Chia sẻ bài báo qua Email QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG TỐI ƯU CHO NHÀ THÔNG MINH TÍCH HỢP XE ĐIỆN
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 18/04/26 Ngày hoàn thiện: 25/06/26 Ngày đăng: 25/06/26Các tác giả
1. Mai Thị Thêm, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Nam Định2. Nghiêm Thị Hưng, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Nam Định
3. Nguyễn Thị Duyên
, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Nam Định4. Phạm Thị Hoa, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Nam Định
Tóm tắt
Nghiên cứu này đề xuất một khung quản lý năng lượng tối ưu cho nhà thông minh tích hợp xe điện sạc ngoài dựa trên mô hình trung tâm năng lượng. Mô hình đề xuất cho phép phối hợp tối ưu các dòng năng lượng điện và nhiệt thông qua việc xem xét tổ hợp phát nhiệt – điện, các phụ tải có khả năng đáp ứng và chiến lược sạc/xả của xe điện theo biểu giá điện theo thời gian sử dụng Bài toán vận hành được xây dựng dưới dạng quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp với mục tiêu tối thiểu hóa chi phí năng lượng hàng ngày, đồng thời đảm bảo đáp ứng nhu cầu phụ tải điện, nhiệt và các ràng buộc vận hành của thiết bị gia dụng cũng như xe điện. Ngoài ra, cơ chế quản lý phụ tải trong gia đình được tích hợp nhằm dịch chuyển các phụ tải linh hoạt từ giờ cao điểm sang giờ thấp điểm, qua đó nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Mô hình tối ưu được triển khai trong môi trường GAMS và đánh giá thông qua hai kịch bản vận hành của hộ gia đình. Kết quả mô phỏng cho thấy việc phối hợp vận hành tổ hợp phát nhiệt – điện, phụ tải đáp ứng và xe điện giúp giảm chi phí vận hành và nâng cao tính linh hoạt của phụ tải. Đồng thời, quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp có khả năng thay đổi đáng kể dạng đồ thị phụ tải, mặc dù trong một số trường hợp có thể làm gia tăng công suất đỉnh. Khung mô hình đề xuất cho thấy tiềm năng ứng dụng hiệu quả trong các hệ thống quản lý năng lượng cho nhà thông minh trong tương lai.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1] A. S. Aljumah, M. H. Alqahtani, A. R. Ginidi, et al., “Combined heat and power dispatch with reserve constraints using a mutated trochoid searching optimizer,” Electric Power Systems Research, vol. 252, 2026, Art. no. 112447.
[2] T. A. Abd’Azeez, M. O. Iroko, and L. Olatomiwa, “Techno-economic analysis of an optimized renewable energy integrated combined heat and power system for a primary healthcare facility,” Journal of Electrical Systems and Information Technology, vol. 13, 2026, Art. no. 3.
[3] H. Mohammadian-Alirezachaei, R. Kazemzadeh, M. Z. Oskouei, S. N. Ravadanegh, and M. Shafie-khah, “Resilient load restoration in integrated electricity-gas-transportation systems using mobile multi-carrier storages and energy hubs,” Journal of Energy Storage, vol. 150, 2026, Art. no. 120374.
[4] R. Yin, B. Chen, K. Y. Lee, et al., “System design, operational optimization and model predictive control of power-to-gas systems based on Modelica/Simulink co-simulation,” Energy, vol. 345, 2026, Art. no. 140154.
[5] M. Geidl et al., “Energy hubs for the future,” IEEE Power and Energy Magazine, vol. 5, no. 1, pp. 24-30, 2007.
[6] M. Fan, S. Lu, C. Guo, et al., “Multi-criteria decision framework and capacity sizing optimization for multi-energy storage synergy schemes in regional integrated energy systems,” Energy, vol. 352, 2026, Art. no. 140847.
[7] M. C. Bozchalui et al., “Optimal operation of residential energy hubs in smart grids,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 4, pp. 1755-1766, 2012.
[8] S. Shafiee, M. Fotuhi-Firuzabad, and M. Rastegar, “Investigating the impacts of plug-in hybrid electric vehicles on power distribution systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 3, pp. 1351-1360, 2013.
[9] M. Rastegar et al., “Load commitment in a smart home,” Applied Energy, vol. 96, pp. 45-54, 2012.
[10] D. Setlhaolo, X. Xia, and J. Zhang, “Optimal scheduling of household appliances for demand response,” Electric Power Systems Research, vol. 116, pp. 24-28, 2014.
[11] P. Du and N. Lu, “Appliance commitment for household load scheduling,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 2, no. 2, pp. 411-419, 2011.
[12] M. Rastegar and M. Fotuhi-Firuzabad, “Outage management in residential demand response programs,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 6, no. 3, pp. 1453-1462, 2015, doi: 10.1109/TSG.2014.2338794.
[13] M. R. Bussieck and A. Meeraus, “General algebraic modeling system (GAMS),” in Modeling Languages in Mathematical Optimization, J. Kallrath, Ed., Springer, 2004, pp. 137-157.
[14] Maryland Public Service Commission, “Fact sheet for Maryland Public Service Commission,” 2014. [Online]. Available: http://www.psc.state.md.us/gas/. [Accessed April 11, 2026].
[15] Y. Tang, H. Song, F. Hu, and Y. Zou, “Investigating on TOU pricing principles,” in Proc. IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, Dalian, China, 2005, pp. 1-5, doi: 10.1109/TDC.2005.1546964.
DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.15481
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu