Tên CHR20 Bài toán
Phần trăm chi phí được tiết kiệm (%) Chi phí mô hình hai giá (VND) 79909 57629 38.6 Chi phí mô hình ba giá 87855 67325 30.4
Như số liệu đưa ra trên “bảng 4.36” ta có thể thấy rằng việc chương trình DR mà luận văn đề xuất theo mô hình hai giá và ba giá có hiệu quả lớn, đó là 38.6% (mô hình hai giá) và 30.4% (mô hình ba giá). Mô hình điện hai giá cho thấy chi phí được tiết kiệm lớn hơn mô hình 3 giá bởi sự chênh lệnh lớn trong bảng giá giữa hai khung giờ cao điểm và thấp điểm.
Với hơn 30% chi phí được tiết kiệm là một khoả cực kỳ đáng kể, đủ lớn để một hộ gia đình xem xét để thay đổi thói quen sử dụng điện của mình trong khi các nhu cầu của họ không bị cắt giảm.
76
Chương 3: Kết luận
3.1 Kết luận.
Chương trình “đáp ứng nhu cầu” (DR) trong luận văn được xây dựng dựa trên việc tối ưu lịch trình và dịch chuyển nhu cầu phụ tải theo mô hình điện nhiều giá (hai giá và ba giá). Từ những kết quả được tính toán trong bài toán trong luận văn có thể đưa ra một số kết luận chung như sau:
Thứ nhất, tác giả đã xây dưng thành công một chương trình đáp ứng phụ tải (DR) nhằm tối ưu chi phí cho người sử dụng điện với kết quả là 38,6 % (mô hình hai giá) và 30,4 % (mô hình ba giá) cho các hộ gia đình nhỏ. Đây là một khoản chi phí khá lớn để các hộ gia đình này dần thay đổi thói quen sử dụng điện của mình. Bên cạnh đó, lượng nhu cầu hàng ngày của họ cũng không hề bị cắt giảm mang lại sự thoải mái trong suốt quá trình thay đổi thói quen.
Thứ hai, đồ thị phụ tải đã được cân bằng hơn khi các đỉnh tải đã bị cắt giảm và các đáy đã được san lấp. Điều này gián tiếp mang lại lợi ích vô cùng to lớn cho lưới điện và bên quản lý, vận hành đó là: cắt giảm chi phí đầu tư dự trữ, hạn chế sử dụng những nguồn năng lượng đắt đỏ, nâng cao độ tin cậy của lưới điện, cải thiện hiệu suất vận hành của lưới.
Thứ ba, xây dựng thành công chương trình đáp ứng phụ tải theo mô hình điện hai giá và ba giá chính là cơ sở côt lõi để xây dựng chương trình quản lý nhu cầu theo mô hình giá động. Đây chính là điều kiện thiết yếu để phát triển bền vũng ngành năng lượng trong tượng lai.
Thứ tư, trong suốt quá trình tìm hiểu để hoàn thành luận văn, em đã học hỏi được nhiều kiến thức bổ ích và các kỹ năng công cụ như kỹ năng tìm, tổng hợp dữ liệu; kỹ năng phân tích; và các kỹ năng mềm khác.
77 3.2 Hướng phát triển trong tương lai.
Chương trình DR cần được mở rộng với lượng dữ liệu từ nhiều gia đình có thói quen sử dụng đa dạng nhằm cải thiện và gia tăng hiệu quả của chương trình đồng thời có thể kết hợp xây dựng thêm một số chương trình khuyến khích người dùng tạo ra sự tương tác qua lại giữa nhà phân phối điện và khách hàng.
78
Tài liệu tham khảo
[1] Ruilong Deng, Zaiyue Yang, Mo-Yuen Chow, and Jiming Chen, “A Survey on Demand Response in Smart Grids: Mathematical Models and Approaches”, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, VOL. 11, NO. 3, JUNE 2015.
[2] Doug Hurley, Paul Peterson, Melissa Whited, “Demand Response as a Power System Resource”, Synapse, Energy economic, Inc, May 2013.
[3] Yazhou Jiang , Chen-Ching Liu, and Yin Xu, “Review Smart Distribution Systems”, Energies, http://www.mpdi.com, 19 April 2016.
[4] California Public Utilities Commission, Electric System Reliability Annual Report, 30 December 2014.
[5] Jaclason M. Veras, Plácido R. Pinheiro, Igor Rafael S. Silva, Ricardo A. L. Rabêlo, “A Demand Response Optimization Model for Home Appliances Load Scheduling”, 2017 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), Banff Center, Banff, Canada, October 5 – 8, 2017.
[6] Bernd Platzer, Volker Quaschning, “Modellierung von Wasser und Energieverbräuchen in Haushalten”, 2016.