Nghiên cứu ảnh hưởng cấu trúc đến hoạt động vận hành của trung tâm năng lượng

ISSN: 1859-2171 TNU Journal of Science and Technology 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 55 
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CẤU TRÚC ĐẾN HOẠT ĐỘNG VẬN HÀNH CỦA 
TRUNG TÂM NĂNG LƯỢNG 
Phạm Thị Hồng Anh1* Phạm Thị Ngọc Dung2 
1Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên 
2Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên 
TÓM TẮT 
Trung tâm năng lượng (energy hub-EH) là đơn vị thu phát các dạng năng lượng khác nhau thông 
qua hệ thống các thiết bị chuyển đổi, phân phối và tích trữ năng lượng. Cấu trúc của mô hình được 
đề xuất chủ yếu căn cứ vào đặc điểm, nhu cầu sử dụng của phụ tải và ảnh hưởng lớn đến độ tin cậy 
và hiệu quả vận hành EH. Để minh chứng cho vấn đề này, bài báo tiến hành tính toán vận hành tối 
ưu EH với nhiều cấu trúc khác nhau (thông qua 12 kịch bản vận hành) với dữ liệu phụ tải giả thiết 
áp dụng tính toán cho một khu đô thị mới tại Việt Nam. Trong đó, các kịch bản vận hành tương 
ứng với việc tổ hợp các thiết bị trong mô hình theo hình thức từ cấu trúc đơn giản đến phức tạp (có 
xét đến sự tham gia của năng lượng mặt trời, gió và các thiết bị tích trữ năng lượng). Hàm mục 
tiêu tổng chi phí năng lượng của mô hình trong 24 giờ là nhỏ nhất với các ràng buộc: cân bằng 
năng lượng, giới hạn công suất của hệ thống và công suất phóng nạp của hệ thống tích trữ năng 
lượng, biểu giá điện năng và khí tự nhiên (theo điều kiện thực tiễn tại Việt Nam). Chương trình 
tính toán tối ưu sử dụng ngôn ngữ lập trình bậc cao GAMS. Kết quả tính toán cho phép đánh giá 
vai trò, hiệu quả của thiết bị sử dụng trong mô hình tương ứng với các cấu trúc khác nhau, từ đó 
lựa chọn mô hình EH phù hợp với mục tiêu tiết kiệm tối đa chi phí sử dụng năng lượng. 
Từ khóa: Vận hành tối ưu, chi phí năng lượng, energy hub, cấu trúc, GAMS 
Ngày nhận bài: 22/02/2019;Ngày hoàn thiện: 17/4/2019;Ngày duyệt đăng: 07/5/2019 
RESEARCH INFLUENCES THE STRUCTURE 
TO THE OPERATION OF THE ENERGY HUB 
Pham Thi Hong Anh
1*
, Pham Thi Ngoc Dung
2
1University of Information & Communication Technology - TNU 
1University of Technology - TNU 
1.
ABSTRACT 
Energy Hub (EH) acts as the transceiver of different energy forms through a system of energy 
conversion, distribution and storage devices. The structure and components of the model are 
chosen primarily based on the features and requirements of the load. The EH’s structure place a 
great impact on the reliability and performance efficiency of the model. The paper aims to prove 
this statement by performing optimizing calculations of the EH model with different structures (12 
scenarios of operation) that take into account data from loads in a new urban area of Vietnam. 
Those scenarios of operation correspond to the combination of devices whose structures range 
from simplicity to complexity (with the involvement of solar energy, wind, and energy storage). 
The objective function for the total energy cost of the EH model within 24 hours is minimized with 
various conditions: energy balance, capacity limit of the system and energy load storage system 
capacity, power tariffs and natural gas. The calculation is performed by General Algebraic 
Modeling System (GAMS) software and the results allow the users to evaluate the role and 
efficiency of different device structures in the EH model while selecting the appropriate EH model 
to maximize savings in cost of energy. 
Key words: optimal operation; natural price; electricity price; energy hub; GAMS 
Received: 22/02/2019; Revised: 17/4/2019;Approved: 07/5/2019 
* Corresponding author: Tel: 0985 504561; Email: honganhtnvn@gmail.com 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 56 
1. Đặt vấn đề 
Energy hub-EH là một khái niệm được nhiều 
nghiên cứu đề cập đến trong thời gian gần 
đây. Mô hình này có vai trò thu nhận, chuyển 
đổi và tích tích trữ nhằm thỏa mãn nhu cầu sử 
dụng năng lượng mà vẫn đảm bảo khả năng 
tiết kiệm một cách tối ưu. Hiệu quả của EH đã 
được đánh giá dưới nhiều khía cạnh khác nhau 
như: tối ưu hóa chi phí sử dụng năng lượng, sử 
dụng kết hợp một cách hiệu quả nhiều dạng 
năng lượng khác nhau, đáp ứng một cách linh 
hoạt tính đa dạng của phụ tải [1]. 
Các nghiên cứu về EH chủ yếu được khai 
thác ứng dụng nhằm đảm bảo phương thức 
vận hành tối ưu với các dạng phụ tải khác 
nhau trong hệ thống mạng lưới năng lượng 
(Energy internet – EI). Thông thường, các 
nghiên cứu này sẽ làm nổi bật mô hình EH đề 
xuất bằng cách bổ sung thêm một hoặc nhiều 
phần tử để làm thay đổi cấu trúc của mô hình. 
Các nghiên cứu bao gồm: [2] so sánh hiệu 
quả tiết kiệm chi phí sử dụng năng lượng của 
mô hình EH với hình thức cung cấp điện, 
nhiệt điện truyền thống bằng cách đề xuất một 
cấu trúc mới cho EH; [3] bổ sung thiết bị tích 
trữ năng lượng dẫn đến tăng hiệu quả vận 
hành của mô hình EH; [4] tối ưu hóa chi phí 
sử dụng năng lượng của mô hình EH có xét 
bổ sung hệ thống tích trữ điện năng bằng ắc 
quy (Battery Energy Storage System-BESS) 
kết hợp với nguồn năng lượng mặt trời (thông 
qua pin quang điện (photovoltaic-PV) và thiết 
bị nhiệt mặt trời); [5] đánh giá hiệu quả vận 
hành của mô hình khi xét lần lượt sự tham gia 
của năng lượng gió, năng lượng mặt trời với 
04 kịch bản nghiên cứu có cấu trúc khác 
nhau. Như vậy, cung cấp năng lượng tối ưu 
cho phụ tải không chỉ phụ thuộc hoàn toàn 
vào quá trình vận hành EH mà còn phụ thuộc 
vào cấu trúc và thuộc tính của dạng năng 
lượng chuyển đổi. 
Có thể nói, lựa chọn các phần tử bên trong mô 
hình EH có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả 
vận hành của mô hình. Trong số các nghiên 
cứu được đưa ra cho đến nay, hầu hết chúng 
được giải quyết vấn đề vận hành tối ưu mô 
hình thông qua việc so sánh giữa một số kịch 
bản vận hành EH có cấu trúc khác nhau nhằm 
mục tiêu làm nổi bật vai trò và hiệu quả của 
thiết bị được bổ sung vào mô hình, mà chưa 
liệt kê một cách đầy đủ tất cả các trạng thái 
vận hành của EH nhằm đánh giá một cách 
tổng quát hiệu quả của các thiết bị và khả 
năng kết hợp linh hoạt giữa chúng. Thêm nữa, 
EH là được xem là một mô hình mới tại Việt 
Nam, chưa có nhiều nghiên cứu tính toán áp 
dụng trong điều kiện thực tế tương ứng với 
biểu giá năng lượng trong nước. Do đó, 
nghiên cứu này sẽ sử dụng một mô hình EH 
tổng quát dựa trên việc tham khảo cấu trúc 
chung hệ thống các thiết bị trong mô hình 
mạng lưới năng lượng (hình 1) để làm cơ sở 
tính toán, theo tài liệu tham khảo [6] và [7]. 
12 kịch bản nghiên cứu (KB) thông qua việc 
tổ hợp từ các thiết bị có trong mô hình được 
liệt kê với yêu cầu chung là đáp ứng đồng 
thời nhu cầu sử dụng điện, nhiệt, và làm mát 
của phụ tải giả thiết của một khu đô thị mới. 
Mô hình toán được thiết lập cho tất cả các 
kịch bản nghiên cứu với hàm mục tiêu là tổng 
chi phí năng lượng mua từ hệ thống điện và 
khí tự nhiên là nhỏ nhất (áp dụng theo biểu 
giá năng lượng tại Việt Nam). GAMS được 
sử dụng để giải quyết bài toán tối ưu. Kết quả 
đạt được cho thấy ảnh hưởng của cấu trúc EH 
đến hiệu quả vận hành của mô hình. Tính đa 
dạng của EH cho phép người sử dụng có 
nhiều sự lựa chọn hơn trong việc tổ hợp các 
thiết bị, đáp ứng phù hợp với nhiều đối tượng 
và loại hình phụ tải. 
2. Thiết kế mô hình 
2.1 Mô tả cấu trúc hệ thống năng lượng 
Secondary 
Energy Carriers
Tertiary Energy 
Carriers
Energy 
Resources
Grid power
Natural gas
Diesel
Wind
Solar
Biomass
Geothermal
Energy Genaration 
Section
NG ICE
NG GT
NG Boiler
Fuel Cell
Diesel Engine
Wind turbine
Solar PV
Solar 
Collector
Biomass 
Boiler
Biogas 
Engine
Biogas Boiler
Heat
Electricity
Heat
Cooling
Electricity
Thermal 
Storage
Ice Storage
Battery
Heating 
Demand
Hot water 
Demand
Cooling 
Demand
Energy 
Demands
Energy Conversion 
Section
Energy Storage 
Section
NG = Natural Gas ICE = Internal Combustion Engine
PV = Photovoltaic GT=Gas Turbine HP= Heat pump
Electricity 
Demand
Heat 
Exchanger
Electric 
heater
Absorption
Chiller/HP
Air-source
Chiller/HP
Water-source
Chiller/HP
Ground-source
Chiller/HP
Hình 1. Cấu trúc tổng quát của hệ thống năng lượng 
Tài liệu [6] đã đề xuất cấu trúc tổng quát của 
hệ thống năng lượng dựa theo sự phát triển 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 57 
công nghệ khai thác, chuyển đổi và tích trữ 
năng lượng hiện nay (hình 1). Theo đó, hệ 
thống nguồn, các thiết bị chuyển đổi, tích trữ 
điện năng trong mô hình trên đã được liệt kê 
và phản ảnh khá đầy đủ sự tiến bộ của khoa 
học công nghệ, và tính đa dạng của các loại 
hình năng lượng. 
2.2 Mô hình tối ưu cấu trúc của EH 
Mô hình EH với hình thức chuyển đổi giữa 
các dạng năng lượng khác nhau được giới 
thiệu thông qua ma trận hỗn hợp (1). Trong 
đó, cij là các yếu tố kết nối biểu thị mối quan 
hệ giữa năng lượng đầu vào (bao gồm điện 
năng và khí ga tự nhiên) tại nút thứ i và năng 
lượng đầu ra tại nút j. P(1,..m) năng lượng 
đầu vào, L(1,n) năng lượng chuyển hóa đầu 
ra (hình 2). 
11 12 11 1
21 22 22 2
1 2
...
...
. . . . .
. . . . .
...
m
m
n n n nm m
c c cL P
c c cL P
L c c c P
 (1) 
Hình 2. Mô hình EH tổng quát 
Căn cứ vào cấu trúc tổng quát của hệ thống 
năng lượng và sử dụng kết quả nghiên cứu đã 
được giới thiệu ở tài liệu tham khảo [7], 
nghiên cứu này sử dụng mô hình EH có cấu 
trúc như hình 3. 
Cooling 
demand
Heat 
demand
Electrical 
demand
Output
hL
cL
eLeE
gE
Electricity 
Natural gas
Input 
AC
GB
MT
ACh
AC1  T

AC
AC
MT
MT
ge
MT
gh
ACh
ACh1  GB
MT1  
SHE
Solar energy
Solar energy
Solar
SHE
SHE
hL
PVE
PV panels 
ch
ESE
dis
ESE
Converter
ES
ES
ES
DR
eL
ACh
Wind
Hình 3. Mô hình EH sử dụng trong tính toán vận 
hành với nhiều cấu trúc khác nhau [7] 
Trong đó, nhóm nguồn bao gồm: hệ thống 
điện, hệ thống khí tự nhiên, nguồn phân tán 
(năng lượng gió (Wind Power-WP) và năng 
lượng mặt trời); Nhóm thiết bị chuyển đổi bao 
gồm: máy biến điện áp, Tua bin siêu nhỏ 
(Micro turbine-MT), điều hòa không khí (Air 
Conditioned-AC), lò hơi (Gas boiler-GB), 
Máy làm lạnh hấp thụ (Absorption Chiller-
ACh), trao đổi nhiệt mặt trời (Solar Heat 
Exchanger-SHE). Nhóm hệ thống tích trữ bao 
gồm: thiết bị tích trữ điện (Energy storage), thiết 
bị tích trữ nhiệt nóng (Thermal Storage-TS) và 
thiết bị trữ nhiệt lạnh (Ice storage-IS). Tải sử 
dụng bao gồm phụ tải điện, nhiệt, và lạnh. 
Mô hình EH này được biểu thị dưới dạng ma 
trận sau đây: 
AC T MTe
eMT
MT gh MT GB AChh
gAC MT ACh
c AC e MT gh MT GB ACh
dis ch
PV ES ES
ACh W
ACh SHE
ACh h g
(1 )
 [ (1 ) ](1 ) 0 +
 [ (1- ) ]
1 1 0
0 0 (1 )
0 0
   
    
       

 
MT
ge
h
P
L
E
L
E
L
E E E
E
E
dis ch
TS TS
dis ch
IS IS
 (2)
E E
E E
Trong đó, năng lượng đầu ra của mô hình EH 
gồm Le, Lh, Lc lần lượt là nhu cầu sử dụng 
điện năng, nhiệt nóng, và nhiệt lạnh của phụ 
tải. Ee và Eg lần lượt là năng lượng đầu vào 
(điện năng và khí tự nhiên) của mô hình EH. 
T ,
MTge ,
MTgh , GB , 
AC
e , 
AChh lần lượt là hiệu 
suất chuyển đổi của các thiết bị máy biến áp, 
MT, GB, AC, và ACh.  AC , MT , ACh lần 
lượt là lưu lượng chuyển đổi qua các thiết bị 
AC, MT, và ACh. PVE , PWE , 
SHE
gE lần lượt là 
công suất phát của nhóm nguồn phân tán bao 
gồm: PV, WP và SHE. Công suất phóng nạp 
của các thiết bị tích trữ năng lượng điện, 
nhiệt, lạnh lần lượt được ký hiệu là 
dis ch dis ch dis ch
ES ES TS TS IS IS, , , , , E E E E E E . 
3. Mô hình toán 
3.1 Hàm mục tiêu 
Hàm mục tiêu được thiết lập dựa trên chi phí 
mua điện năng và khí tự nhiên thông qua giá 
năng lượng e ( )c t , g
( )c t
 là nhỏ nhất, theo biểu 
thức sau: 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 58 
24
e g
1
 ( ) ( ) ( ) ( )
  Net Nete g
t
Min EPC E t c t E t c t
 (3) 
3.2 Các điều kiện ràng buộc 
3.2.1 Cân bằng năng lượng 
Ma trận (2) biểu thị mối quan hệ giữa năng 
lượng đầu vào /ra của mô hình EH được viết 
lại như sau: 
Trong đó, điện năng của phụ tải được cung 
cấp từ các phần tử sau: từ hệ thống điện thông 
qua máy biến áp, từ hệ thống khí tự nhiên 
thông qua MT, và phần còn lại được cung cấp 
từ PV và WP. Nhu cầu sử dụng năng lượng 
nhiệt của phụ tải được lấy từ hệ thống khí tự 
nhiên thông qua MT và GB, một phần nhiệt 
năng còn lại được cấp bổ sung từ nguồn năng 
lượng mặt trời thông qua SHE. Nhu cầu lạnh 
được đáp ứng đồng thời qua hai thiết bị AC 
và ACh, chúng được cung cấp từ hệ thống 
điện và khí tự nhiên. 
3.2.2 Giới hạn công suất mạng 
Biểu thức toán học (5) và (6) cho thấy giới 
hạn điện năng và khí tự nhiên đầu vào của EH 
không được vượt quá công suất đặt cho phép 
của hệ thống: 
Net max
e e( ) E t E (5) 
 Net max
g g( ) E t E (6) 
Trong đó, max
eE và 
max
gE là giới hạn năng lượng 
điện và khí tự nhiên lớn nhất của hệ thống. 
3.2.3 Giới hạn chuyển đổi năng lượng 
Cơ sở vận hành tối ưu EH chính là dựa trên 
khả năng khống chế lưu lượng của các thiết bị 
AC, ACh, MT. Các thiết bị có khả năng 
khống chế lưu lượng không được vận hành 
quá giá trị định mức cho phép. Ràng buộc của 
các biến trạng thái này được giới thiệu trong 
biểu thức (7), (8), và (9): 
AC0 ( ) 1 t (7) 
MT0 ( ) 1 t (8) 
ACh0 ( ) 1 t (9) 
3.2.4 Hệ thống tích trữ năng lượng (cân bằng 
năng lượng phóng nạp) 
Hệ thống các thiết bị tích trữ điện năng trong 
mô hình đề xuất sử dụng đồng thời ba dạng 
thiết bị tích trữ: ES, TS, IS. Về cơ bản, 
nguyên lý làm việc và tác dụng của chúng là 
giống nhau. Hệ thống tích trữ này được khảo 
sát một cách chính xác hơn khi xét đến tổn 
thất năng lượng thông qua hệ số 
ES,TS,CS-loss
e,h,cψ (t) và các ràng buộc trong quá 
trình phóng nạp của chúng [3]. Năng lượng 
tích trữ và giới hạn công suất 
 ES,TS,ISe,h,cE t tại 
thời điểm (t) được giới thiệu ở biểu thức (10) 
và (11). Tổn thất năng lượng trong quá trình 
phóng nạp được giới thiệu ở công thức (11). 
Giới hạn phóng nạp được giới thiệu ở công 
thức (12). Giới hạn chế độ làm việc (phóng 
hoặc nạp năng lượng) của thiết bị được giới 
thiệu ở công thức (13) và (14) thông qua các 
biến nhị phân 
is
ES, S,IS ES, S,IS( ), ( )
ch d
T TI t I t (15). Đặc 
tính công suất phóng nạp của các thiết bị 
thường lặp lại theo chu kỳ 1 ngày đêm (24 
giờ). Vì vậy, chu kỳ tính toán được lựa chọn 
là T= 24 giờ. Khi đó, ràng buộc cân bằng 
năng lượng trong chu kỳ tính toán như biểu 
thức (16) 
ES,HS, S ES,HS, S ch
ES,HS, Se,h,c e,h,c
dis loss
ES,HS, S ES,HS, S
( ) ( 1) ( )
 ( ) ( ) 
C C
C
C C
E t E t E t
E t E t
(10) 
ES,TS,CS loss ES,TS,CS-loss ES,HS, S
e,h,c e,h,c e,h,c( ) ψ ( ) 
 CE t E t (11) 
ES,HS, S-Min ES,HS, S ES,HS, S-Max
e,h,c e,h,c e,h,c( ) 
C C CE E t E (12) 
ch ch-Max
ES,HS, S ES,HS, S 0 ( ) C CE t E (13) 
dis-Max
ES,HS, S ES,HS, S0 ( ) 
dis
C CE t E (14) 
ES.TS,IS ES.TS,IS ES.TS,IS
is is is
ES.TS,IS ES.TS,IS ES.TS,IS
is
ES.TS,IS ES.TS,IS
is
ES.TS,IS ES.TS,IS
( ) ( ) 0 ( ) 1
( ) ( ) 0 ( ) 1
( ) ( ) 1
( ) ( ) 0


ch ch ch
d d d
d ch
d ch
I t E t I t
I t E t t
I t t
I t I t
(15) 
Net Net MT
e e T AC g MT ge
WP PV dis ch
e e E E
Net MT SHE
h g MT gh MT GB g ACh
dis ch
HS HS
Net AC dis ch
c e AC e CS CS
g
( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) +(1- ) +E ( ) 1-
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(
   
    
 
S S
L t E t t E t t
E t E t E t E t
L t E t t
E t E t
L t E t t E t E t
E MT SHE AChMT gh MT GB g ACh h
(4)
) +(1- ) +E ( )     
t t
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 59 
3.2.5 Biểu giá năng lượng 
Biểu giá năng lượng đóng vai trò quan trọng 
trong hàm mục tiêu (3). Việc khống chế năng 
lượng đầu vào cơ bản trên cơ sở sự thay đổi 
giá năng lượng trong ngày. Nghiên cứu này 
áp dụng biểu giá điện theo thời gian TOU 
(prices-time of use) trong thị trường điện với 
cấp điện áp dưới 6 kV của tập đoàn điện lực 
Việt Nam [8]. Giá khí tự nhiên là hằng số 
được quy đổi theo tài liệu tham khảo [9, 10]. 
1 kG khí gas hay còn gọi là LPG (Liquified 
Petroleum Gas) được quy đổi công suất điện 
tương đương với xấp xỉ 14 kWh điện. 
4. Kết quả tính toán tối ưu 
4.1 Các kịch bản nghiên cứu 
Trong nội dung này, tất cả các cấu trúc của 
EH được liệt kê thông qua việc tổ hợp các 
thiết bị trong mô hình (tương ứng với 12 kịch 
bản nghiên cứu). Mô hình với các cấu trúc 
khác nhau được liệt kê sao cho luôn đáp ứng 
được đồng thời nhu cầu sử dụng điện, nhiệt, 
lạnh của phụ tải (bảng 1). Cấu trúc EH ở hình 
3 tương ứng với kịch bản thứ 12. 
4.2 Dữ liệu tính toán 
4.2.1 Nhu cầu tiêu thụ điện, nhiệt, và làm mát 
Phụ tải bao gồm điện năng, nhiệt năng và làm 
mát của một khu vực dân cư điển hình được 
tham khảo theo tài liệu [7]: 
Hình 4. Nhu cầu tiêu thụ điện, nhiệt nóng, và 
nhiệt lạnh trong một ngày điển hình. 
Hình 5. Biểu giá năng lượng 
Bảng 1. Các kịch bản vận hành tối ưu 
“E = Electricity (điện năng) C=Cooling 
(nhiệt lạnh) H=Heat (nhiệt nóng)” 
(X) : Thiết bị được chọn sử dụng, (-): Thiết bị 
không được lựa chọn 
KB T MT GB AC ACh 
DER ESS 
PV/ 
PW/ 
SHE 
ES TS IS 
Output E E&H H C C E&H E C H 
1 x x x x - - - - - 
2 x x x x - x - - - 
3 x x x x - - x x x 
4 x x x x - x x x x 
5 x x x - x - - - - 
6 x x x - x x - - - 
7 x x x - x - x x x 
8 x x x - x x x x x 
9 x x x x x - - - - 
10 x x x x x x - - - 
11 x x x x x - x x x 
12 x x x x x x x x x 
4.2.2 Giá năng lượng 
Giá khí tự nhiên là hằng số, được quy đổi căn 
cứ theo tài liệu tham khảo [9, 10]. Giá điện 
theo biểu giá TOU – áp dụng theo quy định 
giá bán điện theo giờ và biểu thời gian sử 
dụng điện năng của tập đoàn điện lực Việt 
Nam [8] được giới thiệu như hình 5. 
4.2.3 Năng lượng mặt trời và gió 
Tính toán này được thực hiện với giả thiết hệ 
thống được lắp đặt nguồn WP (điện gió), PV 
(pin mặt trời) và SHE (thiết bị chuyển đổi 
nhiệt mặt trời) có đặc tính công suất phát 
trong 24 giờ như hình 6 [5, 2]. 
Hình 6. Công suất phát của PV, SHE và WP trong 
một ngày điển hình 
4.2.4 Các thông số hệ thống 
Các thông số của hệ thống bao gồm hiệu suất 
thiết bị, công suất phóng nạp lớn nhất, hệ số 
tổn thất trong quá trình phóng nạp..vv được 
giới thiệu ở bảng 2 [4, 7]: 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 60 
Bảng 2. Các thông số hệ thống 
T 
MT
ge GB 
dis-Max
ES,HS, SCE 
ES,TS,CS-loss
e,h,c
ψ 
0.95 0.4 0.9 0.45 MW 0.02 
AChh 
AC
e 
max
gE 
ch-Max
ES,HS, SCE 
ES,HS, S-Min
e,h,c
CE 
0.9 0.88 5 MW 0.45 MW 0.05 MW 
MT
gh g ( )c t 
max
eE 
ES,HS, S-Max
e,h,c
CE ES,HS, S
e,h,c
 C 
0.5 6 3 MW 1.2 MW 0.9 
Bài toán tối ưu được giải quyết bằng ngôn 
ngữ lập trình GAMS sử dụng slover 
BONMIN. GAMS là ngôn ngữ lập trình bậc 
cao cho phép các giải quyết các bài toán tối 
ưu hóa lớn và phức tạp [10]. 
4.3 Kết quả tính toán 
Tiến hành tính toán tối ưu với 12 kịch bản 
vận hành của mô hình EH (bảng 1), kết quả 
thu được gồm có: năng lượng điện và khí tự 
nhiên đầu vào và tổng chi phí năng lượng 
tương ứng. Kết quả chi phí vận hành của 12 
cấu trúc (kịch bản vận hành-KB) khác nhau 
được giới thiệu ở Bảng 3. 
Bảng 3. Tổng chí phí năng lượng trên ngày (VNĐ/ ngày) 
KB1
KB2
KB3 KB4
97,250,252 77,405,415 94,484,410 78,177,952 
KB5
KB6 KB7
KB8 
88,589,922 68,054,036 85,674,385 56,635,043 
KB9 KB10
KB11
KB12 
86,241,676 67,031,618 82,460,470 62,617,723 
a. KBVH 1 
b. Case 8 
c. Case 12 
Hình 7. Điện năng và khí tự nhiên đầu vào của EH theo các kịch bản 1, 8 và 12. 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 61 
Trong đó, mô hình EH vận hành theo cấu trúc 
của KB 8 có tổng chi phí năng lượng đầu 
vào/ngày thấp nhất. KB 1 có tổng chi phí 
năng lượng cao nhất. Mô hình EH đề xuất có 
tất cả các phần tử tham gia vào quá trình vận 
hành (KB 12) có tổng chi phí tương đối thấp, 
tuy nhiên không chênh lệch quá nhiều so với 
KB 8. Cụ thể: kết quả năng lượng đầu vào 
bao gồm điện năng và khí tự nhiên của mô 
hình EH đối với KB 1, KB 8, và KB 12 được 
giới hiệu ở hình 7. Hệ thống tích trữ điện 
năng đều được xét đến trong KB 8 và KB 12. 
Đặc tính công suất phóng nạp của hệ thống 
các thiết bị tích trữ được giới thiệu ở hình 8. 
Chúng chủ yếu đóng vai trò tích trữ năng 
lượng vào các giờ giá điện thấp và phát vào 
những giờ giá điện cao nhất. 
 a. Case 8 
b. Case 12 
Hình 8. Đặc tính phóng nạp của hệ thống tích trữ 
ở kịch bản nghiên cứu 8 và 12. 
Một số nhận xét: Từ kết quả tính toán tối ưu 
ta có nhận xét sau đây: 
1/ Kết quả tính toán so sánh giữa 12 trường 
hợp đã làm nổi bật vai trò và ảnh hưởng của 
cấu trúc mô hình đến hiệu quả của bài toán 
vận hành mô hình EH, thể hiện thông qua 
tổng chi phí năng lượng hàng ngày (bảng 3). 
Trong đó, KB 8 có chi phí năng lượng/ngày 
nhỏ nhất (56,635,043 vnđ). KB 1 có chi phí 
năng lượng lớn nhất lên đến 97,250,252 vnđ. 
Số tiền chênh lệch giữa hai phương án là: 
Δ= 97,250,252 - 56,635,043 = 40,615,209 
(vnđ). 
2/ Các kịch bản vận hành tối ưu EH có cấu 
trúc khác nhau đều đáp ứng linh hoạt nhu cầu 
sử dụng năng lượng điện, nhiệt, và làm mát 
của phụ tải. Kết quả tính toán năng lượng đầu 
vào của KB 1 cho thấy do không xét đến sự 
tham gia của WP, PV, và SHE cùng với ESS; 
năng lượng đầu vào trong trường hợp này chủ 
yếu lấy từ hệ thống điện dẫn đến tổng chi phí 
vận hành trong ngày tăng cao. Ngược lại, KB 
8 và KB 12 có chi phí chênh lệch không lớn, 
cả hai phương án này lượng khí tự nhiên có 
xu hướng được sử dụng nhiều hơn, đặc biệt 
vào thời điểm giá điện và nhu cầu sử dụng 
điện lớn (hình 7). Do đó, trong trường hợp 
này, chúng ta có thể lựa chọn mô hình EH có 
cấu trúc như KB 8 hoặc KB 12 để tiết kiệm 
tối đa chi phí sử dụng năng lượng. 
3/ Kết quả tính toán vận hành tối ưu trung tâm 
năng lượng trong bài báo này áp dụng với 
biểu giá năng lượng điện (TOU) và giá gas tại 
Việt Nam. Điều này cho thấy EH hoàn toàn 
có tiềm năng ứng dụng vào các khu dân cư, 
khu đô thị mới và phù hợp với thị trường 
năng lượng của Việt Nam hiện nay. 
5. Kết luận 
Nghiên cứu này đã tính toán vận hành tối ưu 
EH với mục tiêu tối ưu chi phí năng lượng 
điện và khí tự nhiên mua từ hệ thống thông 
qua 12 kịch bản vận hành khác nhau nhằm 
đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc đến hiệu quả 
vậnh hành của mô hình. Kết quả tính toán cho 
thấy cấu trúc EH có ảnh hưởng lớn đến kết 
quả tính toán vận hành tối ưu của mô hình 
này. Đây được xem là cơ sở để lựa chọn cấu 
trúc tối ưu trong thiết kế mô hình EH góp 
phần nâng cao hiệu quả khai thác và sử dụng 
năng lượng. Trong điều kiện giá năng lượng 
tại Việt Nam, ứng dụng phương pháp tối ưu 
hóa cấu trúc của EH có thể cực tiểu được chi 
Phạm Thị Hồng Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 200(07): 55 - 62 
 Email: jst@tnu.edu.vn 62 
phí năng lượng cho các trung tâm thương mại, 
khu dân cư hay các khu đô thị mới. 
Kết quả nghiên cứu mặc dù đã tìm ra cấu trúc 
tối ưu của mô hình EH nhưng khối lượng tính 
toán lớn do phải liệt kê tất cả các kịch bản vận 
hành có cấu trúc khác nhau. Do đó, việc xây 
dựng thuật toán để tìm nhanh cấu trúc tối ưu 
EH là vấn đề cần tiếp tục được quan tâm 
nghiên cứu. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Ma, Tengfei, J. Wu, and L. Hao. "Energy flow 
modeling and optimal operation analysis of the 
micro energy grid based on energy hub", Energy 
Conversion & Management, 133(2017), pp. 292-
306, 2017. 
[2]. T. T. Ha, Y. J. Zhang, J. A. Huang et al, 
“Energy hub modeling for minimal energy usage 
cost in residential areas”, In: Proceedings of the 
2016 IEEE International Conference on Power 
and Renewable Energy (ICPRE’2016), Shanghai, 
China, 21-23 Oct 2016, pp. 659–663, 2016. 
[3]. Parisio, Alessandra, C. D. Vecchio, and A. 
Vaccaro, "A robust optimization approach to 
energy hub management", International Journal of 
Electrical Power & Energy Systems, 42.1(2012), 
pp. 98-104, 2012. 
[4]. H. A. Thanhtung et al, "Energy hub modeling 
to minimize residential energy costs considering 
solar energy and BESS", Journal of Modern 
Power Systems & Clean Energy, pp.1-11, 2017. 
[5]. Pazouki, Samaneh, Mahmoud-Reza 
Haghifam, and Javad Olamaei, "Effect of Wind 
Turbine, Solar Cells and Storages in Short Term 
Operation of Coupled Electricity and Gas 
Infrastructures in Different Climates", 
International Journal of Smart Electrical 
Engineering, 2.3 (2013), pp. 159-165, 2013. 
[6]. Zhou Zhe et al, "A two-stage stochastic 
programming model for the optimal design of 
distributed energy systems", Applied Energy, 103 
(2013), pp. 135-144, 2013. 
[7]. T. T. Ha, Y. Zhang, J. Hao et al, “Energy 
Hub’s Structural and Operational Optimization for 
Minimal Energy Usage Costs in Energy Systems”, 
[J]. Energies, 11(4), pp. 707, 2018. 
[8]. https://www.evn.com.vn/c3/evn-va-khach-
hang/Bieu-gia-ban-le-dien-9-79.aspx tham khảo 
ngày 3/3/2019. 
[9]. https://bachhopsc.com.vn/dac-tinh-co-ban-
cua-gas/ tham khảo ngày 3/3/2019. 
[10]. https://gascongnghiep.com/tag/gia-gas-cong-
nghiep tham khảo ngày 3/3/2019 
[11]. A. Brooke, D. Kendrick, A. Meeraus, R. 
Raman, GAMS A User’s Guide, GAMS 
Development Corp., Washington, DC, 2003.