SỬ DỤNG MÔ HÌNH SOCP ĐỂ LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH NGẮN HẠN CHO HỆ THỐNG 24 NÚT IEEE HỖN HỢP THỦY NHIỆT ĐIỆN CÓ XÉT  ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CAO CỘT NƯỚC

Lê Toản; Phạm Năng Văn; Trịnh Văn Hoàng

doi:10.34238/tnu-jst.8080

SỬ DỤNG MÔ HÌNH SOCP ĐỂ LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH NGẮN HẠN CHO HỆ THỐNG 24 NÚT IEEE HỖN HỢP THỦY NHIỆT ĐIỆN CÓ XÉT ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CAO CỘT NƯỚC

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 06/06/23 Ngày hoàn thiện: 03/07/23 Ngày đăng: 04/07/23

Các tác giả

1. Lê Toản, Trường Điện ‒ Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Phạm Năng Văn , Trường Điện ‒ Điện tử - Đại học Bách khoa Hà Nội
3. Trịnh Văn Hoàng, Trung tâm Điều độ Hệ thống điện miền Bắc, Hà Nội

Tóm tắt

Lập kế hoạch vận hành ngắn hạn cho hệ thống hỗn hợp thuỷ nhiệt điện là một trong những bài toán quan trọng của vận hành hệ thống điện. Mục đích của bài toán này là xác định công suất phát của các tổ máy nhiệt điện và thuỷ điện để cực tiểu tổng chi phí sản xuất của hệ thống điện, đồng thời thoả mãn các ràng buộc kỹ thuật của tổ máy cũng như các ràng buộc kỹ thuật của lưới điện. Bài toán này có dạng phi tuyến và không lồi. Bài báo này đề xuất mô hình quy hoạch hình nón bậc hai để giải bài toán lập kế hoạch vận hành cho hệ thống hỗn hợp thuỷ nhiệt điện có xét mối quan hệ giữa công suất phát của thủy điện, lượng nước xả qua tuabin và độ cao cột nước. Mô hình tối ưu đề xuất đảm bảo tìm được nghiệm tối ưu toàn cục, hiệu quả về mặt tính toán và được phát triển từ mô hình quy hoạch phi tuyến bằng cách biến đổi ràng buộc đẳng thức thành ràng buộc bất đẳng thức. Mô hình đề xuất được đánh giá trên lưới điện truyền tải 24 nút IEEE với phần mềm GAMS và bộ công cụ CPLEX.

Từ khóa

Lập kế hoạch vận hành ngắn hạn; Hệ thống hỗn hợp thủy nhiệt điện; Quy hoạch phi tuyến; Quy hoạch hình nón bậc hai; Ảnh hưởng của độ cao cột nước

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] C. O. Naversen, M. Parvania, A. Helseth, and H. Farahmand, “Continuous Hydrothermal Flexibility Coordination Under Wind Power Uncertainty,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 13, no. 4, pp. 1900–1912, Oct. 2022, doi: 10.1109/TSTE.2022.3175430.

[2] C. Ju, T. Ding, W. Jia, C. Mu, H. Zhang, and Y. Sun, “Two-stage robust unit commitment with the cascade hydropower stations retrofitted with pump stations,” Appl. Energy, vol. 334, Mar. 2023, Art. no. 120675, doi: 10.1016/j.apenergy.2023.120675.

[3] M. S. Fakhar, S. Liaquat, S. A. R. Kashif, A. Rasool, M. Khizer, M. A. Iqbal, M. A. Baig, and S. Padmanaban, “Conventional and Metaheuristic Optimization Algorithms for Solving Short Term Hydrothermal Scheduling Problem: A Review,” IEEE Access, vol. 9, pp. 25993–26025, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3055292.

[4] G. W. Chang, M. Aganagic, J.G. Waight, J. Medina, T. Burton, S. Reeves, and M. Christoforidis, “Experiences with mixed integer linear programming based approaches on short-term hydro scheduling,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 16, no. 4, pp. 743–749, 2001.

[5] A. J. Conejo, J. M. Arroyo, J. Contreras, and F. A. Villamor, “Self-scheduling of a hydro producer in a pool-based electricity market,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 17, no. 4, pp. 1265–1272, Nov. 2002, doi: 10.1109/TPWRS.2002.804951.

[6] A. L. Diniz and M. E. P. Maceira, “A four-dimensional model of hydro generation for the short-term hydrothermal dispatch problem considering head and spillage effects,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no. 3, pp. 1298–1308, 2008.

[7] Y. Lu, J. Zhou, H. Qin, Y. Wang, and Y. Zhang, “An adaptive chaotic differential evolution for the short-term hydrothermal generation scheduling problem,” Energy Convers. Manag., vol. 51, no. 7, pp. 1481–1490, Jul. 2010, doi: 10.1016/j.enconman.2010.02.006.

[8] F. J. Diaz, J. Contreras, J. I. Munoz, and D. Pozo, “Optimal Scheduling of a Price-Taker Cascaded Reservoir System in a Pool-Based Electricity Market,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 26, no. 2, pp. 604–615, May 2011, doi: 10.1109/TPWRS.2010.2063042.

[9] D. G. Ha, D. L. Duong, and N. V. Pham, “An iterative linear programming-based model using
fictitious nodal demand for solving the optimal power flow problem in power distribution systems,” TNU J. Sci. Technol., vol. 228, no. 10, pp. 20–28, 2023, doi: 10.34238/tnu-jst.7491.

[10] GAMS. [Online]. Available: https://www.gams.com/ [Accessed 25 June 2023].

[11] S. O. Orero and M. R. Irving, “A genetic algorithm modelling framework and solution technique for short-term optimal hydrothermal scheduling,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 13, no. 2, pp. 501–518, May 1998, doi: 10.1109/59.667375.

[12] Y. Zhu, J. Jian, J. Wu, and L. Yang, “Global Optimization of Non-Convex Hydro-Thermal Coordination Based on Semidefinite Programming,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 4, pp. 3720–3728, Nov. 2013, doi: 10.1109/TPWRS.2013.2259642.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.8080

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ