ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - LƢƠNG THỊ DIỄM ĐOAN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN Đà Nẵng – Năm 2018 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - LƢƠNG THỊ DIỄM ĐOAN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS ĐINH THÀNH VIỆT Đà Nẵng – Năm 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận văn LƢƠNG THỊ DIỄM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN Không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp đỡ, dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Đinh Thành Việt - người hướng dẫn khoa học đã tận tâm hướng dẫn tôi trong suốt thời gian thực hiện đề tài, hoàn thành luận văn. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô giảng dạy tại Khoa Điện Trường Đại học Bách Khoa Đà Nẵng cùng các bạn bè đồng nghiệp đã quan tâm, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn. Sau cùng, tôi xin kính chúc thầy Đinh Thành Việt và các thầy cô trong trường Đại học Bách Khoa Đà Nẵng cùng các bạn bè đồng nghiệp thật dồi dào sức khỏe, hạnh phúc. Trân trọng! iii TÓM TẮT LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ Học viên: Lương Thị Diễm Đoan Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện Mã số: 60520202 Khóa: K34.CHĐ.QN Trường Đại học Bách Khoa – ĐHĐN Tóm tắt: Năng lượng gió là một trong những nguồn năng lượng mới được sử dụng phổ biến trên thế giới và đang được phát triển tại Việt Nam vì những lợi ích to lớn mà nó mang lại đặc biệt là môi trường. Việt Nam là nước rất giàu tiềm năng về năng lượng gió, thuận lợi cho việc lắp đặt các tuabin lớn. Để khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng gió thì việc dự báo chính xác vận tốc và công suất phát cho nhà máy điện gió là rất quan trọng. Trong lưới điện vào bất kỳ thời điểm nào cũng phải duy trì cân bằng lưới điện giữa điện năng tiêu thụ và nguồn cung cấp. Thông tin mang lại từ dự báo không những phục vụ cho việc tính toán và phát điện của nhà máy mà còn cung cấp cho các đơn vị quản lý vận hành hệ thống điện mà nhà máy được kết nối. Việc phân tích, đề xuất một phương pháp dự báo một cách khoa học, cho kết quả chính xác cho nhà máy điện là rất cần thiết. Luận văn đã trình bày phương pháp dự báo dựa trên phương pháp thống kê tự hồi quy kết hợp với mạng nơ-ron và các kỹ thuật tiền xử lý để dự báo công suất phát cho nhà máy điện gió Tuy Phong. Từ khóa: Các phương pháp dự báo điện gió, năng lượng gió, Mạng nơ-ron, dự báo điện gió sử dụng mạng nơ-ron, dự báo điện gió. STUDYING THE POWER PROJECT OF THE WIND POWER FACTORY Abstract: The wind power is one of the new energy resources used popularly in the world and is being developed in Vietnam because of the enormous benefits that it brings especially for the environment. Vietnam is a very potential country for wind power that is convenient to install big turbines. To exploit and use wind power effectively, accurate forecaste of the wind speed and power generation for wind power factories is important. In the grid at any time must maintain the balanced grid between power consumption and power supply.Therefore, the information provided by the forecast is not only for the calculation and power generation of the factory but also for the management and operation of the power system in which the factory is connected. It is very necessary to analyse and propose a reliable forecasting method for accurate results for power factories, The thesis presents the forecasting method based on the autoregressive statistical method combined with neural network and preprocessing techniques application of power forecast for Tuy Phong wind power factory. Key words: the forecasting methods for wind power, wind power, neural network, wind power forecasting using neural network, wind foreceting. iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... ii TÓM TẮT LUẬN VĂN ....................................................................................... iii MỤC LỤC ............................................................................................................ iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT.................................................................. vii DANH MỤC CÁC BẢNG ................................................................................. viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .............................................................. ix MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1 1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................ 1 2. Mục đích nghiên cứu .................................................................................. 2 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................... 2 4. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 2 5. Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài ............................................. 2 6. Bố cục luận văn .......................................................................................... 2 Chƣơng 1 - TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN ĐIỆN GIÓ Ở THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM ........................................................................................... 3 1.1. Tình hình phát triển điện gió ............................................................................ 3 1.1.1. Tình hình phát triển điện gió trên thế giới. ............................................ 3 1.1.2. Tình hình phát triển điện gió tại Việt Nam ............................................ 6 1.2. Tiềm năng và trữ lượng gió ở Việt Nam .......................................................... 7 1.2.1. Tiềm năng nguồn năng lượng gió ở Việt Nam ...................................... 7 1.2.2. Trữ lượng gió ở Việt Nam .................................................................... 8 1.3. Tổng quan về năng lượng gió và máy phát điện gió. ........................................ 9 1.3.1. Nguyên lý để chuyển gió thành điện năng ............................................. 9 1.3.2. Tuabin của một trạm điện gió ............................................................. 11 1.3.3. Các địa điểm có thể xây dựng điện gió ............................................... 15 1.4. Kết luận chương 1.......................................................................................... 15 Chƣơng 2 - CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐIỆN GIÓ ................................. 16 2.1. Những vấn đề chung và phương pháp tiếp cận với vấn đề dự báo nhà máy điện gió ........................................................................................................................ 16 2.1.1. Những vần đề chung ........................................................................... 16 2.1.2. Lý do dự báo điện gió ......................................................................... 16 2.1.3. Phân loại dự báo ................................................................................. 17 v 2.2. Các phương pháp dự báo phân loại theo miền thời gian. ................................ 18 2.2.1. Phương pháp dự báo nhanh - ngắn hạn (dự báo trước 8 giờ). .............. 18 2.2.2. Phương pháp dự báo ngắn hạn (dự báo trước 1 ngày). ........................ 19 2.2.3. Phương pháp dự báo dài hạn (dự báo trước nhiều ngày). .................... 21 2.3. Các phương pháp dự báo phân loại theo phương pháp luận ........................... 21 2.3.1. Phương pháp vật lý ............................................................................. 22 2.3.2. Phương pháp thống kê ........................................................................ 24 2.3.3. Phương pháp trí tuệ nhân tạo .............................................................. 27 2.3.4. Phương pháp Persistence .................................................................... 27 2.3.5. Phương pháp lai ( Phương pháp kết hợp - hybrid) ............................... 28 2.4. Đánh giá dự báo ............................................................................................. 28 2.4.1. Cơ sở dữ liệu để đào tạo và kiểm tra .................................................. 29 2.4.2. Các sai số của dự báo .......................................................................... 29 2.4.3. Lỗi dự báo điển hình .......................................................................... 32 2.5. Kết luận chương 2.......................................................................................... 32 Chƣơng 3 - XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ ........................................... 34 3.1. Xây dựng mô hình dự báo cho nhà máy điện gió ........................................... 34 3.1.1. Các yêu cầu dữ liệu đầu vào: Thu thập và nhập dữ liệu....................... 34 3.1.2. Diện tích ảnh hưởng ........................................................................... 34 3.1.3. Mục tiêu dự báo .................................................................................. 36 3.1.4. Dữ liệu lịch sử .................................................................................... 36 3.1.5. Phương pháp ....................................................................................... 36 3.2. Điều kiện tự nhiên thuận lợi của nhà máy Điện Tuy Phong ............................ 38 3.2.1. Đặc điểm tự nhiên của khu vực Nhà máy điện Tuy Phong .................. 38 3.2.2. Đặc điểm gió của khu vực nhà máy điện gió Tuy Phong ..................... 38 3.3. Các số liệu dùng cho dự báo .......................................................................... 40 3.4. Xây dựng thuật toán dự báo ........................................................................... 47 3.5. Mô hình mạng nơ-ron .................................................................................... 49 3.5.1. Mô hình Nơ -ron đơn giản .................................................................. 49 3.5.2. Các hàm truyền ................................................................................... 50 3.5.3. Neuron có đầu vào là vec tơ ................................................................ 52 3.5.4. Cấu trúc mạng nơ-ron 1 lớp ................................................................ 53 3.5.5. Cấu trúc mạng nơ-ron nhiều lớp ......................................................... 54 3.5.6. Mạng hồi quy...................................................................................... 56 vi 3.6. Chương trình dự báo ...................................................................................... 57 3.7. Kết quả dự báo............................................................................................... 57 3.8. Kết luận chương 3.......................................................................................... 65 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 66 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 68 vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT NWP Dự báo thời tiết số trị (Numerical Weather Prediction) AR Tự hồi quy (AutoRegressive) MA Trung bình trượt (Moving Average) ARMA Trung bình trượt tự hồi quy (AutoRegressive Moving Average) ARIMA Trung bình trượt tích hợp tự hồi quy (AutoRegressive Integrated Moving Average) VAR Tự hồi quy vector (Vector AutoRegressive) ME Sai số trung bình (ME - Mean Error) MAE Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) MSE Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error) RMSE Sai số bình phương trung bình gốc (Root Mean Square Error) PE Sai số phần trăm (Percentage Error) MPE Sai số phần trăm trung bình (Mean Percentage Error) MAPE Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage Error) OLS Bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares) viii DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu Tên bảng Trang Bảng 1.1 Công suất tiềm năng tài nguyên năng lượng gió biển khu 8 vực độ sâu 0-30m Bảng 1.2 Công suất tiềm năng tài nguyên năng lượng gió biển khu 9 vực độ sâu 30-60m Bảng 1.3 Bảng phân loại các loại tuanbin gió 14 Bảng 2.1 Phân loại miền thời gian để dự báo gió. 18 Bảng 2.2 Các mô hình dự báo tốc độ gió và năng lượng gió 19 Bảng 3.1 Bảng trích dẫn số liệu đầu vào năm 2015 của mô hình dự 40 báo Bảng 3.2 Bảng trích dẫn số liệu đầu vào năm 2016 của mô hình dự 42 báo Bảng 3.3 Bảng trích dẫn số liệu đầu vào năm 2017 của mô hình dự 44 báo Bảng 3.4 Các hàm truyền cơ bản dùng trong mạng neuron 51 Bảng 3.5 Sai số MAE(%) và RMSE(%) giữa công suất dự báo và 64 công suất phát thực tế đo được từ ngày 01/12/2017 đến ngày 31/12/2017 ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Số hiệu Tên hình Trang Hình 1.1 Tỷ trọng công suất điện gió toàn cầu tính đến hết năm 2015 3 Hình 1.2 Công suất điện gió biển lắp đặt hàng năm 2013-2016 4 Hình 1.3 Hiện trạng tỷ trọng công suất điện gió trên toàn cầu 4 Hình 1.4 Dự báo tăng trưởng điện gió trên biển và đất liền 2030 5 Hình 1.5 Phân tích lực tác dụng lên cánh tuabin 10 Hình 1.6 Biểu đồ mối quan hệ giữa các công suất 11 Hình 1.7 Cấu tạo của tuabin gió 12 Hình 1.8 Cấu tạo của cánh quạt gió. 13 Hình 1.9 Hình ảnh của tuabin gió 15 Hình 2.1 Mô hình dự báo dựa vào phương pháp tiếp cận vật lý 23 Hình 2.2 Sơ đồ khối của mô hình dự báo bằng phương pháp tiếp cận 23 vật lý. Hình 2.3 Mô hình dự báo bằng phương pháp tiếp cận thống kê 25 Hình 2.4 Sơ đồ khối của mô hình dự báo bằng phương pháp tiếp cận 25 thống kê Hình 2.5 Sơ đồ khối của mô hình dự báo bằng phương pháp kết hợp 28 Hình 3.1 Một ví dụ mô phỏng từ mô hình dự báo thời tiết số (NWP). 35 Khu vực mục tiêu dự báo là vùng được đánh dấu bằng ô trắng. Các màu khác thể hiện giá trị R2 của mối quan hệ giữa giá trị tốc độ gió 80 m tại mỗi vị trí (dự đoán) tại thời điểm phát hành dự báo và giá trị được dự báo trên ô mục tiêu (dự đoán) trong 1 giờ (bên trái) và 3 giờ sau (phải) Hình 3.2 Vận tốc gió trung bình của khu vực nhà máy điện Tuy 39 Phong Hình 3.3 Hình cột gió cao 85m 39 Hình 3.4 Thuật toán dự báo tổng quát 48 Hình 3.5 Mạng nơ- ron 2 lớp với 20 nơ-ron 49 Hình 3.6 Neuron một đầu vào 49 Hình 3.7 Hàm truyền hardlim 50 Hình 3.8 Hàm truyền tuyến tính 50 Hình 3.9 Hàm truyền log-sigmoid 51 Hình 3.10 Neuron nhiều đầu vào 52 x Hình 3.11 Neuron có R đầu vào, rút gọn 53 Hình 3.12 Lớp có S neuron 53 Hình 3.13 Lớp S neuron, dạng rút gọn 54 Hình 3.14 Mạng 3 lớp 55 Hình 3.15 Mạng 3 lớp, rút gọn 55 Hình 3.16 Khối delay và intergrator 56 Hình 3.17 Mạng hồi tiếp 56 Hình 3.18 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 57 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 01/12/2017 Hình 3.19 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 58 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 02/12/2017 Hình 3.20 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 58 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 03/12/2017 Hình 3.21 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 59 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 04/12/2017 Hình 3.22 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 60 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 05/12/2017 Hình 3.23 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 60 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 06/12/2017 Hình 3.24 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 61 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 07/12/2017 Hình 3.25 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 62 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 08/12/2017 Hình 3.26 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 62 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày 09/12/2017 Hình 3.27 So sánh kết quả dự báo công suất phát cho 24 giờ tiếp theo 63 và số liệu thực tế đo đếm thực tế tại ngày10/12/2017 Hình 3.28 Đồ thị biến thiên theo ngày dự báo của sai số MAE(%) 64 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Năng lượng điện là một nhu cầu không thể thiếu đối với cuộc sống con người và mọi hoạt động sản xuất kinh doanh. Để đáp ứng nhu cầu trên, con người đã khai thác, sản xuất tiêu thụ năng lượng có nguồn gốc hóa thạch như: than đá, dầu mỏ...Việc khai thác trên là nguyên nhân làm tăng khí nhà kính dẫn đến biến đổi khí hậu, ô nhiễm môi trường sống nhưng nhu cầu về năng lượng lại càng tăng nhanh. Trong khi đó các nguồn năng lượng hóa thạch đang dần cạn kiệt và có tác động mạnh tới môi trường, các nguồn thủy điện thì gây ảnh hưởng tới hệ sinh thái và thiên tai lũ lụt...Năng lượng hạt nhân thì có nhiều nguy cơ mất an toàn và không có biện pháp xử lý cho các chất thải hạt nhân lâu dài. Vì thế ở các nước phát triển như các nước Châu Âu, Mỹ, Trung Quốc đang chuyển dần sang sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo và sạch như năng lượng mặt trời, gió, sóng và thủy triều. Năng lượng gió là một trong những năng lượng tái tạo được sử dụng ngày càng phổ biến rộng rãi trên thế giới. Đầu tư vào năng lượng tái tạo như điện gió là xu hướng được các nước phát triển trên thế giới hướng tới phát triển bền vững. Với tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam hiện nay thì nhu cầu điện ngày càng gia tăng trong khi năng lực cung ứng theo chưa kịp. Việt Nam cũng đang từng bước đầu tư vào lĩnh vực năng lượng tái tạo và sạch như điện gió, mang chiến lược phát triển bền vững, giảm thiểu tác động của môi trường. Việt Nam là quốc gia có tiềm năng điện gió lớn nhất trong khu vực vượt qua Thái Lan, Lào, Campuchia. Diện tích đất liền và biển của Việt Nam rất giàu tiềm năng, thuận lợi cho việc lắp đặt các tuabin gió lớn. Tuy nhiên việc phát triển các dự án điện gió với quy mô công nghiệp ở Việt Nam còn chậm. Nguyên nhân cơ bản là về mặt tài chính đầu tư cho dạng năng lượng này còn hạn chế và chưa có nghiên cứu quy hoạch các vùng phát triển điện gió. Những nơi có tiềm năng điện gió thường tập trung ở các vị trí hẻo lánh, xa hệ thống lưới điện truyền tải. Do đó việc kết nối nhà máy điện gió với lưới điện phân phối phải đảm bảo chất lượng điện năng như ổn định điện áp, dao động điện áp, tần số dòng điện... Với lý do trên, đề tài "Nghiên cứu dự báo công suất phát của nhà máy điện gió" hiện nay là thiết thực và cần thiết góp phần vào nâng cao hiệu quả vận hành lưới điện tại khu vực sử dụng năng lượng điện gió nên học viên chọn đề tài trên cho luận văn tốt nghiệp. 2 2. Mục đích nghiên cứu - Tình hình phát triển nguồn năng lượng xanh điện gió ở thế giới và Việt Nam. - Các phương pháp dự báo công suất phát của nhà máy điện gió. - Ứng dụng vào thực tiễn đề xuất phương pháp và xây dựng chương trình dự báo công suất phát phù hợp cho nhà máy điện gió ở các vùng có tiềm năng về năng lượng gió. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Năng lượng điện gió và các phương pháp dự báo công suất phát của nhà máy điện gió. Phạm vi nghiên cứu: các phương pháp dự báo vận tốc và công suất phát cho nhà máy điện gió. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu Kết hợp giữa lý thuyết và thực tế: Nghiên cứu lý thuyết về các phương pháp dự báo, các kỹ thuật xử lý số liệu, trên cở sở số liệu khảo sát thực tế để từ đó có cơ sở đề xuất phương pháp hợp lý, xây dựng chương trình, phân tích và kiểm nghiệm kết quả. 5. Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài Ý nghĩa khoa học: Để tính toán được công suất phát của nhà máy điện gió cung cấp nguồn năng lượng cho một vùng cụ thể thì cần lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp với điều kiện tự nhiên từng vùng để có công suất phát là tối ưu. Sử dụng mạng Nơ-ron và phương pháp thống kê để xây dựng chương trình dự báo công suất phát của điện gió. Ý nghĩa thực tiễn: Đề tài phân tích và đánh giá được hiệu suất, tính ổn định của công suất phát của nhà máy điện gió theo thời gian ngắn hạn Đề tài đề xuất phương pháp dự báo một cách khoa học và có tính thực tiễn cao, áp dụng cho nhà máy thực tế ở Việt Nam. 6. Bố cục luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục trong luận văn gồm có các chương như sau: Chương 1: Tổng quan về tình hình phát triển điện gió ở Thế giới và Việt Nam Chương 2: Các phương pháp dự báo của nhà máy điện gió Chương 3: Xây dựng phương pháp dự báo vận tốc gió và công suất phát của nhà máy Điện gió. 3 Chƣơng 1 - TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN ĐIỆN GIÓ Ở THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 1.1. Tình hình phát triển điện gió 1.1.1. Tình hình phát triển điện gió trên thế giới. Theo thống kê của Hiệp hội năng lượng tái tạo toàn cầu IRENA, năm 2016 tỷ trọng công suất điện gió mới nhất toàn cầu hiện đang chiếm tổng 9% với tổng các nguồn điện hiện có. Với các quốc gia thì tổng đứng đầu là Trung Quốc chiếm 34%, Mỹ 17%, Đức 10%, Pháp, Italia, Bzazil đều 2%, còn Thụy Điển, Đan Mạch, Thổ Nhĩ Kỳ, Ba Lan đều 1% (Hình 1.1)[4] Hình 1.1: Tỷ trọng công suất điện gió toàn cầu tính đến hết năm 2015[6] Các dự án điện gió biển ngoài khơi đầu tiên được lắp đặt ngoài khơi bờ biển Đan Mạch vào năm 1991. Kể từ đó, quy mô thương mại các trang trại gió ngoài khơi đã được hoạt động trong vùng nước nông trên toàn thế giới, chủ yếu là châu Âu. Gần đâu sự tiến bộ về công nghệ và giá thành đầu tư giảm đã tạo ra sự phát triển mạnh mẽ thị trường điện gió biển toàn cầu, làm cho tài nguyên năng lượng gió biển trở nên quý giá hơn rất nhiều. Đặc biệt từ năm 2013 trở lại đây khi nguồn lực toàn cầu dành ưu tiên cho khai thác tài nguyên năng lượng gió biển nhiều quốc gia, với độ sâu từ 0m nước đến hàng trăm m nước biển 4 Hiệp hội năng lượng gió châu Âu (EWEA) đã thống kê năng lượng gió biển toàn cầu, 6 tháng đầu năm 2016 đạt hơn 12.7GW, năm 2015 (12.1GW), năm 2014 (8.7GW), năm 2013 (7.45GW)[4]. Hình 1.2: Công suất điện gió biển lắp đặt hàng năm 2013-2016[4] Các trang trại gió tập trung mạnh ở các nước Tây Âu, kế đến là khu vực Biển Đông và Châu Mỹ. Tại Biển Đông có khu vực phía bắc xung quanh eo Đài Loan có dự án đã triển khai và nhiều dự án đang được triển khai. Theo số liệu thiết kế trang trại gió lớn của gần 1.500 trang trại gió đã và đang xây dựng thì tốc độ gió trung bình năm 10 năm liên tục tầng 100 m cho thấy, khoảng tốc độ gió từ 7 m/s - 12,5 m/s có tính hữu ích và thương mại cao. Hình 1.3: Hiện trạng tỷ trọng công suất điện gió trên toàn cầu[4] 5 Theo Hình 1.3, hiện nay Anh đứng thứ nhất về điện gió biển và chiếm 40% toàn cầu, tiếp theo là Đức (27%), Đan Mạch (10,5%), Trung Quốc (8,4%), Bỉ (6%). Hình 1. 4: Dự báo tăng trưởng điện gió trên biển và đất liền 2030[4] Theo dự tính của các chuyên gia điện gió (hình 1.4) thì tới năm 2030 điện gió biển sẽ liên tục gia tăng mạnh cùng với gió trên đất liền, có thể đạt tới hơn 100 GW và có xu hướng tăng mạnh. Theo EWEA, thêm 3 GW công suất điện gió ngoài khơi đã được đưa trực tiếp biến đổi thành điện năng trong năm 2015, nâng tổng công suất gió ngoài khơi của Châu Âu được sử dụng trực tiếp làm điện năng là hơn 11 GW. Châu Âu sẽ lắp đặt xong 20 GW công suất điện gió ngoài khơi vào năm 2020. Tương tự tại châu Mỹ, châu Á cũng đang phát triển mạnh điện gió biển, sự phát triển mạnh mẽ điện gió trên biển toàn cầu cho thấy, thời kỳ phát triển bùng nổ điện gió trên biển bắt đầu từ 2015 và 2016 và đạt đỉnh cao vào năm 2030, với tổng công suất lên tới 60 GW. Theo thống kê, các dự án trang trại gió công suất hơn 1,2 - 3,5 GW đang được thiết kế tương đối nhiều tại Hà Lan, Thụy Điển, Hàn Quốc, Anh[4]. Hiệp hội năng lượng gió Châu Âu EWEA (European Wind Energy Association) đang tiến hành một chiến lược phát triển cho năng lượng gió với mục tiêu đưa năng lượng gió vào nhóm những nguồn năng lượng quan trọng nhất. Theo kế hoạch của EWEA thì mục tiêu đến năm 2020, sản lượng điện gió sẽ đạt 94,8 GW, chiếm 12,1% tổng sản lượng điện của thế giới. 6 Theo kế hoạch này đến năm 2020, tổng công suất của Châu Âu sẽ là 180 GW trong đó 70 GW được xây dựng ngoài thềm lục địa gấp 72 lần công suất năm 1995, đủ cung cấp cho 195 triệu dân. Các kế hoạch phát triển các trạm điện gió ngoài thềm lục địa cũng đang được tiến hành để lợi dụng gió biển và ước tính sẽ chiếm trên 40% sản lượng điện gió tương lai của Châu Âu. Cũng theo dự đoán này thì năng lượng gió sẽ tăng dần và vượt qua nhiều nguồn năng lượng truyền thống nhưng tiềm ẩn rủi ro cao như điện hạt nhân và thủy điện lớn, và vào năm 2030 năng lượng gió sẽ trở thành nguồn năng lượng chiếm tỷ trọng lớn thứ hai, chỉ đứng sau nhiệt điện. Hiệp hội năng lượng gió thế giới (World Wind Energy Association) cũng đưa ra những dự báo hết sức khả quan cho triển vọng phát triển năng lượng điện gió. Đến năm 2020 sản lượng điện gió sẽ chiếm tới 12% trong tổng sản lượng điện năng của thế giới. Để đạt được mục tiêu này, thế giới sẽ đầu tư khoảng 100 tỷ USD/năm vào điện gió, đồng thời giảm được một lượng đáng kể khí CO2 gây hiệu ứng nhà kính. 1.1.2. Tình hình phát triển điện gió tại Việt Nam Trước những thách thức về tình trạng thiếu điện và ứng phó hiệu quả với biến đổi khí hậu trong những năm tiếp theo thì kế hoạch phát triển “điện xanh” từ các nguồn năng lượng tái tạo và sạch là một giải pháp khả thi nhằm đảm bảo an ninh năng lượng và bảo vệ môi trường. Trong đó, năng lượng gió được xem như là một lĩnh vực trọng tâm, do Việt Nam được xem là nước có giàu tiềm năng nhất trong khu vực Đông Nam Á. Mục đích của nghiên cứu này là đưa ra cái nhìn về tình hình phát triển điện gió hiện nay và các khả năng cung ứng tài chính của các tổ chức trong và ngoài nước cho phát triển điện gió ở Việt Nam. Cho đến nay, có khoảng 50 dự án điện gió đã đăng ký trên toàn bộ lãnh thổ Việt Nam, tập trung chủ yếu ở các tỉnh miền Trung và Nam bộ, với tổng công suất đăng ký gần 5.000 MW, quy mô công suất của các dự án từ 6 MW đến 250 MW. Tuy nhiên, hiện nay do suất đầu tư của dự án điện gió vẫn còn khá cao, trong khi giá mua điện gió là khá thấp do đó mới có 4 dự án với tổng công suất 159,2 MW đã đi vào vận hành thương mại. Dự án Nhà máy điện gió Bạc Liêu có công suất lớn nhất trong số 4 dự án điện gió đang hoạt động tại Việt Nam. Dự án nằm ở ngoài khơi, thuộc địa phận tỉnh Bạc Liêu, có quy mô 62 tua bin gió với tổng công suất 99,2 MW, điện năng sản xuất khoảng 320 triệu kWh/năm. Sau khi đưa vào vận hành giai đoạn I, với quy mô 16 MW và hòa lưới điện từ tháng 5-2013. Đến tháng 1-2016, Dự án Nhà máy điện gió 7 Bạc Liêu đã hoàn thành việc đầu tư toàn bộ 62 tua bin gió. Dự án điện gió lớn thứ hai nằm ở Tuy Phong (tỉnh Bình Thuận) của Công ty cổ phần Năng lượng tái tạo (REVN) đã hoàn thiện việc lắp đặt 20 trụ tua bin gió với tổng công suất 30 MW vào năm 7-2012[10]. Cũng tại tỉnh Bình Thuận, dự án điện gió trên đảo Phú Quý với giá trị đầu tư khoảng 17 triệu USD (387 tỷ đồng) có quy mô 3 tua bin gió với công suất 6MW cũng đã được đưa vào vận hành từ năm 2012. Dự án điện gió Phú Lạc của Công ty cổ phần điện gió Thuận Bình (tỉnh Bình Thuận) với công suất 24 MW, vốn đầu tư 1.000 tỷ đồng đã bắt đầu vận hành vào tháng 9-2016. Để phát triển điện gió ở Việt Nam, trong Quy hoạch điện quốc gia điều chỉnh giai đoạn 2011-2020, có xét đến năm 2030 (được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt ngày 18-3-2016) đặt ra mục tiêu phát triển điện gió của Việt Nam với tổng công suất nguồn điện gió sẽ tăng lên mức 800 MW vào năm 2020, đạt 2.000 MW năm 2025 và đạt khoảng 6.000 MW vào năm 2030. Theo đó, điện năng sản xuất từ nguồn điện gió sẽ chiếm tỷ trọng khoảng 0,8% vào năm 2020, khoảng 1% vào năm 2025 và khoảng 2,1% vào năm 2030. 1.2. Tiềm năng và trữ lƣợng gió ở Việt Nam 1.2.1. Tiềm năng nguồn năng lượng gió ở Việt Nam Nằm trong khu vực cận nhiệt đới gió mùa với bờ biển dài, Việt Nam có thuận lợi cơ bản để phát triển năng lượng gió. So sánh tốc độ gió trung bình trong vùng Biển Đông của Việt Nam và các vùng biển lân cận cho thấy gió tại Biển Đông khá mạnh và biến đổi nhiều theo mùa. Trong chương trình đánh giá về năng lượng của Châu Á, Ngân hàng Thế giới đã khảo sát chi tiết về năng lượng gió khu vực Đông Nam Á mà trong đó có Việt Nam. Theo nghiên cứu này, trong bốn nước được khảo sát thì Việt Nam có tiềm năng gió lớn nhất và hơn hẳn các quốc gia lân cận là Thái Lan, Lào và Campuchia. Trong khi Việt Nam có tới 8,6% diện tích lãnh thổ được đánh giá có tiềm năng rất tốt để xây dựng các trạm điện gió cỡ lớn thì diện tích này ở Campuchia là 0,2%, Lào 2,9%, và Thái Lan 0,2%. Tổng tiềm năng điện gió của Việt Nam ước đạt 513.360 MW tức là bằng hơn 200 lần công suất của thủy điện Sơn La, và hơn 10 lần tổng công suất dự báo của ngành điện vào năm 2020. Tất nhiên, để chuyển từ tiềm năng lý thuyết thành tiềm năng có thể khai thác được, đến tiềm năng kỹ thuật, và cuối cùng, thành tiềm năng kinh tế là cả một câu chuyện dài. Song điều đó không ngăn cản chúng ta xem xét một cách thấu đáo tiềm năng to lớn về năng lượng gió ở Việt Nam[10] 8 1.2.2. Trữ lượng gió ở Việt Nam Theo độ sâu, địa hình và tốc độ gió trung bình năm (3 mức cao, vừa, thấp) dựa theo chuỗi 10 năm (đo đạc gió vệ tinh NOAA) khu vực biển ven bờ Việt Nam được chia thành 5 khu vực như sau (theo đường bờ):[4] - Quảng Ninh - Quảng Trị (biển thoải, nông, mật độ năng lượng gió vừa) - Quảng Bình - Quảng Ngãi (biển thoải, hẹp, mật độ năng lượng gió thấp) - Bình Định - Ninh Thuận (biển nông hẹp, mật độ năng lượng gió thấp) - Bình Thuận - Mũi Cà Mau (biển thoải, nông, mật độ năng lượng gió cao) - Mũi Cà Mau - Kiên Giang (biển nông, mật độ năng lượng gió vừa) Vùng ven biển nước ta, đặc biệt vùng phía Nam có diện tích rộng khoảng 112.000 Km2, khu vực có độ sâu từ 30 m đến 60 m có diện tích rộng khoảng 142.000 Km2 có tiềm năng phát triển tốt điện gió biển rất tốt. Đặc biệt khu vực biển có độ sâu 0 - 30 m từ Bình Thuận đến Cà Mau rộng khoảng 44.000 Km2, vì theo số liệu gió Phú Quý, Côn Đảo thì vùng này đạt tốc độ gió trung bình ở độ cáo 100 m đạt hơn 5-8m/s. Hiện nay, trang trại gió biển đầu tiên với công suất gần 100 MW đã hoạt động và đang nghiên cứu triển khai các giai đoạn tới năm 2025 lên tới 1.000 MW tức gấp 10 lần. Bảng 1.1: Công suất tiềm năng tài nguyên năng lượng gió biển khu vực độ sâu 0-30m Mật độ năng Công suất Diện tích Khu vực lƣợng gió tiềm năng (Km2) MW/Km2 (GW) Vịnh Bắc Bộ 30.770 400 12.308 Quảng Bình - Quảng Ngãi 4.660 500 2.330 Bình Định – Ninh Thuận 2.483 500 1.242 Bình Thuận – Mũi Cà Mau 43.770 850 37.205 Mũi Cà Mau – Kiên Giang 29.390 400 11.756 Tổng 111.073 64.841