Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 134 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
134
Dung lượng
2,14 MB
Nội dung
1 KH O SÁT NG C A BI U GIÁ TOU LÊN TIÊU TH SURVEY EFFECTION OF TOU PRICING ON DEMAND SIDE Quách Minh Th Khoa n nT n N Phan Th Thanh Bình* ng Cao nT ng K Thu t Lý T Tr ng TP HCM, Vi t nam i h c Bách Khoa TP HCM, Vi t nam TÓM T T C H T i Vi t Nam, tình tr ng thi n m t v nghiêm tr ng Giá theo th i gian s (TOU: Time-Of-Use) m t nh ng c a DSM (Demand Manegerment) Thông qua TOU khách hàng s ph n ng v i giá, s i hình d ng c ph t i Chìa khóa c a vi c th c hi n giá TOU thi t l p giá h p lý D a phân tích d li mơ hình quy cs d gi i quy t mơ c tiêu Thu t tốn Gen di truy n (GA) cs d gi i quy t v Các d li u c a m t khách hàng th c t cs d ki m tra tính kh thi c xu d ng Side th u t i, t ABSTRACT H U TE 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 ; o (off peak) t ; Gi ng, i= p, m, o GI I THI U: n theo th i gian (TOU) ng c i thi n nh nh vi c san ph th ph t i ngày (gi m t i gi cao m, nâng t i gi th cao hi u qu n Vi c tìm ki n TOU t n l c quan tâm t r t lâu, t bi i v i th nghi m ph c t p ti n hành di n r ng khách hàng Trong báo này, m t mơ hình n theo th i gian (TOU) c trình bày v i m c tiêu: (1) c c ti u công su t tiêu th t i l n nh t gi m, (2) c c ti u s khác bi t công su t tiêu th gi a gi m gi th m gi i thu c s gi i toán t M c s d ng, m thi u t t tiêu th gi m gi m thi u t chênh l ch công su t tiêu th gi a gi m gi th m Hàm ph n ng c a khách hàng th i gian s d ng giá TOU m t hàm s iv i t ng tiêu th A Xi f i (G, A) ; i, j m, p, o (1) Ta có: Xi dG j ; i, j m, p, o (2) Gj dX i j N I DUNG 2.1 áp ti p c n: G i: p (peak) ; m (mid peak) Gi s A h ng s , t (1) (2) ta có: dX i Xi dG j ij j Gj ; i, j m, p, o (3) X iT GT j X iR ij X iR GR (4) GR j i, j m, p, o T h s ph n ng ij, XT,GT, ph n ng c a khách hàng XR i v i giá GR th i gian ti nh X iT X iR GT GR j ij GR i, j m, p, o 2.2.1 f min(max( XiR )) f min(max( XiR ) min( X iR )) Ràng bu c: (6) (7) GR GR G imax (8) X XR X max (9) Bi u th c (7 c tiêu, xét hai m c tiêu: M c tiêu 1: T i thi u t nh gi cao m M c tiêu 2: T i thi u chênh l ch gi a t i nh t i th m - max( XiR ) : công su t tiêu th l n nh t gi c m th i R - max( Xi ) min( XiR ) : s chênh l ch công su t tiêu th gi m gi th p m Bi u th c (7 ng i giá Bi u th c (8) (9) bi u th c ràng bu ng giá 2.2.2 D th ph t i, m c tiêu mà ta c n xây d i thi u t nh gi cao m t i thi u chênh l ch gi a t nh t i th m Hàm m c tiêu: ; i, j m, p, o G imin n Mơ hình tốn ij GR j n ng khách hàng mà ta c n thi t l p cho mơ hình tính tốn giá TOU 2.2 Mơ hình t u ph i s d GT j H U TE j (5) X iT X iR C H V i c a hàm ph n ng ij h s khách hàng G i: XR ph n ng c a khách hàng sau U; XT ph n ng hi n t i T c a khách hàng; G vector giá trung bình có tính theo tr ng s kho ng th i gian quan sát hi n t i; GR giá TOU c nh cho th i gian ti p theo T (3) ta có: - Gimin: giá c c ti u; Gimax: giá c c i - Ximin ng tiêu th n th i m giá c c ti u; Ximax ng tiêu th n th m giá c i Xây d ng hàm thành viên Ràng bu c (7) hàm b c hai c a giá GR Áp d gi i quy t toán c tiên, t ng m c tiêu m t cách riêng bi t nh c k t qu t ng m c t qu hàm m c tiêu B ng cách m hóa m hàm thành ph n m cs d a mãn t t c u ki n c a toán Hàm thành viên m cho u ki n t i thi u t nh gi m: , f1 ( x) c 01 ( f1 ( x)) f1 ( x) 01 , c01 c01 f1 ( x) c01 (10) 01 01 , f1 ( x) c01 01 Trong hình 1: c01 - u ki n t i m , f1 ( x) c 02 02 f ( x) 02 , c02 f ( x) c02 c02 02 H U TE c02 , f ( x) ( f ( x)) c 01 : m c gi m t i t d ki n Hàm thành viên m cho u ki n t i thi u chênh l ch gi a t nh t i th m: C H Hình 1: Hàm thành viên m thi u t nh gi 01 - c02 nh t gi th m 02 : (11) 02 s sai bi t gi a t i cao m t i th p nh t gi 02 : m c gi m t chênh l ch d ki n T t: XR = P ; XT= P Hình 2: Hàm thành viên m thi u gi a t nh t i th u ki n t i m , Pmax ; X R , Pmin XT max Trong hình 2: XR max Pmax ; X T Pmin ; X T tb Ptb Hàm thành viên (10) tr thành: Trong - f1(x) = P c it max: Pmax P ' max Pmax Ptb , Ptb ( P ' max ) , P ' max , P' max công su t tiêu th ng giá TOU Ptb P ' max Pmax (12) Pmax - Pmax: công su t tiêu th c ng giá TOU i - Ptb: cơng su t tiêu th n trung bình sau t n TOU , P' max P' Pmin ) ( P ' max P ' ) ( Pmax Pmin ) Ptb H U TE Trong - f2(x) = P max P chênh l ch công su t tiêu th c i c c ti u t áp d ng giá TOU - Pmax - Pmin chênh l ch công su t tiêu th c i c c ti u ng giá TOU Ptb chênh l ch công su t tiêu th c i c c ti u trung bình sau t n TOU c thay i thành t a mãn t t c m c tiêu t t c u ki n: M (13) ( f1 ) M ( f2 ) thu t toán M Hay: ÁP D NG max M S.t f1 ( x) f2 ( x) M 3.1 S li u quan sát: M c01 M c02 01 02 Quan sát ph t liên t c c a m 01 n 10 ngày n t i Tây Ban Nha 02 Và ràng bu c v giá: Gimin 2.3 ( P ' max P' ) ( Pmax - Pmin ) , ( P ' max P' ) ( Pmax - Pmin ) max M S.t , Ptb Ptb C H ( Pmax ( P ' max P ' ) Hàm thành viên (11) tr thành: Gi Gimax thu t toán thu th ph t i c a 10 ngày quan sát thu n l i cho vi giá t s li u ph t i, tính P_tb c a ph t i c a 10 ngày Trên ngun t c tính trung bình cơng su t gi B Ngày 10 P (i, j ) 10 ; 10 i 1, 2, , 24 th ph t i Q_tb c a 10 ngày quan sát Khi th c hi n giá TOU, ta c phân vùng th t i, ta có th phân chia vùng th nh th ph Khi th c hi n mô ph ng ta s d ng h s i ph n sau: 0.0593 0.0170 0.1405 H U TE B ng 1: Phân chia vùng th i gian Gi m Gi ng Gi th m 10:00 - 14:00 1:00 - 9:00 9:00 - 10:00 (1h) (4h) (8h) 19:00 - 24:00 14:00 - 19:00 (5h) (5h) Do s li u quan sát s li u 24 gi c tính l i mơ hình giá cho th m, bình ng th m t: Pp: giá t i th m; Pm giá t i th ng; Po giá t i th i m th m Ta có: G i Pi - Gp v i i gi m; Pi - Gm - G0 G i Pi v i i gi Pi G i Pi v i i gi th ng nguyên t c ng sau: 0.0107 0.1084 0.1069 0.0697 0.0923 0.0342 H s ij c trích t li u [1] Bài Toán c a toán giá XT, XR, GT, GR ng trung bình quy v th ng, th p m, t ph t i tiêu th c a 24h 10 ngày quan sát Ta có: n P_tong(i, j) X T i j n ; n 10, j p, m, o V i P_tong t n tiêu th t i ng, th m XT sau tinh tốn có giá tr : th XT=[ 2.8260 2.0636 1.9829]*10 (MW) 10 m G(i, j) P_tong(i, j) Pi c b ng giá theo ng c a 10 ngày Th p m 5.256 4.895 5.596 5.846 4.700 5.550 5.663 5.466 5.507 4.816 3.2 K t qu mô ph ng h s ph n ng khách hàng: C H P_tb(i) j n theo nguyên t ng c a 10 ngày Cao Bình m ng 8.273 6.877 8.662 6.771 8.798 8.116 8.023 6.550 7.913 6.457 8.736 7.907 8.924 8.057 8.692 7.985 7.983 7.392 8.039 7.052 G T i j ; j p, m, o 10 P_tong(i, j) j PT sau tính tốn có giá tr : GT=[ 8.4149 7.3370 5.3240] (Cent/MWh) 3.3 K t qu mô ph ng sau t thu t toán GA: ng XTmax_cu = 2.8260* 105 (MW) Delta_max_cu = 8.4307 *10 (MW) th ph t c sau th c hi n giá TOU XR=[ 2.7889 2.0433 2.0594]*105 (MW) XRmax_moi = 2.7889*105 (MW) t nét ph t a ng li n nét ph t i Delta_max_moi = 7.4562 *10 (MW) theo TOU X= 1 0 0 0 0 0 REASON =1 G11=[7.6879 y, giá TOU t 6.0786 H U TE X= 1 0 0 0 0 0 T i giá tr t nghi FVAL = Nh n xét 1: C H ng cong t c m c tiêu san ph th ph t i c a toán So sánh Th c T : ngày th 11 có giá: FVAL = 3.4 Nh n xét Nh n xét 2: c a hàm thích - T i tiêu th vào gi c m t 2.8260* 105 (MW) xu ng 2.7889*105 (MW) chênh l mt 8.4307*104 (MW) xu ng 7.4562*104 (MW) - Công su t tiêu th 24 gi c a mơ hình R tdmoi: XRtdmoi=[ 2.9179 2.4787 2.4650 2.8557 3.0016 2.8622 3.1963 3.2281 (MW) 5.5529] (Cent/MWh) 2.6943 2.4261 2.6385 2.9789 2.9970 2.8605 3.2525 3.1123 2.5580 2.4150 2.7604 3.0157 2.8947 2.9480 3.2477 3.1099]*104 th ph t i P_tb 24 gi c quan sát 24 gi t : i ngày th ph t i ngày th 11 n tiêu th n th c t T ngày th 11 v giá tr trung bình X ,ta có: XT11= [2.8006 1.9472 2.0562]*105(MW) Thay giá c a ngày th ng khách hàng c X iR j X iT ; i, j p, m, o G iT G iR n ij G iR Ta nh c giá tr c a XR11 XR11 = [2.8696 1.9953 1.9941]*105 (MW) Nh n xét 3: So sánh XT11 XR11 ta th y s khác bi t i ch p nh u ch ng t tính phù h p c a mơ hình (6) [5] (Time-Of-Use) power price based on DSM (Demand Side Management) and MCP (Marketing Clearing Price) " IEEE: 705 710 Qiuwei Wu, Lei Wang, et al (2004) on Multi-Objective Optimization of [6] [7] Hình 8: th ph t i ngày th 11 ph t i theo TOU [8] K T LU N c xem a k t qu mô ph t lu n: - N u bi c h s ph n ng c a khách c giá TOU t t ij d d li u c a khách hàng - Mơ hình tính c xem xét ph c tiêu g m gi m t nh gi m gi m chênh l ch gi a t i nh t i th m - Gi i toán t giá TOU b ng thu t toán Gen di truy n - Ví du ng d ng cho th y tính kh thi c a mơ hình - N u giá n m r ng theo 24 gi mơ hình v c [9] [10] H U TE M [11] [12] [13] TÀI TI U THAM KH O [1] [2] [3] [4] Ngô Minh K (2011) o sát ph n n i hoc Bách Khoa TP.HCM J.-N Sheen, C.-S Chen, et al (1995) "Response of large industrial customers to electricity pricing by voluntary timeof-use in Taiwan " IEEE: 157 166 Wu Jun., Tu Guangyu, et al (2003) "Analysis of the influence on the Timeof-Use Price Associated with the LoadMove-Cost " IEEE: 338 - 341 Qiuwei Wu, Junji Wu, et al (2003) "Determination and analysis of TOU Response Under Time-of-Use Electricity Pricing Based on MultiIEEE Mrs Anjali Dharme, Dr Ashok Ghatol C H t nét ph t i c a ngày th 11 ng li n nét ph t i theo TOU IEEE: 343 348 Yudong Tang, Hongkun SongTang, et al (2005) "Investigation on TOU pricing principles." IEEE Na Yu, Ji-Lai Yu (2006) "Optimal TOU Decision Considering Demand Response Model." IEEE Yuan Jia-hai, Wang Jing, et al (2006) [14] [15] [16] Quality Index for Assessment of DSM 1721 Zeng Shaolun, Ren Yulong, et al (2007) "A Game Model of Time-of-Use Electricity Pricing and Its Simulation " IEEE: 5050 - 5054 Shaolun Zeng, Jun Li, et al (2008) "Research of Time-of-Use Electricity Pricing Models in China: A Survey." IEEE: 2191 2195 Saba Kauser M.Shaikh, Anjali A Dharme (2009) "Time of Use Pricing India, a Case Study." IEEE Weihao Hu, Zhe ChenHu, et al (2010) "Optimal Load Response to Time-ofUse Power Price for Demand Side Management in Denmark " IEEE Yu Cheng, Nana Zhai (2010) "Evaluation of TOU Price Based on Responses of Customer " IEEE: 1977 1981 Liao Yingchen, Chen Lu, et al (2011) "An Efficient Time-of-Use Pricing Model for a Retail Electricity Market Based on Pareto Improvement." IEEE Anyou Dong, Zhongfu Tan, et al for time-of-use price based on fuel IEEE: 7427 7430 1/20 H U TE C H 2/20 H U TE C H - C H H U TE - 3/20 Hình - 5: C H 63 th ph t i ngày th 11 ph t i theo TOU TOU H U TE t nét ph t i c a ngày th ng li n nét ph t i theo 64 K T LU N T mơ hình c xem xét qu mô ph - t lu n: N u bi c h s ph n ng c a khách hàng td - ij c giá TOU t i d li u c a khách hàng Mơ hình gi m t a k t c xem xét ph nh gi m gi m chênh l ch gi a t c tiêu g m nh t i th p m - Gi i toán t - Ví du ng d ng cho th y tính - N C H giá TOU b ng thu t tốn Gen di truy n c a mơ hình H U TE n m r ng theo 24 gi mơ hình v c 65 TÀI LI U THAM KH O [1] Ngô Minh K (2011) o sát ph n 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: 157 166 [3] Wu Jun., Tu Guangyu, et al (2003) "Analysis of the influence on the Timeof-Use Price Associated with the Load-Move-Cost " IEEE: 338 - 341 C H [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 - 710 H U TE [5] Qiuwei Wu, Lei Wang, et al (2004) Multi- IEEE: 343 348 [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- ustomer Price Response Under Time-of-Use Electricity Pricing Based on Multi-Agent IEEE [9] 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 2195 66 [12] Saba Kauser M.Shaikh, Anjali A Dharme (2009) "Time of Use Pricing India, a Case Study." IEEE [13] Weihao Hu, Zhe ChenHu, et al (2010) "Optimal Load Response to Time-ofUse 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 wo layers optimization model for H U TE 7430 IEEE: 7427 C H time-of- 67 PH L C c hi n thu t toán: clear clc fprintf('\n CHUONG TRINH TOI UU GIA TOU TREN QUAN DIEM DANH GIA PHAN UNG CUA HO TIEU THU') fprintf('\n') C H fprintf('\n') fprintf('\n') fprintf('\n') H U TE fprintf('\n') fprintf('\n') fprintf('\n') %nhap solieu hamthichnghi(X) toi_uu Nh p s li u th ng kê clc clear n=10; g=[ 8.273 6.877 5.256; 8.662 6.771 4.895; 8.798 8.116 5.596; 8.023 6.550 5.846; 7.913 6.457 4.700; 8.736 7.907 5.550; 8.924 8.057 5.663; 8.692 7.985 5.466; 7.983 7.392 5.507; 8.039 7.052 4.816] p=[p1; p2; p3; p4; p5; p6; p7; p8; p9; p10]; p1=[ 25342.0 23847.4 22786.0 22092.6 21768.8 21903.5 22996.9 25506.1 28134.0 29727.4 31485.1 31884.3 31756.9 31610.2 30334.1 29907.4 29812.0 30905.0 33467.7 33766.2 33641.8 33440.1 32191.0 32250.3]; p2=[ 29766.2 27986.9 26540.4 25448.5 25079.5 24913.9 25580.7 27276.0 29595.5 31238.5 32725.5 32954.4 32512.1 32242.2 30915.6 30423.4 30330.1 31459.4 34119.5 34422.4 34139.4 34037.3 32807.4 32765.6]; p3=[ 29388.8 26812.4 25324.0 24456.6 23780.9 23728.6 24346.5 25629.1 28631.3 30490.0 31909.2 32345.5 32501.1 32464.2 34040.5 34294.2 p4=[ 29210.8 26718.1 22535.2 21813.0 C H 68 27580.3 31032.9 31089.2 31751.4 34185.1 34041.8 32848.9 32725.4]; 24704.5 23585.0 22957.2 22498.1 22823.8 24469.2 26570.2 27508.0 27727.9 27140.9 26549.4 26557.0 27170.4 29810.2 30309.2 30760.9 31008.4 30495.7 30987.5]; p5=[ 28999.9 26495.4 24525.6 23388.1 22955.5 22720.1 22091.9 21488.8 21325.0 21746.8 22853.1 23887.2 24306.2 24753.3 24570.2 23729.2 23503.1 24289.4 27571.9 28930.5 29853.2 30297.3 29437.2 29379.4]; p6=[ 27483.7 24986.5 23540.2 22871.9 22165.1 21933.3 22270.8 23569.4 26167.5 26951.8 28640.6 29218.4 29275.2 29255.7 28628.6 28430.6 28136.7 28962.0 31787.8 32896.8 32917.0 32909.9 31861.8 31697.9]; p7=[ 27423.9 24845.9 23761.3 22884.3 22564.0 22249.9 22997.8 26024.4 29702.0 30468.9 31106.2 31227.6 30934.3 30543.8 29432.5 29273.9 29381.0 30486.9 33005.4 33506.9 33267.2 32898.0 31492.5 31180.3]; H U TE 31194.9 p8=[ 27209.3 25181.2 24238.9 24014.9 23325.3 23412.9 23896.1 26518.3 29726.3 30309.7 31015.2 30920.3 30578.9 30160.9 28929.6 28864.6 29024.5 29932.9 32721.7 33135.9 32880.6 32331.4 31110.4 30691.8]; p9=[ 27825.7 26036.1 25023.5 24882.6 24386.3 24396.4 24966.8 28006.6 31147.5 31878.2 32578.5 32602.1 32164.0 31842.5 30527.4 30538.0 30713.7 31804.7 34085.9 34497.5 33991.2 33506.6 31627.0 31070.5]; p10=[28315.6 26517.6 25862.4 25051.1 24621.1 24781.3 25674.2 28227.3 31534.5 32088.9 32972.8 33031.5 32548.6 32080.7 33270.5 33822.4 C H 69 30321.4 30352.0 30972.3 33455.5 32639.6 31500.2 31342.4]; H U TE Ptd=sum(p)/n; 30681.6 set(gca,'xtick',1:1:24); save Hàm Thích Nghi cho thu t tốn GA function baitoan=hamthichnghi(X) nuy =[-0.0266 0.0122 0.0221; 0.0162 0.0124 -0.0223; 0.0420 -0.0465 -0.0279]; gio=[3 3 3 3 1 1 2 2 1 1 2]; Ptd=sum(p)/n ; for i=1:n for j=1:3 p_tong(i,j)=0; end end for i=1:n for k=1:3 for j=1:24 70 if (gio(j)==k) g1(i,j)=g(i,k); p_tong(i,k)=p_tong(i,k)+p(i,j); end end end end p_tong; P_cu=sum(p_tong)/n ; mauso=zeros(1,3); for i=1:n for j=1:3 C H tuso=zeros(1,3); H U TE tuso(j)=tuso(j)+g(i,j)*p_tong(i,j); mauso(j)=mauso(j)+p_tong(i,j); end end for i=1:3 G_cu(i)=tuso(i)/mauso(i); end G_cu ; G_min=[7 2.5]; G_max=[12 11 6.5 ]; for i = 1:3 delta_G(i)=(G_max(i)-G_min(i))/32; end W_1=0.5; W_2=0.5; for i=1:3 71 heso(i)=X((i-1)*5+5)+X((i-1)*5+4)*2+X((i-1)*5+3)*4+ +X((i-1)*5+2)*8+X((i-1)*5+1)*16; end heso ; for i=1:3 G_moi(i)=G_min(i)+heso(i)*delta_G(i); end G_cu G_moi C H for i=1:3 A(i)=(G_moi(i)-G_cu(i))/G_cu(i); end A ; H U TE for i=1:3 th_1=0; for j=1:3 th_1=th_1+nuy(i,j)*A(j); end P_moi(i)=P_cu(i)*(1+th_1); end for i=1:24 m=gio(i); th_2=0; for j=1:3 th_2=th_2+nuy(m,j)*A(j); end Ptdmoi(i)=Ptd(i)*(1+th_2); end Ptdmoi; 72 Ptd; P_cu P_moi P_max_moi=max(P_moi); P_max_cu=max(P_cu); P_medium_cu=sum(P_cu)/3; if P_max_moiP_medium_cu)&(P_max_moiP_max_cu fitness_1=0; end H U TE P_min_cu=min(P_cu); P_min_moi=min(P_moi); P_medium_moi=sum(P_moi)/3; delta_cu=P_max_cu-P_min_cu; delta_moi=P_max_moi-P_min_moi; delta_medium_cu=0; for i=1:3 for j=1:3 delta_medium_cu=delta_medium_cu+(abs(P_cu(i)-P_cu(j)))/3; end end delta_medium_cu; delta_medium_dat=40000; if delta_moidelta_medium_cu)&(delta_moidelta_cu fitness_2=0; end fitness_1; fitness_2; if fitness_1>fitness_2 fitness_1=fitness_2; else fitnees_2=fitness_1; C H end if (G_moi(1)