BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
QUẢNG TRỌNG HÙNG
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI
TOÁN
PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY
ĐIỆN
Mã số ngành: 60 52 50
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2012
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
QUẢNG TRỌNG HÙNG
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN
PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN
Mã số ngành: 60 52 50
HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGÔ CAO CƯỜNG
TRƯỜNG ĐH KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
PHÒNG QLKH - ĐTSĐH
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạn h phúc
TP.
HCM,
ngày 15
bài toán
phân bố công suất tối ưu trong hệ thống
điện :
-
-
-
Giới thiệu tổng quan thuật toán;
Ứng dụng của thuật toán vào giải bài toán phân
bố công suất tối ưu cho
mạng điện 3 nút và 6 nút, 30 nút;
Thực hiện chương trình mô phỏng và so sánh kết
quả giữa giải thuật DE,
EPSO, NPSO, Newton và Genetic;
III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15/19/2011
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:
15/06/2012
V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Ngô Cao
Cường
CÁN BỘ
HƯỚNG DẪN
(Họ tên và
chữ ký)
KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN
NGÀNH
(Họ tên và chữ
ký)
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ
TÓM TẮT
Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống
điện được trình bày trên cơ sở nghiện cứu các tài liệu trong và ngoài nước. Bố cục
luận văn gồm 5 chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về thuật toán DE qua các
bài báo trong và ngoài nước. Các phương pháp được áp dụng trên mạng điện tiêu
chuẩn 3 nút và 6 nút. Chương 2 giới thiệu bài toán phân bố công suất tối ưu trong
hệ thống điện bằng các bài toán điều phối công suất ELD và OPF. Bao gồm giới
thiệu các bài toán tiêu biểu. Chương 3 giới thiệu thuật toán và các quá trình tối ưu
hóa của thuật toán, quá trình tối ưu này được thực hiện qua 3 tiến trình cơ bản:
Mutation (Đột biến), Crossover (Lai ghép) và Selection (Chọn lọc). Chương 4 ứng
dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện.
bằng việc áp dụng giải bài toán trên mạng điện 3 nút và 6 nút, ứng dụng các bài
toán này trên chương trình Matlab và so sánh kết quả có được với các kết quả từ
EPSO, NPSO, Newton và Genetic. Chương 5 Kết luận và hướng phát triển khẳng
định tính cần thiết của đề tài trong sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất
nước.
iv
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN THUẬT TOÁN DE
1.1 . Tổng quan về thuật toán DE:
1.2 . Giới thiệu thuật toán DE:
Trang
1
2
3
CHƯƠNG 2:GIỚI THIỆU BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
2.1 Bài toán điều phối công suất ELD
2.1.1 Giới thiệu
2.1.2. Bài toán điều phối kinh tế cổ điển
4.3.1. Hàm chi phí có các điểm van công suất
4.3.2. Hàm chi phí bậc hai
4.3.3. Hàm chi phí có các vùng vận hành cấm
4.4 Phân loại II: Điều phối công suất theo kinh tế/môi trường
4.4.1. Điều phối kinh tế có ràng buộc khí thải
4.4.2. Điều phối kinh tế/môi trường đa mục tiêu
4.5 Phân loại III: Điều phối công suất có ràng buộc nghiêm ngặt
4.5.1. Điều phối kinh tế có ràng buộc nghiêm ngặt
4.6 Phân loại IV: Điều phối công suất phản kháng
4.7 Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán điều phối tối ưu công suất
4.7.1 Bài giải tính toán bằng tay
4.7.2 Bài giải chạy trên chương trình Matlab
CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
5.1 Tổng kết
5.2 Hướng phát triển trong tương lai
39
40
40
41
42
44
47
47
48
52
52
56
59
61
86
Bảng 4.5. Vùng bị cấm
Bảng 4.6. Số liệu hệ thống 6 máy phát theo kinh tế/môi trường
Bảng 4.7. Số liệu hệ thống 14 máy phát 118 Bus theo kinh tế/môi trường
Bảng 4.8. Số liệu hệ thống 6 tuyến - 8 máy phát
Bảng 4.9. Các nhân tố điều chỉnh 8 máy phát – 6 tuyến
Bảng 4.10. Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiêm ngặt
Bảng 4.11. Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiệm ngặt
Bảng 4.12. Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus
Bảng 4.13. Số liệu ngân hàng tụ điện IEEE 30 Bus
Bảng 4.14. Số liệu máy biến thế IEEE 30 Bus
Bảng 4.15 Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus
Bảng 4.16 Dữ liệu hệ thống 6 nhà máy
Bảng 4.17 So sánh kết quả tính toán dùng DE, EPSO và NPSO
Bảng 4.18 So sánh kết quả tính toán dùng DE, Newton và Genetic
Trang
17
24
39
42
44
46
47
50
51
54
54
55
55
56
58
1.1 . Tổng quan về thuật toán DE:
Thuật toán DE được đề xuất bởi hai tác giả Price và Storn vào năm 1995. Thuật
toán này được xem như một giải pháp mới trong việc tối ưu hoá nguồn điện và được
đặt tên là DE. Các quy trình thuật toán DE sẽ tạo ra cá thể mới từ cá thể ban đầu thông
qua quá trình lai tạo và biến đổi. Thuật toán này trở nên phổ biến bởi việc thực hiện
các quy trình chuyển đổi và lựa chọn của nó chỉ bằng các phương pháp đơn giản.
Giống như các thuật toán khác, DE cũng cần được khởi tạo từ nhiều cá thể ban
đầu. Các thuật toán tiến hoá (EAs) là những kỹ thuật tối ưu dựa trên khái niệm số
lượng các cá thể, sau đó tiến hoá và lai tạo để chọn ra số lượng cá thể phù hợp thông
qua các hoạt động mang tính xác suất như là kết hợp và lai tạo. Những cá thể này được
đánh giá và xác định có sự chuyển hoá tốt hơn là việc được chọn lựa và khởi tạo số
lượng cá thể cho thế hệ tiếp theo.
Sau vài vòng lặp, những cá thể mới được tạo ra được thay đổi trạng thái và tạo ra
giá trị tối ưu. Quá trình thay đổi đã gia tăng đáng kể những vùng tối ưu hoá. Các thuật
toán này có khả năng giải quyết các vấn đề tối ưu hoá phức tạp như là: gián đoạn quy
trình, hàm phi tuyến tính bậc cao. Hơn nữa, giải thuật này có thể giải quyết vấn đề rất
khó khăn đặc trưng riêng biệt hoặc các giá trị mã nhị phân. Một vài thuật toán đã được
phát triển theo thuật toán tiến hoá EC (Evolutionary Computation) và là tiền đề nghiên
3
cứu của thuật toán Gen (GA) được phát triển vào những năm của thập kỷ 1960 khi
thuật toán EC bắt đầu được chú ý.
Gần đây, những thành tựu đạt được của các thuật toán tiến hoá (EA) đều có thể
giải quyết được các vấn đề phức tạp và cải thiện được các tính toán như là: các phép
tính song song đã mô phỏng sự phát triển cho các thuật toán mới như: việc mô phỏng
các thuật toán mới bằng thuật tính song song như thuật toán DE, tối ưu hoá dạng bầy
đàn (PSO), thuật toán đàn kiến (ACO) và tìm kiếm các dãy hội tụ tại thời điểm thực
hiện và khả năng xác định việc tối ưu hoá. Các thuật toán tiến hoá đã rất thành công
trong việc tối ưu hoá trong hệ thống điện và đặc biệt là giải quyết được mục tiêu kinh
tế trong vận hành hệ thống điện.
Thuật toán DE được ứng dụng thực hiện giải quyết mục tiêu tối ưu hoá việc
hiện. Thuật toán DE có ba điều kiện thuận lợi: tiếp cận giải pháp tối ưu mà không phụ
thuộc vào các giá trị tham số khởi đầu, tính hợp nhất của thuật toán nhanh và chỉ sử
dụng một số lượng nhỏ trong các tham số kiểm soát. Hơn nữa thuật toán DE rất đơn
giản trong việc mã hoá và rất dễ sử dụng.
Trong đề tài này, thuật toán DE được đề xuất để giải bài toán phân bố công suất
OPF (Optimal Power Flow). Phương pháp được áp dụng trên các mạng tiêu chuẩn như
IEEE 3 nút, 5 nút, 6 nút và 30 nút. Các kết quả đạt được từ thuật toán đề nghị được so
sánh với các thuật toán khác như: EPSO, NPSO, Newton và Genetic.
Bên cạnh đó, thuật toán DE cũng được đề xuất giải cho phân bố ELD
(Economic Load Dispatch) có tính ảnh hưởng của các điểm van công suất, phương
pháp được áp dụng trên các mạng tiêu chuẩn như IEEE 13 nút và 40 nút.
Tóm tắt một số bài báo liên quan:
• Nhóm K.Vaisakh, P. Kanta Rao
“ Differential Evolution Based Optimal Reactive Power Dispatch for
Voltage Stability Enhancement”
Bài báo đề cập đến việc dùng giải thuật DE – làm nền tảng để thực hiện tối
ưu hóa công suất bao gồm ổn định điện thế, ổn định đường truyền tải giới
hạn so với hệ công suất. Hướng tiếp cận của giải thuật DE là hữu dụng cho
những giải pháp có tính năng cao và cần rất ít thời gian thực hiện so với các
giải thuật khác. Mục tiêu là tối thiểu hóa trong việc phân bố công suất
tải.Phương pháp này được mô phỏng trên mạng điện IEEE 30 nút. Ưu điểm
của giải thuật mà các tác giả đề cập đến là tính uyển chuyển, độ an toàn và
nhanh chóng trong hội tụ, thời gian thực hiện kết nối thấp hơn so các giải
pháp khác.
• Nhóm Rainer Storn, Keneth Price
“Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global
Optimization over Continuous Spaces”
Các tác giả dùng 2 phương pháp the Annealed Nelder and Mead strategy
(ANM) và phương pháp Adaptive Simulated Annealing (ASA) kết hợp nêu
lên bảng kết quả của quá trình thử nghiệm chứng minh cho ưu điểm trong tối
cực tiểu tổn thất hệ thống, nâng cao hiệu suất và khả năng tận dụng nguồn.
Bài toán điều phối công suất làm cải thiện việc hoạt động ổn định của hệ
thống điện. Thường làm giảm mô hình hệ thống điện, làm đơn giản các giải pháp
chi phí về chất lượng. Việc sử dụng đúng đắn và chính xác hơn các mô hình sản
lượng điện làm cho lời giải bài toán tốt hơn nhưng vấn đề khó khăn cũng tăng lên
đáng kể.
Mô hình phổ biến cải tiến bài toán điều phối kinh tế bao gồm: hàm chi phí
có xét ảnh hưởng của điểm van công suất, vùng hoạt động không liên tục và sự
chuyển đổi các loại nhiên liệu, các loại ràng buộc an ninh hệ thống điện như giới
hạn dòng công suất, dự trữ công suất máy phát và cấu hình điện áp. Trong chương
này sẽ trình bày hệ thống các biểu thức của bài toán điều phối kinh tế với hàm chi
phí trơn dạng bậc hai cổ điển và hàm chi phí có xét ảnh hưởng của điểm van công
suất.
2.1.2. Bài toán điều phối kinh tế cổ điển
Bài toán điều phối kinh tế cổ điển là bài toán tối ưu nhằm xác định công suất
phát ra của các nhà máy để đạt đến kết quả là cực tiểu chi phí vận hành. Hàm mục
tiêu của bài toán điều phối kinh tế cổ điển là cực tiểu tổng chi phí hệ thống điện
với hàm mục tiêu có dạng tổng của hàm chi phí ở mỗi nhà máy. Phân phối công
8
suất sao cho cân bằng giữa công suất phát và phụ tải với điều kiện nằm trong vùng
khả năng phát của mỗi nhà máy.
2.1.2.1. Hàm mục tiêu
Hàm mục tiêu của bài toán điều phối kinh tế cổ điển là cực tiểu tổng chi phí
hệ thống điện bằng cách hiệu chỉnh công suất phát của mỗi nhà máy kết nối với
lưới điện. Tổng chi phí được biểu diễn bằng hàm tổng của các chi phí ở mỗi nhà
máy.
N
G
(P
i
P
G
+ c
i
P
G
i i i
(2.2)
Trong đó ai, bi, ci là hệ số chi phí của hàm chi phí nhà máy thứ i.
2.1.2.2. Ràng buộc đẳng thức
Ràng buộc cân bằng công suất là ràng buộc đẳng thức dùng để giảm bớt
công suất hệ thống dựa trên nguyên lý cơ bản cân bằng giữa tổng công suất nhà
máy phát với tổng tải của hệ thống. Cân bằng chỉ xảy ra khi tổng công suất nhà
máy phát
PL.
∑
P
G
i
bằng với tổng tải trong hệ thống PD cộng thêm một lượng tổn hao
N
G
i =1
G
i
P
D
+ P
L
(2.3)
∑ ∑
P
G ij G
P +
∑
P
G i
B
0 00
=i 1 =j 1
=j
P
i
P
G
≤ P
G
≤ P
Gmax
, i = 1,…, N
G
10
Các nhà máy phát thường được mô hình hóa sử sụng hàm chi phí trơn để
biểu diễn mối quan hệ giữa công suất phát ra và chi phí sản xuất. Hàm chi phí loại
này có ưu điểm là làm đơn giản bài toán điều phối kinh tế và khả năng sử dụng
nhiều kỹ thuật áp dụng vào để giải bài toán này. Trong một số trường hợp, biểu
diễn dưới dạng bậc hai không mô hình hết được đặc điểm của nhà máy điện, do đó
cần mô hình chính xác hơn để cho kết quả tốt hơn trong việc giải bài toán điều
phối kinh tế. Mô hình chính xác hơn thường có dạng hàm phi tuyến hơn, không
sin
(
e
i
(
P
Gmin
− P
G
i
)
)
(2.6)
Trong đó ai, bi, ci, di và ei là hệ số chi phí của nhà máy thứ i.
Biểu thức cơ bản của bài toán này là các vấn đề ràng buộc cân bằng công
suất và giới hạn máy phát. Những ràng buộc khác có thể thêm vào tùy thuộc vào
mô hình yêu cầu.
Bài toán điều phối kinh tế với điểm van công suất đã được một số nhà khoa
học nghiên cứu. Sheblé và Walters sử dụng GA để giải bài toán này. Ngoài ra, K.
Wong và Y. Wong đã đề xuất cách giải bài toán điều phối kinh tế với điểm van
công suất sử dụng GA và giải thuật luyện kim SA (Simulated Annealing). K.
i i 2
a
12
Wong cùng với B. Lau và A. Fry đã trình bày phương pháp dùng mạng noron giải
bài toán điều phối kinh tế có xét ảnh hưởng của điểm van công suất.
2.2. Bài toán điều phối công suất tối ưu OPF
2.2.1. Cơ sở toán học
Cho hàm f(x) = 0 là phương trình phi tuyến 1 biến.
Làm thế nào tìm nghiệm x*?
(0)
f ( x(0) )
f ( x )
(2.9)
Tiếp tục khai triển tại x(1) để tính x(2), cứ như thế một cách tổng quát giá trị
x(k+1) được tính:
( k +1)
( k )
−
f ( x ( k ) )
f
'
( x
( k )
)
.
(2.10)
Điều kiện dừng lặp:
x
( k +1)
− x
( k )
< ∑ .
(2.11)
( x − x
(0)
)
2 '' (0)
(
F ( x ( k ) )
F ( x )
↔
F ' ( x ( k ) )∆x ( k ) =0 − F ( x ( k ) )
↔
J
( k )
∆x
( k )
=
( k )
.
Trong đó J(k) = F'(x(k)) được gọi là ma trận Jacobian của F(x) tại giá trị x(k)
ký hiệu là F(k), ΔF(k) là sai số của hàm F(x) tại x(k).
Viết lại J(k) dưới dạng ma trận:
( k ) ' ( k )
∂ f1
1
( k ) ∂f 2
∂ x
1
∂f1
∂x2
∂f 2
∂x2
∂f
m
∂f
i
= ∂x1
∂ x
i
∂ f
∂f
1
∂x
n
∂x
n
∂f
Copyright: Tài liệu đại học ©