ẢNH HƯỞNG CỦA TẢI NGẪU NHIÊN TỚI TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (362.3 KB, 6 trang )

(1)<div class='page_container' data-page=1>

ẢNH HƯỞNG CỦA TẢI NGẪU NHIÊN TỚI TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG

TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

Vũ Văn Thắng1, Bạch Quốc Khánh2 
1Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên 
2Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

TÓM TẮT

Phụ tải điện là đại lượng mang tính ngẫu nhiên phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và nhu cầu của
khách hàng. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu trước đây tổn thất điện năng thường được tính tốn
với giả thiết thơng số của tải là xác định như tải luôn là cực đại (theo thời gian chịu tổn thất công
suất lớn nhất) hay đồ thị phụ tải ngày điển hình (theo mùa trong năm). Những giả thiết trên dẫn
đến kết quả tính tốn tổn thất điện năng có sai số lớn và ảnh hưởng tới hiệu quả của các phương án
đầu tư. Do đó, nghiên cứu này giới thiệu một mơ hình tính tốn tổn thất điện năng trên cơ sở lựa
chọn mơ hình xác suất biểu diễn tính ngẫu nhiên của phụ tải. Tính tốn kiểm tra bằng chương trình
lập trong ngơn ngữ lập trình GAMS trên LĐPP 33 nút. Kết quả được so sánh với các trường hợp
phụ tải xác định để đánh giá ảnh hưởng của tải ngẫu nhiên tới tổn thất điện năng của LĐPP.

Từ khóa: Lưới điện phân phối (LĐPP), Tổn thất điện năng, Tải ngẫu nhiên, GAMS

GIỚI THIỆU1

Tổn thất công suất và tổn thất điện năng là chỉ
tiêu quan trọng trong các bài toán qui hoạch,
thiết kế và vận hành hệ thống điện nói chung
và lưới điện phân phối. Trong đó, tổn thất
điện năng được sử dụng làm mục tiêu trong
các bài toán nâng cấp đường dây và lựa chọn
thiết bị bù [1]. Hàm mục tiêu cực tiểu chi phí
tính tốn bao gồm chi phí tổn thất điện năng

cũng được sử dụng rỗng rãi để so sánh và lựa
chọn phương án đầu tư [2]-[14] …

Trước đây, tổn thất điện năng thường được
tính tốn theo phương pháp phụ tải xác định
(không thay đổi) với công suất cực đại và thời

gian chịu tổn thất công suất lớn nhất (Pmax,

). Phương pháp này tính tốn đơn giản và

khối lượng tính tốn nhỏ nhưng thường gặp
sai số lớn do bỏ qua sự thay đổi của phụ tải
[2]. Do đó, để giảm sai số và đáp ứng gần hơn
với điều kiện thực tiễn, trong thời gian gần
đây, tổn thất điện năng được tính tốn theo đồ
thị phụ tải ngày điển hình trong mỗi mùa
[5]-[7]. Tổn thất điện năng được xác định chính
xác hơn bởi tính tốn trong từng chế độ làm
việc của LĐPP. Tuy nhiên, khối lượng tính
tốn tăng mạnh gây khó khăn khi tính tốn
những hệ thsống thực tiễn với qui lớn và thời

*

Tel: 0915 176569, Email:

gian xét dài (96 chế độ - mỗi ngày 24 chế độ

và 4 mùa trong năm).

Thực tế, phụ tải luôn mang tính ngẫu nhiên
phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện thời
tiết, khách hàng… Do đó, để đáp ứng yêu cầu
thực tiễn, hàm phân phối xác suất chuẩn đã
được nghiên cứu và sử dụng để biểu diễn xác
suất của phụ tải điện trong các nghiên cứu [8]
[9] bởi sự phù hợp với thông số ngẫu nhiên
của tải trong thực tiễn. Trong một hàm phân
bố xác suất, số lượng trạng thái là rất lớn
(hàm liên tục) nên việc lựa chọn số lượng
trạng thái hay chế độ tính tốn của LĐPP quyết
định đến tính chính xác và khối lượng tính tốn.
Vì vậy, cần lựa chọn số trạng thái phù hợp trong
mỗi bài toán nhằm giảm khối lượng tính tốn
mà vẫn đảm bảo sai số nhỏ [10].

</div>
(2)<div class='page_container' data-page=2>

Từ những phân tích trên, nghiên cứu này giới
thiệu một mô hình tính tốn tổn thất điện
năng của LĐPP xét đến tính ngẫu nhiên của
phụ tải. Kết quả được so sánh với các mơ
hình tính tốn trước đây với tải xác định để từ
đó đánh giá ảnh hưởng của tải ngẫu nhiên tới
kết quả tính tốn tổn thất của LĐPP. Chương
trình tính tốn tổn thất điện năng theo các mơ
hình giới thiệu được lập trong ngơn ngữ lập
trình GAMS.

Phần tiếp theo của bài báo sẽ giới thiệu mơ

hình ngẫu nhiên của phụ tải và các mơ hình
tốn. Kết quả tính tốn, so sánh hiệu quả của
các mơ hình và kết luận cũng được trình bày.
MƠ HÌNH NGẪU NHIÊN CỦA PHỤ TẢI
Nhu cầu của các phụ tải không xác định mà
mang tính ngẫu nhiên. Nhiều mơ hình xác
suất biểu diễn tính ngẫu nhiên của các đại
lượng đã được giới thiệu. Trong đó, xác suất
của phụ tải thường được phân bố theo hàm
mật độ xác suất chuẩn như đã trình bày trong
các nghiên cứu [8]-[10] và được biểu diễn
như biểu thức (1).

2
2
( | , )

1 ( )

( ) exp
2
2

P X x

x
f x

 







  

   

 

(1)

Trong đó:  là giá trị trung bình của đại lượng

ngẫu nhiên x,  là độ lệch chuẩn và 2 là

phương sai.
MƠ HÌNH TỐN

Như đã giới thiệu ở trên, phương pháp xác
định phụ tải có ảnh hưởng lớn tới việc tính
tốn chính xác tổn thất điện năng của LĐPP.
Do đó, mơ hình tính tốn được xây dựng
trong 3 trường hợp để đánh giá ảnh hưởng bởi
tính ngẫu nhiên của phụ tải tới tổn thất điện
năng nhằm xác định chính xác hơn các chỉ

tiêu kinh tế kỹ thuật trong các bài toán thiết
kế và vận hành LĐPP: i) Tính tốn theo thời
gian chịu tổn thất công suất lớn nhất (mô hình
MH1). ii) Tính tốn theo ĐTPT ngày điển
hình (mơ hình MH2). iii) Theo mơ hình ngẫu
nhiên của tải (mơ hình MH3).

Mơ hình MH1

Trong mơ hình này, thơng số của tải được xác
định theo giá trị công suất cực đại và thời gian
chịu tổn thất công suất lớn nhất. Khi đó, tổn thất

điện năng, A , được tính tốn theo biểu thức

(2) với tổn thất công suất khi phụ tải cực đại,

m

P

 , xác định như biểu thức (3) [1] [2].

max.

A P 

  

(2)

2 2

max

1 1

2 cos( )

N N

ij i j i j j i
i j

P G U U U U  

 

 

 



    (3)

Trong đó:G là phần thực của tổng dẫn nhánh ij

giữa nút i và nút j, Yij; Ui là modul điện áp tại

nút i; i là góc pha của điện áp nút i; N là

tổng số nút của LĐPP;



là thời gian chịu tổn

thất công suất lớn nhất được xác định theo

thời gian làm việc với công suất cực đại, Tmax,

như biểu thức sau đây.
4 2
ax

(0.124 Tm .10 ) .8760

   

(4)

Tổn thất công suất và tổn thất điện năng được
xác định thông qua thông số chế độ của LĐPP
khi thỏa mãn ràng buộc cân bằng công suất
nút trong chế độ phụ tải cực đại như biểu thức
(5) với công suất tác sdụng và phản kháng của
tải là Ppt i.,Qpt i. .

. ij

. . .cos( )

. . .sin( )
N

pt i ij i j j i
j

N

pt i ij i j j i
j

P Y U U

Q Y U U

  

  




   



(5)

Trong đó: ij là góc pha của tổng dẫn nhánh

giữa nút i và nút j, Yij.

Mơ hình MH2

ĐTPT ngày điển hình là phương pháp được
sử dụng phổ biến khi xét đến thay đổi của tải
theo thời gian trong ngày và mùa trong năm
[1] [2]. Khi đó, tổn thất điện năng được tính
tốn theo từng giờ vận hành của từng mùa

như biểu thức (6) với

k

slà tổng số ngày trong

mùa s, N là số mùa trong năm, s N là số giờ h

trong ngày.

1 1

s h

N N

s h s
s h

A P k

 

</div>
(3)<div class='page_container' data-page=3>

Tổn thất công suất trong mỗi giờ vận hành là

s h
P

 được tính theo biểu thức (7) với Ui,s,h,

, ,

i s h



là modul và góc pha của điện áp nút i,

mùa s, giờ h.

2 2
, , , , ,

1 1
, , , , , , , ,
1
.
2

2 . cos( )

N N

s h ij i s h j s h
i j

i s h j s h j s h i s h

P G U U

U U  

 

   

  



(7)

Ràng buộc cân bằng công suất nút trong từng
chế độ vận hành của LĐPP được tính toán
như biểu thức (8).

. , , , , , , ij , , , ,

. . .cos( )

. . .sin( )

N

pt i s h ij i s h j s h j s h i s h
j

N

pt i s h ij i s h j s h j s h i s h
j

P Y U U

Q Y U U

  
  



   
   



(8)

Trong đó: Ppt i s h. , , , Qpt i s h. , , là công suất tác
dụng và phản kháng của tải trong từng chế độ
vận hành được xác định theo biểu thức (9) với

s h

k là hệ số tải trong mùa s và giờ h được

xác định từ đồ thị phụ tải.

. , , .. , ; . , , .. ,

pt i s h pt i s h pt i s h pt i s h

P P k Q Q k (9)

Mơ hình MH3

Tải ngẫu nhiên được xác định bởi hàm xác
suất như đã giới thiệu ở trên. Tại mỗi trạng
thái, trị số của phụ tải được xác định bởi hệ số
tải so với công suất lớn nhất và xác suất

tương ứng. Do đó, tổn thất điện năng của
LĐPP khi xét đến tải ngẫu nhiên được xác
định theo biểu thức (10) với xác suất của tải ở

trạng thái k là k, thời gian tính tốn T và N k

là số trạng thái tính tốn.

1
. .
k
N
k k
k

A P  T



  



(10)

Trong đó: Pk là tổn thất công suất trong

trạng thái k được xác định theo biểu thức sau

đây với Ui,k,



i k, là modul và góc pha của

điện áp nút i tại mỗi trạng thái tính tốn.

1 1

2 2
, , , , , ,
1
.
2

2 . cos( )
N N

k ij

i j

i k j k i k j k j k i k

P G

U U U U  

 

 

    





(11)

Ràng buộc cân bằng công suất trong trạng

thái tính tốn k được xác định theo (12).

. , , , ij , ,

. . .cos( )

. . .sin( )

N

pt i k ij i k j k j k i k
j

N

pt i k ij i k j k j k i k
j

P Y U U

Q Y U U

  
  



   
   



(12)

Trong đó: Ppt i k. , , Qpt i k. , là công suất tác dụng

và phản kháng của tải, xác định theo biểu

thức (9) với hệ số tải trong trạng thái k là kk.

. , .. ; . , ..

pt i k pt i k pt i k pt i k

P P k Q Q k (13)

Các mơ hình đề xuất trên được lập chương trình
tính tốn bằng ngơn ngữ lập trình The General
Algebraic Modeling System (GAMS) [13] và
được tính tốn áp dụng như phần dưới đây.
TÍNH TỐN ÁP DỤNG

Những giả thiết và tham số của thiết bị 
Sơ đồ và tham số của LĐPP

Sơ đồ LĐPP 33 nút, điện áp 22kV như giới

thiệu trên hình 1 được sử dụng để tính toán
kiểm tra trong cả 3 trường hợp. Phụ tải cực
đại và thông số của lưới điện trong phần PL1
và PL2.

ĐTPT và tham số xác suất của tải

LĐPP thường cung cấp cho một khu vực nhỏ
nên giả thiết tất cả các tải có cùng ĐTPT ngày
điển hình cho mỗi mùa như trên hình 2 với
phụ tải lớn nhất vào 18 giờ mùa hè và nhỏ
nhất vào 1giờ mùa đông. Từ ĐTPT ngày điển
hình xác định được thời gian làm việc với
công suất cực đại là 5388 giờ.

Từ thông số giả thiết như trên, tính toán theo
hàm phân bố chuẩn đã giới thiệu ở trên xác định
được đồ thị phân bố xác suất của tải như trên
hình 3. Hệ số tải được phân bố từ 0.37 tới 1 với
xác suất lớn nhất khi hệ số tải đạt 0.6 là 0.152.
Từ đồ thị phân bố xác suất cho thấy, số lượng
các trạng thái là rất lớn và việc lựa chọn số
trạng thái tính tốn là rất quan trọng. Số
lượng trạng thái nhỏ sẽ gây sai số lớn và
ngược lại số trạng thái lớn sẽ làm tăng khối
lượng tính tốn. Do đó, để đảm bảo giữa tính
chính xác và khối lượng tính tốn nghiên cứu
lựa chọn số lượng trạng thái là 15 tương ứng
với hệ số tải thay đổi từ 0.3 đến 1 với mỗi

</div>
(4)<div class='page_container' data-page=4>

Hình 1. Sơ đồ LĐPP

Hình 2. ĐTPT ngày điển hình

Hình 3. Phân bố xác suất của tải

Kết quả tính tốn

Tính tốn tổn thất điện năng của LĐPP trên
với các phương pháp xác định tải khác nhau
trong 3 trường hợp với 3 mơ hình. Kết quả
trình bày trên bảng 1. Trong MH1 (tính tốn

theo Pmax và ) tổn thất điện năng trong năm là

4407.7x103kWh tương ứng là 7.66%. Tương tự,

tổn thất điện năng trong MH2 (tính toán theo

ĐTPT) là 3528.2x103kWh chiếm 6.13% và

trong MH3 (tính tốn theo mơ hình xác suất) là

3538.1x103kWh tương ứng 6.15%.

Bảng 1. So sánh tổn thất điện năng

TT Chỉ tiêu tính tốn MH1 MH2 MH3

1 Tổn thất điện năng

(103kWh) 4407.7 3528.2 3538.1
2 So sánh MH2 và

MH1 (%) 1.53

3 So sánh MH3 và

MH2 (%) 0.02

Kết quả trên cho thấy, sai số gặp phải khi sử
dụng phương pháp tính toán theo thời gian
chịu tổn thất công suất lớn nhất tăng 1.53% so
với phương pháp sử dụng ĐTPT. Tuy nhiên,
MH2 địi hỏi tính tốn với 96 chế độ nên khối
lượng và thời gian tính tốn lớn. Ngược lại,
MH1 chỉ phải tính tốn cho 1 chế độ.

Tương tự, so sánh MH3 và MH2 trên bảng 1
cho thấy, khi tính tốn với mơ hình xác suất
của tải thì tổn thất điện năng có sai số rất nhỏ
so phương pháp sử dụng ĐTPT, chỉ 0.02%.
Vì vậy, đã nâng cao được tính chính xác của
kết quả tính tốn. Hơn nữa, MH3 sử dụng số
lượng chế độ tính tốn nhỏ, 15 chế độ, so với
MH2 đã giảm khối lượng và thời gian tính
tốn. Điều này rất quan trọng trong những bài
tốn có qui mô lớn và khối lượng tính tốn
lớn như bài toán qui hoạch LĐPP, bài toán
xét đến các nguồn điện phân tán trong qui

hoạch và vận hành LĐPP…

KẾT LUẬN

Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp xác
định thông số của tải theo hàm phân bố xác
suất và mơ hình xác suất tính tốn tổn thất
điện năng của LĐPP. Phương pháp đề xuất đã
đáp ứng gần hơn với điều kiện thực tiễn bởi
nhu cầu của tải điện là đại lượng ngẫu nhiên.
Chương trình tính tốn được lập trong ngơn
ngữ lập trình GAMS và tính tốn kiểm tra, so
sánh kết quả với các phương pháp sử dụng
thông số tải xác định. Kết quả cho thấy, mơ
hình xác suất cho kết quả chính xác tương
đương với phương pháp sử dụng ĐTPT. Tuy
nhiên, phương pháp có ưu điểm là giảm được
số chế độ tính tốn nên giảm được khối lượng
0

0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Hệ số tải

X

á

c

s

u

ấ

t

0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324

Thời gian (giờ)

H

ệ

s

ố

p

h

ụ

t

ả

i

Mùa xuân Mùa hè
Mùa thu Mùa đông

TBA
01

03
04

05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18

26
27
28
29
30
31
32
33
23
24
25
19

20
21

</div>
(5)<div class='page_container' data-page=5>

tính tốn và có thể áp dụng cho LĐPP có qui
mơ lớn. Hơn nữa, phương pháp cho phép sử
dụng dữ liệu tải thực tế trong q khứ để tính
tốn xác suất của tải đã nâng cao được tính
chính xác và gần với tải thực tế.

PL1. Thông số của tải

TT Ký hiệu PD0(kW) QD0(kVAr)

1 1 - -

2 2 200 160

3 3 290 240

4 4 320 250

5 5 160 130

6 6 360 310

7 7 300 300

8 8 300 300

9 9 160 120

10 10 220 160

11 11 145 110

12 12 160 135

13 13 460 435

14 14 220 180

15 15 560 460

16 16 260 200

17 17 360 320

18 18 490 440

19 19 190 140

20 20 290 220

21 21 190 140

22 22 390 340

23 23 390 350

24 24 420 350

25 25 220 200

26 26 660 525

27 27 560 525

28 28 360 310

29 29 420 370

PL1. Thông số của tải

TT Ký hiệu PD0(kW) QD0(kVAr)

30 30 300 200

31 31 550 470

32 32 310 260

33 33 460 390

Tổng 10,675 9,040

PL2. Thông số của đường dây

TT Nút 
i.j

Fij

(mm2) 
Sgh.ij

(MVA) 
Lij

(km) 
Rfij

() 
Xfij

()

1 1.2

AC-150 16.96 1.5 0.2910 0.5760

2 2.3

AC-150 16.96 0.6 0.1164 0.2304
3 3.4 AC-95 12.57 1.6 0.5024 0.6352
4 4.5 AC-95 12.57 1.5 0.4710 0.5955
5 5.6 AC-95 12.57 2.1 0.6594 0.8337

6 6.7 AC-35 6.67 2.5 1.9325 1.0725
7 7.8 AC-35 6.67 1.1 0.8503 0.4719
8 8.9 AC-25 4.95 1.6 1.8336 0.6880

9 9.10 AC-25 4.95 1.5 1.7190 0.6450
10 10.11 AC-25 4.95 0.2 0.2292 0.0860
11 11.12 AC-25 4.95 0.4 0.4584 0.1720
12 12.13 AC-25 4.95 1.2 1.3752 0.5160
13 13.14 AC-25 4.95 1.4 1.6044 0.6020
14 14.15 AC-25 4.95 1.3 1.4898 0.5590
15 15.16 AC-25 4.95 1.6 1.8336 0.6880
16 16.17 AC-25 4.95 1.2 1.3752 0.5160
17 17.18 AC-25 4.95 0.8 0.9168 0.3440
18 2.19 AC-25 4.95 0.2 0.2292 0.0860
19 19.20 AC-25 4.95 1.3 1.4898 0.5590
20 20.21 AC-25 4.95 0.3 0.3438 0.1290
21 21.22 AC-25 4.95 0.7 0.8022 0.3010
22 3.23 AC-25 4.95 1.4 1.6044 0.6020
23 23.24 AC-25 4.95 0.8 0.9168 0.3440
24 24.25 AC-25 4.95 0.8 0.9168 0.3440
25 6.26 AC-35 6.67 1.5 1.1595 0.6435
26 26.27 AC-35 6.67 2.2 1.7006 0.9438
27 27.28 AC-25 4.95 1.7 1.9482 0.7310
28 28.29 AC-25 4.95 1.8 2.0628 0.7740
29 29.30 AC-25 4.95 1.3 1.4898 0.5590
30 30.31 AC-25 4.95 2 2.2920 0.8600
31 31.32 AC-25 4.95 2.2 2.5212 0.9460
32 32.33 AC-25 4.95 1.4 1.6044 0.6020

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Lân Tráng, Qui hoạch phát triển hệ thống 
điện, Nxb Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội 2005 
2. Nguyễn Văn Đạm, Thiết kế mạng và hệ thống

điện, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội 2005 
3. K. Tilakul, P. Buasri…, Capacitor Location and 
Size Determination to Reduce Power Losses of a 
Distribution Feeder in Lao PDR, International 
Journal of Computer and Electrical Engineering,
Vol.4, 2012

4. S. Wong, K. Bhattacharya1and J.D. Fuller,
Electric power distribution system design and 
planning in a deregulated environment, IET 
Generation, Trans & Distr, 2009

5. Vũ Văn Thắng, Bạch Quốc Khánh, Vị trí và cơng 
suất tối ưu của tụ điện trong qui hoạch và cải tạo hệ 
thống phân phối, Tạp chí KHCN Đại học Đà Nẵng, 
Số 3(112).2017

</div>
(6)<div class='page_container' data-page=6>

8. Y. M. Atwa, E. F. El-Saadany, M. M. A. Salama,
and R. Seethapathy, Optimal Renewable Resources 
Mix for Distribution systems Energy Loss 
Minimization, IEEE Transactions on Power Sytems, 
Vol.25, No.1, 2010

9. Z.Liu, F.Wen, and G.Ledwich, Optimal Siting and 
Sizing of Distributed Generators in Distribution 
Systems Considering Uncertainties, IEEE
Transactions on Power Delivery, Vol.26, No.4, 2011
10. S.Pazouki, M.Haghifamb, A.Moser, Uncertainty 
modeling in optimal operation of energy hub in

presence of wind, storage and demand response, 
Electrical Power and Energy Systems, 61 -2014.
11. ETAP-Electrical Power System Analysis & 
Operation Software,

12. PSS/ADEPT™ 5.2, USERS MANNUAL, Siemens 
Power Transmission & Distribution, Inc.
Power Technologies International, June 2005
13. Richard E. Rosenthal, GAMS - A User's Guide, 
GAMS Development Corporation, Washington,

USA, 2010.

SUMMARY

EVALUATING INFLUENCE OF STOCHASTIC LOADS TO POWER LOSS 
OF DISTRIBUTION SYSTEM

Vu Van Thang1*, Bach Quoc Khanh2

1

University of Technology - TNU 
2

Hanoi University of Science and Technology

In above researches, the power loss is usually calculated with certainty loads as maximum demand
or typical load curves for each day and season. However, the electrical demand is a stochastic
parameter depending on weather and consumers. Hence, a new model is proposed to determine

power loss of distribution system with stochastic loads. The uncertainties of loads are modeled by
a probability distribution function (PDF), the normal PDF. General Algebraic Modeling System
(GAMS) is applied to undertake calculations in a test system 33 bus. The influence of stochastic
loads to power loss is evaluated by comparison between certainty and uncertainty load cases.

Keywords: Distribution System, Power loss, Stochastic load, GAMS

Ngày nhận bài: 01/11/2017; Ngày phản biện: 29/11/2017; Ngày duyệt đăng: 05/01/2018

</div>

ẢNH HƯỞNG CỦA TẢI NGẪU NHIÊN TỚI TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

<b>ẢNH HƯỞNG CỦA TẢI NGẪU NHIÊN TỚI TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG </b>

<b>TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI </b>









<i>k</i>





<sub>(7) </sub>















Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về