NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CO GIÃN NHU CẦU TẢI THEO GIÁ NĂNG LƯỢNG ĐẾN VẬN HÀNH TỐI ƯU TRUNG TÂM NĂNG LƯỢNG | Tùng | TNU Journal of Science and Technology

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CO GIÃN NHU CẦU TẢI THEO GIÁ NĂNG LƯỢNG ĐẾN VẬN HÀNH TỐI ƯU TRUNG TÂM NĂNG LƯỢNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 18/03/23                Ngày hoàn thiện: 23/05/23                Ngày đăng: 23/05/23

Các tác giả

1. Hà Thanh Tùng Email to author, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên
2. Phạm Thị Hồng Anh, Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt


Thị trường năng lượng đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành tối ưu mô hình trung tâm năng lượng (Energy hub – EH). Sử dụng giá năng lượng như một tài nguyên có thể kiểm soát được kỳ vọng sẽ thúc đẩy tối ưu hóa quá trình tích hợp các dạng năng lượng như điện, khí tự nhiên,.. trong EH. Bài báo này đề xuất phương pháp mô hình hóa tuyến tính tổng quát cho phương trình cân bằng năng lượng của EH có xét đến độ co giãn nhu cầu tải theo giá năng lượng. Với mục tiêu tối đa hóa doanh thu của EH, bài toán vận hành tối ưu được thiết lập trên cơ sở kiểm soát giá năng lượng và giải quyết thông qua ngôn ngữ lập trình GAMS (CPLEX). Để xác minh tính hiệu quả của phương pháp mô hình hóa được đề xuất và phân tích tác động của giá năng lượng đến việc điều tiết (xem xét độ co giãn giá khác nhau đến kết quả điều chỉnh), mô hình được kiểm chứng thông qua tính toán áp dụng trong phạm vi mạng lưới năng lượng siêu nhỏ. Kết quả cho thấy, tối đa hóa lợi nhuận của EH tận dụng đầy đủ tính linh hoạt giá của tải có lợi cho việc giảm phương sai và chênh lệch đỉnh thấp của tải, đồng thời có thể khai thác sâu hơn tiềm năng tối ưu của mô hình này.


Từ khóa


Hệ thống năng lượng tích hợp; Co giãn theo giá; Trung tâm năng lượng; GAMS; Vận hành tối ưu

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] A. Q. Huang, M. L. Crow, G. T. Heydt, J. P. Zheng, and S. J. Dale, “The future renewable electric energy delivery and management (FREEDM) system: the energy internet,” Proceedings of the IEEE, vol. 99, no. 1, pp. 133-148, 2011.

[2] S. Zheng, Y. Sun, B. Li, B. Qi, X. Zhang, and F. Li, "Incentive-based integrated demand response for multiple energy carriers under complex uncertainties and double coupling effects," Applied Energy, vol. 283, 2021, Art. no. 116254.

[3] J. Wu, J. Yan, H. Jia, N. Hatziargyriou, N. Djilali, and H. Sun, “Integrated Energy Systems,” Applied Energy, vol. 167, pp.155-157, 2016.

[4] H. J. Jia, D. Wang, X. D. Xu, and X. D. Yu, “Research on Some Key Problems Related to Integrated Energy Systems,” Automation of Electric Power Systems, vol. 39, no. 7, pp. 198-207, 2015.

[5] Y. Wang, J. Zhao, F. Wen, and Y. Xue “Market Equilibrium of Multi-energy System with Power-to-gas Functions,” Automation of Electric Power Systems, vol. 39, no. 21, pp. 1-10, 2015.

[6] M. Geidl, G. Koeppel, P. Favre-Perrod, B, Klockl, G. Andersson, and K. Frohlich, “Energy hubs for the future,” IEEE Power & Energy Magazine, vol. 5, no. 1, pp. 24-30, 2006.

[7] S. Bahrami and F. Safe, “A Financial Approach to Evaluate an Optimized Combined Cooling, Heat and Power System,” Energy & Power Engineering, vol. 05, no. 05, pp. 352-362, 2013.

[8] H. C. Gils, H. Gardian, and J. Schmugge, "Interaction of hydrogen infrastructures with other sector coupling options towards a zero-emission energy system in Germany," Renewable Energy, vol. 180, pp. 140-156, 2021.

[9] R. Li and S. S. Nahaei, "Optimal operation of energy hubs integrated with electric vehicles, load management, combined heat and power unit and renewable energy sources," Journal of Energy Storage, vol. 48, 2022, Art. no. 103822.

[10] P. Mancarella and G. Chicco, “Real-Time Demand Response from Energy Shifting in Distributed Multi-Generation,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 1928-1938, 2013.

[11] S. Pazouki, M. R. Haghifam, and A. Moser, “Uncertainty modeling in optimal operation of energy hub in presence of wind, storage and demand response,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 61, pp. 335-345, 2014.

[12] S. Bahrami and A. Sheikhi, “From Demand Response in Smart Grid toward Integrated Demand Response in Smart Energy Hub,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 7, no. 2, pp. 650-658, 2016.

[13] S. P. Karthikeyan, I. J. Raglend, and D. P. Kothari, “A review on market power in deregulated electricity market,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 48, no. 48, pp. 139-147, 2013.

[14] D. S. Kirschen, G. Strbac, P. Cumperayot, and D. D. P. Mendes, “Factoring the elasticity of demand in electricity prices,” IEEE Transac-tions on Power Systems, vol. 15, no. 2, pp. 612-617, 2000.

[15] Y. He and B. Wang, “Analysis on Response Character-istics of Residential Energy Price in Beijing,” Modern Electric Power, vol. 30, no. 4, pp. 88-94, 2013.

[16] T. B. Bjørner, M. Togeby, and H. H. Jensen, “Industrial companies’ demand for electricity: evidence from a micropanel,” Energy Economics, vol. 23, no. 5, pp. 595-617, 2011.

[17] N. Boogen, S. Datta, and M. Filippini, “Going Beyond Tradition: Estimating Residential Electricity Demand Using an Appliance Index and Energy Services,” SSRN Electronic Journal, vol. 61, pp. 381-386, 2014.

[18] M. R. Bussieck and A. Meeraus, "General algebraic modeling system (GAMS)," in Modeling Languages in Mathematical Optimization, J. Kallrath, (eds), Springer, 2004, pp.137-157.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7548

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