Luận án về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải quyết bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện

• Trường học: Trường Đại Học
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Tối Ưu Hóa Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện
• Loại tài liệu: Luận Án

• Tóm tắt
• Lời cam đoan
• Cảm tạ
• Mục lục
• Danh sách các chữ viết tắt
• Danh sách các hình
• Danh sách các bảng
• Thuật ngữ
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Các Bài Toán Nghiên Cứu
• 1.2. Mục Tiêu Nghiên Cứu
• 1.3. Các Đóng Góp Của Luận Án
• 1.4. Giới Hạn Đề Tài
• 1.5. Bố Cục Của Luận Án
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Phối Hợp Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện Ngắn Hạn Với Chiều Cao Cột Nước Cố Định Bỏ Qua Các Ràng Buộc Về Hồ Chứa
• 2.2. Phối Hợp Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện Ngắn Hạn Với Chiều Cao Cột Nước Cố Định Xét Các Ràng Buộc Về Hồ Chứa
• 2.3. Phối Hợp Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện Ngắn Hạn Với Chiều Cao Cột Nước Biến Đổi Xét Các Hồ Thủy Điện Bậc Thang
• 2.4. Phối Hợp Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện Ngắn Hạn Với Chiều Cao Cột Nước Cố Định Xét Mục Tiêu Chi Phí Và Phát Thải
• 2.5. Phân Bố Công Suất Tối Ưu Hệ Thống Thủy Nhiệt Điện
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH VÀ MẠNG HOPFIELD LAGRANGE TĂNG CƯỜNG
• 3.1. Thuật Toán Cuckoo Search Cổ Điển (CCSA)
• 3.1.1. Đặc tính chim Cuckoo và Lévy Flights
• 3.1.2. Mô tả thuật toán Cuckoo Search
• 3.1.3. Các áp dụng CCSA gần đây
• 3.2. Cuckoo Search Cải Biên (MCSA)
• 3.2.1. Cuckoo Search cải biên (MCSA)
• 3.2.2. Các ứng dụng gần đây của MCSA
• 3.3. Cuckoo Search Chọn Lọc Thích Nghi (ASCSA)
• 3.3.1. Kỹ thuật chọn lọc mới
• 3.3.2. Cơ chế phát hiện trứng lạ thích nghi
• 3.4. Mạng Hopfield Lagrange Tăng Cường (ALHN)
• 4. CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP THÔNG MINH NHÂN TẠO ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN NGẮN HẠN XÉT CHIỀU CAO CỘT NƯỚC CỐ ĐỊNH VÀ BỎ QUA RÀNG BUỘC THỂ TÍCH HỒ CHỨA
• 4.1. Mô Tả Bài Toán
• 4.1.1. Hàm mục tiêu
• 4.1.2. Tính Toán Các Tổ Máy Cân Bằng Thủy Điện Và Nhiệt Điện
• 4.2. Áp Dụng Phương Pháp CCSA Cho Bài Toán FH-ST-HTS
• 4.2.1. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ nhất theo cơ chế Lévy Flights
• 4.2.2. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ hai theo cơ chế phát hiện trứng lạ
• 4.2.3. Tiêu chuẩn dừng vòng lặp
• 4.2.4. Các bước tính toán của phương pháp CCSA cho bài toán FH-ST-HTS
• 4.3. Áp Dụng Phương Pháp MCSA Cho Bài Toán FH-ST-HTS
• 4.3.1. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ nhất theo cơ chế Lévy Flights
• 4.3.2. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ hai theo cơ chế phát hiện trứng lạ
• 4.3.3. Tiêu chuẩn dừng vòng lặp
• 4.3.4. Các bước tính toán của phương pháp MCSA cho bài toán FH-ST-HTS
• 4.4. Áp Dụng Phương Pháp ASCSA Cho Bài Toán FH-ST-HTS
• 4.5. Áp Dụng ALHN Cho Bài Toán FH-ST-HTS
• 4.5.1. Xây dựng phương pháp ALHN cho bài toán
• 4.5.2. Lựa chọn thông số
• 4.5.3. Tiêu chuẩn dừng tính toán
• 4.5.4. Các bước tính toán phương pháp ALHN cho bài toán FH-ST-HTS
• 4.6. Áp Dụng Các Phương Pháp Tìm Nghiệm Thỏa Hiệp Cho Bài Toán Đa Mục Tiêu
• 4.6.1. Phương pháp Fuzzy
• 4.6.2. Phương pháp hệ số phạt
• 4.6.3. Lựa chọn thông số
• 4.6.4. Tối ưu hóa đơn mục tiêu chi phí phát điện
• 4.6.5. Tối ưu đa mục tiêu
• 5. CHƯƠNG 5: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH ĐIỀU ĐỘ HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN NGẮN HẠN XÉT CHIỀU CAO CỘT NƯỚC KHÔNG ĐỔI VÀ RÀNG BUỘC THỂ TÍCH HỒ CHỨA
• 5.1. Mô Hình Bài Toán
• 5.2. Tính Toán Công Suất Tổ Máy Nhiệt Điện Cân Bằng
• 5.3. Áp Dụng Phương Pháp CCSA Cho Bài Toán RC-FH-ST-HTS
• 5.3.1. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ nhất theo cơ chế Lévy Flights
• 5.3.2. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ hai theo cơ chế phát hiện trứng lạ
• 5.3.3. Tiêu chuẩn dừng vòng lặp
• 5.3.4. Các bước tính toán của phương pháp CCSA cho bài toán RC-FH-ST-HTS
• 5.4. Áp Dụng Phương Pháp MCSA Cho Bài Toán RC-FH-ST-HTS
• 5.5. Áp Dụng Phương Pháp ASCSA Cho Bài Toán RC-FH-ST-HTS
• 5.6. Kết Quả Số
• 5.6.1. Thử nghiệm với các biến điều khiển khác nhau và các phương pháp xử lý ràng buộc khác nhau
• 5.6.2. Hệ thống 1 bỏ qua hiệu ứng xả van
• 5.6.3. Hệ thống 2 có xét đến hiệu ứng xả van
• 6. CHƯƠNG 6: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN XÉT CHIỀU CAO CỘT NƯỚC BIẾN ĐỔI
• 6.1. Mô Hình Bài Toán
• 6.2. Tính Toán Lưu Lượng Xả Và Công Suất Nhiệt Điện Cân Bằng
• 6.3. Áp Dụng Phương Pháp CCSA Cho Bài Toán
• 6.3.1. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ nhất theo cơ chế Lévy Flights
• 6.3.2. Tạo ra thế hệ nghiệm mới thứ hai theo cơ chế phát hiện trứng lạ
• 6.3.3. Tiêu chuẩn dừng vòng lặp
• 6.3.4. Các bước tính toán của phương pháp CCSA cho bài toán VH-ST-HTS
• 6.4. Áp Dụng Phương Pháp MCSA Cho Bài Toán VH-ST-HTS
• 6.5. Áp Dụng Phương Pháp ASCSA Cho Bài Toán VH-ST-HTS
• 6.6. Kết Quả Số
• 6.6.1. Hai hệ thống không xét hiệu ứng xả van
• 6.6.2. Hai hệ thống xét hiệu ứng xả van
• 7. CHƯƠNG 7: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN
• 7.1. Mô Tả Bài Toán
• 7.1.1. Hàm mục tiêu
• 7.1.2. Ràng buộc hệ thống
• 7.1.3. Ràng buộc lưới truyền tải
• 7.1.4. Biến điều khiển và biến phụ thuộc
• 7.2. Áp Dụng Phương Pháp CCSA Cho Bài Toán HTOPF
• 7.2.1. Tạo thế hệ nghiệm mới thứ nhất theo cơ chế Lévy Flights
• 7.2.2. Tạo thế hệ nghiệm mới thứ hai theo cơ chế phát hiện trứng lạ
• 7.2.3. Tiêu chuẩn dừng vòng lặp
• 7.2.4. Các bước tính toán của phương pháp CCSA cho bài toán HTOPF
• 7.3. Áp Dụng Phương Pháp MCSA Cho Bài Toán HTOPF
• 7.4. Áp Dụng Phương Pháp ASCSA Cho Bài Toán HTOPF
• 7.5. Kết Quả Số
• 7.5.1. Lựa chọn thông số điều khiển
• 7.5.2. Kết quả từ hệ thống IEEE 30 nút
• 7.5.3. Kết quả từ hệ thống IEEE 118 nút
• 8. CHƯƠNG 8: TÓM TẮT
• 8.2. Hướng Phát Triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

I. Giới thiệu

Luận án này trình bày ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc tối ưu hóa hệ thống thủy nhiệt điện. Mục tiêu chính là giảm thiểu chi phí phát điện cho các nhà máy nhiệt điện mà không xét đến chi phí phát điện của các nhà máy thủy điện. Các ràng buộc như cân bằng công suất, tổn hao truyền tải, và giới hạn công suất phát của các nhà máy đều được xem xét. Đặc biệt, các ràng buộc từ hồ thủy điện như thể tích hồ chứa và lưu lượng xả cũng được đưa vào phân tích. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc áp dụng công nghệ AI trong việc quản lý năng lượng và tối ưu hóa quy trình phát điện.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu là phát triển các phương pháp tối ưu hóa nhằm cải thiện hiệu suất năng lượng trong hệ thống thủy nhiệt điện. Các phương pháp này bao gồm Cuckoo Search và mạng Hopfield Lagrange. Nghiên cứu sẽ đánh giá hiệu quả của từng phương pháp trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hóa phức tạp, từ đó tìm ra giải pháp tối ưu nhất cho từng bài toán cụ thể.

1.2. Các đóng góp của luận án

Luận án đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu bằng cách giới thiệu phương pháp ASCSA (Cuckoo Search chọn lọc thích nghi), một phương pháp mới chưa được áp dụng trước đây. Kết quả cho thấy ASCSA có hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống như CCSA và MCSA. Điều này không chỉ mở ra hướng đi mới trong nghiên cứu mà còn có thể áp dụng thực tiễn trong quản lý năng lượng.

II. Tổng quan

Phân tích tổng quan về các phương pháp tối ưu hóa trong hệ thống thủy nhiệt điện cho thấy sự cần thiết phải áp dụng công nghệ thông minh. Các phương pháp như Cuckoo Search và mạng Hopfield đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc tối ưu hóa không chỉ giúp giảm chi phí mà còn nâng cao hiệu suất năng lượng. Các ràng buộc trong hệ thống như khả năng truyền tải và điện áp tại các nút cũng cần được xem xét để đảm bảo tính khả thi của giải pháp.

2.1. Phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện

Việc phối hợp giữa các nhà máy thủy điện và nhiệt điện là rất quan trọng trong việc tối ưu hóa sản xuất điện. Các bài toán phối hợp này thường gặp phải nhiều ràng buộc phức tạp, từ đó yêu cầu các phương pháp tối ưu hóa hiệu quả. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải quyết các bài toán này một cách hiệu quả hơn.

2.2. Các phương pháp tối ưu hóa hiện có

Các phương pháp tối ưu hóa hiện có như Cuckoo Search và mạng Hopfield đã chứng minh được tính hiệu quả trong nhiều nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, việc cải tiến và phát triển các phương pháp mới như ASCSA là cần thiết để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao trong quản lý năng lượng. Nghiên cứu này sẽ so sánh hiệu quả của các phương pháp này trong các bài toán cụ thể.

III. Phương pháp nghiên cứu

Luận án áp dụng ba phương pháp Cuckoo Search: CCSA, MCSA, và ASCSA để giải quyết các bài toán tối ưu hóa trong hệ thống thủy nhiệt điện. Mỗi phương pháp có những đặc điểm riêng, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả giải quyết bài toán. Kết quả cho thấy ASCSA có khả năng hội tụ nhanh và cho ra giải pháp tối ưu hơn so với các phương pháp khác. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa hệ thống điện là một hướng đi đúng đắn.

3.1. Thuật toán Cuckoo Search

Thuật toán Cuckoo Search được xây dựng dựa trên đặc tính của chim Cuckoo và cơ chế Lévy Flights. Phương pháp này đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả tối ưu hóa hệ thống điện. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng Cuckoo Search có khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu một cách hiệu quả, đặc biệt trong các bài toán phức tạp.

3.2. Mạng Hopfield Lagrange

Mạng Hopfield Lagrange là một phương pháp mạnh mẽ trong việc tối ưu hóa các bài toán có ràng buộc. Phương pháp này đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu và cho thấy hiệu quả cao trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hóa trong hệ thống thủy nhiệt điện. Việc kết hợp giữa các phương pháp này sẽ tạo ra một công cụ mạnh mẽ cho việc tối ưu hóa năng lượng.