I. Giới thiệu chung
Luận văn tập trung vào việc nâng cao hiệu quả điều độ kinh tế trong nhà máy điện bằng cách áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn. Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) được cải tiến thành Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) để giải quyết bài toán điều độ kinh tế hỗn hợp nhiệt điện (CHPED). Mục tiêu là tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí nhiên liệu và tăng hiệu suất năng lượng.
1.1 Tầm quan trọng
Nhà máy điện sử dụng công nghệ đồng phát (CHP) có khả năng đạt hiệu suất năng lượng lên đến 80%, cao hơn so với các nhà máy truyền thống. Việc kết hợp điều độ kinh tế với quản lý năng lượng giúp giảm chi phí và phát thải CO₂. Thuật toán tối ưu bầy đàn được áp dụng để giải quyết các phức tạp trong việc kết hợp đồng phát vào hệ thống.
1.2 Mục tiêu
Mục tiêu chính là tối ưu hóa quy trình sản xuất điện và nhiệt, đảm bảo hiệu quả điều độ cao nhất. Thuật toán IPSO được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu, giảm chi phí vận hành và đáp ứng nhu cầu điện và nhiệt.
II. Tổng quan
Luận văn trình bày tổng quan về bài toán điều độ kinh tế hỗn hợp nhiệt điện (CHPED) và các phương pháp giải quyết trước đây. Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) được cải tiến để tăng tốc độ hội tụ và hiệu quả tính toán. Các phương pháp khác như Lagrangian relaxation, genetic algorithm, và improved ant colony search algorithm cũng được so sánh.
2.1 Phương pháp giải quyết
Các phương pháp truyền thống như Lagrangian relaxation và genetic algorithm có nhược điểm là tốc độ hội tụ chậm. Thuật toán IPSO được đề xuất để khắc phục hạn chế này, đặc biệt trong việc giải quyết bài toán CHPED với hệ thống lớn.
2.2 Ưu điểm của IPSO
Thuật toán IPSO sử dụng pseudo-gradient để tăng tốc độ hội tụ, giúp các phần tử di chuyển nhanh đến điểm tối ưu. Kết quả thử nghiệm cho thấy IPSO có chi phí thấp hơn và thời gian tính toán nhanh hơn so với các phương pháp khác.
III. Phát biểu bài toán
Bài toán điều độ kinh tế hỗn hợp nhiệt điện (CHPED) được phát biểu với hàm mục tiêu là tối thiểu hóa tổng chi phí nhiên liệu. Các ràng buộc bao gồm cân bằng công suất, cân bằng nhiệt và giới hạn phát của các máy phát. Thuật toán IPSO được áp dụng để giải quyết bài toán này.
3.1 Hàm mục tiêu
Hàm mục tiêu của bài toán CHPED là tổng chi phí nhiên liệu, bao gồm chi phí của máy phát điện, máy đồng phát và máy sản xuất nhiệt. Mục tiêu là tối thiểu hóa tổng chi phí này.
3.2 Ràng buộc
Các ràng buộc bao gồm cân bằng công suất điện, cân bằng nhiệt và giới hạn phát của các máy phát. Thuật toán IPSO được sử dụng để đảm bảo các ràng buộc này được thỏa mãn trong quá trình tối ưu hóa.
IV. Phương pháp luận
Luận văn giới thiệu thuật toán IPSO và cách áp dụng vào bài toán CHPED. Thuật toán IPSO sử dụng pseudo-gradient để tăng tốc độ hội tụ, giúp các phần tử di chuyển nhanh đến điểm tối ưu. Kết quả thử nghiệm cho thấy IPSO có chi phí thấp hơn và thời gian tính toán nhanh hơn so với các phương pháp khác.
4.1 Thuật toán IPSO
Thuật toán IPSO là phiên bản cải tiến của PSO, sử dụng pseudo-gradient để tăng tốc độ hội tụ. Phương pháp này giúp các phần tử di chuyển nhanh đến điểm tối ưu, đặc biệt trong bài toán CHPED.
4.2 Áp dụng vào CHPED
Thuật toán IPSO được áp dụng để giải quyết bài toán CHPED với các hệ thống khác nhau. Kết quả cho thấy IPSO có chi phí thấp hơn và thời gian tính toán nhanh hơn so với các phương pháp khác.
V. Kết quả tính toán
Kết quả thử nghiệm thuật toán IPSO trên các hệ thống khác nhau cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp khác. IPSO giúp giảm chi phí nhiên liệu và tăng tốc độ tính toán, đặc biệt trong các hệ thống lớn.
5.1 Hệ thống 4 máy phát
Kết quả thử nghiệm trên hệ thống 4 máy phát cho thấy IPSO giảm chi phí nhiên liệu và tăng tốc độ tính toán so với các phương pháp khác.
5.2 Hệ thống 5 máy phát
Kết quả thử nghiệm trên hệ thống 5 máy phát cũng cho thấy IPSO có hiệu quả cao hơn, đặc biệt trong việc giảm chi phí và tăng tốc độ tính toán.
VI. Tổng kết và hướng nghiên cứu
Luận văn kết luận rằng thuật toán IPSO là phương pháp hiệu quả để giải quyết bài toán CHPED. Hướng nghiên cứu tiếp theo là cải tiến thuật toán IPSO để áp dụng vào các hệ thống phức tạp hơn.
6.1 Tổng kết
Thuật toán IPSO đã chứng minh hiệu quả trong việc giảm chi phí và tăng tốc độ tính toán. Phương pháp này phù hợp để áp dụng vào các hệ thống nhà máy điện lớn.
6.2 Hướng nghiên cứu
Hướng nghiên cứu tiếp theo là cải tiến thuật toán IPSO để áp dụng vào các hệ thống phức tạp hơn, đặc biệt trong việc quản lý năng lượng và tối ưu hóa sản xuất.
