Mặc dù việc bổ sung năng lượng gió và mặt trời vào nguồn cung cấp điện có thể giúp giảm lượng khí thải carbon, nhưng tính không liên tục của chúng lại đặt ra thách thức đối với các phương pháp truyền thống nhằm duy trì cung và cầu điện.
Tín dụng: CC0 Public Domain
Việc cân bằng lưới điện thường liên quan đến việc điều chỉnh sản lượng điện của các nhà máy điện lớn truyền thống. Ngoài ra, việc cân bằng lưới điện bằng cách phối hợp sản xuất và tiêu thụ điện của nhiều nguồn năng lượng phân tán nhỏ hơn có thể cải thiện độ tin cậy của lưới điện và hỗ trợ tích hợp năng lượng gió và mặt trời.
Theo một nghiên cứu do Đại học Michigan dẫn đầu, việc tận dụng các thiết bị điều hòa không khí trong nhà ở Austin, Texas như các nguồn năng lượng phân tán giúp cân bằng lưới điện mà không làm mất đi sự thoải mái. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Smart Grid.
Nhiệt độ trong nhà mất một thời gian để thay đổi sau khi bật hoặc tắt các thiết bị AC. Điều này làm cho các thiết bị AC phù hợp tuyệt vời với việc điều chỉnh tần số—một loại dịch vụ tin cậy trong đó các nhà máy điện điều chỉnh sản lượng để đưa tần số lưới điện trở lại tiêu chuẩn 60 Hz.
Một đơn vị AC bật hoặc tắt để duy trì nhiệt độ trong nhà trong phạm vi nhỏ xung quanh điểm đặt. Bằng cách thay đổi một chút thời gian của các công tắc đó và phối hợp những thay đổi đó trên một số lượng lớn các đơn vị AC, các AC có thể cùng nhau điều chỉnh mức tiêu thụ điện năng của chúng để giúp đưa tần số lưới điện trở lại 60 Hz.
"Máy điều hòa không khí dân dụng có thể cung cấp dịch vụ cân bằng lưới điện có giá trị cao mà không ảnh hưởng đến chủ nhà. Nguồn tài nguyên này rất lớn và đã có sẵn, chúng ta chỉ cần khai thác nó", Johanna Mathieu, phó giáo sư kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại UM và là tác giả liên hệ của nghiên cứu cho biết.
Cho đến thời điểm này, hầu hết các chiến lược cân bằng lưới điện với "tải linh hoạt" như thế này chỉ được thử nghiệm trong mô phỏng. Để đưa các ý tưởng vào thử nghiệm trong thế giới thực, nhóm UM đã hợp tác với Pecan Street Inc. để tuyển dụng những chủ nhà ở Austin, Texas tham gia nghiên cứu.
"Có một số thách thức nảy sinh khi các phương pháp tiếp cận như vậy được thử nghiệm trong thế giới thực. Ví dụ, tính khả dụng của dữ liệu có thể bị hạn chế đáng kể so với những gì thường được giả định trong các nghiên cứu mô phỏng thuần túy. Vượt qua những hạn chế như vậy là một nỗ lực thực sự thú vị đòi hỏi các giải pháp sáng tạo", Ioannis Marios Granitsas, tiến sĩ tốt nghiệp ngành kỹ thuật điện và máy tính tại UM và là tác giả chính của nghiên cứu cho biết.
Trong suốt quá trình nghiên cứu, khoảng 100 ngôi nhà đã tham gia vào bốn sự kiện điều chỉnh tần số kéo dài một giờ mỗi sự kiện. Các nhà nghiên cứu đã bổ sung quy mô mẫu tương đối nhỏ bằng các đơn vị AC mô phỏng để tăng quy mô của bộ sưu tập.
Bộ điều nhiệt nhà thông minh không cho phép bên thứ ba kiểm soát bật/tắt, tạo ra rào cản cho việc điều chỉnh tần số. Để vượt qua rào cản này, các nhà nghiên cứu đã lắp đặt các bảng điều khiển phần cứng và cảm biến tùy chỉnh trong mỗi ngôi nhà. Điều này cho phép một thuật toán điều khiển chính phân phối lệnh qua đám mây đến máy điều hòa không khí của mỗi ngôi nhà, phản hồi các thay đổi của lưới điện trong vòng 10 giây.
Hệ thống đã điều phối thành công các thiết bị AC để cung cấp khả năng điều chỉnh tần số (tức là theo dõi tín hiệu công suất mục tiêu thay đổi sau mỗi 2 giây), đạt điểm hiệu suất cao hơn nhiều so với ngưỡng tiêu chuẩn của ngành.
Điều quan trọng là, việc điều chỉnh tần số không ảnh hưởng đến sự thoải mái. Chủ nhà được trao quyền điều khiển, nhưng cơ chế này không được sử dụng trong hầu hết các trường hợp và được sử dụng hai lần trong một trường hợp. Theo cảm biến nhiệt độ, nhiệt độ trong nhà chỉ lệch tối đa 1,6 độ F so với điểm đặt.
"Trong nhiều năm qua, chúng tôi đã biết rằng những người tham gia nghiên cứu kiểm soát HVAC muốn có cách nào đó để từ chối tham gia các chương trình. Đây là chìa khóa để tuyển dụng. Đây là những ngôi nhà có người ở và chúng tôi phải có được sự tin tưởng của những người tham gia. Chúng tôi cũng biết rằng nếu bạn thực hiện các hành động kiểm soát một cách chính xác, rất ít hoặc không có người tham gia nào cần từ chối tham gia sự kiện trong ngày", Scott Hinson, Giám đốc Công nghệ của Pecan Street, Inc. và là tác giả đóng góp của nghiên cứu cho biết.
Để đảm bảo khả năng mở rộng, phương pháp điều khiển sử dụng mô hình động lực học của bộ sưu tập AC. Kích thước mô hình không phải là hàm của số lượng đơn vị AC được quản lý, mang lại tiềm năng mở rộng. Tuy nhiên, các hạn chế của bộ điều nhiệt thông minh tạo ra rào cản vì việc cài đặt phần cứng cho mọi ngôi nhà được kết nối là không khả thi trên quy mô lớn. Các công ty sản xuất bộ điều nhiệt thông minh mở giao diện lập trình ứng dụng (API) của họ để thích ứng với khả năng điều khiển của bên thứ ba để điều chỉnh tần số sẽ đẩy nhanh quá trình này.
Các nhà nghiên cứu từ Pecan Street Inc. và Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos cũng đóng góp vào nghiên cứu này, và các nhà nghiên cứu từ Đại học California, Berkeley cũng tham gia vào toàn bộ dự án.
Mời các đối tác xem hoạt động của Công ty TNHH Pacific Group.
FanPage: https://www.facebook.com/Pacific-Group
YouTube: https://www.youtube.com/@PacificGroupCoLt
