫu để mô hình hóa hoạt động của con người trong tòa nhà, ước lượng nhu cầu sử dụng điện thông qua hành vi của con người, xây dựng cơ chế đáp ứng tải dựa theo nhu cầu sử dụng điện và khả năng đáp ứng của hệ thống điện.

Việc tích hợp hệ thống thực ảo vào quản lý năng lượng mở ra nhiều cơ hội và cách thức cho việc tiết kiệm năng lượng cho các tòa nhà lớn, góp phần giúp EVN cân bằng được cung - cầu điện năng, giảm chi phí đầu tư cho hệ thống điện. Tuy nhiên, để triển khai hiệu quả chương trình điều chỉnh phụ tải tự động (Automatic DR) cho một khu vực nào đó, theo kinh nghiệm của nhiều nước phát triển trên thế giới điều quan trọng là ngành điện phải làm tốt công tác dự báo phụ tải, xây dựng kênh thông tin DR tối ưu, đưa ra chính sách giá khuyến khích hợp lý để thu hút khách hàng tham gia chương trình. Bên cạnh đó, cần thiết phải thực hiện tốt công tác truyền thông tổng thể về quản lý nhu cầu phụ tải, sử dụng điện an toàn, tiết kiệm nhằm tạo sự đồng thuận giữa ngành điện và khách hàng trong chủ trương sử dụng điện hiệu quả.

 

Chia sẻ:
ĐỐI TÁC
CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT CÔNG TY TNHH MTV ĐIỆN SAO VIỆT
© Copyright 2017Diensaoviet, All rights reserved, Design by Nina
Facebook chat