Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:144

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm optimization (PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong ngày sao cho các thiết bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm việc và đảm bảo đáp ứng được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Làm phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng của các hộ tiêu thụ.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM --------------------------- VŨ HỒNG DÂN ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG THUẬT TOÁN PSO LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật điện Mã số ngành: 60520202 TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM --------------------------- VŨ HỒNG DÂN ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG THUẬT TOÁN PSO LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật điện Mã số ngành: 60520202 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016
CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM ngày …… tháng …… năm 2016 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) TT Họ và tên Chức danh Hội đồng 1 PGS. TS. Trương Việt Anh Chủ tịch 2 TS. Trần Vinh Tịnh Phản biện 1 3 TS. Đặng Xuân Kiên Phản biện 2 4 TS. Võ Hoàng Duy Ủy viên 5 TS. Huỳnh Châu Duy Ủy viên, Thư ký Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được sửa chữa (nếu có). Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV
TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG QLKH – ĐTSĐH Độc lập – Tự do – Hạnh phúc TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 2016 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : VŨ HỒNG DÂN Giới tính : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 02/08/1984 Nơi sinh : Bình Định Chuyên ngành : Kỹ thuật điện MSHV : 1341830049 I- Tên đề tài: ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG THUẬT TOÁN PSO. II- Nhiệm vụ và nội dung: Nghiên cứu đề tài: “Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO”. Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm optimization (PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong ngày sao cho các thiết bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm việc và đảm bảo đáp ứng được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Làm phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng của các hộ tiêu thụ. III- Ngày giao nhiệm vụ: 20/8/2015 IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 10/4/2016 V- Cán bộ hướng dẫn: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký) TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn phản ánh trung thực nội dung và quá trình nghiên cứu của luận văn. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Vũ Hồng Dân
ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, người thực hiện đã được sự hướng dẫn tận tình của TS. Đinh Hoàng Bách, Trưởng bộ môn kỹ thuật điện, khoa điện – điện tử, giảng viên trường Đại Học Tôn Đức Thắng. Dưới sự hướng dẫn của thầy, đề tài đã được nghiên cứu và hoàn thành đúng thời hạn cũng như hoàn thành mục tiêu ban đầu đề ra. Người thực hiện xin gửi lòng tri ân sâu sắc đến TS. Đinh Hoàng Bách vì những kiến thức quý báu và các phương pháp nghiên cứu mà thầy đã truyền dạy. Người thực hiện gửi lòng tri ân đến quý thầy cô trường Đại Học Công Nghệ tp. Hồ Chí Minh, quý thầy cô trường Đại Học Tôn Đức Thắng đã tận tình hướng dẫn và truyền đạt những kiến thức, phương pháp nghiên cứu và các kinh nghiệm trong suốt hai năm học. Những kiến thức và kinh nghiệm này chính là nền tảng giúp người thực hiện hoàn thành tốt luận văn này. Người thực hiện chân thành cảm ơn quý anh chị, chân thành cảm ơn bạn bè đã tận tình giúp đỡ trong suốt khóa học cũng như trong quá trình thực hiện luận văn. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016 Người thực hiện Vũ Hồng Dân
iii TÓM TẮT Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm optimization (PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong ngày sao cho các thiết bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm việc và đảm bảo đáp ứng được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Một bài toán mẫu đặt ra với bốn hộ tiêu thụ gồm ba thiết bị điện sử dụng trong ngày với mười hai khoảng thời gian trong đó mỗi khoảng hai giờ. Kết quả áp dụng PSO và GCPSO cho thấy GCPSO là một phương pháp tốt với nhiều ưu điểm như chất lượng lời giải cao, thời gian tìm nghiệm nhanh. Thật vậy, các thông số điều khiển của GCPSO bao gồm dân số và số vòng lặp lớn nhất đều được cài đặt với giá trị nhỏ hơn PSO. Tuy nhiên kết quả rất triển vọng khi đồ thị phụ tải gần như được san bằng hoàn toàn trong khi với PSO thì chênh lệch khá nhiều. Giá trị của tỉ số công suất đỉnh và công suất trung bình sau năm mươi lần chạy cho kết quả rất tốt với GCPSO và nhỏ hơn nhiều so với PSO. Từ đó, có thể kết luận rằng việc áp dụng GCPSO và điều khiển hộ tiêu thụ là hoàn toàn hợp lý và cho kết quả như mọng đợi.
iv ABSTRACT The study presents the application of two methods including Particle swarm optimization and its improved version (GCPSO) for solving the problem of demand side management so that the a day-load curve can be balanced while satisfying all constraints of limitations on electrical devices as well as meeting the demand from human. A test system is employed in which four consumers with three devices for each and twelve subintervals with two hour for each are considered. The results comparisons obtained from PSO and GCPSO has shown that GCPSO is much superior to PSO in terms of solution quality and fast convergence. In fact, the control parameters such as population and number of iterations for GCPSO are lower than those for PSO. Furthermore, the obtained load curve from GCPSO is totally balanced meanwhile that for PSO is still much different among the considered twelve subintervals. The ratio of peak load to average load obtained by running these methods fifty independent trial runs has indicated that GCPSO can obtain better minimum value and lower standard deviation as well as taking shorter computational time. Consequently, it can be concluded that the GCPSO is very favorable for solving the DSM problem.
v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ ii TÓM TẮT ................................................................................................................. iii ABSTRACT .............................................................................................................. iv MỤC LỤC ...................................................................................................................v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ......................................................................... vii DANH MỤC BẢNG ............................................................................................... viii DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................................ ix CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .......................................................................................1 1.1 Đặt vấn đề .........................................................................................................1 1.2 Các nghiên cứu .................................................................................................3 1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu. .....................................................................................5 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu. ...............................................................................5 1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu ........................................................................................5 1.6 Điểm Mới Của Đề Tài ......................................................................................5 1.7 Giá Trị Thực Tiễn .............................................................................................6 1.8 Bố Cục Của Đề Tài. ..........................................................................................6 CHƯƠNG 2: DSM – QUẢN LÝ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN ..............................8 2.1 Giới thiệu về bài toán DSM .............................................................................8 2.2 DSM và các Công ty Điện lực ..........................................................................9 2.3 Các mục tiêu của một hệ thống điện khi áp dụng DSM .................................10 2.4 Điều khiển nhu cầu điện năng phù hợp. .........................................................11 2.5 Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của hộ tiêu thụ ................................13 2.6 Nguyên tắc quản lý điện và triển khai chương trình DSM .............................16 2.7 Các mô hình thực hiện DSM ..........................................................................19 2.8 Các tác động về giá do triển khai DSM ..........................................................21 2.9 Dự án quản lý nhu cầu (DSM/EE) giai đoạn II do EVN thực hiện ................23 CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION .................25 3.1. Bài toán tối ưu ................................................................................................25 3.2.Phương pháp PSO cổ điển ..............................................................................25
vi 3.3.Thuật toán PSO tổng quát ...............................................................................30 3.4.Thuật toán PSO cổ điển và các cải tiến PSO ..................................................32 3.4.1.Thuật toán PSO cổ điển[13-17] ...............................................................32 3.4.2.Phương pháp PSO cải tiến với trọng số ω (ω-PSO) ................................33 3.4.3.Phương pháp PSO cải tiến với hệ số giới hạn (GCPSO) ........................33 3.5.Kết luận ...........................................................................................................34 CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP PSO CHO BÀI TOÁN DSM .....35 4.1Bài toán DSM ..................................................................................................35 4.2Áp dụng PSO cho bài toán DMS .....................................................................36 4.2.1.Khởi tạo ...................................................................................................36 4.2.2.Tìm hàm fitness .......................................................................................37 4.2.3.Cập nhật vận tốc ......................................................................................37 4.2.4.Cập nhật ví trí mới ...................................................................................38 4.2.5.Tiêu chuẩn dừng ......................................................................................39 4.3Thuật toán lặp áp dụng PSO cho bài toán DSM ..............................................39 4.4Kết luận ............................................................................................................39 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ SỐ .....................................................................................41 5.1Bài toán mẫu ....................................................................................................41 5.2.Kết quả ............................................................................................................42 5.3.Kết Luận .........................................................................................................47 CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ..........................................48 6.1.Kết luận ...............................................................................................................48 6.2.Hương phát triển .................................................................................................48 REFERENCES ..........................................................................................................49
vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT PSO Particle Swarm Optimization GCPSO Global Constriction Particle Swarm Optimization DSM Demmand side management NSGA‐II None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II PAR Peak-to-average ratio
viii DANH MỤC BẢNG Bảng 5.1. Thông tin thiết bị trong 4 hộ gia đình .......................................................41 Bảng 5.2. Thông số điều khiển của PSO và GCPSO ................................................42 Bảng 5.3. Kết quả so sánh cho 50 lần chạy độc lập ..................................................42 Bảng 5.4. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của PSO...............................44 Bảng 5.5. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của PSO .............................44 Bảng 5.6. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của GCPSO .........................45 Bảng 5.7. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của GCPSO ........................45
ix DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Các phương pháp cắt giảm phụ tải vào giờ cao điểm. ..............................12 Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên ............................................................................26 Hình 4.2 Đàn cá trong tự nhiên .................................................................................26 Hình 3.3 Nguyên lý thay đổi vị trí của cá thể trong không gian 2 chiều ..................29 Hình 5.1. Đặc tính hội tụ của PSO và GCPSO .........................................................43 Hình 5.2. Đồ thị phụ tải thu được từ PSO .................................................................46 Hình 5.3. Đồ thị phụ tải thu được từ GCPSO ...........................................................46
1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Sự phát triển của nhu cầu sử dụng điện năng gắn liền với sự phát triển kinh tế xã hội. Từ những năm đầu của thế kỷ 20, vấn đề sử dụng hiệu quả và tiết kiệm năng lượng đã được các nước phát triển quan tâm nghiên cứu. Đặc biệt, kể từ khi nền kinh tế thế giới chịu những tác động nặng nề của cuộc khủng hoảng dầu mỏ lần thứ nhất và lần thứ hai thì nhiều tổ chức nhà nước cũng như nhiều trung tâm nghiên cứu phục vụ mục tiêu tiết kiệm năng lượng đã được thành lập. Theo đánh giá của uỷ ban năng lượng thế giới thì trong vài chục năm tới, với nhu cầu sử dụng năng lượng như hiện nay thì chẳng bao lâu nữa, nguồn năng lượng sơ cấp trên thế giới sẽ cạn kiệt. Với Việt Nam, tuy nguồn năng lượng sơ cấp khá đa dạng, phong phú bao gồm: Than, dầu, khí, nhiệt điện, thuỷ điện, Urani, địa nhiệt,... nhưng trữ lượng và khả năng khai thác rất hạn chế và được coi là rất nhỏ so với thế giới. Ở Việt Nam, đã tồn tại cơ chế bao cấp vào những năm 80, do vậy thói quen bao cấp, cơ chế quản lý tập trung gây ra thói quen xấu trong việc sử dụng năng lượng nói chung và điện năng nói riêng. Việc quản lý và sử dụng năng lượng không phản ánh đúng thực chất chi phí của quá trình sản xuất, từ đó vấn đề sử dụng hợp lý và tiết kiệm năng lượng không được quan tâm, tư tưởng ỷ lại vào nhà nước còn rất nặng nề. Khi chuyển sang nền kinh tế thị trường, nhiều thành phần kinh tế, có hoạch toán lỗ lãi, vấn đề sử dụng năng lượng đã được quan tâm nhiều hơn song do thiếu thông tin, chưa có kinh nghiệm thực hiện, chưa có một chính sách hợp lý và các văn bản luật kịp thời nên vấn đề sử dụng và khai thác các nguồn năng lượng còn đạt hiệu quả rất thấp. Tại hội thảo về tiết kiệm điện do Bộ Công Nghiệp, Viện Năng Lượng và Công ty PG Lighting tổ chức, Bộ Công Nghiệp cho biết, với tốc độ tăng trưởng kinh tế dự kiến là 16%/năm thì vào năm 2007, Việt Nam thiếu khoảng 1 tỷ kWh điện. Từ năm 2010 đến năm 2020, Việt Nam sẽ mất cân đối lớn giữa cung và cầu điện năng, việc nhập khẩu điện ngày càng tăng. Bên cạnh đó, do trình độ công nghệ còn lạc hậu và sử dụng không hợp lý nên tổn thất điện năng của ta luôn cao hơn các nước trong khu vực như Thái Lan, Malaysia từ 1.5 đến 1.7 lần.
2 Với tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng trung bình hàng năm của cả nước vào khoảng 16%, trong hoàn cảnh nguồn vốn trong nước còn hạn chế, chủ yếu nguồn vốn đầu tư phát triển lưới điện và nguồn điện là nguồn vốn vay của các tổ chức tài chính thế giới như WB, ADB, ODA,.. đặt ra cho ngành Điện phải giải quyết một vấn đề hết sức khó khăn: Phải đáp ứng nhu cầu điện năng theo tăng trưởng của nền kinh tế nhưng lại rất khó khăn về nguồn vốn đầu tư. Hơn nữa, với tốc độ khai thác các dạng năng lượng sơ cấp như hiện nay sẽ làm cạn kiệt nhanh chóng nguồn tài nguyên của đất nước và ảnh hưởng nghiêm trọng tới môi trường sinh thái. Theo số liệu tính toán của Viện Năng Lượng, nhu cầu điện năng thương phẩm nước ta vào năm 2010 có thể là 72 tỷ kWh (gấp 8 lần so với năm 1994). Nhu cầu công suất đỉnh sẽ gia tăng từ 2000MW (năm 1994) lên tới khoảng 11000MW (năm 2010). Nguồn vốn cần huy động để phát triển nguồn và lưới điện sẽ vào khoảng 18.4 tỷ USD. Hiện nay, hiệu quả sử dụng điện năng ở nước ta còn rất thấp, trong khi tổn thất điện năng trong các khâu sản xuất, truyền tải, phân phối còn cao. Tình trạng lãng phí trong sử dụng điện năng còn phổ biến, ý thức sử dụng tiết kiệm điện còn bị xem nhẹ. Thực tế, qua nghiên cứu, phân tích, đánh giá thì tiềm năng tiết kiệm điện năng trong các lĩnh vực kinh tế đời sống, xã hội còn rất lớn vào khoảng 50% sản lượng điện năng tiêu thụ. Khắc phục khó khăn này, Chính phủ và Bộ Công Nghiệp đã ra chỉ thị về tiết kiệm điện, theo đó từ năm 2006 đến năm 2010 sẽ tiết kiệm từ 3-5% sản lượng điện, từ năm 2011 đến năm 2015 tiết kiệm từ 7-8% sản lượng điện. Để thực hiện kế hoạch công nghiệp hoá và hiện đại hoá chúng ta phải có những chiến lược quản lý và phát triển ngành điện một cách hợp lý. Theo kinh nghiệm của các nước trong khu vực, việc sớm áp dụng các chương trình quản lý nhu cầu điện năng DSM kết hợp với quản lý nguồn cung cấp SSM sẽ là một trong những giải pháp kinh tế và hiệu quả nhất. Thực tế tại những nước trong khu vực như Hàn Quốc, Thái Lan, Đài Loan, Trung Quốc, Indonesia, Malaysia, Philippines,.. với kinh nghiệm và sự trợ giúp của các nước phát triển đã đưa ra nhiều chương trình tiết kiệm năng lượng, hàng trăm triệu USD lợi nhuận thu được
3 nhờ việc thực hiện các chương trình đó khiến họ nhìn nhận vấn đề nghiêm túc và thực tế hơn. 1.2 Các nghiên cứu Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) là công cụ để tránh phải nâng cấp công suất của nhà máy, bằng cách giảm thiểu hoặc chuyển đổi năng lượng từ phía người sử dụng. Đối với người sử dụng là hộ tiêu thụ hay khu công nghiệp, DSM còn được xem như một cách để tiết kiệm tiền điện bằng cách tận dụng các ưu đãi về tài chính của các công ty cung cấp điện. Thông thường, DSM được giới thiệu như một chương trình được triển khai bởi các công ty điện lực để kiểm soát việc tiêu thụ năng lượng từ phía người sử dụng. Ngoài ra, DSM còn là một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề tối ưu hóa với chức năng và mục tiêu thích hợp. Điều khiển hộ tiêu thụ được áp dụng lên nhiều đối tượng như nhà dân, chung cư cũng như các nhà máy sản xuất tiêu thụ điện khá cao trong ngày. Các phụ tải này được lên lịch làm việc sao cho chi phí tiêu thụ năng lượng điện là thấp nhất trong thời gian làm việc. Có rất nhiều nghiên cứu về điều khiển hộ tiêu thụ điện [1]-[4]. Điều khiển năng lượng điện tiêu thụ của các thiết bị điện trong nhà là tâm điểm của hầu hết tất cả các nghiên cứu này. Ví dụ, cài đặt nhiệt độ tối ưu cho các hệ thống máy điều hòa dựa vào giá điện trong ngày và dự đoán nhiệt độ ngoài trời được thực hiện trong nghiên cứu [1]. Trong nghiên cứu này, hệ thống máy tính được kết nối tới các thiết bị thông qua đường dây điện và wireless. Hệ thống công nghệ thống tin là yếu tố quan trọng cho điều khiển hộ tiêu thụ. Ơ nghiên cứu [2], chiến lược điều khiển hộ tiêu thụ thông qua mạng không dây đến các đồng hồ thông minh được thực hiện. Ngoài ra, nghiên cứu này còn sử dụng hệ thống lưu trữ điện để giảm tiêu thụ điện tại thời điểm giá điện cao và tăng cường sử dụng điện vào những thời điểm giá thấp. Với sự kết hợp của hai phương pháp này chi phí sử dụng điện giảm đến 40%. Nghiên cứu [2] tập trung vào đáp ứng nhu cầu tải tối ưu với việc kết hợp điện năng từ lưới điện công cộng và các nguồn năng lượng tái tạo. Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm ra chính sách điều khiển tối ưu để quyết định công suất tải tiêu thụ là bao nhiêu và công suất điện được bán lên lưới là bao nhiêu sao cho đạt hiệu quả kinh tế cao nhất. Rất nhiều hộ tiêu thụ nhỏ được xét đến trong nghiên cứu [4]. Mặt khác, điều khiển tối ưu cũng được áp dụng cho các thiết bị của lưới điện thông minh trong
4 các nghiên cứu [5]-[6]. Nghiên cứu [5] tập trung vào các phương pháp lên kế hoạch sư dụng điện bởi điều khiển tối ưu nhằm mục đích giảm thiểu chi phí vận hành lưới điện. Khác với nghiên cứu ở [5], nghiên cứu [6] giảm chi phí tiêu thụ điện sạc điện cho xe dự vào điều khiển tần số. Nghiên cứu [7] xét đến các hộ tiêu thụ sử dụng pin mặt trời và trường hợp rớt mạng truyền thông khi điều khiển hệ thống pin mặt trời xảy ra. Dựa vào công suất phát tức thời của pin mặt trời để điều khiển công suất tiêu thụ của các thiết bị nhằm giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện từ lưới. Hai ngôi nhà sử dụng pin mặt trời và lưới điện công cộng để cấp nguồn cho các thiết bị trong nhà là đối tượng nghiên cứu trong bài báo [8]. Thông tin sử dụng điện từ hai ngôi nhà được truyền qua lại qua mạng internet với hai trường hợp kết nối thành công và thất bại được xét đến. Nghiên cứu này chỉ ra rằng một mạng lưới kín giữa các hộ tiêu thụ góp phần vào điều khiển tối ưu hộ tiêu thụ. Nhiều ngồi nhà với các thiết bị điển hình như máy giặt, ổ cắm điện và tủ lạnh là các thiết bị tiêu thụ điện được điều khiển ở nghiên cứu [9]. Hai mục tiêu được đặt ra trong bài báo này gồm làm phẳng đồ thị phụ tải và giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện trong ngày. Với mục tiêu thứ nhất, tỉ số giữa công suất lớn nhất và công suất trung bình trong ngày ở một thời điểm với mong đợi tiến tới giá trị 1 là tốt nhất trong khi mục tiêu thứ hai được xác định dựa vào giá điện theo giờ. Phương pháp None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA‐II) được áp dụng và so sánh với trường hợp không sử dụng thuật toán tối ưu và hiễn nhiên rằng với kết quả thu được từ NSGA-II cho chi phí tiêu thụ điện thấp và đồ thị phẳng hơn. Trong luận văn này, hai phương pháp tối ưu Particle Swarm Optimization (PSO) [10] và PSO cải tiến [11] được áp dụng để giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ. Trong bài toán này, mục tiêu chính là cân bằng đồ thị phụ tải sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị dân dụng vẫn đảm bảo giới hạn làm việc và tổng điện năng tiêu thụ trong ngày của các thiết bị có thể đáp ứng nhu cầu của con người. Thuật toán tối ưu PSO là thuật toán dựa trên hiện tượng tìm mồi của loài chim và cá theo bầy đàn của chúng. PSO đặc trưng bởi các cá thể với vận tốc và vị trí trong đó vị trí đại diện cho nghiệm tối ưu cần tìm còn vận tốc là đại lượng thay đổi của vị trị ở mỗi vòng lặp và được dùng để tìm ra nghiệm mới tiếp theo. Trong nghiên cứu [10], phương pháp PSO cổ điển được xây dựng với vận tốc của từng cá thể được cập nhật
5 dựa trên vị trị tối ưu nhất của cá thể đó đến thời điểm hiện tại, vị trí ở vòng lặp trước đó và vị trí tốt nhất của cá thể tốt nhất trong bầy đàn. Tuy nhiên, PSO vẫn còn nhiều khuyết điểm như hội tụ chậm và đạt cực trị địa phương do đó nghiên cứu [11] đã đề xuất một hệ số giới hạn nhằm cải thiện hiệu quả của PSO và đạt được kết quả mong đợi. Từ đó, hai phương pháp này lần đầu tiên được áp dụng giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ trong nghiên cứu này. 1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu.  Áp dụng Phương pháp PSO và PSO cải tiến được áp dụng giải bài toán điều khiển hộ tiêu thụ trên lưới điện.  Xây dựng bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu làm phẳng đồ thị phụ tải trong ngày.  Làm phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng của các hộ tiêu thụ. 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu. Áp ụng thuật toán tối ưu PSO và PSO cải tiến trên cơ sở hàm mục tiêu là san bằng đồ thị phụ tải trong ngày của nhiều hộ tiêu thụ. 1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu  San bằng đồ thị phụ tải trong ngày gồm 24 giờ với 8 khoảng thời gian và mỗi khoảng là 3 giờ.  Xét 3 hộ gia đình và mỗi hộ với 3 thiết bị sử dụng điện gồm máy giặt, ổ cắm và tủ lạnh.  Tổng điện năng tiêu thụ của từng thiết bị để hoàn thành công việc trong từng hộ gia đình được giả sử.  Giới hạn công suất của từng thiết bị được đặt ra trong một giới hạn. 1.6 Điểm Mới Của Đề Tài  Áp dụng 2 phương pháp PSO và PSO cải tiến để san bằng đồ thị phụ tải.  Xây dựng được bài toán san bằng đồ thị phụ tải dựa trên các nghiên cứu trước.  Tìm ra phương pháp tối ưu của PSO phù hợp cho bài toán nghiên cứu.
6 1.7 Giá Trị Thực Tiễn  Đáp ứng được nhiều phụ tải hằng năm, giảm sức ép tài chính và đáp ứng nhu cầu sử dụng điện để phát triển kinh tế - xã hội nên phải tập trung nghiên cứu tìm giải pháp hữu hiệu đó là sử dụng hợp lý và tiết kiệm điện năng.  Đầu tư phát triển thực hiện việc liên kết mạng lưới điện và vận hành tối ưu hệ thống điện.  Tối đa được từ các nguồn năng lượng hiện có và liên quan đến việc thay đổi thói quen sử dụng năng lượng điện của khách hàng giúp ngành điện giảm chi phí đầu tư mà vẫn đảm bảo cung ứng điện trước nhu cầu sử dụng ngày càng tăng của khách hàng.  Điều khiển hộ tiêu thụ giảm sử dụng điện vào giờ cao điểm để lấp vào giờ thấp điểm và duy trì giờ bình thường nhưng không làm ảnh hưởng đến chất lượng điện cung cấp.  Áp dụng thuật toán PSO vào điều khiển hộ tiêu thụ. 1.8 Bố Cục Của Đề Tài. Cấu trúc luận văn gồm 6 chương cụ thể như sau: Chương 1: Tổng quan. Tóm tắt những nghiên cứu trước đây, trình bày các hướng nghiên trước đây, trình bày phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, điểm mới, ý nghĩa và bố cục của đề tài. Chương 2: DSM-quản lý nhu cầu điện Trình bày sơ lược về DSM hiện nay và các công ty điện lực đã áp ụng DSM như thế nào với mục tiêu là gì. Ngoài ra các vấn đề liên quan đến DSM cũng được đề cập đó là nhu cầu phụ tải và đồ thị phụ tải. Chương 3: Bài toán điều khiển hộ tiêu thụ và các phương pháp PSO Xây dựng mô hình toán học cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu sang bằng đồ thị phụ tải tức là tỉ số của công suất cực đại trên công suất trung bình tiến về giá trị một và các ràng buộc bài toán gồm ràng buộc công suất tiêu thụ của từng thiết bị, ràng buộc điện năng tiêu thụ trong ngày của từng thiết bị. Bên cạnh đó, phương pháp PSO và các phương pháp PSO cải tiến cũng được trình bày trong chương này. Sau đó đề xuất áp dụng hai phương pháp PSO cho bài toán đề xuất.
7 Chương 4: Áp Dụng các thuật toán PSO cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ Chương này trình bày chi tiết cách thực thi hai phương pháp gồm PSO và PSO cải tiến (GCPSO) cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ. Các giai đoạn triển khai thuật toán gồm: 1) khởi tạo, 2) tính hàm fitness, 3) cập nhật vận tốc, 4) cập nhật vị trí và 5) tiêu chuẩn dừng vòng lặp. Bên cạnh đó cấu trúc thuật toán lập còn được trình bày cụ thể. Chương 5: Kết quả số Một bài toán mẫu với bốn hộ gia đình gồm ba thiết bị tiêu thụ điện xét trong ngày với mười hai khoảng thời gian. Mục tiêu đặt ra là san bằng đồ thị phụ tải. Sau đó, áp dụng các thuật toán PSO và PSO cải tiến cho bài toán này. Phân tích kết quả đạt được dựa trên cơ sở đồ thị phụ tải, giá trị của năm mươi lần chạy và thời gian chạy chương trình. So sánh tính phẳng của đồ thị phụ tải trong ngày và đặc tính hội tụ của các phương pháp áp dụng để chỉ ra phương pháp tốt cho bài toán. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Đánh giá kết quả và đưa ra hướng phát triển của đề tài.