Luận văn thạc sĩ Thiết bị, mạng và nhà máy điện: Xây dựng mô hình giá TOU trên quan điểm DSM

Các công ty điện lực có thể áp dụng nhiều biện pháp để điều khiển tải, tuy nhiên cũng cần có sự đồng bộ cả hai phía điện lực và khách hàng, khách hàng cũng phải xây dựng chiến lược hợp l

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

LUẬN VĂN THẠC SĨ

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOU TRÊN

QUAN ĐIỂM DSM

GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Trịnh Hữu Trường

MSHV : 10180101 Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS.TS PHAN THỊ THANH BÌNH

Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: TRỊNH HỮU TRƯỜNG MSHV:10180101 Ngày, tháng, năm sinh: 03/02/1986 Nơi sinh: Thanh Hóa Chuyên ngành: Thiết bị, Mạng và Nhà máy điện Mã số: 605250

I TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MÔ HÌNH GIÁ TOU TRÊN QUAN ĐIỂM DSM

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Tìm hiểu về DSM và giá điện - Tìm hiểu các mô hình thực hiện chính sách giá TOU - Ứng dụng giải thuật di truyền để tìm giá TOU

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: ngày 29 tháng 08 năm 2011 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: ngày 22 tháng 06 năm 2012 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS PHAN THỊ THANH BÌNH

Đại học Bách khoa TP.HCM đã tận tình giúp đở, chỉ dạy trong suốt quá trình học tập tại trường Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn tới cô Phan Thị Thanh Bình đã nghiêm khắc hướng dẫn cho tôi trong thời gian làm luận văn

Ngoài ra, tôi cũng xin cảm ơn tất cả bạn bè cùng người thân đã giúp đỡ rất nhiều điều để tôi có thể hoàn thành luận văn này

TP Hồ Chí Minh, ngày 25/06/2012

TRỊNH HỮU TRƯỜNG

gây khó khăn với hầu hết các quốc gia trên thế giới Nhưng, nhu cầu tiêu thụ điện lại luôn thay đổi theo các điều kiện khác nhau, làm cho đồ thị phụ tải không đồng đều, tạo ra những đỉnh tải Để giải quyết vấn đề trên, vấn đề quản lý nhu cầu (DSM – Demand Side Management) đã được quan tâm và nghiên cứu Một trong các biện pháp của DSM đó là áp dụng các biểu giá điện, trong đó có biểu giá điện theo vùng thời gian sử dụng (Time of use – TOU) Loại giá điện này hiện đang được áp dụng tại một số nước, và bước đầu đang áp dụng tại Việt Nam Luận văn tìm hiểu và trình bày mô hình xác định giá TOU, đề xuất những vấn đề về giá TOU tại Việt Nam

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

Chương 1: QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG VÀ GIÁ ĐIỆN 2

1.1 Quản lý nhu cầu năng lượng: 2

1.1.1 Khái niệm: 2

1.1.2 Ý nghĩa: 4

1.2 Giới thiệu giá điện: 5

1.2.1 Bản chất giá tiền điện và các loại giá tiền 5

1.2.2 Giá điện và đồ thị phụ tải 6

1.2.2.1 Pháp 6

1.2.2.2 Mỹ 6

Chương 2: GIÁ TOU VÀ CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC THỰC HIỆN CHÍNH SÁCH GIÁ TOU 8

2.1 Giá điện theo vùng thời gian sử dụng 8

2.2 Các vấn đề khi áp dụng giá TOU 8

2.2.1 Hiệu quả giá TOU phụ thuộc vào thời gian phản ứng của khách hàng 8

2.2.2 Chuyển đổi tải không mong muốn 9

2.2.3 Sự khác biệt với các hàng hóa khác 9

2.3 Các nguyên tắc tính giá điện theo TOU: 9

2.3.1 Giá điện phải phù hợp với mục đích điều khiển tải 10

2.3.2 Không thay đổi dạng đồ thị phụ tải 10

2.3.3 Hạn chế rủi ro 10

2.3.4 Xác định theo quan hệ cung cầu 11

2.4 Các mô hình toán học thực hiện chính sách giá TOU 11

2.4.1 Mô hình đa mục tiêu xác định theo DSM và chi phí sử dụng 11

2.4.1.1 Các thông số 12

2.4.1.2 Mô hình toán 13

2.4.2 Mô hình đáp ứng nhu cầu 14

2.4.2.1 Nguyên tắc kinh tế cơ bản 14

2.4.2.2 Mô hình quyết định TOU: 16

2.4.3 Sử dụng lý thuyết trò chơi: 17

2.4.3.1 Giả thiết: 17

2.4.3.2 Mô hình điều chỉnh giá: 17

2.4.3.3 Mô hình đáp ứng khách hàng: 18

2.4.3.4 Mô hình chào thầu của công ty điện: 18

2.4.3.5 Mô hình cung cấp năng lượng tối ưu của công ty điện: 19

2.4.3.6 Mô phỏng theo phương pháp lý thuyết trò chơi: 20

3.2.2 Giải bài toán đa mục tiêu 25

3.2.3 Sơ đồ thuật toán 29

3.3 Giải thuật di truyền 29

3.3.1 Giới thiệu về giải thuật di truyền: 29

3.3.1.1 Tính chất đặc thù của giải thuật di truyền (GA): 30

3.3.1.2 Các phép toán của giải thuật di truyền: 30

3.3.1.3 Cấu trúc tổng quát của một giải thuật di truyền có dạng: 31

3.3.2 Tối ưu bằng giải thuật di truyền trong Matlab 7.0: 32

3.3.2.1 Dùng Hàm tối ưu GA: 32

3.3.2.2 Dùng Hộp công cụ toán học GAOT: 32

3.3.3.1 Xây dựng hàm thích nghi tính toán: 35

3.3.3.2 Mã hóa biểu diễn giá TOU: 36

3.3.3.3 Lập trình tính toán cho bài toán tối ưu giá bằng giải thuật gen di truyền 39

Chương 4: ÁP DỤNG MÔ HÌNH 42

4.1 Áp dụng mô hình với số liệu quan sát của Tây Ban Nha 42

4.1.1 Chuyển đổi giá 24 giờ thành 3 mức giá 42

4.1.2 Kết quả mô phỏng 45

4.1.3 So sánh Thực Tế: 48

4.2 Áp dụng mô hình để đưa ra giá đề xuất cho 4 trạm công nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh 50

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 56

TÀI LIỆU THAM KHẢO 57

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.1 Đường cong đáp ứng Hình 2.2 Hàm thành viên dạng nửa hình thang Hình 3.1 Hàm thành viên mờ cho giảm tải đỉnh Hình 3.2 Hàm thành viên mờ cho việc giảm sự sai biệt giữa tải giờ cao điểm và thấp điểm

Hình 3.3 Sơ đồ giải thuật Hình 3.4 Cách khởi động Toolboxes Hình 3.5 Giao diện Toolboxes Hình 3.6 Khai báo trên Toolboxes Hình 4.1 Đồ thị phụ tải ngày 17/01/2008 (Tây Ban Nha) Hình 4.2 Đồ thị phụ tải trước và sau khi áp dụng mô hình Hình 4.3 Đồ thị phụ tải ngày 18/01/2008 (Tây Ban Nha) Hình 4.4 Đồ thị phụ tải 3 tháng đầu năm 2012 của 4 trạm công nghiệp

DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1 Giá điện ngày 17/01/2008 Bảng 4.2 Công suất tiêu thụ ngày 17/01/2008 Bảng 4.3 Phân chia vùng thời gian Tây Ban Nha Bảng 4.4 Công suất tiêu thụ ngày 18/01.2008 Bảng 4.5 Công suất tiêu thụ 3 tháng đầu năm 2012 của 4 trạm công nghiệp Bảng 4.6 Phân chia vùng thời gian tại Việt Nam

Bảng 4.7 Giá tại các thời điểm

MỞ ĐẦU

Hiện nay nhu cầu tiêu thụ điện mỗi năm đều tăng lên Các nguồn năng lượng truyền thống đã được khai thác triệt để, các nguồn năng lượng mới thì mới được đưa vào sử dụng nhưng vẫn tồn tại nhiều vấn đề Tại Việt Nam, tình trạng thiếu điện vẫn xãy ra nhất là vào mùa khô Vấn đề là nhu cầu tiêu thụ điện lại luôn thay đổi, tại các thời điểm, phụ tải tăng đột biến gây áp lực lớn cho nhà phân phối và hệ thống điện và việc vận hành lại rất tốn kém Vì vậy, điện lực luôn tìm các biện pháp để san bằng đồ thị phụ tải Một trong những phương pháp đó là áp dụng mô hình giá TOU, loại giá tính theo thời gian sử dụng Loại giá này đã được áp dụng khá thành công tại một số nước trên thế giới và ở Việt Nam giá TOU được áp dụng những năm gần đây

Trong luận văn này, trình bày mô hình xác định giá điện TOU trên quan điểm DSM Và cũng đưa ra những đề xuất cũng như những vấn đề đang còn tồn tại khi áp dụng loại giá này tại nước ta

Chương1

QUẢN LÝ NHU CẦU NĂNG LƯỢNG VÀ GIÁ ĐIỆN

1.1 Quản lý nhu cầu năng lượng:

1.1.1 Khái niệm:

Quản lý nhu cầu năng lượng, hay còn gọi là quản lý phía nhu cầu (DSM – Demand Side Management), là việc thay đổi nhu cầu tiêu dùng năng lượng thông quan các biện pháp khác nhau Thông thường, mục tiêu của DSM là khuyến khích người tiêu dùng sử dụng ít năng lượng hơn trong thời gian cao điểm, hoặc dịch chuyển thời gian sử dụng năng lượng ngoài giờ cao điểm như ban đêm, cuối tuần Việc giảm tải đỉnh không nhất thiết là phải giảm tổng năng lượng tiêu thụ, nhưng có thể làm giảm sự đầu tư vào mạng điện hoặc các nhà máy điện

DSM đã được đặt ra trong thời gian cuộc khủng hoảng năng lượng năm 1973 và khủng hoảng năng lượng năm 1979

Điện sử dụng có thể khác nhau đáng kể và khung thời gian, và giá tiền điện có thể không phản ánh tức thời như chi phí sản xuất điện bổ sung khi tải tăng đột biến Ngoài ra, khả năng sẵn sàng của khách hàng để điều chỉnh chi phí tiền điện bằng cách thay đổi nhu cầu (tính đàn hồi) có thể là thấp, đặc biệt là với khoảng thời gian ngắn Trong nhiều thị trường điện, khách hàng không phải đối mặt với giá thời gian thực ở mọi thời điểm, nhưng phải trả mức giá dựa trên chi phí trung bình hàng năm hoặc giá xây dựng khác

Các công ty điện lực có thể áp dụng nhiều biện pháp để điều khiển tải, tuy nhiên cũng cần có sự đồng bộ cả hai phía điện lực và khách hàng, khách hàng cũng phải xây dựng chiến lược hợp lý để giảm chi phí, cũng như không ảnh hưởng tới việc đảm bảo sản xuất liên tục Trong các biện pháp thì cách sử dụng thay đổi giá điện tỏ ra khá hiệu quả

Các biện pháp mà các chương trình DSM hiện nay có thể sử dụng để tác động vào nhu cầu điện của khách hàng là:

- Cắt đỉnh: là giảm phụ tải của hệ thống trong giờ cao điểm Hiệu quả sẽ là giảm điện năng tiêu thụ và phụ tải đỉnh của toàn hệ thống

- Lấp thấp điểm: là tăng thêm các phụ tải vào thời gian thấp điểm Hiệu quả là

tăng tiêu thụ điện năng tổng nhưng không tăng công suất đỉnh - Chuyển phụ tải: Chuyển phụ tải từ thời gian cao điểm sang thời gian thấp điểm

Hiệu quả là giảm công suất đỉnh nhưng không làm thay đổi điện năng tiêu thụ Tiết kiệm chiến lược: là giảm mức tiêu thụ điện của các thiết bị sử dụng điện Tăng phụ tải chiến lược: Tăng điện thương phẩm chung, ví dụ như đầu tư xây dựng các nhà máy sản xuất ca 3 với sự trợ giá của Chính phủ, mở rộng chương trình điện khí hoá nông thôn Hiệu quả sẽ tăng cả công suất đỉnh và điện năng tiêu thụ

Biểu đồ phụ tải linh hoạt: Làm thay đổi độ tin cậy và chất lượng phục vụ Thay vì tác động vào biểu đồ phụ tải một cách lâu dài, các Công ty Điện Lực xây dựng phương án cắt giảm phụ tải khi cần thiết Hiệu quả sẽ giảm được công suất đỉnh và thay đổi một ít tổng điện năng tiêu thụ

Quản lý nhu cầu (DSM) bao gồm những thành phần quan trọng của kế hoạch năng lượng :

DSM sẽ ảnh hưởng đến việc sử dụng của khách hàng, bất kỳ chương trình nào có dự định ảnh hưởng đến việc sử dụng điện năng của khách hàng đều được xem là chương trình DSM

DSM phải đạt được những mục tiêu đã chọn Để tạo thành “Một sự thay đổi hình dạng trong biểu đồ phụ tải” chương trình phải đạt được những mục tiêu đã chọn, nghĩa là phải cắt giảm tỷ giá bình quân, cải thiện sự hài lòng của khách hàng, đạt được các mục tiêu có độ tin cậy cao

DSM đánh giá lại những chương trình nào không phải là DSM Khái niệm này cũng đòi hỏi việc chọn lựa các chương trình DSM, ngoài ra mục đích là làm giảm sự thay thế của các chương trình không phải DSM như: các đơn vị sản xuất điện, cung cấp các thiết bị dự trữ năng lượng Nói cách khác, DSM đòi hỏi xem xét thay thế bằng các thiết bị cung cấp phụ, đó cũng là giai đoạn DSM trở thành một phần của “kế hoạch hóa nguồn lực tích hợp”

DSM xác định nhu cầu khách hàng sẽ như thế nào Dựa trên những định hướng thực tế DSM sẽ xác định nhu cầu khách hàng sẽ ra sao

DSM chịu ảnh hưởng của hình dạng đồ thị phụ tải Điều này có nghĩa cần đánh giá xem chương trình DSM ảnh hưởng như thế nào đến chi phí và lợi nhuận tính theo hằng ngày, hằng tháng và hằng năm

1.1.2 Ý nghĩa:

Hiện nay ở các nước phát triển, ưu thế phát triển chính sách tiết kiệm là có lợi hơn về mặt kinh tế Quan điểm thỏa mãn không điều kiện nhu cầu điện năng trong điều kiện thế giới hiện nay đang nhường chỗ cho quan điểm sử dụng năng lượng một cách hiệu quả

Đồ thị phụ tải hệ thống không đồng đều và khuynh hướng này ngày càng có vẻ gia tăng Đồ thị của hệ thống có hai đỉnh rõ rệt: sáng, chiều Do tính không bằng phẳng sẽ dẫn đến sự thay đổi của suất tăng tiêu hao nhiên liệu Vào giờ tải đỉnh, nhiên liệu sẽ tiêu phí nhiều hơn so với ở các giờ ban đêm (cho sản xuất cùng 1 Kw) Ví dụ ở Nga cho thấy ngưng và khởi động từ trạng thái nóng của tổ máy 200MW tiêu tốn 30 – 50 tấn nhiên liệu, và từ trạng thái lạnh là 50 - 60 tấn nhiên liệu Đó là chưa kể việc phải huy động một số máy phát hiệu suất kinh tế kém vào vận hành ở các giờ cao điểm cũng như việc đưa vào hoạt động số tổ máy phát cao điểm chỉ hoạt động số ít giờ trong ngày sẽ gây áp lực vốn đầu tư của công ty điện Do vậy vấn đề san phẳng đồ thị tải là bức thiết

Điều khiển hộ tiêu thụ điện cần phải đi kèm hệ thống giá điện, gây được sự chú ý về kinh tế cho khách hàng để thực thi DSM và thỏa ý đồ giảm tải đỉnh của hệ thống

Điều khiển chế độ tiêu thụ điện dẫn đến giảm Pmax, giảm nhiên liệu, nâng cao khả năng tải của đường dây, giảm giá thành sản xuất trên xí nghiệp, nâng cao độ tin cậy cung cấp điện, giảm giá thành sản xuất điện

1.2 Giới thiệu giá điện:

1.2.1 Bản chất giá tiền điện và các loại giá tiền

Giá điện phải phản ánh đầy đủ và chi tiết chi phí sản xuất trên đơn vị điện năng và có kèm theo một ít lợi nhuận

Tiền điện cần bao hàm yếu tố quan hệ hợp lý giữa nhà sản xuất và hộ tiêu thụ, thúc đẩy chế độ tải hợp lý của nhà máy điện, khen thưởng tiết kiệm điện, đảm bảo tin cậy cung cấp điện

Tồn tại các quan điểm chủ yếu sau đây khi xác định chi phí sản xuất điện ở các nước phát triển:

- Quan điểm nhà nước những năm 50 dựa trên tính chi phí đầy đủ trung bình trong suốt thời kỳ vận hành hệ thống điện (gần giống chi phí quy đổi ở Liên Xô cũ) Ưu điểm cách tính này là đơn giản, tuy nhiên nhược điểm của nó là khó xác định chính xác chi phí đầy đủ và thời hạn phục vụ

- Quan điểm chi phí cận biên dài hạn (Long run marginal costs) mà Pháp là đại diện Giá tiền điện cần tính tới chi phí cho xây dựng và vận hành nguồn phát mới

- Quan điểm dựa trên chi phí cận biên ngắn hạn (Short run marginal costs) Giá điện được xác định như tổng chi phí để tăng việc cung cấp điện trong phạm vi nguồn, lưới hiện có Và trên quan điểm này ở Mỹ có giá “spot price”

Nhược điểm của hai quan điểm cuối: khó khăn trong dự báo nhu cầu điện Dự báo càng chính xác thì giá điện càng được tính đúng, do vậy các mô hình dự báo tải được nghiên cứu nhiều trên thế giới

1.2.2 Giá điện và đồ thị phụ tải

Giá điện được coi như bộ điều chỉnh tiêu thụ điện hiệu quả nhất Rất nhiều các công ty điện lực tiến hành phân tích phản ứng khách hàng (tiêu thụ điện) sau khi thực thi biểu giá điện với mục tiêu cải tiến biểu giá điện theo hướng có lợi cho ngành điện và xã hội

Phần này ta sẽ tìm hiểu về 2 nước tiêu biểu trên thế giới là Pháp và Mỹ

1.2.2.1 Pháp

Phản ứng với loại giá xanh ở Pháp dẫn tới nhiều khách hàng giảm nhu cầu điện 2 lần/ngày khi có phụ tải đỉnh (Ví dụ: Công nghiệp xi măng giảm Pmax tới 40%), đồng thời tăng nhu cầu công suất vào những giờ khác kéo theo việc san phẳng đồ thị Các khách hàng tiến hành sửa chữa các thiết bị điện vào mùa đông, tăng sản xuất vào mùa hè

Năm 1985, sau 4 năm thử nghiệm “giá da trời” đã giảm được công suất đỉnh gần 900 MW và năm 1995 xấp xỉ khoảng 5000 MW, tương đương 6% công suất đỉnh

1.2.2.2 Mỹ

Tại Mỹ người ta tiến hành theo các biện pháp sau: - Biểu giá demand charge (tiền theo công suất max): Tiền theo công suất để hoàn lại giá đầu tư, còn theo điện năng để hoàn trả lại cho nhiên liệu Với loại biểu giá này, đối với khách hàng nếu như công suất lớn nhất xảy ra đầu tháng thì họ không quan tâm đến việc hạ công suất nữa

- Áp dụng giới hạn công suất: có thể định trước hoặc theo thời gian thực và rất có hiệu quả cho điều khiển đồ thị

- Giá thời thực (Spot Price): + Biểu giá này thể hiện rõ nhất về điều khiển tải Giá điện thay đổi theo thời gian và được điều chỉnh theo tải (tải là tín hiệu đầu vào để điều chỉnh giá)

+ Biểu giá này khuyến khích dùng máy phát riêng Ví dụ: bang Virginia hi vọng sẽ bổ sung thêm 200-300 MW khả năng phát từ máy phát riêng

Đại đa số hộ tiêu thụ phản ứng tích cực lên giá Các khách hàng nhất là công nghiệp tiến hành điều phối lại sản xuất của mình sao cho cực tiểu hóa đơn tiền điện Ví dụ: do giá điện biến thiên từ 0,05 $/kWh đến 1,4 $/kWh Bank of America Headquaters đã phải điều khiển tiêu thụ điện như cắt thang máy, tắt bớt đèn, máy và giảm hóa đơn tiền điện 300.000 $ năm 1994 Hoặc như khách sạn New York Mariott Marquits có Pmax = 6 MW, khi điều khiển bằng tay các thiết bị điện đã giảm công suất đỉnh được 200 kW

GIÁ TOU VÀ CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC THỰC

HIỆN CHÍNH SÁCH GIÁ TOU

2.1 Giá điện theo vùng thời gian sử dụng

Giá điện theo vùng thời gian sử dụng (Time Of Use price – giá TOU) được hiểu là giá điện được phân chia thành các mức khác nhau trong các khoảng thời gian khác nhau Thông thường, giá điện được chia làm 3 giá tùy theo vùng thời gian sử dụng điện: giờ cao điểm, giờ bình thường và giờ thấp điểm

Giá TOU được áp dụng tại nhiều quốc gia trên thế giới như Trung Quốc, Đài Loan, Ở nước ta loại giá này cũng đang được sử dụng với một số đối tượng khách hàng

2.2 Các vấn đề khi áp dụng giá TOU

Hiệu quả của việc áp dụng giá TOU đã được chứng thực một cách rõ ràng từ các số liệu thu thập được Loại biểu giá này đã có thể giảm tải giờ cao điểm, từ đó giảm áp lực đối với hệ thống và giảm đi phần chi phí phát sinh khi phải đưa thêm các máy phát điện Việc san bằng đồ thị phụ tải đã có nhiều kết quả đáng kể Hiệu suất của hệ thống điện cũng được tăng lên Các thành công khi áp dụng giá TOU làm cho nhiều quốc gia áp dụng tùy theo điều kiện cụ thể Tuy nhiên, khi áp dụng thì cũng phát sinh các vấn đề mà các điện lực cần phải quan tâm

2.2.1 Hiệu quả giá TOU phụ thuộc vào thời gian phản ứng của khách hàng

Sau khi giá TOU được đưa ra sẽ tồn tại một khoảng thời gian chậm trễ phản ứng của khách hàng Khách hàng sẽ phải tính toán, cân đối lại việc tiêu dùng điện và sản xuất của mình làm sao cho chi phí tiền điện giảm đi Như vậy, việc điều chỉnh đồ thị phụ tải sẽ thay đổi dần theo thời gian Điều này có thể sẽ làm tăng lợi nhuận của

các công ty điện trong thời gian đầu sau khi thay đổi giá Tuy nhiên, khi khách hàng đã điều chỉnh lại tiêu dùng điện thì các công ty điện lại có thể phải chịu các thiệt hại về kinh tế

2.2.2 Chuyển đổi tải không mong muốn

Khi giá TOU và việc phân vùng thời gian không hợp lý thì có thể gây ra các phản ứng thái quá của khách hàng Khi đó phụ tải điện có thể dịch chuyển nhiều từ giờ cao điểm sang các vùng thời gian khác, tạo ra các đỉnh tải tại các giờ không phải là cao điểm Như vậy, việc điều chỉnh tải đã không đạt được yêu cầu, lợi nhuận của điện lực giảm đi do tải chuyển nhiều sang vùng thấp điểm

2.2.3 Sự khác biệt với các hàng hóa khác

Khi mua điện tại các nhà máy điện thì các công ty điện mua với giá không đổi Tuy nhiên, giá điện các công ty điện lực bán cho khách hàng lại theo 3 mức giá theo các vùng thời gian khác nhau Ngoài ra, điện cũng là một mặt hàng rất đặc biệt Việc dự trữ điện là rất ít được áp dụng, điện sản xuất ra được truyền gần như tức thời tới nơi tiêu thụ Điện cũng là sản phẩm mang tính liên tục trong cung cấp, nhu cầu sử dụng điện là rất cao Điện không thể như các hàng hóa khác, nếu giá cả không hợp lý thì có thể ngừng cung cấp Do đó, việc điều chỉnh của các công ty điện lực để có thể đạt được lợi nhuận là không chắc chắn Khi khách hàng thay đổi nhu cầu tiêu dùng điện cũng dẫn đến các khó khăn cho việc điều chỉnh giá của các công ty điện

Vậy, để thực hiện TOU thành công, mức giá được duy trì hiệu quả trong thời gian lâu hơn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố Đó là, việc phân chia hợp lý vùng thời gian, độ chênh lệch giữa các mức giá, sự phản ứng của khách hàng Để thực hiện ra giá đạt được hiệu quả thì phải quan tâm đến các nguyên tắc tính giá điện

2.3 Các nguyên tắc tính giá điện theo TOU:

2.3.1 Giá điện phải phù hợp với mục đích điều khiển tải

Một trong những biện pháp mà các công ty điện lực áp dụng để điều khiển tải đó là việc áp dụng giá điện Giá TOU phải phù hợp với mục tiêu của DSM như: giảm tải giờ cao điểm, giảm chênh lệch tải giờ cao điểm và giờ thấp điểm Vì vậy, giá của giờ cao điểm phải cao hơn giá giờ bình thường và cao hơn giá giờ thấp điểm Độ chênh lệch giữa các mức giá cũng phải được tính toán một cách hợp lý, đảm bảo lợi ích giữa các công ty điện lực cũng như khách hàng tiêu thụ điện

2.3.2 Không thay đổi dạng đồ thị phụ tải

Không thay đổi dạng của đồ thị phụ tải tức là phụ tải trên đồ thị ứng với các vùng thời gian cao điểm và thấp điểm phải được giữ bất kỳ khi nào cả trước và sau khi thực hiện giá TOU Nghĩa là đỉnh tải vẫn phải xãy ra ở vùng thời gian cao điểm, đáy tải xãy ra ở vùng thời gian thấp điểm sau khi thực hiện giá TOU Điều này phụ thuộc nhiều vào phản ứng của khách hàng đối với giá điện Do vậy, giá điện giờ cao điểm không nên tăng cao quá so với giá điện giờ thấp điểm

Nguyên tắc xác định giá giờ cao điểm, giá giờ bình thường và giá giờ thấp điểm cần được phản ánh thông qua đồ thị phụ tải lúc cao điểm – thấp điểm một cách chính xác

2.3.3 Hạn chế rủi ro

Như phân tích ở trên, điện là một sản phẩm đặc biệt, và nguy cơ gây ra những thiệt hại về mặt kinh tế đối với các công ty điện là có thể xãy ra Về thực chất các công ty điện là thực hiện công việc mua và bán điện Nhưng việc thực hiện này xãy ra trong thời gian gần như tức thời, và giá mua điện, giá bán điện lại được quyết định từ trước Nguồn cung cấp điện tại các nhà máy cũng có nhiều thay đổi, ví như ở nước ta nguồn điện chủ yếu là thủy điện, phụ thuộc vào nguồn nước các hồ thủy điện Do vậy vào mùa khô, các nhà máy nhiệt điện đưa vào hoạt động nhiều hơn, tuy nhiên chi phí sản xuất của các nhà máy nhiệt điện lại cao hơn Thậm chí nếu

thiếu điện thì phải mua điện từ nước ngoài (ở Việt Nam thường mua điện từ phía Trung Quốc), và giá mua có thể thay đổi tùy theo phía bán điện Còn về phía khách hàng, nhu cầu cũng thay đổi tùy theo nhiều yếu tố như: theo mùa, theo tình hình sản xuất…

Để hạn chế những rủi ro, một số gợi ý được đề xuất như sau: - Hợp lý hóa khoảng thời gian cao điểm – thấp điểm, giá cao điểm, thấp điểm và giá điện bình thường, bảo đảm đặc trung của đường cong tải hợp lý

- Hiệu quả phản ứng khách hàng trên đường cong tải và giá đấu thầu của các nhà máy phát điện cần được xem xét lại

- Mua giá điện theo TOU để giảm nguy cơ tổn thất cho các nhà cung cấp - Chủ động về nguồn cung cấp điện để không phụ thuộc quá nhiều vào nguồn điện ở ngoài nước

- Thực hiện những khảo sát, thực nghiệm nghiên cứu để có thể dự báo phụ tải trong thời gian tiếp theo

- Thay đổi giá TOU theo định kỳ, ví dụ có thể thay đổi mức giá theo chu kỳ hàng tháng, hoặc khi có những thay đổi về thị trường

2.3.4 Xác định theo quan hệ cung cầu

Khi xác định giá điện, cần phải quan tâm đến quan hệ cung cầu Tức là cần tính tới nguồn cung cấp điện và nhu cầu tiêu dùng điện của khách hàng Tuy nhiên, với các vùng miền khác nhau thì đồ thị phụ tải cũng khác nhau, các khách hàng trong cùng một vùng lại có những phản ứng khác nhau với giá điện Nhu cầu tiêu hụ điện cũng thay đổi tùy thuộc vào các khoảng thời gian trong năm, theo tình hình kinh tế… Như vậy, để giá điện được đưa ra hợp lý cần phải xây dựng một đồ thị phụ tải tổng hợp

2.4 Các mô hình toán học thực hiện chính sách giá TOU

2.4.1 Mô hình đa mục tiêu xác định theo DSM và chi phí sử dụng [1]

2.4.1.1 Các thông số

a Phân vùng thời gian

Phân vùng thời gian được thực hiện dựa vào quan sát đồ thị phụ tải, 24 giờ trong một ngày được chia ra thành 3 khoảng thời gian là T1 , T2 , T3

T1 + T2 + T3 = 24 (2.1) T1: thời gian giờ cao điểm

T2: thời gian giờ bình thường T3: thời gian giờ thấp điểm

c Điện năng tiêu thụ

Lượng công suất trong 1 ngày: Đường cong tải trong 1 ngày là L = L(t) (0 ≤ t ≤ 24)

32

1

)()

()

(

TT

T

dttLdttLdtt

Q3 là điện năng tiêu thụ giờ thấp điểm Cũng giống đồ thị phụ tải Q’0 là điện năng tiêu thụ sau khi thực hiện giá TOU

32

1

)(')

(')

('

TT

T

dttLdttLdtt

MTOU = Q’1 P1 + Q’2 P2 + Q’3 P3 (2.7) Như vậy ta có : MTOU ≥ M0 – M’

Với M’: mức chênh lệch khoản thanh toán được tiết kiệm sau khi thực hiện giá TOU

Như vậy khoản tiền phải trả cho nhà cung cấp sẽ thấp hơn khoản tiền ban đầu

111333

tT P tP ttT P tP t

Các mục tiêu của mô hình đưa ra là:

Mục tiêu 1:

Min(Lmax = max(L(t,ζ,ΔP))) Mục tiêu 2 :

Min(max(L(t,ζ,ΔP)) – min(L(t,ζ,ΔP)))Mục tiêu 3 :

Min (mTOU = Q1*P1 + Q2*P2 + Q3*P3 )

2.4.2 Mô hình đáp ứng nhu cầu [2] 2.4.2.1 Nguyên tắc kinh tế cơ bản

Theo các nguyên tắc kinh tế, thông thường giá tăng thì lượng tiêu thụ sẽ giảm và ngược lại, từ đó ta có đường cong đáp ứng tiêu biểu theo hình dưới

Q- mức tiêu thụ hiện tại P- mức giá hiện tại

Hình 2.1 : Đường cong đáp ứng

Thông thường là đường cong này được tuyến tính hóa Hệ số đàn hồi giá hay còn gọi là hệ số phản ứng khách hàng được định nghĩa như sau:

PP

QQ

//

- Đáp ứng một mục tiêu là quyết định khách hàng về việc tiêu thụ điện năng, mối liên hệ giữa tiêu thụ điện với thời điểm có các mức giá khác nhau Ví dụ, với những thời điểm có giá điện cao, các hộ tiêu thụ điện có thể tiết kiệm bằng cách ngưng sử dụng các thiết bị điện không cần thiết như là tắt bớt đèn chiếu sáng Bình thường, hình thức này cho thấy rằng mức tiêu thụ điện được giới hạn và không ảnh hưởng đến sự thoải mái của khách hàng

Q

P

- Đáp ứng đa mục tiêu là việc không chỉ làm giảm tiêu thụ các thiết bị điện không cần thiết, mà còn phải chuyển từ thời điểm giá cao đến thời điểm giá thấp Ví dụ, đối với một nhà máy, sản xuất không thể được giảm xuống chỉ vì giá tăng, nhưng quy trình sản xuất phải được sắp xếp lại để cùng một số lượng sản phẩm có thể sản xuất với chi phí ít nhất Loại đáp ứng đa mục tiêu này có quan hệ với tính liên tục trong sản xuất Trong kinh tế, loại đáp ứng đa mục tiêu này có thể được trình bày bởi ma trận đáp ứng

2.4.2.2 Mô hình quyết định TOU:

Để xác định giá điện với hàm đa mục tiêu có có dạng tổng quát được trình bày như (2.13)





m21

fmax,min

fmax

fmin

(2.13) Với các ràng buộc:

Q’i = f (Qi , Pi , P’i , η) Pimin < P’i < Pimax Qimin < Q’i < Qimax Với i,j = 1,2,3 tương ứng với 1-giờ cao điểm ; 2- giờ bình thường ; 3- giờ thấp điểm

Các hàm f1, f2, …,fm là các hàm mục tiêu được lựa chọn Pi và Pi’ là giá điện trước và sau khi áp dụng mô hình tại mỗi thời điểm Qi và Qi’ là công suất trung bình trước và sau khi áp dụng mô hình tại mỗi thời điểm

η là hệ số đàn hồi (hệ số phản ứng khách hàng được xác định theo [4] là một ma trận 3x3 với :

ii

iiii

PP

QQ

//

 phản ánh sự ảnh hưởng giá tại thời điểm thứ i tới công suất thời

điểm thứ i

jj

iiij

PP

QQ

//

 phản ánh sự ảnh hưởng giá của thời điểm thứ j lên công suất thời

điểm thứ i Từ biểu thức tổng quát, có thể đưa ra các hàm 2 mục tiêu như giảm tải giờ cao điểm và giảm sự chênh lệch giữa tải giờ cao điểm và thấp điểm :







))min()

min(max(min

))min(max(min

21

ii

i

QQ

f

Qf

2.4.3.Sử dụng lý thuyết trò chơi: [3] 2.4.3.1 Giả thiết:

(1)- Số khách hàng: m, thời điểm : n (2)- Giá điện trong từng thời điểm p = (p1, p2, …, pn); tiêu thụ điện q = (q1, q2, …, qn); hàm chi phí cho công ty điện C(qi, q2, …, qn) = Ko + ; gía đấu thầu của công ty điện pj = aj + bj qj, trong đó aj, bj=const

(3)- Nguồn cung cấp cho khách hàng i trong mỗi thời điểm j: rij lượng tiêu thụ điện: qij

(4)- Với các thông số cân bằng

2.4.3.2 Mô hình điều chỉnh giá:

Có n thời điểm, thì nhu cầu tiêu thụ điện của khách hàng khác nhau Theo mô hình giá của Ramsey- Boiteux, giả sử hàm nghịch đảo của công ty điện lực cho thị trường hoặc các khách hàng trong thời điểm thứ j là pj = pj(qj), và thặng dư người tiêu dùng trong thời điểm thứ j là:

 1

0qj( i) jj( j) j

jpqdqpqqS

Vì vậy, vấn đề phải đối mặt do chính phủ là để tối đa hóa thặng dư của người tiêu dùng trong trường hợp của việc bảo đảm lợi nhuận của các công ty điện lực

1/

njj









jjjn

j

n

jjj

j

RMCqqnpqnQp



/1.1

ij1

jm

ij







2.4.3.4 Mô hình chào thầu của công ty điện:

Mục đích của mô hình đấu thầu là để điều khiển tải trong trường hợp có nhiều khách hàng tiêu thụ điện, vì vậy, với bất kỳ mức tải tiêu thụ A, aj(A), bj(A) được chọn để đáp ứng phương trình sau:

1

(Mô hình III)st , j 1 , 2 , , n

i

jij

mAhmr





1

)1(

Giá cân bằng:

mAhrA

p

m

i

jijj

Tiêu thụ điện khách hàng thứ i là:

mArmrhAq

mi

ijij

j







1

11

)(

2.4.3.5 Mô hình cung cấp năng lượng tối ưu của công ty điện:

Đối với các công ty điện lực, trước hết phải xác định các chiến lược đấu thầu tại mức phụ tải A, nghĩa là xác định aj (A), bj (A), j = 1,2, , n Trên cơ sở này, các nguồn cung cấp điện được tối ưu có thể được thành lập Việc xác định mức tối ưu cung cấp năng lượng là một quá trình tối đa hóa lợi nhuận của công ty dưới sự hạn chế của mức giá cố định của chính phủ:

KACAp

n

jjn

jjn

jjA









1

01

1

nA1s.t

IV)hình (Mô max

Để giải chương trình tuyến tính, chúng ta có thể tối ưu hóa mức:

)(22

1111

*

pmh

Cmr

jj

n

jjm

jn

iij







 



Để đơn giản hóa, chúng ta xem như:

 





jjm

in

jij

hpmnrA

111*

2.4.3.6 Mô phỏng theo phương pháp lý thuyết trò chơi:

Theo tình hình thực tế, điểm cao điểm trên đường cong tải không nằm trong thời điểm thấp điểm, mà phải ở trong thời điểm cao điểm Xác suất của điểm cao điểm trong các thời điểm cao điểm là 100%; xác suất của điểm cao điểm trong các thời điểm thấp điểm là số không Tương tự cho điểm thấp điểm trên đường cong tải không nằm trong thời điểm cao điểm, mà phải ở trong thời điểm thấp điểm Tương tự như vậy, xác suất của điểm thấp điểm trong các giai đoạn thấp điểm là 100%; xác suất của điểm thấp điểm trong giờ cao điểm là không Bằng cách này, tất cả các điểm kiểm tra trên đường cong có thể được mô tả bằng cách đánh giá xác suất của chúng trong thời điểm cao điểm hay thấp điểm Ví dụ, nếu xác suất của một điểm là 90% trong thời điểm cao điểm, khả năng của điểm cao điểm trong thời điểm thấp điểm là rất ít - có thể điểm này đang ở trong thời điểm cao điểm, nếu xác suất của các điểm khác là 90% trong các thời điểm thấp điểm, khả năng của điểm thấp điểm trong thời điểm cao điểm là của rất ít hoặc là - có thể điểm này đang ở trong thời điểm thấp điểm, nếu xác suất của một điểm nhất định là 50% trong thời điểm đỉnh

cao, khả năng của điểm đỉnh trong thời điểm thấp điểm có khả năng là 50% - có thể điểm này đang ở trong thời điểm thấp điểm phẳng

Chọn cấu trúc hàm thành viên dạng nửa hình thang như trong hình 2.2(a) và cấu trúc lớn hơn như trong hình 2.2(b) để đánh giá các điểm trên đường cong, xác suất trong giờ cao điểm và thời gian thấp điểm (chỉ tính đường xiên, tức là khoảng [a, b] trên trục x)

ab

xbUx



)(

Hình 2.2 : Hàm thành viên dạng nửa hình thang

Trong hình 2.2 , điểm a và điểm b là các điểm thấp điểm và điểm cao điểm tương ứng trên đường cong tải Rõ ràng, xác suất của điểm thấp điểm a trong các thời điểm thấp điểm là 100%, trong khi đó xác suất trong giờ cao điểm là số không; xác suất của các điểm cao điểm b trong giờ cao điểm là 100%, trong khi xác suất trong các điểm thấp điểm là bằng không Bằng cách này, có thể tính toán xác suất của các điểm khác - trong thời điểm cao điểm và thời điểm cao điểm Trong thuật ngữ phân chia khoảng thời gian cao điểm- thấp điểm, chúng ta có thể chia một ngày thành 24 thời điểm

2.4.3.7 Phương pháp mô phỏng:

Mục đích của nghiên cứu này là giá chính xác và xác định mức cung cấp điện theo quan điểm của các công ty điện lực Thứ nhất, mức cung cấp năng lượng A được xác định theo các dữ liệu lịch sử (quá khứ) Thứ hai, các chiến lược đấu thầu

U(x) 1

ab

xbUx



)(

xU(x)

1

x

được điều chỉnh cho từng thời điểm khác nhau, tức là điều chỉnh aj(A) và bj(A) để tính toán mức giá TOU Thứ ba, tỷ lệ TOU sẽ được so sánh với giá của chính phủ ấn định để xác định chiến lược đấu thầu của công ty - để đạt được một hàm(cấu trúc) hoặc mô hình đấu thầu khi lợi nhuận của các công ty điện lực là tối đa tại mức cung cấp năng lượng trước đó Thứ tư, để điều chỉnh mức cung điện A và lặp lại các bước trên, mức cung cấp tối ưu A * và cấu trúc hàm giá TOU) PJ (A*) sẽ đạt được khi các công ty điện lực tối đa hóa lợi nhuận

Chương 3

XÂY DỰNG MÔ HÌNH GIÁ TOU THEO QUAN ĐIỂM

ĐIỀU CHỈNH ĐỒ THỊ PHỤ TẢI

3.1 Khái Quát

Qua phân tích một cách khái quát các phương pháp nghiên cứu và mô hình toán thực hiện giá TOU nói trên, cũng như thực tế cho thấy sự bức thiết đưa ra biểu giá điện hợp lí, khách hàng sẽ là người trực tiếp thực hiện và đánh giá tính hợp lí của giá TOU

Theo chương 2 ta chọn mô hình đáp ứng khách hàng làm giải phương pháp được tính toán trong luận văn Mục tiêu của luận văn là tối ưu giá TOU, với giả thiết là đã có hệ số phản ứng khách hàng (hệ số đàn hồi): η Ngoài ra, chúng ta cũng quan tâm đến đó là lợi ích cả hai bên khách hàng và điện lực; cùng với sự ổn định trong sản xuất của khách hàng Trong chương này sẽ trình bày rõ các mục tiêu và những ràng buộc được đưa ra như thế nào

3.2 Mô hình giá TOU theo quan điểm điều chỉnh đồ thị phụ tải

3.2.1 Khái quát

Như đã trình bày ở chương 2 ta có mục tiêu mà ta cần xây dựng đó là tối thiểu tải đỉnh ở giờ cao điểm và tối thiểu chênh lệch giữa tải đỉnh và tải thấp điểm







))'min()

'min(max(min

))'min(max(min

21

ii

i

QQ

f

Qf

(3.1)

ij

jjij

PPPQ' 1 '





  (3.2)

Pimin < P’i < Pimax (3.3) Qimin <Q’i < Qimax (3.4)

Trong đó:

Qui ước : 1 – giờ cao điểm 2 – giờ bình thường 3 – giờ thấp điểm Q và Q’ là công suất trung bình trước khi áp dụng giá và sau khi áp dụng mô hình Gọi L là tải tiêu thụ tại mỗi giờ, t là vùng thời gian, ta có :

iii

tLQ  với i =1,2,3

P và P’ là giá tiền điện trước và sau khi áp dụng mô hình Biểu thức (3.1) là hàm đa mục tiêu, ở đây là hàm hai mục tiêu: mục tiêu 1 là cực tiều công suất tiêu thụ tải lớn nhất ở giờ cao điểm và mục tiêu 2 là cực tiểu sự khác biệt công suất tiêu thụ giữa giờ cao điểm và giờ thấp điểm

Trong đó: max(Q’i) : là công suất tiêu thụ trung bình lớn nhất ở giờ cao điểm thứ i max(Q’i) - min(Q’i) : sự chênh lệch công suất trung bình giờ cao điểm và thấp điểm

Biểu thức (3.2) là phương trình đáp ứng khách hàng, khi thay đổi giá Trong đó :

ηij : là hệ số phản ứng khách hàng hay còn gọi là hệ số đàn hồi Để xác định hệ số này phải tiến hành quan sát sau các lần thay đổi, và xem lượng công suất thay đổi như thế nào sau khi thay đổi giá Sau khi xác định được η ta có thể đề suất giá TOU cho lần ra giá tiếp theo

Biểu thức (3.3) và (3.4) là biểu thức ràng buộc dao động giá, trong đó Pimin và Pimax là giá cực đại và cực tiểu Qimin và Qimax là lượng tiêu thụ điện giá cực đại và cực tiểu

Do trong quá trình sản xuất thì khách hàng vẫn phải duy trì một lượng công suất trong các ngày là gần như nhau Hoặc nếu tiết kiệm thì khách hàng chỉ có thể giảm

một số tải không cần thiết Vậy ta đưa thêm một ràng buộc nữa đó là lượng điện năng tiêu thụ được xem như là thay đổi ít giữa trước và sau khi ra giá

13

13

13

1

'









iii

iiii

ii

tQ

tQt

Q

(3.5)

Trong đó ε1 : sai số về công suất Ngoài ra, xét tới lợi ích của 2 bên thì ta cần xét đến chi phí tiền điện sau khi quyết đinh ra giá Vậy ta đưa thêm một ràng buộc nữa về chi phí :

Gọi C và C’ là chi phí trước và sau khi tối ưu giá ta có :

2

'





CCC

Trong đó ε2 : sai số về chi phí Trong khi điều chỉnh giá, sẽ xãy ra chuyển dịch phụ tải giữa các thời điểm Đôi khi việc chuyển dịch lại làm cho công suất giờ thấp điểm cao hơn công suất giờ cao điểm Để không xãy ra trường hợp này, ta đưa thêm một ràng buộc :

3.2.2 Giải bài toán đa mục tiêu

Hàm mục tiêu (3.1) là hàm đa mục tiêu, đây là bài toán qui hoạch phi tuyến Ở đây phương pháp mờ được sử dụng để giải quyết vấn đề này

Đầu tiên cần tối ưu từng mục tiêu một cách riêng biệt và nhận được kết quả từng mục tiêu,và sau đó dẫn đến kết quả hàm mục tiêu Bằng cách nào đó ta mờ hóa các mục tiêu Các phương pháp tối đa hàm thành phần mờ được sử dụng

Chìa khoá của phương pháp này là chọn hàm thành viên Sau đó tất cả các điều kiện được thỏa mãn, giảm đỉnh tải và sự sai biệt giữa giờ cao điểm và giờ thấp điểm sẽ được giải quyết Một nửa đường thẳng dưới được chọn là hàm thành viên Hàm

mục tiêu được trình bày ở (3.8), (3.9) Các đường đặc tính hàm thành viên như hình 3.1, và hình 3.2

Hình 3.1 Hàm thành viên mờ cho giảm tải đỉnh











01011

01011

0101

10101

011

1

)(,0

)(,

)(

)(,1

))((





cxf

cxfcxfc

cxf









02022

02022

0202

20202

022

2

)(,0

)(,

)(

)(,1

))((







cxf

cxfcxfc

cxf

µ(f1(x))

f1(x)

C01 + δ01