Đăng ký thành viên

NREL mô phỏng các kịch bản lưới điện thông minh trong tương lai

Nền tảng ARIES mô hình hóa dòng công suất để ứng phó với năng lượng tái tạo và các tình huống lưới điện khác.

Phòng thí nghiệm Năng lượng Tái tạo Quốc gia (NREL, Mỹ) đang tái tạo những thách thức năng lượng mới nổi thông qua nền tảng Nghiên cứu Nâng cao về các Hệ thống Năng lượng Tích hợp (ARIES), giúp mô phỏng các mạng lưới điện quy mô lớn và các thiết bị lề lưới điện trong các môi trường vật lý và ảo.

Các kỹ sư sử dụng nền tảng này để nghiên cứu việc tích hợp tích trữ năng lượng, xử lý các mối đe dọa an ninh mạng, kiểm soát sự bất ổn và nhiều kịch bản khác liên quan đến lưới điện ngày nay. Các yếu tố này ngày càng trở nên quan trọng khi các công ty điện lực đang phải tìm cách cân bằng cung và cầu từ các nguồn lực năng lượng tái tạo biến đổi như gió và mặt trời, vốn đang chiếm thị phần ngày càng tăng trong sản xuất năng lượng toàn quốc, đã đạt mức 21% vào năm 2023. Đồng thời, sự gia tăng nhanh chóng của các tòa nhà thông minh và xe điện đã khiến việc kiểm soát hàng triệu thiết bị kết nối với quy mô và công suất vật lý khác nhau trở nên phức tạp hơn bao giờ hết do tính phân tán và phi tập trung của chúng.

Giao diện lưới điện có thể điều khiển (CGI) của nền tảng ARIES mô phỏng dòng công suất trong nhiều tình huống vận hành khác nhau, chẳng hạn như các sự cố chạm chập khiến lưới điện sử dụng năng lượng gió ngừng hoạt động hoặc tình huống một máy phát điện chạy bằng dầu bị hỏng trên một hòn đảo vận hành chủ yếu bằng nguồn năng lượng tái tạo.

Năm 2025, công suất của CGI đã tăng gấp bốn lần sau gần nửa thập kỷ hoạt động, cho phép các kỹ sư nghiên cứu sự bất ổn về năng lượng ở quy mô lớn.

Nền tảng ARIES có thể mô phỏng các giải pháp năng lượng tái tạo quy mô lớn (Ảnh st)

Tính năng và năng lực của ARIES

Sau bản cập nhật mới nhất, CGI có thể đáp ứng hai kịch bản tùy chỉnh ở mức 7MVA và 20MVA. Trước đây, các dự án nghiên cứu thường gặp hạn chế do chưa đủ khả năng xử lý. Tuy nhiên, sau khi mở rộng, CGI đã giải phóng được các nguồn lực, cho phép các nhà nghiên cứu có thể chuyển đổi linh hoạt giữa các máy phục vụ mô phỏng khi cần.

Hai hệ thống này có thể xác thực các chức năng điều khiển công suất tác dụng và phản kháng của công nghệ phát điện và tích trữ trong điều kiện điện áp trung bình 13,2kV. Nền tảng này tái tạo các mô hình 3D của lưới điện với hàng nghìn đến hàng triệu hệ thống năng lượng, từ các nhà máy điện hạt nhân quy mô lớn đến các bộ sạc xe điện riêng lẻ và các thiết bị thông minh.

ARIES rất linh hoạt và có thể đáp ứng các thách thức của lưới điện đang tiến hóa. Điều quan trọng là các kỹ sư có thể sao chép các nguồn lực gió, mặt trời và pin để tuân thủ các tiêu chuẩn kết nối, bao gồm tính năng chất lượng điện, khả năng vượt qua chạm chập và các dịch vụ tin cậy để đảm bảo lưới điện hoạt động an toàn và trơn tru.

Một công trình thử nghiệm ARIES tại khuôn viên Flatirons của NREL ở bang Colorado, Mỹ (Ảnh st)

Các kỹ sư có thể thử nghiệm nhiều tổ hợp khác nhau để quan sát cách chúng tương tác trong điều kiện thực tế. Ví dụ, dự án FlexPower của NREL đã sử dụng ARIES để nghiên cứu các cấu hình hybrid kết hợp năng lượng gió, tích trữ, nước và năng lượng mặt trời. Trong khi đó, dự án SuperFACTS đã mô phỏng một viên pin trên một giao diện CGI và một dàn tấm quang điện mặt trời trên một giao diện khác. Khi mô hình hóa hoạt động của hai nguồn này ở hai vị trí cách nhau 1.600km, các kỹ sư có thể hiểu rõ hơn cách từng nguồn phản ứng với các biến thiên tần số trên cùng một lưới điện.

Tại Cordova, bang Alaska (Mỹ), NREL đã phát triển một trình mô phỏng thủy điện để mô phỏng các giải pháp ổn định lưới điện cho lưới điện siêu nhỏ của ngôi làng, dựa trên hai nhà máy thủy điện và máy phát điện diesel. Trình mô phỏng 2,5MW lấy thông tin dữ liệu thực tế từ các nhà máy thủy điện địa phương, cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm nhiều sự kết hợp khác nhau của các pin hoặc các tấm pin mặt trời.

Hai trường hợp sử dụng: An ninh lưới điện và tích hợp hydro

Các công ty điện lực đang tìm kiếm các giải pháp để duy trì quyền kiểm soát đối với các thiết bị tương tác với lưới điện, một thách thức phức tạp hơn do sự chuẩn hóa không nhất quán giữa các hệ thống cũ và hiện đại. Họ cũng phải lường trước các mối đe dọa an ninh mạng-vật lý mới nổi có thể gây ra tình trạng mất điện trên diện rộng trên toàn hệ thống.

ARIES Cyber ​​Range số hóa, mô phỏng và trực quan hóa các thí nghiệm hệ thống năng lượng để tính đến các tình huống như vậy. Nền tảng này liên kết với phần cứng hệ thống năng lượng có công suất  lớn hơn 20MW.

Dự án CloudZero của NREL đã triển khai một số mô hình điện tổng hợp để mô phỏng các kịch bản phân phối và truyền tải tại Austin, bang Texas (Mỹ). Các kỹ sư đã kết nối ARIES Cyber ​​Range với Amazon Web Services để nghiên cứu tính khả thi, các rủi ro, hạn chế và các chi phí khi sử dụng dịch vụ đám mây để bổ sung cho các giải pháp tại chỗ của các công ty điện lực. Các mô phỏng đồng thời của họ đã nhận dạng các cơ hội và cân nhắc quan trọng để các công ty điện lực phát huy lợi thế an toàn các dịch vụ đám mây cho các hoạt động lưới điện, bao gồm dự báo phụ tải, độ tin cậy của hệ thống điện lớn và tính khả dụng.

Các quy trình ARIES trong khuôn viên trường NREL (Ảnh st)

ARIES hỗ trợ nghiên cứu tích hợp năng lượng hydro trên nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm pin nhiên liệu, bể chứa, máy khử ion nước và máy điện phân. Nền tảng quy mô megawatt này cho phép các kỹ sư thử nghiệm các hệ thống hydro trước khi đưa chúng vào lưới điện. NREL hiện đang làm việc để xác thực một đường ống cho các hang động tích trữ hydro ngầm bằng công nghệ kim loại hydride.

Biên dịch: Nguyễn Thị Dung

Theo “Eepower”, tháng 2/2025