GIẢI BÀI TOÁN UC SỬ DỤNG MÔ HÌNH MILP CHO HỆ THỐNG HỖN HỢP NHIỆT ĐIỆN, ĐIỆN GIÓ VÀ TÍCH TRỮ NĂNG LƯỢNG DẠNG PIN  CÓ XÉT TỔN THẤT CÔNG SUẤT LƯỚI ĐIỆN

Phạm Năng Văn; Nguyễn Thị Hoài Thu; Trịnh Văn Hoàng; Vũ Quốc Cường

doi:10.34238/tnu-jst.6485

GIẢI BÀI TOÁN UC SỬ DỤNG MÔ HÌNH MILP CHO HỆ THỐNG HỖN HỢP NHIỆT ĐIỆN, ĐIỆN GIÓ VÀ TÍCH TRỮ NĂNG LƯỢNG DẠNG PIN CÓ XÉT TỔN THẤT CÔNG SUẤT LƯỚI ĐIỆN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 11/09/22 Ngày hoàn thiện: 19/10/22 Ngày đăng: 20/10/22

Các tác giả

1. Phạm Năng Văn , Trường Điện ‒ Điện tử - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Nguyễn Thị Hoài Thu, Trường Điện ‒ Điện tử - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
3. Trịnh Văn Hoàng, Trường Điện ‒ Điện tử - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
4. Vũ Quốc Cường, Trường Điện ‒ Điện tử - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt

Lựa chọn tổ máy vận hành là một trong các bài toán quan trọng nhất của vận hành hệ thống điện. Mục đích của bài toán lựa chọn tổ máy vận hành là xác định trạng thái vận hành của các tổ máy trong một khoảng thời gian để đáp ứng nhu cầu của phụ tải, thỏa mãn các ràng buộc kỹ thuật và ràng buộc an toàn của hệ thống, đồng thời cực đại tổng lợi ích xã hội trong khoảng thời gian xét. Bài báo này đề xuất mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên thực hỗn hợp (MILP) để giải bài toán lựa chọn tổ máy vận hành cho hệ thống hỗn hợp nhiệt điện, điện gió và tích trữ năng lượng dạng pin có xét tổn thất công suất của lưới điện. Mô hình MILP được phát triển từ mô hình quy hoạch phi tuyến nguyên thực hỗn hợp (MINLP) bằng cách sử dụng kỹ thuật tuyến tính hóa tổn thất công suất của lưới điện. Lưới điện truyền tải 24 nút IEEE được áp dụng để đánh giá mô hình đề xuất. Kết quả tính toán cho thấy rằng tổn thất công suất của lưới điện có ảnh hưởng đáng kể đến trạng thái vận hành, công suất phát của các tổ máy và sự hoạt động của tích trữ năng lượng dạng pin.

Từ khóa

Lựa chọn tổ máy vận hành (UC); Tích trữ năng lượng dạng pin (BESS); Tổn thất công suất; Xấp xỉ tuyến tín; Quy hoạch tuyến tính nguyên thực hỗn hợp (MILP)

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] D. A. Tejada-Arango, S. Lumbreras, P. Sanchez-Martin, and A. Ramos, “Which Unit-Commitment Formulation is Best? A Comparison Framework,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 35, no. 4, pp. 2926–2936, Jul. 2020.

[2] J. M. Arroyo and A. J. Conejo, “Multiperiod Auction for a Pool-based Electricity Market,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 17, no. 4, pp. 1225–1231, Nov. 2002.

[3] N. V. Pham, D. H. Nguyen, and V. D. Nguyen, “A Tool for Unit Commitment Schedule in Day-Ahead in Pool based Electricity Markets,” UD-JST, vol. 6, no. 103, pp. 25–29, Jun. 2016.

[4] X. Wu, J. Zhao, and A. Conejo, “Optimal Battery Sizing for Frequency Regulation and Energy Arbitrage,” IEEE Trans. Power Deliv., vol. 37, no. 3, pp. 2016–2023, Jun. 2022.

[5] E. Quarm and R. Madani, “Scalable Security-Constrained Unit Commitment Under Uncertainty via Cone Programming Relaxation,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 36, no. 5, pp. 4733–4744, Sep. 2021.

[6] A. L. Motto, F. D. Galiana, A. J. Conejo, and J. M. Arroyo, “Network-constrained multiperiod auction for a pool-based electricity market,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 17, no. 3, pp. 646–653, Aug. 2002.

[7] D. A. Tejada-Arango, P. Sanchez-Martin, and A. Ramos, “Security Constrained Unit Commitment Using Line Outage Distribution Factors,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 1, pp. 329–337, Jan. 2018.

[8] D. Chen, S. Hou, N. Gong, W. Zhang, and H. Li, “A Chance-Constrained Two-Stage Stochastic UC Considering Uncertain Renewable Energy Output And Demand Response,” in 2018 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia), Singapore, May 2018, pp. 419–424.

[9] S. Virmani, E. C. Adrian, K. Imhof, and S. Mukherjee, “Implementation of a Lagrangian relaxation based unit commitment problem,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 4, no. 4, pp. 1373–1380, Nov. 1989.

[10] H. S. Madraswala and A. S. Deshpande, “Genetic algorithm solution to unit commitment problem,” in 2016 IEEE 1st International Conference on Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES), Delhi, India, Jul. 2016, pp. 1–6.

[11] G. Morales-España, J. M. Latorre, and A. Ramos, “Tight and Compact MILP Formulation for the Thermal Unit Commitment Problem,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 4, pp. 4897–4908, Oct. 2013.

[12] C. Shang and T. Lin, “A Linear Reliability-Evaluated Unit Commitment,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 37, no. 5, pp. 4133–4136, Sep. 2022.

[13] K. Qing, Q. Huang, Y. Du, L. Jiang, O. Bamisile, and W. Hu, “Distributionally robust unit commitment with an adjustable uncertainty set and dynamic demand response,” Energy, vol. 262, Jan. 2023, Art. no. 125434.

[14] C. Barrows, A. Bloom, A. Ehlen, J. Ikaheimo, J. Jergenson, D. Krishnamurthy, J. Lau, B. McBennett, M. O’Connell, E. Preston, A. Staid, G. Stephen, and J.-P. Watson “The IEEE Reliability Test System: A Proposed 2019 Update,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 35, no. 1, pp. 119–127, Jan. 2020.

[15] GAMS, “General Algebraic Modeling System,” 2022. [Online]. Available: https://www.gams.com/ [Accessed July 05, 2022].

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6485

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ