Đặt vấn đề Phát triển kinh tế xã hội là mục tiêu sống còn của mọi quốc gia. Trong đó, phát triển các ngành công nghiệp, nông nghiệp, xây dựng, dịch vụ, v.v… Thêm vào đó, đời sống của ngƣời dân ngày càng văn minh hơn, tiện nghi hơn, chất lƣợng cuộc sống ngày càng tốt đẹp hơn. Do đó, nhu cầu năng lƣợng phục vụ cho sự phát triển kinh tế xã hội, đời sống tăng liên tục hàng năm. Điện năng là một dạng năng lƣợng không thể thiếu trong đời sống và sản xuất.
Không có điện năng thì hầu hết các thiết bị điện phục vụ trong đời sống, dây truyền sản xuất công nghiệp sẽ không hoạt động đƣợc. Điện năng là một dạng năng lƣợng sạch, an toàn và hiệu suất sử dụng cao, dễ dàng truyền tải từ nơi sản xuất đến nơi tiêu thụ. Bên cạnh đó, điện năng là một dạng năng lƣợng có tính đặc thù là phải cung cấp liên tục, ổn định, chất lƣợng nhƣng rất khó dự trữ với số lƣợng lớn. Điện năng đƣợc sản xuất từ các dạng năng lƣợng sơ cấp khác nhau nhƣ nhiên liệu hóa thạch (than, dầu, gas tự nhiên, v.v…), năng lƣợng tái tạo (năng lƣợng mặt trời, phong năng, địa năng, thế năng, v.v…), năng lƣợng hạt nhân, v.v… Việc sản xuất và tiêu thụ điện năng ngày càng phát triển và nó ảnh hƣởng tới nhiều vấn đề của xã hội nhƣ chính sách của nhà nƣớc, sự phát triển kinh tế, chất lƣợng cuộc sống, v.v… Nếu mất điện sẽ gây thiệt hại về kinh tế và xã hội.
Xã hội ngày càng phát triển, nhu cầu điện năng phục vụ cho sản xuất và đời sống không chỉ tăng về số lƣợng mà còn tăng về chất lƣợng. Đặc biệt, xã hội hiện đại không thể không sử dụng điện năng. Do đó, việc sử dụng nguồn năng lƣợng này nhƣ thế nào để hiệu quả tốt nhất luôn là đề tài nghiên cứu của các nhà khoa học từ trƣớc tới nay. Bên cạnh vấn đề tối ƣu trào lƣu công suất thì vấn đề vận hành kinh tế máy phát đƣợc xem là quan trọng nhất.
Vấn đề vận hành kinh tế máy phát đƣợc chia làm hai chủ đề chính: + Điều độ kinh tế trong môi trƣờng đa vùng + Điều độ kinh tế trong môi trƣờng sử dụng đa nhiên liệu Trang 1 CBHD: TS. Huỳnh Quang Minh HVTH: Lê Cao Đẳng Trong luận văn này, chúng ta sẽ tập trung giải quyết bài toàn điều độ kinh tế trong môi trƣờng đa vùng.2 Mục tiêu Các hệ thống điện trong một quốc gia luôn đƣợc kết nối với nhau để có thể vận hành linh hoạt hơn, đạt đƣợc độ tin cậy tốt nhất, tăng tính ổn định cũng nhƣ giảm thiếu chi phí sản xuất. Hệ thống điện hiện đại bao gồm nhiều khu vực, mỗi khu vực có chứa một số máy phát điện, tất cả các khu vực này đƣợc liên kết với nhau thông qua đƣờng dây truyền tải. Điều độ kinh tế đa vùng thực chất là sự phối hợp một cách tối ƣu hóa việc vận hành các tổ máy phát điện trong các nhà máy sao cho chi phí cực tiểu trong khi vẫn đáp ứng đƣợc các điều kiện ràng buộc về kỹ thuật nhƣ: Giới hạn mức công suất máy phát điện, sự cân bằng công suất giữa các khu vực, các yếu tố an toàn của đƣờng dây truyền tải… Do đó, điều độ kinh tế đa vùng là một vấn đề tối ƣu quy mô lớn, thỏa mãn nhiều điều kiện ràng buộc tuyến tính và không tuyến tính.
Ngày nay, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết các bài toán tối ƣu hóa trong vận hành hệ thống điện đang đƣợc nghiên cứu và có xu hƣớng phát triển mạnh. Đặc biệt là các bài toán về Metaheuristic. Metaheuristic là một cách gọi chung cho các giải thuật heuristic trong việc giải quyết các bài toán tổ hợp khó. Metaheuristic bao gồm những chiến lƣợc khác nhau trong việc khám phá không gian tìm kiếm bằng cách sử dụng những phƣơng thức khác nhau và phải đạt đƣợc sự cân bằng giữa tính đa dạng và chuyên sâu của không gian tìm kiếm.
Một cài đặt thành công của metaheuristic trong một bài toán tổ hợp phải cân bằng giữa sự khai thác đƣợc kinh nghiệm thu thập đƣợc trong quá trình tìm kiếm để xác định đƣợc những vùng với những lời giải có chất lƣợng cao gần tối ƣu. Những ví dụ của metaheuristic bao gồm thuật toán luyện thép (SA), thuật toán di truyền (GA), thuật toán đàn kiến (ACO),…Thuật toán đàn kiến là metaheuristic dùng chiến lƣợc của kiến trong thế giới thực để giải bài toán tối ƣu. SA xuất phát từ phƣơng thức xác suất và kỹ thuật luyện bao gồm việc nung và điều khiển làm nguội các kim loại để đạt đƣợc trạng thái năng lƣợng nhỏ nhất. Trong khi đó thuật toán di truyền dựa trên Trang 2 CBHD: TS.
Huỳnh Quang Minh HVTH: Lê Cao Đẳng ý tƣởng từ cơ chế di truyền trong sinh học và tiến trình tiến hóa trong cộng đồng các cá thể của 1 loài. Với độ phức tạp tính toán cao của các bài toán tối ƣu tổ hợp cũng nhƣ đòi hỏi về mặt thời gian, việc giải các bài toán này yêu cầu cần phải có những cài đặt song song hóa hiệu quả của các giải thuật để giải quyết chúng. Song song hóa các giải thuật metaheuristic phải đạt đƣợc 2 yêu cầu: + Đa dạng hóa để khám phá đƣợc nhiều vùng trong không gian tìm kiếm + Tăng tốc độ tìm kiếm Nhiều mô hình song song đã đƣợc đề xuất cho nhiều metaheuristic. ACO và GA đều là các cách tiếp cận dựa trên tập cá thể và vì vậy khá tự nhiên cho việc xử lý song song.
Tuy nhiên SA thì vốn đã mang tính tuần tự và rất chậm cho các bài toán với không gian tìm kiếm lớn nhƣng vẫn có một vài kỹ thuật song song hóa có thể đƣợc áp dụng để tăng tốc độ tìm kiếm. Trong lịch sử phát triển, nhiều phƣơng pháp đã đƣợc áp dụng để giải quyết bài toán trên nhƣ: Nonlinear convex network flow programming [12], Evolutionary algorithm [4], Hybrid Evolutionary Programming [5], Lagrangian relaxation approach [7], Tabu Search [4]. Trong một hệ thống điện nhỏ, các phƣơng pháp vừa nêu có thể thực hiện nhanh và mang lại hiệu quả tốt. Tuy nhiên, đối với một hệ thống điện với quy mô lớn, phức tạp, số lƣợng biến ràng buộc tăng lên thì tốc độ tính toán của các phƣơng pháp trên giảm đáng kể.
Thuật toán Cuckoo search (CS) là một thuật toán tối ƣu hóa đã đƣợc phát triển bởi Xin – She Yang và Suash Deb năm 2009. Thuật toán CS đƣợc lý tƣởng hóa nhƣ hành vi sinh sản của loài chim Cuckoo, và cho nên nó có thể đƣợc áp dụng để giải quyết các vấn đề về tối ƣu hóa khác. Nó có vẻ nhƣ làm tốt hơn các thuật toán Metaheuristic khi áp dụng. Sự phân tích thuật toán và sự hội tụ sẽ có hiệu quả, bởi vì ở đây có một số vấn đề mở liên quan đến Metaheuristics.
Thuận toán CS ngày nay đƣợc ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, đặc biệt khi đƣợc áp dụng để giải quyết các bài toán tối ƣu trong hệ thống điện mang lại kết quả rất khả quan. Mục đích nghiên cứu của đề tài là sử dụng thuật toán CS giải bài toán Trang 3 CBHD: TS. Huỳnh Quang Minh HVTH: Lê Cao Đẳng điều độ kinh tế đa vùng (MAED) thỏa mãn các điều kiện ràng buộc với chi phí vận hành nhỏ nhất.3 Phạm vi nghiên cứu Luận văn này đề xuất Cuckoo Search Algorithm (CSA) để giải bài toán điều độ kinh tế đa vùng (MAED) cho hệ thống điện: + Hai vùng 4 phần tử không xét chi phí truyền tải + Bốn vùng 16 phần tử không xét chi phí truyền tải Trong đó thỏa mãn các điều kiện ràng buộc về: + Giới hạn công suất phát + Cân bằng công suất nội vùng + Giới hạn công suất truyền tải giữa các vùng Các hệ thống trên đƣợc tính toán qua các ví dụ số cụ thể để chứng minh ƣu thế vƣợt trội.4 Nội dung luận văn Chƣơng 1: Giới thiệu chung. Chƣơng 2: Tổng quan về bài toán điều độ kinh tế đa vùng và các phƣơng pháp đã áp dụng.
Chƣơng 3: Thuật toán Cuckoo Search và các cải tiến. Chƣơng 4: Thành lập bài toán MAED và xây dựng giải thuật theo phƣơng pháp Cuckoo Search. Chƣơng 5: Kết quả tính toán. Chƣơng 6: Tổng kết và hƣớng phát triển của đề tài.
Trang 4 CBHD: TS. Huỳnh Quang Minh HVTH: Lê Cao Đẳng CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ ĐA VÙNG VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÃ ÁP DỤNG 2.1 Tổng quan về các bài toán điều độ kinh tế đa vùng 2.1 Vận hành tối ƣu của các đối tƣợng trong vùng Hệ thống điện (HTĐ) là một hệ thống bao gồm nhà máy điện, trạm biến áp, hệ thống truyền tải, hệ thống phân phối và các phần tử khác đƣợc đấu nối với nhau thành một hệ thống hợp nhất. Vận hành tối ƣu của các đối tƣợng trong vùng là dạng bài toán đƣợc đặt ra từ rất lâu mang tính cổ điển nhƣng vẫn còn giữ nguyên giá trị thời đại của nó. Trong một vùng nhất định, phụ tải luôn thay đổi liên tục tùy vào các thời điểm trong ngày, ngƣời vận hành không thể khởi động các máy phát một cách ngẫu nhiên mà phải suy nghĩ, tính toán trƣớc để chi phí bỏ ra là thấp nhất sao cho vẫn đảm bảo các điều kiện ràng buộc, chẳng hạn các máy phát chi phí nhiên liệu thấp sẽ đƣợc vận hành trƣớc, các máy phát có chi phí nhiên liệu cao chỉ đƣợc khởi động khi nhu cầu phụ tải tăng cao.
Với mỗi nhu cầu phụ tải khác nhau ta sẽ thực hiện sự kết hợp các tổ máy cho từng thời điểm trong ngày. Đối với mỗi sự kết hợp trong từng thời điểm ta giải bài toán kinh tế. Trong từng thời điểm phụ tải lại chọn ra sự kết hợp có giá thành tối ƣu nhất. Đặc tính hàm chi phí của từng máy phát có thể coi là một hàm theo công suất phát, dạng đơn giản nhất là một hàm bậc hai: fi ai bi .1 Trong đó + fi: chi phí vận hành máy phát thứ i + Pi: công suất phát máy phát thứ i.
+ ai, bi, ci: là các hằng số chi phí nhiên liệu của máy phát.1) cũng là biểu thức tính toán chi phí nguyên liệu thông dụng nhất trong hầu hết các bài toán ED hiện nay. Trong luận văn này, biểu thức (2.1) cũng đƣợc sử dụng để tính toán chi phí cho các tổ máy. Trang 5 CBHD: TS. Huỳnh Quang Minh HVTH: Lê Cao Đẳng 2.2 Vận hành tối ƣu giữa các vùng Hệ thống điện hiện đại bao gồm nhiều khu vực, mỗi khu vực có chứa một số máy phát điện, tất cả các khu vực này đƣợc liên kết với nhau thông qua đƣờng dây truyền tải.