Áp dụng thuật toán học sa q cho các đơn vị bán điện tham gia vào thị trường điện bán buôn cạnh tranh

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHAN LÂM VŨ ÁP DỤNG THUẬT TỐN HỌC SA-Q CHO CÁC ĐƠN VỊ BÁN ĐIỆN THAM GIA VÀO THỊ TRƯỜNG ĐIỆN BÁN BUÔN CẠNH TRANH Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã chuyên ngành: 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Phan Lâm Vũ MSHV: 17113101 Ngày, tháng, năm sinh: 15/5/1982 Nơi sinh: Thành phố Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã chuyên ngành: 60520202 I TÊN ĐỀ TÀI: Áp dụng thuật toán học SA-Q cho đơn vị bán điện tham gia vào thị trường điện bán buôn cạnh tranh NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Tìm hiểu tổng quan thị trường điện  Tìm hiểu cấu trúc thị trường điện cạnh tranh  Tìm hiểu thuật tốn học tăng cường  Mô hoạt động thị trường điện hoạt động nhà máy điện có sử dụng thuật tốn tối ưu  Đánh giá kết đề xuất II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02/12/2019 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/10/2022 IV NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Bạch Thanh Quý TP Hồ Chí Minh, ngày NGƯỜI HƯỚNG DẪN tháng năm 2022 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đề tài luận văn thạc sĩ, bên cạnh nỗ lực, cố gắng thân cịn có hướng dẫn nhiệt tình q Thầy Cơ, động viên ủng hộ gia đình, bạn bè đồng nghiệp suốt thời gian học tập nghiên cứu thực luận văn thạc sĩ Tôi biết ơn đóng góp giúp đỡ, ủng hộ nhiệt tình người bên cạnh mình, nhân xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới họ Lời cảm ơn trân trọng xin chân thành cảm ơn Thầy TS Bạch Thanh Quý, người hết lịng giúp đỡ, hướng dẫn để tơi hồn thành luận văn Tôi xin trân trọng cảm ơn Ban Giám hiệu, Khoa Phịng trường Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện cho chúng tơi học tập làm khóa luận cách thuận lợi Lời cảm ơn sâu sắc xin gửi tới quý Thầy Cô giáo tận tình truyền đạt kiến thức quý báu để mở cho chân trời tri thức mới, hướng dẫn cách khám phá tiếp cận công nghệ Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn đến gia đình, bạn bè đồng nghiệp quan tâm, hỗ trợ cho nhiều suốt trình học tập, nghiên cứu thực đề tài luận văn thạc sĩ cách hoàn chỉnh./ TP HCM, ngày tháng Học viên thực Phan Lâm Vũ i năm 2022 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Thị trường điện Việt Nam chuyển sang cấp độ – Cấp độ thị trường điện bán buôn cạnh tranh Các nhà máy điện (Gencos) công ty kinh doanh phụ tải điện (LSEs) tham gia thị trường bán bn cạnh tranh với mục tiêu đối đa hóa lợi nhuận Các thông tin chào giá đơn vị giữ bí mật nội bộ, thơng tin sau phiên chào giá cơng bố Do nhận định mơi trường cạnh tranh trường hợp thơng tin khơng hồn hảo, định đưa thông qua chào có tính chất định đế giá thị trường chung, ảnh hưởng đến mục tiêu bên tham gia thị trường Do vậy, đơn vị tham gia thị trường ln mong muốn tìm kiếm chiến thuật chào giá tốt để đạt mục tiêu lợi nhuận cao Đầu tiên luận văn trình bày tổng quan thị trường điện, tập trung đề cập quan tâm đến trình hình thành, vận hành phát triển thị trường điện Việt Nam Theo xu phát triển thị trường, mơ hình thị trường trước ngày quan tâm giới thiệu luận văn Cơ chế chào giá bên tham gia trình bày đưa vào áp dụng thuật toán tối ưu Rất nhiều tác giả nhóm tác giả lựa chọn nhiều loại thuật toán tối ưu để phát triển chiến thuật chào giá tối ưu Trong đề tài này, tác giả dựa phân tích tính đặc trưng mơi trường cạnh tranh thơng tin khơng hồn hảo để áp dụng thuật tốn học tăng cường Để xem xét phù hợp, tính tương thích thuật tốn với mơi trường cạnh tranh, sơ đồ điện IEEE-30 nút sử dụng mô Matpower 6.0 Dựa kết mơ có được, đưa đánh giá, phân tích, đề xuất phù hợp ii ABSTRACT Vietnam's electricity market has moved to Level – The competitive wholesale electricity market level Power plants (Gencos) and the load service entities (LSEs) paticipate in the competitive wholesale market with the goal of maximizing profits The bid information is kept confidential internally by the participants, the information after the bidding session is published Therefore, the competitive environment in the case of imperfect information, the decisions made through the offer are decisive for the overall market price, affecting the objectives of the participants in the market Therefore, competitive market participants always want to find the best bidding strategy to achieve the highest profit target The thesis first presents an overview of the electricity market, focusing on mentioning and emphasizing the process of formation, operation and development of the electricity market in Vietnam According to the development trend of the market, the market model before the date is introduced in this thesis The bidding mechanism of the participants is presented and applied in the optimization Many authors and author groups select a variety of optimization algorithms to develop the best bidding strategy In this topic, the author based on analyzing the characteristics of imperfect information competition environment to apply reinforcement algorithm To consider the suitability and compatibility of the algorithm with the competitive environment, the IEEE-30 test system is simulated with Matpower 6.0 Based on the obtained simulation results, make appropriate recommendations iii evaluation, analysis, and LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn sản phẩm riêng cá nhân, kết trình học tập nghiên cứu khoa học độc lập Trong toàn nội dung luận văn, nội dung trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố luận văn khác Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan mình./ Học viên Phan Lâm Vũ iv MỤC LỤC MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH ẢNH Error! Bookmark not defined.viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Error! Bookmark not defined.x DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xi MỞ ĐẦU .1 Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu .2 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa thực tiễn đề tài .2 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG ĐIỆN 1.1 Tổng quan 1.2 Lịch sử hình thành phát triển thị trường điện .6 1.3 Kinh nghiệm quốc gia phát triển thị trường điện 1.3.1 Các nước châu Mỹ 1.3.2 Các nước châu Âu .8 1.3.3 Các nước châu Á, châu Úc 14 1.4 Một số mơ hình thị trường điện cạnh tranh thơng dụng 23 1.4.1 Mơ hình thị trường độc quyền liên kết dọc – Cấp độ 24 1.4.2 Mơ hình thị trường nguồn phát cạnh tranh – Cấp độ 24 1.4.3 Mơ hình thị trường điện bán bn cạnh tranh – Cấp độ 25 v 1.4.4 Mơ hình thị trường điện bán lẻ cạnh tranh – Cấp độ 27 1.5 Thị trường điện Việt Nam .28 1.5.1 Tính cấp thiết hình thành phát triển thị trường điện .28 1.5.2 Cơ sở pháp lý 28 1.5.3 Các mơ hình cấp độ thị trường điện 31 1.5.4 Thị trường nguồn phát cạnh tranh Việt Nam – VCGM [9] 34 CHƯƠNG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN BÁN BUÔN TRƯỚC NGÀY 37 2.1 Cấu trúc DAWPM 37 2.2 Quy trình vận hành DAWPM 38 2.3 Cơ chế chào giá DAWPM 39 2.3.1 Bảng giá chào bán (Offers) .39 2.3.2 Bảng giá chào mua (Bids) .40 2.3.3 Cơ chế xác định giá thị trường 41 CHƯƠNG THUẬT TOÁN HỌC TĂNG CƯỜNG 45 3.1 Thuật toán Q - Learning 45 3.1.1 Phương pháp greedy 48 3.1.2 Phương pháp ε – greedy 49 3.1.3 Phương pháp thăm dò Boltzmann 51 3.2 Thuật toán simulated annealing (SA) 52 3.3 Thuật toán SA-Q Learning 55 CHƯƠNG ÁP DỤNG SA-Q LEARNING CHO CHIẾN THUẬT CHÀO GIÁ BÁN ĐIỆN TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN CẠNH TRANH 57 4.1 Đặt vấn đề 57 4.2 Chọn lựa mơ hình thị trường – Mơ hình thị trường động 60 vi 4.3 Áp dụng thuật toán SA-Q Learning cho thị trường điện 62 4.4 Mô kết 63 4.5 Kết luận 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN 71 vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Đặc tính cân cung - cầu Hình 1.2 Cấu trúc TTĐ Italia [4] 10 Hình 1.3 Mơ hình quản lý thị trường điện Italia [4] 11 Hình 1.4 Cấu trúc thị trường điện, chức đơn vị [4] 12 Hình 1.5 Mơ hình thị trường khu vực Italy 14 Hình 1.6 Quá trình hình thành thị trường điện Singapore 17 Hình 1.7 Mơ hình cấu trúc thị trường điện Singapore 18 Hình 1.8 Mơ hình thị trường bán lẻ Singapore .20 Hình 1.9 Mơ hình thị trường bán lẻ mở rộng Singapore 21 Hình 1.10 Cấu trúc vật lý hệ thống điện truyền thống 23 Hình 1.11 Các cấp độ thị trường điện .24 Hình 1.12 Mơ hình thị trường nguồn phát cạnh tranh 25 Hình 1.13 Mơ hình thị trường điện bán buôn cạnh tranh 26 Hình 1.14 Mơ hình thị trường điện cạnh tranh toàn phần 27 Hình 1.15 Lộ trình phát triển cấp độ thị trường điện Việt Nam 30 Hình 1.16 Mơ hình thị trường phát điện cạnh tranh 31 Hình 1.17 Mơ hình thị trường điện bán buôn cạnh tranh 33 Hình 1.18 Mơ hình thị trường bán lẻ điện cạnh tranh .34 Hình 1.19 Cấu trúc thị trường nguồn phát cạnh tranh Việt Nam 35 Hình 2.1 Cấu trúc DAWPM [10] .37 viii CHƯƠNG ÁP DỤNG SA-Q LEARNING CHO CHIẾN THUẬT CHÀO GIÁ BÁN ĐIỆN TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN CẠNH TRANH 4.1 Đặt vấn đề Thị trường điện Việt Nam phê duyệt lộ trình phát triển theo cấp độ: Cấp độ thị trường phát điện cạnh tranh (VCGM – Vietnam Competition Generation Market), cấp độ thị trường bán buôn cạnh tranh (VWEM – Vietnam Wholesale Electricity Market), cấp độ thị trường bán lẻ cạnh tranh (VDEM - Vietnam Detail Electricity Market) VCGM thức vào hoạt động từ ngày 01/7/2012 theo mơ hình thị trường chào giá tập trung theo chi phí biến đổi Điện nhà máy điện bán cho đơn vị mua buôn Cơng ty Mua bán điện thuộc Tập đồn Điện lực Việt Nam Mơ hình VCGM trình bày Hình 4.1 sau: Thanh tốn Hợp đồng song phương Điều độ Bảng kê toán Số liệu Đơn vị Phát điện Số liệu đo đếm Điện Các đơn vị phát điện Đơn vị Vận hành Hệ thống Thị trường Bảng kê toán Đơn vị Mua buôn Đo đếm điện Vận hành hệ thống Thanh tốn Cơng ty Điện lực đo đếm Chào giá Số liệu đo đếm Điện Đơn vị mua Các đơn vị buôn cung cấp dịch vụ Hình 4.1 Cấu trúc thị trường VCGM Phân phối/ Bán lẻ Theo [18], thị trường điện Việt Nam chuyển sang cấp độ thị trường cấp độ – cấp độ bán buôn điện cạnh tranh VWEM sau giai đoạn tính tốn mơ vận hành 57 thí điểm thức chuyển sang tốn thật từ 1/2019 Mơ hình bán bn điện cạnh tranh trình bày Hình 4.2 Hình Mơ hình thị trường VWEM Trong VWEM khơng có cơng ty mua bn mơ hình VCGM mà có nhiều đơn vị mua buôn tham gia cạnh tranh với Đơn vị vận hành thị trường (Market operator - MO) đơn vị vận hành hệ thống độc lập (Independent system operator - ISO) hai đơn vị đóng vai trị trọng tài chơi bên công ty phát điện (Generation companies - GenCos) bên đơn vị mua buôn phụ tải điện (Load service entities - LSEs) MO ISO không tham gia kinh doanh hay bán buôn điện, đảm nhiệm minh bạch thị trường vận hành hệ thống điện để đảm bảo an toàn, an ninh lượng cho hệ thống điện Những đơn vị tham gia thị trường (gồm GenCos LSEs) có điều kiện cạnh tranh giá bán bn với nhau, tìm kiếm hội gia tăng lợi nhuận Hai bên đại diện cho hai đối trọng cán cân kinh tế cung cầu, giá điện hình thành dựa cân cung cầu Trong môi trường thị trường điện cạnh tranh, nhà máy điện muốn nâng cao lợi nhuận cần phải có chiến lược chào giá tối ưu Vì thị trường giá điện định dựa sở chào giá bán nhà máy điện chào giá mua đơn vị mua bn Do hành vi chào giá đơn vị không ảnh hưởng trực tiếp đến khả huy động phát nhà máy mà cịn tác động đến giá toàn hệ thống Ý thức việc ảnh hưởng này, nên thông tin đối thủ 58 hệ thống hồn tồn khơng biết Việc thiếu thông tin trở ngại cho việc định phương án chào giá Nhiều thuật toán đề xuất cho toán tối ưu mơi trường thơng tin khơng hồn hảo Nâng cao khả cạnh tranh chiến lược chào giá tối ưu cho đơn vị tham gia thị trường nghiên cứu nhiều năm gần Lý thuyết trò chơi áp dụng chiến lược chào giá tối ưu nghiên cứu Trong [19][20], lý thuyết tiếp cận trò chơi Nash áp dụng cho chiến thuật chào giá tối ưu thị trường điện điều tiết, nơi mà đơn vị tham gia thị trường thiếu thông tin đối thủ Tuy nhiên, kết mô cho thấy chiến lược chào giá tối ưu thay đổi theo cấp độ thông tin mà đơn vị tham gia có đối thủ cạnh tranh Lý thuyết trị chơi bất hợp tác Cournot đưa áp dụng để xác định lượng công suất phát tối ưu cho nhà máy điện tham gia thị trường điện độc quyền nêu [21] Kết cho thấy ước tính độ xác hàm chi phí sản xuất đối thủ đóng vai trị định thị trường Quá trình định Markov cho chiến lược chào giá tối ưu thị trường điện giao đề xuất [22] Thuật toán di truyền phát triển chiến lược chào giá thầu cho đơn vị tham gia thị trường đấu giá hai chiều trình bày [23]và [24] Thuật toán mờ mạng nơ ron nhân tạo áp dụng cho chiến lược chào giá tối ưu thị trường điện cạnh tranh phát triển [25] Thuật toán học Q- learning sử dụng để giải chiến lược chào giá tối ưu cho đơn vị tham gia thị trường [26] [27] Thuật toán học Q – learning áp dụng cho máy điện thực chiến lược chào giá tối ưu tham gia cạnh tranh thị trường cạnh tranh thơng tin khơng hồn chỉnh đề xuất [28] [29] Kết mức độ hội tụ, phù hợp thuật toán thị trường điện cạnh tranh phân tích chứng minh Mơ hình thị trường VWEM trước ngày trình bày có nhiều điểm tương đồng với mơ hình DAWPM trình bày chương Để áp dụng SA-Q Learning vào thị trường điện, trước tiên cần xác định chức đơn vị tham gia trình bày chế vận hành thị trường Giá điện bán buôn xác định dựa quy luật cân 59 cung cầu thị trường, giao dịch xác lập giá biên cơng bố để làm minh bạch thông tin, tạo chế “cuộc chơi” cạnh tranh lành mạnh Đơn vị ISO không tham gia cạnh tranh, đảm trách vai trò đảm bảo kỹ thuật vận hành tối ưu hố cơng suất hệ thống phương pháp tối ưu trào lưu công suất DC – OPF (Direct current – Optimal power flow) để xác định công suất giao dịch nút Mục tiêu đơn vị tham gia tối ưu hoá lợi nhuận, áp dụng thuật toán SA – Q learning vào chiến lược chào giá tối ưu Sơ đồ tiêu chuẩn IEEE – 30 nút sử dụng để mô mức độ đáp ứng thuật tốn 4.2 Chọn lựa mơ hình thị trường – Mơ hình thị trường động Giá điện bán bn hình thành từ kết thay đổi liên tục cấp độ cung cầu thị trường, mơ hình thị trường động xây dựng chi tiết sở mơ hình bán bn cạnh tranh VWEM, không gian thị trường thay đổi không ngừng Mơ hình thị trường VWEM triển khai chi tiết Hình 4.3 Thơng tin thị trường cho giao dịch Lưới truyền tải công suất GenCos ISO DC - OPF LSEs Thơng tin Thanh tốn MO Hình 4.3 Cấu trúc hoạt động VWEM Trong Hình 4.3, ISO MO đóng vai trị đảm bảo giao dịch, giao dịch thực trước ngày, thông tin giao dịch thành công công bố công khai Trên sở thông tin giao dịch trước đó, Gencos LSEs tiến hành lựa chọn chiến lược tốt để chào giá tham gia thị trường ISO tính tốn lượng cơng suất giá tương ứng nút hệ thống sau nhận chào giá mua giá chào bán bên tham gia Giá giao dịch công suất giao dịch 60 đơn vị giao dịch thành cơng cơng bố Tồn giao dịch ngày trước thực ngày hôm nên mơ hình gọi tên mơ hình thị trường bán bn trước ngày Chi tiết mơ tả Hình 4.4 Kết thúc gửi bảng chào cho ngày D+1 Kết thúc gửi bảng chào cho ngày D+2 Ngày D+1 Ngày D Ngày D+2 Thời gian Thị trường tính tốn cho ngày D+1 Cơng bố kết giao dịch ngày D Thị trường tính tốn cho ngày D+2 Cơng bố kết giao dịch ngày D+1 Hình 4.4 Mơ hình thị trường bán bn trước ngày Trong ngày D, t(h), ISO nhận giá thầu giá cung cấp tất thành viên tham gia cho 24h giao dịch ngày D+1, sau ISO tiến hành tính tốn số lượng cơng suất giá tương ứng nút giao dịch hệ thống ISO có nhiệm vụ đảm bảo cho hệ thống hoạt động tin cậy, ổn định công Có nhiều giải thuật phân bố cơng suất, nhiên mơ hình tác giả chọn giải pháp DC-OPF để tính tốn tốn phân bố cơng suất cân hệ thống Kết giao dịch ngày D+1 công bố đầu ngày D+1 Bắt đầu ngày D+1, giao dịch thành công ngày D+1 phải cam kết thực Bên cạnh phận tham gia thị trường chuẩn bị giao dịch cho ngày D+2 Để đồng giá biên thị trường, mơ hình thị trường giao dịch hai bên đề xuất áp dụng Giá [$] Đường cầu Đường cung (1) Giá đơn vị phát điện bị từ chối (2) (2) Giá đơn vị mua điện cuối chấp (3) (4) (3) Giá đơn vị mua điện bị từ chối (4) Giá đơn vị phát điện cuối Khoảng chênh giá chấp nhận cung cầu (1) Cơng suất [MW] Hình 4.5 Giá biên thị trường giao dịch hai bên 61 Giá chào Gencos giá thầu LSEs giá không co giản, giá chào xếp theo thứ tự tăng dần giá thầu xếp theo thứ tự giảm dần Với số thị trường áp dụng, đơn vị vận hành thị trường chọn bốn Hình làm giá giao dịch cuối là: Giá đơn vị phát điện bị từ chối; giá đơn vị mua điện cuối chấp nhận; giá đơn vị mua điện bị từ chối; giá đơn vị phát điện cuối chấp nhận Trong viết này, giá biên giao dịch MO định nằm khoảng chênh lệch giá cung cầu 4.3 Áp dụng thuật toán SA-Q Learning cho thị trường điện Giả định đơn vị tham gia thị trường với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận giảm thiểu rủi ro Để đưa thuật toán SA-Q learning áp dụng vào đơn vị tham gia , cần định nghĩa tập trạng thái, hành động kết Trạng thái (s): Trạng thái xác định giá điện thị trường Hành động (a): Mỗi đơn vị tham gia có tập hành động, chi tiết hành động theo công thức (6) trình bày phần 2.3.1, xác định chi tiết: Aik_  ; Aik_ max  ; h  10 Kết (r): Sau ISO MO tính tốn cơng bố cơng suất giá tương ứng nút hệ thống, đơn vị tham gia tính tốn lợi ích thu dựa hàm giá lượng công suất cam kết phát đưa lên hệ thống theo công thức (7) trình bày phần 2.3.1 Như phân tích chương 3, thơng số thuật tốn, chọn lựa ảnh hưởng không nhỏ đến tốc độ hội tụ thuật tốn Trong phần mơ này, tác giả chọn thông số ngẫu nhiên giới hạn khơng thay đổi thơng số thuật tốn là: Hệ số học  = 0.5; hệ số suy giảm  = 0.1; hệ số Temperature T = 100,000;  = 0.99; giá trị ban đầu bảng học Q0(s0,a0) = 62 4.4 Mô kết Sử dụng hệ thống điện tiêu chuẩn IEEE 30 nút với nhà máy điện thực mô phân bố công suất vận hành thị trường động Sơ đồ mạng điện Hình 4.6 Area Area 28 15 18 14 19 12 13 16 11 Area 17 20 10 23 26 25 22 27 21 24 29 30 Fig.4 30-Bus Transmission Grid Hình 4.6 Sơ đồ đơn tuyến lưới truyền tải IEEE 30 nút [30] Thông tin hệ thống trình bày Bảng Bảng Thông tin hệ thống Tổng công suất máy phát 352MW Tải cố định 151.64MW Tải điều chỉnh 90MW Phân bố cơng suất tính tốn theo thuật tốn phân bố cơng suất tối ưu DC-OPF Có 06 nhà máy điện hệ thống phân bố vùng, nút số 01, 02, 13, 23, 22 27 đề xuất sử dụng thuật toán SA-Q learning với thông số Bảng Bảng bảng giá chào giá thầu nhà máy điện đơn vị mua buôn tải 63 Bảng Thông tin bảng giá chào GenCos Gen Pg Pg Block Block Block Min max MW; $/MWh MW; $/MWh MW; $/MWh Nút 1 10 60 12; A1k  20 24; A1k  50 24; A1k  60 2 10 60 12; A2k  20 24; A2k  40 24; A2k  70 22 10 60 12; A3k  20 24; A3k  42 24; A3k  80 27 10 60 12; A4k  20 24; A4k  44 24; A4k  90 23 10 60 12; A5k  20 24; A5k  46 24; A5k  75 13 10 60 12; A6k  20 24; A6k  48 24; A6k  60 Bảng Thông tin bảng giá thầu LSEs LSE Block Block Block MW; $/MWh MW; $/MWh MW; $/MWh Nút 10 ; 100 10 ; 70 10 ; 60 15 10 ; 100 10 ; 50 10 ; 20 30 10 ; 100 10 ; 60 10 ; 50 Tại nút hệ thống, công suất điều tiết tối đa 30MW Tiến hành thực nghiệm hai trường hợp mô phỏng: Trường hợp 01: Sáu Gencos thay đổi ngẫu nhiên bảng giá chào 200 lần giao k dịch, khơng có Gencos sử dụng thuật tốn ( Ai  ) Ba LSEs có nhu cầu tải tối thiểu 90MW Trường hợp 02: Sáu Gencos sử dụng SA-Q learning để tối ưu hóa bảng giá chào k 200 lần giao dịch, khơng có Gencos sử dụng thuật toán ( Ai lựa chọn tập hành động thuật toán) Ba LSEs có nhu cầu tải tối thiểu 90MW 64 Trong hai trường hợp mô phỏng, hai thông số quan trọng cân nhắc giá trung bình thị trường lợi nhuận GenCos Kết mô trường hợp trường hợp trình bày tương ứng Hình 4.7 ÷ 4.10 Kết Hình 4.7 Hình 4.8 bảng giá chào bảng giá thầu thay đổi dẫn đến giá trung bình thị trường thay đổi Công suất lợi nhuận GenCos biến động Kết mơ hình thị trường động, giá thị trường biến động liên tục không ổn định, giá thị trường dẫn dắt bảng giá chào bán bảng giá thầu mua Khuyết điểm lớn dạng mơ hình cần nhiều chế để kiểm sốt Kết tích cực trường hợp mơ thứ trình bày hình 4.9 hình 4.10 Khi GenCos sử dụng thuật tốn SA-Q learning thơng qua 200 lần giao dịch giá trung bình thị trường lợi nhuận GenCos hội tụ nhanh sau 100 lần giao dịch Thị trường bắt đầu hoạt động ổn định yếu điểm thị trường động khắc phục 60 average market prices [$] 55 50 45 40 35 20 40 60 80 100 120 trading times 140 160 180 200 Hình 4.7 Trung bình giá điện trường hợp 65 1000 1000 profit of Gen No.02 profit of Gen No.01 profit of Gen No.01 1000 1000 500 500 00 -500 -500 00 5050 100 100 trading tradingtimes times 150 150 500 500 00 -500 -500 00 200 200 100 100 trading trading times times 150 150 200 200 50 100 100 trading trading times times 150 150 200 200 50 100 100 trading trading times times 150 150 200 200 profit of Gen No.04 800 800 profit of Gen No.03 profit of Gen No.03 800 800 50 600 600 400 400 200 200 00 00 5050 100 100 trading tradingtimes times 150 150 600 600 400 400 200 200 00 00 200 200 1000 1000 profit of Gen No.06 profit of Gen No.05 profit of Gen No.05 800 800 600 600 400 400 200 200 00 00 5050 100 100 trading tradingtimes times 150 150 500 500 00 -500 -500 00 200 200 Hình 4.8 Lợi nhuận đạt 06 GenCos trường hợp 60 average market prices [$] 55 50 45 40 35 30 20 40 60 80 100 120 trading time 140 160 180 200 Hình 4.9 Trung bình giá điện trường hợp 800 profit of Gen No 02 profit of Gen No 01 600 600 400 400 200 200 0 -200 -200 -400 -400 0 50 100 trading times 150 600 400 200 -200 200 600 600 400 400 200 200 0 0 50 100 trading times 150 200 50 100 trading times 150 200 50 100 trading times 150 200 400 200 0 1000 profit of Gen No 06 profit of Gen No 05 150 600 200 800 800 600 600 400 400 200 200 0 0 100 trading times 800 profit of Gen No 04 profit of Gen No 03 800 800 50 50 100 trading times 150 500 -500 200 Hình 4.10 Lợi nhuận đạt GenCos trường hợp 66 4.5 Kết luận Mơ hình thị trường động sở cân cung cầu đơn vị tham gia nhu cầu đòi hỏi từ thực tế kinh tế thị trường Tuy nhiên, mơ hình xuất khuyết điểm lớn khơng ổn định, giá trung bình thị trường ln có biến động Kết mơ cho thấy GenCos sử dụng thuật toán SA-Q learning để tối ưu chiến lược chào giá làm cho thị trường ổn định giá trị hội tụ sau 100 lần biến động giao dịch ban đầu Mô thực hệ thống tiêu chuẩn IEEE 30 nút xem đủ lớn để kiểm chứng giới hạn điều kiện so với hệ thống thực Kết khích lệ nghiên cứu sở cho nghiên cứu sâu lĩnh vực thị trường điện thông minh Một loại thị trường phức hợp phức tạp có kết hợp nhiều loại hình như: Dự trữ lượng, lượng tái tạo, công suất phản kháng thị trường hợp đồng song phương Trong dạng mô hình thị trường cần phải thiết lập nhiều ràng buộc giá carbon thấp, giá chi phí dự phòng dịch vụ phụ trợ … Đây chủ đề nghiên cứu cho thị trường điện tương lai./ 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lã Hồng Kỳ “Hiện trạng, xu hướng phát triển phân ngành lượng giới.” Internet: http://nangluongvietnam.vn/news/vn/nhan-dinh-phan-bienkien-nghi/hien-trang-xu-huong-phat-trien-cac-phan-nganh-nang-luong-trenthe-gioi.html, 04/01/2021 [2] Quế Anh “Biến động thị trường lượng toàn cầu.” Internet: https://nhandan.com.vn/baothoinay-hosotulieu/bien-dong-tren-thi-truongnang-luong-toan-cau-617083/, 04/01/2021 [3] Cục Điện lực Năng lượng tái tạo & Cục Năng lượng Đan Mạch “Báo cáo Triển vọng Năng lượng Việt Nam 2019,” trình bày Hội nghị Báo cáo Triển vọng Năng lượng Việt Nam 2019, Hà Nội, 2019 [4] Tập đoàn Điện lực Việt Nam “Khi điện mặt trời…bùng nổ.” Internet: https://www.evn.com.vn/d6/news/Khi-dien-mat-troi-bung-no-141-1727530.aspx, 16/8/2021 [5] Gia Linh “Phát triển điện mặt trời số quốc gia giới.” Internet: http://consosukien.vn/phat-trien-dien-ma-t-troi-o-mot-so-quoc-gia-tren-thegioi.htm, 04/01/2021 [6] Ngô Văn Tuấn “Tiềm điện mặt trời Việt Nam.” Internet: http://baochinhphu.vn/Phat-trien-he-thong-dien-mat-troi/Tiem-nang-dien-mattroi-tai-Viet-Nam/373705.vgp, 04/01/2021 [7] Khánh Lan “Điện mặt trời, vua ngành điện giới.” Internet: https://www.thesaigontimes.vn/309378/dien-mat-troi-vua-moi-cua-nganhdien-the-gioi.html, 04/01/2021 [8] Lê Ngọc “Cuộc cách mạng lượng triển vọng điện mặt trời tương lai.” Internet: https://vietnamhoinhap.vn/article/cuoc-cach-mang-nangluong-va-trien-vong-cua-dien-mat-troi-trong-tuong-lai -n-31683, 04/01/2021 [9] Châu Anh Nguyễn “Xu hướng phát triển nguồn lượng mặt trời tương lai Việt Nam nào?.” Internet: https://cafef.vn/xu-huong-phattrien-nguon-nang-luong-mat-troi-trong-tuong-lai-o-viet-nam-nhu-the-nao20191124105709815.chn, 04/01/2021 [10] Nguyễn Mạnh Hiến “Tổng quan tiềm triển vọng phát triển lượng tái tạo Việt Nam.” Internet: http://nangluongvietnam.vn/news/vn/nhan-dinhphan-bien-kien-nghi/tong-quan-tiem-nang-va-trien-vong-phat-trien-nangluong-tai-tao-viet-nam.html, 04/01/2021 68 [11] F Kreith and D Y Goswami Handbook of energy efficiency and renewable energy Crc Press, 2007 [12] A Keyhani et al Integration of green and renewable energy in electric power systems Hoboken, NJ: Wiley John Wiley & Sons, 2010 [13] J D Kueck et al “Microgrid energy management system,” in Oak Ridge, TN: Oak Ridge National Laboratory Report ORNL/TM-2002/242, 2003 [14] E F Fuchs Power conversion of renewable energy systems Springer Science & Business Media, 2011 [15] A Yazdani and R Iravani Voltage-sourced converters in power systems Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, 2010 [16] T Ackermann Wind power in power systems John Wiley & Sons, 2012 [17] G F Franklin et al Feedback control of dynamic systems Addison-Wesley Reading, MA, 2002 [18] G M Masters Renewable and efficient electric power systems John Wiley & Sons, 2013 [19] K Hussein et al “Maximum photovoltaic power tracking: an algorithm for rapidly changing atmospheric conditions,” IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution Vol 142, no 1, pp 59-64, 1995 [20] J H Enslin et al “Integrated photovoltaic maximum power point tracking converter,” IEEE Transactions on Industrial Electronics Vol 44, no 6, pp 769-773, 1997 [21] A Latham et al “Analysis and Optimization of Maximum Power Point Tracking Algorithms in the Presence of Noise,” IEEE Transactions on Power Electronics Vol 28, no 7, pp 3479-3494, 2012 [22] E Koutroulis et al “Development of a microcontroller-based, photovoltaic maximum power point tracking control system,” IEEE Transactions on Power Electronics Vol 16, no 1, pp 46-54, 2001 [23] K K Tse et al “A novel maximum power point tracker for PV panels using switching frequency modulation,” IEEE Transactions on Power Electronics Vol 17, no 6, pp 980-989, 2002 [24] L Cristaldi et al “An Improved Model-Based Maximum Power Point Tracker for Photovoltaic Panels,” IEEE transactions on Instrumentation and Measurement Vol 63, no 1, pp 63-71, 2013 69 [25] Y Levron and D Shmilovitz “Maximum Power Point Tracking Employing Sliding Mode Control,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers Vol 60, no 3, pp 724-732, 2013 [26] L F L Villa et al “Maximizing the power output of partially shaded photovoltaic plants through optimization of the interconnections among its modules,” IEEE Journal of Photovoltaics Vol 2, no 2, pp 154-163, 2012 [27] W F Egan Phase-lock basics John Wiley & Sons, 2007 [28] L Angquist and L Lindberg “Inner phase angle control of voltage source converter in high power applications,” in PESC'91 Record 22nd Annual IEEE Power Electronics Specialists Conference, 1991, pp 293-298 [29] L Xu et al “Development considerations of DSP-controlled PWM VSC-based STATCOM,” IEE Proceedings-Electric Power Applications Vol 148, No 5, pp 449-455, 2001 [30] J J Grainger Power system analysis Tata McGraw-Hill Education, 2003 70 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ tên: Phan Lâm Vũ Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 15/5/1982 Nơi sinh: TPHCM Email: ailamumi@gmail.com Điện thoại: 0357598871 II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Từ tháng 10/2001 – 10/2006: Sinh viên, chuyên ngành Hệ thống điện, khoa Điện – Điện tử, trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh Từ tháng 11/2017 – 09/2020: Học viên cao học, chuyên ngành Kỹ thuật điện, khoa Công nghệ Điện, trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN: Thời gian 2006- 2011 Nơi cơng tác Tổng công ty Điện lực TPHCM 2011 đến Công ty cổ phần điện NaVi Công việc đảm nhiệm Cán kỹ thuật Cán kỹ thuật Tp HCM, ngày tháng …… Năm 2022 Người khai Phan Lâm Vũ 71