Luận văn Khảo sát ảnh hưởng của biểu giá TOU lên tiêu thụ điện

Luận văn Khảo sát ảnh hưởng của biểu giá TOU lên tiêu thụ điện Loại 130 lít, công suất khoảng 105W. Bình quân mỗi ngày tiêu thụ 1KW giờ. Loại 160 lít hai cửa,...

HUTECH 1 KHO SÁT NHăHNG CA BIU GIÁ TOU LÊN TIÊU TH IN SURVEY EFFECTION OF TOU PRICING ON DEMAND SIDE Quách Minh Th Phan Th Thanh Bình* Khoa in ậ in T Trng Cao ng K Thut Lý T Trng TP. HCM, Vit nam *Khoa in ậ in T, i hc Bách Khoa TP. HCM, Vit nam TÓM TT Ti Vit Nam, tình trng thiu đin là mt vn đ nghiêm trng. Giá theo thi gian s dng (TOU: Time-Of-Use) là mt trong nhng phng pháp quan trng ca DSM (Demand Side Manegerment). Thông qua TOU khách hàng s phn ng vi giá, và s thay đi hình dng ca đ th ph ti. Chìa khóa ca vic thc hin giá TOU là thit lp giá hp lý. Da trên phân tích d liu ti, mô hình quyt đnh giá TOU đa mc tiêu đc trình bƠy, vƠ mt phng pháp m đc s dng đ gii quyt mô hình đa mc tiêu. Thut toán Gen di truyn (GA) đc s dng đ gii quyt vn đ. Các d liu ca mt khách hàng thc t đc s dng đ kim tra tính kh thi ca mô hình đ xut. ABSTRACT In Viet Nam, the electricity shortage is a serious problem. Time of use (TOU) is one of the important DSM methods. Through TOU the demand side will respond to the price, and will change the shape of the demand curve. The key of implementing TOU is reasonable setting TOU price. Based on the analysis on historical load data, a multi-object TOU price decision model based on the demand side price response model is presented, and a fuzzy method is used to deal with this multiple objects model. Genetic algorithm (GA) is used to solve the problem. The data of a practical customer is used to test the feasibility of the proposed model. 1. GII THIU: Mô hình giá đin theo thi gian (TOU) ra đi đƣ có nhng ci thin nht đnh trong vic san phng đ th ph ti ngày (gim ti gi cao đim, nâng ti gi thp đim) cng nh nơng cao hiu qu dùng đin. Vic tìm kim giá đin TOU ti u đc các đin lc quan tâm t rt lâu, t khi biu giá đin nƠy ra đi vi các th nghim phc tp tin hành trên din rng các khách hàng. Trong bài báo này, mt mô hình giá đin theo thi gian (TOU) đc trình bày vi 2 mc tiêu: (1) cc tiu công sut tiêu th ti ln nht  gi cao đim, (2) cc tiu s khác bit công sut tiêu th gia gi cao đim và gi thp đim và gii thut gen (GA) đc s dung đ gii bài toán ti u. 2. NI DUNG 2.1 Phngăpháp tip cn: Gi: p (peak) là thi gian s dng đin cao đim; m (mid peak) lƠ thi gian s dng đin bình thng; o (off peak) là thi gian s dng đin thp đim; G i lƠ giá đin ti tng thi đim tng ng, i= p, m, o. Mt mô hình đa mc tiêu đc s dng, đó lƠ gim thiu ti đa công sut tiêu th  gi cao đim và gim thiu ti đa s chênh lch công sut tiêu th gia gi cao đim và gi thp đim. Hàm phn ng ca khách hàng trong thi gian s dng giá TOU là mt hàm s đi vi véc t giá G và tng đin nng tiêu th A. (1) o p, m, j i, ; A) (G,f X ii  Ta có: (2) o p, m, j i, ;dG X dX j j j i i      G Gi s A là hng s, t (1) và (2) ta có: (3) o p, m, j i, ; G dG X j j j ij i i    X d HUTECH 2 Vi  ij là h s đƠn hi ca hàm phn ng khách hàng. Gi: X R là phn ng ca khách hàng sau khi đánh giá giá TOU; X T là phn ng hin ti ca khách hàng; G T là vector giá trung bình có tính theo trng s trong khong thi gian quan sát hin ti; G R là giá TOU cn xác đnh cho thi gian tip theo. T (3) ta có: o p, m, j i, (4) G GG X XX R RT ij R i R i T i j      j  T các h s phn ng  ij , X T ,G T , phn ng ca khách hàng X R đi vi giá G R  thi gian tip theo đc xác đnh. o p, m, j i, (5) G GG 1 X X R RT ij T i R i j      j  ơy lƠ hƠm phn ng khách hàng mà ta cn thit lp cho mô hình tính toán giá TOU. 2.2 Mô hình tiăuăgiáăTOUătrênăquană đimăđiu phi s dngăđin 2.2.1 Mô hình toán Da trên đ th ph ti, mc tiêu mà ta cn xây dng đó lƠ ti thiu ti đnh  gi cao đim và ti thiu chênh lch gia ti đnh và ti thp đim. Hàm mc tiêu: (6) ))min()min(max(min ))min(max( fmin 2 1        R i R i R i XXf X Ràng buc: (7) o p, m, j i, ; G GG 1 X X R RT ij T i R i j      j  (9) XXX (8) GG max R min imax R imin   G Biu thc (7) lƠ hƠm đa mc tiêu,  đơy ta xét hai mc tiêu: Mc tiêu 1: Ti thiu ti đnh  gi cao đim. Mc tiêu 2: Ti thiu chênh lch gia ti đnh và ti thp đim. Trong đó: - )max( R i X : là công sut tiêu th ln nht  gi cao đim th i. - )min()max( R i R i XX  : là s chênh lch công sut tiêu th gi cao đim và gi thp đim. Biu thc (7) lƠ phng trình đáp ng khách hƠng, khi thay đi giá. Biu thc (8) và (9) là biu thc ràng buc dao đng giá. Trong đó: - G imin : là giá cc tiu; G imax : là giá cc đi. - X imin : lƠ lng tiêu th đin  thi đim giá cc tiu; X imax : lƠ lng tiêu th đin  thi đim giá cc đi. 2.2.2 Xây dng hàm thành viên Ràng buc (7) là hàm bc hai ca giá G R . Áp dng phng pháp m đ gii quyt bài toán trên. Trc tiên, ti u tng mc tiêu mt cách riêng bit và nhn đc kt qu tng mc tiêu, sau đó tìm kt qu hàm mc tiêu. Bng cách m hóa các mc tiêu. Phng pháp ti đa hàm thành phn m đc s dng. Sau đó tha mãn tt c các điu kin ca bài toán. Hàm thành viên m cho điu kin ti thiu ti đnh  gi cao đim: HUTECH 3 (10) )( , 0 )( , )(c )( , 1 ))(( 01011 0101101 01 10101 011 1                  cxf cxfc xf cxf xf Hình 1: Hàm thành viên m cho điu kin ti thiu ti đnh  gi cao đim . Trong hình 1: - 0101  c : lƠ đnh ti cc đi. - 01  : là mc gim ti ti đa đc d kin. Hàm thành viên m cho điu kin ti thiu chênh lch gia ti đnh và ti thp đim: (11) )( , 0 )( , )(c )( , 1 ))(( 02022 0202202 02 20202 021 2                  cxf cxfc xf cxf xf Hình 2: Hàm thành viên m cho điu kin ti thiu gia ti đnh và ti thp đim Trong hình 2: - 0202  c : là s sai bit gia ti cao nht  gi cao đim và ti thp nht  gi thp đim cc đi - 02  : là mc gim ti đa s chênh lch d kin. Tng quát ta đt: X R = P’; X T = P Khi đó ta có: tb T tbmin T minmax T max , min R min , max R max X ;X ; X X ;X PPP PP   Hàm thành viên (10) tr thành: (12) 'P , 0 ' , ' ' , 1 )'( maxmax maxmax max maxmax max max              P PPP PP PP PP P tb tb tb  Trong đó: - f 1 (x) = P’ max : công sut tiêu th cc đi ti u khi áp dng giá TOU. - P max : công sut tiêu th cc đi khi cha áp dng giá TOU. HUTECH 4 - P tb : công sut tiêu th đin trung bình sau khi ti u giá đin TOU. Hàm thành viên (11) tr thành: (13) )P - ()'P '( , 0 )P - ()'P '( , )( )' '()P ( 'P 'P , 1 )''( minmaxminmax minmaxminmax tbminmax minmaxminmax tbminmax minmax              PP PPP PPP PPP P PP tb  Trong đó: - f 2 (x) = P’ max ậ P’ min :  chênh lch công sut tiêu th cc đi và cc tiu ti u khi áp dng giá TOU. - P max - P min :  chênh lch công sut tiêu th cc đi và cc tiu khi cha áp dng giá TOU. - ẤP tb :  chênh lch công sut tiêu th cc đi và cc tiu trung bình sau khi ti u giá đin TOU. Mô hình đa mc tiêu giá TOU đc thay đi thành ti đa hóa hƠm thƠnh viên M mƠ tha mãn tt c các mc tiêu và tt c các điu kin:         10 )( )( S.t. M max 2 1 M fM fM   Hay:         10 )( )( S.t. M max 0202022 0101011 M cMxf cMxf   Và ràng buc v giá: G imin ≤ G i ≤ G imax 2.3 Săđ thut toán Qua quá trình phơn tích nh trên, chúng ta có s đ thut toán nh sau: Hình γ: S đ thut toán 3. ÁP DNG 3.1 S liu quan sát: Quan sát ph ti vƠ giá đin trong 10 ngày liên tc ca mt công ty đin ti Tây Ban Nha trong tháng 1/β008 nh sau: Hình 4:  th ph ti ca 10 ngày quan sát  thun li cho vic quan sát vƠ đánh giá t s liu ph ti, tính P_tb ca ph ti ca HUTECH 5 10 ngày trên. Trên nguyên tc tính trung bình công sut các gi. 24 , 2, 1, i ; 10 ),( P_tb(i) 10 1   j jiP Hình 5:  th ph ti Q_tb ca 10 ngày quan sát Khi thc hin giá TOU, ta cn xác đnh và phân vùng thi gian. Qua quan sát đ th ph ti, ta có th phân chia vùng thi gian nh sau: Bng 1: Phân chia vùng thi gian Gi cao đim Gi bình thng Gi thp đim 10:00 - 14:00 (4h) 9:00 - 10:00 (1h) 1:00 - 9:00 (8h) 19:00 - 24:00 (5h) 14:00 - 19:00 (5h) Do s liu quan sát này là s liu 24 gi và có β4 giá đin, nên giá đin đc tính li mô hình 3 giá cho 3 thi đim cao đim, bình thng và thp đim nh sau: t: P p : là giá ti thi đim cao đim; P m là giá ti thi đim bình thng; P o là giá ti thi đim thp đim Ta có: -    i ii p P PG G vi i là các gi cao đim; -    i ii m P PG G vi i là các gi bình thng -    i ii 0 P PG G vi i là các gi thp đim Sau khi tính toán, ta đc bng giá theo nguyên tc γ giá tng ng ca 10 ngày trên nh bng sau: Bng β: Giá đin theo nguyên tc γ giá tng ng ca 10 ngày Ngày Cao im Bình thng Thp đim 1 8.273 6.877 5.256 2 8.662 6.771 4.895 3 8.798 8.116 5.596 4 8.023 6.550 5.846 5 7.913 6.457 4.700 6 8.736 7.907 5.550 7 8.924 8.057 5.663 8 8.692 7.985 5.466 9 7.983 7.392 5.507 10 8.039 7.052 4.816 3.2 Kt qu mô phng h s phn ng khách hàng: Khi thc hin mô phng ta s dng h s đƠn hi phn ng khách hƠng  cho trc nh sau:               0.03420.10690.1405 0.09230.10840.0170 0.06970.0107 0.0593  H s  ij đc trích t liu [1] Bài Toán ca chúng ta là bài toán 3 giá và X T , X R , G T , G R lƠ các đi lng trung bình quy v 3 thi đim cao đim, bình thng, thp đim, t ph ti tiêu th ca 24h trong 10 ngày quan sát. Ta có: o m, p, j 10,n ; n j)P_tong(i, X n 1j T i    Vi P_tong là tng đin tiêu th ti các thi đim cao đim, bình thng, thp đim. X T sau tinh toán có giá tr: X T =[ 2.8260 2.0636 1.9829]*10 5 (MW) o m, p, j ; j)P_tong(i, j)P_tong(i, j)G(i, G 10 1j 10 1j T i      P T sau tính toán có giá tr: HUTECH 6 G T =[ 8.4149 7.3370 5.3240] (Cent/MWh) 3.3 Kt qu mô phng sau khi tiăuăbng thut toán GA: X T max_cu = 2.8260* 10 5 (MW) Delta_max_cu = 8.4307 *10 4 (MW) X R =[ 2.7889 2.0433 2.0594]*10 5 (MW) X R max_moi = 2.7889*10 5 (MW) Delta_max_moi = 7.4562 *10 4 (MW) X = 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 FVAL = 1 REASON =1 Nh vy, các giá TOU ti u: X = 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ti giá tr ti u X thì giá tr ca hàm thích nghi là FVAL = 1 3.4 Nhn xét Nhn xét 1: - Ti tiêu th vào các gi cc đi đƣ gim t 2.8260* 10 5 (MW) xung 2.7889*10 5 (MW) -  chênh lch (Q) gim t 8.4307*10 4 (MW) xung 7.4562*10 4 (MW) - Công sut tiêu th 24 gi ca mô hình đánh giá theo TOU X R tdmoi: X R tdmoi=[ 2.9179 2.6943 2.5580 2.4787 2.4261 2.4150 2.4650 2.6385 2.7604 2.8557 2.9789 3.0157 3.0016 2.9970 2.8947 2.8622 2.8605 2.9480 3.1963 3.2525 3.2477 3.2281 3.1123 3.1099]*10 4 (MW)  th ph ti P_tb 24 gi ca mi ngày quan sát và 24 gi ti u theo TOU: Hình 6:  th ph ti trc và sau khi thc hin giá TOU ng đt nét là ph ti tng đng ca 10 ngƠy quan sát vƠ đng lin nét là ph ti theo TOU. Nhn xét 2: ng cong ti sau TOU đƣ đáp ng đc mc tiêu san phng đ th ph ti ca bài toán. So sánh Thc T: ngày th 11 có giá: G 11 =[7.6879 6.0786 5.5529] (Cent/MWh) Hình 7:  th ph ti ngày th 11 Quy đi lng đin tiêu th đin thc t ngày th 11 v giá tr trung bình X T ,ta có: X T 11 = [2.8006 1.9472 2.0562]*10 5 (MW) Thay giá ca ngày th 11 vƠo mô hình đáp ng khách hàng ca chúng ta đƣ trình bƠy trong chng γ: o m, p, j i, ; n G GG 1 X X R i R i T i j ij T i R i      Ta nhn đc giá tr ca XR 11 nh sau: X R 11 = [2.8696 1.9953 1.9941]*10 5 (MW) HUTECH 7 Nhn xét 3: So sánh X T 11 và X R 11 ta thy s khác bit là tng đi chp nhn đc, điu này chng t tính phù hp ca mô hình (6) Hình 8:  th ph ti ngày th 11 và ph ti theo TOU ng đt nét là ph ti ca ngày th 11 vƠ đng lin nét là ph ti theo TOU. 4. KT LUN Mt mô hình tính toán giá TOU đc xem xét trong chng γ, vƠ da trên kt qu mô phng trong chng 4 ta có kt lun: - Nu bit trc h s phn ng ca khách hƠng  ij thì ta tìm đc giá TOU ti u nht da trên c s d liu ca khách hàng. - Mô hình tính toán giá TOU đc xem xét phi lƠ mô hình đa mc tiêu gm gim ti đnh  gi cao đim và gim chênh lch gia ti đnh và ti thp đim. - Gii bài toán ti u giá TOU bng thut toán Gen di truyn. - Ví du ng dng cho thy tính kh thi ca mô hình. - Nu giá đin m rng theo 24 gi thì mô hình trên vn đáp ng đc. TÀI TIU THAM KHO [1]. Ngô Minh K (2011). “Kho sát phn ng khách hƠng lên giá đin TOU” Lun Vn Tt Nghiêp, Trng i hoc Bách Khoa TP.HCM. [2]. J N. Sheen, C S. Chen, et al. (1995). "Response of large industrial customers to electricity pricing by voluntary time- of-use in Taiwan " IEEE: 157 ậ 166. [3]. Wu Jun., Tu Guangyu, et al. (2003). "Analysis of the influence on the Time- of-Use Price Associated with the Load- Move-Cost " IEEE: 338 - 341. [4]. Qiuwei Wu, Junji Wu, et al. (2003). "Determination and analysis of TOU (Time-Of-Use) power price based on DSM (Demand Side Management) and MCP (Marketing Clearing Price) " IEEE: 705 ậ 710. [5]. Qiuwei Wu, Lei Wang, et al. (2004). “Research of TOU Power Price Based on Multi-Objective Optimization of DSM and Costs of Power Consumers”. IEEE: 343 ậ 348. [6]. Yudong Tang, Hongkun SongTang, et al. (2005). "Investigation on TOU pricing principles." IEEE. [7]. Na Yu, Ji-Lai Yu (2006). "Optimal TOU Decision Considering Demand Response Model." IEEE. [8]. Yuan Jia-hai, Wang Jing, et al. (2006) “Simulation of Large Customer Price Response Under Time-of-Use Electricity Pricing Based on Multi- Agent System”. IEEE. [9]. Mrs. Anjali Dharme, Dr. Ashok Ghatol. (β006). “Demand Side Management Quality Index for Assessment of DSM Programs”. IEEE: 1718 ậ 1721. [10]. Zeng Shaolun, Ren Yulong, et al. (2007). "A Game Model of Time-of-Use Electricity Pricing and Its Simulation " IEEE: 5050 - 5054. [11]. Shaolun Zeng, Jun Li, et al. (2008). "Research of Time-of-Use Electricity Pricing Models in China: A Survey." IEEE: 2191 ậ 2195. [12]. Saba Kauser M.Shaikh, Anjali A. Dharme. (2009). "Time of Use Pricing ậ India, a Case Study." IEEE. [13]. Weihao Hu, Zhe ChenHu, et al. (2010). "Optimal Load Response to Time-of- Use Power Price for Demand Side Management in Denmark " IEEE. [14]. Yu Cheng, Nana Zhai. (2010). "Evaluation of TOU Price Based on Responses of Customer " IEEE: 1977 - 1981 [15]. Liao Yingchen, Chen Lu, et al. (2011). "An Efficient Time-of-Use Pricing Model for a Retail Electricity Market Based on Pareto Improvement." IEEE. [16]. Anyou Dong, Zhongfu Tan, et al. (β011). “Two layers optimization model for time-of-use price based on fuel saving and emission reducing”. IEEE: 7427 ậ 7430. HUTECH  TÀI: HVTH: QUÁCH MINH TH GVHD: PGS. TS PHAN TH THANH BỊNH KHO SÁT NH HNG CA BIU GIÁ TOU LÊN TIÊU TH IN 1/20 HUTECH NI DUNG BÁO CÁO 1. Gii thiu 2. Ni dung lun vn 3. Các kt qu mô phng 4. Kt lun 2/20 HUTECH GII THIU Dùng gii thut gen (GA) đ gii bƠi toán ti u - Mc tiêu 1: Cc tiu công sut tiêu th ti ln nht  gi cao đim - Mc tiêu 2: Cc tiu s khác bit công sut tiêu th gia gi cao đim vƠ gi thp đim Mt mô hình giá đin theo thi gian (TOU) đc trình bƠy vi 2 mc tiêu: 3/20 [...]... t tiêu th c it ng giá TOU - Pmax: công su t tiêu th c ng giá TOU - Ptb: công su t tiêu th n trung bình sau khi t u giá n TOU Hàm thành viên (3 11) tr thành: 6 1 max P'min ) , P'max P'min (Pmax Pmin ) (P'max P'min ) (Pmax Pmin ) tb , tb 0 tb (P'max P'min ) (Pmax - Pmin ) (3 - 13) , (P'max P'min ) (Pmax - Pmin ) max M C H - f2(x) = P max P min chênh l ch công su t tiêu th c c i và c c ti u t ng giá TOU. .. t tiêu th t i l n nh t gi m - M c tiêu 2: C c ti u s khác bi t công su t tiêu th gi a gi m và gi th m - max( XiR ) : là công su t tiêu th l n nh t gi m th i - max( XiR ) min( XiR ) : là s chênh l ch công su t tiêu th gi m và gi th m Bi u th c (3 - 7 ng khách hàng, khi thay i giá Bi u th c (3 - 9) và (3 - 9 là bi u th c ràng bu ng giá - Gimin: là giá c c ti u 4 - Gimax: là giá c c i - Ximin: l ng tiêu. .. 20/20 H U TE C H 1 1.1 DSM 1.1.1 1.1.2 1.1.3 Các 1.1.4 1.1.5 pháp : 1.2 1.3 C H TOU - 2.1 2.2 2.2.2 2.2.3 2.3 H U TE 2.2.1 TOU DSM 2.3.1 Giá 2.3.2 2.3.3 2.3.4 Nguyên hàng 2.4 chính sách giá TOU 2.4.1 2.4.2 2.4.3 c 2 KHI 3.1 Khái Quát 3.2 3.3 Hàm ph n ng c a khách hàng trong th i gian s d ng giá TOU là m t hàm s iv giá G và t tiêu th A Xi f i (G, A) i, j m, p, o (3 - 1) Syu ra: Xi dG j Gj j i, j m, p,... c ti u 4 - Gimax: là giá c c i - Ximin: l ng tiêu th - Ximax ng tiêu th n th n th m giá c c ti u m giá c i C H 3.4.2 Ràng bu c (3 - 7) là hàm b c hai c a giá GR ho ch phi tuy n Áp d ng gi i quy t bài toán trên c tiên, t i ng m c tiêu m t cách riêng bi t và nh n c k t qu t ng m c tiêu, tìm k t qu hàm m c tiêu B ng cách m hóa các m c tiêu pháp t nm c s d ng Hàm thành viên m cho u ki n t i thi u t i... 3.6.4.4 Hàm t i thu t gen di truy n Xây d ng hàm thích nghi tính toán Mã hóa bi u di n giá TOU Tính toán giá TOU t ng gi i thu t gen di truy n 8 : Quan sát ph t i n trong 10 ngày liên t c c a m t công n t i Tây Ban Nha trong tháng 1/2008 4.1.1 : 4.1.2 H U TE C H 4.1 Hình 4 - 1: th ph t i c a 10 ngày quan sát Khi th c hi n giá TOU, ta c nh và phân vùng th i gian th ph t i, ta có th phân chia vùng th sau: B... 19:00 (5h) gi Do s li u quan sát này là s li u 24 gi và có 24 giá n, nên n c tính l i mô hình 3 giá cho 3 th m: m, bình ng và th m b ng cách tính trung bình có tr ng s cho t ng giá t: - Gp: là giá t i th m 9 - Gm: là giá t i th ng - Go là giá t i th m th m Ta có: G i Pi v i i là các gi m Gp Pi GO G i Pi G i Pi ng v i i là các gi th m Pi Sau khi tính toán, ta ng c c b ng giá theo nguyên t c 3 g ng sau:... toán giá TOU 3.4 Mô hình 3.4.1 Mô hình toán D a trên th ph t i, m c tiêu mà ta c n xây d thi u t nh gi m và t i thi u chênh l ch gi a t t i th m Hàm m c tiêu: min f1 min(max( XiR )) min f 2 min(max( XiR ) min( XiR )) i nh và (3 - 6) X iT GT j X iR 1 ij GR ; i, j m, p, o H U TE j GR C H St: G imin GR Gimax X min XR X max (3 - 7) (3 - 8) (3 - 9) Bi u th c (3 - 6 c tiêu, ta xét hai m c tiêu: - M c tiêu. .. ng giá TOU - Pmax - Pmin chênh l ch công su t tiêu th c i và c c ti u ng giá TOU Ptb chênh l ch công su t tiêu th c i và c c ti u trung bình sau khi t n TOU Mô i thành t thành viên M mà th a mãn t t c các m c tiêu và t t c u ki n: H U TE Ràng bu c: ( f1 ) M ( f2 ) M 0 M 1 Hay: max M Ràng bu c: f1 ( x) 01 M c01 f2 ( x) 02 M c02 01 02 0 M 1 Và ràng bu c v giá: Gimin G Gimax 3.5 thu t toán Hình 3 - 3:... khách hàng ij là h s G i: - XR: là ph n ng c TOU - XT : là ph n ng hi n t i c a khách hàng - GT : là vector giá trung bình có tính theo tr ng s trong kho ng th i gian quan sát hi n t i - GR: là giá TOU c nh cho th i gian ti p theo T (3 - 4) ta có: GT j X iT X iR X iR ij GR GR j ; i, j m, p, o (3 - 4) T T R T các h s ph n ij, X , G , ph n ng c a khách hàng X i v i giá GR th i gian ti nh X iT GT j X iR 1...C H 1 H U TE C 4/20 - 2.1 Mô hình toán X iR i, j m, p, o C H X iT ; T R Gj G (3 - 15) H U TE 1 ij GR R min f1 j min(max( Xi )) min f2 R - XijTSt: X i PR giá TOU R i (3 - 16) R i min(max( X ) min( X )) X iT ; T R Gj G 1 ij j i, j m, p, o (3 - 17) GR G imin GR G imax X min XR X max 5/20 (3 - 18) (3 - 19) C H H U TE ( f1 ( x)) 2 1 c 01 02 c01 ,, ff1((x)) c02 . sut tiêu th cc đi ti u khi áp dng giá TOU. - P max : công sut tiêu th cc đi khi cha áp dng giá TOU. HUTECH 4 - P tb : công sut tiêu. dng giá TOU. - ẤP tb :  chênh lch công sut tiêu th cc đi và cc tiu trung bình sau khi ti u giá đin TOU. Mô hình đa mc tiêu giá TOU đc