Luận văn Khảo sát ảnh hưởng của biểu giá TOU lên tiêu thụ điện

HUTECH

1

KH

謂O SÁT 謂NHăH姶雲NG C

曳A BI

韻U GIÁ TOU LÊN TIÊU TH

影 AI

烏N

SURVEY EFFECTION OF TOU PRICING ON DEMAND SIDE

Quách Minh Th穎 Phan Th

鵜 Thanh Bình*

Khoa Ai

羽n

ậ Ai

羽n T

穎 Tr逢運ng Cao A鰯ng

K

悦 Thu

壱t Lý T

詠 Tr

丑ng TP. HCM, Vi

羽t nam

*Khoa Ai羽n

ậ Ai

羽n T

穎, A

衣i h

丑c Bách Khoa TP. HCM, Vi

羽t nam

TÓM T

溢T

T

衣i Vi

羽t Nam, tình tr

衣ng thi院u đi羽n là m

瓜t v医n đ隠 nghiêm tr

丑ng. Giá theo th

運i gian s

穎 d映ng

(TOU: Time-Of-Use) là m

瓜t trong nh英ng ph逢挨ng pháp quan tr丑ng c

栄a DSM (Demand Side

Manegerment). Thông qua TOU khách hàng s

胤 ph

違n

泳ng v

噂i giá, và s

胤 thay đ鰻i hình d

衣ng c栄a đ欝 th

鵜

ph映 t

違i. Chìa khóa c

栄a vi

羽c th詠c hi

羽n giá TOU là thi

院t l

壱p giá h

嬰p lý. D

詠a trên phân tích d英 li

羽u t

違i,

mô hình quy院t đ鵜nh giá TOU đa m映c tiêu đ逢挨c trình bƠy, vƠ m瓜t ph逢挨ng pháp m運 đ逢嬰c s

穎 d映ng đ吋

gi

違i quy

院t mô hình đa m映c tiêu. Thu

壱t toán Gen di truy

隠n (GA) đ逢嬰c s

穎 d映ng đ吋 gi

違i quy

院t v医n đ隠.

Các d英 li

羽u c

栄a m

瓜t khách hàng th詠c t

院 đ逢嬰c s

穎 d映ng đ吋 ki

吋m tra tính kh

違 thi c栄a mô hình đ隠 xu

医t.

ABSTRACT

In Viet Nam, the electricity shortage is a serious problem. Time of use (TOU) is one of the

important DSM methods. Through TOU the demand side will respond to the price, and will change the

shape of the demand curve. The key of implementing TOU is reasonable setting TOU price. Based on

the analysis on historical load data, a multi-object TOU price decision model based on the demand

side price response model is presented, and a fuzzy method is used to deal with this multiple objects

model. Genetic algorithm (GA) is used to solve the problem. The data of a practical customer is used

to test the feasibility of the proposed model.

1. GI

閏I THI

烏U:

Mô hình giá đi羽n theo th

運i gian (TOU) ra

đ運i đƣ có nh英ng c

違i thi

羽n nh医t đ鵜nh trong vi

羽c

san ph鰯ng đ欝 th

鵜 ph映 t

違i ngày (gi

違m t

違i gi

運 cao

đi吋m, nâng t

違i gi

運 th医p đi吋m) c┡ng nh逢 nơng

cao hi

羽u qu

違 dùng đi羽n. Vi

羽c tìm ki院m giá đi羽n

TOU t嘘i 逢u đ逢嬰c các đi羽n l

詠c quan tâm t

瑛 r

医t

lâu, t

瑛 khi bi吋u giá đi羽n nƠy ra đ運i v

噂i các th穎

nghi

羽m ph泳c t

衣p ti

院n hành trên di

羽n r

瓜ng các

khách hàng. Trong bài báo này, m

瓜t mô hình

giá đi羽n theo th

運i gian (TOU) đ逢嬰c trình bày

v

噂i 2 m映c tiêu: (1) c

詠c ti

吋u công su

医t tiêu th映

t

違i l

噂n nh

医t

荏 gi

運 cao đi吋m, (2) c

詠c ti

吋u s

詠

khác bi

羽t công su

医t tiêu th映 gi

英a gi

運 cao đi吋m

và gi

運 th医p đi吋m và gi

違i thu壱t gen (GA) đ逢嬰c

s

穎 dung đ吋 gi

違i bài toán t嘘i 逢u.

2.

N

浦I DUNG

2.1 Ph逢挨ngăpháp ti

院p c

壱n:

G

丑i: p (peak) là th運i gian s穎 d映ng đi羽n

cao đi吋m; m (mid peak) lƠ th運i gian s穎 d映ng

đi羽n bình th逢運ng; o (off peak) là th運i gian s穎

d映ng đi羽n th医p đi吋m; G

i lƠ giá đi羽n t衣i t瑛ng

th運i đi吋m t逢挨ng

泳ng, i= p, m, o.

M瓜t mô hình đa m映c tiêu đ逢嬰c s

穎 d映ng,

đó lƠ gi違m thi

吋u t嘘i đa công su医t tiêu th映

荏 gi

運

cao đi吋m và gi

違m thi

吋u t嘘i đa s詠 chênh l

羽ch

công su

医t tiêu th映 gi

英a gi

運 cao đi吋m và gi

運

th医p đi吋m.

Hàm ph

違n

泳ng c

栄a khách hàng trong th

運i

gian s

穎 d映ng giá TOU là m

瓜t hàm s

嘘 đ嘘i v

噂i

véc t挨 giá G và t

鰻ng đi羽n n<ng tiêu th映 A.

X f (G,A); i, j m, p,o (1) i  i 

Ta có:

dG

; i, j m, p,o (2)

X

dX

j

j

ji

i









G

Gi

違 s

穎 A là h

茨ng s

嘘, t

瑛 (1) và (2) ta có:

; i, j m, p,o (3)

G

X dG j j

j

ij

i

i









Xd

HUTECH

2

V噂i さij là h

羽 s

嘘 đƠn h欝i c

栄a hàm ph

違n

泳ng

khách hàng. G丑i: XR

là ph

違n

泳ng c

栄a khách hàng sau

khi đánh giá giá TOU; X

T

là ph

違n

泳ng hi

羽n t

衣i

c

栄a khách hàng; G

T

là vector giá trung bình có

tính theo tr

丑ng s

嘘 trong kho

違ng th

運i gian quan

sát hi

羽n t

衣i; G

R

là giá TOU c亥n xác đ鵜nh cho

th

運i gian ti

院p theo.

T

瑛 (3) ta có:

i, j m, p,o

(4)

G

G

G

X

X

X

R

T

R

R ij i Ri

Ti

j









j



T

瑛 các h

羽 s

嘘 ph

違n

泳ng

さij, X

T

,G

T

, ph

違n

泳ng c

栄a khách hàng XR đ嘘i v

噂i giá G

R

荏 th

運i

gian ti院p theo đ逢嬰c xác đ鵜nh.

i, j m, p,o

(5)

G

G

G

1

X

X

R

T

R

ij

T

R

i

i

j









j



Aơy lƠ hƠm ph違n

泳ng khách hàng mà ta

c

亥n thi

院t l

壱p cho mô hình tính toán giá TOU.

2.2 Mô hình t嘘iă逢uăgiáăTOUătrênăquană

đi吋măđi隠u ph

嘘i s

穎 d映ngăđi羽

n

2.2.1 Mô hình toán D詠a trên đ欝 th鵜 ph映 t

違i, m映c tiêu mà ta

c

亥n xây d詠ng đó lƠ t嘘i thi

吋u t違i đ雨nh

荏 gi

運 cao

đi吋m và t

嘘i thi

吋u chênh l

羽ch gi

英a t違i đ雨nh và

t

違i th医p đi吋m.

Hàm m映c tiêu:

(6)

min min(max(

) min( ))

min f min(max( )) 21  





Ri

RiRi

f

X

X

X

Ràng bu

瓜c:

; i, j m, p,o (7)

G

G

G

1

X

X

R

T

R

ij

T

R

i

i

j









j



X

X

X (9)

G

G (8)

max

R

min

imax

R

imin







G



Bi

吋u th泳c (7) lƠ hƠm đa m映c tiêu,

荏 đơy ta

xét hai m映c tiêu: M映c tiêu 1: T

嘘i thi

吋u t違i đ雨nh

荏 gi

運 cao

đi吋m. M映c tiêu 2: T

嘘i thi

吋u chênh l

羽ch gi

英a t

違i

đ雨nh và t

違i th医p đi吋m.

Trong đó:

- max(

)

R

X

i

: là công su

医t tiêu th映 l

噂n nh

医t

荏 gi

運 cao đi吋m th泳 i.

- max(

) min(

)

Ri

R

Xi



X : là s

詠 chênh l

羽ch

công su

医t tiêu th映 gi

運 cao đi吋m và gi

運 th

医p

đi吋m.

Bi

吋u th泳c (7) lƠ ph逢挨ng trình đáp 泳ng

khách hƠng, khi thay đ鰻i giá.

Bi

吋u th泳c (8) và (9) là bi

吋u th泳c ràng

bu瓜c dao đ瓜ng giá.

Trong đó: - Gimin: là giá c

詠c ti

吋u; Gimax: là giá

c

詠c đ衣i.

-

Ximin: lƠ l逢嬰ng tiêu th映 đi羽n

荏 th

運i

đi吋m giá c

詠c ti

吋u; Ximax: lƠ l逢嬰ng tiêu

th映 đi羽n

荏 th運i đi吋m giá c詠c đ衣i.

2.2.2 Xây d

詠ng hàm thành viên

Ràng bu

瓜c (7) là hàm b

壱c hai c

栄a giá G

R

.

Áp d映ng ph逢挨ng pháp m運 đ吋 gi

違i quy

院t bài

toán trên. Tr逢噂c tiên, t嘘i 逢u t瑛ng m映c tiêu m

瓜t

cách riêng bi

羽t và nh壱n đ逢嬰c k

院t qu

違 t

瑛ng m映c

tiêu, sau đó tìm k院t qu

違 hàm m映c tiêu. B

茨ng

cách m

運 hóa các m映c tiêu. Ph逢挨ng pháp t嘘i đa

hàm thành ph

亥n m

運 đ逢嬰c s

穎 d映ng. Sau đó th臼a

mãn t

医t c

違 các đi隠u ki

羽n c

栄a bài toán.

Hàm thành viên m

運 cho đi隠u ki

羽n t

嘘i

thi

吋u t違i đ雨nh

荏 gi

運 cao đi吋m:

HUTECH

3

(10)

0 ,

(

)

,

(

)

c

(

)

1 ,

(

)

(

( ))

1 01 01

01

1 01 01

01

01 01

1

1 01

1 























 



f

x

c

c

f

x

c

f

x

f

x

c

f

x

Hình 1: Hàm thành viên m

運 cho đi隠u ki

羽n t

嘘i

thi

吋u t違i đ雨nh

荏 gi

運 cao đi吋

m.

Trong hình 1: - 01   01 c : lƠ đ雨nh t違i c詠c đ衣i. - 01  : là m泳c gi違m t違i t嘘i đa đ逢嬰c d詠 ki院n.

Hàm thành viên m

運 cho đi隠u ki

羽n t

嘘i thi

吋u

chênh l

羽ch gi

英a t違i đ雨nh và t

違i th医p đi吋m:

(11)

0 ,

(

)

,

(

)

c

(

)

1 ,

(

)

(

( ))

2 02 02

02

2 02 02

02

02 02

2

1 02

2 























 



f

x

c

c

f

x

c

f

x

f

x

c

f

x

Hình 2: Hàm thành viên m

運 cho đi隠u ki

羽n t

嘘i

thi

吋u gi

英a t違i đ雨nh và t

違i th医p đi吋

m

Trong hình 2:

- 02



 02

c : là s

詠 sai bi

羽t gi

英a t

違i cao

nh

医t

荏 gi

運 cao đi吋m và t

違i th

医p nh

医t

荏 gi

運

th医p đi吋m c詠c đ衣i -

02 

: là m泳c gi

違m t嘘i đa s詠 chênh l

羽ch

d詠 ki

院n.

T鰻ng quát ta đ員t:

X

R

=

P

’; X

T

= P

Khi đó ta có:

tb

T

min tb

T

max min

T

max

,

min

R

min

,

max

R

max

X ;

X

;

X

X

;

X

P

P

P

P

P











Hàm thành viên (10) tr

荏 thành:

(12)

0 'P ,

, ' ' 1 ' ,

'(

)

max max

max max

max

max max

max

max 













P

P

P

P

P

P

P

P

P

P

P tb

tb

tb



Trong đó: - f1(x) = P

’max: công su

医t tiêu th映

c詠c đ衣i t嘘i 逢u khi áp d映ng giá TOU.

-

Pmax: công su

医t tiêu th映 c詠c đ衣i

khi ch逢a áp d映ng giá TOU.

HUTECH

4

-

Ptb: công su

医t tiêu th映 đi

羽n trung

bình sau khi t嘘i 逢u giá đi羽n TOU.

Hàm thành viên (11) tr

荏 thành:

(13)

0 '( , 'P

)

( P -

)

, '( 'P

)

( P -

)

(

)

( P

) '( '

)

1 'P , 'P

'( ' )

max min max min

max min max min

max min tb

max min max min

max min tb

max min 













 







 





P

P

P

P

P

P

P

P

P

P

P

P



P

P tb

Trong đó: - f2(x) = P

’max

ậ P

’min : A瓜 chênh l

羽ch

công su

医t tiêu th映 c詠c đ衣i và c

詠c ti

吋u t嘘i 逢u

khi áp d映ng giá TOU. - Pmax - Pmin : A瓜 chênh l

羽ch công su

医t tiêu

th映 c詠c đ衣i và c

詠c ti

吋u khi ch逢a áp d映ng giá

TOU. -

Ấ

Ptb : A瓜 chênh l

羽ch công su

医t tiêu th映

c詠c đ衣i và c

詠c ti

吋u trung bình sau khi t嘘i 逢u

giá đi羽n TOU.

Mô hình đa m映c tiêu giá TOU đ逢嬰c thay

đ鰻i thành t嘘i đa hóa hƠm thƠnh viên M mƠ th臼a

mãn t

医t c

違 các m映c tiêu và t

医t c

違 các đi隠u ki

羽n:     0 1 ( ) ( )

S.t.

max M

21

M

M

f

M

f



Hay: 















0

1

)(

)(

S.t.

max M 2 02 02 02 1 01 01 01 M f x M c f x M c    

Và ràng bu

瓜c v

隠 giá: Gimin ≤

G

i ≤

Gimax

2.3 S挨ăđ欝 thu

壱t toán

Qua quá trình phơn tích nh逢 trên, chúng ta

có s挨 đ欝 thu壱t toán nh逢 sau:

Hình γ: S挨 đ欝 thu

壱t toán

3. ÁP D

影NG

3.1

S

嘘 li

羽u quan sát:

Quan sát ph映 t違i vƠ giá đi羽n trong 10 ngày

liên t

映c c

栄a m瓜t công ty đi羽n t

衣i Tây Ban Nha

trong tháng 1/β008 nh逢 sau:

Hình 4: A欝 th

鵜 ph映 t

違i c

栄a 10 ngày quan sát

A吋 thu

壱n l

嬰i cho vi羽c quan sát vƠ đánh

giá t

瑛 s

嘘 li

羽u ph映 t

違i, tính P_tb c

栄a ph映 t

違i c

栄a

HUTECH

5

10 ngày trên. Trên nguyên t

逸c tính trung bình

công su

医t các gi

運.

; i 1, 2,......, 24

10

),(

P_tb(i)

101





j

jiP

Hình 5: A欝 th

鵜 ph映 t

違i Q_tb c

栄a 10 ngày quan

sát

Khi th詠c hi

羽n giá TOU, ta c亥n xác đ鵜nh và

phân vùng th運i gian. Qua quan sát đ欝 th

鵜 ph映

t

違i, ta có th

吋 phân chia vùng th運i gian nh逢 sau:

B

違ng 1: Phân chia vùng th

運i gian

Gi

運 cao đi吋m Gi

運 bình th逢運ng Gi

運 th医p đi吋m

10:00 - 14:00

(4h) 9:00 - 10:00 (1h) 1:00 - 9:00

(8h)

19:00 - 24:00

(5h)

14:00 - 19:00

(5h)

Do s

嘘 li

羽u quan sát này là s

嘘 li

羽u 24 gi

運 và

có β4 giá đi羽n, nên giá đi羽n đ逢嬰c tính l

衣i mô

hình 3 giá cho 3 th運i đi吋m cao đi吋m, bình

th逢運ng và th医p đi吋m nh逢 sau:

A員t: P

p: là giá t

衣i th運i đi吋m cao đi吋

m;

P

m là

giá t

衣i th運i đi吋m bình th逢運ng;

P

o là giá t

衣i th

運i

đi吋m th医p đi吋m

Ta có:

-







i

ii

p

PG

P

G

v

噂i i là các gi

運 cao đi吋

m;

-







i

ii

m

P

PG

G v

噂i i là các gi

運 bình th逢運ng

-







i

ii

0

PG

P

G

v

噂i i là các gi

運 th医p đi吋m

Sau khi tính toán, ta đ逢嬰c b

違ng giá theo

nguyên t

逸c γ giá t逢挨ng 泳ng c

栄a 10 ngày trên

nh逢 b違ng sau:

B違ng β: Giá đi羽n theo nguyên t逸c γ giá t逢挨ng 泳ng c栄a 10 ngày

Ngày Cao

Ai

吋m

Bình

th逢運ng

Th

医p

đi吋m

1 8.273 6.877 5.256

2 8.662 6.771 4.895

3 8.798 8.116 5.596

4 8.023 6.550 5.846

5 7.913 6.457 4.700

6 8.736 7.907 5.550

7 8.924 8.057 5.663

8 8.692 7.985 5.466

9 7.983 7.392 5.507

10 8.039 7.052 4.816

3.2

K

院t qu

違 mô ph

臼ng h

羽 s

嘘 ph

違n

泳ng

khách hàng:

Khi th詠c hi

羽n mô ph

臼ng ta s

穎 d映ng h

羽 s

嘘

đƠn h欝i ph

違n 泳ng khách hƠng さ cho tr逢噂c nh逢

sau:         

0.1405 0.1069 0.0342

0.0170 0.1084 0.0923

0.0593 0.0107 0.0697

さ

H

羽 s

嘘

さij đ逢嬰c trích t

瑛 li

羽u [1]

Bài Toán c

栄a chúng ta là bài toán 3 giá và

X

T

, X

R

, G

T

, G

R

lƠ các đ衣i l逢嬰ng trung bình quy

v

隠 3 th運i đi吋m cao đi吋m, bình th逢運ng, th

医p

đi吋m, t

瑛 ph映 t

違i tiêu th映 c

栄a 24h trong 10 ngày

quan sát. Ta có:

;

n 10, j p,m, o

n

P_tong(i, j)

X

n

T 1j i 







V

噂i P_tong là t鰻ng đi羽n tiêu th映 t

衣i các

th運i đi吋m cao đi吋m, bình th逢運ng, th医p đi吋m. XT

sau tinh toán có giá tr

鵜:

X

T

=[ 2.8260 2.0636 1.9829]*10

5

(MW)

; j p,m, o

P_tong(i, j)

G(i, j) P_tong(i, j)

G

10

1j

10

T 1j i 











P

T

sau tính toán có giá tr

鵜:

HUTECH

6

G

T

=[ 8.4149 7.3370 5.3240] (Cent/MWh)

3.3

K

院t qu

違 mô ph

臼ng sau khi t嘘iă逢uăb茨ng

thu

壱t toán GA:

X

Tmax_cu = 2.8260* 10

5

(MW)

Delta_max_cu = 8.4307 *10

4

(MW)

X

R

=[ 2.7889 2.0433 2.0594]*10

5

(MW)

X

Rmax_moi = 2.7889*10

5

(MW)

Delta_max_moi = 7.4562 *10

4

(MW)

X = 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

FVAL = 1

REASON =1

Nh逢 v壱y, các giá TOU t嘘i 逢u:

X = 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 T衣i giá tr鵜 t嘘i 逢u X thì giá tr鵜 c栄a hàm thích

nghi là FVAL = 1

3.4 Nh

壱n xét

Nh

壱n xét 1:

-

T

違i tiêu th映 vào các gi

運 c詠c đ衣i đƣ gi違m

t

瑛 2.8260* 10

5

(MW) xu

嘘ng 2.7889*10

5

(MW) - A瓜 chênh l羽ch (〉Q) gi違m t

瑛

8.4307*10

4

(MW) xu

嘘ng 7.4562*10

4

(MW) - Công su

医t tiêu th映 24 gi

運 c

栄a mô hình

đánh giá theo TOU X

R

tdmoi:

X

R

tdmoi=[ 2.9179 2.6943 2.5580

2.4787 2.4261 2.4150

2.4650 2.6385 2.7604

2.8557 2.9789 3.0157

3.0016 2.9970 2.8947

2.8622 2.8605 2.9480

3.1963 3.2525 3.2477

3.2281 3.1123 3.1099]*10

4

(MW)

A欝 th

鵜 ph映 t

違i P_tb 24 gi

運 c栄a m逢運i ngày

quan sát và 24 gi

運 t嘘i 逢u theo TOU:

Hình 6: A欝 th

鵜 ph映 t違i tr逢噂c và sau khi th詠c

hi

羽n giá TOU

A逢運ng đ泳t nét là ph映 t違i t逢挨ng đ逢挨ng c栄a

10 ngƠy quan sát vƠ đ逢運ng li

隠n nét là ph映 t

違i

theo TOU.

Nh

壱n xét 2:

A逢

運ng cong t違i sau TOU đƣ đáp 泳ng đ逢嬰c

m映c tiêu san ph鰯ng đ欝 th

鵜 ph映 t

違i c

栄a bài toán.

So sánh Th詠c T

院: ngày th泳 11 có giá:

G11=[7.6879 6.0786 5.5529] (Cent/MWh)

Hình 7: A欝 th

鵜 ph映 t

違i ngày th泳 11

Quy đ鰻i l逢嬰ng đi羽n tiêu th映 đi

羽n th詠c t

院

ngày th泳 11 v

隠 giá tr

鵜 trung bình X

T

,ta có:

X

T

11= [2.8006 1.9472 2.0562]*10

5

(MW)

Thay giá c

栄a ngày th泳 11 vƠo mô hình đáp

泳ng khách hàng c栄a chúng ta đƣ trình bƠy

trong ch逢挨ng γ:

; i, j p,m, o

n

G

G

G

1

さ

X

X

Ri

Ri

Ti

j

ij

T

R

i

i











Ta nh壱n đ逢嬰c giá tr

鵜 c

栄a XR11 nh逢 sau:

X

R

11 = [2.8696 1.9953 1.9941]*10

5

(MW)

HUTECH

7

Nh

壱n xét 3:

So sánh X

T

11 và X

R

11 ta th

医y s

詠 khác bi

羽t là

t逢挨ng đ嘘i ch

医p nh壱n đ逢嬰c, đi隠u này ch泳ng t

臼

tính phù h

嬰p c

栄a mô hình (6)

Hình 8: A欝 th

鵜 ph映 t

違i ngày th泳 11 và ph映 t

違i

theo TOU

A逢運ng đ泳t nét là ph映 t

違i c

栄a ngày th泳 11

vƠ đ逢運ng li

隠n nét là ph映 t

違i theo TOU.

4.

K

蔭T LU

一N

M瓜t mô hình tính toán giá TOU đ逢嬰c xem

xét trong ch逢挨ng γ, vƠ d詠a trên k

院t qu

違 mô

ph臼ng trong ch逢挨ng 4 ta có k院t lu

壱n:

-

N

院u bi院t tr逢噂c h

羽 s

嘘 ph

違n

泳ng c

栄a khách

hƠng さij thì ta tìm đ逢嬰c giá TOU t嘘i 逢u nh医t d詠a trên c挨 s荏 d英 li羽u c栄a khách hàng. - Mô hình tính toán giá TOU đ逢嬰c xem xét

ph違i lƠ mô hình đa m映c tiêu g

欝m gi

違m

t違i đ雨nh

荏 gi

運 cao đi吋m và gi

違m chênh l

羽ch gi

英a t

違i

đ雨nh và t

違i th医p đi吋m.

- Gi

違i bài toán t嘘i 逢u giá TOU b

茨ng thu

壱t

toán Gen di truy

隠n.

- Ví du

泳ng d映ng cho th

医y tính kh

違 thi c

栄a

mô hình. - N院u giá đi羽n m

荏 r

瓜ng theo 24 gi

運 thì mô

hình trên v磯n đáp 泳ng đ逢嬰c.

TÀI TI

烏U THAM KH

謂O

[1]. Ngô Minh K

┻ (2011). “Kh違o sát ph

違n

泳ng khách hƠng lên giá đi羽n TOU” Lu壱n

V<n T嘘t Nghiêp, Tr逢運ng A衣i hoc Bách

Khoa TP.HCM.

[2]. J.-N. Sheen, C.-S. Chen, et al. (1995).

"Response of large industrial customers

to electricity pricing by voluntary time￾of-use in Taiwan " IEEE: 157 ậ 166.

[3]. Wu Jun., Tu Guangyu, et al. (2003).

"Analysis of the influence on the Time￾of-Use Price Associated with the Load￾Move-Cost " IEEE: 338 - 341.

[4]. Qiuwei Wu, Junji Wu, et al. (2003).

"Determination and analysis of TOU

(Time-Of-Use) power price based on

DSM (Demand Side Management) and

MCP (Marketing Clearing Price) "

IEEE: 705

ậ 710.

[5]. Qiuwei Wu, Lei Wang, et al. (2004).

“Research of TOU Power Price Based

on Multi-Objective Optimization of

DSM and Costs of Power Consumers”.

IEEE: 343

ậ 348.

[6]. Yudong Tang, Hongkun SongTang, et

al. (2005). "Investigation on TOU

pricing principles." IEEE.

[7]. Na Yu, Ji-Lai Yu (2006). "Optimal TOU

Decision Considering Demand

Response Model." IEEE.

[8]. Yuan Jia-hai, Wang Jing, et al. (2006)

“Simulation of Large Customer Price

Response Under Time-of-Use

Electricity Pricing Based on Multi￾Agent System”. IEEE.

[9]. Mrs. Anjali Dharme, Dr. Ashok Ghatol.

(β006). “Demand Side Management

Quality Index for Assessment of DSM

Programs”. IEEE: 1718 ậ 1721.

[10]. Zeng Shaolun, Ren Yulong, et al.

(2007). "A Game Model of Time-of-Use

Electricity Pricing and Its Simulation "

IEEE: 5050 - 5054.

[11]. Shaolun Zeng, Jun Li, et al. (2008).

"Research of Time-of-Use Electricity

Pricing Models in China: A Survey."

IEEE: 2191

ậ 2195.

[12]. Saba Kauser M.Shaikh, Anjali A.

Dharme. (2009). "Time of Use Pricing ậ India, a Case Study." IEEE.

[13]. Weihao Hu, Zhe ChenHu, et al. (2010).

"Optimal Load Response to Time-of￾Use Power Price for Demand Side

Management in Denmark " IEEE.

[14]. Yu Cheng, Nana Zhai. (2010).

"Evaluation of TOU Price Based on

Responses of Customer " IEEE: 1977 -

1981

[15]. Liao Yingchen, Chen Lu, et al. (2011).

"An Efficient Time-of-Use Pricing

Model for a Retail Electricity Market

Based on Pareto Improvement." IEEE.

[16]. Anyou Dong, Zhongfu Tan, et al.

(β011). “Two layers optimization model

for time-of-use price based on fuel

saving and emission reducing”. IEEE:

7427

ậ 7430.

HUTECH

A陰 TÀI:

HVTH: QUÁCH MINH TH盈

GVHD: PGS. TS PHAN TH卯 THANH BỊNH

KH謂O SÁT 謂NH H姶雲NG C曳A BI韻U GIÁ

TOU LÊN TIÊU TH影 AI烏N

1/20

HUTECH

N浦I DUNG BÁO CÁO

1. Gi噂i thi羽u

2. N瓜i dung lu壱n v<n

3. Các k院t qu違 mô ph臼ng

4. K院t lu壱n

2/20

HUTECH

GI閏I THI烏U

Dùng gi違i thu壱t gen (GA) đ吋 gi違i bƠi toán t嘘i 逢u

- M映c tiêu 1: C詠c ti吋u công su医t tiêu th映 t違i l噂n nh医t

荏 gi運 cao đi吋m

- M映c tiêu 2: C詠c ti吋u s詠 khác bi羽t công su医t tiêu th映

gi英a gi運 cao đi吋m vƠ gi運 th医p đi吋m

M瓜t mô hình giá đi羽n theo th運i gian (TOU) đ逢嬰c

trình bƠy v噂i 2 m映c tiêu:

3/20

HUTECH

CH姶愛NG 1: T蔚NG QUAN DSM VÀ GIÁ AI烏N

CH姶愛NG 2: T蔚NG QUAN GIÁ TOU - CÁC PH姶愛NG

PHÁP NGHIÊN C永U CHệNH SÁCH GIÁ TOU

CH姶愛NG 5: K蔭T LU一N

CH姶愛NG 3: MÔ HỊNH AÁP 永NG KHÁCH HÀNG KHI

T渦I 姶U GIÁ TOU

CH姶愛NG 4: ÁP D影NG

N浦I DUNG LU一N V;N:

4/20

HUTECH

; i, j m, p,o (3 - 15)

G

G

1

X

X

R

T R

ij

T

R i

i

j











j

G



- PRX lƠ giá TOU c亥n xác đ鵜nh cho th運i gian ti院p theo. R lƠ ph違n 泳ng c栄a khách hƠng sau khi đánh giá

giá TOU

T - P lƠ ph違n 泳ng hi羽n t衣i c栄a khách hƠng. lƠ vector giá trung bình có tính theo tr丑ng s嘘

trong kho違ng th運i gian quan sát hi羽n t衣i.

- さij lƠ h羽 s嘘 đƠn h欝i c栄a hƠm ph違n 泳ng khách hƠng.

1. HƠm ph違n 泳ng khách hƠng

N浦I DUNG LU一N V;N:

2. Mô hình t嘘i 逢u giá TOU trên quan đi吋m đi隠u ph嘘i s穎

d映ng đi羽n

2.1 Mô hình toán

HƠm m映c tiêu:

(3 - 16)

min min(max( ) min( ))

min f min(max( ))

2

1









 



R

i

R

i

R

i

f X X

X

; i, j m, p,o (3 - 17)

G

G G

1

X

X

R

T R

ij

T

R i

i

j











j



X X X (3 - 19)

G G G (3 - 18)

max

R

min

imax

R

imin

 

 

St:

5/20

Trong đó:

HUTECH

(3 - 20)

0 , ( )

, ( )

c ( )

1 , ( )

( ( ))

1 01 01

01 1 01 01

01

01 01 1

1 01

1















 

  

 















f x c

c f x c

f x

f x c

f x

HƠm thƠnh viên m運 cho đi隠u ki羽n t嘘i thi吋u t違i đ雨nh

荏 gi運 cao đi吋m

2.2 Xơy d詠ng hƠm thƠnh viên

N浦I DUNG LU一N V;N:

2. Mô hình t嘘i 逢u giá TOU trên quan đi吋m đi隠u ph嘘i s穎

d映ng đi羽n

(3 - 21)

0 , ( )

, ( )

c ( )

1 , ( )

( ( ))

2 02 02

02 2 02 02

02

02 02 2

1 02

2















 

  

 















f x c

c f x c

f x

f x c

f x

HƠm thƠnh viên m運 cho đi隠u ki羽n t嘘i thi吋u chênh

l羽ch gi英a t違i đ雨nh vƠ t違i th医p đi吋m:

6/20