I. Hiểu đúng về bài toán điều độ tối ưu cho nhà máy điện CCPP
Trong bối cảnh an ninh năng lượng và hiệu quả kinh tế ngày càng được chú trọng, việc tối ưu hóa vận hành các nhà máy điện giữ vai trò then chốt. Đặc biệt, với các nhà máy điện có chu trình hỗn hợp (CCPP), vốn chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu nguồn điện Việt Nam, bài toán điều độ kinh tế trở nên phức tạp nhưng cũng mang lại lợi ích to lớn. Bài toán điều độ kinh tế (Economic Dispatch) có mục tiêu cốt lõi là phân bổ tổng công suất yêu cầu của hệ thống cho các tổ máy phát điện đang vận hành sao cho tổng chi phí sản xuất là thấp nhất, đồng thời phải thỏa mãn mọi ràng buộc của hệ thống điện. Đối với nhà máy CCPP, cấu trúc bao gồm sự kết hợp giữa tuabin khí và tuabin hơi thông qua lò thu hồi nhiệt HRSG tạo ra một hàm chi phí đặc thù, phi tuyến và không lồi. Việc giải quyết bài toán này không chỉ giúp giảm chi phí nhiên liệu mà còn góp phần tăng tuổi thọ thiết bị, hợp lý hóa quy trình vận hành và bảo dưỡng, từ đó nâng cao hiệu suất nhà máy điện và đảm bảo sự ổn định cho lưới điện quốc gia. Do đó, việc tìm kiếm một thuật toán hiệu quả, có khả năng tìm ra lời giải tối ưu toàn cục một cách nhanh chóng và chính xác là một yêu cầu cấp thiết, mở đường cho các phương pháp tính toán thông minh như tối ưu hóa bầy đàn.
1.1. Tầm quan trọng của việc phân bổ công suất kinh tế
Việc phân bổ công suất kinh tế là nền tảng của vận hành hệ thống điện hiệu quả. Mục tiêu không chỉ là đáp ứng nhu cầu phụ tải mà còn phải thực hiện điều đó với chi phí thấp nhất có thể. Trong một thị trường điện cạnh tranh, mỗi đồng tiết kiệm được từ việc tối ưu hóa chi phí nhiên liệu đều trực tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận của đơn vị phát điện và giá thành điện năng cho người tiêu dùng. Một kế hoạch điều độ tối ưu giúp giảm thiểu lãng phí tài nguyên, đặc biệt là các nguồn nhiên liệu hóa thạch không thể tái tạo. Hơn nữa, việc vận hành các tổ máy ở chế độ hiệu quả nhất còn giúp giảm phát thải khí nhà kính, góp phần bảo vệ môi trường và phát triển bền vững.
1.2. Đặc điểm của nhà máy điện chu trình hỗn hợp CCPP
Một nhà máy điện CCPP kết hợp hai chu trình nhiệt động lực học: chu trình Brayton của tuabin khí (GT) và chu trình Rankine của tuabin hơi (ST). Khí nóng thải ra từ tuabin khí, thay vì xả ra môi trường, sẽ được tận dụng để đun sôi nước trong lò thu hồi nhiệt (HRSG), tạo ra hơi nước áp suất cao để chạy tuabin hơi. Sự kết hợp này giúp tận dụng tối đa năng lượng từ nhiên liệu, đẩy hiệu suất nhà máy điện lên rất cao, thường vượt 50-60%, cao hơn đáng kể so với các nhà máy chu trình đơn. Tuy nhiên, chính sự kết hợp phức tạp giữa các tổ máy GT và ST này tạo ra nhiều chế độ vận hành (ví dụ: 1GT, 2GT, 1GT+1ST, 2GT+1ST) với các đường cong chi phí khác nhau, làm cho bài toán điều độ trở nên đặc biệt thách thức.
II. Thách thức trong việc tính toán điều độ tối ưu nhà máy điện
Việc tính toán điều độ tối ưu cho các nhà máy điện, đặc biệt là nhà máy điện CCPP, phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật đáng kể. Vấn đề lớn nhất xuất phát từ bản chất của hàm mục tiêu chi phí. Không giống như các nhà máy nhiệt điện truyền thống có hàm chi phí dạng bậc hai trơn và lồi, hàm chi phí của CCPP là một hàm phi tuyến, không lồi và gián đoạn. Nguyên nhân là do sự tồn tại của nhiều chế độ vận hành và đặc biệt là hiệu ứng van điểm (valve-point effect). Khi các van hơi của tuabin hơi được mở tuần tự để tăng công suất, chúng tạo ra các gợn sóng trên đường cong chi phí, làm xuất hiện nhiều điểm cực tiểu cục bộ. Điều này khiến các phương pháp tối ưu hóa dựa trên gradient truyền thống (như Lambda Dispatch) dễ dàng bị "mắc kẹt" tại một điểm tối ưu cục bộ thay vì tìm ra điểm tối ưu toàn cục. Thêm vào đó, bài toán còn bị ràng buộc bởi nhiều yếu tố vận hành phức tạp, bao gồm giới hạn công suất phát của từng tổ máy, vùng cấm vận hành, tốc độ tăng/giảm tải, và các ràng buộc an ninh hệ thống điện. Việc không xử lý triệt để các yếu tố này có thể dẫn đến một lịch điều độ không khả thi hoặc không kinh tế, gây lãng phí tài nguyên và tiềm ẩn rủi ro cho hệ thống.
2.1. Phân tích hàm mục tiêu chi phí phức tạp và phi tuyến
Hàm chi phí của một tổ máy phát điện CCPP không thể được mô tả bằng một phương trình bậc hai đơn giản. Do có nhiều cấu hình vận hành (ví dụ, chỉ chạy tuabin khí hoặc kết hợp cả tuabin khí và hơi), mỗi cấu hình lại có một đặc tính chi phí riêng. Khi chuyển đổi giữa các cấu hình, đường cong chi phí tổng thể trở nên gián đoạn và phức tạp. Đặc tính phi tuyến này đòi hỏi phải sử dụng các mô hình toán học nhà máy điện chính xác và các thuật toán có khả năng khám phá không gian lời giải rộng lớn, thay vì chỉ dựa vào các phương pháp xấp xỉ tuyến tính có thể gây ra sai số đáng kể.
2.2. Hiệu ứng van điểm valve point effect và các ràng buộc
Hiệu ứng van điểm là một hiện tượng đặc trưng của các tuabin hơi nhiều van. Khi một van hơi bắt đầu mở, nó gây ra tổn thất tiết lưu, làm tăng đột ngột chi phí biên (incremental cost). Điều này tạo ra các "gợn sóng" trên đường cong chi phí, biến nó thành một hàm không lồi. Bất kỳ thuật toán tối ưu nào cũng phải có khả năng "vượt qua" các điểm cực tiểu cục bộ do hiệu ứng này tạo ra để tìm được điểm vận hành kinh tế nhất. Cùng với đó, các ràng buộc vận hành như giới hạn công suất (Pmin, Pmax), vùng cấm vận hành (prohibited operating zones) và ràng buộc an ninh lưới điện càng làm thu hẹp không gian tìm kiếm các lời giải khả thi.
2.3. Hạn chế của các thuật toán metaheuristic truyền thống
Nhiều thuật toán metaheuristic như Thuật toán Di truyền (GA) hay Quy hoạch động (DP) đã được áp dụng cho bài toán điều độ kinh tế. Tuy nhiên, chúng cũng bộc lộ những hạn chế nhất định. GA có thể yêu cầu thời gian tính toán dài để hội tụ, đặc biệt với các bài toán quy mô lớn. DP gặp khó khăn với "lời nguyền số chiều" (curse of dimensionality) khi số lượng tổ máy tăng lên. Các phương pháp cổ điển thường khó xử lý các hàm mục tiêu không khả vi và không liên tục. Do đó, cần có một phương pháp mạnh mẽ hơn, vừa đảm bảo khả năng tìm kiếm toàn cục, vừa có tốc độ hội tụ tối ưu nhanh chóng. Đây chính là lúc thuật toán PSO và các biến thể cải tiến của nó phát huy tác dụng.
III. Phương pháp tối ưu hóa bầy đàn PSO trong điều độ kinh tế
Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization), hay tối ưu hóa bầy đàn, là một thuật toán metaheuristic lấy cảm hứng từ hành vi xã hội của các đàn chim hoặc bầy cá. Trong PSO, mỗi giải pháp tiềm năng cho bài toán được coi là một "hạt" (particle) trong không gian tìm kiếm. Mỗi hạt di chuyển trong không gian này với một vận tốc nhất định, được điều chỉnh dựa trên hai yếu tố chính: kinh nghiệm tốt nhất của chính nó (pbest) và kinh nghiệm tốt nhất của cả bầy đàn (gbest). Ý tưởng cốt lõi là các hạt sẽ "học hỏi" lẫn nhau, cùng nhau di chuyển về phía khu vực hứa hẹn nhất trong không gian lời giải. Trong bài toán điều độ kinh tế, mỗi hạt đại diện cho một phương án phân bổ công suất cho các tổ máy. Vị trí của hạt tương ứng với các mức công suất phát, và hàm mục tiêu (tổng chi phí) sẽ đánh giá "độ tốt" của vị trí đó. Qua nhiều vòng lặp, bầy đàn sẽ dần dần hội tụ tối ưu về phương án phân bổ công suất có tổng chi phí thấp nhất. PSO được ưa chuộng vì tính đơn giản, dễ triển khai, ít tham số cần điều chỉnh và đặc biệt là khả năng thoát khỏi các điểm tối ưu cục bộ tốt hơn so với các phương pháp truyền thống.
3.1. Nguyên lý hoạt động cơ bản của thuật toán lặp PSO
Quá trình hoạt động của thuật toán PSO là một thuật toán lặp. Ban đầu, một quần thể các hạt được khởi tạo ngẫu nhiên về vị trí và vận tốc. Ở mỗi vòng lặp, vận tốc và vị trí của từng hạt được cập nhật. Vận tốc mới được tính toán dựa trên ba thành phần: vận tốc hiện tại (quán tính), hướng tới vị trí tốt nhất của cá nhân (thành phần nhận thức), và hướng tới vị trí tốt nhất của cả bầy đàn (thành phần xã hội). Sau khi cập nhật vận tốc, vị trí mới của hạt được xác định. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được một điều kiện dừng, chẳng hạn như số vòng lặp tối đa hoặc khi giải pháp không còn cải thiện đáng kể. Chính cơ chế "xã hội" này cho phép thông tin về các giải pháp tốt được chia sẻ nhanh chóng trong cả bầy đàn, giúp đẩy nhanh quá trình tìm kiếm.
3.2. Ưu và nhược điểm của thuật toán PSO dạng cơ bản
Ưu điểm lớn nhất của PSO là tốc độ hội tụ nhanh và cấu trúc đơn giản. Nó không yêu cầu thông tin về gradient của hàm mục tiêu, do đó có thể áp dụng hiệu quả cho các bài toán có hàm chi phí không khả vi, không liên tục như bài toán có hiệu ứng van điểm. Tuy nhiên, PSO cơ bản cũng có nhược điểm. Một trong những vấn đề chính là nguy cơ hội tụ sớm, tức là cả bầy đàn có thể bị kẹt tại một điểm tối ưu cục bộ nếu một giải pháp "khá tốt" được tìm thấy quá sớm trong quá trình tìm kiếm. Điều này làm giảm sự đa dạng của quần thể và hạn chế khả năng khám phá toàn bộ không gian lời giải. Để khắc phục hạn chế này, nhiều biến thể cải tiến của PSO, như IPSO (Improved PSO), đã được đề xuất.
IV. Cách áp dụng thuật toán IPSO để tính toán điều độ tối ưu
Thuật toán IPSO (Improved Particle Swarm Optimization) là phiên bản cải tiến của PSO, được phát triển để khắc phục nhược điểm hội tụ sớm và tăng cường khả năng tìm kiếm lời giải tối ưu toàn cục. Việc áp dụng thuật toán IPSO để tính toán điều độ tối ưu cho nhà máy điện CCPP mang lại hiệu quả vượt trội. Trong nghiên cứu này, IPSO được cải tiến bằng cách kết hợp hai kỹ thuật chính: sử dụng hệ số co (Constriction Factor) và kỹ thuật gradient giả (Pseudo-gradient). Hệ số co giúp kiểm soát và ổn định quỹ đạo của các hạt, đảm bảo sự cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation), từ đó ngăn chặn sự "bùng nổ" vận tốc và cải thiện tốc độ hội tụ tối ưu. Trong khi đó, kỹ thuật gradient giả cung cấp một định hướng tìm kiếm tích cực cho các hạt, ngay cả khi hàm mục tiêu không khả vi. Nó giúp các hạt di chuyển nhanh chóng về phía các vùng có chi phí thấp hơn, đẩy nhanh quá trình tìm kiếm. Bằng cách xây dựng một mô hình toán học nhà máy điện chi tiết, bao gồm hàm mục tiêu chi phí phức tạp và các ràng buộc hệ thống điện, thuật toán IPSO có thể xử lý hiệu quả bài toán phân bổ công suất kinh tế cho các chế độ vận hành khác nhau của nhà máy Phú Mỹ.
4.1. Cải tiến thuật toán PSO IPSO với hệ số co và gradient giả
Sự kết hợp giữa hệ số co và gradient giả là cốt lõi của thuật toán IPSO. Hệ số co, được tính toán từ các tham số gia tốc, giúp đảm bảo sự hội tụ của thuật toán mà không cần giới hạn vận tốc một cách cứng nhắc. Nó tạo ra một sự cân bằng động, cho phép các hạt khám phá không gian rộng lớn ở giai đoạn đầu và tinh chỉnh lời giải ở giai đoạn cuối. Gradient giả hoạt động như một la bàn, chỉ hướng đi xuống dốc nhất của hàm chi phí mà không cần tính đạo hàm. Nó định hướng sự di chuyển của các hạt theo hướng có khả năng cải thiện lời giải cao nhất, giúp thuật toán tránh được các vùng phẳng hoặc các điểm tối ưu cục bộ nông, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của kết quả.
4.2. Xây dựng mô hình toán học và hàm Fitness cho bài toán
Để áp dụng IPSO, bước đầu tiên là xây dựng một mô hình toán học chính xác. Hàm mục tiêu chi phí được xây dựng dưới dạng hàm bậc cao để mô phỏng gần đúng đường cong chi phí thực tế, bao gồm cả hiệu ứng van điểm. Các ràng buộc như giới hạn công suất phát, cân bằng công suất (tải + tổn thất), và các ràng buộc an ninh được tích hợp vào một hàm duy nhất gọi là hàm Fitness (hàm thích nghi). Hàm Fitness này kết hợp hàm chi phí gốc với các thành phần phạt (penalty terms). Khi một ràng buộc bị vi phạm, một giá trị phạt lớn sẽ được cộng vào hàm Fitness. Bằng cách này, thuật toán sẽ tự động ưu tiên các giải pháp vừa có chi phí thấp, vừa thỏa mãn tất cả các điều kiện vận hành.
V. Kết quả áp dụng IPSO tính toán điều độ tại nhà máy Phú Mỹ
Hiệu quả của thuật toán IPSO đã được kiểm chứng thông qua việc áp dụng vào bài toán tính toán điều độ tối ưu thực tế tại cụm nhà máy điện Phú Mỹ. Dữ liệu vận hành, các thông số kỹ thuật của tuabin khí và tuabin hơi, cùng với các đường cong chi phí đặc trưng cho từng chế độ vận hành (chu trình đơn 1GT, 2GT và chu trình hỗn hợp 1GT+ST, 2GT+ST) đã được sử dụng để xây dựng mô hình. Kết quả tính toán từ thuật toán IPSO sau đó được so sánh trực tiếp với chi phí vận hành thực tế được ghi nhận tại nhà máy. Phân tích so sánh cho thấy một sự cải thiện đáng kể. Thuật toán IPSO đã tìm ra được các phương án phân bổ công suất kinh tế giúp giảm chi phí nhiên liệu một cách rõ rệt so với phương pháp điều độ dựa trên kinh nghiệm vận hành truyền thống. Điều này chứng tỏ khả năng vượt trội của IPSO trong việc xử lý hàm mục tiêu chi phí phức tạp và tìm ra điểm vận hành tối ưu toàn cục. Kết quả không chỉ có ý nghĩa về mặt kinh tế mà còn khẳng định tính khả thi và tiềm năng ứng dụng rộng rãi của các thuật toán metaheuristic thông minh trong công tác tối ưu hóa vận hành hệ thống điện hiện đại.
5.1. So sánh chi phí vận hành thực tế và kết quả từ thuật toán
Các bảng so sánh chi tiết trong nghiên cứu (Bảng 6-1 đến 6-4) đã chỉ ra rằng, ở tất cả các chế độ vận hành của nhà máy điện CCPP Phú Mỹ, chi phí vận hành tính toán bằng phương pháp IPSO luôn thấp hơn so với chi phí thực tế. Mức chênh lệch này thể hiện khoản tiết kiệm tiềm năng mà nhà máy có thể đạt được nếu áp dụng một lịch trình điều độ tối ưu. Sự khác biệt này đặc biệt rõ rệt trong các chế độ chu trình hỗn hợp, nơi hàm chi phí có độ phức tạp cao nhất. Điều này khẳng định rằng IPSO không chỉ là một công cụ lý thuyết mà còn là một giải pháp thực tiễn, mang lại lợi ích kinh tế trực tiếp.
5.2. Phân tích khả năng giảm chi phí nhiên liệu và nâng cao hiệu suất
Việc giảm chi phí nhiên liệu là kết quả trực tiếp của việc tìm ra điểm vận hành tối ưu. Thuật toán IPSO đã xác định được cách phân bổ tải giữa các tổ máy sao cho tổng lượng nhiên liệu tiêu thụ là nhỏ nhất. Bằng cách vận hành các tổ máy ở gần điểm hiệu suất cao nhất và tránh các vùng cấm hoặc vùng hoạt động kém hiệu quả, hiệu suất nhà máy điện tổng thể được cải thiện. Đây là một yếu tố cực kỳ quan trọng trong bối cảnh giá nhiên liệu ngày càng tăng và các quy định về môi trường ngày càng khắt khe, góp phần vào mục tiêu an ninh năng lượng và phát triển bền vững.
VI. Tương lai của thuật toán IPSO trong ngành năng lượng Việt Nam
Thành công trong việc áp dụng thuật toán IPSO để giải bài toán điều độ kinh tế cho nhà máy điện CCPP mở ra nhiều hướng phát triển đầy hứa hẹn cho ngành năng lượng Việt Nam. Thuật toán này không chỉ là một công cụ hỗ trợ ra quyết định cho các kỹ sư vận hành, giúp họ lựa chọn phương án kinh tế nhất trong các tình huống phức tạp, mà còn là nền tảng để phát triển các hệ thống quản lý năng lượng thông minh hơn. Trong tương lai, IPSO và các thuật toán metaheuristic tương tự có thể được tích hợp sâu rộng vào các trung tâm điều độ hệ thống điện quốc gia. Khả năng tính toán nhanh và chính xác của nó đặc biệt phù hợp với môi trường vận hành của lưới điện thông minh (Smart Grid), nơi các quyết định cần được đưa ra trong thời gian thực để đáp ứng với sự biến động của phụ tải và các nguồn năng lượng tái tạo. Việc tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện các thuật toán này sẽ góp phần quan trọng vào việc nâng cao hiệu suất nhà máy điện, đảm bảo an ninh năng lượng và tối ưu hóa toàn diện hệ thống điện quốc gia.
6.1. Đánh giá hiệu suất nhà máy điện và tiềm năng của IPSO
IPSO đã chứng minh được tiềm năng to lớn trong việc cải thiện hiệu suất nhà máy điện. Nó không chỉ là một công cụ giải bài toán tối ưu tĩnh mà còn có thể được phát triển để giải các bài toán điều độ động (dynamic economic dispatch), xét đến chi phí khởi động/ngừng máy và các ràng buộc thay đổi theo thời gian. Việc xây dựng một phần mềm hoàn chỉnh dựa trên IPSO sẽ cung cấp cho các nhà vận hành một công cụ mạnh mẽ để mô phỏng các kịch bản, dự báo chi phí và đưa ra các quyết định vận hành tối ưu, đặc biệt trong các tình huống nằm ngoài quy trình vận hành thông thường.
6.2. Hướng phát triển ứng dụng vào lưới điện thông minh
Tương lai của hệ thống điện gắn liền với lưới điện thông minh, một hệ thống phức tạp với sự tham gia của nhiều nguồn năng lượng phân tán, đặc biệt là năng lượng tái tạo. Sự biến đổi và khó dự đoán của các nguồn này đòi hỏi một hệ thống điều độ linh hoạt và thông minh. Các thuật toán như IPSO, với khả năng xử lý các bài toán tối ưu phi tuyến quy mô lớn, chính là chìa khóa để quản lý hiệu quả luồng công suất trong lưới điện thông minh, đảm bảo sự cân bằng cung-cầu, tối ưu hóa chi phí và duy trì sự ổn định của toàn hệ thống, góp phần hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi năng lượng của quốc gia.
