Mô hình Energy hub tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng cho khu vực dân cư có xét đến năng lượng mặt trời và BESS

Chia sẻ: Nhan Chiến Thiên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu "Mô hình Energy hub tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng cho khu vực dân cư có xét đến năng lượng mặt trời và BESS" xây dựng và tính toán vận hành tối ưu mô hình trung tâm năng lượng - Energy hub cho nhóm phụ tải khu vực dân cư với mục tiêu tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng. Mô hình được đề xuất có xét đến sự tham gia của năng lượng mặt trời ( pin quang điện, thiết bị nhiệt mặt trời) và hệ thống thiết bị tích trữ năng lượng điện (Battery energy storage system – BESS). Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Mô hình Energy hub tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng cho khu vực dân cư có xét đến năng lượng mặt trời và BESS

HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 7 Hà Thanh Tùng - HTĐ MÔ HÌNH ENERGY HUB TỐI ƯU HÓA CHI PHÍ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO KHU VỰC DÂN CƯ CÓ XÉT ĐẾN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI VÀ BESS Báo cáo viên: TS. Hà Thanh Tùng Bộ môn Hệ thống điện, Trường ĐH kỹ thuật công nghiệp TÓM TẮT Nghiên cứu này xây dựng và tính toán vận hành tối ưu mô hình trung tâm năng lượng - Energy hub cho nhóm phụ tải khu vực dân cư với mục tiêu tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng. Mô hình được đề xuất có xét đến sự tham gia của năng lượng mặt trời ( pin quang điện, thiết bị nhiệt mặt trời) và hệ thống thiết bị tích trữ năng lượng điện (Battery energy storage system – BESS). Bốn kịch bản vận hành dựa trên cấu trúc khác nhau của mô hình EH đề xuất được đưa ra tính toán so sánh với mục tiêu đánh giá lần lượt ảnh hưởng của các ứng dụng năng lượng mặt trời và BESS đến hiệu quả vận hành của mô hình. Kết quả tính toán Mô hình EH đề xuất đã làm thay đổi đáng kể dạng đặc tính năng lượng điện và gas mua từ hệ thống, dẫn tới chi phí năng lượng giảm so với các trường hợp còn lại; nó cũng cho thấy mô hình này đáp ứng phù hợp với đặc điểm, tính chất đa dạng của phụ tải khu vực dân cư. Từ khóa: Energy hub, khí tự nhiên, Năng lượng mặt trời, BESS 1/ ĐẶT VẤN ĐỀ vực dân cư. Tuy nhiên, trước khi khái niệm về Mô hình mạng lưới năng lượng Energy interet EH của viện công nghệ liên bang Thụy sĩ: (EI) hình thành trên cơ sở trung tâm năng lượng Andersson [8] ra đời thì chưa có một nghiên cứu Energy hub (EH) là một hướng nghiên cứu mới nào đề cập đến việc tính toán khai thác năng hiện nay [1]. Điều này dần chứng minh, hệ thống lượng mặt trời đồng thời dưới hai dạng điện năng sử dụng đồng thời nhiều dạng năng lượng khác và nhiệt năng mà chủ yếu khai thác các ứng dụng nhau đem lại hiệu suất cao hơn so với việc tập này một cách riêng lẻ. Vì vậy, thiết lập cấu trúc trung vào một dạng năng lượng (điện năng) duy mô hình EH và tính toán vận hành tối ưu mô hình nhất như trước đây [2]. cần xét đến đồng thời hai yếu tố này nhằm khai Tốc độ đô thị hóa tăng nhanh dẫn đến nhu cầu sử thác triệt để và nâng cao hiệu suất sử dụng của dụng năng lượng của nhóm phụ tải khu vực dân năng lượng mặt trời. cư có những bước tăng đột biến và đa dạng. Hệ Battery energy storage system (BESS) là một thống cung cấp nhiệt, điện, lạnh cho khu vực này giải pháp cơ bản để nâng cao độ tin cậy cung cấp là một mô hình điển hình của EH. Vì vậy, việc điện và hiệu quả kinh tế của PV [9]. Ngoài ra, thiết lập và vận hành tối ưu mô hình EH đối với BESS cũng được sử dụng để điều chỉnh đồ thị nhóm phụ tải này luôn nhận được sự quan tâm phụ tải bằng cách tích trữ điện năng trong giờ của các nhà khoa học. Các mô hình tối ưu hóa thấp điểm và phát trở lại lưới vào giờ cao điểm EH cho một hộ gia đình, khu vực dân cư được đề [10]. Có thể thấy, BESS là một phương thức tích xuất, tính toán phân tích trong các tài liệu tham trữ điện năng hiệu quả đã được đề cập đến trong khảo [3--6]. rất nhiều nghiên cứu về lưới điện phân phối; mô Cùng với sự ra đời và phát triển của mạng lưới hình EH mặc dù cũng đã có nhiều nghiên cứu xét năng lượng EI, năng lượng tái tạo và công nghệ đến các thiết bị tích trữ năng lượng nhằm tăng tích trữ năng lượng là hai giải pháp tiếp tục được hiệu quả vận hành của hệ thống [3, 4], [11]. Tuy nghiên cứu, phát triển mạnh mẽ. Những năm gần nhiên cho đến nay, vẫn chưa có nghiên cứu về đây, các ứng dụng về năng lượng mặt trời thông mô hình EH nào đề cập cụ thể đến sự tham gia qua pin quang điện (photovoltaic generation - của BESS. Do đó, nghiên cứu này đề xuất hoàn PV), thiết bị nhiệt (solar heat exchanger -SHE) đã thiện mô hình EH có xét đến sự tham gia của được áp dụng rộng rãi do nguồn này sử dụng năng lượng mặt trời (khai thác thông qua PV và năng lượng tái tạo, chi phí nhiên liệu và vận hành SHE) kết hợp với BESS. Phần còn lại của bài báo thấp, kết cấu dạng modul cho phép xây dựng với được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày cấu trúc thời gian ngắn và ít bị hạn chế về không gian lắp cơ bản của EH; mô hình EH hoàn chỉnh được đề đặt [7]. Giải pháp sử dụng nguồn năng lượng xuất có xét đến năng lượng mặt trời và BESS. sạch này rất phù hợp với đối tượng phụ tải khu Vai trò của công nghệ BESS trong việc quản lý 1
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 8 Hà Thanh Tùng - HTĐ năng lượng mặt trời thông qua SHE và PV được Quá trình đô thị hóa nhanh chóng đã dẫn đến đề xuất trong Phần 3. Phần 4 giới thiệu hàm mục nhu cầu về điện, nhiệt và làm mát ngày càng tiêu và các ràng buộc toán học khác của mô hình tăng. Các nghiên cứu gần đây [6, 10, 11] đã đề tối ưu hóa. Kết quả mô phỏng cho bốn trường xuất mô hình EH sử dụng thiết bị chuyển đổi hợp với các cấu trúc khác nhau được so sánh như Micro turbin (MT), air-conditioners (AC), trong Phần 5 để đánh giá tác động của năng combined cooling, heat, and power (CCHP) lượng mặt trời (PV, SHE) và BESS đến hiệu quả khá linh hoạt; Tuy nhiên, tải làm mát không hoạt động của EH. Cuối cùng là kết luận và được xét đến. Hoặc không có mô hình nào hướng nghiên cứu tiếp theo được giới thiệu trong xem xét việc sử dụng đồng thời hai thiết bị phần 6. AC và absorption chillers (ACh) để tăng tính linh hoạt, bằng cách hỗ trợ chuyển đổi từ cả 2. MÔ HÌNH EH CHO KHU VỰC DÂN CƯ điện và nhiệt sang làm mát. Do đó, cấu trúc 2.1. Mô tả EH cơ bản như trong Hình 2 được đề xuất: Cấu trúc EH chung như Hình 1, trong đó các loại năng lượng khác nhau được kết nối thông Ee 1   AC T Le qua chuyển đổi, kiểm soát và lưu Electricity AC trữ. AC vAC Lc EDG DG Le ge MT ACh Natural gas  MT c1 MT  ACh Cooling demand Eg gh MT Lh Heat demand Ee 1   ACh Electricity LOAD Input GB Electrical demand S1 1  MT GB Output c2 Eg Lh Natural gas S2 LDG Hình 2. Cấu trúc EH cơ bản cho khu vực dân cư Input Energy hub Output Khi ngày càng nhiều DG và các thiết bị lưu Hình 1. Cấu trúc chung EH [12] trữ năng lượng được lắp đặt trong các hệ Năng lượng đầu vào (điện năng, khí đốt) ký thống phân phối và khu dân cư, nghiên cứu hiệu lần lượng là Ee và Eg, năng lượng đầu ra trong lĩnh vực đó sẽ giúp thúc đẩy phát triển năng lượng. Tải dân cư chủ yếu phân bố ở khu lần lượt là điện năng và nhiệt năng (Le, Lh.). vực đồng bằng; do đó, cần phải chọn các loại Ngoài ra mô hình này hiện nay còn khảo sát DG và hệ thống lưu trữ năng lượng phù hợp. có sự tham gia của các dạng nguồn phân tán Một mô hình EH mở rộng cho tải khu vực dân cư, xem xét lưu trữ năng lượng mặt trời và Distributed generation (DG) với Eo, L0 là năng lượng, được đề xuất như trong Hình 3. năng lượng đầu vào, ra. Các khâu tích năng Solar energy PV panels (S1, S2) và khâu chuyển đổi (c1, c2 ) điện năng EPV Ee 1  AC T Le sang nhiệt hoặc ngược lại. mô tả toán học như Electricity dis ch EBESS E BESS BESS (1): AC AC  L1  c11 c12 c1m   E1   AC Lc ge MT  L  c c2 m   E2  Natural gas  MT ACh  2    21 c22 (1) MT   Cooling demand  ACh Eg gh MT      Heat demand Lh      GB Electrical demand 1  MT GB 1  ACh Input  Ln  cn1 cn 2 cnm   Em  LSHE Output Solar SHE h SHE Trong đó: cij là các yếu tố kết nối biểu thị mối Solar energy quan hệ giữa năng lượng đầu vào (e-electric; Hình 3. Mô hình EH cho khu vực dân cư đề xuất g- gass; h-heat) tại nút thứ i và năng lượng Nghiên cứu này không bao gồm hệ thống lưu đầu ra tại nút j. E(1,..m) năng lượng đầu vào, trữ nhiệt để giảm chi phí đầu tư và độ phức L(1,…n) năng lượng chuyển hóa đầu ra. tạp của EH. 2.2. Mô hình đề xuất 2
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 9 Hà Thanh Tùng - HTĐ 3. CÔNG NGHỆ SOLAR VÀ BESS theo thời gian trong ngày; giá bán điện TOU 3.1. Solar cũng thay đổi theo từng thời điểm; do đó Năng lượng của bức xạ mặt trời có thể được nghiên cứu này quan tâm đến vấn đề sử dụng chuyển đổi điện trực tiếp thông qua các tấm tối ưu công suất của BESS: tích trữ điện năng PV hoặc thành nhiệt bởi SHE [5]. Các thiết bị trong giờ giá điện thấp (giờ thấp điểm) và này không gây ô nhiễm môi trường; do đó, phát lên lưới trong những giờ giá điện cao chúng thích hợp để được lắp đặt trong các khu (giờ cao điểm). dân cư như trong Hình 4 và Hình 5 4. MÔ HÌNH TOÁN Công suất đầu ra của PV và SHE phụ thuộc 4.1. Hàm mục tiêu vào cường độ bức xạ mặt trời. Bức xạ mặt trời Hàm mục tiêu chi phí năng lượng trog 24 giờ. thay đổi cả về thời gian và không gian; nhưng Trong đó: Ee (t )ce (t ) , Eg (t )cg (t ) theo thứ tự là đối với các tấm pin mặt trời và SHE được lắp chi phí của điện năng và khí tự nhiên mua từ đặt ở một vị trí cố định, ảnh hưởng của không hệ thống tại thời điểm giờ t: gian có thể bị bỏ qua. Do đó, công suất đầu ra 24 của PV và SHE có thể được mô tả bằng các min EPC=   Ee (t )ce (t )  Eg (t )cg (t )    (3) hàm của thời gian. t 1 PV panels 4.2. Các ràng buộc EPV (t ) 4.2.1. Cân bằng năng lượng a. Ràng buộc cân bằng năng lượng EH Solar energy Mối quan hệ cân bằng giữa nhu cầu sử dụng LSHE (t ) h năng lượng Le (t ) , Lh (t ) , Lc (t ) và năng lượng mua từ hệ thống Ee (t ) , Eg (t ) tại thời Solar heat exchanger điểm (t) thông qua hệ thống các thiết bị Hình 4. Mô hình của PV và SHE chuyển đổi được sử dụng trong mô hình EH 3.2. Công nghệ BESS được thể hiện thông qua hệ phương trình toán BESS là công nghệ lưu trữ năng lượng hàng học đầu, với lợi thế về mật độ năng lượng và hiệu  Le (t )  EBESS (t )  EBESS (t )  EPV (t )  (1  AC (t ))T Ee (t )  MT (t ) ge Eg (t ) dis ch MT quả cao, có thể hoạt động trong cả thời gian    Lh (t )  [ MTgh +(1- MT )GB +Lg (t )](1- ACh ) Eg (t ) MT SHE ngắn hạn hay dài hạn do sử dụng năng lượng   Lc (t )   AC (t )e Ee (t )  [ MTgh +(1- MT )GB +Lg (t )] AChh Eg (t ) AC MT SHE ACh trực tiếp. Do đó, BESS đã được áp dụng rộng  (4) rãi trong các lưới phân tán [13]. BESS bao b.Ràng buộc cân bằng năng lượng của BESS gồm các công nghệ lưu trữ khác nhau được Đặc tính công suất phát PV thường lặp lại gọi là ‘pin. Ví dụ về công nghệ của các loại theo chu kỳ 1 ngày đêm (24h). Vì vậy, chu kỳ pin đã được giới thiệu ở [14, 15]: Pin axit chì, tính toán được lựa chọn là 24h nhằm giảm Pin lưu huỳnh natri, Pin lithium-Ion, Pin dung lượng đầu tư của BESS. Khi đó, ràng niken…mỗi loại trong số đó có đặc điểm và buộc cân bằng năng lượng trong chu kỳ tính hiệu quả kinh tế riêng. toán của BESS như biểu thức (5):  H1 H2  BESS EBESS (t )   EBESS (t ) ch dis PV Batteries Converter (PCS)  t 1 t 1 (5)  H  H  24 BES BESS S  1 2 dis EBESS (t ) ch EBESS (t ) EPV (t ) 4.2.2 Thời gian phóng, nạp của BESS Control strategies Tại cùng một thời điểm, BESS chỉ làm việc ở chế độ phóng hoặc nạp năng lượng điện. BESS có thể nạp điện từ PV hoặc từ hệ thống Electrical load tùy thuộc vào chế độ vận hành của mô hình. (Process Control System-PCS) Ràng buộc chế độ phóng nạp của BESS có thể Hình 5 Mô hình kết hợp của bảng BESS và PV thông qua hai biến nhị phân Đặc tính công suất phát của PV phụ thuộc vào  BESS (ti ),  BESS (ti ) , theo đó dis ch cường độ bức xạ mặt trời thay đổi liên tục 3
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 10 Hà Thanh Tùng - HTĐ  BESS (ti ) EBESS (ti )  0   BESS (ti )  1 ch ch ch 5. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN  dis 04 kịch bản vận hành được đề xuất để đánh  BESS (ti ) EBESS (ti )  0   BESS (ti )  1 dis dis giá tác động của năng lượng mặt trời (PV,  dis  BESS (ti )   BESS (ti )  1 ch SHE) và BESS đến hiệu quả của mô hình EH  dis (t )   ch (t )  0 theo bảng 1 (Bảng 1):  BESS i BESS i (6) Bảng 1 04 kịch bản tính toán vận hành EH 4.2.3 Giới hạn công suất Cases Base EH Solar BESS ٧ 0  Ee (t )  E max e (7) 1 2 ٧ ٧ 0  Eg (t )  Eg max (8) 3 ٧ ٧ 4 ٧ ٧ ٧ 0  EBESS (t )  EBESS (max) dis (9) 5.1. Dữ liệu tính toán 0 E ch BESS (t )  EBESS (max) (10) 5.1.1 Nhu cầu về điện, nhiệt và làm mát 4.2.4 Giới hạn chuyển đổi: Cơ sở vận hành tới ưu mô hình EH chính là dựa trên khả năng khống chế lưu lượng của các thiết bị AC, ACh, MT. Do đó, giới hạn chuyển đổi của các thiết bị nói trên tại thời điểm (t) bao gồm: ( AC (t ) ,  MT (t ) ,  ACh (t ) được xem là các biến trạng thái cho biết giá trị Hình 6. Nhu cầu điện, nhiệt và làm mát của tải năng lượng chuyển đổi qua thiết bị tương ứng 5.1.2. Giá năng lượng [17, 18] trong từng thời điểm. Các thiết bị có khả năng khống chế lưu lượng không được vận hành quá giá trị định mức cho phép. 0   AC (t )  1 (11) 0   MT (t )  1 (12) 0   ACh (t )  1 (13) 4.2.5. Biểu giá năng lượng Hình 7. Giá năng lượng 5.1.3 Thông số thiết bị và giới hạn công suất Biểu giá điện cho khu vực dân cư được xác của hệ thống định theo biểu giá TOU [16, 17] theo ba cấp Bảng 2 Hiệu suất thiết bị độ như sau: [ Mức giá điện khác nhau theo 3 cấp độ như sau: eAC ge MT GB T gh MT hACh c max e (On-peak) 0.85 0.4 0.88 0.95 0.5 0.9  (14) ce (t )  c normal e (Mid-peak) Bảng 3 Giới hạn công suất của hệ thống c min  e (Off-peak) Eemax Egmax (MW) (MW) Giá khí đốt tự nhiên đối với khu vực dân cư là 5 3 không đổi và được xác định theo [18]: 5.1.4. Thông số của PV ,BESS và SHE [9] cg (t ) = const [$/kWh] (15) Vậy yêu cầu đặt ra là giải bài toán tối ưu, tìm tập nghiệm X={Eg(t), Ee(t), ACh (t ) , νAC(t), dis ch νMT(t), EBESS (t ) , EBESS (t ) } thỏa mãn hàm mục tiêu (4) với các ràng buộc (5-15). Hình 8. Đặc tính công suất phát của PV và SHE 4
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 11 Hà Thanh Tùng - HTĐ Giả thiết BESS sử dụng pin NaS với vòng đời tính toán cho thấy mô hình tối ưu hóa có thể 10 năm và hiệu suất 0.9, công suất 450 kW và đáp ứng nhanh chóng với sự thay đổi của phụ dung lượng 4200 kWh. tải, giá năng lượng, đặc tính phát của PV và 5.2. Kết quả tính toán SHE theo thời gian và mùa. GAMS với giải thuật tính toán theo sơ đồ khối - Kết quả tính toán so sánh giữa 4 trường hợp hình 9 [19]: với cấu trúc khác nhau đã làm rõ vai trò và Khai báo dữ liệu ảnh hưởng của BESS và Solar (SHE,PV) đến - Khai báo kích thước mảng dữ liệu hiệu quả bài toán vận hành của mô hình EH - Khai báo biến đề xuất; thể hiệu thông qua việc giảm thiểu tối đa chi phí năng lượng (nhu cầu phụ tải đỉnh Nhập thông số đầu vào giảm) dẫn đến hạn chế sự gia tăng của nguồn - Biểu giá năng lượng - Thông số các thiết bị của mô hình EH và chi phí đầu tư nâng cấp cải tạo hệ thống. - Thông số của pin mặt trời, BESS,SHE Bảng 4 Tổng chi phí năng lượng - Thông số phụ tải nhiệt, điện… Case Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Tổng chi phí năng lượng 5,760 5,050 5,648 4,893 Lập mô hình toi ưu ($/day) - Hàm mục tiêu tổng chi phí năng lượng min - Các ràng buộc : Giới hạn công suất của hệ thống ; Cân bằng năng lượng ; Giới hạn công suất và thời gian phóng nạp của BESS ; Giới hạn công suất của hệ thống Giải mô hình tìm nghiệm - Gọi solver GAMS/MINOS Fig. 11 Chu trình phóng/ nạp của BESS Tính toán thông số - in kết quả Mặc dù, chi phí đầu tư các thiết bị PV, SHE - Công suất và dung lượng của BESS - Đặc tính công suất nạp - phóng và BESS khá lớn nhưng với hiệu quả kinh tế - Tổng chi phí năng lượng/ngày đem lại trong vận hành, các chi phí này sẽ được bù đắp bằng chi phí năng lượng tiết Hình 9. Sơ đồ khối các bước giải của GAMS kiệm được của hệ thống. Từ đó cho thấy mô hình trung tâm năng lượng Eh đề xuất hoàn toàn đáng tin cậy, phù hợp với xu thế phát triển, ứng dụng nguồn năng lượng mới và tái tạo hiện nay. 6. KẾT LUẬN Nghiên cứu này đã giải quyết hai vấn đề cơ bản sau: 1/ Thiết lập cấu trúc mới cho mô hình EH đáp ứng phù hợp với nhu cầu đặc điểm của phụ tải khu vực dân cư. Mô hình EH đề xuất khai thác triệt để hai dạng ứng dụng của năng lượng mặt trời thông qua PV và SHE, đồng thời xét đến sự tham gia của hệ thống tích trữ Hình 10. Kết quả tính toán năng lượng đầu vào điện năng BESS - là đối tượng đã được ứng của 04 cases dụng rất hiệu quả trong lưới điện phân phối. Từ nghiên cứu so sánh giữa bốn kịch bản vận 2/ Tính toán vận hành tối ưu mô hình EH đề hành, có thể thấy: xuất với mục tiêu tối ưu chi phí năng lượng - Mô hình EH mở rộng được đề xuất phù hợp mua từ hệ thống thông qua 04 kịch bản khác với nhu cầu đa dạng của tải dân cư; kết quả nhau nhằm đánh giá cụ thể ảnh hưởng lần lượt 5
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 12 Hà Thanh Tùng - HTĐ của Solar và BESS đến hiệu quả vận hành của 2014 IEEE PES General Meeting Conference & mô hình. Kết quả tính toán tối ưu cho thấy mô Exposition (PESGM ’ 2014), Washington DC, hình EH xét đồng thời sự tham gia của Solar USA , 27-31 July 2014, pp 1–5 và BESS có thể giảm chi phí ở mức tối đa mà [6] Ha TT, Zhang YJ, Huang JA et al (2016) vẫn đảm bảo đáp ứng nhu cầu sử dụng năng Energy hub modeling for minimal energy usage cost in residential areas. In: Proceedings of the lượng cho phụ tải. Đây là cơ sở tính toán đáng 2016 IEEE International Conference on Power tin cậy cho việc nghiên cứu phát triển mô hình and Renewable Energy (ICPRE’2016), Shanghai, mạng lưới năng lượng EI kết hợp các dạng China, 21-23 Oct 2016, pp 659–663 nguồn năng lượng mới và tái tạo. [7] International Energy Agency (2015) Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy cấu trúc Photovoltaic power systems programme (PSPV) của mô hình EH có ảnh hưởng rất lớn đến trends 2015 in photovoltaic application. Report hiệu quả vận hành. Do đó, cần tiếp tục nghiên IEA-PVPS T1-27:2015 cứu xây dựng bài toán vận hành tối ưu mô [8] Geidl M， Koeppel G, Favre-Perrod P et al hình EH với nhiều cấu trúc khác nhau nhằm (2007) Energy Hubs for the future. IEEE Power đưa ra những đánh giá cụ thể về vai trò và ảnh and Energy Magazine 5(1):24–30 hưởng của từng thiết bị trong mô hình đến chế [9] Hida Y, Ito Y, Yokoyama R et al (2010) A độ vận hành của hệ thống.. Ngoài ra, mô hình study of optimal capacity of PV and battery energy EH trong nghiên cưu này mặc dù đã khảo sát storage system distributed in demand side. In: Proceedings of the 45th International Universities đặc tính phát của PV và giá trị trung bình của Power Engineering Conference (UPEC’2010), tải theo giờ trong ngày; tuy nhiên phụ tải điện Cardiff, Wales, Aug.31 - Sept.3 2010, pp 1–5 là yếu tố có giá trị thay đổi liên tục theo thời [10] Leou RC (2008) An economic analysis gian và nhu cầu sử dụng; đặc tính phát của các model for the energy storage systems in a dạng nguồn phân tán thuộc rất lớn vào năng deregulated market. In: Proceedings of the 2008 lượng sơ cấp ( tốc độ gió, cường độ phân tán IEEE International Conference on Sustainable bức xạ, yếu tố mùa, thời tiết, khí hậu, địa Energy Technologies (ICSET’2008), Singapore, lý…vv) dẫn đến kết quả tính toán tối ưu chưa 24-27 Nov 2008, pp 744–749 hoàn toàn chính xác. Vì vậy, Mô hình EH tối [11] Pazouki S, Haghifam MR (2015) Scheduling ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng có xét đến of energy hubs including CCHP, solar and energy storages in different climates. In: Proceedings of tính ngẫu nhiên của DG và phụ tải tải cần tiếp the 2015 IEEE 20th Iranian Electrical Power tục được quan tâm nghiên cứu. Distribution Conference (EPDC’2015), Zahedan, Tài liệu tham khảo Iran , 28–29 April 2015, pp 101–106 [1] Moeini-Aghtaie M, Abbaspour A, Fotuhi- [12] Xu XD, Jia HJ, Jin XL et al (2015) Study on Firuzabad M et al (2014) A decomposed solution hybrid heat-gas-power flow algorithm for to multiple-energy carriers optimal power flow. integrated community energy system. Chin.Soc.for IEEE Transactions on Power Systems 29(2):707– Elec.Eng 35(14):3634–3642 716 [13] Jamali AA , Nor NM , Ibrahim T (2015) [2] Erdener BC, Pambour KA, Lavin RB et al Energy storage systems and their sizing techniques (2014) An integrated simulation model for in power system – a review. In: Proceedings of the analysing electricity and gas systems. Electr. 2015 IEEE Conference on Energy Conversion Power Energy Syst 61:410–420 (CENCON’2015), Johor Bahru, Malaysia, 19-20 [3] Rastegar M, Fotuhi-Firuzabad M, Lehtonen M Oct 2015, pp 215–220 (2015) Home load management in a residential [14] P. Medina, A. W. Bizuayehu, J. P. S. energy hub. Electric power systems research Catalaoet al (2014) Electrical Energy Storage 119:322–328 Systems: Technologies' State-of-the-Art, Techno- [4] Bozchalui MC，Hashmi SA，Hassen H et al economic Benefits and Applications Analysis. In: (2012) Optimal operation of residential energy proceedings of the 47th Hawaii International hubs in smart grid．IEEE Transactions on Smart Conference on System Sciences (HICSS), Grid 3(4):1755–1766 Waikoloa, HI, USA, 6–9 Jan 2014, pp. 2295–2304 [5] Le BS ， Li R ， Li F et al (2014) Cost and [15] Beardsall JC, Gould CA , Al-Tai M (2015) emission savings from the deployment of variable Energy storage systems: a review of the electricity tariffs and advanced domestic energy technology and its application in power systems. hub storage management. In: Proceedings of the In: Proceedings of the 2015 IEEE 50th 6
HỘI THẢO KHOA HỌC KHOA ĐIỆN - 30/10/2019 13 Hà Thanh Tùng - HTĐ International Universities Power Engineering http://www.opc.state.md.us/ConsumerCorner/Elect Conference (UPEC’2015), Stoke on Trent, UK, 1– ricity.aspx. Accessed 20 Otc 2016 4 Sept. 2015, pp 1–6 [18] Gas Commodity Fact Sheet for Maryland [16] Tang Y, Song H, Hu F et al (2005) Public Service Commission(2014) Investigating on TOU pricing principles. In: http://www.psc.state.md.us/gas/. Accessed 20 Otc Proceedings of the 2005 IEEE/PES Transmission 2016 & Distribution Conference & Exposition: Asia and [19] Brooke A, Kendrick D, Meeraus A et al Pacific (T&D Asia), Dalian, China, 2005, pp 1–9 (2003) GAMS a user’s guide, GAMS development [17] Home Electricity Price (2014) Corp, Washington, DC SUMMARY Energy hub modeling to minimise residential energy costs considering solar energy and BESS Thanhtung Ha1, Thang V.V1, Yongjun Zhang2, Jianang Huang2 1. Department of Electric Power Systems, Thai Nguyen University of Technology, Vietnam 2. School of Electric Power, South China University of Technology Guangzhou, China This paper aims to optimize total energy costs in an operational model of a novel energy hub (EH) in a residential area. The optimization problem is set up based on daily load demand (such as electricity, heat, and cooling) and time-of-use (TOU) energy prices. The extended EH model considers the involvement of solar photovoltaic (PV) generation, solar heat exchanger (SHE), and a battery energy storage system (BESS). A mathematical model is constructed with the objective of optimizing total energy cost during the day, including some constraints such as input-output energy balance of the EH, electricity price, capacity limitation of the system, and charge/discharge power of BESS. Four operational cases based on different EH structures are compared to assess the effect of solar energy applications and BESS on the operational efficiency. The results show that the proposed model predicts significant changes to the characteristics of electricity and gas power bought from utilities, leading to reduced total energy cost compared to other cases. They also indicate that the model is appropriate for the characteristics of residential loads. Key words: Natural gas price, Electricity price, Energy Hub, Optimal operation, General algebraic modeling system (GAMS), Solar, Battery energy storage system (BESS) 7