ẢNH HƯỞNG CỦA GIÁ ĐIỆN DỰ BÁO ĐẾN LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH CỦA NHÀ MÁY TUABIN KHÍ CHU TRÌNH HỖN HỢP TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN

Nguyễn Duy Đức; Phạm Năng Văn

doi:10.34238/tnu-jst.12808

ẢNH HƯỞNG CỦA GIÁ ĐIỆN DỰ BÁO ĐẾN LẬP KẾ HOẠCH VẬN HÀNH CỦA NHÀ MÁY TUABIN KHÍ CHU TRÌNH HỖN HỢP TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 14/05/25 Ngày hoàn thiện: 24/10/25 Ngày đăng: 27/10/25

Các tác giả

1. Nguyễn Duy Đức, Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Phạm Năng Văn , Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt

Trong bối cảnh hệ thống điện toàn cầu đang chuyển đổi theo hướng thân thiện với môi trường và giảm phát thải carbon, các nhà máy tuabin khí chu trình hỗn hợp đóng vai trò quan trọng. Chúng có đặc tính vận hành linh hoạt, hiệu suất cao và mức phát thải khí nhà kính thấp so với các nhà máy nhiệt điện than. Kế hoạch vận hành, bao gồm trạng thái vận hành và công suất phát có tác động lớn đến hiệu quả kinh tế của nhà máy tuabin khí chu trình hỗn hợp. Tuy nhiên, kế hoạch vận hành của nhà máy tuabin khí chu trình hỗn hợp lại phụ thuộc nhiều vào giá điện trên thị trường. Do đó, bài báo này đề xuất mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên thực hỗn hợp để giải bài toán lập kế hoạch vận hành cho nhà máy tuabin khí chu trình hỗn hợp có xét ảnh hưởng của giá điện dự báo và ràng buộc thời gian làm việc/nghỉ tối thiểu. Hàm mục tiêu của mô hình tối ưu đề xuất là tối đa hóa lợi nhuận, đồng thời đảm bảo các ràng buộc kỹ thuật của tổ máy phát. Mô hình đề xuất được tính toán bằng ngôn ngữ lập trình GAMS và công cụ tối ưu CPLEX. Kết quả tính toán cho thấy giá điện dự báo và ràng buộc thời gian làm việc/nghỉ tối thiểu có ảnh hưởng đáng kể đến kế hoạch vận hành của nhà máy tuabin khí chu trình hỗn hợp.

Từ khóa

Lập kế hoạch vận hành; Tuabin khí chu trình hỗn hợp; Thị trường điện; Giá điện; Quy hoạch tuyến tính nguyên thực hỗn hợp

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] L. Bai, F. Li, H. Cui, T. Jiang, H. Sun, and J. Zhu, “Interval optimization based operating strategy for gas-electricity integrated energy systems considering demand response and wind uncertainty,” Appl. Energy, vol. 167, pp. 270–279, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.apenergy.2015.10.119.

[2] J. Beiron, R. M. Montañés, F. Normann, and F. Johnsson, “Flexible operation of a combined cycle cogeneration plant – A techno-economic assessment,” Appl. Energy, vol. 278, Nov. 2020, Art. no. 115630, doi: 10.1016/j.apenergy.2020.115630.

[3] N. V. Pham, T. Le, M. H. Do, and D. L. Vu, “Day-ahead Unit Commitment for Combined-Cycle Gas Turbine and Coal-Fired Thermal Integrated Power Systems,” TNU J. Sci. Technol., vol. 230, no. 02, pp. 284–294, Feb. 2025, doi: 10.34238/tnu-jst.11897.

[4] T. Jiang et al., “Exploiting flexibility of combined-cycle gas turbines in power system unit commitment with natural gas transmission constraints and reserve scheduling,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 125, Feb. 2021, Art. no. 106460, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106460.

[5] A. Borghetti, C. D’Ambrosio, A. Lodi, and S. Martello, “An MILP Approach for Short-Term Hydro Scheduling and Unit Commitment with Head-Dependent Reservoir,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no. 3, pp. 1115–1124, Aug. 2008, doi: 10.1109/TPWRS.2008.926704.

[6] A. J. Conejo, F. J. Nogales, J. M. Arroyo, and R. Garcia-Bertrand, “Risk-constrained self-scheduling of a thermal power producer,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, no. 3, pp. 1569–1574, Aug. 2004, doi: 10.1109/TPWRS.2004.831652.

[7] H. Haghighat, H. Seifi, and A. R. Kian, “On the self-scheduling of a power producer in uncertain trading environments,” Electr. Power Syst. Res., vol. 78, no. 3, pp. 311–317, Mar. 2008, doi: 10.1016/j.epsr.2007.02.012.

[8] H. Hui, C.-N. Yu, F. Gao, and R. Surendran, “Combined cycle resource scheduling in ERCOT nodal market,” in 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting, Jul. 2011, pp. 1–8, doi: 10.1109/PES.2011.6039463.

[9] F. J. Heredia, M. J. Rider, and C. Corchero, “Optimal bidding strategies for thermal and combined cycle units in the day-ahead electricity market with bilateral contracts,” in 2009 IEEE Power & Energy Society General Meeting, Jul. 2009, pp. 1–6, doi: 10.1109/PES.2009.5275680.

[10] N. H. Kjeldsen and M. Chiarandini, “Heuristic solutions to the long-term unit commitment problem with cogeneration plants,” Comput. Oper. Res., vol. 39, no. 2, pp. 269–282, Feb. 2012, doi: 10.1016/j.cor.2011.03.018.

[11] K. Pan and Y. Guan, “Data-Driven Risk-Averse Stochastic Self-Scheduling for Combined-Cycle Units,” IEEE Trans. Ind. Inform., vol. 13, no. 6, pp. 3058–3069, Oct. 2017, doi: 10.1109/TII.2017.2710357.

[12] M. González-Sierra and S. Wogrin, “Self-Unit Commitment of Combined-Cycle Units with Real Operational Constraints,” Energies, vol. 17, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.3390/en17010051.

[13] G. Morales-España, C. M. Correa-Posada, and A. Ramos, “Tight and Compact MIP Formulation of Configuration-Based Combined-Cycle Units,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 2, pp. 1350–1359, Mar. 2016, doi: 10.1109/TPWRS.2015.2425833.

[14] C. Liu, M. Shahidehpour, Z. Li, and M. Fotuhi-Firuzabad, “Component and Mode Models for the Short-Term Scheduling of Combined-Cycle Units,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 24, no. 2, pp. 976–990, May 2009, doi: 10.1109/TPWRS.2009.2016501.

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

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.12808

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ