nhóm cá cược thể thao - bet365 betting

Sau 30 năm áp dụng thành công tại Nhật Bản, năm 2016, công nghệ hỗ trợ vận hành tối ưu và an toàn cho thuỷ điện của quốc gia này đã được thử nghiệm tại Việt Nam. Kết quả ứng dụng cho thấy: Hệ thống hỗ trợ ra quyết định vận hành từ công nghệ này đã chứng minh hiệu quả vượt trội về kinh tế và nâng cao tính an toàn trong vận hành thủy điện ở Việt Nam. Từ thực tế này, giới chuyên gia kinh tế, năng lượng cho rằng: Đã đến lúc, phương pháp vận hành thủ công tại các nhà máy thủy điện của Việt Nam đã không còn phù hợp, thay vào đó là các giải pháp kỹ thuật hiện đại, nhằm hỗ trợ vận hành một cách linh hoạt, năng động để thích nghi với biến đổi khí hậu cực đoan đang và sẽ diễn ra ở nước ta.

KỲ 2: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM GIẢI PHÁP CỦA NHẬT BẢN TẠI MỘT SỐ NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN VIỆT NAM

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định vận hành (DSS) cho các nhà máy thủy điện ở Việt Nam:

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định vận hành (DSS) là hệ thống các công cụ điện toán có 4 năng lực cơ bản, bao gồm: Biểu diễn trực quan, khả năng tính toán theo thời gian thực, dự báo và mô phỏng vận hành để giải quyết tối ưu hóa các mục tiêu cụ thể, hay hỗ trợ tìm kiếm các giải pháp cho các vấn đề quản lý dựa trên số liệu thu thập được trong quá trình vận hành.

Hình 3: Sơ đồ hệ thống hỗ trợ ra quyết định vận hành (DSS) cho thủy điện Việt Nam.

Hệ thống DSS được nghiên cứu phát triển cho các nhà máy thủy điện ở Việt Nam trong vòng nhiều năm qua do liên doanh giữa công ty Nhật Bản là Kyuden Innovatech Vietnam (KIV) và Công ty Cổ phần Giải pháp Thời tiết WeatherPlus (WP).

Hình 4: Trung tâm hỗ trợ vận hành thủy điện của Tập đoàn Điện lực Kyushu.

Giải pháp DSS do Liên doanh KIV - WP đề xuất là hệ thống giám sát hỗ trợ ra quyết định vận hành cho các nhà máy thủy điện ở Việt Nam, dựa trên nền tảng kỹ thuật của một hệ thống đã được phát triển và ứng dụng thành công 30 năm qua từ công ty mẹ của KIV là Tập đoàn Điện lực Kyushu (Kyushu Electric Power Co., Inc.) ở Nhật Bản. Hệ thống DSS giám sát ra hỗ trợ vận hành ứng dụng các công nghệ hiện đại này hoàn toàn độc lập, không kết nối với bất kỳ hệ thống điều khiển nào của các nhà máy thủy điện để đảm bảo an ninh số liệu và an toàn vận hành.

Hệ thống DSS cho Việt Nam được đầu tư với quy mô lớn, nhằm đáp ứng nhu cầu của nhiều thủy điện trong tương lai. Hệ thống này bao gồm một trung tâm dữ liệu đặt tại Hà Nội, các mô hình dự báo cung cấp thông tin khí tượng và thủy văn được kết nối với các nhà máy thông qua chương trình hỗ trợ vận hành điều tiết HNT được cài đặt ở phòng điều khiển trung tâm của nhà máy. DSS cũng kết nối với hạ tầng quan trắc của nhà máy như các trạm quan trắc mưa, quan trắc mực nước và các cảm biến quan trắc vận hành khác ở hồ đập. Tại trung tâm dữ liệu các nhóm chuyên gia và kỹ sư nhiều lĩnh vực thực hiện các công tác đào tạo sử dụng hệ thống, phương pháp nhận định thời tiết và các phương pháp mô phỏng lên kế hoạch vận hành thông qua tương tác với các cán bộ nhà máy trực tuyến, hoặc trực tiếp.

Tối ưu hóa vận hành trong điều kiện kiệt nước:

Trong phần này chúng tôi giới thiệu một trường hợp vận hành thực tế sử dụng rất thành công hệ thống DSS cho tối ưu hóa việc sử dụng nước để tăng hiệu quả sản xuất điện và thu nhập trong mùa khô kiệt nước hiện đang xảy ra.

Hình 5 (dưới đây) là màn hình giao diện người dùng của chương trình phần mềm điều tiết dòng chảy HNT, được cài đặt và tính toán 24/24 ở phòng điều khiển trung tâm, cũng như tiếp cận được từ các thiết bị cầm tay của nhà quản lý của Nhà máy Thủy điện Sông Chảy 3.

Hình 5: Giao diện phần mềm hỗ trợ điều tiết dòng chảy HNT.

Nhà máy Thủy điện Sông Chảy 3 có công suất thiết kế 14 MW (ở tỉnh Hà Giang) được nghiên cứu áp dụng DSS (từ tháng 2/2022). Trong giai đoạn đầu chức năng vận hành theo thời gian thực được triển khai để có thể tính toán và ghi chép lịch sử vận hành cùng lưu lượng về hồ chứa chính xác. Đến tháng 6/2022, chức năng dự báo được đưa vào sử dụng để hỗ trợ vận hành đón lũ và điều tiết xả lũ an toàn. Đến tháng 11/2022, chức năng mô phỏng vận hành được tích hợp vào phần mềm, cùng việc huấn luyện cán bộ vận hành Nhà máy sử dụng thành thạo để chủ động lên kế hoạch vận hành tối ưu cho mùa khô.

Mục đích chính cho vận hành hiệu quả vào mùa khô của Nhà máy Thủy điện Sông Chảy 3 là giữ được mực nước hồ cao nhất có thể trong cả mùa để giảm suất tiêu hao nước, giữ được năng lực phát cho cả mùa cho đến khi những cơn lũ tiểu mãn đầu mùa mưa sắp về mới hạ mực nước để đón chúng.

Mục đích trên đã thực hiện thành công khi sử dụng kỹ thuật mô phỏng để lên kế hoạch vận hành tối ưu quá trình phát điện.

Hình 6 (dưới đây) so sánh vận hành của mùa khô năm 2022 khi chưa áp dụng mô phỏng và mùa khô 2023 sau khi đã đưa công cụ mô phỏng vào vận hành.

Chúng tôi chọn giai đoạn nghiên cứu từ tháng 2 đến tháng 6, thời kỳ khô hạn rõ rệt của năm 2023 mà hầu hết các nhà máy thủy điện khắp cả nước đang phải đối diện làm đối tượng nghiên cứu.

Rõ ràng, biểu đồ mực nước mùa khô năm 2023 đã giữ thường xuyên liên tục cao hơn mực nước năm 2022, dù lưu lượng năm nay nhỏ hơn so với năm ngoái. Mực nước được hạ xuống bằng vận hành phát điện vào giai đoạn giữa tháng 5 để đón những cơn lũ tiểu mãn đầu tiên về hồ.

Hình 6: So sánh vận hành vào giai đoạn kiệt nước Thủy điện Sông Chảy 3.

Phương pháp tiết kiệm nước nói trên được thực hiện dựa trên 2 kỹ thuật cơ bản là dự báo lưu lượng về hồ trong cả mùa khô và mô phỏng vận hành để lên được kế hoạch vận hành tối ưu nhất về mặt sử dụng nước. Dự báo lưu lượng được thực hiện bởi các mô hình dự báo của DSS. Sau khi có đường lưu lượng dự báo, cán bộ vận hành sẽ dùng máy tính mô phỏng để lập các kế hoạch huy động công suất sao cho suất tiêu hao nước là thấp nhất.

Kết quả vận hành trong điều kiện kiệt nước:

Ứng dụng công nghệ hỗ trợ vận hành điều tiết để giữ cột nước cao có tác dụng rõ rệt lên kết quả kinh doanh của Nhà máy Thủy điện Sông Chảy 3.

Bảng 2: So sánh kết quả vận hành giai đoạn kiệt nước.

Hình 7: Công cụ mô phỏng vận hành Thủy điện Sông Chảy 3.

Bảng 2 thống kê cho giai đoạn nghiên cứu và so sánh với cùng thời kỳ cho thấy: Năm nay lượng nước về hồ chỉ bằng 30% so với năm ngoái, tuy nhiên, tổng điện lượng phát sinh và thu nhập không giảm theo cùng tỷ lệ đó. Điện lượng phát sinh bằng 48% và đặc biệt thu nhập bán điện đạt 63% năm ngoái. Lý do của việc điện lượng không giảm tương đương với lượng nước là do khả năng tiết kiệm nước trong toàn giai đoạn vận hành. Suất tiêu hao nước của năm 2023 giảm 7% so với năm 2022 và nhờ mức giảm tiêu hao này nước trong hồ sử dụng để phát nhiều điện lượng hơn cho cùng một dung tích.

Đặc biệt, việc tối ưu để vận hành tập trung vào giờ cao điểm khô, khung thời gian có giá bán điện cao, bằng cách nâng mực nước lên cao nhất vào đầu các giờ cao điểm sẽ giúp việc phát huy công suất hiệu quả nhất vào khung giờ này dẫn đến tỷ lệ thu nhập bán điện đạt 63% so với năm trước.

Hiệu quả kinh tế và an toàn khi áp dụng hệ thống DSS:

Hệ thống DSS không chỉ làm lợi về kinh tế về mùa khô như ví dụ nói trên, một thế mạnh vượt trội của hệ thống này là tăng hiệu quả kinh tế nhờ vận hành phát điện đón lũ trong mùa mưa để giảm xả thừa và hỗ trợ vận hành an toàn trong quá trình điều tiết lũ.

Để đánh giá hiệu quả toàn diện của hệ thống DSS, chúng tôi chọn dữ liệu vận hành của Thủy điện Thác Xăng - một Nhà máy đã áp dụng công nghệ này trong thời gian dài (từ năm 2016 đến nay) để làm phân tích.

Nhà máy có công suất 20 MW (ở tỉnh Lạng Sơn), bắt đầu vận hành từ cuối năm 2016. Năm 2017 mô đun cơ sở của DSS được đưa vào áp dụng cho Nhà máy để tính toán theo thời gian thực ghi chép số liệu chính xác trong quá trình vận hành, nhưng các chức năng khác như dự báo và mô phỏng vận hành chưa được triển khai. Từ đầu 2018, toàn bộ chức năng của hệ thống DSS được triển khai cho Nhà máy và quá trình vận hành tối ưu hóa, cũng như điều tiết an toàn được hỗ trợ toàn diện.

Bảng 3 (dưới đâu) là thống kê kết quả vận hành của Nhà máy từ 2017 đến 2022:

Bảng 3: Kết quả vận hành Thủy điện Thác Xăng.

Lịch sử vận hành nói trên cho phép lấy năm 2017 làm năm cơ sở khi Nhà máy hoàn toàn vận hành theo cách thức truyền thống mà không có công cụ phân tích tối ưu, cũng như dự báo. Có thể thấy trực quan từ hình 8 (dưới đây) suất tiêu hao nước so với năm cơ sở ở tất cả các năm sau đó đều giảm, chứng tỏ năng lực vận hành tiết kiệm nước đã được nâng lên. Nếu lấy các yếu tố của năm 2017 là 100% thì kết quả vận hành của các năm tiếp theo hiệu quả rõ rệt như thấy như ở bảng 4.

Bảng 4: So sánh kết quả vận hành với năm cơ sở (2017).

Hình 8: Hiệu quả của DSS ở Thủy điện Thác Xăng.

Năm 2017 là năm có lượng nước về hồ nhiều nhất trong lịch sử 6 năm vận hành có số liệu ghi chép chính xác ở đây. Các năm sau đó có lượng nước ít hơn với tỷ lệ khác nhau, nhưng đều có một đặc điểm là mức giảm của điện lượng và thu nhập không giống mức giảm của lượng nước mà luôn cao hơn tỷ lệ giảm này. Đây là bằng chứng hiệu quả kinh tế rõ ràng của việc ứng dụng DSS cho Nhà máy. Nếu quy lượng nước các năm sau này bằng lượng nước của năm 2017 thì mức tăng thu nhập của Nhà máy nhờ áp dụng công nghệ sẽ đạt 8 đến 12%.

Ngoài hiệu quả về kinh tế tăng một cách rõ rệt, Nhà máy còn vận hành rất thành công cho công tác điều tiết lũ. Dự báo hỗ trợ Nhà máy làm các công tác gửi thông báo tới cơ quan quản lý và dân cư trong vùng ảnh hưởng trước khi lũ đến, cũng như chuẩn bị lực lượng phòng chống lũ của Nhà máy chủ động từ rất sớm, đảm bảo an toàn tuyệt đối khi có lũ về hồ.

Hình 9: Vị trí các nhà máy đang sử dụng công nghệ DSS.

Tương lai cho áp dụng công nghệ DSS ở Việt Nam:

Giải pháp hệ thống hỗ trợ vận hành cho nhà máy thủy điện ở Việt Nam đã được liên doanh KIV và WP thực hiện cho một số lượng tương đối các nhà máy thủy điện. Ở giai đoạn này, hệ thống DSS nhằm vào mục tiêu tối ưu hóa trong ngắn hạn, trung hạn cho các nhà máy thủy điện vừa và nhỏ nâng cao hiệu quả vận hành về kinh tế, cũng như đảm bảo an toàn trong điều tiết lũ.

Kết quả ban đầu cho thấy: DSS cải thiện rõ rệt hiệu quả vận hành của các nhà máy thủy điện. Hy vọng điều này đóng góp được cho hệ thống thủy điện một phần nhỏ hiệu quả trong việc sử dụng nước, giữ nước phát điện lên lưới vào lúc căng thẳng thiếu điện cho quốc gia.

Chúng tôi cũng thử nghiệm công nghệ cho một số nhà máy có quy mô lớn để tìm kiếm giải pháp tiết kiệm nước cho mọi đối tượng nhà máy thủy điện ở Việt Nam. Tuy nhiên, đối với hồ chứa lớn cần song song tiến hành các nghiên cứu tối ưu hóa dài hạn nhờ các chính sách và biện pháp điều phối cho mùa và năm. Số liệu từ hệ thống DSS sẽ đóng góp cho các nhiên cứu quan trọng này, cũng như hỗ trợ các hồ chứa lớn vận hành lũ an toàn.

Hiện nay, thủy điện ở nước ta đang đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống nguồn điện quốc gia. Hy vọng rằng, công nghệ trên nền tảng số và một hệ thống DSS chuyên gia đang được đề xuất của chúng tôi sẽ đóng góp tích cực cho việc nâng cao năng lực và đảm bảo an toàn của nguồn điện tái tạo này về lâu dài trong tương lai cho Việt Nam.

Theo nangluongvietnam.vn