បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការកាត់បន្ថយចំណាយលើអគ្គិសនី និងការគ្រប់គ្រងតម្រូវការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់បំផុតនៅក្នុងអគារឆ្លាតវៃ ដោយប្រើប្រាស់ថាមពលកកើតឡើងវិញ (PV) អាគុយ និងយានយន្តអគ្គិសនីឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពក្រោមតម្លៃអគ្គិសនីដែលមានការប្រែប្រួល។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធបានបង្កើតគំរូដ៏ប្រសើរសម្រាប់យុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងថាមពល (OMEMS) ដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាដើម្បីគ្រប់គ្រងលំហូរថាមពលដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| OMEMS (Optimal Model for Energy Management Strategy) គំរូយុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងថាមពលដ៏ប្រសើរ (ដោយប្រើប្រាស់ Mixed-Integer Linear Programming) |
មានសមត្ថភាពស្វែងរកដំណោះស្រាយដែលមានតម្លៃទាបបំផុតដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយផ្អែកលើការព្យាករណ៍ និងការប្រែប្រួលតម្លៃភ្លើង។ | ទាមទារឱ្យមានការសរសេរកូដគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញ និងត្រូវការកម្មវិធី Solver (ដូចជា CPLEX)។ | កាត់បន្ថយថ្លៃចំណាយអគ្គិសនីបាន ៤៨.១% បើធៀបនឹងការប្រើប្រាស់ធម្មតា និងប្រសើរជាងប្រព័ន្ធ Rule-based។ |
| Rule-based Controller ឧបករណ៍បញ្ជាផ្អែកលើវិធាន (ប្រើលក្ខខណ្ឌ If-Then) |
ងាយស្រួលអនុវត្ត និងមិនត្រូវការការគណនាស្មុគស្មាញ ឬការព្យាករណ៍ទិន្នន័យ។ | មិនអាចធានាថាទទួលបានប្រសិទ្ធភាពសន្សំសំចៃខ្ពស់បំផុតទេ ដោយសារវាដំណើរការតែលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ន មិនមែនអនាគត។ | មានប្រសិទ្ធភាពទាបជាង OMEMS ដោយសារមិនបានទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពេញលេញពីការផ្ទុកថាមពលនៅពេលតម្លៃភ្លើងទាប។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តគំរូនេះទាមទារទាំងផ្នែករឹងសម្រាប់គ្រប់គ្រង និងផ្នែកទន់សម្រាប់ការគណនាគណិតវិទ្យា។
ការសិក្សានេះធ្វើឡើងនៅមជ្ឈមណ្ឌល CIESOL ក្នុងប្រទេសអេស្ប៉ាញ ដែលមានអាកាសធាតុ និងគោលនយោបាយតម្លៃអគ្គិសនីខុសពីកម្ពុជា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ លក្ខខណ្ឌនៃពន្លឺព្រះអាទិត្យគឺស្រដៀងគ្នាទៅនឹងតំបន់ត្រូពិកដូចកម្ពុជាដែរ ប៉ុន្តែរចនាសម្ព័ន្ធតម្លៃអគ្គិសនីរបស់អេស្ប៉ាញមានភាពស្មុគស្មាញជាង។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់កម្ពុជា ជាពិសេសនៅពេលដែលការប្រើប្រាស់ថាមពលពន្លឺព្រះអាទិត្យ និងយានយន្តអគ្គិសនីកំពុងកើនឡើង។
ទោះបីជាកម្ពុជាមិនទាន់មានការអនុវត្តតម្លៃភ្លើងតាមពេលវេលា (Time-of-Use) សម្រាប់លំនៅឋានទូទៅក៏ដោយ បច្ចេកវិទ្យានេះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ប្រព័ន្ធ Smart Grid នាពេលអនាគត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Mixed-Integer Linear Programming (MILP) | វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាសម្រាប់ស្វែងរកដំណោះស្រាយល្អបំផុត ដែលអថេរខ្លះជាចំនួនគត់ (ប្រើសម្រាប់សម្រេចចិត្តបិទ/បើកកុងតាក់ 0 ឬ 1) និងអថេរខ្លះជាចំនួនជាប់ (ប្រើសម្រាប់គណនាបរិមាណថាមពល)។ វាជួយសម្រេចចិត្តថាឧបករណ៍ណាគួរដំណើរការនៅពេលណាដើម្បីចំណាយតិចបំផុត។ | ដូចជាការរៀបចំកាបូបដើរលេង ដែលអ្នកត្រូវសម្រេចចិត្តថា តើត្រូវយករបស់អ្វីខ្លះ (យក ឬមិនយក) និងបរិមាណទឹកប៉ុន្មានដែលត្រូវដាក់ ដើម្បីឱ្យមានប្រយោជន៍បំផុត។ |
| Demand Response | យុទ្ធសាស្ត្រដែលអ្នកប្រើប្រាស់ផ្លាស់ប្តូរទម្លាប់នៃការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីរបស់ពួកគេ (ដូចជាកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់នៅម៉ោងកំពូល) ដើម្បីឆ្លើយតបនឹងការឡើងថ្លៃអគ្គិសនី ឬដើម្បីជួយកាត់បន្ថយសម្ពាធលើបណ្តាញអគ្គិសនី។ | ដូចជាការជៀសវាងធ្វើដំណើរនៅម៉ោងដែលមានចរាចរណ៍កកស្ទះ ដើម្បីសន្សំសាំង និងកាត់បន្ថយការ mac ផ្លូវ។ |
| Micro-grid | បណ្តាញអគ្គិសនីខ្នាតតូចដែលអាចគ្រប់គ្រងថាមពលដោយខ្លួនឯងបាន។ វាអាចភ្ជាប់ជាមួយបណ្តាញអគ្គិសនីជាតិ ឬដំណើរការដោយឯករាជ្យ (Island mode) ដោយប្រើប្រភពថាមពលផ្ទាល់ខ្លួន ដូចជាសូឡា ឬអាគុយ។ | ដូចជាផ្ទះដែលមានអណ្តូងទឹក និងម៉ាស៊ីនភ្លើងផ្ទាល់ខ្លួន ដែលអាចប្រើប្រាស់បានទោះបីជាបណ្តាញទឹកភ្លើងរបស់រដ្ឋដាច់ក៏ដោយ។ |
| State of Charge (SOC) | សូចនាករដែលបង្ហាញពីកម្រិតថាមពលដែលនៅសល់ក្នុងអាគុយ គិតជាភាគរយធៀបនឹងសមត្ថភាពផ្ទុកសរុប។ ការគ្រប់គ្រង SOC សំខាន់ណាស់ដើម្បីកុំឱ្យអាគុយខូចដោយសារការប្រើអស់ពេក ឬសាកពេញពេក។ | ដូចជាភាគរយថ្មនៅលើទូរស័ព្ទដៃរបស់អ្នក ដែលប្រាប់អ្នកថាគួរតែសាកថ្មនៅពេលណា។ |
| Time-of-Use (ToU) pricing | គោលនយោបាយកំណត់តម្លៃអគ្គិសនីដែលប្រែប្រួលទៅតាមពេលវេលានៃថ្ងៃ (ឧទាហរណ៍៖ ថ្លៃភ្លើងខ្ពស់នៅពេលថ្ងៃដែលមនុស្សប្រើច្រើន និងថោកនៅពេលយប់ដែលមនុស្សប្រើតិច)។ | ដូចជាការទិញសំបុត្រកុនដែលមានតម្លៃថោកនៅពេលព្រឹកថ្ងៃធ្វើការ និងមានតម្លៃថ្លៃនៅពេលល្ងាចថ្ងៃឈប់សម្រាក។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
