Tăng cường hiệu quả đầu tư điện gió trong thị trường điện thông qua kết hợp sự bất định của điện gió với vận hành nhà máy nhiệt điện

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

Author

  • Đinh Ngọc Sang
    Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh, Việt Nam
    Trương Việt Anh
    Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh, Việt Nam
    Nguyễn Tùng Linh
    Trường Đại học Điện lực, Hà Nội, Việt Nam

Từ khóa:

Năng lượng điện gió
Thị trường điện
Không chắc chắn
Chiến lược đầu tư
Kế hoạch mở rộng nguồn điện

Tóm tắt

Bài báo giới thiệu giải pháp giảm thiểu ảnh hưởng từ sự bất ổn của điện gió, đặc biệt khi điện gió ngày càng phải tham gia vào thị trường điện. Sự không chính xác trong dự báo và biến đổi thời tiết đột ngột khiến cho công suất phát điện thực tế của các trang trại gió có thể chênh lệch lớn so với dự kiến, dẫn đến giảm doanh thu cho nhà đầu tư và tổn thất cho xã hội. Nhà đầu tư có thể phải chịu phạt do không cung cấp đủ điện theo cam kết hoặc bán điện dư ra với giá thấp. Nghiên cứu đề xuất kết hợp các nguồn điện, đặc biệt là sự tích hợp giữa điện gió và nhiệt điện, nhằm cân bằng công suất và giảm thiểu rủi ro phạt hoặc đền bù. Thực nghiệm trên mô hình hệ thống IEEE 30-nút cho thấy, việc liên kết này mang lại lợi nhuận cao hơn so với khi các nhà máy điện hoạt động độc lập.

Tài liệu tham khảo

    [1] REN21 Secretariat, "Renewables 2021 - Global status report”, International Energy Agency (IEA), Paris, France, 2021.
    [2] Cao et al., “Bidding strategy for trading wind energy and purchasing reserve of wind power producer – A DRL based approach”, Electrical Power and Energy Systems, vol. 117, pp. 105648, 2020. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.105648
    [3] J. Hammons, “Integrating renewable energy sources into European grids”, Electrical Power and Energy Systems, vol. 30, no. 8, pp. 462-475, 2008. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2008.04.010
    [4] Wang, J. Li, W. Hu, B. Zhang, Q. Huang and Z. Chen, “Optimal reactive power dispatch of a full-scale converter based wind farm considering loss minimization”, Renewable Energy, vol. 139, pp. 292-301, 2019. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.02.037
    [5] Li, N. Wang, D. Zhou, W. Hu, Q. Huang, Z. Chen and F. Blaabjerg, “Optimal reactive power dispatch of permanent magnet synchronous generator-based wind farm considering levelised production cost minimisation”, Renewable Energy, vol. 145, pp. 1-12, 2020. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.06.014
    [6] European Commssion, "Energy Prices and Costs in Europe: Report from the commission to the european parliament, the council, the european economic and social committee and the committee of the regions”, Brussels, 2020.
    [7] Energy Institute, "The Planning for Vietnam's Power Development for the Period 2021-2030, with a Vision to 2050 (Power Development Plan VIII)", Hanoi, 2023.
    [8] Shinde and M. Amelin, “A Literature Review of Intraday Electricity Markets and Prices”, IEEE Milan PowerTech, 2019, pp. 18938508. doi: 10.1109/PTC.2019.8810752
    [9] Holttinen, “Handling of wind power forecast errors in the Nordic power market”, International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, 2006, pp 9475028. doi: 10.1109/PMAPS.2006.360288
    [10] Dobschinski et al., “The potential of advanced shortest-term forecasts and dynamic prediction intervals for reducing the wind power induced reserve requirements”, Scientific Proceedings of the European Wind Power Conference, 2010, p. 177–182.
    [11] P. Biswas, P. N. Suganthan, and G. A. J. Amaratunga, “Optimal power flow solutions incorporating stochastic wind and solar power”, Energy Conversion and Management, vol. 148, pp. 1194-1207, 2017. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.06.071
    [12] Wais, "A review of Weibull functions in wind sector”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 70, pp. 1099-1107, 2017. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.12.014
    [13] Roy and H. T. Jadhav, “Optimal power flow solution of power system incorporating stochastic wind power using Gbest guided artificial bee colony algorithm”, Electrical Power and Energy Systems, vol. 64, pp. 562-578, 2015. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.07.010
    [14] Panda and M. Tripathy, “Optimal power flow solution of wind integrated power system using modified bacteria foraging algorithm”, Electrical Power and Energy Systems, vol. 54, pp. 306-314, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2013.07.018
    [15] Panda and M. Tripathy, “Security constrained optimal power flow solution of wind-thermal generation system using modified bacteria foraging algorithm”, Energy, vol. 93, no. 1, pp. 816-827, 2015. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.09.083
    [16] Shi, C. Wang, L. Yao, Y. Ni and M. Bazargan, “Optimal Power Flow Solution Incorporating Wind Power”, IEEE Systems Journal, vol. 6, no. 2, pp. 233-241, 2012. doi:10.1109/JSYST.2011.2162896
    [17] Alsac and B. Stott, “Optimal Load Flow with Steady-State Security”, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol: PAS-93, no. 3, pp. 745-751, 1974. doi: 10.1109/TPAS.1974.293972
    [18] Ferrero, S. Shahidehpour and V. Ramesh, “Transaction analysis in deregulated power systems using game theory”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, no. 3, pp. 1340-1347, 1997. doi:10.1109/59.630479
    [19] R. Christie, "Power Systems Test Case Archive”, August 1993. [Online]. Available: https://labs.ece.uw.edu/pstca/pf30/pg_tca30bus.htm. [Accessed: 10 September 2023].
Xem thêm

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

Đã Xuất bản

Feb 29, 2024
Download
PDF
Cách trích dẫn
Đinh Ngọc Sang, Trương Việt Anh, và Nguyễn Tùng Linh. “Tăng cường hiệu Quả đầu Tư điện Gió Trong thị trường điện thông Qua kết hợp sự bất định của điện Gió với vận hành Nhà máy nhiệt điện”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 22, số p.h 2, Tháng Hai 2024, tr 81-87, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/8912.

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

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả