Nghiên cứu tối ưu vận hành lưới điện microgrid tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo và pin nhiên liệu hydro
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
-
Nguyễn Quốc MinhTrường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt NamNguyễn Duy LinhTrường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt NamĐỗ Đức HùngTrường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt NamNguyễn Hoàng Vân AnhTrường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt NamTrần Thị Mai AnhViện Kinh tế và Quản lý, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt NamNguyễn Thị Hồng LoanViện Kinh tế và Quản lý, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam
Từ khóa:
Tóm tắt
Lưới điện siêu nhỏ (microgrid) đang là xu hướng phát triển trên thế giới cũng như ở Việt Nam trong thời gian gần đây. Microgrid có ưu điểm là có khả năng tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo, thân thiện với môi trường, và đặc biệt phù hợp ở những khu vực đảo xa, nơi mà phương án cấp điện từ đất liền là không khả thi. Tuy nhiên việc lập kế hoạch và vận hành lưới điện microgrid nhằm tối ưu hóa về chi phí sản xuất đồng thời giảm thiểu phát thải ra môi trường đang là nhiệm vụ đầy thách thức. Trong bài báo này, phương pháp lập lịch dựa trên quy hoạch toàn phương nguyên thực hỗn hợp (MIQP) được đề xuất đề khắc phục các vấn đề liên quan đến tính bất định của các nguồn phân tán. Kết quả cho thấy mô hình tối ưu đề xuất có thể giảm chi phí vận hành của lưới điện xuống còn 20% so với phương án cấp điện hiện hành.
Tài liệu tham khảo
-
[1] G. de Matos, F. S. F. e Silva and L. A. d. S. Ribeiro, “Power Control in AC Isolated Microgrids with Renewable Energy Sources and Energy Storage Systems”, in IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 62, No. 6, pp. 3490-3498, Jun. 2015.
[2] B K. Rahbar, C. C. Chai and R. Zhang, “Energy Cooperation Optimization in Microgrids With Renewable Energy Integration”,
in IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 9, No. 2, pp. 1482-1493,
2018.
[3] H. Saeed, W. Fangzong, B. A. Kalwar and S. Iqbal, “A Review on Microgrids’ Challenges & Perspectives”, in IEEE Access, Vol. 9, pp. 166502-166517, 2021.
[4] Sani, and A. Iravani, “Potential-function based control of a microgrid in islanded and grid-connected modes”, in IEEE Trans. Power Syst. Vol. 25, pp. 1883–1891, 2010.
[5] Ai, and Y. Zhao, “A bi-level multi-objective optimal operation of grid-connected microgrids”, Electr. Power Syst. Res., Vol. 131, pp. 60–70, 2016.
[6] S. Gazafroudi, K. Afshar, and N. Bigdeli, “Assessing the operating reserves and costs with considering customer choice and wind power uncertainty in pool-based power market”, Int. J. Electr. PowerEnergy Syst., Vol. 67, pp. 202–215, 2015.
[7] Roberts, “Capturing grid power”, in IEEE Power and Energy Magazine, Vol. 7, No. 4, pp. 32-41, Jul. 2009.
[8] Logenthiran, D. Srinivasan, A. M. Khambadkone and H. N. Aung, "Multi-Agent System (MAS) for short-term generation scheduling of a microgrid”, 2010 IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies (ICSET), Kandy, Sri Lanka, 2010, pp. 1-6.
[9] H. Amini, R. Jaddivada, S. Mishra and O. Karabasoglu, "Distributed security constrained economic dispatch”, 2015 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT ASIA), Bangkok, Thailand, 2015, pp. 1-6.
[10] Zhang, Y. Wu, Y. Guo, B. Wang, H. Wang, and H. Liu, “A hybrid harmony search algorithm with differential evolution for day-ahead scheduling problem of a microgrid with consideration of power flow constraints”, Applied Energy, Vol. 183, pp. 791-804, 2016.
[11] Wang, Q. Li, R. Ding, M. Sun, and G. Wang, “Integrated scheduling of energy supply and demand in microgrids under uncertainty: A robust multi-objective optimization approach”, Energy, Vol. 130, pp. 1-14, 2017.
[12] Mariani, B. Sareni, X. Roboam, and C. Turpin, “Optimal power dispatching strategies in smart-microgrids with storage”, Renew Sustain Energy Rev, Vol. 40, pp. 649–658, 2014.
[13] Soares, C. H. Antunes, C. Oliveira, and A. Gomes, “A multi-objective genetic approach to domestic load scheduling in an energy management system”, Energy, Vol. 77, pp. 144–152, 2014.
[14] Li, R. Roche, and A. Miraoui, “Microgrid sizing with combined evolutionary algorithm and MILP unit commitment”, Appl Energy, Vol. 188, pp. 547–562, 2017.
[15] Wu, X. Wang, and Z. Bie, “Optimal generation scheduling of a microgrid”, 3rd IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe), 2012, pp. 1-7.
[16] E. Olivares, C. A. Cañizares, and M. A. Kazerani, “A centralized optimal energy management system for microgrids”, IEEE Power Energy Soc General Meeting, 2011, pp. 1-6.
[17] Valverde, F. Rosa and C. Bordons, “Design, Planning and Management of a Hydro-Based Microgrid”, in IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 9, No. 3, pp. 1398-1404, Aug. 2013.
[18] Valverde, C. Bordons and F. Rosa, “Integration of Fuel Cell Technologies in Renewable-Energy-Based Microgrids Optimizing Operational Costs and Durability”, in IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 63, No. 1, pp. 167-177, Jan. 2016.
[19] Pei, X. Zhang, W. Deng, C. Tang and L. Yao, “Review of Operational Control Strategy for DC Microgrids with Electric-hydro Hybrid Storage Systems”, in CSEE Journal of Power and Energy Systems, Vol. 8, No. 2, pp. 329-346, March 2022.
[20] Chen, Z. Shen, L. Wang and G. Zhang, “Intelligent Energy Scheduling in Renewable Integrated Microgrid With Bidirectional Electricity-to-Hydro Conversion”, in IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Vol. 9, No. 4, pp. 2212-2223, Jul. 2022.
[21] Q. Minh, N. D. Linh, N. H. V. Anh, T. T. M. Anh, and N. T. H. Loan, “Evaluate the Potential of Integrating Hydrogen Fuel Cells into the Bach Long Vy Microgrid”, Journal of Military Science and Technology, Vol. 86, No. 86, pp. 27-37, Apr. 2023.
[22] M. R. Bussieck and A. Meeraus, General Algebraic Modeling System (GAMS) in Modeling Languages in Mathematical Optimization. Boston, MA: Springer, 2004