Tối ưu hóa đồng thời cấu trúc lưới điện và công suất phát có xét điều khiển nhu cầu phụ tải và tính bất định của nguồn năng lượng tái tạo trong thị trường điện ngày tới

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Phạm Năng Văn*, Le Cong Thanh, Nguyen Trong Nghia, Hoang Phuong Nam

Từ khóa:

Transmission switching
day-ahead market clearing
demand response
renewables
mixed-integer linear programming (MILP)

Tóm tắt

Sự thay đổi công suất phát liên tục của các nguồn năng lượng tái tạo đòi hỏi độ linh hoạt cao hơn trong vận hành hệ thống điện. Hiện nay có nhiều giải pháp đã và đang được áp dụng như đáp ứng nhu cầu phụ tải và đóng mở lưới điện. Bài báo trình bày mô hình tối ưu hóa đồng thời cấu trúc lưới điện truyền tải và công suất phát dựa trên tối ưu ngẫu nhiên hai trạng thái. Mô hình đề xuất này xem xét đồng thời đáp ứng nhu cầu phụ tải, tính bất định của nguồn năng lượng tái tạo. Tính bất định của các nguồn năng lượng tái tạo được biểu diễn thông qua hệ kịch bản. Mô hình đề xuất có dạng tuyến tính nguyên thực hỗn hợp (MILP) và có thể được áp dụng trong vận hành thị trường điện ngày tới. Các kết quả tính toán được thực hiện sử dụng lưới điện 5 nút đã cho thấy tính hiệu quả của mô hình đề xuất.

Tài liệu tham khảo

    [1] Z. Zhao and L. Wu, “Impacts of high penetration wind generation and demand response on LMPs in day-ahead market”, IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 1, pp. 220–229, 2014.
    [2] O. Ma et al., “Demand Response for Ancillary Services”, IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 1988–1995, 2013.
    [3] A. I. Negash, T. W. Haring, and D. S. Kirschen, “Allocating the cost of demand response compensation in wholesale energy markets”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 30, no. 3, pp. 1528–1535, 2015.
    [4] E. B. Fisher, S. Member, R. P. O. Neill, and M. C. Ferris, “Optimal Transmission Switching”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no. 3, pp. 1346–1355, 2008.
    [5] R. P. O. Neill, R. Baldick, U. Helman, M. H. Rothkopf, and W. Stewart, “Dispatchable Transmission in RTO Markets”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 20, no. 1, pp. 171–179, 2005.
    [6] F. Li, S. Member, R. Bo, and S. Member, “DCOPF-Based LMP Simulation : Algorithm, comparison with ACOPF and sensitivity”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 22, no. 4, pp. 1475–1485, 2007.
    [7] P. N. Van, N. D. Huy, N. Van Duong, and N. T. Huu, “A tool for unit commitment schedule in day-ahead pool based electricity markets”, J. Sci. Technol. Univ. Danang, vol. 6, pp. 21–25, 2016.
    [8] P. N. Van, L. T. M. Chau, P. T. T. My, P. X. Giap, H. D. Duc, and T. M. Tri, “Multi-period linearized optimal power flow model incorporating transmission losses and thyristor controlled series compensators”, J. Sci. Technol. Univ. Danang, vol. 6, no. 6, pp. 1–6, 2018.
    [9] X. Fang, Y. Wei, and F. Li, “Evaluation of LMP Intervals Considering Wind Uncertainty”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 3, pp. 2495–2496, 2016.
    [10] L. Baringo and A. J. Conejo, “Strategic offering for a wind power producer”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 4, 2013.
    [11] M. Parvania, M. Fotuhi-firuzabad, and B. Sets, “ISO ’ s Optimal Strategies for Scheduling the Hourly Demand Response in Day-Ahead Markets”, IEEE Trans. Power Syst., pp. 1–10, 2014.
    [12] M. Parvania, M. Fotuhi-Firuzabad, and M. Shahidehpour, “Optimal demand response aggregation in wholesale electricity markets”, IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 1957–1965, 2013.
    [13] V. K. Tumuluru and D. H. K. Tsang, “A Two-stage Approach for Network Constrained Unit Commitment Problem with Demand Response”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 9, no. 2, pp. 1175–1183, 2018.
    [14] N. Hajibandeh et al., “Demand Response Based Operation Model in Electricity Markets with High Wind Power Penetration”, IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 10, no. 2, pp. 918–930, 2018.
    [15] S. Fattahi, J. Lavaei, and A. Atamt, “A Bound Strengthening Method for Optimal Transmission Switching in Power Systems”, IEEE Trans. Power Syst., vol. PP, no. c, p. 1, 2018.
    [16] M. Khanabadi, H. Ghasemi, S. Member, and M. Doostizadeh, “Optimal transmission switching considering voltage security and N-1 Contingency Analysis”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 1, pp. 542–550, 2013.
    [17] J. Shi, S. Member, and S. S. Oren, “Stochastic Unit Commitment with Topology Control Recourse for Power Systems with Large-Scale Renewable Integration”, IEEE Trans. Power Syst., vol. 33, no. 3, pp. 3315–3324, 2018.
    [18] https://www.ibm.com/analytics/cplex-optimizer
    [19] [https://www.gams.com/
    [20] H. Chen, Power grid operation in a market environment: economic efficiency and risk mitigation, no. April. 2017.
    [21] K. C. Sharma, P. Jain, and R. Bhakar, “Wind power scenario generation and reduction in stochastic programming framework”, Electr. Power Components Syst., vol. 41, no. 3, pp. 271–285, 2013.
    [22] J. Dupačová, D. Dupačová, and S. W. Wallace, “Scenarios for Multistage Stochastic Programs”, Ann. Oper. Res., vol. 100, no. 1, pp. 25–53, 2000.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Jun 30, 2019
Download
PDF (English)
Cách trích dẫn
Pham Nang Van*, Le Cong Thanh, Nguyen Trong Nghia, Hoang Phuong Nam. “Tối ưu hóa đồng thời cấu Trúc lưới điện Và công suất phát Có xét điều khiển Nhu cầu phụ tải Và tính bất định của nguồn năng lượng tái tạo Trong thị trường điện ngày tới”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 17, số p.h 6, Tháng Sáu 2019, tr 15-20, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/2172.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##