intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Áp dụng thuật toán Ipso để tính toán điều độ tối ưu cho NMĐ có chu trình hỗn hợp

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:61

Thêm vào BST
Báo xấu
27
lượt xem 5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung nghiên cứu đề tài là nghiên cứu điều độ tối ưu dùng phương pháp IPSO để áp dụng cho việc điều độ các nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 & 2.1MR. Với số liệu thiết kế, các thông số vận hành thực tế và kinh nghiệm vận hành trong các năm qua của nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 & 2.1MR sẽ được sử dụng để làm số liệu đầu vào cho bài toán. Mô hình hóa các số liệu để đảm.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Áp dụng thuật toán Ipso để tính toán điều độ tối ưu cho NMĐ có chu trình hỗn hợp

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO --------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã ngành: 60520202 ÁP DỤNG THUẬT TOÁN IPSO ĐỂ TÍNH TOÁN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CHO NMĐ CÓ CHU TRÌNH HỖN HỢP GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP MSHV: 1341830019 LỚP: 13SMĐ11 KHÓA: 2013-2015 TP. Hồ Chí Minh – Tháng 1/2015
  2. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................... ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ Tp. HCM, ngày …… tháng 01 năm 2015 Giáo viên hướng dẫn 2
  3. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG XÉT DUYỆT ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ Tp. HCM, ngày …… tháng 01 năm 2015 Hội đồng xét duyệt 3
  4. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP MỤC LỤC MỤC LỤC...................................................................................................................... 4 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ...................................................................................... 7 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ................................................................................. 8 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. 9 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG ................................................................. 10 Đặt vấn đề ......................................................................................................... 10 Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................... 10 Mục tiêu của đề tài ............................................................................................ 11 Nội dung và phạm vi nghiên cứu ...................................................................... 12 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................................................................................ 13 Tổng quan về tình hình nghiên cứu .................................................................. 13 Phương pháp Lambda Dispatch (LD) ............................................................... 13 Phương pháp quy hoạch tuyến tính (Linear Programing) ................................ 14 Phương pháp di truyền trong miền số thực (Real–coded Genetic Algorithm – RGA) ......................................................................................................................... 14 Phương pháp nghiên cứu cải tiến Harmony- Improved Harmony Search -(IHS) 15 Phương pháp tiến hóa khác-Differental Evolutionanry- (DE) .......................... 15 Phương pháp tối ưu bầy đầy đàn dạng cơ bản (PSO) ....................................... 16 Thuật toán giải quyết PSO ................................................................................ 17 Tổng quan một số cải tiến quan trọng của phương pháp tối ưu bầy đàn .......... 21 2.9.1 Phương pháp tối ưu bày đàn với hệ số co ................................................. 21 2.9.2 Phương pháp tối ưu bầy đàn với Kỹ thuật gradient giả ............................ 21 2.9.3 Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp bày đàn ................................. 22 Đề xuất phương pháp tối ưu bầy đàn cải tiến ............................................... 23 CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU BẦY ĐÀN CẢI TIẾN ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN .......................................................................................... 25 Xây dựng thuật toán .......................................................................................... 25 3.1.1 Xây dựng hàm Fitness: ............................................................................. 25 3.1.2 Lựa chọn biến tìm kiếm và khởi tạo các giá trị ban đầu ........................... 25 Áp dụng thuật toán bầy đàn cải tiến giải bài toán phân bố tối ưu công suất có xét đến ràng buộc an ninh ......................................................................................... 26 CHƯƠNG 4: GIỚI THIỆU VỀ NMĐ CHU TRÌNH HỖN HỢP PHÚ MỸ 2.1 & 2.1MR ........................................................................................................................... 29 4
  5. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP Các thông số hàm mục tiêu và các ràng buộc trong điều kiện vận hành của Nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 &2.1MR: ............................................................................... 29 4.1.1 Hàm mục tiêu ............................................................................................ 29 4.1.2 Hàm ràng buộc .......................................................................................... 29 Giới thiệu về nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 ........................................................... 29 Giới thiệu về nhà máy điện Phú Mỹ 2.1MR: .................................................... 33 Nguồn cung cấp khí gas .................................................................................... 33 Điều độ tối ưu cho nhà máy điện có chu trình hỗn hợp: .................................. 35 CHƯƠNG 5: TÍNH TOÁN CHI PHÍ VẬN HÀNH ............................................... 38 Tính chi phí khởi động cho Phú Mỹ 2.1: .......................................................... 38 5.1.1 Chu trình đơn 1GT: ................................................................................... 38 a. Chi phí khởi động ............................................................................. 38 b. Đường cong chi phí khi khởi động: .................................................. 39 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 39 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 40 5.1.2 Chu trình đơn 2GT: ................................................................................... 40 a. Chi phí khởi động: ............................................................................ 40 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 41 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 41 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 41 5.1.3 Chu trình hỗn hợp 1GT+ST: (1-1-1): ....................................................... 42 a. Chi phí khởi động ............................................................................. 42 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 43 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 43 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 43 5.1.4 Chu trình hỗn hợp 2GT+ST (2-2-1): ........................................................ 43 + Trường hợp 1: .................................................................................................... 43 + Trường hợp 2: .................................................................................................... 44 a. Chi phí khởi động ............................................................................. 44 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 45 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 45 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 45 Tính chi phí khởi động cho Phú Mỹ 2.1MR: .................................................... 46 5.2.1 Chu trình đơn 1GT: ................................................................................... 46 a. Chi phí khởi động: ............................................................................ 46 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 47 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 47 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 47 5.2.2 Chu trình đơn 2GT: ................................................................................... 48 5
  6. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP a. Chi phí khởi động: ............................................................................ 48 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 48 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 48 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 49 5.2.3 Chu trình hỗn hợp 1GT+ST: (1-1-1) Phú Mỹ 2.1MR: ............................. 49 a. Chi phí khởi động ............................................................................. 49 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 50 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 51 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 51 5.2.4 Chu trình hỗn hợp 2GT+ST (2-2-1): ........................................................ 51 a. Chi phí khởi động ............................................................................. 51 b. Đường cong chi phí: ......................................................................... 52 c. Hàm chi phí tương đương: ................................................................ 52 d. Giới hạn tải và vùng cấm vận hành liên tục: .................................... 53 CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN CHI PHÍ VẬN HÀNH THỰC TẾ SO SÁNH VỚI THUẬT TOÁN IPSO ............................................................................. 54 Kết quả tính toán cho chu trình đơn 1GT: ........................................................ 54 Kết quả tính toán cho chu trình đơn 2GT: ........................................................ 54 Kết quả tính toán cho chu trình hỗn hợp 1GT+ST: .......................................... 55 Kết quả tính toán cho chu trình hỗn hợp 2GT+ST: .......................................... 56 CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI........................... 58 Kết luận: ............................................................................................................ 58 Hướng phát triển đề tài: .................................................................................... 58 Tài liệu tham khảo ...................................................................................................... 60 Phụ lục.......................................................................................................................... 61 6
  7. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1-1: Sơ đồ tổng thể cụm khí điện đạm Phú Mỹ ................................................... 11 Hình 2-1. Thuật toán DE ............................................................................................... 16 Hình 3-1: Sơ đồ khối áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến cho bài toán phân bố tối ưu công suất. ............................................................................................................ 28 Hình 4-1: Sơ đồ kết nối lưới điện NMĐ PM2.1& 2.1MR ............................................ 30 Hình 4-2: Nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 (450MWe) ......................................................... 31 Hình 4-3. Sơ đồ chu trình đơn và chu trình hỗn hợp. ................................................... 32 Hình 4-4 - Hệ thống cung cấp khí gas .......................................................................... 34 Hình 4-5. Cấu hình 2-2-1 của Nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 & 2.1MR ............................ 34 Hình 4-6. Đồ thị hàm tăng chi phí của CC unit ............................................................ 35 7
  8. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4-1. Các trạng thái có thể vận hành với nhà máy ................................................ 35 Bảng 5-1. Chi phí khởi động chu trình đơn 1GT của NMĐ PM2.1 ............................. 38 Bảng 5-2. Chi phí khởi động chu trình đơn 2GT của NMĐ PM2.1 ............................. 40 Bảng 5-3. Chi phí khởi động chu trình hỗn hợp 1GT+1ST của NMĐ PM2.1 ............. 42 Bảng 5-4. Chi phí khởi động chu trình hỗn hợp 2GT+1ST của NMĐ PM2.1 ............. 44 Bảng 5-5. Chi phí khởi động chu trình đơn 1GT của NMĐ PM2.1MR ....................... 46 Bảng 5-6. Chi phí khởi động chu trình đơn 2GT của NMĐ PM2.1MR ....................... 48 Bảng 5-7. Chi phí khởi động chu trình hỗn hợp 1GT+1ST của NMĐ PM2.1MR ....... 50 Bảng 5-8. Chi phí khởi động chu trình hỗn hợp 2GT+1ST của NMĐ PM2.1MR ....... 52 Bảng 6-1. So sánh chi phí vận hành thực tế và phương pháp IPSO trong chu trình đơn 1GT ............................................................................................................................... 54 Bảng 6-2. So sánh chi phí vận hành thực tế và phương pháp IPSO trong chu trình đơn 2GT ............................................................................................................................... 55 Bảng 6-3. So sánh chi phí vận hành thực tế và phương pháp IPSO trong chu trình hỗn hợp 1GT+ST ................................................................................................................. 56 Bảng 6-4. So sánh chi phí vận hành thực tế và phương pháp IPSO trong chu trình hỗn hợp 2GT+ST ................................................................................................................. 57 8
  9. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt DE Diffential Evolutionary Tiến hoá khác ED Economic Dispatch Điều độ tối ưu EDCC Economic Dispatch with Combined Điều độ tối ưu cho nhà máy điện chu Cycle units trình hỗn hợp LD Lambda Dispatch LP Linear Programing Phương pháp tuyến tính EA Evolutionary Algorithm Phương pháp tiến hóa IPSO Improved Particle Swarm Optimization Tối ưu bầy đàn cải tiến PSO Particle Swarm Optimization Tối ưu bầy đàn RGA Real–coded Genetic Algorithm Phương pháp di truyền trong miền số thực IHS Improved Harmony Search Nghiên cứu Harmony cải tiến CCPP Combined Cycle Power Plant Nhà máy điện chu trình hỗn hợp CT/GT Combustion Turbine/ Gas Turbine Tua bin khí ST Steam Turbine Tua bin hơi HRSG Heat Recovery Steam Generator Lò thu hồi nhiệt DP Dynamic Programing Qui hoạch động EP Evolutionary programing Lập trình tiến hoá GA Genetic algorithm Thuật toán gen IEEE Institute of Electrical & Electronics Hội kỹ sư điện và điện tử Engineers 9
  10. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG Đặt vấn đề Mục tiêu của điều độ tối ưu hệ thống điện là giảm đến mức thấp nhất tổng chi phí vận hành nguồn điện của toàn hệ thống, đồng thời đảm bảo được các ràng buộc về hệ thống cũng như bản thân các tổ máy phát điện. Các nhà máy điện chu trình hỗn hợp chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu nguồn điện tại Việt Nam. Theo quyết định số: 1208/QĐ-TTg ngày 21 tháng 7 năm 2011 của Thủ tướng chính phủ về phê duyệt phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2011-2020 có xét đến năm 2030, thì đến năm 2020 công suất nguồn của nhiệt điện chu trình hỗn hợp sử dụng khí tự nhiên là 10400 MW, sản xuất khoảng 66 tỷ kWh điện, chiếm tỷ trọng gần 20% sản lượng điện sản xuất. Tại khu vực phía Nam thì cụm khí điện đạm Phú Mỹ với tổng công suất gần 4000 MW chiếm tỷ trọng đáng kể trong toàn bộ hệ thống. Việc điều độ tối ưu các nguồn phát này sẽ mang lại lợi ích kinh tế không nhỏ trong lúc nguồn nhiên liệu hóa thạch ngày càng khan hiếm. Nó còn giúp cho các tổ máy phát tăng tuổi thọ, hợp lý hóa quá trình ngừng máy, khởi động, bảo dưỡng định kỳ và tăng nguồn dự phòng cho hệ thống. Tính cấp thiết của đề tài Cụm nhiệt điện Phú Mỹ bao gồm các nhà máy như sau: 10
  11. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP Hình 1-1: Sơ đồ tổng thể cụm khí điện đạm Phú Mỹ Vì có sự kết hợp giữa các loại máy phát khác nhau nên hàm chi phí của hệ thống từ đó cũng phức tạp hơn, đồng thời đồ thị đường cong cũng không phải là hàm tăng đơn điệu. Chi phí sản xuất nói chung bao gồm chi phí cố định và chi phí thay đổi. Chi phí cố định rất quan trọng trong việc quyết định giá công suất khi thương thảo các hợp đồng. Chi phí thay đổi (chi phí vận hành) là những chi phí liên quan đến việc huy động các tổ máy và phụ thuộc vào các chế độ khác nhau của hệ thống điện. Các chi phí thay đổi phụ thuộc vào các quyết định vận hành của nhân viên vận hành. Chi phí thay đổi bao gồm: chi phí bảo dưỡng thường xuyên, chi phí nhiên liệu, chi phí khởi động, dừng máy và chi phí dừng dự phòng. Chính vì thế cần có một công cụ để giúp cho vận hành viên theo dỏi, giám sát, ra quyết định để lựa chọn phù hợp các tổ máy phát nhằm giảm chi phí vận hành, giảm sự cố, để tối ưu hóa lợi nhuận. Mục tiêu của đề tài Bài toán ED đã có lịch sử phát triển từ lâu đời, nó có ý nghĩa quan trọng trong quy hoạch và điều khiển hệ thống điện. Tuy nhiên cho đến nay nhiều vấn đề liên quan đến bài toán ED vẫn còn đang trong quá trình nghiên cứu và hoàn thiện. Chẳng hạn như sự đảm bảo tính hội tụ và tìm đến lời giải tối ưu đối với bài toán 11
  12. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP ED không lồi dạng tổng quát cũng như độ tin cậy của thuật toán mà các phương pháp cổ điển và hiện tại chưa giải quyết được. Bài toán điều độ tối ưu sử dụng phương pháp IPSO (Improved Particle Swarm Optimization) là sự kết hợp hoàn hảo trong việc giải quyết những vấn đề trái ngược như: tối đa lợi nhuận, vận hành an toàn và tăng cường an ninh năng lượng. Xây dựng phần mềm để giúp cho các kỹ sư vận hành ra các quyết định mà trong đó có các trường hợp nằm ngoài quy trình vận hành hay các trường hợp không rõ ràng mà nó tích lũy từ kinh nghiệm của kỹ sư. Những hỗ trợ cũng có thể thực hiện một chức năng quan trọng là “học tập” các kinh nghiệm để có thể được củng cố thêm các kịch bản nhằm giải quyết tốt hơn các vấn đề sẽ gặp trong tương lai. Một trong những hỗ trợ đó là một chương trình dựa trên phương pháp IPSO để cải thiện phân bố công suất tối ưu. Việc tính toán có khả năng thông báo, cập nhật cho các vận hành viên các kịch bản khả năng và nếu mất an ninh nó có thể phòng ngừa được bằng cách loại các mệnh lệnh ban hành không hợp lý. Đề tài sẽ là công cụ cơ sở cho các vận hành viên ra quyết định cho khu vực cụm nhiệt điện Phú Mỹ, mà điển hình là nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 và Phú Mỹ 2.1MR. Nội dung và phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu điều độ tối ưu dùng phương pháp IPSO để áp dụng cho việc điều độ các nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 & 2.1MR. Với số liệu thiết kế, các thông số vận hành thực tế và kinh nghiệm vận hành trong các năm qua của nhà máy điện Phú Mỹ 2.1 & 2.1MR sẽ được sử dụng để làm số liệu đầu vào cho bài toán. Mô hình hóa các số liệu để đảm bảo sự phối kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn. Đảm bảo tính đúng đắn của các kịch bản nhằm tạo tiền đề cho các nghiên cứu chuyên sâu và áp dụng thực tế. 12
  13. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Tổng quan về tình hình nghiên cứu Bài toán điều độ tối ưu của nhà máy điện có chu trình hỗn hợp là một dạng bài toán mới trong nền công nghiệp năng lượng ngày nay. Vì có sự kết hợp giữa các máy phát với nhau, nên công suất của hệ thống cũng phụ thuộc vào sự kết hợp này. Do đó, người vận hành vừa phải tính toán việc vận hành vừa đảm bảo yêu cầu công suất của hệ thống, đồng thời phải đảm bảo phải tối ưu về mặt kinh tế. Do là chu trình hỗn hợp nên hàm chi phí cũng khác so với các bài toán thông thường, nên ta phải sử dụng các phương pháp giải đặc biệt để giải quyết bài toán. Một số phương pháp giải bài toán này như phương pháp đếm/lặp (Enumeration/Iteration), quy hoạch động (Dynamic Programing), phương pháp tiến hóa (Evolutionary Algorithm), phương pháp tối ưu bầy đàn cải tiến (IPSO)... Mặc dù không có một phương pháp nào có thể đảm bảo kết quả đạt được là tối ưu, nhưng với đặc trưng của hệ thống thì các phương pháp trên có thể giải quyết được bài toán. Với sự phát triển của phần cứng máy tính, lý thuyết mạng neural ra đời làm cho các hệ thống lớn được mô phỏng như một tổ chức thần kinh của con người, nhờ đó đã mang lại nhiều tiến bộ vượt bâc. Áp dụng những thành tựu từ mạng neural, một phương pháp mới được đưa ra để giải quyết bài toán phân bố công suất tối ưu được gọi là phương pháp tối ưu bầy đàn cải tiến. Trong đề tài luận văn này, tôi xin trình bày về thuật toán IPSO và ứng dụng của thuật toán vào trong bài điều độ tối ưu các máy phát có chu trình hỗn hợp. Phần trình bày sau đây sẽ giới thiệu sơ lược một số phương pháp và ưu khuyết điểm của nó. Phương pháp Lambda Dispatch (LD) Phương pháp Lambda Dispatch có lẽ là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Ưu điểm của phương pháp là khá nhanh và khái quát, đáp ứng được nhiều điều kiện vận hành. Trong phương pháp này, bài toán EDCC được giải quyết thông qua một quá trình lặp đi lặp lại nhiều lần. Mỗi vòng lặp bao gồm việc tạo ra giá trị mới của 𝜆, gọi là chi phí hệ thống kép → xác định công suất vận hành của các tổ máy → kiểm tra nhằm đảm bảo các yêu cầu của hệ thống. Phương pháp LD có thể được mở rộng bằng cách thêm vào những điều kiện 13
  14. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP liên kết giữa các hệ thống thông qua những hệ số nhân Lagrange, mỗi điều kiện thêm vào là 1 số nhân Lagrange. Lời giải cho bài toán mở rộng đòi hỏi phải liên tục ước lượng các hệ số nhân cho đến khi mọi điều kiện của bài toán đều được thỏa mãn. Vì vậy, phương pháp LD khá dễ dàng mở rộng các bài toán điều độ kinh tế trong nhiều vùng. Tuy nhiên khi các hệ số nhân tăng lên, quá trình giải sẽ trở nên phức tạp hơn và thường không thể giải được do kết quả không hội tụ. Phương pháp quy hoạch tuyến tính (Linear Programing) Quy hoạch tuyến tính được nghiên cứ từ những năm 1940. Một số nhà khoa học có công trình đầu tiên về lĩnh vực này là nhà toán học Xô Viết L.V Kantorovich, và nhà toán học Mỹ G.B Dantzig – người đã đưa ra phương pháp đơn hình để giải các bài toán quy hoạch tuyến tính và đã trở thành cơ sở cho hầu hết các thuật toán giải bài toán quy hoạch tuyến tính được nghiên cứu sau này. Phương pháp quy hoạch tuyến tính (LP) thường được áp dụng để giải các bài toán EDCC bằng cách tuyến tính đường cong chi phí thành những đoạn gấp khúc. Phương pháp LP khá lợi thế trong việc giải quyết những bài toán có điều kiện là những đẳng thức hoặc bất đẳng thức tuyến tính. Bên cạnh đó, vấn đề hội tụ không là trở ngại lớn do phương pháp LP giải quyết dựa trên căn nguyên của bài toán. Khuyết điểm chính khi áp dụng phương pháp LP là quá trình tuyến tính hóa hàm chi phí, vì phương pháp này giải quyết cho các đoạn gấp khúc, nên mỗi đoạn sẽ có một sai số riêng làm cho kết quả bài toán không được như mong muốn ban đầu nếu như hệ thống phức tạp hơn và có nhiều đoạn gấp khúc hơn. Phương pháp di truyền trong miền số thực (Real–coded Genetic Algorithm – RGA) Genetic Algorithm (GA) là kỹ thuật tính toán nhằm tìm kiếm chính xác hoặc gần chính xác giải pháp tối ưu. Quá trình tìm kiếm của GA là quá trình tìm kiếm song song thông qua việc đánh giá cùng lúc nhiều điểm trong không gian các lời giải. Chính nhờ điểm đó mà GA rất có lợi thế nhờ việc giảm số lần lặp khi tính toán. Một cách khái quát, GA có 5 thành phần như sau:  Một gen đại diện cho các giải pháp của vấn đề.  Một cách thức để khởi tạo cộng đồng các giải pháp ban đầu.  Một hàm để đánh giá mức độ thích hợp của giải pháp. 14
  15. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP  Những toán tử gen nhằm lựa chọn gen của thế hệ “cha mẹ” dựa theo nguyên tắc cạnh tranh từ đó sản sinh ra các thế hệ “con cái” tối ưu hơn.  Các giá trị cho những thông số của thuật toán di truyền. Tuy nhiên, khuyết điểm lớn nhất của phương pháp GA là phải chỉ áp dụng được cho bài toán rời rạc. Đối với những bài toán EDCC có không gian lời giải là liên tục, ta cần có quá trình biến đổi để đưa về dạng rời rạc. Phương pháp nghiên cứu cải tiến Harmony- Improved Harmony Search - (IHS) Phương pháp nghiên cứu cải tiến Harmony là một dạng của thuật toán tiến hóa, được phát triển bởi Z.W. Geem, J.H. Kim và G.V. Loganathan khoảng 1 thập kỷ trở lại đây. Phương pháp này áp dụng khá thành công để giải các bài toán tối ưu trong lĩnh vực xây dựng và cơ khí. Tiếp tục phát triển phương pháp này, V. Ravikumar Pandi và các đồng sự đã áp dụng vào bài toán vận hành tối ưu liên vùng với 4 vùng và 16 tổ máy. Phương pháp IHS mô phỏng theo quá trình sáng tác ngẫu hứng của các nhạc sỹ để tạo nên những giai điệu tuyệt vời. Khi sáng tác, mỗi nhạc sĩ đều cố gắng cải tiến chất lượng âm thanh của nhạc cụ từ đó tìm ra những trạng thái hòa âm tốt hơn. Cũng tương tự như vậy, IHS sử dụng những thông số điều khiển gọi là “bandwidth” có thể thay đổi một cách thích nghi. Quá trình cải tiến các Harmony vector trong phương pháp IHS được thực hiện bằng cách những Harmony vector mới tạo thành dựa vào các thông số bandwidth sẽ được thay thế cho vector dở nhất trong bộ nhớ Harmony, nếu nó tốt hơn vector này. Quá trình chỉ dừng lại khi đạt được số vòng lặp đã được đặt trước. Kết quả tính toán cho thấy phương pháp IHS khá hứa hẹn, có thể giải được các điều kiện vận hành khó như điều kiện vùng cấm vận hành hay kích thước bài toán khá lớn. Phương pháp tiến hóa khác-Differental Evolutionanry- (DE) DE là phương pháp tối ưu hóa hàm đa chiều dựa trên quá trình tìm kiếm ngẫu nhiên để giải quyết bài toán tối ưu hóa toàn cục. Đối với các vấn đề trong hệ thống điện DE đã được áp dụng để giải quyết một số bài toán phân bố công suất tối ưu. Thuật toán DE được mô tả qua hình vẽ sau: 15
  16. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP Hình 2-1. Thuật toán DE Từ “cộng đồng” các lời giải đầu tiên, ta chọn ngẫu nhiên một lời giải và được vun đắp nhờ không gian các thông số. Qua mỗi “thế hệ” 𝑋𝑖,𝑗 , DE sử dụng cả kỹ thuật đột biến và kỹ thuật tái sản xuất để tạo thành vector thử nghiệm 𝑈𝑖,𝑗+1 . Sau đó thông qua quá trình chọn lọc sẽ được so sánh với vector mục tiêu để lựa chọn thế hệ kế tiếp. Biểu thức tạo ra vector đột biến 𝑈𝑖,𝑗+1 như sau: 𝑈𝑖,𝑗+1 = 𝑋𝑟3,𝑗 + 𝐹(𝑋𝑟1,𝑗 − 𝑋𝑟2,𝑗 ) Trong đó: F: là hằng số đột biến. 𝑋𝑟1,𝑗 , 𝑋𝑟2,𝑗 , 𝑋𝑟3,𝑗 : là những cá thể được lựa chọn ngẫu nhiên trong thế hệ hiện tại của “cộng đồng”. Phương pháp tối ưu bầy đầy đàn dạng cơ bản (PSO) Phương pháp tối ưu bầy đàn là kỹ thuật tối ưu hóa được phát triển bởi Kennedy và Eberhart vào năm 1995 dựa trên sự mô phỏng xã hội của các động vật cấp thấp như cá, chim… PSO giải quyết một vấn đề tối ưu hóa bằng cách có một cá thể và di chuyển các cá thể đó trong không gian tìm kiếm của vấn đề sử dụng công thức toán học đơn giản hơn vị trí và tốc độ của các cá thể [11]. Trong mỗi lần lặp, mỗi cá thể được cập nhật dựa trên hai giá trị tốt nhất. Giá trị đầu tiên (tốt nhất cục bộ) là giải pháp tốt nhất mà các cá thể đạt được và cá thể cuối cùng (tốt nhất toàn cục) là giải pháp tốt nhất mà mật độ quần thể đạt được. Ý tưởng của phương pháp bắt đầu bằng một trường hợp sự cố của các cá thể của cộng đồng dân cư trong không gian tìm kiếm. Kết quả tối ưu toàn cục do sự hiệu chỉnh quỹ đạo của các cá thể sẽ dẫn đến vị trí tốt nhất và phần tử tối ưu nhất trong nhóm sau mỗi lần bước tính. Ưu điểm của phương pháp tối ưu bầy đàn là tính đơn giản và khả năng hội tụ nhanh, đạt kết quả tốt. Quỹ đạo của mỗi cá thể trong không gian tìm kiếm được hiệu chỉnh bằng cách 16
  17. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP thay đổi vận tốc của từng cá thể, thông qua kinh nghiệm bay của nó và kinh nghiệm bay của những cá thể khác trong không gian tìm kiếm. Vector vị trí và vector vận tốc của một cá thể thứ i trong không gian d chiều: X i   xi1 , xi 2 ,..., xid  (2.1) Vi   vi1 , vi 2 ,..., vid  (2.2) Thông qua cách đặt hàm định nghĩa, chúng ta sẽ tìm ra được giá trị phù hợp nhất đạt được bởi một phần tử tại thời điểm t là: Pbest i = (Pi1, Pi2,…Pid) và cá thể phù hợp nhất tại thời điểm t là: Gbest =(pg1, pg2,…pgd). Sau đó, vận tốc mới và vị trí mới của các cá thể được tính toán bằng 2 biểu thức sau: vid  vid  c1  rand1  ( pid  xid )  c2  rand 2   pgd  xid  (2.3) xid  xid  vid (2.4) Trong đó:  c1, c2 là những hằng số gia tốc.  .rand1 và rand2 là dạng tạo số ngẫu nhiên trong đoạn [0; 1] (2 hàm này có mối liên hệ đồng dạng với nhau). Phần đầu tiên trong công thức (2.3) đại diện cho vận tốc trước đó, để tạo đà cho cá thể tiếp tục đi lang thang trong không gian tìm kiếm. Thành phần thứ 2 là thành phần đại diện cho suy tính nhân tạo của các cá thể, chính thành phần này sẽ hướng các cá thể đến vị trí tốt nhất của có thể. Thành phần thứ 3 là thành phần “xã hội” của các cá thể trong quá trình tìm kiếm lời giải tối ưu toàn cục. Chính thành phần xã hội sẽ lôi kéo các cá thể hướng đến giá trị tối ưu toàn cục. Ban đầu các cá thể sẽ được tạo ra bằng một vị trí và vận tốc ngẫu nhiên. Sự phù hợp của các cá thể được ước lượng thông qua hàm mục tiêu. Ở mỗi thời kỳ, vận tốc của từng cá thể được tính toán thông qua (2.3) và vị trí trong lần ước lượng tới được cập nhật bằng (2.4). Sau mỗi khoảng thời gian nếu các cá thể tìm ra vị trí tối ưu hơn vị trí trước thì vị trí của nó được lưu vào bộ nhớ. Ta dùng khái niệm “vận tốc lớn nhất” (Vmaxd) cho vector vận tốc của các cá thể để điều khiển phạm vi trong không gian tìm kiếm do người dùng tự định nghĩa. Thuật toán giải quyết PSO Trong phần này sẽ trình bày thuật toán tối ưu giải quyết bài toán phân bổ công suất trên giải thuật PSO cơ bản. Trên cơ sở đó là tiền đề cho sự phát triển các thế hệ sau tối ưu hơn. 17
  18. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP Mô tả các yếu tố cơ bản cần thiết cho sự phát triển của Giải pháp thuật toán PSO cơ bản được trình bày dưới đây:  Cá thể X(t): là một giải pháp đại diện bởi một vec- tơ m đa chiều, trong đó m là số lượng tham số tối ưu. Tại thời điểm t, 𝑗𝑡ℎ cá thể 𝑋𝑗 (𝑡) được mô tả là 𝑋𝑗 (𝑡 ) = [𝑋𝑗,1 (𝑡 ), … , 𝑋𝑗,𝑚 (𝑡) ], trong đó 𝑥𝑠 là những thông số tối ưu và 𝑥𝑗,𝑘 (𝑡) là vị trí của cá thể 𝑗𝑡ℎ liên quan đến chiều (không gian) thứ 𝑘𝑡ℎ, tức là giá trị tối ưu tham số thứ k trong các giải pháp cá thể chọn lọc thứ 𝑗𝑡ℎ.  Quần thể 𝑝𝑜𝑝(𝑡): là tập hợp các cá thể 𝑛 tại thời điểm 𝑡, tức là 𝑝𝑜𝑝(𝑡 ) = [𝑋𝑖 (𝑡), … , 𝑋𝑛 (𝑡)]𝑇 .  Bầy đàn (𝑆𝑤𝑎𝑟𝑚): là của một quần thể gần như không trật tự di chuyển có xu hướng chụm lại với nhau, mà mỗi cá thể có vẻ là di chuyển theo một hướng ngẫu nhiên.  Vận tốc cá thể 𝑉(𝑡): vận tốc di chuyển của mỗi cá thể đại diện bởi một vec – tơ đa chiều 𝑚. Tại thời điểm 𝑡 cá thể thứ j (𝑗𝑡ℎ) chuyển động với vận tốc 𝑉𝑗 (𝑡) được mô tả như sau: 𝑉𝑗 (𝑡 ) = [𝑣𝑗,1 (𝑡), … , 𝑣𝑗,𝑚 (𝑡)], với 𝑣𝑗,𝑘 (𝑡) là thành phần vận tốc của cá thể 𝑗𝑡ℎ liên quan đến chiều thứ k (𝑘𝑡ℎ).  Quán tính trọng lượng 𝑤(𝑡): là một tham số điều khiển để kiểm soát tác động của vận tốc trước đó lên vận tốc hiện tại. Do đó nó tác động đến sự thoả hiệp, thăm dò khả năng giữa các cá thể cục bộ và toàn thể, trọng lượng quán tính lớn để năng cao tính thăm dò toàn thể, được “tiến cử” ở trạng thái ban đầu cho đến trạng thái cuối cùng, trọng lượng quán tính giảm tính thăm dò cục bộ tốt hơn.  Vị trí tìm kiếm tốt nhất 𝑋 ∗ (𝑡): trong quá trình tìm kiếm, cá thể so sánh giá trị thích hợp tại vị trí hiện tại, đến giá trị thích hợp nhất đã có được bất kỳ lúc nào ngay lúc đó. Vị trí tốt nhất đó liên quan đến giá trị thích hợp nhất (best fitness) cho đến khi được chọn là vị trí tốt nhất tại thời điểm t gọi là 𝑋 ∗ (𝑡). Bằng cách này, vị trí tốt nhất 𝑋 ∗ (𝑡) cho mỗi cá thể trong bầy đàn, có thể được xác định và cập nhật trong suốt qua trình tìm kiếm. Ví dụ, trong một vấn đề giảm đến múc tối đa, hàm mục tiêu J, vị trí tốt nhất 𝑋 ∗ (𝑡) của cá thể thứ j được xác định là: 𝐽 (𝑋𝑗∗ (𝑡)) ≤ 𝐽 (𝑋𝑗∗ (𝜏)), 𝜏 ≤ 𝑡. Giả sử đơn giản hoá rằng: 𝐽𝑗∗ = 𝐽 (𝑋𝑗∗ (𝑡 )). Cho cá thể thứ j, vị trí tốt nhất có thể được diễn giải như sau: 𝑋𝑗∗ (𝑡 ) = [𝑥𝑗,1 ∗ ( ) ∗ ( ) 𝑡 , … , 𝑥𝑗,𝑚 𝑡 ].  Toàn cầu tốt nhất 𝑋 ∗∗ (𝑡): đó là vi trí tốt nhất giữa tất cả các vị trí tốt nhất. Do 18
  19. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP đó, toàn cầu tốt nhất có thể được xác định như sau: 𝐽 (𝑋𝑗∗∗ (𝑡)) ≤ 𝐽 (𝑋𝑗∗∗ (𝜏)), 𝑗 = 1, … , 𝑛. Giả sử đơn giản hoá rằng: 𝐽𝑗∗∗ = 𝐽 (𝑋𝑗∗∗ (𝑡)).  Tiêu chí dừng: các điều kiện trong qua trình tìm kiếm sẽ chấm dứt. Trong trường hợp này, quá trình tìm kiếm sẽ chấm dứt nếu xảy ra một trong các điều kiện sau đây được đáp ứng : a/ Số lần lặp, sự thay đổi ở giải pháp cuối cùng xảy ra tốt nhất lớn hơn đưuọc xác định ở lần trước đó. Hoặc. b/ Số lần lặp đến số lượng tối đa cho phép. Với sự mô tả các yếu tố cơ bản trên, các thuật toán giải pháp được phát triển đưa ra dưới đây: + Để thực hiện sự tìm kiếm thống nhất trong giai đoạn đầu và tìm kiếm ở các vùng cục bộ sau đó, một quy trình rèn luyện như sau. Hàm suy giảm cho sự suy giảm quán tính trọng lượng được cho là 𝑤(𝑡 ) = 𝛼𝑤(𝑡 − 1), α là hằng số suy giảm nhỏ hơn nhưng gần bằng 1, được xem xét ở đây. + Kiểm tra tính khả thi cho việc áp dụng các quy trình của vị trí cá thể, sau đó cập nhật vị trí và ngăn ngừa các cá thể khác từ không gian bay vào vị trí khả thi. + Vận tốc của cá thể trong chiều không gian thứ k (𝑘𝑡ℎ) bị giới hạn bởi một vài giá trị lớn nhất, 𝑣𝑘𝑚𝑎𝑥 . Với giới hạn này, việc tăng cường thăm dò trong không gian cục bộ được thực hiện và mô phỏng thực tế này làm gia tăng sự thay đổi học hỏi của con người. Để đảm bảo thống nhất vận tốc thông qua tất cả các chiều không gian, vận tốc lớn nhất của chiều thứ 𝑘 được viết như sau: 𝑣𝑘,𝑚𝑎𝑥 = (𝑥𝑘,𝑚𝑎𝑥 − 𝑥𝑘,𝑚𝑖𝑛 )/𝑁 Trong thuật toán PSO, quần thể có 𝑛 cá thể, mỗi cá thể là một vec –tơ không gian đa chiều 𝑚, với 𝑚 là thông số tối ưu. Kết hợp với sự sửa đổi trên, việc tính toán dòng chảy công suất bằng thuật toán PSO theo từng bước như sau: Bước 1: Khởi tạo  Cài đặt thời gian đếm (𝑡 = 𝑜), tạo ngẫu nhiên cá thể 𝑛, [𝑋𝑗 (0), 𝑗 = 1, … , 𝑛] với 𝑋𝑗 (0) = [𝑥𝑗,1 (0), … , 𝑥𝑗,𝑚 (0)].  𝑥𝑗,𝑘 (0) được tạo ra bằng cách chọn ngẫu nhiên một giá trị có khả năng xảy ra đồng bộ trên thông số tối ưu thứ 𝑘 trong không gian tìm kiếm [𝑥𝑘 𝑚𝑖𝑛 , 𝑥𝑘 𝑚𝑎𝑥 ]. 19
  20. LUẬN VĂN THẠC SỸ GVHD: TS. VÕ NGỌC ĐIỀU HVTH: HOÀNG KIM LẬP  Tương tự, tạo ra vận tốc ngẫu nhiên ban đầu của tất cả các cá thể [𝑉𝑗 (0), 𝑗 = 1, … , 𝑛] với 𝑉𝑗 (0) = [𝑣𝑗,1 (0), … , 𝑣𝑗,𝑚 (0)].  𝑣𝑗,𝑘 (0) được tạo ra bằng cách chọn ngẫu nhiên một giá trị có khả năng xảy ra đồng bộ trên chiều không gian thứ 𝑘, [−𝑣𝑘𝑚𝑎𝑥 , 𝑣𝑘𝑚𝑎𝑥 ].  Mỗi cá thể trong quần thể ban đầu được đánh giá bằng cách sử dụng hàm mục tiêu 𝐽.  Đối với mỗi cá thể, thiết lập 𝑋𝑗∗ (0) = 𝑋𝑗 (0) và 𝐽𝑗∗ = 𝐽𝑗 , 𝑗 = 1, … , 𝑛. Tìm kiếm cho giá trị tốt nhất của hàm mục tiêu 𝐽𝑏𝑒𝑠𝑡 .  Thiết lập mối liên hệ liên quan đến cá thể tốt nhất toàn cầu, 𝑋 ∗∗ với hàm mục tiêu của 𝐽∗∗ .  Thiết lập giá trị ban đầu của quán tính trọng lượng 𝑤(0). Bước 2: Cập nhật thời gian Cập nhật thời gian đếm 𝑡 = 𝑡 + 1 Bước 3: Cập nhật trọng lượng Cập nhật quán tính trọng lượng 𝑤(𝑡 ) = 𝛼𝑤(𝑡 − 1) Bước 4: Cập nhật vận tốc Bằng cách sử dụng toàn cầu tốt nhất và từng cá thể tốt nhất, vận tốc cá thể thứ 𝑗𝑡ℎ trong chiều không gian 𝑘𝑡ℎ, được cập nhật theo phương trình sau: ∗ ( 𝑣𝑗,𝑘 (𝑡 ) = 𝑤(𝑡 )𝑣𝑗,𝑘 (𝑡 − 1) + 𝑐1 𝑟1 (𝑥𝑗,𝑘 𝑡 − 1) − 𝑥𝑗,𝑘 (𝑡 − 1)) ∗∗ ( +𝑐2 𝑟2 (𝑥𝑗,𝑘 𝑡 − 1) − 𝑥𝑗,𝑘 (𝑡 − 1)) Với 𝑐1 , 𝑐2 là hằng số vị trí, 𝑟1 , 𝑟2 là giá trị đồng bộ phân phối ngẫu nhiên[0,1]. Giá trị đề cập đến ở kỳ thứ 2 đại diện cho sự liên quan đến một phần của PSO, trong đó sự thay đổi vận tốc của cá thể dựa trên sự tư duy và trí nhớ của chính nó. Đến lần thứ ba, nó đại diện cho một phần có tính chất thành viên của một xã hội của PSO trong đó sự thay đổi vận tốc của cá thể dựa trên sự thích nghi xã hội, kinh nghiệm của nó. Nếu một cá thể vi phạm giới hạn tốc độ, thiết lập giới hạn vận tốc ngang bằng. Bước 5: Cập nhật vị trí Dựa trên sự thay đổi vận tốc được cập nhật, sự thay đổi vị trí của mỗi cá thể theo phương trình: 𝑥𝑗,𝑘 (𝑡 ) = 𝑣𝑗,𝑘 (𝑡 ) + 𝑥𝑗,𝑘 (𝑡 − 1) Nếu một cá thể nào vi phạm giới hạn vị trí trong bất kỳ khoản cách nào, việc thiết lập vị trí tại một giới hạn thích hợp. Bước 6: Cập nhật vị trí tốt nhất (của một cá thể tốt nhất) 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.09: Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Quản Trị Kinh Doanh
81 tài liệu
1643 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
14=>2