Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM

---------------------------

VŨ HỒNG DÂN
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG
THUẬT TOÁN PSO

LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : Kỹ thuật điện
Mã số ngành: 60520202

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM

---------------------------

VŨ HỒNG DÂN
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG
THUẬT TOÁN PSO

LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : Kỹ thuật điện
Mã số ngành: 60520202
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM
ngày …… tháng …… năm 2016
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ)
TT

Họ và tên

Chức danh Hội đồng

1

PGS. TS. Trương Việt Anh

Chủ tịch

2

TS. Trần Vinh Tịnh

Phản biện 1

3

TS. Đặng Xuân Kiên

Phản biện 2

4

TS. Võ Hoàng Duy

Ủy viên

5

TS. Huỳnh Châu Duy

Ủy viên, Thư ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được
sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV


TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG QLKH – ĐTSĐH

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 2016

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên

: VŨ HỒNG DÂN

Ngày, tháng, năm sinh : 02/08/1984
Chuyên ngành

: Kỹ thuật điện

Giới tính

: Nam

Nơi sinh

: Bình Định

MSHV

: 1341830049

I- Tên đề tài:
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG THUẬT TOÁN PSO.
II- Nhiệm vụ và nội dung:
Nghiên cứu đề tài: “Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO”.
Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm
optimization (PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán

điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong
ngày sao cho các thiết bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm
việc và đảm bảo đáp ứng được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Làm
phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị
nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng của
các hộ tiêu thụ.
III- Ngày giao nhiệm vụ: 20/8/2015
IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 10/4/2016
V- Cán bộ hướng dẫn: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)

TS. ĐINH HOÀNG BÁCH

KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn phản ánh trung thực nội dung và quá trình
nghiên cứu của luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Vũ Hồng Dân

ii

LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, người thực hiện đã được sự hướng dẫn
tận tình của TS. Đinh Hoàng Bách, Trưởng bộ môn kỹ thuật điện, khoa điện – điện
tử, giảng viên trường Đại Học Tôn Đức Thắng. Dưới sự hướng dẫn của thầy, đề tài
đã được nghiên cứu và hoàn thành đúng thời hạn cũng như hoàn thành mục tiêu ban
đầu đề ra. Người thực hiện xin gửi lòng tri ân sâu sắc đến TS. Đinh Hoàng Bách vì
những kiến thức quý báu và các phương pháp nghiên cứu mà thầy đã truyền dạy.
Người thực hiện gửi lòng tri ân đến quý thầy cô trường Đại Học Công Nghệ
tp. Hồ Chí Minh, quý thầy cô trường Đại Học Tôn Đức Thắng đã tận tình hướng
dẫn và truyền đạt những kiến thức, phương pháp nghiên cứu và các kinh nghiệm
trong suốt hai năm học. Những kiến thức và kinh nghiệm này chính là nền tảng
giúp người thực hiện hoàn thành tốt luận văn này.
Người thực hiện chân thành cảm ơn quý anh chị, chân thành cảm ơn bạn bè
đã tận tình giúp đỡ trong suốt khóa học cũng như trong quá trình thực hiện luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016
Người thực hiện

Vũ Hồng Dân


iii

TÓM TẮT
Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm optimization
(PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán điều khiển hộ tiêu
thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong ngày sao cho các thiết
bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm việc và đảm bảo đáp ứng
được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Một bài toán mẫu đặt ra với bốn hộ

tiêu thụ gồm ba thiết bị điện sử dụng trong ngày với mười hai khoảng thời gian
trong đó mỗi khoảng hai giờ. Kết quả áp dụng PSO và GCPSO cho thấy GCPSO là
một phương pháp tốt với nhiều ưu điểm như chất lượng lời giải cao, thời gian tìm
nghiệm nhanh. Thật vậy, các thông số điều khiển của GCPSO bao gồm dân số và số
vòng lặp lớn nhất đều được cài đặt với giá trị nhỏ hơn PSO. Tuy nhiên kết quả rất
triển vọng khi đồ thị phụ tải gần như được san bằng hoàn toàn trong khi với PSO thì
chênh lệch khá nhiều. Giá trị của tỉ số công suất đỉnh và công suất trung bình sau
năm mươi lần chạy cho kết quả rất tốt với GCPSO và nhỏ hơn nhiều so với PSO.
Từ đó, có thể kết luận rằng việc áp dụng GCPSO và điều khiển hộ tiêu thụ là hoàn
toàn hợp lý và cho kết quả như mọng đợi.


iv

ABSTRACT
The study presents the application of two methods including Particle swarm
optimization and its improved version (GCPSO) for solving the problem of demand
side management so that the a day-load curve can be balanced while satisfying all
constraints of limitations on electrical devices as well as meeting the demand from
human. A test system is employed in which four consumers with three devices for
each and twelve subintervals with two hour for each are considered. The results
comparisons obtained from PSO and GCPSO has shown that GCPSO is much
superior to PSO in terms of solution quality and fast convergence. In fact, the
control parameters such as population and number of iterations for GCPSO are
lower than those for PSO. Furthermore, the obtained load curve from GCPSO is
totally balanced meanwhile that for PSO is still much different among the
considered twelve subintervals. The ratio of peak load to average load obtained by
running these methods fifty independent trial runs has indicated that GCPSO can
obtain better minimum value and lower standard deviation as well as taking shorter
computational time. Consequently, it can be concluded that the GCPSO is very

favorable for solving the DSM problem.


v

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ ii
TÓM TẮT ................................................................................................................. iii
ABSTRACT .............................................................................................................. iv
MỤC LỤC ...................................................................................................................v
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ......................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................... viii
DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................................ ix
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .......................................................................................1
1.1 Đặt vấn đề .........................................................................................................1
1.2 Các nghiên cứu .................................................................................................3
1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu. .....................................................................................5
1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu. ...............................................................................5
1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu ........................................................................................5
1.6 Điểm Mới Của Đề Tài ......................................................................................5
1.7 Giá Trị Thực Tiễn .............................................................................................6
1.8 Bố Cục Của Đề Tài. ..........................................................................................6
CHƯƠNG 2: DSM – QUẢN LÝ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN ..............................8
2.1 Giới thiệu về bài toán DSM .............................................................................8
2.2 DSM và các Công ty Điện lực ..........................................................................9
2.3 Các mục tiêu của một hệ thống điện khi áp dụng DSM .................................10
2.4 Điều khiển nhu cầu điện năng phù hợp. .........................................................11
2.5 Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của hộ tiêu thụ ................................13
2.6 Nguyên tắc quản lý điện và triển khai chương trình DSM .............................16

2.7 Các mô hình thực hiện DSM ..........................................................................19
2.8 Các tác động về giá do triển khai DSM ..........................................................21
2.9 Dự án quản lý nhu cầu (DSM/EE) giai đoạn II do EVN thực hiện ................23
CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION .................25
3.1. Bài toán tối ưu ................................................................................................25
3.2.Phương pháp PSO cổ điển ..............................................................................25


vi
3.3.Thuật toán PSO tổng quát ...............................................................................30
3.4.Thuật toán PSO cổ điển và các cải tiến PSO ..................................................32
3.4.1.Thuật toán PSO cổ điển[13-17] ...............................................................32
3.4.2.Phương pháp PSO cải tiến với trọng số ω (ω-PSO) ................................33
3.4.3.Phương pháp PSO cải tiến với hệ số giới hạn (GCPSO) ........................33
3.5.Kết luận ...........................................................................................................34
CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP PSO CHO BÀI TOÁN DSM .....35
4.1Bài toán DSM ..................................................................................................35
4.2Áp dụng PSO cho bài toán DMS .....................................................................36
4.2.1.Khởi tạo ...................................................................................................36
4.2.2.Tìm hàm fitness .......................................................................................37
4.2.3.Cập nhật vận tốc ......................................................................................37
4.2.4.Cập nhật ví trí mới ...................................................................................38
4.2.5.Tiêu chuẩn dừng ......................................................................................39
4.3Thuật toán lặp áp dụng PSO cho bài toán DSM ..............................................39
4.4Kết luận ............................................................................................................39
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ SỐ .....................................................................................41
5.1Bài toán mẫu ....................................................................................................41
5.2.Kết quả ............................................................................................................42
5.3.Kết Luận .........................................................................................................47
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ..........................................48

6.1.Kết luận ...............................................................................................................48
6.2.Hương phát triển .................................................................................................48
REFERENCES ..........................................................................................................49


vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
PSO

Particle Swarm Optimization

GCPSO

Global Constriction Particle Swarm Optimization

DSM

Demmand side management

NSGA‐II

None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II

PAR

Peak-to-average ratio


viii

DANH MỤC BẢNG
Bảng 5.1. Thông tin thiết bị trong 4 hộ gia đình .......................................................41
Bảng 5.2. Thông số điều khiển của PSO và GCPSO ................................................42
Bảng 5.3. Kết quả so sánh cho 50 lần chạy độc lập ..................................................42
Bảng 5.4. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của PSO...............................44
Bảng 5.5. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của PSO .............................44
Bảng 5.6. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của GCPSO .........................45
Bảng 5.7. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của GCPSO ........................45


ix

DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 2.1: Các phương pháp cắt giảm phụ tải vào giờ cao điểm. ..............................12
Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên ............................................................................26
Hình 4.2 Đàn cá trong tự nhiên .................................................................................26
Hình 3.3 Nguyên lý thay đổi vị trí của cá thể trong không gian 2 chiều ..................29
Hình 5.1. Đặc tính hội tụ của PSO và GCPSO .........................................................43
Hình 5.2. Đồ thị phụ tải thu được từ PSO .................................................................46
Hình 5.3. Đồ thị phụ tải thu được từ GCPSO ...........................................................46


1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1 Đặt vấn đề
Sự phát triển của nhu cầu sử dụng điện năng gắn liền với sự phát triển kinh tế
xã hội. Từ những năm đầu của thế kỷ 20, vấn đề sử dụng hiệu quả và tiết kiệm năng
lượng đã được các nước phát triển quan tâm nghiên cứu. Đặc biệt, kể từ khi nền

kinh tế thế giới chịu những tác động nặng nề của cuộc khủng hoảng dầu mỏ lần thứ
nhất và lần thứ hai thì nhiều tổ chức nhà nước cũng như nhiều trung tâm nghiên cứu
phục vụ mục tiêu tiết kiệm năng lượng đã được thành lập.
Theo đánh giá của uỷ ban năng lượng thế giới thì trong vài chục năm tới, với
nhu cầu sử dụng năng lượng như hiện nay thì chẳng bao lâu nữa, nguồn năng lượng
sơ cấp trên thế giới sẽ cạn kiệt. Với Việt Nam, tuy nguồn năng lượng sơ cấp khá đa
dạng, phong phú bao gồm: Than, dầu, khí, nhiệt điện, thuỷ điện, Urani, địa nhiệt,...
nhưng trữ lượng và khả năng khai thác rất hạn chế và được coi là rất nhỏ so với thế
giới.
Ở Việt Nam, đã tồn tại cơ chế bao cấp vào những năm 80, do vậy thói quen
bao cấp, cơ chế quản lý tập trung gây ra thói quen xấu trong việc sử dụng năng
lượng nói chung và điện năng nói riêng. Việc quản lý và sử dụng năng lượng không
phản ánh đúng thực chất chi phí của quá trình sản xuất, từ đó vấn đề sử dụng hợp lý
và tiết kiệm năng lượng không được quan tâm, tư tưởng ỷ lại vào nhà nước còn rất
nặng nề. Khi chuyển sang nền kinh tế thị trường, nhiều thành phần kinh tế, có hoạch
toán lỗ lãi, vấn đề sử dụng năng lượng đã được quan tâm nhiều hơn song do thiếu
thông tin, chưa có kinh nghiệm thực hiện, chưa có một chính sách hợp lý và các văn
bản luật kịp thời nên vấn đề sử dụng và khai thác các nguồn năng lượng còn đạt
hiệu quả rất thấp.
Tại hội thảo về tiết kiệm điện do Bộ Công Nghiệp, Viện Năng Lượng và Công
ty PG Lighting tổ chức, Bộ Công Nghiệp cho biết, với tốc độ tăng trưởng kinh tế dự
kiến là 16%/năm thì vào năm 2007, Việt Nam thiếu khoảng 1 tỷ kWh điện. Từ năm
2010 đến năm 2020, Việt Nam sẽ mất cân đối lớn giữa cung và cầu điện năng, việc
nhập khẩu điện ngày càng tăng. Bên cạnh đó, do trình độ công nghệ còn lạc hậu và
sử dụng không hợp lý nên tổn thất điện năng của ta luôn cao hơn các nước trong
khu vực như Thái Lan, Malaysia từ 1.5 đến 1.7 lần.


2
Với tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng trung bình hàng năm của cả nước

vào khoảng 16%, trong hoàn cảnh nguồn vốn trong nước còn hạn chế, chủ yếu
nguồn vốn đầu tư phát triển lưới điện và nguồn điện là nguồn vốn vay của các tổ
chức tài chính thế giới như WB, ADB, ODA,.. đặt ra cho ngành Điện phải giải
quyết một vấn đề hết sức khó khăn: Phải đáp ứng nhu cầu điện năng theo tăng
trưởng của nền kinh tế nhưng lại rất khó khăn về nguồn vốn đầu tư. Hơn nữa, với
tốc độ khai thác các dạng năng lượng sơ cấp như hiện nay sẽ làm cạn kiệt nhanh
chóng nguồn tài nguyên của đất nước và ảnh hưởng nghiêm trọng tới môi trường
sinh thái.
Theo số liệu tính toán của Viện Năng Lượng, nhu cầu điện năng thương phẩm
nước ta vào năm 2010 có thể là 72 tỷ kWh (gấp 8 lần so với năm 1994). Nhu cầu
công suất đỉnh sẽ gia tăng từ 2000MW (năm 1994) lên tới khoảng 11000MW (năm
2010). Nguồn vốn cần huy động để phát triển nguồn và lưới điện sẽ vào khoảng
18.4 tỷ USD.
Hiện nay, hiệu quả sử dụng điện năng ở nước ta còn rất thấp, trong khi tổn thất
điện năng trong các khâu sản xuất, truyền tải, phân phối còn cao. Tình trạng lãng
phí trong sử dụng điện năng còn phổ biến, ý thức sử dụng tiết kiệm điện còn bị xem
nhẹ. Thực tế, qua nghiên cứu, phân tích, đánh giá thì tiềm năng tiết kiệm điện năng
trong các lĩnh vực kinh tế đời sống, xã hội còn rất lớn vào khoảng 50% sản lượng
điện năng tiêu thụ. Khắc phục khó khăn này, Chính phủ và Bộ Công Nghiệp đã ra
chỉ thị về tiết kiệm điện, theo đó từ năm 2006 đến năm 2010 sẽ tiết kiệm từ 3-5%
sản lượng điện, từ năm 2011 đến năm 2015 tiết kiệm từ 7-8% sản lượng điện.
Để thực hiện kế hoạch công nghiệp hoá và hiện đại hoá chúng ta phải có
những chiến lược quản lý và phát triển ngành điện một cách hợp lý. Theo kinh
nghiệm của các nước trong khu vực, việc sớm áp dụng các chương trình quản lý
nhu cầu điện năng DSM kết hợp với quản lý nguồn cung cấp SSM sẽ là một trong
những giải pháp kinh tế và hiệu quả nhất. Thực tế tại những nước trong khu vực
như Hàn Quốc, Thái Lan, Đài Loan, Trung Quốc, Indonesia, Malaysia,
Philippines,.. với kinh nghiệm và sự trợ giúp của các nước phát triển đã đưa ra
nhiều chương trình tiết kiệm năng lượng, hàng trăm triệu USD lợi nhuận thu được

3
nhờ việc thực hiện các chương trình đó khiến họ nhìn nhận vấn đề nghiêm túc và
thực tế hơn.
1.2 Các nghiên cứu
Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) là công cụ để tránh phải nâng cấp công suất của
nhà máy, bằng cách giảm thiểu hoặc chuyển đổi năng lượng từ phía người sử dụng.
Đối với người sử dụng là hộ tiêu thụ hay khu công nghiệp, DSM còn được xem như
một cách để tiết kiệm tiền điện bằng cách tận dụng các ưu đãi về tài chính của các
công ty cung cấp điện. Thông thường, DSM được giới thiệu như một chương trình
được triển khai bởi các công ty điện lực để kiểm soát việc tiêu thụ năng lượng từ
phía người sử dụng. Ngoài ra, DSM còn là một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề
tối ưu hóa với chức năng và mục tiêu thích hợp.
Điều khiển hộ tiêu thụ được áp dụng lên nhiều đối tượng như nhà dân, chung
cư cũng như các nhà máy sản xuất tiêu thụ điện khá cao trong ngày. Các phụ tải này
được lên lịch làm việc sao cho chi phí tiêu thụ năng lượng điện là thấp nhất trong
thời gian làm việc. Có rất nhiều nghiên cứu về điều khiển hộ tiêu thụ điện [1]-[4].
Điều khiển năng lượng điện tiêu thụ của các thiết bị điện trong nhà là tâm điểm của
hầu hết tất cả các nghiên cứu này. Ví dụ, cài đặt nhiệt độ tối ưu cho các hệ thống
máy điều hòa dựa vào giá điện trong ngày và dự đoán nhiệt độ ngoài trời được thực
hiện trong nghiên cứu [1]. Trong nghiên cứu này, hệ thống máy tính được kết nối
tới các thiết bị thông qua đường dây điện và wireless. Hệ thống công nghệ thống tin
là yếu tố quan trọng cho điều khiển hộ tiêu thụ. Ơ nghiên cứu [2], chiến lược điều
khiển hộ tiêu thụ thông qua mạng không dây đến các đồng hồ thông minh được thực
hiện. Ngoài ra, nghiên cứu này còn sử dụng hệ thống lưu trữ điện để giảm tiêu thụ
điện tại thời điểm giá điện cao và tăng cường sử dụng điện vào những thời điểm giá
thấp. Với sự kết hợp của hai phương pháp này chi phí sử dụng điện giảm đến 40%.
Nghiên cứu [2] tập trung vào đáp ứng nhu cầu tải tối ưu với việc kết hợp điện năng
từ lưới điện công cộng và các nguồn năng lượng tái tạo. Mục tiêu của nghiên cứu
này là tìm ra chính sách điều khiển tối ưu để quyết định công suất tải tiêu thụ là bao

nhiêu và công suất điện được bán lên lưới là bao nhiêu sao cho đạt hiệu quả kinh tế
cao nhất. Rất nhiều hộ tiêu thụ nhỏ được xét đến trong nghiên cứu [4]. Mặt khác,
điều khiển tối ưu cũng được áp dụng cho các thiết bị của lưới điện thông minh trong


4
các nghiên cứu [5]-[6]. Nghiên cứu [5] tập trung vào các phương pháp lên kế hoạch
sư dụng điện bởi điều khiển tối ưu nhằm mục đích giảm thiểu chi phí vận hành lưới
điện. Khác với nghiên cứu ở [5], nghiên cứu [6] giảm chi phí tiêu thụ điện sạc điện
cho xe dự vào điều khiển tần số. Nghiên cứu [7] xét đến các hộ tiêu thụ sử dụng pin
mặt trời và trường hợp rớt mạng truyền thông khi điều khiển hệ thống pin mặt trời
xảy ra. Dựa vào công suất phát tức thời của pin mặt trời để điều khiển công suất tiêu
thụ của các thiết bị nhằm giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện từ lưới. Hai ngôi nhà sử
dụng pin mặt trời và lưới điện công cộng để cấp nguồn cho các thiết bị trong nhà là
đối tượng nghiên cứu trong bài báo [8]. Thông tin sử dụng điện từ hai ngôi nhà
được truyền qua lại qua mạng internet với hai trường hợp kết nối thành công và thất
bại được xét đến. Nghiên cứu này chỉ ra rằng một mạng lưới kín giữa các hộ tiêu
thụ góp phần vào điều khiển tối ưu hộ tiêu thụ. Nhiều ngồi nhà với các thiết bị điển
hình như máy giặt, ổ cắm điện và tủ lạnh là các thiết bị tiêu thụ điện được điều
khiển ở nghiên cứu [9]. Hai mục tiêu được đặt ra trong bài báo này gồm làm phẳng
đồ thị phụ tải và giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện trong ngày. Với mục tiêu thứ nhất,
tỉ số giữa công suất lớn nhất và công suất trung bình trong ngày ở một thời điểm với
mong đợi tiến tới giá trị 1 là tốt nhất trong khi mục tiêu thứ hai được xác định dựa
vào giá điện theo giờ. Phương pháp None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II
(NSGA‐II) được áp dụng và so sánh với trường hợp không sử dụng thuật toán tối ưu
và hiễn nhiên rằng với kết quả thu được từ NSGA-II cho chi phí tiêu thụ điện thấp
và đồ thị phẳng hơn.
Trong luận văn này, hai phương pháp tối ưu Particle Swarm Optimization
(PSO) [10] và PSO cải tiến [11] được áp dụng để giải bài toán điều khiển hộ tiêu
thụ. Trong bài toán này, mục tiêu chính là cân bằng đồ thị phụ tải sao cho công suất

tiêu thụ của các thiết bị dân dụng vẫn đảm bảo giới hạn làm việc và tổng điện năng
tiêu thụ trong ngày của các thiết bị có thể đáp ứng nhu cầu của con người. Thuật
toán tối ưu PSO là thuật toán dựa trên hiện tượng tìm mồi của loài chim và cá theo
bầy đàn của chúng. PSO đặc trưng bởi các cá thể với vận tốc và vị trí trong đó vị trí
đại diện cho nghiệm tối ưu cần tìm còn vận tốc là đại lượng thay đổi của vị trị ở mỗi
vòng lặp và được dùng để tìm ra nghiệm mới tiếp theo. Trong nghiên cứu [10],
phương pháp PSO cổ điển được xây dựng với vận tốc của từng cá thể được cập nhật


5
dựa trên vị trị tối ưu nhất của cá thể đó đến thời điểm hiện tại, vị trí ở vòng lặp
trước đó và vị trí tốt nhất của cá thể tốt nhất trong bầy đàn. Tuy nhiên, PSO vẫn
còn nhiều khuyết điểm như hội tụ chậm và đạt cực trị địa phương do đó nghiên cứu
[11] đã đề xuất một hệ số giới hạn nhằm cải thiện hiệu quả của PSO và đạt được kết
quả mong đợi. Từ đó, hai phương pháp này lần đầu tiên được áp dụng giải bài toán
điều khiển hộ tiêu thụ trong nghiên cứu này.
1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu.
 Áp dụng Phương pháp PSO và PSO cải tiến được áp dụng giải bài toán điều
khiển hộ tiêu thụ trên lưới điện.
 Xây dựng bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu làm phẳng đồ thị phụ
tải trong ngày.
 Làm phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các
thiết bị nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng
của các hộ tiêu thụ.
1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu.
Áp ụng thuật toán tối ưu PSO và PSO cải tiến trên cơ sở hàm mục tiêu là san
bằng đồ thị phụ tải trong ngày của nhiều hộ tiêu thụ.
1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu
 San bằng đồ thị phụ tải trong ngày gồm 24 giờ với 8 khoảng thời gian và mỗi
khoảng là 3 giờ.

 Xét 3 hộ gia đình và mỗi hộ với 3 thiết bị sử dụng điện gồm máy giặt, ổ cắm
và tủ lạnh.
 Tổng điện năng tiêu thụ của từng thiết bị để hoàn thành công việc trong từng
hộ gia đình được giả sử.


Giới hạn công suất của từng thiết bị được đặt ra trong một giới hạn.

1.6 Điểm Mới Của Đề Tài
 Áp dụng 2 phương pháp PSO và PSO cải tiến để san bằng đồ thị phụ tải.
 Xây dựng được bài toán san bằng đồ thị phụ tải dựa trên các nghiên cứu
trước.
 Tìm ra phương pháp tối ưu của PSO phù hợp cho bài toán nghiên cứu.


6
1.7 Giá Trị Thực Tiễn
 Đáp ứng được nhiều phụ tải hằng năm, giảm sức ép tài chính và đáp ứng nhu
cầu sử dụng điện để phát triển kinh tế - xã hội nên phải tập trung nghiên cứu tìm
giải pháp hữu hiệu đó là sử dụng hợp lý và tiết kiệm điện năng.
 Đầu tư phát triển thực hiện việc liên kết mạng lưới điện và vận hành tối ưu
hệ thống điện.
 Tối đa được từ các nguồn năng lượng hiện có và liên quan đến việc thay đổi
thói quen sử dụng năng lượng điện của khách hàng giúp ngành điện giảm chi phí
đầu tư mà vẫn đảm bảo cung ứng điện trước nhu cầu sử dụng ngày càng tăng của
khách hàng.
 Điều khiển hộ tiêu thụ giảm sử dụng điện vào giờ cao điểm để lấp vào giờ
thấp điểm và duy trì giờ bình thường nhưng không làm ảnh hưởng đến chất lượng
điện cung cấp.
 Áp dụng thuật toán PSO vào điều khiển hộ tiêu thụ.

1.8 Bố Cục Của Đề Tài.
Cấu trúc luận văn gồm 6 chương cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan.
Tóm tắt những nghiên cứu trước đây, trình bày các hướng nghiên trước đây,
trình bày phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, điểm
mới, ý nghĩa và bố cục của đề tài.
Chương 2: DSM-quản lý nhu cầu điện
Trình bày sơ lược về DSM hiện nay và các công ty điện lực đã áp ụng DSM
như thế nào với mục tiêu là gì. Ngoài ra các vấn đề liên quan đến DSM cũng được
đề cập đó là nhu cầu phụ tải và đồ thị phụ tải.
Chương 3: Bài toán điều khiển hộ tiêu thụ và các phương pháp PSO
Xây dựng mô hình toán học cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu
sang bằng đồ thị phụ tải tức là tỉ số của công suất cực đại trên công suất trung bình
tiến về giá trị một và các ràng buộc bài toán gồm ràng buộc công suất tiêu thụ của
từng thiết bị, ràng buộc điện năng tiêu thụ trong ngày của từng thiết bị. Bên cạnh
đó, phương pháp PSO và các phương pháp PSO cải tiến cũng được trình bày trong
chương này. Sau đó đề xuất áp dụng hai phương pháp PSO cho bài toán đề xuất.


7

Chương 4: Áp Dụng các thuật toán PSO cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ
Chương này trình bày chi tiết cách thực thi hai phương pháp gồm PSO và PSO
cải tiến (GCPSO) cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ. Các giai đoạn triển khai thuật
toán gồm: 1) khởi tạo, 2) tính hàm fitness, 3) cập nhật vận tốc, 4) cập nhật vị trí và
5) tiêu chuẩn dừng vòng lặp. Bên cạnh đó cấu trúc thuật toán lập còn được trình bày
cụ thể.
Chương 5: Kết quả số
Một bài toán mẫu với bốn hộ gia đình gồm ba thiết bị tiêu thụ điện xét trong
ngày với mười hai khoảng thời gian. Mục tiêu đặt ra là san bằng đồ thị phụ tải. Sau

đó, áp dụng các thuật toán PSO và PSO cải tiến cho bài toán này. Phân tích kết quả
đạt được dựa trên cơ sở đồ thị phụ tải, giá trị của năm mươi lần chạy và thời gian
chạy chương trình. So sánh tính phẳng của đồ thị phụ tải trong ngày và đặc tính hội
tụ của các phương pháp áp dụng để chỉ ra phương pháp tốt cho bài toán.
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Đánh giá kết quả và đưa ra hướng phát triển của đề tài.


8

CHƯƠNG 2: DSM – QUẢN LÝ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN
2.1 Giới thiệu về bài toán DSM
DSM (Demand Side Management) là tập hợp các giải pháp Kỹ thuật – Công
nghệ - Kinh tế - Xã hội – Điều khiển nhằm sử dụng điện năng một cách hiệu quả và
tiết kiệm. DSM nằm trong chương trình tổng thể Quản lý nguồn cung cấp (SSM) và
Quản lý nhu cầu sử dụng điện (DSM).
Trong những năm trước đây, để thỏa mãn nhu cầu sử dụng ngày càng tăng của
phụ tải người ta quan tâm đến việc đầu tư khai thác và xây dụng thêm các nhà máy
điện mới. Giờ đây, do sự phát triển quá nhanh của nhu cầu dùng điện thì lượng vốn
đầu tư cho ngành điện đã trở thành gánh nặng của các quốc gia. Lượng than, dầu,
khí đốt,… dùng trong các nhà máy điện ngày một lớn kèm theo sự ô nhiễm môi
trường ngày càng nghiêm trọng. Dẫn tới DSM được xem như một nguồn cung cấp
điện rẻ và sạch nhất.
Bởi DSM giúp chúng ta giảm nhẹ vốn đầu tư xây dựng các nhà máy điện mới,
tiết kiệm tài nguyên và giảm bớt sự ô nhiễm môi trường. Không chỉ vậy, nhờ DSM
người tiêu dùng có thể được cung cấp điện năng với giá rẻ và chất lượng cao hơn.
Thực tế, kết quả thực hiện DSM tại các nước trên thế giới đã đưa ra những kết luận
là DSM có thể làm giảm ≥ 10% nhu cầu dùng điện với mức chi phí chỉ vào khoảng
(0.3÷0.5) chi phí cần thiết xây dựng nguồn và lưới để đáp ứng lượng điện năng
tương ứng. Nhờ đó, DSM mang lại lợi ích về mặt kinh tế cũng như môi trường cho

quốc gia, ngành điện và cho khách hàng. DSM được xây dựng dựa vào 2 chiến lược
chủ yếu:
- Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của các hộ dùng điện để giảm số
kWh tiêu thụ.
- Điều khiển nhu cầu dùng điện cho phù hợp với khả năng cung cấp một cách
kinh tế nhất nhằm giảm số kWh yêu cầu.
Chương trình DSM còn bao gồm nhiều biện pháp khác nhằm khuyến khích
khách hàng tình nguyện cải tiến cách tiêu thụ điện của mình mà không ảnh hưởng
tới chất lượng hoặc sự hài lòng của khách hàng. Xét trên quan điểm toàn xã hội thì
việc đầu tư các biện pháp để sử dụng hợp lý năng lượng hoặc làm giảm nhu cầu sử


9
dụng năng lượng ở phía khách hàng thì ít tốn kém hơn việc xây dụng một nguồn
năng lượng mới hoặc phát nhiều công suất hơn.
2.2 DSM và các Công ty Điện lực
Dưới các điều kiện luật pháp thông thường, DSM không phải là lợi ích
tài chính của một Công ty Điện lực. Nhu cầu về điện giảm sẽ làm giảm bớt lợi
nhuận và doanh thu của một Công ty Điện lực. Với ý nghĩa là một cuộc cách mạng
về tư duy, một số nước có nền công nghiệp phát triển trên thế giới đã xử lý bằng
cách sửa đổi các điều kiện luật pháp để DSM đã trở thành một lĩnh vực hoạt
động lớn và tăng trưởng nhanh chóng.
DSM là một phương pháp hệ thống của Công ty Điện lực nhằm phối hợp
kiểm soát các biện pháp cung cấp và sử dụng năng lượng hiệu quả. Phương pháp
tiếp cận này được phát triển tại Hoa Kỳ cùng với khái niệm phụ trợ về lập kế hoạch
cho phí tối thiểu hoặc nói cách khác là “lập kế hoạch cho các nguồn năng lượng
phối hợp”.
Thị trường sử dụng điện hiệu quả còn mới và vẫn chưa phát triển tương
xứng với những kinh nghiệm mà ngành công nghiệp điện lực có được. Các nguyên
nhân là:

+ Thiếu thông tin hiểu biết về các biện pháp tiết kiệm năng lượng.
+ Thiếu vốn cho các khoản đầu tư cần thiết.
+ Thiếu trách nhiệm (do Chủ sở hữu không rõ).
+ Thiếu các thông tin về giá cả về năng lượng.
+ Giá điện vẫn ở dưới mức giá thực tế nếu áp dụng các nguyên tắc tính giá
phù hợp và lúc nào cũng giống nhau; hoặc giá điện chưa phản ánh đúng theo thị
trường, phải bao cấp do các lý do xã hội.
+ Thiếu “một hành lang pháp lý” về các chính sách, biện pháp thực hiện và các
quy chế, quy chuẩn, tiêu chuẩn, quy định, hướng dẫn của các Bộ ngành có liên quan.
+ Thiếu niềm tin vào các thiết bị có hiệu quả sử dụng điện cao, khó mua
những thiết bị cụ thể.
Cần phải vượt qua những trở ngại này để tăng khả năng tiết kiệm năng lượng
cho đất nước. Đối với nhiệm vụ này các Công ty Điện lực đóng vai trò quan trọng.
Các Công ty Điện lực có thể cung cấp các chương trình cho khách hàng.


10
Những chương trình này cung cấp các thông tin về các biện pháp sử dụng
năng lượng điện có hiệu quả, hỗ trợ tài chính và trợ giúp kỹ thuật cho việc triển
khai các biệp pháp. Các công ty Điện lực phải đầu tư vào các chương trình này
vì tiết kiệm năng lượng thông qua xúc tiến các chương trình khác nhau có thể có
hiệu quả kinh tế hơn so với việc đầu tư xây dựng các nhà máy phát điện mới cho
việc đáp ứng nhu cầu sử dụng điện mỗi ngày một nhiều hơn mà ngành điện phải
cung cấp cho khách hàng. Như vậy, các chương trình DSM sẽ mang lại các lợi
ích cho cả Công ty Điện lực và khách hàng.
Với ý nghĩa là một cuộc cách mạng về tư duy, các Công ty Điện lực ở các
nước có nền công nghiệp phát triển trên thế giới ngày nay không còn coi bán
được nhiều điện là những hoạt động kinh doanh cơ bản của họ nữa.
2.3 Các mục tiêu của một hệ thống điện khi áp dụng DSM
Khía cạnh nhu cầu có thể được mô tả như là một phần của hệ thống năng

lượng liên quan đến người sử dụng năng lượng cuối cùng. Phần này của hệ thống
thường không được những nhà cung cấp năng lượng quản lý. Đối với một hệ thống
năng lượng, khía cạnh nhu cầu không liên quan đến đồng hồ đo đếm điện và bao
gồm các thiết bị sử dụng điện, các cơ sở sử dụng năng lượng xung quanh. Nhu cầu
năng lượng được quyết định bởi nhu cầu của người sử dụng năng lượng đối với các
dịch vụ liên quan đến năng lượng như chiếu sáng hoặc khí hậu trong nhà.
Các mục tiêu của một hệ thống điện khi thực hiện chương trình DSM: Mục
tiêu chính là thay đổi hình dáng ĐTPT, điều hòa nhu cầu tối đa và tối thiểu hằng
ngày của năng lượng điện để sử dụng có hiệu quả nhất các nguồn năng lượng để
giải tỏa nhu cầu xây dụng các nhà máy sản xuất điện mới. Việc này có thể dẫn đến
hướng sử dụng điện vào những giờ bình thường. Hầu như tất cả các chương trình
DSM đều có mục đích bao trùm tối đa hóa hiệu quả để tránh hoặc làm chậm lại việc
phải xây dựng các nhà máy điện mới. Lý do khác để thực hiện chương trình DSM là
các mối quan hệ xã hội và các lý do về môi trường, thay đổi thói quen sử dụng điện
của khách hàng bao gồm:
- Các chương trình giảm sử dụng điện, cả giờ cao điểm và giờ bình thường,
đặc biệt không làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện cho khách
hàng. DSM thay thế các thiết bị cũ bằng các thiết bị hiện đại để tạo ra cách dịch vụ


11
với mức tương tự (hoặc cao hơn) cho người sử dụng điện (ví dụ: chiếu sáng, sưởi
ấm, làm mát,…) mà lại tiêu thụ ít điện năng.
- Các chương trình giảm tải sử dụng điện trong giờ cao điểm ở hệ thống điện
của một Công Ty Điện Lực hoặc một khu vực nào đó của lưới điện truyền tải hoặc
phân phối điện. Các chương trình này bao gồm biểu giá thay đổi theo thời gian sử
dụng, kiểm soát phụ tải điện trực tiếp.
- Các chương trình thay đổi giá điện, chu kỳ thiết bị hoặc ngắt điện để đáp lại
những thay đổi cụ thể về chi phí năng lượng hoặc nguồn năng lượng có thể đạt được
tính linh hoạt về hình dạng của ĐTPT. Các chương trình này bao gồm tính giá tức

thời và tính giá theo tỉ lệ thời gian sử dụng điện. Các chương tình này cũng có thể
gồm biểu giá phụ tải có thể ngắt, kiểm soát tải trọng trực tiếp và các chương trình
quản lý phụ tải khác khi những hoạt động này không bị giới hạn bởi các giai đoạn
tải cao điểm.
- Các chương trình xây dụng phụ tải điện được thiết kế để tăng sử dụng các
thiết bị điện hoặc chuyển tiêu thụ điện từ giờ cao điểm sang giờ bình thường để qua
đó tăng tổng doanh số bán điện. Các chương trình này bao gồm việc tăng sử dụng
điện trong giờ bình thường. Các chương trình DSM giới thiệu các quy trình và công
nghệ mới về điện.
- Một hiệu quả khác có thể đạt được khi các Công Ty Điện Lực tiến hành các
hoạt động nâng cao hiệu quả sử dụng điện đó là cải thiện được hình ảnh của mình.
Điều này trong một số trường hợp là rất quan trọng khi một Công Ty Điện Lực bị
ấn tượng không tốt.
Thực hiện tốt chương trình DSM sẽ cải thiện, thay đổi về hình dáng của ĐTPT
điện sẽ mô tả nhu cầu tiêu thụ điện tối đa và mối quan hệ giữa điện năng cung cấp
với thời gian.
2.4 Điều khiển nhu cầu điện năng phù hợp.
Phương pháp này có tác dụng giảm sử dụng điện tối đa vào giờ cao điểm hoặc
các giờ cao điểm trong ngày. Các chương trình DSM giảm sử dụng điện tối đa
thường là các chương trình mà các Công Ty Điện Lực hoặc khách hàng kiểm soát
các thiết bị điện như: bình nước nóng, máy lạnh,… Đặt thời gian để sử dụng bình
nóng lạnh là ví dụ tốt nhất cho phương pháp này.


12

Hình 2.1: Các phương pháp cắt giảm phụ tải vào giờ cao điểm.

Tăng tiêu thụ điện vào giờ thấp điểm và giờ bình thường
Mục tiêu của phương pháp này là khuyến khích khách hàng dùng điện nhiều

vào giờ thấp điểm đêm và giờ bình thường trong ngày để ổn định công suất của hệ
thống và nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành hệ thống điện.
Một trong những ví dụ thông thường của phương pháp này là khuyến khích
các nhà máy có điện tiêu thụ lớn sử dụng các thiết bị điện vào các giờ thấp điểm
đêm, các cơ sở sản xuất nước đá làm về đêm, các hộ gia đình đun nước nóng dự trữ
vào ban đêm,…
Chuyển tiêu thụ điện ở các giờ thấp điểm
Tương tự như phương pháp tăng tiêu thụ điện vào giờ thấp điểm đêm và giờ
bình thường, mục đích của việc chuyển tiêu thụ điện giờ cao điểm vào các giờ thích
hợp hơn nhưng vẫn đảm bảo những giờ đó là những giờ giá thành điện cao. Ví dụ: