LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH NGÀY TỚI CÓ XÉT RÀNG BUỘC PHÁT THẢI KHÍ CO2 CHO LƯỚI ĐIỆN NHỎ | Nam | TNU Journal of Science and Technology

LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH NGÀY TỚI CÓ XÉT RÀNG BUỘC PHÁT THẢI KHÍ CO2 CHO LƯỚI ĐIỆN NHỎ

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 22/10/24                Ngày hoàn thiện: 26/11/24                Ngày đăng: 26/11/24

Các tác giả

1. Nguyễn Hoài Nam, Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Trần Đức Hiển, Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
3. Phạm Năng Văn Email to author, Trường Điện – Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt


Lưới điện nhỏ bao gồm các nguồn điện truyền thống, nguồn năng lượng tái tạo, và thiết bị tích trữ năng lượng. Lưới điện nhỏ có thể làm việc ở chế độ nối lưới hoặc chế độ tách đảo tùy thuộc vào các đặc tính kinh tế và kỹ thuật. Bài báo này áp dụng phương pháp quy hoạch toàn phương nguyên thực hỗn hợp để xác định tối ưu lịch vận hành ngày tới cho lưới điện nhỏ có xét chế độ làm việc nối lưới/tách đảo. Bài toán tối ưu này có hàm mục tiêu là cực tiểu tổng chi phí vận hành của nguồn điện có xét lượng khí thải CO2 mà các tổ máy phát điện truyền thống tạo ra. Phương pháp tổng trọng số được sử dụng để mô hình hóa bài toán tối ưu với hai mục tiêu. Mô hình tối ưu đề xuất được tích hợp ràng buộc cân bằng công suất giữa nguồn và tải, ràng buộc của các tổ máy phát điện, giới hạn công suất nạp/xả và mức năng lượng của các thiết bị lưu trữ. Mô hình lập kế hoạch ngày tới được chia làm 24 bước thời gian (độ dài mỗi bước là 1 giờ). Sự đánh giá của mô hình tối ưu đề xuất được thực hiện sử dụng bộ giải CPLEX với môi trường lập trình GAMS. Kết quả tính toán của mô hình đề xuất cho thấy, sự phát thải khí CO2 có ảnh hưởng lớn đến kế hoạch vận hành của các nguồn điện trong lưới điện nhỏ.

Từ khóa


Lập kế hoạch vận hành ngày tới; Lưới điện nhỏ; Nguồn năng lượng tái tạo; Quy hoạch toàn phương nguyên thực hỗn hợp; Thiết bị tích trữ năng lượng; Phát thải khí CO2

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] N. Hatziargyriou, H. Asano, R. Iravani, and C. Marnay, “Microgrids,” IEEE Power Energy Mag., vol. 5, no. 4, pp. 78-94, 2007.

[2] N. V. Pham, T. H. T. Nguyen, V. H. Trinh, and Q. C. Vu, “A MILP-based formulation for thermal-wind-BESS unit commitment problem considering network power loss,” TNU J. Sci. Technol., vol. 227, no. 16, pp. 85-93, Oct. 2022, doi: 10.34238/tnu-jst.6485.

[3] N. V. Pham, “Power flow incorporating cost-based droop control strategies for ac autonomous microgrids,” J. Sci. Technol. Issue Inf. Commun. Technol., vol. 18, no. 12, pp. 28-32, Dec. 2020, doi: 10.31130/jst-ud2020-124E.

[4] X. Li, W. Wang, H. Wang, J. Wu, X. Fan, and Q. Xu, “Dynamic environmental economic dispatch of hybrid renewable energy systems based on tradable green certificates,” Energy, vol. 193, Feb. 2020, Art. no. 116699, doi: 10.1016/j.energy.2019.116699.

[5] Y. Bai, X. Wu, and A. Xia, “An enhanced multi-objective differential evolution algorithm for dynamic environmental economic dispatch of power system with wind power,” Energy Sci. Eng., vol. 9, no. 3, pp. 316-329, 2021, doi: 10.1002/ese3.827.

[6] A. Basu and S. Chowdhury, “Impact of Strategic Deployment of CHP-Based DERs on Microgrid Reliability,” Power Deliv. IEEE Trans. On, vol. 25, pp. 1697-1705, Aug. 2010, doi: 10.1109/TPWRD.2010.2047121.

[7] N. Zaree and V. Vahidinasab, “An MILP formulation for centralized energy management strategy of microgrids,” in 2016 Smart Grids Conference (SGC), Kerman, Iran: IEEE, Dec. 2016, pp. 1-8, doi: 10.1109/SGC.2016.7883464.

[8] M. Farrokhabadi, C. A. Cañizares, and K. Bhattacharya, “Unit Commitment for Isolated Microgrids Considering Frequency Control,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 9, no. 4, pp. 3270-3280, Jul. 2018, doi: 10.1109/TSG.2016.2629982.

[9] A. K. Basu, A. Bhattacharya, S. Chowdhury, and S. P. Chowdhury, “Planned Scheduling for Economic Power Sharing in a CHP-Based Micro-Grid,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, no. 1, pp. 30-38, Feb. 2012, doi: 10.1109/TPWRS.2011.2162754.

[10] M. A. Abido, “A novel multiobjective evolutionary algorithm for environmental/economic power dispatch,” Electr. Power Syst. Res., vol. 65, no. 1, pp. 71-81, 2003.

[11] C. Deckmyn, J. V. D. Vyver, T. L. Vandoorn, B. Meersman, J. Desmet, and L. Vandevelde, “Day-ahead unit commitment model for microgrids,” IET Gener. Transm. Distrib., vol. 11, no. 1, pp. 1-9, 2017, doi: 10.1049/iet-gtd.2016.0222.

[12] A. Amiruddin, A. Liebman, R. Dargaville, and R. Gawler, “Optimal energy storage configuration to support 100 % renewable energy for Indonesia,” Energy Sustain. Dev., vol. 81, Aug. 2024, Art. no. 101509, doi: 10.1016/j.esd.2024.101509.

[13] M. Resende, A. S. V. D. Aranha, R. Kelman, M. Pereira, and R. Garaffa, “An Integrated Planning Framework for the Peruvian Energy Sector,” 2021. [Online]. Available: https://hal.science/hal-03172708. [Accessed Feb. 25, 2024].

[14] Y. Xu, Z. Y. Dong, K. P. Wong, E. Liu, and B. Yue, “Optimal Capacitor Placement to Distribution Transformers for Power Loss Reduction in Radial Distribution Systems,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 4, pp. 4072-4079, Nov. 2013, doi: 10.1109/TPWRS.2013.2273502.

[15] M. Mahdavi, H. H. Alhelou, N. D. Hatziargyriou, and F. Jurado, “Reconfiguration of Electric Power Distribution Systems: Comprehensive Review and Classification,” IEEE Access, vol. 9, pp. 118502-118527, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3107475.

[16] J. A. Taylor and F. S. Hover, “Convex Models of Distribution System Reconfiguration,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, no. 3, pp. 1407-1413, Aug. 2012, doi: 10.1109/TPWRS.2012.2184307.

[17] F. F. C. Silva, P. M. S. Carvalho, L. A. F. M. Ferreira, and Y. Omar, “A QUBO Formulation for Minimum Loss Network Reconfiguration,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 38, no. 5, pp. 4559-4571, Sep. 2023, doi: 10.1109/TPWRS.2022.3214477.

[18] N. Tian, Q. Guo, and H. Sun, “Privacy preservation method for MIQP-based energy management problem: A cloud-edge framework,” Electr. Power Syst. Res., vol. 190, Jan. 2021, Art. no. 106850, doi: 10.1016/j.epsr.2020.106850.

[19] M. H. Rostamiyan, M. H. Abardeh, A. A. Azarfar, M. S. Moghaddam, and N. Salehi, “A MIQP Approach Based on Demand Response in Distribution Networks to Improve the Multi-Objective Function in the Presence of Renewable Energy Resources and Batteries to the Subway Systems,” IEEE Access, vol. 11, pp. 17603-17612, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3243889.

[20] GAMS Development Corp., “GAMS Documentation 46,” Feb. 17, 2024. [Online]. Available: https://www.gams.com. [Accessed Feb. 25, 2024].

[21] B. Dey and B. Bhattacharyya, “Hybrid Intelligence Techniques for Unit Commitment of Microgrids,” in 2019 20th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), New Delhi, India: IEEE, Dec. 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISAP48318.2019.9065950.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.11375

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved