Xác định giá bán điện của nhà máy điện gió trong thị trường điện
XÁC ĐỊNH GIÁ BÁN ĐIỆN CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TRONG THỊ
TRƯỜNG ĐIỆN
PRICE DETERMINING OF WIND FARM PLANT IN DEREGULATED
ELECTRICITY MARKETS
Nguyễn Thanh Lâm
Học viên cao học Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
TÓM TẮT
Năng lượng gió thường khó dự đoán và không thể lưu trữ được. Tuy nhiên, các nhà sản xuất điện
gió ngày càng được khuyến khích tham gia đấu giá thị trường điện theo cách tương tự như các
nhà sản xuất điện thông thường. Mục đích của bài viết này là đề xuất một chiến lược hoạt động
để kinh doanh năng lượng gió trong các thị trường điện tự do và đánh giá hiệu suất của nó. Dựa
trên xác xuất gió thu được từ biểu đồ phân bố gió, kết hợp với công suất định mức của trang trại
gió, lợi nhuận theo công suất phát điện được tính toán sau khi đã xét đến vấn đề tăng chi phí do
không đạt công suất chào bán ra thị trường. Kết quả của trường hợp thử nghiệm cho thấy lợi ích
tài chính của chiến lược nói trên cũng như tương tác hệ quả với thị trường điện.
Từ khóa: năng lượng gió, thị trường điện, thị trường điện cạnh tranh, dự báo xác xuất.
ABSTRACT
Wind power is not easily predictable and non-dispatchable. Nevertheless, wind power producers
are increasingly urged to participate in electricity market auctions in the same manner as
conventional power producers. The aim of this paper is to propose an operational strategy for
trading wind energy in liberalised electricity markets and to assess its performance. Based on the
probability of the wind obtained from the wind distribution, combined with the rated capacity of
the wind farm, the profit according to the generating capacity is calculated after considering the
issue of increasing costs due to not reaching the offering capacity. selling to the market. The results
of the test-case show the financial benefits of the aforementioned strategy as well as the consequent
interaction with the electricity market.
Keywords: wind power; electricity markets; deregulated electricity markets, probabilistic
forecasting.
Mặc dù hầu hết các năng lượng tái tạo
không dễ dự đoán và không thể thay thế, các
nhà sản xuất năng lượng tái tạo đang ngày
càng được khuyến khích tham gia vào thị
trường điện theo cách tương tự như các nhà
sản xuất năng lượng thông thường. Ở đây đặc
biệt tập trung vào năng lượng gió, là nguồn
năng lượng tái tạo đang phát triển nhanh nhất
trong thập kỷ qua. Tuy nhiên, sự phát triển và
kết luận của bài báo có thể được áp dụng
tương tự cho các loại năng lượng tái tạo khác,
ví dụ: năng lượng mặt trời.
1. GIỚI THIỆU
Trong các thị trường điện tự do hóa, cạnh
tranh là cơ chế cơ bản đảm bảo cho hoạt động
hiệu quả của hệ thống. Cạnh tranh được thực
hiện thông qua việc thiết lập một thị trường
mua bán điện năng. Các đấu giá bán và mua
năng lượng được điều hành bởi các nhà điều
hành thị trường, những người chịu trách
nhiệm lên kế hoạch tối ưu cho việc truyền
năng lượng và phân bổ dự trữ năng lượng cần
thiết. Thông thường các thị trường này cung
cấp một nền tảng để năng lượng giao dịch
được cung cấp và tiêu thụ trong một khoảng
thời gian nhất định trong ngày hôm sau. Thời
lượng tối thiểu được gọi là Đơn vị thời gian
chương trình (PTU) và mọi hợp đồng bao gồm
một hoặc nhiều PTU.
Sản xuất điện gió là ví dụ điển hình của
nguồn năng lượng ngẫu nhiên và tái tạo. Khi
tham gia vào thị trường điện thì chúng gặp rất
nhiều khó khăn trong đảm bảo công suất phát
điện. Do đó, kinh doanh năng lượng gió trong
thị trường điện cạnh tranh trong tương lai đòi
hỏi phải có dự báo về sản xuất điện gió, chỉ có
thể được thực hiện với độ chính xác hạn chế,
như đã thảo luận trong [1]. Nhận xét về tình
trạng của các phương pháp dự báo năng lượng
gió và các công cụ vận hành có thể được tìm
thấy trong [2] và [3], trong khi [4] thảo luận
về ứng dụng của chúng trong thị trường điện.
và [10]. Định lượng tối ưu này là một hàm
động của giá tại chỗ và giá mất cân bằng, vốn
không được biết đến trước. Kinh nghiệm thị
trường cho thấy rằng giá thầu tối ưu như vậy
có thể khác biệt đáng kể so với dự báo điểm
sản xuất điện gió (bao gồm kỳ vọng có điều
kiện cho mỗi thời gian đầu). Tuy nhiên, trên
thực tế, dự báo điểm vẫn được sử dụng phổ
biến nhất khi ký hợp đồng năng lượng gió
trong thị trường ngày tới. Một cuộc thảo luận
lý thuyết hơn về dự báo lượng tử là giá thầu
tối ưu trong thị trường điện có thể được tìm
thấy trong [11].
Sự khác biệt giữa sản xuất năng lượng
theo hợp đồng và thực tế (ví dụ do dự báo sai)
phải được giải quyết trên thị trường điều tiết
trong ngày và / hoặc thời gian thực. Do thời
gian giao hàng ngắn hơn từ khi sụt công suất
đến giao hàng, các thị trường này có thể làm
mất cân bằng, để giải quyết vấn đề này, các
máy phát dự phòng được huy động và chúng
thường có giá cao hơn. Hoạt động chung của
năng lượng gió và thủy điện gần đây đã nổi
lên như một cách để giảm chi phí mất cân
bằng giữa các lợi ích khác như được thể hiện
trong [5] và [6]. Tuy nhiên, giải pháp này chỉ
có thể hiểu được đối với những người tham
gia thị trường có cả hai nguồn năng lượng
trong danh mục đầu tư của họ. Đối với các nhà
sản xuất khác, lựa chọn thiết thực nhất cho
việc giải quyết mất cân bằng là dựa vào thị
trường. Mặc dù đôi khi có thể điều chỉnh hợp
đồng thông qua các thị trường trong ngày hiện
tại, khối lượng trao đổi ở đó thường thấp, như
được minh họa bởi [7] cho các thị trường điện
chính của châu Âu. Do đó, các nhà sản xuất
thường bị buộc phải giải quyết sự mất cân
bằng của họ trên thị trường thời gian thực. Do
đó, cách duy nhất để họ giảm chi phí mất cân
bằng là đấu thầu tối ưu vào thị trường giao
ngay, để rủi ro đối mặt với tổn thất trên thị
trường điều tiết được giảm thiểu. Giá thầu này
được tối ưu hóa dựa trên thông tin có sẵn tại
thời điểm ký hợp đồng, cả về sản lượng điện
gió trong tương lai và giá cả thị trường.
Các tài liệu hiện có đã mô tả và phân tích
một số chiến lược kinh doanh điện gió trên thị
trường giao ngay, với các cách tiếp cận khác
nhau liên quan đến sự không chắc chắn trong
sản xuất và giá cả thị trường. Là một cách tiếp
cận cơ bản, một số tác giả cho rằng dự báo
điểm truyền thống về sản xuất điện gió có thể
được sử dụng để phân tích giá trị của năng
lượng gió trong thị trường điện như đề xuất
trong [12][13][14]. Hơn nữa, [10] mô hình sự
không chắc chắn tạo gió thông qua các bảng
xác suất Markov và chọn, trong một không
gian quyết định riêng biệt, giá thầu giảm thiểu
chi phí dự kiến. Ngoài ra, [15] đề nghị xây
dựng hàm chi phí tiện ích để mô hình hóa rủi
ro tài chính của các nhà sản xuất điện gió tham
gia thị trường, sử dụng dự báo bền vững về
năng lượng gió và giá trị trung bình làm dự
báo giá. Thuật toán tối ưu hóa ngẫu nhiên
được mô tả trong [16] sử dụng các kịch bản
sản xuất điện gió làm đầu vào cùng với giá
mất cân bằng lịch sử. Ngoài ra, [10] sử dụng
các dự báo xác suất của năng lượng gió và giá
trị trung bình hàng năm hoặc hàng quý của giá
mất cân bằng để xác định giá thầu lượng tử tối
ưu, theo cách tương tự như [9]. Chiến lược
tương tự được thực hiện trong [16], sử dụng
dự báo xác suất và dữ liệu đo được cho tốc độ
gió và trung bình hàng năm như ước tính của
giá giao ngay và quy định. Cuối cùng, [17] đề
xuất một kỹ thuật lập trình tuyến tính để tối
ưu hóa việc buôn bán năng lượng gió tại các
thị trường giao ngay, trong ngày và thời gian
thực.
Các hình phạt mà các nhà sản xuất điện
trong thị trường điều tiết nói chung là không
đối xứng, trong một số trường hợp thậm chí là
một mặt, tức là họ chỉ phải trả cho các nhà sản
xuất làm tăng sự mất cân bằng chung với
chính họ. Điều này kích thích những người
tham gia thị trường có danh mục đầu tư bao
gồm một thành phần ngẫu nhiên để có chiến
lược hơn trong cách tiếp cận đấu thầu như thể
hiện trong [8]. Thật vậy, có thể phân tích chỉ
ra rằng trong các điều kiện này, giá thầu thị
trường giao ngay tối ưu cho nhà sản xuất năng
lượng gió là một lượng tử nhất định của phân
phối sản xuất điện gió như đề xuất trong [9]
Qua phân tích các phương pháp đã thực
hiện, bài báo đề xuất sử dụng phân bố gió theo
hàm weibull làm cơ sở dự báo công suất gió
trong tối ưu lợi nhuận mang lại cho nhà máy
điện này. Các mô phỏng được thực hiện dựa
trên phần mềm Matlab đã chứng minh tính
hiệu quả của phương pháp tính toán công suất
gió tối ưu của nhà máy điện gió.
1
m Rb2
(5)
2
2. NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ KẾT NỐI
Vậy ứng với một tốc độ gió cho trước tốc
độ của turbine sẽ quyết định công suất đầu ra.
tốc gió và tốc độ turbine khác nhau.
LƯỚI.
2.1 Tính toán công suất gió từ vận tốc gió.
Công suất cơ thu được từ turbine gió phụ
thuộc vào diện tích quét của cánh gió, và tỷ lệ
với lập phương vận tốc gió.
1
P
A C , 3
p
W
(1)
mech
R
2
Vớ i:
Cp: Hệ số công suất của turbine gió.
ρ : mật độ không khí kg/m3.
λ : Tỉ số tốc độ gió mặt và gió lưng.
Hꢀnh 2 Công suất đầu ra phụ thuộc vào vận
tốc gió và tốc độ tubin.
Một công thức xấp xỉ thường được sử
dụng của đường cong hiệu suất rotor được cho
bởi phương trình (2) và có dạng đồ thị như
Muốn đạt được công suất lớn nhất với tốc
độ gió đã cho thì tốc độ rotor phải được điều
khiển phù hợp với tốc độ gió để duy trì giá trị
nữa, khi tốc độ gió quá chậm hay quá nhanh
rotor cần các chế độ không làm việc hoặc
ngưng hoạt động để bảo vệ máy phát và các
thiết bị khác tránh trường hợp quá tải. Sẽ dẫn
tới gãy turbine hay hư hỏng các thiết bị công
suất.
21
116
C (,) 0.5176
0.4 5 .e 0.0068
i
(2)
(3)
P
i
1
1
0.035
i 0.08 1 3
Việc điều khiển tốc độ rotor có thể thực
hiện bằng hệ thống cơ ( điều chỉnh góc pitch
của cánh gió) hoặc bằng các phương pháp
điều khiển tốc độ bằng điện.
Một trong những thông số kỹ thuật quan
trọng nhất đối với từng loại turbine gió là
đường công suất, thể hiện mối quan hệ giữa
tốc độ gió và công suất đầu ra. Thường được
gọi là đường cong công suất lý tưởng. Thể
Hꢀnh 1 Đường cong hiệu suất roto Cp(λ,β)
giá trị tối ưu Cpopt, với góc β cố định ta sẽ có
tỷ số giữa tốc độ gió mặt và tốc độ gió lưng
tối ưu λpopt.
Vận tốc gió Cut-in (Vc): là vận tốc gió tối
thiểu cần để thắng ma sát và tạo công
suất.
Vận tốc gió định mức (VR): Khi vận tốc
gió tăng lên, công suất đầu ra cũng tăng
theo và tỷ lệ thuận với lũy thừa bậc ba của
vận tốc gió. Khi vận tốc gió đạt đến giá
trị VR , công suất đầu ra bằng công suất
định mức theo thiết kế. Khi lớn hơn VR
thì cần phải điều chỉnh để hệ thống
turbine lượt bớt công suất nhằm tránh quá
tải cho máy phát.
Với một turbine ở điều kiện không khí
không đổi thì công suất ra của turbine gió chỉ
phụ thuộc vào tốc độ gió mặt và hệ số công
suất Cp như trong (4) với hằng số m được xác
định theo (5)
1
P
ARCP (, )3 mCP3
(4)
mech
2
Vận tốc gió Cut-out ( VF) : Khi tốc độ gió
tiếp tục tăng và đạt đến ngưỡng VF thì hệ
thống turbine cần phải được ngưng hoạt
động để bảo vệ máy phát và các cấu trúc
cơ khí khác, trong trường hợp này công
suất phát ra bằng 0.
được đề xuất trong [19] được trình bày cụ thể
như sau:
Tại mỗi nút của hệ thống, công suất và
công suất phản kháng phải cân bằng theo (8)
và (9) với
:
gi 1,...., Ng
Nb
G cos( )
ij
i
j
(8)
(9)
P P V
V
j
i
gi
Di
B sin( )
j1
ij
i
j
Nb
G sin( )
ij
i
j
Q Q Q V
V
j
i
gi
ci
Di
B cos( )
j1
ij
i
j
Với
Hꢀnh 3 Đường cong công suất lí tưởng của
tubin gió.
Pgi là công suất phát của NMPĐ tại nút i
[MW]
PDi là công suất của tải tại nút i [MW]
Qgi là công suất phản kháng của NMPĐ
tại nút i [MVAr]
Qci là dung lượng bù tại nút i [MVAr]
QDi là công suất phản kháng của tải tại
nút i [MVAr]
Đa số các turbine gió tốc độ thay đổi điều
được trang bị bộ điều khiển góc pitch. Khi tốc
độ nhỏ hơn định mức, turbine gió điều khiển
góc pitch để tạo ra công suất tối ưu nhất. Khi
tốc độ gió trên định mức cần điều khiển góc
pitch để bảo vệ turbine gió. Kết hợp với
phương pháp điều khiển tốc độ turbine gió
bằng điện để có dãy điều chỉnh rộng hơn.
Công suất thực, công suất phản kháng và
điện áp tại mỗi nút máy phát phải giới hạn
trong cực tiểu và cực đại cho phép [20]–[22].
2.2 Hàm chi phí của bài toán OPF có tham
gia của NMĐG.
P
P Pgi,max ; i 1,..., Ng
Bài toán tối ưu phân bố công suất (OPF)
nhằm mục đích giải quyết vấn đề về điện áp,
dòng điện, công suất thực, công suất phản
kháng tại mỗi nút và công suất cho phép trên
đường dây truyền tải trong hệ thống với chi
phí thấp nhất [18].
gi,min
gi
Qgi,min Qgi Qgi,max ; i 1,..., Ng
(10)
Vgi,min Vgi Vgi,max ; i 1,...., Ng
Với:
Pgi,min,Pgi,max là công suất cực tiểu và cực
đại cho phép của NMPĐ [MW]
Qgi,min,Qgi,max là công suất phản kháng cực
tiểu và cực đại cho phép của NMPĐ
[MVAr]
Ng là tổng số NMPĐ có trong hệ thống
Vgi là điện áp tại nút i [p.u]
Vgi.min ,Vgi.max là điện áp cực tiểu và cực
đại cho phép tại nút i [p.u]
Bài toán OPF cần phải xây dựng được
hàm mục tiêu của bài toán cùng với các ràng
buộc của hệ thống. Từ hàm mục tiêu và các
ràng buộc áp dụng các thuật toán để tính điện
áp, dòng điện, công suất thực công suất phản
kháng tại mỗi nút và công suất trên đường dây
truyền tải với chi phí vận hành thấp nhất, đảm
bảo cân bằng giữa công suất phát ra và công
suất yêu cầu của phụ tải. theo đề xuất trong
[18], hàm mục tiêu của bài toán OPF được xác
định như trong (6)
Dung lượng bộ tụ bù bị giới hạn trong cực
tiểu và cực đại cho phép
Qci,min Qci Qci,max ;ci 1,....,Nc
Với
(11)
Ng
Ng
(6)
MinF FC P F (P )
i
gi
i1
i1
Qci.min , Qci,max là dung lượng bù cực tiểu
và cực đại cho phép [MVAr].
Nc là tổng số nút tụ bù của hệ thống.
Hàm chi phí thông thường của nhà máy
nhiệt điện là hàm bậc hai với các hệ số là các
số dương như thể hiện trong (7).
Các giới hạn về điện áp tại mỗi nút, giới
hạn về công suất truyền tải trên đường dây
Ng
(7)
MinF
a b P c P2
gi
i
i
gi
i
i1
Các điều kiện ràng buộc bài toán OPF
một công suất mong muốn được tính bằng
tổng xác xuất của các vận tốc gió lớn hơn hoặc
bằng nó theo (14).
V
V Vli,max ; i 1,...., Nl
li,min
li
(12)
Sli Sli,max ; i 1,...., Nl
Với
n
pp v
p v
v k
(14)
i
Vli,min, Vli.max là điện áp cực tiểu và cực đại
cho phép tại nút i [p.u]
ki
BEGIN
Sli.max là công suất cực đại cho phép trên
đường dây truyền tải [MVA]
1. Xác định các mức vận tốc gió thực tế
v v ,v ,...,v
Khi có sự tham gia của năng lượng gió,
do nhà máy điện gió không có chi phí nhiên
liệu nhưng lại làm giảm công suất phát điện
của các nhà máy điện khác nên có thể xem nhà
máy điện này như một nguồn phát P độc lập
lên lưới điện (một phụ tải với giá trị âm). Như
vậy, với một công suất phát lên lưới cố định
từ nhà máy điện gió, bài toán OPF giải tương
tự như bình thường và gắn thêm một tải âm
vào vị trí nhà máy điện gió.
n
1
2
i 1;
2. Tính xác xuất gió theo hàm weibull
pv vi
3. Tính xác xuất của công suất gió
pp vi
4. Tính toán phân bố công suất tối ưu hệ thống 9 nút IEEE
khi có công suất gió PGi bơm vào hệ thống ứng với vận tốc
gió vi
3. XÁC ĐỊNH ĐIỂM LỢI NHUẬN TỐI
5. Tính toán lợi nhuận của nhà máy điện gió ứng với công
suất cam kết PGi
ĐA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ.
3.1 Phân bố gió trong tự nhiên.
N
i=n?
i=i+1
Đặc điểm tốc độ gió là thay đổi theo thời
gian, biến đổi không theo chu kỳ cố định, có
thể tăng hoặc giảm liên tục tùy theo nhiệt độ
và thời tiết thay đổi. Theo [132] hiện có hai
hàm phân phối tốc độ gió là phân phối Weibull
và phân phối Rayleigh. Phân phối Weibull của
vận tốc gió [23] được trình bày theo công thức
(13) Với k,c là 2 hệ số trong phân bố weibull
và vi là vận tốc gió cần tính phân bố.
Y
6. Cập nhật lợi nhuận theo các mức công suất gió khác nhau.
END
Hꢀnh 4 Lưu đồ chương trꢀnh tính toán tối ưu
lợi nhuận nhà máy điện gió.
Bước 4: Tính toán phân bố công suất tối
ưu hệ thống 9 nút IEEE khi có công suất gió
xác định bơm vào tại nút 6. Một công suất gió
đề xuất bán cho điện lực được nhà máy gió
đưa ra. Dựa vào phần công suất này, hệ thống
sẽ tái phân bố công suất tối ưu nhằm giảm chi
phí phát điện trên toàn hệ thống các máy phát
còn lại. Dựa vào công suất tối ưu này, qua các
thuật toán tối ưu điều độ kinh tế hệ thống điện
sẽ xác định được công suất phát cho mối máy
phát và giá bán điện cho các nhà máy điện.
k
v
k1
i
p v
v
.e
k v
c
i
(13)
i
c c
3.2 Lưu đồ giải thuật xác định điểm lợi
nhuận tối của nhà máy điện gió.
Bài toán xác định công suất bán điện cho
hệ thống của các nhà máy điện gió có xét đến
xác xuất bổi thường khi không đạt công suất
cam kết cho khách hàng.
Bước 1: Xác định các mức vận tốc gió
thực tế. Trong bước này vận tốc gió được chọn
trong dãy 0->24 m/s.
Bước 5: Tính toán lợi nhuận của nhà máy
điện gió ứng với công suất cam kết. Ứng với
công suất phát và giá bán điện sẽ thu được lợi
nhuận khi bán điện. Tuy nhiên, khoảng lợi
nhuận này phải trừ đi cho xác xuất không đạt
cam kết của máy phát gió. Ứng với các mức
xác xuất của công suất điện phát ra khác nhau
sẽ tính được xác xuất bồi thường thiệt hại do
không đảm bào nguồn cung gây ra. Việc tính
toán được thực hiện dựa trên (15).
Bước 2: Tính xác xuất gió theo hàm
weibull. Dựa vào vận tốc gió kết hợp với sẽ
tính toán được phân bố vận tốc gió theo (13)
Bước 3: Tính xác xuất của công suất gió.
Máy phát điện gió có thể giảm công suất gió
xuống dưới công suất gió cực đại cùng vận tốc
chứ không thể tăng công suất vượt công suất
định mức của gió. Do đó, xác xuất để thu được
i1
document..6 Phân bố công suất ngõ ra trên
C P .P k .. p v . P P
(15)
v k
k
i
i
bt
i
mỗi trụ gió khi vận tốc gió thấp
k1
Với:
: giá bán điện.
kbt : Hệ số bồi thường.
Pi: công suất nhà máy điện gió tại mức
vận tốc gió vi.
Gió có vận tốc ở mức trung bình được
thiết lập với c=11 và k=2.1. Việc phân bố như
thế sẽ giúp cho vận tốc gió ngõ ra tập trung tại
vị trí vận tốc thấp như thể hiện trong Hình
công suất tương ứng trên mỗi trụ gió cho từng
mức công suất ngõ ra mong muốn cũng được
Qua kết quả ghi nhận trong đồ thị có thể thấy
khả năng lấy được công suất định mức của các
trụ gió được nâng lên tới 40%.
λ
Pk: công suất nhà máy điện gió tại mức
vận tốc gió vk.
Bước 6: Thực hiện tiếp cho các mức công
suất cam kết tiếp theo. Nếu như các mức công
suất đều được tính toán lợi nhuận thì chương
trình kết thúc, còn nếu không thì tiêp tục thực
hiện lại mức công suất khác tại bước 4.
4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG.
4.1 Phân bố gió theo xác xuất.
Gió trung bình ở mức thấp được thiết lập
với c=7 và k=2.1. Việc phân bố như thế sẽ
giúp cho vận tốc gió ngõ ra tập trung tại vị trí
Dựa trên phân bố gió này, công suất tương
ứng trên mỗi trụ gió cho từng mức công suất
ngõ ra mong muốn cũng được xác định như
quả ghi nhận trong đồ thị có thể thấy khả năng
lấy được công suất định mức của các trụ gió
là rất thấp với chỉ dưới 10%.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..7 Phân bố vận tốc gió khi gió ở
vận tốc trung bꢀnh.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..8 Phân bố công suất gió khi vận
tốc gió trung bꢀnh
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..5 Phân bố vận tốc gió khi gió ở
vận tốc thấp.
Gió trung bình ở mức cao được thiết lập
với c=15 và k=2.1. Việc phân bố như thế sẽ
giúp cho vận tốc gió ngõ ra tập trung tại vị trí
Dựa trên phân bố gió này, công suất tương
ứng trên mỗi trụ gió cho từng mức công suất
ngõ ra mong muốn cũng được xác định như
quả ghi nhận trong đồ thị có thể thấy khả năng
lấy được công suất định mức của các trụ gió
là rất cao với hơn 55%.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..9 Phân bố vận tốc gió khi gió ở
vận tốc cao.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..12 Đồ thị lợi nhuận thu được
trong trường hợp nhà máy gió 150 MW khi
gió trung bꢀnh có vận tốc nhỏ
Khi gió thấp, qua kết quả thu được về lợi
nhuận tại nhiều mức công suất chào bán khác
nhận thấy để có lợi nhuận khả quan nhất là
giảm công suất bán ra để đảm bảo không phải
trả thêm chi phí phát điện dự phòng. Như thể
đạt được tại mức công suất tương đương gió
có vận tốc 6 m/s và lợi nhuận cực đại thu được
là 176.1044.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..10 Phân bố công suất gió khi vận
tốc gió cao
4.2 Hàm lợi nhuận của nhà máy điện gió.
Trong mô phỏng này, công suất nhà máy
được thiết kế tại công suất đỉnh 150 MW với
100 trụ gió công suất mỗi trụ 1.5 MW. Kết quả
mô phỏng công suất ngõ ra trang trại gió ứng
với từng mức vận tốc gió khác nhau được thể
tại công suất định mức thì công suất của trang
trại đạt được 150 MW như yêu cầu.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..13 Đồ thị lợi nhuận thu được
trong trường hợp nhà máy gió 150 MW khi
gió trung bꢀnh có vận tốc trung bꢀnh
Khi gió ở mức trung bình, qua kết quả thu
được về lợi nhuận tại nhiều mức công suất
chào bán khác nhau như thể hiện trong Hình
nhuận đạt được tốt nhất khi gió đạt vận tốc 9
m/s và đạt giá trị 586.71.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..11 Đồ thị công suất điện của nhà
máy điện gió 150 MW
Khi gió ở mức cao, qua kết quả thu được
về lợi nhuận tại nhiều mức công suất chào bán
có thể nhận thấy để có lợi nhuận đạt được tốt
nhất khi gió đạt vận tốc 10 m/s và đạt giá trị
1055.16.
trong trường hợp nhà máy gió 150 MW khi
gió trung bꢀnh có vận tốc lớn
5. KẾT LUẬN.
Bài báo đề xuất giải pháp áp dụng trong
tính toán hiệu quả hoạt động tối ưu của các
nhà máy điện gió trong thị trường điện tự do
cạnh tranh. Điều này góp phần quang trọng
trong nâng cao vị thế của các nguồn năng
lượng tái tạo trong việc nâng cao tỉ trọng phát
điện.
Hꢀnh Error! No text of specified style in
document..14 Đồ thị lợi nhuận thu được
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] H. Madsen, P. Pinson, G. Kariniotakis, H. A. Nielsen, and T. S. Nielsen,
“Standardizing the Performance Evaluation of Short-Term Wind Power Prediction
Models,” Wind Eng., vol. 29, no. 6, pp. 475–489, Dec. 2005.
[2] B. R. Giebel G, Kariniotakis G, “The state of the art in short-term prediction of wind
power – a literature overview,” Tech. Report, EU Proj. ANEMOS, Deliv. Rep. D-1.1,
2018.
[3] A. Costa, A. Crespo, J. Navarro, G. Lizcano, H. Madsen, and E. Feitosa, “A review on
the young history of the wind power short-term prediction,” Renew. Sustain. Energy
Rev., vol. 12, no. 6, pp. 1725–1744, Aug. 2008.
[4] A. Botterud, J. Wang, V. Miranda, and R. J. Bessa, “Wind Power Forecasting in U.S.
Electricity Markets,” Electr. J., vol. 23, no. 3, pp. 71–82, Apr. 2010.
[5] J. L. Angarita, J. Usaola, and J. Martínez-Crespo, “Combined hydro-wind generation
bids in a pool-based electricity market,” Electr. Power Syst. Res., vol. 79, no. 7, pp.
1038–1046, Jul. 2009.
[6] “Pump Up the Volume: Using Hydro Storage to Support Wind Integration - Renewable
Energy World.” [Online]. Available:
5/hydropower/pump-up-the-volume-using-hydro-storage-to-support-wind-
integration.html. [Accessed: 27-Apr-2019].
[7] C. Weber, “Adequate intraday market design to enable the integration of wind energy
into the European power systems,” Energy Policy, vol. 38, no. 7, pp. 3155–3163, Jul.
2010.
[8] K. Skytte, “The regulating power market on the Nordic power exchange Nord Pool: an
econometric analysis,” Energy Econ., vol. 21, no. 4, pp. 295–308, Aug. 1999.
[9] J. B. Bremnes, “Probabilistic wind power forecasts using local quantile regression,”
Wind Energy, vol. 7, no. 1, pp. 47–54, Jan. 2004.
[10] S. N. Singh and I. Erlich, “Strategies for Wind Power Trading in Competitive
Electricity Markets,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 23, no. 1, pp. 249–256, Mar.
2008.
[11] T. Gneiting, “Quantiles as optimal point forecasts,” Int. J. Forecast., vol. 27, no. 2, pp.
197–207, Apr. 2011.
[12] R. J. Barthelmie, F. Murray, and S. C. Pryor, “The economic benefit of short-term
forecasting for wind energy in the UK electricity market,” Energy Policy, vol. 36, no.
5, pp. 1687–1696, May 2008.
[13] J. L. Angarita-Márquez, C. A. Hernandez-Aramburo, and J. Usaola-Garcia, “Analysis
of a wind farm’s revenue in the British and Spanish markets,” Energy Policy, vol. 35,
no. 10, pp. 5051–5059, Oct. 2007.
[14] J. Chang, B. C. Ummels, W. G. J. H. M. van Sark, H. P. G. M. den Rooijen, and W. L.
Kling, “Economic evaluation of offshore wind power in the liberalized Dutch power
market,” Wind Energy, vol. 12, no. 5, pp. 507–523, Jul. 2009.
[15] S. Galloway, G. Bell, G. Burt, J. McDonald, and T. Siewierski, “Managing the risk of
trading wind energy in a competitive market,” IEE Proc. - Gener. Transm. Distrib.,
vol. 153, no. 1, p. 106, 2006.
[16] M. Gibescu, W. L. Kling, and E. . Van Zwet, “Bidding and regulating strategies in a
dual imbalance pricing system: case study for a Dutch wind producer,” Int. J. Energy
Technol. Policy, vol. 6, no. 3, p. 240, 2008.
[17] J. M. Morales, A. J. Conejo, and J. Perez-Ruiz, “Short-Term Trading for a Wind Power
Producer,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 25, no. 1, pp. 554–564, Feb. 2010.
[18] H. Dommel and W. Tinney, “Optimal Power Flow Solutions,” IEEE Trans. Power
Appar. Syst., vol. PAS-87, no. 10, pp. 1866–1876, Oct. 1968.
[19] X. Bai, L. Qu, and W. Qiao, “Robust AC Optimal Power Flow for Power Networks
With Wind Power Generation,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 5, pp. 4163–
4164, Sep. 2016.
[20] J. Lin, V. O. K. Li, K. C. Leung, and A. Y. S. Lam, “Optimal Power Flow with Power
Flow Routers,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 32, no. 1, pp. 531–543, 2017.
[21] I. Egido, E. Sáiz-Marín, and E. Lobato, “Optimal voltage control by wind farms using
data mining techniques,” IET Renew. Power Gener., vol. 8, no. 2, pp. 141–150, Mar.
2014.
[22] M. A. Abido and M. Waqar Ahmed, “Multi-objective optimal power flow considering
the system transient stability,” IET Gener. Transm. Distrib., vol. 10, no. 16, pp. 4213–
4221, Dec. 2016.
power-program.com/wind_statistics.htm. [Accessed: 27-Apr-2019].
Tác giả chịu trách nhiệm bài viết:
Họ tên:
Đơn vị:
Điện thoại:
Email:
9 trang
09/01/2024
19660
Free
Bạn đang xem tài liệu "Xác định giá bán điện của nhà máy điện gió trong thị trường điện", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- xac_dinh_gia_ban_dien_cua_nha_may_dien_gio_trong_thi_truong.pdf
