Luận văn thạc sĩ thiết bị mạng và nhà máy điện điều độ tối ưu trong nhà máy điện sử dụng phương pháp imperialist competitive algorithm ica

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích thiết bị mạng và nhà máy điện điều độ tối ưu trong nhà máy điện sử dụng phương pháp imperialist, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Trần Bữu Lộc
• Người hướng dẫn: TS. Võ Ngọc Điều
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện
• Đề tài: Điều độ tối ưu trong nhà máy điện sử dụng phương pháp Imperialist Competitive Algorithm (ICA)
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.3. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 2. CHƯƠNG II: TỔNG QUAN
• 3. CHƯƠNG III: CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU NHÀ MÁY ĐIỆN
• 3.1. TÌM HIỂU BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU NHÀ MÁY
• 3.2. ĐẶC TÍNH ĐẦU VÀO - ĐẦU RA CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN
• 3.2.1. Hàm số thể hiện đặc tính ngõ vào ngõ ra của các tổ máy phát
• 3.2.2. Ngoài ra của từng máy phát được giới hạn bởi công suất cao và công suất thấp
• 3.2.3. Chi phí nhiên liệu
• 3.2.4. Đặc tính suất tiêu hao nhiệt của tổ máy
• 3.3. ĐẶC TÍNH NGÕ VÀO NGÕ RA CỦA NHÀ MÁY THỦY ĐIỆN
• 3.4. ĐIỀU KIỆN HỆ THỐNG NHIỆT ĐIỆN
• 3.4.1. Nguyên lý
• 3.4.2. Điều kiện bỏ qua tổn thất trên lưới
• 4. CHƯƠNG IV: TÌM HIỂU VỀ THUẬT TOÁN ICA
• 4.1. Khái quát về thuật toán ICA
• 4.2. Xây dựng các hàm và tham số của thuật toán ICA
• 4.2.1. Khởi tạo empire ban đầu
• 4.2.2. Sự di chuyển các colony của empire về phía imperialist
• 4.2.3. Sự thay đổi vị trí của Imperialist và Colony
• 4.2.4. Tổng sức mạnh của một empire
• 4.2.5. Loại bỏ các empire không còn sức mạnh
• 4.2.6. Tìm hiểu thuật toán ICA so với các thuật toán tiến hóa khác
• 5. CHƯƠNG V: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN VÀO BÀI TOÁN TỐI ƯU NHÀ MÁY ĐIỆN
• 5.1. Các tham số của bài toán tối ưu nhà máy liên quan tới thuật toán ICA
• 5.2. Ứng dụng ICA cho vấn đề phân bố tối ưu máy phát khi có ràng buộc
• 5.2.1. Giải quyết các số liệu ban đầu
• 5.2.2. Giải quyết các ràng buộc với ICA
• 6. CHƯƠNG VI: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN VÀO MỘT BÀI TOÁN CỤ THỂ VỚI HỆ THỐNG CÓ NHIỀU TỔ MÁY
• 6.1. Xác định các tham số của thuật toán
• 6.2. Các bước để xây dựng thuật toán ICA vào bài toán cụ thể
• 6.3. Viết mô phỏng thuật toán trên phần mềm Matlab
• 6.4. Kết quả mô phỏng
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Giới thiệu chung

Trong bối cảnh hiện đại, việc tối ưu hóa thiết bị mạng và điều độ nhà máy điện trở thành một nhiệm vụ quan trọng nhằm giảm thiểu chi phí vận hành và đảm bảo tính ổn định của hệ thống. Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng thuật toán cạnh tranh đế chế (ICA) để giải quyết bài toán tối ưu hóa công suất trong nhà máy điện. Các phương pháp truyền thống như phương pháp lặp Lambda, phương pháp Gradient và phương pháp Newton đã được sử dụng, nhưng thường gặp khó khăn trong việc đạt được độ chính xác cao do sự phức tạp của các nguồn phát. ICA, một thuật toán meta-heuristic mới, hứa hẹn mang lại hiệu quả cao hơn trong việc tối ưu hóa các tổ máy phát điện.

1.1. Tầm quan trọng của tối ưu hóa

Việc quản lý nhà máy điện hiệu quả không chỉ giúp giảm chi phí mà còn đảm bảo cung cấp năng lượng ổn định cho xã hội. Công nghệ mạng hiện đại cho phép thu thập và phân tích dữ liệu lớn, từ đó hỗ trợ cho việc ra quyết định trong điều độ hệ thống điện. Sự phát triển của công nghệ thông tin trong năng lượng đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hóa quy trình vận hành. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra cách mà ICA có thể được áp dụng để cải thiện hiệu suất và giảm thiểu chi phí trong điều độ nhà máy điện.

II. Phương pháp giải bài toán tối ưu

Bài toán tối ưu hóa công suất trong nhà máy điện thường liên quan đến việc phân bổ công suất giữa các tổ máy phát sao cho tổng chi phí sản xuất là thấp nhất. Các phương pháp truyền thống như phương pháp lặp Lambda và phương pháp Gradient thường không đủ linh hoạt để xử lý các ràng buộc phức tạp trong thực tế. Thuật toán cạnh tranh (ICA) được phát triển để giải quyết những vấn đề này bằng cách mô phỏng quá trình cạnh tranh giữa các đế chế. ICA cho phép tìm kiếm giải pháp tối ưu trong không gian lớn hơn và phức tạp hơn, từ đó cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống.

2.1. Đặc điểm của thuật toán ICA

ICA hoạt động dựa trên nguyên lý cạnh tranh giữa các đế chế, trong đó mỗi đế chế đại diện cho một giải pháp khả thi. Các đế chế mạnh sẽ chiếm ưu thế và phát triển, trong khi các đế chế yếu sẽ bị loại bỏ. Quá trình này giúp tìm ra giải pháp tối ưu cho bài toán điều độ hệ thống điện. Việc áp dụng ICA trong bài toán tối ưu hóa không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu chi phí vận hành, từ đó nâng cao tính cạnh tranh trong ngành điện.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ việc áp dụng ICA cho bài toán tối ưu hóa công suất trong nhà máy điện cho thấy sự cải thiện rõ rệt về hiệu suất so với các phương pháp truyền thống. Các mô phỏng trên phần mềm Matlab đã chỉ ra rằng ICA có thể đạt được mức chi phí vận hành thấp hơn, đồng thời đảm bảo các ràng buộc về công suất và độ tin cậy của hệ thống. Điều này chứng tỏ rằng tối ưu hóa hiệu suất thông qua ICA không chỉ khả thi mà còn mang lại lợi ích kinh tế đáng kể.

3.1. Ứng dụng trong thực tế

Việc áp dụng ICA trong quản lý năng lượng và điều độ hệ thống điện có thể giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc phân bổ công suất. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Các nhà máy điện có thể áp dụng ICA để tối ưu hóa quy trình vận hành, từ đó cải thiện hiệu suất và giảm thiểu tác động đến môi trường. Sự phát triển của mạng lưới điện thông minh cũng sẽ được hỗ trợ bởi các thuật toán tối ưu như ICA, giúp nâng cao khả năng quản lý và điều phối năng lượng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của ngành điện lực, việc vận hành tối ưu các tổ máy phát điện trong nhà máy điện đóng vai trò then chốt nhằm giảm thiểu chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả sản xuất. Theo ước tính, chi phí vận hành chiếm phần lớn trong tổng chi phí sản xuất điện, do đó việc tối ưu phân bố công suất các tổ máy phát là nhiệm vụ quan trọng của các kỹ sư điều độ. Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng tổ máy và tính phức tạp của đặc tính kỹ thuật từng tổ máy, các phương pháp truyền thống như phương pháp lặp Lambda, Gradient hay Newton gặp nhiều khó khăn trong việc đảm bảo độ chính xác và hiệu quả tính toán.

Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng thuật toán Imperialist Competitive Algorithm (ICA) – một thuật toán meta-heuristic mới, mô phỏng quá trình đấu tranh và phát triển của các đế quốc – để giải quyết bài toán tối ưu công suất trong nhà máy điện có nhiều tổ máy phát. Mục tiêu cụ thể là xây dựng và triển khai thuật toán ICA trên phần mềm Matlab nhằm xác định công suất tối ưu của từng tổ máy, đáp ứng nhu cầu phụ tải với chi phí vận hành thấp nhất, đồng thời so sánh hiệu quả của ICA với các thuật toán tiến hóa khác như Genetic Algorithm (GA) và Particle Swarm Optimization (PSO).

Phạm vi nghiên cứu bao gồm hệ thống nhà máy điện với 15 tổ máy phát, xét đến các ràng buộc về công suất ngõ ra, cân bằng công suất, giới hạn độ dốc tăng giảm công suất và vùng cấm hoạt động của tổ máy. Thời gian nghiên cứu tập trung trong năm 2014 tại Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả vận hành nhà máy điện, giảm chi phí nhiên liệu và góp phần bảo vệ môi trường thông qua giảm phát thải khí độc hại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính:

1. Điều độ kinh tế (Economic Dispatch - ED): Đây là bài toán phân bố công suất các tổ máy phát sao cho tổng chi phí nhiên liệu là thấp nhất trong khi vẫn đảm bảo cân bằng công suất giữa tổng công suất phát và nhu cầu phụ tải, đồng thời thỏa mãn các ràng buộc kỹ thuật như giới hạn công suất, độ dốc tăng giảm và vùng cấm hoạt động. Hàm mục tiêu của bài toán ED được mô hình hóa dưới dạng hàm bậc hai phi tuyến tính với các hệ số đặc trưng riêng cho từng tổ máy.

2. Thuật toán Imperialist Competitive Algorithm (ICA): ICA là thuật toán tối ưu meta-heuristic mô phỏng quá trình đấu tranh giữa các đế quốc để chiếm lĩnh thuộc địa, trong đó các cá thể (country) được phân thành imperialist (đế quốc) và colony (thuộc địa). Thuật toán tiến hành đồng hóa các colony về phía imperialist, đồng thời thực hiện sự đấu tranh giữa các đế quốc để loại bỏ các đế quốc yếu, hướng tới hội tụ về một giải pháp tối ưu. ICA không phụ thuộc vào gradient hàm mục tiêu, phù hợp với các bài toán phi tuyến và có nhiều ràng buộc phức tạp.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: hàm chi phí nhiên liệu, ràng buộc cân bằng công suất, giới hạn công suất tối thiểu và tối đa, giới hạn độ dốc tăng giảm công suất, vùng cấm hoạt động của tổ máy, và các thuật ngữ liên quan đến thuật toán ICA như empire, colony, assimilation, competition.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các thông số kỹ thuật của 15 tổ máy phát điện được trích xuất từ các tài liệu chuyên ngành và tiêu chuẩn IEEE, bao gồm hệ số hàm chi phí, giới hạn công suất, giới hạn độ dốc và vùng cấm hoạt động. Dữ liệu này được sử dụng làm đầu vào cho mô hình toán học bài toán điều độ kinh tế.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng thuật toán ICA trên nền tảng Matlab, mô phỏng quá trình tối ưu công suất các tổ máy phát trong nhà máy điện. Cỡ mẫu là 15 tổ máy phát, với số lượng quốc gia (countries) trong thuật toán ICA được chọn là 8 imperialist và 80 colony. Các bước thực hiện gồm:

• Khởi tạo quần thể các quốc gia (country) ngẫu nhiên trong phạm vi giới hạn công suất.
• Phân chia các colony cho các imperialist dựa trên sức mạnh tương đối.
• Thực hiện đồng hóa colony về imperialist với điều chỉnh bán kính di chuyển.
• Thực hiện đấu tranh giữa các empire để loại bỏ empire yếu.
• Lặp lại quá trình cho đến khi hội tụ hoặc đạt số vòng lặp tối đa.

Timeline nghiên cứu kéo dài 6 tháng, từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2014, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, lập trình thuật toán, chạy mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả tối ưu chi phí vận hành: Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán ICA đạt tổng chi phí vận hành thấp hơn so với các thuật toán GA và PSO. Cụ thể, tổng chi phí vận hành của ICA thấp hơn khoảng 1-2% so với GA và PSO trong cùng điều kiện thử nghiệm với 15 tổ máy phát.

2. Độ chính xác và ổn định cao: Độ lệch chuẩn chi phí vận hành của ICA thấp nhất trong ba thuật toán, cho thấy kết quả phân bố công suất của ICA có độ ổn định và chính xác cao hơn, bám sát giá trị tối ưu chuẩn hơn.

3. Khả năng xử lý ràng buộc phức tạp: ICA hiệu quả trong việc xử lý các ràng buộc về giới hạn công suất, độ dốc tăng giảm và vùng cấm hoạt động của tổ máy, đảm bảo các giải pháp tìm được đều khả thi và phù hợp với thực tế vận hành.

4. Tốc độ hội tụ: Mặc dù ICA có tốc độ hội tụ chậm hơn một số thuật toán như DE trong một số hàm mục tiêu chuẩn, nhưng khi áp dụng điều chỉnh bán kính di chuyển colony (ICAR), ICA cho kết quả hội tụ nhanh hơn và ổn định hơn so với GA và PSO.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp ICA đạt hiệu quả cao là do cơ chế đồng hóa colony về imperialist kết hợp với sự đấu tranh giữa các empire giúp thuật toán tránh được bẫy cực trị địa phương và khai thác tốt không gian tìm kiếm. So với các thuật toán tiến hóa khác, ICA không dựa vào gradient nên phù hợp với bài toán phi tuyến, nhiều ràng buộc và đặc tính kỹ thuật phức tạp của tổ máy phát.

Kết quả so sánh với các nghiên cứu trong ngành cho thấy ICA là một lựa chọn tiềm năng cho bài toán điều độ kinh tế trong nhà máy điện, đặc biệt khi số lượng tổ máy lớn và các ràng buộc vận hành phức tạp. Việc mô phỏng trên Matlab với hệ thống 15 tổ máy phát đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của thuật toán trong thực tế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các bảng so sánh chi phí vận hành, độ lệch chuẩn và biểu đồ hội tụ chi phí theo số vòng lặp để minh họa rõ ràng sự vượt trội của ICA so với GA và PSO.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thuật toán ICA trong hệ thống điều độ thực tế: Các nhà quản lý và kỹ sư vận hành nhà máy điện nên áp dụng thuật toán ICA để tối ưu phân bố công suất, nhằm giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả sản xuất. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6-12 tháng, bắt đầu từ giai đoạn thử nghiệm trên hệ thống nhỏ.

2. Phát triển phần mềm hỗ trợ điều độ tích hợp ICA: Đề xuất xây dựng phần mềm điều độ tích hợp thuật toán ICA với giao diện thân thiện, hỗ trợ tự động hóa quá trình tính toán và cập nhật dữ liệu vận hành theo thời gian thực. Chủ thể thực hiện là các đơn vị phát triển phần mềm trong ngành điện.

3. Nâng cao đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về thuật toán ICA và ứng dụng trong điều độ kinh tế cho kỹ sư vận hành và quản lý nhà máy điện, nhằm nâng cao năng lực áp dụng công nghệ mới. Thời gian đào tạo nên được tổ chức định kỳ hàng năm.

4. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng ICA cho hệ thống điện lớn hơn: Khuyến nghị nghiên cứu tiếp tục mở rộng áp dụng ICA cho các hệ thống điện có quy mô lớn hơn, bao gồm cả hệ thống thủy-nhiệt kết hợp, nhằm đánh giá hiệu quả và khả năng mở rộng của thuật toán. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và trường đại học chuyên ngành điện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư điều độ và vận hành nhà máy điện: Luận văn cung cấp phương pháp tối ưu phân bố công suất tổ máy, giúp kỹ sư nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí nhiên liệu.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành điện – điện tử: Tài liệu chi tiết về thuật toán ICA và ứng dụng trong bài toán điều độ kinh tế là nguồn tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo.

3. Các đơn vị phát triển phần mềm điều độ hệ thống điện: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thuật toán để phát triển các công cụ hỗ trợ điều độ tự động, nâng cao tính chính xác và hiệu quả.

4. Quản lý và hoạch định chính sách năng lượng: Giúp hiểu rõ các giải pháp công nghệ mới trong tối ưu vận hành nhà máy điện, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư và phát triển phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán ICA là gì và có ưu điểm gì so với các thuật toán khác?
   ICA là thuật toán tối ưu meta-heuristic mô phỏng quá trình đấu tranh giữa các đế quốc để chiếm lĩnh thuộc địa. Ưu điểm của ICA là không phụ thuộc vào gradient, khả năng tránh bẫy cực trị địa phương tốt và xử lý hiệu quả các bài toán phi tuyến, nhiều ràng buộc.

2. Bài toán điều độ kinh tế trong nhà máy điện có những ràng buộc nào?
   Bài toán phải đảm bảo cân bằng công suất giữa tổng công suất phát và nhu cầu phụ tải, giới hạn công suất tối thiểu và tối đa của từng tổ máy, giới hạn độ dốc tăng giảm công suất và vùng cấm hoạt động của tổ máy để đảm bảo vận hành an toàn.

3. Tại sao cần áp dụng thuật toán tối ưu trong điều độ nhà máy điện?
   Việc áp dụng thuật toán tối ưu giúp phân bố công suất các tổ máy phát sao cho chi phí vận hành thấp nhất, nâng cao hiệu quả sử dụng nhiên liệu, giảm phát thải và đảm bảo vận hành ổn định, tin cậy của hệ thống điện.

4. ICA được triển khai như thế nào trong nghiên cứu này?
   ICA được xây dựng và mô phỏng trên phần mềm Matlab với hệ thống 15 tổ máy phát, sử dụng các tham số kỹ thuật thực tế và ràng buộc vận hành, sau đó so sánh kết quả với các thuật toán GA và PSO để đánh giá hiệu quả.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tế như thế nào?
   Kết quả cho thấy ICA có thể được tích hợp vào hệ thống điều độ thực tế để tự động tính toán phân bố công suất tối ưu, giúp giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả sản xuất điện, đồng thời hỗ trợ các kỹ sư vận hành trong việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Kết luận

• Thuật toán Imperialist Competitive Algorithm (ICA) được xây dựng và áp dụng thành công cho bài toán điều độ kinh tế trong nhà máy điện với 15 tổ máy phát.
• ICA cho kết quả tối ưu chi phí vận hành thấp hơn và độ ổn định cao hơn so với các thuật toán tiến hóa phổ biến như GA và PSO.
• Thuật toán xử lý hiệu quả các ràng buộc phức tạp về công suất, độ dốc tăng giảm và vùng cấm hoạt động của tổ máy.
• Kết quả mô phỏng trên Matlab chứng minh tính khả thi và hiệu quả của ICA trong thực tế vận hành nhà máy điện.
• Đề xuất triển khai ứng dụng ICA trong hệ thống điều độ thực tế, phát triển phần mềm hỗ trợ và mở rộng nghiên cứu cho các hệ thống điện quy mô lớn hơn.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thuật toán ICA trên hệ thống điều độ thực tế, đồng thời đào tạo nhân lực và phát triển phần mềm hỗ trợ. Mời các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong ngành điện tiếp cận và ứng dụng giải pháp này để nâng cao hiệu quả vận hành nhà máy điện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẤN BỮU LỘC DIEU ĐỘ TOI UU TRONG NHÀ MAY ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP IMPERIALIST COMPETITIVE ALGORITHM (ICA) Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MAY ĐIỆN Mã số: 605251 LUẬN VÁN THẠC SĨ TP. HO CHÍ MINH, tháng 6 năm 2014 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRUONG ĐẠI HOC BACH KHOA —DHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học 2 o.eccccceccccccssescscecscsesscscssecscsesssscsssesesessessessesees (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận Xét Ì :.-- c2 + 6E E+E#E SE SE EsESEEESESEEsErkeereree (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận Xét 2 : .-¿- - + E612 EESE SE EsESEEESESEEsErkekreree (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Dai hoc Bách Khoa, ĐHQG Tp. Thanh phan Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vi của Hội đông cham bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nêu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRƯỞNG KHOA. ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIEM VỤ LUẬN VAN THẠC SĨ Họ tên học viên: TRAN BỮU LỘC.----:----5-: MSHV: 12214310 Ngày, tháng, năm sinh: 11/12/1985 .- 555555 5S<<<<<****s Noi sinh: Tp.Hồ Chí Minh Chuyên ngành:Thiết bi, mạng và nhà máy điện. TÊN DE TÀI: DIEU ĐỘ TOI UU TRONG NHÀ MAY ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP IMPERIALIST COMPETITIVE ALGORITHM (ICA) H. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu các phương pháp giải bài toán tối ưu công suất trong nhà máy điện.

- Nghiên cứu thuật toán ICA trong bải toán tối ưu nhà máy điện. - Viết chương trình cho thuật toán ICA trên phần mềm Matlab dé giải bài toán tối ưu hệ thống gồm nhiều tổ máy phát khác nhau. NGÀY GIAO NHIEM VU : 21/01/2014 IV. NGAY HOAN THANH NHIEM VU: 21/06/2014 V.

CAN BO HUONG DAN : TS VO NGOC DIEU Tp. CAN BO HUONG DAN CHU NHIEM BO MON DAO TAO (Họ tên va chữ ky) (Họ tên và chữ ký) TRUONG KHOA. (Họ tên và chữ ký) -iii- LOI CAM ON Con xin chân thành cảm ơn Ba Me, gia đình luôn động viên, sat cánh bên con trong những lúc khó khăn, luôn tạo điều kiện thuận lợi cho con học tập. Em xin chân thành cảm ơn Thây TS.

Võ Ngọc Điều luôn tận tình giảng dạy, hướng dẫn, động viên, truyền đạt những kinh nghiệm quý báu giúp em hoàn thành luận văn này. Thay luôn là tam gương sáng dé em noi theo trên bước đường học tập của mình. Em xin chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu Trường Dai Học Bách Khoa TP.HCM, Xin cảm ơn các Thay Cô trong khoa Điện-Điện tử trường DH Bách Khoa HCM đã cho em những nên tảng kiến thức — tri thức qúi báu, hỗ trợ, và tao điều kiện thuận lợi cho em hoàn thành luận văn này. Em xin cảm ơn các anh chị, các bạn học viên cao học khóa trước, quý bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ tôi, trong suốt quá trình làm luận văn.

Xin chân thành cảm ơn. _iv- TOM TAT LUAN VAN Trong bài luận văn trình bày khái quát về các van đề giải quyết bài toán tối ưu các tô máy phát bằng các phương pháp truyền thống như: phương pháp lặp Lam-da, phương pháp Gradient, phương pháp Newton. Tìm hiểu về thuật toán ICA trong giải quyết bài toán tối ưu so sánh kết qua của thuật toán ICA với các thuật toán khác. Xem xét cách giải quyết bài toán tối ưu các tô máy phát có các ràng buộc đăng thức và bất đẳng thức như: giới hạn công suất ngõ ra, cân bang công suất, giới han độ dốc tăng giảm công suat.

Đồng thời, xây dựng thuật toán ICA cho một hệ thông có 15 tổ máy phát và chạy chương trình mô phỏng trên phần mềm Matlab. Xem xét đánh giá các kết quả thu được dé có thé đưa ra được kết quả tốt nhất mà thuật toán ICA đem lại. PREFACE In this thesis presents an overview of the problem solving optimization problems generating units with traditional methods such as lambda iteration method, gradient method, Newton method. We research about ICA algorithm in solving optimization problems comparing the results of ICA algorithms with other algorithms.

Consider solving optimization problems generating units have equality constraints and inequality, such as limited power output, balance capacity, limited power up and down the damp. At the same time, construction of ICA algorithm for a system with I5 generating units and run simulation on Matlab software. Review of the results obtained to be able to come up with the best results that bring [CA algorithm. -VỊ- LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Các sô liệu, kêt quả nêu trong luận van là trung thực và chưa từng được ai công bô trong bat kỳ công trình nào khác. Tác giả Trần Bữu Lộc -VII- TRANG PHU BÌIA. cà T111 E111 1 11T T TT TT HT TH nghe i NHIEM VỤ LUẬN VAN THAC SI oeeeeecccesescecsecsesesssssecscseesssssssesesessensteeeseseens ii LOL CAM ON wieccecccecccscccecsssesececscecsscecscecevscsssscscsvsssssscavsvansesacevsvsnssasevevsesesisenevecs iii TOM TAT LUẬN VAN THAC SĨ .ecececccceseccscsceseccecscesescseececcecscessscaeeceecseaseeeeeass iv LOI CAM ĐOANN. 5< St 23v 1 1111212111111 1511 1101211011501 01 11T ưu vi 899 2 vii DANH MỤC CAC BANG BIEU.

- St 1111111 BS ngenggygeyt: X DANH MỤC CÁC HÌNH ANH .- - 1t SE 1111111 1111111111111 xi DANH MỤC CAC CHU VIET TAT wuuccccccccscccscscccesesesessevevscececescevevscscnceceevevscnees xii HUONG I: GIOI THIEU CHUNG I. Lý do chọn để tai. «=§ Mure thé nghién Cu nn(aadddi5. Phạm vi nghiÊn Cuu.

G3001 S9 ng kệ 3 IV. Nội dung nghiÊn CỨU.---- - ( << S99 ng ke 3 HUONG II: TONG QUAN I. Vấn dé vận hành tối ưu trong hệ thống điện. Khái niệm điều độ kinh tẾ.--- - S6 s St vEEEEESESEEESEEkekrkeerererree 5 HUONG Ill: A PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN TÓIƯUNHÀ AY ĐIỆN I.

Tìm hiểu bài toán điều độ tối ưu trong nhà máy _. Đặc tính đầu vào dau ra của nhà máy nhiét điện. Đặc tính ngõ vào ngố ra của nhà máy thủy điện. Điều độ kinh tế hệ thong nhiệt điện.- LH TH và 9 2.

Điều độ kinh tế bỏ qua tổn thất trên lưới. Điều độ kinh tế xét đến tôn thất trên lưới cece escceseccecessecevecevsesens 11 II. Cac phương pháp giải bài toán ED cố điễn. Phương pháp CiradIen[L.

Phương pháp lặp Lambda. Phương pháp NewWtOn. HH HH ng 16 h ơngIV:TÌ HIỂU VE THUẬT TOÁN ICA I. Khái quát về thuật toán ÏCA.--:- 5252 +E+E2ESEE+EEerrkrkrrrrerees 18 II.

Xây dựng các ham va tham số của thuật toán ICA. Khởi tao empire ban đầu.---- - + 6E E2 SE SE E19 E121 121511 1512111 ecxre. Sự di chuyển các colony của empire về phía imperialisf. Sự thay đổi vị trí của Imperialist và Colony.

Tong sức mạnh của 1 empire. Sur dau ca. Loại bỏ các empire không còn sức mạnh. Tim hiểu thuật toán ICA so với các thuật toán tiễn hóa khác.

26 HƯƠNG V: APD NG THUAT TOÁN VÀO BÀI TOÁN TOI UU NHÀ ÁY ĐIỆN I. _ Các tham số của bài toán tối ưu nhà máy liên quan tới .- 31 thuat toan ICA II. Ung dung ICA cho vấn dé phân bố tối ưu máy phát khi có. Giải quyết các số liệu ban đầu.

Giải quyết các ràng buộc với [CA .--¿-:- + + + x+EE+teEeterrrerrerrersred 34 HƯƠNG VI: UNG D NG THUẬT TOÁN VÀO MỘT BÀI TOÁN C THE VỚI 1 HE THONG CÓ NHIÊU TO MAY I. Xác định các tham số của thuật toán. Các bước dé xây dựng thuật toán ICA vào bài toán cụ thê. Viết mô phỏng thuật toán trên phần mềm Matlab.

Kết quả mô phỏng.---- +: + 2E SS9EESE+E£EEEE£E#EEEEEEEEEE E211 11211 te.40 _ix- Vi Tổng kẾ(. HUONG VI: TT UẬN.S- PH CL C DANH M C TÀI LIỆU THAM KHAO -X- DANH MUC CAC BANG BIEU Bang 1: Thông số của các tổ máy phát có xét đến các ràng buộc. 35 về công suat ngõ ra Bảng 2: So sánh kết quả công suất ngõ ra và tông chi phí của. 36 thuật toán ICA với GA va PSO Bang 3: So sánh độ lệch chuẩn chi phí của thuật toán [CA.----- 37 với GA va PSO Bảng 4: Thông số của 15 tổ máy phát không xét đến các ràng buộc.

38 Bang 5-1: Các kết qua thu được từ mô phỏng thuật toán.------40 Bảng 5-2: Các kết qua thu được từ mô phỏng thuật toán(f†).---- 4] Bảng 6: Tính toán độ lệch chuẩn công suất ngõ ra.-- - 2-2-5 +s+cs 55242 ứng với các kết quả thu được Bảng 7: Tính toán độ lệch chuẩn chi phí của thuật toán ICA. 42 từ việc chạy mô phỏng -XIH- DANH MỤC CÁC HÌNH ANH Hình 1: Đặc tuyến ngõ ra của máy phát nhiệt điện.------ + eee 7 Hình 2: Đặc tuyến suất tiêu hao nhiên liệu của máy phát.---- -8 Hình 3: Dac tuyến ngõ vào-ra của máy phát thủy di@n. cee eee 8 Hình 4: Đặc tuyến suất hao nước của máy phát thủy điện.----- 9 Hình 5: Sơ đồ hệ thống các tổ máy kết nối với lưới truyền tải. 12 Hình 6: Lưu đồ giải bài toán tối ưu theo phương pháp lặp Lam-da.

16 Hình 7: Lưu đồ giải bài toán tôi ưu theo thuật toán ICA. eee 20 Hình 8: Sự di chuyền của colony về phía Imperialist.- 2-5-5 5z: 22 Hình 9: Sự thay đổi vị trí cla €OÏOIIY.--- 5 25222 SE+E‡EEEE2E2E2EEEErErrerre 23 Hình 10: Sự thay đổi vị trí của Imperialist và Colony.---- 5-2-5 24 Hình 11: Sự đấu tranh của các Empires.---- - 52 2+E+E+££eEezzezxererered 25 Hình 12: Biéu diễn kết quả mô phỏng hàm Rastrigrin.-- 5-5-5 5 27 Hình 13: Biéu diễn kết quả mô phỏng hàm Ackley.- 22-55 s+cs55228 Hình 14: Biéu diễn kết quả mô phỏng hàm Griewank.--- 5555:29 -XII- DANH MỤC CÁC TU VIET TAT Col: Colony DE: Differential Evolution. EA: Evoulutionary algorithms ED: Economic dispath GA: Genetic algorithms ICA: Imperialist Competitive Algorithm IEEE: Institute of Electrical And Electronics Engineers. Imp: Imperialist L: ham Lagrange Max: Maximum Min: Minimum MW: MegaWatt NN: Neural network Pp: Công suất của các t máy phát PL: Công suất tải PSO: Particle swarm optimization TS Tabu Search.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẤN BỮU LỘC DIEU ĐỘ TOI UU TRONG NHÀ MAY ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP IMPERIALIST COMPETITIVE ALGORITHM (ICA) Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MAY ĐIỆN Mã số: 605250 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HO CHÍ MINH, tháng 6 năm 2014 Luận văn ao học CHUONG I: GIỚI THIỆU CHUNG I. LY DO CHON DE TAI: - Viéc vận hành tối ưu trong hệ thong điện là một nhiệm vụ quan trọng cho các kỹ sư điều độ để giảm thiểu thấp nhất chi phí vận hành mà vẫn đảm bảo hệ thống vận hành tin cậy và 6n định.